rutas de aprendizaje adaptativas. una capa sobre tu lms actual que reordena las lecciones para cada estudiante según las preguntas que respondió mal. mismo curso, mismos instructores. la secuencia cambia por estudiante para que los puntos débiles se enseñen antes de que la cohorte avance.
este es el problema que resuelve. una cohorte de 4 meses empieza con 120 estudiantes y termina con 74. quienes abandonan rara vez fallan el primer día. se atrasan en el módulo 3, nunca se recuperan, y en silencio dejan de aparecer hacia el módulo 6.
puedes solucionarlo con más horas de instructor, o puedes corregir la secuencia. las rutas adaptativas eligen la secuencia. cuando un estudiante falla dos preguntas sobre joins de sql, lo siguiente que ve es la lección de refuerzo sobre joins, no la siguiente clase programada.
#¿puede la ia aumentar la finalización de la cohorte sin contratar más instructores?
¿la ia para rutas de aprendizaje personalizadas necesita nuevo personal docente?
no. las rutas de aprendizaje adaptativas reordenan tus lecciones existentes según las respuestas incorrectas de cada estudiante, para que reciban refuerzo antes de atrasarse. los instructores, el contenido y el lms se mantienen igual. estás cambiando el orden en que se entregan las lecciones, no sumando personal ni reconstruyendo el curso.
la palanca es el orden, no el volumen. la mayoría de los directores de currículo ya tiene suficiente buen contenido. lo que les falta es una forma de entregarlo en la secuencia correcta para un estudiante que tiene dificultades en la semana 5 frente a otro que avanza sin esfuerzo.
ya hemos entregado este tipo de proyecto antes. stennir construyó una extensión de lms para una empresa de educación en línea con cohortes de 4 meses, donde la automatización basada en rúbricas redujo el tiempo de calificación por cohorte en un 70% mientras el nps de calidad de instructores se mantuvo estable. mismo tipo de cliente, mismo patrón de extensión de lms en el que se conecta la secuenciación adaptativa. más sobre cómo llevamos estos proyectos está en la página de consultancy.
#¿tenemos que reconstruir nuestro lms para hacer esto?
no. esto se construye sobre el lms que ya usas. thinkific, teachable, canvas, moodle. nos conectamos mediante integraciones lti, paquetes scorm o la api directa, lo que tu plataforma soporte.
tu lms sigue siendo el sistema de registro. las inscripciones, los pagos, las calificaciones y los certificados no se mueven. la capa adaptativa lee qué preguntas falló un estudiante y reordena las lecciones que entrega. no toca la estructura de tu curso ni tu facturación.
we are
stennir construye una capa adaptativa que reordena tus propias lecciones según las respuestas incorrectas de cada estudiante, manteniendo a tus instructores y rúbricas a cargo de qué significa el dominio del tema.
we aren't
stennir no vende un tutor de chatbot genérico que responde las tareas de los estudiantes y les ayuda a saltarse el trabajo que intentas enseñar.
#¿qué cambia en el día a día de un director de currículo?
- los estudiantes que fallan un concepto reciben a continuación la lección de refuerzo, no tres módulos después cuando ya se desconectaron.
- ves qué lecciones generan más respuestas incorrectas en toda la cohorte, así corriges primero la lección más débil en lugar de adivinar.
- los instructores siguen calificando con la misma rúbrica. la secuenciación lee esos resultados, no los reemplaza.
- las tasas de aprobación y finalización se miden por cohorte contra tu línea base, así sabes si la reordenación valió la pena.
el sentido de medir por cohorte es la honestidad. si las rutas adaptativas no mueven la finalización en tu curso específico, deberías poder verlo en una cohorte y desactivarlas. preferimos mostrarte el número que venderte la idea.
los estudiantes que abandonan no son los que reprueban el primer cuestionario. son los que nunca recibieron la segunda explicación de lo que se les escapó.
si tu equipo también necesita ayuda para que los instructores se sientan cómodos leyendo estas señales, nuestra división de training se encarga de la habilitación, y más artículos de casos de uso como este están en el journal.
somos nuevos, y la forma en que trabajamos es sencilla. delimitamos un curso, nos conectamos a tu lms actual, ejecutamos la secuenciación adaptativa en la siguiente cohorte y comparamos la finalización y las tasas de aprobación contra tu línea base. si diriges una empresa de cursos en línea, un bootcamp o un equipo interno de l&d y quieres ver si la reordenación mejora tus números, agenda una llamada de descubrimiento de 30 minutos y trae los datos de una cohorte.