Noi di Y-B abbiamo realizzato negli ultimi anni diversi progetti nel campo della formazione a distanza per clienti di medio grandi dimensioni che utilizzano queste applicazioni per la gestione della formazione al personale ed erogano corsi a persone esterne all’organizzazione.

Le tecnologie dell’informazione e della comunicazione hanno pervaso i campi dell’istruzione. Negli ultimi anni è emerso il termine “e-learning” come risultato dell’integrazione delle ICT nel mondo dell’istruzione. 

La pandemia dovuta al COVID-19 ha portato un’accelerazione impensabile verso l’utilizzo diffuso di sistemi di formazione remota sia in ambito aziendale che scolastico. 

I nuovi modelli di apprendimento 

Apprendimento complesso

Il termine “apprendimento complesso” riflette l’opinione che un altro tipo di abilità è necessario per la società di domani. Concetti chiave nell’apprendimento complesso sono:

• il coordinamento delle abilità costitutive: indica che la capacità di risolvere di nuovo problemi o ragionare su domini complessi non è il risultato di una semplice aggiunta di un certo numero di abilità acquisite, ma di essere in grado di coordinare in modo flessibile tali abilità in nuove situazioni;
• l’integrazione delle competenze, conoscenze e attitudini nelle competenze professionali: indica che l’insegnamento non dovrebbe essere diretto ad abilità discrete, elementi di conoscenza e attitudini, ma in una combinazione di essi obiettivi di apprendimento integrati o competenze.; 

Analizziamo insieme i nuovi metodi educativi per supportare l’apprendimento complesso.

Apprendimento flessibile

La flessibilità è un concetto fertile con molti aspetti rilevanti, ma per l’apprendimento flessibile ci sono due prospettive prevalenti: flessibilità rispetto al tempo e al luogo, e flessibilità rispetto alle esigenze degli studenti. Il desiderio di rendere l’istruzione meno dipendente dal tempo e dal luogo è principalmente in relazione al numero crescente di persone che conciliano studio e lavoro allo scopo di rimanere aggiornati ai cambiamenti nei requisiti lavorativi, migliorare le prospettive di carriera e realizzare la crescita personale. Le persone a volte vogliono imparare in un modo che non interferisca con il loro lavoro: in genere, al di fuori dell’orario di ufficio e non in un posto fisso. Ma i lavoratori vogliono anche imparare a vantaggio del loro mestiere, e preferibilmente consultare i materiali didattici pertinenti esattamente quando sono necessari per migliorare le proprie prestazioni lavorative. Questo fenomeno è stato definito “apprendimento just-in-time”.

Il secondo aspetto importante della flessibilità è legato alla personalizzazione di massa, quello è l’idea che prodotti e servizi siano sempre più realizzati “on demand”, secondo le specifiche del singolo cliente. Ad esempio, se qualcuno compra un’auto nuova viene costruita apposta per lui o lei, tenendo conto dei numerosi optional disponibili a catalogo. Nel campo dell’educazione possiamo osservare lo stesso movimento dall’istruzione orientata all’offerta, “same for all”, a quella orientata alla domanda “just for me”.

L’istruzione incentrata sullo studente dovrebbe fornire i singoli studenti con percorsi di apprendimento personalizzati, acquisendo competenze già acquisite e dovrebbe consentire loro di scegliere tra diversi livelli di guida, diverse modalità di erogazione e così via.

Tenendo conto di questi risultati una delle necessità più rilevanti del lavoro, oggetto di questa relazione, è stata implementare e testare la possibilità di applicare sistemi di AI (Artificial Intelligence) alla modalità di erogazione dei contenuti della piattaforma per gestire in modo più personalizzato i momenti di formazione asincrona.

