El aprendizaje adaptativo ayuda a aumentar la participación y compromiso de los estudiantes al:
- Ofrecer contenido educativo y desafíos basados en el nivel del estudiante.
- Asegurar experiencias flexibles que le permitan a los estudiantes avanzar a su propio ritmo.
- Evitar la repetición de habilidades o contenidos ya comprendidos por los estudiantes, lo que permite que cada uno progrese a niveles más avanzados una vez que están listos.
- Ofrecer suficiente información a los profesores o creadores de curso, para que así puedan ajustar sus planes de clase.
Para hacer eso, el sistema adaptativo evalúa el nivel de conocimiento, las brechas y los estilos de aprendizaje preferidos del estudiante y utiliza esa información para recomendar rutas de aprendizaje que se ajusten al usuario. Puedes leer más sobre aprendizaje adaptativo y sus ventajas para colegios, universidades, y aprendizaje y desarrollo empresarial aquí.
En CanopyLAB, estamos mejorarndo nuestras funcionalidades adaptativas constantemente y estamos abiertos a compartir nuestra experiencia investigando modelos adaptativos, conceptualizándolos y construyéndolos.
Algoritmos usados en aprendizaje adaptativo
Un sistema de aprendizaje adaptativo es un conjunto de múltiples modelos utilizados para analizar y comprender los comportamientos de los usuarios y crear una ruta de aprendizaje adecuada para cada usuario. Dos enfoques populares construyen estos modelos de aprendizaje adaptativo: filtrado basado en contenido y filtrado colaborativo. Exploremos estos dos modelos:
Un sistema de aprendizaje adaptativo es un conjunto de múltiples modelos utilizados para analizar y comprender los comportamientos de los usuarios y crear una ruta de aprendizaje adecuada para cada usuario.
Filtrado basado en contenido:
El filtrado basado en contenido es un algoritmo que intenta predecir una recomendación adecuada para un usuario de acuerdo a las actividades de ese usuario. El algoritmo sugiere usar atributos asignados a objetos y relacionarlos con un usuario. Esto significa que así como tus cuentas de Disney+ o Spotify sugieren nuevos programas, películas y música que debes escuchar según tus preferencias anteriores, nuestro algoritmo también puede ofrecer un nuevo “objeto” (un curso, ejercicio o ruta de aprendizaje) basado en tu historial de actividades y desempeño.
Así como tus cuentas de Disney+ o Spotify sugieren nuevos programas, películas y música que debes escuchar según tus preferencias anteriores, nuestro algoritmo también puede ofrecer un nuevo “objeto” (un curso, ejercicio o ruta de aprendizaje) basado en tu historial de actividades y desempeño.
Además, el perfil de un usuario se crea utilizando datos derivados de sus conocimientos previos, rendimiento y comentarios en la plataforma. Al tomar información de diferentes cursos y analizar las actividades de los estudiantes, este algoritmo tiene como objetivo encontrar brechas de conocimiento y sugerir una ruta de aprendizaje adecuada para cada estudiante. (Esto quiere decir que: se eliminan rodas las acitvidades repetitivas y aburridas que son típicas de un salón de clase.) En un salón de clases tradicional, un docente debe realizar un seguimiento del progreso de cada estudiante, y en una empresa, el equipo de Aprendizaje y Desarollo Humano debe realizar un seguimiento del progreso de cada empleado, lo cual puede volverse abrumador y bastante desorganizado, teniendo como resultado que algunos estudiantes se queden atrás o queden olvidados. Sin embargo, el filtrado basado en contenido permite obtener información sobre cada usuario de acuerdo a su actividad y sugiere una ruta de aprendizaje personalizada para garantizar que alcancen sus objetivos, aprendan nuevas habilidades y exploten todo su potencial.
El filtrado basado en contenido permite obtener información sobre cada usuario basada en sus actividades y sugiere una ruta de aprendizaje personalizada.
El filtrado basado en contenido es un excelente algoritmo que puede funcionar, incluso con cantidades de información limitada. De esta manera, podemos evitar el problema de comenzar en frio.Una situación que se da cuando la plataforma es nueva y no tiene mucha información de los usuarios. Sin embargo, un desafío de diseñar este algoritmo es seleccionar un conjunto representativo de atributos del curso. Con atributos inconsistentes o incorrectos, el algoritmo puede ofrecer información irrelevante o repetir las sugerencias. Por ejemplo, digamos que a ti te gusto la película Iron Many por lo tanto, el algoritmo te sugerirá que veas Capitán America después. Sin embargo, lo más probable es que no necesites que te hagan esa recomendación, lo que muestra que las sugerencias de este algoritmo pueden volverse un poco repetitvas. Un mejor escenario, sería aquel en el que la plataforma pueda ofrecer resultados inesperados. Precisamente par alograr esto, este algoritmo se una de la mano del filtrado colaborativo.
Filtrado Colaborativo:
Otro algoritmo de recomendación que se utiliza en el aprendizaje adaptativo es el filtrado colaborativo. El filtrado colaborativo consiste en filtrar información o patrones utilizando la colaboración entre muchos usuarios.
En una plataforma de aprendizaje en línea, cuando varios estudiantes toman cursos similares e interactúan entre sí, el sistema crea una conexión entre ellos y los agrupa (según su nivel de conocimiento, estilo de aprendizaje, etc.). De esta manera, se sugiere el mismo patrón de aprendizaje a los estudiantes que están en el mismo grupo.
