Mastersertifisering | Learning Agility – digitalt

Forstå hvordan mennesker lærer seg, utvikles og tilpasses til endring!

09:00 – 12:00

Digitalt

22. oktober | 26. november

6600 SEK

Learning Agility beskriver en persons vilje og preferenser når det gjelder læring og utvikling. Testet gir innsikt i hvordan mennesker tilegnar seg ny kunnskap, håndtere endringer og omformere erfaringer til læring.

Jeg har et arbeidsliv som presiserer en rask endring er evnen til å lære seg og tilpasse seg ofte like viktig som eksisterende kompetanse. Learning Agility Det er en god grunn for å identifisere personer som har potensial for å vokse, utvikles og lykkes i nye roller og miljøer.

Verktøyet er spesielt nyttig ved å skrive inn ruller i dynamisk og endringsorientert miljø, hvor evnen kan raskt lære seg og tilpasse seg til nye situasjoner er avgjørende. Det er også relevant når du vil finne en framtidsleder eller talanger, eller arbeider med intern bevegelse og karriärutvikling.

Vidare er det et verdifullt verktøy innen onboarding og utviklingsarbeid, siden det er innsikt i hvordan ulike personer lærer seg best i en ny roll og gjør det klargjort for tilpasset oppfølging og lärandeinsatser allerede fra start.

HVA DU KOMMER TIL Å LÆRE DEG:

Hva Learning Agility er og hvorfor det er viktig

De kvinnelige dimensjonene av Learning Agility

Hur man tolker og bruker resultater i rekrytering og talangutvikling

Hur man identifiserer lære- og utviklingsspotential hos kandidater og medarbeidere

Hur man bruker insikter i onboarding, ledarutvikling og karriærplanering

Praktisk informasjon

Kursformat : E-læring + halvdagssamling (inklusive øvelser)

E-læring
Sertifiseringsdag: (inkl. halvdagssamling med övningar, kl. 09.00–12.00)

Gjennomføring : Digitalt via Microsoft Teams

Forberedelser : E-læring i egen takt före sertifiseringsdagen

Sertifisering : Sertifikat for LinkedIn og CV

Målgruppe : HR-spesialist, Talent Acquisition-spesialist og kokker som arbeider med rekrytering eller utvikling

Pris : 6600 kr

Registrer deg for kurset