AIでつくる参加者主体の研修デザイン講座〜語らない講師への次の一歩〜

生成AIの登場で、教材づくりは格段にスピードアップしました。――にもかかわらず、研修当日は「やっぱり講師が語る」研修になっていないでしょうか。

AIが情報を吐き出してくれる時代だからこそ、参加者自身が考え、話し、アウトプットする時間が学びの質、ひいては研修の価値を左右します。ボブ・パイク氏の残してくれた言葉「伝えたからと言って相手が学んだとは限らない」の実践をAIに手伝ってもらって、加速させましょう。

本講座は、ボブ・パイクの参加者主体の研修手法をベースに、講師のトークを最小化しながら学習効果を最大化するデザインへと進化させる6時間ワークショップです。

オンライン２日間の同期ワークショップでは、共通ケースでプロセスを体験した後、ご自身の研修デザインをAIを使って参加者主体のアクティビティへの再設計を検討し、参加者同士の対話と生成AIの力でデザインを進化させます。改訂したデザインはそのままお持ち帰りいただけます。

「語らない講師」への次の一歩を踏み出しましょう。

こんな方に

● わかっていてもつい語りすぎてしまう講師の方
● 生成AIを教材づくりに取り入れているものの、活用方法が定まらない方
● AIを活用してもっと参加者主体型に変えたいが、どこから手を付ければよいか迷っている方
● AIと参加者主体の手法を活用して短期間で自分の研修を再設計し、すぐに実践で試したい方

ねらい

● 講師が担っていた解説を、AIを活用して参加者主体の学習プロセスに変換する
● AIを活用して、リビジットのバリエーションを効率的に増やす
● AIを活用して「説明中心」を“経験→気づき→理論（EAT）”型へ再設計する力を養う
● 自分の研修を題材にした“改訂版デザイン”を持ち帰る

内容

1.講師が語らない設計の検討

● ケースワーク：以下に焦点をあて、改善ポイントの特定と、AIを活用した手法への置き換え案をグループで討議する
- ★ 知識のインプットで講師が語りがちなコンテンツ
- ★ リビジットの工夫とバリエーション
- ★ 理論の解説から始めるのではなく、ＥＡＴの順での設計
● グループ発表とアイデアの共有

2.設計のブラッシュアップ

● 自身の研修において、より参加者主体に変革するための改善ポイントを特定し、AIを活用して参加者主体にするための手法を検討する（一部、初日終了後の課題
● ブラッシュアップのアイデア共有とフィードバック
● AI活用による効果・効率化の確認
● 研修アクティビティサンプル集の共有

参加特典

● 研修内で検討するご自身の研修の改訂デザインを、すぐに使えるアウトプットとしてお持ち帰りいただけます。
● AIを活用して作成した、研修で使えるアクティビティサンプル集をご提供します。

AIの講座　過去の参加者の声

この講座をぜひ他の方に勧めます、なぜなら・・

・講師にとって、気づき、学びが山盛りなため

・実践的であること、「語らない講師」を実現するためのAI活用法が得られる

・研修企画設計という焦点で、AIをどう使うか、を学べること。単なるAI講座を受けても、研修観点ではないため

・毎回勧めています。やはり、今必要な内容で実践しやすい内容になっているからです。

・AIへの関心はあったものの、ついていけるのかが不安でした。グループワークが多く、仲間からの学びと気付きの多いカリキュラムが魅力的でした。

・指示されたようにやってみるからスタートして、徐々に自走できるようにしてもらえたので、わかりやすかったです。

・今後AI活用をうまくできるかどうかによって、クオリティと生産性に大きな差ができると感じるので、仲間に勧めたい

・もはやAIを使わないで人力だけというのは時代遅れと悟った。

開催予定　：社内開催のみ承ります。

＊3時間ｘ2日の講座です。
＊「トレーナー養成ワークショップ」もしくは「参加者主体のオンライン研修～講師養成」にご参加いただいた方限定です。
＊6名以上の場合、企業内開催を承ります。詳細はお問合せくださいませ。
＊トレーナー・講師養成、インストラクター養成などの研修、研修内製化支援を外部へご提供の企業様・コンサルタントの方のご参加はご遠慮いただけますようお願い申し上げます。

＊この講座では取り扱わないこと：AIは日々進化しており、使用する環境整備、活用のための基本的なスキルの習得など、課題や懸念をお感じの方もいらっしゃるかと思います。そんな大きな変化の真っただ中ではありますが、今できること、活用できるメリットをより参加者主体の研修デザインに活かしていただきたく、上記の内容に焦点を絞っております。そのため、以下の点については、この講座では取り扱いいたしません。AIを使い慣れていない方は、事前にAIリテラシーやプロンプトエンジニアリング等についてある程度学んでからのご参加を推奨します。