Итоги EdCrunch 2021: что рассказали спикеры Центра подготовки руководителей и команд цифровой трансформации ВШГУ РАНХиГС

Модератор дискуссии — директор Центра Ксения Ткачева — обозначила одну из главных проблем, которая сегодня существует на рынке образования: отсутствие проверки результата обучения. В итоге зачастую программа представляет собой просто набор материалов, а не движение из точки 0 в точку 1. Эксперты обсудили, как этого избежать, ответив на три ключевых вопроса.

Чему учить?

Что такое модель компетенций и зачем она нужна, рассказала заместитель директора Центра, руководитель Центра оценки и кадрового развития Наталья Гаркуша.

По словам эксперта, в процессе создания модели компетенций участников команд цифровой трансформации было проанализировано более 40 российских и зарубежных источников, изучен успешный опыт цифровой трансформации в крупных корпорациях и организациях, проведены фокус-группы с экспертами-практиками. Только после этого были сформированышесть профессиональных и шесть личностных компетенций, которые легли в основу модели.

«Модель компетенций должна постоянно адаптироваться с учетом новых тенденций, изменений в цифровом мире, социальных и экономических вызовов, только при этом условии она станет хорошей методологической основой для создания качественных инструментов оценки компетенций, формирования уникальных, эффективных образовательных программ и траекторий развития команд цифровой трансформации».

Наталья отметила, что в сочетании с профилем ролей можно описать, насколько глубоко должны быть развиты те или иные компетенции у сотрудника в зависимости от его функционала, и соотнести это с реальным уровнем кандидата. Именно такая оценка компетенций легла в основу разработки образовательных программ Центра для различных категорий слушателей — от руководителей цифровой трансформации ФОИВ до участников цифровых проектов регионального уровня.

Как развить навыки?

Об эффективной связке модели компетенций и обучающих модулей, каждый из которых должен прокачивать тот или иной навык, рассказала Алла Жукова, заместитель директора Центра, руководитель программы «Реализация проектов цифровой трансформации».

«Важно сразу понимать, к какому результату идешь. В нашем случае — ролевую модель. Это определяет набор компетенций, которыми должен обладать слушатель программы на „выходе“, и помогает спроектировать смысловые блоки, которые будут работать на достижение результата».

Эксперт подчеркнула, что формирование программы на основе оценки компетенций — это возможность избежать субъективизма. Замер до и после обучения — самый достоверный инструмент, который демонстрирует эффективность курса (в сравнении с NPS или другими показателями). На основе этих же данных вносятся изменения в программу. Например, если после обучения уровень владения одной из компетенций не достиг желаемых показателей, это дает основания для переработки содержания.

«Любая образовательная программа — это не статичный продукт, не проект, который разрабатывается один раз и на четыре года вперед. Программы высшего и дополнительного профессионального образования должны постоянно переосмысливаться на основе обратной связи, замера компетенций и требований рынка», — дополнила Ксения Ткачева.

Как найти тех, кто научит?

О том, что важно определять компетенции не только слушателей программ, но и преподавателей, эксперты рассказали в заключительной части сессии.

Дефицит преподавателей — проблема всей образовательной системы. Есть много экспертов, обладающих уникальными знаниями, но далеко не каждый готов и способен передать эти знания другим. В этом принципиальное различие между экспертом и преподавателем.

Таша Шелагина, руководитель программы «Цифровая трансформация и цифровая экономика: технологии и компетенции», поделилась уникальным опытом работы с преподавателями.

Эксперт рассказала о «воронке» отбора, которая включает несколько этапов. На первом описывается профиль кандидата: от гражданства и образования до согласия на определенные условия. На втором — задачи работы с преподавателями. Например, повышение качества ведения занятий, генерация идей для дальнейшей работы. На третьем — самое интересное: на основе полученного профиля и целей составляется схема отбора, описываются последовательность и механики, которые помогают проверить нужные компетенции и убедиться, что человек подходит на роль преподавателя. Полученные данные перепроверяются через матрицу, где наглядно представлены результаты тестирования на уровень владения каждым навыком.

Еще один важный инструмент отбора — скоринг. Он помогает свести к минимуму личное мнение и выразить всё в цифрах. В итоге решения принимаются на основе данных и достигается точный результат: отбираются преподаватели, которые максимально компетентны и вовлечены в обучение.

Эксперт также отметила важность дальнейшей работы с преподавателями: «Мы собираем очень много данных, чтобы отслеживать достижение наших целей и задач, оценивать качество текущей работы в динамике. Поэтому взаимодействие с преподавателями не заканчивается на этапе приема, мы сопровождаем и развиваем их постоянно». Этому способствуют различные мероприятия: методические, обучающие и неформальные. Каждый формат закрывает те или иные задачи, стоящие перед командой.

Главный результат

Обучение должно приносить практический результат, и он должен быть измеримым. Создать MVP можно, лишь обладая определенным набором компетенций. С другой стороны, сама практическая работа над проектом — это лучший тренажер для приобретения и улучшения навыков.

Подводя итог, эксперты отметили, насколько важны компетенции самих разработчиков программ, и призвали коллег не прекращать собственное обучение, меняться и не бояться оценки своих результатов, которые не всегда могут быть идеальными, но точно ведут к развитию.