胜任力模型构建培训课程导读在企业的管理运营过程中,人力资源工作者经常会遇到以下问题或现象:企业战略目标如何落实到人才能力和素质上?招聘的人总不合适,企业究竟需要什么样的人才?在绩效管理中如何实现人才能
在企业的管理运营过程中,人力资源工作者经常会遇到以下问题或现象:企业战略目标如何落实到人才能力和素质上?招聘的人总不合适,企业究竟需要什么样的人才?在绩效管理中如何实现人才能力的考评和提升?员工培训的出发点是什么?薪酬和员工能力的关系又是怎样……上述这些问题或现象的产生其本质都是胜任力模型应用方面的问题。那么,企业各级管理者和人力资源工作者要如何用好胜任型呢?
1.掌握胜任力模型建立的方法与框架,了解胜任力构建的延伸应用任职资格。
2.掌握胜任力素质与关键行为事件的BEI访谈及提炼工具。
3.掌握胜任力素质及其任职资格在企业成长过程中的作用。
4.掌握如何通过胜任力素质与任职资格管理,了解员工能力状况,从而做出有效行动。
5.对照胜任力素质模型和任职资格,学会应用到相关的员工招聘工作上。
6.掌握胜任力素质模型和任职资格,对于员工发展和干部管理的引导作用。
第一部分:胜任素质的概述
一、 胜任素质的缘起、发展与应用
二、 什么是胜任素质(与任职资格、岗位要求等区别)
三、 企业胜任素质包含的内容
四、 胜任素质如何改善企业经营绩效
五、 胜任素质如何驱动人力资源管理与组织管理的变革
第二部分:胜任素质模型构建的基本方法与工具
一、 胜任素质模型构建的指导方针
二、 胜任素质模型构建的两种方法(优缺点、适用范围)
三、 胜任素质模型构建三大辅助方式与工具
四、 识别胜任素质的基本工具
第三部分:运用演绎法构建胜任素质模型的流程与步骤
一、 运用演泽法的胜任素质模型构建工作流程
二、 企业战略梳理对关键胜任素质的要求
三、 企业不同成长阶段(如创业、扩张、规范化、巩固)所需之关键胜任素质
四、 根据不同的企业增长战略识别核心胜任素质
五、 企业文化要求与核心胜任素质提炼
六、 管理者胜任素质设计案例及练习
七、 关键岗位技能制定方法
八、 岗位职能胜任素质设计案例及编写用语
第四部分:胜任素质维度设定与层级划分基本原则
一、 胜任素质的维度划分
二、 胜任素质的维度与层级示例(360度领导力评估表)
三、 胜任素质层次划分基本原则
四、 如何划分胜任素质层级
第五部分:胜任素质辞典编写技术
一、 胜任素质辞典的起源与发展
二、 胜任素质辞典的基本结构
三、 多个角度的素质模型的建立最终会形成企业的素质辞典
四、 胜任素质模型举例-胜任素质模型的分类
五、 通用管理者胜任素质模型
六、 Philips的领导力模型
七、 团队领导人需要的能力
八、 万科职业经理素质模型
第六部分:运用BEI技术构建胜任素质模型的流程与步骤
一、 构建胜任素质模型的三步曲
二、 运用BEI技术的胜任素质模型构建工作流程
三、 开发模型的三个阶段
四、 行为事件访谈法
五、 胜任素质模型验证与调校
六、 案例分享:招商银行胜任素质建模项目全程展示
第七部分:胜任素质在人力资源管理中的运用
一、 建立以胜任素质为核心的人力资源管理体系
二、 胜任素质作为管理工具的内在价值(经营绩效)
三、 基于胜任素质的战略人力资源规划
四、 基于胜任素质的人才评价与员工任用
五、 基于胜任素质的培训体系设计
六、 基于胜任素质的人才梯队建设
七、 基于胜任素质的绩效管理与薪酬设计
八、 基于胜任素质的组织变革与文化建设
1、选定建模对象—职位。根据行业、企业的特点和需要,选定需构建胜任力模型的目标职位(岗位),有针对性地构建胜任力模型。
2、选择绩优人员。选择每类岗位绩效考核结果优秀的人员作为胜任力模型建模的重点研究对象,通过识别绩优人员所具备的知识、技能、职业素养,构建胜任力模型。
3、收集、整理数据信息。收集、整理数据信息是构建胜任素质模型的核心工作。一般通过行为事件访谈法、专家小组法、问卷调查法、标杆借鉴、资料研读等方式来获取样本组有关胜任特征的数据资料,并将获得的信息与资料进行归类和整理。这一步非常关键,充分的信息收集与整理直接决定能否有效提炼出胜任力特质。
4、提炼并定义岗位胜任力。根据归纳整理的目标岗位数据资料,对实际工作中员工的关键行为、特征、思想和感受有显著影响的行为过程或片断进行重点分析,提炼并定义目标岗位的胜任力,需注意对核心胜任力和通用胜任力的提炼和定义。核心胜任力的数量不宜过多,应不超过10个,过多则容易丧失普遍适用性。
5、确立胜任力模型。结合企业发展战略、经营环境及目标岗位在企业中的地位,将初步构建的胜任素质模型与企业、岗位、员工三者进行匹配与平衡,构建并不断完善胜任素质模型。
6、胜任力模型验证。胜任力模型的构建实际上是一个持续性的工作。实践是检验真理的**标准,企业通过实际应用胜任力模型,不断发现问题,不断修正胜任力模型,才能让胜任力模型不断臻于完善。
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