WebSoft. Про систему управления талантами и HR-автоматизацию.

На любой конференции про e-learning в списке трендов последних лет почти всегда будут присутствовать VR, AR, мобильное и микрообучение, адаптивность и т.п. Конференции без виртуальное реальности (VR) я не видел уже давно. Адепты VR говорят о "революции" в виртуальном обучении как о свершившемся факте. О том, что скоро сотрудники большинства корпораций будут регулярно учиться с использованием VR шлемов на своих рабочих местах. Очень хотелось в это поверить, но кое что меня беспокоит. Например, безопасность обучаемого. Возникает некоторое количество вопросов: Что будет с нашим мозгом и телом, если мы проведем в VR слишком много времени? Хорошо ли исследованы все побочные эффекты? Понятны ли группы риска, для которых VR может представлять опасность (дети, беременные женщины, люди в депрессии, ...)? Что с инфекционными заболеваниями при использовании одного и того же VR шлема разными людьми (например, вирусный конъюнктивит)? Если верить институту Сербского, людей с т

Почему некоторые проекты оценки персонала оказываются неуспешными - не доходят до конца, не удовлетворяют заказчика, стоят дороже, чем планировалось?  И как этого всего избежать и сделать так, чтобы ваш проект автоматизации оценки “взлетел”? Я попробую проанализировать типовые ошибки - заблуждения, с которыми сталкиваются заказчики и подрядчики при реализации проектов оценки. Как правило, ключевые проблемы связаны не с программным обеспечением, а с тем, как проект организован, как он ведется. Заблуждение 1 Процедуру оценки можно автоматизировать раз и навсегда Вероятность того, что процедура оценки в том виде, в котором она есть в компании, не претерпит изменений, фактически равна нулю. Каждая следующая оценка проходит чуть-чуть по-другому, и эти изменения нарастают. Процедуру оценки практически наверняка придется менять. Если вы жестко зашьете в систему, например, разделение KPI на три блока, то через год у вас KPI может разделиться на 4 блока или слиться в дв

К мысли про адаптивность приходят чаще всего те, кто уже внедрил LMS, настроил корпоративный портал и обрел опыт в разработке традиционных курсов. Если в вашей компании не используется e-learning, есть свой плюс: это возможность сразу ориентироваться на гибкость, скорость и персонализацию. Рассмотрим на примере WebTutor, как перейти к адаптивному обучению, максимально используя имеющиеся наработки. С чего начать переход к адаптивному обучению или его внедрение? Шаг 1. Настроиться на микрообучение Адаптивное обучение подразумевает построение индивидуальных траекторий обучения. Для этого контент должен быть разбит на микро-дозы, кванты, фрагменты. Ранее мы уже говорили о том, что с позиции сотрудника это снимет первоначальное сопротивление на старте обучения и стимулирует найти время для прохождение небольшого курса, теста, видео-ролика. А также поможет создать оптимальный набор элементов, учитывая уровень подготовки и пробелы в знаниях учащегося. У микрообучения ес

Если верить журналу Fortune , который ссылается на статью в South China Morning Post,  китайские компании уже несколько лет активно используют на производстве, на транспорте и в армии портативные устройства для мониторинга активности головного мозга своих сотрудников. По всей видимости, речь идет о небольших, встроенных в головной убор, устройствах для электроэнцефаллографии (ЭЭГ), работающих в режиме реального времени. Как утверждается, оборудование позволяет определить засыпает ли сотрудник (например, машинист поезда - если да, то включается сигнал тревоги), испытывает сильные эмоции (на производстве такого сотрудника снимают со сборочной линии, пилота не допускают к полету). Я попробовал найти упоминания о серьезных исследованиях, подтверждающих что ЭЭГ позволяет точно определять эмоции, но не нашел. То что удалось найти, не дает однозначного ответа ( пример ). Китайцы же, как утверждается в статье, достигают 90% точности. Остается поверить им на слово и задуматься о то

В последнее время часто приходится слышать о том, что большие данные (big data) и машинное обучение рассматриваются в качестве основного нового инструмента предиктивной аналитики в HR. С помощью этих технологий вероятно можно будет предсказывать вовлеченность, делать прогноз увольнений и т.п. Причем, как это всегда происходит с хайповыми темами, слов значительно больше реальной практики, подкрепленной цифрами. Любопытная статья в Harvard Business Review, написанная главным HR аналитиком Facebook, посвящена опросам сотрудников. Основная идея статьи - несмотря на хайп про big data, опросы все еще самый эффективный и надежный (и недооцененный) способ анализа вовлеченности. Несколько любопытных фактов из статьи: 1) Ответ на вопрос "Сколько вы еще намерены оставаться в компании" в опроснике предсказывает вероятность увольнения в 2 раза точнее чем лучшее на рынке решение, построенное на больших данных и машинном обучении 2) Сам факт участия или не участия в опросе г

Есть три наиболее часто встречающихся мифа в e-learning сфере о том, что же такое адаптивное обучение. Это сложный процесс, поэтому его рассматривают с разных сторон и пробуют реализовать насколько понимают и технически могут. В связи с этим возникает ряд мифов. Если ниже обнаружите, что ваш новый проект по адаптивному обучению на самом деле таковым не является, не расстраивайтесь. В любом случае, вы одними из первых пробуете применить этот тренд и встроить в систему обучения, а это уже большое достижение. 1. Разветвленные сценарии в онлайн-курсе делают его адаптивным? Если курс разделен вводным тестированием или с помощью разветвленного сценария на контент для опытных и новичков, “профи” и “чайников” это все еще не адаптивный курс. Заранее подготовленный контент не сможет учесть опыт, индивидуальный багаж знаний и имеющиеся пробелы в них, темп обучения, предпочтения в формате подаче. Не сможет спрогнозировать и дальнейшие потребности в освоении новых навыков, необходимы