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LMS 2.0: l’evoluzione intelligente delle piattaforme eLearning

Creato: Mercoledì, 29 Novembre 2023 17:31

L'integrazione dell'intelligenza artificiale nelle piattaforme per la formazione a distanza (Learning Management Systems - LMS) sta portando a diverse trasformazioni all’interno di questi sistemi. E siamo solo agli inizi: le nuove tecnologie intelligenti aprono scenari che superano ogni previsione futuristica. In questo articolo cercheremo di riassumere le funzionalità più concrete che sono già in atto o che stanno emergendo in questo periodo. 

PERSONALIZZAZIONE

Forse l’innovazione più incisiva, e desiderata, è la possibilità di personalizzare il percorso di apprendimento, ma anche la singola slide, a seconda delle conoscenze e delle preferenze di ogni singolo allievo, come se potesse avere un insegnante tutto per sé. La teoria cognitiva ci spiega infatti che ogni allievo ha un proprio stile di apprendimento, a seconda delle sue particolari predisposizioni e caratteristiche. Il più noto fra i modelli di analisi degli stili di apprendimento divide gli allievi in tre categorie: 

Visivi: preferiscono apprendere attraverso immagini, diagrammi e grafici

Uditivi: amano l'ascoltare spiegazioni, discussioni e lezioni frontali

Cinestetici: hanno bisogno dell'esperienza pratica e di prendere decisioni

Un altro modello, la teoria di KOLB, individua quattro stili di apprendimento principali:

Convergente: apprende attraverso l'esperienza concreta e la riflessione

Divergente: preferisce l'osservazione e la riflessione astratta

Assimilatore: unisce la riflessione astratta alla sperimentazione attiva

Accomodatore: vive di esperienza concreta e sperimentazione attiva

Ad esempio, per uno studente a prevalenza visiva, il sistema potrebbe consigliare risorse video pertinenti, se invece è auditivo, un podcast, e per i cinestesici, una simulazione. Un divergente potrebbe preferire un manuale schematico, un accomodatore invece magari apprende meglio da un game.

L’AI può quindi aiutare a personalizzare l’apprendimento a seconda:

• dello stile cognitivo dell’allievo
• delle sue conoscenze pregresse e particolari abilità
• dei suoi progressi, monitorati dal sistema
• del ritmo di apprendimento

L'AI ha la possibilità di raccogliere, monitorare ed analizzare i dati di apprendimento degli utenti e proporre ad ognuno raccomandazioni e feedback personalizzati, suggerendo materiali di studio specifici basati sulle esigenze e sulle prestazioni individuali. Inoltre, l’AI può verificare che i contenuti dei corsi siano sempre aggiornati, riflettendo le nuove scoperte e le evoluzioni nel settore.

 Pensiamo alla stessa GPT-4 (la versione a pagamento): il sistema ricorda le nostre ricerche passate, e riesce così a costruire ad hoc le risposte ai nostri quesiti futuri. E più interagiamo, più il sistema sarà abile nel personalizzare i risultati della ricerca, fino a diventare il migliore insegnante di sempre. Quando mai prima d’ora abbiamo avuto la possibilità di essere seguiti singolarmente da un singolo docente?

VALUTAZIONE

L'AI può essere utilizzata per la correzione automatica dei test o per fornire un feedback immediato agli studenti anche su esercitazioni più complesse, a livello di applicazione, analisi e creazione, per scomodare la tassonomia di Bloom. 

Incorporando le valutazioni automatiche, un LMS può raccogliere i dati preziosi delle prestazioni degli utenti e può quindi monitorare la situazione in modo dettagliato, con un’accuratezza impensabile pochi anni fa, mettendo insieme informazioni molto specifiche (come le prestazioni passate, il tempo dedicato a specifiche attività e le preferenze di apprendimento), per identificare le aree di forza e di debolezza di ciascuno e restituire un feedback molto più mirato. 

L'AI può inoltre elaborare queste informazioni per identificare modelli e tendenze non solo del singolo allievo ma anche di diversi segmenti di gruppi di utenti, in modo da indirizzare al meglio le strategie didattiche nel lungo periodo. 

ASSISTENZA 

L'implementazione di chatbot alimentate da AI può migliorare l'esperienza degli utenti fornendo risposte immediate alle domande frequenti, assistenza nella navigazione della piattaforma e supporto durante tutto il percorso di apprendimento. Se un utente ha la possibilità di rivolgere delle domande dirette al sistema attraverso una chat (o a un virtual presenter), sarà molto più semplice per lui orientarsi e capire cosa fare e dove andare (soprattutto all’inizio) rispetto ad un elenco di faq o ad un help contestuale. 

