Millorar l'e-learning amb machine learning és possible

El Machine Learning no és quelcom nou en matemàtiques. El que el fa nou és l'accés a la tecnologia i la disponibilitat de moltes dades. Això fa viables càlculs que abans eren inviables.

El Machine Learning té multitud d'aplicacions que no són precisament en la indústria de l'aprenentatge, però jo parlaré justament d'això, l'aplicació en la indústria de l'aprenentatge.

Un exemple gairebé evident: Automatitzar respostes a preguntes recurrents és possible

Per exemple, suposem que tinc una plataforma d'elearning (és a dir, un LMS). Hi ha molta gent matriculada en un programa i els alumnes fan preguntes al fòrum al tutor o bé al seu propi bústia de consultes. El sistema podria arribar a interpretar que preguntes similars arriben a una determinada resposta. O de manera més simple, detectar quan una pregunta ha de respondre's "manualment" o automàticament

Òbviament, perquè un sistema associï que una pregunta semblant porta a la mateixa resposta hauria d'entrenar-se i supervisar-se. Una manera de fer-ho és prendre un tutor de referència i que compari la resposta que donaria el sistema amb la que donaria ell. Partint del supòsit d'infal·libilitat del tutor, quan el 99% de les respostes coincidissin amb les que donaria ell, podríem considerar que el sistema és eficaç.

I on està l'estalvi per al negoci?
Digem-ho clar. Estalviar-se el tutor, en la seva modalitat de tutoria reactiva. De manera que o bé el marge comercial serà més alt a igualtat de preu del producte educatiu o bé es pot vendre més barat mantenint marge.

I què fem amb els tutors?

Ara els tutors, seran entrenadors de sistemes d'aprenentatge automàtic en elearning, i hi haurà rendibilitat si el procés d'entrenament és curt, els cursos molt recurrents, amb volum d'alumnes considerable i la tecnologia d'aprenentatge automàtic assequible.

No et creus que la IA pot substituir els tutors? doncs els xatbots en educació són una realitat

Recentment es presentaven els resultats d'una tutoria realitzada amb Whatson el super sistema ideat per IBM en el qual s'asseverava que els alumnes no es van adonar que el tutor era "no humà" i que a més el van puntuar molt bé. No se li pot treure mèrit a Whatson, ni als talents d'IBM que ho van fer possible. Però, és això realment útil?

El cert és que més del 50% de les preguntes que es fan en un programa formatiu recurrent són sempre les mateixes (m'atreviria a dir que "he perdut la contrasenya" continua sent l'estrella). Això és alguna cosa que els tutors o en el seu cas els dinamitzadors coneixen perfectament. És per això que en els fòrums generals, se solen "penjar" les FAQ. El que passa, és que la llista de FAQ es fa llarga de llegir i a més "fa mandra" usar el cercador (que a més en les de codi lliure moltes vegades ni funciona). En la mesura que et sigui més fàcil preguntar-li a Siri si demà és festiu a Madrid que buscar-ho a google, i Siri encerti, el tutor reactiu automàtic té sentit en la formació, sigui com a chatbot o com a servei en un call center.

Per cert, Hubtype és una solució molt més assequible que Whatson amb un munt de casos off the shelf per a un que podria interessar-te.

D'acord, això va de substituir tutors. Llavors la IA és per a aplicacions de poc valor afegit, oi?

Fals! La IA i el Big Data en tecnologia educativa són el canvi de paradigma.

1. Curació de continguts individualitzada

A partir de les cerques que faig tant a google com a portals educatius o temàtics especialitzats o a la meva plataforma col·laborativa corporativa, puc arribar a tenir una curació de continguts a la carta. N'hi haurà prou que el sistema aprengui de mi, a partir que els continguts que em mostri siguin rellevants per a mi, ell ho sàpiga en funció de si els llegeixo o no o si li dic al sistema que són rellevants o no.

Avui en dia la curació de continguts té sentit per a grans col·lectius, però difícilment és “pagable” a títol individual per a cada empleat. Això ho faria possible. Fa anys que Flipboard funciona raonablement bé, el model és d'aplicació dins d'un LMS corporatiu.

