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神经人因学:培训效果评估新方法

2017-04-26王桢杨志林思恩李旭培郭晶

中国人力资源开发 2017年8期
关键词:班组长脑电人因

● 王桢 杨志 林思恩 李旭培 郭晶

一、培训评估的现状和问题

人力资源开发的目的是确保组织中的成员具有满足组织战略需求的知识、技术、能力等人力资本。培训是人力资源开发的重要途径。现在培训和开发不仅被认为提高个体能力的方式,也被认为是提高团队有效性和组织竞争力的有效途径(Noe et al.,2014)。研究表明培训也有利于提高员工可雇佣性进而提升员工组织承诺(凌玲、卿涛,2013)。鉴于培训对于组织的重要作用,因此需要对培训的理论和方法不断分析、改进和提高(Bell et al.,2017)。培训评估作为培训闭环系统的最后一环,是人力资源开发流程中的关键步骤。只有通过严谨客观的评估,才能够判断培训有效性,才能对培训的投资回报进行衡量,也才能为改进人力资源开发措施提供科学的决策依据(徐芳,2005)。

在培训评估模型中,柯克帕特里克的四层次模型占据主导地位,被理论界和业界广为采用。柯克帕特里克提出可以从四个方面评估培训效果,分别是反应层、学习层、行为层、结果层(Kirkpatrick,1994)。反应指培训参与者对培训项目的评价。培训参与者在培训过程中和培训结束后,会形成一些感受、态度及意见,这些反应是评价培训效果的重要依据。学习指参与者对培训内容,包括原理、事实、技术和技能的掌握程度。行为指参与者接受培训后在实际工作中运用培训所学的程度。结果指培训完成后,组织层面绩效的改善情况(陶祁、冯明,2002;魏秀丽、寇茜茜,2016)。

虽然柯氏模型在学术界和实践界广为应用,但是在运用中仍普遍存在几个问题。

1.评价主观化。目前大多数培训评估着眼于反应层和学习层的评估,通常采用问卷法进行调查。在培训中采用问卷法能够较为便捷地快速搜集参与者对于培训内容、过程、安排、师资等的满意程度,样本量大,数据丰富,便于做整体分析,因此在培训研究和实践中得到了较为广泛的应用(李朋波,2016)。然而,问卷法调查往往较为主观,问题回答受到填答者性格特点、动机、回忆准确性、问卷内容、情境因素等多方面影响。此外,学员有时候不愿意说出真实想法,也可能会迎合其他人的期待,产生社会赞许性偏差。如果由人力资源部人员或者第三方机构进行评估,也会受到观察者偏见的影响,影响到评估结果的客观公正(宋夕平,2007)。

2.评价节点化。目前柯氏模型的培训评估往往为事后评估,无法对正在进行的培训给予即时反馈。在实际工作中,培训实施存在周期,如果能够对培训过程进行实时监控,及时发现和总结本次培训的经验和不足,其反馈信息会对本次培训的后续项目产生积极影响(肖利哲等,2009)。

3.分析整体化。目前培训评估往往为整体分析,对培训参与者的反应、学习、行为、结果进行全员整体评价。但是为了使培训更为高效,则需要针对员工特点进行培训效果评估。在此基础上,进行更精准的培训设计,提升培训效果。

为解决培训评估中的这些问题,需要借助新技术,通过测量员工在培训中的心理活动指标,客观了解员工对培训的兴趣、投入程度、关注程度及识记程度,实现较事后问卷更真实、客观、全面的评估。同时通过即时性的心理信息采集,实现对培训过程的动态性监测,为后期培训项目调整提供数据依据。此外,通过对培训参与者个体层面的信息记录,实现员工个体学习特点认定,进而能够针对不同心理类型的员工,设计差异化的培训改进方案。神经人因学的发展使即时、动态、客观、个性化分析培训效果成为可能。

二、神经人因学概述

人因工效学(Ergonomics)是通过分析人的心理、生理和身体结构等因素,研究人、机械、环境之间的合理关系,保证人们安全、健康、舒适地工作,同时取得满意工作效果的学科。人因工效学的首要作用是确保作业负荷低于作业对操作能力的要求,一直以来被广泛应用于室内设计、产品设计、管理与工作流程设计中。随着社会发展和科技进步,重复性的、繁重的体力作业逐渐被高度机械化、工业化、自动化的混合作业和认知作业取代,认知负荷与认知状态对工作效果的影响越来越明显,随之而来的是对客观和准确评估认知状态的普遍需求。

