行動科学は企業の学習をどのように変えるのか
企業内学習の文脈では、行動科学の原理を応用して、人々が変化を積極的に受け入れるように誘導することができる。
長年、成人学習は最も保守的で変化の遅い分野の一つとされてきた。世界中の何百万人もの人々に提供されてきた教育方法は過去20年間同じままで、知識の定着率が低く、高等教育と企業内学習の両方でその知識を利用する意欲が低いという結果になっている。
行動科学の研究により、認知の採用や人間の行動の変化をデザインする上での脳の役割を理解するための扉が開かれたのはごく最近のことであり、これが最終的に学習、特に企業研修で期待される成果となる。
変化に継続的に適応できる組織が市場を制していることは周知の事実である。したがって、人々の学習方法や学習の提供方法も変化しなければならない。今回提案するフレームワークは、将来の人材を育成する組織にとって必然的な移行をサポートすることを目的としている。
KPMGのGlobal CEO Outlook（2020年版）によると、COVID-19危機の際、CEOたちは適切な人材の不足が組織の将来にとって最も大きなリスクであることを認識した。
直ちに実行されたことは、リソース（多くの場合、少ない予算で）と学習コンテンツの再優先順位付けに焦点を当てたことである。優先されたのは、危機による課題に対処するためのスキル、アジリティ、そしてチームメンバーのモチベーションである。
このようなタイプのスキルや行動の構築は、人間の精神力を使って過去の慣習をアンラーニングし、心理的リソースのためのプロセスを作成し、変化に対する脳の自然な抵抗を減らすことに依存しているため、異なる学習フレームワークが必要だ。
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脳科学を利用した大人の学習
企業は知識を持続可能な行動に変えるために努力しているが、人々が脳に蓄積されたものを使いたいと思うには知識を保持するだけでは不十分だ。
行動に影響を与えることは、BJ Fogg氏（スタンフォード大学教授、行動科学者）の重要な貢献である。
Fogg氏の行動モデルは、3つの要素が収束して、新しい行動を生み出すか、既存の行動を制限したり改良したりするべきだという理論に基づいている。その3つの要素とはモチベーション、能力、およびプロンプトである。
成人学習の文脈では、これらの原則は人々が変化に向けて前向きな姿勢を活性化し、特定の意図に向けて行動や行為を生み出し始めるように、人々を後押しするために適用することができる。
モチベーション
モチベーションは人間にとって不安定な要素である。一時的な場合もあれば、目標や意図を持っている場合も多い。人々は、これらのことには努力が必要であることに気づき、モチベーションが消えてしまうかもしれない。
人間の脳には、私たちをやる気にさせるための根本的な原動力がある。
感覚の原理：
快楽を求め、苦痛を避けることで、その効果を高めることができる。
認識：私たちは成果が認められる行動をとる傾向がある
終結：行動の完了を祝う期待感が完了への原動力となる
チャレンジ：レベルを使って進捗状況や次の期待を伝えることで、学習者を最適なフローに引き込むことができる。このフローでは、行動がコントロールされ、自分の能力の範囲内でありながら、十分にチャレンジングなものになる。挑戦が簡単すぎて退屈になったり、難しすぎて不安になったりすると、学習意欲を失ってしまう
予期の原則：
内在的な希望や恐れが感情に影響を与える。これは次のような意味を持つ。
自律性：リスクのない環境で、課題に対してどのように行動するかを決めることで、学習への取り組みが強化される。学習者に自分の学習目標を設定させることでこの効果が高まる
ストーリーテリング：ファシリテーターが、個人的で本物、かつ親近感のある物語を作ることで、学習者は自分とは異なる視点を持つことができる
好奇心：コンテンツにワクワクするような情報の手がかりやヒントが含まれていると人はもっと知りたいと思う傾向がある
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能力
学習者は望ましい学習行動や課題を実行できなければならない。学習者には、Csikszentmihalyi氏 （1990）の言う「フローチャンネル」を維持できるような知識と実践を提供すべきである。
トレーニング中の行動は、達成するための時間、お金、物理的または認知的リソースなどの努力を最小限にして、シンプルにする必要がある。
身体的・認知的な努力を制限するような、トレーニングの期間を短くする（マイクロラーニング）など、行動を単純化することで、学習や練習に対するポジティブな説得力が大きくなる。
学習者は1日中注意力を維持する必要はない。集中して情報を処理するための脳の帯域幅は、一定期間内に限られている。
能力の向上は、次のような特徴を持つデザインされた行動で観察される。
関連性：行動は仕事の文脈の中で行われ、学習者の特定の願望に合わせて作られるべきである
単純化：学習者は、短くて楽な行動を行えるようになるべきである。例えば、1日の中で最も重要な3つのタスクのために2分間の計画を立てるといったことである
一貫性：マイクロハビット（小さな習慣）を繰り返すことで、認知的な努力をしなくても自動化される儀式を作ることができる。目標とする行動を行う際に考えすぎてしまうと、その行動を単純なものとはみなさず、脳の処理の流暢性を損なうことになる
フィードバック：学習者が行動を調整し、エンゲージメントを維持することを容易にするために、学習者が対話する際にフィードバックを促す
プロンプト
私たちは特定の行動を達成したいと思っていても、その行動をすることを忘れてしまうことがある。学習プログラムには、学習者が新しい行動を実践するきっかけとなるような、認識できる文脈や状況が含まれている必要がある。
通知のためのテクノロジーの使用は、プロンプトを行動に変換するための最良の方法とは限らない。認知的負荷の高い世界では、気が散って非効率的になる。
企業研修における行動科学の未来
最新の知識を求める今日のニーズに応えるには、単に知識を伝えるだけではなく「学び方を学ぶ」ことに基づいたモデルが必要だ。テクノロジーは拡張性と測定可能性をもたらすが、学習は人間味があり親しみやすく、人間の不安定なモチベーションに直面しても摩擦のないものでなければならない。
企業内での学習の優先順位は変化している。世界経済フォーラムが発表した未来に必要なスキルのトップ10には、クリティカルシンキング、セルフマネジメント、レジリエンス、クリエイティビティ、リーダーシップ、エモーショナルインテリジェンスなどが含まれていた
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これらのスキルの中には、セルフマネジメントやレジリエンスなどこれまでのリストにはなかったものもあり、組織が競争力を維持するために何を必要としているかを明確に把握することができる。
中東では、企業内学習における行動科学は、EduTechのスタートアップであるBessernによって開発され、組織のパフォーマンス、ウェルビーイング、従業員のエンゲージメントにおいて測定可能な結果が得られている。
このような新しい優先事項を学ぶには、新しい行動を作り上げることが成功の唯一の証であるという学習方法の転換が必要だ。人々は一貫した練習、パーソナライゼーション、継続的なフィードバック、進捗状況の測定によってのみ、これらの行動を習得することができる。
行動モデルフレームワークが最も大きな影響力を持ち、個人の学習や企業文化を変える可能性があるのはこの点だ。
翻訳元：https://e27.co/how-behavioural-science-is-transforming-corporate-learning-20211103/
表題画像：Photo by HIVAN ARVIZU @soyhivan on Unsplash (改変して使用)
