Statistiche sulla formazione dei dipendenti 2026, dati di completamento da 213.660 corsi

Aspetti principali

Come abbiamo misurato questo

Tutte le cifre provengono dai dati di prodotto di Easygenerator che coprono i 12 mesi da giugno 2025 a giugno 2026. Il set di dati contiene 213.660 corsi creati e 22,9 milioni di interazioni studente-corso. I tassi di completamento includono solo i corsi con almeno 5 risultati degli studenti. La durata del corso e i punti di abbandono coprono i corsi erogati tramite link ospitati da Easygenerator, pertanto i corsi esportati come pacchetti SCORM e riprodotti in un LMS esterno non rientrano in queste due misurazioni.

Questi sono confronti osservazionali, non test controllati. Gli autori che adottano l’IA, collaborano o creano corsi brevi possono differire in modi che questi dati non possono cogliere.

Informativa. Easygenerator è l’editore di questa ricerca e la fonte dei dati. Ogni dato descrive l’attività sulla piattaforma Easygenerator piuttosto che il settore dell’e-learning nel suo complesso.

Il completamento diminuisce man mano che i corsi si allungano

I corsi di durata inferiore a 5 minuti sulla piattaforma Easygenerator hanno raggiunto un tasso di completamento medio dell’85,5%. I corsi tra 5 e 15 minuti hanno raggiunto l’81,5%, mentre quelli oltre i 15 minuti hanno raggiunto il 70,6%. Il modello si conferma a ogni passaggio e il divario tra i corsi più brevi e quelli più lunghi arriva a quasi 15 punti percentuali.

Easygenerator non chiede agli autori di dichiarare quanto tempo dovrebbe richiedere un corso, quindi abbiamo misurato la durata in base a ciò che i discenti hanno effettivamente fatto. Ogni corso riporta il tempo mediano trascorso dai discenti che hanno raggiunto la fine, e questo diventa la sua durata effettiva.

Questo metodo è importante per determinare quanto peso possa avere il divario. Il gruppo più lungo non è composto da corsi che hanno appena superato la soglia dei 15 minuti. Il corso tipico in quel gruppo dura circa 32 minuti, quindi il confronto avviene tra corsi realmente brevi e corsi realmente lunghi.

La misura aggregata amplia il divario invece di restringerlo. Il completamento aggregato conta ogni discente invece di ogni corso, quindi i corsi con traffico intenso pesano di più. Su tale misura, i corsi brevi hanno raggiunto l’87,0% e i corsi lunghi sono scesi al 67,6%. I corsi lunghi perdono più terreno una volta ponderati per volume di discenti, il che suggerisce che l’effetto cresce su larga scala.

La durata non è l’unica cosa che influisce qui. I corsi lunghi tendono a coprire argomenti più difficili, contengono più valutazioni e appaiono più spesso in programmi obbligatori in cui i discenti hanno meno voce in capitolo su quando iniziare. I dati mostrano un modello forte piuttosto che un meccanismo, e un corso di 40 minuti su un argomento complesso non è lo stesso prodotto di un ripasso di 3 minuti.

L’interpretazione pratica per i team di L&D è di trattare i 15 minuti come un limite operativo piuttosto che come un obiettivo. Laddove l’argomento richieda effettivamente 40 minuti, l’opzione è dividerlo piuttosto che tagliarlo, perché tre corsi brevi offrono al discente tre traguardi invece di uno.

Quest’ultimo punto si collega a qualcos’altro in questi dati. I discenti che completano un corso diventano molto più propensi a completare quello successivo, il che significa che un corso diviso fa di più che ridurre l’abbandono. Costruisce anche l’abitudine che accompagna il discente attraverso il resto del programma.

I corsi senza domande appaiono migliori e presentano misurazioni inferiori.

I corsi senza domande sulla piattaforma Easygenerator sono stati completati al 90,7%, contro il 72,3% per i corsi con da 1 a 3 domande e il 71,6% per i corsi con 4 o più. Il divario di 19 punti sembra un argomento a favore dell’eliminazione della valutazione dai corsi. I dati sul calo dicono qualcosa di quasi opposto.

