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因为专注，所以专业

2022/08/29

员工不满意？这么做

我们经常会遇到别人提到自己公司的时候，那一言难尽的表情，甚至有些公司客观来讲已经不差，但在职员工依然会就很多方面大谈特谈自己的不满意。虽然从本质上说，任何一家公司都有自身的局限性。但从企业视角看，员工对公司的满意程度对其工作表现、工作绩效、客户关系等各方面都存在直接或间接的影响。因此，把员工满意度称之为企业发展状态的“晴雨表”并不夸张。员工满意度反映出的具体问题和其对应的严重程度，对于企业优化管理等方面有重要的积极意义。1.满意度的内涵1.1含义工作满意度指员工接受企业的实际感受与其期望值比较的程度。是企业的幸福指数，是企业管理的“晴雨表”。满意是个相对的概念：超出期望值满意；达到期望值基本满意；低于期望值不满意。员工在特定工作环境中，通过其对工作特征的认识，确定实际所获得之价值与其预期所获得的价值之间的差距。差距大，满意度低；反之，差距小，满意度高。1.2重要性如图所示，员工满意度对企业人员流动率、员工工作效率、企业利润以及企业损失等方面有重要影响。从管理者视角，洞察员工满意度现状有助于充分了解公司发展状态，发现存在的问题，调整未来的方向。通过满意度可以捕捉员工思想动态和心理需求，从而采取有针对性的应对措施，发现企业现存的亟待解决和改进的重要问题，对企业变革成效和其对员工的直接影响做完整系统的评估。将员工满意度和绩效数据交叉分析，监控企业管理效果，掌控企业发展动态。鉴于员工满意度对企业发展的重要影响，通过系统专业的方法，对满意度进行调查，并就产出的客观数据进行系统挖掘分析，洞察现存或潜在问题，在此基础上找到解决问题的可行方法，显得尤为重要。2.满意度调查2.1具体步骤借助领域内专业的服务，高效有序地规划实施满意度调查，在企业发展的不同阶段提炼汇总关于企业现状和潜在问题的数据，并循序渐进地洞察问题，产出助力企业问题解决和突破发展的高价值成果。2.2结果分析在数据积累和梳理挖掘的过程中，从员工个人、团队、部门和组织整体的各层次系统化视角对问题进行洞察拆解，对企业现状进行科学高效的把控，助力企业高效发现当下存在和未来潜在的问题，为彻底解决企业发展隐患，实现跨越式发展提供坚实的基础支持。3.提升满意度的方法在系统调查和数据挖掘的基础上，企业能够快速高效地得到关于自身发展现状的满意度数据，并分析和预测当下存在和未来潜在的问题。每一个企业在满意度的内容维度和具体程度上会有很大差异，但也存在一定共性，益才本文以此为依据为提升企业满意度，解决企业发展问题提供参考的切入思路。3.1薪酬福利薪酬待遇对员工满意度的影响排在诸多因素的前列，其中包括但不限于：工资水平、绩效奖励规则、补充福利、奖金等具体方面。3.2公司培养公司对员工的培养机会和资源的实际倾斜程度，从未来利益的角度对员工满意度有重要影响，具体内容包括但不限于培训频次与质量、晋升机会等方面。3.3人岗匹配员工实际能力素质、个性特征等方面与所属岗位要求的匹配程度，直接影响员工表现和积极体验程度，高匹配度对于高满意度具有正向预测作用。除此之外，岗位权责清晰程度和岗位公平性同样对员工满意度有重要影响。3.4管理制度公司的管理制度和运行机制贯穿了工作情景中无法避开的主要场景内容，包括工作沟通、日常汇报、制度实施等方面，这些内容对工作满意度有很大的实际影响。3.5文化匹配公司的创始团队，尤其是高层领导者的价值观，对公司后续发展过程中的行为原则和做事风格产生重要影响，并直接影响当下阶段的团队氛围、工作满意度状态等方面。员工能否和公司的核心价值取向实现内隐高度匹配，对员工工作满意程度和未来长期职业方向选择有重要影响。3.6敬业度与满意度益才认为，结合敬业度（参考本公众号往期相关文章）的具体内容，满意度在具体维度上与其存在强关联，并互相影响。建议以综合视角，制定二者相辅相成共同促进的满意度解决方案。总结1.综上所述，企业员工的满意度对于公司人员流动率、业绩表现等方面有重要影响。对企业满意度的深刻洞察，有助于企业高效发现当下现存和未来潜在的问题，持续优化管理，实现全方位高质量的突破发展。2.通过专业高效的满意度调查，有助于公司借助高品质的服务结果，快速了解公司满意度现状，便于对其进行深刻洞察，系统梳理并发现公司在管理、业务等方面存在的实际问题，及时高效找准切入点，制定合理方案，从根本上解决问题。3.提升满意度的切入视角是多元的，可以参照薪酬待遇、培养发展、制度管理、文化匹配、人岗匹配、敬业度等方面，全面深刻洞察并制定助力企业发展的问题解决方案。

