吉尔伯特行为工程模型

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时间:2018-10-27

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1、引言莱克伍德研究的一项调查展现出美国商业将会在1994年投资506亿在正式培训当中,和1993年的482亿美元相比上升了5%。随着支出的跃增,组织越来越关心培训投资的回报。培训能否在开始时适当的干涉是影响培训在改善个人和组织表现方面产生的效果的一个因素。这是汤姆吉尔伯特倾其一生所专注之事,并且于1978年在他的书中清晰的阐述、汤姆吉尔伯特的背景已故的吉尔伯特在1960年早期曾帮助建立ISPI。他是田纳西大学,阿拉巴马大学,乔治亚大学的毕业生,是哈佛大学斯金纳的同事,同时也是吉尔里朗姆勒在20世纪70年代的商业伙伴以及行为分析学会的长期会员。吉尔伯特于空想家罗伯特马格以及乔哈莱斯有着一生的联

2、系,并且他的工作是出于许多名人的激励,像弗莱德里克泰勒,科特莱温,B.F斯金纳。他是一个非常有才能的行为工程师,参加了300多个组织,而且获得了所有组织当中有关表现绩效的奖项,他也许是这个领域“点缀”最多的“老兵”。他帮助推动了按季度提升绩效理论的创立。吉尔伯特引领我们不再局限于培训,而是采取一种缜密的并且以观察为基准的方式来提升绩效。他的行为工程模型促使我们看到帮助提升绩效的各种因素。事实上,他的模型已经被大量应用。他相信科学理论需要满足一下三点要求:简约——能简单解释的东西要避免繁杂。优雅——一个好的理论,它的每一部分和片段不应该混乱的糅合在一起,而是要紧密的联系。实用——一个好的理论

3、应当有用,即便不能在现实世界中发挥作用,也应该有利于科学的发展。我们所有人在工作中都应当遵守这些好的操作原则。吉尔伯特的行为工程模型在《HumanCompetence:EngineeringWorthyPerformance》中,吉尔伯特描述了一系列可以用于将员工绩效从一般或以下提升至杰出水平的技术。这些技术当中包含行为工程模型,在第一节展示过。这个模型主要用来改善员工的工作环境而非员工本身。有了这种行为工程模型,这些负责绩效的提升和保持的个体就可以针对绩效提升方案进行诊断,设置优先和策划。表格一。行为工程模型刺激反应结果模块一:环境信息模块二:环境资源模块三:环境刺激*描述绩效的期望*关

4、于怎样做工作的清楚和相关的指导*对于绩效是否足够的相关连续的反馈*为满足绩效需求计划的工具,资源,时间*接触领导者的渠道*充分的人力资源*有组织的工作过程*依照绩效而定的足够的金钱刺激*非金钱刺激*职业发展机遇*绩效过差产生的明确的后果模块四:个人知识模块五:个人能力模块六:个人动机*系统化设计的培训来培养杰出的工作人员*培训的机会*人与职位的匹配*好的选择过程*灵活的计划来符合员工的最大能力*虚拟的或可见的帮助来增强能力*认识到员工为可获得的利益刺激而工作的意愿*对员工动机的评价*招收新成员来满足工作条件的现实情况注:《人的能力》1978,1996.经T.F.吉尔伯特允许引述。表格上部分

5、的三个模块——信息,资源,刺激——代表了影响绩效的环境因素。当这些支持的因素被提供后,员工就因而能够表现出非常杰出的水平。但是,当这些支持因素没有被提供的时候,即使员工接受专业的培训,表现也难以达到预期的水准。吉尔伯特阐明缺乏工作环境中的绩效支持因素是员工展现杰出表现的最大阻挠。当辨认阻碍绩效提升的方案时,本质上就是要查找缺失的支持因素。吉尔伯特相信获得绩效提升通常可以只通过环境支持因素,而传统的管理者和人力资源专家假定是个人而非环境需“修正”。这就使培训被选择用于绩效提升。当这种假设错误时,以下三点就显现出来:*当绩效并未达到期望的标准时,培训以及策划培训的培训者或者是雇员就会失去信任。

6、*组织花费大量资金于无用的方案上,这些资金本该用于处理大部分的环境支持因素。*平均绩效和杰出绩效之间留有悬殊。当然,在许多例子当中,合适的绩效提升方案确实包括雇员。行为工程表底部的一行展示了与员工相关的因素。首先,在使用新的设备和弥补知识与技能方面的认知缺口时,知识发挥了作用。在这些例子当中,运用行为工程模型去查找绩效不足的原因经常是不必要的,因为对于培训的需要时不证自明的。第二个模块当中的“能力”代表了员工担任一个职位的能力。它体现员工与职位需求的相符与不符上。这里选拔过程是否有效是至关重要的。吉尔伯特的论点中认为与个人相关的第三个因素——刺激,将会很非常显著,如果其他因素,尤其是与工作

7、环境相关的因素被提供。因而他相信缺乏动力的痕迹是一面警钟,它说明应当去寻找信息,资源或者刺激方面的不足。在传播这个概念时,它强调工作环境中的因素不会直接激励雇员。相反的,通过处理这些工作环境因素,组织可以创造一种可以使员工内在动力爆发的环境。吉尔伯特相信任何由这六种模型支持的工作都应当确保员工具有较高的能力,如果管理阶层能够井然有序的做好这些事情并且对于工作最主要的任务有一个明确的关注的话。行为工程模型提出的问题模型的每

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