70-20-10 modeli bir bütçe kuralı değil, bir tasarım sorusu

Herkesin alıntıladığı iddia

Bir grup öğrenme ve gelişim uzmanına yetişkinlerin işte nasıl öğrendiğini sorun, biri mutlaka 70-20-10’dan söz edecektir. Bilinen hâli şöyle: insanların öğrendiklerinin yaklaşık %70’i işi yaparken, %20’si yönetici ya da mentor gibi başkalarından, %10’u ise resmî kurslardan ve okumaktan gelir.

Neden bu kadar yayıldığını anlamak kolay. Birçoğumuzun kendi kariyeri hakkında hissettiğiyle örtüşüyor: zor proje bize atölyeden daha çok şey öğretti. Kısa, kulağa kesin geliyor ve bir eğitim ekibine slayta koyacağı basit bir resim veriyor.

Üstelik yalnızca bir resim olarak kullanılmıyor. Andrew Jefferson ve Roy Pollock, 2014’te ATD için yazdıkları yazıda, eğitim birimlerinin zamanlarının ve kaynaklarının yalnızca %10’unu resmî eğitime ayırmasını öneren bir blogu örnek gösterdi. Bir oran bütçeye dönüştüğünde, nereden geldiğine bakmaya değer.

Rakamlar nereden geldi?

Model çoğunlukla Center for Creative Leadership’in (CCL) araştırmalarına dayandırılır; bu araştırmalar Morgan McCall, Michael Lombardo ve Ann Morrison tarafından 1988’de The Lessons of Experience (Deneyimin Dersleri) kitabında yayımlandı. Amaçları yöneticileri başarılı kılan şeyi anlamaktı. Jefferson ve Pollock’a göre, 191 başarılı üst düzey yöneticiden kariyerlerinde yönetme biçimlerini değiştiren en az üç önemli olayı ve her birinden ne öğrendiklerini anlatmalarını istediler.

70-20-10 ifadesi o kitapta geçmiyor. Bu dağılım daha sonra, Lombardo ve Robert Eichinger’in 1996 tarihli Career Architect Development Planner kitabında ortaya çıkıyor; kitap başarılı yöneticilerin öğrendiği dersleri kabaca %70 zorlu işlerden, %20 insanlardan (çoğunlukla patrondan) ve %10 kurslardan ve okumaktan gelen dersler olarak özetliyor.

Bunun neyi ölçtüğüne bakın. Bunlar, geriye dönüp bakan başarılı yöneticilerin akılda kalan olaylara dair anlatımlarıydı. Akılda kalan, öğrenmenin gerçekleştiği yerle aynı şey değildir; üst düzey yöneticiler de yeni bir hemşire, yeni bir satış çalışanı ya da bir destek ekibiyle aynı değildir. Bu anlatımlar bize zirveye çıkanların aklında neyin kaldığını söyler. Öğrenmenin nasıl bölündüğünü söyleyemez; yuvarlak rakamlar da bir ölçümden değil, bu anlatımların bir özetinden geldi.

İncelemeler ne buldu?

Jefferson ve Pollock, 70-20-10’u “yöneticilerin geriye dönük düşüncelerine dayanan kavramsal ya da kuramsal bir model” olarak tanımladı ve onun “ne bilimsel bir gerçek ne de insanları en iyi nasıl geliştireceğimize dair bir reçete” olduğunu yazdı. Ayrıca DeakinPrime’ın 2012’de yaptığı ve “70:20:10’u destekleyen ampirik veri eksikliği” bulan bir incelemeden alıntı yaptılar.

Towson Üniversitesi’nden Alan Clardy, 2018’de Human Resource Development Review dergisinde bir adım daha ileri gitti. İş yerindeki öğrenmenin %70’inin ya da daha fazlasının informal yollarla gerçekleştiği konusunda hemfikir görünen beş araştırma alanını inceledi ve bu “%70 kuralı”nın kanıtlarını zayıf buldu; özensiz akademik çalışmayı, tutarsız kavramları ve araştırmaların yapılış biçimindeki temel sorunları gerekçe gösterdi. Bu kurala dayanan insan kaynaklarını geliştirme politikalarının büyük olasılıkla yanıltıcı olacağı ve kuralın “bir kenara bırakılması gerektiği” sonucuna vardı. Makalesinin başlığı her şeyi özetliyor: kanıtını arayan bir gerçek.

Bunların hiçbiri informal öğrenmenin küçük ya da önemsiz olduğunu söylemiyor. Söylediği şu: bu dağılımı kimse ölçmedi ve Jefferson ile Pollock’un deyişiyle, ne kadar öğrenmenin nerede gerçekleştiği sorusu “test edilemez.” Bu size tanıdık geliyorsa, haklısınız: “Öğrenmenin geleceği kişiye özel” yazımızda ele aldığımız öğrenme stilleriyle aynı örüntü. Doğru gibi hissettiren derli toplu bir fikir, arkasındaki araştırmadan daha hızlı yayılır.

Rakamların altında sağlam kalan ne?

Rakamları bir kenara bırakınca alttaki sezgi sağlam: insanlar gerçek iş yaparak, geri bildirim alarak ve başkalarını izleyerek çok şey öğrenir. Bir eğitim ekibi için asıl faydalı araştırma sorusu daha dar: öğrenileni işe taşıyan ne?

