数智化背景下企业内训师核心能力模型的构建

数智化浪潮正深刻重塑企业的运营模式与人才培养逻辑，大数据、人工智能、云计算推动企业培训从“标准化批量输出”转向“个性化精准赋能”。内训师的角色已从传统的“课程讲授者”升级为“数智化学习设计师”、“数据驱动的绩效顾问”，在此背景下，构建数智化适配的内训师核心能力模型极为必要。

一、数智化背景下企业内训师核心能力维度与内涵

（一）师德素养与价值观传导能力

坚守“立德树人”根本任务，将企业价值观、工匠精神融入培训内容，避免技术工具对思想引领的弱化，以数字化形式传递企业文化与责任担当。

（二）数字技术整合与应用能力

掌握智能工具（AI 课件生成、LMS 系统）、虚拟仿真技术（VR/AR），实现经验萃取的数智化表达，通过标准化技术工具包（如微课模板库、VR 场景复用库）降低开发门槛。

（三）混合式教学设计能力

通过 3D 动态拆解设备原理，基于 BOPPPS 模型（目标 - 前测 - 参与式学习 - 后测 - 总结）设计 OMO（线上线下融合）课程，适配“基础巩固 - 能力拓展 - 创新应用”的分层目标，嵌入 ARCS 动机模型（注意力- 相关性- 信心- 满足感），提升微课吸引力。

（四）数据驱动决策与敏捷迭代能力

利用学习行为数据（预习完成率、互动热力图）精准干预，构建学员数字画像以优化学习路径，以“数据标签 + 可视化看板”量化教学效果，建立“教学设计- 实施- 评估”闭环。

（五）跨代际沟通与终身学习能力

打通“经验型骨干”与“数智化新生代”的认知鸿沟，实现隐性知识的代际传承与协同创新，通过“AI 标注+ 直播答疑”双线互动模式，如老员工经验直播 +AI 自动生成技术要点文档，缩短知识传递链条。

