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apprendimento
22 settembre 2016
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Le 3 dimensioni
L’incrocio delle variabili genera
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personalizzazione che dà vita a
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Un esempio
Attraverso un test viene indagato lo
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all’utente un LO che utilizza
prevalentemente un determinato
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Adaptive e Microlearning
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Adaptive e Microlearning
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Stili di apprendimento
Indagare gli stili di apprendimento
degli utenti per adeguare le
tipologie di risorse formative
I dati ci parlano delle caratteristiche
dei nostri utenti e ci aiutano a
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Learning Analytics
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Il RS costruisce e analizza il profilo
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Adaptive learning & stili di apprendimento

  • 1. Adaptive learning e stili di apprendimento 22 settembre 2016
  • 2. società leader nello sviluppo di soluzioni multimediali a catalogo e su misura per innovare la formazione, la comunicazione interna e lo sviluppo delle persone
  • 5. Ti è mai capitato di pensare… «Questo corso sembra destinato ad un’altra persona» «Cosa ha a che fare questo corso con i mei obiettivi di crescita?» «Nell’ambiente on line… come trovare le risorse che fanno al caso mio?»
  • 6. L’evoluzione dell’eLearning Fase 1 eLearning - costruzione patrimoni formativi; focus sull’oggetto della conoscenza (learning object) Fase 2 eLearning - patrimoni formativi ormai consolidati - maggiore attenzione alla persona che apprende e all’esperienza formativa - volontà di costruire esperienza formative su misura
  • 7. Come costruire percorsi su misura dei partecipanti? Focus sul Learning Object Focus sulla persona che apprende Adaptive Learning
  • 8. Che cos’è l’Adaptive Learning Con il termine adaptive learning (letteralmente “apprendimento adattivo”) intendiamo l’insieme delle soluzioni tecnologiche e metodologiche finalizzate a personalizzare l’esperienza di apprendimento in modo automatico sulla base delle specificità del target di riferimento.
  • 9. Lo spazio della personalizzazione
  • 10. Le 3 dimensioni L’incrocio delle variabili genera uno spazio della personalizzazione che dà vita a molteplici riflessioni e possibilità di indagine
  • 11. Un esempio Attraverso un test viene indagato lo stile di apprendimento (variabile individuale) e viene sottoposto all’utente un LO che utilizza prevalentemente un determinato linguaggio multimediale, in linea con lo stile
  • 12. Adaptive e Microlearning da corsi lunghi e corposi ad unità auto-consistenti frutto di un processo di granularizzazione
  • 14. 3 filoni di ricerca
  • 15. I 3 filoni Stili di apprendimento Indagare gli stili di apprendimento degli utenti per adeguare le tipologie di risorse formative I dati ci parlano delle caratteristiche dei nostri utenti e ci aiutano a modellare e personalizzare l’offerta formativa Learning Analytics Recommender System Suggerimenti mirati ed automatici per migliorare l’esperienza di apprendimento
  • 16. Stili di apprendimento Conoscere lo stile di apprendimento prevalente di ciascun utente permette di offrire un supporto personalizzato, un’esperienza di apprendimento adattata in accordo con le sue caratteristiche specifiche Felder-Silverman learning style model (FSLSM).
  • 17. Learning Analytics Per Learning Analytics intendiamo il processo di raccolta, misura, analisi e comunicazione dei dati, che ha l'intento di ottimizzare l'esperienza di apprendimento degli studenti e/o l'ambiente in cui avviene tale esperienza
  • 18. Learning Analytics Cosa vorreste sapere delle vostre persone per migliorare la loro esperienza di apprendimento? Se poteste fare delle domande alla piattaforma eLearning cosa le chiedereste?
  • 19. Learning Analytics I dati, 'materia prima‘, vengono elaborati attraverso i learning analytics e sfruttati dall’ecosistema formativo per dare origine a percorsi adattivi che a loro volta generano nuovi dati.
  • 20. Recommender Systems & Adaptive Course Recommendations Un Recommender System è uno strumento di intelligenza artificiale che contribuisce a rendere adattivo l'apprendimento on line. Il RS costruisce e analizza il profilo (personale e/o professionale) dello studente per dare suggerimenti all’utente. Profilo Utente
  • 21. Recommender Systems & Adaptive Course Recommendations Suggerimenti Variabili d’interesse (profilo utente) Algoritmo di raccomandazione