神经人因学(Neuroergonomics),通过将认知神经科学的理论技术应用于人因工效学,分析人在工作时大脑产生的反应,客观、准确、实时了解工作绩效和日常状态(Parasuraman, 2003; Parasuraman &Rizzo,2007; Parasuraman, 2011),进而帮助企业管理者合理配置人力资源和工作负荷,达到人岗匹配,更好地实现人力资源开发。神经人因学涉及的技术主要包括:磁共振成像(MRI/fMRI)、近红外成像(fNIRS)、脑电图(EEG/ERP)、经颅磁刺激(TMS)、经颅直流电刺激(tDCS)等。其中脑电图以较好的便携性、高时间分辨率、和低成本成为应用最广范的技术手段(表1)(Mehta &Parasuraman,2013)。

脑电图(Electroencephalograph,EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映。人在进行思维活动时,大脑中的神经细胞会产生频繁的电生理活动,这种电生理活动可在大脑皮层形成电位差,这些电位变化可以传导到头皮上。EEG通过头皮电位变化采集大脑皮层电波,测量神经活动。脑电原始信号可以分为几个波段:delta(1-4Hz), theta(4-8Hz), alpha(8-13Hz), beta(13-30Hz), gamma(31-44Hz)。原始信号经过转换处理后可以生成脑电波信号,反映大脑处于不同状态时的特征。EEG的信号中包含了大量的生理与心理信息,是反映脑的信息加工和情绪体验的重要测量手段,已被广泛应用于营销、游戏与电影用户体验、购物体验等商业领域。

三、基于脑电的神经人因学培训效果评估原理

脑电作为评估手段在商业实践中的应用,此前主要在用户体验和市场调研领域,比如神经营销(Neuromarketing)、神经学游戏体验测评(Neurogaming)、神经学观影体验评估(Neurocinematics)。在国外,一些挖掘或运输企业会给驾驶重型车辆的司机佩戴脑电采集帽,监控疲劳程度。在人力资源测评与开发实务中,目前并没有采用脑电技术对培训参与者的培训效果进行评估。不过与上述应用领域原理相似,基于脑电的神经人因学培训效果评估通过在培训过程中采集、记录、解码、分析学员的脑电波,实时、动态、量化学员在培训活动中的心理状态,了解个体以及整体的学习效果。

在听课中,学员是否专心致志、对所培训内容是否感兴趣、能否给学员的工作和生活带来长期影响,是培训效果的直接反映,也是企业和培训者普遍关注的核心问题。因此,我们需要在神经人因学测试中引入兴趣度、吸引度、关注度和识记度,用以量化测评学员在培训中的感兴趣程度、投入程度、注意力集中程度、以及主动记住培训内容的意愿强度。这些指标可以根据脑电图在不同频段和不同位置的脑电波能量来计算获得。

脑电图利用便携式脑电设备采集。脑电采集设备由头部电极系统、信号放大系统和数据记录分析系统组成。头部电极系统采集头部不同部位之间的电位差随时间的变化。信号放大系统将电信号放大并数字化,采样频率为250Hz或更高。数据记录分析系统对电波进行滤波、时频分析,计算头部各部位在上述各频段上的能量相对关系。上述各指标的具体定义和计算如下:(1)兴趣度:反映受测者对培训内容的喜好程度,由双侧前额叶的alpha频段能量计算;(2)吸引度:反映受测者对培训的投入和浸入程度,由额叶与顶叶的脑电波能量计算;(3)关注度,反映受测者在培训中投入的注意力,即认知负荷,由额叶的beta频段能量计算;(4)识记度:反映与记忆编码相关的脑活动,受测者对培训内容主动记忆的程度,与受测者的长期培训效果有关联,由theta频段能量计算。

