Сравнение идеального и реального профилей руководителей: вопросы по инструменту

Данный пост - обращение к автору поста Сравнение идеального и реального профилей руководителей Юрию Тукачеву, а также ко всем специалистам, кто применяет подобный инструмент и/или считает себя в нем специалистом (Поскольку Юрий Тукачев дает ссылки на тест Лаборатории Гуманитарные Технологии, то вопросы поста адресую также к ним).

Философская вводная

Я опубликовал данный пост на странице Блога HR аналитики в фейсбуке с комментарием

В качестве тренировки мозговСчитаете ли Вы данный инструмент рабочим инструментом HR аналитики. Да или нет.  Ответ обоснуйте

Почему-то автор поста отказался содержательно дискутировать на тему поста, что мне совершенно непонятно. Автор подписывает пост, как HR Analyst. Человек одной со мной профессии.
Если мы говорим о профессиональном сообществе HR аналитиков, то я считаю своим правом делать любые комменты, критику и замечания, задавать любые вопросы, если они не носят личного характера.
И только честное, открытое обсуждение развивает рынок.

Итак

Юрий Тукачев приводит сравнение профилей успешного и неуспешного сотрудников с идеальным профилем руководителя. Мои вопросы касаются создания идеального профиля руководителя.
Процедура создания идеального профиля руководителя описана на сайте Лаборатории Гуманитарные Технологии:

1) Отобрать группу успешных сотрудников (по результатам деятельности) в количестве не менее 30 человек;
2) провести комплексное психологическое тестирование, учитывающее особенности мотивации, интеллектуальные свойства и личностные качества;
3) рассчитать средний профиль результатов по группе.
ИЛИ
В том случае, если групповые тенденции на уровне психологических факторов не выявляются, рекомендуется на том же массиве данных провести кластерный анализ для выделения групп сотрудников со сходными особенностями.

Здесь многое вызывает вопросы:

• Мы берем только успешных сотрудников для создания идеального профиля руководителя? А ситуация, при которой результаты шкал неуспешных руководителей будут совпадать с результатами по шкалам успешных руководителей, не рассматривается в принципе? Или по мысли создателей инструмента, неуспешные руководители будут иметь 100% совпадение с "общей выборкой" (цитирую сайт)?
• Средний профиль - это средние результаты по шкалам, а дисперсия не учитывается? Возможная такая ситуация, что среднее значение идеального профиля отличается от значений "общей выборки" отличается, но дисперсия по шкале высокая?
• Цитирую:  "если групповые тенденции на уровне психологических факторов не выявляются" - это значит, что средние значения не отличаются от "общей выборки"? Если так, то как определяется, есть отличие или нет? На глазок? Хотелось бы узнать математический критерий
• А что нам собственно дает идеальный профиль руководителя? На сайте и в посте Юрия Тукачева про это ни слова. Только "является итоговым заключением о значимых для должности индивидуально-психологических характеристиках с учетом данных статистического и/или экспертного исследования" - а как это связано с успешностью в должности?
• В каких процедурах HR можно применять этот идеальный профиль руководителя? Например, при отборе кандидатов на позицию руководителя можно?

Вопросы про собственно сравнение

• Что нам дает величина сходства реального руководителя (или кандидата) с идеальным профилем руководителя?
• Если успешность выражается бинарной переменной (если отбирают успешных, то это одна группа), то мы определяем вероятность быть успешным, отсюда вопрос: какова вероятность быть успешным руководителем у кандидата, реальный профиль которого идеально совпадает с идеальным профилем руководителя?
• А какова связь между успешностью руководителя и мерой сходства реального и идеального профилей руководителя? Если у нас коэффициент МакКрэя равен 0, 74, то какова вероятность быть успешным руководителем? Или любого другого коэффициента?

Я лично считаю, что данный инструмент не имеет никакого отношения к HR аналитике, он не позволяет нам прогнозировать успешность, но вполне допускаю, что у вас есть данные собственных исследований, которые опровергнут мое мнение. Готов также к открытой и публичной дискуссии. Заранее спасибо.
__________________________________________________________
На этом все, читайте нас в фейсбуке и телеграмме

И бонусом видео резюме данного поста Почему не работает профиль идеального руководителя

Все, что вам нужно знать об отношениях с сотрудниками (Employee Relations)

Оригинал статьи здесь Все, что вам нужно знать об отношениях с сотрудниками (Employee Relations)

Перевод статьи  All You Need to Know about Employee Relations проекта переводов статей по hr-аналитике. Автор Neelie Verlinden - из академии HR-аналитики.
Перевод выполнила Анна Вохмянина, HRD компании АО "РДТЕХ"
Аккаунт Анны на фейсбуке
см. также перевод Анны
Эмоциональный интеллект нуждается в переосмыслении

Интересно, но прям сегодня получили результат собственных исследований в тему статьи
Роль коммуникаций с руководителем в производительности работника

Итак,

Все, что вам нужно знать об отношениях с сотрудниками

Отношения с сотрудниками могут сформировать или разрушить атмосферу на рабочем месте. В этой статье мы рассмотрим основные принципы управления отношениями с сотрудниками, примеры неправильных отношений, а также поделимся некоторыми передовыми практиками.

Содержание:

1. Что такое отношения с сотрудниками? Определение.
2. Примеры отношений с сотрудниками.
3. Управление взаимоотношениями с сотрудниками – Ключевые принципы
4. Лучшие практики в области отношений с сотрудниками
5. Пример политики в области отношений с сотрудниками
6. Завершение
7. Часто задаваемые вопросы

Что такое "отношения с сотрудниками"?

