Cada uno de nosotros tiene una comprensión diferente del mundo, diferentes experiencias y capacidades para lograr objetivos y, por lo tanto, diferentes necesidades de aprendizaje. Sin embargo, a menudo las organizaciones brindan las mismas capacitaciones a todos, como si fuéramos exactamente iguales. Esto resulta en que ninguno de nosotros recibe la formación exacta que necesitamos y, en consecuencia, algunos logran aprender mientras otros se quedan atrás.
A esto se le suma que vivimos en una era de personalización. A la gente le gusta cuando algo se personaliza y adapta para satisfacer sus necesidades, porque les da una experiencia y sensación de ser especial. Por eso, una de las tendencias más innovadoras en las ciencias de la educación es lograr un aprendizaje personalizado con un enfoque de Adaptive Learning que se traduce como Aprendizaje Adaptativo.
El Adaptive Learning o aprendizaje adaptativo es una técnica que se utiliza para crear un diseño de formación que adapta la experiencia de aprendizaje a la comprensión, las habilidades y las necesidades de cada individuo. El Adaptive Learning se vale del Machine Learning y los algoritmos de inteligencia artificial para monitorear y adaptar el contenido en base a los niveles de progreso, respuesta, errores, aciertos, etc. El objetivo de esta técnica es lograr un alto nivel de engagement y efectividad en el aprendizaje al reaccionar y responder a las capacidades, necesidades y progreso del individuo, tal como si fuera un personal trainer o un amigo enseñándote a conducir un vehículo por primera vez.
A menudo el Adaptive Learning es confundido con el aprendizaje personalizado y se consideran sinónimos, pero, aunque tienen aspecto en común, es importante aclarar la diferencia. La diferencia fundamental es que el aprendizaje personalizado simplemente se refiere a crear y proporcionar contenidos en base a las necesidades de aprendizaje específicas que puede tener un individuo en cuanto a información específica, área de desempeño y contexto. Es decir, el contenido es personalizado a su necesidad, pero el sistema no cambia ni muta al recibir interacción del usuario, simplemente sigue su curso natural. De esta forma, se podría considerar que el aprendizaje personalizado, aunque es similar, en realidad es más general, mientras que el Adaptive Learning lleva esta personalización a un nivel más profundo y exacto.
(Fuente: When adaptive learning is effective learning, 2020)
Cómo es lógico pensar en este punto, existen muchos beneficios que el Adaptive Learning puede proporcionar a los colaboradores en una organización, a continuación veremos algunos de ellos.
Cuando un curso se personaliza y se adapta a cada colaborador, se vuelve más fluido y fácil, por tanto es natural que le lleve menos tiempo aprender una habilidad o información. Debido a esta cualidad del Adaptive Learning es perfectamente compatible con el Microlearning que fragmenta el contenido en pequeñas cápsulas de 4 - 5 min.
La mayoría estaría de acuerdo en que la capacitación tiene como objetivo mejorar la competencia y desempeño de cada colaborador en su rol. ¿Qué mejor manera de lograrlo que brindarles una experiencia de aprendizaje que potencie sus habilidades y refuerce sus debilidades? Lo mejor del aprendizaje adaptativo es, quizás, que ajusta cualquier falencia en competencias al enfocarse más en ellas.
Se llama "aprendizaje adaptativo" exactamente porque se "adapta" a los requisitos del colaborador. El Adaptive Learning recopila datos sobre lo que el individuo sabe y no sabe, y luego va llenando esos vacíos de "no sabe" con la información necesaria. Esto significa que cuanto más tiempo transcurra, el sistema aprende más del usuario y mejora la experiencia de aprendizaje.
Todo curso de formación debe actualizarse de vez en cuando. Cuando un curso tradicional se actualiza, debe ser nuevamente entregado a los colaboradores y mucha información en ellos se repite. Los módulos de aprendizaje adaptativo tienen una base de datos y "saben" lo que cada colaborador individual ya ha aprendido. De esta manera, siempre se trabaja para mejorar las áreas que aún no domina y, al mismo tiempo, actualizar los conocimientos que ya tiene.
(fuente: eLearning industry 2019)
En Nivelat, creemos fielmente en la necesidad actual que tienen las corporaciones de obtener un sistema de entrenamiento que sea efectivo en lograr aprendizaje, retención y, en consecuencia, una mejora continua del desempeño laboral y eficiencia productiva. Por eso, creamos una plataforma que incorpora las mejores y más novedosas metodologías estudiadas como el Adaptive Learning, la Gamificación, el Microlearning y el Spaced Repetition. Por tanto, los cursos creados son completamente personalizados a los contenidos y necesidades del rubro y cargo, pero lo más importante, adaptado a las características de cada usuario. De esta manera, logramos un sistema de capacitaciones complejo y multifuncional, pero que al usarlo resulta ser sencillo, natural y gratificante.