Praca ułatwiająca uczenie się
Pracując musimy szybko dostosować się do nowych narzędzi, procesów i ról i opanować je. W miarę jak systemy sztucznej inteligencji automatyzują coraz więcej ręcznych i rutynowych zadań, ludzie prawdopodobnie podejmą się pracy, która jest bardziej wymagająca poznawczo.
Istnieją dwa kluczowe typy ludzkiego poznania, z których oba są kluczowe dla wydajności pracownika: skrystalizowana wiedza i płynne zdolności poznawcze. Wiedza obejmuje fakty, które znamy, nasze rozumienie, jak coś robić (wiedza proceduralna) oraz to, co określa się mianem wiedzy ukrytej (wiedza nieskodyfikowana, nabyta nieformalnie i trudna do wyjaśnienia, jak prowadzenie samochodu). Kiedy ludzie się uczą, zdobywają nową wiedzę. W ciągu całej kariery lub życia wiedza zwykle wzrasta, gdy ludzie gromadzą doświadczenie i rozwijają wiedzę i mądrość.
Drugi rodzaj poznania to płynne zdolności poznawcze, czyli nasza zdolność do zwracania uwagi, rozumowania i przetwarzania informacji. Ludzie wykorzystują swoją percepcję i pamięć roboczą na przykład do rozumowania, rozwiązywania problemów i podejmowania decyzji. te płynne zdolności poznawcze, czasami określane jako płynna inteligencja, mają tendencję do zmniejszania się wraz z wiekiem.
Sposób projektowania pracy nie tylko wpływa na to, czy ludzie mają możliwość korzystania z funkcji poznawczych: projektowanie pracy może również przyspieszyć proces uczenia się. Szczególnie ważne są złożone i ambitne zadania, autonomia pracy i informacja zwrotna. Złożone, ambitne zadania stymulują potrzebę odkrywania przez pracowników skutecznych strategii pracy w celu osiągnięcia ich celów. Autonomia pracy daje wtedy ludziom szansę na odkrywanie i eksperymentowanie z różnymi strategiami. I wreszcie informacja zwrotna dostarcza informacji o tym, które strategie są skuteczne. Razem te aspekty projektowania pracy przyspieszają uczenie się pracowników.
W serii badań dotyczących produkcji naukowcy wykazali, że operatorzy maszyn nauczyli się przewidywać awarie, a następnie im zapobiegać, gdy otrzymali większą autonomię pracy.
Analizy kilku katastrof lotniczych ujawniły sytuacje, w których zawiódł autopilot, a projekt pracy pilota powodował, że nie miał on wystarczającej wiedzy sytuacyjnej, aby szybko zareagować na problem i odzyskać samolot. Kiedy automatyzacja zawodzi (a zdarza się to zawsze, bo żadna automatyka nie jest w 100% niezawodna), ograniczona świadomość pracowników co do tego, co dzieje się z maszyną, uniemożliwia skuteczne przywrócenie sytuacji.
Chociaż złożona i stymulująca praca jest ogólnie pozytywna dla uczenia się, ważne jest, aby wyzwanie to nie stało się zbyt duże. Wysoce wymagająca praca może wywoływać fizjologiczną reakcję stresową, która zaburza uczenie się i zdolności pracowników do skupienia uwagi, poprzez proces poznawczy upośledzony przez obciążenie.
Praktycznym podejściem do doskonalenia projektowania pracy jest zastosowanie modelu SMART:
S — Stymulowanie (złożona i zróżnicowana praca)
M — Biegłość (zapewnianie informacji zwrotnej na temat pracy i klarowność roli w celu pomocy w opanowaniu)
A — Sprawność (autonomia pracy i kontrola)
R — Relacje (kontakty społeczne, wsparcie społeczne i interakcja z innymi)
Opracowanie na podstawie artykułu w MIT Sloan