2. Proposar-te microaprenentatge en el teu "temps mort":

Quantes vegades has vist un curs super interessant a UDEMY que no fas perquè no trobes el temps o el moment per fer-lo? Els dispositius mòbils i fixos saben perfectament si estàs parlant per telèfon, si estàs de camí a la feina i si estàs fent alguna cosa amb Excel, fumant a la porta de l'oficina o mirant Netflix.

N'hi ha prou amb suggerir en aquests moments vall que dediquis el temps a un microaprenentatge de valor o un programa més llarg ocupant determinats espais. La teva plataforma d'elearning connectada a Hubs de contingut i MOOCS pot ajudar-te sempre que sigui mòbil.

3. Anticipar necessitats de formació des dels interessos dels teus iguals:

Les persones tendim a pensar que som úniques, però en realitat no ho som tant. Per això triomfen els virals i els vídeos de gatets. En els entorns corporatius el nostre mateix rol pot estar repetit per desenes i fins i tot centenars de persones, només cal veure la xarxa comercial d'un banc, d'assegurances o d'automoció.

Quan un venedor d'automòbil comença a buscar informació sobre un determinat tipus de vehicle de la competència, és previsible que estigui preparant-se per treballar les objeccions d'un client indecís. Quan ho fan més de 50, hi ha una alerta de formació urgent, les vendes estan en perill.

Alertar automàticament el learning community manager i suggerir-li continguts d'interès per divulgar o "beneir", prèvia divulgació automàtica, és de gran valor. Per descomptat, recomanar formacions que fan els teus iguals és una pista interessant, però això va molt més enllà.

4. Identificar continguts de valor dins i fora dels teus sistemes

Per descomptat, els LMS no poden continuar sent només la llibreria de coneixement formal i informal homologat i controlat de l'empresa. Si volem que els continguts rellevants o els aprenentatges de valor flueixin als empleats cal combinar diverses fonts de contingut i fer-les convergir. Però perquè el contingut sigui rellevant per a un, han de fluir dades i en certa mesura compartir-les per obtenir-ne d'altres a canvi.

Si sé que un empleat busca molta formació en portals especialitzats, aliena al meu catàleg de competències, és possible que tingui una mancança en el meu catàleg de competències.

Si tinc en un cas mèdic amb determinades radiografies o TAC i determino l'existència d'una estranya patologia, puc voler veure immediatament informació de tractaments per a aquesta patologia i cursos específics. És més, vull veure altres casos amb el mateix patró identificat i que no es van diagnosticar amb aquesta patologia. Suport de machine learning en el diagnòstic i big data en la cerca de casos i documentació similar.

5. Identificar patrons de conducta en els sistemes que ajuden a retenir talent

Compartir dades dins amb altres sistemes és important: si un model detecta que aquells que regularment fan formació de sobte cancel·len formacions en línia o no les completen es marxen de l'empresa abans de dos mesos, hauria de saltar una alerta per intentar retenir-los?

Òbviament, amb la informació del LMS no en tinc prou per treure una conclusió, necessito una analítica de dades d'altres sistemes de RRHH per establir patrons, però dóna peu a una trucada del meu mentor o de RRHH, veritat?

Això és un punt important, tant si anticipem els alumnes que poden suspendre, com si detectem el contingut de major interès, com preveiem la possible fuga d'un empleat el que és important és l'acció que realitzem en base a l'algoritme d'IA: millorar la impartició, fer més seguiment de determinats alumnes, millorar les condicions de l'empleat...

La IA sense gestió no serveix per a res!.

I abans d'acabar volia recordar-te una cosa fonamental que els pedagogs ens recorden moltes vegades als gestors d'empresa:

Un moment! La IA no fa que aprenguis el que no vols aprendre. Sense motivació no hi ha aprenentatge.

Sí, que Siri o el training chatbot et suggereixin coses o et responguin tot el dia als teus dubtes està bé. Però com deia Darth Vader, no cal obnubilar-se amb els terrors tecnològics que construïm. No hi ha res comparable al poder de la força. Si entenem la força com “l'aprenentatge”, ningú aprèn el que no vol aprendre.