멘토와 멘티가 매칭되는 방법

매칭 시스템은 멘티의 특정 요구 사항의 우선순위를 정하는 동시에 멘토가 해당 분야에서 지침을 제공할 자격을 갖추고 기꺼이 제공하도록 함으로써 고품질의 관련성 있는 연결을 촉진합니다.

성공적인 매칭을 구축하려면 멘토와 멘티 모두 먼저 포괄적인 프로필을 작성해야 합니다. 그런 다음 시스템은 가중치 점수 산정 엔진을 사용하여 멘토의 프로필이 멘티의 전문적인 경험 및 표현된 선호도에 얼마나 효과적으로 부합하는지 계산하여 멘토를 추천합니다. 시스템은 이러한 기술 기반 일치를 평가할 때 다음과 같은 특성을 고려합니다.

• 기술 숙련도: 알고리즘은 멘토의 전문 지식과 멘티의 요구 사항을 비교하여 고품질 학습 경험을 우선시합니다. 필요한 숙련도 수준을 충족하거나 초과하는 멘토는 선호되며, 자격이 부족한 개인과의 매칭은 권장되지 않습니다.
• 기술 확인: 제공된 지침의 무결성을 보장하기 위해 시스템은 검증된 전문 지식을 갖춘 멘토의 점수를 높입니다. 검증된 기술의 기록을 바탕으로 역량을 확인하고 아직 평가되지 않은 기술에 대해서는 점수를 하향 조정합니다.
• 역할 기반 관련성: 엔진은 기술이 멘토의 현재 전문 기능의 핵심 구성요소인지 여부를 평가합니다. 기술이 멘토의 역할에 필요한 경우 매칭이 강화되어 공유되는 지식이 현재의 실제 관행에 기반을 두고 있는지 확인합니다.
• 멘토링 선호: 매치에서 가장 중요한 요소인 시스템은 멘토의 가르치고자 하는 열망을 크게 강조합니다. 멘토가 높은 자격을 갖추고 일상적인 역할에서 기술을 사용하더라도 가르치고 싶은 주제로 명시적으로 나열하지 않는 한 해당 기술에 대해 매칭될 가능성이 현저히 낮습니다

아래 시뮬레이션에서 멘티는 프로필 속성을 기반으로 멘토와 매칭되며, 이는 관련 직무 역할과 검증된 기술을 가지고 있더라도 교육하려는 명시적 의도가 부족하면 매칭 점수가 낮아진다는 것을 보여줍니다.

시스템은 멘티가 주제 전문가 및 자발적인 교육자 모두와 연결될 수 있도록 멘토링 의도의 우선순위를 지정합니다. 멘토가 특정 분야에서 자격을 갖추고 있더라도 매칭 알고리즘은 해당 주제를 가르치고 싶은 기술로 명시적으로 나열한 사람을 우선시합니다. 이를 통해 멘토의 능력뿐만 아니라 특정 분야에서 지침을 제공하려는 적극적인 열망에 따라 일치가 결정됩니다.

애플리케이션 활성화

스토어에서 활성화할 멘토링 수 있습니다 ServiceNow . 이 애플리케이션은 데모 데이터를 포함하며 관련 플러그인이 아직 활성화되지 않은 경우 이를 활성화합니다.

스토어에서 앱 요청

ServiceNow Store 웹 사이트를 방문하면 사용 가능한 모든 앱을 확인하고 스토어에 요청을 제출하는 방법에 대한 정보를 참조할 수 있습니다. 출시된 모든 앱의 누적 릴리스 정보는 ServiceNow Store 버전 기록 릴리스 정보를 참조하십시오.

데이터 구성

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멘토링 사용

학습을 더 잘 이해하는 데 사용합니다 멘토링 . 즉각적인 주의가 필요한 항목에 대해 조치를 취하고 예정된 컨텐츠 항목, 코스 등에 대한 최신 정보를 유지합니다.

자세한 내용은 멘토링 사용 문서를 참조하십시오.

기술 기반 및 멘토링 통합

멘토링 멘토/멘티를 위한 기술 기반 권장 사항에 통합 기술 기반 됩니다.