宋貞臻
[摘 要] 伴隨信息技術突飛猛進的發展,企業員工可以獲得的學習數據得到極大豐富,有限的教學課堂容量受到豐富網絡資源的挑戰,同時員工個性化的學習需求與傳統企業大學的單一的教育模式產生不可避免的矛盾。基于此,文章分析得出企業大學具有更大的發展機遇,能極大地促進企業的發展。
[關鍵詞] 大數據時代;企業教育;企業大學
doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2018. 19. 040
[中圖分類號] F272.92 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194(2018)19- 0092- 02
0 前 言
企業教育是以提高企業員工工作能力為目的,從而促進和達成企業戰略目標實現的一種具有針對性、戰略性的職業教育模式。作為承擔企業教育的實體,企業大學成為建設學習型、創新型企業的重要組成部分,也是企業核心競爭力發展的重要戰略基地。面對移動互聯網、物聯網、云計算、人工智能等技術不斷成熟的大數據時代的來臨,企業大學能夠通過技術手段記錄員工學習過程、挖掘員工學習數據,不僅有利于檢測員工學習過程以完成既定教學計劃,更有利于為員工提供實時化、個性化、精準化的學習資源以提高教學質量,實現企業在知識經濟中的戰略性發展。
1 企業大學的定位
20世紀90年代以摩托羅拉創建企業大學為標志,脫胎于傳統企業培訓模式并充分借力傳統大學優勢的企業大學在全球迅速崛起,從最初的制造業快速發展到各個行業領域,其性質與定位也得到了進一步明確。
傳統企業培訓的教學重點是提高自身員工適應特定工作環境、完成特定工作任務,其目的是使員工個人技能得到發展以提高其工作效率。因此企業的人力資源管理部門成為該項工作的主要管理者和實施者,課程設置往往以特定的任務為主,突出培訓的任務性與技術性。這種以解決問題為目的的培訓一般是在問題集中產生并解決后面向相關工作人員開展小規模的集中授課,以培養員工解決類似困難的能力,具有極大的滯后性和被動性。受工作困難產生的過程影響,傳統培訓模式是分散的,不具有系統性和整體性,對企業發展和員工成長的幫助有限。
傳統大學的教育群體是來自于社會各階層具有較強的學習能力并希望進一步接受高等教育的學習者,可通過特定的、集中的課程學習分階段完成教學目標,促進學習者個人自身發展并推動社會的進步。傳統大學中最為重要教學資源的是教師,系統化、專業化的研究使高校教師能夠深入挖掘知識的內在邏輯并在此基礎上突破現有知識的限制提出新的理論。這種不斷將隱性知識顯性化的過程使學生在較短時間內獲得更多的知識,極大提高了學習者的學習效率。但是在傳統大學的學習過程中,學習者接受的是基礎性、通識性的學習資料,即使有專業的劃分,也只是對具體領域的知識性、學術性了解與研究,擁有的是解決問題的理論性、知識性基礎而非具體能力,這種理論與實踐的脫離不能完全滿足學習者對于未來社會生產實踐的需求。
企業大學基于傳統企業培訓需求,融入傳統大學的培養模式,一方面增值人力成本、滿足了自身戰略發展需求,另一方面注重員工個人的學習成長需求,稱為當代企業發展的核心戰略平臺。與傳統企業培訓相比,企業大學的培訓對象不僅僅是企業自身員工,也涵蓋了企業相關的客戶或合作者,而這部分新的受眾有利于合作伙伴更加深入地了解企業發展戰略,從而確立更加適宜穩健的合作伙伴及合作關系,使企業自身得到進一步鞏固與發展。企業大學的師資力量較傳統企業培訓更為專業化,較傳統大學更為實踐化,其主要師資由企業內部管理團隊及外部專家構成,既有實踐指導也有理論學習,更有效地促進企業內部學習,提高企業創新能力。針對不同的學習者,企業大學的課程學習是持續性的,這種學習模式讓學習者能持續性學習并掌握相關工作技能,并始終與企業發展戰略保持高度的一致,充分激發企業員工的學習潛能,為企業發展提供更為強大的支撐。
2 大數據背景下企業大學的發展機遇
當代社會是一個高速發展的社會,科技發展、信息流通,人與人之間的交流變得密切 ,生活方式也更加便捷,大數據就是這個高科技時代的產物?!按髷祿˙ig Data)”一詞最早由維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶在其編寫的《大數據時代》中提出,并指出大數據不再是隨機的數據處理而是面對全部數據樣本的分析處理。麥肯錫全球研究所認為大數據是一種在數據的獲取、存儲、管理和分析方面具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型的超大規模數據集合。大數據研究機構Gartner表示在大數據時代只有更新數據的處理模式才能使數據擁有者具有更強的決策力、洞察力以及流程優化力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。在大數據的推動下,企業大學傳統的教學課堂與固定的教科書內容逐漸變為員工在海量的教學資源中自主學習,個性化的學習過程使學習者交流互動更為頻繁、學習資料更具針對性,借助大數據挖掘的新型企業大學有利于培養企業員工的創新能力使其更適應企業發展的要求。
