Корпоративные тренинги по развитию навыков медиаграмотности в социальных сетях: персонализированный подход
- Авторы: Осиповская Е.А.1, Савельева А.А.2
-
Учреждения:
- Российский университет дружбы народов
- Тюменский государственный университет
- Выпуск: Том 28, № 1 (2023)
- Страницы: 157-164
- Раздел: Журналистика
- URL: https://journals.rudn.ru/literary-criticism/article/view/34365
- DOI: https://doi.org/10.22363/2312-9220-2023-28-1-157-164
- EDN: https://elibrary.ru/LCJWWL
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Сегодня социальные сети могут выступать эффективным инструментом в области бизнеса для привлечения новых клиентов, получения от них обратной связи, формирования лояльности и увеличения доли рынка. Однако, что происходит, когда их использование приводит к обратному эффекту? Самая важная проблема заключается в том, что информация, которая раньше носила исключительно частный характер, теперь находясь на расстоянии одного клика, может стать общедоступной во всем мире. Сотрудники имеют непосредственную аффилиацию со своими работодателями в социальных сетях, поэтому в результате публикации ими спорного заявления в Сети, компании может быть нанесен непоправимый репутационный ущерб. Следовательно, работники компании должны получить базовые навыки медиаграмотности в социальных сетях, чтобы уметь правильно коммуницировать, осознавая весь груз своей ответственности. Единственными поставщиками такого образовательного контента для департаментов обучения и развития персонала (L&D) являются авторитетные представители медиаиндустрии, которые могут внести положительные изменения в то, как компании обучают сотрудников. Согласно исследованию LinkedIn, повышение квалификации и переквалификация персонала стала важной задачей стратегического развития многих корпораций. Универсальный подход к обучению уже неэффективен. Поэтому даже подход к развитию навыков медиаграмотности в социальных сетях должен быть персонализированным. Исследование нацелено на определение: 1) современного понимания навыков медиаграмотности в социальных сетях с точки зрения бизнеса; 2) характеристик среды персонализированного обучения, влияющих на результаты обучения; 3) существующих инструментов персонализированного обучения (PL). В работе использовался теоретический анализ современных эмпирических исследований, связанных с внедрением PL в корпоративное обучение в период с 2018 по 2022 годы.
Об авторах
Елизавета Андреевна Осиповская
Российский университет дружбы народов
Автор, ответственный за переписку.
Email: osipovskaya-ea@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0002-4192-511X
кандидат филологических наук, доцент кафедры массовых коммуникаций
Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 10, корп. 2Анастасия Алексеевна Савельева
Тюменский государственный университет
Email: an.a.saveleva@utmn.ru
ORCID iD: 0000-0002-7727-9850
ассистент, Школа образования
Российская Федерация, 625003, Тюмень ул. Володарского, д. 6Список литературы
- Allal-Chérif, O., Lombardo, E., & Jaotombo, F. (2022). Serious games for managers: Creating cognitive, financial, technological, social, and emotional value in in-service training. Journal of Business Research, 146, 166-175. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.03.083
- Armstrong, M.B., & Landers, R.N. (2018). Gamification of employee training and development. International Journal of Training & Development, 22(2), 162-169. https://doi.org/10.1111/ijtd.12124
- Chunaev, A., & Shikov, A. (2018). The method of personalized corporate e-learning based on personal traits of employees. Procedia Computer Science, 136, 511-521. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.08.253
- Dekoulou, P., & Trivellas, P. (2015). Measuring the impact of learning organization on job satisfaction and individual performance in Greek advertising sector. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 175, 367-375. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.01.1212
- Gambhir, V., Asnate-Salazar, E., Prithi, M., Alvarado-Tolentino, J., & Tongkachok, K. (2022). Using artificial intelligence and deep learning methods to analysis the marketing analytics and its impact on human resource management systems. Communications in Computer and Information Science, 1591. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-07012-9_30
- Gerdenitsch, C., Sellitsch, D., Besser, M., Burger, S., Stegmann, C., Tscheligi, M., & Kriglstein, S. (2020). Work gamification: Effects on enjoyment, productivity and the role of leadership. Electronic Commerce Research and Applications, 43. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2020.100994
- Haque, M., Goyal, A., Joshi, S., & Parmar, S. (2021). Transformation of human resource management due to impact of artificial intelligence. PalArch’s Journal of Archaeology of Egypt/Egyptology, 18(10), 803-809.
