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    Errores que debería evitar al usar IA para crear cursos eLearning

    La creación de cursos eLearning con inteligencia artificial (IA) es la nueva aliada para líderes de formación y desarrolladores de cursos eLearning en las empresas. Especialmente ahora que las capacidades del machine learning están alcanzando nuevos máximos.

    Las herramientas eLearning potenciadas con IA están cambiando la forma en que diseñamos y desarrollamos cursos. Sin embargo, este auge podría volverse amargo rápidamente si no tiene cuidado en evitar algunos errores comunes pero a menudo pasados por alto.

    A pesar de cómo la IA puede acelerar y mejorar la productividad en la creación de cursos, es fácil mal utilizar la herramienta y acabar descarrilando tu estrategia de aprendizaje en lugar de optimizarla.

    En este artículo, analizaremos los errores comunes en la creación de cursos eLearning con IA que es clave evitar:

     

    1) Esperar que la IA haga todo el trabajo

    Sí, es cierto que muchas plataformas ya permiten crear todo un curso de forma automática en solo minutos, y eso ciertamente agiliza y hace el 90% del trabajo. Pero confiar completamente en la creación de cursos eLearning con IA sin la intervención o supervisión humana es uno de los errores más grandes que puede cometer.

    Una de las grandes ventajas de la IA es la flexibilidad de su poder de procesamiento. Pero no puede simplemente introducir cualquier dato y esperar que la IA le ofrezca una respuesta perfecta.

    En ese sentido, la inteligencia artificial es muy simple: basura entra, basura sale. Necesita realizar algún nivel de procesamiento manual de datos antes de activar la máquina.

    En nuestro caso, eso significa contar con un equipo experto que se encargue de preparar todo el material que se ingresará adecuadamente a la IA. Es esencial que haya una preparación previa y una curaduría de los datos para asegurar que la IA pueda trabajar con información de calidad.

    Acción recomendada: Asegúrese de que su equipo revise y refine todos los datos antes de utilizarlos con la IA. Este paso garantizará que el contenido generado sea relevante y de alta calidad para sus estudiantes.

     

    2)No evaluar adecuadamente la calidad del contenido generado por IA 

    En el mundo de la educación en línea, la velocidad es importante, pero la calidad lo es aún más. Con el auge de las herramientas eLearning basadas en IA, muchos desarrolladores de contenido se ven tentados a confiar completamente en estas tecnologías para generar cursos rápidamente. Sin embargo, uno de los errores más graves que puede cometer es no evaluar adecuadamente la calidad del contenido generado por IA.

    Imagine que su herramienta potenciada con IA ha creado un curso completo en minutos. Puede parecer un sueño hecho realidad, pero sin una evaluación adecuada, ese sueño puede convertirse rápidamente en una pesadilla.

    Aquí hay algunos ejemplos de por qué es crucial no saltarse este paso:

    • Errores factuales: La IA puede generar contenido que parece correcto a simple vista, pero que contiene errores importantes. Por ejemplo, en un curso de historia, podría mencionar fechas incorrectas o atribuir hechos a personajes erróneos. Sin una revisión humana, estos errores pueden pasar desapercibidos y confundir a las personas.

    • Falta de profundidad: La IA puede generar contenido superficial que no profundiza en los temas de manera adecuada. Un curso de biología, por ejemplo, puede cubrir los conceptos básicos de la fotosíntesis pero omitir detalles cruciales sobre los procesos químicos involucrados. Los colaboradores necesitan contenido detallado y preciso para un aprendizaje efectivo.

    • Problemas de relevancia: La IA puede crear contenido que no se alinea con los objetivos específicos de su curso. Por ejemplo, en un curso de programación, la IA podría incluir ejemplos de código en un lenguaje que sus estudiantes no están aprendiendo. Es fundamental revisar el contenido para asegurarse de que sea pertinente y útil.

    Acción recomendada: 

    Para evitar estos problemas, es imprescindible implementar un proceso de revisión exhaustivo. Aquí hay algunos pasos a seguir:

    1. Revisión Experta: Asigne a un equipo de expertos en la materia para que revise el contenido generado por la IA. Estos expertos deben verificar los hechos, asegurarse de que el contenido sea profundo y relevante, y corregir cualquier error gramatical o estilístico.

    2. Pruebas Piloto: Antes de lanzar el curso, realice pruebas piloto con un grupo pequeño de estudiantes. Recopile sus comentarios sobre la claridad, la precisión y la utilidad del contenido. Use estos comentarios para hacer ajustes necesarios.

    3. Revisión Continua: La evaluación no debe terminar una vez que el curso esté publicado. Establezca un sistema de retroalimentación continua donde los estudiantes puedan informar sobre cualquier error o área de mejora. Actualice el contenido regularmente para mantener su calidad y relevancia.

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    3) Ignorar la personalización

    Ignorar la personalización es un error que puede hacer que sus cursos eLearning sean menos atractivos y relevantes.

    La inteligencia artificial (IA) tiene la capacidad de generar contenido genérico rápidamente, pero no siempre puede captar los detalles y necesidades específicas de su audiencia.

    Si bien la IA puede ser una herramienta poderosa para agilizar la creación de cursos, es esencial que usted o su equipo intervenga para añadir un toque humano que haga que el contenido realmente resuene con sus colaboradores.

    Imagine que con su herramienta de eLearning potenciada con IA ha creado un curso sobre gestión del tiempo. Este curso puede incluir consejos generales y técnicas comunes, pero es clave que usted personalice el contenido, agregue sus propios ejemplos y contexto único de sus colaboradores.  

