Adaptive learning to podejście, w którym platforma rozwoju online dostosowuje treści do preferencji i rezultatów każdego z uczestników indywidualnie. Platforma wykorzystuje mechanizmy AI do inteligentnych systemów powtórkowych, feedbacku oraz rekomendacji treści (ścieżki). Uczenie adaptacyjne, bo tak można tłumaczyć to podejście, to dostarczanie osobistych doświadczeń rozwojowych. Celem adaptive learning jest wzbudzenie w użytkowniku pozytywnej reakcji, w której będzie wręcz zaskoczony podpowiedziami i doceni fakt, że system „zapamiętuje” materiał, który ostatnio go zaciekawił lub był dla niego wyzwaniem. Adaptive learning pomaga poradzić sobie z (nieuświadomioną) krzywą zapomnienia.

Rysunek 1. Definicja Adaptive learning

Dzięki temu podejściu, wspieranemu przez algorytm sztucznej inteligencji, możemy dostosować się do unikalnych przecież potrzeb konkretnego użytkownika platformy online.

Jak platforma adaptive learning dostosowuje się do użytkownika?

  • Przez dostosowanie ścieżki uczenia się do konkretnej osoby.
  • Dzięki dopasowanym do konkretnej sytuacji informacjom zwrotnym, adekwatnym do postępów każdego uczestnika z osobna.
  • Poprzez dostosowane zasoby edukacyjne, czyli kontent rozwojowy[1].
  • W przypadku dodatkowo zastosowanej gamifikacji[2] poprzez ścieżkę gracza różną (w mniejszej lub większej części) dla poszczególnych użytkowników.

Podczas stosowania mechanizmów gamifikacji kluczowe jest balansowanie pomiędzy stworzeniem indywidualnej ścieżki gracza a zachowaniem równych zasad. Użytkownicy powinni mieć możliwość osiągnięcia takich samych statusów w rankingu, ale… inną drogą!

Adaptive learning daje jedyne w swoim rodzaju doświadczenie zamiast tradycyjnego, takiego samego dla wszystkich, podejścia one-size-fits-all.

Rysunek 2. Przykład wdrożenia mechaniki AI – analiza odpowiedzi gracza poprzez zadania: symulacje

Obecnie reskilling jest jedną z kluczowych potrzeb biznesu

Cofnijmy się w czasie – jest luty 2020. Gospodarka kwitnie, wszyscy sobie świetnie radzą i pewnie wielu z nas myśli: „Wszystko idzie dobrze, po co cokolwiek zmieniać? Kryzysu nie będzie, nie wydarzy się nic nieoczekiwanego…”.

A jednak! Jest marzec, a potem kwiecień 2020. Nie miliony, ale miliardy ludzi na świecie nagle muszą się nauczyć innego sposobu pracy, innego działania, innych programów komputerowych, innych procedur i procesów. To sytuacja, która wtedy spotkała i dzisiaj dalej spotyka tysiące firm na świecie. Jak sobie z tym poradzić?

Rysunek 3. Przykład wdrożenia mechaniki AI – analiza odpowiedzi gracza poprzez zadania: testy, symulacje

Nie tylko szkolić, ale jak szkolić się skutecznie

Nasz umysł mówi: „Nie jestem w stanie skupić się tak długo na jednej treści! Wyłączam się, za dużo tych informacji”. Nasza pamięć wcale nie radzi sobie lepiej, mówiąc: „Zapominam, nie mogę się skupić. Po co się uczyć nowych rzeczy, pochłaniać nowe informacje, nowe rozwiązania, procedury, procesy?”. A takie zmiany, konieczne do natychmiastowego przyswojenia, pojawiają się każdego dnia w pracy większości z nas.

Spójrzmy na konkretny przykład:

Jeden z klientów Westhill Consulting należy do grona największych w Europie dystrybutorów części samochodowych. Jak myślisz, ile tych części – różnych od siebie – mają na składzie? Ile z nich potencjalny pracownik powinien kojarzyć i potrafić znaleźć w systemach, by dobrze doradzić klientom? Jeden samochód to około 10 000 części. Pomnóż to przez liczbę modeli samochodów, marek, roczników, dołóż do tego motocykle i duże ciężarówki. Wychodzi niemal milion.

