2022年4月，诺华宣布将原诺华制药与诺华肿瘤整合为诺华创新药物，作为诺华创新药物国际的最大市场，诺华创新药物中国整合了原诺华制药中国和诺华肿瘤中国的药物，覆盖心血管、免疫、神经科学、实体瘤、血液病、眼科、移植、呼吸与过敏、代谢等领域，将不断加快创新药物引入和上市的步伐，造福更多中国患者。

一、学习发展战略

中欧国际工商学院创业管理实践教授龚焱曾提出过认知隧道效应，即人的决策受制于当下的认知，我们昨天的行为和认知限定了今天的决策，今天的行为和决策又限制了明天的决策。在学习发展和培训领域，十五年前的想法和如今的想法还会一样吗？实际上我们既往的认知带来了足够的经验，但可能限定了明天的决策，因此想要突破认知隧道效应就应当以时代动力+明天思维（抽象思维/概念化未来）进行思考。明天思维是相对于昨天思维而言的，昨天思维是我们既往习惯于用手头上已有的数据和经验来判断当今或未来的决策，但未来的市场充满着巨大的不确定性和噪音性，以昨天思维来决断未来具有非常大的风险，因此在时代变化的同时，要把握好动力变化的节点和窗口，以明天思维来判断学习发展行业的实时战略。HR在衡量自己做得每一项工作时，不仅要知道动力在哪里，还需要以明天思维来规划执行。

龚焱教授在《增长双轮》一书中明确提出其包括重新定义（技术赋能、规则创新、生态重构）和破界增长（数据驱动、组织觉醒、创业原力）两个方面。对标到诺华的学习发展领域，重新定义即线上平台（学习/测量/陪练），用以重新定义行业以及技术赋能，破界增长即数据驱动（学习/能力/发展），在数据驱动的同时会激发出创新的动力。诺华从2018年开始做这两件事情，第一，全线拥抱平台，将80%的预算投到线上，由于资源无法兼顾线上线下，发展到今天线上已经有了丰富的学习、测量、陪练、课程等等；第二，全线数据驱动，多做有数据留下来的培训，少做没有数据留下来的培训，如今诺华在学习能力发展上已经做到全线用数据来驱动人员的发展。

那么诺华在培训数字化转型方面又经历了怎样的一个过程呢？

二、培训数字化转型3步曲

诺华学习领域数字化战略三部曲包括学习课程内容数字化、行为能力测量数字化、人才发展数字化，后文以此三方面展开论述。

1、学习课程内容数字化

根据成人学习理论中的10-20-70法则，诺华线上学习的流程为10%的视频学习内容+ 20%的案例测评（以选择题的形式判断得分情况，留下相关数据）+ 70%的智能强化（让学员在平台上传自己演练的视频或语音，利用人工智能进行判别演练水平）。如今平台上的模块内容涵盖了所有的能力模型要求的学习课程大概300小时，同时后台有强大的运营团队去确保每一位员工按照要求完成学习计划。

同时诺华拥有一系列的陪练工具。

第一，评估单人演讲，员工在介绍产品时有一套相对标准的模板，通过机器进行评估；

第二，评估辅导对话，一线经理、二线经理会对下属进行辅导，将手机放在旁边，对话结束后自动生成蜘蛛图，精准评估对话中的优点和缺点部分，老师会根据结果给学员做出更多的互动指导；

第三，评估拜访对话，学员在和虚拟客户对话完之后，后台会给出互动水平的评估；

第四，评估单人回答，一个学员在平台上每年大概有50次互动，积累了大量的数据。

诺华在数字化学习中没有设置任何惩罚措施，但平台上一年仍然有50万小时左右的学习时间。诺华对每一次线上授课都做了前测和后测，经过学习培训后的小伙伴们总会习惯性地认为后测一定会比前测高，但经过诺华的实践数据表明，30%的人进步明显、30%的人进步一般，30%的人没有进步。同时发现，假使下图是新员工的数据，曲线上上下下不停变化，但红线是一些有规则学习的学员，凡是规则学习的学员，最后学习成绩越好，跟他们此前的测量水平无关，因此线上学习按规律、时间、节点是非常重要的，学习系统也会反复提醒学员在什么时间点该做什么事情。

图1 不同学习策略比较

2、行为测量能力数字化

企业培训的目标是提升行为能力，推动绩效。诺华在2019年第四季度上市了第一个全线上的学习产品，公司质疑如何评估培训前后之间的区别，从那时起开始做培训前后的测量，这为诺华带来了全新的视野。

