Is adaptive learning de toekomst van professionele training?

Na enkele turbulente jaren, hebben velen van ons de manier waarop we werken veranderd. De keukentafel vervangt het traditioneel kantoor en medewerkers werken vandaag ofwel uitsluitend vanuit huis of  via een hybride regeling. Om te voldoen aan de behoeften van mobieler personeel moet professionele training aangepast worden. Een oplossing die wint aan populariteit is adaptive learning. 

Het is niet moeilijk om te begrijpen waarom adaptive learning populair wordt. Dankzij het systeem kunnen ondernemingen gepersonaliseerde trainingscursussen aanbieden die evolueren in de tijd om individuele behoeften in te vullen. Dit omvat zowel de volgorde waarin medewerkers bepaalde modules afleggen als de inhoud ervan. Bovendien verbetert adaptive learning voortdurend en biedt het nu meer accurate aanbevelingen dan ooit voordien. Dit roept een belangrijke vraag op: is adaptive learning de toekomst van professionele training?

Introductie tot adaptive learning

Het idee achter adaptive learning is dat elke medewerker een gepersonaliseerde training volgt. Dit omvat personalisatie op basis van hun bestaande kennis en vaardigheden, hun behoeften en doelen, en meer informatie over hen als persoon.

In traditionele trainingsmodules is één enkele trainer verantwoordelijk voor het overbrengen van hun kennis op de cursisten. Het probleem hierbij is dat er geen rekening wordt gehouden met de voorkeuren en het vaardigheidsniveau van elke persoon. Adaptive learning stapt hiervan af en richt zich op een meer gerichte, persoonlijke aanpak.

Dit alles wordt mogelijk gemaakt door software, zoals LMS en LXP, die informatie verzamelen over elke cursist die door de algoritmen van adaptive learning op dat moment kunnen geïnterpreteerd worden. Het wordt ook vaak aangeduid als data gestuurde training vanwege het gebruik van data-analyse om accurate aanbevelingen te doen.

Eén van de beste onderdelen van adaptive learning is de automatisering van taken die ooit tijdrovend waren. We bekijken dit nader hieronder.

Hoe werkt adaptive learning?

Een technologie-gebaseerde aanpak van training

Enkele decennia geleden klonk het idee dat onze trainingsprogramma’s gevormd zouden worden door neurowetenschappen, artificiële intelligentie en machine learning als iets uit science fiction. Nu is dit realiteit geworden via adaptive learning en het wordt mogelijk gemaakt via de websites en apps die we dagelijks op het werk gebruiken.

Het proces begint wanneer cursisten een trainingsplatform gebruiken, dat hun gegevens verzamelt en ze analyseert in real time. Op hun beurt krijgen de machine learning systemen, die adaptive learning mogelijk maken, een completer beeld van de cursist. Dit omvat informatie zoals hun scores op beoordelingen, het tempo waarmee ze leren, hun geschiedenis op het platform en persoonlijke gegevens, zoals hun leeftijd.

Aansluitend hierop bepaalt het systeem de voorkeuren van elke cursist, alsook de tekorten in hun kennis. Daarna zal het een trainingscursus samenstellen dat gericht is op deze specifieke behoeften en de inhoud ervan voor de cursist personaliseren. In deze fase wordt ook rekening gehouden met competentiekaders.

Hier zien we één van de belangrijkste voordelen van adaptive learning: het past zich voortdurend aan om te voldoen aan de behoeften van de medewerkers en biedt trainingsvormen en content aan die het best bij hen passen.

Toch is het belangrijk om te onthouden dat niet alle adaptive learning software op dezelfde manier ontwikkeld is. Sommige bieden slechts een basisniveau van personalisatie dat cursisten groepeert op basis van slechts een enkele initiële beoordeling. Anderen gaan verder en houden rekening met de vaardigheden en cognitieve vermogens van elke persoon om een cursus samen te stellen die werkelijk aangepast is aan elke cursist.

Verschillende niveaus van personalisatie

Adaptive learning bestaat in twee vormen: micro en macro. We bespreken de verschillen tussen beide hieronder. 