"Отношения с сотрудниками" (трудовые отношения, employee relations, ER) – это термин, который определяет отношения между работодателем и работником. ER фокусируется как на индивидуальных, так и на коллективных отношениях на рабочем месте, при этом все большее внимание уделяется отношениям между менеджерами и членами их команды.

ER охватывают договорные, практические, а также физические и эмоциональные аспекты отношений между работником и работодателем.

Термин "отношения с сотрудниками" также используется для обозначения усилий, предпринимаемых компанией, или HR отделом, для управления этими отношениями. Прилагаемые усилия обычно регулируются определённой политикой или программой компании.

ER становятся решающим фактором, когда речь заходит об общей эффективности работы организации. Почему? Потому что уровень благополучия сотрудников тесно связан с их производительностью. А правильно выстроенные отношения превращают сотрудников в мощную движущую силу.

Примеры отношений с сотрудниками

Выше мы говорили о том, что поддержание здоровых отношений с сотрудниками – один из центральных элементов эффективности работы организации. Соответственно, не менее важно знать, как выглядит "управление отношениями с сотрудниками, которое пошло не так".

Предлагаем 14 примеров различных возникающих и требующих решения проблем:

· частые внеплановые отсутствия на работе

· использование интернета компании для просмотра материалов откровенно сексуального характера

· проявление неуважения к непосредственным руководителям

· споры с коллегами

· постоянные опоздания на встречи

· сплетни

· неопрятность, которая мешает другим

· нарушение правил безопасности

· нежелание обсуждать рабочий процесс

· отсутствие навыков решения проблем

· отсутствие связи при работе из дома

· возможное употребление психоактивных веществ

· беспорядок на рабочем месте

· проявления сексизма.

Это далеко не окончательный список проблем, с которыми приходится сталкиваться компаниям, но все они касаются договорного, эмоционального, физического или практического аспекта отношений между работником и работодателем, либо нескольких из этих аспектов одновременно.

Ключевые принципы управления трудовыми отношениями

В основе отношений работник – организация лежит социально-психологический контракт, состоящий из убеждений о взаимных обязательствах двух сторон (Rousseau, 1989; Schein,1965).

При этом у сотрудников часто возникает ощущение, что их организация не смогла полностью выполнить свои обязательства.

Независимо от того, насколько эти ощущения точны, они отрицательно влияют на:

· доверие

· удовлетворение от работы

· намерение остаться в организации

· чувство ответственности

· ролевое и внеролевое поведение.

Другими словами, организации важно понимать, когда у сотрудника может возникнуть впечатление нарушения контракта, так как это может представлять угрозу трудовым отношениям.

Согласно исследованию, проведенному Моррисоном и Робинсоном, есть две первопричины, которые создают ощущение нарушения контракта: отказ и несоответствие. Отказ – если организация (или ее представитель) признает, что обязательство существует, но сознательно его не выполняет. Примером может служить случай, когда работодатель дает четкое обещание повышения в должности в течение трех лет новому сотруднику и не выполняет его.

Несоответствие заключается в том, что сотрудник и представители организации имеют разное понимание того, существует ли данное обязательство. Например, специалист по подбору персонала говорит, что люди, как правило, быстро получают повышение по службе, часто в течение трех лет, а новый сотрудник неверно истолковывает это как обещание.

Какие уроки можно извлечь из вышесказанного, когда речь заходит об управлении взаимоотношениями с сотрудниками?

На мой взгляд, здесь есть два ключевых принципа:

1) выполнять свои обещания,

2) общаться ясно и честно.

Как бы заманчиво это ни было, не переоценивайте возможности, которые ваша компания может предложить кандидатам или сотрудникам, потому что это приведет к разочарованию и другим негативным последствиям, о которых мы упоминали ранее. И если по какой-то причине вы понимаете, что не сможете выполнить определенное обязательство, будьте честны и сообщите об этом как можно раньше.

Лучшие практики трудовых отношений

Давайте посмотрим на то, какие усилия прикладывают HR-подразделения для управления отношениями работник – работодатель. Ниже представлены 6 лучших решений по развитию ER.

1. Честные коммуникации

Никаких сюрпризов. Как мы уже отмечали ранее, очень важно открыто общаться со своими сотрудниками, поскольку честное общение является основой ваших отношений с ними. Делитесь организационными новостями со своей командой, как можно быстрее информируйте их даже об уходе людей и стройте отношения, в которых никто не боится высказываться или задавать вопросы. Частично это общение должно быть направлено на то, чтобы поделиться видением компании.

2. Объединение команды вокруг миссии, видения и цели

Компания должна транслировать свои цели и видение, убеждаясь в том, что сотрудники приняли их как руководство к действию. Это заставляет людей почувствовать, что они являются частью чего-то большего и что они на самом деле играют активную роль в достижении общих целей.  

Лучший опыт в этом направлении заключается в том, чтобы, с одной стороны, свободно общаться и обмениваться информацией, а с другой – транслировать миссию и видение компании.

В AIHR мы делаем это, задавая людям вопросы типа "Какова миссия нашей компании?" или "Какова наша цель на 2025 год?" во время нашей еженедельной фуршетной встречи. В отличие от простого повторения, этот метод, похожий на викторину, вовлекает всех.

3. Доверие своим сотрудникам

Другими словами, не занимайтесь микроуправлением. Как только вы убедились, что люди знают, что им нужно делать, что от них ожидают и что вы будете рядом, если потребуется помощь, – доверьтесь им.

Один из моих бывших руководителей был великолепен в этом. У нас с ним были только еженедельные встречи, во время которых мы обсуждали все, что у меня происходило. Ему было не важно, работал я из дома или из-за границы. У меня никогда не возникало ощущения, что он пытается проверять, что я делаю. Но если у меня возникал вопрос или мне нужна была дополнительная информация, я знал, что всегда могу связаться с ним, и сразу же получал ответ.

