Aprendizagem sob Demanda: Como Moldar o Futuro da Aprendizagem



Vamos falar sobre o livro do autor americano Reuben Tozman: Moldando o Futuro da Aprendizagem, ainda não traduzido para o português. Uma breve conversa sobre o contexto da aprendizagem atual e como moldar a aprendizagem do futuro.


Quais são os principais motivos pelos quais o mundo atual de treinamento não está atendendo às necessidades de uma força de trabalho que está evoluindo com a web?


O problema com nossas estratégias de design é que elas não são responsáveis pelo que é mais importante e mais valioso para pessoas e empresas - tempo. Os trabalhadores hoje passam 25% do dia tentando encontrar informações de que precisam para concluir suas tarefas e trabalhos.

Quando criamos ativos digitais que não estão entrelaçados em o fluxo natural e os processos de como uma pessoa opera e como o negócio funciona, estamos criando mais obstáculos do que estamos removendo para ajudar as pessoas a se tornarem efetivo e eficiente.

Nossos sistemas são isolados de outros sistemas de uma empresa usa para operar. Desenvolver coisas que ficam em um LMS, que não fala com nenhum dos outros sistemas de negócios, faz é difícil para as pessoas encontrarem informações que nem mesmo foram projetado para ser consumido no contexto.

Como a web evoluiu e por que isso importante para os profissionais de aprendizagem?


A web em sua essência foi projetada para ser um sistema de comunicação que pode resistir a ataques nucleares. O modelo era ter uma série de máquinas interconectadas - nós, colocados em locais diferentes para que se um nó fosse desativado, o sistema pode continuar a ser usado. Essencialmente o a web evoluiu com base nesse modelo e

mudou fundamentalmente muito de nossas normas socioeconômicas também. Kevin Kelly, o ex-editor da Wired, disse uma vez que existe nenhum modelo econômico para apoiar a ideia da web. Para apoiar isso, as pessoas iriam 'doar' seu tempo e energia sem compensação monetária para a web para nada em Retorna. Mas a web tem uma maneira de retribuir e, com o tempo, produziu seu próprio modelo de valor. Este sistema evoluído para a criação de 'valor' é um foco central para estrategistas de conteúdo em marketing e deve ser um grande ponto focal para nós em T&D também.


“A web quer se entender”, é um princípio que você discute. Como os profissionais de aprendizagem podem explorar o poder da web semântica?

Acho que Web Semântica está sendo substituído por um 'web semântica' e a diferença é a chave para a compreensão como os profissionais de aprendizagem podem aproveitar. A Web Semântica era uma única especificação de orientação que permitiria a todos conteúdo na web para ser entendido por máquinas. Como um por exemplo, sem alguma linguagem para deixar uma máquina saber que Montreal e Toronto estão relacionados porque cada um é uma cidade no Canadá, mas diferentes porque estão em diferentes províncias, simplesmente tendo um texto em uma tela que diz isso não permite que um computador processe essas informações. É apenas um texto. Então, quando falamos sobre máquinas que entendem o conteúdo o que queremos dizer é de alguma forma por meio de uma programação linguagem, definindo para um computador o que o texto significa para que ele pode desenhar relacionamentos para nós.


Até recentemente, a Web Semântica era a resposta para permitindo que as máquinas processem todas as informações na web de uma forma que fosse compreensível para a máquina. Porém, avanços em tecnologia e outros mecanismos de apoio como APIs, agora é possível permitir que as máquinas resolvam conteúdo que não foi relacionado por meio de uma programação comum língua.


Em outras palavras, as máquinas podem fazer inferências por conta própria com base em diferentes idiomas e diferentes comunicações protocolos. Profissionais de aprendizagem podem aproveitar esse poder criando modelos de conteúdo para si próprios que podem ser implementado por meio de tecnologias que suportam a máquina compreensão. O profissional de aprendizagem não precisa programar isto. Eles simplesmente precisam começar a pensar de forma mais holística. Elas precisa começar com um modelo de conteúdo e como esse modelo fala com os sistemas com os quais estão trabalhando.


Como pode usar o padrão DITA, um técnico especificação de documentação, agrega valor aos materiais de treinamento?

