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IA: el poder de reinventar el aprendizaje

"Me parece a mí que es a través de estas computadoras que por primera vez vamos a ser capaces de tener una relación uno a uno entre la fuente de información y la información del consumidor. " Isaac Asimov, 1988.

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Una de las mayores preocupaciones de las áreas de Formación y Aprendizaje de las empresas es cómo asegurar –si es que eso es posible- que los profesionales aprendan lo que de verdad necesitan para desempeñar de forma efectiva su trabajo. Para ello se suelen seguir varios pasos:

  • Diseño de planes estratégicos del área de Formación que estén alineados con los planes estratégicos de la compañía,
  • Diseño de un Learning&Performance Ecosystem y/o un modelo de aprendizaje que establezca qué deben aprender los diferentes colectivos, en función de su rol, tanto en lo que se refiere a Hard como a Soft Skills, por cuánto tiempo y de qué manera.
  • Diseño, desarrollo/selección y combinación diferentes recursos de aprendizaje siguiendo modelos como el conocido 70-20-10.
  • Establecimiento de itinerarios de desarrollo (Learning Paths) con recursos formales e informales, sociales, colaborativos, etc.
  • Implementación de las mejores plataformas para llevar toda esta teoría a la práctica, tanto desde los LMS que proporcionan la formación formal, como a través de otras plataformas sociales o colaborativas (Entornos Personales de Aprendizaje o PLE, por sus siglas en inglés).

UNA INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA REVOLUCIONARLOS A TODOS

La penetración de la inteligencia artificial va a cambiar los modelos de negocio asociados al aprendizaje, tanto en las empresas como en las instituciones educativas. El paradigma de “personalización del aprendizaje” sufrirá una profunda revolución que irá mucho más allá de hacer digital el conocimiento o de llevar los contenidos al móvil.

Los ejemplos que ya existen en la actualidad son prometedores e ilusionantes, aunque aún se deben alinear tres “emes” para que el cambio sea masivo:

  1. Materias primas, es decir, disponer y ser capaces de manejar el Big Data generado por las cosas, personas y lugares interconectados entre sí (lo que se conoce como IoT).
  2. Máquinas capaces de aprovechar el potencial de la inteligencia artificial y la humana para crear valorar añadido a clientes específicos (en este caso, las personas que necesitan o desean aprender).
  3. Modelos de negocio capaces de monetizar estos nuevos servicios y soluciones que la inteligencia artificial hará posibles.

En la actualidad ya hay muchos avances en cuanto a cómo hacer personalizado el aprendizaje, si bien queda por ver ese “empujón definitivo” al sector que la alineación de las 3Ms hará posible.

Esto es urgente y necesario porque tanto los recursos de aprendizaje actuales como las tecnologías que los sustentan siguen (salvo contadas excepciones) la estela del aprendizaje clásico.

El concepto de micro contenidos los ha convertido en recursos más breves y prácticos, los dispositivos móviles e Internet los han hecho accesibles desde cualquier lugar pero… ¿realmente hay mucha diferencia respecto a un contenido estructurado en formato papel pasado a formato electrónico? En la mayoría de los casos la respuesta sigue siendo “no demasiada”….

A continuación se muestran tres iniciativas que ya están usando la inteligencia artificial para revolucionar el concepto de formación y aprendizaje tal y como lo conocemos hasta el momento.

EJEMPLO 1/3. NEW CLASSROOMS INNOVATION PARTNERS

Desde 2011, esta iniciativa de Joel Rose utiliza el Big Data para adecuar la docencia y los materiales a cada alumno.

Frente a las clases tradicionales de 30-40 estudiantes con un único profesor, heredada de los modelos fabriles de la revolución industrial, este modelo de New Classrooms organiza a los estudiantes en grupos pequeños que trabajan por proyectos: algunas veces de forma individual, otras por equipos, otras supervisadas por un profesor, en ocasiones solos con un ordenador/dispositivo móvil y en otras con un tutor personal.

Cada día el alumno y su profesor reciben su “plan de acción individualizado” preparado por la inteligencia artificial basándose en los datos de cada estudiante, de manera que ambas partes saben en qué deben centrarse para mejorar, con qué recursos, metodologías o apoyos.

Este es sin duda un concepto muy interesante y aplicable al entorno corporativo, donde cada profesional tiene necesidades específicas, cargas de trabajo y preferencias de aprendizaje muy diferentes (sobre todo si se considera la generación o nivel de competencias digitales del individuo).

EJEMPLO 2/3. “ALEKS” DE MCGRAW-HILL EDUCATION

ALEKS son las siglas en inglés de “Assessment and LEarning in Knowledge Spaces”, un software diseñado por McGraw-Hill Education que gestiona mapas de conocimiento con diferentes materiales didácticos, tutorías y evaluaciones que se retroalimentan de la interacción con el estudiante.

Esto permite a ALEKS diseñar caminos de aprendizaje según los ritmos y capacidades de cada persona, evitando que los alumnos más brillantes se aburran y desmotiven, y que los que necesitan más refuerzo y acompañamiento se frustren y desistan.

Los bots ayudan a resolver la mayoría de las dudas de aprendizaje, haciendo que la intervención del profesor se restrinja a momentos importantes no únicamente a resolver consultas administrativas, tal y como ya se probó que funciona con Jill Watson.

Del mismo modo, esta inteligencia artificial libera tiempo del profesor, de modo que en vez de estar midiendo constantemente el nivel de avance de los alumnos en función de observaciones subjetivas, pueda tener métricas, comparativas, proyecciones y recomendaciones reales que le sirvan para tomar decisiones sobre qué hacer para estimular a cada alumno de la manera más efectiva. Este es un ejemplo claro de reformulación (que no desaparición) del oficio tradicional del docente tal y como lo conocemos, de la mano de la transformación digital.

EJEMPLO 3/3. DEGREED FOR BUSINESS

Degreed es una plataforma busca revolucionar la formación corporativa. Va más allá de ofrecer recursos de autoaprendizaje categorizados. Degreed filtra el contenido más relevante para cada persona, encuentra las lagunas de aprendizaje que tiene el individuo y el área, y permite tomar decisiones sobre qué acciones acometer.

Según su reporte “How the Workforce Learns” de 2016, el enfoque tradicional de L&D no está obsoleto, sino simplemente incompleto, ya que no suele considerar cómo aprenden las personas cada día, cada mes, cada año, más allá de los recursos e itinerarios facilitados desde las áreas de Formación.

La plataforma se basa en los datos de miles de usuarios con necesidades y características similares para proponer itinerarios de desarrollo en habilidades blandas específicos y adecuados para cada persona, pudiendo además alimentar al sistema con lecturas, webs, eventos y cualquier otro tipo de “momento de aprendizaje” que ocurra a diario, contribuyendo a mejorar los itinerarios ya existentes o crear otros nuevos.

EN CONCLUSIÓN:

En los próximos años se avecina una revolución en el aprendizaje, la formación y la educación nunca antes vista de la mano de la inteligencia artificial. Las iniciativas actuales no son muchas y están comenzando, pero la visión de hacia dónde va el futuro ya la tienen.

PARA SABER MÁS:

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