El proceso de aprendizaje ideal para un estudiante es aquel que se adapte a cada una de sus necesidades: el entorno, el contenido concreto de la lección, el método usado para dictar el contenido, los tipos de evaluación y todo lo demás. Cuando esto se cumple, el estudiante tiene más probabilidades de comprender los conceptos que se enseñan y recordarlos más adelante.
Al igual que con todas las situaciones ideales, esto no es lo que sucede realmente en el salón de clases. Como la enseñanza individualizada no es una solución viable, los sistemas de aprendizaje adaptativo llegan al rescate. Quizás el entorno no cambie en el contexto de las clases en línea, pero el contenido educativo, su forma y la modalidad de evaluación pueden personalizarse según la conducta de aprendizaje en línea del estudiante.
Observemos un ejemplo: Ale, estudiante, se inscribió en un curso intermedio de Geografía mediante el sistema de gestión de aprendizaje (LMS) de su escuela, que cuenta con algunas características clave del aprendizaje adaptativo.
Lo primero que hace el sistema es evaluar los conocimientos previos de Geografía de Ale a través de una serie de preguntas explicadas en el nivel del curso para principiantes. Si Ale responde correctamente todas las preguntas (o la mayoría de ellas, según las reglas establecidas de antemano por el profesor), entonces puede proceder a la primera lección. Si no lo hace, entonces deberá inscribirse en el nivel para principiantes del curso de Geografía y aprobarlo.
Durante cada una de las lecciones en línea, el sistema registrará la actividad de Ale: cuánto tiempo dedica a cada página, si reproduce el video que aparece, a qué recursos adicionales accede, si utiliza la barra de búsqueda y para qué términos, si están activadas las herramientas de chat, entre otras cosas. Al final de cada lección y al final del curso, Ale deberá someterse a uno o más tipos de pruebas para evaluar los conocimientos recién adquiridos.
En cada paso del proceso, se configuran reglas automáticas para que el sistema pueda hacer sugerencias según la actividad de Ale. Por ejemplo, si Ale reproduce reiteradamente un video en una lección, el sistema puede sugerirle que consulte el texto transcrito del video, que reproduzca un video relacionado, que consulte una fuente diferente o incluso que se inscriba en un curso relacionado. Del mismo modo, según el puntaje de la evaluación, el sistema le hará recomendaciones sobre los próximos pasos: repasar o avanzar.
Un sistema de aprendizaje adaptativo es un sistema de inteligencia artificial. Reúne, analiza y genera información constantemente. La calidad depende en gran medida de la calidad de la información de entrada, tanto al comienzo del proceso de aprendizaje del estudiante como durante el resto del proceso.
Con el auge del uso de la inteligencia artificial en la tecnología educativa, la inteligencia humana de los educadores es más importante que nunca. Porque quienes enseñan son todavía los profesores, no las herramientas tecnológicas. Aquí presentamos algunas formas en las que los profesores pueden aprovechar el poder del aprendizaje adaptativo para crear experiencias educativas personalizadas en línea:
Para satisfacer las necesidades de todos los estudiantes, los educadores primero necesitan adaptar el contenido educativo. Algunos estudiantes tienen una mejor respuesta a los videos, ya que este formato estimula su atención con mayor facilidad. Otros considerarán que escuchar a alguien hablar sobre un concepto nuevo es suficiente. A su vez, hay otros que utilizarán la manera tradicional de leer y tomar notas, y a veces resaltarán la información importante en los apuntes impresos.
Por lo tanto, lo mejor es contar con la misma lección o módulo educativo en diferentes formatos. Es posible que esto exija más tiempo y recursos, pero los cursos en línea pueden reutilizarse varias veces, y esta variedad de formatos será útil cuando se establezcan las reglas automáticas en el sistema de aprendizaje adaptativo.
En el entorno de aprendizaje en línea, la enseñanza tradicional en persona es impensable. Sin embargo, aún es posible, gracias a las herramientas de videoconferencia. La decisión principal acerca de las formas para enseñar en línea gira en torno a los espectros sincrónico y asincrónico.
Los profesores pueden escoger entre el aprendizaje sincrónico remoto (tanto los estudiantes como el profesor se encuentran en línea al mismo tiempo), el dictado completamente asincrónico (el momento en el que se dicta el contenido educativo no es el mismo que el momento en el que los estudiantes aprenden) o un método híbrido (los estudiantes pueden avanzar con el contenido al ritmo que establezcan, pero algunas videoconferencias o plazos de entrega se establecen de forma sincrónica).
Más información: Mentalidad asincrónica para un mejor aprendizaje en línea
Si no hay dos “Ale” que aprendan del mismo modo, es lógico que puedan probar su dominio del contenido recién adquirido de formas diferentes.
Según cómo prefieran aprender, los estudiantes deberían ser evaluados de formas diferentes. Podrían escribir un ensayo, crear una presentación, grabar un video de ellos mismos para explicar algún concepto nuevo, completar un cuestionario, etc. Una vez más, crear diversos tipos de evaluaciones en lugar de uno implica más trabajo para los profesores, especialmente porque se deben establecer algunas correlaciones entre los tipos de evaluaciones y las habilidades adquiridas. Pero, otra vez, estos esfuerzos no son en vano.
Personalizar el contenido y las evaluaciones es la base para poder ofrecerles a todos los estudiantes experiencias educativas personalizadas. Con la ayuda de las herramientas adecuadas de tecnología educativa, los educadores de todos los niveles pueden crear contenido y enseñarlo de forma tal que se adapte a las necesidades de aprendizaje de cada uno de los estudiantes y, así, situarlos en el camino que los llevará hacia excelentes resultados académicos.