Por esta razón, es usado en redes sociales tales como Facebook o sitios como Amazon. Además, las plataformas de aprendizaje adaptativo que también tienen una red social integrada, como CanopyLAB, permiten a los usuarios obtener recomendaciones inesperadas y emocionantes.
El filtrado colaborativo analiza los comportamientos de los usuarios en profundidad. Por lo tanto, puede ofrecer sugerencias más personalizadas a los estudiantes que el enfoque anterior. En pocas palabras, esta funcionalidad se redeuce a cómo el Internet comprende los comportamientos de un grupo y brinda recomendaciones a los nuevos usuarios de acuerdo a lo que aprendió del primer grupo y así sucesivamente.
El enfoque de CanopyLAB para el aprendizaje adaptativo
Nuestro fantástico equipo de desarrollo en CanopyLAB diseñó un marco de aprendizaje adaptativo multimodelo, que se compone de:
- Modelo del estudiante: Analiza el historial de actividades de los usuarios en la plataforma y crea un “perfil de aprendizaje del usuario” basado en: etiquetas de conocimientos y de ejercicios que han obtenido, cursos que han aprendido, su desempeño en actividades, etc. En pocas palabras, así es como nuestra plataforma entiende tus necesidades y te da recomendaciones personalizadas.
- Modelo de Contenido: Usando métodos de procesamiento de lenguaje natural (PLN) para detectar atributos de cursos y ejercicios automáticamente. Más específicamente, un modelo de contenido ayuda a la plataforma a comprender el contenido dividiendo los cursos en partes más pequeñas y estudiando cómo se relacionan entre sí y sus detalles. De esta manera, los algoritmos obtienen información de los materiales del curso automáticamente y ayudan a los creadores del curso a construir su contenido, reduciendo el tiempo que dedican a esta tarea para que puedan concentrarse en la tutoría individual o en crear contenidos nuevo.
- Motor adaptativo: Usamos diferentes métodos, incluido el filtrado basado en contenido y el filtrado colaborativo, para crear múltiples patrones de aprendizaje adaptativo para aprovechar los beneficios de ambos algoritmos. Los combinamos para asegurarnos de proporcionar una experiencia de aprendizaje adaptativa que sea lo más personalizada posible para cada usuario.
Algunas de las características que usamos en CanopyLAB para asegurarnos de que obtenga una experiencia de aprendizaje personalizada incluyen:
- Quiz Adaptativo: Formato de Repetición Incluir este cuestionario en tus cursos permite a los estudiantes practicar los conceptos que necesitan aprender repitiéndolos hasta que los dominen. Esto les da más oportunidades de encontrar las respuestas correctas y entender lo que les quedó bien en el primer intento. En pocas palabras, este quiz se basa en la premisa de que la práctica hace al maestro.
- Quiz Adaptativo- Formato de Dificultad: El cuestionario adaptativo en formato de dificultad es más avanzado que el formato repetitivo. Este se adapta al nivel del estudiante al brindarle preguntas más desafiantes a un estudiante en un nivel más alto y preguntas más fáciles a un estudiante con dificultades. Al hacer esto se puede evitar frustación en el proceso de aprendizaje. ¡Después de responder una pregunta, los estudiantes subirán o bajarán de nivel de dificultad según su capacidad para responder correctamente!
- Cuestionario de entrada adaptativo: Este tipo de cuestionario es usado para evaluar los conocimientos de los usuarios antes de tomar el curso. Con base en esto, el algoritmo sugerirá en qué materiales deben concentrarse los estudiantes y qué materiales se pueden omitir debido a que ya dominan sus contenidos. Tal y como cuando abres una cuenta de Duolingo por primera vez, se evalúan tus conocimiento del idioma que quieres aprender y se sugiere el nivel con el que debes comenzar para progresar de manera más eficiente. ¡Nuestro impresionante equipo de inteligencia artificial y desarrollo está trabajando para implementar esta función en nuestras plataformas!
El aprendizaje adaptativo impulsado por IA es la metodología educativa del futuro porque, gracias a sus algoritmos, es posible crear rutas de aprendizaje personalizadas basadas en cualquier contenido y permite a los estudiantes adquirir nuevas habilidades a su propio ritmo.
En conclusión, el aprendizaje adaptativo impulsado por IA es la metodología educativa del futuro porque, gracias a sus algoritmos, es posible crear rutas de aprendizaje personalizadas basadas en cualquier contenido y permite a los alumnos adquirir nuevas habilidades a su propio ritmo. Además, los datos recopilados y estudiados por estos algoritmos brindan a los instructores la información necesaria para desarrollar mejores cursos que tengan en cuenta las necesidades de sus estudiantes y garanticen que nadie se quede atrás. Como mencionamos en blogs anteriores, si un estudiante se siente demasiado desafiado o si una tarea es demasiado complicada, es probable que pierda el interés e incluso sienta ansiedad. Por otro lado, si no se desafía al estudiante, es probable que pierda el interés y su compromiso. Para que el proceso de aprendizaje tenga las condiciones adecuadas, debemos ubicar la zona en el medio de estos dos escenarios: ese punto óptimo donde el estudiante es desafiado lo suficiente para que aprenda y cumpla sus objetivos académicos. Dado que esta zona es específica para cada individuo, aprovechamos el poder de la IA para garantizar que nuestros algoritmos se unan para crear la experiencia educativa perfecta para todos.
estamos aprovechando el poder de la IA para garantizar que nuestros algoritmos se unan para crear la experiencia educativa perfecta para todos y cada uno de los estudiantes.
¿Estás listo para experimentar el futuro de la educación y los muchos beneficios del aprendizaje adaptativo?
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