L+D Datenanalysten? Ein neues Berufsbild im HR Kontext?

L+D Datenanalysten? Ein neues Berufsbild im HR Kontext?

 

 

Privatspähre ist tot! Das war das große Thema der SXSW in Austin – der großen Techkonferenz für Vordenker. Wenn man diese Diskussionen von Austin auf unsere Aus- und Weiterbildung überträgt, muss man sich einige Fragen stellen.

Je mehr Daten wir über die Teilnehmer von Teilnehmern in Präsenz- und Onlinekursen sammeln und erheben, desto dringlicher sollten wir uns damit beschäftigen, wie wir als Personalentwicklung, HR, Weiterbildung oder Ausbildung damit umgehen.

Zugriff auf Lerndaten?

Speichern wir die Daten selbst oder sammeln die Daten auch Dienstleister, die Learninglösungen anbieten oder sammelt der Lerner seine Lerndaten selbst in Systemen wie Xing / LinkedIn / HFDCert ? Wie werden diese verschlüsselt, welche Qualität haben diese Daten und wer hat Zugriff darauf und die Hoheit darüber? Welche KI-Systeme nutzen diese Daten und woher kommen diese KI-Systeme, die die Daten von Lernenden auswerten?

All das sind keine Fragen für Futuristen, sondern müssen in den Unternehmen diskutiert, besprochen und reguliert werden und ich bekomme dazu schon einige Anfragen. Daten werden heute in deutschen Unternehmen im Kontext der Bildung sehr spärlich erhoben und dazu gibt es auch genug gute Gründe. Dennoch sollten wir uns die Chance nicht entgehen lassen, Daten in Zukunft auszuwerten und die nötigen Schlüsse daraus zu ziehen. Dazu benötigt man allerdings aktuelles Wissen rund um Datenqualität, Datenstrukturen und Datenanalyse und oft ist dieses Wissen in HR oder L+D Abteilungen noch nicht verfügbar.

Brauchen wir L+D Datenanalysten?

Datenanalysen in Bereich von L+D (Learning + Development) können Aufschluss darüber geben, welche Fähigkeiten Menschen erlangt haben, welche Fähigkeiten fehlen, wo sie aktualisiert werden müssen, worin sich Mitarbeiter auszeichnen- aber auch wie z.B. Lernprogramme und Curricula weiterentwickelt werden können.

Ein guter L+D Datenanalyst kann schnell herausfinden, was Mitarbeiter wissen, was Mitarbeiter nicht wissen und wo sie am besten eingesetzt werden können. L+D Datenanalysten können sogar dazu beitragen, dass L+D Team gut Voraussagen treffen können, wer erfolgreich sein wird und wer zusätzliche Unterstützung benötigt. Talentmanagementsysteme und L+D Datenanalysten bilden in Zukunft eine Einheit und Mensch und Technik können sich gut ergänzen und unterstützen.

Woher kommen die L+D Daten?

Unternehmen, die Learningmanagement Systeme oder Learning Record Store ( LRS ) nutzen, können zumindest auf eine Menge an Daten zugreifen- wobei diese einzelnen Datensätze für sich alleine noch keine große Bedeutung haben. Es sind meist nur sehr große Datenmengen (Rohdaten) und es ist enorm schwierig, Besonderheiten zu erkennen oder Informationen aus dem Datensilos herauszufinden.

Eine gute Datenanalyse und die Visualisierung der zunächst abstrakten Daten können in Diagrammen, Grafiken und aufbereiteten Listen dafür sorgen, dass L+D Mitarbeiter verstehen, was die Daten aussagen und bedeuten und sogar den Lernenden selbst Auskunft über z.B. Wissensstände, Erfolgsquoten, Wissenszuwächse, uvm. geben.
Was können wir messen?
In der Online-Lernwelt können wir fast alles messen – ob es sinnvoll ist, muss jedes Unternehmen für sich selbst entscheiden. An folgendes denken wir heute in unseren Beratungsprojekten:

  • Welche Kurse haben Mitarbeiter absolviert, wann wurde welches Ergebnis erzielt und in welcher Korrelation steht die Schulung mit den Arbeitsergebnissen. Der Nutzen der Schulung kann damit überprüft werden und Schlüsse für zukünftige Schulungen daraus gezogen werden.
  • Visuelle Darstellungen geben einen schnellen Überblick darüber, wer weitere Qualifizierungen benötigt oder wer Unterstützung in anderer Form benötigt.
  • Daten und Grafiken können Aufschluss darüber geben, welche didaktischen Methoden der Wissensvermittlung bei welchen Mitarbeitern zu welchem Erfolg führt und wie hoch das Engagement der Mitarbeiter, z.B in Foren, ist.
  • Die Auswertungen von Lernerfolgskontrollen zeigen, ob die Mitarbeiter Fähigkeiten und Wissen behalten und anwenden, auch wenn das Training schon zeitlich in der Vergangenheit liegt.
  • u.v.m.

Quantitative und qualitative Daten

Ziel einer guten Datenanalyse muss es sein, qualitative und quantitative Daten zu sammeln, zu bewerten, zu vergleichen, zu kategorisieren und zu gruppieren um dadurch einen hohe Datenqualität zu erreichen.

Meine Meinung?

Ich bin mir sicher, dass Datenanalyse im L+D Bereich ankommen wird und wir sollten uns darauf vorbereiten. Das Berufsbild des L+D Datenanalyst gibt es heute noch nicht – in 5 Jahren wird dieser Beruf dringend in allen L+D Abteilungen benötigt werden.

Sind Sie auf der Suche nach einem Workshop zum Thema? Sprechen Sie mich gern an:
j.buschbacher@clc-learning.de

 

Workshops zu EdTech Themen:

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Scrum für Personalentwickler und Bildungsprofis

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