以上指标可以利用滑动时间窗方法计算其动态变化。例如每10秒钟为一个时间窗,利用该时间窗内的数据可进行一次效果指标的计算,然后将时间窗移动1秒,用新的时间窗内的数据重新进行效果指标的计算。可以获得时间分辨率为1秒的效果指标的动态变化曲线。该曲线的变化趋势反映培训内容的改变带来的效应。更多统计方法可以用于进一步分析和综合评价这些指标的变化特征,并进行组间比较(见下文的举例)。

四、实践案例

(一)案例背景

中科院心理所组织与员工促进中心联合探客柏瑞科技,在国家电网某省公司基层领导培训中,应用神经人因学方法,对参加班组长管理能力提升培训班的学员进行培训效果评估。

为准确反映培训的整体效果及针对培训对象(班组长)的针对性,本次测评以“发现员工的积极心态”现场讲课录制的视频为目标材料,以公共演讲(罗永浩演讲)和技术讲座(信号与系统课程)作为对照材料。同时,将上述材料用于测量培训对象(班组长)和对照人群(企业人力资源部门职员,HR)。以上设计考虑了两个因素:一是该培训相较于其他演讲、讲座的效果,二是对比该培训对两个人群的效果(班组长、企业人力资源部门职员)。参与研究的样本为该培训班学员(班组长)20名及企业人力资源部门职员20人。

表1 神经人因学技术和主要特征

图1 四个维度的整体指标在三种测试材料之间的比较

(二)评估结果

为考察培训效果,本研究从以下几个方面开展分析。首先针对目标人群(班组长),对比三个培训材料上的培训效果,包括兴趣度、吸引度、专注度、识记度,分别进行计算,获取个体的平均数值。同时采用秩和比法(rank-sum ratio)对4个指标进行综合评价(各指标的权重相等),获得总效果分数(TES),并进行条件间比较。其次,进一步考察实验组(班组长)和对照组(HR职员)在三种材料上的培训效果,来说明对于实验组的效果评估更为有效。再次,为体现培训评估的即时性,考察了培训过程中学员在兴趣度、吸引度、专注度和识记度方面随时间的变化。最后,为体现培训评估对于人群分类的作用,我们针对培训中不同的脑电波模式,将学员分成若干类,以便于未来针对不同人群采用更有针对性的培训方式。接下来,将对这几个方面进行具体介绍。

图2 培训有效性综合分数在三种测试材料间的比较

1. 培训整体效果

图1展示了班组长群体在班组长培训、公众演讲和技术讲座三种测试材料在兴趣度、吸引度、专注度和识记度这四个指标上的对比。结果显示班组长培训在兴趣度和识记度上高于其他两类培训,说明参训学员对培训内容具有较强兴趣,对培训内容更易于留下深刻记忆。在吸引度上,班组长培训与公众演讲效果相似。由于本次测试选用的“公众演讲”材料已被公认具有很高的“代入感”,因此数据比较表明班组长培训也显示出了较强的吸引力,使学员能较好跟随讲师的思路和讲解。在专注度方面,班组长培训有待提高,主要体现在学员的注意资源未被最大化调动,说明培训内容较浅显。

图2显示了三种测试材料在TES培训有效性分数之间的对比。结果表明班组长培训材料得分明显高于公众演讲和技术讲座,说明本次培训具有较好的整体培训效果。

2. 培训的人群针对性

图3显示了四个维度的脑电图指标及综合效果指标在班组长人群和HR员工人群间的比较。班组长培训在班组长人群中的综合效果最好(0.67),而同样的培训在HR员工中的效果最差(0.53)。这说明班组长培训具有较好的针对性,更加适合于该培训的目标人群。

3. 培训过程分析

图3 培训效果在班组长人群(左)和HR人群(右)间的比较

图4显示了四个维度的脑电图指标及其个体间一致性的动态变化。结合此结果和培训录像,我们可以发现培训各个细节对学习者的影响。这对于培训讲师进一步改进演讲策略、优化内容给出了具体建议。值得注意的是红色框标明共情度较高并且四个维度指标较高的时段。在第一个时段,培训师举了生动的实际案例来说明精神障碍的日常表现,引起多数人共鸣。在后一个时段培训师提出了孩子的心理压力和教育的主题,引起了较高的兴趣度、专注度和识记度,以及这些维度上较高个体间一致性。这说明多数学习者对孩子的教育有较强的兴趣和培训需求。但是由于该主题不是培训重点,讲师仅简要提及后即转移到别的话题,导致吸引度较低,体系了学习者没能及时跟随讲师思路的转移。

