система автоматизации процессов обучения
Автоматизация обучения и развития персонала
Геллер Наталья Семеновна,
Руководитель HR проектов, компания «RG-Soft.Проекты»
В связи с развитием современных технологий, необходимостью быстрых организационных изменений, остро стоит вопрос обучения и развития персонала.
Роль обучения на сегодняшний день имеет очень большое значение в процессе управления персоналом и является важнейшим средством для достижения стратегических целей компании. Повышение уровня знаний, развитие необходимых навыков и компетенций, идет на пользу как работодателю, так и сотрудникам.
Внедрение системы обучения способствует повышению эффективности работы, влияет на результаты деятельности компании в целом.
Нередко перед сотрудниками ответственными за обучение стоит ряд вопросов:
— Как правильно спланировать и организовать процесс обучения?
— Какой формат обучения выбрать?
— Какие проблемы существуют?
— Можно ли автоматизировать процесс обучения и развития сотрудников?
— Как оценить результаты?
Проблемы, с которыми наиболее часто сталкиваются представители HR служб:
• отсутствие методов оценки компетенций сотрудников для формирования необходимого обучения;
• отсутствие понимания целей обучения;
• сложность в обучении большого количества территориально распределенных сотрудников;
• неэффективная система контроля и учета учебных мероприятий;
• эффективность обучения и результаты зачастую трудно оценить;
• несогласованность подразделений, задействованных в обучении;
• отсутствие реализации решений по итогам проведенного обучения.
Данных проблем можно избежать благодаря комплексной автоматизации процесса. Функциональные возможности программного продукта 1С:ЗУП КОРП позволяют охватить все задачи и бизнес-процессы, связанные с оценкой, обучением персонала, планированием карьеры и формированием индивидуальных планов развития.
В программе поддерживаются:
• Аттестация и оценка: проведение аттестации и оценки персонала позволяет определить насколько сотрудники эффективны, проанализировать соответствие компетенций сотрудника занимаемой должности, выявить компетенции, требующие развития, составить план обучения.
• Формирование мероприятий по обучению: в программе есть возможность создавать обучающие мероприятия как по индивидуальным запросам, так и формировать комплексные программы обучения для сотрудников компании.
• Управление электронным обучением: импорт электронных курсов и проведение дистанционного обучения дает возможность обучаться единовременно большому количеству территориально распределенных сотрудников без отрыва от производства. Также позволяет значительно снижать затраты за счет отсутствия командировок, аренды, печати методических материалов и прочих затрат, возникающих при очном обучении.
• Формирование и согласование заявок на обучение: руководитель имеет возможность выбрать обучающие мероприятия необходимые сотрудникам, на основании этого сформировать заявку и направить ее в HR подразделение.
• Формирование кадрового резерва: в программе есть возможность создания резерва на ключевые позиции с учетом требований к кандидатам. Наиболее перспективные сотрудники могут быть внесены в состав кадрового резерва, и в дальнейшем перейти на новую должность.
• Оформление и учет ученических договоров: программа позволяет сформировать ученический договор между сотрудником и компанией. В случае увольнения сотрудника до окончания даты обязательств по договору, сумма, подлежащая удержанию, рассчитывается автоматически.
• Аналитика и отчетность: в программе ведется учет прошедшего и запланированного обучения, анализируются результаты обучения сотрудников. Есть возможность оценить результативность обучения в различных разрезах.
Создание комплексной системы обучения персонала — сложный трудоемкий процесс, требующий вложений временных и ресурсных затрат. Автоматизация процесса позволяет решать задачи по обучению персонала максимально эффективно и на высоком уровне.
Способствует сокращению расходов и трудозатрат, связанных с организацией, учетом и контролем процесса обучения. Дает возможность компании вырастить профессиональных, высококвалифицированных специалистов.
RPA + Машинное обучение = Интеллектуальная Автоматизация
Салют, хабровчане! В марте OTUS запускает новый курс «Разработчик программных роботов (RPA) на базе UiPath и PIX». В преддверии старта курса мы перевели для вас полезный материал о том, что будет, если интегрировать RPA в машинное обучение.
