Esta guía le brindará una visión en profundidad del aprendizaje personalizado, qué es y cómo puede implementarlo de manera efectiva dentro de su organización.
Después de leer esta guía, podrá lograr mejores resultados en los programas de capacitación de sus empleados aprovechando el aprendizaje personalizado.
¿Qué es el aprendizaje personalizado?
Un aprendizaje personalizado es la personalización y adaptación de métodos y técnicas educativos para que el proceso de aprendizaje se adapte mejor a cada alumno individual, con su propio estilo de aprendizaje, antecedentes, necesidades y experiencias previas únicos.
El aprendizaje puede ocurrir en una gran variedad de lugares, actividades, métodos y marcos de tiempo diferentes.
Desde la sala de conferencias llena de cientos de estudiantes que escuchan a un instructor hasta un programa de tutoría individual, desde juegos interactivos en línea hasta libros de texto técnicos complejos, hay tantos formatos que el aprendizaje puede tomar.
Hay muchas técnicas de aprendizaje diferentes, así como muchos estilos de enseñanza y aprendizaje, todos los cuales se combinan para hacer que cada experiencia de aprendizaje sea diferente y personalizada. Cada tipo de aprendizaje tiene pros y contras y ofrecerá diferentes cosas a diferentes estudiantes.
En un enfoque de aprendizaje personalizado, la experiencia, el conocimiento y los hábitos personales del alumno están conectados con los métodos de aprendizaje, de modo que pueda aprender más rápido, comprender nuevos conceptos más fácilmente y mejorar su rendimiento de aprendizaje.
¿Cómo funciona el aprendizaje personalizado?
El aprendizaje personalizado se centra en la tarea de conectar los conocimientos, las experiencias y las habilidades previas de un alumno con materiales de capacitación que vincularán esa comprensión con nueva información.
El ejemplo más simple de aprendizaje personalizado sería cuando un instructor proporciona material de aprendizaje con contenido y contexto adecuados, y de la mejor manera para el alumno.
Esto se hace utilizando el conocimiento existente que el instructor tiene del estudiante. El instructor comprende cuál es la mejor manera de conectar las experiencias y habilidades previas del alumno con la nueva información, creando vínculos entre el conocimiento existente y la nueva información.
El material de aprendizaje adecuado es contenido que es relevante para las experiencias previas del alumno.
La mejor manera, para cada alumno, es la entrega de información de tal manera que el alumno pueda adquirir la nueva información fácilmente.
Este podría ser el tipo de material (video, texto o juegos interactivos, por ejemplo), el tiempo dedicado, la cantidad de material cubierto en cada sesión y el orden en que se explica la nueva información. Esto variará para cada alumno, ya que todos tienen diferentes estilos de aprendizaje.
Esto, por supuesto, no es una solución escalable, pero es la explicación más simple de cómo se puede llevar a cabo el aprendizaje personalizado. Es un proceso de conexión, de entregar las herramientas adecuadas para ayudar en el camino del aprendizaje.
Hoy en día, para que este tipo de enfoque suceda y, lo que es más importante, sea escalable, las organizaciones deben poder crear una infraestructura de aprendizaje digital que pueda automatizar este proceso y hacerlo rentable.
Para hacerlo, las organizaciones deben utilizar una variedad de soluciones digitales. Estos pueden incluir canales de comunicación (por ejemplo, Slack), tecnologías de inteligencia artificial (por ejemplo, aprendizaje automático y automatización), análisis de datos, plataformas de aprendizaje, tecnologías móviles y más.
Solo mediante la creación de un sistema utilizando las muchas herramientas disponibles, una organización puede comprender mejor las necesidades de cada alumno individual y entregar el contenido que necesitan, cuando lo necesitan, de una manera verdaderamente escalable y organizada.
Echemos un vistazo a cómo funcionaría esto en la práctica. Conozca a Jeff, su nuevo empleado.
Conoce la siguiente información sobre Jeff:
- Tiene un título de ingeniero.
