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Adaptive learning per una formazione efficace e su misura.

Pubblicato da Teleskill Italia | 24/gen/2018

Adaptive learning significa conformare l’apprendimento agli interessi di chi studia, utilizzando i feed back e i dati delle attività digitali del discente.

L’adaptive learning è una metodologia educativa che utilizza i dati offerti dall’utente sia attraverso la compilazione di questionari o sondaggi, sia attraverso il monitoraggio delle attività che l’utente svolge su pc, tablet, smartphone. Il fine è progettare, in funzione della persona, il corso migliore in base alle specifiche esigenze (o agli interessi) di quella singola persona. Si realizza, in pratica, quella formazione personalizzata a cui molti utenti sono già abituati e che diventa sempre più interessante nell’epoca del “life long learning”. Allo stesso tempo, si progetta un percorso di miglioramento individuale che risulta particolarmente interessante e coinvolgente per la singola persona.

Grazie alle soluzioni di adaptive learning la piattaforma e-learning è così in grado di realizzare il “learning analitycs”, il processo di raccolta, misurazione e analisi dei dati del singolo utente come indicato dalle sue risposte a domande, dai risultati dei suoi test, dai suoi interessi, dalla sua attività sui social network. Tutto ciò in modo da poter offrire un mix di materiale didattico costruito in base alle esigenze di apprendimento del singolo discente. Questo può essere realizzato per il singolo discente, ma anche per gruppi di studio, come ad esempio, un progetto di adaptive learning per una classe o per un determinato team di lavoro. Infatti, l’adaptive learning, nato principalmente per l’istruzione scolastica, oggi viene utilizzato con successo anche per la formazione aziendale.

L’idea originaria dell’adaptive learning risale agli anni 70. Chiaramente i computer dell’epoca, e i costi di una simile operazione a quel tempo, l’hanno reso solo un progetto teorico per molti anni. L’idea però si è continuata a sviluppare unitamente agli studi sull’Intelligenza Artificiale; in genere s’identifica come primo progetto reale di adaptive learning il sistema SCHOLAR che ha offerto l’apprendimento adattivo nell’ambito della geografia del Sud America.

Oggi l’adaptive learning sta conoscendo un successo crescente grazie alle applicazioni di machine learning; la maggior parte di queste soluzioni digitali sono finalizzate allo studio e alla raccolta massiva di dati sul grado di partecipazione e di interesse per la lezione e sulla capacità della classe di apprendere determinati argomenti. Queste applicazioni oggi possono essere integrate con i tracciamenti delle attività digitali dello studente; gruppi seguiti sui social network, video visualizzati su YouTube, commenti ad articoli di blog e post, ricerche su Google o Bing e tanto altro ancora.

Altri dati ancora si possono ottenere dall’organizzazione di webinar o classe virtuale, utilizzando software che consentano il tracciamento di ogni genere di informazione utile ad individuare e sistematizzare il profilo del discente.

In tal modo l’adaptive learning costruisce percorsi di studio “su misura”, operando quasi in un’ottica di co-creazione della formazione, favorendo l’apprendimento e massimizzando il coinvolgimento del discente.

Adaptive learning 2

Ma cosa significa questo in concreto? Significa agire principalmente a 2 livelli: quello dei contenuti e quello del percorso (o sequenza di apprendimento).

I dati di tracciamento potrebbero, nel primo caso, consigliare di nascondere alcuni contenuti del corso, perché già acquisiti dal discente, e quindi evitare sensazioni di noia o di già visto, che potrebbero scoraggiare l’avanzamento nel corso. Oppure, potrebbero aggiungere contenuti speciali, adatti a chi, sempre secondo i dati, possiede già nozioni e competenze per apprezzarli. La piattaforma potrà, ad esempio, inviare notifiche sia ai docenti sia ai discenti interessati, evidenziando i corsi e i materiali formativi necessari per colmare lacune formative.

Anche il percorso può essere modificato dall’adaptive learning, proponendo al discente di recuperare lezioni perse, o saltando quelle per cui l’utente mostra di avere già competenze sufficienti, ma anche suggerendo modalità di microlearning, di mobile learning o di gamification dei contenuti.

Come si vede, l’adaptive learning, anche se utilizza tecnologie in grado di automatizzare certi processi, rimane comunque finalizzato al miglioramento dell’esperienza umana e alla centralità delle scelte del discente, requisiti sempre più necessari per il successo di un corso di formazione online.

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