Роботизированная автоматизация процессов (RPA) подняла шумиху во многих отраслях промышленности. Поскольку бизнес сосредоточен на цифровых инновациях, автоматизация выполнения повторяющихся задач в целях повышения эффективности и снижения ошибок по вине человеческого фактора является приоритетным направлением.
Роботы не устанут, не заскучают и будут четко выполнять задания, чтобы помочь своим коллегам-людям повысить производительность и освободить время для выполнения более высокоуровневых задач.
Помимо простого RPA, интеллектуальная автоматизация может быть достигнута путем интеграции машинного обучения и искусственного интеллекта в роботизированную автоматизацию процессов для автоматизации повторяющихся задач с дополнительным слоем человекоподобного восприятия и прогнозирования.
Разница между RPA и Искусственным Интеллектом
Согласно основной идее RPA не предназначена для подражания человеческому интеллекту. Как правило она просто подражает примитивной человеческой деятельности. Другими словами, RPA не имитирует человеческое поведение, она имитирует человеческие действия. Поведение подразумевает разумный выбор из спектра возможных вариантов, тогда как действие – это просто движение или выполнение процесса. Процессы RPA чаще всего управляются заранее определенными бизнес-правилами, которые могут быть строго определены, поэтому RPA обладает ограниченными возможностями для работы с неоднозначными или сложными средами.
Вы также можете прочитать о том, как объединять ИИ и RPA, чтобы создавать интеллектуальную автоматизацию.
С другой стороны, искусственный интеллект представляет собой имитацию машиной человеческого интеллекта, что подразумевает наличие более широкого спектра возможных выходных данных и результатов. ИИ – это одновременно и механизм интеллектуального принятия решений, и имитация человеческого поведения. В то же время машинное обучение – это необходимая ступень на пути к созданию искусственного интеллекта. Оно способствует появлению дедуктивной аналитики и прогностических решений, которые все ближе приближаются к результатам, которые можно было бы ожидать от человека.
Ассоциация IEEE Standards в июне 2017 года опубликовала свое руководство IEEE по правилам и концепциям в области интеллектуальной автоматизации. В нем роботизированная автоматизация процессов определяется как «предварительно сконфигурированный экземпляр программного обеспечения, который использует бизнес-логику и предопределённую хореографию действий для полноценного автономного выполнения комбинации процессов, действий, транзакций и задач в одной или нескольких несвязанных программных системах для предоставления результата или услуги с возможностью управления человеком в исключительных случаях.»
Другими словами, RPA – это просто система, которая может многократно и без сбоев выполнять определенный набор задач, поскольку ее можно запрограммировать для выполнения такого вида работы. Однако RPA не может применять функцию обучения, чтобы модифицировать себя или адаптировать свои навыки к другому набору условий, и именно тут машинное обучение и искусственный интеллект наиболее интенсивно способствуют созданию более интеллектуальных систем.
Управление процессом или управление данными?
Интеллектуальная автоматизация – это термин, который может быть применен к более сложной области континуума автоматизации рабочих процессов, состоящего из роботизированной автоматизации рабочего места, роботизированной автоматизации процессов, машинного обучения и искусственного интеллекта. В зависимости от типа бизнеса компании часто используют один или несколько типов автоматизации для повышения эффективности или результативности. По мере перехода от автоматизации, управляемой процессами, к более гибкой автоматизации, управляемой данными, возникают дополнительные затраты в виде обучающих наборов данных, технического развития, инфраструктуры и специальных знаний. Но потенциальные выгоды с точки зрения новых идей и финансового развития могут значительно возрасти.
Теперь компании должны рассмотреть возможность интеграции машинного обучения и искусственного интеллекта с традиционными RP для достижения интеллектуальной автоматизации, чтобы оставаться конкурентоспособными и работать эффективно.
Интеллектуальная автоматизация
Интеллектуальная автоматизация полагается на целостность данных
В рамках интеллектуальной автоматизации обучающие данные являются центральным компонентом, от которого зависит все остальное. В таких отраслях, как автономное вождение и здравоохранение, где решения принимаемые ИИ/ML, могут иметь серьезные последствия, точность тренировочных данных, которые информируют об этих типах решений, имеет решающее значение. Поскольку точность современных моделей искусственного интеллекта и машинного обучения, которые используют нейронные сети и глубокое обучение, приближается к 100%, эти механизмы работают автономнее, чем когда-либо, и могут принимать решения без вмешательства человека. Небольшие отклонения или неточности в тренировочных данных могут иметь фатальные и непредвиденные последствия. Таким образом, целостность и точность данных становится все более важным аспектом, поскольку люди начинают больше полагаться на решения, принимаемые умными машинами для сложных задач.
