Você sabia que coletar e analisar dados dentro da plataforma EaD para empresas pode ser um diferencial realmente valioso para o seu negócio?

Qualificar colaboradores através de treinamentos online é o primeiro passo. Contudo, para realmente ir além, é preciso inteligência de negócio, organização e gerenciamento baseado em informações confiáveis sobre seus cursos online.

E plataformas como o Moodle permitem isso. Afinal, além de terem os recursos certos para estruturar os conteúdos, ao mesmo tempo, permitem uma gestão sempre orientada a dados.

Para saber como fazer isso, fique com a gente e confira o guia que preparamos.

Por que é importante coletar e analisar dados no EaD para empresas?

Sem dúvida alguma, é justo dizer que a análise de dados dentro do e-learning corporativo é um enorme diferencial para aprimorar o ensino a distância. 

Ao coletar, analisar e interpretar os informações de comportamento e performance dos colaboradores, você pode:

• Personalizar a aprendizagem, atendendo às necessidades individuais dos alunos para um ambiente virtual de aprendizagem mais engajador;
• Identificar áreas de melhoria, detectando tópicos que necessitam explicações mais detalhadas ou atividades que precisam ser repensadas;
• Aprimorar a performance dos cursos, aumentando as taxas de conclusão, melhorando desempenho dos alunos e aumentando a satisfação geral com o curso;
• Tomar decisões baseadas em dados, usando informações confiáveis para embasar decisões sobre o desenvolvimento e a implementação dos cursos EaD.

5 pilares para coleta de dados e tomada de decisões no EaD para empresas

Para realmente conseguir mudar o patamar dos seus processos e fazer dos seus colaboradores agentes desta transformação, é preciso muita gestão do conhecimento dentro das universidades corporativas.

Dentro do Moodle, principal ferramenta EaD para empresas, a tomada de decisão sempre poderá ser assertiva, data driven e seguindo informações confiáveis, por conta dos recursos que a plataforma LMS tem.

Mas, para tudo isso realmente se desdobrar em melhores conteúdos, bons treinamentos corporativos e metodologias EaD assertivas, há um caminho a ser trilhado.

Por isso, separamos 5 pilares que ajudarão você a “navegar” pelo universo da coleta e análise de dados no Moodle.

Veja etapas detalhadas, ferramentas essenciais e insights para transformar informação em conhecimento. E conhecimento em ação.

1. Entender e ampliar a coleta de dados em plataformas EaD para empresas

A saber, plataformas EaD corporativas como o Moodle oferecem alguns recursos nativos para coletar dados sobre o comportamento e a performance de quem acessa os conteúdos. 

Só para exemplificar, podemos falar de:

• Logs de atividade. Registram todas as ações dos alunos, como acessos a cursos, visualização de recursos, envios de tarefas, participação em fóruns, etc;
• Relatórios de atividade. Oferecem uma visão geral de como os estudantes estão interagindo com os cursos. Visualize dados, como: tempo gasto em atividades, acessos a recursos específicos e frequência de login;
• Relatórios de participação. Mostram a participação dos colaboradores em atividades específicas, como fóruns de discussão e tarefas.

Coleta de dados ampliada com plugins

Adicionalmente, você pode acrescentar recursos através de plugins do Moodle. 

Por exemplo, para uma análise mais profunda, podemos elencar:

• Moodle Analytics. Ferramenta integrada que utiliza modelos preditivos para identificar padrões de comportamento e prever possíveis dificuldades dos alunos;
• Configurable Reports. Plugin que permite a criação de relatórios personalizados com base em consultas SQL, possibilitando análises mais detalhadas e específicas;
• IntelliBoard. Plugin que fornece relatórios avançados e dashboards interativos, facilitando a visualização de dados em tempo real e a análise de tendências.

Ferramentas de visualização e BI

Para uma análise mais detalhada, alguns exemplos de plataformas são:

• Tableau. Ferramenta para visualizar dados que pode ser integrada ao Moodle para criar dashboards interativos e relatórios avançados.
• Power BI. Plataforma da Microsoft que, integrada com o Moodle, permite análise e visualização de dados, facilitando tomadas de decisões mais assertivas.

