L’apprendimento adattivo, o adaptive learning, è una metodologia innovativa che sta trasformando il modo in cui ci approcciamo alla formazione. Grazie a strumenti e attività personalizzati, questa tecnica permette di modellare i contenuti formativi sulle competenze, le conoscenze, gli stili di apprendimento e gli obiettivi specifici di ogni studente. In questo articolo esploreremo come l’Adaptive Learning può aiutare gli studenti, soprattutto con DSA, nella personalizzazione dei percorsi di apprendimento grazie a tecnologie innovative.
Come funziona l’adaptive learning?
Le piattaforme di adaptive learning monitorano continuamente le prestazioni degli utenti, identificano le lacune nel loro apprendimento e modificano il percorso formativo, proponendo i contenuti necessari per rispondere alle esigenze di ogni singolo utente.
Un ambiente di apprendimento può essere considerato adattativo se presenta queste 4 funzionalità:
- Monitora in modo automatico le attività dell’utente, con feedback continui
- Interpreta i dati sulla base di modelli specifici
- Riconosce il livello raggiunto dall’utente rispetto agli obiettivi
- Propone contenuti e percorsi personalizzati sulla base dell’analisi dei dati e in maniera dinamica
Le piattaforme che si basano sull’adaptive learning sono in grado di offrire una proposta formativa su misura, elaborata partendo dall’analisi dei dati.
Anche nel campo dell’apprendimento, tradizionalmente incentrato sulla trasmissione di conoscenze da persona a persona, già dagli anni ‘70 si è iniziato a ripensare la formazione, come personalizzata e basata sull’analisi dei dati statistici.
Oggi, applicazioni e sistemi tecnologici avanzati permettono di costruire percorsi formativi modellati sulle precise esigenze di ogni singolo utente. Analizzando a cascata i dati di risposta di tutti gli utenti, le piattaforme acquisiscono sempre più informazioni e possono così adattare l’utilizzo dei contenuti sulla base delle attività già registrate.
Di fatto il processo di adaptive learning prevede un percorso ramificato, in cui esistono dei punti di controllo e di passaggio, che determinano la competenza necessaria allo step successivo: in questi “hot point” l’andamento, il contenuto, la velocità di risposta e il formato, cambiano in funzione delle risposte date da ogni singolo studente. L’algoritmo potrà registrare l’andamento dell’utente e mapperà le caratteristiche di conoscenza e apprendimento, creando dei percorsi ad hoc per migliorare le aree più carenti.
Come l’adaptive learning supporta gli studenti con DSA
Le piattaforme adattive si stanno diffondendo e stanno guadagnando sempre più spazio soprattutto nel supporto agli studenti con DSA (Disturbi Specifici dell’Apprendimento).
Identificazione dei bisogni individuali
Grazie a strumenti specifici e altamente performanti è possibile attivare e personalizzare funzioni come la lettura vocale, la formattazione del font del testo, l’altezza dell’interlinea, gli sfondi delle pagine e molto altro. Attraverso varie fasi e utilizzando medie e statistiche sulle quali si basano gli algoritmi, queste piattaforme:
- Identificano i bisogni e i livelli del singolo studente
- Scelgono un percorso adatto finalizzato ad uno specifico obiettivo didattico
- Propongono contenuti più adatti (testi, esercizi o mappe)
- Verificano i risultati e monitorano le aree di miglioramento
- Ristrutturano il percorso sulla base dei risulti raggiunti
Parlando invece di mappe concettuali, ad esempio, Algor, partner di MyEdu, è un sistema che crea in modo automatico mappe cognitive e riassunti da qualsiasi testo, audio o immagine.
La gamification è una componente sempre più utilizzata per motivare e incuriosire gli studenti: ad esempio la piattaforma Smile and Learn, altro partner di MyEdu, utilizza l’AI per la personalizzazione dei percorsi sotto forma di gioco.
Benefici e sfide dell’Adaptive Learning
Gli effetti positivi dell’utilizzo di sistemi di adaptive learning si registra anche tra gli studenti universitari. Negli Stati Uniti, ad esempio, uno studio sull’introduzione dell’adaptive learning ha rilevato che tra gli studenti dell’Arizona State University il tasso degli studenti promossi è aumentato del 18%, mentre la percentuale dei ritiri si è ridotta quasi della metà. E ancora alla Colorado Technical University si è assistito a un incremento delle promozioni di quasi il 30%. (Leggi qui la ricerca completa).
Secondo i ricercatori, le ragioni di queste dinamiche positive sono le seguenti:
- maggiore coinvolgimento degli studenti: l’apprendimento adattivo rende il processo formativo più stimolante, poiché i contenuti sono personalizzati e più pertinenti per il singolo studente;
- potenziamento della capacità di memorizzazione: apprendendo al proprio ritmo, il singolo studente può alternare memoria procedurale con la memoria di lavoro, ottenendo una comprensione più completa e duratura degli argomenti trattati;
- feedback immediato e personalizzato: le piattaforme di adaptive learning forniscono feedback in tempo reale, aiutando gli studenti a capire subito i propri errori e facilitando il processo di correzione;
- gestione dei tempi di studio più efficace: l’apprendimento adattivo può ridurre significativamente i tempi associati alla formazione tradizionale. I programmi formativi possono essere erogati in modo più rapido e inoltre il feedback continuo può monitorare e correggere subito il livello di apprendimento degli studenti.
Innovazioni tecnologiche nell’Adaptive Learning
L’apprendimento adattivo, attraverso algoritmi e sistemi di intelligenza artificiale sempre più sofisticati, ottimizza l’interazione formativa tra lo studente e la “macchina”, personalizzando gli ambienti di apprendimento per soddisfare diversi stili di apprendimento. Possiamo parlare di un sistema di tutoraggio continuo, focalizzato sul singolo studente, grazie a percorsi in continua evoluzione. Possiamo affermare che l’adaptive learning è senza dubbio la futura frontiera dell’apprendimento.
Conclusioni
Tutor personalizzati, avatar personali, sistemi di IA customizzati per le varie fasce d’età degli studenti che potranno offrire nuove e intriganti opportunità per imparare. Ma, se ci pensiamo bene, l’apprendimento adattativo è esattamente quello che ogni buon insegnante fa ogni giorno da sempre: comprende i bisogni dei propri studenti, propone contenuti e risorse utili, rimodula le metodologie che si rivelano meno efficaci.
Con il supporto dell’Intelligenza Artificiale si possono sgravare i docenti di tutte quelle attività time consuming. Il risultato sarà stupefacente: più tempo a disposizione per il docente per ampliare e migliorare la qualità umana dell’insegnamento, l’empatia e il coinvolgimento emotivo con lo studente, valori dell’insegnamento umano che nessun algoritmo potrà mai sostituire.
