レポートとインサイト - General - Leadership Academy

「Current Courses （現在のコース）」ダッシュボードに移動したら、レポートを実行して、現在実行中のすべてのコースとペース設定されていないコースの登録、参加、コラボレーションを追跡できます。 

1. ページの上部にある「Filters（フィルター）」をクリックします。

2. 次に、終了日のないコホート、つまりペース設定されていないコースを含めるかどうかを選択します。

3. ドロップダウンから、レポートに含めるイニシアチブ、コース、コホートを選択します。必要な数だけイニシアチブ、コース、コホートを含めることができます。ヒント: 含める項目が多数ある場合は、いずれかのドロップダウンを「excludes（除外）」に変更して、レポートから除外したいイニシアチブ、コース、コホートのみを選択できます。

4. 最後に、リストされたオプションから結果をフィルターするディメンションを選択します。ディメンションコードが組織にとって価値のあるものになるように、一貫性があり、正確で「クリーンな」データを使用してください。

5.「Run（実行）」をクリックしてレポートを生成します。ヒント: ダッシュボードではほぼすべての図やグラフをクリックできるため、データをさらに深く掘り下げて貴重なインサイトを得ることができます。たとえば、ディスカッションアクティビティで発言しなかった人を表示したい場合は、ディスカッショングラフの水色の部分をクリックします。

現在のコースレポートのPDFをダウンロードする方法と現在のコースレポートのCSVをダウンロードする方法をご覧ください。

この記事では、学習者コミュニケーションレポートのデータ、アクセス、使用方法について説明します。

学習者コミュニケーションレポートとは何ですか？

学習者コミュニケーションレポートとは、コホート内の学習者同士のコミュニケーションの各インスタンスの詳細を表示する表形式のレポート（添付ファイルなど）のことです。  これにより、管理者はコース内を移動してデータを収集することなく、すべての学習者の入力情報を1つのビューで分析および監査できます。    

学習者コミュニケーションレポートに含まれる学習者のアクティビティの種類:

• ディスカッション
• ブレイクアウトグループディスカッション
• Dropbox
• 非公開および公開ブレイクアウトグループの結果
• コホートのコラボレーション

学習者コミュニケーションレポートに含まれるアクティビティの種類のデータフィールド:

• アクティビティの種類
• アクティビティの名前
• ブレイクアウトグループ
• 日付
• 投稿ユーザー
• 投稿
• 返信ユーザー
• 返信
• 「いいね！」をしました
• 添付書類

メモ:

• 特定の関数が特定のアクティビティにのみ適用されるため、すべてのアクティビティにすべてのフィールドのデータがあるわけではありません。  
• ディスカッション返信エントリーの場合、元の投稿がコンテキストの行に再記述されます。
• デフォルトの表の並べ替えは日付順です。

学習者コミュニケーションレポートへのアクセス方法

1. ウェブサイトのヘッダーにある棒グラフアイコンをクリックします（メモ: アイコンが表示されない場合は、サイトオーナーまたはサイト管理者ではない可能性があるため、カスタマーサクセス担当者に連絡してこの許可をリクエストする必要があります）。

2. 「Learner Communication Report（学習者コミュニケーションレポート）」タイルをクリックします。  

3. クリックして「Filters（フィルター）」セクションを展開します。

4. 希望するコースとコホートのフィルターを入力します。メモ: このレポートは、一度に1つのコホートに対して実行できます。 

5.「Run（実行）」をクリックします。

6. CSVにエクスポートするには、表の右上隅にある縦方向の省略記号をクリックし、「Download Data（データをダウンロード）」をクリックします。 メモ: 歯車アイコンからのPDFダウンロードはご遠慮ください。

このデータで何ができますか？

• 参加者やモデレーターからの説得力のある引用を見つけて、要約やコーチングの目的で使用します。
• 学習者のディスカッションでテーマを見つけて要約に使用し、現在または今後の取り組みに関する情報を提供します。ワードクラウドジェネレーターを使用して、目立つキーワードやフレーズを見つけます。  
• コホートの注目を集めている会話を理解するために最も「いいね」が多かった投稿/返信を特定します。  
• コンプライアンスの目的で保持します。

学習者がコース内のすべての必須アクティビティの70%以上を修了すると、学習の評価とフィードバックの収集に活用するためにアプリ内で標準調査を受け取ります。回答しなかった質問がある場合も、90%修了した時点で調査が再表示されます。 

この調査は、影響力の大きい学習のダッシュボード（HILD）への入力に役立ち、ベンチマークに貢献し、社内チームが学習者のコース体験を継続的に改善できるようにします。

