Design Lab · Patrón Avanzado

Coach Diagnóstico Ramificado Entrenar

Una interacción de diagnóstico lista para Storyline que ayuda a los aprendices a definir un problema, elegir un camino de respuesta y recibir orientación basada en cómo interpretaron la situación. Este patrón está diseñado para momentos operativos desordenados donde la mejor respuesta depende de lo que el aprendiz note primero.

Propósito

Ayuda a los aprendices a diagnosticar antes de actuar.

Muchas decisiones en el lugar de trabajo fallan antes del paso de acción porque el aprendiz malinterpreta la situación. Este patrón ralentiza el momento lo suficiente para ayudar a los aprendices a identificar la señal, elegir un camino y recibir orientación sobre su razonamiento.

Mejor para

  • Solución de problemas en flujos de trabajo
  • Práctica de coaching con gerentes o compañeros
  • Decisiones de seguridad y escalamiento
  • Triage de problemas del cliente
  • Interpretación de políticas sin un lenguaje de cumplimiento pesado

Filosofía de aprendizaje

Este patrón trata el juicio como un proceso. Recompensa la observación, la interpretación y el pensamiento sobre el siguiente paso en lugar de hacer que el aprendiz adivine lo que el diseñador quería que hicieran en secreto.

Vista previa en vivo

Diagnostica la señal, luego elige el camino de respuesta.

La demostración utiliza dos pasos: primero el aprendiz identifica la señal principal, luego elige una respuesta. La retroalimentación se adapta a ambas elecciones.

Archivo de caso

Un aprendiz informa que completó la incorporación, pero aún se siente poco preparado para su primera ruta.

Dicen que el contenido fue fácil de seguir, pero están nerviosos sobre qué hacer cuando las instrucciones de la aplicación no coinciden con lo que ven en el mundo real.

Paso 01

¿Cuál es la señal más fuerte?

Paso 02

¿Qué camino de respuesta elegirías?

Por qué esto es avanzado

Evalúa el razonamiento, no solo la selección.

Este patrón es más sofisticado que un escenario de ramificación estándar porque la retroalimentación depende de dos juicios conectados: lo que el aprendiz piensa que está sucediendo y lo que elige hacer al respecto. Eso hace que el coaching se sienta más realista y mucho menos como un cuestionario con un bigote falso.

Notas de construcción de la historia

Variables sugeridas

Usa Storyline para la interfaz, estados y control de diapositivas. Usa JavaScript para evaluar la relación entre el diagnóstico y la respuesta.

selectedSignal
selectedResponse
signalClarityScore
responseFitScore
fieldUsefulnessScore
coachTitle
coachBody
coachTone
recommendedNextMove
pathLabel

Modelo de interacción

Cómo funciona el patrón

01

Presenta un caso real desordenado

El caso debe incluir suficiente ambigüedad para que el aprendiz tenga que interpretar la situación.

02

Pide la señal más fuerte

El aprendiz identifica qué tipo de problema cree que está viendo antes de elegir una respuesta.

03

Desbloquear caminos de respuesta

El aprendiz elige qué hacer a continuación. La mejor respuesta depende de la señal que identificaron.

04

Entrenar el razonamiento

La retroalimentación explica si su diagnóstico y respuesta funcionaron juntos, y luego recomienda un siguiente paso.

Lógica inicial

Bloque inicial de JavaScript para Storyline

Coloca esto en un desencadenador de Ejecutar JavaScript después de que el aprendiz seleccione una respuesta. Asume que los valores de señal y respuesta ya están almacenados en variables de Storyline.

// Branching Diagnostic Coach starter logic for Articulate Storyline
// Suggested trigger: Execute JavaScript after learner selects a response path

const player = GetPlayer();
const selectedSignal = player.GetVar("selectedSignal");
const selectedResponse = player.GetVar("selectedResponse");