- Su experiencia laboral previa fue como ingeniero senior en una empresa constructora.
- Prefiere consumir contenido de video en lugar de leer.
- Le gusta usar la tecnología y, con bastante frecuencia, usa dispositivos móviles en su trabajo.
Algunos perfiles de aprendizaje tendrán más variables, pero comencemos con esto.
Entonces, en base a esos parámetros, un instructor de aprendizaje crearía una ruta de aprendizaje específica para Jeff. El camino que se basará en su educación (cómodo con contenido educativo de alto nivel), experiencia (conectando información con lo que un ingeniero senior sabría) y el tipo de contenido preferido (video) y lo entregará sobre la marcha, para que Jeff pueda interactuar con el contenido de los dispositivos móviles.
Así es como se ve y funciona el aprendizaje personalizado.
¿Por qué es importante el aprendizaje personalizado?
Si una organización desea mejorar los resultados del aprendizaje, el aprendizaje personalizado es una forma comprobada de hacerlo.
Al tomar datos relacionados con la experiencia previa de un alumno y vincularlos a nuevos conceptos, el aprendizaje personalizado da como resultado una comprensión más completa de los nuevos conceptos, una mejor participación y se mejora la retención de conocimientos. En resumen, el aprendizaje personalizado hace que el aprendizaje sea más efectivo.
Al observar el ejemplo anterior, puede ver cómo el aprendizaje personalizado puede transformar un programa de capacitación común y hacerlo más personalizado para cada usuario único. Estos cambios hacen que el proceso de aprendizaje sea más atractivo, más rápido y más eficaz.
Incluso hacer que el contenido de aprendizaje sea ligeramente personalizado marcará la diferencia, por ejemplo, eliminar el material innecesario y resaltar la capacitación que más ayudará al alumno.
A medida que avanza la tecnología, los alumnos se vuelven más exigentes y esperan que los programas de formación se mantengan al día. Hoy en día, el contenido personalizado está en todas partes. Tenemos feeds personalizados en las redes sociales, listas de reproducción personales, recomendaciones de películas y muchas otras cosas. Ya esperamos que cualquier herramienta nueva tenga algo similar. En el trabajo, esperamos que la plataforma de aprendizaje nos ofrezca algo nuevo, relevante exactamente para nosotros.
Sin actualizar la forma en que se imparte el aprendizaje, las organizaciones corren el riesgo de desvincular a los empleados en un área vital.
No solo eso, considere lo que pensará un nuevo empleado si comienza su proceso de incorporación en una empresa que utiliza un enfoque de capacitación obsoleto y no personalizado. ¿Confiarán en que esta organización puede ayudarlos a mejorar sus habilidades a lo largo de su carrera? ¿Se tomarán en serio a la organización como una empresa competitiva y con visión de futuro para la que trabajar?
Los empleados informan constantemente que buscan trabajos que les ofrezcan capacitación y oportunidades de crecimiento, y que permanecerán más tiempo en los roles que les brinden. A medida que los empleados aprenden, pueden mejorar su desempeño y brindar mejores resultados comerciales.
Los buenos programas de capacitación de empleados pueden aumentar los ingresos, impulsar la productividad y generar innovación dentro de una organización. A medida que más organizaciones enfrentan el desafío de mejorar las habilidades de los trabajadores de manera efectiva y eficiente, el aprendizaje personalizado se ha convertido en el centro de atención como un método que puede brindarlo de manera escalable.
Beneficios del aprendizaje personalizado
1. Ahorra tiempo
El aprendizaje personalizado reduce el tiempo que le toma al alumno involucrarse y comprender un nuevo tema.
También sirve para eliminar contenido que ya no es relevante o que sería redundante debido al nivel de experiencia del alumno, lo que ahorra tiempo que de otro modo se desperdiciaría en aprender conceptos que no servirán al alumno.
2. Aumenta la participación
Cuando el contenido es relevante y personalizado, el aprendizaje es más atractivo.
