Vroege herkenning van leer- en ontwikkelingsproblemen: wat organisaties kunnen leren van nieuwe wetenschap
- Anouk Vermolen
- 6 dagen geleden
- 3 minuten om te lezen
Hoe herken je op tijd dat een medewerker vastloopt en belangrijker nog: waar de oorzaak ligt? Recente onderzoeken over vroege herkenning van leer- en ontwikkelproblemen geven hierin meer inzicht.
Problemen in executieve functies, informatieĀverwerkingĀ of aandachtssystemenĀ verdwijnen niet wanneer iemand volwassen wordt en worden vaak zichtbaarder in werkdruk, samenwerking, deadlines en functioneren.
Twee recente onderzoeken bieden een opvallend inzicht:
Het 3-tier machinelearning-model voor vroege detectie van leerproblemenĀ toont hoe je executieve functies, werkgeheugen, taalverwerking en emotionele regulatie kunt gebruiken om risicoās vroeg te signaleren met 95ā96% nauwkeurigheid.
Het NIH-onderzoek laat zien dat leer- en ontwikkelingsproblemen terug te leiden zijn naar herkenbare patronen in hersennetwerken, waaronder verstoorde connectiviteit in systemen voor aandacht, geheugen en zelfregulatie.
Leerproblemen zijn geen motivatieproblemen, maar neurobiologische en cognitieve patronen die je kunt begrijpen Ć©n ondersteunen.
Wat deze onderzoeken zo relevant maakt voor organisaties
Vroege herkenning van leer- en ontwikkelingsproblemen in organisaties voorkomt uitval, stress, burn-out en misinterpretatie van gedrag.
Volgens het machinelearning-onderzoek zijn de sterkste voorspellers van leer- en ontwikkelingsproblemen:
Werkgeheugen
Rapid naming / verwerkingssnelheid
Executieve functies
ADHD-symptomen
Emotionele regulatie
Het NIH-onderzoek laat dezelfde patronen zien: afwijkingen in netwerken voor aandacht, taakstart, cognitieve flexibiliteit, sensorische regulatieĀ en werkgeheugenĀ hangen sterk samen met leerproblemen en bredere neurodiverse profielen.
Dit zijn precies de gebieden zijn waar volwassenen met ADHD op de werkvloer tegenaan lopen en waar misinterpretaties ontstaan. Iets waar wij met ANTRE op focussen.
De belangrijkste inzichten over vroege herkenning van leer- en ontwikkelingsproblemen in organisaties
1. Gedrag komt voort uit patronen, niet uit wilskracht
Wanneer een medewerker deadlines mist, taken uitstelt of structureel overweldigd raakt, komt dat meestal voort uit executieve functiesĀ en niet uit gebrek aan motivatie.
Dit wordt onderbouwd door beide onderzoeken, waarin werkgeheugen, taakorganisatie en regulatie terugkomen als primaire voorspellers van functioneren.
2. Vroege herkenning werkt alleen als je kijkt naar cognitieve Ć©n emotionele signalen
Het NIH-onderzoek laat zien dat emotionele regulatie (stress, frustratie, overprikkeling) rechtstreeks verbonden is met netwerken voor leren en aandacht.
Het ML-onderzoek bevestigt dit: emotionele regulatie is een van de topvoorspellers van verhoogd risico.
3. Machinelearning toont wat mensen vaak over het hoofd zien
Het 3-tier model is niet bedoeld om te vervangen, maar om zichtbaar te maken wat mensen subjectief missen:
subtiele geheugenproblemen
vertraagde informatieverwerking
impact van prikkels
samenhang tussen stress en prestatie
Het model herkent deze patronen met 96% nauwkeurigheid doordat het meerdere domeinen tegelijk analyseert.
4. Het gaat niet om labels, maar om patronen die voorspelbaar gedrag sturen
Het NIH-onderzoek benadrukt dat leerproblemen zich uiten in dysfunctionaliteit van hersennetwerken, niet in intelligentie of motivatie. Dit sluit aan bij ANTREās visie:neurodiversiteit is een variatie in connectiviteit, geen tekort.
5. Wachten tot iemand āvastlooptā kost organisaties meer dan preventie
Beide onderzoeken tonen aan dat late interventie leidt tot:
grotere leerachterstand
lagere motivatie
hogere psychologische belasting
slechtere lange-termijnuitkomsten
Dit geldt in organisaties evenzeer als in het onderwijs.
Wat betekent dit voor de werkvloer?
De bevindingen zijn 1-op-1 te vertalen naar teams, onboarding en leiderschap:
A. Gedrag is informatie, geen oordeel
Wanneer iemand moeite heeft met:
taken starten
plannen
schakelen
prikkelverwerking
emotionele regulatie
ā¦ dan vraagt dat om ondersteuning, niet om strenger sturen.
B. Executieve functies moeten worden meegewogen in taakverdeling
Bijvoorbeeld:
duidelijke deadlines
prioriteiten expliciet maken
visuele instructies
minder taken tegelijk
voorspelbare structuur
Het ML-onderzoek laat zien dat deze factoren extreem voorspellend zijn voor functioneren.
C. Neuro-inclusieve leiders herkennen patronen vĆ³Ć³rdat iemand uitvalt
Het NIH-onderzoek wijst op herkenbare markers in aandacht, geheugen en regulatie die al vroeg zichtbaar zijn.
D. Late begeleiding kost altijd meer moeite, tijd en energie dan vroeg signaleren
Dit geldt in elk systeem: onderwijs, zorg Ć©n organisaties.
Praktische adviezen voor organisaties
Op basis van beide onderzoeken:
1. Introduceer check-ins gericht op executieve functies
Vraag niet alleen āHoe gaat het?āĀ maar:
Wat is de taak die het meeste energie kost?
Waar verlies je overzicht?
Wat helpt om te starten?
Welke prikkels moet je reduceren?
2. Gebruik duidelijke, visuele en afgebakende verwachtingen
korte instructies
1ā3 prioriteiten
stappen in plaats van open opdrachten
3. Leg niet te veel gewicht op planning als ābewijs van professionaliteitā
Het ML-onderzoek laat zien: planning is een executieve functie, geen karaktertrek.
4. Maak ruimte voor emotionele regulatie
Stress en dysregulatie zijn voorspellend voor leerproblemen en voor overprikkeling en uitval in teams.
5. Ontwikkel neuro-inclusieve leiderschapstraining
Gebaseerd op:
executieve functies
cognitieve belasting
prikkelsystemen
taalverwerking
motivatie en emotie
Een organisatie bouwen waarin neurodiversiteit wordt begrepen en benut
De onderzoeken van Odoom et al. en het NIH laten zien dat neuro-inclusie niet complex hoeft te zijn. Met de juiste aandacht, structuur en begeleiding ontstaat een werkcultuur waarin talent niet alleen zichtbaar wordt, maar ook wordt begrepen en benut.
Wil je jouw organisatie verder helpen in neuro-inclusief leiderschap of beleid?Neem contact met ons op via team@antrestudio.nl
Opmerkingen