تدريب الموظفين ضروري لمساعدة أصحاب المواهب على إحراز التقدم المهني ضمن المؤسسة، كما أنَّه يتيح لكل من الموظفين والمؤسسات إمكانية مواكبة التغييرات والتطورات المستمرة في العالم؛ إذ تساهم التدريبات من ناحية أخرى في الحفاظ على المواهب، وبناء ثقافة تشجع على التعلم والتقدم المهني، وتزيد معدلات اندماج واستبقاء الموظفين بما لا يقل عن (30-50)%.
تقييم فاعلية برامج التدريب ضروري للحصول على النتائج المطلوبة، وهذا يشمل تقييم مدى فاعلية مبادرات وإجراءات التدريب في تعزيز قدرة الموظفين على تنمية مهاراتهم وتحقيق أهداف المؤسسة، لكن تواجه فِرَق "التعلم والتطوير" (L&D) بعض التحديات في تطبيق وتقييم برامج التدريب.
يبحث المقال في آلية التغلب على هذه التحديات وتهيئة الظروف اللازمة لنجاح تجربة التدريب، والتوفيق ما بين أهداف كل من الموظف والمؤسسة.
التحديات التي تواجهها فِرَق "التعلم والتطوير":
يكمن التحدي الرئيس الماثل أمام فِرَق "التعلم والتطوير" في الوقت الحالي في تحقيق أقصى فائدة ممكنة من برامج تنمية مهارات الموظفين، وفيما يأتي 4 مشكلات شائعة في أنظمة التدريب التقليدية:
- يتطلب جمع بيانات التدريب وتحليلها يدوياً كثيراً من الوقت، وقد تعجز الفِرَق عن الحصول على النتائج التحليلية اللازمة لتقييم نتائج التدريب مباشرةً.
- غياب القدرة على تطوير برامج التدريب وتخصيصها لتلبية احتياجات التعلم الفردية.
- الافتقار إلى المصادر اللازمة لتقييم نتائج التدريب، وتصميم برامج تعليمية تساهم في تحقيق أهداف المؤسسة.
- العجز عن تحديد الاحتياجات التدريبية وإعداد استراتيجيات إعادة تأهيل الموظفين وتنمية مهاراتهم.
أهمية تحديد أهداف التدريب:
تكمن المشكلة الرئيسة لأنظمة التدريب التقليدية في عدم إمكانية تعديلها بما يتناسب مع الظروف والاحتياجات المتغيرة، ويقتضي الاستثمار الأمثل لإمكانات الموظفين إعداد برامج تدريب تضمن تحسين أدائهم، وإنتاجيتهم، واندماجهم، ومستوى رضاهم، وهذا يتطلب تحديد أهداف التدريب بالنسبة إلى الموظف والفريق والمؤسسة كلها.
تتضمن "أنظمة إدارة التعلم" (LMSs) المدعومة بتقنيات "الذكاء الاصطناعي" (AI) ميزات ووظائف تساعد على تخطيط برامج التدريب، وتقديمها، وتقييمها، وإجراء التعديلات اللازمة لتحسينها.
- يتيح تحليل البيانات باستخدام "الذكاء الاصطناعي" إمكانية تقييم أهداف المؤسسة وربطها مع أهداف تدريبات المهارات.
- يتم تحديد الاحتياجات التدريبية من أجل إعداد برامج مخصصة تتيح للموظف إمكانية تعزيز قدراته وإمكاناته وتحقيق التقدم المهني المستمر.
- تضمن عناصر الشمولية وإمكانية الوصول تقديم فرص تعلُّم متساوية لكافة أعضاء الفريق.
تحسين نتائج التدريب:
لا ينتهي دور "أنظمة إدارة التعلم" بعد تقديم برامج التدريب، فإنَّ "أنظمة إدارة التعلم" المجهزة بأدوات "الذكاء الاصطناعي" وتحليل البيانات تجمع البيانات خلال التجربة وبعد انتهائها، ويُستخدَم تحليل هذه البيانات الضخمة في تقييم فاعلية برنامج التدريب.
متابعة تقدُّم واندماج المتدربين:
تجمع "أنظمة إدارة التعلم" المتقدمة بيانات شاملة عن كافة تفاصيل تجربة التدريب مثل الوقت الذي يقضيه المتدرب في التدريب، والوحدات التي يكررها، ومحاولات التقييم اللاحقة للتدريب، وأدائه في تقييمات التدريب، والتغذية الراجعة لبرنامج التدريب وغيرها، ويساعد تحليل البيانات الكمية على تحديد أهداف التدريب ومستوى مهارات الموظفين والاحتياجات التدريبية وكيفية تلبيتها.