Es más probable que un alumno interactúe y recuerde contenido que se centre en su función, proyectos o área de trabajo actuales.
3. Mejora la retención de conocimientos
Cuando el contenido se basa en experiencias previas, el alumno retendrá esa información durante un período de tiempo mucho más largo.
Cuando una ruta de aprendizaje personalizada conecta cada pieza del rompecabezas, y cada pieza se apoya entre sí para entrelazar la información, el alumno podrá recordar mejor la información vinculándola con el conocimiento existente.
4. Mayor motivación
El aprendizaje que está conectado con algo relevante, ya sea el alumno, su trabajo o sus pasatiempos, aumentará la motivación del alumno.
Esto es especialmente cierto si el contenido contiene sugerencias o información útil que se puede procesar de inmediato.
5. Mejora los resultados del aprendizaje
Los estudios han demostrado que un enfoque de aprendizaje personalizado produce mejores resultados de aprendizaje. Este enfoque eleva el aprendizaje y proporciona contenido relevante, atractivo, procesable y memorable.
El resultado final es un alumno que está satisfecho con su interacción con el material y es mejor en su trabajo.
Ejemplos de aprendizaje personalizado
1. Tutoría individual
En una situación en la que tiene dos personas, un alumno y un maestro, necesita que el maestro comprenda exactamente lo que el alumno ya sabe y luego lo vincule a la nueva información.
Considere este ejemplo de un padre que le enseña a un niño acerca de los autos: Recientemente mi hijo me preguntó “¿qué es esto y para qué lo necesita?” sobre la palanca de cambios en mi coche de transmisión manual.
Después de pensarlo un momento, se lo expliqué hablándole de la palanca de cambios y los mecanismos de cambio de su bicicleta, que le permiten cambiar la relación velocidad / esfuerzo.
Luego conecté el concepto de esos mecanismos a la palanca de cambios de mi automóvil. Al saber algo de la experiencia anterior de mi hijo y vincular nueva información a eso, hice que este nuevo concepto fuera fácil de aprender para él.
¿Qué pasa si el padre decide explicar este concepto utilizando diagramas de motores y cajas de cambios, hablando en un lenguaje de ingeniería mecánica de alto nivel?
El niño se habría marchado de inmediato, ya que no habría podido conectar esta nueva información con lo que ya sabía. No se produciría ningún aprendizaje, y el niño probablemente no haría más preguntas como esta a sus padres, ya que ha aprendido que la respuesta será incomprensible.
Así es como se puede lograr el aprendizaje personalizado uno a uno mediante el uso creativo de lo que ya se sabe sobre el alumno y vincularlo con nueva información.
2. Mentoría
Una de las formas más conocidas de aprendizaje personalizado es la tutoría. El empleado más experimentado se asigna como asesor del empleado menos experimentado.
Con todo el conocimiento que el mentor adquirió al experimentar algo en el pasado, pudo comprender los problemas y dificultades que enfrenta el mentoreado y guiar el aprendizaje hacia la comprensión.
Este modelo funciona muy bien, pero su limitación está en su escalabilidad.
3. Proveedores de cursos en línea
Definitivamente ha visto este tipo de cursos y es muy probable que haya usado uno.
Coursera, edX, Linkedin Learning, OpenSesame y muchos, muchos otros. En todos esos servicios, tiene una cuenta personal en la que el sistema rastrea y almacena todos sus datos de aprendizaje para ofrecerle nuevos cursos relevantes.
Cuando termine un curso, la plataforma le ofrecerá cursos avanzados o materiales relevantes para el tema.
4. Motores de búsqueda
Los motores de búsqueda son la forma más popular de aprendizaje personalizado. Google responde a sus preguntas con respuestas personalizadas.
Si le gusta leer, puede pedir libros en línea o visitar algunos sitios de publicación para encontrar un libro nuevo, Google lo recordará. Entonces, si busca en Google “Harry Potter”, el sistema le ofrecerá las mejores ofertas de las librerías en línea. Al mismo tiempo, si le gusta ver películas y lo hace con bastante frecuencia en línea, verá respuestas relacionadas con películas.
