ラーニングアナリティクス(学習データの分析)

ラーニングアナリティクスは、研修で生まれる受講や成績のデータを集めて分析し、 受講者の支援や研修の改善に生かす取り組みです。 「何人が修了したか」を数えるだけでなく、 誰がどこでつまずいているか、どの教材を直すべきかを見つけるところまでを含みます。

研修の効果測定との違い

研修の効果測定は、研修が終わった後に 「満足したか・身についたか・職場で変わったか」を確かめる考え方です。

ラーニングアナリティクスは、研修の最中のデータにも目を向けます。 受講が止まっている人に早めに声をかける、 多くの人が間違える設問の教材を直す、といった途中での手当てに使えるのが特徴です。

よく使うデータと分かること

データ	分かること
着手・修了の状況	研修が進んでいるか、止まっている人は誰か
教材ごとの完了	どの教材で受講が止まりやすいか
設問ごとの正答率	教材の説明が足りない箇所、問題の書き方の誤り
分野ごとの得点	受講者や部署ごとの得意・不得意
学習の時期と時間	受講が期限の直前に集中していないか

細かな学習の行動まで記録する仕組みとして、xAPIのような規格もあります。

始めるときの考え方

問いを先に決める 「データがあるから見る」と、数字を眺めて終わりがちです。 「未着手の人を減らしたい」「この研修のテストの難しさを確かめたい」のように、 何を判断するためのデータかを先に決めます。

少ない指標から始める 最初は受講率・修了率と設問ごとの正答率くらいで十分です。 見て、手を打って、変わったかを確かめる流れを作るほうが大切です。

注意したい点

個人の評価に直結させない 学習データを人事評価にそのまま使うと、受講者は「見られている」と感じ、 本当の理解より点数や記録を整えることを優先するようになります。 何のためにデータを使うのかを受講者に伝えておきます。

見られる人を絞る 受講者一人ひとりの成績は個人の情報です。部署の上司に何を見せるかは、 あらかじめ決めておきます(個人情報の取り扱い)。

少人数の数字で判断しない 数名の部署やコースでは、一人の結果で数字が大きく動きます。

パレットLMSでの扱い

パレットLMSでは、研修のデータを次の画面で確かめられます。

• ダッシュボード — 週ごとの受講率の推移や、コースごとの修了率の上位・下位
• コース別のレポート — 教材別の完了率、テストごとの設問別の正答率・識別度、人×テストの成績表
• 受講者カルテ — 一人ひとりのコースの進み具合と、設問のタグごとの得意・不得意
• 組織別のレポート — 部署ごとの集計を年度で。異動があっても受講当時の所属で集計できます
• 要フォロー — 未着手・停滞・期限接近・期限超過の受講者の一覧。そこから督促を送れます

レポートはCSVで出力できます。