La disponibilidad de tecnología con inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático, la robótica, entre otros está ocurriendo más rápido de lo que las personas esperaban. No estamos hablando de un sueño de ciencia ficción que demorará 20 años en lograrse; la mayoría de estas tecnologías ya están disponibles en diferentes grados en diversas industrias y avanzarán al siguiente nivel dentro del próximo año o durante los próximos años.
Las instituciones educativas deben seguir el ritmo. Independientemente de si hablamos de los jardines de niños, las escuelas primarias y secundarias o las universidades, la necesidad de una plataforma de aprendizaje que ofrezca experiencias de aprendizaje personalizado para cada estudiante es muy real.
Los estudiantes asisten a la escuela con diversos trasfondos educativos, tienen diferentes intereses y preferencias de aprendizaje y progresan en cada materia a ritmos diferentes. Es imposible que un solo profesor pueda lidiar con todas las cosas que pasan con cada estudiante en profundidad. Pero con la ayuda de las tecnologías educativas, las cosas cambian.
3 aspectos centrales de una plataforma de aprendizaje personalizado
Una plataforma de aprendizaje personalizado puede ayudar a los profesores a satisfacer las necesidades de cada uno de los estudiantes, independientemente de si son clases de 15 niños en preescolar o 15 000 estudiantes universitarios. Dicha plataforma puede establecer el nivel actual de conocimiento que cada estudiante tiene sobre cualquier tipo de materia, lo que necesitan aprender y hacer recomendaciones personalizadas o dar consejos sobre cómo puede alcanzar sus objetivos de aprendizaje cada estudiante. Del mismo modo, una plataforma de aprendizaje personalizado puede evaluar el progreso del estudiante en cada paso del camino.
Existen tres aspectos centrales que definen una plataforma de aprendizaje personalizado: cada estudiante debe poder definir sus propias metas de aprendizaje dentro de ella, recibir recomendaciones basadas en su proceso de aprendizaje y recibir una evaluación clara de su progreso para que pueda visualizarlo. Exploremos cada uno de estos aspectos:
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Metas de aprendizaje
Las metas de aprendizaje pueden oscilar entre extremadamente específicas y muy generales, o pueden ser más logísticas. Independientemente del tipo, los estudiantes deben poder establecer sus propias metas de aprendizaje dentro de la plataforma, pedirles a los profesores o mentores que las establezcan o que las sugiera la misma plataforma.
Estos son algunos ejemplos:
- Dominar la fotosíntesis: esta es una meta muy específica. Podría considerarse como una competencia, es como un pequeño punto en un plan de estudios de Biología.
- Dominar Biología de 2.º grado: esta es específica para la edad del estudiante o quizás ya domina la del 1.º grado, entonces es obvio que debe dominar la de 2.º grado.
- Prepararse para una carrera como astronauta: esta es una meta de aprendizaje amplia, implica que el estudiante debe dominar diversos conceptos y materias que puedan encaminarlo para dicha carrera.
- Obtener un certificado en Ingeniería en Javascript: esta no es una competencia específica, pero la plataforma puede ayudar al estudiante a lograr un certificado específico u otro.
- Dedicar 2 horas semanales a aprender Física Cuántica: esta es una meta de aprendizaje logística, destinar cierta cantidad de tiempo para aprender algo específico.
Cualquier tipo de plataforma de aprendizaje personalizado debe poder adaptarse a este rango de metas.
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Recomendaciones
Generalmente, las recomendaciones se generan usando una combinación de reglas específicas y correlaciones estadísticas. Una forma de dar recomendaciones es aprovechar la automatización, para que los instructores puedan programar sus propias recomendaciones. Por ejemplo, un profesor de Biología puede recomendar su libro sobre la fotosíntesis a cualquier estudiante que haya establecido la meta de dominar dicho concepto. El segundo tipo de recomendación, que funciona con IA, es la correlación estadística. En otras palabras, la plataforma puede hacer un seguimiento y decir que el 85 % de los estudiantes que querían perfeccionar su conocimiento sobre la fotosíntesis, que siguieron tal o cual recomendación, mejoraron sus puntajes un 30 % en cinco días.
Estos son otros ejemplos:
- Mirar el video “Granjas eólicas”: una recomendación simple sería ver un video en particular relacionado con la meta de aprendizaje.
- Hacer el curso sobre Biología Sintética: otra cosa que la plataforma podría hacer es sugerir tomar varios cursos en línea que están disponibles en todo el mundo o dentro de la organización educativa.
