W miarę postępu cyfrowej ery, ewoluuje również branża szkoleniowa skupiona na rozwoju. 2023 charakteryzuje się przełomowymi innowacjami, takimi jak szerokie zastosowanie otwartej sztucznej inteligencji, ulepszone metodologie i podejścia do kształcenia oparte na technologii, które rewolucjonizują sposób, w jaki uczymy się i rozwijamy umiejętności. Potrzeba ciągłego przekwalifikowania i podnoszenia umiejętności, napędzana przez nieustannie zmieniający się rynek pracy, stała się ważniejsza niż kiedykolwiek. Dlatego postanowiliśmy przyjrzeć się najbardziej przyszłościowym trendom w nauce i rozwoju, które wyznaczają kierunek na kolejne miesiące.
Cyfrowa strategia uczenia się najważniejszym trendem w nauce i rozwoju
W ciągu ostatnich kilku lat obserwujemy, że trendy w dziedzinie szkolenia i rozwoju pracowników ewoluują w kierunku strategii digitalowej. Wdrożenie technologii i narzędzi cyfrowych nie wydaje się już opcjonalne, a niezbędne. Podejście do nauki staje się coraz bardziej elastyczne, dostosowując się do szybko zachodzących zmian na rynku pracy. Kierunek rozwoju kompetencji coraz chętniej obierany jest na umiejętności miękkie, kluczowe dla skutecznej komunikacji, dobrego przywództwa i rozwiązywania problemów. Obserwujemy również zmianę idącą w kierunku orientacji na umiejętnościach pracowników. Kolejne trendy podkreślają znaczenie specjalistycznych umiejętności na coraz bardziej konkurencyjnym rynku pracy. W związku z tym, podnoszenie kwalifikacji oraz przekwalifikowywanie się to kluczowe strategie biznesowe, mające na celu zapewnić, że pracownicy posiadają odpowiednie umiejętności, aby dostosować się do zmieniających się wymogów.
W tym samym czasie wirtualna rzeczywistość (VR) staje się coraz bardziej niezbędnym narzędziem szkoleniowym, zapewniając angażujące i interaktywne doświadczenia edukacyjne. Sztuczna inteligencja (SI) i automatyzacja torują drogę do spersonalizowanego uczenia się, wychodząc naprzeciw indywidualnym stylom uczenia się i potrzebom szkolonych pracowników. Dużo mówi się również o microlearningu (mikroedukacji), metoda zakłada dostarczanie treści naukowych w małych porcjach, co okazuje się bardzo skuteczne i łatwe do wdrożenia biorąc pod uwagę napięte harmonogramy uczących się. Inna metoda zyskująca na popularności to blended learning, która łączy doświadczenia edukacyjne online i offline. Kolejnym tematem, którym warto się zainteresować, to analityka danych, umożliwiająca mierzenie zwrotu z inwestycji (ROI) w szkolenia oraz pozwalająca zweryfikować ich skuteczność. Analityka danych jest niezbędna, zwłaszcza w czasach gdy firmy przyglądają się sensowności każdej inwestycji.
Potrzeba elastyczności: kadra oparta na umiejętnościach
Bazujące na umiejętnościach podejście do struktury organizacji polega na odejściu od tradycyjnej hierarchii opartej na ściśle określonych stanowiskach i rolach, na rzecz płynnej struktury skoncentrowanej na kompetencjach każdego pracownika. W organizacji opartej na umiejętnościach ramy ról zawodowych nie ograniczają zadań i możliwe jest zbudowanie zespołu, który jest w stanie dostosowywać się do zmieniających się potrzeb i możliwości. Dzięki temu ludzie są postrzegani nie tylko jako pracownicy wypełniający określone role, ale jako osoby przyczyniające się do sukcesu dzięki swoim umiejętnościom. Centra kompetencji to świetny sposób na wspieranie pracowników w doskonaleniu i zdobywaniu nowych umiejętności, w dostosowaniu do potrzeb i możliwości organizacyjnych. Przejście od tradycyjnego podejścia, w którym praca jest zorganizowana według stanowisk, do bardziej zwinnego modelu, w którym zadania są powierzane w oparciu o portfolio umiejętności, oferuje większą elastyczność i zakres obszarów rozwoju. Według badania Deloitte Skill-Based Organization Survey z 2022 r.: „85% managerów HR twierdzi, że w ciągu najbliższych trzech lat, planuje lub rozważa zmianę sposobu organizacji pracy, tak aby umiejętności mogły być elastycznie wykorzystywane w firmach”.
