Relacja z konferencji „Learning Technologies London 2023”

---

Podsumowania prezentacji i paneli

---

Succesful living and learning in a world of technological disruption

​​​​​​​Sesja otwierająca konferencję

Prowadzący: Njeri Mwagiru, Senior Futurist – Institute for Futures Research (IFR) at Stellenbosch University Business School i Robin Teigland, Professor at Chalmers University of Technology – Co-founder Peniche Ocean Watch.

Bardzo ciekawe wystąpienie otwierające, którego zadaniem – jak sądzę – było pokazanie szerszego kontekstu, w którym funkcjonujemy jako branża. Dużo o ekonomii i zagrożeniach, sporo o turbulencjach, które nas dotykają. Wśród ważnych elementów, które mają na nas wpływ prowadzący wymienili:

• Dane i sztuczna inteligencja – ChatGPT  – nie do końca na tym etapie zdajemy sobie sprawę z potęgi AI i jej możliwości, ale świat na pewno się zmieni, i branża również.
• Potrzeba zaufania – jako fundamentu do budowania wartości w tych niepewnych czasach, kiedy mamy już niestabilność ekonomiczną i polityczną. Zaufanie to także element naszej troski – czy raczej punkt wyjścia do budowania i utrzymywania bezpieczeństwa psychicznego, a w dalszym rozrachunku budowania kultury uczenia się
• Sieci – różnego typu – sieci oparte na zaufaniu właśnie i na kapitale społecznym, bo jesteśmy coraz bardziej połączeni, ale w odróżnieniu od świata sprzed pandemii, duże znaczenie – coraz większe nabierają sieci lokalne. To one budują mocny fundament. Sieci – także te firmowe – są jednym z ważnych elementów wzmacniania kultury uczenia się, oczywiście opartej na zaufaniu.

 

Główne trendy wskazywane przez prowadzących to:

 

Czym powinniśmy się zająć w kontekście tych trendów i mocno dynamicznego środowiska zmian? Opracowaniem takich działań, które będą miały rzetelne – faktyczne – przełożenie na praktykę szkoleniową i wpływ na biznes, budowanie tych sieci (lokalnych, z liderami opinii) , uczenie tych wspólnot w oparciu o wspólne działania i sharowanie doświadczeń, a więc wykorzystywanie sieci do propagowania idei (czyli nie globalnie, raczej oddolnie) .

Pojawiła się tez analiza zawodów, które za chwilę pojawią w L&D i nie tylko (oldinfluencer – tutaj upatruję jakieś szanse :)):

21st century learning

4 essential ways to reframe L&D now: Bigger and closer (not smaller and further away)

Istnieje zdecydowana konieczność przeformatowania funkcji, sposobów myślenia i działania L&D. Wpływ L&D na biznes (ogólnie) powinien być większy – ale żeby tak było, musi być mocno z tym biznesem związany (nic nowego, szczerze mówiąc). Według prowadzącego problem leży po obu stronach – i po stronie biznesu i po stronie funkcji L&D. Dyrektorzy generalni i top menedżerowie z biznesu nie szukają w L&D pomysłów na przebudowę i transformację wydajności pracowników, a więc nie widzą ścisłej korelacji pomiędzy „jakością” kształcenia, a wynikami. To klasyczny układ (to już mój komentarz), w którym obie strony nie kumają po co im druga). W niepewnym, pełnym zmian świecie bycie dumnym z tego, że wszyscy ukończyli 4 moduły online, już nie wystarcza. Z jednej strony organizacje desperacko potrzebują większej odporności, większej innowacyjności i sprawniejszych zmian. Z drugiej strony L&D odpowiada kursami skierowanymi do osób indywidualnych, skoncentrowanymi na małych, powolnych krokach w kierunku zmiany perspektywy i zachowań. Ta rozbieżność nie pomaga nikomu. Wg Paine’a trzeba to radykalnie przeformatować. Swoje przemyślenia opiera na badaniach, które prowadzi od lat (o metodologii badań niewiele). Na podstawie tych badań formułuje pewne elementy programu naprawczego, które – w jego przekonaniu sprawią , że organizacje staną się bardziej odporne w obliczu niepewności. 

