Koulutus on voimakas katalyytti henkilökohtaiselle ja ammatilliselle kasvulle, mahdollistaen yksilöille tiedon, taitojen ja näkökulmien hankkimisen, jotka muokkaavat heidän elämiään ja uriaan.
Mutta kuinka voimme todella arvioida oppimiskokemusten tehokkuutta ja muutoksen voimaa? Tässä astuu kuvaan oppimisen vaikutusten mittaaminen.
Oppimisen vaikutusten mittaaminen on moniulotteinen prosessi, joka pyrkii arvioimaan koulutusohjelmista, koulutustoimenpiteistä ja yksilöllisistä oppimisponnisteluista saadut tulokset, muutokset ja hyödyt.
Se mahdollistaa opettajille, organisaatioille ja oppijoille itselleen koulutuksen konkreettisten ja aineettomien vaikutusten arvioinnin, vastaten tärkeisiin kysymyksiin kuten: Johtiko oppimiskokemus käyttäytymisen muutoksiin? Onko se parantanut suoritusta tai edistänyt organisaation menestystä? Ovatko yksilöt varustettuja soveltamaan uutta tietoa ja taitojaan tehokkaasti?
Perinteisesti koulutuksen arvioinnissa on keskitytty tiedon hankkimisen ja säilyttämisen arviointiin testeillä ja arvioinneilla. Kuitenkin todellinen vaikutus ulottuu paljon pidemmälle kuin pelkkä tosiasioiden ja lukujen muistaminen. Se käsittää tiedon soveltamisen käytäntöön, kriittisen ajattelun taitojen kehittämisen sekä yksilöiden uskomusten, asenteiden ja käyttäytymisen muuttumisen.
Tässä artikkelissa lähdemme liikkeelle oppimisen vaikutusten mittaamisen kompleksisesta aiheesta tutkien erilaisia menetelmiä ja lähestymistapoja yleisesti sekä erityisesti joitain CLANED®-alustan tarjoamia työkaluja ja ominaisuuksia, jotka auttavat valaisemaan koulutuksen todellista vaikutusta dataohjautuvien oivallusten avulla.
Oppimisen mittaamisen menetelmät
Kattavan ymmärryksen saavuttamalla oppimisen vaikutusten mittaamisen periaatteista ja strategioista opettajat ja organisaatiot voivat tehdä perusteltuja päätöksiä, optimoida koulutustoimenpiteitään ja edistää merkityksellistä muutosta.
Lisäksi oppijat itse voivat saada oivalluksia kasvustaan, tunnistaa kehittymisen kohteet ja ottaa omistajuuden jatkuvasta kehityksestään.
Aloittaaksemme tutustumme joihinkin erilaisiin käytettyihin menetelmiin ja tilanteisiin, joissa niitä usein käytetään. Tavoitteena ei ole ainoastaan esitellä joitain käytettävissä olevia vaikutusten mittaamisen menetelmiä, vaan myös asettaa ne tiettyyn kontekstiin.
Aivan kuten oppijan menestyksen mittaamisessa, kontekstilla, ohjelman tavoitteilla ja tilanteella on ratkaiseva rooli parhaan käytettävän menetelmän määrittämisessä ja ymmärtämisessä, miksi ja mitä tulokset mittaavat.
Käyttäytymisen muutoksen tai liiketoimintatulosten mittaamiseksi oppimisohjelman vaikutusta voidaan mitata seuraavilla yleisillä lähestymistavoilla:
Kyselyt ja haastattelut
Suorita koulutuksen jälkeisiä kyselyjä tai haastatteluja kerätäksesi itseilmoitettuja tietoja käyttäytymisen, asenteiden ja tiedon muutoksista. Kysy osallistujilta tiettyjä toimenpiteitä, joita he ovat toteuttaneet tai aikovat toteuttaa koulutuksen seurauksena.
Tämä voi tarjota arvokkaita oivalluksia välittömästä vaikutuksesta käyttäytymiseen. Kyselytyökalun, kuten Google Formsin tai Typeformin, käyttö on hyvä lähestymistapa tähän, sillä ne säästävät aikaa ja vastaukset voidaan kerätä tietolähteeksi edelleen analysointia varten.
