[摘录]《团队法则》—打造团队绩效

本文概述了构建高绩效团队的八大核心方法,包括培养紧迫感、挑选合适成员、首次会议的重要性、行为准则的设定、短期目标的设定、利用新信息、成员间的紧密合作以及积极的反馈机制。

尽管打造团队绩效并没有保证管用的秘方,我们还是观察到很多成功团队所共同采用的方法:

1、培养紧迫感,确立严格的绩效标准以及行动方向。
所有的团队成员都需要相信团队有着紧迫而且值得去努力的目标,并且他们想知道对团队的期望值是什么。事实上,越是有迫在眉睫,意义重大的理由,团队就越有可能发挥其业绩潜能。例如,告诉一个客户服务团队,如果客户服务领域没有重大改进,整个公司是不可能进一步成长的。在一种紧迫的氛围下,团队会有最好的工作表现。因此,十分重视绩效非公司通常最容易建立团队。

2、根据实际技能和潜在技能而非个性来挑选团队成员。
如果不具备实现团队宗旨和绩效目标所需的全部技能,没有一个团队会取得成功。然而,绝大多数团队都是在成立之后才发现需要哪些技能的。聪明的经理人会根据人员现有的技能以及他们提高现有技能并学习新技能的潜力来选人。

3、特别注意第一次会议和第一次行动,第一印象总是很重要的。
当潜在的团队第一次聚集在一起时,每个人都会仔细观察别人发出的信息,以便证实,暂时打消或者消除自己的假设和顾虑。他们尤其会注意手握权利的人——团队的领导者和那些建立、监管或者通过其他方式影响团队的任何高管。此外,领导者做的总是比他们说的更重要,如果一位高管在团队会议开始10分钟之后就出去接电话,并且再也不回来,人们自然会明白其中的含义。

4、确立一些明确的行为准则。
所有富有成效的团队都会从一开始就制定一些行为规则,以便帮助团队实现自己的宗旨和绩效目标。最重要的初始规则涉及出席会议(例如:“不准因接听电话而打断会议”)、讨论(没有不能批评的人或事)、保密(只有达成一致的东西才可以说出去)、分析方法(“相信事实”)、以结果为导向(“每个人得到任务,并加以完成”)、建设性的对抗(“不许轻蔑的指责别人”),以及通常最重要的一点——贡献(“每个人都在做实事”)。

5、设立一些以绩效为导向的近期的任务和目标并加以利用。
大多数卓有成效的团队之所以不断取得进展,是因为他们的项目主要是业务驱动的。团队可以通过立即着手制定一些在早期可以完成的具有挑战性的目标来把这样的项目向前推进。真正的团队不可能不做出业绩。因此,这些业绩目标实现的越早,团队产生的凝聚力越快。

6、定期用新的实事和信息来挑战团队。
新的信息会让团队重新定义绩效挑战并丰富自己对绩效挑战的认识,从而帮助团队形成共同的宗旨,设立更清晰的目标,并改进共同的方法。例如,某工厂负责质量改进的团队知道糟糕质量的代价,但是直到研究了不同种类的质量缺陷并一一做了代价评估之后,他们才知道下一步应该做什么。与此相反,一旦团队成员认为所有必需的信息都存在于团队成员的集体经验和知识中,团队就会犯错误。

7、团队成员尽量经常在一起。
常识告诉我们,不管有没有事先安排好,团队成员都必须花费大量时间在一起,特别是在开始阶段。事实上,要产生富有创意的见解以及在团队成员之间形成亲密关系,都需要随时的,不经意的互动,这种互动必须向分析电子数据表格和拜访客户那样频繁。高级主管和经理人每天忙忙碌碌,常常有意的尽量缩短在一起的时间。然而,我们所观察过的成功团队都会拿出时间来学习如何成为一个团队。当然,并不一定要大家花时间聚在一起,通过电子方式,传真或者电话交流都可以算是在一起。

8、充分利用正面反馈、认可和奖励的作用。
正面的强化在团队中与在其他地方一样行之有效。公开的奖励可以帮助塑造对团队绩效至关重要的新行为。例如如果团队中的人没有注意到某个害羞的人第一次努力说出自己的想法并作出贡献,他们就应该真诚的给予正面强化,鼓励他做出更多贡献。除了直接给予报酬以外,认可和奖励团队绩效的方法还有很多。例如请一位高级主管直接向团队发表关于该团队使命迫切性的讲话,或者设立认可贡献的各种奖项等等。然而,说到底,一个团队对自己业绩的满意感会变成他们最珍爱的奖赏。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/SanMaoSpace/archive/2013/04/25/3043736.html

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向
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