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千人千面!企業智能培訓時代即將到來

2020-07-23 來源:弘成教育

  領英學習(Linkedin Learning)近期發布了一份2020年全球企業學習報告,報告調查了18個國家的6607名企業培訓相關專業人士。調查結果顯示,今年以來,差不多有一半的企培負責人準備更新培訓內容體系,以讓員工勝任不同的崗位職責??梢钥闯?,在VUCA時代下,伴隨信息革命的更迭,企業商業模式不斷被顛覆,企業必然要求員工能力可以同步迅速迭代。而培訓,則是身處瞬息萬變市場競爭中的企業,保持持續發展的重要加碼方式之一。
 

培訓內容體系升級艱難,智能化或成突破口
 

  但也要看到,企業培訓一直面臨諸多痛點,讓企業構建學習型組織的努力大打折扣:員工對培訓無感,培訓投入與效果不成正比,時間、信息的碎片化,以及新生代員工的個體差異等,都對企業培訓提出了更高要求。以往通過面談和調研等傳統模式確定的人才發展方向、培訓內容,無法滿足業務部門的訴求;而企業耗費不菲搭建的培訓系統、平臺等,由于缺少統一的系統規劃和完整的業務流程支持,對員工績效的提升幫助甚微。
 

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 企業在線學習平臺的員工覆蓋率(《2019中國企業培訓行業報告》)


  行業調研結果顯示,目前企業線上學習平臺的資料大多已比較豐富,但如何讓員工在浩如煙海的資源庫中,搜尋到適合自身職業成長的課程,則是企業普遍面臨的難題。隨著AI技術的深入發展,智能化精準學習的時代亦越來越近。企業有沒有根據員工的崗位勝任力和個人的能力差異匹配個性化的培訓模式,或將成為培訓工作能否“破局”的關鍵。

  為有效縮短平臺優質內容觸達需求員工的路徑,近40%的受訪企業正嘗試搭建智能課程推薦系統。他們希望通過記錄與分析員工的個人、行為、學習培訓等方面的數據,分析其與崗位勝任力之間的差異,向員工精準化推送與之知識背景、成長需求契合的課程,真正做到有的放矢與因材施教,助力個人成長效能最大化。而要做到這一點,企業離不開專業教育機構的技術服務支持。
 

羅氏診斷進行的智能課程推薦
 

   2018年底,世界五百強企業——羅氏診斷根據全體員工的課程推薦清單及員工反饋情況,制定了下一年度全公司的培訓計劃。這次“學習與發展Training Needs Analytics”項目培訓計劃的制定,一改往年通過與各業務部門主管、各員工反復溝通從而確定計劃的情況,采用更加科學的大數據和深度學習算法進行分析。制定計劃時間大大縮短,極大地減輕了培訓與發展團隊的重復機械工作,提升了計劃的有效性。根據長期效果追蹤,羅氏診斷將年度員工培訓規劃周期從4個月縮減到1個月,且員工課程推薦預測準確率達90%,Top5推薦召回率在75%以上。極大提升了企業培訓與發展團隊的工作有效性,同時也間接提升了團隊員工的針對性素質和技能。

  這一成功案例背后的關鍵核心,即是源自國內領先的智慧教育服務企業弘成教育根據羅氏診斷培訓需求,開發的企業智能課程推薦系統。雙方通過深入協作,弘成教育以員工能力模型為中心,基于大數據和深度學習技術,為員工推薦最適合其職業發展的核心課程內容供員工學習,達到了快速提升員工技能和績效的目的。
 

企業深度參與,好效果六步達成
 

  做為體外診斷行業的領導者,羅氏診斷歷來十分重視員工的培訓工作,每年學習與發展團隊要投入巨大時間精力安排計劃并實施。為了能使公司花費資源引進的課程更具針對性,使人才發展具有更優化的投入產出比,使有限的資源更加有效地滿足業務部門的訴求,羅氏診斷的培訓與發展團隊需要借助技術實現員工學習內容匹配的個性化、精準化。弘成教育在合作過程中,感受到了企業對待培訓項目的戰略思考、專業態度及強執行力。通過回顧、梳理項目實施的各關鍵點,希望可以為同類企業探索智能化培訓過程中如何開展工作提供有益的參考。

1、數據收集&產品開發上線

  項目立項后,羅氏診斷從各個部門、渠道收集了近十年來員工的主數據、培訓數據、績效數據、課程數據、崗位數據等各類信息,弘成教育依托算法,以機器學習的方法,完成了個性化課程推薦系統的開發。
 

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 弘成企培個性化課程推薦系統原理圖
 

2、進行員工個人能力測評

  個性化課程推薦系統正式上線后,羅氏診斷在用到學習平臺輸入對職位的技能要求,生成該職位的學習地圖,并在第一時間組織實施了全體員工的個人能力測評,系統自動測算,生成該員工的初級水平能力模型。員工完成能力答卷后可以看到個人能力雷達圖,并獲得初步的課程推薦清單。

3、整合公司課程資源

  羅氏診斷整合公司目前已有的課程資源,并根據個性化課程推薦系統后臺反映出的員工能力分布情況及課程推薦情況,查漏補缺。對員工急需提升但公司缺乏資源的技能培養,初步進行引入新課程的方案規劃。

4、就推薦課程接受員工反饋

  針對系統自動推薦的課程清單,員工可在手機APP自行查看,羅氏診斷也通過郵件、微信等途徑,將結果再次推送給員工,在此基礎上收集員工對于推薦課程的反饋。具體包括是否接受推薦課程、對推薦課程是否感興趣、對推薦的優先級是否認可等條件。

5、系統輔助調整最終確認推薦清單

  在獲得員工的反饋后,羅氏診斷將員工反饋信息輸入系統后臺。系統依據員工能力模型及推薦算法,輔助調整、確定員工的最終課程推薦清單。學習與發展團隊根據這一結果,進行課程資源的統籌與采購,確保員工下一階段的培訓工作在此清單上開展。

6、通過培訓結果更新員工能力狀態

  在保證培訓結果的前提下,羅氏診斷詳盡記錄員工培訓過程中的實際情況。待階段性培訓結束后,根據員工實際培訓的結果,更新其能力狀態,為下一次的課程推薦打下基礎。

  至此,學習平臺具備了在每個培訓周期內,為每個員工生成一套個性化培訓課程的能力,并可以根據學習行為、考試成績等數據,自動調整該員工的能力模型,推送更高階的課程,形成動態測評,直到新員工完成整個學習地圖。

  從后續羅氏診斷在全體員工和部門內部進行的推薦課程滿意度調查來看,智能培訓在員工端及實施端的效果令人滿意。員工對個性化課程系統推薦課程有用性及興趣度平均評分4.8分。學習與發展團隊對推薦結果的客觀性和合理性平均評分4.7分。

  據弘成教育相關負責人透露,用到產品下一階段還將引入智能培訓的重磅功能——智能陪練?;诤氤勺灾餮邪l的CARP(Capability Assessment & Response Predict)模型,智能陪練可以應用于更廣泛的學習場景,在員工業務技能提升、管理者輔導能力提升等多方面發揮重要作用,幫助企業實現以AI賦能生產力的戰略圖景。

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