Iztēlojieties diezgan parastu apmācību sesiju. Mācību dalībnieks ierodas, ja nepieciešams, ar ieslēgtu kameru, atbild uz aptauju, kad tas tiek prasīts, un laikā pabeidz moduli. Pēc visiem redzamajiem rādītājiem viss ir noritējis labi. Un tomēr līdz pirmdienai nekas no tā, šķiet, nav mainījies. Nekas nav ietekmējis to, kā viņi faktiski strādā.
Šī ir tāda veida atsvešināšanās, par kuru reti runā, galvenokārt tāpēc, ka tā neparādās parastajos rādītājos. Pabeigšanas rādītāji izskatās veselīgi. Apmierinātības rādītāji ir pieņemami. Taču ikviens šajā telpā, ieskaitot vadītāju, varēja just, ka vairums cilvēku tikai izpilda praktiskus uzdevumus, nevis faktiski atrodas klāt.
Tam ir precīzāks vārds nekā "atvienots". Tas nozīmē pakļāvīgs. Un to ir viegli sajaukt ar iesaisti, jo no malas tie izskatās gandrīz vienādi.
Divas lietas, kas izskatās identiskas, bet nav
Atbilstībai un patiesai iesaistei ir daudz kopīga virspusēja uzvedība. Abos gadījumos cilvēki ierodas un atbild, kad viņiem tiek jautāts, un abi vienādi tiek reģistrēti informācijas panelī. Atšķirība slēpjas dziļāk – tajā, kas patiesībā veicina šo uzvedību.
Atbilstība rodas no pienākuma. Tā ir sajūta, ka kaut kas ir jādara, jādara vai jāgaida, un tā novirza kognitīvos centienus uz pabeigšanu, nevis mācīšanos. Iesaistīšanās balstās uz kaut ko citu: sajūtu, ka jūsu klātbūtnei ir nozīme, ka jūsu viedoklis ir patiesi vēlams un ka daļa no pieredzes tika veidota, domājot par jums, nevis vienkārši pasniegta jums klātienē.
Pētījums par šo jautājumu ir diezgan tiešs. Saskaņā ar Slemp, Field un Ryan 2024. gada metaanalīzi, kas publicēta žurnālā PLoS ONE Saskaņā ar pašnoteikšanās teoriju darba vietā, emocionāla un kognitīva iesaistīšanās, visticamāk, neparādīsies obligātajā mācīšanā neatkarīgi no tā, cik labi ir izstrādāts mācību plāns. Tiklīdz students jūtas apstrādāts, nevis uzaicināts, virsroku pārņem paklausība, un reālai līdzdalībai nav lielu iespēju.
Kāpēc nozare to visu laiku palaiž garām?
Šajā brīdī tā vairs nav tikai vadītāja nojauta un sāk izskatīties pēc strukturāla modeļa.
Saskaņā ar žurnāla “Training Magazine” 2025. gada apmācību nozares ziņojumu, apmācību izdevumi ASV pagājušajā gadā sasniedza gandrīz 100 miljardus ASV dolāru, un tehnoloģiju budžeti turpina pieaugt pat tur, kur kopējie izdevumi citviet ir samazinājušies. Neskatoties uz to, TalentLMS 2026. gada apmācību un attīstības ziņojumā konstatēts, ka aptuveni septiņi no desmit darbiniekiem atzīst, ka apmācību laikā veic vairākus uzdevumus vienlaikus, un Z paaudze, kas ir lielākā darbaspēkā ienākošo apmācāmo grupa, kā lielāko šķērsli norāda motivācijas saglabāšanu, nevis piekļuvi vai rīkus.
