Что такое адаптивное обучение / Skillbox Media

Содержание:

• Как появились адаптивные системы обучения
• Как устроено адаптивное обучение
• Какие есть виды адаптивного обучения
• Зачем нужно адаптивное обучение и где его используют
• За что критикуют адаптивное обучение

Адаптивное обучение представляет собой методику, направленную на индивидуализацию учебного процесса с учетом уникальных потребностей каждого ученика. Этот подход позволяет адаптировать содержание и темп обучения, что способствует более эффективному освоению материала. Использование адаптивного обучения помогает учитывать уровень знаний, интересы и предпочтения учащихся, обеспечивая более глубокое вовлечение и мотивацию в обучении. В результате, ученики получают возможность развиваться в своем собственном темпе, что значительно повышает качество образования.

Адаптивное обучение сегодня ассоциируется с использованием адаптивных образовательных систем. Эти технологии взаимодействуют со студентами в режиме реального времени, предоставляя индивидуальную поддержку в зависимости от их потребностей и уровня усвоения материала. Адаптивные образовательные системы анализируют прогресс учащихся и на основе полученных данных предлагают персонализированные рекомендации и ресурсы, что способствует более эффективному обучению.

Система адаптивного обучения использует информацию о студенте, включая уровень знаний, мотивацию и темп усвоения материала, для персонализации учебного процесса. Если ученик успешно решает несколько задач подряд, система предлагает более сложные задания. В случае частых ошибок система рекомендует повторение пройденного материала или практику на более простых задачах. Такой подход позволяет максимально эффективно развивать навыки и знания каждого студента.

Перед началом анализа, давайте углубимся в суть вопроса. Важно рассмотреть ключевые аспекты, которые помогут понять тему более глубоко и всесторонне. Мы сосредоточимся на основных элементах, которые имеют значение для успешного понимания и применения информации. Это позволит нам создать чёткую и полезную картину, необходимую для принятия обоснованных решений.

• с чего началось адаптивное обучение;
• как устроены системы адаптивного обучения;
• зачем такое обучение вообще нужно и кто занимается им в России;
• почему эта технология пока не стала (и вряд ли станет в ближайшее время) массовой и какие сложности она создаёт для тех, кто учит.

Как появились адаптивные системы обучения

Современные системы адаптивного обучения и программированного обучения часто связывают с именами американского профессора психологии Сидни Левиата Пресси и известного психолога-бихевиориста Берреса Фредерика Скиннера. Их вклад заключается в разработке первых обучающих машин, которые стали основой для дальнейшего развития образовательных технологий. Эти новаторские подходы к обучению легли в основу современных методов адаптивного обучения, позволяя персонализировать образовательный процесс и улучшать его эффективность.

Первую обучающую машину Пресси разработал в 1923 году. По современным стандартам она имела довольно простую конструкцию. Ученик выбирал один из нескольких предложенных ответов, и при правильном выборе переходил к следующему вопросу. Учёный полагал, что при грамотной организации учебного материала такая машина может выступать в роли учителя, а также предоставлять возможность обучаться в индивидуальном темпе.

Скиннер продолжил развивать идеи своих предшественников, но с акцентом на роль обучающих машин. Он считал их не учителями, а помощниками и тьюторами. Скиннер подчеркивал, что ученики должны самостоятельно формулировать свои ответы, а не выбирать из предложенных вариантов. После того как учащийся давал правильный ответ, он получал мгновенное вознаграждение, что способствовало повышению мотивации и углублению знаний.

Создание первой машины с функциями адаптивного обучения связано с именем известного английского ученого, изобретателя и теоретика образования Гордона Паска. Он также считается автором термина «адаптивное обучение», который стал основополагающим в области образовательных технологий.

В 1956 году Паск запатентовал устройство SAKI, предназначенное для обучения работе с табуляторами и перфокартами. Это устройство представляло собой тренажёр, на экране которого отображались задачи с указанием номера кнопки. Студент должен был нажимать соответствующие кнопки, в то время как система фиксировала время ответа и правильность выполнения задания. Если человек успешно запомнил расположение кнопок 1 и 2, ему предоставлялось меньше времени на ответ. В случае, если участник испытывал трудности с запоминанием кнопки 3, система предоставляла дополнительное время для раздумий и подсказки. Таким образом, SAKI способствовал эффективному обучению и улучшению навыков работы с табуляторами и перфокартами.