Incluso el tema es el mismo, “Harry Potter”, Google sabe que el tema contiene un tipo diferente de información.
Knowledge Graph, la tecnología detrás de eso, conecta diferentes aspectos de las materias.
Entonces, al final, puede ver los resultados que son más relevantes para usted. Harry Potter es un libro, una película, un personaje, e incluso verás fotos y perfiles de Daniel Radcliffe, el actor que interpretó al personaje.
Todo esto sucedió porque Google quiere brindar la información más relevante a los usuarios como sea posible y utiliza el aprendizaje personalizado para hacerlo.
5. Ejemplo de formación empresarial
Air Methods , una empresa de transporte médico en helicóptero con sede en Colorado, utilizó el aprendizaje personalizado para impulsar su programa de formación de pilotos.
Usando un sistema de aprendizaje basado en la nube, recurrieron a la inteligencia artificial para identificar los temas en los que los pilotos tenían dificultades y presentar más información y preguntas redactadas de manera diferente para asegurarse de que los pilotos realmente conocían el tema.
Mediante el uso de cuestionarios y juegos breves y frecuentes, los pilotos participaron y la organización pudo identificar fácilmente las áreas donde se necesitaba más capacitación.
Este uso del aprendizaje personalizado permitió a la empresa reducir a la mitad las sesiones de capacitación presencial dirigidas por un instructor, y también redujo la cantidad de días necesarios para la incorporación, de diez a cinco días.
Una nueva era de aprendizaje personalizado con IA
A medida que las tecnologías de inteligencia artificial se vuelven más avanzadas, más capaces de distinguir las necesidades individuales y más personalizables, su uso en el aprendizaje personalizado ha aumentado.
Los dos componentes más importantes de un programa de aprendizaje personalizado exitoso son los datos y la inteligencia artificial, específicamente el aprendizaje automático.
Mediante el uso de datos, una organización puede enseñar a la IA a reconocer patrones, hacer conexiones entre la información y el conocimiento y proporcionar la información correcta en el momento adecuado al usuario.
El mayor obstáculo en esto es recopilar y analizar datos sobre los empleados.
Cómo comenzar con el aprendizaje personalizado en las organizaciones
Entonces, ¿qué debería hacer una organización si desea implementar un aprendizaje personalizado?
¿Cómo puede una empresa ayudar a un empleado no solo a encontrar la información que necesita, sino también a asegurarse de que la respuesta esté vinculada a su experiencia previa?
La respuesta es una combinación de sofisticados motores de búsqueda y personalización.
Primero, un motor de búsqueda reducirá las posibles fuentes de información, como documentos, páginas web o materiales de capacitación, y luego un motor de personalización priorizará el contenido que sea más relevante para la experiencia previa del empleado.
El buscador es algo que estamos acostumbrados a utilizar todos los días, como Google.
En un entorno corporativo, podría ser un motor independiente para cada sistema de información o algún tipo de motor más avanzado que pueda consultar muchos sistemas backend diferentes y combinar resultados.
Pero, ¿cómo puede una organización hacer que esos resultados sean más personalizados, por ejemplo, relacionados con la experiencia previa del empleado?
O para ser aún más precisos, ¿cómo sabemos cuál es la experiencia previa del empleado?
¿Cómo se puede digitalizar la experiencia de un empleado?
1) El primer paso en esa dirección es enumerar para cada empleado las habilidades que ha aprendido anteriormente y cuál es su nivel de conocimiento.
Se puede hacer, por ejemplo, analizando su CV mediante análisis de texto o pidiéndoles que rellenen un formulario sencillo con habilidades en filas y niveles de conocimiento en columnas (habilidad o matriz de competencias).
