Οι οργανισμοί δεν έχουν επενδύσει ποτέ τόσο πολύ στη μάθηση, κι όμως μία πρόκληση παραμένει:
Πώς μετατρέπεται η μάθηση σε πραγματική αλλαγή συμπεριφοράς.
Στη DEVELOR βλέπουμε σταθερά το ίδιο μοτίβο: η μάθηση συχνά σταματά στην κατανόηση, ενώ η απόδοση εξαρτάται από την εφαρμογή.
Όμως για τους οργανισμούς, ένα ακόμη ερώτημα γίνεται εξίσου σημαντικό: πώς μπορεί αυτή η αλλαγή συμπεριφοράς να γίνει ορατή και μετρήσιμη; Όταν τα learning journeys περιλαμβάνουν ρεαλιστικές προσομοιώσεις πριν και μετά την εκπαίδευση, μπορούν να παρέχουν συγκρίσιμα δεδομένα σχετικά με το πώς αποδίδουν οι συμμετέχοντες σε σχετικές καταστάσεις, βοηθώντας τις ομάδες HR και L&D να αποδεικνύουν την πρόοδο με μεγαλύτερη σαφήνεια.
Μια στρατηγική συνεργασία
Για να αντιμετωπίσουμε αυτό το ζήτημα, η DEVELOR έχει συνάψει μια μακροχρόνια στρατηγική συνεργασία με την AIBLE, που ιδρύθηκε από τη Marianna Khonina, πρώην Managing Director της DEVELOR Ukraine & Central Asia.
Αυτή η συνεργασία εκτείνεται σε όλο το δίκτυο της DEVELOR και ενισχύει τη μεθοδολογία μας Development Journey με ένα κρίσιμο στοιχείο: κλιμακούμενη, AI-driven πρακτική εξάσκηση.
Το «χαμένο κρίσιμο στοιχείο»: η εξάσκηση
Τα περισσότερα προγράμματα ανάπτυξης χτίζουν γνώση, αλλά η αλλαγή συμπεριφοράς απαιτεί περισσότερα. Χωρίς εξάσκηση, ανατροφοδότηση και επανάληψη, η εκπαίδευση σπάνια μετατρέπεται σε δράση.
Όπως το θέτει η Marianna Khonina: «Η τεχνητή νοημοσύνη μας επιτρέπει επιτέλους να κάνουμε αυτό που πάντα γνωρίζαμε ότι είναι σημαντικό – την εξάσκηση.»
Από τη γνώση στην απόδοση
Με την ενσωμάτωση της AIBLE, η DEVELOR δίνει τη δυνατότητα στους συμμετέχοντες να εξασκούνται σε ρεαλιστικά, AI-driven σενάρια, να λαμβάνουν άμεση ανατροφοδότηση και να χτίζουν αυτοπεποίθηση μέσα από την επανάληψη.
Αυτό δημιουργεί ένα ασφαλές περιβάλλον για πειραματισμό, μάθηση και βελτίωση, πριν αυτό έχει σημασία σε πραγματικές συνθήκες.
Ταυτόχρονα, τα AIBLE Simulations μπορούν να καταστήσουν μετρήσιμη την πρόοδο της ανάπτυξης. Όταν χρησιμοποιούνται πριν από την εκπαίδευση, οι προσομοιώσεις μπορούν να λειτουργήσουν ως διαγνωστικό σημείο εκκίνησης, δείχνοντας πώς οι συμμετέχοντες διαχειρίζονται σήμερα καταστάσεις που σχετίζονται με τους αναπτυξιακούς στόχους. Όταν χρησιμοποιούνται ξανά μετά την εκπαίδευση, τα αποτελέσματα μπορούν να συγκριθούν ώστε να αναδειχθεί η πρόοδος, να εντοπιστούν τυχόν κενά και να αποδειχθεί πώς το learning journey συνέβαλε σε μετρήσιμη αλλαγή συμπεριφοράς.
Μια στρατηγική μακροπρόθεσμη προοπτική
Αυτή η συνεργασία δεν αφορά την προσθήκη ενός εργαλείου. Αφορά την εξέλιξη του τρόπου με τον οποίο λειτουργεί η μάθηση. Ο στόχος μας είναι ξεκάθαρος: να μετατρέψουμε τη μάθηση σε μετρήσιμη απόδοση σε όλο το δίκτυο της DEVELOR.
Με τα AIBLE Simulations, αυτό σημαίνει ότι ξεπερνάμε δείκτες όπως τα ποσοστά συμμετοχής, τα satisfaction scores ή τα completion rates. Σημαίνει ότι δίνουμε στους οργανισμούς τη δυνατότητα να κατανοούν πώς οι άνθρωποι ανταποκρίνονται σε ρεαλιστικές συνθήκες, πώς εξελίσσεται η συμπεριφορά τους μέσα στον χρόνο και σε ποια σημεία εξακολουθεί να υπάρχει ανάγκη για περαιτέρω ανάπτυξη.
Για να διερευνήσουμε περαιτέρω αυτό το θέμα, συνομιλήσαμε με τη Marianna Khonina, ιδρύτρια της AIBLE και πρώην Managing Director της DEVELOR Ukraine & Central Asia.