二、企业内训师核心能力模型的构成要素

（一）数智技术驾驭能力

1. 数智工具应用能力：熟练操作智能学习平台、AI 课程生成工具、虚拟仿真系统等，将技术融入培训全流程；

2. 数据解读与应用能力：通过学习管理系统提取学员行为数据（如完成率、互动频率、错题分布），转化为教学设计优化依据；

3. 技术伦理与安全素养：掌握数据隐私保护规范，规避算法偏见对培训公平性的影响，确保数智工具合规应用。

（二）个性化学习设计能力

1. 需求精准诊断能力：结合企业数智化战略目标（如数字化营销、智能制造），通过大数据分析岗位技能缺口（如数据分析能力、AI 工具操作能力）；

2. 千人千面课程架构能力：基于学员画像（岗位、能力短板、学习偏好），设计模块化学习路径，联动 AI 推荐系统实现“一人一策”的内容匹配；

3. 场景化实训开发能力：利用AR/VR 技术构建数智化业务场景（如新零售门店数字化运营模拟、工业机器人远程操控实训），提升技能转化效率。

（三）业务价值转化能力

1. 数智化业务融合能力：理解企业数智化转型的核心业务流程，将培训内容与业务痛点深度绑定；

2. 绩效提升追踪能力：通过数据分析工具（如 BI 报表）追踪培训后学员在数智化岗位的绩效变化，量化培训价值；

3. 跨部门协同推进能力：与 IT 部门协作优化数智化培训工具，与业务部门共同设计“数智化转型案例库”，确保培训内容的实战性。

（四）组织智慧沉淀能力

1. 隐性知识数字化能力：运用知识图谱技术梳理企业数智化转型中的最佳实践（如数据驱动的决策案例、AI 工具创新应用方法），转化为结构化课程；

2. 动态知识库运营能力：基于实时业务数据更新培训内容（如算法模型迭代后的操作指南、新上线数字化系统的使用手册），保持知识鲜活性；

3. 社群化学习引导能力：搭建线上学习社群，引导学员分享数智

化实践经验，丰富培训资源，形成组织学习闭环。

三、核心能力模型的构建步骤与验证方法

（一）前期准备：锚定数智化转型需求

1. 企业战略解码：深入分析企业数智化转型的核心目标，明确内训师需支撑的业务场景，如 AI 工具推广、数据思维培养、数字化流程落地。

2. 标杆实践调研：选取数智化培训领域的标杆企业，通过案例分析、公开资料研读，提炼其对内训师的能力要求，形成初步能力清单。

3. 利益相关者访谈：与企业高管、人力资源负责人、业务部门主管、资深内训师及学员代表进行深度访谈，收集各方对数智化时代内训师角色的期待，补充能力要素。

（二）要素提取：从“行为”到“能力”的转化

1. 行为事件收集：采用行为事件访谈法，邀请高绩效内训师分享其在数智化培训项目中的关键行为，同时记录普通内训师在同类场景中的不足。

2. 能力要素编码：对收集的行为事件进行编码分析，将具象行为提炼为抽象能力，最终形成包含若干项能力的初步池。

3. 要素归并与维度划分：基于数智化培训的逻辑框架，对能力要素进行聚类分析，最终形成多维度的能力体系。

（三）体系搭建：权重分配与层级划分

1. 权重确定：采用德尔菲法，邀请10-15 位专家（含人力资源专家、数智化培训顾问、企业内训负责人）对各能力要素的重要性进行打分，通过多轮迭代达成共识。

2. 能力层级定义：为每一项能力划分层级（如入门级、熟练级、专家级），明确不同层级的行为标准。

3.模型可视化：将能力维度、要素、权重及层级整合为可视化模型（如金字塔模型、雷达图），清晰呈现数智化内训师的能力结构，便于企业理解与应用。

（四）核心能力模型的验证方法

1. 专家评审：邀请 5-8 位数智化培训领域的权威专家，对模型中的能力要素进行评审，判断其是否覆盖数智化背景下内训师的关键工作需求。若专家提出某要素（如“跨部门数据协同能力”）缺失，需补充至模型中。

2. 条款一致性检验：通过检验能力要素的内部一致性，如对“数智技术驾驭能力”项子要素进行检验，确保其同属一个逻辑维度。

3. 高绩效组与普通组对比：选取企业内的高绩效内训师与普通内训师各 30-50 人，通过模型评估其能力得分。若高绩效组在核心能力上的得分显著高于普通组，则说明模型具有区分效度。

4. 小范围试点应用：选取企业内 1-2 个业务部门作为试点，依据模型开展内训师选拔、培养与考核，为内训师设计 AI 课件制作培训，观察其课程质量是否提升。

5. 跨行业适配性检验：若模型需推广至不同行业，可选取 2-3 个代表性行业进行测试，分析模型在不同数智化成熟度企业中的适用性，形成行业版本的调整建议。

数智化背景下企业内训师核心能力模型的构建是一个系统性工程，需要结合理论逻辑与实践需求，通过科学的路径设计与多维度验证，确保模型的适配性与可操作性。

【参考文献】

[1] 管理决策情境下大数据驱动的研究和应用挑战——范式转变与研究方向 [J]. 陈国青 ; 吴刚 ; 顾远东 ; 陆本江 ; 卫强 . 管理科学学报 ,2018(07)

[2] 数字经济对公司治理的影响——基于信息不对称和管理者非理性行为视角 [J]. 祁怀锦 ; 曹修琴 ; 刘艳霞 . 改革 ,2020(04)

[3] 数智赋能：信息系统研究的新跃迁[J]. 陈国青; 任明; 卫强;郭迅华 ; 易成 . 管理世界 ,2022(01)

[4] 数字时代的社会交往——基于社会资本理论的分析[J]. 边燕杰 . 人民论坛·学术前沿 ,2024(19)

[5] 基于岗位能力模型的培训体系构建 . 张兴沛 . 人才资源开发 ,2020(12)

[6] 能力模型”落地的四个关键. 傅成. 中外管理,2015(05)