MYEO-26

🤝ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းစွမ်းရည် (Collaboration Skill) ဆိုတာဘာလဲ? ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်း (Collaboration) ဆိုတာ လူနှစ်ယောက် သို့မဟုတ် နှစ်ယောက်ထက်ပိုသော လူများနဲ့ ပရောဂျက်တစ်ခု သို့မဟုတ် အလုပ်တစ်ခုကို  အကောင်အထည်ဖော် လုပ်ဆောင်ခြင်း ဖြစ်ပါတယ်။ တစ်နည်းအားဖြင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းစွမ်းရည် (Collaboration Skill) ဆိုတာက အဖွဲ့ရဲ့ ဘုံရည်မှန်း ချက်ကို အောင်မြင်အောင် လူအများနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်နိုင်သောစွမ်းရည်၊ မိမိရဲ့ အားသာချက်ကိုသိပြီး ထို အားသာချက်ကို အများနဲ့ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်တဲ့အခါ အသုံးပြုတတ်တဲ့ စွမ်းရည်ပဲဖြစ်ပါတယ်။  ❓ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းစွမ်းရည် (Collaboration Skill) ကဘာကြောင့် အရေးကြီးတာလဲ။  ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းက ဘာကြောင့်အရေးကြီးတာလဲဆိုတာကို ဥပမာလေးနဲ့ ရှင်းပြသွားပါမယ်။ “ရွှေစကားရပ်ရွာမှာ သုတ၊ ဝေယံ၊ မေဖြိုးနဲ့ သော်တာတို့ပါဝင်တဲ့ ပရဟိတလူငယ်အုပ်စုလေးတစ်ခုရှိပါတယ်။ ဒီလူငယ် အုပ်စုက ပတ်ဝန်းကျင်သန့်ရှင်းမှုနဲ့ ပတ်သက်တဲ့ […]

🗣️ ပြောဆိုဆက်သွယ်ခြင်း စွမ်းရည် (Communication Skill) ဆိုတာ ဘာလဲ။ ပြောဆိုဆက်သွယ်ခြင်းစွမ်းရည်က မိမိပြောဆိုလိုတဲ့ အကြောင်းအရာအချက်အလက်တွေကို ထိထိ ရောက်ရောက်ပြောဆိုနိုင်တဲ့ စွမ်းရည် တစ်ခု ဖြစ်ပါတယ်။ ပြောဆိုဆက်သွယ်တဲ့အခါ အဓိကပါဝင်ရမယ့်အရာ တွေက နားထောင်ခြင်း၊ ပြောဆိုခြင်း၊ အကဲခတ်ခြင်း နဲ့ စာနာမှု စွမ်းရည်တွေ ဖြစ်ပါတယ်။ 📩မိမိရဲ့ communication ပုံစံက ဘယ်လိုဖြစ်နေလဲဆိုတာ ရွေးချယ်ကြည့်ပါ? မတုန်မလှုပ်၊ မလှုပ်မယှက်ပုံစံ (Passive) – ဒီပုံစံရှိနေတဲ့သူတွေက မိမိအကြောင်းအရာတစ်ခုခုကို ပြောလိုက် ရင် အခြားသူတွေ မိမိကို စိတ်ဆိုးသွားမှာ၊ အထင်လွဲသွားမှာ၊ အပေါင်းအသင်း မလုပ်တော့မှာ စိုးတဲ့အတွက် မိမိရဲ့ ခံစားချက်တွေ၊ အမြင်တွေကို မပြောဘဲ မတုန်မလှုပ်၊ မလှုပ်မယှက်ပဲ ငြိမ်နေတဲ့ပုံစံဖြစ်ပါတယ်။ ရန်လိုတဲ့ပုံစံ (Aggressive) –

အခြားသူတွေနဲ့ ဆက်သွယ်ပြောဆိုဆောင်ရွက်ပြီး အလုပ်အတူတကွလုပ်ခြင်းဆိုတာက ကိုယ်ရည် ကိုယ်သွေး (soft skills) တစ်ခုဖြစ်ပြီး အခြားသူတွေနဲ့ တာဝန်တစ်ခုကို အတူပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ပြီး အောင်မြင်အောင် ဆောင်ရွက်နိုင်တဲ့ လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုပဲဖြစ်ပါတယ်။  ဘာကြောင့် အခြားသူတွေနဲ့ အတူ ထိရောက်စွာ အလုပ်လုပ်နိုင်ခြင်းက အရေးကြီးတာလဲ အခြားသူတွေနဲ့ အတူတကွပူးပေါင်းလုပ်ကိုင်ဆောင်ရွက်နိုင်တဲ့အရည်အချင်းက ဘွဲ့ဒီဂရီတွေလောက် အရေးမကြီးဘူးလို့ ထင်တတ်ကြပါတယ်။ ဒါပေမဲ့  ဒီလိုအရည်အချင်းက အလွန်အရေးကြီးတဲ့ ကိုယ်ရည် ကိုယ်သွေးတစ်ခုပဲဖြစ်ပါတယ်။ သုတေသနတွေအရ အလုပ်ရှင်အများစုက ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းနဲ့၊ အသင်းအဖွဲ့နဲ့ အတူအလုပ်လုပ်တတ်ခြင်း (Team work) က အလွန်အရေးကြီးပါတယ် လို့ တွေ့ရှိထားပါတယ်။ ယနေ့ခေတ်မှာ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်တတ်ခြင်းက အလွန်အရေးကြီးလာပြီး ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်တဲ့လုပ်ငန်း တွေအတွက် ပိုအချိန်ပေးလာကြပါတယ်။ ဥပမာ – အမှိုက်များကို အတူတကွကောက်ပြီး စွန့်ပစ်တဲ့ activity၊ ပလပ်စတစ်လျှော့ချဖို့ ဈေးတွေ၊

