DOI

Цифровизация, с одной стороны, значительно повышает объем возможностей и альтернативных ресурсов, доступных для обучения, однако с другой стороны, проблема в том, что она приводит к усложнению среды, в которой происходит обучение, что, в свою очередь, отрицательно влияет на структурированность информации, результативность обучения и отдачу от человеческого капитала. Целью данной статьи является проверка гипотез о влиянии количественного разнообразия в социальном, пространственном и цифровом контекстах, сетевой активности и способности к самоорганизации на результативность самообучения работников в цифровой среде. Используется методология контекстуализма, методы факторного и регрессионного анализа. Используются данные опроса 354 молодых специалистов из Свердловской области в возрасте до 35 лет. Новизна исследования состоит в разработке подхода к измерению явных переменных для оценки теоретических конструкций, таких как результативность самообучения, контекст обучения, самоорганизация и сетевая активность. Для измерения контекстного разнообразия предложен метод определения количества и типов контекстов (пространственных, цифровых и социальных), в которых проходит самообучение работников. Результаты исследования показали, что число пространственных и числовых контекстов не влияет на эффективность обучения, в то время как социальный контекст, базовые цифровые компетенции и способность к самоорганизации играют решающее значение для обучения в цифровой среде. Результаты исследования могут быть использованы создателями и менеджерами образовательных программ для исследования влияния набора контекстуальных переменных на результативность обучения и формирования человеческого капитала.
Переведенное названиеNEW CHALLENGES IN UNSTRUCTURED SELF-LEARNING ENVIRONMENT: THE IMPACT OF CONTEXT, NETWORKING AND SELF-ORGANIZATION ON DIGITAL HUMAN CAPITAL
Язык оригиналаРусский
Страницы (с-по)135-156
Число страниц22
ЖурналЭкономика труда
Том10
Номер выпуска1
DOI
СостояниеОпубликовано - 2023

    ГРНТИ

  • 06.00.00 ЭКОНОМИКА И ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ

    Уровень публикации

  • Перечень ВАК

ID: 34030374