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马腾:经验提取器——全面组织经验萃取

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经验提取器——全面组织经验萃取
课程背景:
任正非说:“华为最大的浪费就是经验的浪费。”每一家优秀企业都会在一些特定领域积累了下了优秀的经验,但是往往员工已经发生的经验还没有来得及梳理,并未形成显性知识沉淀和传承。可能这些优秀经验就已经浪费掉。越来越多企业已经意识到组织经验萃取对于组织能力建设、对于提高内部培训质量、对于开发内部学习资源的重要性。
企业的经验来自于两个方面,一方面是个人在某一项工作上的经验,采取什么样的方法,达到什么样的效果,并且具备可复制性;另一方面是组织几十年积累的组织经验;个人经验的提取是对组织经验的个补充和升级。在课程中,不仅仅让各位学员掌握个人经验的萃取,同时还能够掌握组织经验萃取的方法,让企业的宝贵经验经过萃取、加工,快速提升优秀员工的复制性,为企业发展的提供重要支持,为公司的可持续发展,奠定良好的人才保障!
课程收益:
● 理解企业经验萃取的意义及两个萃取方向
● 掌握案例经验萃取的流程及方法并能够应用方法提取案例的经验
● 掌握岗位经验进行岗位任务分析的方法并能够针对某个系列的岗位进行岗位任务分析
● 掌握DIF分析法并能对岗位任务进行DIF分析并确定对应的培训形式
● 理解企业培训三种类别,并根据岗位进行学习内容的分析
成果:现场产出一个案例的经验提取结果和一个岗位系列的学习体系,培养一批具备经验萃取及岗位分析能力的引导师。
课程时间:2天,6小时/天
课程对象:内训师+公司中基层管理干部+HR从业人员+培训从业人员+内部专家
课程方式:理论讲授+团队研讨+实战演练+案例分析+视频分析
课程大纲
讨论引入:你参加过的时间管理课是怎样的?
第一讲:组织经验萃取的两个方向
方向一:揭开经验的真实面目
讨论:请总结“蛋炒饭”是如何烹饪出来的
1. 经验的四大特点
特点一:正向
案例:高架桥的案例
特点二:积累
特点三:基于实践
特点四:隐性
2. 经验萃取的两个角度
角度一:实际案例
角度二:岗位任务
案例、经验、岗位三角
方向二:经验的萃取与迭代
1. 经验萃取的概念:隐性经验转换成显性知识
2. 经验的迭代——新的事件、新的挑战、突破
案例:蛋炒饭为什么只放一个鸡蛋
第二讲:个人角度——案例经验萃取
一、案例经验萃取常见的四大问题
问题一:不重视
案例:无法离职的品管部经理
问题二:不落地
问题三:不聚焦
问题四:单方向
二、案例经验萃取三步循环
1. 聚焦事件
2. 案例推演
1)原则(还原事实)
2)方法(步骤、窍门、判断方法)
3)工具(话术、清单、引导)
练习:以下描述是判断还是事实
3. 经验萃取
三、案例经验萃取的方法SCORE高分模型
1. S:背景
2. C:冲突
3. O:选择
4. R:结果
5. E:观点
视频:视频中《饺子的故事》是如何体现SCORE的。
演练:通过视频中的案例来进行SCORE分析
成果:结合自己的亲生经历来提取经验
四、案例经验萃取的标准与包装
1. 案例经验萃取的三大标准
标准一:工具化
标准二:可开发
标准三:可复制
2. 案例萃取结果的包装方法
1)图形建模
2)数字建模
3)首字母建模
4)成语/口诀建模
演练:根据材料提炼工具
成果:对自己提取的经验进行包装
第三讲:组织角度——岗位经验萃取
一、岗位经验萃取的四个阶段
阶段一:岗位任务分析
阶段二:DIF分析
阶段三:培训要点分析
阶段四:培训体系分析
二、岗位任务分析流程与原则
1. 岗位任务分析的两个输出
输出一:关键职责
输出二:核心任务
案例:管家的职责与任务
2. 岗位任务分析流程
1)组建专家组
2)回顾岗位/职业
3)明确职责
4)明确相关的任务
5)审查/调整任务和职责描述
6)确定最终的任务与职责描述顺序
演练:完成某一个岗位序列的岗位任务分析,产出岗位职责与任务清单
三、DIF分析法介绍及培训方式设计
1. 对于岗位任务的关注四问
一问:哪些任务使用率高
二问:哪些任务难度大
三问:哪些任务频度高
四问:哪些任务风险性大
2. DIF分析流程
流程一:每项任务的DIF打分
流程二:完成第一个职责打分进行一次梳理复盘,确定打分标准
流程三:完成所有任务打分
流程四:根据打分来确定任务对应培训方式
演练:对每项任务进行分析,产出DIF结果
3. 培训方式设计
1)培训方式分类——初训、复训、JIT培训、自学、不需要培训
2)根据DIF打分情况,设计培训方式
演练:设计每项任务的培训方式
四、培训要点与学习活动
1. 培训要点的属性
1)K:知识
2)S:技能
3)A:态度
讨论:学做一份蛋炒饭需要学习哪些内容
2. 学习要点分析方法
1)场景还原
2)任务直接相关
演练:讨论分析产出学习要点清单
3. 确定课程等级,开发学习地图
成果:产出一个系列岗位学习体系
第四讲:萃取成果展示
1. 成果展示
1)案例经验萃取成果
2)岗位经验萃取成果
总结:圣诞树回顾

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