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數(shù)字化學(xué)習(xí)使學(xué)習(xí)到績效轉(zhuǎn)化的確定性成為可能

QVp5_ceibs_cbr ? 來源:中歐商業(yè)評(píng)論 ? 作者:中歐商業(yè)評(píng)論 ? 2021-01-14 14:16 ? 次閱讀

站在數(shù)字化學(xué)習(xí)的實(shí)踐前沿,尤其是在疫情助推下,大部分培訓(xùn)遷移到了線上。在這場數(shù)字化學(xué)習(xí)事件中,諾華制藥培訓(xùn)總監(jiān)王星恒認(rèn)為,數(shù)字化學(xué)習(xí)存在兩大誤區(qū),分別是“手段和目的混淆”以及“費(fèi)用節(jié)省與效能衰減”,誤區(qū)背后的根本問題是學(xué)習(xí)到績效轉(zhuǎn)化的不確定性,而數(shù)字化學(xué)習(xí)使學(xué)習(xí)到績效轉(zhuǎn)化的確定性成為可能。

1. 學(xué)習(xí)的內(nèi)容一定要能夠促使員工的行為轉(zhuǎn)變,達(dá)到組織行為學(xué)的要求,同時(shí)能夠推動(dòng)績效的產(chǎn)生。

2.我們發(fā)明了“三點(diǎn)式”教學(xué)法,把10、20、70(從內(nèi)容學(xué)習(xí)、從同儕學(xué)習(xí)、從經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)),全部放在線上,這樣能把所有的行為學(xué)習(xí)、行為練習(xí)、行為改變的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)全部留存,為未來的分析帶來了可能。

3.同樣都是線上學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)之后,一組進(jìn)行老師一對(duì)一的課后輔導(dǎo),另一組完成自我反思問題,效果竟然是自我反思組超過老師一對(duì)一輔導(dǎo)組。并且我們用教育學(xué)研究方法驗(yàn)證了這個(gè)結(jié)論,在統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)上達(dá)到顯著。

明確數(shù)字化學(xué)習(xí)的目標(biāo) 先分享我認(rèn)為2020年最有趣的一個(gè)故事。爸爸和孩子在山間走路,爸爸指著遠(yuǎn)方的一棵樹,跟小孩說,“我們各自走,但是我們要到達(dá)樹那里”。爸爸和小孩兩個(gè)人做了兩個(gè)不同的行為,小孩看著自己的腳下,一步接一步地走。爸爸則盯著遠(yuǎn)方的那棵樹走了過去,縱然山路有崎嶇,有不同的環(huán)境。結(jié)果我們可以預(yù)料到,爸爸最終到達(dá)了那棵樹,而一直看著自己腳下的小孩,雖然每一步走得很精準(zhǔn),但方向早已偏離。 同理,數(shù)字化的方向或者數(shù)字化學(xué)習(xí)的方向究竟是在哪里?我將分享在諾華的實(shí)踐中所收獲的。 諾華制藥是一家跨國的制藥企業(yè),在全球一直位列第三或者第四名,一年大概500億美金左右的銷售額,在中國也是一個(gè)龐大的機(jī)構(gòu)。

疫情來臨,線下的教育似乎如坐針氈、如履薄冰,線上教育似乎一飛升天,飛黃騰達(dá),但真的是這樣嗎? 看上去因?yàn)橐咔椋?0%的線下教育轉(zhuǎn)成了線上,但我們要思考,教育行業(yè)的上市公司并沒有因?yàn)橐咔閹砭薮蟮牧髁慷沟檬兄祹砭薮蟮陌l(fā)展,為什么? 類似的,淘寶購物節(jié)交易額每年都創(chuàng)新高,字節(jié)跳動(dòng)的抖音也在不斷發(fā)展,他們背后的驅(qū)動(dòng)力是什么? 我是醫(yī)生出身,我的答案是,靠多巴胺。購物有欣喜繼續(xù)購物,看到自己喜歡的新聞不斷地看,刷抖音不停地刷,為什么?多巴胺在不停地刺激和釋放。反觀教育,有多巴胺嗎?哪個(gè)小朋友說學(xué)完了數(shù)學(xué)以后有多巴胺的分泌,沒有。 這是一個(gè)問題,問題在哪里?我根本要講的一個(gè)點(diǎn)叫數(shù)據(jù),為什么我們?cè)谄渌男袠I(yè)不斷地在產(chǎn)生多巴胺?是因?yàn)槲铱吹降奶詫毥缑婧湍憧吹降奶詫毥缑媸遣灰粯拥?,甚至大家都說連價(jià)格都不一樣。

