Chi costruisce l’apprendimento ora? AI e la democratizzazione dell’istruzione

L’AI ha reso possibile per quasi chiunque creare qualcosa che assomiglia all’apprendimento.

Un discente può caricare un documento e chiedere un riassunto. Un manager può trasformare un PDF in un quiz. Un esperto di materia può chiedere un piano di corso, obiettivi di apprendimento e una valutazione in pochi minuti.

Questo è un vero cambiamento. Non credo che dovremmo minimizzare la sua importanza. Per la prima volta, le persone possono creare materiali di apprendimento utili senza dover sempre utilizzare una piattaforma, un team di produzione o un designer di istruzione.

Ma dobbiamo essere cauti su cosa intendiamo per apprendimento.

C’è una differenza tra scoprire la risposta a una domanda e costruire la conoscenza. E c’è una differenza tra un’utile epoca di apprendimento e un serio viaggio di apprendimento.

L’AI è già molto brava nella prima parte. Se vuoi risolvere un piccolo problema, seguire una semplice ricetta o affrontare un contesto molto specifico, l’AI può fare un ottimo lavoro. Può darti una risposta rapida, spiegare un concetto, creare un quiz, riassumere un documento o aiutare qualcuno a capire qualcosa nel momento.

Un semplice esempio. Posso caricare due capitoli da un libro di storia e creare un questionario per mia figlia. Non ho bisogno di nulla altro. Posso costruire qualcosa del genere in un attimo e scoprire cosa sa e cosa non sa.

Questo è utile, e in alcuni casi è sufficiente.

Ma aiutare mia figlia a imparare la storia interagendo direttamente con l’AI è una cosa molto diversa.

Questa distinzione è importante perché gran parte della conversazione su AI e apprendimento sta trattando queste due cose come la stessa cosa, il che non è. Un’epoca di apprendimento può essere istantanea, utile e personalizzata. Un viaggio di apprendimento è qualcosa di completamente diverso. Ha una struttura e una direzione. Chiede all’apprendente di muoversi da non sapere a sapere, ad applicare, a riflettere, a cambiare il modo di pensare o agire. Questo è molto più difficile.

Accedere alla creazione non è padronanza del design

Quando le persone parlano di AI democratizzazione dell’istruzione, credo che questo sia il punto in cui l’argomentazione diventa interessante. L’AI ha assolutamente democratizzato l’accesso alla creazione. Più persone possono ora creare materiali di apprendimento. Più esperti di materia possono trasformare le loro conoscenze in qualcosa di strutturato e più apprendenti possono ottenere aiuto nel momento esatto in cui ne hanno bisogno.

Ma l’accesso alla creazione di apprendimento non è la stessa cosa della padronanza del design di apprendimento.

Se qualcuno vuole imparare qualcosa di semplice, l’AI può essere sufficiente. Ma se qualcuno vuole imparare la fisica nucleare, il leadership, il giudizio clinico o qualsiasi altra capacità seria, la persona che impara deve fare molto più che seguire un corso. Deve prendere il controllo del viaggio di apprendimento. Deve capire se il contenuto è buono, se il prossimo passo ha senso e se sta realmente assimilando la conoscenza.

Questo richiede che utilizzi tutte le sue abilità metacognitive per dirigere l’apprendimento. In realtà, la maggior parte delle persone non vuole questo onere. Non vogliono spendere la loro energia costantemente decidendo se il processo di apprendimento è corretto. Vogliono solo imparare.

Questo è il primo grande limite dell’apprendimento basato su prompt. Sembra empowerment, ma chiede molto all’individuo. Devono scegliere il giusto input, fare la domanda giusta, giudicare la qualità della risposta, reindirizzare il sistema quando va male e, nel frattempo, mantenere se stessi motivati.

L’apprendimento assistito da AI è un continuum

Non credo che il futuro sia semplicemente “AI crea il corso”. Il modo di pensare alla creazione di apprendimento assistito da AI è come un continuum. A un’estremità, c’è la creazione basata su prompt. Un utente chiede all’AI di creare un corso di base su un argomento. È veloce e utile come punto di partenza. Ma è anche limitato. Potrebbe sembrare coerente e lucido, ma non significa che abbia una forte pedagogia dietro di sé o una forte allineazione con l’obiettivo reale dell’apprendente.

Poi c’è la creazione diretta dalle risorse. Qui, l’AI lavora a partire da materiale di origine reale come un video, un manuale, una lezione, un articolo. Questo è più forte perché il sistema è basato su qualcosa di fattuale.