Вероятно, такой уровень доверия исключителен и сработает не с каждым. Просто имейте в виду, что есть тонкая грань между контролем и обратной связью.

4. Признание заслуг и высокая оценка

Более 76% сотрудников, которые не чувствуют свою ценность на работе, ищут возможности в других местах. Демонстрация заботы о сотрудниках и признание их заслуг – это ключ к построению прочных отношений.

Один из способов сделать это – внедрить общественную похвалу на вашем рабочем месте.

Поощряйте командные встречи внутри компании на регулярной основе. Это отличный неформальный момент для того, чтобы выразить благодарность за хорошо проделанную работу и отметить достижения. Это также прекрасная возможность убедиться в том, что члены команды высоко ценят свою работу.

Поощряйте регулярные общекорпоративные встречи. Во время таких встреч могут быть признаны и отмечены достижения всех департаментов. Также такие встречи дают понять всем сотрудникам, что их вклад является частью более широкой картины, направленной на достижение общей цели.

Организовывайте небольшие праздники и отмечайте события из жизни ваших коллег, случившиеся за прошедшую неделю. Это так же просто, как собрать электронные письма с благодарностью коллегам и поделиться ими в конце недели в знак признания.

5. Инвестиции в людей

Показывать заботу о сотрудниках и строить с ними прочные отношения – означает инвестировать в них. Например, в обучение и развитие (L&D) или в программу благополучия для сотрудников. Варианты здесь бесконечны и будут зависеть от типа организации, отрасли и имеющегося бюджета.

Мощной и обычно не дорогой формой L&D является взаимный коучинг. Такой вид обучения дает всесторонний взгляд на их деятельность и позволяет получать новые знания и (лидерские) навыки. В качестве дополнительного бонуса взаимный коучинг усиливает чувство товарищества среди сотрудников и оказывает положительное влияние на их вовлеченность.  

Когда речь заходит об обучении и развитии, стоит отметить еще две вещи. Первое – это обратная связь. Трудно говорить о развитии людей без упоминания обратной связи, так как именно благодаря конструктивной обратной связи мы можем совершенствоваться.

Вторая – гибкость. Если вы хотите, чтобы ваши люди развивались сами, вы должны дать им время для этого. Предоставление определенной свободы в управлении своим временем и нагрузкой позволяет им лучше планировать моменты своего обучения.

6. Отсутствие фаворитов

Проще говоря, если вы хотите, чтобы ваши отношения со всеми сотрудниками были хорошими, то не выбирайте фаворитов. Создайте рабочую среду, которая действительно позволяет каждому участвовать в жизни компании и процветать, и в которой все знают, что их услышат. 

И тогда вы станете inclusiveworkplace, поддерживающим и вовлекающим работодателем.

Примеры построения отношений с персоналом

Возможно, примеров построения трудовых отношений столько же, сколько и компаний. Однако все они имеют несколько общих черт (неполный список):

·       Описание компании и необходимости определения политики отношений с персоналом,

·       Основные принципы построения трудовых отношений;

·       Раздел о соблюдении установленных правил взаимодействия;

·       Раздел о коллективных переговорах;

·       Раздел о дисциплинарных мерах.

Здесь вы найдете примеры построения ER в  Brown University, Deutsche Telekom, Nestlé.

Заключение

Отношения с сотрудниками могут создать или разрушить рабочую атмосферу и существенно повлиять на эффективность вашей компании. Лучшие практики, которыми мы поделились в этой статье, могут стать большим подспорьем в построении сильной корпоративной политики в области отношений с персоналом.

Часто задаваемые вопросы

Что такое отношения с сотрудниками?

«Отношения с сотрудниками" (ER) – это термин, который определяет отношения между работодателями и работниками. ER фокусируется как на индивидуальных, так и на коллективных отношениях на рабочем месте, при этом все большее внимание уделяется отношениям между менеджерами и членами их команды.

Как управлять отношениями с сотрудниками?

Есть два ключевых принципа:

· держите свои обещания,

· будьте взаимно честны и прозрачны в коммуникациях.

Что включают лучшие практики управления отношениями с сотрудниками?

Лучшие практики включают в себя: открытое общение, приобщение к миссии, видению и целям компании, инвестирование в людей, признание и благодарность, отсутствие фаворитов.

Роль коммуникаций с руководителем в производительности работника

Оригинал пост здесь Роль коммуникаций с руководителем в производительности работника

Интересный результат нашего Исследования работы на удаленке (прошу вас поучаствовать!).
Среди прочих вопросов, были вопросы про частоту общения респондента с руководителем до режима самоизоляции и на этом режиме.

• Как часто Вы общались со своим руководителем до перехода на удаленную работу?
• Как часто Вы общаетесь со своим руководителем после перехода на удаленную работу?

Результат этих двух вопросов можно визуализировать вот таким способом

На этой диаграмме показана частота общения с руководителем до выхода на удаленку и на удаленке. Всего етырке варианта ответа:

1. Ежедневно
2. 2-3 раза в неделю
3. 1 раз в неделю
4. 1 раз в месяц

• Левый столбец - результат ДО выхода на удаленку. Величина прямоугольника показывает долю ответов этого варианта среди остальных. Т.е. заметно, что респонденты чаще выбирали вариант "Ежедневно". 
• Справа - тоже самое, но уже на удаленке. Заметно, что на удаленке респонденты стали реже выбирать вариант "Ежедневно", хотя этот вариант по прежнему остался самым большим. 
• Линии между столбцами означают, как изменились выборы респондентов. Синии линии означают выборы респондентов, которые указали, что до удаленки ежедневно общались с руководителем. Толстая синяя линия показывает, что большая часть тех, кто общался ежедневно до, также продолжает ежедневно со своим руководителем после выхода на удаленку. Чуть меньше стали общаться 2-3 раза в неделю, еще меньше 1 раз в неделю, совсем мало 1 раз в месяц... ну и так далее.....
• Интересно, что есть те респонденты, что на удаленке стали чаще общаться со своим руководителем, чем до режима самоизоляции....