比如我女兒在線學(xué)英文,她選擇一個(gè)level的難度之后,這個(gè)level所有小孩的課都是一樣的,然后再測試,再到下一個(gè)level。這個(gè)過程不會(huì)讓小孩產(chǎn)生多巴胺,反觀我們教育行業(yè),成人或在線教育,怎么能持續(xù)地產(chǎn)生多巴胺? 線上和線下的目的到底是什么,一定程度上、從生理學(xué)上來說可能是多巴胺,而我們企業(yè)教育的目的是什么?很簡單,學(xué)習(xí)的內(nèi)容一定要能夠促使員工的行為轉(zhuǎn)變,達(dá)到組織行為學(xué)的要求,同時(shí)能夠推動(dòng)績效的產(chǎn)生。 我想問在企業(yè)里的HR或者HRD,我們的學(xué)習(xí)能推動(dòng)績效嗎?如果你回答我說“不知道”,你的回答很正常。如果你的回答告訴我,“我覺得可以”,那么告訴我推動(dòng)多少,0.5%還是0.05%?如果你告訴我,“我覺得可能還不能夠”,那也是現(xiàn)實(shí)。 我們做過研究,發(fā)現(xiàn)對(duì)于有些學(xué)習(xí)來說,學(xué)習(xí)之后的效果還不如不學(xué)。 不管是線上還是線下學(xué)習(xí),要搞清楚目的究竟是什么。

最大問題:學(xué)習(xí)績效轉(zhuǎn)化不確定 當(dāng)大量的學(xué)習(xí)從線下轉(zhuǎn)成線上的時(shí)候,效能高度衰減。線上直播的教學(xué),有多少人實(shí)際上在聽、聽完效果如何,這個(gè)其實(shí)并不知道。

如果我們真正想推動(dòng)企業(yè)學(xué)習(xí)效能來改變員工的行為、推動(dòng)績效,我們就要認(rèn)認(rèn)真真去研究這當(dāng)中相關(guān)度是多少。 我們現(xiàn)在面臨的根本問題不是線上和線下的問題,而是學(xué)習(xí)績效轉(zhuǎn)化不確定性的問題。當(dāng)我們把愿景、組織目標(biāo)落到最后能夠使戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)得到執(zhí)行,能力是當(dāng)中非常重要的一環(huán),但是又是不確定的一環(huán)。 雖然我們也做學(xué)習(xí)過程評(píng)估,但那個(gè)評(píng)估是在一個(gè)非常嚴(yán)酷的環(huán)境下做的測試,在泛行業(yè),這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)根本不實(shí)用。這個(gè)評(píng)估只能限定在一定人群范圍內(nèi),做微小或者精準(zhǔn)的項(xiàng)目。 我們長期的研究認(rèn)為,數(shù)字化的學(xué)習(xí)能讓績效轉(zhuǎn)化的確定性成為可能,但還并沒有成為現(xiàn)實(shí)。

數(shù)據(jù)點(diǎn)要能夠去驗(yàn)證績效 線上學(xué)習(xí)有兩個(gè)要素,第一是場景,第二是數(shù)據(jù)。所有行業(yè)都一樣,阿里巴巴也說自己是場景和數(shù)據(jù),得到也講的是場景和數(shù)據(jù),字節(jié)跳動(dòng)講的還是場景和數(shù)據(jù),看來有通識(shí)性,場景實(shí)現(xiàn)了什么?數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了什么? 數(shù)字化學(xué)習(xí)有四大特征。

第一,場景窮盡化。線上學(xué)習(xí)讓我們窮盡場景成為可能。老師上課講完原理之后舉例子,讓大家練習(xí),最后會(huì)總結(jié)說練習(xí)是局限的,回去以后要靈活應(yīng)用。真正做到靈活應(yīng)用其實(shí)非常難。組織行為學(xué)里有一致性理論,(編者注:所謂一致性,即如果其他人在相似的場合下都有相同的反應(yīng), 則說該行為具有一致性),我們希望把所有的場景窮盡,這樣才能夠真正做到類似場景下的一致性的能力遷移。諾華制藥在實(shí)踐中總結(jié)了大量的場景。

第二,反饋及時(shí)。要充分設(shè)計(jì)好反饋的時(shí)間節(jié)點(diǎn)。即便是線下培訓(xùn),也需要點(diǎn)評(píng),線上更是如此。

第三,數(shù)據(jù)績效化。我們對(duì)數(shù)據(jù)的理解有偏差。比如時(shí)長這個(gè)數(shù)據(jù),什么叫時(shí)長?你會(huì)覺得這個(gè)問題太簡單,時(shí)長就是這個(gè)視頻有多長。那么請(qǐng)問,回看怎么算?快進(jìn)怎么算?如果你對(duì)時(shí)長的定義沒有考慮這些學(xué)習(xí)行為,那就麻煩了,你拿到的數(shù)據(jù)是稀奇古怪的。所以,數(shù)據(jù)定義本身就有大量的需要研究的空間。