Точные модели машинного обучения требуют точных обучающих данных
Целостность данных включает в себя наличие репрезентативных исходных данных, точную разметку этих данных перед этапом обучения, тестирование и развертывание модели машинного обучения. Итеративный рабочий процесс подготовки данных, инженерии признаков, моделирования и валидации это стандартный план работы при обработке данных.
Любой специалист по Data Science скажет вам, что наличие хорошо размеченных обучающих данных, возможно, самый важный ингредиент в приготовлении модели. Примерами «грязных» данных могут быть отсутствующие, необъективные данные, выбросы или просто наборы данных, которые не являются репрезентативными для данных, с которыми будет вестись работа на продакшене. Инженерия признаков также является важным этапом в процессе машинного обучения, т.е. выбор характеристик данных, которые вероятно окажутся наиболее важными для обеспечения точности прогнозирования данной модели. В нейронной сети, где параметры накладываются один на другой, правильное определение ключевых признаков в каждой итерации имеет решающее значение для успешного построения модели. Плохие тренировочные данные могут привести к неправильному выбору или взвешиванию признаков, что в свою очередь приведет к формированию моделей, которые не могут быть использованы для более широкой совокупности данных с продакшена.
Например, для модели, которая обнаруживает отдельные органы на МРТ, нужно сделать выборку репрезентативных обучающих изображений с определенного аппарата МРТ, а затем точно выделить интересующие конкретные области каждого органа, что приведет к улучшению результата распознавания, вместо простого использования фотографий этих органов из общедоступных источников. Еще одним примером может служить система расчетов с поставщиками, которая использует оптическое распознавание символов (OCR) для программного извлечения соответствующей информации из счетов-фактур. Ключевые поля в каждом счете-фактуре, такие как «Адрес», «Имя» и «Итог» должны быть четко отделены от тела различных типов счетов-фактур, чтобы модель могла работать точно и эффективно. Если эти элементы размечены не полностью или неверно, то точность полученной модели будет страдать.
Проблема с объективностью
Современные модели искусственного интеллекта и машинного обучения отличаются от человеческого интеллекта тем, что они полностью зависят от исходных данных и обычно не имеют автоматического рекурсивного механизма получения и обработки новых данных для коррекции курса, то есть непрерывного переобучения. Это значит, что плохо сбалансированные данные, полученные во время обучения, могут со временем привести к непредвиденному уклону и к неожиданным (а порой оскорбительным) результатам. Когда в системе появляется значительное количество предубеждений, становится трудно полагаться на принимаемые этой системой решения.
Хорошая аннотация данных приводит к высококачественному интеллектуальному RPA
Точные обучающие данные лежат в основе большинства успешных проектов в области Data Science. С точной аннотацией данных модели машинного обучения и модели искусственного интеллекта могут принимать более точные решения, а в сочетании с фундаментальными процессами RPA компании могут достичь по-настоящему интеллектуальной автоматизации.
На этом все. Если вы дочитали статью до конца, приглашаем на бесплатный урок, в рамках которого вы научитесь писать робота на UiPath, который считает данные из csv и xlsx и автоматизируете отправку результатов по электронной почте.
Автоматизация процесса обучения персонала на основе комплексных HRM-систем
«Кадры решают все». Перефразируем известное выражение и уточним: «Все решают квалифицированные, хорошо обученные кадры». Роль обучения персонала в современном бизнесе трудно переоценить. Речь идет об интеллектуальной собственности, которая имеет большое значение для любой компании и предприятия. Не зря многие руководители, которые заботятся о будущем своих фирм, вкладывают большие средства в обучение и развитие персонала. Такая политика позволяет не только повысить уровень знаний, навыков и профессионального развития сотрудников, – она способствует увеличению интеллектуального капитала компании, дает значительные конкурентные преимущества, служит одним из инструментов увеличения эффективности, прибыльности бизнеса.