Klasyczne podejście – jak nie działa co robisz, zmień działania. Istnieją cztery kluczowe działania, które należy podjąć:

1. Zdefiniowanie na nowo roli L&D
2. Bliskie powinowactwo z biznesem, chociażby przez dyskusje o charakterze działania biznesu i jego wyzwaniach a nie programach szkoleniowych.
3. Budowania zaangażowania poprzez dzielenie się doświadczeniem,
4. Wykorzystywanie technologii ale bez podziału na wirtualny i tradycyjny świat – to powinna być jedna platforma, której zadaniem jest ułatwianie działania i wymiany doświadczeń.

L&D powinno sobie stale zadawać pytania – po co jest – a nie co ma w zasobach. Ten sposób myślenia – wg autora – determinuje potem sposób działania. 

Ta zmiana jest nieuchronna, również dlatego, że idzie zmiana pokoleniowa – autor przytoczył ciekawe w badania: Młodzi mają zdecydowanie mniejszą skłonność do akceptowania pracy niezgodnej z wartościami oraz większą otwartość na zmianę pracy w momencie, kiedy ich obecne miejsce zatrudnienia nie będzie dawało poczucia przynależności. 

Jakie wg Paine będą – czy są – wyzwania związane ze środowiskami kształcenia i ogólnie z branżą w kontekście kształcenia online i hybrydowego?

Jakie dylematy – mamy – będziemy mieć w kontekście kształcenia za chwilę? Odpowiedzią na te dylematy jest potrzeba budowania kultury uczenia się – zróżnicowanej i wspierającej różnorodność. Ale zorientowanej na organizacji i potrzebach ludzi i biznesu a nie na programach i ścieżkach szkoleniowych. 

Organizację porównał do lasu ze wszystkimi jego warstwami. Wszyscy są elementami tego ekosystemu – dlatego kultura – tkanka łączna polega na współdziałaniu wszystkich tych elementów.

Emerging technologies

Emerging technologies mają duży wpływ na rozwój szkoleń e-learningowych, co przyczynia się do zmian w procesie edukacyjnym. Wdrożenie nowych technologii takich jak sztuczna inteligencja, wirtualna rzeczywistość, rozszerzona rzeczywistość czy blockchain pozwala na tworzenie bardziej interaktywnych i skutecznych szkoleń.

Przykładowo, sztuczna inteligencja może być wykorzystana do personalizacji procesu uczenia się, dostosowując materiały do indywidualnych potrzeb ucznia. Wirtualna rzeczywistość umożliwia symulowanie realistycznych sytuacji edukacyjnych, a rozszerzona rzeczywistość pozwala na wzbogacanie rzeczywistego świata o wirtualne elementy edukacyjne. Blockchain natomiast może być wykorzystany do potwierdzania autentyczności dyplomów i certyfikatów.

Dzięki zastosowaniu emerging technologies w szkoleniach e-learningowych możliwe jest zwiększenie efektywności procesu uczenia się oraz poprawa wyników edukacyjnych. Wprowadzenie nowych technologii wymaga jednak odpowiedniego przeszkolenia specjalistów działających w obszarze szkoleń oraz odpowiedniej infrastruktury technologicznej.

Trendy, które w najbliższym czasie będą miały największy wpływ na obszar szkoleń digitalnych:

• Workflow learning może mieć istotny wpływ na szkolenia e-learningowe, przyczyniając się do ich doskonalenia i dostosowania do indywidualnych potrzeb uczących się. Oto kilka elementów kluczowych w tym kontekście: personalizacja treści, ocena adaptacyjna, prognozowanie sukcesu, automatyzacja wsparcia, ciągłe doskonalenie. W rezultacie, szkolenia e-learningowe stają się bardziej skuteczne, interaktywne i elastyczne.
• Uczenie spersonalizowane skupia się na stworzeniu doświadczenia edukacyjnego, które jest bardziej angażujące, związane z rzeczywistością i skuteczne dla każdego odbiorcy. Szczególną uwagę należy zwrócić na: dostosowanie treści, dostosowanie tempa nauki, analizę danych o użytkowniku i jego postępach, ciągłą informację zwrotną, współpracę z innymi użytkownikami. Poprzez dostosowanie instrukcji i zasobów do indywidualnych potrzeb, uczenie spersonalizowane ma na celu zwiększenie motywacji, pogłębienie zrozumienia i promowanie nauki przez całe życie.
• Metaverse to koncepcja interaktywnego, rozszerzonego środowiska wirtualnego, w którym ludzie mogą wchodzić, komunikować się i działać w cyfrowej przestrzeni, korzystając z zaawansowanych technologii, takich jak wirtualna rzeczywistość (VR), rozszerzona rzeczywistość (AR). Metaświat może mieć wiele zastosowań w kontekście szkoleń, tworząc interaktywne i zaangażowane środowisko edukacyjne. Oto kilka sposobów wykorzystania w szkoleniach: wirtualne symulacje, wizualizacja i eksploracja abstrakcyjnych pojęć i trudnych do zobrazowania koncepcji, kursy interaktywne, spotkania i warsztaty online, rzeczywistość rozszerzona w szkoleniach praktycznych i szkoleniach uczących zachowań w sytuacjach niebezpiecznych.
• Sztuczna inteligencja stwarza możliwości szybkiego i efektywnego wdrożenia innowacji wymagających operacji na dużej ilości danych i identyfikowania nieoczywistych prawidłowości i analogii. Konieczna jest jednak świadomość, że sztuczna inteligencja nie jest rozwiązaniem samym w sobie, ale technologią na której można budować efektywne rozwiązania. Do tego potrzebujemy szczególnych kompetencji, które pozwolą nam: identyfikować pojawiające się możliwości, znajdować sposoby wykorzystania sztucznej inteligencji, być uważnym na pojawiające się nowe technologie.

