انعكاسات من LearnTec 2025 - الضوء والروبوتات وإضافة القليل من الضوضاء

شهد هذا العام زيارتي الأولى إلى LEARNTEC ، وإذا كنت صادقا ، لم أكن متأكدا مما يمكن توقعه.

من السهل ، عندما تحضر الكثير من الأحداث ، أن تشعر وكأنك رأيت كل شيء من قبل. نفس الحبال ، نفس بلاط السجاد ، نفس المحادثات المتسرعة حول المهارات المستقبلية على القهوة المشكوك فيها. لكن LearnTec تمكنت من مفاجأتي ، ليس فقط بما تم تقديمه على خشبة المسرح ، ولكن بكيفية تصميم التجربة بأكملها.

بالنسبة للمبتدئين ، كان هناك ضوء طبيعي. ضوء الشمس الفعلي والصادق في مكان المؤتمرات. لقد نسيت تقريبا كيف بدو. كانت هناك مساحات خارجية للجلوس والتحدث ، وحافلات مكوكية تعمل بانتظام (ومجانا)، وربما الأكثر إثارة للإعجاب ، قاعات المعارض ذات الممرات الواسعة حيث لم يكن عليك التنقل حول شخص يحاول البث المباشر لغداءه.

كان لكل قاعة من القاعات الأربع موضوع ومرحلة واضحة ، مما جعل العثور على الجلسات ذات الصلة أمرا سهلا بشكل منعش. وكانت منطقة بدء التشغيل أكثر من مجرد إيماءة إلزامية للابتكار ، فقد كانت صاخبة ومثيرة للاهتمام حقا ومدعومة بمساحات مبنية لمحادثة هادفة بدلا من مجرد جمع الكتيبات.

لقد دعيت كمتحدث في مسار اللغة الإنجليزية المخصص ، وسأعود إلى ذلك في الجزء الثاني. لكن أولا ، دعنا نتحدث عن الروبوتات.

التعلم مع الضوضاء: الكلمة الرئيسية الافتتاحية لليوم الأول

بدأ الحدث بكلمة رئيسية تم إلقاؤها بالكامل باللغة الألمانية. لأنني لم أكن بطلاقة ، لجأت إلى الجهود البطولية المعتدلة لترجمة Google وأدلة السياق. والمثير للدهشة أنها نجحت. معظمها.

كان حديث الدكتور Jan Peters حول الروبوتات والتعلم المستوحى بيولوجيا بمثابة انفتاح قوي ، حتى من خلال العدسة غير المكتملة للترجمة الآلية. أكثر ما برز هو تركيزه على الضوضاء. ليس بالمعنى السمعي ، ولكن بمعنى تصميم الأنظمة. فكرة أنه لتدريب الروبوت على العمل في العالم الحقيقي ، يجب عليك عمدا إدخال الفوضى والخطأ والاختلاف.

مثاله؟ الطاوله.

من السهل نسبيا تدريب روبوت على خدمة الكرة. حركة خاضعة للرقابة ، إعداد ثابت ، نتيجة يمكن التنبؤ بها. ولكن إذا كنت تريد أن يرتفع هذا الروبوت ، ويستجيب للدوران ، والسرعة ، والارتداد ، وتناقضات المدخلات البشرية ، فأنت بحاجة إلى تدريبه في ظروف لا يمكن التنبؤ بها. تحتاج إلى تعريضه لمجموعة كاملة من العيوب.

من الصعب تجاهل التشابه مع التعلم البشري.

كم مرة نصمم تدريبا في مكان العمل يفترض ظروفا مثالية؟ أنظمة مثالية. الاهتمام الكامل. لا حاصرات. ثم نتساءل لماذا فشل الأداء في مطابقة ما "تعلمه". لقد تدربنا على الإرسال وليس المسيرة.

في الروبوتات ، تعد إضافة الضوضاء عملا متعمدا. في L&D ، نتعامل معها على أنها فشل عندما لا يتطابق الواقع مع الوحدة. هذا عيب في التصميم وليس عيبا في المتعلم. إنه شيء سأفكر فيه لفترة طويلة.

