Percorsi personalizzati con l'AI: la formazione che si adatta alla persona

Il corso aziendale tipico tratta tutti allo stesso modo. Stessi moduli, stesso ordine, stesso ritmo, a prescindere da quello che ciascuno già sa. Chi è esperto si annoia a ripassare cose che padroneggia da anni, chi parte da zero fatica a stare al passo, e quasi nessuno riceve davvero ciò di cui avrebbe bisogno in quel momento. È un compromesso che si accetta perché un corso unico è semplice da creare e da distribuire, ma il prezzo lo pagano l'attenzione delle persone e l'efficacia della formazione. La personalizzazione nasce per superare proprio questo compromesso, e l'intelligenza artificiale è ciò che la rende finalmente possibile su larga scala.

Il limite dell'approccio “taglia unica”

Quando lo stesso percorso viene proposto a centinaia di persone con storie e competenze diverse, si crea un disallineamento difficile da evitare. Per qualcuno i contenuti sono ovvi, e il tempo speso a rivederli è tempo sottratto al lavoro; per qualcun altro arrivano troppo in fretta, e ciò che non viene compreso si trascina come una lacuna. In mezzo c'è una fascia di persone per cui il corso va più o meno bene, e che però potrebbe imparare di più con un percorso tarato sulle proprie esigenze.

Il risultato è una formazione che funziona a metà per quasi tutti e benissimo per pochissimi. La conseguenza più visibile è la demotivazione, perché poche cose spengono la voglia di imparare quanto sentirsi trattati come un numero in una classe indistinta, costretti a un ritmo che non è il proprio.

Imparare al livello giusto per ciascuno

Che la difficoltà vada calibrata sulla persona non è un'intuizione recente. Lev Vygotskij aveva descritto quella che chiamava zona di sviluppo prossimale, ovvero lo spazio in cui un contenuto è abbastanza impegnativo da far crescere e abbastanza accessibile da poter essere affrontato con un po' di sostegno. È lì che l'apprendimento rende di più, e ogni persona ha la propria zona, che cambia con il tempo e con i progressi.

Un corso fisso, per sua natura, non può stare dentro la zona giusta di tutti contemporaneamente, perché ne sceglie una sola e chiede a tutti gli altri di adattarsi. La personalizzazione ribalta questa logica e prova a portare ciascuno nel proprio punto ideale, dove la fatica è quella produttiva dell'imparare e non quella sterile dell'annoiarsi o del perdersi.

Cosa dice la ricerca sui sistemi adattivi

L'idea di una formazione che si adatta alla persona ha una storia che parte dal sogno di dare a ciascuno un tutor dedicato, troppo costoso per essere offerto davvero a tutti. I sistemi di tutoring intelligente sono nati per avvicinarsi a quel risultato con la tecnologia, e la ricerca che li ha misurati racconta numeri incoraggianti.

Kurt VanLehn, in un'ampia rassegna del 2011, ha innanzitutto ridimensionato un mito diffuso, perché il tutoring umano uno a uno non produce i leggendari due sigma di miglioramento, ma un effetto di circa 0,79 deviazioni standard rispetto all'assenza di tutoring. Il dato interessante è il confronto, dato che i sistemi di tutoring intelligente, capaci di adattare contenuti e ritmo a chi impara, arrivavano a 0,76, quasi quanto un tutor in carne e ossa. Una meta-analisi di Kulik e Fletcher del 2016, su cinquanta valutazioni controllate, ha trovato un effetto mediano di 0,66 deviazioni standard, segnalando però che il risultato cambia parecchio a seconda di come lo si misura. Le cifre vanno prese con la cautela che ogni meta-analisi richiede, e tuttavia l'indicazione resta solida: un sistema che adatta la formazione alla persona si avvicina molto a ciò che otterrebbe un insegnante dedicato.

Personalizzare su cosa, di preciso

Una precisazione di metodo evita un equivoco molto comune. Personalizzare non vuol dire assecondare presunti stili di apprendimento, cioè l'idea che esistano persone visive, uditive o cinestetiche da servire ciascuna nel proprio canale. Quella teoria, per quanto popolare, non ha trovato conferme nella ricerca: la rassegna di Pashler e colleghi del 2008 non ha rilevato prove adeguate che abbinare l'insegnamento allo stile dichiarato migliori i risultati. La personalizzazione che funziona si appoggia a qualcosa di concreto e misurabile, vale a dire ciò che la persona già sa, come sta andando lungo il percorso, a che ritmo procede e quali obiettivi ha davanti. Adattare un percorso su queste basi ha senso e produce effetti; adattarlo a un'etichetta sullo stile preferito è una via che la scienza ha lasciato indietro.

