Thế giới đào tạo đã trải qua những thay đổi đáng kể và nhanh chóng trong vài năm qua. Từ sự chuyển dịch sang các chương trình đào tạo tập trung vào kỹ thuật số đến sự trỗi dậy của trải nghiệm thực tế ảo (VR), các nhà cung cấp đào tạo hiện đang phải tạo ra các chương trình năng động hơn bao giờ hết để nâng cao kỹ năng và, quan trọng hơn, thu hút người học.
Khái niệm học tập thích ứng — tùy chỉnh các chương trình đào tạo cho từng người học — không phải là mới. Ngay cả trước khi có eLearning, các nhà đào tạo chuyên nghiệp đã điều chỉnh tài liệu và bài tập để phù hợp với kỹ năng của từng cá nhân trong nhóm học viên của họ.
Tuy nhiên, sự phát triển của eLearning và trí tuệ nhân tạo (AI) đã cho phép cá nhân hóa hành trình học tập ở mức độ sâu sắc hơn nhiều, được thúc đẩy bởi dữ liệu rõ ràng và có thể đo lường được. Ngày nay, sự tinh vi ngày càng tăng của AI generative đã mở rộng hơn nữa phạm vi của học tập thích ứng, khiến nó có khả năng trở thành yếu tố cốt lõi của mọi chương trình đào tạo, bất kể chủ đề là gì.
Vậy, chính xác thì “học tập thích ứng” có nghĩa là gì trong bối cảnh hiện đại và nó hoạt động như thế nào?
Học tập thích ứng là gì?
Trong môi trường hiện nay, cá nhân hóa hành trình học tập thường có nghĩa là kết hợp các chương trình kỹ thuật số với đào tạo trực tiếp (đồng bộ). Vì học tập thích ứng phản hồi hiệu quả nhất với dữ liệu, nên yếu tố kỹ thuật số là nơi mà việc cá nhân hóa phát huy hiệu quả tốt nhất.
Người học bắt đầu với một bài đánh giá chẩn đoán, dựa trên các tiêu chí rõ ràng liên kết trực tiếp với các kỹ năng mà chương trình được thiết kế để phát triển. Việc thiết lập sự rõ ràng này đòi hỏi sự thống nhất giữa người đào tạo và ban quản lý công ty để đảm bảo các mục tiêu học tập, năng lực và thước đo thành công được xác định rõ ràng.
Sau khi người học hoàn thành bài đánh giá, phần mềm học tập thích ứng sẽ phân tích kết quả và xác định các kỹ năng cụ thể mà mỗi người cần tập trung vào. Sau đó, hành trình học tập được thiết kế phù hợp, cho phép cá nhân dành thời gian để phát triển các lĩnh vực quan trọng nhất, thay vì ôn lại kiến thức mà họ đã có.
Học tập thích ứng hoạt động tốt trong các chương trình chỉ sử dụng kỹ thuật số, nhưng nó cũng có thể hiệu quả không kém trong các hình thức kết hợp. Người đào tạo có thể sử dụng dữ liệu đánh giá để điều chỉnh các buổi học trực tiếp, tùy chỉnh các hoạt động, thảo luận hoặc hỗ trợ cho từng người học.
Vào cuối chương trình, người học sẽ làm bài kiểm tra đánh giá lần hai, và công cụ AI sẽ tạo ra một báo cáo chi tiết để chứng minh sự tiến bộ của họ.
Học tập thích ứng trong thực tiễn
Trong một hành trình học tập thích ứng điển hình, mỗi người tham gia bắt đầu bằng một bài tự đánh giá gồm các câu hỏi phản ánh, dạng khảo sát. Thay vì kiểm tra kiến thức, bước này giúp người hướng dẫn hiểu được động lực, kỳ vọng và các lĩnh vực cần khám phá trong buổi học trực tuyến. Điều này cung cấp thông tin cho cấp độ thích ứng đầu tiên, vì người hướng dẫn có thể điều chỉnh nội dung giảng dạy trực tuyến để phù hợp với nhu cầu của nhóm.
Buổi học trực tuyến sau đó giới thiệu các khái niệm và hoạt động chính của chương trình. Với những hiểu biết từ bài tự đánh giá, người hướng dẫn có thể nhấn mạnh một số năng lực nhất định, điều chỉnh các ví dụ và tập trung sự chú ý vào những nơi sẽ có tác động lớn nhất.
Sau buổi học, người học hoàn thành một bảng câu hỏi thứ hai để đo lường khả năng ghi nhớ từng năng lực chính. Điểm số có thể khác nhau tùy thuộc vào mức độ củng cố kỹ năng trong trải nghiệm trực tuyến. Bước này giúp chống lại đường cong quên lãng và hướng dẫn người học củng cố kiến thức của họ.
Dựa trên những kết quả này, các module học trực tuyến được thiết kế riêng sẽ được đề xuất để mỗi người học củng cố các lĩnh vực mà họ cần cải thiện nhất. Cách tiếp cận có mục tiêu này giúp toàn bộ nhóm tiến bộ hướng tới mức độ thành thạo nhất quán hơn và hỗ trợ các tổ chức xây dựng các đội ngũ mạnh mẽ hơn, dựa trên kỹ năng.