在诺华的学习流程中，启动学习后一定要进行前测，同时要以后测来评估学员在整个过程中对知识点的认知水平是否改善。按此逻辑，首先排查测量方法，无非有无答案两种。没答案在HR系统中常有，例如360评估是按照上级或下级之间的打分来计算，但是可信度很低。有答案用得较多的是角色模拟或案例评估，在评估高级人才时会涌现出很多案例，但在评估时每个人对标准的掌握程度不一样；另外还有基于NLP人机互动测评，即AI方式，但需要不断投入语义挖掘和判断精准性的训练；最后走向了标准化考试，以选择题的方式来测量，但题目的系统误差导致了选择题好与不好以及能否选出人。因此对题目的系统做了相应的研究，带来了三个重要技术——行为描述技术、MUAS认知技术、有效测量技术。

（1）行为描述技术

做学习发展项目时，总会在学员培训结束后提供一套题目进行测试，但应该是什么样的题目？常见的题目辅导有四步，但不同公司的这“四步”是不一样的，这导致在A公司是辅导高手的导师到了B公司之后无法达到预期效果，这使培训学习和行为认知严重脱节。所以项目组在测量题目时，会回归到十分细的行为端知识点，由于技术问题，知识点和测量点大概有30%~40%的不同，题库中接近5000道题目均是运用场景的选择题，而四个选项都应该是学员在该应用场景下的反应和认知，其中正确答案是其低频高效的反应，错误答案是其高频低效的反应。

（2） MUAS认知技术

布卢姆将人的认知分为了6层，王星恒老师在归纳之后将其分为了4层，由浅入深分别是记忆层级、理解层级、应用层级、综合层级。当学员对一件事情产生认知之后不一定就是真正地理解了，而要去看他们在真实的工作环境中是否能够应用，当日后遇到更复杂的状况是否能一如既往的灵活解决，通过MUAS的4层整体设计的划分，完善学员的认知技术。

图2 MUAS技术

（3）有效测量技术

通过MUAS的4层整体设计之后，项目组开始做信度、效度的检验，这道题目的信度是多少，是否能够测出学员水平，这道题的效度是多少，是否能够测出好与不好。诺华系统中的5000道题目均做过信度和效度的检验，每道题目的样本至少为30个人，因而体系十分庞大。

项目组把课程内容数字化增加了前测和后测，因此在前测可以掌握差距，在后侧可以洞察成效，同时前测还是一个很好的激发学员需求的内卷工具，在检测结果出来后每个学员都不甘落后，奋勇直追。通过前测后测，还会发现每个学员在每个知识点上的MUAS值都不同，此时依据精准的能力画像，为学员准确设计个性化学习路径，推出了智慧课程，即M级的学员有多少人、他们应该学什么内容、每个知识点的等级都不同等等，每个人的学习模块都是具有差异化的，课程测量结果带来了千人千面的学习路径及课程。诺华将继续进行课程权限的改建，期望一两年后达到全部课程的精准推送。

三、人才发展数字化

每一位员工在经过测量之后都用了数据，王星恒老师将此数据图类比于基因的双螺旋结构ATCG，正是由于ATCG的变化组成了每个人独特的基因结构，因此一个员工在公司的职业发展生涯以VTCE来表示，分别是价值观、特质、能力、经验。价值观和特质比较稳定，一般以能力和经验的测量结果来进行表示。能力在前期已经做过全员测量，经验即能力在业务场景下应用后产生的绩效，以50个人为样本得出图4。

根据公司实际情况，在不同的格子中设置不同的奖金，越靠近右上角，员工的能力越强，绩效水平也越高，淡绿色格子所处的位置称之为人力资本系数。人力资本系数意味着处在高绩效的员工中，高能力的员工比例越高，绩效越持久，所以处在“留”格子中的人显然需要留下，处在“选”中的人要淘汰，而处在“育”和“用”格子中的人与学习发展部门最相关，处在“育”中的人目前绩效好但能力不够强，处在“用”中的人能力好但未体现出绩效。因此通过人员管理精准化来进行选拔，如果选择的人还不如淘汰的人，数据上可以得到证实。

图4 基于能⼒/绩效数据的⼈才发展策略（静态）

来源：人力资源智享会HREC

作者：王星恒