2022/08/24

数智已来，人才发展如何“弯道超车”？（下）

要想实现“弯道超车”，广义的“人才发展”不仅限于培训工作，在思考人才发展的时候，第一时间不是招聘人、培训人，而是基于“诊断-标准-评价-发展”的整体系统思考，这样才能真正做到将人才的价值激发到最大。经过定标准，建跑道，立规则这3步体系化的基础工作后，系统平台内会累积大量的群体人才数据，有了这样的人才大数据库支撑，“人才管理驾驶舱”方能实现组织关键人才议题的智能预警和决策驱动。定规则-数智化干部管理该序列中篇针对“立标准”、“建跑道”做了具体介绍，有了跑道，有了标准，在跑道里面怎么跑，就是规则制定需要考虑的内容。允不允许跨层级、跨通道发展？以什么样的节奏和速度，用什么样的方式认证，考核，激励？要根据企业的具体情况，有针对性地设计相关制度、流程，这些将最终影响企业人才培养的方向、速度及质量。我们列举一个较为典型的专项人才管理场景——干部管理，以此为参照展开其他专项人才管理系统的搭建。近几年来不仅是国有企业，许多大型民营企业对干部管理的需求也越来越大，企业成功的两大关键是战略和组织能力，干部制定战略，而组织能力是干部来承载的，由此可见，干部是企业实现成功和可持续发展的核心力量，干部队伍有战斗力才能带领团队持续打胜仗。如何科学的进行干部管理，是企业需要不断探索的核心问题。益才数智化干部管理系统通过“干部标准-干部评价-干部盘点-规划继任-干部竞聘-干部培养-干部任用-干部退出”八步走，实现干部管理的全流程数智化，提升组织干部管理的效率与效能。系统之眼-人才管理驾驶舱作为人才发展的具体实践者，我们应改变单点式学习的视角，系统全面的掌握人才发展的内在逻辑，形成“界定人才标准”、“识别内部人才”到“加速人才培养”的闭环思维。“人才管理驾驶舱”可以让我们从宏观的视角，对人才发展工作进行ROI投资回报率评估，在益才的数智化人才管理平台内，通过诸如“员工能力、人才保留、绩效提升”等组织关键人才议题的指标，来衡量和评估整体的人才发展工作，真正做到用数据说话。数字孪生技术是从个人视角呈现人才的全息数据。从组织视角而言，益才通过“才报”的形态，进行关键人才管理议题的有力呈现，不仅是HR，业务部门、集团高层都可以更为全面、深入的卷入到人才管理工作中，逐步实现“像看财务报表一样看人才报表”。基于组织人才大数据的持续累积，组织看板会以“智慧才报”的方式可视化关键人才实况动态，对应财务的3张报表，“智慧才报”可以设置为：组织人力资产表、人才流量表、组织与人才效能表。各用人单位和集团高层围绕看板展示的关键人才信息，进行决策研讨，形成组织内一致的人才管理范式：作为既定的组织动作，月度汇报，检核，研讨，制定策略，以人才数据驱动决策，将人才管理这一战略动作掷地有声的扎根到组织土壤里。当然要实现这样的驾驶舱界面，并非一蹴而就。在实现的过程中，需要借助数智技术优势将人才发展的各个模块整合起来，发挥协同作用，避免“头痛医头，脚痛医脚”，我们要将人才发展的星星之火，形成燎原之势！作为数智化人才管理领域的先行者，益才提出了高绩效组织数智化人才管理的系统解决方案：打破数据孤岛，确保安全的数据治理以及BI可视化的数据决策驾驶舱。益才DTM数智化人才管理平台以大数据、云计算、AI等综合数字技术为底层支撑，集成了大量的模型、指标、题库、常模库和人才库；以九大系统为载体（talent profile@人才画像系统、素质测评系统、组织调研系统、360度评估系统、在线学习系统、在线考试系统、在线AC评价中心、在线盘点系统、驾驶舱系统），打通”组织发展-定义人才-全面评价-人才培育-人才驾驶舱”的数智化人才管理全流程应用，搭建起驾驶舱智能决策体系，实现人才管理效能及组织效能的双向提升。当前和未来可预期的组织环境，对组织效能提升有着更为迫切的需求，在这一过程中，人才发展将获得更大的机遇，能为更有效的承接和支持战略做出更大贡献。迎变而上，乘势而为是必然的选择！数智化人才管理改变了什么？通篇回顾，我们谈及了：基于个人视角的“数字孪生”；人才发展“立标定规”的3步应用；基于组织驾驶舱视角的“智慧才报”。在分享的最后，我们忍不住思考：数智化技术，到底改变了什么？益才总结为以下三个方面：1、更及时：通过管理看板助力企业及时洞察人才和组织问题，提升管理效率。2、更智能：通过大数据等手段对数据进行系统化深入洞察和交叉分析，洞察问题本质并高效给出智能化预警和决策参考。3、更精准：解决企业人才与岗位、部门和组织的各维度匹配度低的问题，提高人才效能和人才匹配度。人才管理这一个职能即使尚未达到危机状态，也处在了拐点上。总之，新时代背景下, “数智化人才管理”这个新瓶里装的不能还是人力资源职能管理的“老酒”,新瓶要装新酒，新酒就是全新的数智化思维和数智化理念, 是基于数字的、连接的、交互的、开放合作的生态思维。只有这样, 才能真正激发人的创新力, 才能真正激发人的潜能, 才能真正实现企业的创新与人才的驱动。当然，或许一切都未改变，作为人才管理从业者，我们一直秉持的信念是，尽管肉眼可见的技术创新扑面袭来，一系列的变革浪潮绵绵不绝，但驱动未来的依旧是人才！关于这一点，我们坚信、笃定！！！

2022/08/22

鑫希望丨我们“协”手前行

桂秋八月，烈日炎炎，我们鑫希望又迎来了一批新学员开启学习提升之路。本次课程包含“高效能人士的七个习惯”、“管理学”两个模块以及晚间工作坊。刘建平老师对DDI版权课程《高效能人士的七个习惯》进行授课，课堂上充分调动学员积极性，使用大量案例教学，通俗易懂，便于运用。《管理学》课程王老师从“管理科学、理论与实践”、“战略分析框架”、“决策分析框架”、“人员激励分析框架”四个角度开展授课，另外提供了大量管理案例，帮助学员对管理学有更深层次的理解。对于课前调研中同学们提出的疑问，进行了充分的探讨，解决学员工作中的实际困惑，从而达到提升的目的，同学们跟着王老师的思路层层深入，学而有所获。《领导力觉察与自我认知》工作坊上，李曙光老师带领同学们了解真实的自己。自我认知对于同学们个人及整个培训都有着非常重要的作用。对自我的觉察与认知能够促使自我全面审视反思，增强自我认知意识，增加其内在发展的动力；帮助自我了解自己的优势与劣势，使其拥有明确的发展目标；对于个体和群体的测评结果分析能让培养方案更加具有针对性，提升培训效果。通过自我认知工作坊，同学们解开了心中的疑问，对自己有了深层次的了解，产生很多新的理解与想法。在一天高密度的学习过后，王佳一老师带领同学们进行策略建造师的活动，借助有限的工具，各小组成员进行造塔比拼，过程中设置的人员转换等突发事件，为造塔活动带来了难度。经过几轮吹塔的努力，最终评选出最高、最稳的两座塔，同学们也对整个造塔过程的思考、感受进行分享。对知识及时复盘，可以帮助同学们梳理白天的课程知识，形成脉络，在分享中查缺补漏。王老师继续带领同学对白天管理学的课程进行知识复盘，并进行小组分享。经过3天的课程学习，相信同学们在理论知识上有了更加深入的理解，能够通过案例分析等学会活学活用。希望同学们通过本次学习能够将理论联系实际，在日常管理应用中更加游刃有余。

