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大数据如何重塑培训

核心提示:每个员工都有自己独特的个性、需求和学习上的倾向。但是,目前的企业培训体系还没有办法支持这种个性化的学习。如何才可以改变、完善这个体系?就是要通过对大数据的收集和利用。

  大数据的颠覆和创新影响已经渗透到每个行业,但对培训行业而言,似乎才刚刚起步。

  而《大数据时代》的作者维克托·迈尔·舍恩伯格关于大数据重塑未来学习的一些思考也给寻找大数据学习应用的培训管理者们指明了方向。

  每个员工都有自己独特的个性、需求和学习上的倾向。但是,目前的企业培训体系还没有办法支持这种个性化的学习。如何才可以改变、完善这个体系?就是要通过对大数据的收集和利用。

  如今一些技术上的进展已经为有关数据的大规模收集和利用创造了条件。大数据重塑学习有三个主要特征,即反馈、个性化和概率预测。

  反馈

  举个多邻国(Duolingo)的例子。这是一个免费的语言学习网站,通过下载它提供的应用程序,你就可以在手机上学习国外的语言。

  多邻国采用的是一种数据导向式的教学方式。无论用户是花几分钟还是几个小时在手机上用这个应用程序学习,他们都可以通过后台程序来跟踪收集大家学习语言的数据。通过学生在应用程序上回答一个个问题,系统和多邻国的团队会分析用户一般纠结于哪些问题,会犯哪些错误。

  通过分析使用者的互动数据,分析他们的学习方式,从而再反过来,用这些积累下来的数据去改进整个应用程序。

  而在此之前,我们传统的企业学习培训是怎样获得反馈的呢?通过考试,分数是员工得到的全部反馈。但事实上,这个分数可以帮到员工的不是很多,它既没有办法很好地分析员工学习过程,也不告诉员工究竟该如何来改善他们的学习。

  随着企业学习培训的发展,越来越多培训者开始注意到收集反馈的重要性,多邻国的例子可以启发我们:收集到的数据不仅能评估员工的学习情况,还能从中探索改进收集反馈的方式,帮助我们找到改善企业员工学习培训的方法,使我们的培训更适合于每一个人。

  个性化

  既然我们可以截取、混合最爱的音乐并将之制作成独一无二的一首歌,那么,为什么不能对我们的培训做出同样的操作呢?对于改善企业的培训而言,“个性化”是仅次于“反馈”的第二大要点。

  大数据的优势在于:它可以收集足够多的信息,且覆盖面广泛。我们在制作和利用大数据时,需要用个性化的方法把它们组织起来,将其运用于企业培训领域,进而帮助我们以前所未有的视角判断什么可行、什么不可行;展示那些以前不可能观察到的学习层面,实现员工通过培训后表现的提升;基于员工的需求而非统一的标准来定制个性化培训,促进理解并提高效果。

  当然,在这个指导思想下设计出来的培训计划,除了根据员工的需求,也会考虑到他们的潜能。当一个员工对他的学习内容并不十分理解时,他可以用新的方法学习,不必用同别人一样的方法来学习。

  概率预测

  大数据可以重塑学习的第三大要点在于“概率预测”。所谓概率预测,就是通过大数据能够对员工的整体学习状况和个体的知识掌握情况产生独到的见解。然后,基于某种高度的可能性,对个体为提高其培训效果需要实施的行为作出预测。

  比如,选择最有效的培训内容、培训风格和反馈机制。

  在由孟加拉裔美国人萨尔曼·可汗创立的可汗学院中就曾遇到这样一个例子。后台数据显示,有一个七年级的女孩一直搞不定数学,然后她就反反复复地学这几门课。但突然有一天,她学习了别的课,竟然就开窍了。她对所学内容的反应越来越快,在夏季结束时她成了最好的学生之一。

  可汗学院研究了一下她这个案例,发现正是因为她在中途突然改变了学习的内容和方法,才带来了转变。

  这个例子正揭示了“概率预测”的可用武之地。有时候,员工的学习之所以没有进展,正是因为培训的配置出了问题。由此,可汗学院提出了“翻转课堂”的理念。“翻转课堂”提倡的是,根据你以往的学习情况,针对你想要学习的内容,通过大数据分析预测,先建议你在课外阅读相关材料或者观看视频。然后,你再带着满脑子的问题去上课,和老师进行探讨。

  通过这个方式,你可以找到最合适你的教材和更有针对性的、适合你的教学风格。

  大数据运用于企业培训的价值,正在于培训工作者能够借此帮助参差不齐的员工挖掘自己的潜能,而非淘汰那些被定义为“不聪明”的员工。

  因此,大数据蕴含的巨大潜力应当被用于推进个性化学习、改善培训机制、提高员工的能力。

  大数据对企业培训的神奇魅力

  大量研究结果表明,有远见的培训管理者都会利用数据来评估学习结果、调整培训计划,并甄别学习对业务发展的影响力,制定切实可行的团队培养计划。目前,大数据主要在以下几个方面对业务产生影响。

  ●新员工培训应用:根据新员工学习数据来调整培训流程,有助于削减少80%的时间损耗,降低50%的知识流失率。

  ●销售人才的甄选:从客户关系管理系统、学习管理系统、绩效管理系统以及员工个人数据中,快速找到高潜力的销售人才。并根据核心技能调整普通销售的培训计划,降低裁员率。

  ●更有效的学习管理:学习管理者可以根据员工的学习数据制定更有针对性的、精确的学习解决方案,并进行随时随地碎片化学习推送。

  大数据应用的标杆企业

  埃森哲:

  学习分析仪表板让培训润“务”细无声

  埃森哲公司是全球最大的管理咨询公司和技术服务供应商,该公司开发了“学习分析仪表板”,并设计具有对比效果的16个最佳阈值的学习变量。包括性别、地域、职业水平、休息时间等,通过控制这些变量可以使培训效率提高,并降低失败风险。

  学习分析仪表板的数据整合了人事、培训、财务等多重数据,基于多变量的分析可以使自定义的可视化工具生成仪表板。此外大数据分析结果与业务紧密结合,确保形成学习——测试——应用——能力改善的闭环。

  研科公司:

  AUGER衡量系统让非正式学习效果有证可循

  研科公司是加拿大一家拥有42000名雇员的电讯服务公司,其开创了将正式学习、非正式学习和社会化学习混合起来作为衡量标准的学习评估模式。

  研科公司培训合作部通过联合该公司计分管理部门、HR、销售和分析团队来共同完成一个具有专利性质的衡量系统,以便于从员工的学习影响报告中计算“学习汇报率”。这一系统被称为AUGER系统。

  为了检验成果,研科公司每季度都会随机调查8000名员工过去一个季度的学习情况。“数据的透明化不仅促使我们提供更有效的学习计划,也促使管理者们对他们的团队负责。”该公司培训部负责人认为,“当公司的任何一个团队里的任何一个成员都可以对于成本、敬业度以及绩效等方面进行相互比较时,员工的学习积极性更强。”

来源:人力资源报

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