Как приблизить цифровое обучение к реальной жизни сотрудника

На ATD 2026 я в основном изучала выставку. Мне хотелось понять, какие решения сегодня предлагают компании, работающие с электронными курсами, образовательными платформами и другими решениями для цифрового обучения.

Конечно, искусственный интеллект присутствовал практически везде. Компании показывали платформы с ИИ, цифровых коучей, инструменты для создания контента, оценки и сопровождения сотрудников.

Но больше всего мне запомнились три идеи. Первая связана со спейсингом, то есть с постепенным освоением узкого навыка в течение нескольких недель. Вторая касается роли ИИ в сопровождении обучения. Третья связана с тем, как доставлять контент людям, которые работают в разных условиях и по-разному взаимодействуют с технологиями.

Все три идеи помогают ответить на один вопрос: насколько цифровое обучение учитывает реальную жизнь сотрудника? Есть ли у него время на освоение навыка, кто поддерживает его между практическими попытками и может ли он получить материал в доступном формате?

На мой взгляд, именно время, сопровождение и доступность во многом определяют, сможет ли человек перенести содержание обучения в работу.

Первая идея: один навык нужно осваивать постепенно

Одним из новых для меня терминов на ATD стал spacing, или спейсинг. Его использовали сразу несколько компаний и спикеров.

Интерес к этому подходу во многом связан с когнитивной перегрузкой. Сегодня человек получает огромное количество информации. ИИ еще сильнее увеличивает ее объем.

Я сама недавно писала цифровую стратегию и попросила ИИ предложить несколько вариантов. Он подготовил несколько реально хороших версий. После этого появилась новая сложность: какой вариант выбрать, что действительно подходит, какие идеи стоит объединить? А еще, где найти время, чтобы просто хотя бы прочитать и осмыслить все идеи и версии от ИИ.

Получается, что инструмент помогает быстро создать информацию, а человеку затем нужно ее проанализировать, сравнить и принять решение. Усталость от выбора тоже становится частью когнитивной нагрузки.

В обучении, на мой взгляд, происходит похожая ситуация. Сотруднику дают курс, статьи, инструкции, базу знаний, чат-бота. Количество материалов растет, а времени на освоение нового навыка больше не становится.

Спейсинг предлагает сфокусироваться на одном небольшом и очень конкретном навыке. В схеме, которую показывали на ATD, первый цикл практики занимал две недели. В зависимости от сложности навыка этот период может быть и дольше.

Схема выглядит так:

Определить навык обсудить ожидания, продолжительность и ситуацию применения практиковаться две недели обсудить результаты и получить обратную связь выбрать смежный навык повторить цикл.

Разберем эту схему на примере обратной связи.

Шаг 1. Определить узкий навык

Тема «обратная связь» слишком широка для одного цикла. В ней есть разные цели, ситуации и реакции сотрудников. Поэтому сначала нужно выбрать конкретное рабочее действие. Например, провести разговор с сотрудником, который потерял мотивацию, и дать ему конструктивную обратную связь.

Шаг 2. Согласовать ожидания

До начала практики важно обсудить с сотрудником, какое поведение будет считаться результатом. Что именно он должен сделать? В какой ситуации? По каким признакам можно увидеть, что навык развивается?

На одной из сессий ATD приводили показательный пример. Руководитель сказал сотруднице, что ей нужно развивать активное слушание. Она прошла обучение и старалась применять полученные знания. Через месяц выяснилось, что руководитель недоволен результатом.

Причина была в разных представлениях об активном слушании. Сотрудница считала, что достаточно внимательно выслушать собеседника. Руководитель ожидал уточняющих вопросов, переформулирования услышанного и фиксации договоренностей. Поэтому ожидаемое поведение нужно описать заранее.

Шаг 3. Практиковаться в реальной работе

После этого сотрудник применяет навык в работе в течение двух недель.

На этом этапе ему можно давать короткие микрообучающие материалы: памятку со структурой разговора, небольшой разбор ситуации или несколько вопросов для подготовки к встрече. Каждый материал должен помогать решить конкретную рабочую задачу.

Важно также оставить пространство для ошибки. Когда человек учится чему-то новому, он работает на границе своих возможностей. Первые попытки редко бывают идеальными. Слишком высокая планка может снизить мотивацию и вернуть сотрудника к привычному поведению.

На ATD мне запомнилась формулировка про 15% нормы на ошибку. Я бы воспринимала эту цифру как ориентир. Сам принцип заключается в том, что человек может попробовать новый способ, разобрать результат и скорректировать следующую попытку.

Шаг 4. Обсудить результаты

В конце периода руководитель, тренер или наставник обсуждает с сотрудником результаты практики. Важно разобрать, где удалось применить навык, что оказалось сложным, как реагировал собеседник и что стоит изменить в следующий раз.

Шаг 5. Перейти к смежному навыку

Например, сотрудник учится давать обратную связь человеку, который сохраняет высокую мотивацию и хорошо справляется с работой. Ситуация меняется, но часть принципов остается прежней.

Через две недели результаты снова обсуждаются.

Так человек постепенно расширяет диапазон ситуаций, в которых умеет применять навык. Он осваивает общий принцип и учится адаптировать его к разным людям и рабочим обстоятельствам.

Мне кажется важным, что основная часть обучения в этой схеме происходит на рабочем месте. Человек получает материал и довольно быстро использует его в реальной ситуации. Через некоторое время он обсуждает опыт и переходит к следующей задаче.