Με περισσότερα από 18 χρόνια εμπειρίας στο Learning & Development, προσφέρει μια ξεκάθαρη οπτική για το γιατί η σημερινή προσέγγιση της αγοράς συχνά αποτυγχάνει να οδηγήσει σε αλλαγή συμπεριφοράς και πώς η μάθηση που βασίζεται στην εξάσκηση μπορεί να καλύψει αυτό το κενό.
Παράλληλα, αναδεικνύει γιατί το μέλλον της μέτρησης της μάθησης πρέπει να ξεπεράσει δείκτες όπως τα completion rates και τα satisfaction scores και να στραφεί σε behavioral data, που δείχνουν στην πράξη τι μπορούν οι άνθρωποι να κάνουν διαφορετικά μετά την εκπαίδευση και την ανάπτυξή τους.
Στη συνέντευξη, εξηγεί:
- Τι πραγματικά χρειάζεται για την αλλαγή συμπεριφοράς μετά την εκπαίδευση;
- Πώς η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει κλιμακούμενα, ρεαλιστικά περιβάλλοντα εξάσκησης;
- Γιατί το μέλλον της μάθησης βρίσκεται στη δράση και όχι μόνο στη γνώση;
- Στη DEVELOR, χρησιμοποιούμε λύσεις όπως η AIBLE για να ενισχύσουμε τη φάση εφαρμογής μέσα στα development journeys – πριν, κατά τη διάρκεια και μετά την εκπαίδευση – διασφαλίζοντας ότι η μάθηση δεν σταματά στη γνώση, αλλά συνεχίζει σε πραγματική συμπεριφορά.
- Αυτό δημιουργεί επίσης μια ευκαιρία για πιο αποτελεσματική μέτρηση της προόδου. Όταν χρησιμοποιείται πριν από την εκπαίδευση, το AIBLE μπορεί να βοηθήσει στον εντοπισμό του αρχικού επιπέδου δεξιοτήτων και των αναγκών ανάπτυξης. Όταν χρησιμοποιείται μετά την εκπαίδευση, μπορεί να υποστηρίξει τη μετέπειτα αξιολόγηση, δείχνοντας πώς έχουν αλλάξει οι απαντήσεις, οι αποφάσεις και οι συμπεριφορές των συμμετεχόντων σε αντίστοιχες καταστάσεις.
Γιατί να διερευνήσουμε αυτό το θέμα;
- Να κατανοήσουμε γιατί η αποτελεσματικότητα της εκπαίδευσης παραμένει μια πρόκληση, παρά την αυξημένη επένδυση
- Να ανακαλύψουμε τι λείπει από τα περισσότερα learning journeys
- Να μάθουμε πώς η μάθηση που βασίζεται στην εξάσκηση υποστηρίζει την πραγματική αλλαγή συμπεριφοράς
- Να δούμε πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να δημιουργήσει κλιμακούμενες, ρεαλιστικές εμπειρίες μάθησης
- Να ανακαλύψουμε πώς οι προσομοιώσεις μπορούν να βοηθήσουν ώστε η πρόοδος της ανάπτυξης να γίνεται ορατή και μετρήσιμη.
- Να αποκτήσουμε insights από μια έμπειρη ηγετική προσωπικότητα στο L&D για το μέλλον της μάθησης
Σε ποιον απευθύνεται αυτό το άρθρο;
- Σε επαγγελματίες HR και L&D που θέλουν να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητα της εκπαίδευσης
- Σε ηγέτες που είναι υπεύθυνοι για την ανάπτυξη δεξιοτήτων και την απόδοση
- Σε οργανισμούς που εξερευνούν τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στη μάθηση και την ανάπτυξη
- Σε οποιονδήποτε ενδιαφέρεται για το μέλλον της μάθησης στον χώρο εργασίας
- Οργανισμούς που διερευνούν την αξιοποίηση της Τεχνητής Νοημοσύνης στη μάθηση και την ανάπτυξη.
Συχνές ερωτήσεις σχετικά με την εκπαίδευση με τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης και την αλλαγή συμπεριφοράς
Τα περισσότερα προγράμματα εκπαίδευσης εστιάζουν στη μεταφορά γνώσης, συχνά σε σύντομα formats λόγω χρονικών περιορισμών. Ωστόσο, χωρίς επαρκή χρόνο για εξάσκηση, ανατροφοδότηση και επανάληψη, οι νέες συμπεριφορές σπάνια μεταφέρονται σε πραγματική απόδοση στον χώρο εργασίας.
Οι προσομοιώσεις με τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης επιτρέπουν στους συμμετέχοντες να εξασκούνται σε ρεαλιστικά σενάρια της πραγματικής ζωής σε ένα ασφαλές περιβάλλον, ακόμη και πέρα από τον περιορισμένο χρόνο των εκπαιδευτικών συνεδριών. Παρέχουν άμεση ανατροφοδότηση και επιτρέπουν επαναλαμβανόμενη εξάσκηση, βοηθώντας να μετατραπεί η γνώση σε σίγουρη και συνεπή συμπεριφορά.
Η εξάσκηση είναι αυτή που μετατρέπει την κατανόηση σε δράση. Ειδικά όταν ο χρόνος εκπαίδευσης είναι περιορισμένος, οι συνεχείς ευκαιρίες εξάσκησης είναι κρίσιμες για την ενίσχυση της μάθησης και τη διασφάλιση μακροπρόθεσμης αλλαγής συμπεριφοράς.
