Cos'è l'apprendimento adattativo? Definizione, esempi e consigli

Indice

1. Cos'è l'apprendimento adattativo? Definizione e spiegazione
2. Come funziona l'apprendimento adattivo nella pratica?
3. Quali sono i pro e i contro dell'apprendimento adattativo?
4. Come un LMS può supportare l'apprendimento adattativo

Cos'è l'apprendimento adattativo? Definizione e spiegazione

I dati sono il cuore dell'apprendimento adattativo

A differenza degli approcci tradizionali all'apprendimento, in cui tutti gli studenti passano per gli stessi materiali allo stesso ritmo, l'apprendimento adattativo consente un progresso individuale. Sei tu a determinare quando rapidamente o lentamente vuoi procedere, e il sistema si adatta alle tue esigenze!

I dati sono il cuore dell'apprendimento adattativo. Tengono traccia del punto in cui ti trovi in un preciso momento e offrono esattamente i contenuti di cui hai bisogno - che tu stia ancora lavorando su determinate difficoltà o voglia sviluppare ulteriormente i tuoi punti di forza. 

L'intelligenza artificiale e gli strumenti intelligenti rendono tutto questo ancora più efficiente ottimizzando e regolando di continuo il processo di apprendimento. 

Come funziona l'apprendimento adattivo nella pratica?

Per comprendere meglio l'apprendimento adattativo, diamo un'occhiata dietro le quinte. Quali meccanismi sono dietro questa forma di apprendimento, e in che modo la tecnologia assicura che il percorso formativo possa adattarsi costantemente alle esigenze individuali? 

1. Il punto di partenza: valutare il livello di apprendimento

Il sistema adattativo comincia con una valutazione. Attraverso test o compiti iniziali, determina quanto gli studenti conoscono già.

Esempio sul posto di lavoro:

In un programma formativo dedicato ai project manager, il sistema potrebbe controllare se i partecipanti hanno già familiarità con Scrum o Kanban.

Coloro che hanno già familiarità ricevono compiti più difficili su argomenti come l'ottimizzazione dei progetti o la leadership di team.

I principianti, d'altra parte, cominciano con le fondamenta del lavoro agile per assicurare che abbiano solide basi prima di passare ad argomenti più complessi.

Esempio in ambito scolastico:

A scuola, un programma di matematica potrebbe prima presentare alcuni compiti basilari per scoprire se uno studente ha le conoscenze fondamentali che occorrono o se ha delle lacune. Coloro che già conoscono la materia ricevono compiti più difficili, mentre gli altri lavorano sulle basi fino a padroneggiarle. 

2. Contenuti personalizzati

Una volta che il sistema ha valutato il livello di conoscenze, si passa al lavoro vero e proprio; il contenuto è personalizzato per gli studenti. Coloro che padroneggiano facilmente i primi compiti ricevono sfide più complesse. Coloro che hanno bisogno di più esercizio ricevono un supporto aggiuntivo a un livello più semplice. 

Esempio sul posto di lavoro:

In un programma di formazione alle vendite, il sistema potrebbe scoprire che alcuni partecipanti hanno già delle competenze nelle tecniche di negoziazione. Questo gruppo quindi riceve compiti più complessi, come scenari di negoziazione internazionale o approcci strategici alla negoziazione. Coloro che muovono ancora i primi passi si esercitano con le basi, come l'analisi delle esigenze o la gestione delle obiezioni, prima di passare ad argomenti avanzati. 

Esempio in ambito scolastico:

A scuola, un programma di matematica potrebbe procedere allo stesso modo. Uno studente che padroneggia le basi dell'aritmetica può cimentarsi con compiti più complessi, come le equazioni. Coloro che ancora faticano con le frazioni ricevono esercizi aggiuntivi e spiegazioni chiare per solidificare le fondamenta della materia. 

3. Feedback in tempo reale

Un elemento essenziale è il feedback istantaneo. Quando un compito viene risolto in modo corretto, il sistema passa al livello successivo, più difficile. 

