スキルギャップは現実です。事実、PwCの「Talent Trends 2019」によると、世界中のCEOの79％が、自組織チームが将来に必要なスキルを持っていないことを懸念しています。そして、PWCの調査の最も重要なポイントは、人に関連する分析を改善する必要があるということでした。
データドリブン型のスキル評価は、経営層が公平で正確に従業員のスキルギャップに対処するために必要な洞察を提供できます。Degreedの新しいスキルレーティングおよびスキルレビュー機能は、従業員が持つスキル、必要なスキル、そしてそれらのスキルがビジネスの役割と機会にどのように適合するかの人材データを企業組織に提供します。
Degreedの顧客企業がスキルを効果的に評価できるように、Degreedは拡張されたスキル評価ツールを提供しています。つまり、スキルレベルを推測するために経験や教育などの時代遅れの方法に頼る必要がなくなりました。マネージャーは、自分の条件で正確なスキル評価をすばやく簡単に収集できるようになりました。
スキルレーティングの開始
企業が従業員のスキルを効果的に定量化できる場合、この情報は学習管理戦略、タレント管理戦略、人材管理戦略の共通の情報として使用できます。ただし、これには標準化された測定テクノロジーが必要です。このテクノロジーは幅広いスキルに適用でき、一貫性があり理解しやすい結果を生み出すことができます。この戦略では、費用対効果が高く、使いやすいツールを同時に利用する必要があります。これらのアイデアは、Degreedの新しいスキルレーティングシステムの基盤です。
顧客企業は従業員の育成にDegreedを日々使用することで、何百万もの自己およびマネージャーのスキル評価のデータを収集しています。ユーザーがDegreedを使用すると、システムはユーザーに自分自身を評価するように促し、ユーザーが既に持っているスキルと能力開発したいスキルのベンチマークを設定します。そのデータを使用して、プラットフォームは計画の作成、学習機会の推奨、進捗の追跡をサポートします。
Degreedは、毎週55,000を超える新しいスキルレーティングデータを獲得しており、2019年初めと比較しても、275％のレーティングデータを獲得しています。これらのレーティングは、特別なプログラム、特別な取り組み、特別な管理者の働きかけなしで収集されました。従業員は自ら取り組んでおり、自分の努力を認識してもらいたいと思っているのです。
個人レベルでは、スキル評価により、進捗状況の測定、簡単なベンチマークの作成、能力開発計画の作成が可能になります。また自己評価およびマネージャー評価が集められると、組織全体のスキルの傾向を識別でき、採用の意志決定に必要な情報を取得できます。また、Degreedプラットフォームをさらにインテリジェントに深化させるために、新しいスキルレーティングシステムは、マシンラーニングアルゴリズムと互換性があるように作成されています。
ただし、スキルの評価にはいくつかの制限があります。簡単なユーザーインターフェイスと豊富なユースケースを備えたこれは、すばらしい日常的なツールですが、さらに深く掘り下げたい場合もあります。
Skill Review
そのため、Degreedは潜在的なバイアス・先入観を軽減し、すべてのスキルに同様に使用できるスキル評価基準であるSkill Reviewを提供しています。心理測定学者とともに開発されたこの評価は、スキルレベルの証拠を求め、専門知識の程度を診断できる行動上の設問から構成されています。
たとえば、専門家は問題を解決する前にいくつかの方法論を検討する可能性が高く、利害関係者のニーズを効果的に予測することができ、ガイダンスへの依存度が低くなります。人々は行動に関するSkill Review質問に回答し、システムは高度なデータサイエンスを活用して、共通のルーブリックに基づいて最適なスキルレベルを計算します。
もちろん完璧なシステムはありません。しかしSkill Reviewはバイアスを軽減し、2つの重要な方法でデータの信頼性を高めます。
行動の共通セットを質問することによってシステムは同じ基準が各人に使用されることになります。これにより、評価尺度の解釈の違いが取り除かれ、ステレオタイプへの依存が軽減されます。
Skill Reviewは時折、実際の事例についてユーザーに要求します。Degreed社内のユーザーテストでは、思慮深さが求められ、誇張された回答を避けるユーザーへのオープンクエスチョンが展開されました。
さらにSkill Reviewの信頼度を強化するために、Degreedは同僚からの推薦を収集するソーシャル確認機能をリリースしました。
外部のスキルデータのインポート
Degreedからのデータであるか関係なく、提供される全てのデータを活用できます。市場にはすでに多くの伝統的なアセスメント評価があります。したがって、顧客企業が別々なシステムでスキルデータを持っている場合や、業界で使用される各業界のアンケート調査、テスト、資格情報のコレクションを持っている場合も、Degreedですべてのデータをまとめることができます。学習コンテンツを集約するのとほぼ同じ方法で、Degreedはさまざまな外部サードパーティソースからスキルデータを集約し、統合しています。
スキルデータの価値
スキルギャップ解決のための重要な要素は、すでに持っているスキルを理解することです。そして、それらをシームレスに連携して機能する適応可能な評価セットを使用することが何よりも優れた方法です。Degreedは、様々なレベルの複雑さと忠実さを提供することにより、すべてのメトリックのニーズを満たすように設計された反復可能な評価を提供します。データがどこから来たかは関係なく、Degreedは顧客企業が理解し、学習体験に結び付け、すべてのタレントの決定とプロセスに統合するのをサポートします。
By Taylor Blake, Skills Product Manager, November 6, 2019