Уникальность изобретения Паска заключается в том, что SAKI впервые адаптировалась к потребностям студентов, а не просто останавливалась или продолжала процесс обучения. Эта система стала первой, которая начала производиться на коммерческой основе, что открыло новые возможности для образовательного процесса.

Переделанный текст:

Изучайте дополнительные материалы и расширяйте свои знания. Погружение в новые темы помогает углубить понимание и улучшить навыки. Регулярное чтение специализированных статей, книг и исследований позволит вам оставаться в курсе последних тенденций и новшеств в вашей области. Не упускайте возможность ознакомления с актуальными ресурсами, чтобы повысить свою квалификацию и конкурентоспособность на рынке.

Роботы-учителя: перспективы и реальная польза

Роботы-учителя становятся все более актуальной темой в образовательной сфере. Они способны изменить подход к обучению и сделать его более доступным и эффективным. Важно рассмотреть, какие перспективы открываются благодаря внедрению этих технологий и какую реальную пользу они могут принести.

Современные роботы-учителя могут адаптироваться к индивидуальным потребностям учащихся, предлагая персонализированные обучающие программы. Это позволяет учитывать уровень знаний и темп усвоения материала каждым студентом. В результате, ученики получают возможность учиться в удобном для них режиме, что способствует более глубокому пониманию предмета.

Кроме того, роботы-учителя могут помочь в снижении нагрузки на педагогов, позволяя им сосредоточиться на более творческих и сложных аспектах преподавания. Автоматизация рутинных задач, таких как проверка домашних заданий и организация учебного процесса, делает работу учителей более эффективной.

Однако стоит отметить, что внедрение роботов в образование не означает полное замещение человеческого фактора. Эмпатия, понимание и мотивация, которые могут предоставить только живые учителя, остаются незаменимыми. Поэтому важно рассматривать роботов-учителей как дополнение к традиционным методам обучения, а не как их замену.

В заключение, роботы-учителя обладают значительным потенциалом для трансформации образовательного процесса. Их применение может значительно улучшить качество обучения, сделать его более персонализированным и доступным. Однако для достижения максимального эффекта важно правильно интегрировать технологии в существующую образовательную систему.

В США основателями программированного и адаптивного обучения были бихевиористы, в то время как в России эту область развивали когнитивисты.

Среди ученых, оказавших значительное влияние на развитие данной области, можно выделить несколько ключевых фигур. Их работы и исследования стали основой для дальнейших открытий и инноваций в этой сфере. Эти исследователи не только продемонстрировали высокую научную квалификацию, но и предложили новые подходы, которые изменили представления о предмете. Их вклад остается актуальным и востребованным как в научной среде, так и в практике.

• Психолога Льва Наумовича Ланду — он ввёл в психологию понятие «алгоритма умственных действий» и попытался описать, как можно измерить умственные процессы и как в дальнейшем структурно на них воздействовать.
• Психолога Петра Яковлевича Гальперина. Он разработал теорию поэтапного формирования умственных действий, а та, в свою очередь, стала основой принципов программированного обучения.
• Психолога Нину Фёдоровну Талызину. Её идея заключалась в том, чтобы формулировать измеряемую цель обучения, сам материал делить на небольшие блоки и давать его ученикам поэтапно. За каждым этапом следовала самопроверка. В основе этой идеи было использование обучающей машины.

С развитием цифровых технологий концепция обучающих машин трансформировалась в цифровые платформы. Одной из первых таких платформ стала Lexia Learning, основанная в 1984 году финансистом Робертом Лемиром. Лемир вдохновился идеей создания этой платформы, когда столкнулся с проблемами, которые испытывал его сын, страдающий дислексией. Благодаря персонализированному подходу Lexia Learning, многие дети смогли значительно улучшить свои навыки чтения. Платформа предлагает адаптивные обучающие решения, которые учитывают индивидуальные потребности каждого ученика, что делает обучение более эффективным. В результате, Lexia Learning стала важным инструментом в образовательной сфере, помогая преодолевать трудности в обучении и способствуя развитию навыков чтения у детей с различными потребностями.

Лемир осознавал, что не каждая семья имеет одинаковые возможности для поддержки образования своих детей. В связи с этим он принял решение разработать платформу для персонализированного обучения в сотрудничестве с экспертами в области технологий и медициной, включая врача-невролога. Эта инициатива направлена на создание доступного и эффективного образовательного ресурса, который поможет детям развивать свои навыки и потенциал.