4. 学习模式分析

每个受测者在四个脑电图指标上的表现均不相同,反映了在培训中学习模式的个体差异。根据兴趣度、吸引度、专注度和识记度这四个指标形成的模式,班组长受测者可以被归类为三种学习类型:兴趣驱动型、意志驱动型和易受影响型。

图4 培训过程的脑电图分析

图5显示了兴趣驱动型的受测者的学习模式。四名受测者在培训过程中均表现出较强的兴趣度和吸引度和较弱的专注度和识记度。说明这类学习者在培训中对培训内容感兴趣,并且较好地跟随了讲师的思路,但投入的注意资源和远期识记程度可能较弱。这类学习者可能在培训前就对培训内容较熟悉而感兴趣,培训内容显得相对较浅显,无需他们花费注意和记忆努力。

图6显示了意志驱动型学习者的学习模式。与兴趣驱动型学习者相反,这四名受测者表现出很强的专注度和识记度,而兴趣度和吸引度较弱。说明这类学习者在培训过程中尽管对培训主题的兴趣不大,也较难跟随讲师的思路,但投入了较大的努力来注意并记忆培训内容。培训内容可能是他们之前所不熟悉的,也相对较难理解,但他们仍然可以在意志的作用下主动注意和记忆培训内容。

图7显示了易受影响型学习者的学习模式。这三名受测者表现除了较强的吸引度和专注度,而他们的兴趣度和识记度较差。说明这类学习者对培训主题的兴趣不高,但仍然被讲师的演讲吸引,并投入了较多的注意资源。这类学习者可能较容易被吸引而投入注意,但主动识记的效果不佳。培训内容可能被此类学习者作为较精彩的电影或演出,而看后的长期印象不深刻。

(三)案例讨论

本案例使用了神经人因学的方法对员工培训效果进行评估。具体而言,本案例使用了脑电技术考察了员工培训中反应层面的结果。研究结果表明,脑电技术能较好地对培训者的兴趣度、吸引度、关注度和识记度进行客观评估。下面对脑电技术在培训中应用的特点和优势进行阐述。

1.基于脑电的神经人因学培训效果评估的特点

(1)量化实时

以上除综合性指标TES外,四个指标均随培训进程动态变化,每0.8秒更新一次,这是量化实时分析培训效果的重要技术基础和优势,这些测量可用于分析培训的具体阶段对受测者的影响,而对这些动态测量的汇总反映了培训整体效果。

(2)对比分析

通过对比不同培训课程以及不同员工群体的培训效果,使HR能够进一步量化揭示培训的针对性。研究结果显示了四个维度的脑电图指标及综合效果指标在特定学员(班组长)和HR人群间的比较。班组长培训在目标员工中的综合效果最好(0.67),而同样的培训在HR员工中的效果最差(0.53)。这说明班组长培训具有较好的针对性,更加适合于该培训的目标人群。

图5 兴趣驱动型学习者的学习模式

图6 意志驱动型学习者的学习模式

图7 易受影响型学习者的学习模式

三种课程在兴趣度、吸引度、专注度和识记度这四个指标上的对比显示,班组长培训在兴趣度和识记度上高于其他两类培训,说明目标学员对培训内容具有较强兴趣,对培训内容更易于留下深刻记忆。在吸引度上,班组长培训与公众演讲效果相似。由于本次测试选用的“公众演讲”材料已被公认具有很高的“代入感”,因而班组长培训显示出了较强的吸引力,使学员能较好跟随讲师的思路和讲解。

(3)个性化培训

每个学员在班组长培训中四个脑电图指标上的表现均不相同,反映了在培训中学习模式的个体差异。我们根据学员接受班组长培训过程中在兴趣度、吸引度、专注度和识记度这四个指标的特点,可以将学员分为三种不同的学习类型:兴趣驱动型、意志驱动型和易受影响型。因此可以针对不同学习类型的学员,进行有针对性的培训课程设计,并在培训实施过程中即时调整方法,取得更好的培训效果。