Podnoszenie i zmiana kwalifikacji odgrywa kluczową rolę w strukturze opartej na umiejętnościach. W miarę jak organizacje przyjmują płynną strategię skoncentrowaną na umiejętnościach, ciągłe uczenie się staje się fundamentalne dla utrzymania aktualnej wiedzy oraz przewagi konkurencyjnej. Upskilling, czyli podnoszenie kwalifikacji odnosi się do zdobywania przez pracowników nowych umiejętności lub ulepszania tych posiadanych, w celu efektywniejszego wykonywania pracy. Z drugiej strony, reskilling, czyli przekwalifikowanie się oznacza zdobywanie wiedzy przez pracowników w zakresie zupełnie nowych umiejętności, aby mogli pełnić inne, nowe role w organizacji. Oba procesy mają istotne znaczenie na dynamicznie rozwijającym się rynku zatrudnienia, zwłaszcza dla firm, które bazują na aktywnych kompetencjach pracowników. Podnoszenie oraz zmiana kwalifikacji zapewnia, sprawia, że pracownik jest w stanie dostosować się do zmian, niezależnie od tego, czy chodzi o standardy branżowe, nowe technologie czy zmieniające się role zawodowe. Przekwalifikowywanie się jak i stałe podnoszenie umiejętności sprzyjają tworzeniu kultury stałego doskonalenia. Inwestując w podnoszenie i zmianę kwalifikacji, organizacje mogą skutecznie dopasowywać zmieniający się zakres umiejętności swoich pracowników do aktualnych potrzeb ich działalności. Ostatecznie prowadzi to do zwiększenia elastyczności przedsiębiorstwa, jego produktywności i zaangażowania pracowników, torując drogę do rozwoju organizacji na coraz bardziej konkurencyjnym rynku.
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dla lepszego dopasowania sposobu nauki
Sztuczna inteligencja (SI) i uczenie maszynowe (ML: machine learning) udowodniły swoją wartość w branży nauki i rozwoju, oferując spersonalizowane, skuteczne i wydajne doświadczenia edukacyjne. Technologie te potrafią identyfikować słabe punkty uczącego się i rekomendować ukierunkowane treści edukacyjne, pomagając pracownikom szybciej i skuteczniej wypełniać luki w wiedzy. Dzięki zaawansowanym algorytmom i analizom predykcyjnym sztuczna inteligencja potrafi identyfikować braki w wiedzy i na ich podstawie, proponować odpowiednie ścieżki edukacyjne, dzięki czemu nauka staje się bardziej wydajna i skuteczna. Według raportu eLearning Industry przewiduje się, że rynek AI w edukacji wzrośnie do 6 miliardów dolarów do 2024 roku. (Źródło: eLearning Industry, „The Future of AI in Education”, 2020)
Sztuczna inteligencja w połączeniu z uczeniem maszynowym ma ogromny potencjał, by zrewolucjonizować spersonalizowane nauczanie. Analizując indywidualny styl uczenia się i poziom wiedzy, sztuczna inteligencja jest w stanie wygenerować dostosowaną do potrzeb ścieżkę edukacyjną. Tymczasem algorytmy ML mogą pracować z treścią w czasie rzeczywistym i wspierać uczącego się materiałami odpowiednimi dla jego poziomu. Dzięki ML, możliwe jest też przewidywanie przyszłych potrzeb uczących się, identyfikacja luk w wiedzy oraz oparcie ścieżki dalszej nauki na zebranych danych. Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego spersonalizowane uczenie się może sięgać dalej niż uniwersalny model nauczania i dostosowywać się do unikalnych potrzeb każdego ucznia, poprawiając doświadczenie nauki.
Wzrost popularności microlearningu
Microlearning to technika konsumowania wiedzy w małych, strawnych dawkach, która zyskała na popularności ze względu na duże zapotrzebowanie na elastyczne i skuteczne metody uczenia się. Na popularność microlearningu w dużej mierze wpływa zgodność metody z modą na mobilną naukę. Oferuje wygodne i praktyczne rozwiązanie dla osób z napiętym harmonogramem. Krótkie moduły można łatwo zintegrować z codziennymi obowiązkami, promując stałe uczenie się bez przytłaczania ogromną ilością wiedzy. Według badania opublikowanego w Journal of Applied Psychology microlearning może sprawić, że przepływ wiedzy staje się o 17% bardziej efektywny, co podkreśla jego pozytywny wpływ i dopasowanie do współczesnych sposobów nauki. (Źródło: Journal of Applied Psychology, „Microlearning: Small Bites, Big Impact”, 2020). Piękno microlearningu polega na jego adaptacyjności, umożliwia bowiem uczniom naukę we własnym tempie, jednocześnie zwiększając retencję wiedzy.