Esta información ya da algunas pistas, aunque no con muchos detalles. Además, esta es una vista bastante estática, que no tiene en cuenta el aprendizaje y las experiencias que ocurren después de que se enumeraron esas habilidades.
2) En el segundo paso, además de la Matriz de Competencias, recopilada en el paso anterior, RR.HH. necesita recopilar información sobre la formación atendida, las certificaciones obtenidas y todo lo demás relacionado con el aprendizaje formal.
Para el empleado, esto podría mejorar significativamente la relevancia de la información encontrada, ya que el nivel de sus conocimientos es conocido por el sistema y se actualiza de acuerdo con los aprendizajes formales atendidos. Como resultado, por ejemplo, la información de nivel experto no se mostrará al principiante y viceversa.
Aún así, eso no es suficiente para que los resultados de búsqueda sean realmente relevantes y personales. El motor de personalización necesita información mucho más granular sobre lo que sabe el empleado, cómo prefiere aprender, qué es fácil y qué es difícil para él, qué tipo de información le conviene más, etc.
3) El tercer paso, mucho más avanzado, es combinar los enfoques ya descritos con la recopilación de información sobre todas las actividades de aprendizaje que ocurren en tiempo real.
Estamos hablando de usar Experience API (xAPI) en combinación con Learning Record Store (LRS) . Con xAPI es posible recopilar información sobre el aprendizaje del empleado que está sucediendo en muchos lugares y con un gran grado de detalle.
- Si la intranet de la empresa está habilitada para xAPI, es posible recopilar información sobre las páginas abiertas y los documentos descargados.
- Si las acciones del empleado en una fábrica se rastrean con algunos sensores, estos podrían recopilarse como declaraciones xAPI.
- Si una empresa utiliza simulaciones o realidad virtual / aumentada (VR / AR) para la capacitación, las acciones y los eventos dentro de la simulación se pueden rastrear y almacenar como declaraciones xAPI.
- Si una empresa utiliza una plataforma de experiencia de aprendizaje , como Valamis, para impartir su formación, todas las acciones del usuario se rastrean automáticamente con xAPI.
¿Cómo hacer que el aprendizaje sea aún más personalizado y efectivo?
Cuando toda esa información sobre el empleado está disponible para el motor de personalización, podría hacer conjeturas mucho más justificadas sobre la relevancia de cierta información para el empleado.
Al analizar el historial de aprendizaje, podría quedar claro qué formato de aprendizaje es el más adecuado para la persona. Por ejemplo, ¿la lectura de un artículo contribuye más al aprendizaje que el audio? ¿Prefieren sesiones de aprendizaje más largas con un contexto amplio presentado o deben ser breves y directamente sobre el tema, o las necesidades de aprendizaje varían según la hora del día o el día de clases? ¿la semana?
Se podrían producir resultados aún más relevantes cuando el conocimiento y la experiencia del empleado se comparan con las experiencias y similitudes de otros empleados en roles, habilidades o actividades de aprendizaje. Entonces, la relevancia de la información proporcionada al empleado podría mejorarse en función de esa similitud.
Esto también funciona bien para un empleado nuevo que no tiene antecedentes en una empresa. Al principio, las similitudes como el rol y el departamento, así como la ausencia de un historial de aprendizaje previo, podrían brindarles materiales de incorporación relevantes, y luego, al analizar el historial de los recién llegados anteriores, un motor de recomendaciones alimentará al alumno con sugerencias que ya han demostrado Ser relevante para aquellos que vinieron y pasaron por los materiales de incorporación antes.
No hace falta decir que no es el final de la historia, es solo el comienzo. Para llevarlo al siguiente nivel, el ciclo debe cerrarse y el aprendizaje debe aplicarse al motor de personalización para producir una mejor relevancia a lo largo del tiempo. Analizar las actividades de aprendizaje, verificar lo que los empleados estaban eligiendo a partir de los resultados sugeridos, preguntar si estaban satisfechos con los resultados proporcionados, buscar búsquedas refinadas, todo eso hará que el motor de recomendaciones mejore y se adapte todo el tiempo utilizando el aprendizaje automático.