Macro adaptive learning

De eerste vorm die we bespreken is macro adaptive learning. Dit is een vorm van personalisatie waarbij cursisten allen dezelfde inhoud behandelen, maar in een verschillende volgorde. Diegene die al een bepaald kennisniveau hebben kunnen ook bepaalde modules overslaan.

Naarmate de cursist vordert in de training, kan het systeem waarnemen of er enige tekorten zijn in hun kennis. Indien nodig, kan het aanbevelen om een bepaalde module opnieuw te beoordelen of te herhalen als ze de informatie niet goed hebben begrepen.

Bij macro adaptive learning zullen alle cursisten uiteindelijke hetzelfde vaardigheidsniveau bereiken, maar op hun eigen tempo. Gaandeweg maakt het trainingsplatform aanpassingen in real time aan hun training om zo de best mogelijke ervaring te bieden. Dit is een uitstekende keuze voor langere trainingen met veel modules, zoals het leren van een programmeertaal.

Micro adaptive learning

Vervolgens bespreken we micro adaptive learning. Dit type adaptive learning brengt personalisatie naar een hoger niveau door niet enkel de cursus, maar ook de inhoud zelf aan te passen. Eenvoudig gezegd, elke cursist krijgt trainingsmateriaal dat het best past bij zijn/haar behoeften en vereisten.

Het format en de inhoud van elke module en beoordeling is aangepast aan het cognitief profiel van de cursist. Neurowetenschappen spelen een belangrijke rol hierin, aangezien de vorm van adaptive learning gebaseerd is op het begrip van onze denkwijzen. Dit is een goede keuze als u uw cursisten een specifieke vaardigheid wil leren op korte termijn.

Is adaptive learning de toekomst van professionele training?

Snellere bijscholing in een veranderende arbeidsmarkt

De huidige werkplek verandert voortdurend, met nieuwe functies en zelfs volledige sectoren die vlug ontstaan. Medewerkers moeten in staat zijn om zich snel aan te passen aan deze steeds veranderende omgeving, terwijl ze de nieuwe vaardigheden verwerven die nodig zijn om zo goed mogelijk te presteren. Adaptive learning is de perfecte tool om aan deze uitdagingen tegemoet te komen.

Door training te personaliseren zal de onderneming van de voordelen profiteren: medewerkers zijn gemotiveerd om te leren, verwerven vlugger nieuwe vaardigheden en onthouden deze beter. Dit maakt het trainingsproces op zijn beurt doeltreffender—een duidelijk voordeel van adaptive learning systemen, zoals Rise Up.

Sterker nog, adaptive learning heeft nog meer in petto en begint nog maar net tot zijn recht te komen. Met de voortdurende vooruitgang op dit gebied, biedt deze aanpak voor professionele training spannende nieuwe mogelijkheden. Aangezien het volledig potentieel van adaptive learning duidelijker wordt dan ooit, grijpen ondernemingen nu hun kans.

Is adaptive learning alleen voldoende?

De voordelen van adaptive learning zijn meer dan duidelijk en het is zeker dat deze aanpak een belangrijke rol zal spelen in de wereld van professionele training. Het is echter het meest doeltreffend in combinatie met andere trainingsmethoden om cursisten een diverse en volledige trainingservaring te bieden.

Eén belangrijk punt is het gebrek aan menselijke interactie tijdens adaptive learning. Het is grotendeels automatisch en berust op data en algoritmen, waardoor het niet alleen een volledig trainingsprogramma van een medewerker kan opmaken. Uiteindelijk leren we het beste als we overleggen en communiceren met degene rond ons. Of we nu ons gedrag afstemmen op dat van een trainer of werken in een groep, sociale omgevingen zijn belangrijk in het verwerven van nieuwe vaardigheden.

In de toekomst zal adaptive learning een belangrijk onderdeel zijn in de wereld van training, maar moet aangevuld worden met face-to-face sessies en andere trainingsmethoden. Blended learning is de toekomst—en het wordt mogelijk gemaakt door systemen, zoals Rise Up.