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善用大数据,助推企业学习变革

发布时间:2019/05/15 14:23:00   Click:

题记:随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。所谓“大数据”,即随着互联网的普及,产生的包含数据生产者真正意图、偏好的非传统结构及意义的海量数据。


大数据的核心就是预测,它通常被视为人工智能的一部分,更确切地说,被视为一种机器学习。它不是要教机器人像人一样思考,而是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。那么大数据到底如何指导企业学习呢?


精准分析需求


借助大数据技术,企业可以累积和收集员工大量的学习行为数据,并根据所获得数据的统计对各变量之间进行显著性分析,归纳总结不同岗位所需的行业知识,并有针对性的进行课程设计。同时,企业可以随时掌握员工的基本情况,对员工接下来的学习规划提供有力的数据支撑,以确保培训设计合理,效果显著。


促成高效反馈


过往企业学习的反馈,往往指向学员,很少将其用于有效地改进企业自己的教学内容和方式。少部分资深的培训师会有意识地收集反馈,但多半是基于经验及个别性地了解。


借由大数据技术,可以让学员对课程设置和培训师水平进行评分,随时反馈培训过程中出现的问题,提高企业学习的互动性和过程控制,为企业改进和优化课程内容及教学方式提供重要参考。


引导个性教学


传统的课堂培训采用的标准、统一的班级授课模式,无法激发学员自主学习的热情和创新能力的培养,以至于很多人说古代的私塾和学徒制才是最好的个性化教育方式,然而,这种古老方式的效率和成本是今天的快节奏及高效益组织无法承受的。


在大数据时代,学习过程中的一切行为都可以转化为大数据,企业助力全面跟踪和掌握学员特点、学习行为、学习过程,分析评估每个学员的学习需求、学习模式,相应地提供适合不同学员发展的学习内容和学习指导,促进其个性发展。


优化评估考核


学习效果评估是世界培训领域的难题,其中包含两方面的评估:员工培训考核和培训技能在工作中的应用考核。


针对此问题,企业一方面建立培训考核系统,对培训课程中所教的知识进行书面考核,确保培训的效果;另一方面,对各种产品线的转换率进行基准测试,以识别低于标准的员工,员工在培训课程中的表现可用大数据预测分析工具进行汇总,以衡量他们在工作中的潜在表现,提高销售预测的可靠性。


随着云技术、网络技术、存储技术、计算机语言的发展,数据快速的、高质量的采集、存取、处理和分析得以实现,大数据在企业学习中的应用会越来越广。