Примерное время чтения: 3 минуты
53

«Ростелеком» применяет адаптивное тестирование для оценки сотрудников

Тамбов, 4 августа - АиФ-Черноземье.

Платформа адаптивного тестирования TalentTech.Обучение позволила «Ростелекому» оценить диджитал-навыки сотрудников. Благодаря сервису меньше чем за две недели знания Python и Excel были проверены почти у тысячи специалистов компании. По итогам 120 участников допущены на онлайн-курс «Мастер аналитики данных» образовательной программы «Цифровая экономика», которая направлена на совершенствование цифровых навыков сотрудников и позволяет получить новую профессию.

«В современном мире цифровая экономика — это не только технологии, но и люди, которые умеют их применять. Сегодня 78% профессий требуют базовых цифровых навыков. Мы заинтересованы, чтобы наша команда развивалась в соответствии с мировыми тенденциями. Перед началом отбора кандидатов на образовательную программу мы понимали, что вручную обработать тысячу заявок не сможем. Вместе с TalentTech мы за три дня разработали для нашей аудитории специальный тест на знание Python, адаптировали и внедрили его. Все это позволило значительно облегчить отбор, делегировав тестирование внешнему провайдеру. Аудитория, которую мы отобрали, оказалась действительно качественно подготовленной, а конверсия в 12% — отличный результат для такого процесса», — рассказала руководитель направления обучения цифровым навыкам в «Ростелекоме» Дарья Авилова.

Адаптивность образовательной платформы увеличивает скорость тестирования в два раза. Тест на знание Excel занимает не более 7 минут, проверка навыков программирования на Python — до 20 минут.

«При выборе решения для оценки сотрудников «Ростелеком» отметил глубокую проработку контента на нашей платформе, что позволило максимально точно определить уровень владения навыками. Технология адаптивного тестирования ускоряет процесс в два раза, а привлекательный дизайн и использование игровых элементов увеличивают вовлеченность пользователей на 30%», — отметил руководитель продукта ТalentТech.Обучение Иван Шугайлов.

Участники проходят тестирование поэтапно: если сотрудник не смог подтвердить владение обязательным навыком Python, он не сможет пройти другие тесты. Большинство тестов адаптивны: уровень сложности вопросов изменяется в зависимости от успешности ответа на предыдущие.

Готовая оценка базовых цифровых навыков совмещена с созданием индивидуальных тестов под конкретный запрос. По окончании теста руководитель получает аналитическую сводку по каждому сотруднику. Информационная панель показывает навыки и позиции пользователей, а также данные для принятия решения по последующему обучению в авторской программе компании.

Платформа не имеет доступа к персональным данным сотрудников, оперируя только зарегистрированными номерами телефонов и логинами. Образовательная многоуровневая программа «Цифровая экономика» стартовала в «Ростелекоме» в 2018 году. Ее цель — дать сотрудникам представление о новых технологиях и обучить прикладным цифровым навыкам. Сегодня в «Ростелекоме» работает около 130 тысяч человек. Из них почти 20 тысяч в 2019 году прошли обучение по направлениям «робототехника», «блокчейн», «наука о данных», «аналитика» и другим ИТ-сферам. Задача компании — предоставить сотрудникам возможность повысить квалификацию или сменить профессию внутри компании; создать рабочие группы из разных сегментов и профессиональных отраслей — ИТ, финансы, бухгалтерия, чтобы обмениваться знаниями и опытом. Например, программу «Аналитик данных» проходят как сотрудники из подразделения технической инфраструктуры, так и HR-специалисты, которым необходимо повысить эффективность решения повседневных задач.

Бесплатно протестировать и обучить сотрудников навыкам тайм-менеджмента, удаленной работы и обеспечения личной безопасности с помощью TalentTech.Обучение можно по ссылке: https://learning.talenttech.ru/onboard.

Решение составляет индивидуальный образовательный трек, направляя пользователя на обучение только актуальным навыкам и темам. Такая методика сокращает индивидуальный план развития примерно на 60%.

Реклама

Оцените материал
Оставить комментарий (0)