27、旅游与酒店业学徒制:机遇还是挑战?

旅游与酒店业学徒制:机遇还是挑战?

1. 学徒面临的反馈问题

在学徒培训过程中,他们常收到关于工作应更好或更快完成的反馈。这种主导性的反馈形式,最终导致学徒产生不确定和不适的感觉。而且,负面反馈在学徒期内愈发明显,但并非以实质性或建设性的方式呈现,更多的是尖叫、唠叨和言语攻击,使用负面且不礼貌的措辞。尽管期望未达成且经历不佳,但多数学徒仍有在该行业继续工作的意愿,不过前提是未来的就业单位并非他们完成学徒期的企业或组织。这表明学徒们有较强的内在动力,能够克服负面经历。并且,那些报告有负面经历的学徒,更倾向于将这些经历归因于特定的人或情况,而非整个行业。

2. 行业对学徒制的态度

挪威的教育体系为酒店和旅游业提供了雇佣高素质人才的机会,包括具有职业教育和高等教育背景的人员。然而,有迹象表明,该行业不太愿意雇佣受过教育的人员,主要有两个因素:
- 工资效率 :非熟练劳动力可能更便宜。
- 招聘重点 :招聘服务导向型人员时,组织主要关注态度、审美和个性等情感劳动方面的要求。

这些因素与投资学徒制并不完全契合。尽管学徒可能以补贴工资工作,但组织需要考虑额外的监督支持和其他资源,这改变了价值主张。行业似乎将学徒制视为一种负担,尽管组织在培训学徒时会获得经济支持,但这可能不足以覆盖所有费用。这引发了关于“学徒制危机”的讨论。

3. 学徒制面临的挑战
  • 学徒放弃培训 :随着时间推移,越来越多的学徒在看到获得全额工资的机会时,会放弃培训。例如,2000年代末澳大利亚矿业繁荣期间就出现了这
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性扰动情况下的控制性能稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性鲁棒性,支撑科研论文复现工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性系统稳定性之间平衡的理解。
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