L’utilizzo delle neuroscienze per un apprendimento personalizzato

I cervelli dei singoli studenti sono unici – cambiano e si adattano costantemente. Man mano che apprendiamo vengono create nuove connessioni e vengono creati nuovi percorsi neurali. Questo è noto come plasticità sinaptica. Nella neuroscienza dell’apprendimento, questo concetto ha sostituito la convinzione che apprendiamo meglio durante l’infanzia, piuttosto che in età adulta, dal momento che i nostri cervelli sono meno ricettivi alle nuove esperienze e all’apprendimento. Il cambiamento neoplastico accade quando i nostri cervelli sperimentano qualcosa che ha un forte impatto su di noi e quando siamo molto impegnati. Infatti, per tutta la vita, la plasticità sinaptica è alla base di tutti gli apprendimenti efficaci – dal suonare il pianoforte fino all’apprendimento di una nuova lingua straniera. Poiché il cervello di ciascun studente è diverso e cambia continuamente, è essenziale che la distribuzione e il contenuto dell’apprendimento siano personalizzati per ciascuno e continuino adattandosi alle singole esigenze.

Ora l’intelligenza artificiale (Al) può supportare i professionisti dell’apprendimento nel renderlo più pertinente per ogni studente, determinando le singole esigenze e quindi adattando e personalizzando l’apprendimento per quegli studenti. Ad esempio, il contenuto e l’erogazione della formazione linguistica e di comunicazione dovrebbero variare a seconda che lo studente sia un principiante o qualcuno che desideri sviluppare ulteriormente le proprie competenze. In una grande organizzazione, in cui molti dipendenti hanno una buona conoscenza delle lingue straniere, cercheranno di migliorare le proprie competenze in un modo molto specifico con contenuti di apprendimento linguistico pertinenti al loro ruolo aziendale e alle sfide particolari che affrontano quotidianamente, come l’invio di mail, la negoziazione o la creazione di presentazioni.

Adattamento dinamico dei percorsi di apprendimento

La tecnologia Al può aiutare gli studenti che studiano una lingua straniera, sfruttando la conoscenza delle loro esigenze e delle loro preferenze e determinando contenuti di apprendimento che rispondano alle loro necessità al fine di creare un’esperienza di apprendimento più personalizzata e coinvolgente per ciascuno studente.

L’intelligenza artificiale (Al) impara dalle interazioni tra lo studente e la soluzione di apprendimento, e anche nel modo in cui gli studenti interagiscono tra di loro. Il software intelligente, basandosi sulle interazioni, adatta quindi questo percorso per ogni singolo utente.

Va da sé che il software di intelligenza artificiale continua ad auto-aggiornarsi e migliorare. I ricercatori presso MIT hanno sottolineato che i robot basati sull’intelligenza artificiale imparano in modo efficace le lingue straniere, imitando i processi di apprendimento dei bambini, cioè osservando le scene e creando connessioni. Osservando come le persone parlavano tra di loro, i ricercatori hanno scoperto, che con i software Al abbiano acquisito in poco tempo, competenze linguistiche, basandosi su queste interazioni.

Sempre più spesso si riconosce come molti adulti imparino meglio in questo modo. In risposta, i professionisti dell’apprendimento e dello sviluppo lungimiranti stanno sostituendo i moduli dei propri corsi con una varietà di esperienze di apprendimento dinamica e personalizzate secondo i bisogni e gli interessi di tutti, basandosi sulle preferenze e sull’interazione quotidiana con la soluzione di apprendimento.

La personalizzazione aumenta la pertinenza

La personalizzazione è la chiave per il coinvolgimento degli studenti perché rende i contenuti più pertinenti per gli studenti. Un percorso di apprendimento lineare e predefinito potrebbe adattarsi ad alcuni studenti ma non si adatterà alla maggior parte di essi. La personalizzazione dovrebbe non solo essere pertinente ai contenuti di apprendimento, ma anche al metodo di erogazione. Ad esempio, alcune persone che imparano le lingue preferiscono le flashcard, mentre altre prediligono l’apprendimento contestuale, come guardare video e leggere articoli nella lingua che vogliono imparare. Altri potrebbero trovarsi in una fase in cui hanno bisogno di interazione personale con un’altra persona al fine di affinare le proprie capacità. Una soluzione di apprendimento intelligente è in grado di rilevare queste esigenze e richiede ai responsabili L&D di fornire un supporto one-to-one per lo specifico studente.

La personalizzazione deve essere un elemento centrale di qualsiasi soluzione di apprendimento, specialmente ai tempi della trasformazione digitale in cui la tecnologia regola le nostre vite quotidiane e provoca continue distrazioni, generando elevati livelli di coinvolgimento degli studenti e livelli alti di “aderenza” per le nuove competenze apprese. Ecco come i professionisti L&D possono utilizzare l’intelligenza artificiale per migliorare la personalizzazione dell’apprendimento:

1. Utilizzare l’apprendimento sociale per soddisfare le esigenze di formazione individuale

L’AI può supportare l’apprendimento mappando le interazioni tra studenti, identificando le persone con competenze trasferibili e formando gruppi di studenti che potrebbero imparare particolarmente bene insieme. Ciò potrebbe essere esteso al di fuori dei confini aziendali, creando per esempio una comunità di professionisti del marketing che desiderano migliorare le proprie competenze linguistiche in inglese.

2. Implementare la gamificazione all’interno del pacchetto di apprendimento personalizzato

Alcuni studenti risponderanno molto meglio all’apprendimento gamificato. Questo tipo di apprendimento può introdurre un elemento di competizione alla pari, rendendolo più eccitante e coinvolgente. L’AI consente ai professionisti dell’apprendimento e dello sviluppo di capire quali studenti stanno rispondendo bene o potrebbero rispondere bene ai contenuti dell’apprendimento gamificato.

3. Costruire più interazione nel percorso di apprendimento

Non vi è alcun dubbio che più spesso gli studenti interagiscono con i contenuti di apprendimento pertinenti e con altri studenti, più efficace sarà l’apprendimento. Inoltre, misurando le interazioni, la tipologia e la frequenza, possono aiutare il software intelligente ad adattare i percorsi di apprendimento dei singoli studenti al fine di adattarsi al meglio a loro.

L’importanza dei dati

Comprendere il modo in cui la neuroscienza influisce sull’apprendimento e in che modo l’utilizzo dell’Al offre esperienze di apprendimento più personalizzate, può aiutare a migliorare i risultati dei singoli studenti. Allo stesso tempo, l’Al elabora i dati che consentono alle organizzazioni di individuare le persone che hanno competenze specifiche e sono in grado di insegnare agli altri e a contribuire a far progredire il business. I dipartimenti dell’apprendimento e sviluppo che hanno una ampia forza lavoro composta da diverse migliaia di dipendenti da seguire, il che implica una enorme quantità di lavoro, possono utilizzate i dati e l’AI per personalizzare il percorso di apprendimento per ciascun dipendente, valorizzando così le risorse umane dell’azienda.

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