Управління та професійний розвиток працівників в епоху цифровізації (частина 1)

Вступ та теоретичні засади

Цифровізація та технологічний розвиток відкривають нові можливості для розвитку працівників та сучасні інструменти додаткової освіти, на яку протягом останніх кількох років вплинули соціальні та економічні зміни — зокрема пандемія covid-19. Додаткова освіта та розвиток працівників у цей період природним чином дозволили перейти до онлайн-середовища, і в наш час вони є ключовою технологією для навчання та розвитку персоналу. Це в освітній практиці принесло, серед іншого, зміну дидактичних принципів та пошук відповідних інструментів оцінювання, включаючи зворотний зв'язок у процесах оцінювання, винагороди та кар'єрного розвитку працівників. З інших кадрових заходів, на які впливають ці фактори, слід також згадати відбір та адаптацію нових працівників.

Компанії наразі, згідно з низкою досліджень, використовують переважно гібридні інструменти навчання та розвитку працівників, які поєднують очні та онлайн-елементи освіти та навчання на робочому місці. Мета полягає в тому, щоб мотивувати індивідів до оригінального мислення, адаптивності, креативності, а також впливати на розвиток цифрових та специфічних професійних компетенцій співробітників. Тих компетенцій, які є значущими для актуального розвитку та поточних змін у суспільстві.

Зокрема, виробнича промисловість суттєво впливає на економічний і соціальний прогрес, а також на наукові знання та інновації. Ініціатива Industry 4.0 отримала значну увагу з боку підприємницької, професійної та наукової спільноти. Хоча ця ідея не є зовсім новою і була предметом академічних досліджень протягом багатьох років, її сприйняття розвивалося з урахуванням низки змінних. «Це є наслідком головним чином економічного розвитку та пов'язаних з ним соціальних потреб, які зумовлюють тиск на реалізацію навчання / освіти протягом усього життя, на відновлення чи зміну кваліфікації тощо» (Průcha, 2014, с. 77).

У той час як академічні дослідження наразі зосереджуються переважно на «розумінні та визначенні цієї концепції і намагаються розробляти відповідні системи, бізнес-моделі та відповідні методики, промисловість спрямовує свою увагу на адаптацію промислових машин, інтелектуальних продуктів та на потенційний прогрес для клієнтів» (Ordieres-Meré та ін., 2023, с. 1-2). Експерти прогнозують, що Industry 4.0 та пов'язаний з цим прогрес у цій галузі матимуть величезний вплив на суспільне життя. Це природно спонукатиме виробничі компанії вдосконалювати свої виробничі процеси так, щоб відповідати вимогам клієнтів і зберігати конкурентну перевагу (Oztemel та Gursev, 2020, с. 128).

Виникнення концепції Industry 4.0 (I4.0) принесло, за словами Ordieres-Meré та ін. (2023), також потребу в нових підходах до ефективного управління даними. У наступні роки в усіх виробничих галузях очікується значне зростання обсягу оброблюваних даних. Прийняття технологій I4.0 у промислових галузях тісно пов'язане з так званою реалізацією даних у виробництві. Водночас останнім часом починають говорити про нову парадигму, а саме про промислову революцію — концепцію Industry 5.0, яка висуватиме нові вимоги до самої суті та філософії навчання протягом усього життя, особливо в тих сферах, які пов'язані з інтеграцією, передачею та аналізом даних (див. Adel, 2024). У майбутньому тому буде бажано, щоб роботодавці надавали навчання на цю тему, щоб працівники були готові до нових технологій і, відповідно, до роботи з ними (пор. Ordieres-Meré та ін., 2023). Shrouf та ін. (2014) підготували літературний огляд про «розумні» фабрики та досліджували, серед іншого, системи енергетичного та знаннєвого менеджменту. Головною ідеєю цього дослідження є безперервне експериментування з прогнозуванням виробничої та знаннєвої ефективності протягом усього життєвого циклу виробництва (Oztemel та Gursev, 2018).

Тому компанії, які хочуть досягти успіху на ринку, хочуть бути конкурентоспроможними, повинні розвивати креативні та стратегічні моделі управління, які раніше називалися управлінням людськими ресурсами, або новіше — управлінням людським капіталом, з новими підходами, що відображають нові знання (Matouš та ін., 2020). Як зазначають Armstrong та Taylor (2015), управління людськими ресурсами сформувалося як складний метод, ефективний підхід для залучення та розвитку працівників у межах компаній. Ця дисципліна, яку також називають філософією управління / розвитку робочої сили (співробітників), ґрунтується на широкому спектрі теоретичних галузей, які пояснюють динаміку поведінки індивідів та структур в організаціях. Вони базуються переважно на психології управління, людській мотивації та соціології управління.

