一、传统课堂培训

1. 讲师授课：聘请具有丰富实践经验和深厚理论功底的讲师，通过面对面的方式为学生讲解数字人力资源的基本概念、发展历程、核心技术和应用场景等。

2. 案例分析：选取典型的数字人力资源应用案例，进行深入剖析，帮助学生理解数字人力资源在实际工作中的运作方式和效果。

3. 实践操作：安排学生进行模拟操作或参与实际项目，通过实践来巩固所学知识，提升数字人力资源管理的实操能力。

二、在线学习

1. 网络平台：利用在线学习平台或专业的人力资源管理软件，提供丰富的课程资源和学习工具，方便学生随时随地进行学习。

2. 自主学习：学生可以根据自己的学习进度和兴趣，选择适合自己的课程和学习路径，进行个性化的学习。

3. 互动交流：在线学习平台还提供论坛、讨论区等功能，方便学生与教师、同学进行交流和讨论，共同解决问题。

三、混合式学习

1. 结合优势：混合式学习将传统课堂培训和在线学习的优势相结合，既保留了传统课堂的面对面互动和深度交流，又充分利用了在线学习的灵活性和个性化。

2. 分阶段实施：将学习过程分为不同的阶段，每个阶段采用不同的教学方式和学习资源，以适应学生的学习需求和学习节奏。

3. 效果评估：通过考试、项目作业、在线测试等多种方式，对学生的学习效果进行评估和反馈，帮助学生及时发现问题并进行改进。

1. 专业讲师团队：组建一支由具有丰富实践经验和深厚理论功底的讲师组成的团队，他们不仅在数字人力资源领域有着深入的研究，还具备丰富的实战经验，能够为学生提供高质量的教学和指导。

2. 案例库：建立涵盖多个行业和领域的数字人力资源应用案例库，这些案例真实、典型，能够帮助学生更好地理解数字人力资源在实际工作中的运作方式和效果。

3. 实践场所：与多家企业建立合作关系，设立了人力资源实验室和企业合作实践基地，为学生提供了模拟操作和实际项目的实践场所，使他们能够在实践中巩固所学知识，提升数字人力资源管理的实操能力。

1. 知识体系的重构与前沿化

• 从理论到实践： 学生不再仅仅学习“招聘、培训、薪酬、绩效”等传统模块的理论，而是学习如何利用人工智能（AI）进行简历筛选、利用大数据进行离职风险预测、利用RPA（机器人流程自动化）处理社保事务等。知识体系与现代企业实践同步。

• 数据驱动决策能力： 学生学会了使用数据分析工具（如Excel高级功能、SPSS、Python、Tableau等）对HR数据（如员工敬业度、绩效表现、流失率）进行分析，从而提出基于数据的、更具说服力的人力资源决策建议，而非仅凭经验。

2. 实践操作能力的显著增强

• 模拟真实工作场景： 通过引入HR SaaS软件（如SAP SuccessFactors、Workday、北森、肯耐珂萨等）进行模拟操作，学生可以亲手体验从招聘发布、候选人管理、入职办理到绩效评估、薪酬核算的全流程。这极大地缩短了从校园到职场的适应期。

• 解决复杂问题能力： 通过分析企业真实的（脱敏后）数据案例，学生需要解决如“如何提升某个关键部门的员工留任率？”“如何设计一个数据驱动的销售团队激励机制？”等复杂问题，锻炼了系统性思维和问题解决能力。

3. 学生学习兴趣与参与度的提升

• 互动性与体验感： 游戏化学习、虚拟仿真实训、在线模拟沙盘等教学形式，让枯燥的理论变得生动有趣。学生可以扮演HR经理的角色，在模拟市场中竞争人才，决策结果即时反馈，学习动力更强。

• 个性化学习路径： 在线学习平台可以根据学生的学习进度和测评结果，推荐个性化的学习资源和练习，满足不同层次学生的需求。

4. 就业竞争力与未来适应性的提升

• 成为“懂业务的HR”： 数字化HR教学强调HR如何与业务部门协同，如何用数据支持业务目标。这使得毕业生不仅懂HR，更懂商业逻辑，成为企业迫切需要的“业务伙伴”。

• 掌握稀缺技能： 具备数据分析能力、HR信息系统操作经验和数字化项目思维的HR毕业生在就业市场上极具竞争力，起薪和职业发展空间也更大。

• 面向未来： 随着元宇宙、生成式AI等新技术的发展，提前接触数字化理念的学生能更好地适应未来的工作变革，具备持续学习的能力。

数字人力资源管理  王瀛 赵洱崇  清华大学出版社