Как анализировать пробелы в компетенциях на основе данных.
Пробел в компетенциях — это разница между требуемыми и наблюдаемыми способностями. Опирайтесь на подтверждающие данные и оставляйте неоценённые навыки в категории неизвестных.
Адаптируйте процесс под свою задачу.
Перечислите способности, необходимые для должности, и сравните их с предоставленными примерами текущей работы. Различайте подтверждённые, частично подтверждённые и неоценённые навыки, затем предложите подходящий способ устранить важные пробелы.
- Что вы предоставляете
- Модель компетенций для должности и наблюдаемые навыки.
- Что вы получите
- Пробелы, подтверждающие данные и варианты развития по приоритету.
Посмотрите входные данные и результат.
Иллюстративные входные и выходные данные · учебный пример, а не реальный запуск WebAct
Полей ввода: Пример
Role requires spreadsheet joins. Employee has demonstrated filtering but has not been assessed on a join task.
Готовый пример
Observed skill: filtering. Required skill without evidence: joining tables. Classification: unassessed, not demonstrated inability. Proposed assessment: join two small tables on a unique ID and explain how unmatched and duplicate keys are handled. Use the result to decide whether training is needed.
Добавьте эти данные в промпт и скопируйте его в WebAct, чтобы попробовать задачу. Ваш результат может отличаться от примера.
Решения и устранение проблем.
Означает ли неоценённый навык, что сотрудник им не обладает?
Нет. Это означает, что предоставленные данные не подтверждают способность. Прежде чем делать вывод, используйте подходящее задание или обсуждение.
Почему анализ рекомендует обучение для каждого пустого поля?
Отделяйте отсутствие подтверждений от выявленной потребности в обучении. Подходящим следующим шагом может быть оценка, а не курс.
Попробуйте на собственном источнике.
Замените пример своим материалом в промпте. Сохраните нужные требования и скопируйте задачу в WebAct.
Настроить и скопировать задачу ↑