アクティブラーニング型は、受講者の段階に合わせて設計します

アクティブラーニング型とは、研修時間の中心を講師の説明から受講者の活動へ移した組み方を指します。講義を省くかどうかが分かれ目ではありません。事例をもとに判断を選ぶ、覚えた手順を同僚に説明する、想定した顧客とのやり取りを試すなど、受講者が自分で答えを出す場面を、研修のどこにどれだけ置くかで中身は変わるのです。呼び方が事例検討でもロールプレイングでも、この配分に型の性格が表れます。

型として成り立っているかを確かめる目安は、二つあります。受講者が30人を超える回では、発言するのは数人にとどまり、残りは聞くだけで終わることも起こります。まず確かめたいのは、受講者一人ひとりが自分の言葉で答える時間を、研修の中に確保できているか。次に、その課題が本人の経験段階に合っているかという点です。形式の名前だけでは、この中身の差は見えてきません。

配属して半年の新人に、扱ったことのない案件の判断を求めても、答えを組み立てる手がかりがありません。その場は、経験者の発言を書き写す時間になります。担当者から見れば全員が着席して作業しているため、活動そのものは成立しているように見えます。ただ、自分の頭で考えて答えを出した経験は、その受講者に残らないのです。

反対に、日々担当している業務と同じ内容を課題にすると、経験者は考える前に答えを書き終えます。手は動いていても、理解が更新される場面ではありません。同じ回に、この両方の受講者が混在するため、一律の難しさで組めば、どちらかは受け身に戻ると言えます。アウトプットが学びにつながるのは、自力で届きそうな範囲より少し上の課題に取り組むときです。

資料を扱いやすい単位に分け、経験段階ごとの課題の初稿を用意する作業は、AIを使うと着手までの負担が軽くなります。難しさの異なる課題案を並べて比べる作業も、以前より短い時間で進められます。担当者が全体を一から書き起こす前提ではなくなるのです。どの段階にどの課題を置くかを決める判断は、引き続き担当者の側に残ります。

下準備に充てていた時間が空くと、課題の難しさが受講者の経験段階に合っているか、想定した場面が実務に合っているかを確かめる作業に、時間を回せます。ここで動くのは、労力の総量ではなく、その配分。負担そのものがなくなるわけではありません。内容を確認し、公開してよいかを判断する工程は、引き続き担当者の側に残ります。