Brian Blume ve arkadaşlarının yaptığı bir meta-analiz, eğitimin işe aktarımı, yani öğrenilenin işe dönüldüğünde kullanılması üzerine 89 ampirik çalışmayı bir araya getirdi. Aktarım ile motivasyon, bilişsel yetenek, sorumluluk bilinci ve destekleyici bir iş ortamı gibi etkenler arasında olumlu ilişkiler buldu. Bu ilişkilerin çoğu, liderlik gelişimi gibi açık becerilerde, bir yazılımı öğrenmek gibi kapalı becerilere göre daha güçlüydü.

Eduardo Salas ve arkadaşları 2012’de Psychological Science in the Public Interest dergisi için eğitim biliminin bir derlemesini yaptı. Araştırmalardan çıkardıkları özet şu: “eğitim işe yarar” ve nasıl tasarlandığı, sunulduğu ve uygulandığı önemlidir. Eğitimi öncesi, sırası ve sonrası için adımları olan sistematik bir süreç olarak tanımlıyorlar; Association for Psychological Science de vardıkları noktayı şöyle özetledi: eğitimden önce ve sonra olanlar, programın başarısı için eğitim sırasında olanlar kadar önemlidir.

Bizim görüşümüz: bütçe kuralı değil, tasarım sorusu

Bu kısım bir bulgu değil, bizim görüşümüz. Bize göre 70-20-10 bir soru olarak saklanmaya, bir sayı olarak bırakılmaya değer. Soru olarak faydalı: bu programda insanlar nerede alıştırma yapacak, onlara kim geri bildirim verecek ve resmî kısım ne işe yarayacak? Sayı olarak ise hatalara davetiye çıkarıyor.

Biz araştırmayı bütçe yorumunun tersine okuyoruz. İş başında öğrenmeyi işe yarar kılan, iyi bir resmî öğrenmedir: insanlara üzerinde alıştırma yapacakları bir model, geri bildirim için ortak bir dil ve yöneticinin işin içine girmesi için bir neden verir. Jefferson ve Pollock’un belirttiği gibi, The Lessons of Experience bile yöneticiler için fark yaratan kursların “ilgili bir konuyu ele aldığını ve yönetici için doğru bir zamanda gerçekleştiğini” bulmuştu. O yüzden her programı alıştırma ve koçluk içine yerleştirilmiş şekilde tasarlayın ve oranı kursu kısmak için kullanmayı bırakın. Oran genellikle dört hataya yol açar:

• %10’a inmek için kursları kısmak; sanki kurs, geri kalan her şeyi hazırlayan kısım değil de kolayca atılabilecek kısımmış gibi.
• Öğrenmenin iş başında “nasılsa gerçekleşeceğini” varsaymak; böylece kimse alıştırmayı tasarlamaz, kişiyi zorlayan görevleri seçmez ya da geri bildirime zaman ayırmaz.
• Aynı becerinin üçünün içinden de geçmesi gerekirken, üç parçayı farklı ekiplerin sahip olduğu ayrı bütçeler gibi görmek.
• Bu öğrenen grubunun neye ihtiyaç duyduğunu sormak yerine, bir planı savunmak için rakamları kullanmak.

Adım adım harmanlanmış bir program

Yeni bir ekip lideri için ilk birebir görüşmeyi yönetmek gibi bir beceride sevdiğimiz basit bir kalıp var. Tek yol bu değil, ama her adımın bir görevi var ve hiçbiri şansa bırakılmıyor.

Kurs alıştırmayı hazırlar, alıştırma koçluğa konuşacak gerçek bir şey verir, kısa sınav da öğrenilenin kalıp kalmadığını gösterir. Bu, herhangi bir yüzdelik dağılımdan çok araştırmaların anlattığına, yani öncesi, sırası ve sonrasına daha yakın.

Classbase nasıl yardımcı olacak şekilde tasarlandı?

Classbase’i tam da böyle programlar için geliştiriyoruz. Classbase’te bir program, zamanında açılan bölümlerden oluşan çok kurslu bir yoldur: bir önceki bölümden sonra, belirli bir tarihte ya da kayıttan günler sonra. Gruplar, Zoom, Teams veya Meet’teki canlı oturumlar için bir ekibi bir araya getirir ve katılım tamamlamaya sayılır. Haftalar sonra yapılan bir takip sınavı neyin kaldığını gösterir, kısa bir günlük tekrar da soruları sonraki haftalar boyunca yeniden getirir.

Oturumlar arasında, her kurstaki yapay zekâ eğitmeni sizin içeriğinizden yanıt verir ve alıştırma konuşmalarında cevap yerine ipucu vererek koçluk yapar, bunları da sizin kriterlerinize göre puanlar. Burası prova yapılacak bir yer; yöneticinin yerini tutmaz. Gerçek görev ve koçluk konuşması yine işte, insanlar arasında gerçekleşir; bu kısmın daha fazlasını aynı yere taşımak için çalışıyoruz.

Akademinizin emeğini nasıl paylaştırdığını yeniden düşünüyorsanız bir demo planlayın, Classbase’te harmanlanmış bir programın nasıl göründüğünü size gösterelim.