L’adaptive learning – in italiano apprendimento adattivo – è una modello formativo che si basa sulla personalizzazione di massa guidata dell’apprendimento in risposta alle esigenze della persona e alle competenze/conoscenze che gli sono richieste.
In concreto, si lavora sui punti deboli di ciascun individuo, andando a selezionare e rafforzare i contenuti di apprendimento più adatti a lui fino al raggiungimento dei risultato.
Di per sè, l’apprendimento è per natura un atto personale, da sempre. Sono “io” che imparo qualcosa sulla base delle consoscenze pregresse, delle mie attitudini, delle mie capacità, degli errori e delle abilità. Nulla di nuovo, in un certo senso… ma la tecnologia sta trasformando anche i modelli di apprendimento.
Ci avviciniamo ogni giorno a un futuro che vede la l’azione formativa sempre più “intelligente” e modellabile, perché centrata sulla persona. Già oggi molte organizzazioni stanno lavorando per fornire ai propri dipendenti la formazione di cui hanno bisogno per migliorare le proprie abilità/compentenze e rimanere al passo con l’evoluzione dei mercati.
Come funziona l’adaptive learning
L’adaptive learning analizza i dati di apprendimento rilevati automaticamente da un sistema per monitorare le prestazioni degli studenti e adattare il percorso formativo in base alle specifiche esigenze: in breve consente di generare learning goals dinamici. In questo modo, le persone possono imparare a un ritmo che si adatta alle proprie abilità individuali, con una minore possibilità di sentirsi sopraffatti o annoiati dall’esperienza di apprendimento che stanno vivendo.
Ad esempio, se il sistema riconosce che uno studente è in difficoltà (ad esempio, perché continua a rispondere in maniera errata a un quiz o perché rivede spesso lo stesso contenuto), è in grado di proporgli una routine pianificata, riducendo la difficoltà del contenuto o suggerendo allo studente di tornare indietro e ripetere un’attività di apprendimento precedente.
Allo stesso modo, quando diventa chiaro che uno studente ha a che fare con contenuti troppo semplici per il proprio livello di conoscenza, i sistemi di apprendimento adattivo usano routine simili per aumentare il livello di complessità dei contenuti, mantenendo così l’utente coinvolto e attento.
L’apprendimento adattivo quindi cerca di massimizzare costantemente il coinvolgimento delle persone, fornendo loro i materiali nel momento del corso in cui è più probabile che siano in grado di “digerirli”.
I sistemi di apprendimento adattivo possono inoltre creare percorsi di apprendimento non lineari, il che significa che l’ordine in cui l’utente affronterà le attività potrà cambiare in base alle interazioni fatte in precedenza (ciò che ha guardato, quanto si è impegnato, quali voti o punteggi ha ricevuto, su cosa ha mostrato maggior interesse…).
L’adaptive learning può anche identificare efficacemente le lacune dell’apprendimento e fornire aiuto alle persone che hanno bisogno di ulteriore supporto. In questo modo, le organizzazioni possono contare sul fatto che ciascuno potrà raggiungere risultati adeguati per svolgere al meglio il proprio lavoro.
Con un apprendimento più tagliato sulla persona, gli studenti possono imparare più velocemente e in modo più efficiente, riducendo tempi e costi della formazione.
Livelli e adattabilità dei contenuti
I materiali didattici sono strutturati gerarchicamente su livelli in un percorso formativo, di cui l’oggetto di apprendimento è l’unità base (testo, risorsa multimediale, attività interattiva). Questi oggetti sono raggruppati in sequenze che corrispondono a lezioni o capitoli. Un corso è composto quindi da sequenze di contenuti organizzate in modo gerarchizzato, mentre un percorso formativo è composto da un insieme di corsi.
La creazione di contenuti per l’apprendimento adattivo richiede uno sforzo maggiore rispetto ai contenuti formativi “granitici”, in cui la persona segue guidata passo passo attraverso un percorso che è stato per lei/lui definito a monte da altri.
L’adaptative learning gioca sugli step formativi con l’obiettivo di dare i contenuti giusto al giusto studente. In questo senso, è chiaro che oggetti di apprendimento vengono strutturati sapendo che solo una parte di questi sarà magari usata dallo studente: ciò non toglie che la rete dei contenuti debba comunque essere costruite nella sua pienezza. Sarà necessario ripensare alla progettazione dei contenuti, granualarizzarli in una logica di microlearning, brevi e autoconsistenti. Ne ho parlato qui.
Se da una parte dobbiamo considerare uno sforzo iniziale maggiore nella definizione e strutturazione dei contenuti, dall’altra possiamo dire che sarà minore il tempo “perso” dagli studenti in attività non utili alla propria formazione (ad esempio, continuare a ripetere test di valutazione non superando la soglia richiesta) . In sintesi, il risultato della bilancia pende verso una maggiore efficacia formativa.
Cosa sta accadendo nell’adaptive learning
L’adaptive learning sta rapidamente evolvendo grazie all’introduzione dell’intelligenza artificiale (AI), alla gamification, all’uso di dispositivi mobili, alla realtà virtuale, all’analisi predittiva.
Questo significa che le esperienze di apprendimento potranno essere sempre più personalizzate e lo saranno guadagnando in precisione e dinamicità dei percorsi personalizzati creati o suggeriti, offrendo agli utenti un’esperienza di apprendimento più coinvolgente e motivante.
L’adaptive learning sta aiutando le organizzazioni a individuare i gap formativi. Questo perché è diventato più semplice anticipare le esigenze di apprendimento degli utenti e adattare l’esperienza di apprendimento di conseguenza, grazie a una personalizzazione che va dritta al punto.
Inoltre, l’adaptive learning può essere utilizzato per formare i dipendenti su temi specifici, come la sicurezza informatica o i prodotti aziendali, contribuendo a presentare contenuti e informazioni più complete e dettagliate e migliorando alla fine i livelli di comprensione.
Conclusione
L’apprendimento adattivo guarda a ciò che funziona davvero. Quando il tempo e le risorse sono poche o sotto pressione, ha senso ottimizzare, eliminando le attività che non contribuiscono alla ritenzione o alla comprensione.
L’apprendimento adattivo non solo riduce la necessità di ripetere la formazione, ma migliora il ritorno di investimento dell’e-learning delle organizzazioni.
Sarà bello osservare quali strade seguirà l’adaptive learning nel prossimo futuro. La sua evoluzione è continua e il potenziale rimane alto. La possibilità di cucire sartorialmente i contenuti formativi in base alle esigenze reali della persona e di poter offrire un’esperienza di formazione personalizzata e coinvolgente saranno funzioni sempre più richieste per i sistemi di apprendimento con un approccio modulare e capacità di analisi integrate.
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Foto di fancycrave1 e merad44520