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Teach Up is…

Explication

For those who already have an L(C)MS platform, the Extension subscription allows Teach Up to be used as a super-powerful SaaS authoring tool. And for those who don’t already have a platform for managing their training offering, or want to change platform, the all-in-one Platform subscription is right up their street!

Teach Up est...

Explication

Pour ceux qui ont déjà une plateforme L(C)MS, l’abonnement Extension permet d’utiliser Teach Up en tant qu’outil auteur super puissant, en SAAS. Et pour ceux qui n’ont pas encore de plateforme pour piloter leur offre de formation ou qui veulent en changer, l’abonnement Platform tout-en-un est fait pour eux !

What is the name of the Teach Up component that personalises the content of each training session for learners?

Explication

Thanks to built-in Artificial Intelligence, each interaction with the screen is analysed and educational algorithms build and tailor the learning experience in real time. This is known as: Adaptive Learning.

Comment s’appelle la composante de Teach Up qui permet de personnaliser le contenu de chaque formation aux apprenants ?

Explication

Grâce à une Intelligence Artificielle intégrée, chaque interaction avec l’écran est analysée et des algorithmes pédagogiques construisent et adaptent l’expérience d’apprentissage en temps réel. On appelle cela : Adaptive Learning.

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Learning Data : optimisez et personnalisez vos formations digitales grâce à la donnée.

Les « data* » sont de plus en plus populaires, rationalisant grâce aux chiffres des intuitions souvent bien senties. L’utilisation des LMS, des SPOC et des modules e-learning se démocratise et offre la possibilité de récolter de plus en plus de données sur l’expérience d’apprentissage. Mais exploitons-nous vraiment toute la puissance de ces données une fois la formation déployée ? Teach Up vous donne quelques informations clés sur les learning data afin d’optimiser rapidement vos formations digitales.

*Savez-vous que le mot data ne prend jamais de “s”, même au pluriel ? Il s’agit en effet d’un mot anglais, la marque française du pluriel n’apparaît donc jamais !

learning data

Les learning data : une ressource précieuse

Les enjeux du monde de la formation sont nombreux en 2021 : démocratiser le distanciel tout en engageant dans la durée, s’appuyer sur le collaboratif, miser sur l’expérientiel… Et si les learning data pouvaient vous aider à relever ces défis ?

Les learning data, qu’est-ce que c’est ?

Le terme « Learning Data » regroupe toutes les données issues des expériences d’apprentissage digitales ou blended.

Ces données peuvent être de différentes natures :

  • Descriptives : en donnant de l’information brute chiffrée (nombre de clics, nombre de bonnes réponses à un quiz),
  • Prédictives : en faisant ressortir l’évolution des comportements face à l’apprentissage d’un nouveau savoir-faire ou d’une compétence,
  • Prescriptives : en faisant remonter des lacunes et des manques dans le parcours de formation par exemple.

Les learning data permettent donc au concepteur pédagogique de faciliter le déploiement et d’optimiser la mise à jour de sa formation.

 

Pourquoi récolter des learning data et s’y intéresser ?

Cette stratégie d’utilisation de la data peut servir différents objectifs :

  • Améliorer un parcours : identifier ce qui engage et ce qui freine un participant afin de rendre une formation toujours plus engageante.
  • Identifier les lacunes d’une formation : connaître ce qui fonctionne moins bien, ce qui est obsolète ou ce qui doit être mis à jour.
  • Suivre l’apprentissage de chaque participant : savoir qui apprend quoi, quand et en combien de temps.
  • Prévenir les décrochages : identifier, le plus tôt possible, les apprenants en risque d’abandon afin de personnaliser leur accompagnement et renforcer leur engagement.
  • Améliorer en continue l’expérience : enrichir le socle, dynamiser un contenu et ajouter des compléments.
  • Connaître son public : appréhender les préférences, les connaissances acquises, les formats à privilégier afin de proposer une expérience plus personnalisée.

 

Comment analyser facilement des Learning Data sans être Data Scientist ?

Pour exploiter correctement vos données, pas besoin de mettre en place une stratégie trop ambitieuse. Suivez ces 4 étapes qui vous permettront de faire vos premiers pas sereinement.

 

1. Déterminez l’objectif de votre analyse.

Que recherchez vous ? Identifier rapidement son objectif est la première étape clé de la construction d’une stratégie Learning Data efficace.

Par exemple : optimiser un parcours en identifiant les contenus moins engageants pour les remplacer, connaître le taux de réussite d’un quiz pour identifier le niveau global de ses apprenants et ajuster les questions, personnaliser le suivi des participants les plus en difficulté pour leur apporter de l’aide…

 

2. Collectez les données.

Vous avez identifié votre objectif, il vous faut maintenant collecter les données nécessaires à votre analyse. Si vous disposez d’une plateforme LMS, vous pouvez vous rendre dans le dashboard pour récupérer les données dont vous avez besoin.