Mamy więc milion rekordów, czyli porcji informacji do zapamiętania. Dla człowieka jest to niemożliwe, ale świetnie radzi sobie z tą mnogością informacji algorytm sztucznej inteligencji. Jest świetny w podpowiadaniu tego, czego akurat teraz potrzebujemy, zatem jest naszą pomocą w efektywnym uczeniu się i przyswajaniu wartościowych informacji na bardzo długo.

AI jest jak trener personalny naszego mózgu

Ćwiczenia fizyczne to obszar, w którym właściwie każdy znajdzie coś, co potrafi robić. Biegać, jeździć na rowerze czy ćwiczyć na siłowni, a może grać w siatkówkę bądź tenisa? Mimo to wielu ludzi zatrudnia trenerów personalnych. Algorytm AI w adaptive learning to taki trener personalny od uczenia się.

Trener patrzy na ćwiczącego i mówi: „Warto, żebyś ćwiczył trochę inaczej, może tutaj będzie bezpieczniej, a tak będzie efektywniej”. Celem Westhill Consulting jest stworzenie wirtualnego, superinteligentnego, bardzo cierpliwego, obdarzonego nieskończoną wiedzą trenera personalnego bardzo różnych dyscyplin. Tworzony jest w formie algorytmu, który ma swoją konkretną postać dla użytkownika czy pracownika firmy.

Jak pomagamy, wdrażając algorytm AI i adaptive learning? Pytamy o to, jak się uczyć, kiedy i jak długo. Te pytania są wartościowe nie tylko dla firm i organizacji, ale także dla każdego człowieka.

Pamiętajmy o klątwie wiedzy!

Znasz sytuację, w której wydaje Ci się, że już coś umiesz, ale za chwilę o tym zapominasz? Przesycony informacjami umysł po prostu zwalnia sobie to miejsce. Tego właśnie chcą uniknąć organizacje czy pracodawcy. Co więcej, każdy z nas lubi się uczyć w jakiś konkretny sposób. Mamy różne preferencje przyswajania wiedzy.

Problemem jest często fakt, że pracownicy mają dobrze przyswojoną, ale nieaktualną już wiedzę na temat tego, czym się zajmują. Wtedy to nie brak nowych umiejętności wpędza ich w kłopoty, a poleganie na swojej pewności w momencie, w którym tak naprawdę się mylą. Algorytm adaptive learning wychwytuje takie sytuacje cały czas, sprawdzając, co wiesz i jak jesteś pewny tej wiedzy. Algorytm sztucznej inteligencji uwielbia patrzeć, jak się uczymy, bo ma tam mnóstwo bardzo, bardzo ciekawych danych.

Nad wdrożeniem algorytmu pracuje interdyscyplinarny zespół liczący kilkadziesiąt osób. Analizuje on wiedzę biznesową osób dorosłych. O ile możemy sobie wyobrazić, że wiedza z zakresu nauk ścisłych czy znajomości języka obcego ma konkretną strukturę, o tyle wiedza biznesowa jest bardzo trudna do uporządkowania i olbrzymim procesem badawczym jest przyporządkowanie jej w ciekawe mikropigułki. Westhill Consulting tworzy kod, algorytm, a następnie ten algorytm „karmi” porcjami wiedzy, które są opakowane w najbardziej przyjazny dla człowieka sposób.

Adaptive learning: wiedza podana w microformatach[3]

Współcześnie o naszą uwagę online konkuruje bardzo wiele nadawców. Chociażby twórcy na Instagramie wiedzą, że zwykle wygrywa to, co ładne i wciągające. Mogą to być quizy czy gry, w których wiedza jest podawana w atrakcyjnych formach. Również infografiki lub animacje mogą być bardzo skutecznym narzędziem nauki.

Wideo-pigułki, filmy eksperckie czy symulacje to bardzo ciekawe formy, które uczą nowych, kluczowych umiejętności, np. w obsłudze klienta lub w radzeniu sobie w różnych, trudnych sytuacjach. Symulacja pozwala odtworzyć wiedzę w sytuacji niemal w pełni oddającej rzeczywistość. Naszej nauce mogą służyć najróżniejsze formy, jak wspomniane quizy, komiksy i puzzle.

Co to jest adaptive content w e-learningu?

