Адаптивное обучение - Adaptive learning

Адаптивное обучение, также известен как адаптивное обучение, является метод обучения который использует компьютерные алгоритмы для организации взаимодействия с учащимся и предоставления индивидуальных ресурсов и учебных мероприятий для удовлетворения уникальных потребностей каждого учащегося. В контексте профессионального обучения люди могут «протестировать» некоторый тренинг, чтобы убедиться, что они используют новые инструкции. Компьютеры адаптируют представление учебных материалов в соответствии с учебными потребностями учащихся, о чем свидетельствуют их ответы на вопросы, задачи и опыт. Технология охватывает аспекты, полученные из различных областей исследований, включая информатику, искусственный интеллект, психометрия, образование, психология и наука о мозге.

Частично адаптивное обучение было вызвано осознанием того, что индивидуализированное обучение не может быть достигнуто в больших масштабах с использованием традиционных, неадаптивных подходов. Адаптивные системы обучения стремятся превратить учащегося из пассивного получателя информации в участника образовательного процесса. В первую очередь системы адаптивного обучения применяются в образовании, но еще одним популярным приложением является бизнес-обучение. Они были разработаны как приложения для настольных компьютеров, веб-приложения и теперь вводятся в общую учебную программу.[1]

История

Адаптивное обучение или интеллектуальное обучение берет свое начало в движении за искусственный интеллект и начало набирать популярность в 1970-х годах. В то время было принято считать, что компьютеры в конечном итоге достигнут человеческой способности к адаптации. В адаптивном обучении основная предпосылка заключается в том, что инструмент или система смогут адаптироваться к методу обучения ученика / пользователя, что приведет к лучшему и более эффективному обучению для пользователя. Еще в 70-е годы основным препятствием были стоимость и размер компьютеров, что делало их широкое применение непрактичным. Еще одним препятствием на пути внедрения ранних интеллектуальных систем было то, что пользовательские интерфейсы не способствовали процессу обучения. Начало работы над адаптивными и интеллектуальными системами обучения обычно восходит к системе SCHOLAR, которая предлагала адаптивное обучение по теме географии Южной Америки.[2] В течение пяти лет появился ряд других инновационных систем. Хороший отчет о ранних работах по адаптивному обучению и интеллектуальным системам обучения можно найти в классической книге «Интеллектуальные системы обучения».[3]

Технология и методология

Системы адаптивного обучения традиционно делятся на отдельные компоненты или «модели». Хотя были представлены разные группы моделей, большинство систем включают некоторые или все из следующих моделей (иногда с разными названиями):[4][5]

  • Экспертная модель - Модель с информацией, которую нужно обучить
  • Студенческая модель - Модель, которая отслеживает и узнает о студенте.
  • Учебная модель - модель, которая фактически передает информацию.
  • Учебная среда - пользовательский интерфейс для взаимодействия с системой.

Экспертная модель

Экспертная модель хранит информацию о преподаваемом материале. Это может быть так же просто, как решения для набора вопросов, но оно также может включать уроки и учебные пособия, а в более сложных системах даже экспертные методики для иллюстрации подходов к вопросам.

Системы адаптивного обучения, которые не включают экспертную модель, обычно включают эти функции в учебную модель.

Студенческая модель

Самым простым способом определения уровня подготовки учащегося является метод, применяемый в CAT (компьютеризированное адаптивное тестирование ). В CAT предмету задаются вопросы, которые выбираются в зависимости от уровня сложности по отношению к предполагаемому уровню навыков предмета. По мере прохождения теста компьютер корректирует оценку испытуемого на основе их ответов, непрерывно корректируя оценку, выбирая вопросы из более узкого диапазона сложности.

Алгоритм оценки в стиле CAT прост в реализации. Собирается большое количество вопросов, которые оцениваются в зависимости от сложности с помощью экспертного анализа, экспериментов или их комбинации. Затем компьютер выполняет то, что по сути является бинарным поиском, всегда задавая субъекту вопрос, который находится на полпути между тем, что компьютер уже определил как максимальный и минимально возможные уровни навыков субъекта. Затем эти уровни корректируются в соответствии с уровнем сложности вопроса, переназначая минимум, если испытуемый ответил правильно, и максимальный, если испытуемый ответил неправильно. Очевидно, что необходимо предусмотреть определенный допуск на ошибку, чтобы учесть сценарии, в которых ответ испытуемого не указывает на его истинный уровень квалификации, а просто случайно. Задание нескольких вопросов на одном уровне сложности значительно снижает вероятность вводящего в заблуждение ответа, а разрешение диапазона вырасти за пределы предполагаемого уровня сложности может компенсировать возможные неправильные оценки.