 

3. Analysez les données.

Une fois que vous avez récolté les données, comparez-les et capitalisez sur les premières tendances observées. Vous pouvez construire un tableau de bord afin de compiler toutes les informations recueillies. Pour aller plus loin si besoin, plusieurs outils de data visualisation pourront vous aider à représenter visuellement l’analyse de vos données (Infogram, Mixpanel…).

 

4. Établissez un plan d’action.

Une fois vos données comparées et analysées, il ne vous reste plus qu’à passer à l’action. Construisez un plan étape par étape pour prendre en compte toutes vos observations.

Maintenant que vous avez compris la logique de la stratégie learning data, rentrons dans le cœur du sujet en découvrant les principales données à recueillir.

Quels metrics suivre en priorité pour booster sa formation digitale ?

Zoom sur 5 données essentielles à recueillir pour optimiser vos prochaines expériences formatives et blended.

Le taux de complétion

Si le terme paraît complexe, la définition du taux de complétion est en réalité assez simple. Il qualifie la part des apprenants ayant suivi la formation jusqu’au bout.

Par exemple : si vous observez qu’un certain nombre de participants s’arrêtent au même endroit dans le parcours de formation, il est peut-être nécessaire de renforcer l’animation à ce moment-là ou de dynamiser les ressources : interrogez directement vos participants sur la raison de leur arrêt pour améliorer leur apprentissage.

Le temps passé

Cette donnée est très intéressante pour le concepteur pédagogique afin de savoir si le parcours ou le module est conforme à ce qu’il avait en-tête lors de sa conception.

Elle peut également s’avérer obligatoire dans le cadre de certaines formations afin d’apporter de la fiabilité au format d’apprentissage et de justifier son financement.

Attention toutefois, le temps passé en formation est une data à manipuler avec précaution, notamment dans le cas des parcours en blended learning où les durées des AFEST et présentiel ne remontent pas toujours dans le dashboard mais doivent pourtant être prises en compte pour qualifier l’ensemble de l’expérience d’apprentissage.

Le taux de maîtrise

Il est un indice primordial pour réussir à adapter et à personnaliser votre formation. Il indique le nombre de fois où le participant a été sollicité et a bien répondu à une sollicitation.

Le taux de maîtrise se base, par exemple, sur la réponse aux questions de connaissances, sur l’engagement de l’apprenant face au social learning ou encore sur la validation des exercices ou des défis terrains.

Le pourcentage de bonnes réponses par question

Cet indicateur est un peu différent du taux de maîtrise puisqu’il ne prend pas en compte la performance d’un seul apprenant, mais bien la performance collective à chaque question. En conception pédagogique, cette information vous aide à optimiser votre formation en ajoutant du contenu pour rendre plus digestes les notions difficiles à intégrer.

Le nombre d’interactions

Un indice précieux pour caractériser l’engagement des participants dans le parcours. À vous de définir les interactions que vous voulez mesurer : nombre de clics sur un input dynamique, nombre de téléchargements des fiches mémos, nombre de participations sur un mur collaboratif, nombre de questions formulées via un formulaire ou le nombre de participations en classe virtuelle !

 

Si tous ces chiffres vous permettent de mieux cerner le champ des possibles, chaque stratégie analytique est propre à la personne qui la met en place. Ce sera donc à vous de choisir les bons indicateurs pour répondre à votre problématique et optimiser vos formations digitales rapidement et efficacement.

Teach Up vous aide à suivre l’impact de vos formations

Chez Teach Up, nous sommes convaincus du caractère essentiel des outils de mesure en formation. Pour faciliter la vie de nos clients, nous mettons à leur disposition des dashboards et des outils de mesure complets pour suivre et analyser les données d’apprentissage de leurs modules et de leurs parcours.

 

Le dashboard Teach Up

C’est l’outil indispensable de notre LMS Teach Up : un dashboard dynamique permettant de visualiser en temps réel les données d’apprentissage de vos participants. Taux de complétion, taux de maîtrise, temps passé sur le module, réponses aux questions : tous les indicateurs sont réunis au même endroit pour vous permettre de faire une analyse rapide et complète de votre expérience. Le petit plus ? Les données sont téléchargeables en format Excel !

learning data

Le SPOC Teach Up

Mettre en place une stratégie learning data, c’est réenchanter l’expérience d’apprentissage de vos apprenants ! Pour vous donner un coup de pouce, Teach Up a créé un éditeur de mini-site immersif premium, aussi appelé SPOC (Small Private Online Course), afin de centraliser en quelques clics toutes vos ressources pédagogiques au même endroit.

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Vous souhaitez accélérer la digitalisation de vos formations et mettre en place une stratégie d’analyse impactante ? Teach Up vous aide dans ce projet :

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