2022/08/18

数智已来，人才发展如何“弯道超车”？（中）

“7力花瓣模型”实现了“数字孪生”理念的人才管理应用，全息的人才大数据让“只发展对的人”变得可行易操作。“定标准”选完人后，得让这些人在正确的跑道上比学赶超，齐头并进，那么借由数智技术，能否实现学习发展旅程的“一键自动生成”？建跑道-智能绘制学习旅程学习地图的绘制，主要原理是：胜任力—对应学习内容—对应培养方式。同建模中的“编码”对应，可以说是“解码”的过程：当确定好发展的能力项后，结合项目特点、人员构成、培养目标等，围绕不同的能力提升需求针对性的选择在线课程，线下课程、工作坊、行动学习、个人IDP等方式，明确培养周期等，形成全面、立体的人才培养方案。很多企业在进行人才培养的过程中会困惑于：员工需要发展的能力很多，到底应该去培养什么？大部分企业在这块的做法是模糊化处理，笼统的称之为：与目标岗位的能力差距。在具体操作上也是五花八门，那么在益才的数智化学习系统上是如何实现的？首先，从组织的视角而言，益才认为较为科学的方式是采取“评估性调研+素质测评”相结合。• 评估性调研，不仅仅是对课程及案例进行调研，更需要侧重了解战略及组织对学员的要求及群体学习特征；• 素质测评，针对学员群体能力测评结果进行分析，找到该群体的共性短板和关键差异，兼顾“拔高”和“拉齐”这两个指标，结合前期的测评数据，通过系统内置的离散度分析和算法，推算出该群体的待发展能力项。简而言之，就是系统会自动测算出那些培养之后能使团体整体提升较大或较快的能力项。DDI的调研数据显示:真正能够通过大量培训和发展养成的能力不到35%，譬如:战略思维、数字敏锐度、驱动创新以及敏捷等，均较难通过培训实现发展。这个观点至少给我们两个启发:启发一、选才或任用应该关注重要且难以培养的能力。企业需要重新检视选才、晋升及培训的体系，不光是因为培养难，而是有些能力真的培养不出来。启发二、不要将培训资源过度投注在难以发展的能力。企业往往会耗费大量资源为中高管培养诸如战略思维、驱动创新等能力，这些能力当然可以适度培养，但我们必须清楚，即便投入再多资源，可能也不会取得明显成效。要让培训资源产出行为转变和成效，就应投注在相对重要且可被发展的能力上面。其次，从学员视角出发，就是要在动力、意愿和自我认知等内因上下功夫。自我认知是学习和改变的前提，可以说是最为关键的一步，但往往被忽视，我们要帮助学员看到自身的典型特点。人才发展的3A理论认为:个人只有在充分认知自我的基础上，才能基于自身能力现状针对性地实现能力提升。因此，能力提升的前提条件是自我觉察，只有觉察到自身能力的长短板，并且觉得自己确实需要提升，才能采取针对性的行动。人才评价和人才发展本身是紧密联系的，借助系统内的人才数据可以将评价中心和发展中心双轮驱动的作用凸显出来，不同的个人特质有哪些积极的意义？有哪些负面的影响？是否需要调整？例如，有的学员平时的表现过于强势和自信，强势本身会带来一些成功经验，但有时也会影响下属的能动性和成长速度等等，当学员看到这些影响之后，就可以和他一起探讨如何做些调整，比如说如何发现别人的亮点，怎样与下属形成更有效的互动方式等。员工个人的发展分析，包括分析能力现状和明确职业发展目标。益才数智化人才管理系统内的“个人看板-数字孪生”会基于关键岗位的胜任素质模型，通过绩效评估、测评工具等方法识别高潜人才的个性特征、能力潜质等方面的优势和短板。从能力发展角度，直线经理可以结合分析报告中能力优劣势，及时与下属员工沟通反馈，并与员工充分讨论可能的原因与影响，达成认知共识；在个人能力提升的重点确定上，需综合考虑其能力短板项对当前工作的影响度、能力提升的难易度，以及相关环境/资源的支持度，可以从当前岗位特性、团队整体情况、上级支持条件、个性因素对能力的影响等方面进行分析讨论。说到学习地图，必须提到人才培养中的黄金法则721。有一个关于7-2-1的记忆口诀——“学，学中做，做中学”，这个口诀代表了7-2-1中的三个模块：面授学习、辅导反馈和在岗练习，该法则的理论由来已久，但到底怎么操作7-2-1，人才培养项目如何布局、计划和运营，一直是业界难点：培养方案往往囊括了建模、测评、发展多个端口，需要很强的框架能力。7-2-1的人才培养项目，到底如何具体规划呢？由易到难定内容无论是以胜任力为导向，还是以任务为导向的培养方案，学习模块的排序都遵循了维果茨基的舒适区理论，即：人学习的难度依据舒适区至挑战区的进程而定。那么，如何确定一项任务是容易的还是复杂的？推荐丰田人才精益模式中的任务分析，它按照任务是否标准化（是否良构），把任务分为:例行工作—技术性工作—技巧性工作—非常规工作。学习内容的设置除了按照按照难易排序，也会受到公司战略重点变化的影响，也会受到前期测评发掘共性短板的影响。同时伴随任务的难度不同，培养策略也是有所不同的：如果是简单的任务，可以把在岗学习的比例适当减少，同时缩短学习时间；如果是复杂的学习任务，学习时间和投入度都需要增加。这一点，在华为的任职资格体系中也可以看到，随着层级的上升，员工学习和认证时间加长。由点带面定方式点的含义代表“授课”和“辅导”环节，面的含义代表“在岗练习”。通常而言，所有的培养模块都以点开始，以面贯穿。我们会通过“授课”和“辅导”为基础，传授知识、技能和总结经验，然后通过“在岗练习”为实践，巩固和内化。如果学习内容以知识和信息为主，则匹配授课和自学为主；如果学习内容以技能和态度为主，则以匹配辅导反馈和在岗学习为主。以上是常规的原则，通常学习内容会包含三个以上的不同类型，所以培养策略也是混合式的，这也符合认知心理学的“乘方法则”。该法则强调学习过程不能间断，所以我们要尽量避免在岗学习的进程中断；其次，在授课的课程选择上、在辅导的内容上、在岗学习的主题上需要保持一贯性，形成“连携效应”，但实际在企业中，学习内容由于主观和客观的原因，往往是割裂的。从认知心理学的角度，这往往会给学员太多的记忆负荷，无法有效聚焦，也无法让学员真正学会本领，白白浪费了大量的时间和精力。在整个培养项目过程中，系统实时监控培养项目进展情况，及时记录最新的学习运营数据，包括对课程内容的状态跟踪，学员课程积分、课后作业、知识传承、行动学习、案例萃取、课题报告、内部分享、行业洞察等过程跟踪；员工在“IDP-学习任务看板”中上传的学习内容，完成的学习任务，都会纳入个人学习报告中。培养项目结束后，系统自动对课程内容、学习产出成果、考试及测试评估结果等数据内容进行统计归档，所有的数据会回流到驾驶舱内，学员的人才发展数据可直接在与“个人看板-数字孪生”和“组织看板-智慧才报”中展示、分析，形成动态数据，支撑企业决策。数智化的学习方式之所以重要，原因在于传统的线下培训存在数据难以记录、存储、归类的冋题，传统的培训历史数据和结果靠人工整理和总结，培训经理的更换、项目形式的改变等状况就会导致历史培训数据的丢失；员工的能力测评结果、员工的绩效结果、考试结果这些维度的数据需要进行大量的梳理与归类工作。而借助移动学习平台等数智化工具，企业可以更为便捷、精准地收集培训数据，人力资源从业者便能够抽出身来，较为直观和全面的对员工的培训状况进行评估与了解，为分析员工的培训效果、培训行为奠定基础。通过以上人才发展逻辑的梳理，益才学习发展平台实现了学习发展路径清晰的“解码”过程：依据人才发展项目目标选取目标群体围绕群体定义人才标准，结合评估结果锚定群体待发展能力项聚焦待发展能力项设计7-2-1的培养方案

