Adaptive Learning: el desafío de un aprendizaje adaptativo y evolutivo en la formación profesional

Con Internet, han surgido numerosas innovaciones tecnológicas. Lo digital ha dado origen a varios programas que ahora se realizan en línea. La formación a distancia, las clases virtuales, los webinars, los contenidos en video, etc., son parte de estos programas.

El contexto de la pandemia de COVID-19 solo ha reforzado este dinamismo del aprendizaje a distancia. Ha permitido un ahorro considerable de tiempo y una flexibilidad en el ritmo de aprendizaje.

Si bien son numerosas las ventajas del uso de un sistema de formación a distancia, el desafío actual es mantener la motivación de los estudiantes. La idea es ofrecerles experiencias de aprendizaje inmersivas e individualizadas que les permitan involucrarse en todos los niveles.

Este es el concepto de Adaptive Learning. Consiste en ofrecer al estudiante una formación personalizada. El aprendizaje adaptativo es evolutivo. Se adapta a los niveles y necesidades.

El objetivo de este artículo es responder a todas estas preguntas que podrían surgir en torno al Adaptive Learning.

Adaptive Learning: ¿Qué es?

Adaptive Learning es un término en inglés que significa aprendizaje adaptativo. Es una innovación pedagógica que busca ofrecer a la comunidad de aprendices un aprendizaje relevante y útil, que responda a sus necesidades.

Es un método que tiene como objetivo adaptar el recorrido y las herramientas de formación según el perfil de los estudiantes. Considera el nivel, las preferencias, las habilidades, el ritmo, los objetivos y también las expectativas de los aprendices.

En una oferta de formación en Adaptive Learning, los contenidos pedagógicos y el orden de aprendizaje siguen exactamente el ritmo del aprendiz. Por lo tanto, la modalidad de aprendizaje es evolutiva.

Los pilares del Adaptive Learning

Una Adaptive Learning se basa en tres elementos principales:

• El recorrido de aprendizaje: la selección de los contenidos y el orden en que se presentan.
• Los contenidos de formación: la relevancia de los conocimientos y habilidades ofrecidos en cada módulo.
• Las modalidades pedagógicas: las herramientas y recursos pedagógicos utilizados para alcanzar los objetivos.

Pero además, estos tres componentes deben ajustarse automáticamente a los perfiles, necesidades y expectativas del aprendiz. Es aquí donde entra en juego la inteligencia artificial. La IA permite diseñar módulos y aprendizajes ajustables en tiempo real a las necesidades de los aprendices.

Por eso, la mayoría de los programas de adaptative learning consisten en formaciones de e-learning que se basan en herramientas digitales. Esto se conoce como aprendizaje digital.

Cómo se desarrolla un Adaptive Learning?

Creación de un Adaptive Learning implica implementar tres componentes en este formato pedagógico: 

1. La presentación: se refiere a la apariencia o forma de aprendizaje propuesta al aprendiz. Puede tratarse de contenido en video, clases virtuales, clases en 3D, textos, gráficos, etc. También puede presentarse como una formación mixta, donde una parte se realiza a distancia y otra de manera presencial.
2. El orden de presentación: se refiere a cómo coordinar y presentar las actividades pedagógicas. El orden sigue el ritmo de progresión.
3. El acompañamiento: a lo largo de su recorrido, el estudiante será guiado hacia su objetivo. El acompañamiento se refiere a las acciones del sistema. Puede tratarse del nivel de dificultad del recorrido o de un acompañamiento individual por parte de un formador.

¿Cómo funciona un adaptive Learning?

Para ofrecer contenido personalizado y adaptable a los estudiantes, el adaptative learning utilizará los siguientes elementos:

1. Las neurociencias o ciencias cognitivas. Permiten comprender el funcionamiento del cerebro en relación con un determinado aprendizaje.
2. El Big Data: se refiere a los datos recopilados y almacenados previamente. La recopilación de datos puede realizarse a través de varios métodos, como pruebas de nivel, cuestionarios, así como hábitos de navegación en Internet, entre otros.
3. El machine learning: o inteligencia artificial. Este elemento permite procesar, comprender y analizar los datos recopilados. También automatiza todos los datos recibidos para facilitar el proceso de personalización.

La implementación de estos tres elementos permite obtener propuestas personalizadas de módulos de formación.

Los diferentes niveles de personalización de un aprendizaje adaptativo

En esta concepción pedagógica, se puede personalizar el aprendizaje en diferentes niveles. Los más conocidos son el macro adaptive Learning y el micro adaptive Learning.

El macro adaptive Learning, ¿qué es?

En un aprendizaje tradicional, cada etapa del recorrido está predefinida. Esto no ocurre aquí. En el macro adaptive Learning, el recorrido se personaliza en cada etapa. Se ajusta según el progreso del aprendiz. El orden y el ritmo de aprendizaje no serán iguales para todos los aprendices.

En este concepto, cada módulo aparecerá ante el aprendiz en el momento en que más lo necesite. Y, teniendo en cuenta sus resultados y rendimiento en el aprendizaje. El aprendiz no avanzará a otro módulo hasta que el primero esté adquirido.

