Todo lo que necesitas saber sobre el aprendizaje adaptativo

El aprendizaje o la enseñanza siempre han sido abordados por estudiantes y educadores de una forma única. Aunque es defectuoso, este estilo del proceso de enseñanza-aprendizaje todavía prevalece. La población mundial está moviéndose hacia los ocho mil millones. Sin embargo, el número de personas que han dejado huella en sus respectivos campos a través de sus notables contribuciones sólo constituyen una pequeña fracción de ese número. Estas mujeres y hombres notables fueron educados en sistemas educativos similares y tenían las mismas oportunidades que el resto de sus compañeros. A todos se les enseñó las mismas cosas de la forma que sus educadores consideraban conveniente. Estas mentes brillantes destacaron porque sabían lo que querían. No limitaban sus experiencias de aprendizaje a las que se ofrecen en sus aulas.

La experiencia de aprendizaje es un factor esencial que determina cómo un estudiante aborda el proceso de aprendizaje. Los procesos de pensamiento y los patrones de aprendizaje varían de una persona a otra, y cada estudiante tiene un conjunto de necesidades que espera que se cumplan con su experiencia de aprendizaje.

Este artículo analiza el proceso, importancia y ventajas del aprendizaje adaptativo en el ámbito educativo.

¿Qué es el aprendizaje adaptativo?

El aprendizaje adaptativo es un estilo de patrón de enseñanza orientado al estudiante que tiene como objetivo ofrecer experiencias de aprendizaje realizadas a medida para satisfacer las necesidades de cada estudiante. En una interacción regular estudiante-profesor, incluso los mejores educadores no pueden entender completamente las necesidades de su estudiante más interactivo. Lo mejor que pueden hacer es modular sus instrucciones y consejos en función de las indicaciones verbales y otras que probablemente reciban un puñado de sus estudiantes más interactivos. Los educadores nunca tienen una imagen completa de las necesidades de toda su aula en lo que respecta a los resultados de aprendizaje deseados. Esto hace que el proceso de enseñanza-aprendizaje sea menos efectivo.

El aprendizaje adaptativo utiliza la inteligencia artificial y algoritmos informáticos para ampliar el alcance de los profesores y mejorar la interacción entre los profesores y sus estudiantes. Los datos recogidos de estas interacciones se utilizan para ofrecer experiencias de aprendizaje personalizadas a cada estudiante.

¿Cómo ayuda el aprendizaje adaptativo a los profesores?

Como su nombre indica, ayuda a los profesores a adaptarse a los requisitos de sus alumnos. Los profesores suelen utilizar una adaptabilidad diseñada para abordar el proceso de enseñanza. La adaptabilidad diseñada no es una adaptación basada en el ordenador. En la adaptabilidad diseñada, los profesores diseñan su secuencia de enseñanza y modulan sus secuencias en función de cómo sus alumnos responden a estos factores de adaptación. La adaptabilidad diseñada se basa en un enfoque del tipo "Si esto, entonces aquello" para adaptarse a la forma en que los estudiantes responden a los factores de adaptación tales como:

• Rendimiento: Corrección de las respuestas, rendimiento en una serie de tareas
• Comportamiento: analiza el tiempo que se tarda en completar las tareas
• Información: los estudiantes reciben comentarios directos sobre el grado de aprendizaje, comprensión o confianza en la materia y la secuencia diseñada.

Los educadores a menudo utilizan el tipo de enfoque "si esto, entonces aquello" y experiencias previas para adaptarse a los factores de adaptación de los alumnos. A menudo, los datos recibidos de este enfoque son incompletos o insuficientes. En ocasiones, los profesores no pueden utilizar eficazmente estos datos para formular la respuesta adecuada, haciendo que este enfoque sea menos efectivo para crear y ofrecer experiencias de aprendizaje adecuadas.

