© АНО ДПО «Корпоративный университет Сбербанка», 2020

© В оформлении обложки использована иллюстрация: Iurii Motov / Shutterstock.com

© Во внутреннем оформлении использованы иллюстрации: Blan-k, Palau, megaicons, the8monkey, Bloomicon, ONYXprj, nexusby, kornn, davooda, NikWB, DStarky, Griboedov, Oleksii Lishchyshynu / Shutterstock.com Используется по лицензии от Shutterstock.com

⁂

Введение

Уважаемые читатели!

СберУниверситет представляет вашему вниманию обновленную редакцию словаря-справочника «Корпоративное обучение для цифрового мира» – третье издание.

Словарь-справочник по тематике корпоративного обучения был впервые подготовлен и выпущен СберУниверситетом в 2017 году на русском, а в 2019 году на английском языках. Его целью является формирование единого понятийного поля современных технологий корпоративного обучения и сжатый обзор передовых подходов и методов развития персонала.

Быстро набирающая темп Четвертая промышленная революция требует от современных работников постоянных изменений для решения новых задач. Для этого корпоративным университетам, отделам по развитию талантов, образовательным учреждениям требуется правильно организовать обучение, помогающее изменять поведение людей в организации в соответствии с постоянно трансформирующимися запросами рынка.

В третьем издании мы добавили новые статьи по андрагогике, педагогическому дизайну, системе вовлечения в преподавание ключевых руководителей и экспертов – «Лидеры учат лидеров», маркетингу обучающих решений. Мы также уточнили и дополнили ряд изначально созданных статей. В результате в словаре-справочнике раскрывается более 290 терминов, описывающих особенности корпоративного обучения для успеха в цифровом мире.

Мы рассмотрели процесс обучения с позиций принципа непрерывного обучения и описали новые образовательные решения, затрагивающие все форматы обучения, как очные, так и дистанционные, виртуальные и интерактивные. Именно интеграция новых технологий в уже сложившиеся обучающие практики становится залогом успеха в цифровом образовательном мире.

При подготовке словаря-справочника мы опирались на материалы аналитических отчетов и конференций ведущих глобальных ассоциаций в сфере корпоративного обучения, в том числе ассоциаций корпоративных университетов (EFMD, ATD, ECLF и GlobalCCU), активным членом которых является СберУниверситет.

Еще одной существенной основой этой книги стали опыт и материалы 32 сессий открытого семинара EduTech, который мы проводим в СберУниверситете с сентября 2016 года. В течение года на регулярных сессиях эксперты в области обучения и развития талантов, HR-специалисты крупнейших компаний, преподаватели вузов и бизнес-школ, поставщики образовательных решений делятся своим взглядом на то, как сделать обучение эффективным. По материалам семинаров EduTech СберУниверситет также выпускает одноименный журнал, который доступен всем желающим в онлайн-сообществе профессионалов EduTech Club. Кроме того, во многие статьи мы включили примеры применения инновационных образовательных технологий, которые описываем в нашем онлайн-обзоре рынка образовательных технологий «Пульс EduTech». Мы также поделились собственными методологическими и технологическими разработками и практикой их внедрения в систему обучения руководителей Сбера.

Мы хотели бы выразить признательность нашим партнерам из мира EduTech П. Безяеву, М. Гирину, Д. Истомину, Т. Кочаровой, Р. Мандрику, М. Приходько, М. Скрябину, Т. Щукину за помощь в подготовке этого словаря-справочника.

Словарь-справочник, с которым вы сейчас начнете знакомиться, ожидаемо структурирован в алфавитном порядке, но вы уже вскоре обнаружите, что не все буквы алфавита снабжены словарными статьями. Этот факт может рассматриваться как своего рода приглашение прислать нам ваши комментарии и предложения по дальнейшему дополнению и доработке данного словаря-справочника, которые можно направить на электронную почту corp-university@sberbank.ru. Заранее благодарим вас за конструктивные отклики!

Желаем вам увлекательного и практически полезного изучения мира современных технологий корпоративного обучения!

Игорь Баранов

Проректор СберУниверситета

А

Адаптивное обучение

Адаптивное обучение (adaptive learning) – технология обучения, основанная на построении индивидуальной учебной траектории для обучающегося с учетом его текущих знаний, способностей, мотивации и других характеристик.

Лучшим решением для обучения является работа с персональным преподавателем. Но это дорого, ресурсоемко и невозможно реализовать для большого потока слушателей. Аналогом индивидуального преподавания является адаптивное обучение, которое оценивает сильные и слабые стороны слушателя, учитывает его опыт, потребности и подбирает уникальный стиль обучения исходя из этого.

Курсы с использованием технологии адаптивного обучения предлагают персонализированный трек для каждого обучающегося, который перестраивается в режиме реального времени в ответ на действия пользователя. В таком курсе собрано гораздо больше контента, но он разбит на небольшие фрагменты. Такой подход обеспечивает правильную дозировку знаний и более точную настройку на конкретного слушателя. Алгоритмы адаптивного обучения формируют из всей базы материалов нужный персонализированный «плейлист». Таким образом, в отличие от линейных курсов, обучающийся изучает не весь материал, а только то, что ему нужно.