📄ကိုယ်ရေးအကျဥ်း ဆိုတာဘာလဲ? Resume (ကိုယ်ရေးအကျဥ်း) ဆိုတာ မိမိရဲ့ပညာရေး၊ အလုပ်အတွေ့အကြုံတွေ၊ ကျွမ်းကျင်မှု၊ အောင်မြင်မှုတွေနဲ့ အခြား တတ်မြောက်မှုတွေကို အတိုချုံး ဖော်ပြရေးသားတဲ့ စာရွက်စာတမ်းတစ်ခုပဲဖြစ်ပါတယ်။  ✅ကိုယ်ရေးအကျဥ်းကို ဘာအတွက်သုံးကြလဲ? ကိုယ်ရေးအကျဥ်း (Resume) ကို အလုပ်လျှောက်ဖို့အတွက် အသုံးပြုကြသလို နိုင်ငံခြားမှာ ကျောင်းလျှောက်ဖို့၊ စကော်လာ လျှောက်ဖို့အတွက်လည်း ကိုယ်ရေးအကျဥ်း (Resume) ကို ပြင်ဆင်ရပါတယ်။ 📝ကိုယ်ရေးအကျဥ်းတစ်ခုကို ဘယ်လိုရေးကြမလဲ? မှန်ကန်တဲ့  ကိုယ်ရေးအကျဥ်း (Resume) ပုံစံတစ်ခု (Resume format) ကို တည်ဆောက်ပါ။ ကိုယ်ရေးအကျဥ်း (Resume) တစ်ခုမှာ အောက်မှာ ဖော်ပြထားတဲ့ အချက်တွေက အဓိကအနေနဲ့ ပါဝင်ဖို့ လိုအပ်ပါလိမ့်မယ်။ 📱ဆက်သွယ်ရမယ့် အချက်အလက်တွေကို သေချာဖြည့်သွင်းပါ။ ဒီအဆင့်မှာ နာမည်အပြည့်အစုံ၊ လျှောက်ထားသူ (ဥပမာ

Google Docs တစ်ခုကို ကွန်ပျူတာနဲ့ ဖုန်းမှာ ဘယ်လိုဖန်တီးလို့ရသလဲဆိုတာ ဒီ video လေးတွေကို ကြည့်ပြီး အတူတူ လုပ်ကြည့်ကြရအောင်။ Phone version ကိုဆက်လက်လေ့လာကြရအောင်။ This work is licensed under CC BY-NC-SA 4.0

Generative AI ဆိုတာဘာလဲ? Generative AI ဆိုတာ စာသား၊ ပုံရိပ်၊ ဗီဒီယို၊ သို့မဟုတ် အသံလို အသစ်ပြုလုပ်ထားတဲ့ အကြောင်းအရာတွေကို ဖန်တီးပေးနိုင်တဲ့ အတိတ်ဒေတာပုံစံတွေကို သင်ယူထားတဲ့ အတုအမှန်တူ AI နည်းပညာတစ်ရပ်ဖြစ်ပါတယ်။ GANs (Generative Adversarial Networks) သို့မဟုတ် transformers စနစ်တွေကို အသုံးပြုပြီး လူသားဖန်တီးမှုတူတဲ့ သို့မဟုတ် ဆန်းသစ်တဲ့ ရလဒ်တွေကို ထုတ်ပေးနိုင်ပါတယ်။ ဒီနည်းပညာကို ဖန်တီးမှု၊ အကြောင်းအရာဖန်တီးမှု၊ ဖျော်ဖြေရေးနဲ့ ပညာရေးလို လုပ်ငန်းများမှာ အသုံးချနိုင်ပါတယ်။ Generative AI ဟာ လူသားစိတ်ကူးစိတ်သန်းတွေကို ပြည့်စုံစေပြီး အကြောင်းအရာထုတ်လုပ်ရေးနည်းလမ်းအသစ်တွေဖန်တီးနေပါတယ်။ Generative AI ဟာ အချက်အလက်တွေအများကြီးကို သင်ယူပြီး လူသားဖန်တီးမှုလိုအပ်တဲ့ အကြောင်းအရာတွေကို ဖန်တီးပေးပါတယ်။ ဒီနည်းပညာကို စျေးကွက်မြှင့်တင်ရေးအတွက်