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观点
HR们，人力资源管理进入“云”时代
曾经的工业时代，企业管理被归纳为“人、财、物，产、供、销”，人力资源管理被当仁不让地排在企业管理的第一位。而如今，人力资源管理早已失去了昔日的荣光，行使着忙碌琐碎但毫无技术含量的服务员式工作。即便是几个勤奋的HR们绞尽脑汁创造几个新概念，也还是难以成为企业管理的重心。人力资源管理，需要新的突破。
云时代的到来，又给予了人力资源管理发展的一个难得机遇。所谓的云，是指云计算，是一种基于大数据、互联网和移动互联综合技术的计算方式，通过这种方式，多台终端共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给其他计算机和其他设备。云计算的核心是共享技术和信息，集合各种优质资源，处理大量有价值的数据，满足生产、生活和管理的需要。
云计算意味着一切计算任务都可以交给由大规模服务器组成的“云”来处理，用户终端可以是笔记本电脑、台式机、手机等各种设备，甚至简单到只需要提供一个浏览器，就可以在任何设备上做任何事情。对企业而言，云计算既是前沿技术，更是管理方式，以IBM、SAP、ORACLE为首的中外网络公司和管理咨询公司，已经开始携手企业，推广云系统，金蝶、用友等传统管理软件提供商，已经开发出基于云计算的管理软件。企业管理领域的云计算，方兴未艾。
云技术与人力资源管理的融合途径
云招聘。云招聘是通过云技术来管理企业招聘需求计划，职位发布与管理，候选人申请，候选人面试，测试，评价，聘用等一些招聘管理活动。云招聘能够实现人力资源部门、业务部门、第三方招聘服务提供商、求职者的实时在线协同，建立人力资源储备，完成应聘人员考核，提高招聘效率和降低招聘成本的目标。云招聘正在被越来越多的公司使用，唯品会、赛诺菲、星巴克等企业已经成功实施了云招聘。
云数据。云技术可以为人力资源管理提供海量信息。人力资源信息系统可以提供一个共享的海量数据库，从而可以很好地消除原来相互孤立的人力资源数据源的问题。现代企业发展迅速，职工数量超万人的企业比比皆是，加之流动性又强，许多企业连公司有多少职工都很难计算清楚。在云计算数据库里，各独立单位的人力资源数据库可以方便共享，各个数据之间可以有效地衔接，数据的更改有据可查，数据的有效性与完整性可以得到有效的管理，提高了人力资源管理效能。
云协同。通过云平台可以加强员工和雇主的协同。云技术可以使员工访问人力资源管理数据库，获得薪酬和福利信息，通过移动终端进行工作签到/签离，通知公司晚到，自己生成考勤表，方便了员工和雇主的联络，让企业随时掌握职员动态。 有了云技术支持的企业人力资源管理系统，企业甚至可以实现在家办公。2013年12月9日，上海联合利华2000多名员工因天气原因在家办公，就是因为企业采用了云会议等云技术。
云监控。云技术可以使人力部门成为信息提供者。云技术可以方便对信息处理，反映某些趋势或有意义的结果的内容，信息可以提供给管理者作为管理决策的参考意见。业务部门之所以重要，很多时候是因为他们善于利用数据为他们说话，数据本身就能说明很多问题。而当人力资源管理者可以提供一些基于数据分析而得出的有用信息人力资源管理的价值就会体现得更好。比如通过对员工的信息监控，发现业务工作的不合理地方，为企业提出优化建议。
云绩效。成功的绩效管理，源于绩效目标的合理设定、执行过程中各种因素的量化分析，业绩总结时各种表单的科学分析。上述工作涉及大量沟通协作和结果处理工作，云绩效管系统平台可以对绩效管理目标的科学性进行分析，对流程、角色进行分工、协同并量化；绩效平台还提供标准的绩效管理表单，能够有效准确地传递考核信息，提高考核精准度。此外，通过云绩效管理平台设定绩效跟踪、绩效考核周期，可以定期提醒各级员工，保证绩效管理流程高效执行，变后馈型考核为干预型考核。
云知识。知识经济时代，员工不断获得新知识和新技能是企业持续发展的核心竞争力，云知识成为人力资源知识管理的首选利器。每个企业在运营中都积累了大量的知识、技能和解决方案，往往这些重要的资源都掌握在具体员工手中。如果善于利用云系统，可以起到将这些隐性知识保留并传承下去。人力资源管理可以建立企业内部云知识库，共享共享知识资源，分享先进理念和技能，教育实施者和受教育者的及时互动。目前，公共领域的云培训做得较好，如各世界著名高校的网络公开课，而企业的云培训还处于起步阶段。
成功实施人力资源云系统的两大法宝
1·完成对经理们的思维再造
首先对总经理思维进行“改造”。企业总经理要对董事会负责，而负责的内容，一定是业绩，是利润。同时，总经理接受新技术的精力有限，大多只是停留在使用电脑来处理文档、上传文件、上网查询资料等阶段，还没有系统地使用信息技术来管理资源、优化流程的思想。这就需要利用数据，将业绩的影响因素通过人力资源管理的方式呈现给总经理，影响总经理思维。传统的ERP等人力资源信息化软件，将各管理模块分割开来，难以形成系统，而云技术则可以使管理更加智能，完全可以将各模块业务完成情况通过数据分析以绩效的形式体现出来，总经理可以通过新系统直观地了解到各业务的推行情况，并可以迅速地进行干预，而干预的平台，就是人力资源管理系统。
其次是对部门经理的思维改造。云的意义除了消除信息孤岛、保证数据源的准确、提供实时的信息与报告、帮助人力资源部门的管理实现自动化以外，最大的价值当属实现了对部门经理的思维再造。部门经理是人力资源管理的难点，一位职员通过自身努力，成绩卓著被提拔成为主管或经理人员以后，最大的变化是从“做事”变为“带领大家一起做事”。这些部门经理突出的特点就是业务能力强、组织能力弱；懂技术、轻管理，他们往往陶醉于部门内的自我管理，对人力资源管理冷漠甚至不屑一顾。而云技术恰恰迎合了这些“技术控”、“业绩控”的心理，使得他们更加愿意利用新的形式完成人力资源管理指令。
