Serious gaming: datagedreven werken leer je door het (leuk) te doen

Hoe maak je datagedreven werken leuk én praktisch? Met serious gaming help je medewerkers om spelenderwijs met data te leren werken. Je kunt uitleggen wat datagedreven werken is, door uit te leggen wat KPI’s zijn en wat je ermee kan, dashboards te laten zien en te vertellen waarom goede data belangrijk zijn. Maar daarmee weet iemand nog niet hoe je datagedreven werken in de praktijk kan brengen.

Datagedreven werken leer je namelijk voornamelijk door het te doen. Het 70-20-10-model van Charles Jennings benadrukt het belang van leren door ervaring. Volgens dit model vindt leren vooral plaats tijdens het dagelijkse werk. Ongeveer 70% van de ontwikkeling ontstaat door praktijkervaring, zoals het uitvoeren van nieuwe taken en het oplossen van problemen. Daarnaast wordt 20% geleerd van en met anderen, bijvoorbeeld via coaching, feedback en samenwerking. Slechts 10% van het leren komt voort uit formele opleidingen, trainingen en cursussen, die vooral ondersteunend zijn aan het leren in de praktijk. Het spreekwoord luidt niet voor niets ‘al doende leert men’.

Leren door te spelen

En dat is waar serious gaming om de hoek komt kijken. Serious gaming helpt om die stap van weten naar doen te maken op een laagdrempelige en plezierige manier. Serious gaming is een soort rollenspel, waar spelelementen aan toegevoegd zijn, zoals doelen, regels, uitdagingen en simulaties. Daardoor kunnen deelnemers op een interactieve manier kennis, vaardigheden of inzichten ontwikkelen. Waar een rollenspel vooral gericht is op het oefenen van concreet gedrag, biedt serious gaming een bredere leerervaring waarin deelnemers de gevolgen van hun keuzes direct kunnen ervaren.

Bij Van Dam Datapartners begint het ontwerpen van zo’n spelvorm bij de leervraag. We hebben niet één standaard serious game die voor iedere organisatie hetzelfde werkt: samen met jou kijken we waar de leerbehoefte van de medewerkers zit en welke leer- of spelvorm daar het beste bij past.

Een spel kan bijvoorbeeld bestaan uit een gesimuleerde praktijksituatie waarin iedere deelnemer een eigen rol en KPI krijgt. Vervolgens moeten zij samen een probleem oplossen, uiteraard op basis van de beschikbare data. Zo ervaren ze wat er gebeurt wanneer belangen of KPI’s verschillen en welke informatie nodig is om tot een goede keuze te komen. Door te werken met spannings- en toevalselementen, zoals een maximale tijd per vraag of dobbelstenen wordt de oefening ook echt een spel. De succeservaring wordt vergroot door de mogelijkheid om ‘te winnen’ en de (eventuele) onderlinge competitie zorgt ervoor dat deelnemers meer toewijding en interesse laten zien in de materie van het spel. Hierdoor wordt de leeropbrengst vergroot. Dit soort elementen kunnen ook slim worden ingezet om de onderlinge samenwerking te versterken.

Plezier in het leren, ongeacht je niveau

Een serious game kun je inzetten op elk niveau. Of je nu een spel ontwikkelt om medewerkers te laten kennismaken met basisbegrippen of een meer complexe escape room-achtige puzzel ontwerpt waarbij data al worden gebruikt om tot een ontsnapping te komen; met een serious game staat het plezier in het leren voorop. De uitdaging moet daarbij natuurlijk wel aansluiten op de kennis en ervaring van de deelnemers. Een goed spel maakt je nieuwsgierig en zet je aan tot nadenken, maar moet wel aanvoelen als haalbaar; als je meteen vastloopt in het spel, haak je af.

In een goed spel krijg je de ruimte om te proberen, fouten te maken en (samen) een andere aanpak te ontdekken. Het helpt om abstracte begrippen concreet te maken: je hoort bijvoorbeeld niet alleen waarom datakwaliteit belangrijk is, maar ervaart ook wat er gebeurt als je een beslissing neemt op basis van onvolledige informatie. Door na afloop terug te kijken op je keuzes in het spel, leg je de verbinding met jouw werkpraktijk. Wat herken je, wat verraste je en wat zou je morgen anders kunnen doen?

Ook eens in de schoenen van een ander

Een extra waarde van serious gaming is dat deelnemers vanuit een andere rol naar een vraagstuk kijken. Een consulent kan bijvoorbeeld spelenderwijs ervaren waar een manager op stuurt en waarom datakwaliteit daarbij belangrijk is. Andersom krijgt een manager meer inzicht in de dagelijkse praktijk van een consulent.

Dat zorgt niet alleen voor meer begrip, maar maakt ook zichtbaar hoe verschillende rollen en belangen samenkomen in datagedreven werken en waarom het belangrijk is datagedreven werken te zien als een integrale veranderopgave voor de organisatie, in plaats van ‘alleen’ iets van het IT-of datateam.

Daarnaast biedt een spel ruimte om te experimenteren. In een spel heeft een verkeerde keuze geen gevolgen in de echte praktijk. Deelnemers kunnen dus ervaren, bespreken, opnieuw proberen en ontdekken wat zij een volgende keer anders zouden doen. Juist die ervaring maakt de stap naar de dagelijkse praktijk kleiner en zorgt voor een leuke en veilige leeromgeving.

DataDropping: leren met data in de praktijk

Serious gaming kun je in allerlei vormen aanbieden: van bord- en kaartspellen tot digitale ‘games’. Een bijzondere spelvorm die we geregeld inzetten om datagedreven werken organisatiebreed te introduceren is de DataDropping. Hierbij gaan deelnemers letterlijk op pad in hun eigen omgeving. Op verschillende locaties in hun gemeente of regio krijgen zij via een speciale app dataopdrachten die ze met behulp van de echte buitenruimte moeten oplossen. Met de DataDropping leggen we zo de verbinding tussen de data als abstracte cijfers en de fysieke omgeving waar deze data betrekking op hebben. Door bijvoorbeeld aan de hand van aantallen overlastmeldingen of cijfers over energiearmoede de wijken in te gaan, gaan cijfers echt leven. Wat zie je nu echt in een wijk? En hoe verhoudt zich dat tot het cijfer waar je op stuurt? In multidisciplinaire teams gaan collega’s aan de slag gaan met datavraagstukken. Zo leren medewerkers spelenderwijs om data te gebruiken en te verbinden aan de praktijk, ook als dat de praktijk is van een collega uit een ander domein.

De leervraag staat centraal

Serious gaming is geen doel op zich. Het is een manier om mensen actief te laten oefenen met complexe materie, zoals datagedreven werken. Door te spelen, te ervaren en samen te reflecteren ontstaat ruimte om nieuwe vaardigheden daadwerkelijk toe te passen. Want datagedreven werken leer je niet alleen door te weten wat je moet doen. Je leert het vooral door te ervaren hoe je het doet.