#1323365
#1323365: Наиболее известной и повсеместно используемой к сегодняшнему дню была и остается система показателей для оценки эффективности тренинга, впервые предложенная Д. Киркпатриком. В этой шкале выделяются четыре уровня оценки тренинга. При оценке на одном из этих уровней выясняется вопрос, насколько приобретенные знания, умения и установки используются или реализуются в ситуациях, отличных от тренинговых, за стенами учебных классов. Чаще всего под этим подразумевается применение знаний и умений в рамках профессиональной деятельности или в социально-бытовом общении. О каком уровне оценки тренинга говорится в данном описании?
Наиболее известной и повсеместно используемой к сегодняшнему дню была и остается система показателей для оценки эффективности тренинга, впервые предложенная Д. Киркпатриком. В этой шкале выделяются четыре уровня оценки тренинга. При оценке на одном из этих уровней выясняется вопрос, насколько приобретенные знания, умения и установки используются или реализуются в ситуациях, отличных от тренинговых, за стенами учебных классов. Чаще всего под этим подразумевается применение знаний и умений в рамках профессиональной деятельности или в социально-бытовом общении. О каком уровне оценки тренинга говорится в данном описании?
Варианты ответа:
- Уровень реакций (откликов).
- Уровень приобретения знаний и умений к концу тренинга.
- Уровень поведения на рабочем месте после тренинга.
- Уровень результатов для организации.
🔒 Ответ будет доступен после оплаты
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов анализа данных, включая сбор, обработку и визуализацию информации. Рассматриваются современные инструменты и технологии, применяемые в машинном обучении и статистике. Учащиеся освоят навыки работы с большими массивами данных, научатся выявлять закономерности и принимать обоснованные решения на основе аналитики. Особое внимание уделяется практическим заданиям для закрепления теоретических знаний.
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов анализа данных, включая сбор, обработку и визуализацию информации. Рассматриваются современные инструменты и технологии, применяемые в машинном обучении и статистике. Учащиеся освоят навыки работы с большими массивами данных, научатся выявлять закономерности и принимать обоснованные решения на основе аналитики. Особое внимание уделяется практическим заданиям для закрепления теоретических знаний.