Successivamente, c’è la creazione diretta dagli obiettivi. Qui, il punto di partenza non è solo il contenuto, ma un risultato. Quale capacità stiamo cercando di costruire? Cosa dovrebbe essere in grado di fare qualcuno dopo? Come sapremo che ci è riuscito?

Un’altra via è la creazione diretta dal viaggio. Qui, l’educatore o il designer di istruzione plasma l’esperienza. Dove inizia l’apprendente? Dove dovrebbe lottare? Quando dovrebbe riflettere? Quando dovrebbe praticare? Quando dovrebbe essere valutato?

Infine, c’è la creazione curata dall’uomo, dove l’esperto rimane strettamente coinvolto nella struttura, nella sequenza, nella valutazione e nel significato dell’esperienza di apprendimento. L’AI è ancora lì, ma non è il direttore. È l’assistente.

Questa distinzione è importante perché l’apprendimento non è una cosa sola. Dipende da come si definisce l’apprendimento e che tipo di apprendimento si sta cercando di creare.

Quando parliamo di pensiero critico, apprendimento profondo, lunghi viaggi, grandi obiettivi e decisioni importanti, abbiamo bisogno di apprendimento diretto dall’uomo.

Lo stesso vale per gli asset che diamo all’AI. C’è una grande differenza tra chiedere all’AI di creare qualcosa da un prompt vuoto e fornirgli un ricco set di asset di apprendimento come materiale di origine, attività, percorsi di apprendimento, valutazioni e programmi completi. Più seria è la meta di apprendimento, più conta la qualità di quegli input.

Il problema non era mai solo il contenuto.

Credo che molte organizzazioni commetteranno errori qui. Vedranno che l’AI può produrre più contenuto, più velocemente, e supporranno che il problema sia risolto.

In realtà, ogni volta che c’è una rivoluzione tecnologica, semplifichiamo l’apprendimento. Quando è arrivata la radio, le persone hanno detto che non c’era più bisogno di andare a scuola perché gli studenti potevano ascoltare. Quando è arrivato il cinema, le persone hanno chiesto perché avevamo ancora bisogno di libri. Ora l’AI è arrivata, e rischiamo di fare la stessa cosa ancora una volta. Rischi di supporre che perché un nuovo mezzo può presentare informazioni, può sostituire l’atto più profondo di apprendimento.

Il più grande problema è la semplificazione di cosa è l’apprendimento.

L’apprendimento non è solo trasferimento di informazioni. Non è solo cognitivo. È sociale. È emotivo. È culturale. Porta valori. L’apprendimento viene con valori e l’apprendimento viene con visioni del futuro.

Questa è la differenza tra apprendimento funzionale e apprendimento trasformativo. L’apprendimento funzionale potrebbe mostrare a qualcuno come fare una tazza di caffè seguendo una ricetta. Utilizza questa quantità di acqua, questa quantità di caffè, questo metodo, questo tempo. L’apprendimento trasformativo aiuta a capire come fare un caffè veramente buono. Come la dimensione della macinatura del caffè cambia il sapore, come la temperatura dell’acqua influenza l’estrazione, come il gusto si sviluppa, come regolare quando qualcosa va male, e infine come creare qualcosa di proprio. Questa sembra una piccola distinzione, ma non lo è. Cambia cosa pensiamo che l’apprendimento sia per.

C’è un modo utile per pensare a questo. L’apprendimento ha una politica e un’arte.

Non significa politica in un senso stretto di partito. Significa che l’apprendimento non è mai neutrale. Prendiamo sempre decisioni su cosa conta, cosa dovrebbe essere sfidato e che tipo di futuro stiamo puntando. L’apprendimento è sempre politico in questo senso più ampio, perché si prende una decisione sulla strada che si sta percorrendo. Mettiamo sempre emozione, valori e prospettiva in esso.

E l’apprendimento è anche un’arte, perché riguarda come le persone percepiscono, capiscono e interpretano il mondo mentre il mondo intorno a loro sta cambiando. L’AI può aiutare con questo, ma non può possederlo.

Questo è il punto in cui l’educatore e il designer di istruzione diventano più importanti, non meno. Mentre l’AI assume più del lavoro di produzione reale, il loro valore si sposta verso la formazione dello scopo, della struttura e della direzione dell’esperienza di apprendimento.

Nel passato, molto del tempo di progettazione dell’istruzione è stato speso producendo i pezzi dell’apprendimento. A LearnWorlds stiamo vedendo questo spostamento direttamente: i designer di istruzione non devono più spendere tanto tempo creando il contenuto, l’immagine, il video o l’asset. Possono spendere molto più tempo sui dettagli e le raffinatezze del viaggio di apprendimento.

