最近とある企業の採用担当者と会い、大変興味深い話をうかがった。その方の会社は中々に革新的で、昨今話題のAIによる採用判定を書類選考に絞って導入してみたのだという。 結果はなかなかに上々だったとの事だけど、最終的には採用におけるAIの導入は断念した。 AIの採用を見送った理由はAIの判断が悪かったからではない。結果だけみれば、AIの判断はプロの採用担当者と比較して、そう悪いものではなかったようだ。 問題となったのは、AIが「なぜこの人を選んだのか。なぜこの人を選ばなかったのか」を説明してくれなかったところにあったという。 これは実に大変興味深い指摘で、今後AIが導入される社会を生きる私達にとって非常に有益な知見が詰まっている。今日はこれを掘り下げて、僕なりのAIが導入された後の社会の行方についてみていく事にしよう。 AIの思考回路は人間と随分違う AIは囲碁の世界チャンピオンを打ち倒したり、
プロジェクト学習 課題解決学習 アクションラーニング リーダーシップ教育 サービスラーニング ・ ・ ・ 何と表現してもよいですが、この手の「経験と振り返りを重視する学習」が昨今注目されています。 「伝統的な一方向の講義」や「知識注入型の教育」ではなく、1)複数の人々が相互作用をともないながら、2)具体的な経験やアクションをおこし、3)それにともなう「リフレクション」によって学ぶことに、スポットライトがあたっています(教育史をひもとけば、かつて来た道、新しい潮流とは言えないとは思いますが) いわゆる「経験学習」は、とてもパワフルです。 それは「人々の具体的な経験」をともなうだけに、成功した場合の収穫は、とてつもなく大きなものとなります。 しかし、一方で、経験学習には「泣き所」もあります。 あくまで一般論ですが、経験学習の泣き所とは 1.コストが高いこと(維持していくためにはリソースが必要な
ドキュメント共有ツールや社内wikiなど、社内に情報やノウハウをストックする仕組みをお持ちの企業さんは多いかと思います。 ただ、そういったツールって「見る人」と「見ない人」の差が出てきてしまうことがありますよね。 「情報共有しているはずなのに、なぜか社内で情報格差が起こる」みたいなことも、珍しくないと思います。 そこで今回は、個人的に「これいいじゃん!」と思った社内wiki・ドキュメント共有ツール「Guru」を紹介します。 ▼実際の「Guru」の画面 特にSlackユーザーは、たぶん感動すると思う。私はしました。リアクションやスレッド機能を存分に活かした仕様になっているので、シームレスすぎてびびります。 (もちろん、Slackユーザーでなくても使えます。) ▼Slack上で動かすと、こんな感じです。 Guruは、Guru Technologies, Inc.が2017年3月に公開したサービ
0 0 417 0 今あなたは仕事の優先順位をどう決めているでしょうか。 こなす仕事が大量になっていくと、仕事において何を優先すべきか、明確な方針を持たないと素晴らしい成果はあげられません。特に会社の上位職になればなるほど「どの仕事を優先させるべきか」を深く研究しなければならないはずです。 仕事の優先順位に悩んでいる方は、まずは目の前にある仕事の中で、より早く楽に成果を出せるものを選ぶようにしてください。たった1つの方針を明確にするだけで結果に変化が出るはずです。 もし、あなたがたくさんの量の仕事をこなしているのにもかかわらず、成果がいまいち出ていないのであれば、もしかしたら目の前にあるタスクを全てやろうとしているのかもしれません。 時間が無限にはないので、優先順位をつけて、大事なことにできるだけ集中することが1つのいい解決策です。 この記事では、より素晴らしい成果を出すための仕事の選び方
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