Дальнейшее расширение выявления слабых мест в терминах концепций - это программирование модели ученика на анализ неправильных ответов. Это особенно применимо к вопросам с несколькими вариантами ответов. Рассмотрим следующий пример:

В. Упростите:
а) Нельзя упростить
б)
в) ...
г) ...

Ясно, что ученик, ответивший на (b), складывает показатели и не понимает концепции подобных терминов. В этом случае неправильный ответ дает дополнительное понимание помимо того простого факта, что он неверен.

Учебная модель

Учебная модель обычно включает в себя лучшие образовательные инструменты, которые могут предложить технологии (например, мультимедийные презентации), с экспертными советами учителей по методам презентации. Уровень сложности учебной модели во многом зависит от уровня сложности модели ученика. В модели учащихся в стиле CAT учебная модель просто ранжирует уроки в соответствии с рейтингами в пуле вопросов. Когда уровень учащегося определен удовлетворительно, учебная модель обеспечивает соответствующий урок. Более продвинутые модели учащихся, которые оценивают на основе концепций, нуждаются в учебной модели, которая также организует свои уроки по концепциям. Учебная модель может быть разработана для анализа совокупности слабых мест и соответствующей адаптации плана урока.

Когда модель студента оценивает неправильные ответы, некоторые системы стремятся предоставить обратную связь на актуальные вопросы в виде «подсказок». По мере того как учащийся совершает ошибки, всплывают полезные предложения, такие как «внимательно посмотрите на знак числа». Это также может относиться к области учебной модели, при этом общие подсказки, основанные на концепциях, предлагаются на основе концептуальных слабостей, или подсказки могут быть связаны с конкретным вопросом, и в этом случае модели учащегося, учебная модель и модель эксперта частично совпадают.

Реализации

Система управления обучением

Многие системы управления обучением включают в себя различные функции адаптивного обучения. А система управления обучением (LMS) - это программное приложение для администрирования, документирования, отслеживания, отчетности и предоставления учебных курсов, программ обучения или программ обучения и развития.

Дистанционное обучение

Системы адаптивного обучения могут быть реализованы в Интернете для использования в дистанционное обучение и групповое сотрудничество.[6]

Сфера дистанционного обучения теперь включает аспекты адаптивного обучения. Первоначальные системы без адаптивного обучения могли автоматически предоставлять обратную связь студентам, которым задавали вопросы из заранее выбранного банка вопросов. Однако этому подходу не хватает руководства, которое могут дать учителя в классе. Современные тенденции дистанционного обучения требуют использования адаптивного обучения для реализации интеллектуального динамического поведения в учебной среде.

Пока ученик изучает новую концепцию, он проверяется на свои способности, и базы данных отслеживают их прогресс, используя одну из моделей. Системы дистанционного обучения последнего поколения учитывают ответы учащихся и адаптируются к когнитивным способностям учащихся, используя концепцию, называемую «когнитивные леса». Когнитивный каркас - это способность автоматизированной обучающей системы создавать когнитивную траекторию оценивания от самого низкого до самого высокого на основе продемонстрированных когнитивных способностей.[7]

В настоящее время успешной реализацией адаптивного обучения в дистанционном обучении через Интернет является движок Maple WebLearn от университета RMIT.[8] WebLearn достаточно продвинутый, чтобы дать оценку заданным студентам вопросам, даже если на эти вопросы нет однозначного ответа, как в области математики.

Адаптивное обучение может быть включено для облегчения группового сотрудничества в средах дистанционного обучения, таких как форумы или службы обмена ресурсами.[9] Некоторые примеры того, как адаптивное обучение может помочь в совместной работе, включают автоматическое группирование пользователей с одинаковыми интересами и персонализацию ссылок на источники информации на основе заявленных интересов пользователя или его привычек просмотра.

Обучающий игровой дизайн

В 2014 году исследователь в области образования завершил многолетнее исследование адаптивного обучения для разработки образовательных игр. В ходе исследования была разработана и подтверждена модель ALGAE (Adaptive Learning GAme dEsign), всеобъемлющая адаптивная модель обучения, основанная на теориях и практиках игрового дизайна, стратегиях обучения и адаптивных моделях. Исследование расширило предыдущие исследования в области игрового дизайна, обучающих стратегий и адаптивного обучения, объединив эти три компонента в единую сложную модель.