利用云的“粘性”功能，完成对经理的思维改造，就使人力资源管理真正全融合到业务工作之中，人力资源管理就实现了从“保姆”、“服务员”的角色中彻底解放出来，更多地参与到业务的战略制定、加强对业务工作支持、实现对业务工作的监督、完成对业务工作的科学考核。
2·主导云时代企业流程再造
流程再造的概念由Michael Hammer 和Jame Champy在上世纪90年代提出，但还没来得及在中国有效推行开来，就因为成功率低而饱受争议，究其原因，Hammer总结说”我不够聪明，我是工科背景，并没有考虑很多人的因素。我明白人的因素很关键。”
今天，流程再造被云技术赋予新的概念，基于云技术的企业流程再造方兴未艾，它解决了前期流程再造过程中“重技术、轻管理、过分割裂、缺少沟通”的弊端，融入了人力资源管理的概念。
人力资源管理主导流程再造出现两个契机。其一是割裂的业务模块可以在云技术下高度融合，这使得流程再造的人力资源业务伙伴（BPM&HRBP）模式开始盛行，人力资源管理下沉到业务层面，直接参与对业务的支持，这让他们拥有足够的信息，而对于分工、激励和考核，人力资源管理又是最擅长的，这足以驾驭业务部门。同时，业务部门虽然直接产生业务的数据流，但他们却根本无法直接处理这些数据流，更无法有效分析这些数据流和其他部门数据流的关系，他们也需要HRBP身后的人力资源管理平台。其二是业务流程在融合的同时，更加清晰，即在重组之后的又形成了一轮细分趋势。清晰化的意义在于，各流程环节之间可以独立运行，并行不悖，但这就需要有一个包括业务之间的沟通规则（上一个环节要向下一个环节交付何种标准的产品、进行何种业务对接），沟通规则即是知识，企业的知识管理职能又大多放在人力资源部。
云时代的人力资源管理充满机遇，懂得把握机会的人力资源管理同仁们已经开始布局，现在已经不是人力资源记记考勤、算算工资、发发福利、办办保险的“边缘化”时代了，一个业绩目标，总领公司全局的梦想已经俱备条件，HR们，开始行动吧。
【来源：价值中国】
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观点
【HR必知】网络时代，未来招聘领域的20个趋势
如果能清晰地分辨未来将发生什么，将能帮助我们更好地开展工作。Dr. John Sullivan对未来招聘潮流的见解，也许能给我们带来一些启发……
招聘技术趋势
移动平台占主导地位：在招聘领域，移动平台的优势将得到持续地提升。那些最好的公司将允许求职者直接通过手机申请工作；那些领先的公司，还将把内部网络招聘程序搬到公司管理者或招聘官的手机上；大量的创业公司还将加强以招聘为核心的移动应用开发。
Linkedin成为社交媒体的NO.1：Linkedin的入口将被广泛使用，并且最终成为吸引被动求职者的首要招聘工具。Twitter在招聘上的应用也会增长，而Facebook在招聘领域则会有所衰落。关注招聘和雇主品牌的Glassdoor.com将对社交媒体站点形成冲击。
求职者在线评估变得越来越普遍：为了确保管理者们看到的都是高质量的求职者名单，在求职者申请高端职位之前，通常都会要求在线完成一个简短且高效的、关于技术常识和技能评估的测试。
招聘标准趋势
预测分析将取代传统标准：很多当前的招聘标准作为决策工具都是无效的，因为它们仅仅只代表过去一年发生的。一个可变的预测分析能帮助你了解即将发生的，以保证你能及时作为，并预防问题。预测标准是建立在预测劳动机会/供应以及预测公司即将面临的挑战的基础之上，它同时可以分析在关键工作上即将的员工流失率，预测哪些岗位将有大量的招聘需求，规划哪些招聘和评估做法会对招聘的质量产生影响。
招聘将量化收益：迫于业务压力，招聘也需量化它在收入上的影响以及其投资回报率。为对企业收益产生正面的影响，招聘开始追求更高水平的员工、更快地招聘、使用更好的来源（譬如说推荐）、提升多样化的招聘，并且拥有强有力的雇主品牌。
自谷歌传播而来的数据驱动招聘：通过使用公司的“数据中心”和运算法则驱动模型，谷歌获得了招聘上的巨大成功。其他招聘领导者开始意识到，相对数据驱动的方式，当前“经历-试用”模型效果已然不佳。
竞争分析趋势
竞争分析和情报放在议事日程上：在当前高度竞争的商业环境里，企业的每一个职能都备受外界关注。招聘也不能忽视这个潮流，所以招聘领域的竞争分析和情报角色正在日益加重，招聘模块也将开发跟踪及评估竞争对手招聘动向的计划。它将持续权衡你们公司和其他人在招聘项目的特色及效果，以确保你的招聘方式能够保证企业维持一定的竞争优势。
企业开始绘制未来的人才池：众所周知，伟大的招聘都是积极且具备前瞻性的。领先的公司开始追踪工作在竞争对手企业里的顶级人才。他们也将利用专业的社区和持续的员工推荐，去开发关键工作岗位高端人才的人才池。
招聘目标趋势
关注招聘创新者：像苹果、谷歌、Facebook这类创新驱动公司的成功，证明了招聘、保留和管理创新者，能收获较高的经济影响。招聘流程将会开始发生转变，变得更加以数据为导向，以便于能成功理解创新者，然后招聘到这些被大多数招聘系统拒绝的高价值个体。
老雇员变成首要的目标：因为大规模裁员，很多公司都流失大量顶级人才。随着经济好转，最好的公司都致力于唤回拥有良好历史记录的前雇员，重新聘用老雇员占比将达到15%.
