trilhas de aprendizagem adaptativas. uma camada sobre o seu lms atual que reordena as aulas para cada aluno com base nas questões que ele errou. mesmo curso, mesmos instrutores. a sequência muda por aluno, para que os pontos fracos sejam ensinados antes de a turma seguir em frente.
este é o problema que isso resolve. uma turma de 4 meses começa com 120 alunos e termina com 74. quem desiste raramente falha logo no primeiro dia. ficam para trás no módulo 3, nunca se recuperam, e discretamente param de aparecer até o módulo 6.
você pode resolver isso com mais horas de instrutor, ou pode resolver a sequência. as trilhas adaptativas escolhem a sequência. quando um aluno erra duas questões sobre joins em sql, a próxima coisa que ele vê é a aula de reforço sobre joins, não a próxima aula programada.
#a ia consegue aumentar a conclusão da turma sem contratar mais instrutores?
a ia para trilhas de aprendizagem personalizadas exige nova equipe de ensino?
não. as trilhas de aprendizagem adaptativas reordenam as suas aulas existentes de acordo com as respostas erradas de cada aluno, para que os alunos cheguem ao reforço antes de ficarem para trás. os instrutores, o conteúdo e o lms continuam os mesmos. você está mudando a ordem em que as aulas são entregues, não contratando gente nova ou reconstruindo o curso.
a alavanca é a ordem, não o volume. a maioria dos diretores de currículo já tem conteúdo bom o suficiente. o que falta é uma forma de entregá-lo na sequência certa para um aluno com dificuldades na semana 5, em comparação com um que está indo de vento em popa.
já entregamos algo nesse formato antes. a stennir construiu uma extensão de lms para uma empresa de educação online com turmas de 4 meses, em que a automação orientada por rubrica reduziu o tempo de correção por turma em 70%, enquanto o nps de qualidade dos instrutores se manteve estável. mesmo tipo de cliente, mesmo padrão de extensão de lms no qual o sequenciamento adaptativo se encaixa. mais sobre como conduzimos esses projetos está na página de consultancy.
#precisamos reconstruir o nosso lms para fazer isso?
não. isso é construído em cima do lms que você já usa. thinkific, teachable, canvas, moodle. conectamos por integrações lti, pacotes scorm ou a api direta, o que a sua plataforma suportar.
o seu lms continua sendo o sistema de registro. matrículas, pagamentos, notas e certificados não mudam de lugar. a camada adaptativa lê quais questões o aluno errou e reordena as aulas que entrega. ela não mexe na estrutura do seu curso nem na sua cobrança.
we are
a stennir constrói uma camada adaptativa que reordena as suas próprias aulas de acordo com as respostas erradas de cada aluno, mantendo os seus instrutores e rubricas no comando do que significa domínio do conteúdo.
we aren't
a stennir não vende um chatbot tutor genérico que responde às tarefas dos alunos e os ajuda a pular o trabalho que você está tentando ensinar.
#o que muda no dia a dia de um diretor de currículo?
- alunos que erram um conceito recebem a aula de reforço logo em seguida, não três módulos depois, quando já desistiram.
- você vê quais aulas causam mais respostas erradas em toda a turma, para corrigir a aula mais fraca primeiro em vez de adivinhar.
- os instrutores continuam corrigindo pela mesma rubrica. o sequenciamento lê esses resultados, não os substitui.
- as taxas de aprovação e conclusão são medidas por turma em relação à sua linha de base, para que você saiba se o reordenamento valeu a pena.
o objetivo de medir por turma é a honestidade. se as trilhas adaptativas não melhorarem a conclusão do seu curso específico, você deve conseguir ver isso numa única turma e desligar a funcionalidade. preferimos mostrar o número a vender a ideia.
os alunos que desistem não são os que falham no primeiro teste. são os que nunca receberam a segunda explicação da coisa que erraram.
se o seu time também precisar de ajuda para deixar os instrutores confortáveis lendo esses sinais, a nossa divisão de training cuida da capacitação, e mais textos de casos de uso como este estão no journal.
somos novos, e a nossa forma de trabalhar é simples. delimitamos um curso, conectamos ao seu lms atual, rodamos o sequenciamento adaptativo na próxima turma e comparamos as taxas de conclusão e aprovação com a sua linha de base. se você comanda uma empresa de cursos online, um bootcamp ou um time interno de l&d e quer ver se o reordenamento melhora os seus números, agende uma chamada de discovery de 30 min e traga os dados de uma turma.