La nostra Innovation Expert Daniela Pellegrini dialoga con Giannangelo Boccuzzi, Expert in EdTech e Board Member di Hypex, Startup impegnata nel design di esperienze immersive e video interattivi
Nel vostro sito si parla di prodotti di interactive reality, volete spiegare brevemente questo tipo di esperienze didattiche?
Con Interactive Reality (IR®, contrapposto ad AR e VR) ci riferiamo ad un modello di interazione che permette all’utente la manipolazione degli elementi essenziali di contenuti live-action: attori, oggetti e ambienti reali. Sino ad oggi la didattica interattiva è stata infatti prevalentemente applicata a modelli 3D/CGI, formati video che ad esempio troviamo nei videogiochi o in grafiche e immagini dei corsi su piattaforma. Il nostro modello di interattività è invece applicato a contenuti filmici: l’utente può intervenire nel flusso video modificando la storia, le azioni, gli esiti.
L’interazione è da sempre il modo migliore per coinvolgere i partecipanti della formazione di qualsiasi età, con il mobile tutto diventa più semplice. Cosa caratterizza il vostro approccio di full interactivity?
Il termine Full Interactivity designa una User Experience basata su interazioni multi-input che sfruttano le feature degli smartphone. Come in un film giocabile, l’utente può interagire con i contenuti attraverso la totalità (full) di sensori, gesture e funzionalità offerte da uno smartphone standard: in questo modo è possibile intervenire per alterare il flusso video attraverso il touchscreen (es. swipe a destra o doppio tap), utilizzando la camera, il microfono, il giroscopio (es. orientando lo smartphone nello spazio), la geolocalizzazione, i pulsanti per il volume, etc.. Si tratta di una modalità di interazione immediata che richiede un’azione fisica sul nostro device, instaurando meccaniche video-ludiche e aumentando il coefficiente di immersività.
Come l’esperienza di mobile learning interattivo può cambiare i consueti percorsi di digital learning?
Il futuro della didattica è necessariamente su mobile. L’utilizzo dello smartphone costituisce un monopolio al quale altri tipi di device (come il laptop) possono costituire solo una parziale alternativa. In primis, il mercato premia prodotti e modelli poco space-consuming, “consumabili” senza attesa e secondo la volontà dell’utente: per questo motivo si riscontra una “crisi dell’hardware” tra le value proposition delle moderne start-up. Inoltre, una didattica da mobile è maggiormente vicina ai più giovani, segmento che muove fette importanti di mercato. Infine, nella didattica di nuova generazione sta crescendo vertiginosamente il micro-learning, ossia la fruizione di contenuti educativi brevi e di istantaneo utilizzo (es. la classica sessioni di esercizi da dieci minuti al giorno): immaginate come sarebbe la fruizione di tali contenuti se ogni volta fosse necessario aprire e accendere il laptop. I trend di mercato indicano chiaramente che la società contemporanea accoglie con più entusiasmo prodotti facilmente consumabili secondo criteri di tempo e spazio.
Il vostro approccio prevede due asset fondamentali: HypexIntelligence e HypexInteractive. Come l’intelligenza artificiale supporta il vostro modello didattico?
Nel campo dell’AI stiamo esplorando i possibili impatti educativi del Machine Learning e della Generazione dei Contenuti Sintetici (Synthetic Data Generation). Entrambi sono sottoinsiemi dell’Intelligenza Artificiale basati sull’utilizzo del Dato come elemento portante: nello specifico, informazioni come ad esempio i risultati di apprendimento (learning outcomes), la user satisfaction, la ritenzione delle informazioni a distanza di n settimane (retention), il tempo speso a pensare ad una possibile soluzione per un enigma, la scelta tra n variabili, etc. possono contribuire a delineare un profilo del discente e individuare la relativa linea d’azione, creando contenuti su misura per lui. In questa prospettiva, il nostro modello di interattività può essere particolarmente efficace perché chiama l’utente a fornire dati relativi alla sua esperienza didattica sensibilmente più profondi e accurati rispetto ai tradizionali modelli di digital learning. Più cose sappiamo sull’utente, più aderente al suo profilo saranno i contenuti ad egli destinati e più efficace sarà l’intervento didattico. L’EdTech, la branca che studia l’applicazione delle nuove tecnologie all’educazione, ha coniato il termine “Learning Analytics” per definire modelli di analisi data-driven, fortemente orientati al Dato prodotto dal discente. Non sono tematiche nuove nella comunità scientifica (se ne parla da 30 anni), ma è nuova la loro portata applicativa: con il Machine Learning l’AI “impara” a riconoscere e interpretare pattern di dati prodotti dagli utenti, scegliendo i percorsi didattici più efficaci. I Contenuti Sintetici intervengono in questo processo in due modi: da un lato permettendo la generazione di video-contenuti a basso costo (non sono infatti necessarie riprese o shooting), dall’altro alimentando il Machine Learning con dati verosimili derivanti da “Utenti Sintetici”, con enorme risparmio di tempo e salvaguardando i dati personali degli utenti veri.
In quali campi della formazione professionale vedete più applicabile questo tipo di esperienza didattica?
Qualsiasi obiettivo di apprendimento è conseguibile tramite la creazione e somministrazione di contenuti Full Interactive costruiti secondo la nostra UX. Tuttavia, intravediamo ottime prospettive nell’ambito della formazione Corporate per le imprese e nella creazione di simulazioni per l’attuazione di protocolli/procedure di sicurezza. La ricostruzione degli ambienti di lavoro, unita alla possibilità di interagire con essi, è un significativo valore aggiunto per la formazione a distanza nell’ottica di conferire livelli efficaci di realismo e immersività.