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负载均衡_余罪第二季百度云_企业级

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自从b1411发行版推出"建议"磁贴以来,高返利页游,SuccessFactors通过使用"建议"磁贴,逐步扩展了LMS的功能。通过使用分配配置文件和新推出的磁贴,组织可以在用户的学习计划之外向用户推销有针对性的学习。然后用户可以选择是否继续执行建议的培训。建议为学习管理员提供了一个很好的途径,可以根据他们的工作、地区、职业和职业向员工提供适合他们的培训,或其他就业方面。

然而,培训建议不应仅来自培训部门。在当今技术相关的劳动力市场中,组织不应忽视其培训计划的最佳推动者——即培训的实际参与者。很难在网上左顾右盼你多久会去Tripadvisor或类似的网站查询下一次入住酒店或在新餐厅用餐前的建议?同行的评论和建议是评估把宝贵的时间和金钱花在某件事情上的好处的最佳验证。为什么培训应该有所不同?

虽然SuccessFactors Learning为用户提供了根据典型的五星级评分标准对培训课程进行评分的能力,但最近在b1505版本中引入了点对点推荐功能,我来看看这个新的扩展的推荐功能,以及如何在您的组织内利用它来进一步推广和验证您的培训计划。

启用点对点推荐

第一件事,如何确保SuccessFactors LMS支持新的点对点推荐功能?在你的系统中要采取的两个基本步骤如下:

你推荐什么?

随着SuccessFactors不断扩展LMS中可以管理和管理的学习类型,特别是在最新版本中,很高兴看到同行推荐从一开始就支持所有这些类型,包括:

值得注意,只有指定的接收者通过自己的目录分配可以获得所选学习类型的学习时,才能对同伴提出建议。如果用户在搜索目录时收到了LMS中看不到的课程推荐(因此不参与课程),则没有多大意义。系统会通知用户这样做是无效的,但只有在他们指定了用户并为推荐输入了个人注释之后,

推荐无处不在

一旦你相应地更新了你的用户安全性以允许学习者进行课程推荐,那么用户在LMS中到底可以在哪里进行推荐?答案是——好吧,可能更容易注意到用户不能提出建议的地方,而不是他们可以提出建议的地方。SuccessFactors在最初引入点对点推荐方面做得很好,它允许推荐功能在学习主页的许多地方启动,包括:

推荐过程

每当用户遇到值得推荐和分享的内容时,推荐的过程又短又甜,推荐的时候,云服务器平台,除了指定将包含在推荐中的个人注释外,用户还可以指定一个或多个要为其进行推荐的个人。此注释将包含在向适用用户发送的新推荐的自动电子邮件通知(稍后讨论)中,并且用户在查看时也可以看到来自他们的学习主页的建议位于建议栏中。

查看建议

最终用户可以通过学习者主页上的建议栏查看建议。"建议"磁贴显示所有建议,而不考虑其来源。在此版本之前,建议的唯一来源是系统通过管理员通过分配配置文件分配的建议。点对点推荐现在是混合的一部分。在下面的屏幕截图中,注意每个推荐卡的底部,云报,系统反映了推荐的"发件人",作为点对点推荐的特定个人或管理员管理的推荐的"学习团队"。

可以使用每张卡片右上角的旋转图标翻转互动程序中的推荐卡片,显示每个推荐的详细信息。根据每项推荐的学习类型,推荐卡底部提供了快速链接,用于接下来的逻辑步骤(即查看时间表(针对讲师指导的培训)、转到快速指南、了解更多(针对在线培训)等)。

用户可以通过单击推荐卡底部的"X"图标。一旦被驳回,用户的建议将不再显示在"建议"磁贴上。

建议通知

SuccessFactors还引入了一个新的通知模板和APM,用于在向用户提出新的学习建议时管理自动电子邮件通知。为了从系统发送这些电子邮件通知,必须安排"建议"新闻稿APM(系统管理->自动流程->建议新闻稿)。与任何其他通知模板一样,如果需要,可以根据组织的需要调整布局。此通知的默认模板,但是,它比LMS管理员现在习惯的标准通知模板要好得多,这与成功因素相比是一个很好的改变?

虽然在SuccessFactors Learning中引入点对点推荐在很大程度上建立在LMS的整体推荐功能的基础上,但仍有进一步发展的空间。正如b1505 IRR中所指出的,针对移动设备的点对点推荐已经在路线图上,应该在未来的版本中引入,淘客app,允许用户从他们的移动设备提出建议。在我看来,人工智能大数据,现在更大的机会在于进一步扩展系统建议的功能。从系统管理角度来看,当前的建议必须由LMS管理员设置,并通过分配配置文件进行管理。对于管理员来说,这是一个很好的工具,可以根据设置的标准设置有针对性的建议,但是基于用户搜索习惯、培训历史等的动态、智能的建议呢。?SuccessFactors在这里确实有些作用,因为您可能已经注意到"个性化推荐"的系统配置属性文件,该文件在b1411版本中可见。这里的功能仅在beta版中提供,并可供已申请并接受beta程序的客户使用。上的说明目前的配置说明如下:

建议引擎允许在创建个性化学习建议的算法中使用内容和用户数据。用户还可以为感兴趣的主题输入关键字,引擎将使用这些关键字提出学习建议。

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