Adaptive Learning: cos’è e come è influenzato dall’AI?

Ott 20, 2023 | blog | 0 commenti

Con “adaptive learning” o, “apprendimento adattivo”, si indica un’esperienza di apprendimento realizzata su misura per ciascuno studente grazie alla continua analisi dei dati che il sistema riceve durante l’apprendimento, creando un flusso di informazioni in entrata e di output personalizzato sui progressi dello studente. Maggiore è l’interazione con la piattaforma digitale di adaptive learning e più dati avrà a disposizione.

Quindi cosa è l’adaptive learning?

È un metodo di insegnamento in grado di adattarsi ai bisogni specifici di ogni studente. Attraverso l’utilizzo dell’intelligenza artificiale: in base alla reazione dello studente e al contenuto, il sistema proporrà suggerimenti, revisioni e interventi ad hoc.

Questa rivoluzione ha i suoi effetti anche sull’operato del formatore perché chi crea e vende corsi online avrà sempre maggiori dati per strutturare materiali dedicati e potrà monitorare costantemente i progressi e le debacle dei propri studenti.

Quando si può parlare di adaptive learning?

Un ambiente di apprendimento può essere considerato adattativo se rispetta 4 condizioni:

  1. Monitora in maniera automatica le attività dello studente

  2. Interpreta i dati sulla base di modelli specifici

  3. Riesce a capire le esigenze e le esigenze dell’utente attraverso i dati estrapolati

  4. Riesce a fornire conoscenza personalizzata sulla base dell’analisi di quei dati in maniera dinamica

Quali sono gli effetti positivi dell’Adaptive Learning?

Uno studio della Education Growth Advisor ha dimostrato che da quando la Arizona State University ha introdotto l’adaptive learning il tasso di studenti promossi è aumentato del 18%, e i ritiri dai corsi si sono ridotti quasi della metà.

Esperienza simile quella della Colorado Technical University dove si è assistito ad un incremento delle promozioni di quasi il 30%.

Che ruolo ha L’ AI nella rivoluzione dell’adaptive learning?

  • L’apprendimento adattivo, attraverso algoritmi e sistemi di intelligenza artificiale migliora le interazioni tra macchina e studente, personalizza gli ambienti di apprendimento e soddisfa le esigenze specifiche degli studenti.

  • Permette di realizzare un sistema di tutoraggio continuo e focalizzato sul singolo studente, rilevando lacune e progressi, fornendo consigli e aumentando il coinvolgimento.

  • Consente di realizzare percorsi di apprendimento più efficienti, efficaci grazie all’approccio data based

In conclusione, l’adaptive learning è senza dubbio la futura frontiera dell’apprendimento. Ma se ci feriamo un momento a riflettere, vediamo che è l’apprendimento adattativo è esattamente quello che ogni buon insegnante fa: capire i bisogni dei propri studenti, fornire informazioni utile, rimodulare le metodologie che si rivelano meno efficaci.