アクティブラーニングの手法は、前提知識まで含めて選びます

アクティブラーニングの手法とは、受講者が説明を聞くだけでなく、受け取った内容を自分で処理して外に出す場面を含む進め方です。グループワーク、ケーススタディ、教え合い、疑似的な商談の練習など、呼び方はさまざまです。ただ、受講者に求めるアウトプットで整理すると、自分の言葉で言い換える、選択肢を比べて決める、実際の動作として再現する、という三つに分かれるのです。手法の名前より、どの型を求めているのかを押さえるほうが、選ぶ場面では役に立ちます。

どの型が向くかは、扱う内容の性質で変わります。制度や定義の理解を確かめたい場面では、自分の言葉で言い換える形が向きます。状況に応じた判断を身につけてほしい場面なら、選択肢を比べて決める形やケーススタディのほうが向いていると言えます。ただ、基準はもう一つあります。同じ研修に集まる受講者の前提知識が、どこまでそろっているかという点。内容に合った型を選んでも、受講者の出発点がばらついていれば、想定した通りには進みません。

同じケーススタディを実施しても、受講者に残るものは違ってきます。近い経験を持つ受講者は、自分の判断を言葉にし、他の受講者の考えと比べる時間を得られます。一方、前提となる知識が足りない受講者は、議論についていくだけで時間が終わり、判断を示す場面まで届かないのです。活発に見える討議でも、アウトプットの機会が集まるのは経験のある受講者の側です。

この差を埋める手立ては、手法の入れ替えではありません。同じ手法に入るまでの段取りを、経験の段階ごとに分けること。前提となる知識が浅い受講者には、短い確認と補足の説明を先に置き、判断を求める課題は後に回します。経験のある受講者には、最初から条件の複雑な課題を渡したほうが、考える余地が生まれます。手法は同じでも、入り口の難しさを変えることで、全員がアウトプットする側に回れるようになると言えます。

AIは、資料を学習しやすい単位に分ける作業、補足の説明の下書き、課題の難しさを段階的に上げる並びの組み立てを引き受けます。担当者が一から組み立てる前提ではなくなるため、経験の段階ごとに入り口を分ける設計にも着手しやすくなるのです。ただし、どこまでの範囲を扱い、どの水準を求めるかを決めるのは担当者です。内容を確認し、公開を認める工程は残ります。

同じ内容を複数の版に作り分ける負担も軽くなり、基礎の確認から始める版と、条件の複雑な課題から始める版を、同じ資料をもとに用意しやすくなります。作り分けた教材を見比べ、表現をそろえる工数は残ります。それでも、階層ごとに一から書き起こす場合と比べれば、着手までの負担は軽くなると言えます。