الانغماس خارج سماعة الرأس

كيت ب. تبع ذلك في وقت لاحق من اليوم حديث عن التصميم الغامر ، وهي كلمة يتم طرحها كثيرا ، وعادة ما تكون مصحوبة بشخص يلوح بسماعة رأس VR ويعد ب "مشاركة من المستوى التالي".

لكن منظور كيت كان أوسع وأكثر رسوخا. ذكرتنا أن الانغماس لا يتعلق بالمجموعة. يتعلق الأمر بالحضور العاطفي والاتصال السردي والمشاركة الحسية ، ولا يتطلب أي منها بكسل واحد من العرض ثلاثي الأبعاد.

استخلصت أمثلة من جميع أنحاء الطيف الثقافي ، من المسرح التفاعلي إلى فن الإسقاط إلى تجارب تناول الطعام التي تعتمد على رواية القصص ، ثم طرحت السؤال الأكثر أهمية على الإطلاق: ماذا يعني أي من هذا للتعلم في مكان العمل؟

أكثر ما أقدره هو تركيزها على التمثيل. هل نسمح للناس بالظهور في مساحات التعلم كما هم في الواقع ، ليس فقط الصور الرمزية كمستجدات تقنية ، ولكن كفرص للهوية والأمان والاستقلالية؟ لقد كان استفزازا هادئا ، لكنه بقي معي.

بشكل حاسم ، أعطتنا إطارا عمليا لتطبيق الانغماس في عملنا ، ليس فقط الأفكار الكبرى ، ولكن التوجيه القابل للتنفيذ. متى يجب عليك استخدام رواية القصص الخطية؟ متى يساعد التفاعل؟ متى تصبح المحاكاة الأداة الصحيحة؟ كانت معرفة الفرق والاختيار بهدف هو قلب رسالتها.

تمكين الناس من التعامل مع الوتيرة

بعد المحادثة حول تصميم التجربة الغامرة ، قدم Josh Cardoz واحدة من أكثر الجلسات عملية وحسن الإيقاع في اليوم ، وركزت بالكامل على تمكين الأشخاص في مواجهة التغيير المستمر.

لقد بدأ بإحصائية من شأنها أن تبقى في ذهن أي شخص: تمر المنظمات بمتوسط 13 تغييرا رئيسيا سنويا. هذا أكثر من واحد في الشهر. لا عجب أن يشعر الناس بالإرهاق.

جمع جوش بين العديد من النماذج ، بما في ذلك إطار عمل Switch ومسرعات Kotter ، ليس لإثارة الإعجاب ، ولكن لإظهار كيف لا تزال تنطبق عند استخدامها عن قصد. لكن ما أعطى الجلسة وزنا حقيقيا هو مدى إنسانيتها غير الاعتذارية. التغيير لا يتعلق بالعمليات. يتعلق الأمر بالناس. وعندما يكون الناس ممتدين بالفعل ، فإن آخر شيء يحتاجونه هو المزيد من الطبقات أو التعقيد المتنكر في شكل دعم.

واختتم بتذكير اقتبست منه مرتين منذ ذلك الحين: في بعض الأحيان يعني تمكين الناس القيام بأقل وليس أكثر. الطرح كاستراتيجية. إنها رسالة لا نسمعها بما فيه الكفاية في تصميم التعلم ، وأعتقد أن الكثير منا بحاجة إلى سماعها في تلك اللحظة.

الدكتورة فيليبا هاردمان والحقيقة الصعبة حول الذكاء الاصطناعي

في وقت لاحق من بعد ظهر ذلك اليوم ، ألقت Dr Philippa Hardman كلمة رئيسية حول الذكاء الاصطناعي كانت حادة وضرورية بشكل غير مريح كما كنت أتمنى. قادتنا عبر قوس 60 عاما من الذكاء الاصطناعي في التعليم ، من الأنظمة القائمة على القواعد إلى الأدوات التوليدية ، ثم طرحت سؤالا بسيطا مدمرا:

What if AI is just making us more efficient at delivering a broken system?