- Hromada, D. (2022). Humans teaching, machines learning: Machines teaching, humans learning: Invitation to peer learning of human and artificial pupils. Preprint of the article. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.35146.08649
- Kesson, K.R. (2021). Channeling John Dewey: What would Vermont's philosopher of democracy have to say about personalized learning? Middle Grades Review, 7(2). Retrieved December 12, 2022, from https://scholarworks.uvm.edu/mgreview/vol7/iss2/2
- Kim, S. (2021). How a company’s gamification strategy influences corporate learning: A study based on gamified MSLP (mobile social learning platform). Telematics and Informatics, 57. https://doi.org/10.1016/j.tele.2020.101505
- Larkin, J. (2017). HR digital disruption: the biggest wave of transformation in decades. Strategic HR Review, 16(2), 55-59. https://doi.org/10.1108/SHR-01-2017-0006
- Lazar, T. (2022). Organizational scandal on social media: Workers whistleblowing on YouTube and Facebook. Information and Organization, 32(1). https://doi.org/10.1016/j.infoandorg.2022.100390
- Lengnick-Hall, M.L., Neely, A.R., & Stone, C.B. (2018). Human resource management in the digital age: Big data, HR analytics and artificial intelligence. Management and Technological Challenges in the Digital Age, 3, 1-30.
- Maity, S. (2019). Identifying opportunities for artificial intelligence in the evolution of training and development practices. Journal of Management Development, 38(8), 651-663. https://doi.org/10.1108/JMD-03-2019-0069
- Patki, S., Sankhe, V., Jawwad, M., & Mulla, N. (2021). Personalised employee training. 2021 International Conference on Communication information and Computing Technology (ICCICT) (pp. 1-6). https://doi.org/10.1109/ICCICT50803.2021.9510056
- Pavlát, V., & Knihová, L. (2019). The personal learning cloud as an innovative tool in corporate training. In J. Beseda, L. Rohlíková & V. Duffek (Eds.), 2019: E-learning: Unlocking the Gate to Education around the Globe: 14th Conference Reader (pp. 40-59). Prague: Center for Higher Education Studies.
- Saxena, M., Bagga, T., & Gupta, S. (2021). HR during Covid-19 era: Study on recent HR transformations through technological tools and trends. 11th International Conference on Cloud Computing, Data Science & Engineering (Confluence) (pp. 110-113). https://doi.org/10.1109/Confluence51648.2021.9377167
- Shivakumar, S.K. (2020). Digital workplace case study. Build a Next-Generation Digital Workplace. Apress, Berkeley, CA. https://doi.org/10.1007/978-1-4842-5512-4_7
- Tambe, P., Cappelli, P., & Yakubovich, V. (2019). Artificial intelligence in human resources management: Challenges and a path forward. California Management Review, 61(4), 15-42. https://doi.org/10.1177/0008125619867910
- Vorm, E.S. (2018). Assessing demand for transparency in intelligent systems using machine learning. Innovations in Intelligent Systems and Applications (INISTA) (pp. 1-7). https://doi.org/10.1109/INISTA.2018.8466328
- Zhang, B., Yin, C., David, B., Xiong, Z., & Niu, W. (2016). Facilitating professionals' work-based learning with context-aware mobile system. Science of Computer Programming, 129, 3-19. https://doi.org/10.1016/j.scico.2016.01.008