想像一下一次相當普通的訓練課程。學員按時到場，如果需要的話打開攝像頭，按要求回答了問卷調查，並按時完成了模組學習。從表面上看，一切都很順利。然而到了周一，這一切似乎都沒有產生任何影響。他們實際工作中並沒有學到任何有用的知識。
這種程度的脫節很少被提及，主要是因為它無法在常規指標中體現出來。完成率看起來很高，滿意度評分也尚可接受。但房間裡的每個人，包括主持人，都能感覺到大多數人只是在敷衍了事，而不是真正投入其中。
比起“不投入”，更準確的詞是“順從”。而且，順從很容易被誤認為是投入，因為從表面上看，它們幾乎一模一樣。
兩個看起來一模一樣的東西，但實際上並非如此。
合規和真正參與在表面上有很多相似之處。兩者都是人們在被要求時出現並做出回應，並且在儀表板上的記錄方式也相同。差別在於背後，在於真正驅動這些行為的因素。
服從源於義務感。它是一種必須、應該或被期望去做的事情的感覺，並將認知精力引導至完成任務而非學習。而參與則是基於不同的理念：一種感覺，即你的存在很重要，你的觀點被真誠地重視，以及體驗的某些部分是為你量身打造的，而不僅僅是強加給你的。
這項研究對此的結論相當直白。根據 Slemp、Field 和 Ryan 於 2024 年發表的一項薈萃分析… PLoS ONE的 根據職場中的自我決定理論，無論教學設計多麼精良，強制性學習都很難激發學習者的情感和認知投入。一旦學習者感到自己是被“處理”而非“邀請”，服從便會佔據主導，真正的參與便無從談起。
為什麼業界一直忽略這一點
這時，它不再是組織者的直覺，而開始看起來像是一種結構模式。
根據《培訓雜誌》發布的《2025年培訓產業報告》，去年美國培訓支出接近100億美元，即使在其他領域整體支出有所收緊的情況下，技術預算仍在持續成長。儘管如此，TalentLMS發布的《2026年學習與發展報告》發現，大約十分之七的員工承認在培訓期間會同時處理多項任務，而作為職場中人數最多的學習群體，Z世代則認為保持學習動力，而非缺乏學習資源或工具，才是他們面臨的最大挑戰。
所以資金流向了某一方，但用戶參與度卻沒有相應提升。很大一部分原因是，目前市面上大部分的付費產品確實能有效解決用戶參與度不足的問題。平台可以追蹤學習進度，系統可以記錄出勤情況，內容也可以進行個人化定制，這在幾年前是無法想像的。然而，這些都無法解決合規性問題，因為合規性從來就不是交付環節的問題。這其實是更高層次的設計缺陷，也就是學習者被要求做什麼，以及這種要求是邀請還是指令。
說實話，人工智慧的問題確實存在。
人工智慧目前被視為解決此問題的未來方案：更聰明的個人化、自適應學習路徑、即時情緒追蹤、自動跟進。其中一些確實有效，尤其是在相關性方面，相關性本身就是提升用戶參與的重要驅動因素。
但個人化並不等於邀請。即使學習路徑是專門針對你的技能差距而建構的，它仍然是被動接受的，而不是由你主動塑造的。它很好地解決了相關性問題，但合規性問題仍然存在。
因此，目前仍未解決的問題是：人工智慧究竟是幫助培訓師打造真正令人感覺像是邀請的體驗，還是只是幫助組織更快地向更多人推送更多培訓？這兩種結果截然不同，最終哪種結果勝出，很可能決定下一輪學習與發展投資是真正縮小參與度差距，還是只是讓合規流程更加順暢。
縮小差距真正需要什麼？
如果差距主要不是技術問題，那麼彌合差距也並非主要取決於技術決策。關鍵在於幾個平台無法替你做的選擇：你究竟要求用戶做什麼，他們是否擁有真正的發言權，以及這種體驗是否能讓他們全神貫注，而不僅僅是按時參加。其中一些關乎邀請，有些關乎相關性、節奏把控，以及學習者是否能在課程中真正做出決定，而不僅僅是被動跟隨。這些都不會出現在功能清單中，因為它們並非功能本身。這是引導者在使用者登入之前需要做出的一系列判斷。
這就是投資數字背後更殘酷的真相。業界可以不斷提升交付效率，但卻無法透過金錢解決設計問題。彌合差距的關鍵始終在於：決策者們，他們需要決定這種體驗的真正目的是什麼。
來源
Slemp, GR, Field, JG, & Ryan, RM (2024). “自我決定理論與工作場所結果：一項元分析。” PLoS ONE的. pmc.ncbi.nlm.nih.gov
培訓雜誌（2025）。 2025年培訓產業報告。 trainingmag.com
TalentLMS（2026）。 2026 年學習與發展報告：職場學習現況。 talentlms.com
培訓業（2026）。 為什麼 Z 世代對職場培訓不滿意，以及學習與發展部門可以為此做些什麼。 trainingindustry.com