W drugiej części panelu zaprezentowano wyniki badań pokazujących wyzwania, kierunki rozwoju i trendy w branży learning tech na najbliższe miesiące.

Experience design

Great learning experience design in a hybrid, data-driven world

Prelegenci: Laura Overton, Analyst – Explorer – Writer – Facilitator – Learning Changemakers

Pam Mandair, Head of UK Talent Programmes – Capgemini

Mandy Munro, Learning Technology and Reporting Manager – SThree

Wystąpienie skupiało się na projektowaniu interwencji edukacyjnych, które wykraczają poza tradycyjne metody nauczania. Podkreślono, że praca nad rozwojem i uczeniem się w organizacji nie ogranicza się tylko do projektowania kursów, ale powinna skupiać się na tworzeniu różnorodnych doświadczeń, które stymulują uczenie się – na wszystkich poziomach organizacji.

Podczas sesji przedstawiono przykłady dwóch firm, które osiągnęły sukces w projektowaniu doświadczeń edukacyjnych, nawet w obszarach uważanych tradycyjnie za strukturalne i nudne, takich jak onboarding czy szkolenia obowiązkowe. W sumie nie wiem, czemu wskazali onboarding – może ze względu na procedury. Zaprezentowano, jak można stworzyć onboarding, który trwa kilka miesięcy i przekształca się w ciekawe i angażujące doświadczenie. jego składowe to: 

1. Opracowanie strukturalnego planu onboardingu obejmującego różnorodne etapy i tematy.
2. Wykorzystanie interaktywnych narzędzi, takich jak wideo, gry i moduły e-learningowe.
3. Przydzielenie mentorów i zachęcanie do współpracy między nowymi pracownikami.
4. Ustalenie etapowych celów i nagród za osiągnięcia.
5. Zaangażowanie kadry kierowniczej.
6. Regularne oceny programu i jego modyfikacja na podstawie wniosków.

Kolejnym omawianym zagadnieniem były hybrydowe doświadczenia edukacyjne dla przyszłych liderów. Podkreślono, że programy edukacyjne nie powinny polegać jedynie na dostarczaniu treści, ale powinny inspirować i pobudzać chęć uczenia się poprzez mocno celowane – dopasowane do potrzeb treści.

Wystąpienie poruszyło również kwestię tworzenia zaawansowanych doświadczeń edukacyjnych w środowisku hybrydowym, z wykorzystaniem analiz danych do mierzenia wpływu tych doświadczeń na rozwój uczestników. Zresztą dane to stały motyw w tym wystąpieniu – na poziomie jednak haseł a nie szczegółów. 

Przedstawiono także sposób radzenia sobie z przeszkodą polegającą na braku czasu, która często stanowi barierę dla rozwoju i uczenia się.

W końcu podkreślono, jak sukces projektów edukacyjnych wpływa na postrzeganie działu L&D w organizacji. Sukces tych projektów może przyczynić się do zmiany spojrzenia na dział L&D jako strategicznego partnera w rozwoju organizacji.

