学習エンゲージメントは、能動的な処理にも表れます

学習エンゲージメントには、二つの側面があります。一つは、講座への興味や満足度、集合研修での挙手や相槌といった感情面の反応であり、もう一つは、質問に答える、学んだ内容を自分の言葉で説明する、複数の選択肢を比べて判断するといった、行動面での能動的な処理です。研修後のアンケートスコアや出席率、動画の視聴完了率で把握できるのは、主に前者の感情面にとどまるのです。どちらか一方だけでは、答えとしては半分しか説明できていません。

行動面の処理は、席に座って参加していれば自然に起きるものではありません。実際に問いに答えたか、自分の言葉で説明し直したか、複数の選択肢を比べて判断したか。こうした具体的な行動を、受講者一人ひとりが何回経験したかという量こそが、記憶への残り方を左右します。出席率や満足度スコアが高くても、この行動が伴っていなければ、実態としては不十分です。研修マネージャーが本来確かめるべきは、盛り上がりの有無ではなく、行動の頻度と幅だと言えます。

感情面の反応、すなわち講座を興味深いと感じたり、満足したりすることは、それ自体は悪いことではありません。ただ、学習の原則に照らすと、知識が記憶に残りやすいのは、聞いた内容をそのまま受け取ったときではなく、自分の言葉で説明し直したり、質問に答えたり、状況に応じて判断したりして、能動的に処理した場合です。一定の間隔を空けて再び思い出す機会があれば、定着はさらに進むと言えます。

能動的な処理から得られる効果は、実際にその処理を行った受講者にしか及びません。講義を聞いて相槌を打つ、資料を眺めてうなずく、といった受け身の関わり方では、感情面では前向きに参加していても、行動面での処理は起きていない場合があります。同じ研修室にいても、実際に答え、説明し、判断した受講者と、聞くだけで終わった受講者とでは、記憶に残る中身が違ってくるのです。

学んだ内容を説明させたり、状況に応じた判断を求めたりする場面を、受講者一人ひとりに用意するには、内容の整理や問いの設計に時間がかかります。この準備をAIが引き受けると、担当者が一から作り込む負担は軽くなると言えます。ただし、その場面が実際の業務に即しているかどうかを確かめる作業は、引き続き担当者の役割として残ります。

受講者とのやり取りの相手を、担当者が一人ずつ務める必要もなくなります。時間や人数に縛られずにやり取りを重ねられるようになり、担当者が直接向き合う時間が限られていても、機会そのものを広く用意しやすくなるのです。やり取りの記録は残りますが、そこから何を汲み取り、次にどう指導するかを判断するのは、担当者の仕事のままです。