Havainnoinnit ja arvioinnit
Havainnoi osallistujia todellisissa tilanteissa tai simuloituja skenaarioita arvioidaksesi heidän vastikään hankkimiensa taitojen soveltamista. Tämä voi sisältää heidän suorituksensa, vuorovaikutuksensa ja päätöksentekonsa arvioinnin. Arvioinnit voidaan suorittaa roolileikkien, tapaustutkimusten tai käytännön tehtävien avulla tiedon ja taitojen soveltamisen mittaamiseksi.
Suorituskykydatan analysointi
Analysoi suorituskykydataa tai keskeisiä suorituskyvyn mittareita (KPI), jotka liittyvät haluttuihin tuloksiin. Esimerkiksi kurssilla ilmastonmuutoksen vaikutuksista ja siitä, mitä yksilöt tai organisaatiot voivat tehdä vähentääkseen niiden vaikutusta, voidaan seurata energiankulutusta, jätteiden vähentämistä tai hiilijalanjälkeä osallistujien/käyttäytymisen arvioimiseksi.
Myyntikoulutuksen esimerkissä analysoi myyntilukuja, asiakastyytyväisyysarvioita tai markkinoiden laajentumista arvioidaksesi vaikutusta liiketoiminnan tuloksiin.
Vertailuryhmät tai A/B-testaus
Vertaa koulutuksen saaneiden osallistujien suoritusta niihin, jotka eivät saaneet koulutusta. Vertailuryhmän avulla voit eristää koulutusohjelman vaikutuksen ja arvioida mahdollisia käyttäytymis- tai tulosten eroja ryhmien välillä. A/B-testausta voidaan myös käyttää erilaisten koulutusohjelmien versioiden testaamiseen ja niiden vaikutusten mittaamiseen.
Usein oppimis- ja koulutustilanteissa tämä voidaan tehdä pilottiryhmää käyttäen. Vaikka tämän lähestymistavan tavoite yleensä onkin hieman erilainen – ohjelman tehokkuuden arviointi ja parannettavien alueiden tunnistaminen ennen laajempaa julkaisua, tulokset liittyvät olennaisesti sen vaikutukseen.
Sidosryhmien palaute
Hanki palautetta koulutettujen yksilöiden kanssa vuorovaikutuksessa olevilta sidosryhmiltä, kuten asiakkailta, kollegoilta tai esimiehiltä. Tämä voi antaa oivalluksia havaittavissa olevista käyttäytymisen tai suorituksen muutoksista ja auttaa arvioimaan oppimisohjelman vaikutusta ulkoisesta näkökulmasta.
Nämä voivat olla erityisen hyödyllisiä alueilla, kuten asiakaspalvelu ja tuki, ja niitä voidaan helposti yhdistää “koviin” tietoihin, kuten onnistuneisiin ja ajantasaisiin tukipyyntöjen ratkaisuihin, arvosteluihin ja muihin asiakasmittareihin.
Pitkäaikainen seuranta
Harkitse seurantatutkimusten tai kyselyjen toteuttamista säännöllisin väliajoin koulutusohjelman jälkeen käyttäytymisen ja tulosten pitkäaikaisen vaikutuksen arvioimiseksi. Tämä voi auttaa selvittämään, säilyvätkö heti koulutuksen jälkeen havaitut muutokset ajan myötä.
Nämä ovat erityisen tärkeitä, kun haetaan pitkäaikaisia muutoksia ja käsitellään monimutkaisia tai haastavia aiheita. Mitä vaikeampi aihe, sitä pidempi aika saada täysi vaikutus näkyviin. Harkitse säännöllistä tukea tukevia toimintoja ja keskusteluja tällaisissa tapauksissa, luo yhteenvetoraportteja tukitoimintojen tai keskustelujen jälkeen auttamaan kehityksen seurannassa ajan myötä, ja muista, että kehitys harvoin etenee lineaarisesti.
Tapauskuvaukset ja onnistumistarina
Kerää ja dokumentoi tapauskuvauksia tai onnistumistarinoita henkilöistä, jotka ovat onnistuneesti soveltaneet oppimiaan tietoja tai taitoja. Nämä yksittäistapaukset voivat tarjota laadullista näyttöä käyttäytymisen ja tulosten vaikutuksesta.
Lisäksi syvällinen perehtyminen ongelmaan, ratkaisuun ja tuloksiin tuo usein lisää oivalluksia, jotka saattaisivat muuten jäädä huomaamatta.