2022/08/18

数智已来，人才发展如何“弯道超车”？（上）

数字孪生，未来已来2021年，Facebook 创始人兼首席执行官马克·扎克伯格将公司名改为Meta，希望在未来用 5 年左右的时间，将 Facebook 打造为一家元宇宙公司，让元宇宙的概念进一步火上浇油。那么元宇宙是什么呢？1992年，美国著名科幻作家尼尔·斯蒂芬森推出了自己的小说《雪崩》，里面描述了一个平行于现实世界的网络世界，现实世界中的人，在元宇宙中都有一个“网络分身”，这就是元宇宙概念公认的开始。‍尽管现在众多公司提出元宇宙不同角度的描述，但是都有一个核心：就是需要一个沉浸感的虚拟“分身”。这个“分身”其实就是前些年已经火起来的“数字孪生”。“数字孪生”这一概念，已经迅速走出最早起源的制造业，应用到了智慧城市、智慧交通、智慧农业、智慧医疗、智能家居等行业，似乎成为各行各业实现数字化的灵丹妙药。益才首次将该概念应用到人才管理领域，结合近几年与众多行业标杆的实践，更让我们坚信“数字孪生”会是数智化人才管理这个赛道上极具代表性的发展形态。“数字孪生”顾名思义就是你有在一个在系统里面的双胞胎，只是他/她是用数据的形式存在，他/她能够实现人才数据的精准虚拟刻画，助力组织按需及时锁定关键岗位的优质人才，做到实时、立体、直观、全面、敏捷、高效的人才画像确认和精准岗位匹配实现------想象下，这个和你几乎一模一样的孪生兄弟/姊妹，在组织系统里的人才管理场景下会有多大的用武之地？“七力花瓣模型” 精准勾勒人才画像未来已来，我们来看下益才基于“数字孪生”理念的实践。人才管理强调将人看作有个性的人才，而不是单纯的资源或资本。何为人才？如何得知一个人是否是企业战略发展所需的关键人才，或是具备成长为优秀人才的可能性？如何能够呈现人才全部的、一模一样的信息？如何拍出人才的三维照片？——依靠清晰而明确的人才标尺，可以使得这一判断变得简单。益才提出基于组织适配性和岗位匹配性的人才画像框架，通过七力：文化力、匹配力、潜力、动力、效能力、能力和经历在人才管理系统中全息刻画人才。这正契合“数字孪生”中反复强调的“全息”(Holography)概念。“全息”特指一种技术，可以让从物体发射的衍射光能够被重现，其位置和大小同之前一模一样。从不同的位置观测此物体，其显示的像也会变化。因此，这种技术拍下来的照片是三维的。1947年，英国物理学家Denise Gabor（1900-1979）发现全息全息光栅图技术，并因此获得了1971年的诺贝尔物理学奖。“全息”一词的本意就是指全部信息。我们将其从光学领域迁移到人才管理领域。拉姆-查兰与比尔-康纳狄全合著的《人才管理大师》里指出：不要通过一些含糊的陈词滥调或者机械的测评方法去评估人才，看一个人的行动、决策和行为，将这些指标跟企业业绩有效地联系起来，了解一个人的核心价值观、信念与才能。“七力花瓣模型”有望实现这一理念。“七力花瓣模型”是在能力素质模型和任职资格要求基础上的升级，同时有机结合了个人的能力、工作承诺与业绩贡献，既系统全面又层层递进，兼顾人才的显性特征与隐性特质，从组织和岗位两个视角进行考量，考虑具体岗位对人才的要求，也考虑组织文化基因对人才的要求。全息化的人才数据呈现，将助力企业精准定义和识别高绩效人才，进而展开对于人才的选拔、测评、评价、发展等系列人才管理动作，得益于“数字孪生”等数智技术的有效应用，人才发展将迎来“弯道超车”的机遇：• 学习系统结合员工个人画像及行为数据，区分不同的用户群体，形成专门的用户标签（沉睡用户、活跃用户等），基于不同的用户标签，赋予不同的激活、引流手段，吸引学员的学习兴趣和关注；• 结合员工个人画像数据及行为数据，了解不同人群在学习内容上的偏好及学习习惯，建立人员能力画像，从而更实现精准推送学习资源，打造“千人千面”的学习界面；• 借助线上平台，将培训内容应用的全场景融入其中，在各个场景中借助模拟、考核等方式，形成学员的连续评估数据和行为反馈数据，利用数据更精准的设计业务场景需要的学习内容；• 利用AI陪练等方式，让学员的话术、语言学习能够实时得到评估与校正，从而实现行为改变；• 进行员工的学习行为和学习结果之间的数据分析，推送个人化的反馈，当数据积累到足够大时，洞察的准确度会越来越高，即可识别出个人的ZPD（zone of proximal development，最近发展区域），实现个性化发展。“立标定规”方能“自主化”近些年我们经常听到“以学员为中心”的呼声，但如果只是任由员工掌控学习节奏，选择学习内容，恐怕并不会达到想要的效果。相反，以学员为中心的学习并不总是自主的，它需要企业为每位员工制定不同的学习计划。其背后的逻辑是基于员工能力的测试，即评估员工已经知道什么，他们需要学习什么，以及他们如何学习效果最好。这种方式节省了大量时间成本，提高了参与度，并实现了知识的流动和保留。人才发展有其内在的一套严谨体系，由“分析和确认需求”“建立人才标准”“建立职位发展体系”“识别和选拔内部人才”等多个模块组成，结合企业实际情况对各个模块进行有机结合，才能让整个体系发挥作用。“立标准”“建跑道”“定规则”是人才发展的3个基础体系工作，也是组织效能在个体层面的直接反应。“立标定规”方能实现“自主化”！立标准-只发展对的人相信大家有这样的共识：选对人永远是企业的头等大事，方向不对，就会越跑越偏。我们尤其要清楚：发展一个不合适的人就是浪费企业资源。选对的人，是人才发展决定性的第一步。那么如何借助数智化技术得以实现？当前我们处于一个大变革的时代，业务环境频繁变幻，过去的、现在的业务不一定就是未来的业务。在进行人才识别时，不能仅考察其在现岗的表现，还要考虑未来晋升岗位所需的能力。对未来的胜任力模型进行客观的评估，做出数据驱动的内外任用决策。部分标杆企业会持续追踪一项类似“PT-3”的指标，该指标就是对组织3年内所需人才能力项的数据描述。正因为其不确定性，所以进行持续动态的追踪和匹配调整，以猎豹般的敏锐实现对未来关键人才的捕捉获取。选高潜的人。没有潜力的人，再怎么培养都是无效的。商业进化速度的加快压缩了每个人被发展的时间，要提升发展的效率，就应将发展资源和时间投注在那些能够为企业创造高投资回报率的人才，即高潜身上。“继任计划”是大部分企业梯队建设时采取的做法，指在本岗位任职者正常任职的情况下，各部门着力发现并培养本岗位后备人选的行为。后备人选一般来自于下一级岗位（往往也会适当考虑其他部门），作为本岗位的储备干部，并非取而代之，在发现并确认继任者后，结合各部门的人才发展与培养计划，给予后备人员更多的业务辅导、重点管理沟通和培训计划，使后备人选得到更大的提升，从而具备担任上一级岗位的资质和能力，是不断发现并追踪具有高潜质员工的过程，就像“人才孵化器”：企业通过有规划的培养过程提高学员准备度，同时提高调动意愿，进而实现“有人用，调得动”的局面。数智化人才管理平台内的“继任图谱”界面，即以人才地图为基础，结合公司业务条线、管理层级要求和其他人才综合特征指标，尤其是绩效管理体系输出的客观绩效为依据，形成人才筛选标准，将现有人才评估划分为各层级后备人员。继任图谱的价值在于：将继任计划跟岗位管理，职业发展通道，晋升管理做接口，可视化其联动更新情况。数智化系统会依据岗位的继任情况，智能显示“青黄不接、后继有人，良将如潮-----”等状态，及时预警企业人才队伍的健康状态，这一操作为人才发展的对象筛选提供了清晰的指令。益才数智化人才管理平台-发展模块的第一个管理动作便是“确定发展人群”，选人的重要性不言而喻，系统会结合企业内置的人才发展逻辑，譬如梯队类项目可依据继任图谱，结合人员胜任度、准备度选择参与发展项目人员，进入发展项目；也可依据不同发展项目的目标进行有针对性的人员选拔。

