Fundamentos del aprendizaje adaptativo para e-learning

Antes del e-learning, cómo profesor, tenías que ser un héroe y hacer todo. Un gran profesor, preparaba todo en adelantado y se alistaba para impresionar a su clase diariamente, día tras día por el resto de su vida laboral. Y aún así siempre hay gente que no entenderá la lección, a pesar de la mejor de las intenciones.

Incluso los mejores profesores no son capaces de llenar el 100% de las brechas y la necesidad individual de cada niño. 

El aprendizaje adaptativo trata justamente este problema al tener el objetivo de democratizar la educación entre los alumnos que son parte de un mismo grupo.

Pero el potencial de la solución va mucho más lejos. Imaginemos ahora que el profesor representa los organismos educativos que tienen la responsabilidad de llevar una educación de buena calidad a todos los niños de una sociedad. Está claro: el problema es muy complicado porque de manera presencial se necesitan establecimientos, profesores, pupitres, sillas, etc… Y existe un gran déficit en los países menos desarrollados para que todos los niños puedan contar con una buena educación.

Por otro lado, la penetración de los smartphones en todas las sociedades representa la tecnología que históricamente ha penetrado más en las poblaciones más pobres en dónde se ha mantenido un uso común y consistente.

El teléfono celular representa la tecnología con mayor penetración nacional sumando un total de 86.5 millones de personas usuarias en el país. Existen más mujeres (44.7 millones) que usan el teléfono celular que hombres (41.8 millones)

INEGI, ENDUTIH 2019

El aprendizaje adaptativo permitirá educar a cada persona que tenga un smartphone a su disposición. Utilizando software educativo de altísima calidad que cuente con la suficiente tecnología de IA y Machine Learning para darle un seguimiento personalizado a cada usuario independientemente de quien sea o dónde esté, de preferencia siempre acompañado por un docente.

Ahora abordaremos (1) Origen y evolución del concepto del Aprendizaje adaptativo (2)  una  taxonomía general de lo que es el aprendizaje adaptativo. (3) Cómo se puede poner en marcha y (4) a qué elementos el docente, capacitador o instructor se tiene que someter para obtener resultados favorables. (5) escaneo de las capacidades y habilidades por medio de IA para adaptarse al aprendiza

1. Origen y evolución del concepto de aprendizaje adaptativo

El aprendizaje adaptativo tiene su origen en la década de los cincuentas de la mano del psicólogo B.F Skinner  principal desarrollador y expositor del conductismo, quien inventa la primera máquina de aprendizaje adaptativo, mecánica, con rollos de papel , preguntas y respuestas que el alumno iba desarrollando. 

. Ya en la década de los setentas, esta rama de la educación se fortalece cuando surge la primera tecnología de “Inteligencia artificial”. Desde ese momento los humanos ya esperaban que esta tecnología rellenará al 100%  la carencia de personalización en la formación que existe en los métodos tradicionales.

2. Una taxonomía general del aprendizaje adaptativo actual

El aprendizaje adaptativo acorta las brechas que existen en el entendimiento de cada individuo y mapea las posibilidades para que cualquier pueda obtener una personalización exacta de su necesidad de aprendizaje. El aprendizaje para cada individuo en realidad siempre será diferente ya que las habilidades de los individuo varían. 

 Digamos que ponemos un examen para evaluar las habilidades de los alumnos, y  digamos que todos sacan el 80% correcto. El 20% que cada alumno tiene incorrecto variará de reactivo y problema. Todos tienen un nivel parecido pero todos tienen debilidades y fortalezas que varían. El aprendizaje adaptativo vuelve visible el proceso personal y permite un seguimiento detallado del avance del alumno que detalla y visibiliza sus carencias particulares.

3. ¿Cómo se puede aplicar el aprendizaje adaptativo al e-learning?

De manera tan simple o tan compleja como lo desee el docente. En los casos más avanzados se cuenta con la ayuda de la IA y de machine learning pero no hay que olvidar que todo proviene de un diseño instruccional y de un diseño de experiencia de aprendizaje. en dónde el docente va a tener que estar profundamente involucrado para definir los diferentes caminos de adaptabilidad del aprendizaje que pueden existir. 

Un ejemplo simple sería diseñar una experiencia de matemáticas para niños de preescolar en donde al enseñarles a sumar identificamos los 10 tipos de error de razonamiento más comunes por los cuales los chicos se confunden al sumar. 

Diseñamos el ejercicio con suficientes reactivos para obtener una muestra estadística del tipo de error de razonamiento que está cometiendo el alumno en particular. Entonces programamos la experiencia para que la misma computadora pueda identificar estadísticamente el tipo de error de razonamiento y le despliegue automáticamente una guía para entender y evitar dicho tropiezo al razonar.

