En los últimos años, el aprendizaje adaptativo en tiempo real ha evolucionado significativamente. Mientras que los modelos más básicos se apoyan en reglas simples, las empresas que buscan experiencias más personalizadas están incorporando tecnologías más sofisticadas como xAPI, Learning Record Stores (LRS) e inteligencia artificial (IA).
¿Cómo trabajan en conjunto estas tecnologías para impulsar el aprendizaje adaptativo?
xAPI permite que las aplicaciones y plataformas de aprendizaje se comuniquen entre sí y registren actividades de aprendizaje. Estas actividades se almacenan en una plataforma LRS que funciona como repositorio central (integrando información proveniente de cursos, simuladores, aplicaciones y otras plataformas). Posteriormente, la IA analiza los datos almacenados en el LRS para identificar patrones de aprendizaje, fortalezas, brechas de habilidades y comportamientos. Con base en ese análisis, la IA adapta la experiencia formativa recomendando contenidos, ajustando rutas de aprendizaje o proporcionando retroalimentación personalizada.
En conjunto, estas tecnologías pueden analizar grandes volúmenes de información sobre el comportamiento del participante durante todo el proceso de formación, identificar patrones y ajustar dinámicamente la experiencia de aprendizaje.
Sin embargo, surge una pregunta clave: ¿cómo asegurar que la implementación del aprendizaje adaptativo con estas tecnologías no se convierta en un proyecto costoso con poco impacto?
A continuación, se presentan mejores prácticas para implementar aprendizaje adaptativo utilizando tecnologías avanzadas.
1. Diseñar la estrategia de información antes de la estrategia de tecnología
Antes de seleccionar cualquier herramienta tecnológica, es indispensable definir qué información se necesita recopilar y con qué propósito se usará. Esto evita recopilar información sin un propósito claro y almacenar grandes volúmenes de información que no generen valor.
Cuando se define una estrategia de información desde el inicio, el diseño instruccional puede alinearse con las métricas que permitirán adaptar el aprendizaje. Esto facilita identificar comportamientos de aprendizaje y tener rutas personalizadas.
Ejemplo: Un programa eLearning para capacitar a gerentes en análisis de indicadores de negocio.
Antes de diseñar el programa, se define que se capturarán los siguientes datos mediante xAPI: Decisiones tomadas en simulaciones de análisis de indicadores, tipo de errores al interpretar indicadores y tiempo dedicado en cada análisis. Estos datos se almacenan en un LRS, y posteriormente se usan para identificar patrones de desempeño.
Si el sistema detecta que un participante comete errores recurrentes al interpretar tendencias de ventas, automáticamente se le asigna un microcontenido adicional sobre ese tema.
2. Utilizar simulaciones y escenarios interactivos como fuente de información principal
El aprendizaje adaptativo funciona mejor cuando se basa en datos de desempeño obtenidos mientras el participante está en acción, tomando decisiones o resolviendo problemas, y no únicamente en respuestas de cuestionarios. Por esta razón, una buena práctica es asegurar que la información captada provenga de simulaciones, casos interactivos o escenarios de toma de decisiones que capturen comportamientos complejos.
Las simulaciones evalúan habilidades aplicadas, lo que genera información más valiosa para la adaptación del aprendizaje. Además, estas experiencias se diseñan considerando los retos que enfrentan los colaboradores en su trabajo.
Ejemplo: En un programa sobre gestión de conversaciones difíciles con colaboradores, los líderes realizan ejercicios en una simulación donde conducen una conversación de retroalimentación. Durante la simulación se registran datos como: Tipo de respuestas proporcionadas, nivel de empatía en las decisiones y capacidad para abordar problemas con claridad.
Estos datos se envían al LRS mediante xAPI. Posteriormente, el sistema puede adaptar el aprendizaje de la siguiente forma: Si el líder evita abordar el problema directamente, se le recomienda un módulo sobre comunicación asertiva. Si demuestra buena capacidad de escucha, pero dificultad para establecer compromisos, se le asigna contenido sobre seguimiento de acuerdos..
3. Utilizar inteligencia artificial para identificar patrones de aprendizaje
Una de las principales ventajas de combinar xAPI y LRS con IA es analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones de comportamiento que no son evidentes a simple vista.
La IA detecta tendencias de aprendizaje, segmenta perfiles de participantes y predice qué tipo de contenido puede ser más efectivo para cada persona. Es así como la adaptatividad evoluciona con el tiempo, en lugar de depender únicamente de reglas predefinidas.
Ejemplo: Una empresa implementa un programa sobre gestión de clientes estratégicos. Después de varios meses, la IA analiza los datos del LRS e identifica que los participantes que dedican más tiempo a analizar casos prácticos mejoran significativamente su desempeño y que los participantes que saltan directamente a las evaluaciones tienden a tener resultados más bajos.
Con base en este análisis, el sistema comienza a adaptar la experiencia: A los participantes que intentan avanzar demasiado rápido se les recomienda primero analizar un caso práctico. A quienes muestran mayor capacidad analítica se les presentan escenarios más complejos.
4. Alinear el aprendizaje adaptativo con indicadores de desempeño del negocio
El verdadero valor del aprendizaje adaptativo no está únicamente en mejorar la experiencia de aprendizaje, sino en impactar el desempeño laboral.
Es necesario analizar si ciertos patrones de aprendizaje están relacionados con mejores resultados en el trabajo. Esto ayudará a optimizar continuamente y de manera progresiva la experiencia formativa.
Ejemplo: Una organización relaciona la información almacenada en el LRS con indicadores comerciales como: Crecimiento de ventas, retención de clientes y conversión de oportunidades.
Al analizar los datos, se detecta que los vendedores que completaron ciertas simulaciones de negociación presentan mejores resultados comerciales. Con base en estos hallazgos, la plataforma de aprendizaje comienza a priorizar esas simulaciones y recomendarlas dentro de la ruta de aprendizaje de los participantes.
El éxito del aprendizaje adaptativo impulsado con xAPI, LRS e IA no depende únicamente de la tecnología, sino de una estrategia clara de información, experiencias de aprendizaje bien diseñadas y una conexión directa entre la información capturada y los resultados del negocio.
Adoptar estas mejores prácticas permite transformar el eLearning de un modelo de formación estandarizado a una experiencia dinámica, capaz de evolucionar continuamente de acuerdo con las necesidades de cada empresa y de cada colaborador.
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Conoce a la autora:
Mayra Nuriulú es Gerente eLearning en IDESAA. Tiene más de 15 años de experiencia en la planeación, diseño e implementación de proyectos para la formación de talento ejecutivo y académico en eLearning, y en la implementación de proyectos apoyados con tecnología.