يمكنك أن تشعر بتغير الهواء. لأنها على حق. الكثير مما نقوم بأتمتته ، وإنشاء المحتوى بشكل أسرع ، ووضع العلامات التلقائي ، والتنبيهات الشخصية ، مبني على افتراض أن الأنظمة التي يقدمونها تستحق التوسع. لكن ماذا لو لم يكونوا كذلك؟

ومع ذلك ، لم يكن هذا حديثا متشائما. بعيد كل البعد عن ذلك. قدم لنا الدكتور هاردمان أيضا خمسة مجالات يظهر فيها الذكاء الاصطناعي بالفعل وعدا حقيقيا:

• التخصيص على نطاق واسع
• ردود الفعل في الوقت الحقيقي
• الذكاء التنبؤي
• الوصول عند الطلب
• تصميم ديناميكي يركز على المستخدم

التكنولوجيا تتحرك بسرعة. الإمكانات موجودة. لكن وجهة نظرها كانت أنه إذا لم نقرن ذلك بالطموح ، فإننا نخاطر بترسيخ الرداءة بدلا من فتح شيء أفضل.

سؤالها الختامي عالق معي:

Will you use AI to scale a broken system, or to build something different and better?

إنه سطر اقتبست منه بالفعل مرتين. ربما سأقتبس ذلك مرة أخرى.

تغيير جدول الأعمال ، وليس المحتوى فقط

مع اقتراب فترة ما بعد الظهر ، قدم Dr. Nigel Paine تحديا هادئا ولكنه حازم للغرفة بأكملها ، وهو تحول في التركيز من التعلم إلى التحول.

لا يعني ذلك أن التعلم لا يهم ، ولكن في كثير من الأحيان ، يصبح العنوان الرئيسي بدلا من الرافعة. سأل نايجل:

What if we stopped trying to fix knowledge gaps, and started fixing the things that actually stop people from doing good work?

لم يكن الأمر يتعلق بالتخلي عن تدخلات التعلم. كان الأمر يتعلق بمقاومة رد الفعل للتخلف عنهم. في بعض الأحيان ، ما نحتاجه ليس وحدة ، إنها عملية جديدة ، أو توقع أكثر وضوحا ، أو ببساطة سؤال الأشخاص على الأرض عما يمكن أن يساعد أكثر. ثم الاستماع بالفعل.

تحدث أيضا عن مفهوم "الدماغ التنظيمي" ، ليس فقط التقاط المعلومات وتخزينها ، ولكن بناء نظام حي من الفهم والتغذية الراجعة واتخاذ القرار. إنها صورة مقنعة ، خاصة عند مقارنتها بنهج النقل أحادي الاتجاه الذي لا تزال العديد من المؤسسات تعتمد عليه.

أكثر ما برز هو إصراره على القياس كممارسة للصدق. إذا قلنا إننا هنا لتمكين التغيير ، فعلينا أن نسأل: ما الذي تغير؟ ليس "هل استمتعوا به" ، وليس "هل أكملوه" ، ولكن ما الذي تحسن بالفعل؟

العقول والتوتر والجلسة الختامية

قدمت الجلسة الأخيرة من اليوم تحولا مرحبا به في الوتيرة. أخذنا Hauke Stachow إلى الدماغ ، ليس مجازيا ، ولكن من الناحية الفسيولوجية ، لاستكشاف كيف يعلم علم الأعصاب إدارة التغيير.

لقد ميز بشكل مفيد بين الإجهاد الحاد والمزمن. السابق, في جرعات يمكن التحكم فيها, يمكن تحسين الأداء. هذا الأخير ، كما نعلم (وغالبا ما تتجاهل)، يتآكل تماما.

الفكرة الرئيسية؟ يمثل الدماغ 2٪ فقط من كتلة أجسامنا ، لكنه يستهلك 20٪ من طاقتنا. تغيير التكاليف. إذا لم نأخذ في الحسبان هذه التكلفة في استراتيجيات التعلم والتمكين الخاصة بنا ، فإننا نتجاهل النظام الذي من المفترض أن نصمم له.

لقد كانت جلسة راسخة ومستنيرة بالأبحاث لم تحاول الإبهار ، وكانت أفضل لها.

