干貨丨培訓HR：先把一級評估做專業，再去想三級四級評估的事
導讀：不要總是想著三級評估，四級評估，先把一級評估玩得專業了！也歡迎參加《培訓經理的六項修煉》特訓營，3-4月北京上海深圳三地同開。
來源：章法森言（ID:johnsonzhang0807）
如何找到組織的學習風格？
或許你，會讓學員去做些學習風格測評，比如庫伯的學習風格測評、所羅門學習風格測評，你會找到很多有效的工具，筆者鼓勵各位培訓管理者，需要在自己的企業中，建立組織學員的學習風格檔案。
這里，向大家介紹一種組織學習風格診斷的技術，基于日常我們都會做的培訓反應評估的數據來提煉出組織的學習風格，過程如下。
第1步：模型設計及問卷
這個大家都會做，但這里筆者要強調的是：很多時候我們在評估問卷中部署了很多X變量的問題，但沒有去部署Y類問題的變量。從金字塔原理來說，Y是培訓反應評估的二級維度，各個X因素是三級維度
比如對于講師的滿意度程度是Y，講師的精神面貌是X1，講師的互動能力是X2，依次。哪些X應該可以成為合理的設置呢？基于建模的思路：能夠成為你選擇、評價和優化改進的變量，即具有操縱性是X合理的設置條件。
第2步：日志數據積累
在評估問卷發放后，基于日志的形式，回收數據，并積累數據，
同時，在日志中，豐富字段，作為后續分析的關聯信息。
互聯網時代的大數據之所以強大，就是因為用戶的行為日志時技術的基礎！
第3步：縱向比較分析
在上一步中，部署的各類關聯的字段信息，就是用于縱向做比較分析的，通過橫向的比較，可以挖據出學員在各種類別上的學習風格差異。
比如以下2個分析，可以看出，筆者所在企業的學員，對于標準類型的培訓課程，總體的反應比非標準的評價要更高，這就是一種對于學習內容的風格。
這里的關鍵是：要多多部署相關字段，比如講師的性別、講師的國籍，互動的形式。通過這一系列的培訓屬性的比較，找到組織中學員的屬性偏好！在下次設計培訓的過程中，將這些屬性設計到項目中去，從而優化培訓。
第4步：橫向相關分析
大數據的本質，不是因果，大數據的核心思想：相關！啤酒和尿布的故事都知道，就是兩個消費行為相關，僅此而已，沒有因果。
之前的評估模型，可以概括為Y=F（x）的反應結構，基于日志數據的積累，通過“相關系數”這一統計技術，找出這門多X中，哪幾個X對Y的影響是最大的！相關系數最高的那個X就是對組織中學員的反應，影響最大的學習風格變量。
根據相關系數的統計結果：
可以發現，筆者所在的企業中，課堂的組織能力，和表達是學員對于講師感知的重要因素，以后再挑選講師的時候，這兩個因素要重點考察。
同樣，培訓課程的內容系統性和課程形式，學員對于課程感知的重要因素，以后再評價課程的時候，這兩個因素要重點評價。
基于相關系數這個統計技術，我們找到時影響學員對于培訓感知的重點因素，是學習風格的偏好！
再深入些，可以再應用“主成分分析”這個統計工具，進行檢驗！很多時候，我們的反應評估問卷，不是太短，是太長了，基于主成分分析，找到反應評估的主要成分，即學習風格的重要因子，對培訓反應評估的問卷，加以優化（縮減）。
建議
1、珍惜你的一級評估，里面藏著你組織中，學員的學習風格的答案。混合式學習的核心是學習形式，學習形式的精髓是貼近“學習風格”。
2、不要總是想著三級評估，四級評估，先把一級評估玩得專業了！
3、大數據時代的培訓管理，不要停留在概念層面，實踐就在我們的身邊，太陽底下沒新鮮事，培訓經理需要掌握些統計的方法論！
推薦工具：SPSS、MINITAB
