成為終身學習者，並在工作中取得成功

持續學習是指人們為發展自己而進行的持續的、職業驅動的、有意識的學習過程。對於那些自認是持續學習者的人來說，學習從未停止 —— 這些人從日常經歷中看到學習機會。與同事進行辯論、反思反饋、在互聯網上尋找問題的解決方案、嘗試新事物或冒險都是一個人在工作中可以進行的非正式學習活動的例子。

持續學習是開放組織中任何人的核心能力。畢竟，開放的組織是建立在同行相互思考、爭論和行動的基礎上的。在開放組織的模稜兩可、話語驅動的世界中茁壯成長，每天都需要員工具備這些技能。

不幸的是，科學文獻在傳播我們在工作中學習的知識方面、幫助個人欣賞和發展自己的學習能力方面，做得很差。因此，在本文系列中，我將向你介紹非正式學習，並幫助你理解將學習視為一種技能會如何幫助你在任何組織中茁壯成長，尤其是在開放式組織中。

為什麼這麼正式？

迄今為止，對組織中學習的科學研究主要集中在正式學習而不是非正式學習的設計、交付和評估上。

投資於員工知識、技能和能力的發展是一個組織保持其相對於競爭對手優勢的重要方式。組織通過創建或購買課程、在線課程、研討會等來使學習機會正規化。這些課程旨在像個人傳授與工作相關的內容，就像學校里的班級一樣。對於一個組織來說，提供一門課程是一種簡單（如果成本高昂的話）的方法，可以確保其員工的技能或知識保持最新。同樣，教室環境是研究人員的天然實驗室，使得基於培訓的研究和工作不僅可能，而且強大。

當然，有些東西人們不需要培訓來學習；通常，人們通過研究答案、與同事交談、思考、實驗或適應變化來學習。事實上，最近的評估表明 70% 到 80% 的與工作相關的知識不是在培訓中學到的，而是在工作中非正式學到的。這並不是說正規的培訓無效；培訓可能非常有效，但它是一種精確的干預方式。在工作的大部分方面正式培訓一個人是不現實的，尤其是當這些工作變得更加複雜的時候。

因此，非正式學習，或者任何發生在結構化學習環境之外的學習，對工作場所來說是極其重要的。事實上，最近的科學證據表明，非正式學習比正式培訓更能預測工作表現。

那麼，為什麼機構和科學界如此關注培訓呢？

循環過程

除了我前面提到的原因，研究非正式學習可能非常困難。與正式學習不同，非正式學習發生在非結構化環境中，高度依賴於個人，很難或不可能觀察到。

直到最近，大多數關於非正式學習的研究都集中在定義非正式學習的合格特徵和確定非正式學習在理論上是如何與工作經驗聯繫在一起的。研究人員描述了一個動態的周期性過程，通過這個過程，個人可以在組織中非正式地學習。

與正式學習一樣，非正式學習發生在非結構化環境中，高度依賴於個人，很難或不可能觀察。

在這個過程中，個人和組織都有創造學習機會的機構。例如，一個人可能對學習某樣東西感興趣，並為此表現出學習行為。組織以向個人提供反饋的形式，可能表明需要學習。這可能是一個糟糕的績效評估、一個在項目中發表的評論、或者一個不是個人指導的組織環境的更廣泛的變化。這些力量在組織環境中（例如，有人嘗試了一個新想法，他或她的同事認識到並獎勵了這種行為）或者通過在個人的頭腦中反思（例如，有人反思了關於他或她的表現的，並決定在學習工作中付出更多的努力）。與培訓不同，非正式學習不遵循正式的線性過程。個人可以隨時體驗過程的任何部分，同時體驗過程的多個部分。

開放組織中的非正式學習

具體而言，在開放組織中，既減少了對等級制度的重視程度，又更加註重對參與式文化的重視程度，這兩者都推動了這種非正式的學習。簡而言之，開放式組織只是為個人和組織環境提供了更多互動和激發學習的機會。此外，想法和變革需要開放式組織中員工給予更廣泛的認同 —— 而認同需要對他人的適應性和洞察力的欣賞。

也就是說，僅僅增加學習機會並不能保證學習會發生或成功。有人甚至可能會說，開放式組織中常見的模糊性和公開性話語可能會阻止不擅長持續學習的人——同樣，隨著時間的推移學習的習慣和開放式組織的核心能力——儘可能有效地為組織做出貢獻。

解決這些問題需要一種以一致的方式跟蹤非正式學習。最近，科學界呼籲創造衡量非正式學習的方法，這樣就可以進行系統的研究來解決非正式學習的前因後果的問題。我自己的研究集中在這一呼籲上，我花了幾年時間發展和完善我們對非正式學習行為的理解，以便可以衡量它們。

在本文系列的第二部分，我將重點介紹我最近在一個開放式組織中進行的一項研究的成果，在該研究中，我測試了我對非正式學習行為的研究，並將它們與更廣泛的工作環境和個人工作成果聯繫起來。

via: https://opensource.com/open-organization/19/7/informal-learning-adaptability

作者：Colin Willis 選題：lujun9972 譯者：heguangzhi
校對：wxy

本文由 LCTT 原創編譯，Linux中國 榮譽推出

本文轉載來自 Linux 中國: https://github.com/Linux-CN/archive