L’apprendimento adattivo è diventato uno dei temi più popolari nel settore dell’e-learning, e sta suscitando un crescente interesse tra formatori, esperti ed Enti di formazione.
Meglio conosciuto con il termine inglese di adaptive learning, questa metodologia si propone di conformare l’apprendimento agli interessi di chi studia, utilizzando, nell’e-learning, i feedback e i dati delle attività digitali del discente.
Naturalmente anche la valutazione del formatore può essere parte di un progetto di apprendimento adattivo. Se ad esempio, durante un webinar, il formatore pone alcune domande, in forma di conversazione, alla platea, può già avere un primo resoconto di interessi o lacune, parere che poi può essere ulteriormente confermato da test e sondaggi distribuiti durante la sessione formativa.
Anche l’intelligenza artificiale può dare il suo contributo. Un’azienda italiana, Teleskill, è la capofila di un progetto chiamato BEST Learning, un sistema in grado di sfruttare algoritmi basati sull’intelligenza artificiale che, a partire dall’analisi video del volto di un discente specifico, sono in grado di estrarre un set di informazioni utili per la rilevazione della learning experience.
BEST Learning è un progetto premiato all’interno del bando Riposizionamento Competitivo RSI
Programma FESR 2021-2027 Regione Lazio. Nasce da una collaborazione tra Teleskill, Piazza Copernico, il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, Elettronica e Telecomunicazioni di Sapienza Università di Roma e il Dipartimento di Medicina dei Sistemi, della Facoltà di Medicina e Chirurgia, dell’Università degli Studi di Roma “Tor Vergata”. Permette di individuare i comportamenti rilevanti assunti da un utente inquadrato durante una sessione “sincrona”, ma allo stesso tempo è in grado di supportare i docenti nel monitoraggio e nella gestione dei partecipanti durante le sessioni di apprendimento online e degli esami online.
Ma quali sono i vantaggi dell’apprendimento adattivo nell’e-learning?
Innanzitutto, l’apprendimento adattivo offre una soluzione concreta a uno dei problemi più persistenti della formazione tradizionale: la diversità nei ritmi di apprendimento. Ogni persona apprende a una velocità diversa e ha esigenze educative uniche. Nei piani didattici convenzionali, il contenuto formativo viene presentato in modo uniforme, senza tener conto delle differenze individuali. Questo approccio può risultare inefficace per chi necessita di più tempo per comprendere un concetto o per chi, al contrario, apprende più rapidamente e desidera avanzare più velocemente. L’apprendimento adattivo affronta questo problema modulando il contenuto in base alle capacità e alle necessità di ogni individuo, garantendo un’esperienza educativa più efficace e soddisfacente.
Un altro fattore che alimenta l’interesse per l’apprendimento adattivo è la tecnologia sempre più sofisticata che lo supporta. Come accennato sopra, i progressi nell’intelligenza artificiale e nell’analisi dei dati hanno reso possibile la creazione di piattaforme e strumenti che possono analizzare grandi quantità di dati in tempo reale, monitorando le performance e identificando le aree di forza e debolezza di ogni individuo. Questo tipo di analisi consente di fornire feedback immediati e mirati, aiutando le persone a migliorare continuamente le proprie competenze.
La crescente diffusione dell’e-learning ha accentuato la necessità di soluzioni più personalizzate. Con l’aumento del numero di persone che si affidano alle piattaforme online per la formazione, emerge l’esigenza di rendere l’apprendimento più coinvolgente e interattivo. L’apprendimento adattivo risponde a questa esigenza, offrendo un’esperienza che si adatta dinamicamente alle esigenze di chi impara, mantenendo alto il livello di coinvolgimento e motivazione.
Oltre a questi aspetti, l’apprendimento adattivo può anche contribuire a ridurre il tasso di abbandono nei corsi online. Uno dei problemi più comuni nell’e-learning è la difficoltà a mantenere alta la motivazione. Quando il percorso di apprendimento è troppo difficile o troppo facile, c’è una maggiore probabilità che chi impara perda interesse e abbandoni il corso. L’apprendimento adattivo, personalizzando l’esperienza di apprendimento, può mantenere un livello di difficoltà appropriato per ciascuno, favorendo la persistenza e il completamento dei corsi.
La personalizzazione offerta dall’apprendimento adattivo non si limita solo al contenuto, ma si estende anche ai metodi di valutazione. Gli strumenti adattivi possono utilizzare una varietà di formati di valutazione, dalle domande a scelta multipla alle simulazioni interattive, per misurare in modo più accurato e completo le competenze acquisite. Questo approccio consente una valutazione più dettagliata e precisa, che può essere utilizzata per ulteriori personalizzazioni del percorso di apprendimento.
Un ulteriore aspetto da considerare nell’apprendimento adattivo è l’inclusività. L’apprendimento adattivo può offrire soluzioni personalizzate per persone con diverse abilità e background, rendendo l’istruzione più accessibile e inclusiva. Questo approccio può adattarsi alle esigenze specifiche di chi ha difficoltà di apprendimento o di chi proviene da contesti socioeconomici svantaggiati, fornendo un supporto mirato e migliorando le opportunità educative per tutti.
Infine, l’apprendimento adattivo rappresenta una significativa evoluzione nel settore e-learning. Introduce un modello di insegnamento più centrato sulle esigenze individuali e basato sui dati, “rompendo” con i tradizionali metodi di formazione e valutazione. Questo cambiamento paradigmatico potrebbe trasformare profondamente il modo in cui concepiamo e pratichiamo l’istruzione, rendendola più efficace, personalizzata e inclusiva.
