Isto significa que os alunos tomam a iniciativa no native de trabalho, participando na formação quando necessário, estabelecendo objetivos de aprendizagem, desenvolvendo competências adequadas e escolhendo a ordem e a trajetória das futuras atividades de aprendizagem.
A aprendizagem autônoma difere da abordagem tradicional de aprendizagem no native de trabalho, na qual o treinamento é oferecido por a organização para o aluno de uma maneira mais estática e de cima para baixo. No cenário profissional atual, considerar que colocar os alunos no comando do seu próprio desenvolvimento profissional incentiva o envolvimento e ajuda os funcionários a gerir melhor os seus próprios planos de carreira.
A aprendizagem autônoma realmente funciona?
Esta é a pergunta de um milhão de dólares, especialmente para qualquer profissional de T&D que tenha lutado para conseguir a adesão dos alunos: se você der margem de manobra aos seus alunos, eles irão realmente desenvolver habilidades que beneficiem seu native de trabalho?
Os sinais apontam para sim: pesquisas mostram que a maioria dos funcionários está interessada em melhorar seu desempenho no trabalho. Eles querem treinamento. O Pew Analysis Middle constata que muitos trabalhadores estão interessados em mais aprendizagem, mas 30% dos trabalhadores inquiridos não têm toda a formação que desejam. E embora se possa supor que os trabalhadores querem mais formação porque querem aumentos salariais ou novos empregos (o que é verdade), a esmagadora maioria dos trabalhadores – 62% – afirma querer mais aprendizagem para acompanhar as exigências da sua área ou indústria. A maioria dos entrevistados acredita que a melhor maneira de obter esse aprendizado é no trabalho.
Quais são os benefícios comerciais da aprendizagem autônoma?
A aprendizagem autodirigida pode parecer que beneficia apenas os alunos, mas as organizações também obtêm valor desta abordagem à aprendizagem e ao desenvolvimento profissional. Algumas das maneiras pelas quais as empresas podem se beneficiar da aprendizagem autônoma incluem:
Maior agilidade organizacional: Permitir que os alunos se concentrem no desenvolvimento de suas próprias habilidades torna os alunos mais ágeis e adaptáveis. Quando os colaboradores sabem como procurar competências de forma independente e adaptar-se às novas realidades do native de trabalho, isso, por sua vez, torna toda a organização mais adaptável.
A quebra de silos: Silos de conhecimento podem se desenvolver quando um conjunto de funcionários (como um departamento) recebe aprendizado específico e outros grupos não. Isso pode dificultar a comunicação entre departamentos e atrasar os projetos. Mas quando os funcionários são livres para perseguir os seus próprios interesses e atualizações de competências, podem procurar competências e conhecimentos fora das suas funções ou equipas. Esse pode ser o primeiro passo para acabar com os silos tradicionais.
Funcionários mais engajados: Os funcionários que assumem o controle de sua própria carreira são mais confiantes, engajados e tendem a ser mais motivados. Como não estão esperando que a organização lhes forneça aprendizado, é mais provável que busquem oportunidades na organização e desenvolvam as habilidades que os promovam em direção aos seus objetivos.
Desenvolvimento de liderança: Quando seus alunos estão perseguindo seus objetivos de carreira, você poderá notar algumas pequenas surpresas felizes – alunos que você talvez não tenha aproveitado para treinamento de liderança podem estar interessados em aprender mais sobre gestão, candidatar-se a mentoria ou teaching, ou assumir cargos de liderança.
Caminhos de aprendizagem personalizados: A aprendizagem personalizada costuma ser uma meta das organizações, mas pode ser difícil personalizar a aprendizagem em grande escala. Ao se comprometer com a aprendizagem autônoma, sua organização permite que os alunos personalizem seus próprios caminhos de aprendizagem.
Quais são os desafios de implementar a aprendizagem autônoma?
Existem alguns desafios associados a uma abordagem autônoma de aprendizagem. Por exemplo, pode ser uma grande mudança em relação à norma para alguns alunos, que podem demorar quando se trata de uma grande mudança cultural – mesmo que essa mudança os beneficie. Porquê a resistência à mudança por parte de alguns alunos? Geralmente é baseado no medo:
Se estiverem acostumados a aprender de uma determinada maneira, podem se preocupar em perder o controle sobre alguma parte do aprendizado.
Eles podem ficar ansiosos com o fato de a empresa terceirizar a responsabilidade por seu aprendizado para eles.
Eles simplesmente podem não entender o que está envolvido na aprendizagem autodirigida e podem temer que “façam errado” ou não tenham orientação.
Também existem desafios para os profissionais de T&D. Pode ser difícil para os departamentos de T&D acompanhar e medir a aprendizagem completamente autônoma. Também pode ser difícil fornecer orientação a um grande número de alunos que podem não saber por onde começar.
Como a tecnologia pode ser usada para aprendizagem autônoma?
A IA pode ser uma ferramenta poderosa quando se trata de construir uma cultura de aprendizagem autodirigida. A IA analítica tem sido usada há muito tempo em T&D para analisar o comportamento do aluno e fornecer insights sobre o progresso em direção aos objetivos de aprendizagem.
A IA generativa agora dá aos profissionais de T&D a capacidade de fornecer aos alunos as ferramentas para uma aprendizagem autónoma, ao mesmo tempo que fornece aos alunos orientação e monitorização do seu progresso. Assistente de IA do Litmos, por exemplo, responde às perguntas dos alunos, ajudando-os a encontrar tópicos específicos na biblioteca de cursos do Litmos e recomendando cursos relevantes com base nas suas necessidades e interesses.
Uma interface de chat de IA pode ir além da recomendação de módulos para encontrar tópicos específicos em um curso. Por exemplo, se um aluno precisar aprender como criar tabelas dinâmicas, ele poderá perguntar ao assistente de IA, que lhe dirá qual curso contém aquela habilidade específica. Se um aluno quiser se aprofundar em um tópico específico, ele pode perguntar ao Lista de reprodução de IA do Litmos para selecionar um caminho de aprendizagem personalizado que cubra um assunto específico (como habilidades avançadas de Excel, no exemplo acima).
Usando a aprendizagem autônoma para enfrentar os desafios em constante mudança no native de trabalho
Em um mundo onde a tecnologia está evoluindo mais rápido do que as faculdades conseguem formar novos graduados, as habilidades estão se tornando mais importantes do que as descrições de cargos – e essas habilidades precisam ser constantemente atualizadas. Mas este é um desafio para os departamentos de T&D; é preciso tempo e esforço para criar novos recursos de aprendizagem. Também pode ser difícil para o T&D compreender exatamente quais competências técnicas precisam ser atualizadas e quem precisa dessas competências.
Porém, há alguém que sabe exatamente quais habilidades são necessárias: o aluno. Uma abordagem autónoma à aprendizagem liberta o aluno para prosseguir as competências que irão melhorar o seu desempenho, bem como as competências que o ajudarão a avançar em direção aos seus objetivos profissionais.
