El aprendizaje adaptativo es un término muy utilizado, pero su aplicación real varía enormemente. Como sugiere la palabra, la «adaptabilidad» consiste en adaptarse. En formación, adaptarse implica ajustarse al alumno. Se puede ajustar el nivel, el ritmo, el contenido y el medio del aprendizaje. Y aunque el aprendizaje adaptativo suele centrarse en atender a los alumnos que tienen dificultades, también es inteligente adaptar el proceso de aprendizaje a los alumnos a los que les resulta más fácil. 

A menudo, el aprendizaje adaptativo se ejecuta a nivel meso. Antes de un curso o formación, los alumnos realizan un test de diagnóstico y obtienen una ruta de aprendizaje personalizada basada en los resultados obtenidos en la prueba. Esto puede parecer útil, pero en realidad es insuficiente. He aquí la razón:

• En primer lugar, estos tests apenas permiten conocer el nivel de competencia de una persona. Un test no es más que una instantánea de los conocimientos de alguien en un momento determinado. Por lo que, en general, solo refleja un pico de conocimiento temporal. Además, hay que tener en cuenta que las personas pueden haber acertado algunas respuestas.
• En segundo lugar, si únicamente adaptamos un test al inicio de un programa de aprendizaje, ¿qué viene después? ¿Formación en el aula, libros, PDFs, módulos e-learning? Fíjate en que estos métodos son bastante tradicionales y no requieren mucho esfuerzo. Es fácil hacer clic en un módulo e-learning o asistir a una conferencia o seminario web pasivamente. ¿Por qué limitarse a eso cuando hay métodos de aprendizaje más innovadores que han demostrado ser mucho más eficaces y dinámicos? 
• Por último, ¿cómo podemos asegurar que la gente entiende realmente la información? ¿Cómo aseguramos si alguien a) ha leído el libro, b) entiende la información y c) sabe cómo aplicarla? Ante todo, buscamos conocer mejor los verdaderos niveles de competencia y cómo ajustarse a ellos.

Lee más sobre el aprendizaje adaptativo y cómo ponerlo en práctica, en el artículo «Adoptar el aprendizaje adaptativo«.

Micro adaptación

En Drillster, creemos que el aprendizaje adaptativo puede hacerse de forma más eficiente, mejor, más completa y, lo que es más importante, a nivel micro. Aunque ofrecemos una prueba de diagnóstico, también aplicamos el aprendizaje adaptativo a nivel micro para que el aprendizaje sea verdaderamente personalizado a cada individuo. 

Aprendizaje efectivo

Cuanto más se adapte el aprendizaje, mejor será el impacto de la formación. Esto lo aplicamos en nuestro algoritmo de varias maneras, tanto a corto como a largo plazo. Drillster se basa en la evaluación, es decir, los alumnos aprenden respondiendo a preguntas. Con cada pregunta contestada, el algoritmo aprende algo sobre la persona: si respondió correcta o incorrectamente, con qué frecuencia acierta o no las respuestas a las preguntas equivalente sobre un elemento de información, y cuándo fue la última vez que realizó el ejercicio. Además, también se tienen en cuenta las posibilidades de acertar, por lo que los alumnos reciben varias preguntas equivalentes sobre cada elemento de conocimiento.

Retención eficiente

Toda esta información se utiliza para seleccionar la siguiente pregunta, determinar cuándo alguien ha alcanzado el nivel de competencia adecuado y detectar cuándo los conocimientos declinan por debajo del nivel requerido. Al fin y al cabo, los conocimientos pueden olvidarse con bastante rapidez. Basándose en los resultados, el algoritmo calcula cuándo es el momento de que alguien trabaje para recuperar su nivel de conocimiento. Entonces la app envía una notificación para que vuelva a hacer el ejercicio. Las preguntas que reciba en este caso se centrarán principalmente en el material con el que haya tenido dificultades anteriormente. Drillster también comprueba si el material que el alumno encontró fácil sigue presente en su memoria. Si resulta que los conocimientos están cada vez mejor asimilados, el intervalo de tiempo que transcurre entre preguntas será cada vez más largo. Todo ello conducirá a un dominio continuo, incluso en el largo plazo. 

Competencia continua

¿Tienes curiosidad por saber más sobre el método de aprendizaje de Drillster? ¡Hablemos de ello!

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Adrián Macías
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