Come possiamo impiegare gli strumenti offerti dall’Intelligenza Artificiale per realizzare corsi di formazione e percorsi di sviluppo organizzativo più efficaci e coinvolgenti?
Se la domanda è molto attuale, la nostra risposta da professionisti dell’apprendimento esperienziale è stata: proviamo e scopriamolo! Quindi abbiamo messo alla prova il giocattolo, giocando a scrivere questo stesso articolo. Abbiamo pensato di iniziare con una breve introduzione, in cui condividere una semplice definizione di Instructional Design (ID) ed una di Intelligenza Artificiale (IA).
Una nota app di Intelligenza Artificiale ci ha aiutati in questo modo:
ID: L'Instructional Design (ID) – in italiano progettazione didattica – è il processo di ideazione, sviluppo e valutazione di materiali didattici e di apprendimento finalizzato a facilitare l’apprendimento efficace e significativo. L'ID coinvolge l'identificazione degli obiettivi di apprendimento, la selezione e l'organizzazione dei contenuti, la progettazione di attività e strategie di insegnamento, l'uso di tecnologie e l'analisi dei risultati per migliorare il processo di apprendimento. L'ID si basa teorie dell'apprendimento per creare esperienze di apprendimento coinvolgenti e significative.
IA: L'Intelligenza Artificiale (IA) è un campo multidisciplinare che si occupa dello sviluppo di sistemi e programmi informatici in grado di eseguire compiti che richiedono normalmente l'intelligenza umana. L'IA mira a creare modelli e algoritmi che consentono alle macchine di apprendere, ragionare, percepire, comprendere, comunicare e prendere decisioni in modo simile agli esseri umani.
A questo punto dell’articolo, sarebbe stato comodo chiedere all’app IA una sintesi delle opportunità e dei rischi nell’impiego delle tecnologie generative LLM (Large Language Models) ma leggendo alcuni dei suoi output ci siamo fermati, perché sarebbero stati davvero insopportabilmente noiosi per chi legge.
Qualche esempio? Copiamo da un output IA di prova:
“Pro: L'uso dell'AI nell'Instructional Design offre l'automazione di processi ripetitivi, l'adattamento personalizzato dei contenuti, il monitoraggio delle prestazioni degli studenti, il miglioramento dell'esperienza di apprendimento e la scalabilità delle risorse formative.
Contro: L'AI nell'Instructional Design può presentare sfide legate alla privacy dei dati degli studenti, alla mancanza di interazione umana personalizzata, alla possibile discriminazione algoritmica e alla necessità di competenze specializzate per l'implementazione e la gestione efficace dei sistemi AI.”
Bene! L’output è stato scritto gratis, istantaneamente ed ha un significato plausibile. Cos’altro desiderare?
Gli algoritmi LLM sono formidabili nel generare testi unendo parole che statisticamente ricorrono vicine, nello stesso ambito di significati. In un certo senso, sono progettati per annoiare. Invece, secondo la ricerca psicologica (Silvia, 2005) ciò che le persone trovano interessante è quanto meno
· abbastanza nuovo e complesso da alzare il loro livello di energia
· abbastanza comprensibile da invogliarle a investire energie per capire meglio.
Se state ancora leggendo, forse l’impiego delle tecnologie IA per l’ID rappresenta un argomento sufficientemente nuovo e complesso per voi: abbiamo pensato allora di ricorrere all’aiuto IA per rendere il discorso più comprensibile. Abbiamo costruito un prompt, cioè un insieme di istruzioni per la macchina “intelligente”, per chiederle di riassumere e semplificare la lunga storia dell’Instructional Design.
Ecco il nostro prompt, che include elementi utili come un ruolo da giocare (quello del consulente esperto, ché vogliamo risposte di qualità!),un obiettivo e struttura attesa per l’output (scriviamo per un’audience aziendale),alcuni vincoli e suggerimenti stilistici:
· “Sei un consulente d’impresa esperto, che si occupa di formazione: ricapitola i 10 step principali nella storia dell'Instructional Design, per informare un pubblico di manager e professionisti HR. Massimo due righe per step. Non essere descrittivo. Date ed eventi principali in cronologia.”
Vi invitiamo a copiarlo nella vostra app IA preferita, o a inventare qualche variante alle istruzioni. Così potrebbe essere piuttosto divertente scoprire, tra l’altro, che
· Già negli anni '60, Jerome Bruner propose l'approccio dell'apprendimento per scoperta, che enfatizza il coinvolgimento attivo degli studenti nel processo di apprendimento.
