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レイヤー別教育カリキュラム

受講者のレベルに沿ったカリキュラムで実務教育をサポート

データサイエンスや機械学習に関する学習を自社社員へ促す際、同じ教材を一斉に社内配布するような方法を採用していませんか？

実は、これはあまり良い方法とは言えません。企業規模が大きくなればなるほど、事業は多岐にわたり、関心があることも部門ごとに異なるためです。例えば「研究開発部門と製造部門」というだけでも、関心があることは大きく異なるのではないでしょうか。また、従来から統計や数学に関心があり、業務改善実績のあるメンバーと、そうでないメンバーとでは、レベルに差があります。

弊社では、SL理論に基づいた『レイヤー別教育カリキュラム』により、実務教育をサポートしています。レイヤー別の学習により、受講者のレベルに沿った内容から、少しずつ理解を深めていただくことが可能です。

▼SL理論に基づいた支援

受講者の理解度に合わせたプログラムと成果指標により、少しずつ理解を深めていただくことが可能です。

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成果指標一例

＜SL1＞ 指示型

・分析課題創出シート記入数
・WEBトレーニング完了人数

＜SL2＞ コーチ型

・スコア提出数

＜SL3＞ 援助型

・CRISP DM 回転数

＜SL4＞ 委任型

・実案件解決数

 

▼レイヤー別教育カリキュラムによる人材育成例

 

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▼進捗支援例

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▼お客様の声


統計学や機械学習の基礎の説明動画は、初心者の私でもわかりやすい内容だった。講師の例え話や実体験に基づいた話も多く伝わりやすかったと思う。

製造業／R&D部門


今までデータ分析は実施してこなかった（熟練者の勘によるところが大きかった）が、今後を見据えてデータ分析による生産条件の最適化に着手したいと思った。

製造業／生産技術部門


動画講習・WS研修で、自分が学ぶ必要のあるキーワードを知ることができたので、これから自学したいことが増えた。アナログデータをむやみに電子化しても、また使えるように作業するのがという懸念点が消えた。QC検定試験勉強をしたことがあったので統計学の基礎は何となく理解していたが、受講したことで活⽤⽅法がたくさん浮かんだ。

製造業／R&D部門 


機械学習を取り入れたテーマを進めているが、自分自身が触れたことも学んだこともなかったので、担当者のコミュニケーションに壁があるように感じていた。本講義の冒頭で仰っていたように「共通⾔語を取得」できたと感じている。学んだ上で「今提供しているデータが本当に良いのか」「分析の仕⽅はこれでいいのか」など疑問も生まれてきたので、これを機に対話をしっかりしたいと思えた。

製造業／R&D部門

 



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