    Aquí hay algunas razones de por qué la personalización es crucial:

    • Relevancia del contenido: Un curso sobre habilidades de liderazgo para un grupo de directores de empresas tecnológicas debe diferir significativamente de un curso para líderes en el sector educativo. La IA puede crear un contenido base, pero usted debe adaptarlo a las experiencias y necesidades únicas de cada grupo.

    • Engagement de los colaboradores: Las personas se involucran más cuando sienten que el contenido se dirige a ellos personalmente. Por ejemplo, incluir ejemplos y casos de estudio específicos del sector puede aumentar la relevancia y el interés. Sin personalización, el curso puede parecer distante y genérico, disminuyendo la motivación para aprender.

    • Eficacia del Aprendizaje: La personalización también puede mejorar la eficacia del aprendizaje. Adaptar el contenido a diferentes estilos de aprendizaje y niveles de habilidad puede ayudar a los estudiantes a comprender y retener la información mejor. Por ejemplo, algunos estudiantes pueden beneficiarse de videos interactivos, mientras que otros prefieren lecturas detalladas.

    4) No integrar feedback de los usuarios

    El feedback de los usuarios es invaluable para mejorar los cursos eLearning. Si usted no lo integra en su proceso de creación y mejora de cursos eLearning, se arriesga a repetir los mismos errores y no cumplir con las expectativas de la audiencia.

    Piénselo así. De nada sirve crear cursos rápidamente, lanzarlos y olvidarse de ellos, esperando que los colaboradores los encuentren fantásticos.

    ¿Qué pasa si los colaboradores consideran que el curso es malo o que le faltan cosas importantes? Es crucial obtener feedback constante y medir su engagement.

    Obtener feedback de los usuarios significa recopilar sus opiniones, comentarios y sugerencias sobre el curso. Esto puede hacerse a través de encuestas, cuestionarios, evaluaciones post-curso, foros de discusión y sesiones de retroalimentación. Este feedback proporciona información valiosa sobre la experiencia de los colaboradores, señalando lo que funciona bien y lo que necesita mejoras.

    Acción recomendada: Establezca un sistema robusto para recopilar y analizar el feedback de los usuarios. Incluya encuestas al final de cada módulo, evaluaciones post-curso y foros de discusión donde los estudiantes puedan expresar sus opiniones. Utilice esta información para realizar ajustes continuos y mejorar la calidad de sus cursos eLearning. Al hacerlo, aumentará la satisfacción de sus estudiantes y asegurará que sus cursos sean efectivos y de alta calidad.

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    5) No capacitar a su equipo

    La inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático y los algoritmos que impulsan sus cursos eLearning pueden hacer mucho, pero no lo pueden hacer todo por sí solos.

    Su equipo humano es fundamental para guiar, ajustar y optimizar el contenido generado por IA. Es vital asegurarse de que su equipo esté equipado con las habilidades necesarias para convertir un buen curso en uno excelente.

    Sin embargo, muchos equipos de aprendizaje y desarrollo enfrentan el desafío de no poder usar la IA de manera efectiva debido a la falta de habilidades internas.

    Acción recomendada: Invierta en programas de capacitación regulares para su equipo de aprendizaje y desarrollo. Esto debe incluir formación en el uso de herramientas de IA, análisis de datos y las mejores prácticas en diseño de cursos eLearning. Al capacitar a su equipo, no solo mejorará la calidad de sus cursos, sino que también asegurará que puedan adaptarse y evolucionar con las tecnologías emergentes.

     

    También leer: 5 técnicas para acelerar el proceso de desarrollo de sus cursos de eLearning

     

    6) Descartar la creatividad humana

    Un error común en la creación de cursos eLearning con tecnología de inteligencia artificial es subestimar la importancia de la creatividad humana. Muchas veces, las organizaciones confían excesivamente en la IA para desarrollar y gestionar todo el contenido del curso, olvidando que, aunque la IA es eficiente en procesar datos y generar material básico, carece de la capacidad para infundir elementos creativos que realmente enganchen y motiven a los colaboradores.

    La creatividad humana es crucial para incorporar storytelling, actividades interactivas que fomenten la participación y adaptaciones culturales que resonarán profundamente con la audiencia. Sin estos elementos, los cursos pueden resultar monótonos y poco estimulantes, lo que disminuye la efectividad del aprendizaje y el interés de las personas.

    Acción recomendada: Para evitar caer en este error, es esencial mantener un equilibrio entre la automatización que ofrece la IA y la intervención creativa humana. Utilice la IA para manejar tareas repetitivas y de gran volumen, pero asegúrese de que su equipo de desarrollo de contenido esté involucrado activamente en el proceso de creación del curso. Incentive a su equipo a participar en sesiones de brainstorming, aportar ejemplos contextuales y diseñar actividades que promuevan una experiencia de aprendizaje dinámica y atractiva.

    Lectura recomendada: 5 ideas para innovar en la creación de cursos e-learning


    La creación de contenido con IA ofrece un potencial enorme para revolucionar la formación en línea, pero su éxito depende de un uso consciente y adecuado.

    ¿Está realmente maximizando las capacidades de la IA sin sacrificar la calidad del contenido y la creatividad humana?

    Reflexione sobre cómo está integrando estas herramientas en su proceso educativo. Evitar errores comunes como la falta de personalización y la omisión del feedback de los usuarios es crucial para garantizar que sus cursos no solo sean eficaces, sino también atractivos y enriquecedores.

    Le invitamos a probar nuestra herramienta de eLearning potenciada con IA, diseñada para acelerar la creación de cursos aquí. 

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