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レベルを活用する方法

レベルを活用する方法
図3:本当にその「データ」の中に答えがあるのですか?

【UMU活用チェック】6つのレベルでUMUを有効活用!

すべての学習シーンをカバーできるUMUだからこそ、その活用シーンや活用方法も様々。「もっと効果的にUMUを活用したい!」「他の企業さんがどのように活用しているのか知りたい!」といったお声をたくさんいただいております。
そこで実際にお客様の活用方法を見させていただいているUMUメンバーが、UMU活用段階を6つに分けてまとめました。
UMUでより良い学びを作り出すため、参考にしていただけますと幸いです。

UMU活用の6段階

レベル1: Face to Face(F2F)集合型に双方向性を取り入れる

レベル2: オンライン集合型研修に双方向を取り入れる

レベル3: 研修の事前/事後を充実させる

レベル4: パフォーマンスラーニングプログラムの提供

レベル5: ブレンディッドラーニングプログラムの提供

レベル6: トレーニングプラットフォームではなくラーニングプラットフォーム

評価項目をチェック

■オンラインでの受講者主体の学びの促進に活用できている
実践例:
・オンライン上で常に学び・気づきを書き込めるようにして、全員が主体的になれるような環境提供
・オンライン集合型研修に適したファシリテーション
・意見を集めるアンケートの実施など双方向性のあるアクティビティを実施

■オンラインでの受講生ニーズ/ 理解度に適応した進行に活用できている
実践例:
・理解度が高い人には追加コンテンツを自分のペースで学べるように提供
・オンライン上でいつでも質問を受け付けるためにチャットを活用
これらがポイントとなります。

現在自社での取り組みがこれらにあてはまるか、ぜひチェックリストのような形で参考にしていただければと考えております。 レベルを活用する方法
UMUの担当者からエクセル形式での評価項目をお渡しすることも行っておりますので
お気軽に担当者までお問い合わせください。

2020年5月UMUユーザー企業調査の結果

●活用段階で多いのは?

①レベル 2(オンライン集合型をインタラクティブに) 54%
②レベル3 (事前・事後を充実させる)34%
③レベル1 (F2F集合型をインタラクティブに) 27%
④レベル4 (パフォーマンスラーニング)18%
⑤レベル5(ブレンディッドラーニング)15%
⑥レベル6(インフォーマルラーニング)13%
新型コロナウイルスの影響で研修をオンライン化し、Web会議室で開催された研修の中で「アンケート」や「質問」を活用した企業様が多かったようです。

●良く行われている取り組み

①レベル2-1:オンラインで受講主体の学びの促進に活用出来ている
・オンライン上で常に学び・気づきを書き込めるようにして、全員が主体的になれるような環境提供
・オンライン集合型研修に適したファシリテーション
・意見を集めるアンケートの実施など双方向性のあるアクティビティを実施
②レベル3-2:モチベーション・エンゲージメントを高める工夫が出来ている
・経営トップから動画でメッセージ
・講師からの事前メッセージの配信

各活用段階に合わせた実践例やソリューションのご紹介も随時行っていきますので以下をご確認ください!
【動画】イケてるumuの使い方とは?①キュレーションが鍵!

なぜ「データ分析力」ではなく「データ活用力」が必要なのか? これから身につけるべきスキルとは

データ分析とデータ活用の必要性はもはや誰もが知るところ。しかし、両者に必要なスキルは異なります。データ活用ができるようになりたいと標榜しながらデータ分析を学ぶのは正解なのでしょうか。データをうまく活用できない原因はデータ分析の不具にあるのではなく、データ活用のスキルが不十分だからでは? そうしたデータ活用にまつわる悩み事を解消する1冊が『問題解決ができる! 武器としてのデータ活用術』。本書から、なぜデータ活用力が必要なのかを説いた「第1章 これからの時代に求められるデータ「活用」リテラシー」を紹介します。

機械がやる仕事、人がやる仕事

例えば、「多くのデータの中から何かしらの特徴を読み出す」。

「データを活かして成果を出したいと考える人が、ネットや身の回りで手に入るデータをかき集め、それをグラフや表などに加工し、その結果を眺めては、『そこから何が言えるか』を見い出すことに四苦八苦。気がつくと、いくつもの折れ線グラフや棒グラフ、平均値の表などが目の前に並んでいる」
「一体ここから何が言えるんだ?」
「もっと良いやり方はないのかなぁ……」

  • 統計学の知識
  • 分析手法の理屈・やり方
  • データの加工や分析作業方法(Excelやツールの使い方を含む)

機械のほうが圧倒的に得意な仕事が既に世の中にある中で

重要なのは、これからの自分に必要なスキルを見極めること

価値あるアウトプットを導き出すために

データを最大限に活かし価値あるアウトプットを導き出すためには、機械やツールの操作への理解を深めることとは別に、人が身につけるべき高度で価値あるスキルが必要となるのです

統計を学んでも統計を「使える」ようにはならない

図1:データ活用に必要な三つの箱

図1:データ活用に必要な三つの箱

価値あるスキルとは

身につけるべきスキルは何か、再度確認する

「まずデータを見る」を止める~データの中に答えなんかない~

図2:子供人口密度(年少人口/km2、2015年)

図2:子供人口密度(年少人口/km2、2015年)
(出典:総務省「人口推計」などの資料より加工)

「データを活用できない」人に共通する課題・問題点

データ分析を実務で活かせていない人は、「目の前のデータを適切にいじると、何か有用なものが見えてくるはず。何も見えてこないのは、分析方法や知識が欠如しているからだ」と思っています。つまり、データや作業がまず先に有りき なのです。

図3:本当にその「データ」の中に答えがあるのですか?

図3:本当にその「データ」の中に答えがあるのですか?

図4:よくある問題点

図4:よくある問題点

これからの時代に本当に必要な知識とは

本書がお伝えすること

データ分析は目的化されやすい

レベル1≒グラフありき

図5:レベル1 既存のグラフや表などを集め、そこから何が言えるのかを考える

図5:レベル1 既存のグラフや表などを集め、そこから何が言えるのかを考える
(出典:統計ダッシュボード、地域経済分析システム(RESAS))

レベル2≒データありき

図6:レベル2 既存のデータから何かしらのパターンを読み出そうとする

図6:レベル2 既存のデータから何かしらのパターンを読み出そうとする

レベル3≒目的ありき

図7:レベル3 目的(知りたいこと)を明確にし、それを検証するためのデータと方法を考える

図7:レベル3 目的(知りたいこと)を明確にし、それを検証するためのデータと方法を考える

本書で用いるデータ活用のプロセス

図8:データ活用のプロセス

図8:データ活用のプロセス

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