Esempio sul posto di lavoro:

Immagina di partecipare a un programma formativo di project management. Dopo aver completato con successo un compito sulla pianificazione delle risorse, ricevi immediatamente la sfida successiva, leggermente più difficile. Hai fatto un errore? Nessun problema! Il sistema ti offre suggerimenti dettagliati su come allocare meglio le risorse e offre esercizi aggiuntivi per perfezionare le tue conoscenze. 

Esempio in ambito scolastico:

All'interno di un programma di apprendimento di una lingua, il feedback potrebbe semplicemente essere immediato. Hai coniugato un verbo in modo scorretto? Il programma ti mostra immediatamente la forma corretta e ti invita a tentare di nuovo la frase. In questo modo, gli errori vengono subito corretti, e l'apprendimento viene rinforzato.

4. Percorso di apprendimento adattato

Durante il processo di apprendimento, il sistema raccoglie continuamente dati sui progressi degli studenti. Non solo ne identifica i punti di forza e di debolezza, ma si adatta di conseguenza.

Esempio sul posto di lavoro:

Nel corso di un programma di leadership, il sistema potrebbe scoprire che un dipendente ha come punto di forza la presa di decisioni, ma occasionalmente ha difficoltà con la gestione dei conflitti. In questo caso, il sistema offre casi di studio o simulazioni mirati per migliorare quella specifica competenza. Allo stesso tempo, il percorso di apprendimento per la presa di decisioni diventa più difficile, con scenari complessi che permettono di sviluppare ulteriormente delle competenze già forti.

Esempio in ambito scolastico:

Immaginiamo uno studente che eccelle in algebra ma ha bisogno di maggiore esercizio in geometria. Il sistema adattativo riconosce le sue difficoltà e modifica il percorso di apprendimento di conseguenza: lo studente riceve compiti più complessi in algebra, come le equazioni di secondo grado. Allo stesso tempo, le lezioni di geometria includono esercizi extra e momenti interattivi affinché lo studente impari a padroneggiare le basi della materia prima di passare all'argomento successivo. 

5. Integrazione di diversi metodi di apprendimento

Dal momento che ognuno impara a modo suo, l'apprendimento adattativo spesso combina diversi formati:

• Video
• Testi
• Quiz
• Giochi interattivi

Esempio sul posto di lavoro:

Nel corso di una formazione alle vendite, il sistema potrebbe utilizzare diversi metodi formativi per assicurare che tutti i partecipanti comprendano pienamente i contenuti. Prima, un video potrebbe dimostrare una tecnica di vendita di successo. Poi, un gioco di ruolo interattivo potrebbe permettere ai partecipanti di applicare la tecnica in una situazione di vendita simulata. Per rafforzare l'apprendimento, potrebbe seguire un quiz, garantendo che i punti chiave siano internalizzati prima di passare ad argomenti più avanzati.

Esempio in ambito scolastico:

Un programma di storia potrebbe mostrare agli studenti un breve video su un evento particolare, seguito da una cronologia interattiva e da un quiz per rafforzare quanto appreso.

6. Ottimizzazione continua

Una volta che uno studente padroneggia totalmente una parte di una materia, questa viene considerata "completata". Il sistema non perde più tempo con essa e si concentra su temi meno familiari che ancora devono essere appresi appieno. 

7. Supporti motivazionali

Molti sistemi di apprendimento adattativo usano la gamification per mantenere motivati gli studenti

Molti sistemi di apprendimento adattativo usano la gamification per mantenere motivati gli studenti. Ad esempio, gli studenti potrebbero guadagnare punti, badge, o vedere i propri progressi su una barra di avanzamento. Questo ha lo scopo di motivarli e premiarli durante il processo di apprendimento.

Esempio sul posto di lavoro:

Durante un programma di formazione alle vendite, i dipendenti potrebbero guadagnare punti o badge, come "Pro della negoziazione" o "Campione della comunicazione", dopo aver completato determinati moduli. Questi badge non solo mostrano i progressi ma motivano i dipendenti ad affrontare la sfida successiva e celebrare ulteriori successi. 

Esempio in ambito scolastico:

In un'app di apprendimento, gli studenti potrebbero raccogliere punti e prendere parte a una classifica risolvendo dei problemi matematici. Ad ogni livello raggiunto, vedono i loro progressi in una barra e guadagnano badge virtuali, come "Maestro delle frazioni" o "Re delle equazioni". 