销售线索和信用卡信息进入主流招聘：我经常称销售线索为“在招聘中唯一最强大但是未被充分利用的工具”。招聘官几乎都忽略了大量的潜在候选人线索和有价值的信息，它们就在市场和销售线索的渠道里。那些研究并利用这些渠道寻找候选人的，将会变得非常强大、准确和经济。
直接采购变成首要重点：领先的公司从招聘主动求职者（当前企业招聘所有候选人中的60%-90%都是主动求职者）开始逐步转向运用社交媒体渠道和社交媒体驱动员工推荐的形式，直接采购当前在职的顶级人才。
多样化成为企业的当务之急：越来越多企业将从关注本土市场跨越到关注全球市场。企业将评估全球多样化的商业影响，特别是针对设计、销售和售后服务团队，他们将招聘更多关注全球多样化的职业经理人和职员。
市场调研同样适用于招聘：招聘官寻找人才将从本土拓展到全球市场，由于求职者的期望持续处于不稳定，关于“求职者想要什么”和“如何找工作”这些老话题将被重新审视。最终成为主流的新解决方案，将是借用现有的市场调研，理解你的消费者模型（例如CRM）。为了完全理解、吸引你的顶级求职者，并向其有效推销，招聘将使用问卷调查、访谈和关注重点群体，以识别新求职方法、新兴候选人预期以及他们的“工作验收标准”。
校园招聘趋势
远程校园招聘取代校园宣讲：几乎所有的大学生现在都喜欢上网或玩社交媒体，一个高端趋势将是远程校园招聘项目。取代拜访少数重点院校，前沿的公司将聚焦在更多院校里少数顶级学生身上。远程实时视频面试、竞赛、在线评估和模拟将被应用于学生和实习评价上。
大学推荐成为最有力的招聘工具：在社交媒体上，大学生相互间有很好的联系（甚至跨院校）。于是，领先的企业将意识到推荐招聘模型是如此有效。借助当前的大学招聘、实习生、职员和其他重点院校学生的推荐，企业能很容易找到合适的人才。
高校雇主品牌有了自己的内涵：顶级企业最终会接受这样一个事实：你的高校雇主品牌是独立的，并且它应该有针对性的品牌战略。于是，“高校雇主品牌”和价值主张将被单独开发和衡量。
总体招聘趋势
整合最终开始深化：由于其他商业模块开始成功整合（如供应链），招聘将越来越接近于整合，和薪酬、开发、绩效管理和继任计划进行无缝衔接。只有最好的公司才能识别提升凝聚力、团队协作和整合不同人才管理模块的关键要素。
意识到优化的重要性：持续的预算和资源的短缺会增加招聘领导者的压力，迫使他们不得不去优化他们的服务，识别并优先关注他们所服务的高影响力的重要业务单位、关键工作及高价值经理人。
招聘破裂的区域会小幅提升：事实上，很多招聘功能都没有常规的战略，对现有招聘战略或战略计划的理解将持续妨碍招聘的有效性和战略影响。无论是求职者，还是招聘经理，对招聘服务的满意度将持续走低，直到招聘功能采用CRM和市场调研模型。相比外部的社交媒体资源，企业的招聘站点将继续缺乏真实性和可靠性。即便在最好的公司，对新招聘的资源识别流程也不会特别准确。最后一点，招聘市场的供应商联合的潮流还将限制选择和创新。
【文章来源：招聘新视野】
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观点
易聘网，利用社会化招聘思路做简历库
尽管社会化招聘的概念在中国正在逐渐变得火热，但由于社交模式落地慢、用户接受度低，鲜见真正意义上的本土社会化招聘服务——社会化招聘并不是简单提供一个社交账号登录功能，更核心的意义在于帮助用户拓展职场人脉圈，从而在此之上为用户或机构提供更加定制化的解决方案。
所以，社会化招聘的本质并不是要在智联招聘、51Job之外打造另一个招聘平台，事实上两者的用户群体有很大的区别：社会化招聘一般面向中高端人才，而智联和51Job则更偏向于可替代性强的职位。除了试图在新浪微博之外打造另一个职场社交网络的脉脉，像易聘这样的招聘网站也选择了一个细微的切入点进入社会化招聘市场——服务于猎头的在线社交简历库。
与传统的用户上传简历模式不同，易聘会自动从社交网络上抓取用户信息，通过数据挖掘建立用户肖像并自动生成简历。用户的社交简历包括了多项信息，包括地点、职业经历、毕业院校、社交联系方式、微博标签、知乎问答等等。
通过批量自动生成用户社交简历，易聘依靠新浪微博、知乎和LinkedIn为猎头生成了大量用户社交简历资料库。目前，易聘自动建立了5700万份微博简历，126万份LinkedIn简历，72万份知乎简历。本质上，易聘是一个面向猎头建立的社交简历库。
猎头版易聘所能提供的具体服务很简单——社交简历检索、收藏夹和自动群发工具。
社交简历搜索：进行关键词查询，易聘会以卡片的形式返回相应的检索结果，每个卡片内简单罗列了候选者的职业经历和标签，猎头可以点击候选者姓名查看完整的社交简历，并收藏合适的候选人；
收藏夹：所有被收藏的候选人都会集中在这里（收费服务）；
自动群发工具：猎头可以通过这个功能快速与候选者联系，也可以批量进行Linkedin连接（收费服务）。
曾经在新浪微博担任过高级产品经理的姜鑫是易聘的创始人，他认为新浪微博的大数据除了可以用于时趣这一类社会化营销解决方案之外，也可以用于招聘领域。他认为，社交网站每天产生数以万亿字节的数据，在海量数据中蕴含了用户在专业背景、影响力、兴趣爱好、个性、人脉圈、求职意愿等多维度的信息。利用社交大数据，易聘能够针对用户的专业背景做用户画像，并聚合有价值的内容。
目前，易聘所挖掘的社交数据主要以新浪微博为中心，通过知乎跟微博之间的授权找到关联关系，并抓取了大约800万个博客数据，和100万LinkedIn用户数据，来进一步完善用户的社交数据。易聘已经跟海量信息达成技术合作，利用后者的数据和算法做数据挖掘。易聘能够基于微博语义来抽取关键词，给候选者们贴上不同的标签。
【文章来源：pingwest】
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观点
翻转课堂：为何叫好不叫座？