Такой цикл продолжается несколько недель. Поэтому сотруднику нужна поддержка между встречами с руководителем, тренером или наставником. На ATD многие технологические компании предлагали использовать для этого ИИ.

Вторая идея: ИИ помогает сопровождать практику

Почти все технологические компании на выставке показывали решения с ИИ. Во многих из них искусственный интеллект подключался во время практики и оценки прогресса.

Цифровой коуч мог задавать вопросы, предлагать дополнительные ситуации, напоминать о практике и помогать отслеживать прогресс. ИИ также использовался в микрообучающих модулях и оценке результатов.

Это хорошо сочетается со спейсингом. Работа над навыком продолжается несколько недель, а тренер, руководитель или наставник редко может сопровождать человека каждый день.

ИИ помогает заполнить промежутки между встречами. Например, сотрудник проводит сложный разговор, а затем цифровой коуч предлагает ему ответить на несколько вопросов:

Что получилось? Где возникло сопротивление? В какой момент разговор пошел не по плану? Что можно попробовать в следующий раз?

Так анализ опыта становится регулярной частью обучения.

При этом на выставке обсуждали и ограничение ИИ. Он часто дает слишком мягкую обратную связь. Цифровой помощник склонен поддерживать пользователя, хвалить его и говорить, что он движется в правильном направлении.

Иногда это полезно. Поддержка помогает человеку продолжать практику и сохранять мотивацию. Но в ряде ситуаций требуется более содержательный разбор и более «жесткая» обратная связь. Например, нужно заметить, что вопрос прозвучал формально, аргумент оказался неубедительным или выбранная реакция усилила сопротивление собеседника.

Поэтому представители технологических компаний говорили о сочетании ИИ-коуча и реального коуча.

Мне этот подход кажется правильным. ИИ обеспечивает регулярность, доступность и возможность чаще возвращаться к практике. Человек же помогает глубже разобрать опыт, учесть рабочий контекст и точнее оценить качество действия.

Например, в течение двух недель сотрудник практикуется в работе и периодически взаимодействует с ИИ-коучем. В конце цикла он встречается с руководителем, тренером или наставником и вместе с ним обсуждает результаты.

В такой модели технологии экономят время эксперта, но не исключают его из процесса.

Однако даже качественное сопровождение мало поможет, если сотруднику сложно добраться до учебного материала. Отсюда третья идея: канал и формат обучения должны соответствовать условиям, в которых человек работает.

Третья идея: канал и формат должны соответствовать рабочему контексту

Еще одна тема, которую я заметила на выставке, связана с доставкой контента.

Мы часто проектируем цифровое обучение вокруг платформы. Материалы размещаются в системе управления обучением, LMS, и предполагается, что сотрудник зайдет туда, найдет нужный курс и пройдет его.

Но люди работают в очень разных условиях. Кто-то весь день находится за компьютером. Кто-то работает в торговом зале, на производстве или постоянно перемещается. У человека может не быть доступа к корпоративной системе или современному устройству.

Поэтому компании все чаще думают о том, как доставлять обучение разными способами. Это может быть LMS, электронная почта, сообщение на телефоне или даже СМС.

Здесь важно задать себе вопрос: сможет ли сотрудник открыть материал и воспользоваться им в нужный момент?

После выбора канала нужно определить подходящий формат и объем содержания.

Если у человека есть две или три минуты, в этот промежуток можно передать одну конкретную инструкцию: что сделать в определенной ситуации. Здесь вряд ли поместятся длинное объяснение, несколько примеров и полноценная практика.

Если у сотрудника есть восемь или десять минут, можно раскрыть одну тему, показать правильный и ошибочный вариант, предложить небольшое задание.

При наличии 15–30 минут появляется возможность разобрать несколько связанных вопросов, привести пример и дать задачу для самостоятельной практики. Полноценный курс позволяет соединить разные темы, кейсы, тесты и интерактивные задания.

Поэтому продолжительность материала должна соответствовать учебной задаче. Чем меньше времени есть у человека, тем конкретнее должно быть содержание.

На выставке я также спрашивала, меняется ли контент для людей разного возраста. Многие отвечали, что само содержание остается похожим, а форма подачи может различаться.

Одной аудитории привычнее короткое видео. Другой удобнее текст или сочетание нескольких форматов. Возраст может влиять на предпочтения, но вряд ли должен быть единственным критерием. Значение имеют рабочая среда, доступные устройства, цифровые привычки и время, которое человек может выделить на обучение.

Сначала нужно понять, что сотрудник должен освоить. Затем выбрать формат и канал, которые помогут ему получить материал и применить его в работе.

Что я в итоге вынесла с ATD

Для меня эти три идеи показывают разные стороны современного цифрового обучения.

Спейсинг помогает организовать постепенную работу над конкретным навыком. ИИ поддерживает человека между практическими попытками и встречами с руководителем или наставником. Разные форматы и каналы доставки делают обучение доступным для сотрудников, работающих в разных условиях.

Вместе они раскрывают три условия эффективного цифрового обучения: человеку нужно время на освоение навыка, поддержка во время практики и доступ к материалам в его рабочей ситуации.

В общем, технологии дают много новых возможностей, но они приносят пользу только, когда учитывают реальную жизнь сотрудника.

________________

Читать статью на РБК