L’apprendimento adattivo personalizzato sta trasformando l’approccio alla formazione e alla gestione dei talenti in molte aziende.
Per chi progetta la formazione, comprendere i concetti chiave e il framework per l’implementazione dell’apprendimento adattivo personalizzato è fondamentale. Serve a massimizzare il coinvolgimento delle persone e nei flussi formativi nelle organizzazioni.
Implementare strategie di apprendimento adattivo personalizzato consente una distribuzione ottimale delle risorse utili a creare conoscenze e competenze vive, attuali e funzionali, concentrando gli sforzi dove più necessario. Il risultato è una formazione più efficace, efficiente e, soprattutto, più benvoluta.
Evoluzione degli ambienti di apprendimento
Le quattro principali evoluzioni della formazione, ovvero e-learning, m-learning, u-learning e s-learning (Smart Learning) stanno riplasmando il panorama formativo. Gli ambienti di apprendimento intelligenti rappresentano il vertice di questa trasformazione, perché:
1. integrano le diverse tecnologie e sistemi di apprendimento;
2. promuovono una maggiore consapevolezza delle necessità formative, l’adattabilità.
L’apprendimento personalizzato e l’apprendimento adattivo sono parte integrale degli ambienti di apprendimento intelligenti. In particolare, i big data hanno reso possibile automatizzare i processi formativi, aiutandoci a recuperare informazioni, a leggere dati e ad analizzare le condizioni di apprendimento in tempo reale.
Apprendimento personalizzato, apprendimento adattivo e formazione differenziata
Il confronto tra apprendimento personalizzato, apprendimento adattivo e formazione differenziata rivela una complessa interconnessione tra questi approcci educativi.
Apprendimento personalizzato: il focus sull’individualità
Si tratta di fare in modo che ogni attività formativa sia un vestito fatto su misura. Ogni persona è diversa, giusto? Nell’apprendimento personalizzato i sistemi cercano di capire esattamente di cosa una persona ha bisogno e quali sono i suoi interessi. In base a questi organizzano il materiale di studio in modo che sia perfetto per quella persona. È come avere un insegnante che conosce davvero bene il proprio allievo!
Apprendimento adattivo: l’efficienza nell’apprendimento continuo
Nell’apprendimento adattivo il sistema capisce esattamente quando la persona ha bisogno di un po’ più di aiuto o quando invece ha già quel tipo di competenza o conoscenza. È come una guida intelligente che si adatta alla persona mentre apprende. Se qualcosa è difficile, il sistema si adatta per aiutarla, e se è facile, accelera per non farla “annoiare”. Questo consente di adattare dinamicamente i percorsi di apprendimento. Ne avevo parlato già qui.
Formazione differenziata: la diversità sfruttata per apprendere meglio
Le persone hanno preferenze di apprendimento. Alcune preferiscono leggere, altre preferiscono esercizi pratici, altre ancora prediligono contenuti visivi. L’apprendimento differenziato è come avere diverse porte d’ingresso alla stessa conoscenza. I sistemi presentano le informazioni in modi diversi, in modo che ciascuno possa trovare quello che funziona meglio nel suo caso.
Questi 3 diversi modelli formativi prendono in considerazione le abilità, gli stili di apprendimento e i livelli di competenza delle persone. L’efficacia massima si raggiunge quando questi modelli si integrano. Un percorso formativo completo potrebbe usare l’apprendimento personalizzato per riconoscere le esigenze individuali, l’apprendimento adattivo per monitorare e regolare dinamicamente l’apprendimento, e la formazione differenziata per garantire un accesso equo e ottimale alle risorse formative.
In sintesi, un approccio strategico che unisce personalizzazione, adattabilità e diversificazione nell’ambito della formazione può portare a un impatto significativo sulle performance e sulla crescita delle persone.
Concetti chiave dell’apprendimento adattivo personalizzato
Immagina l’apprendimento adattivo personalizzato come un puzzle con quattro pezzi.
| Caratteristiche individuali
Questo pezzo del puzzle rappresenta le capacità e preferenze delle persone da formare. Sono le “impronte digitali” di apprendimento che includono stili di apprendimento preferiti, abilità esistenti e altre caratteristiche personali. |
Performance individuale
Questo pezzo del puzzle si concentra su come le persone si pongono di fronte al materiale formativo. Coinvolge l’osservazione delle loro attuali prestazioni di apprendimento, identificando le aree di forza e debolezza. |
| Sviluppo Personale
Questo pezzo del puzzle rappresenta obiettivi di crescita di ogni persona, delle aspirazioni professionali e/o personali. Che cosa si vuole ottenere dal quel percorso formativo? |
Adeguamento Adattivo
Il pezzo del puzzle collegato direttamente agli altri 3. Si adatta dinamicamente alle caratteristiche individuali, alle prestazioni e agli obiettivi di sviluppo e si rimodella in tempo reale per soddisfare le esigenze specifiche di ogni persona coinvolta nella formazione. |
Ogni pezzo del puzzle ha la sua importanza. Per ottenere l’apprendimento adattivo personalizzato è necessario:
- Personalizzare le strategie di insegnamento in base alle caratteristiche individuali degli studenti.