Jako użytkownik platform informacyjnych być może jesteś świadomy, że w zależności od różnych czynników ta sama strona główna portalu (np. Netflix) wygląda inaczej dla różnych użytkowników. Oto wybrane czynniki, które na to wpływają:

  • urządzenie: system operacyjny, rodzaj urządzenia (telefon komórkowy, tablet, komputer stacjonarny), rozmiar ekranu i rozdzielczość;
  • kontekst: pora dnia, miejsce, pogoda (sic!);
  • użytkownik: wiek, płeć, etap życia, język, związki;
  • historia użytkownika: czyli wszystkie jego poprzednie zachowania.

Niektóre z tych elementów można zastosować do dedykowanej ścieżki użytkownika (lub w grywalizacji ścieżki gracza). Ta sama (często oczekiwana przez sponsora projektu) treść może być z powodzeniem przedstawiona w innej formie (na przykład infografika lub animacja). Moduł inteligentnych powtórek jest także dostosowywany w ten sposób, że każda powtarzana informacja jest poprzedzana (innym dla każdego użytkownika) adekwatnym tematem. Oto graficzny przykład:

Rysunek 4. Przykład wdrożenia adaptive learning – inteligentna powtórka

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki się dziś uczymy

Sztuczna inteligencja zmieniła oblicze tego, jak podróżujemy samochodem, jak używamy map, jak wyszukujemy rzeczy w Internecie, jak wybieramy filmy czy nawet robimy zakupy. Tam jest algorytm sztucznej inteligencji. Bardzo zresztą skuteczny.

Westhill Consulting rozwija algorytm, który pomoże ludziom dorosłym uczyć się cały czas. Połączenie adaptive learning z mechanikami grywalizacji sprawia, że bardzo zabiegani specjaliści są w stanie regularnie wchodzić na platformę e-learningową. Przykładowo w jednym z projektów wysoko wykwalifikowana grupa 175 specjalistów w jednej z instytucji finansowych korzysta z platformy w każdym tygodniu od 9 miesięcy. A poziom ich zaangażowania – mierzony liczbą osób, które wykonały minimum 70% z dotychczas udostępnionych około 300 porcji wiedzy – wynosi 83%. To wynik niemożliwy do uzyskania dla standardowych platform rozwojowych.

Ale najważniejsze jest to, że dzięki mechanizmom adaptive repetition mamy nie tylko monitoring, ale i pewność, jaki poziom wiedzy został przyswojony przez każdego z indywidualnych użytkowników. Tak właśnie za pomocą adaptive learning łączymy ogień z wodą: to najbardziej intensywna, wielomiesięczna nauka, którą użytkownicy odbierają jak wciągającą grę z personalnym trenerem!

Podsumowując, możemy wymienić, jakie trzy elementy powinna zawierać platforma adaptive learning:

  1. inteligentne powtórki (adaptive repetition). Znane są choćby z platform uczących języków obcych. System podpowiada, kiedy (oraz jak często) warto powtórzyć dany materiał;
  2. zindywidualizowany feedback (adaptive feedback). W odróżnieniu od ogólnych i generycznych: „Brawo, dobrze!” i „Upsss, źle…” – indywidualne informacje zwrotne podpowiadają, uczą, sugerują i dzielą się wiedzą potrzebną do poprawnej odpowiedzi;
  3. inteligentna ścieżka uczenia się (adaptive content). Czyli ścieżka, która „sama” dostosowuje się do postępów, potrzeb i upodobań osoby uczącej się. W odróżnieniu od podejścia one-fit-all taka ścieżka jest inna dla każdego użytkownika.

westhill.pl/adaptive-learning

[1] Więcej na temat kontentu rozwojowego dowiesz się tutaj: https://www.westhill.pl/inspiracje/multimedia/ [dostęp: 31.10.2021].

[2] O tym, czym jest grywalizacja (gamifikacja), przeczytasz tu: https://www.westhill.pl/grywalizacja [dostęp: 31.10.2021], a jak wykorzystać ją w adaptive learning – tutaj: https://www.westhill.pl/gamifikacja [dostęp: 31.10.2021].

[3] Więcej o microlearningu tutaj: https://www.westhill.pl/microlearning/ [dostęp: 31.10.2021].