Apprendimento adattivo

Apprendimento adattivo

L’apprendimento adattivo o adaptive learning è l’insieme delle soluzioni tecnologiche e metodologiche finalizzate a personalizzare l’esperienza di apprendimento in modo automatico in base alle richieste dell’utente. Si propone di spostare l’attenzione dal learning object e dall’ambiente online alla persona che apprende. Oggi una delle principali sfide in ambito di Formazione e Sviluppo consiste nel progettare un percorso formativo aziendale personalizzato e scalabile, una formazione su misura per le specifiche esigenze degli utenti e perfettamente in grado di supportare una rapida crescita organizzativa.

Tutti quelli che seguono un corso tradizionale fanno la stessa esperienza formativa, vedono gli stessi video, seguono gli stessi tutoria, fanno gli stessi test. Chi si accosta ad un corso adaptive parte dallo stesso blocco di contenuti ma, in seguito alle sue domande e risposte, riceverà dalla piattaforma elearning contenuti differenti, adattati al suo percorso, diverso da quello di altri. Il percorso formativo è così personalizzato adattando i contenuti al singolo studente in base ai progressi effettuati, e fornendogli le nozioni proprio quando sembra averne più bisogno. Il discente non è più un semplice ricevente di informazioni da un docente, ma è un soggetto attivo che adatta a sé il percorso formativo che intende fare.

L’apprendimento che propone un corso o un programma da seguire per raggiungere un obiettivo di miglioramento è direttivo. L’apprendimento che si adatta alle richieste, alle preferenze e al livello del discente è adattivo (adaptive learning). Le due modalità esistevano già prima delle nuove tecnologie, anche se l’apprendimento direttivo era fortemente prevalente, e tuttora predomina nei programmi scolastici, e l’apprendimento adattivo ed esperienziale era praticato da innovatori come la Montessori e i suoi seguaci. Le nuove tecnologie hanno dato un forte impulso all’apprendimento adattivo, perché permettono al discente di testare il suo livello iniziale, di cercare entro data base più o meno ampi le risposte più adatte alle domande che si fa al momento, di limitarsi ad una risposta o a costruirsi da solo un suo percorso di apprendimento scegliendo anche le modalità didattiche che preferisce. Le nuove tecnologie informatiche e web offrono un insieme di soluzioni capaci di personalizzare in modo automatico l’esperienza di apprendimento del discente. I corsi lunghi e corposi diventano unità auto-consistenti che ognuno combina a modo suo nel proprio percorso. Algoritmi dotati di intelligenza artificiale forniscono all’utente suggerimenti automatici per migliorare la propria esperienza formativa, personalizzati sul suo profilo.

Le piattaforme per l’apprendimento automatizzato permettono ad autori e gestori di formazione di analizzare i comportamenti degli utenti (learning analytics) con strumenti per la raccolta e analisi dei dati al fine di ottimizzare ambiente ed esperienza di apprendimento. Le tecnologie di adaptive learning portano gli studenti a concentrarsi solo sul contenuto che devono ancora padroneggiare.

Una strategia di apprendimento dovrebbe combinare momenti di apprendimento direttivo, come tutorial multimediali che descrivono passo passo come fare una certa operazione o un insieme di operazioni in sequenza, con un impianto adattivo, più efficace alla formazione continua di giovani e adulti, studenti e lavoratori. Il principio di base non è imparare qualcosa che in un domani potrà servire, ma imparare quello che serve ora, prima di tutto per definire correttamente il problema che si ha di fronte, e poi per trovare le soluzioni e applicarle fino a quando il problema sarà risolto. Il discente deve essere guidato a definire il problema: c’è bisogno di sapere solo quanto lievito va nella pizza, o tutto il processo per fare la pizza, dalla farina alla cottura? L’apprendimento direttivo impone di studiare tutto il processo, entro cui si troverà la quantità di lievito. L’apprendimento adattivo risponde alla domanda, quindi è tanto più completo ed efficace quanto meglio sono fatte le domande. I sistemi adattivi di apprendimento automatico devono perciò essere molto accurati nel guidare a fare le domande giuste. Oppure prima di cercare le risposte bisogna farsi aiutare da qualcuno a definire bene il nostro problema.