Гипотеза

И вот у меня родилась смешная гипотеза: те  респонденты, у кого частота общения с руководителем уменшилась с выходом на удаленку, должны указать, что их производительность увеличилась. Я посчитал так: еньше разговоров, больше работы.

Результат

На диаграмме:

• above - респондент на режиме изоляции стал чаще общаться с руководителем, чем до выхода.
• same - частота общения осталась на том же уровне
• low - частота общения с руководителем на удаленке стала ниже, чем до выхода.
• увеличилась и уменьшилась - это ответы на вопрос Ваша производительность увеличилась на удаленной работе или же уменьшилась?

P-value значим.

Обсуждение результатов

Заранее предупреждаю нашу ретивую научную общественность - я не делаю вывод о причинно следственной связи между коммуникациями с руководителем и производительностью.
Скорее всего, оба результата - и снижение частоты коммуникций, и снижение проивзводительности - следствие единой причины, например, снижение загрузки. Меньше работы - меньше коммуникаций, меньше производительность.

Снижение коммуникаций

Но вот какой дополнительный анализ я сделал.

Я взял только тех, у кого частота коммуникаций с руководителем снизилась. И посмотрел у этих респондентов, как увеличилась / уменьшилась их производительность в разрезе позиции.
Так вот, руководители чаще указывали, что при снижении уровня коммуникаций с руководителем их производительность росла, а специалисты указывали, что со снижением уровня коммуникаций их производительность также падала.
А это уже очень красивый вывод, верно?
Что-то там напрашивается про контроль, давление со стороны высшего руководства, про инициативу и т.п.?)

Ну и давайте поставим финальную точку.

Увеличение коммуникаций

Эта диаграмма для тех, у кого коммуникации увеличились со своим руководителем. Ну не красота ли? 75 % респондентов уровня специалист отметили, что их производительность растет с увеличением коммуникаций с руководителем, и только 50 % руководителей отметили тоже самое.
А если мы возьмем только руководителей, то обнаружим, что у руководителей, по их словам, конечно же, произовдительность чаще растет с падением частоты коммуникций со своим руководителем! 

Рынок платформ образовательных проектов (LXP)* растет, сейчас он слишком большой, чтобы его игнорировать

Оригинал статьи здесь Рынок платформ образовательных проектов (LXP)* растет, сейчас он слишком большой, чтобы его игнорировать

Перевод статьи Learning Experience Platform (LXP) Market Grows Up: Now Too Big To Ignore в рамках нашего проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. Автор - Josh Bersin - я надеюсь, Вы уже знаете это имя, если нет, достаточно прочитать одну его статью
Джош Берсин. Переворот рынка HR технологий: 10 топ трендов 2018 - статья №2 по популярности в нашем блоге
Перевод сделала Арлашкина Ольга (профили в социальных сетях:  LinkedIn, Facebook, Вконтакте), кандидат социологических наук, HR консультант, разработчик и преподаватель курсов высшего и дополнительного образования для специалистов по управлению персоналом. Автор более 20 публикаций (статьи, учебные пособия) по менеджменту, социологии, управлению человеческими ресурсами. В HR-профессии с 2001 года. Это пятый перевод Ольги в нашем блоге. См. также

1. Вовлеченность персонала 3.0: Humu запускает Nudge Engine («инструмент подталкивания»)
2. Джош Берзин переосмысливает лидерство
3. Использование анализа текстов сотрудников для достижения бизнес-результатов
4. Стоит ли внедрять ПО с искусственным интеллектом в системы оплаты труда?

Итак,

Рынок платформ образовательных проектов (LXP)* растет,  сейчас он слишком большой, чтобы его игнорировать

Джош Берзин
Опубликовано 8 марта 2019 года, обновлено 9 марта 2019 года.

* Learning Experience Platforms (LXP) – на англ. дословно «платформы опыта обучения». Однако, исходя из  контекста более правильно перевести Learning Experience как «образовательный проект» с учетом тех задач, которые решают подобные платформы. Прим. переводчика.

Рынок платформ образовательных проектов (LXP) быстро растет. Всего несколько лет назад такие стартапы, как Pathgather, Degreed и EdCast, впервые предложили идею платформы для облегчения поиска корпоративного учебного контента. В следующем поколении эти порталы «взлетели», и теперь тысячи компаний хотят разместить свою систему управления обучением (LMS) в их базе.

С тех пор рынок LMS пережил взрывной рост (его стоимость свыше 300 миллионов долларов, а прирост - 50% в год), и теперь он показывает признаки старения: продавцов становятся все больше, образовательные продукты становятся сложными, игроки движутся в разных направлениях.

Заменит ли рынок LXP рынок LMS стоимостью 4 миллиарда долларов? На мой взгляд, это уже начинает происходить, вот почему каждый владелец системы управления обучением (LMS) вошел в это пространство.

Почему у нас появились платформы образовательных проектов?

Первой проблемой, которую решили эти продукты, было то, что я назвал бы «обнаружением».

«Я хочу чему-то научиться или пройти курс, и просто не могу найти его в каталоге курсов (LMS)».

