Kritik eğitim yatırım kararını seçeriz
We select the critical training investment decision
Hangi eğitim devam edecek, değişecek, duracak veya ölçeklenecek?
Which training will continue, change, stop or scale?
Telkraft, eğitim verisini çalışan ve operasyon sonuçlarıyla birlikte değerlendirerek hangi eğitimin işe yaradığını, hangi sorunun eğitim dışı olduğunu ve hangi yatırım kararının yeterli kanıta dayandığını gösterir.
Telkraft evaluates training data together with employee and operational outcomes to show which training works, which problem lies outside training and which investment decision is supported by sufficient evidence.
Tek seferlik rapor değil, tekrar kullanılabilir ölçüm ve karar modeli.
Not a one-off report, but a reusable measurement and decision model.
Tamamlama oranları, sınav skorları ve sertifikalar eğitim yönetimi için değerlidir. Ancak hangi eğitimin devam edeceğini, değişeceğini veya duracağını tek başına göstermez.
Completion rates, assessment scores and certificates are valuable for training management. Yet they do not show on their own which training should continue, change or stop.
Kıdem, görev, uzmanlık, seviye ve ekip bilgisi çoğu zaman İK sistemlerinde kalır. Eğitim kararı verilirken kişinin hangi koşulda çalıştığı ve hangi yetkinliğe ihtiyaç duyduğu hesaba katılmaz.
Seniority, role, specialty, level and team context often stay in HR systems. Training decisions are made without the work conditions and competency needs of the person.
Servis, çağrı merkezi, satış, üretim, kalite veya lojistik gibi iş birimleri sonucu üretir. Eğitim bu sonuçlarla bağlanmadığında etki, ihtiyaç, kök neden adayları ve yatırım getirisi senaryosu varsayım olarak kalır.
Service, call center, sales, production, quality or logistics units produce outcomes. Without this connection, impact, need, root cause candidates and return scenarios remain assumptions.
Üç hizmet aynı karar zincirinin farklı aşamalarıdır: etkiyi ölçmek, sonucu açıklamak ve yatırım kararını yönlendirmek.
The three services are different stages of the same decision chain: measuring impact, explaining the result and guiding the investment decision.
Eğitim etkisini davranış, yetkinlik ve iş sonuçlarıyla birlikte ölçen modeli kurarız. Kirkpatrick Seviye 3 ve 4 bu modelin teorik dayanağıdır. Eğitim grubu, uygun karşılaştırma yöntemi, önce ve sonra kesitleri, seviye kırılımları ve operasyonel sonuç ölçütleri aynı hesap zincirinde tanımlanır.
We build the model that measures training impact together with behavior, competency and business results. Kirkpatrick Level 3 and 4 is the theoretical basis of this model. The training group, suitable comparison method, before and after windows, level segments and operational outcome metrics are defined in the same calculation chain.
Eğitim etkisi düşük veya belirsiz çıktığında bunun eğitim kalitesi, uygulama koşulları, süreç, ekipman, rol uyumu veya karar varsayımlarıyla ilişkisi incelenir. Eğitim kaynaklı ve eğitim dışı kök neden adayları birbirinden ayrıştırılır.
When training impact is low or uncertain, its relationship with training quality, field conditions, process, equipment, role fit and decision assumptions is examined. Training related and non-training root cause candidates are separated.
People Analytics yaklaşımıyla eğitim portföyünü, çalışan segmentlerini, rol ve yetkinlik kırılımlarını iş sonuçlarıyla birlikte okuruz. Hangi grup eğitimden fayda gördü, hangi yetkinlik sonuçla ilişkili, hangi eğitim devam etmeli, değişmeli veya durdurulmalı sorularını kanıtla netleştiririz.
Using a people analytics approach, we read the training portfolio, employee segments, role and competency breakdowns together with business outcomes. We clarify with evidence which group benefited, which competency is related to the result, and which training should continue, change or stop.
Her karar, eğitim grubunu, insan ve yetkinlik bağlamını, operasyonel sonuç ölçütünü, kök neden adaylarını ve kanıtlı çıktıyı birlikte ister. Hesap tanımlıdır, yorum isteğe bağlıdır.
Every decision needs the training cohort, people and competency context, operational outcome metric, root cause candidates and evidence backed output together. Calculation is defined, interpretation is optional.
