El uso de la IA para transformar las experiencias de aprendizaje elimina las limitaciones tradicionales e introduce nuevas y emocionantes posibilidades. Para aprovechar ese inmenso potencial, es importante comprender claramente el funcionamiento interno de la Inteligencia Artificial y la elocuencia de las soluciones que proporciona.

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Aprendizaje personalizado a través de la IA
Aunque puede ser fácil mirar a la IA y considerarla simplemente como una característica más de la tecnología de aprendizaje diseñada para hacerla más fácil o más barata, ver la IA por su verdadero potencial requiere mirar la formación personalizada a través de una lente completamente diferente.

Eso significa entender que cada usuario es diferente. La personalización de los contenidos y su presentación, así como la adaptación de las preferencias personales y los estilos de aprendizaje de cada uno de los alumnos (personalización “a escala”) son imposibles sin la IA. El aprendizaje personalizado implica transferir cierto control a los alumnos, dándoles cierta participación en el progreso de sus actividades de aprendizaje.

Estas funcionalidades llevarán la personalización a un nivel completamente nuevo porque el sistema esencialmente toma el volante para conducir la eficacia general de un viaje individual del alumno. Los algoritmos de aprendizaje automático predicen los resultados, lo que le permite ofrecer contenidos específicos basados en el rendimiento anterior de un alumno y en sus objetivos individuales.

Por ejemplo, los alumnos en línea que expresan una carencia de habilidades particular reciben recomendaciones específicas que construyen conocimientos relacionados con su carencia de habilidades en un formato más personalizado. Esto podría incluir situaciones en las que el sistema reconocería que un alumno podría saltarse algunos módulos para realizar un viaje de aprendizaje más completo y menos lineal que alguien que podría carecer de las habilidades básicas relacionadas con ese tema en particular.

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Algunas de las ventajas del aprendizaje verdaderamente automatizado impulsado por la IA
Llevar las experiencias de aprendizaje más allá con la IA significa ampliar el alcance de la disponibilidad y la eficacia de su contenido de aprendizaje, especialmente en lo que respecta a la disponibilidad de oportunidades de aprendizaje flexibles a través de teléfonos inteligentes y tabletas y el desarrollo de contenido personalizado que refleje las necesidades individuales de los estudiantes.

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1. Aumentar el compromiso y los resultados
Los algoritmos de aprendizaje automático predicen los resultados, lo que le permite ofrecer contenidos específicos basados en el rendimiento anterior de un alumno y en sus objetivos individuales. Por ejemplo, los alumnos en línea que expresan un vacío de habilidades particular reciben recomendaciones específicas que construyen el conocimiento relacionado con su vacío de habilidades en un formato más personalizado. Esto podría incluir escenarios en los que el sistema reconocería que un alumno podría saltarse algunos módulos para realizar un viaje de aprendizaje más completo y menos lineal que alguien que podría carecer de las habilidades básicas relacionadas con ese tema en particular.

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2. Asignar recursos a tareas de valor
Los alumnos reciben los recursos en línea exactos que necesitan para llenar las lagunas y alcanzar los objetivos de aprendizaje, lo que equivale a menos tiempo de asiento y horas de nómina de formación. En cambio, los empleados obtienen la información que necesitan rápidamente, ya que los recursos de formación online están hechos a medida de sus objetivos personales y profesionales. Además, los administradores de I+D y el personal de apoyo dedican menos tiempo a analizar las métricas y los informes para centrarse en la producción de contenidos de aprendizaje de primera categoría. Con la IA, el sistema se encarga del Big Data para que el equipo de L&D pueda dedicar más tiempo y energía a tareas más valiosas.

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3. Automatizar la programación y la entrega de contenidos
Para ser una tecnología que cambia el juego, es irónico que la IA y el aprendizaje automático estén, de hecho, diseñados para manejar tareas bastante insignificantes, pero cruciales en nombre de ahorrar tiempo a los humanos para que se centren en actividades de mayor alcance. Con la IA, su plataforma de aprendizaje podría programar el trabajo del curso o entregar recursos basados en los resultados de las evaluaciones individuales de los alumnos o en las simulaciones. Esto crearía un entorno en el que sería posible predecir automáticamente los mapas de los cursos para cada uno de sus alumnos que se inscriban en cualquiera de los cursos de su organización, y luego reajustar cuando surja la necesidad.

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4. Impulsar el ROI
Considere esta sencilla fórmula: menos tiempo de formación + mayor personalización = mejores resultados de aprendizaje

Gastará menos en formación online sin sacrificar los resultados deseados, ya que el análisis predictivo y su plataforma de aprendizaje equipada con IA rastrean y pronostican cada movimiento que realiza cada uno de sus alumnos. Esto también le da el poder de lanzar recursos de aprendizaje en línea donde y cuando sea necesario.

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La IA sin datos es como un coche vacío
La IA requiere inyecciones regulares de datos para ser más eficaz. Piense en la IA como si fuera un alumno: cuantos más datos consuma, más inteligente se volverá, haciendo que tareas como la personalización completa del aprendizaje y la automatización de las tareas administrativas sean más eficaces, cuanto más tiempo tengan que empaparse en las profundidades de su plataforma de aprendizaje.

Para preparar una IA que ayude al aprendizaje personalizado, es necesario exponerla al mayor número posible de variables para completar una tarea, utilizando diferentes tipos de datos de entrada. Algunos sistemas de IA crean sus propias tareas después de haber identificado los objetivos de los datos que se les han proporcionado.

Como ejemplo, y en el contexto del aprendizaje, la eficacia de una funcionalidad de autoetiquetado depende de un flujo constante de datos para ser más útil (y más valioso para los alumnos) con el tiempo. El autoetiquetado “escucha” los activos de contenido, entendiendo varias palabras clave para producir una serie de etiquetas que ayuden a la categorización y la búsqueda, sin necesidad de hacerlo manualmente, ahorrando tiempo al administrador y al alumno al cargar el contenido. Si un contenido concreto se actualiza, la IA sigue rastreando ese contenido y actualizando las etiquetas si es necesario.
Esto es especialmente útil cuando se trata de permitir el aprendizaje en el flujo de trabajo, donde el alumno está buscando una respuesta a una pregunta específica, en el punto de necesidad. Nos gusta utilizar el ejemplo del vendedor viajero: alguien que está en el coche o en el aeropuerto, y tiene una petición urgente de un cliente potencial sobre un aspecto técnico de su producto.

Con el tiempo, a medida que la IA se alimenta de más y más etiquetas, que también son editables por los humanos, la funcionalidad se vuelve más eficaz, lo que permite un ciclo de mejora continua dentro del back–end de su plataforma de aprendizaje que requiere absolutamente ninguna intervención humana.

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Hacer realidad el aprendizaje verdaderamente personalizado
El aprendizaje personalizado implica pasar cierto control a los alumnos, dándoles una manera de gestionar cómo progresan a través de sus actividades de L&D.

Con la IA, en lugar de rutas predeterminadas, el alumno tiene más control sobre la dirección de su aprendizaje.
La IA recopila datos para determinar el conocimiento de un alumno sobre habilidades específicas, y luego crea un camino de aprendizaje en constante evolución para que él/ella lo tome.
La IA no se limita a mejorar la plataforma de aprendizaje, sino que hace que responda a las necesidades del alumno, adaptándose de forma inteligente a sus peticiones.

Fuente: Elearning Industry