随着在线教育的火热，对旧有教育体制、填鸭式的教育方式的批评和对新的教学理念、课堂组织方式的探索被一同提出。不少人认为，改变教育，尤其是中小学教育，要从学校入手，要改变在中国沿袭多年的应试制下的被动式课堂学习方式，培养学生的兴趣，因材施教。由此，一种叫做“翻转课堂”的教学模式伴着在线教育的浪潮进入人们的视线。
它究竟“翻转”了什么？
简单说，翻转课堂包括两个阶段，首先是线上学习阶段，学习内容由学校或专业机构提供，学生在线上自主学习，自己掌握学习进度。然后是线下的学习阶段，这一阶段由学生和老师共同参与，老师通过引导和答疑，使学生与老师之间，学生与学生之间形成互动，从而强化学生自学的知识点。
翻转课堂也是随着互联网的发展而发展，美国的可汗学院可谓翻转课堂这一模式的最好范例，国内也有一些教育机构开始尝试这样的教学模式，比如阿帕图英语，其CEO倪金磊也就翻转课堂这一模式撰写过相关的文章，同时，国内也有一些体制内的学校开始尝试这样的教学方式，比如济南文化路小学的数学老师柳昊就在其教学中加入翻转课堂的元素。
那么，所谓翻转课堂，究竟是翻转了什么呢？简单说，是改变了教学过程中的顺序。通常来说，在教与学的过程中，老师是主导，教学过程由老师来掌握节奏，学生跟随着老师的节奏来学习和思考。这样就会导致一些问题：比如，成绩较好的学生可能会觉得老师的节奏慢，提不起兴趣；但又有一部分同学消化较慢，没有跟上老师的速度，不懂的知识越积越多，最终也是丧失学习兴趣。
但是翻转课堂把学习的主动权交给了学生，让学习主体来安排自己的进度和节奏，老师作为学习的助手而存在，并通过引导和答疑来发现学生自学中的问题，也就是说，翻转课堂改变了传统教育中自上而下的顺序，将互联网中自下而上的思维引入到了教育中。
叫好不叫座的原因
发挥学生的主体地位，将学习这件事交给学生自己，这不仅是对传统教育的颠覆，也是近年来国家课改和教育理念调整的方向。我们也看到，在线教育产品中，也有不少是从学生的体验出发，淡化教师的角色，深度的挖掘学生的诉求以解决其学习中的困难。但是针对教学模式改革的翻转课堂，为何在国内叫好不叫座呢？
首先，翻转课堂需要有一套完整的教学视频体系，学生能够通过它来满足自己的知识欲求。教学视频的创建首先应该明确学生必须掌握的目标，以及视频最终需要表现的内容，这是最重要的一点；其次，在收集和创建视频时应考虑不同老师和班级的差异，实现个性化教学；第三，在制作视频时，应根据学生的学习习惯和学习心理等特征，对课程进行设计。
单从教学视频体系的建设来说，这就是一件非常庞大的工程。从内容上来说，首先需要按照现行的教材对知识点进行切分，再以合适的方式表达出来，这不仅需要产品技术的支持，也需要老师能够在“虚拟课堂”中也能够讲的精彩有趣。但是目前国内教材版本众多，高中还有选修内容，完成小学到高中知识点梳理和视频录制绝对是一件庞大的工程。从效果上来说，为了让学生更好的理解课程内容，以及照顾不同年级学生的认知层次，视频内容中必然会加入多媒体的展示形式，这也增加了视频体系开发的时间和难度。从人力上来说，这样的教学视频体系需要既懂教育，又懂互联网的团队合作开发，同时还要实时进行维护和更新。但目前的情况看，还没有一个公司在做这样的项目，它不仅牵扯到体制内教育问题，更为重要的是，即使做出来了，谁来买单？
即使有学校或政府机构买单，学生在接受完翻转课堂的学习后，如果还要以体制内的考试来评测教学效果和个人能力的话，翻转课堂势必最终沦为噱头而已。
翻转课堂在国内存在的问题
从学生角度说，翻转课堂的模式是否真正解决了因材施教的问题？目前对于传统教育的诟病在于，对待不同的孩子搞“一刀切”，不仅在教学上是如此，考试时更是如此，这也就使得很多成绩一般的孩子只能在班级中“跟着跑”，而不能按照自己的学习能力和消化水平定制出符合自己的学习计划。翻转课堂虽然将学习的掌控权给了学生，但是我们应该看清目前国内学生的情况：不擅于提问和主动性不强，这两点直接影响了翻转课堂的效果。当然，你可以说这是传统教育的后遗症，随着时间的推移可以缓解，但是在短时间内，这样的情况是无法改变的，原因不都在学生，因为有着传统教育后遗症的还有学生们天天面对的老师和家长，当我们的教育浸淫在这样的大环境中，很难在短时间内让中国的学生走出不擅于提问和主动性不强的困境。
从老师的角度看，目前国内的教师是否具备引导学习的职业素质？翻转课堂很重要的一点，是通过教师的引导和答疑来检查学生学习的效果，在翻转课堂中，教师的角色其实不是被淡化了，而是从另一个侧面有所加强，它要求老师能够通过设问、通过学生之间的讨论和完成作业、项目的情况来分析和把握学生的学习效果，相较于传统的教学模式，老师从主动变为被动，从主导变为引导，这对其职业素质有着更高的要求，而与学生一样习惯了传统教育模式的老师群体，也很难在短时间内完成自身的转变。
从家长的角度看，翻转课堂的教学效果如何去量化？中国的家长对于教育非常的关注，“望子成龙，望女成凤”是家长们的心愿，虽然现在年轻的家长对于孩子的教育有了更加新潮的观念和更为开放的思想，但是有一点始终不变，就是如何量化老师的教学效果和学生的学习情况？从前我们通过考试来为学生排名次，为老师测评，但在素质教育观念影响下，家长更看重孩子的全面发展。对于翻转课堂来说，要翻转的不仅仅是教与学过程中的顺序，相对应的还要有最终的效果评估机制。
就目前来看，在线教育虽然市场火热，但更多的是在做学习的辅助和工具，以翻转课堂这样的形式颠覆K12市场的在线教育产品暂时还没有出现，这绝不仅仅是考虑到项目庞大、用户是否能够接受等这类原因，更为重要的原因是，翻转课堂真的是互联网时代理想中的教学模式么？
【文章来源：Etta】
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微课，你准备好了吗？
