El aprendizaje adaptativo es una estrategia metodológica de aprendizaje, que se da principalmente en entornos mixtos y en línea, y está basado en sistemas adaptativos, los cuales ofrecen al usuario acciones predefinidas de las que puede seleccionar aquellas que guíen su aprendizaje para brindar una experiencia más individualizada de acuerdo con sus necesidades, preferencias y habilidades. Estas últimas son identificadas mediante esquemas o patrones de seguimiento que utilizan algoritmos informáticos que permiten caracterizar y definir perfiles y ritmos de aprendizaje de cada usuario o alumno/a en un entorno de aprendizaje en educación en línea para organizar la interacción con el alumnado y ofrecer recursos personalizados y actividades de aprendizaje para abordar las necesidades específicas de cada alumno. En los sistemas adaptativos, las computadoras adaptan la presentación y acceso del material educativo de acuerdo a estas necesidades con base en sus respuestas a las preguntas, tareas y experiencias que realiza, es decir, los sistemas adaptativos buscan adaptarse a los usuarios y no al contrario, tal como sucede con los entornos tradicionales de enseñanza y aprendizaje.
Los sistemas adaptativos se utilizan para adaptar dinámicamente las experiencias de aprendizaje del alumnado facilitando así un aprendizaje más profundo y efectivo. Se trata, en otras palabras, de acondicionar y mejorar posibles rutas de aprendizaje individuales y de autoaprendizaje en función de sus fortalezas, debilidades y ritmos de aprendizaje en tiempo real al analizar y evaluar los aciertos y errores de los usuarios que aprenden para identificar dónde se debe mejorar, y, al mismo tiempo, permitir al profesorado acceder a una gran cantidad de datos precisos y actualizados de cada uno de los usuarios. La calidad de la adaptación proporcionada por el sistema se basa en su mayor parte en la especificidad y la coherencia de los datos y la información almacenada en los perfiles de los alumnos. La información recolectada debe brindar un conocimiento profundo de los usuarios en tres dimensiones: Cognitiva: en la que se identifican las necesidades de información que tengan los usuarios Humana: se refiere a los diferentes comportamientos del usuario con relación a los procesos y su capacidad de aprendizaje Tecnológica: se establece un modelo de cada usuario dentro del sistema de información o entorno de aprendizaje
El aprendizaje adaptativo se apoya en tres pilares: estrategia de adaptación, métodos de adaptación y parámetros de adaptación. Los métodos ayudan a definir lo que se va a adaptar y los parámetros el entorno o el medio en que se realizara. La estrategia de adaptación está basada en una serie de reglas que combinan los métodos y los parámetros de adaptación y que atiende a los objetivos de formación propuestos. La adaptación, en general, puede implicar adaptación (adaptivity) y/o adaptabilidad (adaptability), dependiendo de quién tiene el control o quién toma la iniciativa de la adaptación, el aprendiz o el sistema: la adaptación la realiza automáticamente el sistema, mientras que la adaptabilidad la realiza un agente humano, generalmente el tutor o el alumno.
En resumen, la adaptación es la capacidad de modificar una lección o secuencia de aprendizaje en línea utilizando diferentes parámetros y un conjunto de reglas predefinidas, por el contrario, la adaptabilidad es la posibilidad de que sea el alumnado el que personalice esa secuencia por sí mismo, lo cual lleva de la centralidad en la máquina (adaptación) a la centralidad en el usuario (adaptabilidad), visiones complementarias en el aprendizaje adaptativo cuya interacción permite aprovechar de mejor manera sus potencialidades.
Adaptación y adaptabilidad son inseparables en la lógica del aprendizaje personalizado, base del aprendizaje adaptativo. En este se sentido, tres aspectos son indispensables para lograr un adecuado equilibrio en el contexto de la implementación de un modelo de aprendizaje adaptativo: usuarios (estudiante, aprendiz), profesores (tutores, instructores) y un juego de reglas o normas predefinidas elaboradas por el diseñador (instruccional) de la experiencia de aprendizaje.
La tecnología de aprendizaje adaptativo abarca aspectos derivados de diversos campos de estudio, incluyendo la informática, la educación, la psicología y la ciencia del cerebro.
Ha sido parcialmente impulsado por el reconocimiento de que el aprendizaje hecho a la medida no se puede lograr a gran escala utilizando los enfoques tradicionales, basado en aproximaciones no adaptativas. Los sistemas de aprendizaje adaptativo tratan de transformar al aprendiz de receptor-pasivo de la información, a colaborador en el proceso educativo. La principal aplicación de los sistemas de aprendizaje adaptativo está en la educación, pero otro uso frecuente es en la formación empresarial. Han sido diseñados como aplicaciones para ordenadores, aplicaciones web, y ahora se están introduciendo en los programas en general.Brusilovsky, Peter (2003). "Adaptive and Intelligent Web-based Educational Systems". International Journal of Artificial Intelligence in Education 13 (2–4): 159–172.
A la hora de implementar el aprendizaje adaptativo existen dos tendencias claramente diferenciadas aunque no excluyentes:
Impulsado por el contenido: Se fundamentan en la monitorización del desempeño, las interacciones y los metadatos que generan los estudiantes al trabajar los contenidos. Esta información se relaciona con los objetivos de aprendizaje mostrando los resultados al profesor quien puede con base en ellos ajustar o modificar el proceso de enseñanza aprendizaje.
Impulsado por la evaluación: El propio sistema adaptativo adapta los recursos, técnicas, metodología y nivel a sus necesidades en tiempo real, con base en la información recabada de la actuación del estudiante y sin la necesidad de que intervenga un profesor.
