El 80% de lo que aprendemos se olvida en una semana. Para que sea realmente eficaz en el largo plazo, el aprendizaje debe ser activo, significativo, contextual y continuo.
El material de aprendizaje se divide en píldoras de 5-10 minutos que se centran en los aspectos esenciales de un tema en concreto. Los módulos de aprendizaje breves facilitan el aprendizaje a intervalos cortos y regulares. Esto resulta más eficaz y atractivo, y lo hace idóneo para el aprendizaje móvil.
El algoritmo ajusta el orden, la frecuencia y el ritmo de los ejercicios en función de la curva del olvido de cada persona. Los temas que al usuario le resultan difíciles se repiten automáticamente con más frecuencia que los que ya domina bien. Esto garantiza un proceso de aprendizaje personalizado, eficaz y continuo a nivel individual y micro.
El algoritmo de Drillster calcula la curva del olvido para cada persona. Recopila información sobre cuándo decaen los conocimientos y habilidades y notifica a cada usuario para que repase el contenido necesario a tiempo. A continuación, la aplicación aplica intervalos de tiempo cada vez mayores entre repeticiones. La recuperación de información de la memoria de manera activa y justo a tiempo, refuerza el efecto del aprendizaje y garantiza que los conocimientos y competencias se retengan más profundamente en la memoria a largo plazo.
Más sobre el aprendizaje adaptativo
El aprendizaje basado en la evaluación tiene lugar a través de preguntas, problemas, casos o dilemas. Esta forma de procesar y recordar de manera activa la información garantiza una mayor retención en el largo plazo.
Está científicamente demostrado que procesar el feedback inmediatamente después de cada ejercicio aumenta el efecto de aprendizaje, ya que entonces las personas son más receptivas y lo retienen mejor. Añade feedback correctivo a las respuestas incorrectas y feedback complementario a las respuestas correctas. En ambos casos, es importante centrar siempre el feedback en la información correcta, para evitar un efecto de aprendizaje no deseado.
Día a día mejoramos nuestra solución de aprendizaje optimizando continuamente la aplicación y editor de contenidos. Pero también experimentando e implementando nuevos métodos y tecnologías.
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