Персонализация в режиме реального времени позволяет не только выстраивать заданную траекторию, но и корректировать ее на лету, учитывая персональный темп усвоения знаний. При этом если алгоритм видит низкий уровень понимания определенного блока знания, то траектория корректируется в сторону более простых блоков.

Ключевым отличием подготовки материалов для адаптивного обучения является работа с тестами. В линейном обучении тесты завершают процесс обучения, а при этом подходе именно они определяют, как пойдет обучение на каждом этапе. Они являются важнейшим фактором, выполняя роль переключателей, определяющих дальнейшую траекторию. Сами тесты формируются из разных типов вопросов: множественный выбор, соотнесение, ранжирование и т. д.

Первые идеи об адаптивном обучении появились в середине XX века после создания «обучающей машины» американским психологом и профессором Гарвардского университета Б.Ф. Скиннером, основателем бихевиоризма^[1].

Обучающая машина Скиннера

В ходе экспериментов с голубями психологу пришла мысль о создании механического приспособления, напоминающего коробку, которое «скармливало» бы студентам вопросы. В 1954 году такая конструкция была сделана. Правильные ответы вознаграждались новым академическим материалом, неправильные – приводили к повторению старого вопроса. Это мотивировало студента быстро адаптироваться и учиться отвечать правильно.

Беррес Фредерик Скиннер (Burrhus Frederic Skinner) (1904–1990) – американский психолог, изобретатель, писатель, профессор Гарвардского университета. Основал школу экспериментальной исследовательской психологии. Разработал философскую концепцию, которая впоследствии была названа радикальным бихевиоризмом. Свои идеи по созданию идеального человеческого общества описал в утопическом романе Walden Two (1948), а анализ поведения самого человека представил в работе «Вербальное поведение» (Verbal Behavior) (1957)^[2]. В 2002 году назван наиболее влиятельным психологом XX века^[3].

Преимущества адаптивного обучения

1. Сокращение времени на обучение разнородной группы.

2. Повышение вовлеченности обучаемых.

3. Более тщательный автоматический контроль усвоения.

Примеры обучающих платформ с применением алгоритмов адаптивного обучения

• Knewton

• Cerego

• Smart Sparrow

• McGraw-Hill

Элементы систем адаптивного обучения

Реализация адаптивного обучения возможна на образовательных платформах, обладающих рядом базовых для адаптивного обучения систем и элементов.

Например, наиболее известная в мире платформа адаптивного обучения Knewton состоит из следующих основных систем^[4].

Система сбора данных

Собирает и обрабатывает огромные объемы данных о знаниях и умениях слушателя.

1. Адаптивная онтология отображает связи между отдельными понятиями и генерирует нужные системы, цели и алгоритмы взаимодействия студентов.

2. Средства модельных расчетов, которые обрабатывают данные в реальном времени и параллельно анализируют их для дальнейшего использования.

Система выводов

Трансформация данных и генерация выводов на основе всех собранных данных.

1. Психометрические инструменты, которые оценивают знания и умения слушателя, параметры контента, эффективность обучения и т. д. С каждым новым уровнем информация о слушателе становится в разы точней.

2. Инструменты стратегии обучения, которые оценивают чувствительность слушателя к изменениям в преподавании, оценивании, темпе обучения и др.

3. Инструменты обратной связи, которые объединяют все данные и передают обратно в систему сбора данных.

Система персонализации

Для того чтобы найти оптимальную стратегию для слушателя в изучении каждой концепции, используется мощная система персонализации. У нее есть следующие элементы:

1. Инструменты рекомендаций, которые предлагают слушателям ранжированные рекомендации о том, что делать дальше, балансируя цели обучения, сильные и слабые стороны слушателя, его вовлеченность и др.

2. Инструменты предиктивной аналитики, которые предсказывают степень и вероятность достижения целей, установленных преподавателем (например, какова вероятность того, что слушатель пройдет тест на 70 % выполнения), ожидаемую оценку, уровень знаний и умений и др.

3. Инструменты единой истории обучения: личный кабинет слушателя, позволяющий связать воедино опыт обучения, полученный на различных образовательных программах с использованием различных форматов обучения.

Примеры адаптивного обучения

Кейс Корпоративного университета Сбербанка

На программе Корпоративного университета Сбербанка «Клиентоцентричность и управление сервисом» используются разветвленные алгоритмы адаптивного обучения, которые предлагают слушателям индивидуальные траектории обучения с возможностью пропуска или углубленного изучения определенных модулей программы.

Адаптивный учебник SmartBook^[5]

Адаптивное обучение также применяется в школах. Например, компания McGraw-Hill разработала цифровой учебник SmartBook на платформе адаптивного обучения McGraw-Hill Connect. Учебник позволяет отслеживать прогресс каждого учащегося в классе и идентифицировать проблемы, с которыми сталкиваются ученики в ходе изучения материалов. Система подстраивает учебный контент под индивидуальный темп его изучения студентом, расставляя приоритеты, вычленяя ключевые понятия и заставляя пользователя сосредотачиваться на темах, которые были плохо усвоены.

Как разработать программу с технологией адаптивного обучения^[6]

Шаг 1. Определить цели обучения