تربط التقييمات الكمية القائمة على الكفاءة بين برنامج التدريب والأداء؛ إذ تساهم أتمتة إجراءات التقييم في تقليل كمية العمل اليدوي، وتجنب حالات التحيز واقتراف الأخطاء التي قد تنجم عنه، كما أنَّها تعطي فكرة واضحة عن درجة اندماج الموظفين مع برنامج التدريب ودوره في تحقيق أهدافهم وتلبية احتياجاتهم، وكذلك تساهم هذه الإجراءات من ناحية أخرى في تقييم مدى فاعلية التدريب والفائدة التعليمية التي حصل عليها المشاركون.
تقييم تطبيق برنامج التدريب:
يمكن الاستفادة من الأنظمة المدعومة بتقنيات "الذكاء الاصطناعي" في تقييم كفاءات وقدرات الموظفين ومقدار التقدم في مهاراتهم باستخدام بيانات الأداء المستخلصة خلال تجربة التدريب؛ إذ إنَّ تقييم أداء الموظف قبل التدريب وبعده وخلال فترة زمنية محددة من البرنامج، يساعد على تحديد مدى تقدُّمه والجوانب التي تحتاج إلى التحسين.
يساهم دمج هذه التقييمات مع نتائج التقييمات القائمة على الأداء في إجراء التعديلات اللازمة لتحسين برامج التدريب المستقبلية بالاعتماد على بيانات سرعة تعلُّم الموظفين، وقدرتهم على الاستيعاب، ومتطلبات الوظيفة، وقد تشمل بعض "أنظمة إدارة التعلم" المدعومة بتقنيات "الذكاء الاصطناعي" ميزات "التلعيب" (gamification) التي تساهم في زيادة اندماج الموظفين مع برامج التدريب.
تقييم تأثير التدريب:
يُقاس نجاح نشاطات ومبادرات المؤسسة بالعائد على الاستثمار منها، فيمكن استخدام "أنظمة إدارة التعلم" المدعومة بتقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل بيانات التقييمات اللاحقة للتدريب، وأداء الموظفين، والاحتياجات التدريبية وإنتاج تقارير تقييم لتأثير التدريب في الموظفين والمؤسسة كلها.
تستخدم فِرَق "التعلم والتطوير" هذه التقارير في اتخاذ قرارات مدروسة تتعلق بتصميم برنامج التدريب، واستراتيجيات تطبيقه وتحديد مستوى مهارات الموظفين، كما تؤدي "أنظمة إدارة التعلم" الذكية والمتطورة دوراً بارزاً في تنظيم العمليات عن طريق اقتراح برامج تدريب إضافية بعد تقييم مهارات الموظفين، وتتيح هذه الطريقة إمكانية التخطيط لتَعاقب الموظفين وتنمية المهارات القيادية.
استخدام "نظام إدارة تعلُّم" مدعوم بتقنيات "الذكاء الاصطناعي" لتحسين نتائج التدريب:
تشهد العوامل المؤثرة في قطاع الأعمال والمهارات المطلوبة تغيراً متسارعاً، كما أصبحت القوى العاملة تفضل نماذج العمل المرن؛ إذ تواجه المؤسسات صعوبة في العثور على المواهب والأيدي العاملة الخبيرة التي تمتلك المهارات اللازمة لاحتياجات المؤسسة.
تتجه مزيد من الشركات لتنظيم برامج تدريب داخلية لتوفير نفقات التوظيف والاستفادة من المواهب الموجودة ضمن المؤسسة وإتاحة فرص التقدم المهني للموظفين الحاليين؛ إذ إنَّ فرص التعلم والتقدم المهني هامة جداً بالنسبة إلى الموظفين في العصر الحديث، وقد صرح 55% من الموظفين بأنَّ هذه الفرص تفوق الراتب أهميةً عند تقييم فرص العمل المتاحة بحسب مجلة "فوربس" (Forbes).
في الختام:
إنَّ استخدام "أنظمة إدارة التعلم" المدعومة بتقنيات "الذكاء الاصطناعي" لتحسين نتائج التدريب يؤدي دوراً بارزاً في تعزيز اندماج الموظفين، ومعدلات الاستبقاء ضمن المؤسسة، ومستويات الرضى عن طريق الاستفادة من قابلية التخصيص والتعديل وفقاً للاحتياجات الشخصية.
إنَّ اتخاذ القرارات بالاعتماد على نتائج البيانات يساعد المؤسسات على تطوير استراتيجيات عمل على الأمد الطويل، وهذا يعني أنَّ "أنظمة إدارة التعلم" المدعومة بتقنيات "الذكاء الاصطناعي" قد تهيئ الظروف المناسبة لتوفير بيئة تدعم التطور المستمر للموظفين وتساعدهم على تعزيز قدراتهم ومهاراتهم وتحقيق أقصى فائدة ممكنة منها.