当谈到在线学习的时候，我们常常指的是那些不可见的资源，其中还混杂着40几分钟至长达几小时的幻灯片。这些冗长的在线资源的展示并不符合人的注意力集中时长规律，也不适用于移动设备。那么有没有解决这一问题的方案？本文中，微课将作为一种可行的方案，并且我将简述一下微课的创建过程。
微课这种教学手段由David M. Penrose发明，是一种简单的多媒体演示方式，时长在1-3分钟之间，加以课后作业及课后讨论吸引学习者的持续注意力。通过微课你可以：
·用简单的概念为学习者提供清晰明确的内容概览。
·演示某一类问题的解决步骤，或者提供分步指导。尤其适用于晦涩难解的概念解读。
·提供吸引学员注意的课程内容及课程目标介绍，提高学员的注意力，引起他们的好奇心。
为什么采用微课形式？
微课实际上就是一种短视频的课程，它有助于促进深层次的认知过程，微课的主要好处有：
·目标明确的微课堂使学员能够自己掌控课堂。他们可以选择自己想要学习的课程，按照自己的进度学习。他们可以无数次的回看课程，确保课程内容的理解与掌握。
·微课在极大程度上支持了反转课堂的进行。节省了课堂时间更多的应用于交流与互动。
·录制微课程比一小时长的课程方便快捷。
·微课可重复利用性高，经久耐用。尽管有些微课需要更新，但是3分钟的课程的更新比30分钟的课程的更新可简单多了。
如何创建微课？
你可以创建幻灯片或者短视频方式的微课。本文将介绍的是PPT模式的微课。
1. 列出你想要传达给学员的主要概念。这将是你的微课的核心内容。
2. 提前写下你将要说的内容。这将有助于你更加简洁清晰的表达。记得准备一个15-30秒的介绍和结束语。
3. 准备幻灯片。3分钟的微课中幻灯片的数量不能超过3张。使用要点、简写、高光关键字以及小段落的方式，不要用太复杂的段落。记得补充语音叙述及屏幕演示，否则学员会不安。用语音叙述代替文本，避免认知上的不协调。
4. 录制微课的时候使用麦克风及摄像头。录好的语音也不错。背景中最好没有杂音。讲述者的声音需要清晰并且大声，不能断断续系。语音要平静、自然、有说服力。摄像头使你的微课更加可信，学习者会感觉在跟真人学习，而不是机器。
在录制视频的时候，直视摄像头，避免不合适的面部表情。解释某种图表或者是表格的时候不适于用摄像头录制演讲者，因为学员们应该关注的是图表，而不是讲述者。
5. 使用注释工具将学员的注意力集中在某一幻灯片的某个特定内容。最有效的工具之一是鼠标指针。当然还可是使用其他的绘图工具或者是在幻灯片上写字的工具。不过所有的这些注释要注意与你讲述的内容是一致的。
6. 设计课后作业。包括阅读、写作、测试或者讨论等，确保学习者真正掌握了课程内容。
课程内容如何传递给学员？
在课程内容的交付上，你应该明确区分你的课程是单独的还是作为更大的主题的一部分。
如果你录制的微课是一个独立的个体，那么你可以上传到自己的LMS，或者是将其嵌入到你的网站、博客或者维基百科，或者就简单点，直接通过e-mail发给学员们。
如果你录制的微课是大主题的一个小部分，那么他们不应该作为浮动的主题单独的出现在偏僻角落，或者是在那无止境的资源列表中。不最好要将他们串到一起，形成一个完整的主体。
也就是说微课的交付方式是不尽相同的。当然，你还可以采用学习地图的方式，指导学员通过许多的小视频不断深入学习。
【文章来源：小崔编译】
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【HR必知】企业利用移动设备进行人才招聘的5个误区
智能手机已经成为了人们生活中的一部分，它的销量已经超过了PC，但是企业在招聘人才的环节上，并没有重视移动设备的作用。
最近的一份研究指出，财富500强中的企业中，只有2%的企业为应聘者提供移动设备求职平台。绝大多数的企业都没有专门为移动设备进行优化的招聘网页。
这方面的真空，使得企业在招揽人才方面出现了严重的问题。CareerBuilder最近在全球超过2000个雇主中进行了一次调查，大约30%的受访者表示他们存在无法为空缺职位招揽到足够人才的情况。另外还有23%的雇主表示，由于缺乏人才，使得他们在盈利方面出现了损失。
如今IT、高端产品销售、医疗护理等高级从业人员已经成为了稀缺资源，企业在招揽人才方面也存在着强烈的竞争。企业无法承受由于缺少人才而带来的损失。
以下是企业对于利用移动设备进行人才招聘的5个误区：
误区一：没有人在移动设备上搜索工作机会
实际情况：移动职位搜索每年都以100%的速度进行增长。CareerBuilder等全国性求职网站中，三分之一的流量来自于移动设备。谷歌的数据也表示，截止到2012年11月，在所有对于“工作”这个关键词的搜索中，来自移动设备的高达31%。
误区二：没有人在移动设备上申请工作
实际情况：来自移动设备的工作申请的数量每天都在增长。CareenBuilder 2012年的研究显示，20%的用户会使用移动设备进行工作申请。另外，这个研究还显示，当用户使用移动设备申请工作时，如果发现使用的页面没有针对移动设备进行过优化，40%的用户会放弃申请，这意味着企业可能会丢失大量接触优秀人才的机会。
误区三：我们的网站没有很多移动流量，所以我们不需要对移动设备进行优化
实际情况：大多数企业并没有跟踪移动设备流量。很多企业甚至都没有使用免费的Google Analytics来追踪移动设备带来的流量。事实上，大约25%的互联网流量都产生于移动设备，这表示，即使你处于平均数的水平上，也有四分之一的流量来自于移动设备。
误区四：移动设备的求职者可以“通过LinkedIn申请职位”
实际情况：你实际上是在给求职者制造困难。在移动设备上，他们必须通过缩放来找到“通过LinkedIn申请职位”的按钮。更何况，LinkedIn还要求使用者上传建立，对于一些移动设备来说，这样的操作过于繁琐。
误区五：求职者会稍候使用电脑进行职位申请
