Zoom分组讨论室的自动分配功能使用未公开的算法,无法验证其公平性。本文整理了自动分配的具体问题,并介绍兼顾透明性和技能平衡的替代方案。
Zoom的自动分配算法未公开。即使同一批人频繁被分到同一组,也无法判断这是巧合还是系统设计。当参加者质疑"真的是随机的吗"时,没有任何手段可以验证。
自动分配不考虑参加者的属性。可能会偶然出现全是新手的小组或经验丰富的人集中在一起的情况,导致讨论无法充分展开。
理想状态是每组都有新手、中级和资深成员的混合。但完全随机无法保证这一点。例如,只有新手A、B、C的小组讨论会停滞不前,而只有资深成员X、Y、Z的小组则可能只有少数人发言。
分配完成后加入的人处于未分配状态,需要主持人手动安排。如果重新分配,则所有人都会被重置,可能导致迟到者集中在特定小组,或各组人数不均。这不仅增加主持人的负担,还会导致某些小组的讨论进度落后。
例如希望每组安排一名引导员、每个部门分散一人、每位新人配一名导师等需求,Zoom标准的自动分配无法满足。只能选择完全随机或完全手动,"部分固定+部分随机"的组合每次都需要手动调整。
由于不记录分组情况,下次可能出现相同的组合。这使得"与上次不同成员搭配"的考量以及对分组效果的验证和改进变得困难。
步骤:
这种方式完全透明,所有参加者都能认可结果,历史记录也可通过URL保存。还可以通过条件抽签考虑技能平衡。虽然手动分配需要约5分钟且需要事先准备,但它适用于重视透明性的定期培训和研讨会,以及希望最大化培训效果的场景。
使用Python脚本获取参加者名单,通过自定义算法进行分组,再通过Zoom API自动分配。可以实现完全自动化、自定义逻辑,并将历史记录保存到数据库。
但开发成本高、技术门槛高、需要持续维护,还要跟进Zoom API的规范变更。仅适用于拥有工程资源且定期对100人以上进行培训的大型组织。如果追求极致的自动化,可以考虑此方案。
步骤:
例如5个小组的情况:第1组固定引导员A,通过抽签分配参加者1、2、3;第2组固定引导员B,通过抽签分配参加者4、5、6,以此类推进行混合编组。
这种方式既能保证技能平衡,抽签部分又确保了透明性。非常适合新员工培训和引导员主导的研讨会等需要防止技能偏差的场景。
第一步,确定固定成员。将导师A至E分别分配到第1组至第5组。
第二步,在Amida-san上创建活动,设置除导师外的25名参加者名单和分配目标(第1组至第5组)。通过邮件将URL分享给参加者。
邮件示例:"明天的培训分组将通过公平抽签决定。请访问以下URL并添加2条横线。确认所有人参与后将公布结果。"
第三步,确认所有参加者都已添加横线。
首先,主持人通过屏幕共享展示Amida-san的抽签结果,逐一念出分配情况,如"第1组是导师A和田中、佐藤......"
接下来,使用Zoom的分组讨论室功能创建5个房间,根据结果手动分配。熟练后约5分钟即可完成。
分配完成后,开始各组讨论。告知参加者"30分钟后返回主会议室"。
通过事先预留"备用名额",可以顺利应对中途加入者。将迟到者手动分配到有空位的小组。由于事先抽签的结果不会被重置,对其他小组没有影响。
在新员工培训中,可以安排导师确保技能平衡,并促进每次与不同成员的多样化交流。技能提升培训中,可以将初级、中级、高级成员分散到各组,也可用于结对编程的配对。
适用于社交时间的参加者随机配对和在线活动抽签。在研讨会中,可以有意混合不同行业和职种,确保多样性,创造新的交流机会。
在学校分组中,每次创建不同的小组防止固定化,同时减轻教师的负担。也适用于在线课堂的小组作业。
使用分组讨论室功能需要Zoom Pro或更高级别的许可证。免费版不支持此功能。
熟练后约5分钟即可完成。事先将结果复制到Excel或电子表格中,操作会更加顺畅。
手动将其分配到有空位的小组。在初始抽签时预留"备用名额"也很有效。由于无需重新分配,不会影响其他参加者。
不能并用,必须选择其中之一。如果重视透明性和公平性,建议使用事先抽签+手动分配的方式。
Amida-san最多支持299人,因此大规模分组也完全可以应对。
Zoom的自动分配虽然操作简便,但在透明性、公平性和技能平衡方面存在不足。
有效的解决方案是按照以下步骤操作:
在培训和研讨会中,所有参加者都能参与抽签过程,还可以考虑技能平衡。通过数学证明的公平性进行分组,结果可通过URL保存和验证180天。请在下次Zoom培训或网络研讨会中尝试一下。
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