Hoe maak je een adaptief leertraject?

Adaptief leren, adaptive learning, adaptative learning, drie termen voor dezelfde realiteit: gepersonaliseerde training. Een adaptieve leercursus is bedoeld om aan de verwachtingen van elke cursist te voldoen. Hoe werkt deze steeds succesvollere pedagogische aanpak? Hoe creëer je adaptief leren in je bedrijf? Hoe implementeer je een adaptief leertraject op een LMS-platform? Dit legt Rise Up je uit in dit artikel!

Adaptief leren: wat is het precies?

De cursist in het hart van het trainingssysteem

Adaptief leren (ook wel adaptive of adaptative learning genoemd) is een manier van leren waarbij het individu centraal staat. Met andere woorden, het gaat om het aanbieden van gepersonaliseerde trainingen aan cursisten. Concreet wordt een adaptief leertraject opgebouwd op basis van het algemene profiel van de cursist: beheerste vaardigheden, voorkeuren op het gebied van lesmethoden, leertempo, specifieke verwachtingen op het gebied van kennis en te verwerven knowhow.

Adaptief leren in het bedrijfsleven wordt gekenmerkt door een nieuwe benadering van de training. Deze leermethode heeft inderdaad als voornaamste doel te voldoen aan de verwachtingen en behoeften van de cursisten, elk genomen in hun individualiteit. Klassieke training daarentegen heeft de neiging om de doelstellingen van de organisatie te bevredigen zonder noodzakelijkerwijs rekening te houden met de verschillende profielen van de cursisten. 

Het zijn de mogelijkheden van kunstmatige intelligentie (AI), in het bijzonder machine learning, die het mogelijk maken om tot fijn maatwerk van training te komen. Gecombineerd met neurowetenschap en gegevens die door cursisten worden verstrekt, wordt AI een formidabele effectieve technologie op het gebied van professionele training.

De definitie van adaptief leren verbergt eigenlijk verschillende situaties. Enerzijds is de individualisering van de training min of meer gevorderd. Anderzijds kan adaptief leren op verschillende niveaus binnen een trainingssysteem worden ingezet. We spreken dan ook vaak van macro- en micro-adaptief leren.

Een variabele mate van personalisatie

Met macro-adaptief leren slaagt het systeem erin om trainingstrajecten te personaliseren. De modules zijn voor elke cursist hetzelfde, maar de volgorde en de snelheid waarmee ze aan elke cursist worden aangeboden verschilt. Doelstelling: cursisten in hun eigen tempo laten leren. Uiteindelijk verwerft iedereen dezelfde vaardigheden aan het einde van de training, bijvoorbeeld een B2-niveau in Spaans. 

Micro-adaptief leren komt overeen met het aanpassen van modules. Zo leren cursisten concepten en voeren ze verschillende oefeningen uit. Het is dus de inhoud die zich aanpast aan elk individu. De gerichte vaardigheden zijn zeer gericht en specifiek voor de medewerker.

Hoe werkt een adaptief leertraject?

Cruciale vraag voor een bedrijf: hoe werkt adaptief leren in het kader van een trainingssysteem?

Dankzij een adaptive learning software past de cursus van elke cursist zich automatisch en in realtime aan een combinatie van verschillende elementen aan:

• zijn profiel ;
• zijn leerdoelen ;
• zijn gedrag op het LMS ;
• zijn voortgangsdynamiek;
• de resultaten van andere cursisten die op dezelfde vaardigheid worden getraind.

Adaptief leren kan daarom leiden tot geïndividualiseerde cursussen op het gebied van inhoud en onderwijsmethoden (e-learningmodules, virtuele lessen, face-to-face). Het maakt dus vaak deel uit van een hybride trainingssysteem, waarbij afstand onderwijs en face-to-face worden gecombineerd. Adaptief leren en blended learning gaan daarom vaak hand in hand.