Методы, формы, разновидности профессионального обучения кадров
Одним фирмам будет достаточно применения пассивных форм повышения уровня знаний и компетенций своих сотрудников, другим же стоит отдать свое предпочтение активным, что, естественно, дороже, но зато и гораздо эффективнее. Выбор зависит от количества обучающихся, сферы деятельности организации, поставленных целей и выделенного бюджета.
Рассмотрим самые распространенные формы обучения, к которым прибегают предприятия разного масштаба и профиля.
Основные типы обучения
Существует несколько типов обучения кадров:
Все они не увенчаются успехом, если на всех этапах процесса не будут приняты правильные решения.
Системы управления образовательным процессом
Системы управления образовательным процессом (СУОП, англ. Education Management Systems, EMS) предназначены для администрирования процессов учебного заведения, как основных (образовани и обучение), так и вспомогательных. Такие системы используются образовательными учреждениями любого типа: школами, колледжами, техникумами, университетами и учебными центрами.
Сравнение Системы управления образовательным процессом
Выбрать по критериям:
Системы управления образовательным процессом
Moodle от Moodle
Canvas от Instructure
Академия-Медиа от Издательский центр «Академия»
Академия-Медиа – это облачная система электронного обучения на базе цифровых учебных материалов для использования в организациях среднего профессионального образования (СПО). Узнать больше про Академия-Медиа
Collaborator от Davintoo
Collaborator – это система дистанционного обучения полного цикла с аналитикой в реальном времени и инструментами внутреннего маркетинга. Узнать больше про Collaborator
ATutor – это система дистанционого обучения с открытым исходным кодом, используемая для управления онлайн-курсами, а также для создания интерактивных электронных учебных материалов и предоставления доступа к ним. Узнать больше про ATutor
eLearning Server 4G от Гиперметод
Emdesell от ИП Соколов М.А.
Emdesell – это онлайн-сервис управления обучением. Программный продуктпозволяет проводить курсы и тренинги, создавать и поддерживать закрытые информационные сообщества. Узнать больше про Emdesell
GetCourse от Система Геткурс
GetCourse – это онлайн-платформа для организации онлайн-обучения, от создания учебных материалов уроков, семинаров, тренингов до продажи курсов и управления учебным процессом. Узнать больше про GetCourse
Testand от Тестанд
Testand – это авторская облачная система дистанционного обучения и тестирования для частных школ, ВУЗов, частных образовательных проектов, а так же для корпоративного обучения. Узнать больше про Testand
Uchi.pro от Учи.Про
Uchi.pro – это система дистанционного обучения (СДО), позволяющая автоматизировать образовательный процесс в учебном центре, в колледже и техникуме, а также на предприятии. Узнать больше про Uchi.pro
Open edX от edX
Open edX – это образовательная платформа с открытым исходным кодом, позволяющая организовать онлайн-обучение для решения различных образовательных задач: онлайн-кампус, инструкторские курсы, программы группового обучения и единичные учебные курсы. Узнать больше про Open edX
Google Класс от Google
Google Класс – это образовательный инструмент, который помогает учителям быстро создавать и управлять учебными заданиями, обеспечивать обратную связь и общаться со своими классами. Узнать больше про Google Класс
Ё-Стади от Седьмое Небо
Ё-Стади – это облачная система дистанционного обучения, полезная для отдельных преподавателей (репетиторов, коучей, тренеров и пр.) и для организаций. Узнать больше про Ё-Стади
Edmodo от Edmodo
Edmodo – это образовательная социальная сеть,позволяющая публиковать образовательный контент, общаться в режиме реального времени, управлять классами. Узнать больше про Edmodo
АнтиТренинги от Интернет Университет
АнтиТренинги – это онлайн-платформа для организации обучения и образовательных курсов, позволяющая быстро создавать образовательные курсы, проводить вебинары и управлять учебным процессом, обеспечивая высокий заработок от образовательных услуг. Узнать больше про АнтиТренинги
Система тестирования INDIGO от Indigo Software Technologies
Система тестирования INDIGO – это образовательная программа для создания тестов и онлайн тестирования сотрудников, работников, персонала, студентов и любых учащихся. Узнать больше про Система тестирования INDIGO
Teachable от Teachable