第四,有了數(shù)據(jù)之后,有可能采集到數(shù)據(jù)點(diǎn)跟績效去對(duì)接嗎?跟行為改變?nèi)?duì)接嗎?我問過大量的學(xué)習(xí)供應(yīng)商這個(gè)問題,有多少個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)可以提供給我,而且這些數(shù)據(jù)點(diǎn)被驗(yàn)證過跟行為改變相關(guān)。非常少的供應(yīng)商能直接回答我。數(shù)據(jù)點(diǎn)沒驗(yàn)證過,這就麻煩了。更多的供應(yīng)商甚至根本沒有埋過數(shù)據(jù)點(diǎn)。只有時(shí)長,沒有埋過其他數(shù)據(jù)點(diǎn),這樣的證據(jù)材料就是廢物,將來不可能去做數(shù)據(jù)化績效考核分析。

基于以上種種條件的達(dá)成,我們才能談到學(xué)習(xí)定制化,定制化才能產(chǎn)生多巴胺。

打造數(shù)字化學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)閉環(huán) 我把整個(gè)環(huán)節(jié)用下面這棵樹來表示。樹根是績效模型,長出的樹枝就是我們的行為,桃子是場景。

我們有大量的老師去一線采集場景,把桃子采回來,再把桃子里面的知識(shí)點(diǎn)萃取出來,這是一個(gè)費(fèi)時(shí)、費(fèi)力、費(fèi)技術(shù)的工作。人工智能的前期需要人工,之后才能智能,并且人工是巨大的。我們采集了大量的場景,然后把它根據(jù)不同的桃子組合形成課件,并且進(jìn)行運(yùn)營,運(yùn)營過程中,要有行為改變?nèi)テヅ洹?在這個(gè)過程當(dāng)中會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)要能夠連通形成閉環(huán)?,F(xiàn)在都很流行討論閉環(huán),但問題是一個(gè)環(huán)到另外一個(gè)環(huán)之間真有數(shù)據(jù)證實(shí)嗎?我們要對(duì)學(xué)與不學(xué)的區(qū)別、以及怎么學(xué)來進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)?shù)难芯浚唇y(tǒng)計(jì)學(xué)的差異,這些都值得我們持續(xù)討論。

每一級(jí)的知識(shí)點(diǎn)搭建,是一個(gè)大工程。比如,與客戶互動(dòng)是我們最小的一個(gè)行為,會(huì)落到最小的點(diǎn)就是一個(gè)知識(shí)點(diǎn)。因?yàn)橛袌鼍埃粋€(gè)溝通行為就會(huì)有一個(gè)知識(shí)點(diǎn),很細(xì)節(jié),但確實(shí)是很龐大的工程,需要人來做。 有知識(shí)點(diǎn)形成教材以后,我們發(fā)明了“三點(diǎn)式”教學(xué)法,把10、20、70,(從內(nèi)容學(xué)習(xí)、從同儕學(xué)習(xí)、從經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí))全部放在線上,這樣能把行為學(xué)習(xí)、行為練習(xí)、行為改變的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)全部留存,為未來的分析帶來可能。 另外,如果你發(fā)現(xiàn)我們的學(xué)習(xí)可能跟績效或行為改變相關(guān)性差,你一定反思一下,你在整個(gè)“三點(diǎn)式”當(dāng)中的某一點(diǎn)的有效性可能出了問題。 激勵(lì)部分不是我們擅長的,我們找了一家公司幫我們運(yùn)營,減少運(yùn)營的壓力,可以保證100%讓學(xué)員學(xué)完。具體的激勵(lì)方法,有一系列除了錢以外的辦法。

數(shù)字化學(xué)習(xí)未來一定走向人工智能 既往的行為改變,甚至做測評(píng)評(píng)估的時(shí)候,我認(rèn)為叫自嗨。全部靠個(gè)人的判斷,一個(gè)常見情境是,五個(gè)評(píng)委坐在下面評(píng)審一個(gè)人,評(píng)出來的差異會(huì)非常大。我們做過這樣的研究,老師之間評(píng)分的離散度非常大,大到可以推倒這個(gè)研究。我們現(xiàn)在逐漸地走向了用人工智能去評(píng)估學(xué)習(xí)行為,目前跟供應(yīng)商合作有一系列成功的產(chǎn)品,去評(píng)估人各種各樣的學(xué)習(xí)行為。

