Fühlte es sich relevant und nutzbar an?
Achten Sie auf Nützlichkeit, Klarheit, Vertrauen, Vertrauen und wahrgenommene Relevanz.
Nützlich, wenn Akzeptanz und Vertrauen der Lernenden wichtig sind.Feldleitfaden
Bevor Sie Lernen messen, entscheiden Sie, welche Beweise wichtig wären.
Verwenden Sie diesen Leitfaden, um die Evaluation in ein Designwerkzeug zu verwandeln. Kartieren Sie, was sich ändern sollte, wo diese Änderung sichtbar wird und welche Beweise vor dem Start des Lernens glaubwürdig wären.
Gehen Sie über Abschluss- und Zufriedenheitsumfragen hinaus.
Definieren Sie stärkere Beweise vor dem Start.
Verbinden Sie Lernsignale mit Verhalten und Ergebnissen.
Was Ihnen dies hilft zu tun
Verwandeln Sie die Evaluation von einem Berichtsroutine in eine Designentscheidung.
Evaluation wird oft als etwas betrachtet, das nach dem Start des Kurses passiert. Dieser Leitfaden kehrt diese Reihenfolge um. Bevor Sie mit dem Aufbau beginnen, entscheiden Sie, welche Beweise zeigen würden, dass das Lernen relevant, verstanden, angewendet und mit der realen Arbeit verbunden ist.
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Erfolg früher klären
Definieren Sie, was sich ändern sollte, bevor das Projekt in die Inhaltsproduktion übergeht.
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Bessere Beweise wählen
Nützliche Signale von Daten trennen, die nur beweisen, dass Menschen durchgeklickt haben.
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Bessere Praxis gestalten
Erwartete Beweise nutzen, um Szenarien, Feedback, Reflexion und Verstärkung zu gestalten.
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Schärfere Gespräche mit Stakeholdern führen
Von „Hat es den Leuten gefallen?“ zu „Was würde uns überzeugen, dass dies geholfen hat?“ wechseln.
Was zu inspizieren ist
Die vier Evidenzschichten
Kirkpatrick ist nützlich, wenn es zu einer Entwurfsperspektive wird, nicht zu einer Checkliste. Jede Schicht hilft Ihnen zu fragen, welche Art von Beweis für das Problem, das Sie lösen möchten, sinnvoll wäre.
Können sie sich erinnern, entscheiden oder üben?
Achten Sie auf Abruf, Entscheidungsqualität, Vertrauenskalibrierung und Übungsleistung.
Nützlich, wenn Fähigkeiten aufgebaut werden müssen.Überträgt es sich in die Arbeit?
Achten Sie auf die Nutzung im Arbeitsablauf, Beobachtungen von Managern, Unterstützungsanfragen, Qualitätssignale und Verhaltensänderungen.
Nützlich, wenn die Leistung von der Anwendung abhängt.Hat sich etwas Bedeutendes verbessert?
Achten Sie auf Risikominderung, Konsistenz, Geschwindigkeit, Kundeneinfluss, Qualität oder betriebliche Ergebnisse.
Nützlich, wenn Lernen die Geschäftsergebnisse unterstützt.Werkzeug für das Feldhandbuch
Führen Sie einen schnellen Evidenz-Mapping durch.
Bewerten Sie, wie stark Ihr aktueller Evidenzplan über die vier Schichten ist. Es geht nicht darum, alles zu sammeln. Es geht darum, Beweise auszuwählen, die zum Lernproblem passen.
R
Reaktion
Wissen Sie, ob die Lernenden die Erfahrung als relevant, nützlich, klar und vertrauenswürdig empfinden?
L
Lernen
Haben Sie Beweise dafür, dass Menschen die wichtigen Ideen abrufen, erklären, auswählen, üben oder anwenden können?
B
Verhalten
Haben Sie eine Möglichkeit zu sehen, ob das Lernen in den tatsächlichen Arbeitsablauf übergeht?
O
Ergebnisse
Wissen Sie, welche betrieblichen, qualitativen, konsistenten, Risiko- oder Kundensignale verbessert werden sollten?
Schwache Beweissignale
Anzeichen, dass die Evaluation wie ein Bericht behandelt wird.
01
Erfolg wird hauptsächlich durch Abschluss, Teilnahme oder Zufriedenheit definiert.
02
Der Evaluationsplan wird erstellt, nachdem das Lernen bereits aufgebaut ist.
03
Stakeholder wollen Geschäftsauswirkungen, sammeln aber nur Reaktionen der Lernenden.
04
Niemand weiß, wo sich Verhaltensänderungen tatsächlich im Arbeitsablauf zeigen würden.
Designfragen
Stellen Sie bessere Fragen, bevor Sie Metriken auswählen.
01
Was sollten die Menschen nach dieser Erfahrung anders machen?
02
Welcher Beweis würde zeigen, dass sie es tun können?
03
Wo würde dieser Beweis im realen Arbeitsablauf erscheinen?
04
Was können wir vernünftigerweise messen, ohne vorzugeben, sicher zu sein?
Fordern Sie einen Field Guide an
Was sollte das Lab als Nächstes bauen?
Haben Sie ein Problem im Lern-Design, eine Audit-Idee, eine Checkliste, ein Framework oder ein chaotisches Stakeholder-Gespräch, das einen praktischen Leitfaden verdient? Schicken Sie es ein. Die besten Field Guides beginnen normalerweise mit einem echten Designproblem.
Bessere Beweispläne erstellen
Die Evaluation sollte das Lernen gestalten, nicht danach jagen.
Die stärksten Evaluationspläne klären, was sich ändern sollte, welche Beweise wichtig wären und wie das Lernsystem den Transfer unterstützen wird, bevor das erste Asset gebaut wird.