El aprendizaje adaptativo en eLearning se apoya en la tecnología para personalizar y optimizar la experiencia de aprendizaje usando información del desempeño del participante para adaptar la ruta de aprendizaje, el nivel de dificultad, el ritmo y la retroalimentación según sus necesidades individuales.
La adaptación de la ruta de aprendizaje puede llevarse a cabo mediante 2 enfoques; por medio de reglas o en tiempo real, diferenciándose principalmente por el nivel de apoyo tecnológico requerido para personalizar la ruta.
Por medio de reglas: se usan métodos y tecnologías convencionales para llevar a cabo la personalización y adaptación, métodos como el aprendizaje basado en competencias o el uso de LMS con funcionalidades básicas de evaluación y seguimiento.
Para que este enfoque sea realmente adaptativo y no se quede simplemente como aprendizaje personalizado, el análisis manual y evaluación continua del desempeño es indispensable para ajustar el nivel de dificultad y se sugerir recursos extra para la ruta de aprendizaje. ¿Cómo lograrlo? Con un diseño instruccional riguroso que consiste en realizar evaluaciones iniciales para detectar brechas de habilidades, seleccionar habilidades críticas a desarrollar, establecer objetivos de aprendizaje granulares y precisos, diseñar módulos con lecciones cortas (cada uno vinculado a una pregunta o reto diagnosticable), preparar retroalimentación específica para cada resultado, establecer reglas claras para guiar las decisiones en la ruta (por ejemplo, si el participante acierta 3 preguntas o cursos nivel 1, pasa al nivel 2), y preparar el LMS con estas reglas y condicionantes. Este proceso implica trabajo manual y planificado detallado.
En tiempo real: se basa en plataformas tecnológicas avanzadas con Inteligencia Artificial (IA) que analizan el desempeño, predicen el éxito o el fracaso del participante, modifican la dificultad y la secuencia de contenidos, y asignan automáticamente las rutas formativas, optimizando la experiencia de aprendizaje de forma dinámica.
Para iniciar con el aprendizaje adaptativo en cualquiera de los dos enfoques, se debe de considerar lo siguiente:
- Establecer objetivos de aprendizaje granulares o lo suficientemente segmentados para que el contenido pueda ser flexible y modular, y permita la creación de módulos autónomos y la medición del objetivo. Aún y cuando se usen plataformas asistidas con IA, al inicio, es necesario configurar los parámetros para personalizar las rutas.
- Los instructores o personas responsables de guiar el aprendizaje siguen desempeñando un papel fundamental para impulsar la adaptación de los programas de capacitación. La interacción humana entre el instructor y el participante para orientar, apoyar o dar seguimiento, garantizan que cada participante tenga el acompañamiento adecuado.
- Capacitar a los instructores o a quienes guíen el aprendizaje para que en su labor diaria manejen correctamente las plataformas tecnológicas en las que se apoya el aprendizaje, es decir, no solo saber usar las plataformas basadas en IA, sino también saber interpretar correctamente la información que estas herramientas les proporcionen para decidir sobre las adaptaciones según su criterio y experiencia en los programas de formación.
La evaluación constante del aprendizaje adaptativo en eLearning fomenta una cultura de mejora continua donde tanto los participantes como los instructores van ajustando sus estrategias de aprendizaje y enseñanza de manera dinámica y constante. Esto aumenta la eficiencia, la retención del conocimiento y la satisfacción del colaborador, lo cual se traduce en mejores resultados de formación.
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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.