¿Cómo pueden las tecnologías modernas ayudar con el aprendizaje personalizado?
Hay muchas herramientas disponibles, y cada año se desarrollan más, que ayudan a refinar y redefinir lo que es el aprendizaje personalizado.
Recomendaciones
Al igual que la sección ‘recomendado para usted’ de Netflix funciona con un algoritmo que analiza lo que ha disfrutado anteriormente y ofrece contenido nuevo basado en esa información, las recomendaciones se pueden usar para poner en cola sin problemas el contenido de aprendizaje que se adapta a las necesidades de cada alumno. necesidades y función, y ayuda a identificar y prevenir lagunas de habilidades.
Asistente de IA
El uso de un asistente de inteligencia artificial libera a los instructores para atender las necesidades de aprendizaje inmediatas de cada individuo al hacerse cargo de la curación y recomendación del material.
Un asistente de inteligencia artificial conoce los datos del alumno, incluidas sus habilidades, el camino de aprendizaje que está siguiendo, y ofrece sugerencias seleccionadas sobre lo que el alumno debe hacer a continuación.
Rutas de aprendizaje flexibles
Cada persona aprende de manera diferente y tiene un nivel diferente de conocimiento básico sobre un tema. Si una empresa utiliza una ruta de aprendizaje estricta, existe la posibilidad de que la información ya conocida se repita, la información necesaria no se entregue y el alumno se desvinculará.
Al utilizar una ruta de aprendizaje flexible, la tecnología ofrece al alumno información adaptada específicamente a él.
La información ya conocida se excluye automáticamente o se aborda de manera superficial como una revisión, la información relevante se entrega de una manera adaptada al alumno y el contenido avanzado se ofrece a los alumnos de alto nivel.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
El procesamiento del lenguaje natural se puede utilizar para hacer que las búsquedas de información sean mejores, más rápidas y más precisas.
Al acceder al poder de la PNL, los alumnos pueden buscar la información exacta que necesitan, ya sea en texto o video, y encontrar exactamente las respuestas que necesitan a cualquier pregunta que puedan tener.
¿Cómo crear un plan de aprendizaje personalizado?
Para aprovechar adecuadamente el poder de este tipo de entrega de información, se debe implementar un plan de aprendizaje personalizado.
El plan de aprendizaje personalizado es un documento que incluye los objetivos a corto y largo plazo del alumno, cubre sus fortalezas, debilidades, habilidades y brechas de conocimiento, y establece el plan de aprendizaje que es mejor para ese alumno en particular. Es la hoja de ruta que seguirá el alumno para alcanzar sus objetivos educativos o de formación.
1. Evaluar
Un plan de aprendizaje personalizado siempre comienza con una evaluación. Para saber adónde quiere ir, ¡debe saber desde dónde está partiendo!
Las evaluaciones se pueden realizar para roles específicos o a nivel de equipo o departamento y se pueden utilizar para varios empleados al mismo tiempo.
Deben evaluar qué información debe conocerse, a qué nivel, y deben poder identificar las lagunas de conocimiento específicas.
Una vez que el alumno ha completado su evaluación, estos datos pueden ingresarse en el sistema y puede comenzar el desarrollo de un plan de aprendizaje.
Lo mismo ocurre a nivel departamental y empresarial. Los datos de los equipos pueden resaltar las áreas de debilidad en un departamento y mostrar dónde están sus fortalezas.
2. Determinar los objetivos y las habilidades necesarias para cada función específica.
Ahora que sabe desde dónde comienza, debe decidir hacia dónde se dirige.
Se debe determinar qué habilidades o competencias se necesitan para cada función o departamento.
Al hacerlo, una organización puede crear o modificar materiales de aprendizaje para desarrollar o mejorar esas habilidades.
Los objetivos y habilidades deben crearse de acuerdo con el método SMART, de modo que el progreso del alumno o de los departamentos para alcanzarlos se pueda rastrear más fácilmente.
