変更および性能-訓練は答えではないかもしれない
新製品かサービスを、新しい人々をもたらして、新しい装置を取付ける新しいプロセスかプロシージャを船上に連れて来て開発して変更はビジネスの1つの定数の今日ようで、変更は訓練のための必要性を運転する常にようである。
行なうことであらゆるレベルで分析を、私達訓練が解決ではないかもしれないことを理解する必要がある少なくともない全解決訓練必要度。 訓練は個々のパフォーマンスの変更の予想と普通用いられる。 訓練が行うでき、個人の機能を変える間、職場性能はまた複合体によって相互に連結される人間性能システムを形作る他の要因によって異なる。 望ましい性能の出力を作り出すあらゆるシステムのために管理されなければならないいくつかの要因が常にある。
人間性能のための6要因
次は人間性能のための6要因システム・モデルである。 6つをすべてよく管理すれば原則的には、望ましい性能を得る。 の6無視すれば、望ましいシステムパフォーマンスは多分なる。 訓練は有効ではないかもしれない全くシステム解決の重要な部分、他の部品が提供されなければ、訓練のどれである場合もある。
1. 予想を明確にしなさい:
期待された結果を生む出力および行為は透明になされなければならない。 これらは視野、価値、代表団、役割、目的および目的、活動計画、マイル標石および標準含んでいる。 期待されるものがそれらに言わなかったら、結果を期待してはいけない。
2. 必要な資源および条件を提供しなさい:
仕事をするプロセス、方法、用具、材料、スペース、時期、お金および人々がなければ誰も期待された結果を生むことができない。 ひどく設計されていて仕事場、不快のまたは危険また行うことも困難にする。 手段を与えられて、性能を提供してもいい。 ない…
3. システムの性能を測定しなさい:
期待された結果が達成されれば私達は定めるためには性能の出力を測定する必要がある。 またシステム出力に影響を与えるプロセス表示器を監視することも有用であるかもしれない。 測定基準を使用して私達はターゲットの方に進歩を識別するか、望まれるように性能を確認するか、または改善のための問題そして機会を識別してもいい。 私達はすべて測定されて得るものをに注意を払う。
4. 進歩および結果を伝えなさい:
チームおよびシステムによって達成される改善の問題の速い認識および訂正および実施を性能および結果の連続的な、視覚フィードバックは可能にする。 どれだけうまくシステムは働いているか個人が知らなければ望ましい結果を達成することは困難である大いにより少なく改善をしなさい。 性能の知識は改善に権限を与える。
5. 適切な刺激を提供しなさい:
結果は重要である。 良い業績、お祝い、認識および祭典のための肯定的な報酬は、結果を生んだ行動を促進し、励ます。 肯定的な性能のための否定的な結果を避けるために心配か否定的な性能のための利点を取りなさい。 それが気分が良かったら、それらはそれをまたやりたいと思う。
6. 必要な能力を開発しなさい:
能力は首尾よく特定の仕事か活動を行う個人またはチームの機能である。 時々幸運なら、通りを離れて能力を雇うことができる。 より頻繁に訓練および練習による開発は要求される。 能力は学習活動と経験によって造られる。 能力は技術、仕事をすること十分な知識および態度を要求する。 能力に観察可能で測定可能な出力および行動がある。 _個人な持容量、両方精神および身体検査学および行仕事または活動。 技術および知識を持っていれば仕事をすることができる。
性能を改善する方法を6つの人間性能の要因をすべて管理する方法を尋ね時、システムアプローチを取り、そして考慮することを覚えている次に。
私達は私達がのために管理する結果を丁度得る。
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資源箱が記事と含まれている限りこの記事を無料で出版する許可を有する。 私の記事を動かせば、hsommerfeld@automatedlearning.comへの礼儀の応答は非常に認められる。 ÃÆ'ââの‚の¬Åの¡のÂÃの‚© 2004年のハワードSommerfeld
著者について
ハワードSommerfeldに主要な電気通信装置の製造業者を持つ訓練管理に経験20年のに含んでいる訓練で幅広い経験がある。 彼は主要な教室、コンピュータベース、WEBベースの、および間隔のe-ラーニングの率先の開発を担当し、製造業および訓練の管理に関する問題の理解の深さを有する。 彼は混じるトレーナーの訓練に鋭く興味があり仕事場の性能、人間性能システムへの、そして訓練のための投資に対するリターンを示すことの移動の学習を保障するアプローチを学ぶ。
ハワードは自動化された学習株式会社に現在製品開発のディレクターである。
www.automatedlearning.com/products/welcome.htmlhsommerfeld@automatedlearning.com
記事のソース: Messaggiamo.Com
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