Historia El aprendizaje adaptativo no es un método reciente, sus orígenes se remontan y asocian a "la Teoría del Aprendizaje Programado", defendida por Burrhus Frederic Skinner hacia la década de 1950, en la cual en contraposición a la educación tradicional, el autor creó la llamada "máquina de enseñanza". Esta se basaba en las premisas de la "Teoría del Aprendizaje Programado", que el autor defendía.Skinner, Burrhus Frederic. (1965). The technology of teaching. New York: Appleton-Century-Croft. Consultado el 16 de marzo de 2021 Esta teoría se basaba en: Aprendizaje focalizado en objetivos claros y personalizados sobre los que asentar las bases educativas a trabajar en cada persona. Organización clara y pautada de los contenidos educativos: Primero, la programación educativa se dividía en temas y, posteriormente, estos se dividían en secciones y recuadros que recogían contenido específico de la unidad a aprender. Se combinaban, paralelamente, textos educativos con ejercicios evaluativos. Posteriormente al realizar los ejercicios evaluativos, los/as estudiantes recibían respuesta corregida, con la finalidad concreta de que el/la alumno/a fuese recibiendo feedback constante y reforzamiento inmediato. Si la persona fallaba en las actividades, tenía la oportunidad de volver a leer o repasar los contenidos y volver a intentarlo, así hasta que acertara y obtuviera un aprendizaje. Dificultad progresiva y ascendente, a medida que se iba avanzando en los contenidos educativos. El/la estudiante es el/la propio/a protagonista de su proceso de aprendizaje y, por tanto, tiene un papel activo en él.
Sin embargo, otro antecedente se puede remontar a 1905, cuando el psicólogo Alfred Binet y su socio Théodore Simon publicaron una escala por niveles que abarcaba de los 3 a los 13 años en la cual, a través de la correcta realización de una serie de pruebas se iba pasando de nivel y así conseguían determinar la capacidad del niño. En 1960 surgió en la Universidad de Illinois el Programmed Logic Automated Teaching Operations (PLATO), es considerado como el pionero en realizar un proceso de enseñanza por computadora.
Posteriormente el aprendizaje adaptativo, o tutoría inteligente, continuaría avanzando con la teoría del "Aprendizaje Artificial" y los adelantos de la inteligencia artificial y comenzó a ganar popularidad en la década de 1970. La teoría del "Aprendizaje Artificial" se originó a raíz de la necesidad de hacer uso de máquinas, con finalidad educativa, que funcionasen como simulación de comportamientos humanos y, a la vez, para atender a dos transformaciones que se estaban dando a nivel mundial: el avance de las tecnologías en la sociedad y, al mismo tiempo, el crecimiento de las dificultades de acceso de muchos/as estudiantes a ellas que les permitieran ponerlas en práctica en diferentes escenarios educativos. Por ello, la inteligencia artificial sería una oportunidad para derribar barreras de acceso, atender a diferentes necesidades y estilos educativos y optimizar el proceso de enseñanza y aprendizaje, proporcionando más facilidades al alumnado en este aspecto. Por ese entonces, ya se empezaba a contemplar la fusión de estilos y modelos de aprendizaje que estuviesen basados en aprendizajes significativos, con el alumnado como centro de atención y basado en técnicas motivacionales e individualizadas y, por otra parte, con las tecnologías como una herramienta fundamental para dar apoyo a un aprendizaje innovador, flexible y facilitador. A pesar de lo anterior, los dispositivos tecnológicos y los modelos de enseñanza en las aulas no estaban preparados para enfrentar los retos que suponía un aprendizaje adaptativo en la realidad de estos entornos.Cruz Feliu, Jaume. (2013). Teorías del aprendizaje y tecnología de la enseñanza. México DF: Trillas. Consultado el 17 de marzo de 2021
En ese momento, era comúnmente aceptado que los ordenadores, con el tiempo, alcanzarían la capacidad humana de la adaptabilidad. En el aprendizaje adaptativo, la premisa básica es que la herramienta o el sistema será capaz de adaptarse al método de aprendizaje del estudiante/usuario, lo que resulta una mejor y más eficaz experiencia de aprendizaje para el usuario. Ya en los años 70 la principal barrera fue el coste y el tamaño de los equipos, lo que hace impracticable la aplicación generalizada. Otro obstáculo en la adopción de sistemas inteligentes tempranos era que las interfaces de usuario no eran propicias para el proceso de aprendizaje. El inicio de los trabajos en los sistemas de aprendizaje adaptativo e inteligente por lo general se remonta al sistema escolar que ofrece el aprendizaje adaptativo para el tema de la geografía de América del Sur.J. R. Carbonell (1970). "AI in CAI: An artificial intelligence approach to computer aided instruction". IEEE Transactions on Man-Machine Systems. MMS-11 (4): 190–202. doi:10.1109/TMMS.1970.299942. Un número de otros sistemas innovadores apareció en los cinco años siguientes. Una buena cuenta de los primeros trabajos sobre el aprendizaje adaptativo y sistemas inteligentes de tutoría se puede encontrar en el clásico libro Sistemas de Tutoría Inteligente.Derek Sleeman; John Seely Brown, eds. (1982). Intelligent tutoring systems. Academic Press.
Posteriormente, con el avance de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) en la vida diaria y, sobre todo, en la evolución de la sociedad y el desarrollo de herramientas y recursos tecnológicos, poco a poco esta estrategia fue ganando protagonismo en las aulas, utilizándose en escenarios educativos tanto presenciales como semi-presenciales y a distancia. Son diferentes los contextos y tendencias educativas que integran esta estrategia de aprendizaje, como es el caso de los MOOC o el Big Data.
Aprendizaje adaptativo en la era de las TIC