この記事では、サイト オーナーまたはサイト管理者がレポートを生成し、1つ以上のコホートからの分析とインサイトを表示できる「Current Courses（現在のコース）」ダッシュボードと「Completed Courses（修了したコース）」ダッシュボードに移動する方法について説明します。

現在のコースのダッシュボードに移動する手順は以下のとおりです。

1. ウェブサイトのヘッダーにある棒グラフアイコンをクリックします（メモ: アイコンが表示されない場合は、サイトオーナーまたはサイト管理者ではない可能性があるため、カスタマーサクセス担当者に連絡してこの許可をリクエストする必要があります）。

2. 次に、探しているレポートをクリックします。

これでダッシュボードが表示されました。 

• 「Current Courses（現在のコース）」ダッシュボードでレポートを生成する方法をご覧ください。
• 「Completed Courses（修了したコース）」ダッシュボードでレポートを生成する方法をご覧ください。

「Completed Courses（修了したコース）」ダッシュボードに移動したら、レポートを実行して、修了したすべてのコースの登録、参加、コラボレーションを追跡できます。 

1. ページの上部にある「Filters（フィルター）」をクリックします。

2. 次に、ドロップダウンから、レポートに含めるイニシアチブ、コース、コホートを選択します。必要な数だけイニシアチブ、コース、コホートを含めることができます。ヒント: 含める項目が多数ある場合は、いずれかのドロップダウンを「excludes（除外）」に変更して、レポートから除外したいイニシアチブ、コース、コホートのみを選択できます。  

3. 次に、レポートに含める期間を選択します。ヒント: 日付範囲オプションを使用することをおすすめします。

4. 最後に、リストされたオプションから結果をフィルターするディメンションを選択します。ディメンションコードが組織にとって価値のあるものになるように、一貫性があり、正確で「クリーンな」データを使用してください。

5.「Run（実行）」をクリックしてレポートを生成します。ヒント: ダッシュボードではほぼすべての図やグラフをクリックできるため、データをさらに深く掘り下げて貴重なインサイトを得ることができます。たとえば、ディスカッションアクティビティで発言しなかった人を表示したい場合は、ディスカッショングラフの水色の部分をクリックします。

修了したコースレポートのPDFをダウンロードする方法と修了したコースレポートのCSVをダウンロードする方法をご覧ください。 

学習者をプラットフォームに追加するときに、各学習者のデータセットの正確さと一貫性を確保するために留意すべき重要な要素があります。一貫した方法でエラーなくコーディングされたデータは、「クリーンなデータ」と呼ばれることが多く、これが欠けていると、プラットフォームのレポート機能と分析機能のメリットを最大限に享受できなくなります。

どのようなデータを含める必要がありますか？

このプラットフォームには、各学習者に関連付けることができる次のデータフィールドがあります。

*アカウントを作成するために必要です

**シングルサインオンを使用する組織のみ必須です。詳細については、カスタマーサクセス担当者にお問い合わせください。

***入社日の形式: YYYY-MM-DD

****組織が好きなデータ（部門など）を含めることができるカスタムフィールドですが、組織全体で同じように維持されます。カスタム組織単位データフィールドを構成する方法をご覧ください。

*****学習者がプロフィールを更新するときに入力します。

******マイチーム機能で、学習者のマネージャーを指定する場合に使用します。

一貫したデータ入力が重要なのはなぜですか？

データフィールド自体は標準ですが、各フィールド内の各学習者に使用するコードは、柔軟に使用できます。たとえば、組織は自由に地域やキャリアレベルを捉えることができ、使用を強制されることはありません。ただし、コーディングの一貫性を保ち、システムに追加する学習者すべてに同じ命名方法を適用するようにしてください。一貫性がない場合、「クリーンでないデータ」が生成されることになり、分析ダッシュボードは各バリエーションを個別のコードとして処理します。そうなると、データをクリーンアップしない限り、グラフやチャートが最高の価値を提供できなくなります。

一貫性のないデータの典型的な例

一貫性のないデータにはさまざまな形があり、プラットフォーム全体に多くの影響を及ぼします。

以下のような不一致は、分析レポートで個別のコードとして処理されます。

• 略語の使用と未使用 （例:「北米」、「NA」）
• 句読点の違い（例:「NA」、「N.A.」）
• 大文字の使用の違い（例:「NA」、「na」）
• 測定範囲の違い（ 例: 「北米」、「アメリカ」、「カリフォルニア」）
• コホートに異なる測定単位またはデータカテゴリーを使用（例: 1つのコホートに会社部門を表す組織単位1でアップロードし、別のコホートに職務機能を表す組織単位1を含める）。

