Estatísticas de treinamento de funcionários 2026, dados de conclusão de 213.660 cursos

Principais conclusões

Como medimos isso

Todos os números vêm de dados do produto Easygenerator cobrindo os 12 meses de junho de 2025 a junho de 2026. O conjunto de dados contém 213.660 cursos criados e 22,9 milhões de interações aluno-curso. As taxas de conclusão incluem apenas cursos com pelo menos 5 resultados de alunos. A duração do curso e os pontos de desistência cobrem cursos entregues por meio de links hospedados no Easygenerator, portanto, cursos exportados como pacotes SCORM e reproduzidos em um LMS externo ficam fora dessas duas medições.

Estas são comparações observacionais, não testes controlados. Autores que adotam IA, colaboram ou criam cursos curtos podem diferir de maneiras que esses dados não conseguem capturar.

Divulgação. A Easygenerator é a editora desta pesquisa e a fonte dos dados. Cada número descreve a atividade na plataforma Easygenerator, em vez da indústria de e-learning como um todo.

A conclusão cai à medida que os cursos ficam mais longos

Cursos com menos de 5 minutos na plataforma Easygenerator atingiram uma taxa média de conclusão de 85,5%. Cursos entre 5 e 15 minutos atingiram 81,5%, e cursos com mais de 15 minutos atingiram 70,6%. O padrão se mantém em cada etapa, e a diferença entre os cursos mais curtos e os mais longos chega a quase 15 pontos percentuais.

A Easygenerator não pede aos autores que declarem quanto tempo um curso deve levar, por isso medimos a duração a partir do que os alunos realmente fizeram. Cada curso carrega o tempo mediano gasto pelos alunos que chegaram ao fim, e isso se torna sua duração efetiva.

Esse método é importante para o peso que a diferença pode carregar. O grupo mais longo não é composto por cursos que mal ultrapassaram a marca de 15 minutos. O curso típico nesse grupo dura perto de 32 minutos, portanto, a comparação ocorre entre cursos genuinamente curtos e cursos genuinamente longos.

A medida agrupada amplia a lacuna em vez de estreitá-la. A conclusão agrupada conta cada aluno em vez de cada curso, portanto, cursos com tráfego intenso pesam mais. Nessa medida, cursos curtos atingiram 87,0 % e cursos longos caíram para 67,6 %. Cursos longos perdem mais terreno quando você pondera pelo volume de alunos, o que sugere que o efeito cresce em escala.

A duração não é a única coisa em jogo aqui. Cursos longos tendem a cobrir assuntos mais difíceis, contêm mais avaliações e aparecem com mais frequência em programas obrigatórios onde os alunos têm menos voz sobre quando começam. Os dados mostram um padrão forte em vez de um mecanismo, e um curso de 40 minutos sobre um tópico complexo não é o mesmo produto que uma reciclagem de 3 minutos.

A interpretação prática para equipes de T&D é tratar 15 minutos como um teto de trabalho em vez de uma meta. Onde o assunto realmente precisa de 40 minutos, a opção é dividi-lo em vez de cortá-lo, porque três cursos curtos dão ao aluno três linhas de chegada em vez de uma.

Esse último ponto se conecta a algo mais nestes dados. Alunos que concluem um curso tornam-se muito mais propensos a concluir o próximo, o que significa que um curso dividido faz mais do que reduzir a desistência. Isso também cria o hábito que leva o aluno pelo restante do programa.

Cursos sem perguntas parecem melhores e medem menos

Cursos sem perguntas na plataforma Easygenerator foram concluídos em 90,7 %, contra 72,3 % para cursos com 1 a 3 perguntas e 71,6 % para cursos com 4 ou mais. A diferença de 19 pontos parece um argumento para eliminar a avaliação dos cursos. Os dados de desistência dizem algo próximo do oposto.

Observe onde o efeito para. A conclusão cai drasticamente entre 0 perguntas e 1 pergunta, e depois quase não muda. Cursos com 4 ou mais perguntas foram concluídos com uma diferença de um ponto percentual em relação aos cursos com 1 a 3. A primeira pergunta custa quase toda a conclusão, e cada pergunta depois disso custa muito pouco.

Para entender o que a diferença realmente mede, analisamos onde os alunos foram vistos pela última vez quando não concluíram um curso.

Em cursos com perguntas, 80% dos alunos que não concluíram ainda chegaram ao final do conteúdo. Eles percorreram todo o curso e depois não atingiram a nota mínima. Em cursos sem perguntas, apenas 53% dos que não concluíram chegaram tão longe, então quase metade deles parou em algum lugar no meio e nunca mais voltou.

Um detalhe segue o caminho oposto, e vale a pena mencionar. Entre os alunos que saíram no meio do curso, aqueles em cursos sem perguntas chegaram mais longe antes de parar, 79,7% do caminho percorrido contra 60,8%. Os alunos que abandonam um curso sem perguntas abandonam mais tarde. Há apenas muito mais deles.

Para qualquer pessoa que relate taxas de conclusão para cima, a consequência prática é que os dois números não são comparáveis. Uma taxa de conclusão de 90% em um curso sem avaliação e uma taxa de 72% em um curso com avaliação descrevem conquistas diferentes, e colocá-las na mesma coluna do painel faz com que o curso mais fraco pareça mais forte.

O par de números mais útil para acompanhar é a parcela de alunos que chega ao final do conteúdo, juntamente com a parcela que é aprovada. Esses dois respondem a perguntas separadas, e apenas o segundo lhe diz algo sobre o aprendizado.

