間隔型学習は、思い出す機会を挟んでから

間隔型学習とは、同じ内容を一度にまとめて学ぶのではなく、時間を空けて複数回に分けて学ぶ進め方です。分散学習とも呼ばれます。対になるのは、研修当日に内容をまとめて扱い、その場で理解を確かめて終える集中学習の形。1日で扱っていた量を、2週間おきの3回に分け直します。同じ総時間でも、間を置いて渡したほうが後まで残りやすいという考え方が、この組み替えの前提にあるのです。

組み立てるときに決める要素は、いつ戻るかと、戻ってきた回に何をするかの二つです。前者は、次に同じ内容へ戻るまでにどれだけ空けるかという日程の話。後者は、その回に受講者へ何を求めるかという中身の話です。研修の現場では、前者だけが日程として決まり、後者が復習の案内を送る形で埋まることが少なくありません。二つがそろって初めて、間隔型学習は研修の進め方として成立すると言えます。

間隔を空けて同じ資料をもう一度読む形では、目は文字を追いますが、頭は答えを探しません。読み返しは、内容が手元にある状態での確認。資料を閉じた状態で、自分の記憶から答えを取り出す作業とは、頭の使い方が違います。間隔は、その作業が入るための条件にあたるのです。空けた時間の後に何も求めなければ、回数を重ねても、通し読みを繰り返しただけになりやすくなります。

空ける長さも、一律には決められません。目安になるのは、扱う内容の難しさと、受講者がすでに持っている知識の幅の両方。同じ製品研修でも、配属直後の受講者と担当歴を重ねた受講者とでは、思い出せなくなるまでの時間が違います。一律に2週間おきと決めれば、早すぎる回と遅すぎる回が、同じ研修の中で生まれると言えます。

資料の整理、回ごとの切り口の組み立て、設問や課題の初稿づくりといった準備をAIが引き受けると、講師が回数分の中身を一から書き起こす前提ではなくなります。同じ内容について、自分の言葉で説明を求める回、条件を比べて選ばせる回、実際にやってみせてもらう回。こうした案があらかじめ並んだ状態から、手を入れて仕上げる形に近づきます。

ただし、AIが用意するのは案までです。回の間隔が受講者の経験の幅に見合っているか、想定した状況が自社の業務に即しているか。この確認と手直しは、引き続き講師が担います。準備がなくなるわけではなく、労力の向け先が、課題を書き起こす作業から、中身が実務に合うかを見定める作業へ移ると考えるほうが実態に近いと言えます。