Читал отчёт (аж 2019 года) по архитектуре системы развития талантов - Talent Development Toolkit от Intelligence Community  ( IC - это  ЦРУ и примкнувшие к ним 16 организаций).

И среди ожидаемых фокусов на применение компетентностного подхода, #xAPI и агрегаторов учебного контента, внезапно: Механизмы поддержания доверия.

И там же описана модель, в которой: 🔸Для должности формируется фреймворк компетенций. При этом компетенции коррелируют с метриками MOE. 🔸 Компетенции связаны друг с другом как направленный орграф (DAG). 🔸 Рёбра графа имеют количественные (вес) и качественные (тип связи) атрибуты. 🔸Доказательством наличия у сотрудника компетенций служат т.н. credentials -  удостоверения, выданные уполномоченным органом. В частности, это могут быть как "дипломы на бумаге" так и утверждения в #LRS (хранилище результатов обучения). 🔸Функция, прогнозирования эффективности сотрудника в должности учитывает не только наличие компетенций и их весовые коэффициенты, но степень доверия к источнику, удостоверяющему наличие этой компетенции у сотрудника. "Доверие" обеспечивается авторитетом источника, криптографически (цифровая подпись удостоверений), валидацией кожаными мешками (куда же без них) и бизнес правилами согласования данных между конкурирующими источниками. 🔸При этом принимается во внимание вся ветка графа, а не только крайняя компетенция. 🔸Метрики MOP также фиксируются и учитываются при оценке. Из чего можно сделать вывод, что они также фиксируются в LRS.

Т.е. компетенции здесь - это не просто "подтвержденные на Госуслугах навыки", а ещё и подтвержденный опыт и подтвержденные результаты работы. Которые, к тому же можно трассировать в показатели операционной эффективности.

В итоге имеем data driven подход, при котором кадровые решения принимаются на основе не просто каких-то там данных, а на основе проверенных данных из доверенных источников. Интересная идея, не так ли?

В #TDT ещё много чего интересного для тех, кто занимается #HRTech, T&D и электронным обучением. Разбирать и разбирать.