Durante el aprendizaje, si el sistema detecta que un módulo no está completamente adquirido, puede volver sobre él.

Otro elemento a tener en cuenta aquí es que el contenido de la formación es el mismo para todos los aprendices. Pero la disposición de los módulos dependerá del progreso individual de cada uno y de su rapidez para asimilarlo.

¿Quién se beneficia de este macro adaptative learning?

El macro adaptative learning conviene a un programa de formación en desarrollo de habilidades que se extiende en el tiempo. Se recomienda para programas de varios meses como MOOCs, cursos de idiomas, etc. Es un método ideal para recopilar la máxima cantidad de datos con el fin de personalizar otros cursos.

El micro adaptive Learning, ¿qué es?

Si el macro adaptive Learning se interesa por las prácticas pedagógicas o el recorrido en general, el micro se enfoca más específicamente en el contenido pedagógico.

Diseñar una formación en macro adaptive Learning implica personalizar el contenido del programa. Esto permite tener un aprendizaje más detallado y preciso.

Por lo tanto, los estudiantes no aprenderán lo mismo. Del mismo modo, la asistencia será diferente para cada uno. La entidad formativa tendrá en cuenta el progreso, la receptividad y las preferencias de cada uno durante el seguimiento de los estudiantes.

¿A quién va dirigido este aprendizaje adaptativo micro?

El micro adaptive Learning permite un ajuste rápido del aprendizaje. Además, será más fácil para el aprendiz asimilar sus módulos. El micro adaptive Learning es perfectamente adecuado para programas específicos como la profesionalización, la mejora de habilidades, la adquisición de nuevos conocimientos o técnicas. Es el plan de formación o aprendizaje mixto ideal para empresas.

Los beneficios del adaptative learning incluyen:

Los beneficios del adaptative learning parecen ser evidentes:

• Una formación abierta, personalizada y evolutiva: Realmente tiene en cuenta las necesidades de habilidades y los objetivos de los aprendices. La idea no es encasillar a todos los aprendices en el mismo molde, sino respetar su evolución.
• Un e-learning o curso híbrido más rápido y productivo: Al personalizar el aprendizaje, nos aseguramos de que los aprendices sigan formaciones con contenidos útiles. La formación se vuelve relevante para los aprendices y realmente contribuye al logro de sus objetivos. El aprendizaje es de calidad.
• Una mejor experiencia de aprendizaje: El aprendiz está en el centro del proceso de aprendizaje. Participa activamente, pero no solo sigue un programa que no está diseñado para él. Este escenario pedagógico solo puede aumentar su motivación y dinamismo.
• Habilidades adquiridas a largo plazo: El aprendizaje adaptativo está diseñado para permitir al aprendiz una mejor retención de la información. Apunta a un aprendizaje a largo plazo con una revisión frecuente de lo aprendido. No se trata de un aprendizaje que se hace solo para guardarlo luego en el olvido.
• Un acompañamiento individual: Esto es lo que falta en la mayoría de las formaciones tradicionales. En el aprendizaje adaptativo, hay un sistema de tutoría o coaching. El acompañamiento de los aprendices puede hacerse de manera virtual gracias a las nuevas tecnologías. Este es uno de los principales beneficios pedagógicos del concepto.

¿Existen desventajas en un concepto de formación e-learning adaptativa?

Como cualquier modalidad de formación pedagógica, el aprendizaje adaptativo no es perfecto. Puede tener sus deficiencias. Sin embargo, sigue siendo reversible.

Esta pedagogía implica menos presencia del formador. Pero eso no significa de ninguna manera que se vuelva inútil. El formador aún puede diseñar un plan de formación y adaptarlo utilizando el sistema.

El formador puede seguir brindando apoyo. Incluso tendrá más tiempo para ello, ya que cada sesión de formación está automatizada en el aprendizaje adaptativo.

Además, el software de la plataforma de formación en aprendizaje adaptativo es complejo. Sí, puede ser difícil dominar el diseño en el aprendizaje adaptativo. Pero con un poco más de práctica, es totalmente posible dominarlo.

Las plataformas digitales de aprendizaje adaptativo no siempre son de calidad. Dado que el concepto está en plena expansión, pueden surgir varias plataformas de aprendizaje digital emergentes. Para elegir bien, es importante estudiar en detalle los programas que ofrecen. Hay que asegurarse de la pertinencia de los programas y métodos pedagógicos propuestos.

Por último, está la deshumanización de la formación profesional. Esto es lo que temen los formadores y los responsables de formación. Sin embargo, detrás de un aprendizaje adaptativo, siempre debería haber un cuerpo pedagógico que se encargue de la ingeniería de la formación.

En resumen, el aprendizaje adaptativo es un método de formación en línea adaptado a cada aprendiz. Cada persona que sigue un curso adaptativo experimenta una experiencia diferente según sus propias fortalezas y debilidades. Este ciclo de retroalimentación constante entre el aprendiz y el sistema ayuda a aprender de manera más eficaz. ¡Siga nuestro blog para descubrir más artículos enriquecedores sobre tecnologías de formación!