У контексті кожної компанії, де люди є ключовими для досягнення (стратегічних) цілей організації, управління людськими ресурсами видається необхідною основою — чимось, без чого неможливо керувати, адмініструвати та розвивати компанію. Захист цієї практики не є необхідним, оскільки існування та розширення кожної організації природно вимагає ефективного управління її людськими ресурсами, професійного розвитку працівників на всіх рівнях, адаптивності та лояльності (Armstrong та Taylor, 2015, с. 55).

Тому в корпоративній практиці однозначно доведено, що систематична додаткова професійна освіта має принципове значення і дозволяє компанії та окремим працівникам вистояти у складних ситуаціях та перед сучасними викликами соціального, технологічного та економічного характеру. Неформальна освіта в цьому контексті характеризується структурованим процесом отримання знань, навичок та професійних компетенцій (Veteška, 2016). Ця освітня діяльність характеризується вищим ступенем гнучкості у змісті та перебігу і зазвичай триває менше часу, що робить її ефективним інструментом для реагування на сучасні потреби в особистому та професійному житті (Neformální vzdělávání, 2018). Наприклад, участь дорослих у неформальній освіті в Чеській Республіці у 2016 році досягла 40 % для осіб віком 18–69 років і 45 % для продуктивного віку 25–64 роки, що становить зростання порівняно з попередніми роками. Рівень участі дорослих у цій формі освіти відображає залучення до різних освітніх заходів незалежно від їхньої тривалості чи поточного стану (Neformální vzdělávání, 2018). Неформальна освіта та інформальне навчання (див. Kříž, 2024a) розуміються як освітні інструменти управління, розвитку та додаткової освіти працівників у всіх сферах та бажаних індивідуальних контекстах.

Як уже було згадано вище, наразі світова промисловість перебуває посеред так званої «Четвертої промислової революції», як було зазначено вище. Ця ера приносить, за словами Quoex (2018), радикальні зміни в багатьох галузях, що вимагає від працівників більше, ніж просто професійних технічних здібностей та соціальних компетенцій. М'які навички, також відомі як поведінкові навички, стають дедалі важливішими і є інтенсивно затребуваними, але насамперед необхідними. Людський капітал, що включає ці м'які навички разом із технічними знаннями, відіграє ключову роль у процвітанні, конкурентоспроможності та розвитку компаній. Quoex (2018) вказує на значення крос-функціональних навичок, які дозволяють працівникам ефективно співпрацювати між різними дисциплінами та відділами, що є необхідним у сучасному робочому середовищі, яке швидко змінюється.

У межах подальшої професійної освіти «реалізується також один тип освіти, який називають організаційним навчанням (organizational learning, workplace learning). Цей вид навчання вважається важливим для успішного функціонування підприємств» (Průcha, 2014, с. 81).

Оскільки досі залишається чинним те, що кожна організація «потребує достатньої кількості здібних і мотивованих людей, … (оскільки) здібності та мотивація людей (здатність і готовність виконувати узгоджену роботу) визначають продуктивність людей (результат роботи та поведінку), яка визначає продуктивність організації (результат підприємницької діяльності та господарювання)» (Šikýř, 2014, с. 20-21). Розширення моделі до сфери людського капіталу тому видається на зламі XXI століття логічним і виправданим (Dostálek, 2021, с. 5).

Як зазначає Dostálek (2021), пошук нових стратегій і методів у сфері управління та розвитку людських ресурсів часто зумовлений певним прагненням усунути недоліки традиційного директивного підходу. Мотивація, лояльність і залученість — це теми, які детермінують робочий клімат і його позитивний розвиток у межах організації. Так само як і акцент на продуктивності праці, хоча останніми роками ми стикаємося з новими конструктами у вигляді well-being, що розуміється як загальне або особисте благополуччя індивіда. А також з work life balance, який сприяє зниженню стресу та більшій задоволеності людей не лише на роботі, а й в особистому житті (Dostálek, 2014).