Teachable – это онлайн-сервис, позволяющий создавать свои собственные веб-сайты учебных курсов и контролировать свой брендинг, данные студентов, обмен сообщениями и цены в единой панели управления. Узнать больше про Teachable
ZenClass от ДзенКласс
ZenClass – это интернет-платформа для создания онлайн-школ, включающая основные инструменты для запуска и масштабирования образовательных проектов. Узнать больше про ZenClass
Unicraft от Юникрафт
Unicraft uLearn – этой система управления обучением (LMS) для малого и среднего бизнеса. Онлайн-сервис Юникрафт сфокусирован на простоте использования, интуитивной понятности и минимизации порога для начала использования системы. Узнать больше про Unicraft
EduTerra.PRO от Территория Образования
EduTerra.PRO – это онлайн-сервис управления обучением для создания, разработки, доставки и сопровождения информационного или образовательного контента. Узнать больше про EduTerra.PRO
Thinkific от Thinkific
Thinkific – это универсальная платформа онлайн-курсов, которая позволяет любому человеку быстро создавать и предоставлять курсы с богатым контентом на своем собственном фирменном сайте. Узнать больше про Thinkific
Руководство по покупке Системы управления образовательным процессом
Содержание
Что такое Системы управления образовательным процессом
Системы управления образовательным процессом (СУОП, англ. Education Management Systems, EMS) предназначены для администрирования процессов учебного заведения, как основных (образовани и обучение), так и вспомогательных. Такие системы используются образовательными учреждениями любого типа: школами, колледжами, техникумами, университетами и учебными центрами.
Корпоративные инструменты автоматизации обучения
HR, рекрутер, T&D, менеджер по персоналу – во многих компаниях это один и тот же специалист, такой себе человек-оркестр, который, помимо прямых обязанностей, занимается организацией обучающих мероприятий для сотрудников.
У HR-специалиста крупной или средней компании просто физически нет возможности заниматься тестированием и повышением квалификации всего штата. Чтобы облегчить этот процесс, были разработаны многочисленные программы автоматизации обучения. Их разновидности мы и рассмотрим.
Преимущества автоматизации процесса обучения
Основная цель автоматизации обучения – создать максимально комфортные условия для проведения eLearning мероприятий и повысить уровень знаний сотрудников с минимальными затратами. То есть в выигрыше должны остаться все стороны.
Благодаря онлайн-инструментам участнику курса, вебинара или теста достаточно иметь при себе любой гаджет и… быть готовым поглощать информацию. Нет необходимости куда-то ехать, тратить время на дорогу, переживать “как же они там без меня справятся”. Автоматизация процессов дает возможность прокачивать скиллы в максимально комфортных условиях здесь и сейчас.
Менеджеры по персоналу могут использовать системы дистанционного обучения и тестирования для различных категорий сотрудников:
Для руководителя же одним из преимуществ является экономия средств. Например, при организации курсов по повышению квалификации необходимо найти крутого спикера. Если он из другого города, то это влечет за собой оплату проезда, питания и проживания. Дистанционное обучение исключает расходы на аренду помещения, раздаточные материалы и кофе-брейки, не говоря уже о простое в рабочих процессах, связанных с длительным отсутствием сотрудников.
В итоге вы получите высококвалифицированный персонал, который будет выполнять новые сложные задачи и готов работать на благо компании долгое время.
Инструменты автоматизации обучения
В корпоративном секторе пользуются популярностью такие eLearning инструменты как:
Отмечу сразу, что разделения на черное/белое или хорошее/плохое здесь быть не может. Каждый из инструментов просто закрывает разные виды запросов и подбирается в зависимости от целей компании.
Вебинарная платформа
Название говорит само за себя – это сервис для проведения вебинаров, обучающих тренингов и онлайн-конференций. Плюс в том, что и спикер, и участники могут находиться при этом в любой точке мира.
Принцип работы прост. Вы делитесь экспертностью и подкрепляете свои слова презентацией, видеороликами, таблицами, графиками и другими медиафайлами для большей наглядности.
На вебинаре спикер взаимодействует с аудиторией в режиме реального времени. Он может общаться с участниками, отвечать на их вопросы и комментарии. А все, кто не успел на онлайн-трансляцию, имеют возможность посмотреть мероприятие в записи.
