Aprendizaje personalizado en eLearning

Con Aprendizaje personalizado en el eLearning o formación online Raúl Bordallo pretende escribir una serie de artículos en los que compartir lo que está aprendido y experimentado en los últimos meses sobre aprendizaje, medir y mejorar, análisis de datos y aplicación de Inteligencia Artificial.

En este primer artículo voy a centrarme en lo que entiendo por personalizar el aprendizaje. Hace 30 años mi padre era maestro en una escuela de un pueblo de 100 habitantes, en la clase había 10 niños y niñas de todos los cursos de EGB. Cuando leo sobre aprendizaje colaborativo, por clusters, aprendizaje social, personalización, me viene el recuerdo de como él utilizaba los recursos de los que disponía para aplicar todos estos conceptos gracias a su pasión por la docencia.

 

Personalización del aprendizaje online o elearning

La personalización es posible cuando el ratio profesor / alumnos es bajo, el profesor dispone de suficiente tiempo y recursos para personalizar y adaptar el aprendizaje de cada alumno, y los alumnos pueden aprender en grupo, experimentar, reforzar aprendizajes, investigar.

Si pienso en mi época en la universidad, el profesor no dispone de tiempo ni recursos para personalizar el aprendizaje. Es el mismo temario para todos, explicado del mismo modo, memorizado o razonado igual para todos y vomitado en un examen idéntico para todos.

Si hablamos de eLearning o formación online, el aprendizaje personalizado es posible, aplicando algoritmos de Inteligencia Artificial. Creo que con la personalización del aprendizaje se puede mejorar la experiencia de los estudiantes (aprendices). Se mejora la motivación, se mejoran los contenidos, la respuesta y atención de profesores, se proponen retos, preguntas y respuestas que aumentan la curiosidad, promovemos el pensamiento crítico y creativo.

 

Cómo aprendemos jugando

Cuando juego, estudio, experimento con mis hijas, procuro adaptar la actividad a su ritmo, principalmente para mantener el interés lo más alto posible: motivación y entretenimiento. Promuevo la curiosidad, les propongo retos y lanzo preguntas a las que busquen respuestas. Si hablamos, por ejemplo, del sistema solar, jugamos a decir los nombres de los planetas y describir lo particular de cada uno. Dependiendo de la cantidad de nombres que dicen correctamente, aumento la dificultad del juego o la disminuyo. Podemos pasar a decirlos en orden inverso o salteados, investigar sobre aspectos que no han visto en clase (investigación y curiosidad), hacerles preguntas con respuesta e incluso algunas sin respuesta (al menos de momento), si los dijeron todos correctamente, o pintarlos en orden y escribir el nombre al lado, si fallaron en varios.

 

Aplicando algoritmos de Inteligencia Artifical al aprendizaje personalizado

En este artículo he comenzado con ejemplos muy sencillos, poco a poco iré profundizando en este apasionante mundo. Si partimos del ejemplo de mis hijas aprendiendo sobre el Sistema Solar y lo aplicamos a la universidad o a un entorno corporativo, cuando utilizamos una plataforma de formación on-line podemos definir algoritmos que realicen la personalización del aprendizaje de cada estudiante. Esta personalización se basará en la experiencia del aprendiz, en sus acciones en la plataforma, su forma de interactuar, sus relaciones y sus preferencias.

Del mismo modo que mis hijas, si el estudiante tiene por ejemplo el reto de aprender cómo vender un nuevo producto de su empresa, durante el proceso de aprendizaje la plataforma modificará el camino de aprendizaje, los contenidos sugeridos, avisará al profesor o compañeros para que puedan realizar acciones de colaboración y ayuda, y un largo etcétera de mecanismos con los que se puede conseguir mejorar el aprendizaje personalizado de cada persona.

 

Cómo aplicamos la personalización del aprendizaje en NeuroK

A continuación describo algunas de las principales herramientas que ayudan en la personalización del aprendizaje en la plataforma NeuroK.

Grafo Social: El grafo social es una funcionalidad para los profesores, con el que pueden ver las interacciones entre los usuarios de un curso. Con el grafo, el profesor puede saber qué alumno interactúa más, y si le siguen otros alumnos. Con estos datos podemos sacar conclusiones que nos ayuden a motivar  a los alumnos. Si vemos que un alumno participa mucho en el curso, pero que sus aportaciones tienen poca relevancia, podemos sacar la idea que esas aportaciones no están siendo buenas o de calidad para el debate. Por el contrario si el grafo social te muestra que hay un alumno que destaca y que es “influencer” en el debate, el profesor puede ver los intereses de este alumno y proponer temas para que el debate y el aprendizaje colaborativo sea motivador e interesante para todos.