Veteška та Tureckiová (2020, с. 145) зазначають, що стратегії розвитку працівників ґрунтуються на потребах освітньої організації та рішеннях її менеджменту, проте вони мають відображати й індивідуальні розвиткові потреби та цілі конкретних працівників. Ми виходимо тут із факту, що кожна робоча, а отже, і освітня організація, втілює передумову плюралізму інтересів, потреб і цілей окремих осіб і робочих команд. Функціональні стратегії розвитку тоді, згідно з різними авторами, можуть поєднувати, наприклад: а) стратегію створення культури навчання, організаційного навчання та індивідуального навчання працівників (Reynolds 2004, цит. за Armstrong, 2014, с. 286-287, детальніше далі); б) осі стратегії у трьох вимірах із граничними точками: вісь організаційного розвитку → розвитку окремих працівників, вісь диференціації → інтеграції та вісь великого стрибка → поступового вдосконалення (Hroník, 2007, с. 18-25 In Veteška та Tureckiová, 2020, с. 145).

Стратегічний розвиток і навчання працівників є ключовими для досягнення цілей організації, причому головною метою є утримання фірми, забезпеченої кваліфікованими працівниками для всіх важливих ролей, як зазначають Veteška та Tureckiová (2020). У сучасних умовах це є складним викликом, особливо в контексті постійного тиску на розвиток і дуже важко передбачуваних змін у технологічній, економічній та соціальній сферах. Згідно з цими авторами, принциповим є не лише «розвиток окремих осіб, а й обмін досвідом, розвиток фахових і професійних компетенцій та підтримка індивідуального й командного консультування, використання коучингу та менторства, а також інших методів, придатних для креативного розвитку фірми» (Veteška та Tureckiová, 2020, с. 143–144).

Наприклад, ефективність e-learning у навчанні працівників малих і середніх підприємств (МСП) залежить від цілої низки факторів, які впливають на успішність впровадження та подальшого застосування цих освітніх інструментів (Veteška, 2024). До ключових факторів належать технологічна доступність та інфраструктура, яка має бути достатньо надійною для підтримки онлайн-освітніх платформ та інших технологічних інструментів. Далі важливою є мотивація працівників, яка впливає на рівень залученості та відданості в e-learning, а загалом — в освітніх заходах.

Наступним фактором є організаційна культура та підтримка під час реалізації розвитку й подальшої професійної освіти. МСП часто стикаються з викликами, пов’язаними з обмеженими ресурсами та часовими можливостями, що може вплинути на готовність працівників брати участь в e-learning. Успіх e-learning у фірмах залежить також від адаптації змісту навчання до специфічних потреб працівників та їхнього професійного розвитку. Персоналізація навчання та можливість доступу до різних форм навчальних матеріалів — відео, тестів, інтерактивних модулів — можуть покращити досвід навчання та сприяти його вищій ефективності. Це важливі фактори, які впливають на перебіг та ефективність навчання, або результати навчання.

Аналіз обраних ICT та цифрових інструментів подальшої освіти

Veteška (2016) у цьому контексті зазначає, що термін e-learning почав широко визнаватися в Чеській Республіці наприкінці XX століття, що корелює з експансією комп’ютерних технологій та їхньою інтеграцією в освітній сектор, особливо в контексті освіти дорослих. Цей термін, що походить з англійської мови, став загальновживаним поняттям у сфері освіти і був запозичений у чеську мову без будь-яких модифікацій, що є тенденцією, яку можна спостерігати й в інших мовах. Електронна освіта (e-освіта), яку часто позначають скороченням «e», вже утвердилася на практиці. Скорочення «e» символізує англійське слово «electronic», що в найширшому сенсі відображає використання інформаційно-комунікаційних технологій у навчальному процесі, як визначає Mužík (2011).

Спектр e-learning охоплює різноманітні додатки та процеси, які опосередковані електронними медіа, насамперед інтернетом. Завдяки його динамічній природі та адаптивності визначення e-learning у фаховій літературі є різнорідним, що відображає його комплексний і постійно еволюціонуючий характер. Vaněček (2011) звертає увагу на несталість поняття e-learning та існування низки суміжних термінів, які в англомовному просторі використовуються для опису різноманітних модальностей електронної освіти. Йдеться, наприклад, про:

• WBL (web-based learning): Навчання за допомогою вебу або інтернету, тобто онлайн.
• CBT (computer based training): Тренінг або навчання працівників за допомогою комп’ютера, яке може бути як синхронним (у реальному часі), так і асинхронним (не в реальному часі).
• CAL (computer assisted learning): Навчання, що підтримується комп’ютером.
• Blended learning: Змішане навчання, поєднання очної (віч-на-віч) та дистанційної (онлайн) форм навчання.
• TBT (technology-based training): Навчання, що підтримується технологіями, термін, який вживається переважно в США.
• CAI (Computer Assisted Instruction): Комп’ютерно-підтримуване навчання.
• LMS (Learning Management System): Система управління навчанням, платформа для адміністрування, розповсюдження та організації навчальних курсів і контенту. Полегшує комунікацію між суб’єктами навчання та тьютором (лектором).
• M-learning: Навчання за допомогою мобільних пристроїв, таких як смартфони та планшети (Vaněček, 2011, відредаговано та доповнено In Dostálek, 2024). Кожен із цих термінів підкреслює різні аспекти та можливості, які технології пропонують у сфері освіти. E-learning може бути дуже ефективним способом надання доступу до освіти ширшому колу людей, уможливити гнучкі графіки навчання та адаптувати навчальний контент до індивідуальних потреб і темпу навчання (Dostálek, 2024).

Наприклад, Veteška та Kursch (2019) наводять дев’ять ключових тенденцій, які в перспективі кількох років суттєво вплинуть на освіту. Йдеться про:

1. Часова та просторова свобода в освіті; освіта відбуватиметься будь-коли та будь-звідки за допомогою нових технологій (онлайн, цифровізація, гібридне дистанційне навчання, мікронавчання). Віртуальні інструменти в наступні роки будуть суттєво домінувати. Зміст і оцінювання перемістяться в онлайн-середовище.
2. Персоналізоване навчання, тобто відбудеться адаптація темпу навчання з урахуванням самого учня та його здібностей, потреб і вимог.
3. Вільний вибір засобів і форм освіти, індивід зможе обирати свою «освітню траєкторію» та обирати між різними способами навчання.
4. Проєктне навчання базуватиметься на проєктах, а акцент буде зроблено на організаційному управлінні, взаємній кооперації та ефективному управлінні часом.
5. Акцент на збиранні досвіду, тобто більше роботи в полі, у реальному середовищі та обмін передовою практикою (best practice).
6. Опрацювання та використання даних, акцент на логічному поєднанні контекстів, орієнтації у великих обсягах інформації (знань), їх інтерпретації та аналізі.
7. Зміна в галузі сертифікації – нові методи та форми іспитів і тестування, відхід на другий план різноманітних тестів і метрик, зосередження на оцінюванні використання знань у подальшому робочому процесі, орієнтація на освітній процес.
8. Більша участь учасників освітнього процесу у формуванні навчальної програми, динамічні та прогресивні зміни навчальної програми на основі зворотного зв’язку від учасників навчання (ідентифікація освітніх потреб).
9. Використання менторства як однієї з головних форм підтримки учасників навчання (Fisk, 2017 In Veteška a Kursch, 2019, с. 20, адаптовано) (Dostálek, 2024).

На основі цих ідентифікованих методів ми наводимо детальнішу розробку методів цифровізації та використання інформаційно-комунікаційних технологій (ІКТ) у корпоративному навчанні, які компанії можуть використовувати для подальшого розвитку навичок і знань своїх працівників:

• Blended Learning – Поєднує традиційні підходи (очні) до навчання віч-на-віч з онлайн-методами (дистанційними), що забезпечує гнучку та ефективну освіту.
• Відеоконференції – Дозволяють реалізацію тренінгів і зустрічей за допомогою відеодзвінків, що економить час і витрати, пов’язані з подорожами.
• Цифрові бібліотеки та бази даних – Надають легкий доступ до фахових статей, досліджень і книг, що підтримує самоосвіту працівників.
• Хмарні освітні платформи – Пропонують централізований доступ до навчальних матеріалів і ресурсів, що зберігаються в хмарі, забезпечуючи легку доступність і оновлення.
• Онлайн-симуляції – Цифрові симуляції реальних робочих ситуацій, які допомагають розвивати критичне мислення та навички прийняття рішень.
• Інтерактивні електронні книги – Електронні книги з інтерактивними елементами, такими як вікторини, відео та симуляції, які підвищують залученість і розуміння.
• Peer-to-peer навчання – Метод, за якого працівники навчають своїх колег, що зміцнює командний дух і обмін знаннями в межах організації.
• Big Data та аналіз навчання – Використання великих даних, баз даних і аналітичних інструментів веде до простішої персоналізації освітнього контенту та оптимізації подальшого навчання й розвитку працівників.
• Virtual Learning Environment (VLE) – Інтегроване освітнє середовище, яке поєднує різні цифрові інструменти та ресурси для підтримки навчання. Представляє віртуальне навчальне середовище в освітніх технологіях, як-от вебплатформа для цифрових аспектів навчальних курсів, зазвичай в освітніх установах. Представляють ресурси, активності та взаємодії в межах структури курсу та забезпечують різні етапи оцінювання.
• AI-driven tutorství – Використання штучного інтелекту чи інструментів машинного навчання для створення персоналізованих навчальних програм, які адаптуються до потреб і прогресу кожного окремого працівника. AI-driven tutorství використовує дані, зібрані під час взаємодії студентів з освітнім контентом (навчальним матеріалом), щоб ідентифікувати їхні сильні сторони, слабкі сторони та патерни навчання. На основі цього аналізу система штучного інтелекту коригує зміст, стиль і темп навчального матеріалу так, щоб якнайкраще відповідати індивідуальним потребам осіб.

Серед ключових переваг AI-driven tutorství варто виділити:

• Персоналізація: Можливість адаптувати навчальні плани та матеріали відповідно до індивідуальних здібностей і вподобань студентів.
• Миттєвий зворотний зв’язок: Надання миттєвого зворотного зв’язку студентам щодо їхнього прогресу та сфер, які потребують покращення.
• Гнучкість: Можливість для студентів навчатися у власному темпі, будь-де та будь-коли, що підвищує доступність освіти та комфорт.
• Ефективність: Підвищення ефективності навчання шляхом зосередження на індивідуальних потребах студентів, що може призвести до швидшого та глибшого розуміння навчального матеріалу.

AI-driven tutorství, отже, представляє революційний підхід у сфері освіти, який має потенціал трансформувати традиційні методи викладання та навчання завдяки використанню передових технологій і штучного інтелекту (Conati, 2020). Наступне дослідницьке вивчення Conati, Baaral та ін. (2021) представляє важливий крок у напрямку ідентифікації потреби в персоналізації в галузі пояснюваного штучного інтелекту (XAI), при цьому зосереджуючись на оцінюванні цінності підказок і зворотного зв’язку, керованих ШІ, у так званих інтелектуальних навчальних системах (ITS). Автори в межах дослідження інтегрували функцію пояснення в інтерактивну симуляцію Adaptive CSP (ACSP), яка допомагає студентам у вивченні алгоритмів і симуляцій за допомогою підказок, керованих ШІ, що адаптовані до їхнього рівня знань. У межах цього було запропоновано функцію пояснення та результати контрольованого дослідження, яке оцінює її вплив на процес навчання студентів та їхнє сприйняття підказок, що надаються додатком ACSP (Conati, Baaral, et al., 2021).

Інше оглядове дослідження зосереджується на застосуванні штучного інтелекту в колаборативному навчанні вчителів і студентів, зокрема в межах інтелектуальних навчальних систем, автоматизованого оцінювання та персоналізованого навчання – деталі можна знайти в роботі Kamalov, Calonge a Gurrib (2023). Висока продуктивність моделі ChatGPT на кількох стандартизованих академічних тестах останнім часом привернула увагу до теми штучного інтелекту (AI), завдяки чому ця тема опинилася в центрі дискусії про майбутнє освіти. Оскільки цей вид навчання має потенціал докорінно змінити парадигму викладання, наголошується на необхідності розуміння його впливу на сучасну освітню систему та розвиток освітньої політики. Це необхідно для забезпечення сталого розвитку та ефективного впровадження технологій, керованих ШІ, у школах і університетах (Kamalov, Calonge a Gurrib, 2023).

У світлі цифровізації та Індустрії 4.0, як зазначає Kursch (2022), ключовими є підключення речей до інтернету речей (IoT), масова автоматизація, аналіз величезних обсягів даних (big data) та використання штучного інтелекту чи передових комунікаційних технологій. Stankovski et al. (2019 In Kursch, 2022) звертає увагу на те, що розвиток у промисловості та освіті відбувається не з однаковою швидкістю, що може призвести до невиконання очікувань щодо кваліфікації майбутніх працівників. Щоб навчальні (освітні / розвиткові) програми могли підготувати студентів до сучасних і майбутніх викликів, вони повинні бути здатні реагувати на швидкі зміни, які характеризують сучасну Індустрію 4.0. Адаптивність і здатність до інновацій є ключовими для того, щоб встигати за цими тенденціями розвитку в усіх сферах людської діяльності.