Najważniejszym przekazem wystąpienia jest to, że projektowanie interwencji edukacyjnych powinno opierać się na tworzeniu różnorodnych doświadczeń, które inspirują i pobudzają chęć uczenia się. Nie wystarczy jedynie dostarczać treści, ale należy stworzyć interaktywne, angażujące i wyrafinowane środowisko edukacyjne. Wprowadzenie hybrydowych doświadczeń edukacyjnych, wykorzystanie analiz danych oraz pokonanie przeszkód, takich jak brak czasu, są kluczowymi elementami w osiąganiu sukcesu w dziedzinie rozwoju i uczenia się. Sukces takich projektów ma potencjał zmienić postrzeganie działu L&D i uczynić go strategicznym partnerem w rozwoju organizacji.

Al & Lifelong learning

Szybko zachodzące zmiany na świecie wpływają na różne dziedziny życia, od technologii i ekonomii po kulturę i społeczeństwo, tworząc dynamiczne i nieprzewidywalne środowisko. Zmiany te wymagają od jednostek i organizacji elastyczności, adaptacji oraz zdolności do ciągłego uczenia się i rozwoju. Life-long learning to koncepcja edukacji i rozwoju osobistego, która zakłada, że proces nauki powinien towarzyszyć jednostce na wszystkich etapach jej życia, niezależnie od wieku, zawodu czy statusu społecznego.

Life-long learning jest kluczowy w kontekście pojawienia się sztucznej inteligencji. Oto kilka powodów:

• Aktualizacja umiejętności: Sztuczna inteligencja i związane z nią technologie dynamicznie zmieniają wymagania zawodowe. Life-long learning umożliwia pracownikom ciągłą aktualizację umiejętności, aby sprostać nowym wyzwaniom i pozostać konkurencyjnymi na rynku pracy. Osoby, które stale się uczą, są bardziej elastyczne i mogą dostosować się do zmieniających się trendów i potrzeb
• Wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji: Life-long learning pozwala pracownikom na zdobycie wiedzy i umiejętności z zakresu sztucznej inteligencji, co umożliwia im efektywne wykorzystanie jej potencjału. Osoby, które posiadają wiedzę na temat SI, mogą współpracować z systemami SI, rozumieć ich działanie, analizować dane i podejmować strategiczne decyzje oparte na sztucznej inteligencji
• Kreowanie nowych ścieżek zawodowych: Pojawienie się sztucznej inteligencji może prowadzić do transformacji rynku pracy. Life-long learning daje pracownikom możliwość rozwijania nowych umiejętności i eksplorowania nowych ścieżek zawodowych związanych z SI. Pracownicy mogą przekształcić swoje umiejętności, aby stać się specjalistami od SI, twórcami treści dla systemów SI, specjalistami ds. etyki SI itd.
• Adaptacja do zmian: Sztuczna inteligencja ma potencjał do automatyzacji wielu zadań, co może prowadzić do zmian w strukturze zatrudnienia. Life-long learning pozwala pracownikom na rozwijanie umiejętności, które są mniej podatne na automatyzację i przystosowanie się do zmieniających się wymagań rynku pracy. Ucząc się przez całe życie, pracownicy są bardziej elastyczni i gotowi na zmiany.

W kontekście pojawienia się sztucznej inteligencji szczególną uwagę należy zwrócić na rozwój kompetencji, które pozwolą na pracę przy jej użyciu. Należy uświadomić sobie, że nie musimy potrafić tego wszystkiego, co potrafi sztuczna inteligencja. Powinniśmy się raczej koncentrować na gotowości komunikacji z SI i jej używania. W tym celu konieczne jest nabycie umiejętności samodzielnego zarządzania swoim rozwojem. I tutaj należy wskazać kilka istotnych aspektów:

• uczenie się musi mieć praktyczne zastosowanie
• uczenie się nie jest tylko konsumowaniem treści
• uczenie się jest „destylacją wiedzy” prowadzącą do ulepszenia działania
• w procesie zarządzania swoją nauką należy odpowiadać sobie na pytania: Co? Jak? Dlaczego?

Dziś life-long learning staje się nie tylko opcjonalnym, ale wręcz niezbędnym elementem dla jednostek, które chcą odnieść sukces w erze sztucznej inteligencji.

Prelegent:

Conrado Schiochauer

Artificial Intelligence changes everything in L&D

Prowadzący: 

Generalnie pan skupił się na wieszczeniu szkoleń jaki znamy. SI zaora tradycyjny e-learning i wyśle nas wszystkich na zieloną trawkę, chyba że się wcześniej ogarniemy i wymyślimy jak ją wykorzystać.