const profiles = {
  "transfer_support": {
    signalClarity: 95,
    responseFit: 94,
    fieldUsefulness: 96,
    tone: "Exactly",
    pathLabel: "Transfer gap → Field-ready support",
    title: "Strong diagnosis, strong response",
    body: "This is the most useful path. The learner is not saying the content was impossible to understand. They are saying the real-world moment still feels uncertain. A field-ready support aid helps bridge the gap between knowing and doing.",
    nextMove: "Provide a short decision guide that supports first-route judgment in context."
  },
  "transfer_repeat": {
    signalClarity: 90,
    responseFit: 45,
    fieldUsefulness: 42,
    tone: "Not exactly",
    pathLabel: "Transfer gap → Repeat content",
    title: "Good diagnosis, weak response fit",
    body: "You identified the right type of gap, but repeating the same content may not solve the problem. The learner needs help applying the content in the field, not necessarily more exposure to the original module.",
    nextMove: "Add a practice aid, checklist, or scenario-based reinforcement moment."
  },
  "transfer_escalate": {
    signalClarity: 90,
    responseFit: 62,
    fieldUsefulness: 58,
    tone: "Cautious",
    pathLabel: "Transfer gap → Escalation",
    title: "Useful only if the risk is high",
    body: "Escalation can help when the situation is unusual or risky. For a common first-route uncertainty, though, escalation may create friction. A lightweight support aid is likely more scalable.",
    nextMove: "Use escalation for exceptions, but design support for repeatable moments."
  },
  "knowledge_repeat": {
    signalClarity: 55,
    responseFit: 72,
    fieldUsefulness: 54,
    tone: "Partial",
    pathLabel: "Knowledge gap → Repeat content",
    title: "Reasonable, but check the assumption",
    body: "Repeating content can help when the issue is retention. In this case, the learner said the content was easy to follow. That suggests the bigger issue may be transfer, confidence, or real-world application.",
    nextMove: "Ask what part feels uncertain before assigning more content."
  },
  "knowledge_support": {
    signalClarity: 58,
    responseFit: 82,
    fieldUsefulness: 88,
    tone: "Useful redirect",
    pathLabel: "Knowledge gap → Field-ready support",
    title: "The response may work even if the diagnosis is off",
    body: "You may have misread the signal as a knowledge gap, but the support aid still helps the learner apply what they know. This is a good reminder that useful support can sometimes rescue an imperfect diagnosis.",
    nextMove: "Pair the aid with one question that confirms what the learner is unsure about."
  },
  "knowledge_escalate": {
    signalClarity: 50,
    responseFit: 38,
    fieldUsefulness: 35,
    tone: "Redirect",
    pathLabel: "Knowledge gap → Escalation",
    title: "This may overcomplicate the moment",
    body: "Escalation is probably too heavy for this signal. If the issue is knowledge or application, the learner needs clarity and usable support before the process gets handed off.",
    nextMove: "Clarify the gap, then provide either reinforcement or a field support aid."
  },
  "motivation_repeat": {
    signalClarity: 42,
    responseFit: 35,
    fieldUsefulness: 30,
    tone: "Redirect",
    pathLabel: "Motivation gap → Repeat content",
    title: "This path misses the main need",
    body: "The learner is not simply asking to be encouraged or sent back through content. The concern is about applying instructions when reality gets messy. Repeating the module may feel dismissive.",
    nextMove: "Focus on context, support, and practical first-route confidence."
  },
  "motivation_support": {
    signalClarity: 48,
    responseFit: 78,
    fieldUsefulness: 86,
    tone: "Useful redirect",
    pathLabel: "Motivation gap → Field-ready support",
    title: "Helpful response, but sharpen the diagnosis",
    body: "A support aid is still a useful move, but the signal is more specific than motivation. The learner needs help transferring knowledge into real-world action, especially when app guidance and field conditions feel mismatched.",
    nextMove: "Name the application gap and provide a simple decision aid."
  },
  "motivation_escalate": {
    signalClarity: 40,
    responseFit: 42,
    fieldUsefulness: 38,
    tone: "Redirect",
    pathLabel: "Motivation gap → Escalation",
    title: "This creates distance instead of clarity",
    body: "Escalating a general confidence concern may slow the learner down and make the support feel less immediate. Start with a practical aid unless there is a clear safety, policy, or technical risk.",
    nextMove: "Give immediate support first, then escalate only if the issue remains unresolved."
  }
};

const key = `${selectedSignal}_${selectedResponse}`;
const fallback = profiles["transfer_support"];
const profile = profiles[key] || fallback;

player.SetVar("signalClarityScore", profile.signalClarity);
player.SetVar("responseFitScore", profile.responseFit);
player.SetVar("fieldUsefulnessScore", profile.fieldUsefulness);
player.SetVar("coachTone", profile.tone);
player.SetVar("pathLabel", profile.pathLabel);
player.SetVar("coachTitle", profile.title);
player.SetVar("coachBody", profile.body);
player.SetVar("recommendedNextMove", profile.nextMove);

Notas de diseño

Haz que la ambigüedad sea útil.

Este patrón funciona mejor cuando el escenario tiene distractores plausibles. No hagas que los caminos incorrectos sean caricaturescamente malos. El valor de aprendizaje proviene de ayudar a las personas a distinguir entre problemas que parecen similares.

Ideas de personalización

  • Agrega un tercer paso para la confianza del aprendiz.
  • Usa la puntuación más baja para recomendar un camino de remediación.
  • Rastrea múltiples decisiones diagnósticas a lo largo de un escenario completo.
  • Usa estados para revelar un árbol de decisiones visual a medida que el aprendiz avanza.
  • Adapta el patrón para coaching de gerentes, seguridad, incorporación o resolución de problemas.

Laboratorio de diseño

Construye un aprendizaje que enseñe a las personas a leer el ambiente.

Usa este patrón cuando los aprendices necesiten diagnosticar el contexto, no solo recordar contenido. Está diseñado para juicio práctico, claridad operativa y confianza en el mundo real.

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