Cuối cùng, một bảng câu hỏi tổng kết — được cấu trúc tương tự như bài kiểm tra chẩn đoán ban đầu — được sử dụng để đánh giá tiến độ, sau đó người học sẽ nhận được chứng chỉ xác nhận các năng lực đã đạt được. Mỗi bảng câu hỏi đều có tính thích ứng, nghĩa là độ khó của câu hỏi được điều chỉnh theo câu trả lời trước đó, đảm bảo đánh giá chính xác và cá nhân hóa trong suốt quá trình học.
Lợi ích của việc nâng cao kỹ năng với học tập thích ứng
Có một số lợi thế lớn khi sử dụng học tập thích ứng trong các chương trình đào tạo. Đó là lý do tại sao, theo báo cáo Cegos Barometer mới nhất, các nhà quản lý nhân sự (HR) và đào tạo trên toàn thế giới hiện đang áp dụng học tập thích ứng như một phương thức chủ chốt.
Trước hết, cách tiếp cận cá nhân hóa này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn tăng cường sự tham gia và khả năng ghi nhớ, vì người học thấy được sự liên quan trực tiếp đến những thách thức của chính họ. Bởi vì việc học tập tập trung vào những gì họ thực sự cần, sự đánh giá cao và cam kết của họ đối với việc đào tạo sẽ tự nhiên tăng lên.
Các công ty cũng được hưởng lợi. Học tập thích ứng dẫn đến việc nâng cao kỹ năng có mục tiêu hơn và cải thiện hiệu suất rõ ràng hơn, khiến các tổ chức có nhiều khả năng thấy được kết quả mạnh mẽ hơn — và lợi tức đầu tư (ROI) có ý nghĩa hơn — so với các phương pháp truyền thống áp dụng cho tất cả mọi người.
Generative AI đang xóa bỏ những hạn chế
Cho đến gần đây, các chương trình học tập thích ứng đòi hỏi đầu tư đáng kể. Việc tạo điều kiện cho các lộ trình học tập khác nhau phụ thuộc vào việc có một thư viện nội dung lớn để thuật toán sử dụng. Mặc dù hiệu quả, việc thiết kế và xây dựng thư viện này đòi hỏi thời gian, công sức và chi phí đáng kể.
Nhiều công ty đã khắc phục điều này bằng cách kết nối với các danh mục nội dung hiện có từ các nhà cung cấp đào tạo lớn. Tuy nhiên, những tài liệu này thường mang tính chung chung và không được thiết kế riêng cho từng ngành nghề cụ thể. Điều này có thể hiệu quả đối với đào tạo kỹ năng mềm nhưng lại trở nên khó khăn hơn đối với các chủ đề kỹ thuật hoặc mang tính ngữ cảnh cao.
Sự bùng nổ của Generative AI đã thay đổi tất cả điều này. Giờ đây, việc mở rộng quy mô các chương trình học tập thích ứng đồng thời điều chỉnh chúng chính xác hơn cho các lĩnh vực, vai trò hoặc mô hình năng lực cụ thể trở nên dễ dàng hơn nhiều.
Generative AI tăng cường khả năng học tập thích ứng như thế nào?
Generative AI tăng cường khả năng học tập thích ứng theo ba cách chính:
1. Tạo nội dung được cá nhân hóa cao.
Thay vì chỉ dựa vào các module được xây dựng sẵn, hệ thống có thể tạo ra các ví dụ, kịch bản và hoạt động thực hành mới phù hợp với nhu cầu và bối cảnh của từng người học. Điều này giúp trải nghiệm học tập luôn phù hợp và hấp dẫn.
2. Hành trình học tập thích ứng theo thời gian thực.
Bằng cách phân tích nhiều đầu vào hơn từ người học — từ kết quả bài kiểm tra đến bài phản hồi bằng văn bản — hệ thống có thể điều chỉnh trình tự, cấp độ và loại nội dung với độ chính xác cao hơn nhiều. Lộ trình học tập liên tục phát triển khi người học tiến bộ.
3. Cung cấp cho người hướng dẫn những hiểu biết rõ ràng hơn.
Generative AI có thể chuyển đổi dữ liệu đánh giá thô thành các bản tóm tắt ngắn gọn, có thể hành động về điểm mạnh và lĩnh vực cần phát triển của mỗi người học. Người hướng dẫn có thể sử dụng những hiểu biết này để điều chỉnh các buổi học trực tiếp hiệu quả hơn, tăng cường sự kết hợp giữa các yếu tố kỹ thuật số và trực tiếp, đồng thời đảm bảo việc đào tạo vẫn tập trung vào việc cải thiện hiệu suất.
Tương lai đã đến
Từ chỗ chỉ là “điều nên có” nay đã trở thành một nhu cầu thiết yếu, cá nhân hóa và học tập thích ứng đang nhanh chóng trở thành chuẩn mực.
Khi Generative AI tiếp tục phát triển, nó sẽ mở ra những cơ hội mới cho học tập vi mô, huấn luyện cá nhân hóa và hỗ trợ hiệu suất theo thời gian thực.
Các công ty thuộc mọi quy mô đều có thể hưởng lợi từ việc nâng cao kỹ năng chính xác hơn, người học có động lực hơn và một hệ sinh thái đào tạo theo kịp nhu cầu của công việc hiện đại.
Dịch từ How Generative AI Is Accelerating Adaptive Learning