Datan analysointi ja raportointi
Analysoi kerättyä dataa ja esitä tulokset kattavassa raportissa. Määrälliset tiedot, kuten kyselytulokset, suorituskykymittarit ja liiketoiminnan tulokset, voidaan esittää yhdessä laadullisten tietojen kanssa, mukaan lukien lainaukset osallistujilta tai sidosryhmiltä. Tämä kokonaisvaltainen näkemys antaa selkeän kuvan oppimisohjelman vaikutuksesta.
Oikeiden työkalujen ja oikeiden oivallusten avulla näihin raportteihin voidaan sisällyttää kaikkien edellä käsiteltyjen menetelmien tulokset.
Joten, mikä on sinulle paras tapa käyttää? Toivottavasti nyt on selvää, että tämä riippuu tavoitteistasi, kurssista/ohjelmasta, oppijoista ja niistä työkaluista, joihin sinulla on pääsy. Yleisesti ottaen voit kuitenkin saada kokonaisvaltaisemman käsityksen oppimisohjelman vaikutuksesta käyttäytymisen muutokseen ja haluttuihin tuloksiin yhdistämällä useita mittausmenetelmiä ja tietolähteitä.
Jotta voimme edelleen tutkia, mikä toimii missäkin tilanteessa, tutkitaan edellä mainittujen menetelmien hyviä ja huonoja puolia sekä joitain esimerkkejä tilanteista, joissa niitä voidaan tehokkaasti soveltaa.
Kyselyt ja haastattelut:
Hyödyt:
- Tarjoaa suoraa palautetta oppijoilta, mahdollistaa heidän kokemustensa reflektoinnin ja itseraportoitujen muutosten arvioinnin.
- Tarjoaa näkemyksiä asenteista, uskomuksista ja aikomuksista sekä koetusta tiedosta ja taidoista.
- Mahdollistaa laajamittaisen tiedonkeruun ja analyysin.
Haitat:
- Nojaa itseraportoituihin tietoihin, jotka saattavat olla alttiita vääristymille tai epätarkkuuksille.
- Rajoittuu osallistujien näkökulmien tallentamiseen eikä välttämättä tavoita objektiivisia muutoksia käyttäytymisessä tai tuloksissa.
Esimerkkejä:
- Käytä kyselyjä arvioimaan osallistujien tietoisuutta, asenteita ja aikomuksia ilmastonmuutokseen ja kestäviin käytäntöihin liittyen ympäristökasvatuksen kurssin jälkeen.
- Suorita haastatteluja kerätäksesi palautetta myyntiedustajilta siitä, miten myyntikoulutusohjelma vaikutti heidän viestintätaitoihinsa ja lähestymistapaansa asiakaskohtaamisissa.
Havainnoinnit ja arvioinnit:
Hyödyt:
- Tarjoaa suoraa näyttöä käyttäytymisen muutoksesta ja opittujen taitojen soveltamisesta.
- Mahdollistaa suorituksen arvioinnin todellisissa tai simuloiduissa ympäristöissä.
- Antaa mahdollisuuden objektiiviseen mittaukseen ja osaamisen arviointiin.
Haitat:
- Vaatii resursseja ja aikaa havainnointiin ja arviointiin.
- Ei välttämättä tavoita kaikkia käyttäytymisen tai taitojen osa-alueita rajoitetuissa havainnointijaksoissa.
- Simulaatioissa esiintyvät kontekstuaaliset tekijät saattavat erota todellisista tilanteista.
Esimerkkejä:
- Havainnoi osallistujien osallistumista roolileikkeihin arvioidaksesi heidän neuvottelutaitojaan ja kykyään soveltaa konfliktinratkaisutekniikoita, jotka he ovat oppineet johtamiskoulutusohjelmassa.
- Arvioi lääketieteen opiskelijoiden suoritusta kliinisillä jaksoilla mitataksesi heidän lääketieteellisen tiedon soveltamistaan ja potilasvuorovaikutustaitojaan.
Suorituskykydatan analysointi
Hyödyt:
- Tarkat tiedot mitä on tehty ja missä on onnistuttu
- Erittäin vähän tulkinnanvaraisuutta
- Oppimistulokset ja halutut liiketoiminnan mittarit linkittyvät
Haitat:
- Vaatii luotettavien suorituskykytietojen ja mittareiden saatavuutta.
- Ulkoiset tekijät saattavat vaikuttaa tuloksiin, mikä tekee haasteelliseksi muutosten yksinomaan oppimisohjelmaan liittämisen.
