El aprendizaje adaptativo es un método que se adapta al nivel de conocimiento y experiencia de cada empleado, ajustándose a su velocidad de aprendizaje. En este sentido, Drillster es una metodología de aprendizaje adaptativo que utiliza Inteligencia Artificial, Big Data y un algoritmo inteligente para recopilar y analizar datos, y evaluar las necesidades de cada usuario. La aplicación ajusta entonces el aprendizaje a estas necesidades. De esta manera, los empleados son capaces de desarrollar, mantener y retener conocimientos y competencias a largo plazo, de manera rápida y a bajo costo.
En la actualidad, las personas – y la sociedad en general – viven contra el reloj, entre el trabajo, las citas, las tareas del hogar, cuidar de los niños, pasar tiempo en familia y, último pero no menos importante, encontrar tiempo para uno mismo. Por lo tanto, es obvio que lo último que uno quiere hacer es asistir a una formación en aula, leer un manual interminable, o ver un módulo de e-learning durante 3 horas. Pero entonces, ¿cómo es posible aprender y retener toda la información necesaria para hacer nuestro trabajo correctamente, sin tener que pasar una enorme cantidad de tiempo en ello? Una de las soluciones es el microaprendizaje: pequeñas píldoras de información concentradas en un solo tema, que se revisan en un corto período de tiempo. Gracias a la brevedad de los ejercicios, el aprendizaje es más efectivo y los empleados se comprometen más en su propio aprendizaje. En términos de resultados, Drillster ofrece un aprendizaje al menos 40% más rápido y al menos 10% más efectivo.
En la mayoría de las profesiones, el factor humano es una parte esencial del trabajo. Aunque las máquinas se vuelven cada vez más importantes, casi todo depende de las cualidades de las personas que componen una organización. Debido a esto, es importante asegurar que los empleados calificados sepan cómo realizar sus tareas en todo momento y minimizar el riesgo al mínimo. Los “drills” consisten en una serie de preguntas que contienen únicamente la información crucial que el usuario debe conocer. Esto evita sobrecargar las capacidades cognitivas del cerebro y ayuda al usuario a anclar mejor los conceptos importantes: ¡los usuarios alcanzan un mejor nivel de conocimientos sobre lo que realmente necesitan saber!
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Aunque esto es importante, dominar conceptos y habilidades en un momento dado no es suficiente. Además de lograr un alto nivel de conocimientos, es muy importante mantenerlo. Para retener este conocimiento, se aplican una serie de técnicas de evaluación para estimular el cerebro y desarrollar un aprendizaje activo. Los empleados aprenden activamente respondiendo preguntas sobre casos reales y leyendo los comentarios centrados en la respuesta correcta que reciben inmediatamente después de responder. Como resultado, los conceptos están mucho mejor anclados y memorizados.
Además, no solo se memoriza correctamente el conocimiento, sino que los usuarios saben cómo aplicar lo que aprenden y cómo traducir los conceptos en práctica. Gracias a los dilemas y casos de uso que puede agregar, los empleados pueden proyectarse en lo que están estudiando. Más tarde, cuando se encuentren en la misma situación que han aprendido, sabrán exactamente qué hacer. ¡La clave es aprender, recordar y aplicar! Y eso no es todo. Drillster también ha desarrollado un aprendizaje basado en la ubicación: esto permite transmitir o probar el nivel de conocimiento exactamente donde alguien lo necesita para realizar su trabajo. Esto asegura que tengan el conocimiento correcto para hacer su trabajo, así como un aprendizaje aumentado, porque pueden poner inmediatamente en práctica lo que acaban de aprender.
¿Cuántas veces has estudiado algo, y después de una semana, te has dado cuenta de que habías olvidado casi todo? Es algo muy frustrante que le sucede a todos, todo el tiempo. El problema es que cuando aprendes algo pasivamente y puntualmente, sientes que dominas un tema, mientras que en realidad solo reconoces sus conceptos. Puede que hayas aprobado el examen muy bien, pero si no revisas los conceptos después, terminarás olvidando todo lo que has aprendido.
Pero no te preocupes, porque todo eso es cosa del pasado. Drillster predice la curva de aprendizaje de cada usuario. Esto significa que calcula cuándo y cómo disminuirá el conocimiento si no se actualiza, e informa a los usuarios que necesitan revisar los conceptos a tiempo. Como resultado, las competencias se mantienen en el nivel correcto durante todo el año y los empleados saben cómo hacer su trabajo en todo momento.
Finalmente, implementar Drillster es un proceso muy simple. Puede agregarse a su ecosistema existente integrándolo con su LMS actual. Además, los módulos de formación pueden editarse en cualquier momento y sin costos adicionales. Esto significa que tan pronto como se actualiza la información, o está disponible nuevo material de aprendizaje, es posible agregar elementos (o eliminar elementos obsoletos) al instante, sin tener que esperar al próximo examen. De esta manera, los cursos se mantienen permanentemente actualizados y los empleados están al tanto de cualquier cambio. Como resultado, se aseguran buenas competencias y prácticas. Además, esto evita riesgos innecesarios y asegura el cumplimiento permanente de las regulaciones.
A veces, estudiar es un mal necesario. Es por eso que nuestro objetivo es hacer la formación lo más fácil y cómoda posible creando un aprendizaje activo, rápido y dinámico que aumenta el compromiso de los usuarios. Nuestra metodología saca lo mejor de cada persona en los plazos más cortos posibles. ¡De esta manera, todos ganan!
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