 Apprendimento duale

L’apprendimento complesso e l’apprendimento flessibile si incontrano nel campo dell’apprendimento duale. Questa definizione sottolinea l’importanza di compiti di apprendimento realistici. Apprendimento sul posto di lavoro dovrebbe promuovere il coordinamento e l’integrazione delle competenze, conoscenze e attitudini (ad esempio nelle competenze professionali e accademiche), nonché lo sviluppo di abilità di ordine superiore (ad es. nelle competenze sociali e professionali). D’altra parte, una maggiore flessibilità può aiutare a colmare il divario tra il formale istruzione e pratica professionale, e rafforzare il trasferimento di competenze dalla scuola al mondo del lavoro. Nell’istruzione superiore e per tutta la vita apprendimento i confini tra apprendimento e lavoro stanno rapidamente svanendo. 

Per riassumere, gli attuali sviluppi nella direzione del complesso, flessibile e duale stanno spingendo l’innovazione dell’istruzione superiore. L’uso del software è strettamente connesso con quegli sviluppi, anche se la connessione è lontana dall’essere semplice. Da un lato, i cambiamenti non possono essere semplicemente anticipati con soluzioni tecnologiche 

Ad esempio, compiti di apprendimento realistico e collaborativo sono spesso più facili da implementare in un ambiente tradizionale faccia a faccia piuttosto che in un ambiente di apprendimento altamente distribuito. Dall’altro lato, Information technology può semplificare alcune modalità innovative. Flessibilità di divulgazione, ad esempio, può essere facilmente raggiunta mettendo a disposizione materiale didattico Internet. Pertanto, l’IT a volte dovrebbe essere viste come parte di un problema di innovazione, e altre volte come parte della soluzione allo stesso problema. Per affrontare queste complessità, è necessaria una visione integrata dell’e-learning, come verrà discusso nella prossima sezione.

Blended learning

Il termine “e-learning” è relativamente nuovo. Sono in uso anche molti termini comparabili, come l’apprendimento potenziato dalla tecnologia, l’apprendimento basato sul Web e l’apprendimento distribuito, per citarne solo alcuni. Nel portare avanti questo ragionamento abbiamo seguito la definizione di Kirschner per cui “l’e-learning è apprendimento (e quindi creazione di apprendimento e apprendimento accordi) in cui Internet svolge un ruolo importante nella fornitura, nel supporto, amministrazione e valutazione dell’apprendimento”. 

Tuttavia, dobbiamo anche considerare e-learning integrato. Usiamo questo termine per indicare che abbiamo bisogno di una varietà di misure coerenti a livello pedagogico, organizzativo e tecnico per l’implementazione di successo dell’e-learning in combinazione con metodi più convenzionali. L’e-learning integrato quindi cerca tipicamente di combinare elementi da insegnamento in presenza, formazione a distanza e formazione sul lavoro. Quindi è un media mix, cioè un mix di metodi, ciascuno avente determinate caratteristiche in termini di costi, disponibilità, efficacia, efficienza, appeal e così via da un lato, ma coerente nel senso che la specifica combinazione di metodi è il risultato di una procedura di progettazione sistematica dall’altro.

L’intelligenza Artificiale nell’e-learning

Il termine “apprendimento complesso” riflette l’opinione che un altro tipo di abilità è necessario per la società di domani.

Le opportunità per l’intelligenza artificiale (AI) nell’apprendimento e nell’insegnamento online sono ampie, e vanno dall’apprendimento personalizzato per gli studenti e l’automazione delle attività di routine degli istruttori per le valutazioni basate sull’intelligenza artificiale. Ad esempio, i sistemi di tutoraggio dell’IA possono fornire orientamento, supporto o feedback personalizzati ai discenti fornendo contenuti personalizzati in base a modelli di apprendimento o livelli di conoscenza specifici degli studenti. Supporti all’insegnamento basati su IA aiutano i docenti a risparmiare tempo rispondendo alle domande semplici e ripetitive degli studenti nei forum di discussione online e invece gli istruttori possono dedicare il loro tempo risparmiato a lavori di valore superiore. L’analisi dell’intelligenza artificiale consentirà agli istruttori di comprendere le prestazioni, i progressi e il potenziale degli studenti decrittografando i dati del flusso di clic.