Esimerkit:
- Tutki myyntilukuja ja asiakaspalautetta selvittääksesi tuotekohtaisen myyntikoulutusohjelman vaikutuksen tulonmuodostukseen ja asiakastyytyväisyyteen.
- Seuraa työntekijöiden tuottavuusmittareita ja virheprosentteja mitataksesi ohjelmistokoulutuksen vaikutusta tehokkuuteen ja laatuun.
Vertailuryhmät tai A/B-testaus:
Edut:
- Mahdollistaa vertailun koulutuksen saaneen ryhmän ja kontrolliryhmän välillä, eristäen oppimisohjelman vaikutuksen.
- Auttaa luomaan syy-seuraussuhteen tunnistamalla nimenomaisesti koulutukseen liittyvät muutokset.
- Mahdollistaa kokeellisen suunnittelun ja tilastollisen analyysin.
Haitat:
- Vaatii huolellista suunnittelua ja toteutusta varmistaakseen asianmukaisen satunnaisotannan ja kontrollin.
- Ei välttämättä ole mahdollista tai eettisesti hyväksyttävää kaikissa tilanteissa.
Esimerkit:
- Määrää osallistujista satunnaisesti osa saamaan talousosaamiskurssin, kun taas kontrolliryhmä ei saa koulutusta. Vertaa molempien ryhmien taloudellista käyttäytymistä ja päätöksentekoa kurssin vaikutusten arvioimiseksi taloushallintataitoihin.
- Jaa asiakaspalvelun edustajat kahteen ryhmään, joista toinen saa koulutusta empatiaan ja viestintätaitoihin, kun taas toinen ei. Arvioi asiakastyytyväisyysluokituksia selvittääksesi koulutuksen vaikutusta palvelun laatuun.
Sidosryhmien palaute:
Edut:
- Tarjoaa ulkoisia näkökulmia käyttäytymisen muutokseen tai suorituskyvyn parantumiseen.
- Tarjoaa oivalluksia oppimisohjelman vaikutuksesta yksilöiden vuorovaikutukseen muiden kanssa.
- Auttaa tunnistamaan muutoksia, joita oppijat eivät välttämättä itse raportoi.
Haitat:
- Sidosryhmien näkökulmat saattavat olla subjektiivisia ja vaikuttuneita henkilökohtaisista vääristymistä tai rajoitetuista havainnoista.
- Sidosryhmiltä saadun palautteen kerääminen saattaa olla haastavaa tai aikaa vievää.
Esimerkit:
- Kerää esihenkilöiden tai kollegoiden palautetta arvioidaksesi muutoksia tiimityö- ja yhteistyötaitoihin, jotka johtuvat tiiminrakennuskoulutusohjelmasta.
- Kysy asiakkailta heidän kokemuksiaan ja tyytyväisyyttään arvioidaksesi asiakaspalvelukoulutuksen vaikutusta heidän kokemukseensa ja tyytyväisyyden tasoon.
Pitkäaikainen seuranta:
Edut:
- Arvioi käyttäytymisen muutoksen tai suorituskyvyn parantumisen kestävyyttä.
- Auttaa selvittämään, säilyvätkö heti koulutuksen jälkeen havaitut muutokset ajan myötä.
- Tarjoaa oivalluksia oppimisohjelman pitkäaikaisvaikutuksesta ja tehokkuudesta.
Haitat:
- Vaatii resursseja ja sitoutumista pidemmille seurantajaksoille.
- Osallistujat saattavat kokea lisävaikutteita tai interventioita, jotka vaikuttavat havaittuihin muutoksiin.
Esimerkit:
- Suorita kysely kuusi kuukautta johtamiskehitysohjelman jälkeen arvioidaksesi, jatkavatko osallistujat ohjelman aikana opittujen johtamisstrategioiden ja käyttäytymismallien soveltamista.
- Seuraa työntekijöiden suorituskykymittareita vuoden ajan monimuotoisuus- ja inklusiivisuuskoulutuksen jälkeen arvioidaksesi pitkäaikaista vaikutusta inklusiivisen työympäristön luomiseen.
Yhdistämällä näitä mittauslähestymistapoja kasvattajat ja organisaatiot voivat saada kattavan ymmärryksen oppimisohjelmien vaikutuksesta.
