基于学习地图及岗位画像的智能人才推荐培养平台及方法技术

本发明专利技术提供了基于学习地图及岗位画像的智能人才推荐培养平台及方法，平台中岗位画像分析模块接收录入的招聘岗位，对招聘岗位进行画像分析，得到各个招聘岗位体现其工作说明和素质能力要求的岗位画像；学习地图分析模块规划晋升路径，输出基于晋升路径的学习地图；团队分析模块对团队内员工的岗位技能、知识、学习课程、学习兴趣、发展潜力和行为进行大数据分析，以得到各个员工的能力/潜力信息；推荐模块根据员工的能力/潜力信息和招聘岗位的岗位画像，向招聘岗位推荐员工。该平台利用信息技术和大数据分析实现智能匹配岗位的功能，提高匹配的精准度。匹配的精准度。匹配的精准度。

【技术实现步骤摘要】
基于学习地图及岗位画像的智能人才推荐培养平台及方法


[0001]本专利技术属于人力资源
，具体涉及基于学习地图及岗位画像的智能人才推荐培养平台及方法。

技术介绍

[0002]岗位人才流失、企业转型或企业进军新领域，都需要寻找合适的岗位人才，关键的岗位需要注意储备后备人才。目前企业的岗位需要的合格人才主要通过外部招聘和内部选拔得出。内部选拔人才的参考依据通常是：过往业绩、胜任力、资格。业绩可以通过考核来衡量，资格例如：学历、背景、工作经验，也是容易判断的，只有胜任力比较难判断。
[0003]传统的人才选拔对胜任力的判断方法主要是：调查、考试、面试、试用来进行判断，这些方法操作复杂，缺乏大数据支撑，花费大量成本和时间。考试和面试是可以被突击应对过关，调查也有局限性，试用需要时间成本，对大多岗位来说，试错的成本不低，影响工作效率。
[0004]并且大多数用人单位都是因岗选人，选人前都会进行工作分析，编订岗位说明书，列出胜任素质要求。但选人时基本是看毕业专业、工作背景、个人简历，通过内部推荐和人力资源调查来判断。而对于候选人的学习知识和个人偏爱的技术知识的分析，个人的学习力分析是很少去做的，当然，也缺乏合适的工具。
[0005]对于有意识培养后备人才，大多用人单位的做法是：技术岗位选师带徒弟，管理岗位先提拔副手或助理。这种培养方式是有效的，但也有问题。第一是副手或助理本身选择一般不会太严格，之后培养和选择的范围小。二是提拔时的人才的选择有限，不能广泛选择。