Potencjał VR i AR w cyfrowej nauce
Technologie wirtualnej rzeczywistości (VR) i rzeczywistości rozszerzonej (AR) dawno wyszły poza swoje rodzime obszary środowiska gamingowego, śmiało wchodząc do branży nauki i rozwoju. Oferują wciągające, interaktywne doświadczenia, wprowadzają realistyczne scenariusze, umożliwiając praktyczne szkolenie i ćwiczenie umiejętności bez narażania się na rzeczywiste ryzyko. Branże takie jak opieka zdrowotna, inżynieria, logistyka oraz wiele innych, mogą czerpać korzyści z najnowocześniejszych technologii AR i VR, wykorzystując je do usprawniania procedur, ale też przekazywania wiedzy. Znaczenie rzeczywistości wirtualnej i rozszerzonej w edukacji rośnie w takim tempie, że według Statista („Prognozowana wielkość rynku rzeczywistości rozszerzonej (AR) i wirtualnej (VR) na świecie w latach 2020-2025”, 2021), do 2025 roku, wartość światowego rynku AR i VR w edukacji może wzrosnąć do 700 milionów. Prognoza podkreśla ogromny potencjał wirtualnych technologii w ewolucji branży edukacji i szkoleń zawodowych.
Zaufaj liczbom i analityce edukacyjnej
Analityka przejmuje centralne miejsce w rozwoju branży nauki i rozwoju. Ponieważ organizacje dążą do maksymalizacji efektywności swoich działań, w tym programów szkoleniowych, naturalną konsekwencją jest zwrot w stronę danych i analityki. Dogłębne zrozumienie stylów uczenia się oraz ich rezultatów pozwala nam udoskonalić strategie rozwoju i dostosować plany nauczania do konkretnych potrzeb biznesowych. Dlatego też analityka edukacyjna stała się kamieniem węgielnym udanych strategii nauki i rozwoju. Organizacje zyskują cenny wgląd w swoje ścieżki edukacyjne i postępy poprzez śledzenie i analizowanie wyników nauki. Dzięki tej wiedzy organizacje mogą szybko udoskonalać treści edukacyjne, identyfikować najskuteczniejsze metody nauczania i wzmacniać doświadczenia edukacyjne, dzięki czemu strategie rozwoju stają się bardziej ukierunkowane i skuteczniejsze. Rosnący nacisk na decyzje oparte na danych znajduje odzwierciedlenie w prognozowanym wzroście wartości rynku analityki edukacyjnej. Zgodnie z raportem MarketsandMarkets („Learning Analytics Market by Component, Application, Analytics Type, Deployment, End-user, and Region-Global Forecast to 2025”, 2020), rynek edukacyjnej analityki ma wzrosnąć z 3,1 mld USD w 2020 r. do 8,4 mld USD do 2025 r., przy rocznej stopie wzrostu (CAGR) na poziomie 22,6%. Prognoza ta wskazuje na rosnącą rolę analizy danych jako integralnej części przyszłości branży nauki i rozwoju.
Przyszłość szkoleń i rozwoju jest skoncentrowana na umiejętnościach
Rok 2023 zapowiada się jako czas transformacji w dziedzinie L&D. Integracja zaawansowanych technologii, takich jak SI, ML, VR i AR, skupienie się na mikroedukacji i budowaniu zespołu wokół kompetencji, a nie definicji, przyczyni się do stworzenia bardziej pogłębionych i spersonalizowanych doświadczeń edukacyjnych. Ponieważ organizacje w dalszym ciągu prowadzą rozeznanie i dopiero zaczynają wdrażanie omawianych trendów, przyszłość nauki i rozwoju może stać się jeszcze bardziej dynamiczna, innowacyjna i skoncentrowana na uczniach. W miarę upływu czasu i wdrażanych nowoczesnych technologii będziemy obserwować kształtowanie się nowych metod, w myśl których jednostki i organizacje podchodzą do uczenia się i rozwoju pracowników.
