Představte si celkem obyčejné školení. Student se dostaví, v případě potřeby má zapnutou kameru, na vyzvání odpoví na anketu a modul dokončí včas. Podle všech viditelných měřítek to proběhlo dobře. A přesto se v pondělí zdálo, že nic z toho nepřineslo žádný rozdíl. Nic se neprojevilo v tom, jak skutečně fungují.
O tomto druhu odcizení se mluví jen zřídka, hlavně proto, že se neprojevuje v obvyklých metrikách. Míra dokončení vypadá zdravě. Skóre spokojenosti je přijatelné. Ale kdokoli v té místnosti, včetně osoby, která to vedla, cítil, že většina lidí spíše provádí jen formálně, než aby tam skutečně byli.
Na to existuje přesnější slovo než „neangažovaný“. Je to poddajné. A je snadné si to splést se angažovaností, protože zvenčí vypadají téměř stejně.
Dvě věci, které vypadají stejně a zároveň nejsou
Dodržování předpisů a skutečné zapojení sdílejí mnoho povrchního chování. V obou případech se lidé dostaví a reagují, když jsou o to požádáni, a obojí se v přehledu zaznamenává stejným způsobem. Rozdíl se skrývá ve vnitřku, v tom, co dané chování skutečně pohání.
Dodržování pravidel vychází z povinnosti. Je to pocit nutnosti, měl by být nebo očekávaný a směruje kognitivní úsilí k dokončení spíše než k učení. Zapojení spočívá na něčem jiném: na pocitu, že na vaší přítomnosti záleží, že váš názor je skutečně chtěn a že některá část zážitku byla vytvořena s ohledem na vás, a ne jen vám byla předložena.
Výzkum je v tomto ohledu poměrně přímočarý. Podle metaanalýzy Slempa, Fielda a Ryana z roku 2024, publikované v roce PLOS ONE Podle teorie sebeurčení na pracovišti je velmi nepravděpodobné, že by se v rámci povinného učení projevilo emocionální a kognitivní zapojení, bez ohledu na to, jak dobře byl navržen výukový plán. Jakmile se student cítí spíše zpracovaný než zvaný, převezme kontrolu dodržování pravidel a skutečná účast nemá velkou šanci.
Proč toto odvětví stále přehlíží
V tomto bodě to přestává být jen tušením facilitátora a začíná to vypadat jako strukturální vzorec.
Výdaje na vzdělávání v USA dosáhly loni téměř 100 miliard dolarů, uvádí zpráva časopisu Training Magazine o vzdělávacím průmyslu za rok 2025, přičemž rozpočty na technologie nadále rostou, a to i v případech, kdy se celkové výdaje jinde zpřísnily. Navzdory tomu zpráva TalentLMS o vzdělávání a rozvoji za rok 2026 zjistila, že zhruba sedm z deseti zaměstnanců přiznává, že během vzdělávání dělá více věcí najednou, a generace Z, největší skupina studentů vstupujících na trh práce, uvádí jako svou největší překážku spíše udržení motivace než přístup k nástrojům.
Peníze se tedy pohybují jedním směrem a čísla o zapojení se jim neřídí. Velká část důvodu spočívá v tom, že většina toho, co se koupí, je skutečně dobrá v řešení problému s přítomností. Platformy sledují dokončení, systémy zaznamenávají docházku a obsah lze personalizovat způsoby, které před několika lety nebyly možné. Nic z toho se nedotýká problému shody s předpisy, protože shoda s předpisy nikdy nebyla o samotném provedení. Je to designové selhání o úroveň výš, v tom, co se od studentů skutečně žádá a zda to cítí jako pozvání nebo pokyn.
Otázka umělé inteligence, upřímně
Umělá inteligence je v současné době prezentována jako další řešení: chytřejší personalizace, adaptivní vzdělávací cesty, sledování sentimentu v reálném čase, automatizované následné kroky. Některé z nich skutečně pomáhají, zejména v oblasti relevance, která je sama o sobě skutečným motorem zapojení.
Personalizace ale není totéž co pozvání. Učební cesta postavená přesně na základě vašich mezer v dovednostech je stále něco, co se vám děje, spíše než něco, co formujete. Dobře řeší relevanci a nechává otázku dodržování předpisů přesně tam, kde byla.
Upřímnou a stále otevřenou otázkou tedy je, zda umělá inteligence pomáhá facilitátorům vytvářet zážitky, které působí jako skutečné pozvánky, nebo zda spíše pomáhá organizacím poskytovat více školení rychleji více lidem. Tyto možnosti vedou na poměrně odlišné cíle a to, která z nich zvítězí, pravděpodobně určí, zda další kolo investic do vzdělávání a rozvoje skutečně zmenší rozdíly v zapojení, nebo jen zlepší průběh dodržování předpisů.
Co vlastně vyžaduje překlenutí mezery
Pokud mezera není primárně technologický problém, pak ani její překlenutí není primárně technologickým rozhodnutím. Záleží na několika možnostech, které žádná platforma neudělá za vás: co vlastně po někom chcete, zda do toho má skutečný vliv a zda mu daná zkušenost dává důvod, aby se naplno soustředil, a ne aby měl naplánovanou přítomnost. Částečně se to týká pozvání. Částečně se to týká relevance, tempa a toho, zda se student vůbec může v rámci lekce skutečně rozhodnout, místo aby se jím jen řídil. Nic z toho se nezobrazuje v seznamu funkcí, protože to není funkce. Je to soubor úsudků, které facilitátor provede, než se někdo přihlásí.
To je ta krutější pravda, která se skrývá za investičními čísly. Průmysl si může stále kupovat lepší dodání. Nemůže si koupit cestu z problému s designem. Překlenutí rozdílu bude záviset na tomtéž, co vždy: na lidech v místnosti, kteří rozhodují, k čemu tato zkušenost vlastně je.
Zdroje
Slemp, GR, Field, JG a Ryan, RM (2024). „Teorie sebeurčení a výsledky na pracovišti: Metaanalýza.“ PLOS ONE. pmc.ncbi.nlm.nih.gov
Časopis o vzdělávání (2025). Zpráva o vzdělávacím průmyslu za rok 2025. trainingmag.com
TalentLMS (2026). Zpráva o učení a rozvoji za rok 2026: Stav učení na pracovišti. talentlms.com
Vzdělávací průmysl (2026). Proč je generace Z nespokojená s odbornou přípravou na pracovišti a co s tím může L&D dělat. trainingindustry.com