实际情况：人们总是很忙。如果你不能在他们初次到访时吸引他们提交申请，他们就很可能不再回来了。很多公司通过给求职者发送邮件来吸引他们进行职位申请，如果这些求职者使用移动设备查看邮件，并发现无法通过移动设备来进行申请，调查显示70%的求职者会放弃本次申请机会。
总结
人们使用电脑来进行网络求职的时代已经过去。招聘网站应该针对各种设备进行优化，以此来增加找到优秀人才的机会
【文章来源：招聘新视野】
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大数据如何玩儿？这是BAT的不同思路
去年5月笔者曾撰文阐述百度、阿里和腾讯这三个互联网巨无霸开始挖掘大数据。一年过去，拥有海量数据的公司已在多个领域尝试对掌握的数据进行利用，大数据意识和能力进步飞快，体系和工具日趋成熟。
大数据应用实践，硕果累累
百度在大数据方面让人印象深刻的有百度迁徙这样的公益项目，应用在民生和新闻等领域。最新动态是，百度网盟利用基于大数据的CTR（广告内容匹配）数据，站长的平均收入提升70％。
阿里则对外宣称已经拥有100PB数据并以令人欣喜的速度增长，马云最新的内部邮件将阿里战略阐述为云端＋大数据，阿里要进入数据时代。
腾讯广点通平台不乏亮点应用，例如美丽说借助广点通在移动端取得丰收，小米手机与QQ空间合作更是基于社交数据营销的经典。
百度、阿里均已将大数据升级为公司战略，李彦宏、雷军等互联网代表人物在两会时都曾有建言，推动政府的大数据意识和开放，大数据正在从理论走向实践，从专业领域走向全民应用的阶段。
互联网牵头大数据的必然性
为什么国内的大数据应用，只有几个互联网巨头取得成就呢？是因为它们拥有最多的用户、流量和数据吗？答案是否定的。因为所有关于大数据的论断都认为，大数据并不在于大。质量、性质以及谁拥有它，将决定大数据能被挖掘出来的价值和难度。
物联网传感器、视频监控设备时时刻刻都在收集海量数据，但价值没有微博大，因为数据难以变现。运营商拥有用户通信相关数据，从语音到短信再到位置，量大过任何一个互联网巨头。只能白白浪费，因为运营商不被允许也无能力去利用这些数据。与之类似，政府部门、软件企业均拥有大数据，却只能任其沉睡。
之所以BAT走在国内大数据应用的前列，即与其拥有的数据性质有管，与互联网企业的技术基因、开放创新和积极进取有关。
大数据利用难点在于技术。从数据的收集到存储到清洗，再到脱敏，归类，标签化、结构化，以及最后的建模分析、挖掘利用，均是技术活儿。需要服务器集群、数据利用模型和数据处理算法来保障，然后才是挖掘出来的结果的包装、变现。
相对其他拥有大数据的金主来说，互联网企业的技术甩开它们几条街。运营商技术是外包；银行的技术外包居多；其他公共部门例如政府、交通、教育、能源等行业，技术对他们是遥远的名词。
还有动机。互联网企业的服务产品几乎是免费，必须通过其他模式赚钱。过去是广告、游戏和增值这三种模式，到了移动端广告模式遇到瓶颈，需要新模式，抑或加强原有模式。这两点上，大数据都会起到大的作用。
BAT大数据思路迥异
BAT三家的数据各有特色。
百度是基于用户搜索行为的需求数据，阿里掌握着交易以及信用数据，腾讯则掌握着社交关系数据。各有千秋。它们对大数据的应用方向并不相同。百度和阿里更为激进。腾讯观望多过行动，也可能是说得少做得多。
首先是动机。
百度收入95％以上来自广告，淘宝的主要收入模式也是广告。百度、淘宝和CCTV是中国前三大广告投放阵地。腾讯主要收入来自游戏和社交增值业务，广告收入占比仅为三成左右。
本阶段大数据变现的主要途径是精准广告，这契合百度和阿里的诉求，两家将大数据升级为公司战略。
其次是技术。
搜索引擎是技术驱动，百度和其创始人李彦宏最具技术基因。马云对外宣称因为其不懂技术所以阿里技术最强。只有腾讯不怎么强调技术，一直强调产品能力。
大数据是技术活儿，百度和阿里这两位自认为技术很强的玩家探索在先符合常理。百度和阿里在大数据技术已经进行较多布局，从人才到架构到基础设施再到技术理论。
百度有深度学习研究院、高价聘请大数据领域人才以及与高校合作，正在建设亚洲最大云计算机房；阿里有飞天计划，有先进的跨机房5k集群、Apsara分布式计算系统，还有数据委员会这样的架构。
几家在云计算平台上的不同态度可以佐证我的观点。云平台和大数据是连体婴。“移动端”、合作伙伴和用户个人的数据，均需要“云”来收集、存储和处理。要掌握大数据，一定要具备承载数据的开放的云。
阿里云09年成立，百度云12年推出，分别对应到IaaS模式和PaaS（Amazon VS Google）。它们的云服务在向开发者和用户提供基础设施、云端服务的同时，收集第三方网站、应用、硬件和用户的数据。百度迁徙能够生效便是得益于第三方App为百度贡献位置数据。
腾讯云去年9月才推出，起步晚了点。虽然腾讯开放平台成熟，但开放平台更多是分享腾讯的用户和资源出来，目的不是收集数据。而且开放平台是运营、合作、生态层面的事，云平台才是技术问题。
最后是位置。
典型的互联网交易场景大概是这样的，用户在聊天、社交、娱乐的过程中，会被吸引注意力，关注“兴趣”，抑或因为兴趣而发现新的信息。然后用户去了解、去寻找想要的东西（需求、欲望、找到所求），最后在网上完成交易（电商和O2O）。
这里引用一下漏斗模型——一个悠久经典的营销概念。在这个模型里，用户消费时的大致决策路径是从注意（attention）、兴趣（interest）、欲望（desire）最后到行动（action）。
上图是被倒过来的漏洞。漏斗越到底部转化率越高。阿里在欲望和行动之间，百度在兴趣和欲望之间，腾讯则在漏洞顶部。
广告收费模式可以看出三家的位置差异。百度是CPC，按照点击次数付费（不管点击后的行为），阿里淘宝客等广告则直接可以对应到购买行为,CPA（按实际效果）和CPS（按效果佣金）居多。腾讯门户、QQ聊天Banner广告更亲睐于CPM或者CPT（按照展示次数或者时长），广点通是CPA，但亮点案例集中在应用下载领域，而不是交易领域。