Системы LMS никогда не проектировались с ориентацией на работников. Они были разработаны как системы «управления» для обучения, нацелены на бизнес-правила, соответствие нормативным актам и управление каталогами курсов.

LXP-платформа, которая больше похожа на YouTube или Netflix, представляет собой настоящую систему доставки контента, которая позволяет легко находить и потреблять современный контент.

Рис. 1. Как выглядит современная LXP

Обе системы – и LXP, и LMS - необходимы, но со временем разница между ними стирается. Чтобы было проще понять, рассмотрим картинку ниже.

Рис. 2. LMS против LXP

В первые дни LXP зеленый слой (см. рисунок, прим. переводчика) был очень тонким. Все эти продукты служили порталами агрегации.

По мере того, как росла категория продуктов, они стали более функциональными. Не только потому, что LXP нужны интеллектуальные методы для рекомендации контента (обсуждаемые ниже), но они также могут использоваться для рекомендации сторонних статей, поиска людей, являющихся экспертами, и, потенциально, для индексации документов, видео и других цифровых ресурсов. В некотором смысле, они представляют собой системы управления контентом, управления знаниями и обучением - все в одном - поэтому рынок растет так быстро.

Проблема обнаружения сложна

Основная проблема, связанная с обнаружением, очень сложна. (Именно это сделало Google многомиллиардной компанией.) Внутри бизнеса можно найти тысячи курсов, и по мере того, как вы создаете больше контента (используя такие инструменты, как 360Learning), библиотека значительно расширяется. И LXP переходит в Интернет, где каждое видео, статья, подкаст и веб-страница – возможные пути обучения.

По словам основателя EdCast, настоящая миссия LXP - «индексировать мир обучения», чтобы было легко найти именно то, что вам нужно. (звучит как «Google от обучения») Гораздо сложнее сделать, чем сказать.

Я пообщался со многими из первых пользователей платформ LXP: сначала эти системы им нравятся… но по мере наполнения контентом проблема «интеллектуального обнаружения» становится все труднее. Но тут рынок идет дальше.

Как будет развиваться Content Discovery («обнаружение контента»)?

Позволю себе предположить, что этот рынок движется в шести направлениях одновременно.

Рис. 3. Как продукты LXP рекомендуют контент

1. Обучение на основе навыков.

Такие платформы, как Degreed, LinkedIn, EdCast, Percipio и IBM, начали добавлять в свои системы инструменты обнаружения, основанные на навыках. Хотя все системы LXP имеют теги, основанные на навыках, указанные платформы начинают выстраивать оценку навыков, делать на ее основе выводы и предлагать соответствующие пути обучения. Компании всегда хотели иметь подход к обучению, основанный на навыках. Это намного сложнее, чем кажется.

Например, IBM Watson Talent Frameworks, одна из самых надежных рамочных структур навыков в мире, имеет более 3000 профилей вакансий и 2000 интегрированных навыков. У LXP-платформы, которая пытается сопоставить все эти навыки с контентом обучения, много работы. Degreed уже запустил свой собственный механизм внутренней оценки навыков, и я надеюсь, что и другие тоже это сделают.

Pluralsight, один из ведущих провайдеров программ обучения техническим навыкам в сфере программирования и ПО, имеет собственный учебный портал и создал инновационный механизм оценки навыков под названием Skill IQ. Это предложение было создано благодаря приобретению Smarterer, которая была очень инновационной системой краудсорсинговой оценки, основанной на навыках других пользователей. И пока Pluralsight отсутствует на рынке LXP, кто-то может спросить: «Как LXP может использовать данные о навыках от поставщика контента?»

2. Рекомендации, основанные на пользовательском опыте.

Такие поставщики, как EdCast, SkillSoft, Cornerstone, LinkedIn и Fuse собирают огромные объемы данных, чтобы рекомендовать обучение на основе пользовательского опыта. И хотя это звучит как хорошая идея (это идея Google PageRank или Facebook EdgeRank), это может создать проблемы. Когда одна программа широко используется, она широко рекомендуется и начинает вытеснять другой контент, который может иметь бòльшую ценность и обоснованность. А что, если я нахожусь в парижском офисе продаж, я должен при этом увидеть самый популярный контент в Китае?

Со временем создатели LXP-платформ будут создавать более умные алгоритмы рекомендаций, но я слышал истории о покупателях, которые приобрели LXP и обнаружили, что он рекомендует некорректный для них контент в общедоступном Интернете, потому что у него высокий уровень трафика. Я не утверждаю, что данный подход нехорош, просто требуется много исследований, чтобы он хорошо работал.

Когда EdCast начал работать с NASSCOM (некоммерческая организация, Национальная ассоциация компаний-разработчиков программного обеспечения и услуг, которая является торговой ассоциацией индийской индустрии информационных технологий и аутсорсинга бизнес-процессов, прим. переводчика) и другими крупными институтами, его целью было создание более быстрых и лучших рекомендаций по машинному обучению. Теперь они делают это для каждого клиента, как и Degreed, Valamis и CrossKnowledge. Новые OEM*-отношения Degreed с Harvard Publishing должны помочь им лучше понять паттерны использования обучающего контента Гарварда (*OEM, Original Equipment Manufacturer, англ., производитель комплексного оборудования, изготавливает компоненты, используемые в изделиях другой компании. OEM-компонентом может быть деталь, подсистема или программное обеспечение, прим. переводчика.). Wiley, владелец CrossKnowledge и одно из крупнейших книжных издательств в мире, начинают проект «озера данных», чтобы лучше рекомендовать учебный контент.