2.基于脑电的神经人因学培训效果评估的优势

基于脑电的神经人因学培训效果评估,和传统的培训评估方法相比,具有一定的优势。传统培训评估方法,较多采用问卷法对培训者的态度进行调查,评价较为主观。而脑电技术能够采集脑电波活动情况,通过神经人因学方法得出培训者的心理状态指标,具有较好的客观性。从评估节点上看,原来的评估往往在培训结束后进行,此时得到的培训评估更多用来对培训课程进行回顾,并用来指导下次培训建设。基于神经人因学的培训评估能够实时评估培训者的培训效果,能够反馈给教师,也能够实时反馈给学员,提高培训效果。

此外,除了对学员整体进行培训评估外,个性化的培训评估结果更有利于掌握培训效果,也有利于通过反馈激发学员培训动机。在培训评估阶段,学员往往是一个信息提供者,评估过程并不会对其自身能力提升有利,因此评估参与动机不足,容易流于形式。基于神经人因学的个性化评估使培训评估中学员的主体性增强,评估结果能够及时反馈,有利于学员调整状态,激发学员兴趣,提高培训效果。

五、适用条件和支撑保障要素

(一)适用条件

总体来说,基于脑电的神经人因学培训效果评估适用于以传统培训形式为主的培训场景。在这类培训场景中,参加培训的学员以静态听讲为主,较少肢体和语言互动环节,因此脑电信号的采集不容易受到运动产生的肌电等干扰。

(二)支撑保障要素

基于脑电的神经人因学培训效果评估在实施过程中需要如下几个条件,以确保评估过程和结果的科学性、客观性、有效性。

1.精准的可穿戴脑电信号采集放大系统。在企业应用时,需要同时兼顾佩戴简便易行和系统可靠性。多导湿电极脑电系统虽然在精准性上具有绝对优势,但由于佩戴、设置和调试的复杂性,很难在企业实现规模化应用。随着生物电信号传感与放大和无线传输技术的发展,干电极脑电系统在商业领域的应用逐渐呈上升趋势。多导干电极脑电系统以方便佩戴和多维度认知状态评估兼顾的特性,是企业大规模应用的首选脑电信号采集放大系统。

2.精准的脑电信号降噪、解码、分析系统。这部分是认知解码的核心模块,是基于脑电的神经人因学培训效果评估指标的核心算法,需要由具有严肃商业测评经验和认知神经科学专业背景的团队开发和验证后,方能在企业中落地和规模化应用。

3.科学有效的测评设计。例如在本实践案例中,为客观考察班组长人群对“发现员工的积极心态”这门课程的培训效果,在测评设计中引入了两个对照——人群对照和课程对照,用数据对比的方式针对性说明目标课程对目标人群的培训效果,使测评结果更客观有效、更具说服力。

六、结论与讨论

(一)结论

神经人因学通过将认知神经科学的理论技术应用于人因工效学,分析人在工作中大脑产生的反应,客观、准确、实时了解工作绩效和日常状态。虽然神经人因学在营销领域得到了一定应用,然而神经人因学在人力资源管理领域的应用仍非常初步。本文介绍了神经人因学相关的理论和方法,并通过某公司的培训案例探讨了将神经人因学技术运用于培训评估的效果,表明神经人因学在人力资源管理领域有较好的应用价值,能够帮助企业管理者和人力资源部门更好地实现人力资源培训与开发。

(二)未来展望

目前,认知神经科学已经致力于建立脑的生理信号特征与一些基本的心理学概念之间的关联。本文所应用的认知指标,包括兴趣度、吸引度、专注度、识记度,是依据已有基础研究结果提出的,它们分别来自于情绪的效价、沉浸感、注意状态和记忆编码方面的脑电图研究。随着认知神经科学的深入和进一步与实际应用结合,将有更多的认知指标可以被引入实际应用,例如Dikker等(2017)最近发表在Current Biology上的一篇论文就利用学生在听课、讨论和看视频活动中的脑活动的同步性对教学效果进行了评估。未来研究需要回答的问题包括:如何更准确地通过神经学指标预测学习的长期效果、预测应激事件对员工的精神状态的远期影响,以及根据员工在培训中的表现更好地识别员工的学习类型和特点,甚至个性特点和各方面工作素质等。对这些问题的回答将使神经人因学产生飞跃性的发展,使其逐渐成为人力资源管理领域的重要研究方向和应用技术。

