2 5

Hoe kun je meten wat de impact van Social Learning is?

Gastblogs | blog
Naar aanleiding van hun deelname aan de MOOC Social Learning 3.0 schreven Daan van der Ham, Benjamin Koolen, Rob Manders en Sandra van der Staaij deze blog waarin ze de vraag beantwoorden: Hoe zouden we de effectiviteit en/of opbrengst van social learning binnen een organisatie meetbaar kunnen maken?

Social learning is hot! Aan een MOOC van Next Learning Valley over social learning deden maar liefst 750 L&D professionals mee. Steeds meer organisaties zien het nut van social learning in en gaan er gebruik van maken. Maar net als bij andere leervormen, vraagt social learning om een investering. Denk aan aanschaf en implementatie van techniek, de interne communicatie om het onder de aandacht te brengen en de tijdsinvestering van je medewerkers. Organisaties eisen daar doorgaans een return-on-investment voor. Maar hoe zit dat met social learning? Kun je meten wat de impact van social learning is op de organisatiedoelstellingen? We hebben daar onderzoek naar gedaan en willen je middels deze blogpost op de hoogte brengen van onze bevindingen.

 

Waar hebben we het eigenlijk over?


Social learning is géén nieuw leerconcept. Integendeel, bewust en onbewust kennis vergaren buiten formele opleidingen bestaat al zolang mensen samenleven. Het verschil met toen is dat we sociaal leren tegenwoordig bewust inzetten om professionals in organisaties van en met elkaar te laten leren. Sociaal leren is niet één, vastomlijnde activiteit maar een containerbegrip. Sociaal leren komt neer op leren van elkaar. Door verbinden, communiceren en samenwerken. Het maakt niet uit of je het sociale netwerken, informeel leren, praktijkgemeenschappen of iets anders noemt. Het is simpelweg 'wat we leren als we samenwerken'.

 

Wat zegt betrokkenheid?


Meestal wordt het succes van sociaal leren uitgedrukt in een aantal getallen die iets zeggen over betrokkenheid: hoe vaak werd het onderwerp bekeken? Hoeveel deelnemers hebben ergens op gereageerd? Hoeveel hebben er iets bijgedragen? Allemaal dingen die niet moeilijk te meten zijn. De meeste social learning tools hebben functies die deze getallen met één druk op de knop kunnen leveren. En die getallen geven best nuttige informatie. Ze laten je zien hoeveel medewerkers werden bereikt met de leerervaring. En sociale leerervaringen moeten het hebben van netwerkeffecten – hoe meer mensen sociaal betrokken zijn, hoe hoger de impact en de opbrengst. Meten van betrokkenheid is welliswaar gemakkelijk te doen, maar het is ook gemakkelijk te bekritiseren. Als je alléén betrokkenheid meet, weet je alleen dat mensen met elkaar gesproken hebben, maar je hebt geen idee waarover... We weten dus nog steeds niet wat die gesprekken hebben bijgedragen aan het leren.

 

Social network analysis


Binnen een organisatie is het mogelijk om informatiestromen weer te geven. Met social network analysis wordt de interactie binnen en tussen groepen in kaart gebracht. Het laat zien welke delen van de organisatie minder goed bereikt worden of juist heel goed. Die informatie kan gebruikt worden om de kracht het sociale netwerk inzichtelijk te maken. Social network analysis laat niet de impact van social learning zien. Het laat wel zien of onderdelen van een organisatie voldoende deelnemen of niet. Vervolgens kun je je afvragen waarom bepaalde onderdelen minder deelnemen: heeft het te maken met een gebrek aan tijd? Of betrokkenheid? Of wordt de psychologische veiligheid onvoldoende gewaarborgd?


Psychologische veiligheid is cruciaal


Psychologische veiligheid is cruciaal binnen een sociaal netwerk. Het staat voor een veilig werkleerklimaat en houdt in dat iedereen erop rekent dan niemand negatief wordt aangekeken op het leveren van een eigen inbreng (Bolhuis, 2016). Wanneer mensen zich veilig voelen, durven ze zich kwetsbaarder op te stellen en risico’s te nemen. Een gevoel van sociale onveiligheid, echter, zorgt ervoor dat medewerkers zich minder willen betrekken en minder bereid zijn om actief bij te dragen aan het bespreken van probleemstellingen. Kortom, onderzoek naar de mate van psychologische veiligheid in een organisatie kan veel voorspellende informatie opleveren over de mogelijke impact van social learning.