Но здесь нужно учесть некоторые важные тонкости. Fuse позволяет командам разделить себя на сообщества, поэтому система может порекомендовать наиболее популярный контент в этой группе. Их клиенты обнаружили, что это гораздо более актуально, чем любой тип отслеживания пользовательского опыта в масштабах предприятия (иными словами, если я работаю в определенном отеле, я могу захотеть увидеть контент, наиболее полезный для моих коллег, а не обязательно для всей глобальной сети отелей).

3. Анализ контента на основе искусственного интеллекта (ИИ).

Третий подход к обнаружению гораздо более инновационный и мощный. Эти платформы (лидером здесь является компания Volley.com, за которой следуют Valamis, IBM и Docebo) по факту усваивают учебный контент (текст, видео, аудио) и затем определяют для него инструкции.

Другими словами, они изучают контент и определяют, «чему он пытается научить людей?»

Так, Volley.com широко используется на Уолл-стрит, и система компании может сканировать документы CyberSecurity и «создавать» тренинг, микрообучение и оценку по процедурам безопасности для банка. Этот подход обладает огромным потенциалом, поскольку эти системы определяют «уровень знаний» и «достоверность» контента посредством педагогического анализа.

IBM и их новая учебная платформа Valamis также делают это. Так, Valamis, который используется в компании Boeing, может быстро перейти к видео-сегменту и точно показать вам, что именно нужно смотреть, исходя из ваших потребностей в получении конкретных инструкций. Область контент-анализа обещает стать огромной.

4. Общайся с учеником и понимай его.

Четвертый способ рекомендовать контент - это задавать вопросы ученику.

В лучшем из всех миров платформа обучения должна знать вашу роль, ваш опыт в этой роли, какой контент вы потребляли, ваши предпочтения в обучении и, конечно же, какие у вас цели и стремления.

Большинство продуктов LXP позволяют пользователю определять свои интересы при входе в систему. Но этого недостаточно. Системе нужно знать вашу должность, стремления, уровень знаний и даже ваш «способ обучения». К примеру, мне нравится много читать, поэтому я хочу больше книг; другие предпочитают подкасты или видео.

У LinkedIn Learning большой потенциал в этой области, но такие компании, как Filtered, Degreed и Valamis, тоже работают над этим. Например, Degreed работал с такими клиентами, как Bank of America, чтобы сопоставить специфику рабочих ролей с рекомендациями по обучению. Платформа IBM YourLearning делает это с помощью IBM Watson Talent Frameworks. Продукт Filtered Magpie задает вам много вопросов, когда вы начинаете учиться, чтобы убедиться, что программа знает вашу роль, интересы, потребности в обучении и профиль навыков.

Рис. 4. Рекомендации Magpie от Filtered.

5. Раскройте бизнес-правила в обучении.

Четвертый подход к «обнаруживанию» - скучная, хорошо известная, но крайне необходимая модель «бизнес-правил для обучения». В каждой LMS есть много такого.

Каждый квартал мы набираем людей на тренинг по сексуальным домогательствам; продавцы должны закончить новый тренинг по продажам к концу квартала; инженеры фармацевтической компании должны пройти переаттестацию на оборудование; и так далее.

Все эти бизнес-правила, которые мы до сих пор оставляли в LMS, проникают в LXP. А почему бы нет? Если мы собираемся поместить сотни единиц контента в LXP-платформу, почему мы не можем заставить её формализовать, рекомендовать, отслеживать и управлять учебным расписанием и программами? Это тяжелый груз для игроков LXP, но кто бы ни сказал, что быть компанией с обучающей платформой легко?

(P.S. Диалоговый интерфейс - это новый способ управления обучением, посмотрите на цифрового помощника по обучению Valamis.)

Рис. 5. Цифровой помощник по обучению Valamis

6. Храните и управляйте данными и аналитикой.

Шестое новое измерение рынка LXP - данные. Где будут храниться все данные о пользовательском опыте, истории, отслеживании, оценке и соответствии? Сейчас большинство компаний ставят свои LXP перед своими LMS. И это только вопрос времени, когда компании начнут говорить: «Почему у нас две платформы?». Разве этот LXP не может хранить данные в нашей LMS? Или мы можем просто купить одну систему?

В настоящее время системы LXP не хранят много данных по истории обучения, но они много собирают. Вы как покупатель должны решить, где вы разместите всю эту информацию и как машинное обучение может всё это использовать наилучшим образом.

Что происходит с бизнес-правилами обучения?

На рынке все еще открытым является важный вопрос: как  развиваются бизнес-правила?

Вот несколько бизнес-правил для обучения:

• Соответствие законодательству: некоторый учебный контент является обязательным, поэтому мы должны отслеживать завершение обучения и управлять соответствием законодательным требованиям. При изменении содержания обучения нам может понадобиться переаттестация работников.
• Карьерные программы: тренинги по адаптации, введению в должность, развитию карьеры – это определенные учебные треки, у которых могут быть предварительные условия, ветвление и тесты в конце.
• Обучение клиентов: клиенты могут платить за определенные курсы; они могут видеть только контент, имеющий внешнюю лицензию; нам нужна электронная коммерция, кредиты на обучение и скидки.
• Поддержка эффективности исполнения: иногда сотрудники просто хотят найти ответ на вопрос, им нужен поиск определенного контента.
• Планы развития: после performance review сотрудник формирует собственный план развития, где он должен храниться?
• Утверждение курса руководством: должны ли руководители утверждать этот курс и знать, что кто-то его закончил?
• Ситуативное обучение: иногда сотрудники не знают, что им нужно изучать: они просто хотят, чтобы система подтолкнула их к чтению или изучению чего-то важного или касающегося их текущей работы.
• Существует целый новый мир «обучения в процессе работы». Как мне получить учебный контент и сделать его релевантным для меня в процессе работы?