上の例では、組織単位1フィールドに部門（例: 「財務」）、米国の州（例:「クリーブランド」）、および地域（例:「アジア太平洋」）が含まれています。

以下のような不一致は、プラットフォームにユーザーを一括アップロードする際にエラーの原因になります。

• プラットフォームで使用されるラベル（上記）と正確に一致しない列見出しを使用している（アンダースコア、スペース、大文字の適切な使用など）。メモ: ファイルがエラーなくアップロードされた場合でも、列見出しが適切にラベル付けされていないと、学習者のプロフィールからデータが欠落する可能性があります。 
• データフィールドでの特殊文字を使用している 
• 3つのカスタムフィールド、organization_unit1、organization_unit2、organization_unit3のプラットフォームラベルの代わりに組織のラベルを使用している
• 組織がシングルサインオンを使用している場合にexternal_guidを完了していない
• CSV UTF-8ファイルを使用していない
• CSVファイルに特殊文字が含まれているか、ファイル名が長すぎる

上記を踏まえて、データテンプレートを作成し、コホート学習プラットフォームを使用して、組織内の現在および将来のすべてのグループと共有することを強くおすすめします。詳細については、カスタマーサクセス担当者にお問い合わせください。

データフィールドを設定する際には何を考慮する必要がありますか？

最初は不必要に思えるかもしれませんが、組織に価値を提供するためにプラットフォームからのデータがどのように使用されるかについて長期的な視点で考えることが重要です。適切な計画を立てないと、一貫性の欠如により問題が発生する可能性があります。

検討する質問:

1. 組織内の他のグループがこのコホート学習プラットフォームを使用しますか？もしそうなら、そのグループは、カスタムデータフィールド（組織単位1～3）やその他のデータフィールドをコーディングする方法に価値を見出しますか？

2. カスタムデータフィールドについて、貴社にとって最も価値のあるデータは何ですか？たとえば、学習者のパフォーマンスデータを部門ごとに区別することが重要ですか？それとも、含める必要がある価値のあるフィールドがありますか？

3. 学習者のデータは、各コースの参加者学習状況レポートにどのように追加されますか？プラットフォームを使用するすべてのグループは、会社の人事部が処理しますか？それとも自分たちで参加者学習状況レポートを作成しますか？参加者学習状況レポートを作成するための一貫したプロセスがある場合は、適切なチームメンバーと協力して一貫性を確保できます。

クリーンで一貫性のあるデータは、コホート学習プロセスにおいて非常に重要な要素です。データ管理プロセスの側面について不明な点がある場合は、カスタマーサクセス担当者にお問い合わせください。

ベンチマークは、組織やコース全体で影響力の大きい学習のダッシュボード（HILD）の結果を比較する基準となります。 

Udemyのベンチマークは動的であり、最新かつ正確な情報を反映するために週に1回更新されます。ベンチマークスコアは、エンゲージメント、アドボカシー、理解の指標における学習者の平均スコアを表します。このベンチマークは、多大な価値をもたらし、業界で比類のない比較基準となります。

すべてのUBLAコースベンチマーク: すべてのお客様のすべてのコース学習者から算出した指標の平均スコア

UBLAコースベンチマーク: レポートに含まれるコースに受講登録したすべての学習者から算出した指標の平均スコア

上のスクリーンショットの例では、すべてのコースの平均エンゲージメントスコアは43ですが、この特定のコースの平均スコアは約42です。レポートに含まれるコホートは平均41でした。

どの組織にも、複数の問題やさまざまな課題が存在し、その時間軸や優先順位も異なります。 適切な方法でこれらの問題に対処すること は、安定性、成長性、その他の測定尺度にかかわらず、組織の成功への鍵の1つです。 ここ10年の間、このような課題を解決する手法の1つとして「アナリティクス」があります。 この手法は、数学的、統計的、場合によってはコンピューターサイエンスの手法をビジネス上の問題に適用するものです。 最近、アナリティクスは、統計とコンピューターサイエンスの間の分野にまたがる専門職であるデータサイエンティストの管轄となっています。データサイエンティストは通常、さまざまなソースからの大量のデータを整理し、アナリティクス用にデータを準備し（訂正、整理、修正など）、無数のアナリティクス手法（時には統計、時にはコンピューターサイエンス、通常は両方）を開発してデータに適用し、課題の重要要素を明らかにするインサイトを生み出します。