Как использовать теорию кривой обучения (с примерами)
22 февраля 2021 г.
Теория кривой обучения — это способ понять улучшение производительности сотрудника или инвестиций с течением времени. Идея состоит в том, что чем больше сотрудник что-то делает, тем лучше у него это получается, что приводит к снижению затрат и повышению производительности в долгосрочной перспективе. Это полезная модель для отслеживания прогресса, повышения производительности и обеспечения достижения вашей компанией определенных целей производительности. В этой статье мы объясним, что такое теория кривой обучения, как она работает и как ее можно применить для повышения эффективности вашей компании.
Что такое кривая обучения?
Кривая обучения — это визуальное представление изменения эффективности производства с течением времени. Основная теория, лежащая в основе концепции кривой обучения, заключается в том, что обычно будет начальный период, когда вложенная сумма будет больше, чем доход, но после того, как кривая обучения будет преодолена, доход должен быть больше, чем инвестиции.
Например, представьте, что вы только что устроились на новую работу. Сначала компании нужно будет потратить время на ваше обучение, а вам потребуется некоторое время, чтобы привыкнуть к новым задачам, за которые вы отвечаете. Однако после этого начального периода высокой стоимости и низкой производительности у вас будет опыт, необходимый для выполнения тех же задач быстрее и лучше.
Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)
Требования к моделям кривой обучения
Чтобы разработать точную модель кривой обучения, вам нужно убедиться, что у вас есть все переменные, которые входят в формулу. Данные, необходимые для построения кривой обучения, а затем для интерпретации ее значения для эффективности вашей компании, включают следующее:
Измеримая единица продукции
Определенная единица стоимости (время, доллары, усилия и т. д.)
Либо фиксированные временные рамки, либо фиксированная цель производительности
Почему важны модели кривой обучения?
Модели кривой обучения полезны, потому что они помогают вам понять, достаточно ли хорошо работают процессы и сотрудники в вашей компании, чтобы соответствовать ресурсам, вложенным в их улучшение. Форма кривой обучения может сказать вам, улучшается ли производительность, снижается, стагнирует или колеблется. Затем это может привлечь внимание к потенциальному влиянию на эту производительность, чтобы вы могли принимать решения, которые помогут усилить положительное влияние на вашу компанию и смягчить отрицательное влияние.
Преимущества и недостатки модели кривой обучения
Модель кривой обучения очень полезна для мониторинга различных аспектов деятельности компании и выявления областей, нуждающихся в улучшении. Он может дать много замечательных идей, но есть некоторые ограничения. В этом разделе мы рассмотрим некоторые ключевые преимущества и недостатки модели кривой обучения.
Преимущества модели кривой обучения
Использование модели кривой обучения для отслеживания прогресса в различных аспектах вашей компании может помочь вам в решении следующих задач:
Стратегическое планирование для повышения производительности сотрудников или даже целых отделов
Мотивация сотрудников компании путем создания культуры постоянного обучения и отслеживания прогресса
Выявление тенденций, которые можно использовать для более точного прогнозирования и принятия лучших бизнес-решений.
Недостатки модели кривой обучения
Какой бы ценной она ни была для компании, существуют некоторые важные ограничения, которые необходимо понимать, чтобы кривая обучения не была неверно истолкована или использована неправильно. Вот некоторые из основных недостатков и ограничений:
На прогресс в обучении влияет ряд переменных, включая время, предыдущий опыт, качество обучения и так далее. В результате отслеживание только одной из этих переменных может дать вводящие в заблуждение данные.
Некоторую производительность или прогресс трудно оценить и измерить. Если нет конкретного результата, такого как продукт или продажа, может быть трудно определить единую единицу продукции для измерения прогресса.
Он неполный сам по себе. Поскольку существует так много переменных, которые могут повлиять на производительность, важно использовать модель кривой обучения в сочетании с другими методами отслеживания эффективности компании для получения более полной картины.
Как использовать теорию кривой обучения для повышения производительности
Теория кривой обучения, утверждающая, что чем больше времени затрачивается на что-то, тем выше эффективность, может быть использована для повышения производительности вашей компании в целом, а также отдельных отделов и даже отдельных сотрудников. Вот краткий обзор того, как использовать его для этой цели:
Установите четкие и точные термины. Теория кривой обучения работает только в том случае, если ваши данные определены и непротиворечивы.
Измеряйте несколько переменных одновременно. Для получения наиболее полной картины того, как работает ваша компания, вы хотите применить модель кривой обучения к как можно большему количеству областей и посмотреть, как они сравниваются и влияют друг на друга.
Дважды проверьте свои данные. Прежде чем принимать решение на основе результатов, убедитесь, что вы не упустили из виду какие-либо переменные. Это особенно верно, если результаты не то, что вы ожидали увидеть. Если это неожиданно, это может быть связано с тем, что вам не хватает ключевой части данных.
Принимайте обоснованные решения. Если данные показывают, например, что ваш текущий тренировочный процесс не очень эффективен, внесите некоторые изменения и снова измерьте его. В некоторых случаях лучшее решение будет сразу ясно. В других случаях может потребоваться несколько раундов проб и ошибок, чтобы найти изменение, которое действительно улучшит производительность.
Продолжайте мониторинг. Не применяйте теорию кривой обучения только во времена перемен или трудностей в вашей компании. Круглогодичный мониторинг. Непрерывный мониторинг предупредит вас о проблемах, как только они появятся, чтобы вы могли быстро исправить и изменить свой подход.
