Aprendizaje personalizado, reinventado: lo nuevo del Diseñador de Aprendizaje Personalizado de Open LMS

Las últimas actualizaciones del Diseñador de Aprendizaje Personalizado (PLD por sus siglas en inglés), exclusivo de Open LMS, incorporan nuevas mejoras impulsadas por IA, mayor escalabilidad y una gestión de reglas más eficiente. ¿El resultado? Automatizar intervenciones realmente significativas ahora es más fácil que nunca, sin sumar carga administrativa.

En la práctica, esto se traduce en una personalización que ahorra tiempo y, al mismo tiempo, mejora los resultados de los estudiantes. Sigue leyendo y descubre cómo las novedades más recientes del PLD pueden ayudarte a llevar tus programas de aprendizaje al siguiente nivel.

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Contenido recomendado por IA

Una de las mejoras más relevantes del PLD es el contenido recomendado por IA, una nueva acción diseñada para ayudar a los estudiantes a cerrar brechas de conocimiento en el momento justo. Disponible para tareas y cuestionarios, esta funcionalidad permite a los docentes enviar recomendaciones de aprendizaje personalizadas de forma automática, basadas en las condiciones de calificación que definan, sin necesidad de seguimiento manual adicional.

Una vez que una tarea o cuestionario ha sido calificado, el PLD analiza las instrucciones o preguntas de la actividad y genera recomendaciones específicas para apoyar la mejora del estudiante. Gracias a la IA, el sistema puede sugerir recursos relevantes tanto dentro del curso como desde fuentes externas confiables, ayudando a los estudiantes a entender qué falló y qué deberían repasar a continuación.

Estas recomendaciones aparecen directamente debajo de la retroalimentación estándar de la actividad, lo que hace que la orientación sea oportuna, contextual y fácil de aplicar.

Desde el punto de vista de la configuración, el proceso es simple. El docente solo debe crear una regla en el PLD activada por el evento “Actividad calificada”, aplicar condiciones basadas en la nota (por ejemplo, puntajes por debajo de cierto umbral o dentro de un rango específico) y seleccionar la acción “Recomendar contenido mediante IA”. Además, esta acción puede personalizarse según el tono, la fuente del contenido y la cantidad máxima de recursos que se mostrarán.

Esta mejora aborda uno de los grandes desafíos históricos para los docentes: ofrecer retroalimentación individualizada a gran escala. En lugar de revisar resultados manualmente y compartir recursos uno a uno, el contenido recomendado por IA garantiza que cada estudiante reciba orientación específica y relevante de forma automática.

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Creación de reglas con IA: automatización al alcance de todos

La mejora de creación de reglas asistida por IA permite pasar de la idea a la ejecución mucho más rápido, al reducir la complejidad de construir la lógica de automatización.

En lugar de configurar manualmente cada condición y acción, los usuarios pueden apoyarse en la guía de la IA para estructurar reglas de forma más intuitiva. Esto resulta especialmente útil para docentes y administradores que tienen claro el resultado de aprendizaje que buscan, pero no quieren enfrentarse a una configuración técnica compleja.

Esta mejora del PLD ayuda a reducir significativamente:

• La incertidumbre sobre cómo estructurar reglas efectivas
• La curva de aprendizaje para quienes usan el PLD por primera vez
• Las horas dedicadas a depurar y corregir la lógica de automatización

Gracias a un soporte de IA más robusto, el PLD se vuelve más accesible, impulsa una adopción más amplia de la herramienta y fomenta un uso más consistente de la personalización en todos los cursos.

Reglas reutilizables: personalización sin repetir el trabajo

Antes, crear reglas en el Diseñador de Aprendizaje Personalizado (PLD) implicaba, en muchos casos, reconstruir la misma automatización desde cero en cada curso. Con la versión actualizada, las reglas del PLD pueden existir como actividades independientes y reutilizables.

Ahora, los equipos de aprendizaje pueden respaldar, restaurar y reutilizar reglas en múltiples cursos o entornos, lo que reduce de forma drástica los tiempos de configuración y protege un trabajo valioso.

Esta mejora permite evitar:

• Duplicar automatizaciones en decenas o incluso cientos de cursos
• Perder reglas cuidadosamente diseñadas durante reinicios o migraciones de cursos
• Experiencias de aprendizaje inconsistentes entre programas

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PLD a nivel de sitio: coherencia en toda la organización

La coherencia entre programas es clave para alcanzar los objetivos de aprendizaje de tu organización. Por eso, ahora el PLD puede implementarse a nivel de sitio, lo que permite crear automatizaciones que acompañan a los estudiantes en todo el LMS, y no solo dentro de cursos individuales.

Esto habilita casos de uso a escala organizacional, como:

• Recordatorios automáticos para estudiantes con baja participación
• Avisos consistentes sobre fechas límite
• Mensajes de apoyo estandarizados basados en el comportamiento del estudiante

El PLD a nivel de sitio garantiza que los estudiantes reciban apoyo oportuno y relevante, sin importar dónde o cómo estén aprendiendo. Al mismo tiempo, esta mejora reduce la dependencia de seguimientos manuales por parte de los docentes y aumenta la visibilidad sobre cómo se aplica la personalización a gran escala.

Una transición más sencilla para usuarios actuales del PLD

En Open LMS entendemos que las actualizaciones pueden generar inquietudes, especialmente cuando ya existen automatizaciones en funcionamiento. Por eso, el nuevo PLD conserva la interfaz y la lógica de versiones anteriores, eliminando la curva de aprendizaje para quienes ya conocen la herramienta.

Cuando se añade un nuevo módulo del PLD a un curso que ya cuenta con reglas heredadas, aparecen enlaces de migración automática que facilitan la importación de las reglas que deseas conservar. Una vez completada la importación y configuradas las nuevas reglas, los ajustes originales se desactivan, pero no se eliminan.

De esta forma, Open LMS garantiza que los usuarios actuales del PLD puedan hacer la transición con confianza a la versión más reciente, sabiendo que su lógica de automatización está respaldada, protegida y es más fácil de gestionar a futuro.

PLD antiguo vs. nuevo PLD: ¿qué cambió?

La siguiente tabla ofrece una visión clara de las diferencias entre la versión heredada y la versión actualizada del PLD:

Estas mejoras ayudan a los docentes a reducir la necesidad de hacer seguimientos manuales, permitiendo que los estudiantes reciban retroalimentación y apoyo de manera oportuna. Para los administradores, las mejoras del PLD ofrecen automatización escalable con gobernanza y coherencia.

Al combinar orientación impulsada por IA con automatización flexible, el PLD permite a las organizaciones pasar de una personalización aspiracional a un impacto práctico y cotidiano.

Las últimas mejoras del PLD eliminan fricciones sin añadir complejidad. Con una creación de reglas más inteligente, automatizaciones reutilizables y escalabilidad a nivel de sitio, Open LMS facilita la implementación y sostenibilidad del aprendizaje personalizado.

Con las herramientas adecuadas, una sola regla bien diseñada puede ahora apoyar a miles de estudiantes de forma automática, consistente y efectiva.