Процент успешно завершивших обучение, традиционно является одной из основных метрик качества курса:

  • Для внутрекорпоративного обучения низкий процент завершивших снижает ROI всей системы обучения, вложенные деньги в обучение сотрудников не приносят своих результатов, так как знания не усваиваются в должном объеме
  • Для дополнительного профессионального образования низкий процент – снижение вероятности, что участник повторно обратиться за знаниями в ваш учебный центр
  • При обучении клиентов метрика показывает, что по каким-то причинам участники не усваивают материал, а значит, вероятнее всего, не узнают обо всех возможностях вашего продукта или сервиса, влияя на будущую прибыль компании


We.Study автоматически анализирует данные о 121 параметре обучения, основные категории параметров включают в себя:

  • Характеристики участника обучения – как часто участник входит в курс, сколько времени смотрит уроки, как часто пролистывает материалы и другие
  • Характеристики курса – траектория прохождения курса, необходимый проходной балл для завершения курса, настройки видимости курса, периодичность курса, выдача сертификата по итогам прохождения и другие
  • Характеристики уроков теста – количество уроков, среднее количество файлов, прикрепленных к одному уроку , доля тестов/теории/вебинаров/оффлайн уроков от общего количества уроков в курсе и другие
  • Характеристики тестовых заданий и вопросов теста
  • Как администратор и модератор проверяют ответы участников (при их наличии)

На основании этих и данных мы построили модель, с помощью которой мы проанализировали поведение участников, успешно завершивших обучение и участников, которые перестали проходить курс.

Результат работы модели – предсказание отказа от обучения конкретного участника обучения.

Где отображается предсказание? Информация о вероятном отказе от обучения отображается в журнале и в подробной информации об участнике.

Что делать с этой информацией? 

  • Проверить качество материалов: посмотреть подробную информацию о прохождении уроков в журнале участника, возможно, что участники пролистывают одни и те же уроки, так же вы можете проверить новости о сложных/простых вопросах в тесте и уроках, после которых участники перестают проходить обучение
  • Написать мотивирующую новость из журнала, выбрав только участников с высокой вероятностью отказа
  • Если в новостях вы видите слишком сложные уроки или информацию о качестве вопросов в тестах – это явный сигнал о необходимости внести изменения в ваш контент
  • Вы можете провести отдельный вебинар, на который пригласить участников, собрать обратную связь от них и улучшить будущий процесс обучения
  • Предложить участникам другой, более простой и сложный курс
  • Выявить общие характеристики участников, отказывающихся от обучения, возможно, у них одинаковая демография или предварительный уровень подготовки ниже, чем требуется для освоения курса
Вы нашли ответ?