В последнее время одной из популярных тем HR
стала вездесущая автоматизация. Автоматизируют всё и вся. Последнее же
услышанное утверждение (см. утверждение ниже) о "необходимости
автоматизации учета обучения" навеяло на размышление.
Утверждение: "Контроль обучения предполагает оцифровку, описание
состояния и динамики процесса в цифрах и их аналитику. Если вы не можете
оцифровать некоторый процесс, значит, вы его не контролируете, и он превращается в бардак."
Итак, вопрос эффективности обучения волнует практически всех HR и
связанных людей с обучением. Но что понимать под эффективностью обучения
до сих пор непонятно. Чтобы измерить ее, нужно понимать четко критерии
оценки.
Если взять тесты и контрольные работы, как результат
обучения, то скажите честно, положив руку на сердце, хорошие отметки и
проходные баллы (даже 100%) гарантируют то, что обучаемый научился? Мы
все когда-то были студентами (а кто-то до сих пор учится, получая второе
- третье.. высшее образование), и что высокие оценки за экзамены были
гарантией нашего профессионализма? Допустим, я сдав экзамен по физике
(от механики до квантовой физики) за 3 семестра на отлично, я тут же
забыла выученное, т.к. мотивация была в сдаче экзамена, но никак не
применении на практике в жизни. По Савельеву С.В. мозг усваивает только
ту новую информацию, где выстроены четкие нейро-связи с реальной жизнью,
что непосредственно необходимо человеку, а значит и мозгу, для
оптимизации жизненных процессов. Таким образом, результаты обучения
высокие, но толку в них?
Если брать за эффективность выполнение
поставленных целей по обучению, то возможно и есть смысл искать
результат. Но это будет явно не тест.
У меня есть только один вариант пока что:
1. Постановка четкой цели обучения. Это должна быть хорошо выявленной
проблематика, при чем узконаправленная. Иначе, если взять несколько
аспектов, то "наличие аллергии будет выявлено, но от чего именно и что
помогает избавиться, не понятно". Итак, акцент на исправление и
корректировку путем обучения должен быть один.
2. Выработка программы обучения для решения выявленного данного проблемного вопроса.
3. Замер состояния текущего положения - "что было" - какая проблема и в
каком состоянии, например, наличие грубых ошибок в каком-то узком месте
процесса.
4. Выявление желаемого результата - "что должно измениться" - ошибки должны снизиться на 90%, например.
5. Проведение обучения на пилотной группе обучаемых, но которая должна
быть однородной по условиям, по подготовке (чтобы люди имели равные
возможности, чтобы их можно было объективно сравнить).
6.
Фиксировать промежуточные итоги и состояния (замеры в работе по ошибкам,
например) - после каждого обучения. В этом смысле можно и тесты
использовать - для дальнейшей аналитики.
7. Подвести итоги, с помощью тех же тестов - для аналитики.
8. Самое главное! После обучения через какое-то время (например,
полгода) снять срез на реальной работе, где возникали ошибки и сравнить
"то, что было" и "что стало". Вот тогда и станет интересно проверить
статистику по тестам, действительно ли "отличники" лучше работают
"среднячков" - не удивлюсь, если не всегда.))).
Но и тогда не стоит забывать, что обучение влияет далеко не напрямую, а только косвенно.
Вот, если эксперимент оправдался и показал хорошие результаты, стоит
задуматься о его автоматизации для дальнейшего использования (если
использование целесообразно, а то может, и проблема решится без этого).
А автоматизировать ради автоматизации, да еще не понятного учета
результатов??? По-моему, чтобы что-то автоматизировать, нужно понимать
сам процесс для автоматизации и цель автоматизации.
Напишите свое мнение ниже. Буду рада любой обратной связи и критике.
С уважением,
Денисова Елена
Комментариев нет:
Отправить комментарий