2.1 大數據的發展使企業大學的教學資源極大豐富
受到教學場景和教學內容的影響,企業大學的教學資源往往具有一定的局限性,這種局限性使員工必須學習指定的學習資料,但是這種學習方式和學習資料的制定并不能滿足所有員工的學習需求,甚至對于部分具有較強學習能力的員工來說有限的學習資料具有明顯的滯后性,而一定程度上企業的創新與發展有賴于這部分具有較強學習能力的員工。而大數據借助物聯網技術和云計算技術可以提供海量規模的學習數據,伴隨搜索技術的進一步優化員工可以精確檢索并獲得自己想要的學習資料,且這些學習資料以文字、視頻、音頻等多種形式存在以適應不同員工在不同學習場景下的學習需求。同時企業大學的課程與知識不再局限于企業內部資料,經過企業篩選優化的外部網絡資源同樣可以推薦員工進行學習,而這種尋找外部優秀學習資源的效率遠高于企業內部創造學習資源的效率。
2.2 大數據的存在使企業大學可以實現對學習者的精準教學
傳統企業內部教學模式教師數量有限、員工學習時間有限,因此想要針對性地對員工實施教學基本是不可能實現的,而大數據可以通過對員工學習數據的采集分析建立適當的員工學習模型,全面挖掘員工的學習場景、學習過程、學習習慣等數據,精準了解具體員工的具體需求。這種精準化可以基于當前員工的具體行為以及適宜的學習模型描述員工在學習中的需求,并預測可能采取的學習行為,同時支持企業員工一定程度上自定義學習內容以獲得半結構化的學習數據,借助深度學習技術提供精確的學習資源。為了培養員工良好學習習慣,引導員工自主性學習,基于員工學習數據的挖掘還可以實現定期的、專業化的學習資源推送,并根據員工學習過程中的接受程度實行動態調整,使員工的學習更為主動。
2.3 大數據的應用使企業員工的學習打破空間、時間的限制
信息技術的發展使巨大的學習資料數據化,成為數據云中的成員之一。企業大學開發適合企業自身的學習應用可以裝載在企業員工的PC、手機、平板等電子設備終端,員工只需要打開應用就可以立即獲得海量學習資料庫,不再受限于傳統教學課堂的教學場地和教學時間限制,即使在上下班路上、睡前都可以根據需要選擇合適的學習資料進行學習,制定合理的學習方案,滿足當代企業員工碎片化學習需求。借助于移動應用的企業大學學習軟件,還可以滿足企業員工隨時隨地交流的需要,針對同樣的學習內容所有在線員工可以共同互動交流學習,這種互動式學習有效減少了學習過程中員工的學習障礙,提高了員工學習效率。借助大數據技術,對所有員工學習過程中出現的障礙進行挖據分析并記錄,在不同員工學習過程中提供具體的學習指導,極大降低了企業的培養成本和員工的學習成本。
2.4 大數據技術使企業大學更為直觀地了解企業員工的學習狀態以及對學習資料的掌握情況
大數據時代企業員工可以借助多樣的在線學習平臺進行自主學習,企業大學可以通過對指定學習平臺的管理控制記錄并掌握員工對于給定學習任務的完成情況,甚至借助人工智能技術實現對員工學習過程的生理數據、環境數據、學習數據的實時性、動態性檢測,并通過在線測試的方式考核員工學習成果。大數據時代是全數據時代,這也使企業大學清晰地了解每一個員工的學習情況,并通過數據挖掘技術宏觀了解企業員工整體的學習情況。相關學習任務制定和管理部門可以通過獲得的數據進一步調整和開發學習內容使其更具有針對性和合理性,實現培養目標、滿足企業自身發展需求。
3 結 語
大數據時代,海量數據分析利用的核心意義是預測。企業大學對大數據的利用不僅可以制定合理的企業員工培養方案使員工通過持續性的學習了解企業的戰略方向并成為適合企業發展的員工,還可以通過隨時隨地的學習方式培養員工自主化的學習習慣,貫徹終身學習的理念,在學習過程中激發員工的創新意識,培養員工創新能力。企業大學充分利用大數據技術,一方面可以節省企業的培養成本、提高員工的學習效率,另一方面可以使企業自身始終保有創新活力以滿足當前經濟社會發展需要,因此企業大學發展應主動擁抱大數據時代,走向高效發展的新時代。
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