Por otro lado, el aprendizaje adaptativo utiliza un enfoque algorítmico para entender las respuestas a las características de adaptación y analizar estos datos para llegar a dos importantes conclusiones:

• El alcance de los conocimientos de los aprendices
• La próxima experiencia de aprendizaje que deberían pasar los alumnos

En este enfoque se utilizan algoritmos estándar como el seguimiento del conocimiento bayesiano (BKT) y la teoría de la respuesta al ítem (IRT). Estos algoritmos analizan los datos obtenidos para crear una experiencia de aprendizaje que ofrece el elemento correcto en el momento adecuado a los estudiantes a medida que avanza su aprendizaje. Estos algoritmos emulan las funciones de una conversación individual entre un profesor y su alumno para crear experiencias de aprendizaje a medida para cada alumno. Los datos de los factores de adaptación se utilizan para crear Adaptable, o modos en que el profesor puede adaptarse en función del rendimiento de los alumnos. Estos adaptables cumplen dos funciones principales:

• Retroalimentación en tiempo real: comentarios oportunos y ayuda adecuada que ayudan a los estudiantes a borrar ideas erróneas oa entender sus errores ya recibir información adicional.
• Vías diferenciadas: Ofrecer experiencias de aprendizaje variadas a los estudiantes en función de su progreso o grado de comprensión. Los aprendices que necesitan una atención adicional pueden recibir ayuda para entender conceptos antes de pasar a conceptos más avanzados. Por otra parte, podría permitirse a los estudiantes avanzados acelerar su proceso de aprendizaje o elegir qué deben aprender después.

Todos estos factores emulan el efecto de la conversación entre profesores y aprendices. Las características analíticas y el resultado adaptable en múltiples aumentan la eficacia de una conversación entre profesor y aprendiendo al sugerir a los profesores nuevas formas de adaptarse a los requisitos de sus alumnos. Por su parte, los estudiantes tienen la oportunidad de vivir experiencias de aprendizaje personalizadas y adaptadas a sus necesidades.

¿Cuál es la estructura de un tutorial adaptativo?

Los programas de aprendizaje adaptativo pueden tener distintas estructuras. Todas estas estructuras se basan en un marco de tres conceptos. Los componentes de este marco se basan en los parámetros de adaptabilidad y forman el adaptable. Éstos son contenido adaptativo, modelo adaptativo y evaluación adaptativa. Estas tres partes del marco dividen el contenido del curso, las secciones de análisis y evaluación en tres grupos diferentes. Sin embargo, no existe ningún orden fijo en el que operan estos grupos. Algunos funcionan continuamente, mientras que otros sólo están activos en períodos específicos de la duración del programa.

• Contenido adaptativo: un ejemplo sencillo de esto puede verse en la forma tradicional de evaluación de la prueba. Normalmente, cuando los estudiantes envían una respuesta incorrecta, sus respuestas simplemente se marcan como incorrectas. El educador no ofrece mayores desarrollos sobre esta respuesta. Y a menos que el aprendiz o el alumno sea curioso, no saben qué ha significado su error y cuál debería haber sido la respuesta correcta. El contenido adaptativo, por su parte, proporciona comentarios en tiempo real basados ​​en cada respuesta. Esto no sólo se aplica a las respuestas incorrectas. Las respuestas correctas podrían ofrecer conceptos avanzados o sugerencias o sugerir referencias o ejemplos avanzados. Un factor vital a tener en cuenta aquí es que estas sugerencias no interrumpen la secuencia general en la que los estudiantes adquieren habilidades o alcanzan sus objetivos de aprendizaje. El contenido adaptativo sólo proporciona información adicional a los estudiantes sobre sus respuestas.
• Secuenciación adaptativa: la secuenciación adaptativa está activa en todas las etapas del aprendizaje adaptativo. La secuenciación adaptativa siempre está en funcionamiento, recopilando datos de respuesta de los estudiantes o datos de los estudiantes en cada punto del proceso de aprendizaje. El sistema de secuenciación adaptativa analiza estas respuestas en tiempo real y controla automáticamente la siguiente experiencia de aprendizaje por la que pasa cada alumno. Este sistema puede cambiar la secuencia global del curso en función de los datos de respuesta recogidos. Estos cambios podrían implicar cambios en el orden en el que un estudiante aprende una habilidad y el tipo y la secuencia de contenido o experiencia de aprendizaje que debe pasar.
• Evaluación adaptativa: los sistemas de evaluación adaptativa sólo están activos durante las fases de evaluación del tutorial adaptativo. El sistema de evaluación adaptativa realiza un seguimiento de las respuestas de las pruebas que dan los estudiantes en tiempo real y altera la complejidad y/o el tipo de preguntas en las que progresan. Si un estudiante tiene problemas para responder a una pregunta, las siguientes preguntas podrían ser más sencillas, mientras que los estudiantes que tengan un buen rendimiento en una pregunta tendrían una pregunta compleja. Ésta también es una herramienta eficaz para adjuntar una métrica sobre el grado de comprensión que ha conseguido un estudiante en un momento determinado de la duración de un tutorial adaptativo.

