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数字化人力资源管理思考_开题报告

Ktbg20048 数字化人力资源管理思考_开题报告文献综述一、数字化人力资源管理背景研究自工业革命始,单一松散的家庭作坊式的生产形式开始向批量标准的集中雇佣制进行转变,规模化生产需要劳动者严密的协作,这让人们开始重视并研究雇佣关系,关注协作效率,从而诞生了弗雷德里克·温斯洛·泰勒的“科学管理思想”。泰勒的..
数字化人力资源管理思考_开题报告 Ktbg20048  数字化人力资源管理思考_开题报告



文献综述
一、数字化人力资源管理背景研究
自工业革命始,单一松散的家庭作坊式的生产形式开始向批量标准的集中雇佣制进行转变,规模化生产需要劳动者严密的协作,这让人们开始重视并研究雇佣关系,关注协作效率,从而诞生了弗雷德里克·温斯洛·泰勒的“科学管理思想”。泰勒的“科学管理思想”成为了传统人力资源管理的起源,并衍生出后来的人事管理理论,从最开始的“人力资源管理六大模块”再到后来的“人力资源管理三支柱”,人力资源管理不再是纯粹的人员管理,而是需要以更高维度的全局视野和发展视野,从企业的实际业务与组织能力入手,让人力资源创造出更高贵的价值。
但人力资源管理发展历史上的几次重要变更均是基于管理学理论的更迭,而人力资源管理的发展除了管理学理论之外,还受更多的客观因素作用,包括政治、经济、社会,还包括技术。
如今信息时代下席卷而来的技术风暴已不可避免地影响到企业人力资源管理模式,技术的冲击具有快速、无序和颠覆性的特点,因此如何合理运用技术力量融合至人力资源管理科学中,实现人力资源管理的数字化迭代,这将是一个非常有意义的研究课题。

二、数字化技术在人力资源管理场景中的应用研究
在当下,数字化已大范围渗透至绝大多数的人力资源管理模式中,甚至直达员工在职场中涉及的方方面面,我将从不同领域的数字化技术的原理到人力资源管理场景中的融合应用进行研究分析,如物联网(IoT,Internet of Things)其生态系统架构的特点与人和组织之间的映射关系,研究物联网如何使人力资源管理环境更智能化,如何有效识别并预测员工的行为,赋能于最终的业务效能;如大数据计算如何应用在人力资源管理的预测与分析上,如何通过对变量的观察来建立预测模型,加持人力资源管理者的决策能力;如沉浸式体验的技术如何应用在招聘和培训上;如人力资源共享服务中心无人化的趋势分析,当机器人进入人力资源管理领域之后,人力资源从业者将面临哪些挑战与机会;如自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术如何推动聊天机器人 (Chatbot) 在人力资源管理中的应用,等等。

三、数字化人力资源管理所需的组织变化研究
除了从技术层面看待数字化人力资源管理的应用之外,更需要站在人力资源管理主体本身来看待这场数字化风暴,首先管理者们迫切需要具备踏上转型之旅的勇气,用一种轻快的转变状态并抛弃所有拖慢企业发展速度的东西,而一切让企业发展迅捷的东西都必须充分地利用起来,因此一定需要大刀阔斧的改革,被众多管理者所熟知的管理方式正在走向终结,因为倍增式的发展是无法在直线型的组织中实现的。
而整个组织需要慢慢建立起以最终业务支撑为核心的架构,就是前台-中台-后台的数字化架构,前台中台后台相互之间相辅相成,共同支撑起业务的高速发展。


B. ^范文提纲格式
一、数字化人力资源管理概念
(一)数字化概念
(二)数字化人力资源管理的定义
(三)数字化人力资源管理的价值
二、人力资源管理发展历史沿革
(一)人力资源管理六大模块时期
1. 六大模块定义
2. 六大模块的优劣分析
(二)人力资源管理三支柱时期
1. 三支柱定义
2. 三支柱的优劣分析
(三)数字化人力资源管理时期
三、数字化技术在人力资源管理中的应用
(一)物联网技术的应用
1. 物联网技术定义
2. 职场中的物联网应用
(二)大数据计算技术的应用
1. 大数据计算技术定义
2. 基于预测分析的人力资源管理决策
(三)沉浸式体验技术的应用
1. 沉浸式体验技术定义
2. 沉浸式体验在职场中的应用情景
(四)无人化技术的应用
1. 无人化技术定义
2. 人力资源共享服务中心无人化趋势
(五)自然语言处理技术的应用
1. 自然语言处理技术定义
2. 会话平台与聊天机器人 (Chatbot) 在人力资源管理中的应用趋势
(六)其他数字化技术在人力资源管理中的应用
(七)数字化技术应用总结
四、数字化人力资源管理的挑战
(一)企业业务模式与组织架构的挑战
1. 业务模式与组织架构挑战分析
2. 解决方案分析
(二)员工伦理与道德的挑战
1. 伦理与道德挑战分析
2. 解决方案分析
五、总结与思考


C. 参考文献

著作:
[1]迈克尔•韦德 (Michael Wade) &杰夫•克劳斯 (Jeff Loucks) &詹姆斯•麦考利 (James Macaulay) &安迪•诺罗尼亚 (Andy Noronha). 全数字化赋能:迎击颠覆者的竞争战略[M]. 北京:中信出版集团,2019.
[2]申安安. 用数据分析说话,BI让决策更加自动化[EB/OL].(2011-12-28)[2020-04-10].  ://cio.it168.com/a2011/1227/1294/000001294839.shtml
[3]Eric Siegel. 预测分析时代[M]. 陈琇玲译. 中国台湾:大牌出版. 2018. 
[4]潘永俊. 浅谈虚拟现实技术,关于虚拟现实技术VR的特征[EB/OL].(2017-09-05)[2020-04-10]. 
 s://m.sohu.com/a/169619553_466950
[5]人工智能强势‘入侵’人力资源,HR 何去何从?[J]. 人力资源开发与管理,2018年02期
[6]刘勤. 财务共享服务的五个发展趋势[J]. 工业审计与会计, 2018, 000(002):P.29-30.
[7]HRoot. 人工智能时代,HR 要被智能机器人取代?![EB/OL].(2017-06-01)[2020-04-10].  ://marketwatch.hroot.com/company/Detail-12963-cmd.cis
[8]Markus, Lorenz, Michael, et al. 工业4.0时代的人机关系:技术将如何改变工业劳动力结构[J]. 中国工业评论, 2016(10):24-30.
[9]青年参考. 人工智能:抢走工作,还是创造就业机会? [EB/OL].(2018-01-10)[2020-04-10]. 
 ://news.cyol.com/co/2018-01/18/content_16881120.htm
[10]邱仁宗, 黄雯, 翟晓梅. Ethical Issues in Big Data Technology%大数据技术的伦理问题[J]. 科学与社会, 2014, 004(001):36-48.
[11]涂子沛. 《大数据》正在到来的数据革命[J]. 求贤, 2012, 000(012):P.60-61.
[12]安妮·许勒尔 (Anne M. Schueller), 触点:高黏性高转化的用户运营思维,李琪译,中国人民大学出版社,2019,北京 : 336


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