Dit gepersonaliseerde en evoluerende leertraject volgens de capaciteiten en behoeften van elke werknemer trekt steeds meer bedrijven aan. Deze pedagogische benadering heeft twee voordelen: adaptief leren versterkt de betrokkenheid van de cursist en verbetert het informatiebehoud. De training wordt hierdoor effectiever.

De sleutel om zo'n proces te laten werken: het automatisch verzamelen en analyseren van de gegevens die de medewerker achterlaat. Dit gebeurt telkens wanneer de medewerker verbinding maakt met het LMS-platform dat wordt gebruikt voor de inzet van adaptief leren. Het algoritme werkt zijn aanbevelingen voortdurend bij op basis van nieuwe gegevens die door de werknemer zijn achtergelaten. De kracht van de gebruikte technologie (machine learning) leidt tot een steeds betrouwbaardere individualisering van het adaptieve leertraject.

Goed om te weten: het systeem verwerkt de gegevens zonder menselijke tussenkomst; het verbetert zichzelf, door te leren. Dus hoe meer gegevens de software analyseert, des te efficiënter het is en de kwaliteit van de adaptieve cursus versterkt. Daarom is adaptief leren echt relevant voor grote organisaties, omdat de hoeveelheid data erg groot is. 

Hoe zet je een adaptief leertraject op een LMS-platform op?

Het LMS, een ideale ondersteuning voor de inzet van een adaptief leertraject

Zoals we eerder hebben gezien, is de werking van adaptieve leersoftware gebaseerd op cursistgegevens. Een LMS-platform verzamelt precies deze kostbare data waarop de algoritmen zich zullen voeden.

Bovendien integreren adaptieve leeroplossingen technisch gezien perfect met LMS. Ze zullen zelfs de effectiviteit van deze leerplatforms maximaliseren door ze in staat te stellen minder lineaire trainingen te produceren.

De functies die nodig zijn voor de implementatie van een gepersonaliseerde training

Zoals we eerder hebben gezien, is de werking van adaptieve leersoftware gebaseerd op cursistgegevens. Een LMS-platform verzamelt precies deze kostbare data waarop de algoritmen zich zullen voeden.

Bovendien integreren adaptieve leeroplossingen technisch gezien perfect met LMS. Ze zullen zelfs de effectiviteit van deze leerplatforms maximaliseren door ze in staat te stellen minder lineaire trainingen te produceren. De functies die nodig zijn voor de implementatie van een gepersonaliseerde training. 

De functies die LMS-platforms zeker moeten hebben, zijn als volgt:

1. Virtuele trainingscoach, om de medewerker te ondersteunen zoals een tutor zou doen (met het extra voordeel van 24/7 beschikbaarheid!). Andere tools maken dit intelligente bijlessysteem compleet: chat en forums.
2. Mogelijkheid om vereiste tests te maken om cursisten naar een training te leiden die overeenkomt met hun niveau.
3. Automatische toewijzing van trainingen volgens profielen en beroepen dankzij de repository voor vaardigheden. Deze repository somt alle vaardigheden op die binnen het bedrijf aanwezig zijn en die nog moeten worden verworven. Ze worden vervolgens rechtstreeks op het LMS-platform gegroepeerd per categorie. Elke training valt dan in een specifieke categorie.
4. Vragen bank. Op het LMS maakt de trainer opnieuw vragen en koppelt deze aan de vaardigheden die in de repository staan. Bij het ontwerpen van een assessment (aan het begin, tijdens of aan het einde van een training) selecteert hij de vaardigheden waarvan hij de opgedane kennis wil verifiëren en het aantal vragen dat hij in zijn assessment wil opnemen. Het LMS "trekt" willekeurig uit de eerder gemaakte vragenbank.

Het creëren van een adaptief leertraject kan de uitdagingen van veel bedrijven oplossen! Het is raadzaam om de aanbiedingen van de verschillende uitgevers goed te bestuderen, niet alle LMS beschikken over de nodige functionaliteiten om adaptief leren te creëren. Een LMS-platform als Rise Up is bijvoorbeeld krachtig genoeg om adaptieve leertrajecten te accommoderen die aansluiten bij de wensen van bedrijven.