- Adattare l’insegnamento in base alle attuali prestazioni di apprendimento.
- Modificare l’insegnamento in risposta ai cambiamenti negli obiettivi di sviluppo personale.
È il “cervello” che sulla base dei dati raccolti e analizzati guida il sistema, assicurandosi che la formazione si adatti in modo intelligente e personalizzato.
Per chi si occupa di progettare le attività formative, il compito è creare il quadro che consenta questa adattabilità, garantendo che ogni pezzo si incastri perfettamente per creare un’esperienza di apprendimento personalizzata e funzionale.
Implementare l’apprendimento adattivo personalizzato
Nel contesto formativo, l’implementazione dell’apprendimento adattivo personalizzato è un processo che va guidato. Come?
Innanzitutto, per costruire un programma di apprendimento adattivo personalizzato è fondamentale comprendere le differenze individuali tra le persone. Questo comporta il monitoraggio attento delle caratteristiche uniche di ciascuno, come preferenze di apprendimento, abilità e stili cognitivi. Utilizzando strumenti di analisi dati avanzati, possiamo ottenere una visione dettagliata delle esigenze di formazione personali.
Un altro aspetto chiave è la valutazione continua delle performance delle persone. L’apprendimento adattivo si basa sull’adattamento dinamico, e questo adattamento deve essere guidato dalla comprensione delle prestazioni attuali di ogni persona. I dati sulla performance forniscono indicazioni preziose su dove concentrare gli sforzi formativi e su come personalizzare l’esperienza di apprendimento per massimizzarne l’efficacia.
La costruzione dell’apprendimento adattivo personalizzato implica anche un focus sullo sviluppo personale. Questo significa considerare non solo le competenze attuali, ma anche identificare le aspirazioni e gli obiettivi individuali.
Questa sinergia non solo ottimizza l’esperienza di apprendimento, ma contribuisce anche al raggiungimento degli obiettivi di sviluppo professionale delle persone e delle organizzazioni.
Un esempio concreto
Immaginiamo un’azienda che ha implementato un sistema di formazione avanzato basato sull’apprendimento adattivo personalizzato. In questo contesto, un “modello del ritratto di apprendimento” traccia le abilità attuali di ogni persona, identifica le aree di forza e individua le competenze che richiedono ulteriori sviluppi. Ad esempio, potrebbe notare che una persona ha una buona comprensione di alcune tecnologie, ma potrebbe migliorare nell’applicarle in situazioni del mondo reale.
Un “modello di raccomandazione di percorsi generativi” funziona come un consigliere personale, un mentore digitale che esamina come altre persone con percorsi simili hanno concluso o stanno procedendo nell’apprendimento. Il sistema analizza il profilo e le esigenze di apprendimento della persona, mettendo questi dati a confronto con quanto fatto dai colleghi con profili simili e suggerendo un percorso personalizzato. Potrebbe includere moduli di apprendimento interattivi, simulazioni pratiche e progetti reali allineati alle sfide specifiche che si affrontano nello specifico ruolo aziendale che la persona svolge. In caso di difficoltà in un’area specifica, il sistema può adattare il percorso, offrendo risorse aggiuntive a supporto (webinar, sessioni di coaching virtuale o materiale didattico supplementare). Dall’altra parte, se si dimostra una padronanza rapida di alcuni concetti, il sistema può accelerare il programma, facendo risparmiare tempo prezioso alla persona.
Insieme, questi 2 modelli creano un’esperienza di apprendimento su misura, non solo riguardo a cosa apprendere, ma anche su come farlo nel modo più efficace e adatto alla persona. Si tratta di avere il coach personale che guida la persona attraverso il labirinto della formazione. Questo approccio non è solo il futuro della formazione e dell’istruzione in generale: è il presente che sta cambiando il modo in cui concepiamo e affrontiamo l’apprendimento, non è più come un’esperienza standard e replicata allo stesso modo per tutti.
È come avere un programma di sviluppo professionale e personale costruito su misura, in grado di adattarsi dinamicamente alle esigenze e ai requisiti aziendali in continua evoluzione.
Conclusioni
La convergenza di tecnologie intelligenti e dati analizzabili offre nuove prospettive per personalizzare la formazione e adattarla alle esigenze individuali e dell’organizzazione.
L’evoluzione da ambienti di apprendimento tradizionali a quelli intelligenti e flessibili segna un passo significativo verso un apprendimento più flessibile, efficace e personalizzato. La sinergia tra apprendimento personalizzato e adattivo, alimentata dalla potenza dei big data, offre nuove possibilità per migliorare continuamente l’esperienza di apprendimento.
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Foto di Anna Shvets, olly e fauxels