В результате исследования была разработана адаптивная модель дизайна образовательных игр, которая послужит руководством для разработчиков игр, обучающих дизайнеров и преподавателей с целью повышения результатов обучения. Участники опроса подтвердили ценность модели ВОДОРОСЛЕЙ и предоставили конкретное понимание конструкции, использования, преимуществ и проблем модели. Текущая модель водорослей основана на этих выводах. Модель теперь служит ориентиром при проектировании и разработке обучающих компьютерных игр.

Применимость модели оценивается как межотраслевая, включая правительственные и военные агентства / подразделения, игровую индустрию и научные круги. Фактическая ценность модели и соответствующий подход к реализации (сфокусированный или несфокусированный) будут полностью реализованы по мере того, как принятие модели ALGAE станет более распространенным.[10]

Инструменты разработки

В то время как функции адаптивного обучения часто упоминаются в маркетинговых материалах инструментов, диапазон адаптивности может сильно отличаться.

Инструменты начального уровня, как правило, сосредоточены на определении пути ученика на основе упрощенных критериев, таких как ответ учащегося на вопрос с несколькими вариантами ответов. Правильный ответ может привести учащегося к Пути А, тогда как неправильный ответ может привести его к Пути Б. Хотя эти инструменты обеспечивают адекватный метод базового ветвления, они часто основаны на базовой линейной модели, посредством которой учащийся просто перенаправляется на точка где-то на заданной линии. Из-за этого их возможности не достигают истинной адаптивности.

На другом конце спектра есть продвинутые инструменты, которые позволяют создавать очень сложные адаптации, основанные на любом количестве сложных условий. Эти условия могут относиться к тому, что ученик делает в настоящее время, предыдущим решениям, поведенческому отслеживанию, интерактивным и внешним действиям, и это лишь некоторые из них. Эти инструменты более высокого уровня обычно не имеют базовой навигации, поскольку они, как правило, используют методы искусственного интеллекта, такие как механизм вывода. Из-за фундаментального различия конструкции передовые инструменты могут предоставлять широкие возможности оценки. Вместо того, чтобы задавать простой вопрос с несколькими вариантами ответов, учащемуся может быть предложено сложное моделирование, в котором учитывается ряд факторов, определяющих, как учащийся должен адаптироваться.

Популярные инструменты

Смотрите также

использованная литература

В этой статье использованы материалы из Citizendium статья "Адаптивное обучение "под лицензией Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Непортированная лицензия но не под GFDL.

  1. ^ Петр Брусиловский (2003). «Адаптивные и интеллектуальные веб-образовательные системы». Международный журнал искусственного интеллекта в образовании. 13 (2–4): 159–172.
  2. ^ Дж. Р. Карбонелл (1970). «AI в CAI: подход искусственного интеллекта к компьютерному обучению». Транзакции IEEE в человеко-машинных системах. ММС-11 (4): 190–202. Дои:10.1109 / TMMS.1970.299942.
  3. ^ Дерек Х. Слиман; Джон Сили Браун, ред. (1982). Интеллектуальные системы обучения. Академическая пресса. ISBN  9780126486803.
  4. ^ Чарльз П. Блум, Р. Боуэн Лофтин Содействие развитию и использованию интерактивных учебных сред, Лоуренс Эрлбаум Ассошиэйтс (1998).
  5. ^ «Предлагаемый алгоритм модели студента для моделирования студента и его оценка». Дои:10.1109 / SICE.1995.526704. Цитировать журнал требует | журнал = (Помогите)
  6. ^ «Индивидуальное электронное обучение - индивидуальные пути». Получено 26 января, 2016.
  7. ^ «Когнитивные каркасы для адаптивной сетевой среды обучения». Получено 17 августа, 2008.
  8. ^ «Обращение к различным когнитивным уровням для онлайн-обучения» (PDF). Архивировано из оригинал (PDF) 18 сентября 2010 г.. Получено 17 августа, 2008.
  9. ^ «К сетевым сообществам адаптивного обучения» (PDF). Архивировано из оригинал (PDF) 4 июня 2006 г.. Получено 17 августа, 2008.
  10. ^ Лавьери, Эдвард (2014). Исследование адаптивного обучения для дизайна образовательных игр. ISBN  9781321049602. ProQuest  1562778630.