Isso levanta uma questão óbvia de acompanhamento. Se a maioria dos que não concluem chega ao final e não atinge a nota mínima, o que acontece com eles depois?

Alunos que terminam um curso têm mais probabilidade de terminar o próximo

Dos alunos que concluíram um curso na plataforma Easygenerator, 57,4% prosseguiram para concluir um segundo. Dos que concluíram um segundo, 73,3% concluíram um terceiro. As probabilidades melhoram a cada etapa, o que torna o primeiro curso o mais difícil de fazer um aluno concluir.

Ambos os números subestimam o efeito ligeiramente. Um aluno que concluiu seu primeiro curso em maio de 2026 pode muito bem concluir o segundo em julho, o que cai fora da janela de medição. A taxa real do segundo curso é superior a 57,4%.

Não podemos separar as duas explicações por trás desse padrão. Uma diz que a conclusão cria um hábito e cada término torna o próximo mais fácil. A outra diz que os alunos que concluem um primeiro curso já eram os mais propensos a concluir qualquer coisa, então o segundo curso simplesmente filtra as pessoas que nunca desistiriam. Ambas são provavelmente verdadeiras até certo ponto, e esses dados não conseguem distingui-las.

O que o padrão muda é onde o esforço compensa. Um programa que leva 100 alunos a concluir um curso começa seu segundo curso com uma taxa base muito melhor do que um programa que nunca os levou a concluir o primeiro. Concentrar a atenção no primeiro curso de uma sequência parece um uso melhor do tempo de design do que distribuí-la uniformemente pelos seis.

A maioria dos alunos que reprova em uma avaliação volta e é aprovada

Entre 783.646 combinações de aluno-curso na plataforma Easygenerator onde um aluno reprovou em pelo menos uma tentativa, 70,1% acabaram sendo aprovados. Outros 23,0% reprovaram e nunca mais voltaram. A maioria dos alunos que obteve uma nota de reprovação tentou novamente.

Leia isto ao lado da seção 2 e as duas descobertas se encaixam. A maioria dos alunos que não consegue concluir um curso com perguntas chegou ao final do conteúdo, e a maioria dos alunos que reprova em uma avaliação volta para refazê-la. Uma nota de reprovação atua como uma pausa no processo, em vez de uma saída dele.

Os 23,0% que nunca retornam são o grupo para o qual vale a pena projetar. Estes dados não podem dizer por que eles pararam, e as razões plausíveis puxam em direções diferentes. Alguns cursos estão dentro de programas de conformidade onde uma nova tentativa precisa que um gerente a redefina. Alguns alunos nunca ficam sabendo que uma segunda tentativa está disponível. Alguns simplesmente desistem.

A medida útil para uma equipe de T&D é verificar qual dessas situações se aplica à sua própria configuração, pois a solução difere completamente. Uma nova tentativa que precisa de aprovação administrativa é um problema de processo. Uma nova tentativa da qual ninguém tem conhecimento é um problema de comunicação.

Cursos colaborativos levam mais tempo para serem criados e alcançam mais pessoas

Cursos com um único autor na plataforma Easygenerator atingiram a primeira publicação em cerca de 3 horas. Cursos com dois autores levaram 7,1 dias, e cursos com três ou mais levaram 12,8 dias. Esses mesmos cursos colaborativos alcançaram cerca de 3,4 vezes mais alunos.

A diferença de tempo é grande o suficiente para precisar de explicação em vez de defesa. Um autor solo publica em uma tarde porque ninguém precisa esperar por ninguém. Cada coautor adiciona um ciclo de revisão, um calendário e uma rodada de comentários.

O que os dados sugerem é que as equipes não adicionam coautores aleatoriamente. Eles os adicionam aos cursos que mais importam, e os números de alcance mostram isso. Um curso que 635 pessoas farão justifica um ciclo de revisão de uma forma que um curso para uma equipe de 12 pessoas não justifica.

Os números de conclusão apresentam uma peculiaridade que vai contra a tendência. Cursos com três ou mais autores tiveram a menor média de conclusão por curso, com 72,9%, e a maior conclusão combinada, de 86,9%. A conclusão combinada é ponderada pelo número de alunos, portanto, os cursos colaborativos que atraem o maior tráfego são concluídos com sucesso. A média é reduzida por cursos colaborativos menores que alcançam poucas pessoas.

Para uma equipe de T&D, o desafio consiste em alinhar o processo com o que está em jogo. Um curso para uma equipe pequena pode ser lançado em uma tarde com um único autor. Um curso que alcançará várias centenas de pessoas justifica as duas semanas, e os dados fornecem um número realista para planejar, em vez de um número otimista.

Cursos criados com EasyAI chegam à primeira publicação cerca de 30% mais rápido

O curso típico criado com EasyAI na plataforma Easygenerator chegou à primeira publicação em cerca de 16 horas, enquanto cursos criados sem EasyAI levam cerca de 23 horas. Autores que usaram o EasyAI também publicaram o dobro de cursos em um trimestre ativo, uma mediana de 2 contra 1.

As médias ficam bem acima das medianas em ambos os grupos, e o motivo é importante. Um pequeno número de cursos fica em rascunho por meses antes que alguém os publique, e esses cursos elevam a média. A mediana descreve o que um curso típico faz, por isso ela é o destaque aqui.

Observe também que as duas médias ficam próximas, 15,4 dias contra 16,8. A vantagem de velocidade aparece claramente no caso típico e muito menos claramente quando os rascunhos abandonados há muito tempo entram no cálculo.