Sebbene le opportunità per l’IA siano promettenti, studenti e istruttori potrebbero percepire negativamente l’impatto dei sistemi di IA. Ad esempio, gli studenti possono percepire la raccolta e l’analisi indiscriminata dei propri dati attraverso i sistemi di intelligenza artificiale come una violazione della privacy, come illustrato dallo scandalo dei dati Facebook-Cambridge Analytica. Il comportamento dei sistemi di intelligenza artificiale che non tengono conto del rischio di distorsione dei dati o di distorsione algoritmica può essere percepito dagli studenti come discriminatorio. I docenti possono temere che fare troppo affidamento sui sistemi di intelligenza artificiale possa compromettere la capacità dello studente di apprendere in modo indipendente, risolvere problemi in modo creativo e pensare in modo critico. È importante esaminare come studenti e docenti percepiscono l’impatto dei sistemi di intelligenza artificiale negli ambienti di apprendimento online.

In effetti, l’interazione studente-istruttore gioca un ruolo cruciale nell’apprendimento online. Recenti studi hanno dimostrato che i fattori dell’interazione studente-istruttore, come comunicazione, supporto e presenza, migliorano la soddisfazione degli studenti e i risultati di apprendimento. L’interazione studente-istruttore influenza ulteriormente l’autostima, la motivazione ad apprendere e l’affidabilità degli studenti nell’affrontare nuove sfide. Meno si sa, tuttavia, su come l’introduzione dei sistemi di intelligenza artificiale nell’apprendimento online influenzerà l’interazione studente-istruttore. Alcuni studiosi hanno previsto che i sistemi di intelligenza artificiale avrebbero “un profondo impatto in classe, cambiando il rapporto tra insegnante e studente”. È necessario ulteriore lavoro per capire come e perché varie forme di sistemi di intelligenza artificiale influiscono sull’interazione studente-istruttore nell’apprendimento online.

Conclusioni

Siamo orientati a ritenere che, essendo ormai usciti dalla fase emergenziale, il mondo della formazione a distanza, sia in campo aziendale che scolastico, si orienterà fortemente verso il “blended learning” con un forte supporto dell’AI. 

Tutti gli indicatori, infatti, fanno emergere molto chiaramente che:

• i vantaggi organizzativi ed economici portati dalle nuove tecnologie non possono sostituire completamente l’apprendimento in presenza;
• la volontà e la necessità di tornare ad una interazione più diretta, espressa soprattutto dai formatori, non potrà non tenere conto che grazie all’utilizzo delle nuove tecnologie i costi della formazione sono drasticamente calati e le modalità di interazione hanno ampliato di molto il raggio d’azione dei formatori permettendo di raggiungere con facilità persone lontane in modalità sincrona e asincrona; 

il mercato non potrà più rinunciare alla possibilità di erogare contenuti formativi sempre e ovunque ed a costi molto più contenuti.

Le piattaforme di e-learning dovranno quindi procedere ad un nuovo salto evolutivo che le porti a soddisfare le nuove esigenze che il mercato richiederà in futuro.

Noi di Y-B abbiamo realizzato negli ultimi anni diversi progetti nel campo della formazione a distanza per clienti di medio grandi dimensioni che utilizzano queste applicazioni per la gestione della formazione al personale ed erogano corsi a persone esterne all’organizzazione. Capitalizzando gli sforzi profusi e il Know How acquisito, abbiamo realizzato una piattaforma di e-Learning denominata PlatOne.

PlatOne

La piattaforma di Y-B che sta evolvendo da classico software LMS (learning management system) che consente la gestione di corsi online in modalità puramente sincrona ad un sistema evoluto per soddisfare i requisiti di innovazione e competitività che caratterizzano le necessità formative delle realtà che credono nell’importanza della formazione.

P.s. noti nulla di strano nella prima foto? Abbiamo deciso di lasciare un difetto che la generazione dell’immagine tramite AI ha introdotto. Dovremo presto abituarci al fatto che l’estrema facilità e velocità con cui si possono produrre contenuti gererà nuove forme di bias cognitivi.