Seguimiento de alumnos: La plataforma provee de datos estadísticos de participación de cada alumno y los compara con la media del curso. Estos datos estadísticos nos muestran la participación en el curso de un alumno. Dónde ha participado más, saber en qué Unidad de aprendizaje ha participado más nos puede ayudar a saber los intereses de aprendizaje de ese alumno. Con que ha participado más, es decir si aporta videos, documentación, referencias u opiniones y que repercusión y aceptación han tenido en el debate por los otros alumnos. La respuesta obtenida a estas acciones nos da una idea si el alumno está aprendiendo y cómo aprende con el resto del curso.

El seguimiento de alumnos, también ayuda al profesor a ver quién se está descolgando del curso, y puede enviarle un mensaje o un chat desde la plataforma para saber cuales son los motivos y así poder ayudarle a que se vuelva a enganchar al curso.

El seguimiento de alumnos facilita estos datos:

  • Contenidos publicados
  • Comentarios que ha hecho
  • Argumentaciones que ha hecho
  • Actividades entregadas.

Aprendizaje colaborativo: “Aprender haciendo”. NeuroK propone aprender haciendo. Que sea el alumno el que busque las respuestas a unas cuantas preguntas que lanza el profesor. Es el alumno el que debe “curiosear” y aportar sus opiniones o contenidos encontrados en internet aportando respuestas o nuevas preguntas. Es el profesor el que se encarga de que el debate no se distorsione, ya que él tiene el criterio y la experiencia sobre el tema propuesto.

La plataforma además, ofrece la posibilidad de hacer Actividades de Aprendizaje, para saber el desempeño del alumno. Estas actividades se pueden entregar de forma individual o en grupos de trabajo. Y una vez entregadas pueden ser evaluadas por el profesor o hacer una evaluación por pares, donde se corrigen entre ellos siguiendo unos criterios que previamente ha marcado el profesor.


Revisión por pares: Como decíamos en el punto anterior, creemos que la mejor manera de aprender es haciendo. Así que si entregas una Actividad y luego te toca convertirte en profesor y evaluar a tus compañeros estás aprendiendo. No hay mejor manera de aprender que enseñar. Los alumnos disponen de unos criterios de evaluación que ha marcado el profesor, y el alumno al evaluar a su compañero debe tener criterio para saber si esa entrega es correcta, pero además tiene que argumentar cada criterio.

La revisión por pares, se hace pública y es revisable por el profesor. Con lo que puede saber si con esta actividad los alumnos están aprendiendo o si se han desviado del tema.


Crear tu propia red social de aprendizaje (elige a quién sigues y a quién no). NeuroK sigue la filosofía de las redes sociales: en tu muro se publica lo último publicado por los alumnos a los que sigues. Decide a quién sigues y a quien no, que alumno aporta contenidos que te gustan o quien en el curso hace propuestas interesantes. Siempre puedes ver lo publicado por todos, pero el alumno al crear su propia red de aprendizaje ya está haciendo un filtro de aprendizaje de las cosas que le motivan.


Nube de palabras: Es una de las últimas funcionalidades añadidas en la gestión de los cursos, para ayudar al profesor a saber qué está pasando en su curso. Si sabemos de qué tema se está hablando, podemos redirigir el curso o adaptarlo a nuevas preguntas de los alumnos. La nube de palabras muestra una nube donde aparecen por importancia (por tamaño) las palabras más usadas en los debates. El profesor puede hacer filtros por curso, Unidad o por alumno. Y saber si esas palabras se acercan a las que el profesor cree que son importantes en su curso. Con esta funcionalidad podemos saber si los alumnos se están desviando en la conversación y así ayudarles a redirigir el tema, o si quizás ha surgido una nueva cuestión que interesa en el curso, y el profesor puede crear una nueva unidad de aprendizaje relacionada con este nuevo interés.

 

Siguientes pasos en el camino de la personalización del aprendizaje

En los próximos artículos me adentraré en los diferentes aspectos involucrados en la personalización de la experiencia de aprendizaje. Algunos artículos serán sobre la teoría, en otros explicaré algunos casos prácticos y pruebas que he realizado, y en algunos entraré en la parte más técnica sobre cómo implementar las mediciones y adaptaciones.

Seamos curiosos. Hagamos preguntas y busquemos respuestas. Tengamos objetivos, retos, que nos apasionen. Observemos prestando atención. Adaptemos un pensamiento crítico y creativo.

Continúo en el proceso de aprendizaje, si encuentras incongruencias o tienes aportaciones, estaré encantado de escucharte.

Raúl Bordallo