Nota dove si ferma l’effetto. Il completamento cala drasticamente tra 0 domande e 1 domanda, e poi si muove a malapena. I corsi con 4 o più domande hanno un tasso di completamento inferiore di appena un punto percentuale rispetto a quelli con da 1 a 3 domande. La prima domanda costa quasi tutto il completamento, e ogni domanda successiva costa pochissimo.

Per capire cosa misuri effettivamente il divario, abbiamo osservato dove sono stati visti per l’ultima volta i discenti quando non hanno completato un corso.

Nei corsi con domande, l’80% dei discenti che non hanno completato ha comunque raggiunto la fine del contenuto. Hanno seguito l’intero corso e poi non hanno raggiunto la soglia di superamento. Nei corsi senza domande, solo il 53% di chi non ha completato il corso è arrivato fin lì, quindi quasi la metà di loro si è fermata a metà strada e non è mai tornata.

Un dettaglio va nella direzione opposta, e vale la pena menzionarlo. Tra gli studenti che hanno abbandonato a metà corso, quelli nei corsi senza domande sono arrivati più lontano prima di fermarsi, al 79,7% del percorso contro il 60,8%. Gli studenti che abbandonano un corso senza domande abbandonano più tardi. Ce ne sono semplicemente molti di più.

Per chiunque riporti tassi di completamento verso l’alto, la conseguenza pratica è che i due numeri non sono confrontabili. Un tasso di completamento del 90% in un corso senza valutazione e un tasso del 72% in un corso con valutazione descrivono risultati diversi, e inserirli nella stessa colonna della dashboard fa sembrare il corso più debole più forte.

La coppia di numeri più utile da monitorare è la quota di studenti che raggiunge la fine del contenuto, insieme alla quota che supera il corso. Questi due rispondono a domande separate, e solo il secondo ti dice qualcosa sull’apprendimento.

Ciò solleva un ovvio seguito. Se la maggior parte di coloro che non completano il corso arriva alla fine e non raggiunge la soglia di superamento, cosa succede loro dopo?

Gli studenti che terminano un corso hanno maggiori probabilità di terminare il successivo

Degli studenti che hanno completato un corso sulla piattaforma Easygenerator, il 57,4% ha proseguito completandone un secondo. Di coloro che ne hanno completato un secondo, il 73,3% ne ha completato un terzo. Le probabilità migliorano a ogni passo, il che rende il primo corso il più difficile da far completare a un discente.

Entrambe le cifre sottostimano leggermente l’effetto. Un discente che ha completato il suo primo corso a maggio 2026 potrebbe benissimo completare il secondo a luglio, il che cade al di fuori della finestra di misurazione. Il tasso reale del secondo corso è superiore al 57,4%.

Non possiamo separare le due spiegazioni alla base di questo modello. Si legge che il completamento crea un’abitudine e che ogni conclusione rende la successiva più facile. L’altra sostiene che i discenti che completano un primo corso erano già quelli più propensi a completare qualsiasi cosa, quindi il secondo corso filtra semplicemente le persone che non avrebbero mai abbandonato. Entrambe sono probabilmente vere in una certa misura, e questi dati non possono distinguerle.

Ciò che il modello cambia è dove ripaga lo sforzo. Un programma che porta 100 discenti a completare un corso inizia il suo secondo corso con un tasso di base molto migliore di un programma che non li ha mai portati a completare il primo. Concentrare l’attenzione sul primo corso di una sequenza sembra un uso migliore del tempo di progettazione rispetto a distribuirla equamente su tutti e sei.

La maggior parte dei discenti che non superano una valutazione torna e la supera

Tra 783.646 combinazioni discente-corso sulla piattaforma Easygenerator in cui un discente ha fallito almeno un tentativo, il 70,1% ha infine superato la valutazione. Un altro 23,0% ha fallito e non è mai tornato. La maggior parte dei discenti che ha ottenuto una valutazione insufficiente ha riprovato.