Можно утверждать, что большая часть этих функций находится в LMS, поэтому пусть она там и остается. Но я думаю, что это изменится. Большая часть этого фнукционала со временем перейдет в основную HR-систему (это, безусловно, стратегия Workday (облачная ERP система, прим. переводчика), делая LXP-платформы все более и более важными в системной архитектуре.

Перейдет ли ли LXP-платформа в LMS?

Поставщики платформ LMS заставят вас поверить, что LXP - это простая и легкая для построения система. Такие компании, как Cornerstone, хотят избавиться от LXP.

Я верю в обратное. LXP - это платформа для обучения в будущем, и уровень инвестиций в эту платформу растет в геометрической прогрессии. Продавцы с устаревшими системами LMS пытаются наверстать упущенное, но понимают, что это сложнее, чем они думали.

И сейчас этот рынок слишком велик, чтобы его игнорировать. Большинство поставщиков LMS создают подобные LXP функциональные возможности, включая такие компании, как LinkedIn, SkillSoft, Saba и даже Microsoft.

Давным-давно, когда я работал в IBM, я узнал кое-что важное от одного из самых высокопоставленных руководителей исследовательского сектора. Трудно заставить старое программное обеспечение делать новые трюки.

Software is hard, but hardware is soft.  Программное обеспечение является сложным, в отличие от аппаратного.

Иными словами, производителям устаревших LMS нелегко превратить свои старые системы в новые платформы. В большинстве случаев они должны начинать все сначала (именно это Skillsoft сделал с Percipio), и я думаю, что приобретения начнутся в этом году. (Включая продавцов LXP, покупающих разработчиков LMS.)

Экономика действительно имеет значение

И последнее, на чем мне хотелось бы остановиться, - на экономике этого рынка.

Поскольку пространство LXP растет по своим масштабам и по стоимости, департаменты обучения должны решить, куда они хотят потратить свои деньги. Один из наших клиентов, начавший использовать LXP, планирует заменить его плановым решением от своего нового продавца LMS. Зачем? Они просто не хотят платить за две системы.

С другой стороны, существует большой спрос на сокращение расходов на LMS. Я знаю две глобальные организации, которые планируют «отключить» свою LMS в ближайшие несколько лет.

Рынок динамичен, интересен и полон инноваций. Если вы выбираете LXP или вам нужна помощь, чтобы больше узнать об этом, просто дайте мне знать. Я здесь, чтобы помочь.

__________________________________________________________

На этом все, читайте нас в фейсбуке, телеграмме и вконтакте

Построение нормированной диаграммы в R с использованием dplyr и pipeline

Оригинал поста здесь Построение нормированной диаграммы в R с использованием dplyr и pipeline

Такая задача часто возникает в анализе данных. Давайте посмотрим ее решение на примере Toy example

Создаем данные

 df = data.frame(a = sample(c('a', 'b', 'c', 'd'), 1000, replace = TRUE), 
                b = sample(c('x', 'y', 'zizuzi'), 1000, replace = TRUE),
c = rnorm(1000)) 

Загружаем необходимые библиотеки

library(dplyr) # преобразование данных
library(ggplot2) # визуализация 
library(scales) # на диаграмме значения преобразовывает в %

Далее собственно преобразование

 df1 = df %>% select(a, b) %>% # выбирает только нужные нам переменные
  filter(a != 'd')%>% # при необходимости удаяем ненужные уровни
  mutate(b = case_when(      # можем поменять уровни переменной 
     b == 'x' ~ 'x',
     b == 'y' ~ 'y', 
     b == 'zizuzi' ~ "z" 
  ) ) %>% 
  group_by(a,b) %>% # оставшаяся чсть пайплайна нужна для меток на диаграмме 
  summarise(count=n()) %>% 
  mutate(perc=count/sum(count))

В этом пайплайне команды filter и mutate только на тот случай, если вам нужно что-то почистить и подготовить. Фишка в основном - расчет % Визуализация

 ggplot(df1, aes( a,y = perc, fill = b)) + geom_bar(stat="identity") +
  geom_text(aes(label=scales::percent(perc, accuracy = .1)) , position = position_stack(vjust = 0.5),
            color="white" ,size=5) + theme(text = element_text(size=15),
                                           axis.text.x = element_text(size=15, 
                                                                      angle = 80, hjust = 1, colour = 'black'),
                                           legend.title = element_blank(),
                                           axis.title = element_blank())

Ну и получается что-то типа
Цвета, размеры шрифтов - дело вкуса

Наши HR-аналитики в Гонг- Конге

Оригина статьи здесь Наши HR-аналитики в Гонг- Конге

Интервью с Дарьей Ворожейкиной - People Analytics Consultant at Schneider Electric
(Hong Kong)

Дарья, день добрый!

Вы сейчас работаете ....

Я работаю консультантом по people аналитике (HR аналитик) в Гонконге в международной компании Fortune 500 в области управления энергией.

Расскажите, как вы из Новосибирска смогли устроиться в Гонконг?

Я работала В Новосибирске над внедрением HR-системы. Это был мой первый опыт работы в международной организации, хотя и очень маленькой. Идея работать за границей была у меня всегда, но мысль о том, что из России меня могут перевести куда-то за рубеж, казалась нереалистичной. У меня были накопления, и я отправилась бэкпекером в девятимесячный тур по Азии. Я побывала на десятках отдаленных островов, плавала с акулами, бродила по джунглям с орангутангами, забиралась на горы и любовалась вулканами.
В какой-то момент я стала рассылать резюме в две самые развитые страны в Юго-Восточной Азии — Сингапур и Малайзию. Я выслала около 30 резюме и получила только один отклик из малайзийской компании, но из списка Fortune 500. Я почти год проработала в Малайзии по контракту, и мне предложили новую работу в Гонконге.