三家都不希望只处于某一个环节，而是期望上中下通吃。百度有贴吧这样的兴趣社交产品，有视频这种注意力型业务，还推出了直接在结果页下单的“微购”，上下延展；腾讯重组了搜索业务（与搜狗合并）和电商业务（与京东合并），向下的机会还有；阿里投资微博、布局智能电视以及做导购网站做微淘，努力在向上走。
几个互联网巨头的动机、技术和位置的不同，在大数据应用上的思路也不同：腾讯蜻蜓点水，阿里布局为先，百度技术至上。相同的是，几家都在想方设法笼络更多的数据，收集数据是第一阶段，形成收集数据的能力和机制是第二阶段，第三阶段才是数据挖掘，目前BAT三家均处于从第二阶段到第三阶段之间，一旦大数据应用全面进入第三阶段，积累更深、投入更多的百度或将有望显出优势。
AppStore和iPhone的诞生，将人们带入了智能手机和移动互联网时代，颠覆了传统的软件业和手机业。未来，对大数据商业价值的发掘将给互联网公司拓展出更大的增长空间，甚至有可能催生出全新的商业模式和硬件产品，就像AppStore和iPhone那样，给人们的工作和生活方式带来颠覆性的变化。
作者微博@互联网阿超，微信SuperSofter
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观点
CNNIC：网络求职招聘领域的四分格局
人们在互联网上找工作的方式勾勒出“四海为家”的格局。求职招聘网站更像是普适化搜索站，招聘单位官网与政府人事部门网站属于稳中求妥的传统网络招聘、社会化互联网应用更倾向于基于关系的辐射。四者定位不同，用户特征及使用习惯固然会有差别。
从运营层面分析，求职招聘网站满足网民对海量信息的一站式获取，简化多口径搜索的麻烦。不可避免的是，多来源海量信息的真实性、重复率。虽然求职招聘网站提供城市、行业、职位、单位性质、时间等查找方式，当多种搜索条件同时进行时，并集外延过宽或交集无匹配的情况多有发生，搜索结果的精准性可以说是“路漫漫其修远兮”。另一方面，求职招聘网站必然需要与海量信息相匹配的人力成本进行维护、筛选、沟通等流程化工作，每个人固有的情感特质在一定程度上也会影响其对信息的感知，这是运营者通过技术、KPI考核等方式所不能预见或控制的偏差。从使用者层面分析，求职招聘可以说是一种信息交易，即求职与招聘双方在求职招聘网站以各自的信息去置换对方的信息，双方的信息都不具有排他性（暂不考虑付费会员形式）。招聘信息与求职信息相匹配，信息交易达成。对于使用者，信息的真实性是核心，围绕其发生信息搜索、信息交易。求职者又是以什么方式判断信息真实性的呢？
网民对求职招聘网站填写的个人信息很敏感，近六成被调查者投递简历之前会通过不同方式确认招聘信息的真实性。在招聘网站看到感兴趣的招聘信息， 12.30%的被调查者群体通过电话确认信息真实性之后决定投递简历；45.72%的被调查者通过招聘单位官方网站查看信息真实性，再投递简历；仅38.49%的被调查者直接投递简历；一方面，用户行为表现出对求职招聘网站信息真实度的更高需求；另一方面，招聘单位官网与求职招聘网站的信息同步也很重要，信息源的权威性比信息传播广度更有说服力。
网络求职招聘领域的四分格局并不影响网民“广泛撒网、重点培养”的选择，当然也不仅仅限于这四种方式。相比较人才交流市场、双选会等现场方式，网络求职招聘成本低、受众范围广，供需双方的信息交易达成则是最终收益。中国互联网络信息中心分析师阿丽艳认为，互联网对各个行业的影响已凸显，但影响并不代表彻底颠覆，求职招聘向互联网的迁徙是趋势，倘若人岗匹配完全能依赖技术来完成，或许才是求职与招聘的最优结合。
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观点
【HR必读】社交网络时代，这5种方法，永远的改变了招聘流程
近日的一份报告显示，77%全职工作的人，要么在寻找新的工作，要么准备今年跳槽。
而对于那些多年没有换工作，远离求职市场的人来说，他们会发现如今的行情发生了很大的变化。很多年以前，找工作就是简单的投递一份简历就行了，但是习惯了这种方式的人，会发现自己已经落伍了，他们其实更需要把简历上传到个人的MySpace页面上，并积极的回应。
另一方，各种规模的公司都在尝试使用不同的最新科技，来招聘优秀的人才。下面是一些人力资源招聘方面的趋势，每个人都应留意下，无论你是渴望开发出好产品的程序员还是世界500强的招聘高管：
1.聪明的公司懂得用内容营销来吸引人才
相关的市场调查显示，91%的求职者表示一家公司在招聘方面的口碑和品牌，会对他们的选择有很大的影响。因此最成功的公司都懂得这个道理，并在网络上不断的更新相关的内容，用这些内容吸引潜在求职者的兴趣。
靠谱的求职者不会把简历海投到每个公司，他们宁愿花一些时间来跟踪调查，一些公司所发布的内容，在此基础之上再做判断。
2. 透明度为王
如果你想进入一家公司，那么你可以查看Glassdoor网站，去看看这家公司的评价：工资如何、工作气氛如何等等。Glassdoor这种平台基本赋予了求职者对公司进行X光扫描的能力，可以得到很多有用的消息。而这种基础平台的调查能力，在几年前还是很难的，但是现在却只需要几秒钟的时间，就可以完成。
另一方面，公司负责招聘的人也能很好了解求职者，了解他们是否对这个工作真有热情，了解他们的工作方式。如果你是一个求职者，申请了一个工作，那么你要想到公司的人可能正在查看你的博客、你的社交网络账户等等。道理很简单，你能查别人，别人就能查到你，网络就是这样，很公平对吧。
公司的这种做法可能貌似不太好，但是其实公司也只是想了解员工更多的细节。他们只是想了解这个将来可能和他们并肩工作的人，到底是个怎样的家伙。
3. 科技让求职过程更加人性化
另外，科技还从本质上改变了人们求职过程中的交流方式。几年之前，求职往往意味着跟无法谋面的招聘人员，不断的邮件往来。但是如今的求职过程，就好像聊天一样真实的沟通，是科技让这些成为现实。
