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Aprendizaje automático - el ingrediente secreto de la formación personalizada

13 Oct 2017 0

Inteligencia Artificial (IA) es la palabra de moda cuando se trata de nuevos métodos de formación y aprendizaje en el lugar de trabajo. IA es un tema muy amplio, que abarca muchos aspectos de la tecnología como los grandes datos y el Internet de las cosas (IoT). En el contexto de la formación, la IA se centra principalmente en dar sentido a grandes cantidades de datos de aprendizaje de modo que cada alumno obtenga sugerencias personalizadas sobre lo que viene a continuación a lo largo de su trayectoria de aprendizaje.

Una parte muy importante de la IA es el aprendizaje automático (machine learning). De hecho, la IA no podría haber sido posible sin el aprendizaje de la máquina.

En el lenguaje común, el aprendizaje automático significa que el sistema tiene la capacidad de aprender algo sin ser programado explícitamente para actuar de una manera determinada. 
Con el aprendizaje automático, los programas aprenden como las personas: a través de la experiencia y el entrenamiento. Es como aprender a andar en bicicleta: sólo porque se sepa en teoría lo que los pedales y las ruedas se supone que hacer, no significa que se puede montar desde el primer día; se necesita practicar y caer algunas veces antes de que se consiga la caída de ella. Después de un tiempo, se puede participar en carreras de motos, o simplemente superar el desafío de montarlo a través de la selva urbana.

Volviendo a la idea del aprendizaje automático, se puede alimenta al programa con todos los datos que tiene sobre un tema, pero es una tarea enorme pensar en todas las respuestas posibles. El aprendizaje automático significa que el programa aprenderá a obtener todas esas respuestas posibles y mejorará por sí mismo por experiencia y repetición.

Este método ya está siendo utilizado a gran escala por las inversiones y las industrias de seguros, medicina, y más. Cada vez que vea y haga clic en una sugerencia de Google, está viendo los resultados del aprendizaje automático. El algoritmo de Google no puede dar salida a los datos relevantes de lo que muchas otras personas están buscando, y hacer esas sugerencias, sin aprendizaje de la máquina.

Se puede llegar a soluciones mucho más rápido por la simple razón de que puede acceder y analizar una gran cantidad de información en un tiempo muy corto. Por no mencionar que cuando se aprende algo, se queda. La gente aprende cosas nuevas todo el tiempo, pero también nos oolvidamos de muchas de ellas, o simplemente optamos por ignorarlas. Un algoritmo no olvidará ni ignorará una solución debido a los sentimientos o los buenos recuerdos sobre un tema, por lo que es factible decir que ofrecerá resultados mejores y más rápidos con el tiempo.

Pero en relación con el campo de la formación: ¿qué puede hacer el aprendizaje de la máquina para aquellos de nosotros que están creando o asistiendo a sesiones de formación y aprender un poco más para mejorar?

¿Qué puede hacer exactamente el aprendizaje automático para L & D?

Bueno, en el paradigma actual tecnológico existen dos campos muy interesantes, machine learning y big dataTodo el mundo está hablando de por qué es importante ofrecer experiencias de aprendizaje personalizado para los alumnos, y la única manera de lograr esto es a través de big data . Y con la ayuda del aprendizaje de máquina, estos grandes datos sobre los estudiantes se clasifican, los patrones se encuentran, por lo que los instructotres y diseñadores de la formación pueden hacer sentido de todo y tomar las mejores decisiones al crear cursos de formación.

El aprendizaje automático puede llevar la enseñanza y el aprendizaje a un nuevo nivel de personalización. Imagínense cómo sería si el primer momento que alguien comienza a trabajar para su empresa, un software dedicado comenzará a trabajar junto con ellos para reunir toda la información sobre cómo les gusta estudiar, sus temas favoritos y cómo lo hacen en las pruebas.

El propósito no sería espiar al nuevo empleado, sino analizar y procesar información que le daría muy buenas soluciones cuando se trata de preparar nuevos materiales de formación atractivos. 

La gente aprende de diferentes maneras y a diferentes ritmos, con diferentes rutinas para procesar y retener información. Por ejemplo, un algoritmo simple usado en los estudios de primaria puede ser: leer una vez el texto completo; luego dividirlo en secciones y estudiar cada una de ellas en profundidad; luego repasar todo el asunto de nuevo y hacer un resumen. 

Un programa de aprendizaje de máquina podría recoger en estos patrones y algoritmos que un alumno utiliza y ofrece ideas importantes y recomendaciones sobre cómo el empleado aprende mejor, qué materiales impactan en su atención primero, ¿cuál es el mejor momento para introducir nuevos conceptos, cuál es la tasa de retención , y así. Sería como tener un ejército de expertos y científicos aprendiendo acerca de su forma de aprender para mejorar los resultados.

Cada instructor sabe lo difícil que puede llegar a captar la atención de todos durante una sesión de entrenamiento y abordar todos los diferentes estilos de aprendizaje que tienen los participantes. El machine learning le daría la oportunidad de preparar una experiencia de aprendizaje verdaderamente personalizada para los asistentes.

Sólo piensa en los cursos on-line. Dependiendo del tamaño de su empresa, hay quizás cientos de estudiantes que acceden a los recursos de capacitación al mismo tiempo. Sería muy útil obtener información adicional sobre sus patrones de aprendizaje, el tiempo dedicado a un módulo, el tiempo de terminación y el porcentaje, o sugerencias sobre recursos adicionales que beneficiarían al alumno, etc. No importaría que el sistema inscribiera automáticamente en un curso Excel, porque el algoritmo "identifica" que se conscultan en google las funciones de Excel siempre que se trabaja con hojas de cálculo. Ya que esto produciría un beneficio a futuro. 

En cierto nivel, el aprendizaje automático ya se utiliza en la formación en línea con la ayuda de sistemas de gestión del aprendizaje. Cualquier buen LMS puede rastrear el progreso de los estudiantes, el tiempo dedicado a cada módulo, notas y más, para que los instructores sepan cuándo es el momento de ayudar a un alumno o darles acceso a más información en el próximo módulo o ver quién se está quedando atrás en un sujeto y proporcionar asistencia.

En el futuro de los LMSs los algortimos de ayuda serán cada vez más complejo y serán capaz de personalizar la experiencia de aprendizaje más profunda y más fácil de lo que sucede hoy en día.

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