通过这门 100% 在线大学课程，您将接受培训，将先进的人工智能技术集成到您的评估流程中，使您能够更有效，更准确地分析绩效数据”

在技​​术和对员工福祉的关注的推动下，绩效评估正在经历重大变革。越来越多的公司采用实时评估系统，这使得能够提供符合雇主期望的持续反馈，从而更容易，更有效地跟踪员工绩效。

这就是这门大学课程的创新，专业人士将能够设计和应用评估工具，不仅可以衡量员工的绩效，还可以提供即时的相关信息。这种方法将使组织能够快速响应员工的需求，营造持续改进的环境。

同样，将培养技术技能来识别数据中的模式，这对于发现需要改进的领域至关重要。从这个意义上说，通过将人工智能融入评估流程，专家将能够提取有价值的见解，帮助优化个人和团队绩效，并根据特定需求制定个性化的职业发展策略。

最后，将包括绩效评估的理论和实践，鼓励批判性思维和基于数据的决策。通过案例研究和实践练习，学生将能够将所学知识应用到实际情况中。这种全面的方法将确保他们配备必要的工具来领导有效的绩效评估举措，为其所在组织的成功和可持续性做出贡献。

通过这种方式，TECH 开发了一个完整的在线课程，可以通过具有互联网连接的电子设备访问，而无需前往物理位置或满足特定时间表的不便。此外，基于革命性的Relearning方法，包括重复关键概念，以促进内容的高效和自然同化。

借助广泛的创新多媒体资源库，您将能够识别绩效中隐藏的模式和趋势，从而有助于及早发现需要关注和改进的领域”

这门绩效评估大学课程包含市场上最完整又最新的教育课程。主要特点是：

• 人工智能应用于人事的实际案例开发
• 以图形， 图表和极具实用性的内容设计提供关于职业实践中不可或缺学科的实用信息
• 进行自我评估以改善学习的实践练习
• 特别强调创新的方法论
• 理论知识,专家预论,争议主题讨论论坛和个人反思工作
• 可从任何连接互联网的固定或便携设备上获取内容

您将准备的报告不仅反映当前的绩效状况，而且还通过最好的教材，最前沿的技术和教育提供具体和实用的建议”

这门课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中还有来自领先公司和著名大学的公认专家。

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习即通过模拟环境进行沉浸式培训以应对真实情况。

这门课程的设计集中于基于问题的学习，通过这种方式专业人士需要在整个学年中解决所遇到的各种实践问题。为此，你将得到由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。

您将建立清晰而具体的指标，以促进持续衡量绩效，这反过来将有助于营造一个充满活力且以结果为导向的工作环境。还在等什么呢? 快报名吧！”

您将培养应用人工智能工具来识别收集的数据中的模式以及需要改进的领域的技能。拥有 TECH 的所有质量保证！”

该学位的内容将包括绩效评估的基础知识，包括关键指标的制定和提供实时反馈的持续评估系统的实施。此外，将专注于人工智能的集成，使用数据分析工具来识别员工绩效的模式和趋势。还将讨论用于解释结果的预测分析技术和方法，以及应用这些发现来提高个人和组织绩效的策略。

您将能够运用您的知识并培养基于数据创建报告和行动计划的技能，为您应对当今工作环境的挑战做好准备”

模块 1.绩效评估

1.1. 介绍人工智能在绩效评估中的应用

1.1.1. 人工智能的定义及其在绩效评估中的作用。15Five
1.1.2. 利用人工智能提高评估客观性和效率的重要性
1.1.3. 人工智能在绩效评估中的局限性

1.2. 评估流程自动化

1.2.1. 使用人工智能自动化绩效评估中的数据收集和分析Peakon
1.2.2. 基于AI的自动化评价系统的实现
1.2.3. 人工智能自动化的成功研究

1.3. 数据分析和性能指标

1.3.1. 使用人工智能算法分析性能数据和趋势
1.3.2. 使用先进的数据分析技术识别关键指标和 KPI
1.3.3. AI数据分析培训

1.4. 持续实时评估和反馈

1.4.1. 实施人工智能辅助的持续评估系统。Lattice
1.4.2. 使用聊天机器人和实时反馈工具向员工提供反馈
1.4.3. 基于人工智能的反馈的影响

1.5. 确定优势和需要改进的领域

1.5.1. 应用人工智能识别员工的优势和劣势
1.5.2. 使用机器学习技术自动分析能力和技能。Workday Performance Management
1.5.3. 通过专业发展和规划的联系

1.6. 检测趋势和绩效模式

1.6.1. 使用人工智能来检测员工绩效的趋势和模式。TAlentSoft
1.6.2. 预测分析以预测可能的绩效问题并采取前瞻性措施
1.6.3. 先进的数据可视化和仪表板

1.7. 个性化目标和发展计划

1.7.1. 实施基于人工智能的个性化目标设定系统。Reflektive
1.7.2. 利用推荐算法提出个性化发展计划
1.7.3. 个性化目标的长期影响

1.8. 消除评估中的偏见

1.8.1. 应用人工智能识别和减少绩效评估中的偏差
1.8.2. 在评估过程中实施公正，公平的算法
1.8.3. 评估人员的人工智能道德培训

1.9. 人工智能评估中的安全和数据保护

1.9.1. 在人工智能绩效评估中使用个人数据的道德和法律考虑。LEver
1.9.2. 基于人工智能的考评系统中员工信息隐私与安全保障
1.9.3. 数据访问协议的实现

1.10. 系统的持续改进和适应性

1.10.1. 利用反馈和数据分析不断改进评估流程
1.10.2. 随着组织的需求和目标的变化而调整评估系统
1.10.3. 指标调整审查委员会

抓住机会，了解这个学科的最新发展，将其应用于你的日常实践"