اليوم الثاني: جماهير جديدة وحملات حقيقية ومستقبل أكثر ذكاء

إذا كان اليوم الأول يتعلق بتحديد النغمة ، فإن اليوم الثاني كان المكان الذي تعمقت فيه المحادثات ، مع المزيد من الجلسات العملية ، وبالنسبة لي ، الإثارة الإضافية (والأعصاب) من الصعود إلى مرحلة LearnTec لأول مرة.

إصلاح العمل في سياق جديد

لقد تحدثت في الكثير من المؤتمرات على مر السنين ، معظمها في المملكة المتحدة أو الولايات المتحدة ، حيث يكون الجمهور مألوفا ، وفي كثير من الحالات ، وكذلك الناس. هناك إيقاع لذلك. شعور بالاختزال المشترك. لكن LearnTec قدم شيئا مختلفا: جمهور جديد وسياق جديد وتحديا جديدا.

وكان هذا بالضبط ما أحتاجه.

في جلستي ، إصلاح العمل ، وليس العامل ، قدمت رسالة أساسية تدعم كل عملنا في Evolve L&D : أن التعلم يجب أن يكون رافعة للأداء ، وليس مجرد آلية لتقديم المحتوى. استكشفنا نموذج هندسة السلوك لتوماس جيلبرت وعوامله البيئية والفردية الستة ، وتعمقنا في كيفية ظهورها في تحديات مكان العمل الحقيقية وكيف يمكننا التأثير عليها ، حتى عندما لا نتحكم فيها بشكل كامل.

كما استغلت الفرصة لإطلاق موردنا المجاني الجديد ، The Performance Problem Playbook ، والذي يساعد فرق التعلم والتطوير على إعادة صياغة طلبات التدريب ، وتحديد الأسباب الجذرية ، واعتماد طرق مرنة ومنخفضة المخاطر لتجربة الحلول.

كانت المحادثات التي تلت ذلك هي التي جعلت الجلسة بالنسبة لي. طرح الحاضرون أسئلة حادة ومدروسة. أراد العديد منهم استكشاف كيفية الانخراط في المحادثات التي غالبا ما تعتبرها L&D خارج اختصاصها وتصميم الوظائف والأدوات والحوافز. وجهة نظري؟ لسنا بحاجة إلى ملكية كاملة للمساهمة بشكل هادف. التأثير متعدد الوظائف أقوى وأكثر استدامة من المعارك الإقليمية.

كان منشطا. ومتواضع. وتذكير جيد بأن المساحات الجديدة يمكن أن تجلب تفكيرا أكثر حدة.

التعلم كحملة وليس كإدخال في التقويم

في وقت لاحق من ذلك الصباح ، صعدت Bianca Baumann إلى المسرح وقدمت جلسة من المحتمل أن تشكل عدد الجمهور الذي يقترب من عمل تصميم التعلم هذا العام.

بدأت بطرح سؤال بسيط:

What can we borrow from marketing?

لم تكن إجابتها "الكلمات الطنانة" أو "التلعيب". كان هيكلا. رسم خرائط الرحلة. التعاطف. تفكير الحملة. لقد أرشدتنا إلى كيفية تصميم تجارب التعلم بنفس النية التي يستخدمها المسوقون لنقل الناس من الوعي إلى العمل ، ليس من الناحية النظرية ، ولكن من خلال أمثلة مفصلة وعملية.

حتى أنها تحدت فكرة أن التعلم الإلكتروني مطلوب على الإطلاق. تم إنشاء واحدة من أكثر حملاتها فعالية باستخدام البريد الإلكتروني فقط وروبوت الدردشة. ليس بسبب قيود الميزانية ، ولكن لأن هذه كانت الأدوات المناسبة للوظيفة ، الأدوات التي يستخدمها المتعلمون بالفعل.

خطها حول العربات المهجورة في التسويق مقابل الوحدات المهجورة في LMS الخاصة بنا ضرب قريبا قليلا من المنزل. لكن هذه هي النقطة حقا. مهمتنا ليست صنع المحتوى. إنه لدعم العمل ، وكل دورة مهجورة هي مشكلة تصميم لم نحلها بعد.

التعلم المصغر باستخدام الطوب والروبوتات

التقط Brendan Cox هذا الخيط من خلال جلسة قوية بهدوء حول التعلم المصغر ، على الرغم من أنه لم يستخدم المصطلح مرة واحدة كبديل ل "فقط اجعله أقصر".

