lnu.sePublications
System disruptions
We are currently experiencing disruptions on the search portals due to high traffic. We are working to resolve the issue, you may temporarily encounter an error message.
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Datadrivna beslut inom Livslångt lärande: En process för att organisationer ska lyckas med strategisk kompetensförsörjning
Linnaeus University, Faculty of Technology, Department of computer science and media technology (CM).
2023 (Swedish)Independent thesis Advanced level (degree of Master (One Year)), 10 credits / 15 HE creditsStudent thesis
Sustainable development
SDG 4: Ensure inclusive and equitable quality education and promote lifelong learning opportunities for all
Alternative title
Data-driven Decision-making in Lifelong Learning : A Process for Organizations to Succeed with Strategic Competence Provision (English)
Abstract [sv]

Syftet med denna studie var att ta fram en process för hur modern teknik kan användas för att organisationer ska lyckas med strategisk kompetensförsörjning. Begreppet datadrivna beslut används när så kallade klassificeringsalgoritmer kan hjälpa oss att upptäcka en ’önskad kompetens som saknas’ eller ’föreslå ett område som vi behöver utveckla’.

Metoden utgår från tjänstedesign och denna studie använde sig av en empati karta, som skapades från en enkät studie på det sociala yrkesnätverket LinkedIn med virtuell snöbollsmetod (jmf. respondentdriven sampling). Den utgår från kvalitativa data som beskriver insikter utifrån användarnas upplevelser och drivkrafter. Sedan var det viktig att definiera vilka aktörer som berörs av utmaningen för att kunna beskriva stegen i en användarresa och ta fram en designskiss. Design processen inkluderade även intervjuer med huvudaktörerna för att kunna undersöka rotorsaker och sålla idéer med hjälp av klusteranalys. Slutligen testades en digital prototyp och för att utvärdera vad som fungerade och titta på förbättringar skapades feedback matris. Underlaget för att undersöka problemet kommer från behovet inom användargruppen och perspektiv från aktörer, som sedan validerats genom att använda flera olika verktyg hämtade från tjänstedesign.

Slutsatsen var att datadrivet beslutsfattande går ut på att använda mätbara indikatorer och data för att fatta beslut som är i linje med strategiska mål inom kompetensförsörjning. Detta redovisas som en användarresa som består av stegen ”Initiera & kartlägga”, ”Genomföra & uppföljning” och ”Utvärdera & reflektera”. 

Abstract [en]

The purpose of this study was to develop a process for how modern technology can be used for organizations to succeed in strategic competence provision. The concept of data-driven decisions is used when so-called classification algorithms can help us discover a 'desired competence that is missing' or 'suggest an area that we need to develop'. 

The method is based on service design and this study used an empathy map, which was created from a survey on the professional social network LinkedIn using the virtual snowball method (cf. respondent-driven sampling). It is based on qualitative data that describes insights based on the users' experiences and driving forces. Then it was important to define which stakeholders that are affected by the challenge in order to be able to describe the steps in a journey map and produce a design sketch. The design process also included interviews with the main stakeholders in order to investigate root causes and sorting ideas using cluster analysis. Finally, a digital prototype was tested and to evaluate what worked and look for improvements, a feedback matrix was created. The basis for investigating the problem comes from the need within the user group and perspectives from stakeholders, which are then validated by using several different tools taken from service design.

The conclusion was that data-driven decision-making involves define measurable indicators and data to make decisions that are in line with strategic goals in competence provision. This is reported as a user journey consisting of the steps "Initiate & map out", "Implement & follow up" and "Evaluate & reflect".

Place, publisher, year, edition, pages
2023.
Keywords [en]
Servicedesign, Data-Driven Decision-making, Lifelong learning, Strategic Competence Provision
Keywords [sv]
Tjänstedesign, datadrivna beslut, livslångt lärande, strategisk kompetensförsörjning
National Category
Other Engineering and Technologies Information Systems, Social aspects
Identifiers
URN: urn:nbn:se:lnu:diva-123377OAI: oai:DiVA.org:lnu-123377DiVA, id: diva2:1801396
Subject / course
Computer Science
Educational program
Educational Technology, Master Programme, 120 credits
Supervisors
Examiners
Available from: 2023-10-03 Created: 2023-10-01 Last updated: 2025-02-18Bibliographically approved

Open Access in DiVA

Videopresentation(181275 kB)140 downloads
File information
File name FULLTEXT01.mp4File size 181275 kBChecksum SHA-512
0bb06fc16fc3239421f555816e38f15f875d435525c46e78fe91926e344c6b273fd1a8068f701d78f0827067bce45252eec107f2c6a9c25842600d3a5c829a03
Type fulltextMimetype video/mp4

Other links

Videoföreläsning

Search in DiVA

By author/editor
Bäckelin, Jonas
By organisation
Department of computer science and media technology (CM)
Other Engineering and TechnologiesInformation Systems, Social aspects

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 140 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 564 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf