大数据画像视角下的专家人才分层分类课程体系建设探索

康亚丽 惠亮 何鹏飞 曹中枢

国网宁夏电力有限公司 宁夏银川 750001

摘要：伴随着互联网技术与计算机技术的快速发展，促使人们的社会生活和各行各业都受到了较大的影响。在企业中专家人才属于精英群体，对专家人才开展合理化的培训以及更新培训模式对于专家人才的培养具有较大的意义。而将大数据画像技术这一核心技术运用到专家人才分层分类课程体系建设中具有重要意义和价值。因此，本文通过积极探索现有的专家人才培养过程中存在的问题，探究在大数据画像视角下专家人才分层分类课程体系的建设。最终可以为培养出企业所需要的专家人才打下良好的理论基础，促使企业得到健康的发展与进步。

关键词：大数据画像；专家人才；分层分类课程体系；建设

引言

大数据技术的存在可以将现有的数据信息运用科学化的方式进行分析和处理，进而帮助所有的数据都能进行可控性的管理。而随着时间的流逝，大数据技术已经广泛的应用于各行各业之中并发挥出极大的成效。在专家人才分层分类课程体系建设过程中应用大数据画像技术不仅是顺应了时代的发展需求，更是满足了企业和市场对人才日益增长需要。在专家人才分层分类教学中应用的大数据画像技术可以对每一个参与到教学中的个体信息进行精准匹配和分析处理，还可以对个人的思想动态和行为方向进行预判，进而可以为专家人才的分层分类课程体系的建设提供相应的理论基础。大数据画像技术能够完全落实和遵守专家人才分层分类课程体系建设的相关原则，并利用算法设计将其课程体系的特点和目标进行反映。在这样的背景下，大数据画像技术已经成为了建立专家人才分层分类课程体系最具有效率和效力的方式。

一、相关理论概述

（一）大数据画像

在大数据背景下“画像”指的是“用户画像”，主要是根据数据将其用户信息全貌进行抽象和展现的方式。换言之，大数据画像是在具有真实性和可靠性的数据基础上针对目标群体所刻画出来的用户模型。其主要是按照用户的各项行为特征以及属性，运用抽象化的标签，因而可以合成虚拟的形象。其主要包括了基本属性、心理属性、社会和行为属性等。但大数据画像是对具有共同特征的相同类型的用户群体展开分析而形成的，并非仅仅是对某一个具象或个体进行分析。专家人才分层分类课程体系建设中也可以应用到大数据画像技术，它可以根据不同层次的专家人才的培训需求和课程学习需要来推荐出合适的个性化教学内容；同时还会根据不同层次的专家人才课程学习需求变化提供更加合适的规划服务。

（二）分层分类课程体系

分层分类课程体系指的是根据教学计划和教学目标，按照学生的发展方向和个体特征，构建出分层次和分类别的课堂制度与教学体系。说是按照市场需求、个人专业情况以及擅长的领域进行合理的划分。在这个过程中需要对课堂理论知、实践要求与原则、课后巩固练习、教学评价与教学计划以及具体的教学发展方向和学生的学习内容进行丰富化，进而可以充实分层分类课程体系。分层分类课程体系的构建也应当与学生的兴趣方向为主，引导学生的学习兴趣得以充分的发挥出来。

在大数据画像视角下的专家人才分层分类课程体系的构建需要在原有的课程体系基础上，对参与到课程体系的专家人才进行数据化的分析，进而形成用户画像。根据这些用户画像可以进行分类化和分层化的课程教学，使得教学落实到实处，还能提高整体的教学效率。不要出企业所需要的不同层次和不同层面的专家人才。

二、大数据画像视角下的专家人才分层分类课程体系建设原则

（一）坚持个性化和普适化相结合

首先是坚持个性化的原则。在大数据画像的视角下，专家人才得以根据用户画像来区分不同的层次和类别，促使这些专家根据不同的类别来学习专业的课程体系；其次是普适化的原则。大数据画像的构建是根据某一群体的标签特点进行的，因此会将相当一部分具有相同性质的专家人才纳入到同一类中。在构建分层分类课程体系时，也需要考虑到这些人才的共性特征。这样才能保证课程体系构建的效率得以提升，也能保障教学质量。

（二）岗位层级为主线且专业领域为方向

首先是要把岗位层级作为主线。在对专家人才进行建设大数据画像时，也应当对其岗位层次进行明确的划分。可以分为首席专家层、专家层、和技术骨干层。这些岗位层次所对应的专家人才类别也有所不同。例如专家层所对应的主要是隶属单位的高级专家和二级单位首席专家；其次是要将专业领域作为专家人才分层分类课程体系建设的方向。需要对专业领域进行总体的划分，专业的融合程度也会随着岗位层级的提升而不断的变高。而针对技术骨干层面和专家层面则可以将课程体系细化到多个专业学科。而随着课程体系建设的不断完善和相关经验的积累，则可以攻克一些对尚未开发的专业方向。

（三）坚持阶段培训与长期培养相结合

需要按照专家人才不同的大数据画像开展阶段性的培训，同时这类培训要贯穿到专家人才选拔、应用、培养以及推荐等各个环节，保证整个分层分类课程体系的持续性。

（四）理论与实践相结合

大数据画像视角下的专家人才分层分类课程体系构建最终是要让参与到该课程体系的专家人才学习先进的理论知识，并将这些理论知识应用到实际的操作之中。因此，构建专家人才分层分类课程体系要遵循理论与实践相结合的原则。并利用该体系的培育人才的优势，通过组织学习社会实践等多种活动将专家人才的各项能力稳步提升。

三、大数据画像视角下的专家人才分层分类课程体系构建存在的不足

（一）构建的专家人才用户画像不清晰

依托于大数据画像技术来构建专家人才分层分类课程体系时，存在着所构建出来的专家人才用户画像不清晰的现象。主要表现为以下几个方面：首先是构建画像的目的并不明确。相关人员在构建专家人才用户画像时，仅仅是按规定的流程进行，并没有过多的深入了解专家人才用户画像构建的最终目标和目的；其次是数据采集不全面和不完善。专家人才用户画像的构建需要采集完整的数据，但是能够发现针对这类人所收集的数据更多的是偏向于其所擅长的专业领域，对于其兴趣爱好以及日常生活习惯方面的数据信息相对较少，这样会导致最终的用户画像的确立偏颇性较大；最后是专家人才用户画像在确立之后很难进行更改。专家人才的个人技能和能力是处于不断的发展之中的，专家人才无法通过更改用户画像转向另一个层次或类别。

（二）核心课程内容的缺失

尽管现有的专家人才分层分类课程体系以及依托于大数据画像视角开展相应的课程，但是这些课程以专业能力培养为主，并没有涉及到其他的人文素养类课程。同时，尽管专家人才已经根据大数据画像培养目标和培养内容方面都已经分成了不同的层次，但是所应用的课程也仅仅局限于专业领域范围之内的课程，该课程体系并没有办法拓展现有的专家人才创新思维和更新观念。在这样的课程体系培养下，就算专家人才能够不断的提升自身的专业能力，但是会受到传统观念的限制很少能在创新上取得成就；此外还会出现不同的层级课程目标和内容混乱的情况，这在一定程度上也是由于核心课程内容缺失所导致的。缺乏核心课程内容的引领，现有的课程体系无法满足专家人才的培养需求。

（三）理论与实践结合程度不深

专家人才分层分类课程体系的构建过程中基本上是以理论课程为主，而在实践课程方面涉及到的领域和内容并不多。在大数据画像石脚下不同的专家人才分成了多个层次和类别，其课程也根据课程体系的需求而划分为不同的层级，但基本上是涉及到不同专业领域的理论课程。在学习这些理论课程知识之后很难通过时间练习这些理论知识内容。

（四）培训管理体系的缺失

尽管在大数据画像视角下的专家人才分层分类课程体系构建已经取得了初步成效，可以根据不同的需求和建立起了大数据画像将专家人才分成不同的等级层次。但是，实际的构建过程中由于就是培训管理体系，导致整个培训体系的构建流程和开展过于混乱，并不适合专家人才长期的参与到培训和培养之中。

二、大数据画像视角下的专家人才分层分类课程体系构建

（一）构建专家人才的用户画像

一是要将画像的目的进行明确。这不仅是进行专家人才分层分类课程体系构建的基础性步骤，也是最为关键的部分之一。这是为了能对用户画像期望达到最终的培养效果进行了解，在建设标签体系时对这些专家人才所需要参与到的分层分类课程的深度、实效性以及广度作出合理的规划，进一步保障课程体系构建的科学性和合理性；二是要对真正参与到课程体系中的专家人才进行数据采集。这是保证这些专家人才的用户画像真实有效性。在采集数据时需要考虑到专家人才对于课程体系的实际需求、个人的发展方向和兴趣习惯、成长数据以及行为数据等。而这些可以通过问卷或者是访谈的方式获取；三是对现有的数据进行筛选和过滤，将一些无用和虚假的数据进行过滤，同时还要把原始数据转化为标准化的结构和特征；最后是将这些数据进行标签化，将不同的专家人才多种特征共同组合，把具有相似和相同特征的专家人才进行分类分层。在这个过程中需要运用多个视角对这些特征进行描述。最终所生成的画像专家人才也可以根据自身的变化进行修正。构建专家人才的用户画像是分层分类课程体系构建的第一步，也是最重要的一步。这是将所有的专家人才进行分层分类的重要依据，通过大数据画像将相同特征的专家人才划分到同一层次和同一类别之中，并给予针对性的课程教学。