技术实现思路

[0006]针对现有技术中的缺陷，本申请提供了一种基于学习地图及岗位画像的智能人才推荐培养平台及方法，利用信息技术和大数据分析实现智能匹配岗位的功能，提高匹配的精准度。
[0007]第一方面，一种基于学习地图及岗位画像的智能人才推荐培养平台，包括：
[0008]岗位画像分析模块：用于接收录入的招聘岗位，对招聘岗位进行画像分析，得到各个招聘岗位体现其工作说明和素质能力要求的岗位画像；
[0009]学习地图分析模块：用于规划晋升路径，输出基于晋升路径的学习地图；
[0010]团队分析模块：用于对团队内员工的岗位技能、知识、学习课程、学习兴趣、发展潜力和行为进行大数据分析，以得到各个员工的能力/潜力信息；
[0011]推荐模块：用于根据员工的能力/潜力信息和招聘岗位的岗位画像，向招聘岗位推荐员工。
[0012]优选地，所述岗位画像分析模块具体用于：
[0013]将不同的招聘岗位划分为不同的工作角色；
[0014]为每个工作角色定义相应的工作内容和职责；
[0015]为每个工作内容定义相应的技能知识，以得到所述不同招聘岗位的岗位画像。
[0016]优选地，所述学习地图分析模块具体用于：
[0017]获取所述招聘岗位的岗位画像，针对岗位画像中所述技能知识匹配相应的课程和培训，设定招聘岗位的岗位级别，根据每个招聘岗位的岗位级别得到晋升次序，以得到所述晋升路径；
[0018]和/或设定招聘岗位的岗位级别，为每个岗位级别构建胜任力模型，获取招聘岗位的胜任力素质，为每个胜任素质匹配知识和课程，以得到所述晋升路径。
[0019]优选地，所述团队分析模块具体包括：
[0020]接收录入的课程或培训；
[0021]获取团队内员工学习完课程或培训后掌握的知识；
[0022]对每个员工掌握的知识进行加权，以得到该成员对应招聘岗位的能力、具备的技能知识、学习力、经验值、发展值和内部影响力，构成所述能力/潜力信息。
[0023]优选地，所述推荐模块具体用于：
[0024]分别所述招聘岗位的岗位画像和所述各个成员的能力/潜力信息进行匹配，以获得每个成员的匹配度；
[0025]对每个成员的匹配度进行排名；
[0026]设置排名最前的n个成员为候选人；
[0027]将对应的招聘岗位的岗位画像推送给对应的候选人。
[0028]优选地，该平台还包括：
[0029]互动平台模块：用于上传视频课程、工作文档或知识题库；还支持知识问答和课程分享。
[0030]优选地，该平台还包括：
[0031]后备人员培养模块：用于根据各个后备岗位的所述岗位画像和成员的能力/潜力信息进行匹配，根据匹配结果为各个成员制定职业发展规划及培训计划，并推送相应的课程。
[0032]第二方面，一种基于学习地图及岗位画像的智能人才推荐培养方法，包括以下步骤：
[0033]接收录入的招聘岗位，对招聘岗位进行画像分析，得到各个招聘岗位体现其工作说明和素质能力要求的岗位画像；
[0034]规划晋升路径，输出基于晋升路径的学习地图；
[0035]对团队内员工的岗位技能、知识、学习课程、学习兴趣、发展潜力和行为进行大数据分析，以得到各个员工的能力/潜力信息；
[0036]根据员工的能力/潜力信息和招聘岗位的岗位画像，向招聘岗位推荐员工。
[0037]优选地，该方法在所述对团队内员工的岗位技能、知识、学习课程和行为进行大数据分析之前，还包括：
[0038]上传视频课程、工作文档或知识题库；还支持知识问答和课程分享。
[0039]优选地，该方法在所述向招聘岗位推荐员工之后，还包括：
[0040]根据各个后备岗位的所述岗位画像和成员的能力/潜力信息进行匹配，根据匹配结果为各个成员制定职业发展规划及培训计划，并推送相应的课程。
[0041]由上述技术方案可知，本专利技术提供的基于学习地图及岗位画像的智能人才推荐培养平台及方法。具有以下优点：
[0042]1、岗位画像分析的技术流程和管理，要求进行岗位工作画像分析和知识需求分析，用人单位能够非常精细的描绘出对岗位人才的明确工作内容、职责、能力和知识要求。
[0043]2、通过岗位画像分析和知识能力提炼，形成基于岗位晋升路径的学习地图，形成一套从基础岗位开始培养人才的晋升和学习路径，有意识的大范围培养人才，打造学习型企业。
[0044]3、通过对成员学习、互动、分享的大数据分析，借鉴记忆曲线设计加权值来得到大数据智能分析远期、近期的知识能力，结合工作背景、上下级岗位的能力参考来设计算法，并考虑过去和未来岗位的需求，通过大数据精确的匹配，实现岗位的人才推荐和有意识培养，实现企业长远发展。
[0045]4、可根据工作变化和环评反馈来调优加权算法，越用越精确，越来越符合企业需求。
[0046]5、实现岗位画像分析、构建学习型企业、加强企业文化建设、加强团队互动，并进行整体和个体素质大数据分析。能让企业立足现在，展望未来，为企业的团队建设，企业发展、创新、开拓新领域提供决策基础。
[0047]6、让企业精确培养和选拔人才，可以大幅降低培训成本，降低岗位人才选拔风险及试错成本，为实现企业战略和企业成员职业发展提供了高效的平台。
附图说明
[0048]为了更清楚地说明本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于学习地图及岗位画像的智能人才推荐培养平台，其特征在于，包括：岗位画像分析模块：用于接收录入的招聘岗位，对招聘岗位进行画像分析，得到各个招聘岗位体现其工作说明和素质能力要求的岗位画像；学习地图分析模块：用于规划晋升路径，输出基于晋升路径的学习地图；团队分析模块：用于对团队内员工的岗位技能、知识、学习课程、学习兴趣、发展潜力和行为进行大数据分析，以得到各个员工的能力/潜力信息；推荐模块：用于根据员工的能力/潜力信息和招聘岗位的岗位画像，向招聘岗位推荐员工。2.根据权利要求1所述种基于学习地图及岗位画像的智能人才推荐培养平台，其特征在于，所述岗位画像分析模块具体用于：将不同的招聘岗位划分为不同的工作角色；为每个工作角色定义相应的工作内容和职责；为每个工作内容定义相应的技能知识，以得到所述不同招聘岗位的岗位画像。3.根据权利要求2所述种基于学习地图及岗位画像的智能人才推荐培养平台，其特征在于，所述学习地图分析模块具体用于：获取所述招聘岗位的岗位画像，针对岗位画像中所述技能知识匹配相应的课程和培训，设定招聘岗位的岗位级别，根据每个招聘岗位的岗位级别得到晋升次序，以得到所述晋升路径；和/或设定招聘岗位的岗位级别，为每个岗位级别构建胜任力模型，获取招聘岗位的胜任力素质，为每个胜任素质匹配知识和课程，以得到所述晋升路径。4.根据权利要求3所述种基于学习地图及岗位画像的智能人才推荐培养平台，其特征在于，所述团队分析模块具体包括：接收录入的课程或培训；获取团队内员工学习完课程或培训后掌握的知识；对每个员工掌握的知识进行加权，以得到该成员对应招聘岗位的能力、具备的技能知识、学习力、经验值、发展值和内部影响力，构成所述能力/潜力信息。5.根据权利要求4所述基于学习地图及岗位画像的智能人才推荐培养平台，其特征在于，所述推荐模块具体用于：分别...

【专利技术属性】
技术研发人员：瞿兴兵，吴佳烽，
申请(专利权)人：深圳市企慧通信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：