С развитием компьютерных технологий специалисты в области образования и бизнеса все чаще начинают осознавать, как можно использовать эти технологии для повышения эффективности обучения. В результате появились такие системы, как Pearson, Smart Sparrow и другие. Эти платформы основаны на различных принципах, которые мы рассмотрим ниже, но все они объединены одной ключевой идеей — поддержкой индивидуального подхода в образовательном процессе. Такой подход позволяет учитывать уникальные потребности и способности каждого ученика, что значительно улучшает результаты обучения.

Ознакомьтесь с дополнительными материалами:

Технологии анализа данных способны кардинально изменить роль учителей, превращая их в инженеров образования. С помощью мощных инструментов аналитики educators могут более точно оценивать потребности своих учеников, адаптируя методы обучения к индивидуальным особенностям. Анализ данных позволяет выявлять слабые места в понимании материала и разрабатывать целенаправленные стратегии для их устранения.

Кроме того, благодаря аналитике, учителя могут оценивать эффективность своих методов преподавания, что способствует постоянному профессиональному развитию. Использование данных для персонализации обучения не только повышает успеваемость, но и делает процесс обучения более увлекательным и адаптированным к современным требованиям. Интеграция технологий анализа данных в образовательный процесс открывает новые горизонты для учителей и их учеников, создавая более качественное и эффективное образовательное пространство.

Как устроено адаптивное обучение

Адаптивное обучение основывается на модели, которая позволяет учитывать индивидуальные потребности и особенности каждого студента. Для достижения этой цели используются два ключевых источника данных:

Первый источник — это результаты тестирования и оценивания, которые помогают выявить сильные и слабые стороны учащегося. Второй источник — обратная связь от студентов, позволяющая понять, какие методы обучения наиболее эффективны для каждого из них.

Эта информация помогает вносить необходимые изменения в учебный процесс, адаптируя его под конкретные запросы и потребности. Такой подход обеспечивает более глубокое усвоение материала и способствует успешному обучению. Адаптивное обучение становится важным инструментом в образовательной среде, поскольку позволяет максимально эффективно использовать время и ресурсы как студентов, так и преподавателей.

• Модель предметной области — сюда относятся данные об изучаемом предмете: темы, проекты, ссылки и так далее. Система позволяет связать разные элементы дисциплины и построить переход между ними.
• Модель студента — то есть текущие знания ученика, информация о том, как он учится (какие ошибки делает, с какой скоростью выполняет задания и так далее), его характеристики (например, предпочтения и степень мотивации).

Объекты адаптации могут варьироваться в зависимости от контекста. В своей классификации компания Pearsons выделяет различные категории, отражающие разнообразие подходов к адаптации. Эти объекты могут включать в себя как физические, так и виртуальные элементы, которые требуют изменений для оптимального функционирования в новых условиях. Классификация Pearsons предлагает структурированный подход к пониманию адаптации и ее составляющих, что может быть полезно для бизнеса и образовательных учреждений, стремящихся эффективно реагировать на изменения в окружающей среде.

• Контент.

Система адаптации контента, основанная на ответах учеников, позволяет индивидуализировать процесс обучения. В случае ошибок система предоставляет подсказки и делит сложные навыки на более мелкие, управляемые блоки. Это обеспечивает более гибкий темп обучения, позволяя каждому ученику осваивать материал в удобном для него ритме.

После неправильного ответа студенту предоставляется конкретная помощь. Это может быть напоминание о том, что X зависит от Y, обратная связь, указывающая на упущенные моменты, или дополнительные ресурсы, такие как тексты, видео и пошаговые инструкции. В определенных ситуациях система рекомендует обратиться к преподавателю для получения более детальной информации. Один из самых сложных механизмов, используемых в адаптированном обучении, — это скаффолдинг, который помогает студентам постепенно развивать навыки и уверенность в своих знаниях.

• Тестирование.

Система адаптирует уровень сложности вопросов в зависимости от ответов ученика. Если пользователь правильно ответил на вопрос, ему будет предложен следующий, более сложный. В случае ошибок система предоставит вопросы более легкого уровня. Такой подход позволяет эффективно оценивать и развивать знания учащихся, обеспечивая индивидуализированный процесс обучения.

Исследователи компании Pearsons классифицируют тестирование на два типа: «практическое» и «уровневое». Практическое тестирование проводится после небольшого блока информации, что позволяет проверить усвоение материала сразу после его изучения. Уровневое тестирование, в свою очередь, предлагается по завершении определённого модуля или нескольких блоков, выделяясь на фоне остальных форматах. Такая структура тестирования способствует более глубокому анализу знаний и навыков учащихся, обеспечивая качественную обратную связь и возможность корректировки учебного процесса.