Kullakin lähestymistavalla on omat vahvuutensa ja rajoituksensa, ja menetelmän valinta riippuu tietystä kontekstista, halutuista tuloksista, käytettävissä olevista resursseista sekä arvioitavana olevan käyttäytymisen muutoksen tai liiketoiminnan tavoitteiden luonteesta.
Opetuksen vaikutusten mittaaminen Claned-alustalla
Nyt kun ymmärrämme joitain vaikutusten mittaamisen perusteita ja miten voimme edetä asiassa, tutkitaan, miten CLANED®-alusta mahdollistaa erityisesti vaikutusten mittaamisen sisäänrakennettujen analytiikkatyökalujen ja kattavien tieto vientien avulla.
Sisällön sitoutumisen analysointi
Seuraamalla oppijoiden käyttäytymistä, kuten sisällön katselua, eri materiaaleihin käytettyä aikaa ja vierailujen tiheyttä, CLANED voi tunnistaa trendejä sisällön sitoutumisessa. Nämä tiedot voivat osoittaa, mitkä aiheet tai materiaalit ovat oppijoille kaikkein kiinnostavimpia tai useimmin käytettyjä, korostaen niitä alueita, jotka ovat tehneet merkittävän vaikutuksen.
Ne voivat myös paljastaa aiheita, joilla tiedon puutteet jatkuvat ja joissa vaaditaan päivityksiä, lisämateriaalia tai lisäkoulutusta. Tämä voi olla voimakas oivallus jatkuvan kehityksen kannalta työpaikalla ja organisaatioissa, jotta voidaan tarjota työntekijöiden tarvitsemaa koulutusta tukeakseen heitä ja heidän kehitystään tehokkaasti.
Esimerkki: CLANED voi havaita, että oppijat käyttävät toistuvasti aineistoja, jotka liittyvät kestäviin energiaratkaisuihin ilmastonmuutoksen kurssilla, mikä viittaa suureen kiinnostukseen ja mahdolliseen vaikutukseen heidän tietoisuuteensa ja tietämykseensä kyseisellä alueella.
Haastavien tai hämmentävien aiheiden tunnistaminen
Tietojen analysoinnin avulla CLANED voi tunnistaa aiheita tai materiaaleja, joihin oppijat käyttävät enemmän aikaa, joita he palauttavat usein tai joista he ilmaisevat hämmennystä tai vaikeuksia. Tämä auttaa paikantamaan alueet, joilla oppijat saattavat kohdata haasteita ja joissa tarvitaan lisätukea tai opetuksen parannuksia.
Esimerkki: Claned voi havaita, että oppijat käyttävät merkittävän määrän aikaa tiettyjen laskentaperusteiden ymmärtämiseen matematiikan kurssilla, mikä osoittaa haastavan alueen, joka vaatii lisäselvennystä tai opetuksen tukea. Tämä saattaa kuulostaa samankaltaiselta kuin edellinen esimerkki, ja jossain määrin se on sitä.
Jotta mielenkiintoisen ja haastavan sisällön välillä voidaan tehdä ero, kurssin ylläpitäjien olisi hyvä sisällyttää lisämittareita kuvan selventämiseksi. Tähän voisi kuulua testi- tai kyselytulokset aiheeseen liittyen tai oppijoiden kommenttien ja kysymysten analysointi liittyvään sisältöön, jotta voidaan selvittää, johtuuko sitoutumisen taajuus haasteista vai mielenkiinnosta.
Auttamaan tässä asiassa CLANED tarjoaa lisätyökalun: Sisällön arvioinnit – tämä matalan kynnyksen vuorovaikutus voidaan näyttää sisällön lopussa ja se pyytää oppijoita arvioimaan sisältö kolmen 5-pisteviivan asteikolla – “kiinnostus”, “vaikeus” ja “koettu taitotaso”.
Tämä yksinkertainen raportti on yllättävän tehokas, ja CLANED:n taustalla oleva koneoppiminen analysoi arvioinnit ja ryhmittelee oppijat samankaltaisten raporttien mukaan. Tämä data on sitten saatavilla hallintataulukossa, joka näyttää eri haasteiden ryhmät, kunkin ryhmän oppijan ja ryhmää määrittävät yhteydet.
