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12月 21, 2020

指导的科学 – Brightsity 指导和 MEM

垃圾指导

虽然对人力资源实践中的歧视进行研究(坏消息选择、薪酬、T/D、劳动力规划、招聘都容易受到歧视,好消息,指导文献表明它并不普遍),我成为 对指导科学感兴趣。 指导(就像任何其他人际交往一样)是工业/组织心理学和人力资源学术界一个成熟的研究领域。 建立最佳实践的研究就在那里,并且有证据支持它们的使用。 我很兴奋,因为技术中介方法的使用似乎为学生、员工、协会成员和校友提供了改变范式的机会。

Bur 在查看了许多指导选项后,我变得心慌意乱。  缺乏使用成熟的指导研究的工具,这些研究根据成功的可能性来匹配参与者,并且非常强调技术作为一个简单的借口,假设在没有标准衡量标准的情况下会产生积极的结果来为参与者提供投资回报率 组织。 随着新供应商提供闪亮的平台,这些平台提供独特、有趣但无关紧要的工具,而这些工具没有利用指导体验背后的真正技术,即人际互动,人们感到越来越沮丧。

因此,我们开发了 Brightsity Mentoring (BM)。 BM 是一种用于教育/职业指导的工具,使参与者能够回答特定问题并采取行动以进一步发展职业生涯(想想约会导师的参与系统,以从本质上激励双方)。 导师制对导师和学员的职业、社会和财务状况都有积极的、持久的影响,学员的工作满意度、职业流动性/机会、认可度、晋升率高于非导师制,导师受益于更大的职业、满意度、 成就感和理解初级员工/新技术。 Brightsity 的指导是双向的,并提供使用 BM 作为培训和开发工具所需的能力测量。

BM 正值组织经济受到严重限制的时刻,可以对职业发展和教育生态系统产生稳固、可衡量的影响。组织需要促进职业发展和生产力。大型组织也需要满足可衡量的企业社会责任目标,并且可以通过在三个月内提供三个小时的指导关系来轻松实现这些目标。教育机构需要以经验的方式促进教育和职业发展。协会旨在促进导师关系,并凭借服务所带来的成功将自己与其他团体区分开来。最后,高中生和大学生可以从高年级学生和已经在其职业领域中的导师之间的互动中受益匪浅。重要的是,BM 促进了协会和组织内的指导关系,以实现预选现实工作预览和招聘渠道。

导师期望测量/岗前测量

所有参与者都将采用心理测量工具(导师期望测量 – MEM),将他们与最合适的导师/门徒相匹配。 在他们完成非常简短的 MEM 后,所有参与者都会对与指导相关的心理测量结果进行预调查。 每次会议结束后,他们还会收到简短的会后评估。 这些步骤可确保我们为我们的配对提供最佳的潜在匹配,以及可用于证明学习、人力资源成果(用于招聘、选拔和培训)的量化结果。

Brightsity 指导的工作原理

在完成有效的心理测量匹配工具后,参与者会被匹配并通过 6 个预定义(但灵活)的指导课程,其中向导师和门徒提供职业和发展相关的问题。 指导为期三个多月,将导师和门徒配对参加一系列高度结构化、开放式、科学和基于证据的虚拟会议。我们期望指导将创造社会资本——信息和想法的交流—— 将建立人力资本——知识和联系——并导致金融资本——提高工作技能、实习和就业机会。

还为参与者提供了作为一个团队完成的作业(向门徒介绍工具、期望、关联、简历审查等……)。 所发生的学习既针对所指导的技术领域,也针对建立职业意识、信心和网络的社会心理。 指导发生在双方商定的时间,导师和门徒朝着共同接受的目标努力,跟踪成就并获得每项成就的荣誉(在他们实现目标时发布到其他社交媒体,尤其是 LinkedIn,以确保招聘人员了解他们的进步和新 技能)。

Brightsity Mentoring 最适合国内和国际:

·    大学和高中学生可以从高年级和已经在其职业领域中的导师之间的互动中受益匪浅。

·    财富 5000 强组织有促进职业发展和生产力的直接内部需求。

·    政府和军事组织的需求与上述相同。

·    教育机构需要以经验的方式促进教育和职业发展。

·    协会旨在促进师徒关系,并凭借服务所带来的成功将自己与其他团体区分开来。

至关重要的是,管理员可以将结果用于学术、人力资源或企业社会责任报告和营销。

远离技术之美,我们需要利用更古老的进化技术,我们互相帮助成长的愿望,观察人类发展的内在乐趣,同时认识到我们在成为人际交往方面的卓越表现 精明、值得信赖的顾问和更大、更多样化网络的成员。 有关详细信息,请访问 Brightsity.com。


丹尼尔·E·马丁,博士

副教授

管理部

加州州立大学东湾分校


合作科学家

同情、利他主义研究和教育中心

斯坦福大学


同情宪章研究总监

http://brightsity.com/

在 LinkedIn 上与我联系 : http://www.linkedin.com/in/danmartinvp

@drdanmartin

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