Как использовать формулу кривой обучения
Кривая обучения, выраженная в виде алгебраической формулы, выглядит следующим образом:
Y = АХ^В
Переменная Y представляет собой среднее время на единицу продукции. А – время, затраченное на выполнение задачи в первый раз. X — общее количество попыток или единиц вывода. B представляет наклон функции.
Проще говоря, уравнение помогает вам понять среднюю стоимость, обычно во времени, достижения максимальной эффективности. Чем больше попыток включено в формулу, тем ниже будет среднее время.
Чтобы использовать эту формулу, вам нужно отслеживать время и выходные данные для всего, что вы пытаетесь измерить. Для этого выполните следующие действия:
Определите свою единицу продукции. Если вы измеряете эффективность нового сотрудника, это может быть определенным результатом. Если есть нехватка регулярных или полезных результатов для измерения результатов, вам придется проявить творческий подход к поиску способа количественной оценки результатов сотрудника.
Определите свою стоимость. Как упоминалось выше, в большинстве приложений ваши затраты измеряются во времени. Однако в некоторых случаях вы можете измерять фактические финансовые затраты, например затраты на реорганизацию структуры отдела или реконструкцию новой витрины.
Установите свои временные рамки. В зависимости от того, какую информацию вы ищете, вам нужно будет установить временные рамки. Например, если вы внедряете новый метод обучения, вы можете установить временные рамки как среднее время, необходимое для достижения максимальной эффективности с помощью вашего старого метода. Если новый метод дал лучшие результаты за то же время, вы знаете, что это эффективное изменение.
Установите свою цель. Другие приложения могут быть более открытыми в отношении временных рамок. Вместо того, чтобы пытаться увидеть, какого уровня производительности вы можете достичь за определенный период, вы можете попытаться выяснить, сколько времени потребуется для достижения идеального уровня производительности. В этом случае оставьте временные рамки открытыми, а затем установите конкретную измеримую цель, которую вы пытаетесь достичь.
Начните измерения. Для получения наиболее точных данных в идеале следует измерить самую первую попытку, которая, вероятно, будет иметь самую высокую стоимость единицы продукции. Измерение этой первой попытки даст вам наиболее точное представление о прогрессе и общей стоимости.
Организуйте свои данные. Вы можете использовать программу для работы с электронными таблицами, чтобы моделировать данные по ходу работы. Как бы вы ни решили это сделать, убедитесь, что вы записываете измерения в одном месте и в четкой и последовательной форме, чтобы было легко преобразовать эти результаты в визуальное представление.
Четыре примера модели кривой обучения
Существует четыре основных типа кривых обучения, с которыми вы столкнетесь, когда начнете моделировать свои данные. Они отличаются путем прогресса для всего, что вы измеряете. Ниже приведены некоторые примеры каждого типа и того, как они могут повлиять на принятие решений компанией:
Кривая обучения с убывающей отдачей
Кривая обучения с возрастающей отдачей
S-кривая
Сложная кривая обучения
Кривая обучения с убывающей отдачей
Эта форма, которая выглядит как крутой нисходящий склон, за которым быстро следует плато или прямая линия, означает, что время обучения относительно быстрое, и вы быстро достигаете максимальной эффективности. С точки зрения принятия решений этот результат означает, что этот аспект компании работает хорошо, но вам необходимо убедиться, что вы снижаете расходы после того, как начнется плато.
Еще одна вещь, на которую стоит обратить внимание, это место, где происходит плато. Чем ниже происходит плато (в направлении оси X), тем эффективнее производительность. Если плато начинается в верхней половине графика, это означает, что задача, которую вы измеряете, имеет неизменно высокую стоимость, и вы, возможно, захотите найти способы снизить эту стоимость.
Кривая обучения с возрастающей отдачей
Наклон в этом типе кривой обучения сначала будет пологим, а затем резко снизится. Это говорит о том, что для изучения задачи требуется много времени, но однажды выучив ее, сотрудники могут быстро достичь точки высокой эффективности.
Что касается принятия решений, здесь вам, возможно, ничего не нужно делать, поскольку первоначальные затраты на медленное обучение быстро возвращаются после достижения фазы высокой эффективности. Однако, если остальные данные предполагают, что эта задача не займет много времени, эта форма может указывать на то, что вашей компании, возможно, потребуется изменить свой метод обучения.
S-кривая
S-образная форма этой кривой обучения предполагает, что сначала обучение идет медленно, а затем резко падает стоимость единицы продукции. Затем, после резкого падения, возникает эффект плато.
Как и в случае кривой обучения с убывающей отдачей, если это плато происходит близко к оси X, это свидетельствует о высокой эффективности работы. Однако если плато находится в верхней половине графика, производительность может быть не такой эффективной, как могла бы быть. В этом случае есть причина более внимательно взглянуть как на метод обучения, так и на любые переменные, которые могут повлиять на стоимость текущей производительности на этапе плато.
Сложная кривая обучения
Сложная кривая обучения — это та, которую вы чаще всего будете видеть для более сложных задач в вашей компании. Он начинается с пологой кривой обучения, за которой следует плато, за которым следует спад, который может быть крутым или пологим.
Это говорит о том, что измеряемой задаче сложно научиться, и даже после обучения требуется определенная практика, прежде чем сотрудник сможет действительно эффективно выполнять задачу. Что касается принятия решений, компания может искать способы улучшить обучение или может решить сократить расходы, наняв кандидатов, которые уже имеют опыт, необходимый для достижения максимальной эффективности при выполнении этой задачи.