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透過有效的激勵機制,能提升員工工作動力與滿意度,進而促進團隊合作與整體績效。設計合理的獎勵方式,不僅強化目標導向行為,也有助於留住人才,降低流動率。此外,透明且公平的激勵標準能建立信任感,營造良好職場氛圍,讓員工願意持續投入與成長。
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2022/09/02

如何有效連結企業績效與獎酬機制
一直以來,企業績效與獎酬機制運作的議題不斷地被業界提出來探討與檢視,管理階層也常遇到的困擾,如發生同工不同酬的現象、公司支付能力低的情況下無法激勵與留任員工、薪酬預算規畫不週詳而導致公司多發出不符合利潤收入的獎金、未正確且有效連結績效與獎酬機制以導致好的人才流失及績效管理制度不公導致劣幣驅逐良幣等情事。故企業唯有不斷優化精進其機制運作,以達到吸引與留任優秀人才的目標,而實務上也發現績效管理與獎酬機制間存在相輔相成的關係,會直接正向影響公司與員工個人績效。以下將會逐步探討實務上績效管理機制與獎酬機制運作時所會遇到的挑戰,並且如何進行有效連結?
🟠企業須重新思考現況績效管理與策略性獎酬機制的有效性🟠
近年來,全球勤業眾信人力資本諮詢提出整體策略性獎酬機制,不僅包含實務上常見的固定薪資與變動薪資,亦同時包含整體訓練發展體系、員工關係建立、福利制度規畫等內容;因此企業可從各面向重新思考員工真正在意的重點及發展性,不再只是著重於一般薪酬設計的想法。
在實務上,企業常以績效表現為基礎(Pay for Performance)給付薪資,強調以員工所具備的知識技術為衡量依據,但是否還有其他給付標準可供企業參考,例如Pay for Job或是Pay for Person等?Pay for Person的做法依據該人所擔任職位在市場上的價值;公司可思考採用多樣式或單一式的策略性獎酬機制規畫,以彈性的方式給予個別員工不同的獎酬規畫機制,或採一視同仁之做法,如採用多樣式獎酬機制,需特別提醒員工注意薪酬保密規範,並考慮公司文化是否支持這樣的做法。除此之外,公司可定期透過檢視企業前景、產業特性、成長率、物價指數、利潤能力、薪資政策、資源配置及職位屬性等依據,重新思考現況整體獎酬規劃的有效性。
企業績效與獎酬機制運作的常見問題與因應對策
🔵常見問題1 : 績效評比不透明,獎酬差異小,讓員工心態不平衡
🔵常見問題2 : 未能及時反應績效表現的獎酬制度,單調且固定的獎金制度,降低激勵效果
🔵常見問題3 : 獎酬計算過於複雜,使員工及主管有看沒有懂
🔵常見問題4 : 主管過於武斷給予考核評比,造成主管與員工之間產生矛盾
🔵常見問題5 : 績效管理制度與獎酬機制形成雙頭馬車,無連結機制
撰寫 : 勤業眾信管理顧問(股)公司 / 卓筱琳經理
文章來源 : 勤業眾信 | Deloitte.com
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翁思婕

英文老師

2022/07/21

😖學生都不做功課怎麼辦?
我看過滿多老師討論這個問題,其實我會覺得「不怎麼辦啊」,學習是學生本人的事,如果他不想學,我為什麼要教?
通常我不會收本人不想學的學生,大人小孩都一樣,而且學生沒要求我也不會出功課。
當然這是因為我是自己的事業可以這樣決定,但如果你是替學校/補習班或其他機構工作,可能會不得不解決這個問題。
集點概念行之有年,不分年齡層大部份人都滿喜歡的,端看集的是不是他想要的東西。
例如,你是教小學生,可以讓他們集獎勵章,換鬼滅之刃牌卡,所有人物集滿還能再換禮物等等。
你有在用類似的獎勵制度嗎?
歡迎留言分享^^
#線上教學 #私人家教
粉專現在很認真日更喔
歡迎點以下連結追蹤
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19小時前