• Порядок представления материалов.

Данная система является самой сложной из трёх доступных. В процессе взаимодействия студента с учебным материалом система собирает разнообразную информацию, включая ответы на вопросы, количество попыток и другие показатели. Эти данные подвергаются тщательному анализу, после чего система предлагает учащемуся персонализированный контент, соответствующий его потребностям и уровню подготовки. Такой подход способствует более эффективному обучению и улучшает усвоение материала.

Простой пример: ученик пропустил объяснение важной темы из-за болезни. Через год он начинает изучать новую тему, основывающуюся на пропущенной. Адаптивная система, анализирующая уровень знаний, выявит этот пробел и предложит сначала освоить недостающую информацию. Это позволит ученику успешно продолжить обучение и избежать трудностей в дальнейшем. Адаптивные технологии в образовании помогают оптимизировать процесс обучения, обеспечивая индивидуальный подход к каждому ученику.

Система адаптации может включать различные объекты, позволяющие персонализировать процесс обучения. Например, американский сервис Knowre, предназначенный для изучения математики, предоставляет как адаптированный контент, включая видео и инструкции, так и адаптированную последовательность заданий. Платформа анализирует действия пользователей и предлагает им соответствующую практику, что способствует более эффективному усвоению материала.

Каждый уровень образования имеет свои особенности адаптации. В школьном обучении акцент делается на адаптацию учебного контента, что позволяет учитывать индивидуальные потребности учеников. В университетах же основной упор делается на адаптацию порядка предоставления учебных материалов, что способствует более эффективному усвоению информации студентами.

Узнайте больше:

К 2023 году искусственный интеллект возьмет на себя задачу подбора учебного контента для образовательных уроков. Это позволит учителям сосредоточиться на более важных аспектах обучения, таких как взаимодействие с учениками и индивидуализация учебного процесса. Использование AI для подбора материалов обеспечит более эффективное и персонализированное обучение, так как алгоритмы смогут анализировать потребности и уровень знаний каждого ученика. Таким образом, искусственный интеллект станет важным инструментом в современной образовательной системе, способствуя улучшению качества обучения и повышению мотивации студентов.

Какие есть виды адаптивного обучения

Существует несколько классификаций адаптивного обучения, среди которых наиболее подробную и доступную предложил специалист из Университета штата Аризона (США). Эта классификация позволяет глубже понять принципы и методы адаптивного обучения, а также их применение в образовательном процессе. Адаптивное обучение фокусируется на индивидуальных потребностях учащихся, обеспечивая персонализированный подход к обучению и учитывая различные стили восприятия информации. Такой подход способствует улучшению результатов обучения и повышению мотивации студентов, что делает его актуальным инструментом в современных образовательных методах.

• На основе машинного обучения (machine-learning-based).

Система применяет распознавание паттернов, предикативную аналитику и статистические модели, а также ряд других сложных технологий. Это позволяет формировать профиль пользователя, который учитывает его демографические характеристики, стиль обучения, предпочтения, а также сильные и слабые стороны. Такой подход помогает оптимизировать образовательный процесс и адаптировать его под индивидуальные потребности каждого пользователя, что значительно повышает эффективность обучения.

Системы машинного обучения предоставляют высокую точность и оперативную обратную связь, адаптируя учебный материал под индивидуальные потребности каждого ученика. Благодаря этому подходу обучение становится более эффективным и персонализированным, что способствует лучшему усвоению информации и развитию навыков.

Однако у таких систем имеются и недостатки: высокая стоимость, сложности в разработке, управление большими объемами данных и проблемы с масштабированием.

• Усовершенствованные алгоритмические (advanced algorithm).

Система анализирует поведенческие факторы, такие как клики, время реакции, количество попыток и другие параметры. Эти данные сравниваются с результатами других студентов, что позволяет выявить отстающих. В случае необходимости система в реальном времени предоставляет подсказки, обратную связь или дополнительный контент, чтобы помочь пользователю улучшить свои результаты. Это подход улучшает учебный процесс и повышает эффективность обучения, обеспечивая персонализированный опыт для каждого студента.

• На основе правил (rules-based).