比如有人从LinkedIn上给你发了一个工作链接，你会发现发信的名字旁边有一个照片，你会感觉到自己在跟一个真实的人互动。而新创的BranchOut公司将这些更近一步，让用户可以通过Facebook找到工作。尽管Facebook并非职业化的社交网络，但是有数据显示，有18%的人通过它找到了工作。
所以BranchOut和Facebook都能对LinkedIn构成威胁的。
4. 简历不再是死的，而是数据驱动的基础
没有什么比填写公司职位的网申信息要烦人的了，通常要花费半个小时的时间，把信息从简历上粘贴下来。但是对于公司方面来说，这种形式真的很重要，这样他们才能迅速的完成海量的数据分析筛选。其实谷歌公司很早之前，就开始数据驱动的方法来挖掘潜在的候选人了。他们组建了整整一个部门来做这件事情。另外，还开发出很多数学模型和算法，来完成这项复杂的工作。
5.实际的技能才是求职法宝
当然如果你从斯坦福大学毕业，GPA学分高达4.0，你还是有优势的;但是如今的招聘方更看重你如何将你的技能应用到现实世界，而不光是纸上谈兵。如果你是程序员，你就应该有几个像样的Github项目;如果你是写手，你就要有内容丰富的博客。
比如一个新创公司TrueAbility就发布了一个技能评价平台，通过这个平台工程师可以显示自己的实际技能：linux系统知识、脚本开发能力等等。TrueAbility的客户包括：Netflix, Rackspace 和Sony Playstation等等。因为这些公司都知道到只有现实世界中的技能才是最关键的。
所以说在社交网络时代，有价值的内容发布是招兵买马的关键。
总之，整个的招聘过程会更多的向数据驱动的模型转化，而且会更加的真实、透明和人性化。虽然候选人的数量在飞速的增长，但是有了网络科技的帮忙，公司可以更好的专注在数据上，从一种全新的角度和方式，来帮助人们建立跨越网络与现实的联系。
（via TNW 译/快鲤鱼）
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观点
2014年是什么在推动大数据和预测分析？
从预测市场趋势到获取客户需求的洞察力,预测分析可以帮助企业利用他们的数据发现新的机遇并赢得竞争对手。
然而, 研究发现,企业并不是用大数据和预测分析来实现他们的全部潜力。
这并不是说他们没有看到好处: 85%的机构受访者表示,预测分析对他们的业务产生了积极的影响,而77%的人认为这能帮助他们在竞争中占上风。
主要的障碍是技能,有四分之三的受访者发现企业内需要新的数据科学技能来利用技术。
●越来越重要
为什么预测分析变得越来越迫切？
在过去的几年中关于大数据我们已经听到了很多。企业收集顾客的信息移动习惯、购买习惯、浏览习惯… 还可以列举很多。然而,企业如何处理这些数据才是最重要的。分析技术让企业分析顾客数据并将其转化为可行的洞察力,让企业受益。
预测分析技术是大数据的核心推动者,允许企业使用历史数据,结合客户洞察力来预测未来事件。它可能是任何东西,从预期客户的需求,预测更广泛的市场趋势或管理风险,从而提供竞争优势,推动新的机遇的能力，最终增加收入。
●多云的天空
云是如何改变预测分析的？
预测分析和云都是业内持续的热点话题。更多的企业正在寻求充分利用手头的数据,同时利用基于云的服务从资本费用转向运营费用。下一步当然是把两者结合起来。
云中的预测分析正在获得动力。这一结合让预测分析更加可扩展、灵活和易于部署。它利用云众所周知的优势提高投资回报率和及时做出最先进的市场分析。
●最大价值
企业目前从预测分析中获得了最大价值吗？
目前,我们看到预测分析的很大潜力 (以及因此的大数据)尚未开发。对于意识到预测技术高投资回报率的企业, 他们必须通过将预测模型嵌入到应用程序中将前瞻性洞察力融入日常工作。这意味着企业各级员工需要能够解释数据并将这一洞察力反馈回业务。
然而,获得并理解数据直到最近仍被视为一种复杂和高技能的任务,有统计学的高学位和前沿分析经验。这种动态无法简单地跟业务规模的步伐, 因此企业不能获得最大的价值。
●技能的匮乏
对于未能占领先机的人来说采用它们的障碍是什么？
这是常有的事,它涉及到两件事 – 技能的短缺和时间。人们普遍认为需要技能有效地从数据中获得洞察力并反馈给业务务。根据SAP的调查,75%的英国企业相信,他们的企业内需要新的数据科学技能，而81%的人希望专门培训将分析融入他们的日常工作。
然而,随着日益更新的预测分析技术的可用性更直观和用户友好,各种层次的业务员都可以“自助服务”他们需要的洞察力。
●复杂的任务
要充分利用这些技术，你认为最需要的技能是什么？
我已经谈及了过去将预测分析看成是一种熟练和复杂的任务。曾经, 让数据变得有意义是少数领域,专业的数据科学家的事情,复杂的预测分析目前正转向广泛的用户。
企业正在寻找的技能有一个真正的转变。最重要的资格可能不一定是学位,证书或工作经验,而是所谓的“软技能”——好奇心,创造性的天赋,想象力以及用讲故事的方式在各种业务中和非技术人员清晰地沟通。
●发现技能
企业如何提升现有劳动力的技能，应该寻求怎样的人才？
我们可能会在几年中处于这样的情况，多达半数的员工使用预测分析的某些能力以成为其日常工作的一部分。对现有的劳动力进行技能提升来满足这一需求将是一部分, 还有招聘有我已经提到过的软技能的新人才。
但我们不必都成为数据科学家。在分析能力越来越重要的同时, 企业主开始在希望加入他们的企业的CVs的人们身上寻找证据, 但事实是, 高级预测分析技术使分析更易于被普通人所获得。更直观的技术加上易于使用的界面,反映消费技术的趋势意味着并不总是要求专业数据科学家的技能为个别业务解释数据和回馈洞察力到更广泛的业务中。
【文章来源：199it】
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