Quali sono i pro e i contro dell'apprendimento adattativo?

L'apprendimento adattativo offre molti vantaggi, ma ci sono anche alcuni svantaggi che non dovrebbero essere sottovalutati.

Vantaggi dell'apprendimento adattativo

• Apprendimento personalizzato: tutti ricevono contenuti su misura per le loro esigenze attuali, rendendo il processo di apprendimento più efficiente e concentrato.
• Flessibilità: gli studenti possono progredire al proprio ritmo, un beneficio particolarmente rilevante per diversi stili di apprendimento.
• Aumento della motivazione: i percorsi personalizzati di apprendimento e il feedback immediato mantengono alta la motivazione. Il successo viene percepito più rapidamente.
• Feedback immediato: i progressi e gli errori sono riconosciuti istantaneamente, e il sistema si modifica in tempo reale, rendendo il processo di apprendimento più fluido.
• Risparmio di tempo: Solo i contenuti rilevanti vengono insegnati, non viene perso del tempo su materiali già familiari.

Svantaggi dell'apprendimento adattativo

• Dipendenza dalla tecnologia: l'apprendimento adattativo richiede tecnologie moderne, che non sono sempre accessibili o facili da usare.
• Meno interazione umana: il focus sul digitale può ridurre gli scambi personali con l'insegnante e gli altri studenti.
• Costo elevato: creare e mantenere dei sistemi per l'apprendimento adattativo può essere costoso e dispendioso in termini di tempo.
• Rischi per la privacy: la raccolta e l'analisi di dati personali può far emergere preoccupazioni riguardanti la protezione della privacy.

Puoi implementare l'apprendimento adattativo nella tua azienda in modo efficiente se segui alcuni importanti passaggi:

1. Identificare i gruppi target e le loro esigenze: Conduci un'analisi per determinare in quali aree i tuoi dipendenti hanno bisogno di una formazione mirata. Questo ti consente di sviluppare contenuti formativi su misura per specifiche abilità e conoscenze.
2. Scegli la giusta piattaforma per l'apprendimento: Scegli una piattaforma per l'apprendimento adattativo che sia facile da usare e si integri bene con la tua infrastruttura esistente. Assicurati che supporti un apprendimento basato sui dati per consentire percorsi di apprendimento personalizzati.
3. Crea percorsi di apprendimento personalizzati: Usa la tecnologia per modificare dinamicamente i contenuti formativi in base ai progressi dei dipendenti. A seconda del loro livello di conoscenze, vengono offerti argomenti più semplici o più complessi, rendendo il processo di apprendimento più efficiente.
4. Usa e ottimizza i dati: Monitora continuamente i progressi dei tuoi dipendenti e modifica il contenuto formativo. Gli strumenti di analisi aiutano a identificare le debolezze e ad affrontarle nello specifico. 
5. Offri supporto: Offri ai tuoi dipendenti formazione o supporto per aiutarli a ottenere il massimo dalla piattaforma per l'apprendimento.

Come un LMS può supportare l'apprendimento adattativo

Un sistema di management per l'apprendimento (LMS) è una piattaforma software che permette alle aziende, ai consulenti, ai coach e alle istituzioni formative di creare, gestire e distribuire contenuti formativi. Il nostro LMS, Easy LMS, offre una soluzione flessibile e user-friendly per rendere i processi di apprendimento semplici ed efficaci.

Tra le sue funzionalità chiave ci sono:

• Percorsi di apprendimento personalizzati che possono essere modificati in modo flessibile ai progressi degli studenti.
• Monitoraggio dei progressi nell'apprendimento
• Contenuti formativi flessibili. I contenuti possono essere forniti in diversi formati come video, testi o compiti interattivi.
• Formazione personalizzata. I formatori e i consulenti possono gestire i loro programmi di onboarding, training e i loro laboratori per diversi gruppi.
• E molto altro.

Risorse utili

1. Leaders
2. Journal of International Business Studies 
3. Smart learning environments 
4. An analysis of the research on adaptive Learning 
5. Neovation

Domande frequenti