2026 年 Prompting 怎麼學?AI大神吳恩達推出免費新課給一般人的 AI 使用指南
AI 工具越來越強,提示詞也不再只是「請幫我寫一段文案」這麼簡單。AI 教育者吳恩達(Andrew Ng)近期推出新課程《AI Prompting for Everyone》,主打不需要技術背景,幫助一般使用者學會更有效地使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具。DeepLearning.AI 課程頁顯示,這是一門初學者課程,共 3 小時 4 分鐘、21 堂影片課,由吳恩達授課。官方學習頁也標示可免費開始學習、觀看課程影片;若需要 graded assignments 與證書,則屬於 PRO 方案。
吳恩達是誰?為什麼他的新課值得關注?
吳恩達是全球知名的 AI 教育者與機器學習專家。他是 DeepLearning.AI 創辦人、Coursera 共同創辦人,也曾擔任百度首席科學家,並曾創辦與領導 Google Brain 專案,目前也是史丹佛大學兼任教授。
對非工程背景的上班族來說,吳恩達最重要的影響,是他長期把 AI 知識轉化成大眾可以理解、可以上手的學習內容。從早期的機器學習課程,到《AI For Everyone》,再到這次的《AI Prompting for Everyone》,他的課程常被視為 AI 學習趨勢的風向球。
這門課在教什麼?不是背 Prompt,而是學會和 AI 協作
《AI Prompting for Everyone》的核心,不只是教你寫出更漂亮的提示詞,而是教你在不同工作情境中,如何讓 AI 產出更可靠、更有用的結果。官方課程頁將學習重點分成三大方向:找資訊、腦力激盪與寫作、創作與建構。
第一個重點是 Finding Information,也就是用 AI 找資料。課程會說明 AI 模型本身已經知道什麼、什麼時候應該使用 AI 網路搜尋、什麼情境適合使用 deep research mode,以及如何取得更準確、有來源的回答。
這對上班族非常實用。無論是做市場資料整理、競品分析、產業趨勢觀察,或準備會議前的背景研究,AI 不只是回答問題的工具,更可以協助快速建立資料架構。但前提是使用者要懂得要求來源、設定範圍,也要知道哪些資訊需要再查證。
第二個重點是 AI as a Thought Partner,也就是把 AI 當成思考夥伴。課程會教使用者如何提供正確上下文,讓 AI 理解真正需求;也會談到如何讓 AI 提供誠實回饋,而不是只迎合使用者。官方課綱中也列出 brainstorming、context、reasoning、sycophancy、writing with AI、AI critique 等單元。
這代表未來職場的 AI 能力,不只是「會叫 AI 寫東西」,而是能不能請 AI 幫忙檢查盲點、提出反方觀點、改善表達方式,甚至協助自己做更完整的決策思考。
第三個重點是 Working with Multimedia and Code。課程會介紹如何在提示中使用圖片、讓 AI 理解圖片、生成視覺內容,並使用 AI 建立簡單遊戲、網站與 App;官方也特別說明,這部分不需要程式經驗。
這也反映 AI 工具的使用場景正在擴大。過去上班族多半把 AI 用在寫信、摘要、翻譯、整理資料;但未來,AI 也可能協助做簡報素材、產出視覺概念、分析資料,甚至建立可展示的簡易 prototype。
誰適合上這門課?
官方課程頁指出,這門課適合任何在日常工作或生活中使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具,並希望獲得更好結果的人,不需要技術背景,也沒有必修前置課程。
換句話說,這門課很適合以下幾類上班族:經常需要查資料的企劃、行銷、編輯、研究人員;需要寫報告、簡報、Email 的一般辦公室工作者;想把 AI 帶進工作流程的主管;以及想開始學 AI、但不想一開始就碰程式的人。
對職場工作者的啟示:提示力已經變成基本功
這門課最值得注意的訊號是:AI 提示力正在從「技巧」變成「基本工作能力」。
過去,很多人學 AI 會先找提示詞模板,例如「請扮演某某角色」、「請一步一步思考」、「請用表格整理」。這些技巧仍然有用,但已經不夠。真正會用 AI 的人,還要知道如何提供背景資料、設定輸出格式、要求資料來源、讓 AI 挑戰自己的想法,並判斷哪些內容可以採用、哪些內容必須查證。
也就是說,未來職場上的 AI 能力,不是誰背了最多 prompt,而是誰更會設計任務、拆解問題、提供上下文,並把 AI 產出整合成真正能交付的工作成果。
有興趣的讀者可至 DeepLearning.AI 官方課程頁開始學習:《AI Prompting for Everyone》。
課程影片可免費開始觀看;若想取得作業評分與證書,需留意官方 PRO 方案說明。
DeepLearning.AI《AI Prompting for Everyone》
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Terry Yang

數位內容經理

2022/07/04

【選讀】加薪,員工才有動力?心理學家:不確定的誘因更易激勵人
滿有趣的一個論點,來自國外專家的研究:人類的想法會因面對「酬勞不確定」的挑戰性,反而會更賣力爭取獎勵。
他們提出的假設是,當有兩份工作在眼前:
A 工作付你 10 萬元。
B 工作則有 50% 的機會賺到 8 萬 5 千元、50% 的機會賺到 11 萬 5 千元。
雖然多數人都喜歡確定一點,所以會選擇 A 工作。然而,研究卻發現,多數人都是在「酬勞不確定時」才會工作得更賣力,因為得到獎勵需要「突破更高難度」、表現的更好,而不確定付出是否取得那種回傲,更會激發人類的好奇心。
▼ 完整全文閱讀請點我:
這篇文章的結尾寫得很值得和大家分享:不確定的誘因很常見。應徵工作或申請學校時,你不知道自己會不會錄取,所以你有努力的動力。求婚的時候,你不知道親愛的會不會答應。未知激勵你全力以赴。在未來,不妨擁抱人生中的不確定性,它將讓你保持動力。
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