学会适应:加速高等教育自适应学习的案例, 由...出版 教育增长顾问,使案例用于自动调整学生级别的学习软件。

该文件用三种情况开来,说明了潜在的潜力:

  • 实验室模拟: 然而,当Cathy执行程序不正确时,虚拟实验室将不允许她继续,直到错误纠正。为此,她收到了一个屏幕上的消息,将注意力引起错误并邀请她重复程序中的早期步骤以实现不同的结果。
  • 语言应用程序: 该应用程序已经知道通过课程材料的进展,以及他到目前为止所涵盖的材料的力量和弱点的领域,在他之前的会话期间收集的数据和詹姆斯的时间参数建立了一个生成的数据新的任务将关注他尚未掌握的那些地区的注意力。
  • 数学实验室: 三个组中的每一个都被分配了一个不同的问题,以基于 他们目前的能力水平。 他们开始工作,互相谈论本周早些时候在线课程中遇到的问题。

本文得出结论,“适应性学习承诺为改善保留,衡量学生学习,实现更好的结果,改善教育学的重大贡献。

随着增长的压力来提高价值,自适应学习有可能破坏成本,访问和质量的高等教育“铁三角”。从历史上看,机构能够仅优化一个或两个变量–自适应学习可以推动所有三个的改进。

Knewton-ASU发育数学合作伙伴关系这本文建议,“适应性与个性化不同,因为它需要更复杂,数据驱动,并且在某些情况下,非线性方法进行修复。”纸质注释其他平台提供商包括Anewspring,Cerego,Cogbooks,Loudcloud和Smart Sparrow。 (请参阅第9页的魔术表总结了纸张。)

“自适应学习带来了很大的承诺,但必须伴随着重大的文化和业务流程的变化。”它今天通常用小规模的飞行员引入,但越来越多地成为移动和不受限制。然而,“大数据和业务分析有可能提高学生和教师的教育体验。然而,这个机会“自动化”学习经验的组成部分应融合,而不是取代,而不是取代的人类在教育中的作用。”

结合自适应和面对面教学在基础教育中获得广泛的采用,其中包括包括在内的广泛使用的产品 Dreambox. (K-5 math) and 我好了 从课程员工(K-12评估,K-8阅读和数学)和 指南针奥德赛 (K-12阅读和数学)。

有关K-12中的适应学习,请参阅:

 

指南针学习,课程伙伴和皮尔逊正在获得聪明的宣传伙伴。 

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