Результати дослідження представлені у другій частині студії.

Автори: prof. PhDr. Jaroslav Veteška, Ph.D., MBA Mgr. et Mgr. Radovan Dostálek, MBA Кафедра андрагогіки та менеджменту освіти Педагогічний факультет Карлового університету Чеська Республіка Цей текст створено в межах програми Cooperatio (Карлів університет, Педагогічний факультет, 2022-2026), галузь науки Освіта та педагогіка (GEED).

Список використаних інформаційних джерел

ADEL, A. The Convergence of Intelligent Tutoring, Robotics, and IoT in Smart Education for the Transition from Industry 4.0 to 5.0. Smart Cities, 2024, 7(1), 325–369. DOI 10.3390/smartcities7010014.

ARMSTRONG, M. a S. TAYLOR. Řízení lidských zdrojů: moderní pojetí a postupy. Praha: Grada, 2015. 928 s. ISBN 978-80-247-5258-7.

COE, R. a kol. Research Methods and Methodologies in Education, SAGE Publications, 2017. ISBN 978-1-4739-6979-7.

CONATI, C. The Eyes Are the Windows to the Mind: Implications for AI-Driven Personalized Interaction. In Proceedings of the 28th ACM Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization (UMAP). Genoa, 2020. DOI 10.1145/3340631.3395385.

CONATI, C., BAARAL, et al. Toward personalized XAI: A case study in intelligent tutoring systems. Artificial Intelligence, 298(2021). DOI 10.1016/j.artint.2021.103503.

CLAPHAM, A. Docility and dilemmas: Mapping ‘performative evaluation’ and informal learning. Journal of Educational Change, 2023(24), 1077–1098. DOI 10.1007/s10833-023-09480-y.

DOSTÁLEK, R. Identifikace a rozvoj profesních kompetencí pracovníků v kontextu strategického řízení organizace. Závěrečná práce Interactive Online MBA. Praha: LIGS University a Pedagogická fakulta, Univerzita Karlova, 2021. 51 s.

DOSTÁLEK, R. Digitalizace a nové metody vzdělávání pracovníků. Diplomová práce. Praha: Pedagogická fakulta, Univerzita Karlova, 2024. 82 s.

DVOŘÁKOVÁ, L. et al. Metodika adaptace malých a středních podniků v sektoru služeb na implementaci principů, postupů, metod a nástrojů Společnosti 4.0. Plzeň: Západočeská univerzita, Fakulta ekonomická a Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích, 2020. ISBN 978-80-261-0953-2.

HRONÍK, F. Rozvoj a vzdělávání pracovníků. Praha: Grada, 2007. ISBN 978-80-1457-8.

KAMALOV, F., CALONGE, D. S., GURRIB, I. New Era of Artificial Intelligence in Education: Towards a Sustainable Multifaceted Revolution. Sustainability, 15(16), 2023, DOI 10.3390/su151612451.

KŘÍŽ, J. Informální učení při resocializaci odsouzených v podmínkách otevřené věznice. In: RABUŠICOVÁ, M. (ed.). Učení a vzdělávání dospělých: kontexty, teorie a výzkumy. Praha: Grada, 2024a, s. 363–376. ISBN 978-80-271-3914-9.

KŘÍŽ, J. Nové přístupy k sebeřízenému učení dospělých v kontextu umělé inteligence. In: BERAN SLÁDKAYOVÁ, Michaela. Andragogické študie 2024. Banská Bystrica: Belanium, 2024b, s. 26–35.ISBN 978-80-557-2172-9

KURSCH, M. Využití informačních a komunikačních technologií ve vzdělávání. Praha: Univerzita Karlova, Pedagogická fakulta, 2022. 223 s. ISBN 978-80-7603-346-7.

MATOUŠ, Z. a kol. Management vzdělávání dospělých a vzdělávacích organizací. Praha: Česká andragogická společnost, 2021. 188 s. ISBN 978-80-907809-3-4.

MUŽÍK, J. Řízení vzdělávacího procesu: andragogická didaktika. Praha: Wolters Kluwer Česká republika, 2011b. 323 s. ISBN 978-80-7357-581-6.

