El futur del disseny instruccional? Ja és... en certa manera aquí. Les interfícies maldestres dels LMS i les reunions de planificació de continguts, que són dolorosament llargues, estan rebent un rentat de cara, gràcies a eines que no només acceleren les coses, sinó que cocreen amb tu. I això no és un entusiasme tecnològic. Està passant ara. Silenciosament. A tot arreu.
Articles que potser t'agradaria llegir després d'aquest:
🔗 Què és Otter AI? Una guia realment útil de l'aplicació que tothom pretén conèixer
Descobreix què fa realment Otter AI, com funciona i per què és més que una simple transcripció de reunions.
🔗 Com crear una IA: una immersió profunda sense superficialitats.
Familiaritzeu-vos amb la construcció d'una IA des de zero, sense ofegar-vos en argot ni exageracions.
🔗 Com entrenar un model d'IA
Una guia senzilla per a la preparació de conjunts de dades, la selecció de models, l'entrenament i l'afinament del vostre propi sistema d'IA.
Espera - què és realment el disseny instruccional?
No fem veure que tothom hi està d'acord. Algunes persones ho tracten com una enginyeria de PowerPoint glorificada. D'altres ho veuen com una arquitectura cognitiva: com es construeix la comprensió des de zero? De la boira a la claredat? És part UX, part psicologia i, de vegades... caos.
I quan intervé la IA? Aquest caos s'organitza. O si més no, es conté millor.
🛠️ Comparació ràpida: eines d'IA per cas d'ús
| Funció | Exemples d'eines d'IA | Què automatitza | Curiositats a saber |
|---|---|---|---|
| Creació de cursos complets | Courseau, iSpring IA | Mòduls, qüestionaris, scripts, dissenys | Requereix validació de contingut |
| Lliurament d'aprenentatge adaptatiu | Sana Labs, Docebo Learn | Ritme orientat a l'aprenent + flux de contingut | Requereix una entrada inicial sòlida |
| Veu i vídeo amb IA | Synthesia, WellSaid Labs | Narració d'avatar, vídeos de formació amb subtítols automàtics | Pot semblar robòtic sense edicions |
| Creadors de qüestionaris | Quizgecko, Easygenerator | Creació d'avaluacions amb la lògica de Bloom | Necessita opcions de retroalimentació humana |
| Storyboard visual | Tome AI, aplicació Gamma | Narratives de diapositives dinàmiques, plantilles | El millor per a prototipatge ràpid |
Una subtil nota aquí: no confieu només en una eina. Apileu-les. Proveu-les. Brillen de manera diferent segons el vostre estil.
Eines que realment t'ajuden a pensar
Aquí és on es torna interessant. Les millors eines d'IA no només automatitzen, sinó que impulsen les teves idees a llocs més estranys i intel·ligents. Introdueixes un tema com ara "Lideratge empàtic" i, boom: et retorna una seqüència de lliçons amb indicacions reflexives, ganxos per escriure al diari i segments interactius. Mai ho escriuries a mà d'una tirada. Però ara? Podries refinar-ho.
I aquest és el canvi: de creador a editor. Encara humà. Només que més ràpid.
🎯 La veritable victòria? Aprenentatge adaptatiu i dinàmic
Imagineu que els vostres alumnes no estan atrapats en el mateix camí lineal. Reben empentes d'una banda o d'una altra, en funció de com rendeixen. O fins i tot de la rapidesa amb què fan clic. Això és el que fan Sana i Docebo
Sincerament, és una mica com un Netflix personalitzat... però per a models mentals.
És clar, no te'n pots refiar cegament. (Has vist mai la IA suggerir ensenyar càlcul a través de mems de gats? És... alguna cosa.)
Racó de les advertències: ètica, biaix i la intuïció 🤔
La IA no sap si el teu públic és neurodivergent. O si una frase sembla exclusiva. O si una paleta de colors pot desencadenar una sobrecàrrega sensorial. Això encara és responsabilitat teva .
Un bon disseny instruccional significa preguntar:
-
"Això és només eficient o realment significatiu?"
-
" M'agradaria això?"
-
«Estic passant per alt un matís cultural aquí?»
Perquè, de debò? Aquest instint humà... la IA no el té. Encara.
Comprovació final de vibracions: Tu ets el dissenyador. La IA és l'eina. 🛠️
No es tracta de reemplaçament. És augment. Amplificació. Els millors dissenyadors instruccionals no són els que construeixen des de zero, sinó els que remesclen més ràpid, amb millors bucles de retroalimentació.
Així que endavant, embruta-ho. Barreja eines, doblega plantilles, reescriu els resultats de la IA com si estiguessis esculpint argila. No hi ha una sola manera de fer-ho. Aquesta és una mica la qüestió.
🧪 Nota al marge: Quan la IA no entén gens el punt (i per què això és estranyament útil)
Així doncs. Una vegada, vaig demanar a una IA que m'ajudés a construir un mòdul sobre resolució de conflictes, i em va suggerir un joc de rol amb pirates. No és broma. Literalment, pegats als ulls. Això... no era el que tenia al cap.
El cas és que moments com aquest no són només estranys. T'obliguen a mirar de reüll el teu propi pensament. Per exemple, per què vaig anar a parar allà? No ho tenia clar? Buscava el drama? O és que bàsicament no tenia ni idea dels matisos?
I sí, de vegades està simplement malament. Com suggerir preguntes de tipus test per a una lliçó sobre el dol. O donar a tothom el mateix feedback independentment del rendiment. Passa. Més del que t'esperaries, de fet.
Però, curiosament? Aquests errors ajuden. Revelen punts cecs. No en la IA, sinó en com l'alimentem, la modelem, assumim que ens "atraparà".
El que faig ara, quan falla alguna cosa, és fer una pausa. Intento esbrinar per què ha aterrat allà. Ho tracto gairebé com una reflexió. No sempre és productiu. De vegades hilarant. De vegades, una mica... inquietant?
De tota manera. Guarda't les pallisses. T'ensenyaran més que els resultats perfectes.