Satın alınabilir çıktı net olsun: 90 günlük pilot tek iş birimiyle başlar. Amaç yalnızca rapor üretmek değil, eğitim yatırımı, yetkinlik ihtiyacı ve iş sonucu kararlarını tekrar kullanılabilir kanıt yapısına bağlamaktır.
The deliverable is clear: the 90 day pilot starts with one business unit. The goal is not only to produce a report, but to connect training investment, skill need and business outcome decisions to a reusable evidence structure.
Örnek kanıt zinciri raporunu inceleyin See a sample evidence chain report →Hangi eğitim, hangi davranış ve iş sonucuyla değerlendirilecek?
Which training will be evaluated against which behavior and business outcome?
Eğitim, çalışan ve operasyon verileri hangi hesapla karşılaştırılacak?
Which calculation will compare training, employee and operational data?
Hangi veri, ölçüt, karşılaştırma veya gözlem süresi eksik?
Which data, metric, comparison or observation period is missing?
Hangi eğitim devam etmeli, değişmeli, hedeflenmeli veya yeniden izlenmeli?
Which training should continue, change, be retargeted or be monitored again?
Telkraft kritik eğitim yatırımı ve yetkinlik kararlarından başlar. Kurum verisine müdahale etmeden mevcut kanıtları haritalar, ölçülebilir olan sonucu görünür kılar, kanıtın yetmediği noktaları kanıt hazırlama ve ölçüm geliştirme alanlarına dönüştürür.
Telkraft starts from critical training investment and skill decisions. Without changing institutional data, it maps existing evidence, makes measurable outcomes visible and turns insufficient evidence into evidence preparation and measurement development areas.
Hangi eğitim devam edecek, değişecek, duracak veya ölçeklenecek?
Which training will continue, change, stop or scale?
Eğitim, insan, yetkinlik ve operasyon kanıtı hangi kaynaklarda duruyor, ne kadarı ölçüme yeterli?
Where do training, people, competency and operational evidence sit, and how much is enough for measurement?
Davranış değişimi, iş sonucu ve yetkinlik ihtiyacı aynı karar mantığında okunur.
Behavior change, business outcome and skill need are read in the same decision logic.
Kanıtın yetmediği yerler varsayım olarak bırakılmaz. Eksik veri, ölçüt, karşılaştırma, gözlem süresi veya uzman doğrulaması ihtiyacı olarak kaydedilir.
Insufficient evidence is not left as an assumption. It is recorded as a need for data, metrics, comparison, observation time or expert validation.
Kurumun hangi eğitim yatırımını hangi davranış, yetkinlik ve iş sonucuyla değerlendireceğini birlikte belirliyoruz. Argyris ve Schön yaklaşımıyla sadece sonucu değil, sonucun arkasındaki varsayımı ve karar kuralını görünür kılarız. Bu aşamada davranış, iş sonucu, kök neden adayları, iş birimindeki eğitim ihtiyacı, mevcut durum, beklenen etki ve yatırım getirisi senaryosu sorularının sınırı netleşir.
Together we define which training investment will be evaluated against which behavior, competency and business result. Following Argyris and Schön, we make not only the result visible, but also the assumption and decision rule behind it. At this stage, behavior, business result, root cause candidates, business unit training need, baseline, expected impact and return scenario questions become clear.
Eğitim kayıtları, rol ve yetkinlik bilgisi, operasyonel sonuçlar, kararlar ve kanıtlar bağlamlarıyla birlikte ilişkilendirilir. Cevaplanan sorular, cevaplanamayan sorular ve onaylanan öngörüler sonraki ölçümlerde yeniden kullanılacak biçimde tasarlanır. Böylece her yeni ölçüm bir sonraki ölçüm için hazır zemin bırakır.
Training records, role and competency context, operational outcomes, decisions and evidence are connected with their context. Answered questions, unanswered questions and approved predictions are designed for reuse in future measurements. Each new measurement leaves a ready foundation for the next one.
