Адаптивная система обучения

Сущность адаптивного обучения

Лучшее решение для обучения – работа с преподавателем персонально. Но это довольно дорого, ресурсоемко и не может быть реализовано для большого потока слушателей. Аналог индивидуального преподавания – адаптивное обучение, оценивающее сильные и слабые стороны слушателя, учитывающее его опыт и потребности, а также подбирающее уникальный стиль обучения, основываясь на этом.

Обучение, использующее технологию адаптивного обучения предлагают персонализированный трек каждому учащемуся, который в режиме реального времени перестраивается в ответ на действия каждого пользователя. Такой курс включает значительно больше контента, но он и подразделяется на большее количество фрагментов. Таким подходом обеспечивается правильная дозировка знаний и точная настройка на конкретного слушателя. Алгоритм адаптивного обучения формируется на основании всей базы материалов в нужный персонализированный «плейлист». Иными словами, учащийся изучает не весь материал, а то, что ему нужно.

+ Лес рук

Чат педагогов
в Telegram

Обменивайся опытом и материалами с другими студентами и преподавателями!

Присоединиться

Персонализация в режиме реального времени дает возможность не только выстроить заданную траекторию, но и скорректировать ее на ходу, с учетом персонального темпа усвоения знаний. Если алгоритм будет видеть низкий уровень понимания того или иного блока знаний, то траектория будет изменена по направлению к более простым блокам.

Ключевое отличие адаптивного обучения – работа с тестами. Линейное обучение использует тесты для завершения процесса обучения, а при адаптивном подходе тестами определяют как будет проходить обучение на каждой ступени. Они представляют собой важнейший фактор, выполняющий роль переключателей, которыми определяется дальнейшая траектория. Сами тесты включают несколько типов вопросов: множественный выбор, соотнесение, ранжирование и пр.

Первые концепции адаптивного обучения появились в середине ХХ века после того, как американским психологом и профессором Гарвардского университета Б. Ф. Скиннером, основателем бихевиористского учения, была создана «обучающая машина».

В процессе эксперимента с голубями Скиннер задумался о создании механического приспособления, похожего на коробку, которое бы задавало студентам вопросы. Сделали эту конструкцию в 1954 году. За правильный ответ студентам предоставляли новый академический материал, а за неправильный – повторяли старые вопросы. Это мотивировало студентов к адаптации и изучению правильных ответов.

К преимуществам адаптивного обучения можно отнести:

• сокращение времени на обучение в разнородных группах;
• повышение вовлеченности учеников;
• более тщательный автоматический контроль за усвоением.

Элементы системы адаптивного обучения

Реализация адаптивного обучения возможна только на образовательных платформах, на которых есть некоторые базовые системы и элементы, необходимые для адаптивного обучения.

Например, наиболее известной в мире платформой адаптивного обучения является Knewton, которая включает следующие основные системы:

1. Система сбора данных – занимается сбором и обработкой огромных объемов данных, касающихся знаний и умений слушателя:

   • адаптивная онтология – отражает связи отдельных понятий и генерирует нужные системы, цели и алгоритмы взаимодействия студентов;
   • средства модельных расчетов – обработка данных в реальном времени и параллельный анализ их с целью дальнейшего использования.

2. Система выводов – трансформирует данные и генерирует выводы на основании всех собранных данных:

   • психометрические инструменты – необходимы для оценки знаний и умений слушателя, параметров контента, эффективности обучения и пр. С каждым новым уровнем информация о слушателе становится точнее;
   • инструменты стратегии обучения – помогают в оценке чувствительности слушателя к изменениям в преподавании, оценивании и темпе обучения;
   • инструменты обратной связи – объединение всех данных и передача обратно в систему сбора данных.

3. Система персонализации – необходима для нахождения оптимальной стратегии для слушателя и изучения каждой концепции. Включает следующие элементы:

   • инструменты рекомендаций – предлагаю слушателям ранжированные рекомендации, касающиеся того, что делать дальше, с балансированием целей обучения, сильными и слабыми сторонами слушателя, его вовлеченностью и пр.;
   • инструменты предиктивной аналитики – предрекают степень и вероятность достижения целей, которые установил преподаватель, ожидаемую оценку, уровень знаний и умений и пр.;
   • инструменты единой истории обучения – личный кабинет слушателя, который дает возможность связывать в одно целое опыт обучения, который был получен из разных образовательных программ с использованием разных форматов обучения.

Разработка программы адаптивного обучения

Разработка программы, включающей технологию адаптивного обучения, состоит из нескольких шагов:

• определение цели обучения – должны быть определены знания и умения, которые будут формироваться благодаря программе;
• структурирование предметной области – должна быть создана карта знаний, для этого должны быть детально описаны темы обучения, с выделением нескольких уровней сложности и связей между ними. Чтобы подробно структурировать предметную область, должно быть выделено минимум 3 уровня;
• создание контента для достижения целей обучения – карта знаний со 2го этапа должна быть наполнена единицами микрознаний контента, которые будут образовывать логическую структуру;
• разработка банка контрольных вопросов – каждый уровень знаний должен контролироваться блоком 3-10 вопросов, которые формулируются строго с опорой на цели обучающей программы. Работа адаптивного алгоритма зависит от корректности оценки уровня сложности вопросов. Может быть диагностирован не только ожидаемый уровень компетентности, но и оценена степень уверенности в правильности своего ответа. Тестами должен обеспечиваться контроль знаний для достижения целевого уровня слушателей.