3. Crea un plan de aprendizaje genérico
Ha recopilado datos sobre el nivel actual de conocimientos y habilidades de los empleados e identificado lo que necesitan aprender.
El siguiente paso es desarrollar el camino para llevarlos allí. Se debe desarrollar un plan de aprendizaje.
Esto no tiene por qué ser muy específico: una serie genérica de pasos que llevan al alumno del punto A al punto B será suficiente, y los datos se recopilarán a medida que más alumnos utilicen este camino para ayudar a personalizarlo para futuros alumnos.
4. Mapear modalidades de aprendizaje
Trabajar para comprender cómo interactúa el alumno con los materiales de aprendizaje y qué materiales funcionarán mejor para esta persona en particular es un aspecto importante del aprendizaje personalizado.
¿Prefieren el contenido de video? Quizás se sientan más cómodos trabajando con texto y mini-cuestionarios.
Cada persona tendrá preferencias sobre cómo interactuar con el material, y esto debe descubrirse en este paso.
A medida que se descubre lo que funciona mejor para cada persona, esta información debe mapearse.
También es bueno, en esta etapa, crear perfiles de aprendizaje. Este perfil no solo puede mostrar el camino del alumno individual y sus logros, sino que también puede servir como modelo para otros alumnos en roles similares.
Comprender cómo ha tenido éxito cada alumno puede ser un dato valioso para un programa de formación.
5. Modificar los planes de aprendizaje de las personas según sus preferencias específicas.
Al personalizar el plan de aprendizaje, utilizando datos sobre el nivel de conocimiento específico del alumno, la preferencia de contenido y muchos otros factores, una organización puede garantizar que los alumnos participen, adquieran habilidades y no pierdan el tiempo en contenido innecesario.
6. Utilizar evaluaciones para realizar un seguimiento del aprendizaje
Se deben implementar controles recurrentes a través de evaluaciones para garantizar que la ruta de aprendizaje sea exitosa.
Estas evaluaciones, tanto individuales como propias, deberían entregar datos para analizar que ayudarán a abrir una ventana al viaje del alumno.
Las evaluaciones individuales son importantes aquí, ya que permiten la retroalimentación, la resolución de problemas, la reestructuración de objetivos y muchas otras acciones positivas que pueden ayudar a los alumnos a recibir apoyo para alcanzar sus objetivos.
Un plan de aprendizaje personalizado se basa en estos datos, y cuantos más datos haya, más receptivo puede ser.
7. Revisión y escala
A lo largo del programa, la organización debe revisar el proceso, trabajar continuamente para mejorar la experiencia general del alumno y asegurarse de que el proceso en sí esté optimizado.
Aquí también es donde una organización puede actualizar o escalar un programa.
Conclusión
Personalizar el aprendizaje tiene un gran impacto en los resultados del aprendizaje. Cuando se vinculan nuevos conceptos a la experiencia previa de una persona, se obtiene una mejor comprensión y el aprendizaje se vuelve más eficaz.
En un entorno organizacional, la creación de un aprendizaje personalizado requiere de soluciones tecnológicas que lo hagan rentable y escalable.
La tecnología, como una combinación de Experience API (xAPI) y Learning Record Store (LRS), permite recopilar las experiencias de un empleado en un nivel muy granular en forma digital.
Esta información podría aprovecharse para crear una experiencia de aprendizaje personalizada en futuras actividades de aprendizaje utilizando una combinación de motores de búsqueda sofisticados y personalizados.
Por supuesto, ninguna de las soluciones tecnológicas es perfecta, pero al cerrar el ciclo de retroalimentación de las actividades de un alumno a la solución, la calidad de las respuestas dadas a un alumno mejorará constantemente.
Teniendo ese tipo de aprendizaje, en lugar de “descifrarlo usted mismo”, los empleados podrían disfrutar y experimentar un aprendizaje verdaderamente personalizado.