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:
Lee más sobre el aprendizaje adaptativo y cómo ponerlo en práctica, en el artículo «Adoptar el aprendizaje adaptativo«.
Analizaremos juntos tus retos concretos y te mostraremos cómo la formación puede mantenerse viva durante todo el año.
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.
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.
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.
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