2022/08/15

究竟什么是数智化人才管理？（篇章三）

前两个篇章我们分别提到了：1、DTM是HR自身大数据基因的持续进化2、DTM的顶层设计-4F框架该章作为终篇，将DTM的“价值创造”梳理清晰，明白我们的战场在哪。站错了舞台，怎能不翻车？DTM价值创造很多企业已经具备了人才管理大数据的原始累积基础，正致力于DTM数字化人才管理平台的搭建，但受困于专注人力资源流程及事务，人才数据孤立无连接；无法提供场景预测，进行宏观层面的人才和组织决策；交叉分析的维度不系统，无法产生洞察性的输出。简而言之，底层数据标签模糊，无法进行诊断和预判。针对这些人才管理的痛点问题，DTM要在以下3个战场打出胜仗，用大数据、AI、系统平台等新技术武器高效解决人才管理难题，实现价值。一、打破数据孤岛，盘活组织人才大数据过去的信息化更多的实现了优化流程、沉淀数据等功能，但对于人才数据仍停留在数据孤岛的层面，虽然企业在进行人才盘点后得到了大量的数据，但是数据之间并没有打通，当企业需要调用数据进行决策时，往往要花费大量时间去处理、综合数据，但组织决策与人才决策不能基于零散的数据，多维数据的关联与打通才是人才决策或组织决策的关键。比如：一个非常有能力的员工，他对组织的敬业程度和满意程度，在很大程度上会影响员工的贡献度，因此，将员工的各种数据（如：绩效、学习、考试、岗位匹配度、素质测评、360测评、敬业度、满意度......）整合在一起进行关联分析，以立体、直观、全面的方式呈现人才画像，只有这样才好做出更为全面的组织优化方案。依托于系统平台和数据库，构建起全面具体的人才画像大数据档案，才能为业务提供人才决策。一时风靡的胜任力模型，在企业对人才的要求上表述得过于抽象，全面人才画像需要更加具体更加多元。试想一下，用“积极学习”指标给人才打一个分，模糊且无法应用，如果全面调出该人才过往学习经历的信息，当下参加人才培养项目的考勤率，作业得分等数据，业务成果，获奖数据等，是否能更好地描述该人才学习能力是否匹配未来企业的需要？人才管理的大数据包含两个方面：一是人才标准，即人才画像的维度本身是具体多元的。要用经验信息来代表人才的过去，用能力和绩效的数据代表人才的现在，用态度价值观的数据代表人才的未来。二是获得人才数据的来源也是多元整合的。既有评价中心对于能力的主观评估，也有绩效、表彰、荣誉、成果、工作行为等客观数据。只有这样海量且丰富，指向具体的大数据才能在系统里被AI不断学习和公式验证，为业务提供人才结构、数量、质量、匹配度，人才梯队完备度，以及关键人才与业务适配度等决策依据。做好数智化人才管理，除了硬件系统基础外，还需要有足够的“软件”，人才标签、组织标签的丰富程度决定了管理者能以多大视角看待个人与组织。扎实的人才定义技术、组织定义技术，人才标签、组织标签的丰富度和精准度都十分关键。在构建足够组织标签与人才标签后，不断收集数据，丰富数据，更新数据，在此过程中建立并强化持续一贯的人才管理观念。二、BI可视化,搭建驾驶舱智能决策系统对于人才管理系统，我们一直有个误区，认为系统管理者账号就是HR部门或大数据系统立项团队使用的，而忽略了为企业各级管理者们订制人才管理的使用界面，人才管理观念是要靠管理者们持续使用，系统强化的。对于业务管理者们而言，人才管理绝不是切片式的工作任务，也不是几个割裂的填表事项。在管理者们的人才界面里，要以组织结构图的形式，实时全局审视团队人才的动态，并且向管理者发出招聘、选拔、培养、激励、挽留的管理动作需求清单，帮助管理者建立人才管理日历以及全年大事记——这才是大数据及AI分析与决策对于管理者们提供的具体且实在的价值。DTM能实现各子系统数据的打通及交叉分析，从而帮助组织形成实时、立体、全面的人才评价看板，从“个人、组织、用人部门”等多个视角形成人才管理驾驶舱，看板内容包含人才结构、人力资本效能、队伍状态等信息，进而实现人与岗位、人与团队、人与组织的高度匹配，帮助组织在人才识别、人才考核、人才任用、人才培训及人才发展之间无缝衔接切换；管理者可以全面立体的了解到每个员工，不同部门，及整个组织的全面、动态的信息；决策者可以一目了然的了解组织各方面情况，提高决策效率与准确率，实现战略支撑。益才整合并联了各个系统后交叉分析，实现了BI可视化，形成个人和组织双重视角看板，支撑前瞻性的人才管理决策。1）个人视角个人视角页面综合了员工的个人信息、人才发展轨迹、岗位胜任度、个人测评数据、潜力评估、绩效数据等，交叉分析后形成人才画像。个人看板中的数据信息，可以清晰立体的呈现出人才的全貌，实现“数字孪生”。2）组织视角组织视角页面可以清晰的看到整个组织的继任地图，一目了然的了解企业现有人才梯队情况。同时对于人才比对、部门组织层面的人才落位，组织诊断结果都可形成清晰的透视，大大提高了企业人才决策的准确率与效率。三、立体全息指标诊断，动态预警组织健康度数智化人才管理更注重帮助企业快速对个人与组织进行分析诊断，你的组织健康吗？很多企业在运作过程中不觉得有什么大问题，但年初或年底复盘的时候，才会发现，原本自以为运转良好的企业，这里有问题，那里也有问题。当问题暴露后，很多管理者往往会陷入头痛医头，脚痛医脚的误区，根据现象结果去找问题，治标不治本。一个组织如果出现问题，原因通常不止一个，而且相互关联，需要从不同的视角切入，才能看清楚问题的本质所在。正确的做法，不是盲目动手解决，而应该从症状入手，找到病症的根源。这时候，我们就需要用到一个工具：组织健康度诊断。就像医生治病要先给你体检，我们在解决组织问题之前，也需要做一次组织诊断。组织健康度就相当于一面镜子，帮助我们去看到组织所存在的问题，透视组织的状况。益才认为一个健康的组织应当具备这样的基因：上下同心追寻共同目标，开放坦诚信任，拥有完善的人才管理体系，拥抱变化且持续不断的进行创新变革。具体而言，从以下4个维度展开：使命方向是组织的起点，当员工对组织的使命方向不了解的情况下，有时会不能很好理解自上而下的战略目标，在执行上也会出现理解不一。组织氛围是改变组织文化的出发点，组织文化包括长期积累下来的规范、价值观和信念。组织氛围代表了企业文化当前的状态，塑造企业文化要从改变组织文化开始。人才是企业最重要的资源，任何一个组织都不可能是完美的，而人才管理就是要让这个不完美的组织持续稳健的向前走的关键。创新是企业源源不断的变革活力，一家想要百年长青的组织，创新的土壤和氛围是十分重要的，积极拥抱变化，紧跟时代大环境转型发展。组织是一个复杂系统，它就像一个生命体，由若干子系统构成，当系统出现故障，需要对每一个子系统做细致的梳理，找出真正的诱导因素，对于管理者来说，最大的挑战，也正在于能否打开视野发现组织的关键症结。实时的组织健康度诊断可以有效的将人和业务结合起来，提升组织自身的免疫力。在业务变革之前，你也可以对团队进行诊断，为变革管理提供支持。DTM全景图对于从事人才管理的专业人士而言，今天的商业本质是模糊、复杂而混乱的——未来将依旧如此，这就需要我们重新思考应该由谁，在何处，以何种方式，与何人合作来完成工作。我们需要重新考虑企业该如何发挥领导力，如何实现个体的自我管理，如何在提高员工生产力的同时创造出新形式的价值；我们需要在企业内部培育更多的创新能力，具有更大的灵活性，并能够利用新技术与网络形成新的资本。这意味着我们的人力系统将大幅度被重新调整和设计，HR将无法再依赖传统的，很快将被淘汰的的企业组织结构，领导力和人才管理方式来实现对组织的商业影响力，因此我们可以说，人才管理这一个职能即使尚未达到危机状态，也处在了拐点上。总之，新时代时代背景下, “数智化人才管理”这个新瓶里装的不能还是人力资源职能管理的“老酒”,新瓶要装新酒，新酒就是全新的数智化思维和数智化理念, 是基于数字的、连接的、交互的、开放合作的生态思维。只有这样, 才能真正激发人的创新力, 才能真正激发人的潜能, 才能真正实现企业的创新与人才的驱动。在中国，益才作为数智化人才管理的先行者，提出了高绩效组织数智化人才管理的系统解决方案：打破数据孤岛，确保安全的数据治理以及BI可视化的数据决策驾驶舱。益才DTM数智化人才管理平台以大数据、云计算、AI等综合数字技术为底层支撑，集成了大量的模型、指标、题库、常模库和人才库；以九大系统为载体（talent profile@人才画像系统、素质测评系统、组织调研系统、360度评估系统、在线学习系统、在线考试系统、在线AC评价中心、在线盘点系统），打通”组织发展-定义人才-全面评价-人才培育-人才驾驶舱”的数智化人才管理全流程应用，搭建起驾驶舱智能决策体系，实现人才管理效能及组织效能的双向提升。