到目前為止,我們公司的企業(yè)學(xué)習(xí)平臺(tái)上大概每天有20%左右的人會(huì)自發(fā)去學(xué)習(xí),我們公司大概有5000人,每天他們學(xué)習(xí)的時(shí)長大約是半個(gè)小時(shí),所以我每年可以累計(jì)下來30-50萬小時(shí)的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。 我們把這些數(shù)據(jù)深入研究之后,有驚人發(fā)現(xiàn)。線上學(xué)習(xí)最后的行為改變竟然優(yōu)于面對(duì)面學(xué)習(xí),自我反思式學(xué)習(xí)超過老師一對(duì)一輔導(dǎo)學(xué)習(xí)效果。并且我們用教育學(xué)研究方法驗(yàn)證了這個(gè)結(jié)論,在統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)上達(dá)到顯著。 培訓(xùn)老師們也很緊張未來自己的價(jià)值在哪里。未來一定是走向人工智能,但是前期需要人工,老師們需要思考人工智能結(jié)合下的轉(zhuǎn)型。

我們公司今年已經(jīng)把80%的學(xué)習(xí)內(nèi)容遷移到了線上,未來還會(huì)持續(xù)在數(shù)字化道路上繼續(xù)前行,擁抱數(shù)字,發(fā)現(xiàn)數(shù)字的洞察,這是我們的必經(jīng)之路,也是未來的方向。在數(shù)字化之路上,我們可以像最開頭的故事里的爸爸一樣,目標(biāo)清晰地盯住那棵樹,雖然歷經(jīng)曲折,但終究會(huì)走向目標(biāo),但最怕的是每個(gè)腳印都走得正確,但方向錯(cuò)了。數(shù)字化之路上,希望我們都能不忘最初的目標(biāo)。我期待有更多的同道加入我們數(shù)字化學(xué)習(xí)探索的道路。

原文標(biāo)題:王星恒:數(shù)字化學(xué)習(xí)使學(xué)習(xí)到績效轉(zhuǎn)化的確定性成為可能

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原文標(biāo)題:王星恒:數(shù)字化學(xué)習(xí)使學(xué)習(xí)到績效轉(zhuǎn)化的確定性成為可能

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    摘要:規(guī)模日益增長的電動(dòng)汽車和可再生能源帶來的不確定性給配電網(wǎng)的安全運(yùn)營帶來了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。為綜合考慮多重不確定性、平衡運(yùn)營成本與系統(tǒng)可靠性,首先,提出一種基于分布魯棒聯(lián)合機(jī)會(huì)約束的電動(dòng)汽車-配電網(wǎng)
    的頭像 發(fā)表于 09-14 15:26 ?827次閱讀
    計(jì)及多重不<b class='flag-5'>確定性</b>的規(guī)模化電動(dòng)汽車接入配電網(wǎng)調(diào)度方法及解決方案

    電源空載電壓的確定應(yīng)遵循的原則是什么

    電源空載電壓的確定是一個(gè)復(fù)雜的過程,涉及許多因素和原則。 1. 引言 電源是電子系統(tǒng)中不可或缺的組成部分,它為系統(tǒng)提供所需的電能。電源的空載電壓是指在沒有負(fù)載的情況下,電源輸出的電壓值??蛰d電壓
    的頭像 發(fā)表于 08-08 14:28 ?2104次閱讀

    中國移動(dòng)完成業(yè)界首例端端雙頻5G-A確定性網(wǎng)絡(luò)試點(diǎn)

    數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中,5G技術(shù)正以前所未有的速度滲透各行各業(yè),尤其是工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域。近日,中國移動(dòng)研究院攜手江蘇移動(dòng)、立訊精密及華為公司,共同完成了業(yè)界矚目的首例端端“雙頻5G-A確定性
    的頭像 發(fā)表于 07-23 16:46 ?1152次閱讀

    DP83826確定性、低延遲、低功耗、10/100Mbps工業(yè)以太網(wǎng)PHY數(shù)據(jù)表

    電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《DP83826確定性、低延遲、低功耗、10/100Mbps工業(yè)以太網(wǎng)PHY數(shù)據(jù)表.pdf》資料免費(fèi)下載
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    DP83826<b class='flag-5'>確定性</b>、低延遲、低功耗、10/100Mbps工業(yè)以太網(wǎng)PHY數(shù)據(jù)表

     相對(duì)于人工的不確定性,機(jī)器人碼垛有何優(yōu)勢

    ?在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中,碼垛是一項(xiàng)至關(guān)重要的任務(wù),它涉及將不同形狀、大小和重量的物品進(jìn)行有序地堆疊,以便于后續(xù)的運(yùn)輸和儲(chǔ)存。然而,傳統(tǒng)的人工碼垛方式存在著諸多不確定性,這些不確定性可能
    的頭像 發(fā)表于 06-19 14:45 ?475次閱讀
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