Tātad nauda pārvietojas vienā virzienā, un iesaistes rādītāji tai neseko. Liela daļa iemesla ir tāda, ka lielākā daļa no tā, kas tiek iegādāts, patiešām labi risina klātbūtnes problēmu. Platformas izseko pabeigšanu, sistēmas reģistrē apmeklējumu, un saturu var personalizēt tā, kā tas nebija iespējams pirms dažiem gadiem. Nekas no tā nelīdzinās atbilstības problēmai, jo atbilstība nekad īsti nebija saistīta ar piegādi. Tā ir dizaina kļūme augstākā līmenī, proti, kas no studentiem faktiski tiek lūgts darīt un vai tas šķiet kā uzaicinājums vai norādījums.
Godīgi sakot, jautājums par mākslīgo intelektu
Mākslīgais intelekts pašlaik tiek pozicionēts kā nākamā atbilde: viedāka personalizācija, adaptīvi mācību ceļi, reāllaika noskaņojuma izsekošana, automatizēta turpmākā rīcība. Daļa no tā patiesi palīdz, jo īpaši atbilstības jomā, kas pati par sevi ir reāls iesaistes virzītājspēks.
Taču personalizācija nav tas pats, kas uzaicinājums. Mācību ceļš, kas precīzi veidots, ņemot vērā jūsu prasmju trūkumus, joprojām ir kaut kas tāds, kas ar jums notiek, nevis kaut kas tāds, ko jūs veidojat. Tas labi risina atbilstības jautājumu un atstāj atbilstības jautājumu tieši tur, kur tas bija.
Tātad godīgais, joprojām atklātais jautājums ir, vai mākslīgais intelekts palīdz koordinatoriem veidot pieredzi, kas šķiet kā patiesi ielūgumi, vai arī tas galvenokārt palīdz organizācijām ātrāk nodrošināt vairāk apmācību lielākam cilvēku skaitam. Šie divi virzieni noved pie diezgan atšķirīgām situācijām, un tas, kurš no tiem uzvarēs, visticamāk, noteiks, vai nākamā mācību un attīstības investīciju kārta faktiski samazinās iesaistes plaisu vai vienkārši padarīs atbilstības pieredzi nedaudz raitāku.
Kas patiesībā ir nepieciešams, lai mazinātu plaisu
Ja plaisa nav galvenokārt tehnoloģiju problēma, tad tās novēršana arī nav galvenokārt tehnoloģiju lēmums. Tas ir atkarīgs no dažām izvēlēm, ko neviena platforma jūsu vietā neizdara: ko jūs patiesībā lūdzat kādam darīt, vai viņam/viņai ir kāda reāla teikšana par to un vai pieredze dod viņam/viņai iemeslu veltīt visu savu uzmanību, nevis savu plānoto klātbūtni. Daļēji tas ir saistīts ar uzaicinājumu. Daļēji tas ir saistīts ar atbilstību, tempu, ar to, vai students jebkad var pieņemt patiesu lēmumu sesijas laikā, nevis tikai sekot tai. Nekas no tā neparādās funkciju sarakstā, jo tā nav funkcija. Tā ir spriedumu kopa, ko vadītājs izdara pirms jebkura pieteikšanās.
Tā ir skarbākā patiesība, kas slēpjas aiz investīciju skaitļiem. Nozare var turpināt pirkt labāku piegādi. Tā nevar nopirkt veidu, kā atbrīvoties no dizaina problēmas. Plaisas mazināšana būs atkarīga no tā paša, kas vienmēr ir bijis: telpā esošajiem cilvēkiem, kas izlems, kam šī pieredze patiesībā paredzēta.
Avoti
Slemp, GR, Field, JG un Ryan, RM (2024). "Pašnoteikšanās teorija un darba vietas rezultāti: metaanalīze." PLoS ONE. pmc.ncbi.nlm.nih.gov
Apmācību žurnāls (2025). 2025. gada apmācību nozares ziņojums. trainingmag.com
Talantu pārvaldības sistēma (2026). 2026. gada mācību un attīstības ziņojums: Mācību darba vietā stāvoklis. talentlms.com
Apmācību nozare (2026). Kāpēc Z paaudze nav apmierināta ar apmācību darba vietā un ko L&D var darīt lietas labā. trainingindustry.com