Sztuczna inteligencja (SI) ma ogromny wpływ na dziedzinę L&D (Learning and Development) i zmienia sposób, w jaki uczymy się i rozwijamy. Narzędzia generatywne, takie jak Chat GPT, zdobyły ogromną popularność, ale są tylko jednym z wielu przykładów, jak SI może być wykorzystywana w procesie uczenia się.

SI rewolucjonizuje nasze życie i pracę, wpływając na każdy aspekt naszego działania. Automatyzuje rutynowe zadania, pomaga w podejmowaniu decyzji, analizuje dane i dostarcza nam personalizowane informacje. W dziedzinie L&D SI ma wiele zastosowań.

• Po pierwsze, SI angażuje pracowników – osoby kształcące się na nowe sposoby. Dzięki interaktywnym narzędziom opartym na SI, takim jak wirtualni asystenci czy symulacje, można stworzyć bardziej zaangażowane i interaktywne środowisko edukacyjne.
• Po drugie, SI pomaga przewidywać umiejętności w różnych organizacjach. Analizując dane na temat wydajności i osiągnięć pracowników, SI może identyfikować luki w umiejętnościach i rekomendować odpowiednie szkolenia, dostosowane do indywidualnych potrzeb.
• Po trzecie, SI wspomaga odbiorców szkoleń, zapewniając spersonalizowane nauczanie i ocenę. Dzięki analizie danych o postępach uczniów, SI może dostosować materiały edukacyjne i metody nauczania, aby dopasować się do indywidualnych preferencji i umiejętności uczniów.
• Po czwarte, SI ułatwia tworzenie i kreację treści. Narzędzia oparte na SI mogą generować treści edukacyjne, sprawdzając ich jakość i dostosowując je do określonych potrzeb. Dzięki temu proces tworzenia materiałów edukacyjnych staje się bardziej efektywny i wydajny.
• Po piąte, SI zapewnia analizę samego procesu uczenia się. Dzięki zbieraniu i analizowaniu danych dotyczących postępów uczniów, SI dostarcza cenne informacje na temat skuteczności programów edukacyjnych i wskazuje obszary wymagające poprawy.

Wszystkie te zmiany związane z SI wymagają jednak podnoszenia umiejętności profesjonalistów z dziedziny L&D. Projektanci i nauczyciele muszą poznać narzędzia i technologie oparte na SI, aby efektywnie wykorzystać ich potencjał w procesie uczenia się.

Zmiany zachodzą nie tylko w L&D. One są wszędzie:

Sama sztuczna inteligencja się zmienia – jest po prostu dużo szybsza:

Oczywiście AI wygeneruje potężne zamieszanie na rynku pracy:

również dlatego, że żaden system edukacji nie jest na nią przygotowany:

Prawdziwa rewolucja czeka nas – specjalistów L&D, ze szczególnym ukłonem w stronę e-learningowców:

Learning impact

Najważniejszym elementem warsztatu było zrozumienie i wykorzystanie zaproponowanej struktury wywiadu z klientem.

Bardzo pomocna okazało się także określenie czynników wpływających na zmianę zachowań.

Na koniec rozwiązanie zaproponowane klientowi wykraczało poza tradycyjny model szkolenia online, składało się z pakietu różnych działań na wielu poziomach w organizacji, a szkolenie było jedynie jednym z elementów całego programu. Na każdym etapie naszej pracy odnosiliśmy się do postawionych celów i sposobów zmierzenia efektywności podjętych działań.

Warsztat okazał się ciekawy pod kątem merytoryki, angażował uczestników oraz pokazywał praktyczne zastosowanie omawianych narzędzi. Był to też ciekawy przykład wykorzystania treści e-learningowych podczas tradycyjnego spotkania na sali szkoleniowej. 

Prelegent:

Kevin M. Yates

Learning personalisation

Learning for deskless workers

Deskless workers learning (uczenie pracowników bez biurka) odnosi się do procesu szkolenia i rozwijania pracowników, którzy nie spędzają większości czasu pracy przy biurku – według niektórych szacunków mówimy aż do 80% wszystkich osób aktywnych zawodowo. Wielu z nich nie ma łatwego ani regularnego dostępu do komputera. Bez względu na to, jak ich nazywamy – pracownicy bez biurka, pracownicy pierwszej linii czy inaczej – są to grupy pracowników, które zbyt często otrzymują niewystarczające wsparcie ze strony działu rozwoju i szkoleń w sektorach takich jak transport, hotelarstwo, opieka zdrowotna, handel detaliczny i zarządzanie obiektami. Jednak, jak pokazała pandemia, są one niezbędne dla naszego życia i utrzymania, a ich role stają się coraz bardziej złożone, wymagając zarówno umiejętności miękkich, jak i wiedzy technicznej, aby odnieść sukces. Jak zatem dział rozwoju i szkoleń może wspierać pracowników pierwszej linii w procesie uczenia się?