2022/08/15

究竟什么是数智化人才管理？（篇章二）

上章节开篇，我们提到DTM（数智化人才管理）是HR自身大数据基因的持续进化，大可不必焦虑恐慌，得有淡定的心态。今天我们来认识下“4-F框架”模型，从顶层思维上构建起对数智化人才管理的宏观认知，进而确保正确的姿势。DTM 顶层设计：4-F框架如何搭建或者升级各自企业的数智化人才管理平台？益才基于多类型企业DTM的实践，认为尽管不同行业企业有着各自的视角和侧重，但以下四个维度缺一不可。企业的数智化人才管理规划可结合“DTM 4-F”框架展开设计，展开：基础重构，数据连接，场景优化，智慧分析等系列工作，分别构建起“安全、数据、场景、智慧”的全系统服务支撑。益才提出的数智化人才管理“4-F框架”，由下到上依次为：技术层、工具层、应用层及决策层。技术层技术层分为两个部分：一是IT技术，即大数据、AI人工智能以及云计算等核心技术，以及PaaS和SaaS系统平台；另一部分是人才管理的专业技术，包括人才的各种指标库、模型库、题库、常模库、量表库等大数据库。这两个部分共同形成夯实的底层基座，是数智化人才管理的技术支撑。工具层技术如何转化成可使用的手段呢？益才从“组织诊断、定义人才、全面评价、人才培育”4个方面研发了系列的人才管理工具，包括但不限于：敬业度满意度调研、组织氛围调研、组织健康度诊断、talent profile@建模系统、敏捷建模工作坊、素质测评、360度评估、AC评价中心、在线考试、学习平台、团队GDP、个人IDP等等，形成了工具层。基于不同工具主题的数据驱动实现人才-部门-组织之间的各种连接，是数智化人才管理的业务支撑。应用层切实解决人才管理痛点问题是管理者们更为关心的。应用层即将工具层进行落地，实现人才管理的多场景应用，如：人才画像、招聘竞聘、人才盘点、组织健康度提升、敬业度满意度改善、梯队建设、学习发展、高潜选拔、干部管理等。根据企业对于人才的不同需求，实现面向人才管理的典型应用，完成人才的全生命周期管理，是数智化人才管理的服务支撑。决策层决策层汇聚了应用层的各种人才数据，形成企业自己的人才管理驾驶舱。组织视角:组织健康程度、组织效能、人才流动和人力资产等多项关键组织人才指标，形成了“智慧才报”系统；个人视角：经历、潜力、能力、动力、文化力、匹配力、效能力等多个维度的数据立体呈现人才的全息信息，形成了“数字孪生”系统。两个视角系统有效驱动组织的人才管理决策，是数智化人才管理的战略支撑。简单总结下：在“4-F框架”模型中，技术层是基础，工具层是手段，应用层是路径，决策层是目的。各企业可结合“4-F框架”层层分解，逐步递进，提高人才管理效能，规划更前瞻的组织人才管理议题，逐步实现数据驱动人才管理决策，落地组织战略。

2022/08/15

究竟什么是数智化人才管理？（篇章一）

“HR数字化转型、EHR、DHR、DTM------”这些词汇已成为近年来各大HR行业活动、论坛、人才峰会的标配，紧随着企业组织数字化转型的集结号，不冠以这些热门标签似乎显得活动价值不高，市场活动的吸睛标语无非是昙花一现，就怕当局者迷离了心智，混淆了视听，不仅没厘清概念，反而收获了一种混沌的占有感：都见过，不新鲜，我了解。益才将通过3个篇章分享对于“数智化人才管理”的研究与应用，本章为开篇。HR从业者对于EHR的概念并不陌生，许多企业都有自己的人力资源管理系统，DTM（Digital Talent Management）的概念相对新颖，免不了就有类似的困惑：DTM经常提到“人才大数据分析决策”，到底是什么样的人才大数据？怎么进行分析和决策？已经有了EHR平台，还需不需要DTM系统？是不是在原有EHR系统上加入人才盘点、360度测评等等人才管理的应用内容，进行功能完善就升级为DTM了?我们一起来梳理下这EHR和DTM二者的关系，缕完后，关于做法上的困惑也就明朗了。从几个真实的人才管理场景说起：比如你公司今天的战略中计划开拓东北大区，要找一个区域总统管东北这个市场，这个人需要有成熟的市场开发的经验，要有跨区域管理的经历，还得有调动的意愿，作为HR，你通过这几个关键指标和标签进行搜索，能够胜任这个东北大区老总的候选人立马被选出来，然后在这几个候选人里再去做比较分析选出一个合适的人，这种场景在DTM里面可以做到，在EHR里就很难实现。又比如说，我们去分析几个群体的人才状况：分公司的人才结构，业务事业部的高管队伍能力，集团公司的后备人才情况，那么你的分析报告中至少得包括：这些群体的共性短板，关键差异，针对性的培养和发展方案等。这样的一个目标在DTM里面可以实现，但是在EHR里同样难以实现。再比如说，分析公司的关键人才和核心人群的保留因素，进而制定公司的人才保留策略。DTM同样可以实现。由此可见，DTM的出发点是“人”和“人才”，关注人才的吸引、聘用、安置和保留，借助了数智化技术，在人才的数据、标签和组织里面不同的群体的关联交叉分析，精准不同群体的不同要求，并且在功能上紧密链接，围绕人才紧密耦合，完成持续人才供应的目标，宏观上形成组织层面人才管理的观点及洞见，进而实现人才决策和组织决策。相对较EHR，一个特别明显的差异在于：大数据分析决策在DTM里面能够极大的强化。从这个角度出发，我们就可以知道EHR和DTM的关系了，它们并不是一个相互替代，而是互为补充，并不冲突。举例，DTM强调人才全息数据的处理，特别强调“预测性数据”的搜集，但原有的EHR系统内已应储备了很多总结性或者说现实性的数据，我们只需要通过不同的人才标签，就可以将这些数据进行处理，在这个基础上进而实现类似“人才管理看板”等很多EHR系统实现不了的功能。DTM：HR自身大数据基因的持续进化建立人才大数据治理体系，是DTM极其基础、关键、核心的前提，具体而言包括四项工作：一是建立人才数据业务模型，确定人才数据类型和数据指标；二是明确人才数据来源，建立或重构基于数据管控的人才管理体系；三是建立人才数据管理模型，明确人才数据应用方向和模式；四是建立人才数据应用模型，构建基于数据分析的应用场景，基于管理预测的智慧解读。乍一看是个繁杂漫长的变革过程，但可别忘了HR领域天然带有大数据基因，数智化人才管理不是创造，而是传承和迭代。回溯早期的人事管理，我们会发现人力资源领域一贯注重人事类各种档案、信息、数字的管理，例如：考勤、工龄、司龄、薪酬奖金、绩效、360度评估，以及荣誉表彰次数等等，同时也可以将学历、职位序列、岗位价值等信息转化为等级数字用于计算。数智化人才管理（DTM）与HR们并非刚刚结缘，就像人工智能并非21世纪的产物一样，大数据和AI新技术为人力资源的各类档案、信息、资料库的管理唤起了新的生机。构建系统化、智能化的HR大数据平台帮助HR部门为组织带来增量价值，其实质是因时因地做出智能的人才管理决策，为企业战略、业务和经营持续提供人才梯队支撑，获取、发展以及留存所需的人才。所以面对数智化转型，HR部门大可不必认为这是一项全新的任务，而应是对现有人力资源管理体系的一次技术性升级迭代。HR们完全可以保有充足的信心，来完成这项时代要求下必须的任务。本章为“什么是数智化人才管理？”开篇，后续篇章将分享数智化人才管理的逻辑及价值应用，敬请期待！

2022/08/15

“你家的测评测得准不准啊？”

