aprendizaje adaptativo

Aprendizaje adaptativo: qué es, cuáles son sus características y cómo aplicarlo

El aprendizaje adaptativo (adaptive learning) es un método que individualiza las estrategias de enseñanza-aprendizaje según las necesidades y preferencias del alumno. Tiene particular aplicación en la educación mixta y en línea, desarrollada con el apoyo de entornos virtuales de aprendizaje.

En estas plataformas se recopilan datos asociados al avance del estudiante, su desempeño, sus intereses, sus habilidades y su estilo de aprendizaje. Mediante tecnologías de aprendizaje adaptativo, estos datos son analizados y se utilizan para crear experiencias personalizadas.

Orígenes y actualidad del aprendizaje adaptativo

El aprendizaje adaptativo es un modelo que se asocia con la incorporación en la enseñanza del computador y el movimiento de la inteligencia artificial (IA), hacia la década de 1970.

Desde el punto de vista metodológico, el aprendizaje adaptativo se fundamenta en la teoría del aprendizaje artificial. Estos son tres de sus antecedentes principales:

  • Las escalas de niveles y capacidades de aprendizaje en los niños de los psicólogos Alfred Binet y Théodore Simon.
  • La teoría del aprendizaje programado y la máquina de enseñanza de Burrhus Frederic Skinner.
  • Los sistemas tutoriales programados de enseñanza inteligente. Por ejemplo, el sistema PLATO de Donald Bitzer y el Scholar del informático Jaime Carbonell.

Desde el punto de vista de las tecnologías de aprendizaje adaptativo, su origen se remonta a las teorías adaptativas presentadas por Snow hacia 1980. Este investigador y sus colegas destacaron la importancia de considerar las diferencias psicológicas humanas y las demandas de cada estudiante, al momento de ofrecerle apoyos formativos.

En los modelos de aprendizaje adaptativo actuales convergen tres elementos principales:

  • Tecnologías sofisticadas y plataformas asequibles: computadores más potentes, dispositivos móviles, redes de alta velocidad y computación en la nube.
  • Tecnologías de analítica y predicción: big data, analítica del aprendizaje (learning analytics), IA y aprendizaje automático (machine learning).
  • Modelos cognitivos que estudian cómo mejorar el aprendizaje de las personas.

Estos elementos se integran en Sistemas de Manejo de Aprendizaje, también conocidos como Learning Management System (LMS, por sus siglas en inglés).

Principales características del aprendizaje adaptativo

Los modelos de aprendizaje adaptativo se caracterizan por las siguientes ventajas:

  • El proceso de aprendizaje es personalizado e individual.
  • Las actividades, los contenidos, las rutas y los estilos de aprendizaje se adaptan de manera automática, en función de indicadores y datos recopilados.
  • Fomentan el aprendizaje autónomo.
  • Motivan a los estudiantes en función de estímulos positivos.
  • Se recompensan los aciertos y se suministra retroalimentación inmediata cuando se detectan errores, incluso mediante el uso de chatbots, tutoría en línea y evaluación automatizada.

Foto: Firmbee.com

Cómo aplicar el aprendizaje adaptativo

Este método tiene aplicaciones en los distintos niveles de la educación formal y en la formación profesional. Veamos dos ejemplos:

1. Libros digitales interactivos

Se utilizan en el aprendizaje adaptativo infantil para personalizar la formación del estudiante con actividades alternativas. Estas son algunas estrategias a considerar en su aplicación:

  • Diseñar un libro digital con distintos itinerarios educativos.
  • Integrar contenidos y actividades para ser usados por el niño o la niña, tanto dentro como fuera del aula.
  • Incluir actividades de refuerzo y de ampliación de los conocimientos.
  • Utilizarlos como herramienta para motivar el desarrollo de la lectura.
  • Incorporarlos en actividades individuales y grupales, a fin de incentivar el trabajo en equipo, la comunicación y la creatividad.
  • Incorporar actividades prácticas para evaluar en tiempo real el aprendizaje obtenido. De ellas se obtienen resultados que pueden ser aprovechados para reforzar algunos conocimientos.

Ejemplos de aplicaciones en línea que te permiten crear libros digitales interactivos son SmartBook, Book Creator, Sigil y Documentos de Google.

2. Aprendizaje profesional basado en credenciales

En la formación profesional, el aprendizaje adaptativo es útil para desarrollar programas de actualización constante. Ejemplos de aprendizaje adaptativo basado en credenciales son:

  • Cursos masivos en línea o MOOC, disponibles en diversidad de idiomas, duración y niveles de complejidad.
  • Certificaciones basadas en credenciales, que se acumulan en función de niveles que el estudiante va superando.

Entre las estrategias que puedes aplicar para sacar provecho del aprendizaje adaptativo al utilizar los MOOC en la formación profesional destacan:

  • Motivar el avance en la formación en función de distintos niveles de certificación por:
    • Participación.
    • Aprobación de cada nivel.
    • Aprobación del curso completo.
  • Reconocer cada logro del participante. Por ejemplo, con insignia por cada competencia alcanzada o un certificado digital.
  • Mejorar la gestión empresarial mediante el desarrollo de competencias tecnológicas.
  • Utilizar técnicas de seguimiento, monitorización y evaluación automatizada. De esta manera, el profesional aprende haciendo, mientras recibe una retroalimentación oportuna

Una plataforma en línea que puedes aprovechar para buscar cursos en donde se integra aprendizaje adaptativo es MOOC.   

El aprendizaje adaptativo combina estrategias educativas, analítica de datos y tecnologías informáticas de avanzada para mejorar constantemente la experiencia de aprendizaje. De esta forma, ofrece rutas formativas adaptadas al desempeño, los intereses y el estilo de cada participante. Además, personaliza la programación educativa y motiva al alumno para que sea protagonista de su proceso de aprendizaje, con un seguimiento constante y una retroalimentación adecuada.

Foto de portada: Tim Mossholder

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