Cómo ofrecer un aprendizaje personalizado

Por Kathryn Nixon

El aprendizaje personalizado se ha convertido en una palabra de moda en la formación y el desarrollo, pero con el enfoque correcto puede ofrecer un aprendizaje que se adapte a las necesidades de sus alumnos. En esta publicación de blog, exploramos varios conceptos erróneos sobre el aprendizaje personalizado y los enfoques efectivos que puede utilizar para ofrecer experiencias de aprendizaje que realmente funcionen.

¿Qué es el aprendizaje personalizado (en realidad)?

Dependiendo de a quién le pregunte sobre el aprendizaje personalizado, es posible que escuche algo como «Se agrega un filtro de roles para que los alumnos solo obtengan lo que necesitan». O quizás, «Significa que mi equipo solo creará el contenido mínimo requerido». El aprendizaje personalizado también puede malinterpretarse en el sentido de que ofrece lo mínimo que los alumnos necesitan en el menor tiempo posible. Y el microaprendizaje a menudo se ve atrapado en esta percepción porque divide un curso de aprendizaje en «partes» más pequeñas, lo que permite que se imparta en función de criterios específicos.

Pero el aprendizaje personalizado se trata realmente de brindar a sus alumnos sus propias experiencias de aprendizaje de una manera significativa y reflexiva.

Esto significa:

• Brindar un aprendizaje que brinde a las personas lo que necesitan en este momento para hacer su trabajo de manera efectiva, no solo en función de sus funciones, sino también de otros factores, como la confianza y la competencia.
• Diseñar experiencias de aprendizaje combinados efectivos que brinden a los alumnos la flexibilidad de crear sus propias rutas de aprendizaje y los capacite para seguir el aprendizaje autodirigido.

Cómo ofrecer un aprendizaje personalizado verdaderamente eficaz

Entonces, ¿en qué debería pensar para ofrecer experiencias de aprendizaje personalizadas? En primer lugar, como se mencionó anteriormente, replantee la idea de personalización lejos de estar puramente basada en roles. La verdadera personalización podría, por ejemplo, considerar lo siguiente de un alumno:

• Competencias
• Necesidades
• Niveles de confianza
• Actitud

Esto requiere un enfoque reflexivo para diseñar por adelantado, pero cuando se implementa correctamente, ofrece una experiencia de aprendizaje mucho más efectiva que realmente se siente hecha a medida.

En segundo lugar, piense en el microaprendizaje como componentes discretos. Aprendizaje significativo, no solo pequeño. El microaprendizaje es eficaz cuando ofrece el tipo de aprendizaje adecuado para el contexto adecuado. Eso podría ser una variedad de diferentes componentes empaquetados de una manera que les permita a sus alumnos elegir lo que necesitan.

Tres ejemplos de aprendizaje personalizado eficaz

Aquí hay tres ejemplos rápidos que demuestran un enfoque considerado para brindar a los alumnos sus propias experiencias de aprendizaje.

1) Diagnóstico previo al aprendizaje

Utilice un diagnóstico para ofrecer un programa de aprendizaje personalizado pidiendo a los alumnos que completen una serie de preguntas en escala Likert sobre sus niveles de confianza, actitudes y prácticas laborales.

Según las respuestas que envían, los alumnos reciben un «menú» de aprendizaje personalizado que comprende una variedad de componentes diferentes. Esto puede mostrar el aprendizaje por área temática, o incluso por prioridad, dependiendo de cómo un alumno haya respondido al diagnóstico.

2) Componentes de microaprendizaje

El siguiente diagrama muestra la amplia gama de diferentes componentes de aprendizaje que creamos para un programa de aprendizaje. Este fue un programa a gran escala y de larga duración, por lo que no se deje intimidar por el volumen y la variedad que se describen aquí.

Algunos de estos componentes formaron un elemento central del programa, mientras que otros lo apoyaron. Parte del diseño del programa consistió en «atraer» a los alumnos y capacitarlos para que aprendan a su manera, de forma asincrónica. La gran variedad de diferentes formatos y canales lo hizo posible, y los alumnos tuvieron acceso a lo que necesitaban en un momento dado.

Este es un buen ejemplo de cómo capacitar a los alumnos para que definan sus propios viajes de aprendizaje mediante la entrega de una variedad de componentes discretos, diseñados para respaldar el aprendizaje autodirigido.

3) Diseño de información

El diseño de información fuerte sustenta el último ejemplo. Cuando esté considerando darles a los alumnos la libertad de definir sus propios viajes de aprendizaje, lleve a cabo una fase de descubrimiento que le permita comprender qué es lo que las personas necesitan y la mejor manera de entregarles ese contenido de capacitación. Esto incluye no solo comprender qué aprendizaje ya existe en el negocio que se puede aprovechar, sino también complementar ese material con piezas de contenido nuevo. Luego, piense en cómo presentar y seleccionar esa información de manera que sea más fácil para los alumnos buscar y encontrar ese contenido.

Aprendizaje adaptativo: aprendizaje altamente personalizado y basado en datos

Los ejemplos que describimos anteriormente se basan en adoptar un enfoque de diseño por adelantado que respalde la personalización. Pero otro enfoque, más basado en datos, puede permitir la entrega de aprendizaje personalizado de una manera diferente.

El aprendizaje adaptativo utiliza datos para ajustar la ruta, el ritmo y el contenido de un programa de aprendizaje de acuerdo con las necesidades del alumno. Esta adaptación se produce mientras el alumno completa el aprendizaje, y no al principio.

El aprendizaje adaptativo puede aprovechar los datos de la actividad de aprendizaje, así como los comportamientos, las interacciones y las actividades externas que pueden tener lugar fuera de ella. Esto permite a los equipos de formación y desarrollo obtener una comprensión detallada del desempeño del alumno y luego ofrecer un aprendizaje altamente personalizado que se enfoca en las fortalezas y debilidades individuales.

Este tipo de enfoque se ve reforzado en gran medida por el uso de la tecnología xAPI, que permite la recopilación de datos sobre una amplia gama de actividades de aprendizaje. Luego, estos datos se pueden utilizar para trazar la actividad y el progreso de un alumno frente a otros factores conocidos, como el aprendizaje y los comportamientos asociados con los alumnos exitosos demostrados, y adaptar el viaje de aprendizaje en consecuencia.

El aprendizaje adaptativo es potencialmente el futuro del aprendizaje personalizado a medida que el uso de análisis de datos se generaliza en L & D, por lo que vale la pena pensar en cómo puede comenzar a familiarizarse con los datos de los alumnos para poder comenzar a adoptar este enfoque de aprendizaje personalizado.

Automatización para una experiencia de aprendizaje personalizada

Utilice el Diseñador de aprendizaje personalizado (PLD) para crear experiencias personalizadas. PLD automatiza acciones, como enviar mensajes, hacer un seguimiento de los materiales del curso en función de los resultados de los alumnos, inscribir a los alumnos en otro curso y mucho más.

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A version of this blog post originally appeared on LEO Learning.