· …
· dagli Anni 2010 L'intelligenza Artificiale iniziò a influenzare l'Instructional Design, consentendo l'adattamento intelligente dei materiali didattici e l'analisi avanzata dei dati di apprendimento.
· nei primi Anni 2020, l'emergere della pandemia COVID-19 accelerò l'adozione di modelli di apprendimento online, spingendo l'Instructional Design a sviluppare strategie per l'insegnamento a distanza efficace.
Speriamo che sia per voi piuttosto nuovo questo esercizio di prompt design e che sia un po’ più comprensibile il perché di questo articolo: l’ID fa parte delle nostre vite da decenni, così come l’IA, solo che gli effetti della loro interazione sono diventati molto più potenti negli ultimi anni e la narrazione di tali effetti sta diventando molto interessante per i media solo da alcuni mesi.
Eppure, anche se ci rivolgessimo a un guru del prompt design per far progettare a macchina i contenuti di questo articolo, così come i materiali di un corso di formazione, non otterremmo ancora un output davvero utile.
L’intento di chi progetta la formazione, infatti, non è solo offrire un contenuto potenzialmente interessante, ma rendere l’esperienza d’apprendimento stimolante e significativa.
Perché lo sia, specie se la formazione è mediata dalla tecnologia (Kearsley & Schneiderman, 1999) i partecipanti devono essere abilitati a:
· Entrare in relazione autentica fra loro (Relate)
· Contribuire attivamente a un progetto di crescita delle proprie competenze (Create)
· Applicare realmente quanto appreso, a vantaggio del loro contesto sociale (Donate).
E come possiamo usare l’AI per avvicinarci a questi tre scopi?
· Relate: creare più rapidamente giochi, quiz, sondaggi veloci che permettono alle persone di esprimere e confrontare in aula le loro opinioni, esperienze e differenze, anche in relazione a livelli di conoscenza iniziali, esigenze e aspettative personali di formazione.
· Create: impegnare i partecipanti a validare, integrare, correggere, superare gli schemi di informazione e i piani d’azione predefiniti dalla macchina, sfidando la tendenza di alcuni gruppi a “fare il compitino” e produrre risultati banali. Fornire ai partecipanti la possibilità di creare immagini e testi combinando vari elementi creativi, che elaborino in metafora i contenuti delle attività d’aula.
· Donate: facilitare la compilazione di report, tabelle, presentazioni, bibliografie, che facilitino sia la preparazione dei partecipanti per un corso (prework), sia la diffusione nell’organizzazione dei contenuti e dei progetti di cambiamento generati dall’attività formativa(postwork e piani di implementazione).
Anche condividere il link a questo articolo (Relate)scrivere una tua breve opinione (Create) e farla circolare sui social (Donate) èun contributo originale su #ai #trainingdesign e #instructionaldesign.
Il nostro articolo-giocattolo potrebbe essere ancora molto lungo, ma non lo sarà: infatti, pensiamo che il cambiamento più importante che l’IA possa portare nel campo della formazione sia relativo alla gestione del tempo e dell’attenzione, risorse preziose che la Consulenza può fornire al cliente:
· Più tempo nell’ascolto del committente e dei partecipanti, meno fatica nella preparazione di materiali
· Più esperienze d’apprendimento costruite creativamente sulle esigenze dei partecipanti, insieme a loro, meno sequenze rigide di esercizi predefiniti
· Più esplorazione e costruzione collettiva di un sapere incerto, meno percorsi fissi e test individuali.
Molte di queste opportunità erano già presenti quando, oltre vent’anni fa, si iniziò a sperimentare l’aula in modalità e-learning. Poi, troppo spesso l’industria della formazione si è concentrata sulla standardizzazione dei messaggi molto più che sull’engagement dei partecipanti, a volte trasformandoli in spettatori indifferenziati di una TV “dell’obbligo”.
Ora gli strumenti a disposizione sono ancora più potenti e, se già ieri chiunque poteva scaricare slide di contenuto dal web, ora chiunque può anche creare l’agenda di un corso in pochi click e – quindi – realizzarlo. Ma chi vuole, oggi, un corso qualunque tenuto da un trainer mediocre e distante? Se gli influencer insegnano, mentre i docenti non influenzano più, per consulenti e facilitatori c’è davvero moltissimo da creare.
C’era una volta:
Kearsley,G.; Shneiderman, B. (1999). Engagement Theory: A Framework for Technology-BasedTeaching and Learning. Educational Technology, Vol. 38, 5, 20-23
Silvia, P.J. (2005). What is interesting? Exploring the appraisal structure of interest. Emotion,5, 89-102
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