Система обучения основана не на алгоритмах, а на четком наборе правил и нескольких заданных траекториях. В зависимости от уровня подготовки студента, он проходит по одной из этих траекторий и в конце учебного блока получает обратную связь. Эта система не собирает личные данные студентов, что позволяет сохранить анонимность и сосредоточиться на качестве образовательного процесса.

• На основе дерева решений.

Система, основанная на фиксированных правилах, функционирует по принципу «если…, то…». Этот подход схож с обычными электронными тестами или простыми разветвлёнными квестами. Такие системы позволяют пользователям последовательно принимать решения, исходя из заданных условий, что делает процесс интерактивным и понятным. Понимание таких правил важно для создания эффективных обучающих платформ и игровых приложений, где пользователи могут исследовать различные сценарии и получать мгновенную обратную связь в зависимости от своих выборов.

Зачем нужно адаптивное обучение и где его используют

Адаптивное обучение обладает множеством преимуществ. Оно настраивается под уровень знаний, скорость усвоения информации и индивидуальные предпочтения каждого учащегося, что позволяет адаптировать процесс обучения к личным потребностям. Это означает, что обучение становится персонализированным, что значительно увеличивает шансы на успешное освоение различных дисциплин. Такой подход обеспечивает более глубокое понимание материала и способствует развитию навыков, необходимых для достижения высоких результатов. Адаптивное обучение также позволяет эффективно использовать время, сосредоточив внимание на тех аспектах, которые требуют большего внимания и практики.

Такой подход к образовательным системам предоставляет преподавателям эффективные инструменты, которые помогают оптимизировать процесс обучения. Автоматизация проверки заданий значительно экономит время учителей и позволяет им сосредоточиться на более важных аспектах обучения. Кроме того, такая система исключает необходимость адаптировать учебный материал под разные классы или группы, что делает процесс обучения более стандартизированным и доступным для всех учеников.

Почему мечта о такой системе не реализована в нашем технологическом мире? Этот вопрос вызывает интерес и заставляет задуматься о причинах, которые мешают её повсеместному внедрению. Несмотря на стремительное развитие технологий и инноваций, многие идеи остаются на уровне концептов. Возможные препятствия могут включать технические сложности, высокие затраты на разработку и внедрение, а также необходимость в изменении общественного сознания. Важно понимать, что для успешной реализации подобных систем необходимо преодолеть множество барьеров, чтобы они стали доступными для широкого круга пользователей.

С внедрением адаптивного обучения возникают определенные сложности. Адаптивное обучение предполагает индивидуальный подход к каждому учащемуся, что требует значительных усилий как со стороны преподавателей, так и со стороны образовательных учреждений. Необходимо тщательно разрабатывать учебные материалы и использовать современные технологии, чтобы обеспечить эффективность такого подхода. Кроме того, важно учитывать различия в уровне подготовки студентов и их уникальные потребности. Такой процесс требует времени, ресурсов и постоянной оценки результатов, что может стать серьезным препятствием на пути к успешной реализации адаптивного обучения.

Системы адаптивного обучения чаще всего применяются в точных и естественных науках. Это объясняется тем, что успехи и достижения студентов в этих областях легче поддаются измерению и анализу. Однако интеграция гуманитарных дисциплин в подобные системы представляет собой более сложную задачу, хотя и вполне осуществимую. Использование адаптивных технологий в гуманитарных науках может значительно улучшить процесс обучения, учитывая индивидуальные потребности и особенности каждого студента.

Кандидатом для адаптивного обучения может быть любой предмет, который можно представить в формате микроконтента и оценить с помощью объективных вопросов. Системы адаптивного обучения идеально подходят для вводных курсов в различных областях знаний, так как их основная цель — создание прочной основы для дальнейшего освоения предмета. По словам Дмитрия Бубнова, директора компании ENBISYS и разработчика платформы адаптивного обучения Plario, такие технологии позволяют эффективно адаптировать учебный процесс под индивидуальные потребности каждого студента. Адаптивное обучение помогает улучшить усвоение материала и способствует более глубокому пониманию изучаемых тем.

Системы адаптивного обучения имеют свои ограничения, особенно в тех областях, где необходимы физические навыки. Например, специалисты ENBISYS указывают, что такие системы не способны научить студентов медицинских вузов выполнять инъекции. В то же время, они могут быть полезны для освоения теоретических основ, таких как вводный курс по биологии. Это ограничение характерно для любого формата дистанционного обучения, где практические навыки невозможно развить без непосредственного участия.

