La herramienta partner del E-learning: La inteligencia artificial

robot con inteligencia artificial
Photo by Franck V.

Lo revolucionario de la capacitación en línea no es su inteligencia, sino el ahorro de costos, el beneficio que obtiene el alumno, el alcance generalizado y la simplicidad operativa que brinda a la capacitación. Sin embargo, al final del día, el aprendizaje en línea todavía se trata de cargar algunos contenidos y lograr que los alumnos los estudien.

La inteligencia artificial agrega inteligencia a todo el proceso

¿Será capaz de reemplazar a los instructores de E-Learning? Quizás, pero ya tiene el potencial de ayudarlos enormemente en sus tareas diarias y mejorar la efectividad del programa de entrenamiento.

¿cómo?

Aprendizaje individualizado

Los tutores de formación presencial prestan especial atención a las necesidades de cada alumno en su clase: animan a los más pilos a seguir estudiando e intentan explicar un concepto en términos más simples a los alumnos que les resulta difícil y reparten tareas personalizadas, etc. Pero, esto se vuelve cada vez más difícil a medida que las clases crecen en tamaño y un instructor podría ser responsable de cientos o incluso miles de alumnos.

Aquí es donde los algoritmos de inteligencia artificial se pueden utilizar para “agrupar” a los alumnos en función de las capacidades o debilidades que muestren (según lo determine una prueba de aptitud o, mejor aún, mediante una evaluación gradual de su rendimiento de entrenamiento) y asignar el material apropiado. Más allá de identificar las habilidades y recomendar cursos, los sistemas de IA adaptarían automáticamente el contenido de un curso a las necesidades del alumno. Y a medida que avanza la investigación sobre la “inteligencia emocional” de los agentes de software, dicha IA también podría emplear estrategias que se conectan con el alumno en un nivel emocional, por ejemplo, detectando su estado de ánimo o jugando con sus rasgos de personalidad, por ejemplo, su competitividad y así aumentar su compromiso.

 

Currículo de autocorrección

Algunas características de la plataforma, como Informes y Encuestas, hacen que este trabajo sea más fácil, pero ¿no sería mejor si el software pudiera ayudarlo aún más?  Los sistemas de inteligencia artificial deberían poder hacer justamente eso. Muchos de los ingredientes necesarios ya están disponibles: tenemos sistemas de aprendizaje automático capaces de analizar grandes volúmenes de datos y encontrar correlaciones e inferencias relevantes. También, tenemos acceso a flujos de datos de actividades de capacitación que cubren todo tipo de acciones de aprendizaje en el escritorio, el navegador y el espacio móvil.

Poner los dos juntos es una obviedad, y con los algoritmos correctos dará como resultado sistemas expertos que pueden examinar los datos de la actividad de entrenamiento, encontrar puntos débiles en cualquier curso o plan de estudios, sugerir mejoras y, en algunos casos, hacer cambios automáticos ajustes que aumentan la efectividad de un programa de entrenamiento.

 

Creación automática de contenido

Crear contenido requiere una comprensión real y completa del tema, y eso no puede ser replicado por el tipo de aprendizaje automático o algoritmos de aprendizaje profundo que dominan la investigación actual de IA. La idea es que por medio de AI crear nuevas pruebas y cuestionarios a partir de un grupo de preguntas existentes, pero con inteligencia adicional para poder satisfacer necesidades de aprendizaje específicas y avanzar más allá de la combinación aleatoria de preguntas preexistentes. Incluso hoy en día, para dominios específicos, como las matemáticas y el aprendizaje de idiomas, las reglas simples de IA pueden producir una variedad casi infinita de preguntas de prueba.

También hay traducción automática de contenido, que, aunque está lejos de ser perfecta, tiene el potencial de ahorrarle a las empresas multinacionales millones de dólares y aumentar su tiempo de lanzamiento al mercado. El aprendizaje automático se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden acceder a datos y usarlos para aprender por sí mismos.

 

Los chatbots

Los chatbots son probablemente el mejor ejemplo de inteligencia artificial. Por ejemplo, si un alumno sabe que necesita ayuda con una habilidad, un chatbot de e-learning puede dirigirlo a un curso relevante que aún no haya tomado.

Un chatbot también puede señalar lagunas en el entrenamiento; si un alumno no ha completado un curso de cumplimiento requerido, el bot puede recordarle que haga eso. Ese tipo de función evita que el alumno olvide un curso obligatorio y también evita que su gerente tenga que molestar a su personal. Estos recordatorios son útiles cuando se trata de retención de información. Un chatbot puede reforzar una habilidad aprendida en un curso, enviando un mensaje a un empleado, recordándole que use esa nueva habilidad. Los estudiantes tienden a olvidar lo que aprenden rápidamente:

Edgar Dale fue un pedagogo estadounidense, conocido por su famoso Cono de la experiencia. Hizo diversas contribuciones a la instrucción visual y auditiva, incluyendo una Metodología para analizar el contenido de las películas y sugiere que las personas retienen el 10% de lo que leen y el 20% de lo que escuchan, pero el refuerzo puede aumentar esas cifras al 90% por ciento si el alumno realmente pone en práctica las habilidades que leyó o escuchó. Por ejemplo, si un empleado realiza un curso en su hogar por la noche, un chatbot de aprendizaje electrónico podría enviar un mensaje al día siguiente para recordarle al empleado lo que aprendió mientras estaba en el trabajo.

 

Personalizando el aprendizaje

 El aprendizaje personalizado a veces toma la forma de una plataforma adaptativa o LMS que cambia un curso basado en el rendimiento del alumno individual. Algunas veces es tan simple como darles a los estudiantes que fallan ciertas preguntas en un cuestionario más material para que trabajen hasta que pasen. A veces, sin embargo, el aprendizaje personalizado puede ser entregado por un chatbot. La naturaleza conversacional de un chatbot significa que puede actuar como un tutor privado, responder preguntas y satisfacer las necesidades individuales de cada alumno.

 

Chatbots también se puede utilizar para impartir capacitación independientemente de un curso a los empleados que necesiten información específica. Supongamos que una compañía requiere que todas las nuevas contrataciones realicen un curso sobre políticas y procedimientos. El curso se actualiza regularmente, lo que significa que los nuevos empleados siempre tienen la información más reciente, pero es posible que los empleados a largo plazo no sepan qué políticas han cambiado. Un chatbot puede entregar información sobre procedimientos actualizados directamente a los empleados que pasaron por versiones anteriores del curso de incorporación, para que todos estén en la misma página.

 

Uso de IA para recopilar y analizar datos sobre los alumnos

Las plataformas de aprendizaje son capaces de generar una gran cantidad de datos sobre los estudiantes que los usan.La educación superior también está comenzando a utilizar este modelo, implementando “sistemas de alerta temprana” para los estudiantes matriculados en clases en línea y presenciales. Estos sistemas a menudo monitorean el comportamiento del estudiante en clase y fuera de él, para identificar a los estudiantes que pueden fallar o abandonar. Cuando se identifica a un alumno con problemas, el programa notifica a los profesores u otros mentores que el alumno necesita una intervención en persona.

 

En definitiva, las  máquinas que trabajan con algoritmos y amplias bases de datos o de conjuntos de datos para tomar decisiones casi en tiempo real y con una finalidad: aprender, implicará mejorar la eficiencia de la empresa, ajustar la predicción de la demanda potencial de un producto y potenciar la experiencia de los usuarios para que la  digitalización y “datificación” se conviertan en las nuevas ventajas competitivas en el mercado.

 

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