（二）建设不同层次的专家人才课程体系中核心内容

一是国网公司级。这类级别的专家人才的课程体系中的核心内容主要包含了安全生产风险管理体系、能科学制定决策并有效执行、对待危机可以实现应急与危机管理、创新TRIZ技术、面对不确定风险进行量化与应对、创新电力企业改革方式和管理方法、推动和促进技艺革新发展、运用系统性和动态性的思维来规划企业的未来发展方向以及领导力方面的培训；二是省公司级。该级别培训核心内容主要包括了电力企业风险管理的工具与方法、项目管理思维与方法、网络安全的与IT风险管理、目标管理与计划管理、现代技术与电力系统融合、非权威影响力与组织协同、提升统筹规划与的效能、利用思维导图的提高工作效率、具备决策方法与思维技巧等；三是地市公司级。这个级别中的核心内容主要包括了师带徒中的教练辅导技术、虚拟团队管理中的引导技巧、电力行业中管理实践—标杆管理、快速构思与魅力表达、结构化思维与清晰表达、快速构思的与魅力表达、电力行业互联网思维升级、电力数字化建设、电力行业大数据精细化运营管理、大数据时代的管理变革；四是县公司级。核心内容包括电力企业6S现场管理、工作问题分析与解决、多任务并行的时间规划、项目管理与协调沟通、企业现场作业标准化管理、跨部门的沟通与协作、风险预控在安全生产管理中的应用、公文写作与金字塔表达技巧以及经验传授-新生代员工的培养。不同层次的核心内容都有所区别，但最终的课程培养目标是为了能提升专家人才人才的各项专业能力，最终促进企业的发展。

（三）建设理论学习和实践服务课程模块

1.打造理论学习平台，实行“优师导教”

在这一模块中分为理论教育课和交流研讨课。首先理论教育课中的初级培训可以进行首席专家类和专家培训，这类培训课程主要是培养专家人才参与到理论学习课程中的兴趣你基本的业务能力培训；而中级课程则是侧重于强化理论知识、业务能力以及这些专家人才的协作精神；其次是要开展交流研讨。专家人才在培训中若是出现成绩良好且群众认同度较高的学员时，则可以将其组成精英班。不仅对其理论学习体系进行梳理和构建，及时更新这类学员的大数据画像，并对其特征标签可以进行分类化的培训，调整培训的课程。进而可以将这些专家人才的创新和主动探索的精神激发出来，提高理论研究能力和组织管理能力。

2.深化实践教学

理论知识最终是要落实到实践之中去，这样才能把理论与实践相结合，促使知识转变为专家人才的外在能力。首先实践课程应当根据专家人才大数据画像的目标进行分层，促使这些专家人才可以按照自身的画像和数据标签来挑选合适自身的课程；其次总是要按照不同的课程内容进行分类，将重复的课程剔除。这里的分类主要包括两个类别：一是课程类别。需要使用者按照大数据画像适合的课程类型对课程进行挑选，在某种程度上大数据画像上的数据标签中所反映的课程类型也是培训对象所需要提升的能力；二是要对专业类别进行标注。对于同一层级中的课程都应当标注为“通用”课程，而部分适用于某些专业的课程的需要标注其具体的专业。这些专家人才可以根据数据标签的专业方向或者是具体的培训主题来选择适合的课程。

（四）构建有效的分层分级培训管理体系

在大数据画像视角下建设专家人才分层分类课程体系除了要对大数据画像、课程内容和课程模块进行建设之外，还应当加强整个培训的管理。完善的管理制度和体系能帮助整个培训的效率大大提升。在开展培训之前要明确管理培训人员的岗位职责和责任。根据分层分级的原则，将这些人员的责任划清；其次要畅通反馈渠道，利用访谈交流或者是问卷调查的形式，充分了解专家人才对培训的满意程度和学习的实质性效果，最终根据考核的结果与选拔、晋升等机制进行联动。

结语

随着我国进入到知识经济时代，企业的竞争和发展中，人才已经成为了至关重要的因素。同时大数据画像技术的发展，也不断的影响着现有的专家人才培养培训体系。本文主要是在大数据画像视角下来探究专家人才分层分类课程体系建设，主要论述了课程体系建设的原则、在建设课程体系过程中存在的问题以及针对问题提出具体的解决策略。有效为专家人才分层分类课程体系的建设提供良好的思路和方法，促使培养出来的专家人才更符合企业发展的实际需要。

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作者简介：

康亚丽（1985.8）国网宁夏电力有限公司培训中心，高级讲师，从事电力系统培训近十年，对企业人才培训、技能人员培训深有研究，荣获过中电联青年培训师三等奖，宁夏公司青年

惠亮（1982.04）国网宁夏电力有限公司人力资源部培训教育处处长 ，回族，中共党员，硕士研究生毕业

何鹏飞（1990.08-）男，汉族，宁夏银川人，人资专责，中共党员，经济师，硕士，主要从事人才开发与教育培训研究 

曹中枢（1968.1）国网宁夏电力有限公司培训中心，正高级工程师。从事电力工程培训管理。