学習推奨カット・オーバー

セルフサービス・ユーザー、管理者および推奨イニシアチブによって作成された学習推奨を変換して、推奨がリリース24Dで発表された推奨拡張と互換性があり、これらの拡張を有効にしたときに保持されるようにできるようになりました。 このツールを実行すると、「自分のクライアント・グループ」>「学習および開発」>「学習アサイメント」に学習推奨が表示されなくなり、「自分のクライアント・グループ」>「学習および開発」>「学習イニシアチブ」ページに推奨イニシアチブが表示されなくなります。 かわりに、これらはすべて、「自分のクライアント・グループ」>「学習および開発」>「推奨」からアクセスする24Dでリリースされた新しいページに表示されます。

ギャップ、人気のある推奨またはトレンド推奨のいずれかを使用して自動的に生成された推奨は変換されません。 24Dの拡張機能を使用すると、これらの推奨のオーディエンスを指定できますが、これは以前は不可能でした。 また、推奨対象者に対して新しい推奨プロファイルを設定する必要があります。

この機能拡張により、推奨事項の最新の機能および拡張機能を利用できます。

有効化のステップ

  1. カスタム値を使用してORA_WLF_RECOMND_CATEGORY参照を拡張した場合は、新しいORA_WLF_RECOM_CATEGORY参照に追加する必要があります。 「設定および保守」>「タスク」パネル・タブ >「検索」>「共通参照の管理」タスクを使用します。 これは、移行の前または後に実行できます。
  2. 24D推奨機能を有効にします。
  3. 変換ツールを実行します。 「ツール」>「スケジュール済プロセス」ページで、「学習推奨の移行」データ修正オプションを使用して、学習移行プロセスを検索して発行します。
  4. fa-hcm-wlf-recommendationおよびfa-hcm-wlf-recommendationprofile検索索引を再テストします。 「ツール」>「スケジュール済プロセス」ページで、索引定義を作成し、入力パラメータとして索引名を使用してOSCSプロセスへの初期取込みを実行するESSジョブを検索して発行

ヒントと考慮事項

Redwoodでは、個人基準および学習アサイメント基準学習対象者選択タイプはサポートされなくなりました。 これらはそれぞれ、就業者アサイメントのフィルタ済リストおよび学習レコードのフィルタ済リストに置き換えられます。 変換される既存の推奨または推奨イニシアチブは、元のオーディエンス選択タイプを保持しますが、読取り専用となり、結果の推奨プロファイルから削除できます。 これらの元の選択タイプを同等のフィルタ済みリストに置き換えることを強くお勧めします。

以前は、学習管理者は推奨イニシアチブの推奨プロファイルのみを表示できました。 管理者が作成した1回かぎりの推奨プロファイルを表示できませんでした。 有効化のステップを完了すると、これらの1回かぎりの推奨の推奨プロファイルも表示されます。

主なリソース

詳細は、次を参照してください。