• Les outils et plateformes de digital learning produisent quantité de données sur les apprenants, sur les contenus, etc. Mais il n’est pas toujours évident de savoir en tirer parti.
  • Pourtant, leur exploitation permet d’améliorer les contenus, de mieux comprendre les besoins des apprenants et d’avoir davantage d’impact.
  • Cette formation vous donne les bases pour collecter, traiter, analyser et restituer cette donnée… au service d’une stratégie digital learning plus impactante !

Prochaine session distancielle : les 22 et 29 mai 2024

Prochaine session présentielle : le 24 mai 2024

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Les bénéfices de la
formation

Flexible

En présentiel ou 100% à distance

Accessible

Une tarification adaptée aux différents besoins des entreprises et collaborateurs

Communautaire

Une communauté d’entraide peer-to-peer

Concrète

Des activités opérationnelles, des partages d’expériences et des cas concrets

Les objectifs de la formation

Au terme de la formation, vous serez capable de :

  • Définir vos besoins et cas d’usages pertinents dans l’utilisation de la donnée
  • Nettoyer un set de données pour son traitement
  • Prendre en main un outil d'infographie ou de data visualisation simple

La cible

Cette formation s’adresse aux :

  • Responsable RH et L&D
  • Digital learning manager
  • Chef de projet formation
  • Directeur d’organisme de formation

Notre offre

Parcours inter-entreprise

⦁ Base : 890€ HT/Personne
⦁ Possibilité de prise en charge par OPCO
⦁ Intra-entreprises (à partir de 5 participants) - sur devis

Compris dans l’offre :

  • Des retours personnalisés sur les travaux réalisés pendant la formation de la part de l’équipe pédagogique de Learn Assembly
  • 1 journée en présentiel ou 2 classes virtuelles de 3 heures, animés par des experts pour utiliser les analytics
  • Attestation de réussite certifiée par Learn Assembly

Programme de la formation
(présentiel ou 100% à distance)

Partie 1

Cas d’usages et collecte de la donnée

  • Objectifs pédagogiques
  • Outils du Digital Learning et données : panorama des données existantes 
  • Identifier les données exploitables 
  • Définir les cas d’usage pertinents

Partie 2

Traitement et analyse

  • Objectifs pédagogiques
  • Nettoyer son jeu de données 
  • Identifier les biais et limites des données disponibles 
  • Préparer son fichier de données avant intégration dans un outil de data visualisation
  • Choisir les formats d’analyse et de restitution adaptés (camemberts, nuages, etc.)

Partie 3

Restitution et communication autour de la donnée

  • Objectifs pédagogiques
  • Définir les contextes de restitution (hiérarchie, concepteurs, formateurs, animateurs, etc.) 
  • Produire des restitutions visuelles
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