<aside> 💡

Привіт!

Ти переглядаєш результати опитування, де ми досліджували тему оцінки ефективності навчання, щоб створити корисний інструментарій: для визначення потреб, формування реалістичних очікувань у стейкхолдерів, аргументувати проведення навчальних програм та їх потенційні результати – тобто бути ефективним бізнес-партнером.

Під "ефективністю навчання" ми розоміємо вимірювані показники того, чи навчальні програми досягають своїх цілей: покращують знання, навички, поведінку учасників, впливають на бізнес-результати тощо.

В опитуванні взяло участь 33 респонденти — це фахівці, які активно працюють з оцінкою ефективності навчання. Їхні відповіді відображають практичний досвід та реальні зусилля в цьому напрямку. Тому результати опитування дають цінні інсайти для вдосконалення процесів.

Переглядай результати:

👉 Загальні висновки

👉 Детальніші висновки з графіками

👉 Отримані інсайти

</aside>

<aside>

Рекомендовані матеріали:

L&D Методики — база для структурованого зберігання та аналізу методик, які використовуються для оцінки ефективності навчання.

🎥 Дебати ROI в L&D. Навчання: інвестиція чи витрата? — дебати на тему вимірювання ефективності навчання.

</aside>

👉 Загальні висновки

<aside>

🎯 Більшість респондентів прагнуть вимірювати ефективність навчання, але не мають зрілої системи або відповідних інструментів. Попит на стандартизацію, автоматизацію та розуміння реального впливу навчання на бізнес — дуже високий.

</aside>

📌 Визначення “ефективність навчання”:

• 90% респондентів погоджуються з нашим визначенням ефективності навчання.
• 2 учасники надали альтернативні підходи, що можна врахувати для уточнення або розвитку визначення.

📌 Профіль компаній:

Респонденти представляють компанії різного масштабу, з переважанням великих (третина понад 2000 працівників). Значна частка також припадає на компанії середнього розміру (200–1000 працівників).

📌 Стан вимірювання ефективності:

• 70% відповіли: "Намагаємось, де це можливо".
• Менше 10% компаній вимірюють ефективність системно.
• Інші зізнаються, що не мають достатньо даних, знань або не вважають це необхідним.

📌 Метрики, які вважають найпрактичнішими для бізнесу:

Респонденти мали змогу вказати кілька метрик. Серед найбільш згадуваних:

• Задоволеність навчанням (Learner Satisfaction Score)
• Зростання продуктивності роботи
• Покращення якості роботи
• Зменшення кількості помилок
• Збільшення доходу компанії
• Оптимізація витрат

🔎 Важливо: Частина відповідей вказує на залежність метрик від типу навчання, тобто компанії підбирають індивідуальні індикатори для кожної програми.

📌 Метрики, які реально вимірюють:

Хоча бажані метрики доволі амбіційні, на практиці більшість респондентів зазначили, що можуть виміряти лише задоволеність учасників. Інші метрики (продуктивність, якість, помилки) відстежуються значно рідше або взагалі не вимірюються.

📌 Використовувані моделі оцінки:

Найпопулярніша модель — Кіркпатріка. Також згадували:

• Kaufman’s Five Levels
• Behavior Change and Application Model
• Action Mapping
• власні підходи

📌  Частота оцінки ефективності:

• Найчастіше — одразу після навчання
• Деякі — через місяць або за потреби

📌 Приклади успішних кейсів: компанії навели кейси з…

• онбордингу
• програм менторства
• навчання менеджерів
• застосування ШІ у навчанні

📌 Очікування бізнесу щодо вимірювання ефективності:

• Мінімальні витрати часу на оцінку
• Видимий вплив на бізнес-показники
• Зміни у поведінці працівників

📌 Основні виклики вимірювання ефективності:

• Нестача даних або аналітики
• Складність відділити вплив навчання від інших факторів
• Відсутність зрозумілої ROI-моделі
• Відсутність часу/ресурсів на вимірюванн

👉 Детальніші висновки з графіками

<aside>

Хто респонденти опитування?

</aside>

<aside>

</aside>

<aside>

</aside>

<aside>

</aside>

<aside>

</aside>

<aside>

</aside>

<aside>

</aside>

👉 Отримані інсайти

🟡 Більшість користується традиційними моделями оцінки навчання, але часто – поверхнево. Є потреба у поясненнях, як адаптувати моделі до конкретних кейсів.

🟡 Ринок готовий до простих, автоматизованих рішень для оцінки ефективності навчання, які не потребують великих ресурсів.

🟡 Збір даних відбувається фрагментарно. Бракує єдиного дешборду чи платформи для агрегування й візуалізації результатів.

🟡 Існує розрив між бажаними метриками (вплив на бізнес) та реальними інструментами вимірювання, які більше зосереджені на короткотермінових показниках.

🟡 Навіть досвідчені L&D-фахівці віддають перевагу простішим моделям, через відсутність підтримки з боку бізнесу та складність збору даних.