最近，接到一个HR小姐姐的电话咨询，“我们公司下半年计划做干部人才盘点，计划采购第三方人才素质测评工具，你们家的测评准不准啊。。。。。。？”已经八月，上海还是烈日炎炎，闷热的还是像“蒸桑拿”。而不少企业都紧锣密鼓地进入了年终人才盘点的倒计时，人才测评作为识别人才的重要工具自然不会缺席，但是，你真的了解测评吗？相信很多HR小伙伴们都用过人才测评。有些人测完,看完测评报告觉得很符合自己，测的很准啊，有些人却觉得太不靠谱了。为什么同样是测评,大家对它的看法如此极端化?现在，益才咨询顾问从以下几个方面跟你谈谈。测验是怎么编制的？什么是测验的效度？什么会影响测验的准确性？一、测验是怎么编制的？伴随着人才测评被广泛运用，人才测评的方法和技术也在不断创新。在人才测评的各项方法和技术中，心理测验因其科学性、客观性、标准性、经济性、高效性等诸多优点，始终担任着重要的角色。当然，只有一个设计良好的，拥有足够的信度和效度的测验，其测量的结果才有意义。那么，在心理测验在开发和应用的过程中如何确保测验的信度和效度就成了一个大问题。你正在使用的测试其结果准不准？通常而言，益才咨询心理测验的编制大致流程：理论模型建构à行为样本收集à题本编制à试测à项目分析与修订à再测à结果验证à常模编制à量表优化等诸多流程，并通过对收集到的大量的数据进行统计分析，以检验测验的心理测量学指标是否符合设定的要求。心理测验量表的建构首先需要有理论基础作为支撑，例如目前很多人格测验的编制是基于大五人格理论的。有了理论建构，就相当于确定了心理测验的开发方向。接下来就需要为心理测验所包括的各个维度收集行为样本资料，以为编写测验项目提供素材。测验项目编制好后，就需要通过试测来收集初始量表的测量数据。有了试测的数据，就可以进行项目分析，以筛选出符合要求的测验项目，形成正式量表。正式量表确定后，还需进行大规模的测试，通过对获取的数据进行统计分析，以验证量表的理论结构，并制定量表的常模。完成以上步骤后，一个心理测验量表才算编制告一段落。随着测评数据的不断积累，益才咨询顾问会根据测验数据对量表进行持续优化，优化更新常模，不断提高量表的信效度。二、什么是测验的效度？什么是效度，效度（Validity）是指测验有效地测量到其所要测量的目标的程度。因此，效度是衡量测验准确性的指标。每个测验根据一定的目的都会提出相应的测量目标，最后的测验结果能否准确地测出所要测的目标是测验组织者最关心的问题，也是衡量测验有效性的主要依据。对任何测量来说，效度都是极为重要的。在心理测量中，效度问题更为突出。在一般的物理测量中，测量者可以用一定的量具直接测量所要测的对象，测量结果偏离测量目标的现象较少发生，即测量效度一般都很高。心理测量的情况与以上情况不同，心理测量的对象主要是智力、能力倾向、人格等内部心理特质，只能通过间接测量的方法，即通过测量外部行为表现（包括言语、动作、表情等行为）去推断其内部的心理活动和心理特点，在这种间接测量中，完全有可能偏离原定的测量目标，因此必须考虑测量的效度问题。效度是一个相对的概念。效度的相对性表现在两个方面：一是任何测验的效度是对一定的目标来说的，因此测验只有用于与测验目标一致的目的和场合才会有效；二是测验效度通常用相关系数表示，它只有程度上的不同，而没有“全有”或“全无”的区别。在测量理论中，效度被定义为在一组测量中，与测量目标有关的真实方差（即由测量的变因引起的有效方差）与总方差（实得方差）的比值。效度的类型效度可以从不同角度加以考察，因而可以得到不同类型的效度。常见的效度即效标关联效度、内容效度。1．效标关联效度（Criterion-related Validity）。效标关联效度又叫实证效度，是以测验分数和效标之间的相关系数来表示的一种效度指标。所谓效标是指足以显示测验所欲测量的目标的变量，是用以检验效度的参照标准。例如，员工的年度绩效可用作员工招聘时素质测评的效标，两者的相关便是素质测评的效度指标，益才咨询在众多人才测评实践中，根据客户需求验证测评产品的效度，不断提升内外部招聘的精准度，提升招聘效能。效标关联效度可根据效标资料是否与测验分数同时获得，分为同时效度（Concurrent Validity）和预测效度（Predictive Validity）两类。同时效度指效标资料可以与测验分数同时获得，例如智力测验以学生当时的学业成绩为效标，由于学业成绩是现成的，所以这种效度称为同时效度。上面提到的素毛质测评的效度则是一种预测效度，因为效标资料在测评以后相隔一段时间后才能获得。效标（Criterion）是影响效标效度客观性和有效性的一个最重要的因素，因此效标的选择至关重要，一个好的效标必须具备以下条件：（1）有效性。即效标能最有效地反映测验的目标。（2）可靠性。即效标必须具有较高的信度，稳定可靠，不随时间等因素而变化。（3）可操作性。即效标可以客观地加以测量，可用数据或等级来表示。（4）经济性。即在保证有效性和可靠性的前提下，效标测量的方法越简单方便越好。智力测验常用学习成绩、教师的评定等做效标；能力倾向测验可采用特殊课程或特殊训练的成绩做效标；员工素质测验常以年度绩效做效标；学业测验常用教师的评定、历次测验的平均分、权威性测验成绩等做效标。2．内容效度（Content Validity）内容效度是指测验试题取样的适当性，也就是测验试题对想要测量的整个内容的代表性。例如，学业测验所要测量的整个内容就是教学大纲所规定的全部内容。当然这么多内容不可能在一次测验中全部测到，只能选择其中的一部分编成试题加以测量，这选择到的内容可看做整个内容（总体）的一个样本，这个样本对总体的代表性如何将影响测量结果与实际水平（即对整个内容的掌握水平）的一致性，因此内容效度是影响测验结果准确性的又一个重要指标。尤其在学业测验中更注重内容效度，因为这种测验的内容范围容易确定。检查学业测验的内容效度，一看试题的覆盖面；二看是否反映教学内容的重点；三看是否测量了各种教育目标，即是否对识记、理解和应用等各层次目标都有一定数量的试题加以测量。效度的评估（一）效标关联效度的评估方法效标关联效度有多种评估方法，下面介绍3种常用的方法。1．相关法。相关法是估计效标关联效度最常用的方法，它是求测验分数与效标资料间的相关，这一相关系数称为效度系数。当测验分数和效标资料都是连续变量时，计算效度系数用积差相关法。当测验分数为连续变量、效标资料为等级评定时，可用贾斯朋（Juspen）多系列相关。2．区分法区分法是检验测验分数能否有效地区分由效标所定义的团体的一种方法。例如，一批通过中考进入高中的学生，通过一学期学习后，根据期终考试成绩将他们分为高分组和低分组，然后分别计算高分组和低分组原来的中考平均成绩，并进行t检验，看两组平均成绩有无显著差异。为了更好地检验测验的效度，除了进行平均数差异的显著性检验外，还应该分析高分组与低分组分数分布的重叠量。分布的重叠量可通过计算高分组内得分低于低分组平均数的人数百分比和低分组内得分高于高分组平均数的人数百分比得出，百分比越高，说明两组差异越小，即效度较差。3．命中率法命中率法是当测验用来做取舍的依据时，用其正确决定的比例作为效度指标的一种方法。使用命中率法，可将测验分数和效标资料分为两类：一为成功，一为失败。若被试测验成功，效标资料中属失败，则称失误；若测验成功，效标资料中亦属成功，则称命中；若测验失败，效标资料中亦失败，则称命中；若测验失败，效标资料中属成功，则称失误。例如，测验分数和效标资料分类情况如下：总命中率与正命中率一般情况下不完全一致。正命中率高低常随划分测验分数成功与失败的临界分数的高低而变化。显然，临界分数越高，正命中率也越高；反之，临界分数越低，则正命中率也越低。（二）内容效度的评估方法评估内容效度的最常用的方法是请专家判断。就教育测验来说，一般由有关学科专家和有经验的教师在系统分析教学大纲、教科书和测验试题的基础上，对试题与原定内容范围的符合性做出判断。由于这种评估方法是一种逻辑分析，所以这种效度又叫逻辑效度。逻辑效度一般没有数量指标，有时不同的判断者对同一测验的内容效度会做出不一致的判断。为了提高判断的客观性，在判断之前，仔细定义内容总体，详细划分细纲目，分析试题所测的内容和认知目标，制定评定量表等都是很必要的。逻辑效度一般没有数量指标，有时不同的判断者对同一测验的内容效度会做出不一致的判断。为了提高判断的客观性，在判断之前，仔细定义内容总体，详细划分细纲目，分析试题所测的内容和认知目标，制定评定量表等都是很必要的。内容效度还可用求复本相关的方法来估计。如果两个独立取自同样内容范围的测验复本之间有高相关，这就可以作为评估测验内容效度的一个依据；若相关低，则说明两个测验中至少有一个缺乏内容效度。另外，再测法也可用于内容效度的评估：先让一组被试在学习有关课程内容之前进行测验，当被试学习了这些课程内容之后用同样的测验试卷再测，若再测成绩好，说明测验确实测量了课堂所教的内容，即内容效度好。三、什么会影响测验的准确性？（一）测验本身的因素测验取材的代表性、测验长度、试题类型、难度、区分度以及编排方式等都会影响效度。要保证测验具有较高的效度，要做好以下几点：（1）测验材料必须对整个内容具有代表性。（2）测题设计时应尽量避免容易引起随机误差的题型。（3）测题难度要适中，具有较高的区分度。（4）测验长度要恰当，即要有一定的测题量。（5）测题的排放按先易后难的顺序。（二）测验实施过程中的因素测验实施过程中的许多因素也会影响效度。例如，主试的指导语是否统一、正确，测验场所有无噪音和其他干扰因素，测验时间限制是否一致，等等。如果以上测验条件不标准化，就会使测验效度降低。（三）被试方面的因素被试的兴趣、动机、情绪、态度和身体健康状况以及是否合作等，都会影响测验结果的可靠性和准确性。

