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Mettere l’intelligenza artificiale al servizio dell’apprendimento

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Mettere l’intelligenza artificiale al servizio dell’apprendimento

Durante le nostre missioni di formazione quotidiane e gli incontri con i responsabili delle Risorse Umane, ci rendiamo conto di quanto la formazione sia spesso l’elemento delle Risorse Umane più difficile da valutare o il cui reale trasferimento sul campo è difficile da quantificare. Tuttavia, come sappiamo, la competenza è più un processo che uno stato, e per essere sviluppata richiede diversi elementi successivi:

  • una base teorica,
  • un’applicazione concreta in una situazione
  • un ritorno sull’apprendimento, consentendo di chiudere il ciclo di questo apprendimento

Apprendimento che, attraverso una regolare messa in discussione della pratica, diventerà un’abilità. I moduli di formazione tradizionali che conoscevamo prima ci davano sicuramente questa possibilità (a patto che l’azienda e i suoi dipendenti facessero tutto il possibile per favorire questo trasferimento). Tuttavia, Covid e l’emergere della “formazione a distanza” hanno cambiato tutto.

Durante la pandemia, le persone si sono interessate a come utilizzare il loro tempo in modo intelligente e il modo principale che hanno trovato per ottimizzare il tempo è stato quello di andare online per imparare e svilupparsi. Negli ultimi anni sono quindi nate centinaia di nuove aziende e di nuovi metodi per raggiungere il Santo Graal dello sviluppo delle competenze, e gli investimenti nelle aziende di tecnologia della formazione sono letteralmente esplosi. L’abbondanza di soluzioni offerte crea un’accresciuta concorrenza e richiede una piattaforma online che tenga prigionieri i suoi utenti. Per farlo, deve raggiungere il suo obiettivo finale: far sì che l’utente impari qualcosa che gli sarà utile. Raggiungibile… ma non troppo facile.

Quali sono i fattori di successo dell’apprendimento a distanza?

La conclusione che si può trarre da questi tre anni, due dei quali trascorsi a Covid, è che adattarsi all’allievo e stargli vicino sono due ingredienti essenziali per un apprendimento di successo. Come professionisti della formazione e delle risorse umane, lo vediamo ogni giorno.

Quali sono le regole da rispettare per ottenere questa combinazione?

– La prima regola, ovviamente, è che il contenuto dell’apprendimento deve corrispondere alle aspettative del discente e fornirgli elementi che possa utilizzare nella pratica. È inoltre necessario che questi contenuti corrispondano al livello attuale dell’allievo e, soprattutto, al suo livello target. Né troppo facile, né troppo difficile. Per gli adulti che abbiamo in formazione, un collegamento che può essere fatto direttamente con i loro problemi concreti parlerà sempre di più a loro. Sarà quindi necessario avere un target preciso: manager locali, manager di manager, leader, ecc.

– Seconda regola: adattarsi continuamente all’allievo. Di cosa si tratta? Semplicemente per avere una reazione pertinente dello strumento utilizzato a distanza da qualsiasi interazione con il discente. Statistiche di apprendimento, consigli, domande mirate, ecc. In precedenza, come discenti, andavamo da soli davanti al nostro schermo e cercavamo semplicemente la risposta corretta al nostro errore. Cosa ci ha insegnato questo? Non molto: ci siamo detti “oh, giusto, è così”. Ma come sappiamo, impariamo molto meglio quando dobbiamo cercare la risposta e pensare più intensamente. Se vi trovate di fronte a un “peccato, è sbagliato”, è probabile che non andiate a cercare la risposta autonomamente nel contenuto dell’apprendimento, giusto?

L’esperienza di SCA ci ha insegnato che dobbiamo adattare l’apprendimento agli studenti, ma anche personalizzare l’esperienza di valutazione del loro apprendimento per mantenerli impegnati nel loro sviluppo. Qui presentiamo un caso di studio concreto che abbiamo sviluppato per un anno nel laboratorio di ingegneria della formazione SCA.

Adattare l’esperienza di valutazione dell’apprendimento a passi incrementali

Abbiamo proceduto per iterazioni regolari. Le prime domande che abbiamo posto per i nostri moduli sulla leadership non sembravano rispondere ai problemi dei nostri studenti. I risultati non sono stati all’altezza: troppe persone non hanno risposto o hanno abbandonato la valutazione a metà del processo. E per una buona ragione! Avevamo fatto dei test standard che non si concentravano abbastanza sui livelli di difficoltà del corso. Quando i discenti iniziavano un modulo, si trovavano immediatamente di fronte a una domanda sui contenuti, senza che a volte li avessero realmente integrati o avessero potuto scambiare con il loro formatore o con i loro compagni di classe virtuale. Ne abbiamo tenuto conto per stabilire diversi livelli di difficoltà per le domande, collegarle agli obiettivi pedagogici e dividere anche le valutazioni iniziali, i test e le valutazioni finali.

Creare domande a cui le persone vogliono rispondere

A volte, quando guardiamo o leggiamo un contenuto, le domande possono essere fastidiose o sembrare inutili. Tuttavia, sono parte integrante dell’apprendimento e contribuiscono a radicarlo in modo più duraturo. Per farlo, devono essere formulati in modo intelligente e consentire un’associazione con esperienze ed elementi concreti.

Abbiamo quindi scavato a fondo e ricercato con rigore ciò che costituisce una domanda qualitativa, sia essa a scelta multipla, a risposta aperta, a graduatoria o persino a definizioni corrispondenti. Abbiamo esplorato tutte le possibilità di domande buone e cattive e abbiamo usato la tassonomia di Bloom per creare un sistema logico e coerente per creare categorie di domande che vanno dall’apprendimento della memoria, alla comprensione, all’applicazione nel mondo reale.

Analizzare il feedback e praticare il miglioramento continuo

Una volta che i nostri gruppi di studenti hanno risposto a queste serie di domande, abbiamo analizzato le loro risposte utilizzando un sistema di intelligenza artificiale e anche la nostra analisi umana, per fortuna! C’è stato un vero progresso. Tuttavia, avevamo ancora un po’ di strada da fare, anche perché il nostro feedback era troppo superficiale e non metteva in discussione i nostri studenti quando rispondevano in modo errato o non rispondevano affatto! Abbiamo quindi studiato il modo migliore per aiutarli a integrare le conoscenze chiave anche quando la loro risposta era sbagliata.

Come possiamo farlo? Riformulando la domanda, in una forma diversa, per incoraggiarli a riprovare e adattandosi alla loro risposta. Sappiamo che per imparare abbiamo bisogno di un ambiente di apprendimento sicuro. Per offrire agli studenti un’esperienza di apprendimento più sicura possibile, nei nostri moduli possono ripetere le domande e riprovare con altri spunti che li incoraggiano a cercare la risposta giusta. La ripetizione aiuta a conservare a lungo i contenuti. Poiché il corso dura un anno, gli studenti devono essere in grado di ripetere spesso le cose e i test aiutano in questo senso.

Mettere l’intelligenza artificiale al servizio delle persone.

Le neuroscienze ci dicono che il nostro cervello ha bisogno di capire perché sta imparando questo o quello: anche lui è alla ricerca di un significato! È quindi necessario creare percorsi in cui gli individui possano proiettarsi e vedere l’utilità del loro apprendimento. Pur continuando a interagire con un formatore-allenatore durante il corso. E… utilizzare l’intelligenza artificiale laddove può essere di supporto all’uomo!