Hazırlanan ölçüm modeli üzerinden ilk eğitim odaklı çapraz sorular çalıştırılır. Kolb döngüsü burada operasyonel hale gelir: olay gözlenir, anlamlandırılır, davranış ve sonuç değişimi izlenir. Mevcut veri ve gözlem süresi yeterliyse gözlenen değişim raporlanır. Uygun karşılaştırma yöntemi ve belirsizlik ölçüleri yeterliyse eğitime atfedilebilir net etki hesaplanır. Yeterli değilse başlangıç seviyesi ve takip planı netleşir.
The first training focused cross questions are run through the prepared measurement model. Kolb's cycle becomes operational here: the event is observed, interpreted, and tracked through behavior and outcome change. If data and observation time are sufficient, the observed change is reported. When the comparison method and uncertainty measures are adequate, the net effect attributable to training is calculated. Otherwise, the baseline and follow up plan become clear.
Amaç tek seferlik analiz üretmek değildir. Amaç kurumun her eğitim yatırımı kararında aynı kanıt yapısını kullanabilmesidir. Bu döngü ilerledikçe ölçüm soruları, kanıtlar, eksikler ve karar notları kurumsal karar birikimine dönüşür. Kurum isterse büyük dil modeli veya yapay zekâ aracı sonuçları yorumlayan isteğe bağlı karar desteği olarak kullanılır.
The goal is not to produce a one-time analysis. The goal is to let the organization use the same evidence structure for every training investment decision. As this loop progresses, measurement questions, evidence, gaps and decision notes become institutional decision accumulation. If the organization chooses, an LLM or AI tool is used as optional decision support for interpreting results.
Ne söyler: Öğrenme, yaşanan olayın gözlenmesi, anlamlandırılması ve yeni davranışa dönüşmesiyle oluşur.
What it says: Learning emerges when an experienced event is observed, interpreted and turned into new behavior.
Telkraft'ta kullanımı: eğitim sonrası davranış ve sonuç değişimini aynı ölçüm döngüsünde izleriz. How Telkraft uses it: we track post training behavior and outcome change in the same measurement loop.Ne söyler: Kurum yalnızca hatayı düzeltmez, hataya yol açan varsayımı ve karar kuralını da sorgular.
What it says: an organization does not only correct the error, it also questions the assumption and decision rule behind it.
Telkraft'ta kullanımı: eğitim etkisiz görünüyorsa eğitim kalitesi, süreç sorunu ve karar varsayımı birbirinden ayrıştırılır. How Telkraft uses it: when training looks ineffective, training quality, process issue and decision assumption are separated.Ne söyler: Kişilerde kalan örtük bilgi açık bilgiye dönüşürse kurum tarafından tekrar kullanılabilir.
What it says: tacit knowledge held by individuals becomes reusable when it is externalized into explicit knowledge.
Telkraft'ta kullanımı: uzman yorumu, kanıt, karar, ölçüm ve sonuç kurumsal öğrenme kaydına bağlanır. How Telkraft uses it: expert judgment, evidence, decision, measurement and outcome are connected to an institutional learning record.Ne söyler: Seviye 3 davranış değişimini, Seviye 4 ise iş sonucunu ölçer.
What it says: Level 3 measures behavior change, while Level 4 measures business results.
Telkraft'ta kullanımı: iki seviye operasyonel veriyle, yorumdan bağımsız ve tekrar kullanılabilir hesap zinciriyle ölçülür. How Telkraft uses it: both levels are measured with operational data through a reusable calculation chain independent of interpretation.Bu görüşmede üç şeyi netleştiririz: ilk pilot hangi iş biriminde başlayacak, hangi eğitim yatırımı değerlendirilecek ve ilk 90 günde hangi davranış, iş sonucu, kök neden adayı, eğitim ihtiyacı, beklenen etki veya yatırım getirisi senaryosu yeterli kanıtla ele alınabilir.
In this meeting we clarify three things: which business unit the first pilot will start with, which training investment will be evaluated, and which behavior, business result, root cause candidate, training need, expected impact or return scenario can be addressed with sufficient evidence in the first 90 days.
Telkraft, kamu kurumları ve uluslararası kuruluşlar için yürütülmüş büyük ölçekli dijital dönüşüm ve öğrenme teknolojileri projelerinde edinilen 25 yılı aşkın kurumsal deneyime dayanır.
Telkraft builds on more than 25 years of institutional experience from large scale digital transformation and learning technology projects delivered for public institutions and international organizations.