APIs e integrações externas

O Moodle oferece APIs que permitem a extração de dados para sistemas externos, possibilitando ter soluções personalizadas de análise, tais como:

• Moodle Web Services API. Permite a integração com sistemas externos, facilitando a coleta automatizada de dados e a criação de relatórios personalizados;
• LTI (Learning Tools Interoperability). Possibilita integrar ferramentas e conteúdos externos ao Moodle, coletando dados de várias fontes;
• Learning Analytics. Análise de informações de aprendizagem para identificar padrões de comportamento e fornecer feedback personalizado aos alunos;
• H5P. Ferramenta de criação de conteúdo interativo que registra interações dos colaboradores e fornece informações detalhadas sobre seu desempenho.

2. Análise para tomada de decisão

Dados coletados, e agora? Bom, depois de obter as informações, é preciso dar alguns passos além na análise de métricas de aprendizado.

Nesse sentido, utilize as ferramentas e técnicas de análise para extrair insights poderosos dos dados coletados dentro da plataforma EaD para empresas.

Agrupar, organizar e estruturar os dados

Em primeiro lugar, é preciso organizar as informações por categorias relevantes, como tempo de acesso, frequência de login, tipos de atividades realizadas, etc. 

Para isso, uma dica é usar ferramentas como Excel, Google Sheets ou bancos de dados SQL para estruturar os dados de forma a facilitar a análise.

Visualizar os dados

Crie gráficos e dashboards que mostrem padrões e tendências nos dados de comportamento e performance dos alunos. 

Por exemplo, use ferramentas como Tableau, Power BI ou recursos internos do Moodle para criar visualizações eficazes.

Análise de padrões e tendências

Nesse sentido, considere:

Análise de logs

Ao realizar essa análise, é possível identificar padrões de acesso, como horários de pico e frequência de login. 

Uma boa prática é observar se há picos de atividade em determinados dias da semana ou horários do dia nos treinamentos EaD.

Como resultado, isso pode auxiliar a definir o melhor momento para disponibilizar sessões ao vivo e fóruns de discussão.

Clusterização

Use técnicas de clusterização para agrupar colaboradores com comportamentos semelhantes. 

Assim, você enxerga quais funcionários estão enfrentando dificuldades similares ou que preferem estilos e trilhas de aprendizagem diferentes. 

Com base nessas informações, você pode criar estratégias para corrigir problemas ou personalizar o conteúdo do curso.

Sequências de ações

Analise a sequência de ações dos colaboradores para identificar padrões comuns. 

Por exemplo, você pode verificar se os alunos tendem a visualizar os recursos antes de realizar as tarefas ou se participam dos fóruns de discussão antes ou depois de assistir a videoaulas. 

Esse tipo de análise permite compreender o fluxo natural de aprendizagem e identificar potenciais pontos de dificuldade.

Modelagem preditiva

Utilize técnicas de aprendizado de máquina para identificar padrões complexos e prever comportamentos futuros.

Só para ilustrar, podemos falar de:

Algoritmos de aprendizado de máquina

Utilize algoritmos como árvores de decisão ou redes neurais para prever quais colaboradores apresentam risco de evasão ou baixo desempenho nos treinamentos online. 

Com base nessas previsões, você pode agir proativamente e oferecer suporte adicional a esses alunos.

Análise de correlação

Realize análises de correlação para identificar relações entre diferentes variáveis de comportamento (ex.: correlação entre tempo de estudo e notas). 

Isso pode auxiliar a compreender quais estratégias de aprendizagem estão associadas a um melhor desempenho.

Feedback e intervenções

Com base nas análises realizadas, implemente estratégias de feedback para aplicar ações que ajudem a aprimorar a performance dos alunos.

• Feedback automático. Configure o Moodle para enviar feedback automático aos alunos com base em determinados comportamentos (ex.: baixo engajamento). Esse feedback pode incentivá-los a participarem mais ativamente do treinamento;
• Intervenções pedagógicas. Desenvolva estratégias de intervenção para quem apresenta padrões de comportamento que indicam dificuldades. Isso pode incluir tutoria adicional, disponibilização de materiais complementares ou ajustes no conteúdo do curso.

3. Identificação de padrões de comportamento

É essencial, dentro de treinamentos empresariais, identificar padrões de comportamento para garantir o sucesso dos cursos e, consequentemente, a melhoria dos processos internos e da entrega final ao cliente.

Nesse sentido, claro, a gestão se faz mais uma vez indispensável. Especialmente, se ela estiver atenta a:

• Horários de acesso. Identifique quais horários seus colaboradores preferencialmente acessam os cursos dentro da universidade corporativa;
• Engajamento com recursos. Verifique quais recursos são mais ou menos utilizados por eles e identifique se o conteúdo disponibilizado é relevante e engajador;
• Participação em fóruns. Observe a frequência e a profundidade da participação dos alunos em fóruns do Moodle. Por exemplo, a baixa participação pode indicar falta de clareza nas instruções ou tópicos pouco interessantes;
• Desempenho em avaliações: Verifique padrões de notas e identifique se há correlação com o tipo de recurso utilizado ou tempo de estudo. Isso pode auxiliar a avaliar a eficácia das atividades, conteúdos e repensar estratégias.

4. Monitoramento de performance de cursos

Monitorar a performance dos cursos é essencial para garantir que o treinamento seja efetivo e a experiência dos alunos satisfatória.

Além do uso de ferramentas nativas, plugins do Moodle e BIs, é preciso ir além e se atentar a algumas etapas:

Definição de indicadores de performance

Estabeleça indicadores de e-learning para avaliação de desempenho dos cursos, tais como:

• Taxas de conclusão. Percentual de colaboradores que concluíram o treinamento;
• Notas e avaliações. Desempenho dos alunos em quizzes, provas e tarefas;
• Níveis de engajamento. Frequência de acesso, participação em fóruns, tempo gasto em atividades.

Monitoramento contínuo

Nesse sentido, não negligencie:

• Revisões periódicas. Estabeleça um cronograma regular (semanal ou mensal) para revisar os indicadores de performance. Como resultado, será possível identificar rapidamente potenciais problemas e tomar ações corretivas;
• Alertas e notificações. Configure alertas automáticos no Moodle corporativo para identificar colaboradores com desempenho abaixo do esperado ou que estejam atrasados na conclusão do treinamento.

Ajustes no treinamento

Depois de coletar dados, feedbacks, analisar padrões e definir uma rotina de monitoramento, é preciso colocar a “mão na massa”.

Em outras palavras, faça ajustes no conteúdo do treinamento corporativo EaD, estrutura ou métodos de ensino com base nos insights obtidos da análise de dados e do feedback dos alunos. 

Por exemplo, você pode adicionar atividades interativas, aprimorar estratégias de microlearning, reformular explicações confusas ou disponibilizar materiais complementares para tópicos com baixo desempenho.

5. Monitoramento das taxas de conclusão de treinamentos e cursos

Sem dúvida alguma, é justo dizer que monitorar as taxas de conclusão é vital para avaliar o sucesso dos treinamentos de EaD corporativo e identificar áreas que precisam de melhorias.

Considere algumas ações, como:

Configuração do rastreio de conclusão

• Ativar rastreamento de conclusão. Ao ativar esse recurso, você consegue ter informações sobre o progresso dos alunos nos treinamentos virtuais;
• Definir critérios de conclusão. Para cada atividade ou recurso, defina os critérios que os alunos precisam cumprir para que a atividade seja considerada concluída. Só para ilustrar, isso pode incluir visualização do recurso, envio de uma tarefa, obtenção de uma nota mínima, etc.

Utilização de relatórios nativos e personalizados

Nesse sentido, algumas opções são:

• Relatório de conclusão do curso. Acesse-o para ver o progresso dos alunos em relação aos critérios de conclusão definidos;
• Relatório de atividades concluídas. Visualize quais atividades específicas foram concluídas por cada aluno.

Identificação das razões de abandono

Se há evasão por parte dos alunos em relação a um ou vários treinamentos e cursos EaD, é preciso investigar.

• Analise os dados para identificar as etapas onde há maior índice de abandono. Isso pode indicar tópicos difíceis, atividades pouco atrativas ou falta de clareza nas instruções;
• Compare as taxas de conclusão entre diferentes turmas, times, cursos ou instrutores para identificar melhores práticas e potenciais áreas de melhoria.

Melhoria na conclusão do curso

Por fim, considere, baseado nas análises feitas:

• Reformular conteúdos confusos, ajustar a dificuldade das atividades e/ou adicionar recursos complementares para apoio nas etapas com maior índice de abandono;
• Implementar estratégias para motivar a conclusão do curso, como, por exemplo, gamificação, badges, lembretes periódicos ou fóruns de discussão para estimular a interação e o senso de comunidade.

Dica final: O sucesso da análise de dados de aprendizagem depende do uso responsável e ético dos dados dos alunos. 

Por isso, sempre siga as diretrizes de privacidade e segurança de dados vigentes.

Consultoria Moodle para aprimorar o uso do EaD para empresas

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