Algo como DITA (Darwin Information Typing Arquitetura) é um 'modelo de conteúdo' de que falei anteriormente. Isto é uma maneira de ajudar as máquinas a entender o conteúdo de um contexto específico. O padrão DITA foi criado para equipes de documentação técnica que estavam criando documentação sobre produtos. O padrão DITA ajuda aqueles envolvidos na criação de documentação técnica, uma forma de estruturar seus documentos e ajudar as máquinas a analisar informações com base em como os documentos foram estruturados. Então, realmente DITA e SCORM não são a mesma coisa e teoricamente complementar. Trabalhei na parte técnica comitê que criou uma especificação DITA for Learning onde incorporamos a embalagem SCORM como resultado final.

Vamos falar sobre ir além do SCORM. Como pode usar a API Tin Can agregar valor ao treinamento materiais?

O que muitas vezes é mal compreendido sobre SCORM é que SCORM é um padrão de embalagem. Era uma especificação que incorporou o modelo existente para a coleta de dados sobre o aluno progresso, e tornou esse modelo interoperável entre máquinas diferentes. Muitas vezes culpamos o SCORM por muitos limitações de design, mas a verdade é que o SCORM simplesmente pegou nosso modelo existente para entrega de materiais educacionais e para medindo o 'progresso da aprendizagem' (seja lá o que for) e conseguindo trabalhar dentro de um sistema de gerenciamento de aprendizagem. Aprendendo. Os sistemas de gestão foram modelados segundo nossos paradigmas existentes para fornecer educação. Quando dizemos 'indo além do SCORM, o que estávamos realmente dizendo é comovente longe de nossos métodos tradicionais de entrega e medindo 'educação'. Se falarmos sobre ir além do SCORM da maneira que eu

descrito que é um movimento para longe dos modos tradicionais de entrega e medição, podemos olhar para a lata de lata API, agora chamada de Experience API (xAPI), como um especificação que nos leva a essa visão. O xAPI é um especificação que permite aos designers criar seus próprios dados modelos de como eles desejam rastrear o 'aprendizado'. Para pegar este passo adiante, não estamos rastreando o aprendizado. O que somos estamos configurando pontos de dados e criando um modelo de dados que nos dá evidências de comportamentos e resultados específicos. O aprendizado pode ser inferido com base em um modelo de dados.


Qual é a sua visão para um aprendizado em evolução sistema de demanda?


Um sistema de aprendizagem sob demanda é uma rede de pessoas e máquinas que são capazes de se comunicar e ajudem uns aos outros a aprender e evoluir. Tecnicamente, não somos isso longe. Emocionalmente, estamos muito longe de aceitar que nosso nossa própria evolução e nosso próprio aprendizado já está co-evoluindo e co-aprendizagem com máquinas. Em termos práticos, ainda estamos projetando e desenvolvendo. materiais de instrução que são divorciados dos sistemas que operam nossos negócios e os sistemas que são moldar nossas realidades socioeconômicas. Isso pode parecer muito ficção científica e dramático para alguns, mas a realidade é, nível prático, os estrategistas de marketing projetam seu conteúdo para ser encontrado, projetar seu conteúdo para mudar o comportamento e projetar seu conteúdo para ter um impacto emocional em seu público-alvo. Não são todas essas coisas o que queremos como Nós vamos? Então, se olharmos para o que um estrategista de conteúdo faz nesse mundo nós os vemos implantando conteúdo no 'mundo da máquina' em um forma que permite que a máquina trabalhe com o conteúdo como tanto quanto os humanos trabalham com o conteúdo. Nós os vemos enterrado em dados, em constante evolução como o conteúdo é encontrado, e como criar ideias que mudam o comportamento. Eles estão fazendo exatamente o que estou falando. Eles estão trabalhando com os sistemas que ajudam a nossa sociedade a evoluir e a sociedade que ajuda o sistema a evoluir. O sistema de aprendizagem sob demanda que eu imagino é o mesmo sistema que opera dentro e fora de nossos negócios e ajuda as pessoas a se conectarem com o conteúdo certo, o pessoas na hora certa.


Quais são os principais componentes de um aprendizado sistema de demanda?

Um sistema de aprendizado sob demanda requer:


• Conteúdo como API. Ou seja, o conteúdo que pode falar com muitas máquinas, implantar em qualquer dispositivo e renderizar de forma inteligente com base no contexto.

• Desconstrução da hierarquia e permissão para todos os indivíduos para participar em todos os níveis (como fazem agora). Essencialmente as pessoas não são aprendizes nem instrutores. porém qualquer indivíduo é capaz de aprender e instruir.

Estruturas de conteúdo flexíveis e capacidade de manipular estruturas para alterar o contexto.