Hyödyntämällä näitä mahdollisuuksia, soveltamalla joitain mainittuja menetelmiä ja käyttämällä CLANED:n analytiikka- ja dataominaisuuksia, voit saada arvokasta tietoa oppijoiden käyttäytymisestä, sitoutumisesta ja ymmärryksestä. Näitä oivalluksia voidaan käyttää oppimisen vaikutusalueiden tunnistamiseen ja mittaamiseen, oppimiskokemusten personointiin sekä oppimisen suunnittelun ja kurssien parantamisen informointiin, mikä johtaa parempiin oppimiskokemuksiin ja tuloksiin.
Datan ja data-analytiikan arvo ja merkitys oppimisen vaikutusten mittaamisessa
Oppimisen vaikutusten mittaamisen saralla datan ja data-analytiikan hyödyntäminen on noussut esiin muuntautuvana lähestymistapana, joka tarjoaa merkittävää arvoa ja tärkeyttä.
Vaikka perinteisillä menetelmillä, kuten palautetutkimuksilla ja subjektiivisilla mittauksilla, on omat ansionsa, datan ja analytiikan hyödyntäminen tarjoaa useita etuja, jotka lopulta johtavat kokonaisvaltaisempaan, kattavampaan ja oivaltavampaan oppimisen vaikutusten arviointiin.
Yksi keskeisistä etuuksista datan ja analytiikan käytössä on kyky saada objektiivisia ja kvantitatiivisia mittauksia. Dataan perustuvat lähestymistavat mahdollistavat suurten, rakenteellisten datasettien keräämisen ja analysoinnin, tarjoten vahvaa näyttöä oppimisen interventioiden vaikutuksista.
Seuraamalla oppijoiden käyttäytymistä, edistymistä ja suoritusdataa organisaatiot ja opettajat saavat käyttöönsä objektiivisia mittareita, kuten testituloksia, suoritustasoa tai suorituskykymittareita, jotka tarjoavat konkreettista näyttöä oppimisohjelmien tuloksista ja vaikutuksista.
Lisäksi data-analytiikka mahdollistaa kaavojen, trendien ja yhteyksien tunnistamisen, jotka saattaisivat muuten jäädä huomaamatta. Soveltamalla kehittyneitä algoritmeja ja tekniikoita on mahdollista löytää piilotettuja oivalluksia datan sisältä.
Esimerkiksi tietyn sisällön parissa tapahtuvan oppijoiden sitoutumisen analysointi tai yleiset haasteet ymmärtämisessä voivat paljastaa kriittisiä parannuskohteita ja auttaa hiomaan opetusstrategioita. Nämä dataperusteiset oivallukset tarjoavat tarkemman ymmärryksen oppimisen interventioiden vaikutuksesta ja tehokkuudesta, mahdollistaen opettajille ja organisaatioille dataperusteisten päätösten tekemisen.
Yhdistämällä data ja analytiikka subjektiivisiin mittauksiin, kuten palautetutkimuksiin tai haastatteluihin, saavutetaan kokonaisvaltaisempi ja monipuolisempi näkökulma. Vaikka subjektiiviset mittaukset tarjoavat arvokasta tietoa oppijoiden näkemyksistä ja kokemuksista, ne kärsivät usein vinoumista ja rajoituksista. Dataan perustuvat lähestymistavat tarjoavat objektiivisen näkökulman, joka täydentää subjektiivisia näkökulmia, tarjoten luotettavamman arvioinnin oppimisen vaikutuksista. Kvanti- ja laadullisen datan integrointi mahdollistaa syvemmän ymmärryksen oppijoiden käyttäytymisestä, suorituksesta ja oppimisen kontekstista.
Lisäksi datan ja analytiikan käyttö mahdollistaa oppimisen vaikutusten jatkuvan seurannan ja arvioinnin ajan myötä.
Yhteenvetona voidaan todeta, että oppimisen datan analysointi tarjoaa valtavaa arvoa ja tärkeyttä oppimisen vaikutuksen mittaamisessa.
Hyödyntämällä objektiivisia mittareita, paljastamalla piileviä oivalluksia ja täydentämällä subjektiivisia näkökulmia, dataan perustuvat lähestymistavat tarjoavat kattavan, näyttöön perustuvan arvioinnin.
Datan ja analytiikan integrointi perinteisiin menetelmiin johtaa kokonaisvaltaisempaan käsitykseen oppimisen vaikutuksesta, mahdollistaen opettajille ja organisaatioille tietoon perustuvien päätösten tekemisen, opetusstrategioiden parantamisen ja merkityksellisen muutoksen aikaansaamisen oppimisympäristössä.