 

Kwalitatieve gegevens vertellen meer


Gegevens over waar medewerkers inhoudelijk met elkaar over hebben gesproken, leveren een beter beeld op van de toegevoegde waarde van social learning. En ook die kun je meten. Steeds meer nieuwe, geavanceerde technieken kunnen daarvoor worden ingezet. Denk aan toepassingen als Google's Natural Language API. Die brengen de mogelijkheden van machine learning binnen handbereik, wat inhoudelijke analyse mogelijk maakt. Vaststellen wat 'kwaliteit' binnen een sociale leeromgeving eigenlijk betekent is een volgende uitdaging. Stellen we kwaliteit gelijk aan kritisch denken? Of gedragsverandering op de werkplek? En hoe leidt dat dan tot meetbare opbrengst voor de organisatie?

Impact


Het toeschrijven van de impact van sociale leerervaringen op veranderingen in de bedrijfsomgeving is lastig. Sociale leerervaringen staan nooit op zichzelf. Tal van invloeden hebben een grote impact op bedrijfsresultaten. Echter, de impact van sociaal leren op bedrijfsresultaten is een stuk groter als je de waardeketen van kwaliteit en betrokkenheid van boven naar beneden gaat volgen. Als je het bewijs hebt dat mensen betrokken waren bij een onderwerp, en je hebt vervolgens het bewijs dat ze aangaven dat ze iets anders zouden gaan doen - of zelfs iets anders gedaan hebben - dan krijg je een redelijk hard bewijs van de impact van sociaal leren op de doelstellingen en resultaten van de organisatie.

 

Kirkpatrick biedt de helpende hand


L&D’ers maken graag gebruik van de evaluatieniveau’s van Kirkpatrick. Waarom zetten we deze dan niet óók in om de impact van social learning te evalueren? Kirkpatrick's evaluatiemodel stelt ons immers in staat om een aantal metingen te doen gedurende de looptijd van het sociaal leerproces om de waarde ervan vast te stellen. Dat kan met een variant van Kirkpatrick’s model, zoals ontwikkeld door Clark (1995):

  • start met het bepalen en definiëren van verwachte resultaten;

  • stel vast welke meetbare gegevens in staat zijn om die resultaten aan te tonen;

  • stel een keten van bewijs op voor het behalen van die resultaten met behulp van Kirkpatrick’s niveaus 1 (reactie), 2 (leren) en 3 (gedrag);

  • toets die aan de verwachte resultaten.


 

Clark noemt zijn variant op Kirkpatrick het Backwards Planning and Evaluation Model (Clark, 1995). Hij gebruikt het om een leerprogramma vorm te geven en evalueert de resultaten ervan door de niveaus in omgekeerde volgorde te doorlopen:

  • Wat is ons doel? (niveau 4: resultaten of impact)

  • Wat moeten medewerkers doen om dat doel te bereiken? (niveau 3:prestaties)

  • Wat moeten ze leren om dat te kunnen doen? (niveau 2: leren)

  • Wat moeten wij als L&D'er doen om ze daartoe in staat te stellen? (niveau 1: reactie)


Het op achterwaartse wijze hanteren van de evaluatieniveaus van Kirkpatrick stelt ons daadwerkelijk in staat om effectieve sociale leerprocessen te creëren en te evalueren. En ons te voorzien van een evalutatietool dat helpt om de investering in social learning in organisaties te kunnen verantwoorden.

Op welke wijze toon jij aan wat de impact van social learning voor jouw organisatie is?

 

 

Geraadpleegde bronnen:


Aamir Mursleen, A. (2019, 13 september). Google NLP API Tool: Optimize Your Content to the Next Level.Geraadpleegd op 29 september 2020, van https://www.semrush.com/blog/optimize-your-content-with-google-nlp-api/

Bolhuis, S. (2016). Leren en veranderen. Emotie, gedrag en denken (4de herziene druk). Bussum: Coutinho.

Clark, D. (1995). Kirkpatrick's Four Level Evaluation Model. Geraadpleegd op 29 september 2020, van http://www.nwlink.com/~donclark/hrd/isd/kirkpatrick.html

Deel met je omgeving

© Next Learning Valley 2020