Конструктор тестов
Инструмент предназначен исключительно для проведения тестов – ничего лишнего. Функционал у подобных сервисов довольно узкий, но его вполне достаточно для того, чтобы проверить уровень знаний сотрудников компании, определить эффективность обучения или отсеять низкоквалифицированных кандидатов еще на этапе собеседования.
Большие и средние компании также активно практикуют проведение опросов. С помощью конструктора можно оперативно получить обратную связь от персонала и выявить проблемы еще до их эскалации.
Чат-бот
Основная задача чат-ботов заключается в том, чтобы автоматически или по заранее составленному расписанию выполнять запрограммированные действия.
К числу их функций относятся:
Часто чат-боты выполняют роль методиста. Благодаря прописанному сценарию, они поддерживают конструктивный диалог 24/7, помогают решить возникшую во время обучения проблему и ответить на организационные вопросы.
Использование чат-ботов оптимально для выполнения рутинной работы. Программа может напомнить о дате начала занятия, отправить домашнее задание и даже “морально поддержать”.
Если сценарий прописан качественно, человек даже не поймет, что с ним общался робот. А пока чат-бот разбирается с текучкой, у вас освобождается время для более важных творческих задач.
Система дистанционного обучения
Система дистанционного обучения, по сути, объединяет все вышеперечисленные инструменты. Это и теория, и практика, и оценка знаний в одном флаконе. Подобные сервисы подходят как для интенсивов, так и для длительного курса.
Современные системы дистанционного обучения позволяют проводить вебинары, тесты, опросы и даже моделировать реальные ситуации для отработки навыков не в теории, а на практике.
Благодаря функционалу СДО сотрудники полностью погружаются в образовательную среду. Они выполняют задания, общаются с другими студентами и получают отзывы от преподавателя.
Автоматическая система рассылки позволяет оповещать обучающихся о предстоящих занятиях или отправлять им необходимые материалы. Таким образом, вы закрываете несколько задач одним махом.
Инструмент
Плюсы
Минусы
Вебинары
Конструкторы тестов
Чат-боты
В конечном итоге последнее слово в выборе формата остается за вами. Главное – прийти к поставленной цели. А для этого еще до старта необходимо построить дерево проблем автоматизации обучения. Оно поможет структурировать информацию, определить причины и следствия, проработать узкие места и внести коррективы в учебный процесс.
Где найти компетентного спикера
Допустим, вы уже выбрали сервис для автоматизации процесса обучения персонала и разобрались в его функционале. Теперь важно найти компетентных экспертов.
Основные задачи спикера/преподавателя:
Итак, куда бежать и где искать?
Вариант 1. Нанять стороннего специалиста
Достаточно зайти в интернет и ввести интересующий вас запрос. Многие специалисты предоставляют свои услуги по разработке курсов под ключ. Если вы столкнулись с дистанционным обучением впервые, обязательно просмотрите отзывы и изучите сайт/профиль человека в соцсетях. Как минимум он должен хорошо разбираться в вашей тематике, как максимум – иметь опыт проведения онлайн-мероприятий.
Вариант 2. Привлечь коллег
Если в коллективе есть опытные специалисты, которые уже давно работают в компании, почему бы не дать им шанс реализоваться? Тем более, если они сами хотят развиваться и делиться знаниями. Онлайн-обучение может стать отличной возможностью для амбициозных и талантливых прокачать свои скиллы и подтвердить экспертность.
Минусом в этой ситуации может стать отсутствие опыта работы с аудиторией в режиме онлайн. Поэтому следует основательно подготовиться к первому выступлению, а лучше отрепетировать его на тестовой группе.
Автоматизацией обучения в компании может заниматься как один человек, так и целая команда. Помимо спикера вам также понадобится дизайнер, копирайтер, методист – всё зависит от поставленных задач, объёма работы и ваших финансовых возможностей.
Руководителю компании важно использовать не только свое, но и время своих сотрудников рационально. Поэтому смело переносите автоматизацию обучения персонала из статьи расходов в инвестиции. Выбор инструментов с различным функционалом огромный, а это значит, что каждый найдет подходящий вариант.
Автор: Валентина Лиходед
Копирайтер