- Cursar el módulo sobre energía sostenible: muchos cursos que se enseñan en la universidad deberían estar disponibles como módulos individuales que los estudiantes pueden cursar a pedido. Idealmente, estos cursos deberían separarse en pequeños módulos digeribles para que las plataformas educativas puedan sugerirles a los estudiantes un módulo determinado que sea exactamente lo que necesitan para progresar.
- Unirse al foro Fusión nuclear: una de las cosas que una plataforma de aprendizaje debería poder hacer es recomendarles a los estudiantes foros a los que unirse. Por ejemplo, si un estudiante es muy bueno en Física y su enfoque actual es Fusión Nuclear, si existiera un foro comunitario sobre fusión nuclear realmente bueno, entonces la plataforma debería poder sugerirle que se una a él.
- Tomar la ruta de aprendizaje para hablar francés: si un estudiante está interesado en dominar el francés, y existe una muy buena secuencia de un video introductorio, un libro determinado, una serie de cursos en línea y, luego, un foro especializado, la plataforma debería poder sugerir dicha ruta de aprendizaje. Idealmente, los estudiantes deberían poder compartir rutas de aprendizaje exitosas con otras personas.
- Pedirle a Camila García que sea tu mentora en Álgebra: por último, pero no menos importante, el toque humano todavía es muy importante en el proceso de aprendizaje y la tecnología nunca lo reemplazará. Una plataforma de aprendizaje personalizado podría sugerirles a los estudiantes interesados un profesor específico que es realmente bueno para ser su mentor en Álgebra, o en cualquier otra materia, si es el caso.
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Evaluaciones
Existe una amplia variedad de formas de descubrir en qué medida un estudiante sabe realmente lo que cree saber. Por lo general, descubren que aún hay muchas cosas que no saben. De todas formas, evaluar el conocimiento de un estudiante es una parte muy importante del progreso y las plataformas de aprendizaje personalizado deben permitir más de una forma de hacerlo.
Estos son algunos ejemplos:
- Examen sorpresa: el clásico sería un examen sorpresa, por lo que deberías poder generar a partir de múltiples bancos de preguntas un buen examen personalizado que se adapte a cualquier momento del proceso de aprendizaje del estudiante. Siempre y cuando dichas preguntas estén etiquetadas con las habilidades específicas que evalúan, el sistema comienza a reconocer las fortalezas y debilidades del estudiante.
- Autoevaluación: esto es un poco peligroso, ya que algunos estudiantes podrían sobrevalorar sus competencias, pero hacer una autoevaluación también puede ser útil en algunas situaciones.
- Evaluación de los compañeros o del instructor: este es otro tipo de evaluación importante, de tus compañeros y de tu instructor o profesor. Los estudiantes aprenden mucho en entornos sociales, por ello tener una opinión pertinente de las personas correctas realmente puede ayudarlos.
- Certificados de terceros.
- Créditos universitarios.
- Calificaciones de un curso formal: estos últimos tres no necesariamente ofrecen un nivel de detalle específico acerca de si un estudiante es realmente bueno en Fotosíntesis, Álgebra u otra materia, pero sí le proporcionan al sistema una idea general sobre las áreas de fortaleza y debilidad del estudiante.
La magia que une todo: Competencias
El elemento clave que une las metas de aprendizajes, las recomendaciones y las evaluaciones es el concepto de competencias.
Una plataforma de aprendizaje personalizado debe poder determinar en qué es bueno un estudiante, en qué no es bueno, qué recursos podrían ayudarle en cualquier momento, cómo evaluarlo, entre otras cosas. Si los instructores pueden desglosar todo lo que realmente necesitan que los estudiantes aprendan en estas pequeñas porciones llamadas competencias, entonces pueden etiquetar las preguntas para las competencias que evalúan.
Cada vez que un estudiante recibe una recomendación, como cursar un módulo de aprendizaje, ver un video, unirse a un foro, o se evalúa su conocimiento de una forma u otra, el sistema actualiza las mediciones de todas estas competencias y las puede mostrar en tiempo real. Con el tiempo, esto elabora una base de datos que sabe todo acerca de las fortalezas y debilidades de cada estudiante.
Las competencias son la moneda corriente que une las metas de aprendizaje, las recomendaciones y las evaluaciones.
Para resumir
Es un momento muy emocionante para ser un educador. La IA y el aprendizaje automático permitirán una gran mejora en las plataformas de aprendizaje basadas en la nube que ya tenemos. Estas tecnologías son reales y se están desarrollado a un ritmo increíblemente rápido, y estarán disponibles de una forma que se integra perfectamente a lo que las instituciones educativas de todos los tipos y tamaños necesitan y esperan.