Neformální vzdělávání. In Vzdělávání dospělých v České republice: výstupy z šetření Adult Education Survey 2016. Praha: Český statistický úřad, 2018. 92 s. ISBN 978-80-250-2836-0. ORDIERES-MERÉ, J., GUTIERREZ, M., & VILLALBA-DÍEZ, J. Toward the industry 5.0 paradigm: Increasing value creation through the robust integration of humans and machines. Computers in industry, 2023, 150, 103947. https://doi.org/10.1016/j.compind.2023.103947

OZTEMEL, F A GURSEV, S. Literature review of Industry 4.0 and related technologies. Journal of Intelligent Manufacturing, 2020, 31, 127–182, DOI 0.1007/s10845-018-1433-8.

PAVLOV, Ivan a NEUPAUEROVÁ, Zuzana. Docilita dospelých – skrytý potenciál v ére umelej inteligencie: In Vzdělávání dospělých 2018: transformace v éře digitalizace a umělé inteligence: sborník z 8. mezinárodní vědecké konference. Praha: Česká andragogická společnost, 2019, s. 25-35.

PRŮCHA, J. Andragogický výzkum. Praha: Grada, 2014. 152 s. ISBN 978-80-247-5232-7.

QUOEX, N. The key skills of tomorrow will be behavioral. HR & Management, Competency Based Management (CBM), 2018(29). Dostupné online na https://skillspotting.com/en/-les-competences-clefs-de-demain-serontcomportem-entales/.

SHROUF, F., ORDIERES, J., & MIRAGLIOTTA, G. Smart factories in industry 4.0: A review of the concept and of energy management approached in production based on the internet of things paradigm. In IEEE international conference onindustrial engineering and engineering management (IEEM) (pp. 697–701), 9–12 December 2014, Sunway, Malaysia. ŠIKÝŘ, M. Nejlepší praxe v řízení lidských zdrojů. Praha: Grada, 2014. 188 s. ISBN 978-80-247-5212-9.

ŠVAŘÍČEK, R. a K. ŠEĎOVÁ. Kvalitativní výzkum v pedagogických vědách. 2. vyd. Praha: Portál, 2014. ISBN 978-80-262-0644-6.

VANĚČEK, D. Elektronické vzdělávání. Praha: České vysoké učení technické, 2011. 214 s. ISBN 978-80-01-04952-5.

VETEŠKA, J. Přehled andragogiky: úvod do studia vzdělávání a učení se dospělých. Praha: Portál, 2016. 319 s. ISBN 978-80-262-1026-9.

VETEŠKA, J. a M. KURSCH. The research on the efficiency of the methods of talent management within organizations. New Educational Review, vol 52, Issue 2, 2018, p. 28-42. ISSN 1732-6729. DOI: 10.15804/tner.2018.52.2.02.

VETEŠKA, J. a M. KURSCH. Paradigma „Vzdělávání 4.0“ v éře digitalizace a globalizace. In VETEŠKA, J. (ed.). Vzdělávání dospělých 2018 – transformace v éře digitalizace a umělé inteligence = Adult Education 2018 – transformation in the era of digitization and artificial intelligence: proceedings of the 8th International Adult Education Conference, 11-12th December 2018 Prague. Praha: Česká andragogická společnost, 2019, s. 15-23. ISBN 978-80-906894-4-2. ISSN 2571-3841.

VETEŠKA, J. a M. TURECKIOVÁ. Kompetence ve vzdělávání a strategie profesního rozvoje. Praha: Česká andragogická společnost, 2020. 180 s. ISBN 978-80-907809-1-0.

VOJTOVIČ, S. Koncepce personálního řízení a řízení lidských zdrojů. Praha: Grada, 2011. 186 s. ISBN 978-80-247-3948-9.

1Т. зв. big data — це більш різноманітні дані, які надходять у більшому обсязі та з більшою швидкістю. Ці аспекти ми також знаємо як три R. Простіше кажучи, big data — це більші та складніші набори даних, насамперед із нових джерел.

2AI-кероване тьюторство, або тьюторство, кероване штучним інтелектом, стосується використання алгоритмів і систем на основі штучного інтелекту для персоналізації та оптимізації процесу навчання. Цей підхід дозволяє створювати індивідуально адаптований освітній досвід, який реагує на специфічні потреби, вподобання та темп навчання кожного студента.