بدلا من ذلك ، تحدث عن خلق لحظات من الاتصال. التعلم القصير كوسيلة للرنين العاطفي ، وليس فقط نقل المعرفة. استكشف كيف يمكننا استخدام المبادئ الكامنة وراء Lego Serious Play ، والتكرار ، والملموسية ، والتفكير المشترك في كل شيء من ورش العمل إلى أدوات دعم الأداء.

لم يكن الأمر يتعلق بالليغو ، حقا. كان الأمر يتعلق بتصميم التعلم الذي يخلق تفاعلا هادفا بين الناس ، وبين المتعلمين وبعضهم البعض ، والمتعلمين والأنظمة ، والمتعلمين وأنفسهم.

كان لديه أيضا بعض الأمثلة الرائعة لاستخدام أدوات السبورة البيضاء مثل Miro لإنشاء قطع أثرية تعاونية تدوم أكثر من الجلسة التي ولدوا فيها. مرة أخرى ، أدوات بسيطة تستخدم لغرض.

أدوات الذكاء الاصطناعي وروبوتات المدرب والتعليقات التي تهبط

أعادنا Vince Han إلى الذكاء الاصطناعي ، ولكن مع تركيز مرحب به على الوضوح على الضجيج. ركزت جلسته حول بناء روبوتات التدريب المدعومة بالذكاء الذكاء الاصطناعي على التطبيق الحقيقي: كيفية إعطاء هدف للروبوت ، وكيفية دمجه في الأنظمة التي يستخدمها الأشخاص بالفعل ، وكيفية إدارة النطاق.

وأشار إلى أن الروبوتات ذات الأغراض العامة تكافح لأنها لا تعرف المقايضات التي يجب إجراؤها. البشر لا يختلفون. بدون قيم واضحة أو إطار عمل ، فإننا نتخبط أيضا.

لقد أظهر كيف أن البدء بنية مركزة والتوسع تدريجيا يمنحك قيمة أكبر بكثير من محاولة بناء مدرب رقمي يعرف كل شيء. كانت الجلسة الأكثر رسوخا حول تصميم محادثة الذكاء الاصطناعي التي رأيتها منذ فترة.

الملاحظات والقيادة واللغة

في اليوم الثالث ، بدأنا بورشة عمل تفاعلية Dr. Mathew Divine حول استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لدعم تطوير القيادة ، لا سيما فيما يتعلق بتقديم ملاحظات أفضل.

ما برز لم يكن التكنولوجيا ، ولكن الطريقة التي تم استخدامها بها: لدعم التفكير ، وتحدي الافتراضات ، وتوفير عدسة ثانية للمحادثات المشحونة عاطفيا. في بعض الأحيان ، كل ما يتطلبه الأمر هو صوت محايد ، حتى صوت اصطناعي ، لمساعدة المدير على التفكير مرتين قبل التحدث مرة واحدة.

لم يكن الأمر يتعلق بأتمتة القيادة. كان الأمر يتعلق بدعم القادة في الوقت الفعلي ، باستخدام المطالبات لتوسيع تفكيرهم وتوجيه تأطيرهم. هناك شيء قوي حول الأداة التي لا تحل محل حكمك ولكنها تشحذه.

مجموعات الأدوات والعقود الآجلة

ويل Wil Procter تبعه جلسة حددت ما أسميه "خارطة الطريق المعقولة" لفرق التعلم والتطوير التي تحاول بناء جاهزية الذكاء الاصطناعي. لم يبدأ بالأدوات. بدأ بالمهارات.

محو الأمية البيانات. العلوم السلوكية. طرق عمل رشيقة. تصميم الخدمة. طلاقة العمل. لم تكن القائمة جديدة ، لكن الطريقة التي صاغها بها ، كأسس ضرورية ، وليست لطيفة ، هي التي أعطتها وزنا.

يتم تسليم العديد من المتخصصين في التعلم والتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي دون أي سقالات. قدم حديث ويل السقالات. وبعض علامات التحذير التي يجب مراقبتها في الطريق إلى الأسفل.