Come Evolve personalizza i percorsi

Evolve, la Learning Experience Platform di AWorld, mette la personalizzazione al centro dell'esperienza, e lo fa su un piano diverso da quello dell'AI Co-pilota. Mentre il Co-pilota genera i contenuti a partire dai materiali esistenti, qui l'intelligenza artificiale lavora su cosa proporre a ciascuno e in che ordine.

Nella pratica, i percorsi obbligatori, assegnati dall'azienda su temi come la sicurezza o la conformità, convivono con percorsi suggeriti, che l'AI raccomanda a ciascuno in base al ruolo, agli interessi e ai progressi già fatti. In questo modo la persona non si trova davanti un catalogo indifferenziato, ma una proposta che tiene conto del punto in cui si trova. La stessa logica di adattamento agisce anche dentro i percorsi, perché la verifica finale ripropone a ciascuno proprio le domande sbagliate lungo il cammino, con tentativi illimitati fino al superamento, calibrando il ripasso sugli errori reali invece che su un programma uguale per tutti. Tutto questo poggia sul microlearning, che spezza i contenuti in unità brevi e rende quindi più facile ricomporli in sequenze diverse a seconda della persona.

L'AI propone, le persone decidono la direzione

Una nota tiene le aspettative al posto giusto. La personalizzazione automatica è uno strumento potente, e funziona quando poggia su contenuti ben fatti e su obiettivi chiari, che restano una responsabilità umana. È l'azienda a stabilire cosa è importante imparare e perché, mentre l'AI si occupa di portare la cosa giusta alla persona giusta al momento giusto, alleggerendo un lavoro di regia che a mano sarebbe impossibile su numeri grandi. Il valore non sta nel delegare le scelte formative a un algoritmo, ma nel liberare chi guida la formazione dal compito ingrato di trattare tutti allo stesso modo per forza di cose.

Domande frequenti

Cosa sono i percorsi personalizzati con l'AI? Sono percorsi formativi che si adattano alla singola persona invece di proporre a tutti gli stessi contenuti nello stesso ordine. L'intelligenza artificiale raccomanda cosa affrontare in base a ciò che la persona già sa, ai suoi progressi e ai suoi obiettivi, avvicinandosi a quello che farebbe un tutor dedicato.

La formazione personalizzata funziona meglio di un corso uguale per tutti? La ricerca sui sistemi adattivi è incoraggiante. Le rassegne di VanLehn e di Kulik e Fletcher mostrano che un sistema capace di adattare contenuti e ritmo si avvicina all'efficacia di un tutor umano, con effetti che variano a seconda dei contesti e del modo in cui vengono misurati.

Personalizzare significa adattare i contenuti agli stili di apprendimento? No. L'idea degli stili di apprendimento non ha conferme nella ricerca. La personalizzazione utile si basa su dati concreti come le conoscenze pregresse, i progressi, il ritmo e gli obiettivi della persona, non su un'etichetta sul presunto canale preferito.

Come personalizza i percorsi Evolve? Evolve affianca ai percorsi obbligatori dei percorsi suggeriti dall'AI in base a ruolo, interessi e avanzamento, e adatta il ripasso attraverso la verifica finale, che ripropone a ciascuno le domande sbagliate fino al superamento. La personalizzazione riguarda quindi sia cosa viene proposto sia come si consolida ciò che si è appreso.

Dare a ciascuno il proprio percorso

Per molto tempo la formazione di massa ha barattato l'efficacia con la praticità, offrendo a tutti lo stesso corso perché era l'unico modo sostenibile di raggiungere grandi numeri. La tecnologia ha cambiato i termini di quel baratto, e oggi è possibile dare a ciascuno un percorso vicino al proprio, senza assegnare un insegnante a ogni persona. È il modo più concreto per riportare la formazione lì dove rende di più, cioè nel punto giusto per chi sta imparando.

Se vuoi vedere come costruire percorsi che si adattano alle tue persone, scopri Evolve e parla con il nostro team.

Fonti

• VanLehn, K. (2011). The Relative Effectiveness of Human Tutoring, Intelligent Tutoring Systems, and Other Tutoring Systems. Educational Psychologist, 46(4), 197-221.
• Kulik, J. A., & Fletcher, J. D. (2016). Effectiveness of Intelligent Tutoring Systems: A Meta-Analytic Review. Review of Educational Research, 86(1), 42-78.
• Vygotsky, L. S. (1978). Mind in Society: The Development of Higher Psychological Processes. Harvard University Press.
• Pashler, H., McDaniel, M., Rohrer, D., & Bjork, R. (2008). Learning Styles: Concepts and Evidence. Psychological Science in the Public Interest, 9(3), 105-119.
• Bloom, B. S. (1984). The 2 Sigma Problem: The Search for Methods of Group Instruction as Effective as One-to-One Tutoring. Educational Researcher, 13(6), 4-16.