Istotnym wyzwaniem w uczeniu deskless workers jest dostarczenie im odpowiednich narzędzi i zasobów edukacyjnych, które są dostępne w miejscach, gdzie wykonują swoje zadania. Z tego powodu coraz częściej wykorzystuje się technologie mobilne, takie jak aplikacje na smartfony i tablety, które umożliwiają dostęp do treści szkoleniowych i materiałów edukacyjnych w dowolnym miejscu i czasie.

Ważnym aspektem uczenia pracowników bez biurka jest personalizacja treści szkoleniowych, aby były one dostosowane do konkretnych potrzeb i kontekstu pracy tych pracowników. W związku z tym rozwijane są nowoczesne platformy e-learningowe, które umożliwiają tworzenie spersonalizowanych programów szkoleniowych, w tym wideo-lekcji, quizów, interaktywnych modułów itp.

W trakcie panelu został omówiony przykład Leonardo Hotels, gdzie całkowicie zmieniono podejście do szkoleń. Kluczowe okazało się wykorzystanie tabletów i sieci wi-fi dostępnych w każdym hotelu. Drugim elementem było stworzenie platformy edukacyjnej , która dawała możliwość konsumowania treści szkoleniowych i wspierała procesy dzielenia się wiedzą, poprzez grupy dyskusyjne i możliwość publikowania pomocnych tutoriali. Użytkownicy mieli dostęp do środowiska szkoleniowego poprzez aplikację mobilną. W wielu aspektach funkcjonalność pokazanego rozwiązania przypominała opcje dostępne w komunikatorach internetowych. Jestem przekonany, że podobny efekt można osiągnąć za pomocą Microsoft Teams oczywiście przy odpowiednim ustawieniu struktury treści i reguł udostępniania.

Dodatkowym elementem panelu była prezentacja poświęcona podstawowym założeniom szkoleń pracowników bez biurka.

Prelegenci:

Edward Gallier
Annelien van der Hoek
​​​​​​​Mandisa Waterman-Riksfjord

Learning analytics

Using analytics in learning: the business benefits and the challenge of change

Prelegenci:

Anthony Williams, Director – Baringa
Guy Wilmshurst-Smith, Head Network Rail Training – Network Rail

Richard Brown, Head of Future Capability – Network Rail

Jonny Buckley, Transport Advisor – PA Consulting Limited – London

Ta sesja dotyczy kluczowych aspektów pracy z danymi: jak uzyskać dostęp do danych i je interpretować, a następnie trudniejszą część: wykorzystanie tych danych do zaaplikowania wniosków do biznesu. Dane i korzystanie z nich dale korzyści biznesowe i wspiera wprowadzanie zmian. 

To wystąpienie w dużej mierze opiera się na case study z narodowych kolei brytyjskich (nie pamiętam, jak one się nazywają). Dane, szkolenia, analiza, wizualizacja danych, interwencje, reklamacje, system oceny jakości obsługi pasażera, system zgłaszania incydentów związanych z bezpieczeństwem – to wszystko jest połączone w jedną wielką ogromną zintegrowaną platformę. W momencie pojawiania się np. jakiegoś incydentu – system analizuje zachowania pracownika w tym przypadku, lokalizuje learning gap i automatycznie udostępnia zasób merytoryczny (różne formaty0 – weryfikuje ich skończenie i wynik. Ten koncept zrobił na mnie wrażenie – to było mega! To jak sprawnie działający ekosystem uczący się!

Najważniejsze tezy tego wystąpienia to:

1. Wykorzystanie analizy danych w dziedzinie uczenia się ma kluczowe znaczenie dla osiągnięcia wpływu na biznes i jego skuteczności. Właściwe gromadzenie i interpretacja danych umożliwia identyfikację związku między szkoleniem a wzrostem produktywności.

2. Jednak prawdziwe wyzwanie polega na przekazaniu informacji zawartych w danych w przekonujący sposób. Istotne jest stworzenie opowieści wokół danych, które będą przekonujące, pozbawione zagrażającego tonu i będą miały rzeczywisty wpływ na działalność biznesową.