此外,目前的指标仅实现了单个员工的培训效果评估,而如何利用认知神经科学手段评估员工在协作团队中的表现是未来将很快进入神经人因学的新研究方向。在基础认知神经科学研究中,目前已经出现在群体讨论中同步检测各个成员脑活动变化的研究(Jiang et al.,2015)。该研究已经可以通过脑活动的一致性或不一致性来预测在团队中的领导角色。同样,利用脑活动一致性的精神障碍鉴别方法也在快速发展。可以预见,未来通过神经人因学评价团队协同性和工作效率、团队成员心态的技术将会很快出现。

本研究也对改进培训设计具有一定的借鉴作用。Bell等(2017)在其论文中详细分析了一百年来培训领域的进展。在培训设计方面,Bell等认为未来会有三个趋势,分别是会更加强调受训者中心和主动学习、强调新技术的运用、强调团队效能提升。神经人因学方法和这三个趋势具有较好的结合度。通过对培训过程中的大脑活动情况进行监测,能够给予受训者实时反馈,使受训者能够自主地调节学习方式、学习内容和自身状态。通过对团队成员在完成团队作业时的大脑活动进行团队层面分析和即时反馈,对于共享心智模型、团队协同性等可能具有较好的训练效果,进而提升团队效能。

1. 李朋波:《饭店行业培训需求与课程体系设计研究—以北京市社会旅馆从业人员素质提升工程为例》,载《中国人力资源开发》,2016年第20期,第43-50页。

2. 凌玲、卿涛:《培训能提高员工组织承诺吗—可雇佣性和期望符合度的影响》,载《南开管理评论》,2013年第3期,第127-139页。

3. 宋夕平:《浅析柯氏模型在培训效果评估中的作用》,载《科技管理研究》,2007年第2期,第244-245页。

4. 陶祁、冯明:《培训评估方法》,载《经济管理》,2002年第11期,第92-94页。

5. 魏秀丽、寇茜茜:《基于柯氏模型的员工培训效果转化影响因素研究》,载《中国人力资源开发》,2016年第8期,第50-55页。

6. 肖利哲、缪春光、张艳华、邓娟:《企业中层管理人员培训评估体系研究》,载《科技与管理》,2009年第6期,第116-118页。

7. 徐芳:《培训与开发理论及技术》,复旦大学出版社,2005年版。

8. Bell B S, Tannenbaum S I, Ford J K, Noe R A, Kraiger K. 100 years of training and development research: What we know and where we should go. Journal of Applied Psychology, 2017, 102(3): 205-323.

9. Dikker S, Wan L, Davidesco I, Kaggen L, Oostrik M, McClintock J, Rowland J,Michalareas G, Van Bavel J, Ding M, Poeppel D. Brain-to-brain synchrony tracks realworld dynamic group interactions in the classroom. Current Biology, 2017, 27(9): 1-6.

10. Jiang J, Chen C, Dai B, Shi G, Ding G, Liu L, Lu C. Leader emergence through interpresonal neural synchronization. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2015, 112(14): 4274-4279.

11. Kirkpatrick D L, Kirkpatrick J D. Evaluating training programs. Berrett-Koehler Publishers, 1994.

12. Mehta R K, Parasuraman R. Neuroergonomics: A review of applications to physical and cognitive work. Frontiers in Human Neuroscience, 2013, 7: 1-10.

13. Noe R A, Clarke A D M, Klein H J. Learning in the twenty-first-century workplace. Annual Review of Organizational Psychology and Organizational Behavior,2014, 1: 245-275.

14. Parasuraman R. Neuroergonomics: Research and practice. Theory Issues in Ergonomics Science, 2003, 4: 5-20.

15. Parasuraman R. Neuroergonomics: Brain, cognition, and performance at work.Current Directions in Psycholoical Science, 2011, 20(3): 181-186.

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