ایک شعبہ جاتی سربراہ آپ کو کام کی درخواست (intake note) بھیجتا ہے۔ نئے سپروائزرز حاضری سے متعلق معاملات کو درست طریقے سے نہیں سنبھال پا رہے، یونین کی شکایات بڑھ رہی ہیں، اور آپریشنز لیڈر چاہتا ہے کہ تین مختلف مقامات پر 30 دنوں کے اندر تربیت کا عمل شروع کر دیا جائے۔ آپ پہلے سے جانتے ہیں کہ آگے کیا ہوگا۔ آپ اس درخواست کو ‘تربیتی ضروریات کے تجزیے’ (training needs analysis) میں ڈھالتے ہیں، مقاصد پر اتفاق کرتے ہیں، سیکھنے کے مواد (learning assets) تیار کرتے ہیں، تربیت کی فراہمی کا شیڈول بناتے ہیں، اور پھر یہ جانچنے کی کوشش کرتے ہیں کہ آیا کام کی جگہ (floor) پر کوئی تبدیلی آئی ہے یا نہیں۔ یہ سبق آپ کو ایک ایسا مکمل ورک فلو میپ فراہم کرتا ہے جسے آپ اس جیسی کسی بھی درخواست کے لیے دوبارہ استعمال کر سکتے ہیں۔
بنیادی خیال یہ ہے کہ L&D (سیکھنے اور ترقی) کی منصوبہ بندی دراصل ایسے ‘آرٹیفیکٹس’ (تیار کردہ مواد یا دستاویزات) کا ایک سلسلہ ہے جن میں سے ہر ایک اگلے مرحلے کی حدود یا سمت کا تعین کرتا ہے۔ ضروریات کا بیان (needs statement) مقاصد کا تعین کرتا ہے۔ مقاصد مشق اور جانچ (assessment) کے دائرہ کار کو محدود یا متعین کرتے ہیں۔ تربیت کی فراہمی کی رکاوٹیں یا تقاضے ڈیزائن کو تبدیل کرتے ہیں۔ جانچ کا ڈیزائن یہ طے کرتا ہے کہ عمل درآمد (rollout) کے دوران کون سا ڈیٹا اکٹھا کرنا ضروری ہے۔ جب آپ اس میں AI کی مدد شامل کرتے ہیں، تو یہ خاص طور پر وہاں مفید ثابت ہوتا ہے جہاں آپ کو ابتدائی مسودوں (drafts) اور مختلف متبادلوں کی ضرورت ہو۔ مثال کے طور پر، ڈیزائن کے مرحلے پر یہ سپروائزرز اور لیڈ آپریٹرز کے لیے کردار کے لحاظ سے مخصوص منظرنامے (scenarios) تیار کر سکتا ہے، یا مقاصد کے مطابق علم کی جانچ (knowledge check) کا ابتدائی خاکہ بنا سکتا ہے، تاکہ آپ اپنا وقت موزونیت، عملی امکانات (feasibility) اور پیمائش پر صرف کر سکیں۔
بنیادی ورک فلو کو چلانا اس وقت آسان ہو جاتا ہے جب آپ ہر مرحلے پر تیار کی جانے والی چیز کا نام یا شناخت متعین کر لیں۔ اگر آپ کسی تیار شدہ مواد (artifact) کی نشاندہی نہیں کر سکتے، تو اس کا مطلب ہے کہ کام مکمل نہیں ہوا۔ یہ وہی مواد یا دستاویزات ہیں جنہیں اسٹیک ہولڈرز (متعلقہ فریقین) ابتدائی مرحلے پر ہی دیکھ سکتے ہیں، تاکہ آپ ایسا مواد تیار کرنے میں وقت اور وسائل نہ لگائیں جو اصل مقصد کو پورا نہ کر سکے۔
آگے دیا گیا خاکہ درخواست کی وصولی سے لے کر جانچ (evaluation) تک کے دستی ورک فلو کو ظاہر کرتا ہے، جس میں وہ اہم مقامات بھی شامل ہیں جہاں عام طور پر L&D سے متعلق فیصلے کیے جاتے ہیں۔
AI کی معاونت والے ورک فلو میں، یہ ٹول مخصوص مراحل پر مسودے تیار کرتا ہے اور آپ کا تدریسی ڈیزائن کا فیصلہ یہ طے کرتا ہے کہ آیا وہ مسودے آپ کے ہدف کے گروہ (audience) اور رکاوٹوں کے لیے قابلِ استعمال ہیں یا نہیں۔ AI کی معاونت کو اسی ‘سیکھنے اور ترقی’ (L&D) کے عمل کا ایک حصہ (مسودہ سازی کا مرحلہ) سمجھیں، نہ کہ کوئی متوازی عمل۔
AI کی معاونت تب سب سے زیادہ مفید ہوتی ہے جب یہ ایک منظم ابتدائی خاکہ (first cut) تیار کرے جسے آپ اپنے معیاری فارمیٹس کے مطابق ترمیم کر سکیں۔
مخصوص مراحل پر، ہم آہنگی اور عملی امکانات (feasibility) کے فیصلے آپ کو کرنے ہوتے ہیں کیونکہ ان کے لیے مقامی سیاق و سباق اور جوابدہی کی ضرورت ہوتی ہے۔
AI کی مدد سے تیار کردہ ورک فلو (workflow) کا جائزہ لیں جو یہ واضح کرتا ہے کہ کون سا حصہ ٹول (tool) کے ذریعے تیار کیا گیا ہے اور کون سے فیصلے ‘انسٹرکشنل ڈیزائن’ (تعلیمی ڈیزائن) کے دائرہ کار میں رہتے ہیں۔