Leggi questo accanto alla sezione 2 e le due conclusioni si integrano. La maggior parte dei discenti che non completano un corso con domande ha raggiunto la fine del contenuto, e la maggior parte dei discenti che non superano una valutazione torna per rifarla. Un voto insufficiente funge da pausa nel processo piuttosto che da uscita dallo stesso.

Il 23,0% che non torna mai è il gruppo per cui vale la pena progettare. Questi dati non possono dire perché si siano fermati, e le ragioni plausibili vanno in direzioni diverse. Alcuni corsi si trovano all’interno di programmi di conformità in cui una ripetizione richiede che un manager la ripristini. Alcuni discenti non vengono mai a sapere che è disponibile un secondo tentativo. Alcuni semplicemente rinunciano.

La mossa utile per un team L&D è verificare quale di queste si applichi alla propria configurazione, perché la soluzione differisce completamente. Una ripetizione che richiede l’approvazione amministrativa è un problema di processo. Una ripetizione di cui nessuno è a conoscenza è un problema di comunicazione.

I corsi collaborativi richiedono più tempo per essere creati e raggiungono più persone

I corsi con un singolo autore sulla piattaforma Easygenerator hanno raggiunto la prima pubblicazione in circa 3 ore. I corsi con due autori hanno richiesto 7.1 giorni, e i corsi con tre o più autori hanno richiesto 12.8 giorni. Quegli stessi corsi collaborativi hanno raggiunto circa 3,4 volte più discenti.

La differenza di tempo è abbastanza grande da richiedere una spiegazione piuttosto che una difesa. Un autore singolo pubblica in un pomeriggio perché nessuno deve aspettare nessuno. Ogni coautore aggiunge un ciclo di revisione, un calendario e un giro di commenti.

Ciò che i dati suggeriscono è che i team non aggiungono coautori a caso. Li aggiungono ai corsi più importanti, e le cifre sulla portata lo dimostrano. Un corso che verrà seguito da 635 persone si guadagna un ciclo di revisione in un modo che un corso per un team di 12 persone non fa.

Le cifre di completamento presentano un’anomalia che va controcorrente. I corsi con tre o più autori hanno ottenuto il completamento medio per corso più basso, pari al 72,9%, e il completamento aggregato più alto, pari all’86,9%. Il completamento aggregato è ponderato in base al numero di discenti, quindi i corsi collaborativi che attirano il traffico maggiore vengono completati molto bene. La media viene trascinata verso il basso dai corsi collaborativi più piccoli che raggiungono pochi discenti.

Per un team L&D, l’interpretazione consiste nell’adeguare il processo alla posta in gioco. Un corso per un piccolo team può essere pubblicato in un pomeriggio con un solo autore. Un corso che raggiungerà diverse centinaia di discenti giustifica le due settimane, e i dati forniscono una cifra realistica su cui pianificare, piuttosto che un’ottimistica.

I corsi creati con EasyAI raggiungono la prima pubblicazione circa il 30% più velocemente

Il tipico corso creato con EasyAI sulla piattaforma Easygenerator ha raggiunto la prima pubblicazione in circa 16 ore, contro le circa 23 ore dei corsi creati senza di esso. Gli autori che hanno utilizzato EasyAI hanno anche pubblicato il doppio dei corsi in un trimestre attivo, una mediana di 2 contro 1.

Le medie si attestano ben al di sopra delle mediane in entrambi i gruppi, e il motivo è importante. Un piccolo numero di corsi rimane in bozza per mesi prima che qualcuno li pubblichi, e quei corsi alzano la media. La mediana descrive ciò che fa un corso tipico, quindi è quella che viene messa in evidenza qui.

Si noti anche che le due medie sono vicine, 15,4 giorni contro 16,8. Il vantaggio in termini di velocità emerge chiaramente nel caso tipico e molto meno chiaramente una volta che le bozze abbandonate da tempo entrano nel calcolo.