А что Вы для этого сделали? Я имею ввиду, какие курсы закончили, чему обучались?

Я 7 лет обучалась организационной психологии: сначала в Новосибирском государственном университете, а затем на магистерской программе в Высшей школе экономики в Москве. Я считаю, что организационная психология — самое подходящее образование для HR-аналитика. В вузах меня научили правильно формулировать гипотезы и выбирать объект исследования. Но навыкам программирования пришлось учиться уже самой.

Когда я была в университете, психологи еще не знали про R или Python. Лишь позднее я начала понимать, что сейчас во многих академических исследованиях используют R, повлиял в значительной степени блог Эдуарда. Я купила себе годовой курс на DataCamp, много училась и сохраняла все упражнения. Теперь у меня есть методичка и набор кодов в RStudio, которые я всегда могу использовать для разных данных. (простите за рекламу - Он-лайн курс "Введение в R для HR" - прим. Бабушкина Эдуарда)

Какие задачи, как HR-аналитик, вы решаете в вашей компании?

У меня есть опыт работы  в  двух международных компаниях из списка Fortune 500, которые в принципе достаточно сильно отличались. В первой была больше техническая роль. Данные были отличного качества и их извлечение было легким и простым. Задача стояла только в автоматизации еженедельных отчетов с помощью MS Access и VBA и их визуализации в Power BI. Дополнительно к текущим задачам я строила простенькие модели текучести персонала с помощью регрессионного анализа данных и дерева решений.

Во второй компании у нас целая глобальная команда HR аналитики из 26 человек и на 150 000 работников и есть свой архитектор HR данных и сотрудник который отвечает только за чистоту данных.
В мои текущие обязанности входит развитие HR-аналитики в одном из подразделений. Напрямую я не занимаюсь разработкой новых инструментов — только внедрением и адаптацией того, что создала международная команда. У нас есть собственная корпоративная «википедия» с описанием методов расчета. Это обеспечивает соответствие данных в подразделениях по всему миру (110 стран). Моя задача на данном этапе стоит в том, чтобы объяснить HR топ-менеджерам, как использовать HR-данные и метрики.
У нас есть несколько глобальных проектов. Например, поскольку это международная компания, здесь обеспокоены вопросами гендерного равенства: каков процент женщин в целом по компании и на топ-позициях. Есть интересный проект по расчету того, сколько времени человек должен оставаться в одной должности прежде чем ротироваться дальше.
Особые сложности связаны с тем, что у компании работники  по всему миру. Это затрудняет создание моделей машинного обучения и требует дополнительной стандартизации. Например, в Индии больше 15% текучести — это нормально, а для Германии и 4% уже очень высоко. То же самое и с показателями вовлеченности: если в Китае не принято критиковать начальство, то во Франции или США сотрудники в большей степени готовы высказать свое мнение.

Прямого запроса на предиктивный анализ в моем подразделении нет. Исследования проводятся с учетом приоритетов бизнеса и проблем, которыми на данный момент обеспокоен топ-менеджмент. Также нет особого смысла демонстрировать сам анализ со сложными моделями (даже если ими очень гордишься) поскольку это может лишь испугать HR. Всю работу лучше проводить на бэкенде, а результаты выдавать в виде простых и наглядных дэшбордов, из которых понятно, какие HR-действия необходимо предпринять.
Был запрос на анализ открытой темы в исследовании вовлеченности. Имеющийся инструмент (Qualtrics) выполнял анализ Bag of Words, но не давал ожидаемых инстайтов. Исследовав представленные на рынке методы анализа текста, оказалось, что мы еще не так далеко шагнули в будущее и у нас нет инструмента, способного абсолютно непредвзято проанализировать 70 000 комментариев и выдать осмысленные выводы.
Поступают запросы на составление опросников для социальных исследований. Не знаю, как на данный момент в России, но в международных компаниях внутренние аудиторы устанавливают серьезные ограничения на защиту персональных данных. Фактически нам приходится защищать каждое исследование, подробно рассказывая о его целях и убеждая, что данные не будут использаваны против сотрудников.

Я также решаю операционные задачи, связанные с массовыми загрузками данных в систему, с поддержкой и обновлением оргструктуры и  контролем за доступам к данным. Последнее, как ни странно, играет важную роль, поскольку у глобальных позиций в матричной структуре довольно много нюансов.

А какими языками и программами чаще приходится пользоваться в работе?

К сожалению, наиболее часто используемой программой остается Excel (не для серьезного анализа, а для повседневных операций и обмена данными). Для дескриптивного анализа я использую Tableau, для предиктивного — R. В настоящее время наша компания переходит на Oracle Analytics Cloud. В США есть также пилот программы ThoughtSpot, которая предусматривает использование AI для ответа на HR-запросы по отчетам.
Для извлечения данных я предпочитаю использовать SQL — на мой взгляд, манипуляцию данными на нем выполнять проще, чем в R. В малайзийской компании мы вместо Tableau использовали Power BI.

По итогам работы в разных компаниях я сделала важный вывод: каким бы замечательным ни был твой анализ, необходимо иметь хорошую HR-систему, а в идеале — базу данных типа SQL Server. На некоторых HR-системах есть даже встроенная предиктивная -аналитика и машинное обучение.
Кроме того, я думаю, что, несмотря на развитость технологий и больше количество специальных статей, наша задача как HR-аналитиков состоит прежде всего в том, чтобы объяснить, как использовать результаты анализа в повседневной деятельности HR  компании.