De stem van de doelgroep

Ilse Leen
Ilse Leen Learning Specialist
Wat willen onze gebruikers eigenlijk?

Wat willen onze gebruikers eigenlijk?


Tijdens een brainstorm hoorde ik mezelf onlangs zeggen: “Nou, als ík naar Netflix ga, dan open ik altijd meteen mijn recommendations via dat belletje bovenin.”

Oeps. Precies op dat moment verbrak ik regel één van user experience design: neem jezelf nooit als maatstaf. Dit false consensus effect is verleidelijk: we overschatten vaak hoezeer onze eigen meningen, overtuigingen, voorkeuren en gewoonten typerend zijn voor anderen. 

Know thy user

Tijdens ontwerpen hoort echter je doelgroep centraal te staan — niet jij en je toevallige medeontwerpers. Veel vaktaal begint niet voor niets met de U van ‘user’. User Experience. User Interface. User Interaction. Dat geldt ook voor leeroplossingen (maar dan met de L van ‘learner’). Als learning designer moet je je er altijd van bewust zijn dat iemand pas optimaal kan leren als je hem of haar de juiste omgeving en middelen biedt.

Doelgroeponderzoek is daarin essentieel. Wat houdt de aandacht vast van deze medewerkers? Wat doet dit team op een gemiddelde dag? Welke middelen gebruiken ze? Op welk moment? Wanneer lopen ze vast? En waarom? Het succes van je leeroplossing wordt bepaald door hoe goed je de antwoorden op deze vragen kunt doorgronden. 

The Voice of the Learner

Wat gebeurt er echter als je de behoeften van al deze doelgroepen bij elkaar op zou tellen? Is er dan een gemene deler te vinden? En kunnen we daar gebruik van maken als objectieve uitgangspunten voor onze leeroplossingen?

Het Digital Learning Consortium heeft in ieder geval op de eerste vraag een antwoord. Zij polsten meer dan 5000 volwassen lerenden, verspreid over 114 landen en afkomstig uit 15 vakgebieden, over hun voorkeuren op het gebied van (digitaal) leren.

Hieronder vat ik de highlights en aandachtspunten voor je samen.

1. Gepersonaliseerd leren via AI

Iedereen zit om tijd verlegen, en lerenden dus ook. We zoeken allemaal naar manieren om zo snel en efficiënt mogelijk betekenisvol en toepasbaar leerresultaat te boeken. Kortom: zo’n beetje de heilige graal van leren.

“They want a fully tailored learning experience to fit it into the flow of work and life.”

Maar hoe dan? Nou — artificial intelligence (AI). Veel respondenten beschrijven een soort learning companion die voortdurend analyseert waar de gaten zitten in je kennis en vaardigheden en daarop jouw leeraanbod heel specifiek afstemt. En ook als je naar informatie zoekt, zou AI je moeten helpen snel tot persoonlijke resultaten te komen. Interessant genoeg signaleren niet alleen lerenden zelf, maar ook L&D professionals dit als belangrijk thema de komende jaren. Hier zitten we dus op één lijn met onze doelgroep.

2. Werkoverstijgend leren via learning records

Verder zoeken lerenden niet alleen gepersonaliseerd leren binnen hun werk; mensen zouden graag een learning record willen hebben die met hen meereist door hun gehele carrière als een soort super-leer-CV.

Als je een doel voor ogen hebt dat verder gaat dan je huidige taken of functie, kun je jezelf als professional met zo’n record veel gerichter op je leerproces richten. Het zou zelfs verder kunnen gaan dan je professionele context; ook leerervaringen buiten je werk dragen immers bij aan je ontwikkeling.

Dit klinkt als iets wat iedereen kan gebruiken. Maar ook hier is de vraag: hoe dan? Een met je meereizende learning record vraagt industriebrede inspanningen om leerresultaten overdraagbaar te maken. Aan ideeën ontbreekt het niet; er liggen voorstellen om Learning Record Stores (LRS) in te richten en leeractiviteiten te loggen via het xAPI model. Maar implementatie van dit soort standaarden en de bijbehorende technologie gaat in de praktijk traag en moeizaam. 

3. Privacyzorgen

Denk je net als ik bij bovenstaande ‘ja, maar…’? Waarschijnlijk is dat dezelfde bedenking als die van veel van de 5000 respondenten: hoe zit het met mijn privacy?

Dit zijn de twee kanten van de big learning data medaille: hoe meer gegevens we verzamelen, hoe meer gemak en efficiëntie we daarvan hebben, maar ook hoe meer kans er is op misbruik van deze gegevens. Door het analyseren van alles wat je doet heerst er al snel het gevoel dat je geen fouten meer mag maken of ‘zomaar wat aan kan klooien’. De data wijst dat immers haarfijn uit. En dat kan weer worden misbruikt door een leidinggevende die je functioneren beoordeelt, een miskende collega die je eruit wil werken of concurrenten die je bedrijfsimago willen schaden.

Wat kortom nodig is voor zowel AI als LRS, is verregaande persoonlijke controle over wie wanneer welke toegang heeft tot deze data. En uiteraard is dit niet alleen een actuele behoefte in leren, maar een terugkerend thema in de hele wereld anno nu.

4. Één plek om langer te leren

Last but not least: één van de grootste frustraties van lerenden en een behoefte die maar liefst 78% aangeeft, is dat leren op één plek moet plaatsvinden. De versnippering van leeractiviteiten over verschillende platforms, apps en andere kanalen moet veranderen: één totale portal is waar lerenden behoefte aan hebben, die toegankelijk is op alle devices.

Wat ook bij dat beeld aansluit en wat één van de verrassendere bevindingen was in dit report, is dat microlearning van enkele minuten niet de voorkeur heeft. Liever leren professionals wat langer en gefocust (20–45 minuten) dan telkens even tussendoor. Ze willen niet elke keer een nieuw stukje hoeven starten.

Kanttekening hierbij is wel dat deze survey gebaseerd is op self-reporting. Bewuste voorkeur matcht daarbij niet altijd met daadwerkelijk gedrag. Ik ben benieuwd of het langere, gefocuste leren ook echt tot betere leerresultaten leidt dan korte, afwisselende interacties in een goed ontworpen leerflow. Ook is deze behoefte afhankelijk van context: bij on-the-job situaties worden korte interventies (denk performance support) misschien juist wel gewaardeerd. 

Wat zegt de gezamenlijke stem?

Nog even samengevat— wat wil de gemiddelde lerende nu precies? Waar moeten we eigenlijk in al onze leeroplossingen rekening mee houden?

In ieder geval moet het leerproces zo precies mogelijk afgestemd zijn op wat elke specifieke persoon nodig heeft. Niet vanuit zijn of haar afdeling, functie of organisatie, maar op maat gemaakt aan de hand van individueel gedrag, gemeten over een langere tijd. We willen een levenslange leerhulp die ons door en door kent en ons vanuit één plek, binnen één klik/swipe/commando biedt wat we zochten — en ook wat we ons niet eens realiseerden dat we zochten. En dat alles alleen als niemand zomaar toegang heeft tot de zeer persoonlijke en gevoelige data achter die hulp.

Dat is nogal een behoefte. Hoe haalbaar het vervullen daarvan is binnen de kaders van tijd en geld, zal vaak de vraag zijn. Maar op zijn minst zal ik tijdens mijn eerstvolgende brainstorm zowel mijn eigen referentiekader proberen te parkeren, als deze fundamentele behoeften als belangrijk uitgangspunt te nemen.

(En nu weer snel even mijn Netflix recommendations checken.)

Lees verder