2022/05/25

与业务相融合：关键岗位识别

今天的人力资源管理，越发强调与业务的紧密融合。我们提供的所有人力资源服务都要围绕业务的需要，以助力实现业务目标为准则。关键岗位识别，不是一个新话题，它是人力资源与业务部门紧密融合的基础，也是共创的产物，在组织人力资源管理中一直发挥着重要作用，使人力资源工作事半功倍。人力资源伙伴们，你是否有遇到过这样的困境：招聘需求多，招聘团队忙得不亦乐乎，用人部门却始终抱怨人手不够耽误关键进度？个别岗位的缺口，招聘了大半年始终没有进展，而组织内部也没有合适人选能够替补，成了难啃的骨头？员工激励机制一直在优化却没有突出的成效，没有体现对于重点人群的差异化管理？专业技术人员对个人成长空间的认识有限，岗位间的学习发展路径不清晰？如果你也有遇到此类困惑，那下面分享的关键岗位识别的话题，期待为你带来一些灵感和启发。怎样理解关键岗位？首先，让我们拉齐对关键岗位的理解。关键岗位有三个特点，第一，它在组织业务流程中处于关键环节，第二，它对组织战略目标的实现，发挥着重要且必不可少的作用；第三，它的任职要求较特殊，较难在短时间内通过外部招聘或内部人员培养予以替代。结合这三个特点需要注意的是，首先，关键岗位的衡量，要基于组织的战略目标，组织在不同时期、不同的战略目标下，需要以发展的眼光去评价关键岗位，关键岗位不是一成不变的；其次，关键岗位衡量的对象是岗位，而不是岗位上的任职者，它不涉及岗位任职者的绩效表现，也与岗位上任职人数众寡没有关系。为什么要识别关键岗位为什么识别关键岗位，它怎样使人力资源的工作事半功倍？如前所说，今天的人力资源管理，越来越强调与业务工作的紧密贴合，组织业务目标的实现，在很大程度上有赖于对人力的派兵布阵。对于组织来讲，尤其是体量庞大的组织，其机构、岗位、人员众多，组织有必要通过科学的方法来识别哪些岗位对组织战略目标的实现、对核心业务流程的运行起到关键作用，进而在人力资源管理中更聚焦这些岗位，实行重点管理和差异化管理，以期保留和发展关键岗位的人才，支持企业的正常运转和长远战略目标的实现。基于关键岗位的识别，我们在人力资源管理中，能够明确哪些岗位应优先保证其稳定性和人才供给，继而在招聘工作中据此分配资源制定招聘策略；在人员培养发展工作中，能够明确哪些岗位需要重点培训，并考虑设计岗位的继任计划；在绩效管理中，能够明确哪些岗位需要承载差异化的绩效目标；在薪酬管理中，能够明确重点要激励和保留的对象，设计针对性的激励和保留计划。关键岗位的识别过程关键岗位的识别，首先应保证其科学性和准确性。关键岗位的识别，从准备基础信息开始。如前所述，关键岗位有三个特点，因此我们需要准备好相关基础信息，如组织战略目标、组织的核心流程、组织架构、部门职责、岗位职责等信息。然后，确定此次参与评价的岗位范围，人力资源部可以按职能或职位序列制定计划分批开展。成立专家评价小组，对专家进行培训使其了解岗位识别的总体操作过程，掌握打分规则。专家小组可以由组织的管理层、职能部门主要负责人、人力资源部相关人员组成。由专家小组充分讨论交流，确定评价的维度及各维度所占的权重。最后，由专家小组依据各岗位实际情况，对参评岗位逐一进行评价打分，所有专家的打分的平均值，作为该岗位的最终得分。按照得分的高低，输出此次评估的关键岗位列表。关键岗位的评价维度就关键岗位的评价，组织可根据实际情况选择合适的评价维度，目前在实践中运用较为广泛的是通过岗位的战略价值和岗位的可替代性两个大维度去评价关键岗位。具体地，岗位的战略价值，可以通过岗位的价值评估和岗位在组织价值链中所处的位置两个子维度来评价，前者体现了岗位与组织战略目标和关键成功因素的关系，后者体现了岗位在组织核心流程中所承担的角色；岗位可替代性，可以通过岗位任职要求的多样性与岗位工作的独立性，和岗位任职者一般得培养周期两个子维度来评价，即从入职到胜任岗位所需要的培训时长。其中，在岗位的价值评估方面，国内外已有很多经典的研究成果，包括由美国薪酬专家爱德华•海等研发的海氏评价模型、美世的IPE职位评估系统、翰威特的六因素评估法以及CRG岗位评价模型等，这些研究成果使我们能够比较准确地量化岗位的相对价值。但值得注意的是，这些理论模型也有其局限性，包括它们更多用于衡量组织内各岗位的相对价值，较少系统地结合组织的战略目标，因此我们在确定岗位价值的评价子维度时，应侧重与组织战略和组织关键成功因素的结合。如前所述，在确定关键岗位的评价维度和子维度后，还要根据组织的实际情况确定各子维度在大维度中的权重占比，以体现组织对关键岗位评价各要素的侧重。科学、准确地识别关键岗位，是一项基础而必要的人力资源工作，也是贴近业务的开始。同时，关键岗位的识别，不是一劳永逸的过程，它要随着组织战略目标的调整或关键流程的转变而做相应的动态评估和更新。益才数字化人才管理平台，正在将关键岗位识别从线下搬到线上，不仅突破了人员和地域的限制，也使得关键岗位的识别和更迭工作更加敏捷、精准和高效。如果有相关需要，欢迎联系益才的伙伴做进一步交流探讨！

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