3. Należy pamiętać, że zmiana myślenia związana z wykorzystaniem danych w dziedzinie uczenia się wiąże się z trudnościami. Część menedżerów i interesariuszy może nie być gotowa na słyszenie niekorzystnych wiadomości dotyczących wydajności, a pracownicy działu L&D mogą mieć trudności z przekazaniem takich informacji.

4. Kluczem do osiągnięcia wpływu z danych jest ciągłe przekonywanie o ich wartości i korzyściach. Nie wystarczy tylko mieć wizję, należy systematycznie argumentować na rzecz wykorzystania danych w podejmowaniu decyzji.

5. Przejście z tradycyjnych rozmów szkoleniowych na rozmowy oparte na danych i wydajności stanowi istotne wyzwanie. Wymaga to zarówno umiejętności technicznych, jak i komunikacyjnych ze strony zespołu L&D.

Podsumowując, kluczem do skutecznego wykorzystania analizy danych w dziedzinie uczenia się jest zdolność do przekazania informacji zawartych w danych w sposób przekonujący i wpływowy, pomimo ewentualnych trudności i oporu ze strony menedżerów i interesariuszy. Przejście od tradycyjnych rozmów szkoleniowych do rozmów opartych na danych i wydajności wymaga konsekwencji, umiejętności interpretacji danych oraz zdolności do prowadzenia trudnych rozmów.

People Centred Design

Going to the source: designing learning experiences focused on performance

Prelegenci:

Michelle Parry-Slater, Learning and Development Director – Kairos Modern Learning

Viivi Vepsa, Professional troublemaker – Demant / Audika Group

Ger Driesen, Learning Innovation Leader – aNewSpring

L&D (nauka i rozwój) dotyczy wydajności w pracy. To jest zdecydowanie najważniejsza teza – powiązanie L&D z wydajnością i efektywnością biznesu. A kto najlepiej zna się na tym? Osoby faktycznie wykonujące pracę. Prelegenci na tej sesji rozumieją to i opowiedzą, jak badają życie zawodowe ludzi, aby zrozumieć wykonywane przez nich zadania i na tej podstawie wprowadzać interwencje szkoleniowe. Słowo interwencje jest kluczowe – nie programy – patrzą co się dzieje w biznesie i reagują na potrzeby. Te interwencje to treści, rozmowy  – nie można wiedzieć, dopóki nie zrozumie się wykonywanych zadań, ludzi je wykonujących i kontekstu.

Powinno nam wszystkim zależeć na projektowaniu doświadczeń uczenia się skoncentrowanych na wydajności biznesu. To jest klucz. 

Jak projektować doskonałe doświadczenia uczenia się? Przede wszystkim trzeba zrozumieć potrzeby ludzi robiących biznes. Robotę. Najpierw trzeba zrozumieć charakter ich pracy. Dopiero potem dostarczać zasoby, kursy szkoleniowe lub społeczne sieci do dzielenia się zgromadzonym doświadczeniem i wiedzą biznesową. Zazwyczaj jest odwrotnie. 

Najważniejsze wnioski z tego wystąpienia to:

1. Projektowanie doskonałych doświadczeń uczenia się polega na skoncentrowaniu się na wydajności w pracy. Ważne jest, aby treści edukacyjne były nie tylko atrakcyjne wizualnie, ale przede wszystkim przydatne i pomocne w poprawie wydajności zawodowej.

2. Kluczowym krokiem w projektowaniu skutecznych doświadczeń uczenia się jest zrozumienie pracy osób wykonujących zadania na pierwszej linii. Badanie ich pracy pozwala dostarczyć odpowiednie materiały i wsparcie, które są potrzebne do skutecznego wykonywania obowiązków.

3. Ważne jest, aby szukać problemów, z jakimi ludzie spotykają się w swojej pracy i dostosowywać interwencje szkoleniowe do tych problemów. Należy uwzględnić kontekst, w którym pracują, oraz zadania, które wykonują.

4. Obserwacja odgrywa kluczową rolę w zrozumieniu pracy i potrzeb pracowników. Dobrze przeprowadzona obserwacja może dostarczyć cennych informacji na temat wyzwań, z jakimi się borykają, i wskazać obszary, w których nauka może mieć największy wpływ.

