Bài test cuối khóa & Chứng chỉ

Chọn đáp án đúng nhất cho mỗi câu hỏi.

Điều kiện đạt: đúng tối thiểu 8/10 câu.

1. Câu 1. 'Vanity metric' trong đào tạo là gì?

   AChỉ số đo THAY ĐỔI và kết quảBChỉ số đo độ BẬN RỘN (số khóa, tổng giờ học) — nghe to nhưng không đo ai làm được gì khác điCChỉ số tài chính

2. Câu 2. Chỉ số đào tạo nên đo đến tầng Kirkpatrick nào để chứng minh giá trị?

   ADừng ở Level 1 (hài lòng)BĐến Level 3 (hành vi) và Level 4 (kết quả kinh doanh)CChỉ Level 2 (điểm test)

3. Câu 3. Trong nghiên cứu Bank of America / MIT, phát hiện bất ngờ về nhân viên tổng đài là gì?

   ATrò chuyện giữa nhân viên là lãng phí thời gianBNhóm tương tác nhiều hơn có hiệu suất cao hơn; cho cả nhóm nghỉ CÙNG lúc giúp tăng năng suấtCNên cấm nghỉ giải lao

4. Câu 4. Bài học learning analytics từ case Bank of America là gì?

   ADữ liệu có thể lật ngược trực giác; một thay đổi nhỏ, rẻ có thể tạo tác động lớn nếu đo đúng chỗBAnalytics luôn xác nhận điều ta đã tinCNên bỏ qua dữ liệu và tin trực giác

5. Câu 5. Một training dashboard tốt nên bắt đầu thiết kế từ đâu?

   ATừ mọi con số có thể lấy đượcBTừ NGƯỜI ĐỌC và câu hỏi họ cần trả lờiCTừ màu sắc đẹp nhất

6. Câu 6. Dashboard cho LÃNH ĐẠO nên ưu tiên KPI nào?

   ATổng số giờ họcBKết quả kinh doanh (L4), % lấp nội bộ, ROI chương trình trọng điểmCSố lượng slide đã dạy

7. Câu 7. Khi dùng AI để dựng dashboard, điều BẮT BUỘC phải làm là gì?

   ATin tuyệt đối vào kết quả AIBTự đối chiếu vài con số quan trọng với dữ liệu gốc và yêu cầu AI tự kiểm tra nhất quánCKhông cần kiểm tra

8. Câu 8. Cấu trúc kể chuyện dữ liệu cho lãnh đạo là gì?

   AInsight → So what → Now whatBĐổ hết số liệu rồi để họ tự hiểuCChỉ trình biểu đồ đẹp

9. Câu 9. Vì sao 'người học khóa X có hiệu suất cao' chưa chứng minh khóa X hiệu quả?

   ATương quan chưa phải nhân quả — có thể người giỏi mới đăng ký (self-selection)BVì hiệu suất không đo đượcCVì khóa X quá ngắn

10. Câu 10. Nguyên tắc bảo vệ quyền riêng tư khi báo cáo dữ liệu là gì?

    ACông khai dữ liệu từng cá nhân cho minh bạchBBáo cáo ở mức TỔNG HỢP; dữ liệu nhóm quá nhỏ (dưới ~5 người) có thể lộ danh tínhCKhông cần quan tâm riêng tư