¿Cuáles son algunos ejemplos de aprendizaje adaptativo?

Algunos ejemplos principales de aprendizaje adaptativo son los siguientes:

1. Sistemas de gestión del aprendizaje (LMS): Sistemas de gestión de aprendizaje para pequeñas empresas y la educación son una parte esencial de los programas de aprendizaje electrónico, así como de los cursos que se ofrecen en las universidades. El sistema de gestión del aprendizaje hace referencia a un software administrativo utilizado por los proveedores de cursos de aprendizaje electrónico o universidades para realizar un seguimiento de los estudiantes en cuanto al progreso de sus cursos, documentar las puntuaciones y entregar material del curso relacionado con sus grados o programas especiales de formación y desarrollo. Las características de la plataforma LMS permiten a los educadores evaluar el grado de absorción del conocimiento por parte de los aprendices y adaptarse en consecuencia. Por lo que respecta a los estudiantes, pueden obtener feedback en tiempo real sobre su rendimiento y acceder al material del curso. Soluciones de desarrollo LMS proporcionar opciones de personalización para adaptar la plataforma según las necesidades y requisitos específicos de las pequeñas empresas e instituciones educativas.
2. Programas de enseñanza a distancia: muchas universidades ofrecen programas de aprendizaje a distancia a los estudiantes que no pueden asistir físicamente al programa en la universidad. Ésta es una situación donde no hay interacción física entre alumnos y educadores. En esta situación, un sistema de aprendizaje adaptativo que podría emular a la interacción profesor-alumno podría ser una herramienta útil. La ausencia de un espacio para la interacción física podría resultar difícil tanto para el educador como para los aprendices debido a la carencia de un sistema para interactuar e intercambiar feedback en tiempo real. Un sistema de aprendizaje adaptativo podría salvar esa brecha y proporcionar sistemas de interacción y retroalimentación en tiempo real.
3. Herramientas de desarrollo: el aprendizaje adaptativo es a menudo una característica de muchas herramientas de desarrollo. Aunque el grado de adaptabilidad puede variar drásticamente entre ejemplos, estas herramientas de aprendizaje están dirigidas a nuevos usuarios con un nivel bajo de habilidades para adaptarse a las características de la herramienta. Un ejemplo es SelfCAD, un programa basado en navegador y que se ejecuta tanto en Windows como en Mac. SelfCAD incluye un tutorial interactivo que ayuda a los nuevos aprendices a aprender fácilmente el modelado 3D. El programa tutorial incluye lecciones de diseño que son progresivamente sencillas y enseña la función de todas las herramientas clave. Hay una versión gratuita de SelfCAD que los usuarios pueden utilizar para probar el software para ver si es la mejor herramienta para utilizar. Se puede acceder a las funciones avanzadas del software si está suscrito a cualquiera de los dos modelos de suscripción siguientes:

• SelfCAD Pro: 14,99 dólares mensuales o 149,99 dólares anuales
• Licencia perpetua de SelfCAD: acceso de por vida a todas las funciones por un pago único de 599,00 $

Visite el sitio web de SelfCAD y experimente el poder de un tutorial adaptativo sobre diseño 3D.

Conclusión

El aprendizaje adaptativo es un enfoque prometedor de la enseñanza que puede abordar y mejorar la calidad de la educación. La implementación de este aprendizaje innovador sigue siendo un reto. Sin embargo, la ejecución exitosa del aprendizaje adaptativo será muy beneficiosa para los estudiantes, profesores e instituciones.

Le agradecemos que se haya tomado el tiempo de leer el artículo y esperamos que haya encontrado la información que estaba buscando. Le animamos a comentar cualquier duda o sugerencia, ¡gracias!€