5. Wykorzystanie danych jest istotne w monitorowaniu zaangażowania i wpływu programów szkoleniowych. Analiza danych może pomóc w ocenie skuteczności działań edukacyjnych i identyfikacji obszarów, które wymagają poprawy.

6. Konieczne jest odejście od przekonania, że nauka odbywa się tylko w tradycyjnej sali lekcyjnej. Istnieje wiele różnych formatów, takich jak zasoby, kursy szkoleniowe i społeczne sieci, które mogą służyć jako środki wsparcia i wymiany wiedzy.

Podsumowując, skuteczne doświadczenia uczenia się w L&D powinny być oparte na zrozumieniu pracy i potrzeb pracowników, koncentrować się na poprawie wydajności w pracy oraz wykorzystywać obserwację i dane do monitorowania i oceny wpływu działań szkoleniowych.

Immersive technologies

Immersive learning (uczenie w sposób wciągający) to metoda edukacji, która wykorzystuje zaawansowane technologie i narzędzia, aby stworzyć interaktywne i realistyczne środowisko uczenia się. Głównym celem immersive learning jest zapewnienie uczestnikom autentycznego doświadczenia, które angażuje ich wszystkie zmysły i umożliwia praktyczne stosowanie wiedzy w praktyce.

Rzeczywistość virtualna jest jedną z najpopularniejszych form immersive learning jest wirtualna rzeczywistość (VR), która umożliwia uczestnikom wejście do wirtualnego środowiska i interakcję z nim. Dzięki specjalnym okularkom VR uczący się mogą eksplorować trójwymiarowe środowiska, rozwiązywać zadania, symulować sytuacje i praktykować umiejętności w bezpiecznym i kontrolowanym otoczeniu.

Rzeczywistość rozszerzona jest inną formą immersive learning jest rzeczywistość rozszerzona (AR), która łączy rzeczywisty świat z elementami wirtualnymi. Uczestnicy mogą korzystać z aplikacji mobilnych lub specjalnych okularów AR, aby widzieć wirtualne obiekty, informacje i instrukcje nakładane na rzeczywiste otoczenie, co umożliwia naukę w kontekście rzeczywistych sytuacji.

Metaświat (metaversum) w przypadku szkoleń e-learningowych umożliwia interakcję z treściami szkoleniowymi w sposób bardziej immersyjny i angażujący. Uczestnicy mogą wchodzić do wirtualnych scenariuszy, praktykować umiejętności, podejmować decyzje i obserwować ich skutki w kontrolowanym środowisku.

W tym kontekście zostało przedstawionych kilka przykładów. Najciekawszym wydaje mi się przypadek Scotland’s Railway.

Wyzwanie przed jakim stanęły Koleje Szkockie dotyczyło przeszkolenia 160 nowych maszynistów. Program szkoleniowy to 16 tygodni tradycyjnych szkoleń obejmujących zarówno zajęcia na sali szkoleniowej oraz w pociągach. Zwłaszcza te ostatnie stanowiły wąskie gardło całego procesu, gdyż w tradycyjnym szkoleniu realne było przeszkolenie jedynie 16 osób miesięcznie.

Rozwiązaniem okazało się przeniesienie szkoleń do online’u i ograniczenie szkoleń w pociągach do absolutnego minimum. W przypadku tematów merytorycznych realizowanych w salach szkoleniowych rozwiązanie okazało się dość proste. Materiały szkoleniowe (opasłe prezentacje PowerPoint) posłużyły jako źródła do stworzenia szkoleń e-learningowych. Szkolenia realizowane w pociągach udało się ograniczyć do kilku dni. Tutaj z pomocą przyszły symulacje w technologiach AR i VR. Pracownicy dopiero po przejściu podstawowego szkolenia z obsługi pociągu uczestniczyli w szkoleniach i testach sprawdzających ich umiejętności w prawdziwych maszynach.

Immersive learning jest szczególnie skuteczny, ponieważ angażuje uczestników w pełni, pobudza ich zainteresowanie i motywację do nauki. Ponadto, dzięki realistycznym symulacjom, uczący się mogą eksperymentować, podejmować decyzje, uczyć się na błędach i zdobywać praktyczne umiejętności, co przekłada się na lepsze zrozumienie i pamięć materiału. Nie bez znaczenia pozostaje fakt obniżenia kosztów, skrócenia czasu szkoleń i zwiększenie liczby przeszkolonych osób krótszym czasie.

Prelegenci:

Sean Bradbury

Andy Fidel

Sodi Kakouris