ثم تحولت الشريحة إلى اللون الأزرق

أود أن أقول إن كل جلسة علقت الهبوط ، وكانت قريبة ، لكنها لم تكن موجودة تماما. لقد اقتربت جلستان قليلا ، أو ربما تجاوزت الخط ، من حيث الترويج لمنتجاتها وخدماتها. علاوة على ذلك ، وعلى وجه الخصوص ، أشارت نفس الجلسات إلى أنماط التعلم وكان لها تصميمات شرائح يتعذر الوصول إليها.

الآن ، لم أحضر بعد مؤتمرا لا يواجه هذه التحديات الثلاثة نفسها. ومع ذلك ، من المحبط رؤية هذه الأشياء في عام 20525. أنا أعمل على قطعة عن هذه وسأصدرها الأسبوع المقبل.

تأملات نهائية: من الأفكار إلى العمل

أكثر ما أدهشني في LearnTec هو عدد الجلسات التي ركزت ليس فقط على ما هو ممكن ، ولكن على ما هو عملي. كان هناك ضجيج أقل بكثير حول الثورة ، والمزيد من الاهتمام بالتفاصيل. تكامل. التكرار. تأثير.

كانت الطاقة في المعرض مختلفة أيضا. ليس فقط الناس الذين يعرضون ، ولكن الناس يتحدثون. تقاسم. مناقشه. محاولة فهم ما هو التالي معا.

كانت هناك فجوات بالطبع. بعض المحتوى الذي يتعذر الوصول إليه. تتسلل بعض الإعلانات التجارية إلى الجلسات التي كان ينبغي أن تظل محايدة. ونعم ، فإن الرؤية العرضية للعلوم الزائفة ترتدي زي البصيرة. ولكن بشكل عام ، كان أحد أكثر المؤتمرات تفكيرا وتصميما جيدا التي حضرتها منذ سنوات.

لم يكن LearnTec مضاءا جيدا فقط. كان جيد. وأنا أتطلع بالفعل إلى رؤية ما يجلبه إصدار 2026.

خمسة أسئلة لم أتركها ورائي

غالبا ما تدور المؤتمرات حول الإجابات. أدوات جديدة وأطر عمل جديدة وطرق جديدة للقيام بالمزيد بشكل أسرع. لكن أفضل الأحداث ، وكان LearnTec واحدا منها ، لا تتركك مع الوجبات الجاهزة فقط. يتركونك مع الأسئلة. تلك التي تتدلى لفترة طويلة بعد سلة الشارة.

إليكم تسعة أحضرتها معي إلى المنزل:

1. هل نصمم من أجل الأداء ، أم مجرد تلميع تجارب التعلم؟
2. نتحدث عن التأثير ، ولكن كم مرة نقيس السلوك حقا؟ أو تغيير ما يعترض طريق الأشخاص الذين يقومون بعمل جيد؟
3. ما الذي نقوم بتوسيع نطاقه بهدوء باستخدام الذكاء الاصطناعي الذي ربما لا ينبغي توسيع نطاقه؟
4. السرعة والوصول مغريان. لكن هل نقوم فقط بتكرار عاداتنا القديمة بالحجم؟ أم أننا نبني شيئا أفضل بشكل هادف؟
5. كيف ندعم الأداء في عالم مبني على التغيير المستمر وليس الاستقرار؟
6. إذا كان 13 تغييرا رئيسيا في السنة هو القاعدة ، فإن اليقين هو الاستثناء. هل نبني من أجل هذا الواقع؟
7. ما هي مهارات مكان العمل التي تشكل من نحن ، وماذا نخسر عندما نقوم بأتمتتها؟
8. قد يوفر الذكاء الاصطناعي الوقت ، ولكنه يمكن أيضا أن يؤدي بهدوء إلى تآكل المهام الاجتماعية والمعرفية المشتركة التي تربط الفرق والمنظمات معا.
9. هل نحن شجعان بما يكفي لطرح؟ لا إعادة التصميم ، وليس الرقمنة ، وليس إعادة الهيكلة. فقط قم بإزالته. الضوضاء والاحتكاك والأشياء التي لم تعد تخدم. وإذا كنا ... من أين نبدأ؟