Inoltre, un sistema di notifiche intelligente può supportare agevolmente l’utente per ricordargli le scadenze dei corsi da completare, avvisarlo delle aule virtuali o delle attività sincrone a breve, sia a quelle a cui è iscritto, sia appuntamenti a cui potrebbe essere interessato, in base alle sue preferenze o lacune formative. 

ACCESSIBILITÀ

All’interno di un LMS, l’AI può essere abbinata a tecnologie di sintesi vocale per fornire contenuti in forma udibile, estendendo l'accessibilità dei contenuti. Gli screen reader sono già integrati in molte applicazioni (come Chromebook che aiuta le persone non vedenti o ipovedenti facendo parlare il computer ogni volta che gli utenti spostano la propria attenzione in un altro punto dello schermo usando il mouse o la tastiera).

Ora che OpenAI ha introdotto due importanti novità in ChatGPT, le funzionalità per l’accessibilità decolleranno. La prima novità è la possibilità di comunicare verbalmente con il chatbot, che ora dispone di una propria voce sintetica. La seconda è la capacità di riconoscere e descrivere le immagini o i video: l’AI può identificare qualsiasi elemento presente nell’immagine, e può quindi rispondere a domande o quesiti su di essa, generare una descrizione dettagliata, estrarre il testo da un’immagine o tradurlo, o farci direttamente la telecronaca di una partita di calcio. Integrare queste funzionalità all’interno degli LMS permetterà di abbattere le barriere all’accessibilità sulla quasi totalità dei contenuti multimediali. Non sarà quindi più necessario produrre doppie o triple versioni dello stesso corso: sarà il sistema stesso ad adattare la fruizione alle esigenze percettive del singolo utente. 

COINVOLGIMENTO

L’LMS intelligente può monitorare il coinvolgimento degli utenti nella fruizione del materiale didattico, identificando eventuali difficoltà o mancanza di interesse. L'AI può utilizzare l'analisi predittiva per identificare gli utenti a rischio di abbandono o che stanno incontrando difficoltà, e per adattare il materiale didattico in base all'interesse e all'impegno individuale. Alcuni sistemi sono in grado di rilevare le emozioni degli studenti, per verificare in tempo reale se qualcuno si annoia o non sta più attento. Tutto questo consente agli insegnanti di intervenire in modo proattivo per aiutare i singoli studenti a superare eventuali ostacoli, e anche di ritarare il bilanciamento nel percorso formativo nelle parti più deboli, a tutto vantaggio degli studenti che devono ancora iniziare.

Anche l’introduzione di un tutor come virtual presenter può aumentare il senso di accoglienza e fornire supporto istantaneo agli studenti, rispondendo alle domande frequenti, formulando suggerimenti e guidando gli studenti attraverso i materiali. Un tutor virtuale può quindi fornire un senso di continuità stabile nel tempo, utile per collegare materiali didattici anche molto diversi, provenienti da varie fonti e non uniformi. L'AI può anche essere integrata con tecnologie immersive per creare esperienze di apprendimento più coinvolgenti e realistiche, consentendo agli utenti di applicare le conoscenze in scenari simulati.

Inoltre, l’AI può automatizzare l’introduzione della gamification: incorporare elementi di gioco e sfide mantiene elevato il livello di coinvolgimento degli studenti, specialmente di quelli che preferiscono imparare attraverso attività pratiche o competitività.

AUTOMAZIONE DELLE ATTIVITÀ AMMINISTRATIVE

La funzionalità principale di un LMS, oltre alla gestione dell’erogazione dei corsi al singolo utente, riguarda tutte quelle attività di gestione dei corsi, come la pianificazione delle lezioni, l'assegnazione di task e la gestione delle risorse didattiche.  

Tutto questo può essere efficacemente automatizzato grazie all’intelligenza artificiale. Il sistema può gestire l'assegnazione di corsi in base alle preferenze degli utenti, controllare lo stato delle iscrizioni e inviare notifiche automatiche. L'integrazione di chatbot alimentati da AI può semplificare il supporto agli studenti rispondendo alle loro domande comuni sulla programmazione, le procedure di registrazione, i requisiti del corso e altro ancora, riducendo la necessità di intervento umano per questioni amministrative di routine. L'AI può analizzare le disponibilità degli insegnanti e degli studenti, tenendo conto di vari fattori come le preferenze di orario e la capacità delle aule (anche virtuali, dato che molti interventi in sincrona prevedono comunque un limite di utenti), e con queste informazioni, può generare automaticamente un programma di lezioni ottimizzato a seconda degli impegni di tutti. Inoltre, gli algoritmi intelligenti possono contribuire all’analisi dei dati amministrativi, per identificare tendenze e generare report automatici, che saranno molto utili ai responsabili per prendere delle decisioni informate basate su dati concreti e ottimizzare i processi in base alle reali esigenze dell’utenza.