Podríamos utilizar algoritmos de machine learning que permiten hacer esta recolecta de información personalizada a la vez que despliegan también outputs personalizados si quisiéramos hacerlo con ejercicios y opciones cada vez más complejos.  

Un ejemplo más complejo es aquel que desarrolla mapas mentales a base de nodos de conocimiento que el alumno va progresivamente validando o no. Dependiendo de la validación de estos nodos se puede hacer un  mapa de conocimiento que refleja en una simulación el nivel de aprendizaje y conocimiento del cerebro en dicho tema.

Para poner en práctica de manera metódica se utilizan 2 teorías. La teoría de la información (information theory), y la teoría de espacio de aprendizaje (Learning space theory)

La teoría de la información. nace en 1948 por Claude Shanon que desarrolla la teoría matemática de la información. 

En pocas palabras: Cuando comprimes la información estás sustrayendo  todo el contenido redundante. Este contenido es representado por alternativas de mínima probabilidad. Por otra parte, cuando existen alternativas igual de probables o similares, entonces el contenido de información crece, y no puede ser sustraído como en el caso de la información de baja probabilidad.

Es parecido a trabajar una ecuación: podemos simplificar,  comprimir Para que ocupe menos espacio o en caso de necesitar exponer cada uno de los procesos complejizar la ecuación para revelar cada uno de los procesos. para que al final el todo sea igual a 1 o igual.

Por otra parte existen 3 reglas que considerar para entender cómo esta teoría nos ayuda a generar prácticas de aprendizaje adaptativo:

• 1.Los resultados deterministas no contienen información la persona ya esperaba la respuesta generada por lo que esto no le aporta nada
• 2.  el contenido informativo pertinente incrementa en relación al decremento de probabilidad de que el evento suceda.
• 3. el contenido informativo tiene que adicionar. Si tenemos dos variables aleatorias, la suma de estas en el paquete que las unifica debe de verse reflejado en la suma de la información que cada una tenía por separado.

Teoría del espacio de aprendizaje:  Esta teoría fue desarrollada y presentada por Torín Monahan en el 2002.  Esta teoría sugiere que cualquier diseño de un espacio de aprendizaje (Incluido virtual) debe incluir una incorporación arquitectónica de la teoría de aprendizaje que se utilice, así podemos realmente hablar de construir pedagogía. En el caso del e-learning la construcción de la experiencia debe de seguir este método para armonizar el producto final. 

4. Adaptación del docente al método del e-learning adaptativo

Para entender mejor pensemos en esta analogía: Enseñar con aprendizaje adaptativo es como ser un doctor que se adapta a cada paciente aunque él tenga una sola especialidad. Él podría tener hoy 20 pacientes y a cada uno le receta lo que necesite. 

Sería ridículo que saliera a la sala de espera tras finalizar las 20 consultas y propusiera un método común que, en promedio, le sirviera a todos.

El aprendizaje adaptativo permite justamente no hacerle eso a nuestro salón de clase y tratar las carencias por separado con la ayuda de la tecnología. 

Por ejemplo, uno de los primeros puntos a considerar en el aprendizaje adaptativo a distancia es el hecho de que la cercanía humana es una adaptación necesaria del sistema para poder ayudarle más al usuario.

La necesidad de cercanía humana con los usuarios es aún más si estos son niños y su primera motivación para ir a aprender es conocer más niños y socializar y divertirse (al despojar al aprendizaje de estos elementos ambientales, no es extraño que muchos niños caigan en malas calificaciones, desinterés e indiferencia).

Lo que antes los motivaba para ir a la escuela ya no existe más y solo queda la refriega que expresan sus padres, Incoherente incomprensible e insostenible desde la percepción del infante que ahora se encuentra 6 horas al día frente a una pantalla. 

Esta cercanía humana a distancia es muy útil para transmitir la información de manera adaptada, pero representa un gran esfuerzo del docente en dónde él se ve limitado por su tiempo y energía física. Por lo que necesita utilizar ahora la tecnología para llegar al nivel de adaptación al aprendizaje humano que necesita.

Junto a esta necesidad es que entra el modelo “70 | 20 | 10”. Este modelo es un modelo que se adapta de manera genérica a cómo los seres humanos aprendemos.

• 10 % a través de cursos formales y capacitaciones directas en el ámbito teórico que queremos hacer. 
• 20 % a través de la ósmosis, comunicación e intercambio de conocimiento práctico que se genera al conectar con los otros aprendices. 
• 70 % a través de la experiencia práctica y directa con el objeto de interés. Prueba y error, así cómo experimentación realista.

5. E-learning adaptativo para escanear el conocimiento de un ser humano.

Con la inteligencia artificial podemos llegar a mapear el cerebro humano de la manera más compleja que deseemos. El ejemplo de la experta Joleen Liang nos revela que se puede llegar hasta 70.000 nodos mapeados que al final otorgan un mapa de conocimiento muy exacto del usuario.

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