Questo è lo spostamento importante. L’educatore si sposta a monte. Diventa meno un produttore di contenuto e più un direttore.

Prendi un grande romanzo che è stato adattato più di una volta. Il materiale di origine può essere lo stesso, ma due registi non faranno lo stesso film. Il tono, il ritmo, l’atmosfera, cosa è enfatizzato e cosa la storia sembra significare vengono tutte dalla persona che lo dirige, perché porta la sua interpretazione e prospettiva personale.

L’apprendimento funziona allo stesso modo. L’apprendimento è un’esperienza di racconto, quasi un’esperienza cinematografica. Lo stesso materiale di origine può diventare molte diverse esperienze di apprendimento. L’apprendimento non è una storia sola da un libro. Ci sono molte storie diverse.

Questa ricchezza conta. Non è un’inefficienza da rimuovere. Fa parte di ciò che rende l’apprendimento umano e fa parte di ciò che dà diverse prospettive, modi di pensare e cultura.

Questo è il punto in cui credo che l’AI diventi emozionante, piuttosto che minacciosa. Dà agli educatori uno spazio di design più ampio. È per questo che parliamo di direttori e designer. Gli educatori possono ora aprire lo spazio di design, creare prototipi di un viaggio di apprendimento, esplorare diverse possibilità e andare più a fondo nel design di prima.

L’AI può aiutare a generare il materiale, ma l’essere umano decide ancora cosa l’esperienza sta cercando di fare. Questa è la differenza essenziale tra la generazione di contenuto e la progettazione dell’apprendimento.

La direzione trasforma il materiale in apprendimento

Senza quella direzione, c’è il pericolo che le organizzazioni trattino un’interazione con l’AI come se l’apprendimento fosse già avvenuto. L’AI dà una prospettiva di ciò che esiste. È solo una prospettiva. A volte è una prospettiva molto buona. A volte è sorprendente e utile. Ma un dialogo unico o un paio di interazioni non dovrebbero essere trattati come se l’apprendimento fosse finito.

C’è un altro rischio. Quando un apprendente è solo con l’AI, qualcosa di sociale può essere perso. L’apprendimento è sociale. Storicamente, idee, discipline e movimenti sono sviluppati attraverso le persone, le comunità, i disaccordi e gli standard condivisi. Quando è solo l’apprendente e l’AI, perdiamo un po’ di quelle componenti sociali che aiutano le persone, e le società, a testare e avanzare le idee.

L’AI può personalizzare il processo a un grado straordinario, ma milioni di conversazioni separate tra individui e macchine non sono la stessa cosa di una cultura intellettuale condivisa. Se l’apprendimento diventa troppo isolato, rischiamo di perdere un po’ della discussione, della negoziazione e del senso comune collettivo attraverso cui la conoscenza avanza.

La domanda non è solo se un individuo possa imparare efficacemente con l’AI. È cosa succede al progresso collettivo umano quando tanto apprendimento avviene in privato.

Non significa che dovremmo rifiutare l’AI. Al contrario. Sono il primo e il più grande ambasciatore di questa parte della tecnologia. L’AI può darci supporto justo-in-time. Può capire il contesto. Può lavorare con i documenti. Può creare risposte utili molto velocemente.

Ma dobbiamo capire che tipo di apprendimento stiamo chiedendo di sostenere.

Per le organizzazioni, diventa una domanda pratica. Dove è sufficiente l’AI? Dove abbiamo bisogno di esperienze di apprendimento dirette? Dove abbiamo bisogno di valutazione, feedback, convalida e di una prospettiva umana? Dove abbiamo bisogno che le persone diventino migliori utenti dell’AI stesso?

Perché se ci aspettiamo che le persone lavorino con copiloti molto intelligenti, devono anche diventare più abili. Se stai lavorando con un sistema molto intelligente, devi alzare il tuo gioco. Devi capire perché sta dicendo ciò che sta dicendo.

Sì, l’AI ha cambiato chi può costruire l’apprendimento. Ha aperto la creazione a più persone. Ha reso molti tipi di apprendimento più veloci, più facili e più accessibili.

Ma più l’AI democratizza la creazione, più dobbiamo capire la direzione. La politica e l’arte dietro l’apprendimento.

Il futuro non sarà costruito fingendo che l’AI possa fare tutto da sola. Sarà costruito da persone che capiscono quando l’AI dovrebbe generare, quando dovrebbe assistere, quando dovrebbe adattarsi e quando un essere umano deve ancora dirigere l’esperienza.

Il prompt può creare materiale, ma la direzione è ciò che trasforma quel materiale in apprendimento.