L’apprendimento basato sui dati è un approccio che utilizza le informazioni in modo sistematico per migliorare i processi di insegnamento, considerando l’importanza di affrontare le sfide dell’apprendimento in modo scientifico. In questo senso, l’adozione di una metodologia flessibile che sfrutti i vantaggi dell’uso dei dati nel processo decisionale porterà al miglioramento continuo dei processi educativi.
A tal fine, non solo è necessario disporre dei sistemi necessari per la raccolta dei dati, ma anche delle competenze necessarie per saperli analizzare e utilizzare in modo efficace.
L’implementazione di una strategia basata sui dati può portare a una metodologia educativa più efficace, consentendo agli insegnanti di adattare il loro insegnamento alle esigenze individuali degli utenti. Inoltre, aiuta anche a identificare le aree di miglioramento e a prendere decisioni migliori. Più specificamente, una buona interpretazione dei dati consente di valutare le esigenze, i punti di forza, i progressi e le prestazioni degli studenti, nonché di analizzare l’insegnamento in classe.
Nel campo dell’istruzione e della formazione professionale, i simulatori di realtà virtuale si sono affermati come uno strumento potente per ricreare ambienti sicuri, controllati e realistici. La loro capacità di offrire esperienze immersive consente agli studenti di esercitarsi in compiti complessi senza rischi, ma il loro vero potenziale risiede in qualcosa che spesso passa inosservato: la capacità di generare dati significativi attraverso la registrazione delle interazioni degli studenti, che consente di monitorare in modo esaustivo le loro prestazioni.
Come possiamo applicare l'apprendimento basato sui dati alla formazione con la realtà virtuale?
Ogni sessione in un simulatore VR produce un’enorme quantità di dati: tempo impiegato in ogni attività, errori commessi, percorsi seguiti, decisioni prese sotto pressione e molti altri indicatori di rendimento. Questo flusso di informazioni può essere travolgente se non gestito correttamente. Pertanto, non è sufficiente raccogliere dati; è essenziale trasformarli in informazioni rilevanti per migliorare l’apprendimento.
Ad esempio, un simulatore di carrello elevatore può registrare se lo studente ha posizionato correttamente le forche, ma anche quante manovre inutili ha effettuato o se ha dato la priorità alla sicurezza rispetto alla velocità. Questi dettagli, analizzati correttamente, consentono di identificare modelli e aree di miglioramento che altrimenti passerebbero inosservati.
L’analisi dei dati ottenuti durante le esercitazioni con i simulatori può aiutare a identificare le aree in cui gli studenti eccellono, sia per punti di forza che per necessità di miglioramento.
Per poter identificare questo aspetto, non è sufficiente ottenere i risultati di una sola sessione di formazione, ma è essenziale misurare la variabilità delle prestazioni dello studente in diverse sessioni. Ad esempio, se uno studente svolge costantemente bene un compito del simulatore, questo sarà identificato come un punto di forza. Se, al contrario, il miglioramento è incostante, sarà considerato migliorabile.
Ma, inoltre, è necessario contestualizzare tale variazione nelle prestazioni, il che consentirà di identificare modelli e tendenze. Ad esempio, uno studente può mostrare un miglioramento nelle prestazioni in un compito specifico in una situazione normale e mostrare prestazioni scarse nello stesso compito in situazioni di forte pressione o quando ha un tempo di esecuzione limitato.
I miglioramenti possono essere misurati in termini di velocità, precisione o efficienza. Una volta che non si registra più un miglioramento costante, può essere il momento di introdurre variazioni nel tipo di compiti o introdurre nuove complessità.
L’analisi dei dati delle valutazioni nel tempo può anche fornire una misura del progresso generale dello studente. I simulatori VR facilitano il compito di valutare la capacità di applicare quanto appreso nel contesto del mondo reale.
Ciò può essere particolarmente utile per la formazione a lungo termine, dove è importante poter dimostrare che gli studenti stanno migliorando e sviluppando le loro competenze. Ciò comporterà la definizione di obiettivi chiari e specifici all’inizio del processo di apprendimento e, successivamente, la valutazione del grado di raggiungimento di tali obiettivi. Idealmente, questi obiettivi dovrebbero essere personalizzati in base alle esigenze e alle capacità dello studente.
È importante comprendere che i punti precedenti non sono indipendenti. L’identificazione dei punti di forza e di debolezza può fornire informazioni su modelli e tendenze che, a loro volta, influenzano il modo in cui valutiamo i progressi complessivi dello studente. Inoltre, l’uso dei dati di valutazione deve essere un processo continuo, in cui il feedback immediato e l’adeguamento dell’approccio didattico sono fondamentali per migliorare l’efficacia dell’apprendimento.
D’altra parte, affinché i dati abbiano un impatto reale sulla formazione, devono essere analizzati in modo globale, consentendo di effettuare confronti tra gli studenti. Ad esempio, se diversi utenti commettono errori in un punto specifico di una simulazione, l’analisi potrebbe rivelare se si tratta di una mancanza di formazione precedente o di una progettazione confusa dello scenario virtuale. Queste conclusioni consentono ai formatori di apportare modifiche per ottimizzare l’apprendimento.
L’analisi dei dati apre anche la porta a un approccio più personalizzato all’insegnamento. Attraverso il monitoraggio dettagliato dei progressi di ogni studente, è possibile identificare i suoi punti di forza e le aree di miglioramento, adattando i contenuti e le sfide in modo specifico.
Ad esempio, uno studente che ha già padroneggiato determinati compiti potrebbe avanzare più rapidamente a livelli più complessi, mentre un altro che ha difficoltà riceverebbe un feedback aggiuntivo e maggiori opportunità di esercitarsi. Questo tipo di adattamento dinamico massimizza l’efficacia dell’apprendimento e garantisce che ogni studente sfrutti al massimo il tempo trascorso nel simulatore.