Come leggere e interpretare i dati di tracciamento SCORM

Capire come leggere e interpretare i dati di tracciamento SCORM è una competenza fondamentale per chi gestisce la formazione aziendale.

Ogni corso SCORM, registra infatti una grande varietà di dati che permettono di comprendere come le persone apprendono, quanto sono efficaci i contenuti e dove possono essere migliorati.

Non tutti però sanno come leggerli e interpretarli per capire se i concetti sono stati realmente appresi, oppure no.

In questo articolo, vi spiegheremo come farlo nel dettaglio.

1. Tracciamento SCORM: cosa traccia davvero un pacchetto

Il formato SCORM è stato progettato per fornire al responsabile della formazione una panoramica precisa su cosa accade durante il corso.

Dietro un semplice esito “Completato”, si nascondono dati strutturati che aiutano a comprendere come il corso è stato fruito.

Tra i dati principali tracciati, troviamo:

• Status di completamento: indica se il corso è stato avviato, completato o abbandonato.
  
  
• Risultato del test finale: indica se l’utente ha superato o meno la soglia prevista.
  
  
• Punteggi grezzi e ponderati: permettono di valutare il livello di apprendimento effettivo.
  
  
• Tempo di fruizione: utile per capire se un modulo è troppo lungo o dispersivo.
  
  
• Bookmark e progressi: utile per migliorare la continuità didattica.

Interpretare questi dati non significa solo archiviarli, ma leggerli in modo critico per comprendere dove migliorare la struttura o i contenuti del corso.

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2. Tracciamento SCORM: come interpretare correttamente i dati

L’errore più comune è guardare solamente il tasso di completamento del corso.

In realtà, ciò che rende un’analisi utile è la capacità di collegare più indicatori tra loro per capire perché un corso ha funzionato o meno.

Ecco alcune strategie pratiche da adottare:

1. Collega tempo e punteggi

Se un utente impiega troppo poco tempo ma ottiene punteggi alti, il corso potrebbe essere troppo semplice (oppure gli è stato permesso di utilizzare altri dispositivi o di fare ricerche online).

Viceversa, se impiega troppo tempo e ottiene punteggi bassi, questi risultati possono indicare difficoltà o contenuti poco chiari.

2. Analizza il punto di abbandono

Capire in quale modulo o slide i partecipanti lasciano il corso aiuta a individuare sezioni poco coinvolgenti o troppo dense.

3. Osserva i tentativi nei quiz

Se molti utenti ripetono la stessa domanda più volte, forse non è formulata chiaramente o non è coerente con il materiale didattico.

4. Confronta gruppi di utenti

Analizzare i risultati per reparto o sede consente di adattare la formazione alle diverse esigenze aziendali.

Questi dati, letti in modo intelligente, trasformano il tracciamento da un mero obbligo tecnico a una vera bussola formativa.

Se vuoi scoprire come farlo con l’aiuto dell’AI, ti invitiamo ad approfondire l’argomento tramite l’articolo qui sotto:

👉 Come tracciare la formazione con l’AI: guida pratica

3. Tracciamento SCORM: azioni pratiche da intraprendere dopo l’analisi

Una buona interpretazione deve sempre portare a un miglioramento concreto.

Dopo aver analizzato i dati dei tuoi corsi SCORM, potresti:

• Aggiornare i contenuti per renderli più chiari o interattivi.
• Modificare le soglie di superamento dei test, calibrandole sul livello reale dei partecipanti.
• Rivedere la struttura del corso per ridurre i drop-off nelle prime sezioni.
• Segmentare i report per capire se alcune funzioni aziendali necessitano di corsi di rinforzo.

L’obiettivo non è solo sapere cosa è successo, ma perché è successo e come migliorarlo nel prossimo ciclo formativo.

Un’altra buona pratica, è monitorare nel tempo i progressi di ogni singolo dipendente, in modo da verificare se ha avuto una crescita continua oppure no.

Per approfondire:

👉 Performance corsi aziendali: come monitorare i progressi dei dipendenti su un LMS

Se invece vuoi scoprire come Syllog può aiutarti a trasformare i tuoi contenuti e renderli accessibili, contattaci:

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4. Come Syllog semplifica l’interpretazione dei dati SCORM

Su molte piattaforme LMS i dati SCORM vengono mostrati in modo grezzo, rendendo difficile capire il reale significato dei numeri.

Syllog, invece, li traduce in insight chiari e immediati.

Grazie alle sue analitiche AI-powered, ogni dato viene interpretato automaticamente dal sistema:

• Lo stato dei corsi viene visualizzato in dashboard dinamiche, con punteggi medi, tempi medi di completamento e tassi di superamento.
• L’AI di Syllog segnala pattern ricorrenti (ad esempio moduli con tasso di abbandono alto o quiz con errori frequenti).
• I responsabili HR e L&D ricevono suggerimenti concreti per ottimizzare i contenuti, aggiornare i corsi e migliorare l’esperienza formativa.

Con Syllog, leggere i dati SCORM non è un’operazione tecnica, ma una vera e propria analisi strategica a supporto della crescita aziendale.

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