Адаптивное обучение идеально подходит для теоретической части образовательной программы. Этот подход позволяет индивидуализировать процесс обучения, что способствует более глубокому восприятию материала и улучшает результаты усвоения знаний. Адаптивные технологии анализируют уровень подготовки каждого ученика и подстраивают содержание курса под его потребности, что делает обучение более эффективным и целенаправленным.

В настоящее время в мире активно внедряются системы адаптивного обучения. Среди стран, наиболее активно участвующих в этом процессе, выделяются США, Австралия и Великобритания. Эти страны демонстрируют значительные достижения в области индивидуализации образовательного процесса, что позволяет улучшить результаты обучения и повысить вовлеченность студентов. Адаптивное обучение становится важным инструментом, способствующим эффективному усвоению знаний и навыков, а также обеспечивающим гибкость в обучении, что особенно актуально в условиях современных образовательных вызовов.

В России активно внедряются адаптивные системы, включая адаптивное обучение. Примеры таких систем можно увидеть в Skysmart и «Яндекс.Практикуме», где используются элементы адаптивного обучения для повышения эффективности образовательного процесса. Постепенно к этой тенденции присоединяются и высшие учебные заведения, что свидетельствует о растущем интересе к индивидуализированным подходам в обучении. Адаптивные технологии позволяют учитывать уникальные особенности каждого студента, что способствует более глубокому усвоению материала и улучшению результатов обучения.

В МИСиС была разработана и протестирована новая технология для курса «Общая химия», основанная на модели «перевёрнутый класс». В этой модели студенты самостоятельно изучают основной теоретический материал, что позволяет им использовать аудиторные занятия для более глубокого взаимодействия с преподавателем и углубленного изучения предмета. Такой подход способствует активному обучению и лучшему усвоению материала.

В результате были достигнуты значительные успехи в повышении успеваемости студентов, а также в выравнивании их уровня знаний, что отмечают в университете. Кроме того, разработчики подчеркивают, что студенты начали проявлять активный интерес к дисциплине, которая ранее не вызывала у них энтузиазма. Это свидетельствует о положительном влиянии новых методов преподавания химии на вовлеченность и мотивацию учащихся.

Обратите внимание на следующие полезные материалы:

Создание инноваций в образовании является ключевым фактором для улучшения качества обучения и подготовки будущих специалистов. Важно интегрировать современные технологии, методики и подходы, чтобы обеспечить студентам доступ к актуальным знаниям и навыкам. Одним из способов внедрения инноваций является использование цифровых платформ и онлайн-курсов, которые позволяют обучающимся изучать материал в удобном для них темпе.

Также стоит обратить внимание на проектное обучение, которое способствует развитию критического мышления и командной работы. Применение интерактивных методов обучения, таких как геймификация, может значительно повысить мотивацию студентов и улучшить усвоение материала.

Кроме того, важно активно сотрудничать с образовательными учреждениями, бизнесом и научными организациями для обмена опытом и ресурсами. Это поможет создать более гибкую и адаптивную образовательную среду, способную отвечать на вызовы современного мира. Инновации в образовании не только делают процесс обучения более интересным, но и помогают формировать компетенции, необходимые для успешной карьеры в будущем.

Платформа Plario является одной из самых известных российских разработок в области образовательных технологий и была создана в сотрудничестве с Томским государственным университетом. Основная идея, заложенная в эту платформу, заключается в использовании искусственного интеллекта для оценки начального уровня знаний студента. Затем система автоматически адаптирует обучение, выравнивая уровень знаний до необходимого среднего показателя. Это достигается благодаря созданию индивидуального учебного трека для каждого пользователя, что позволяет оптимизировать процесс обучения и повысить его эффективность. Plario представляет собой инновационное решение для образовательного процесса, позволяя каждому учащемуся развиваться в своем темпе и достигать лучших результатов.

Система автоматически осуществляет проверку заданий, что позволяет преподавателю сосредоточиться на мониторинге прогресса студентов и объяснении сложных тем, которые легко выявляются через предоставляемую статистику. Это освобождает преподавателя от рутинных задач и дает ему больше времени для научной и творческой деятельности с одаренными студентами, отметил Дмитрий Бубнов.

Plario была изначально разработана как тренажёр по математике, и образовательный контент для платформы создавался специалистами ТГУ, использующими собственную методику. Выбор математических дисциплин в качестве основного направления обусловлен разнообразием знаний студентов на начальном этапе обучения.

Разработчики уверены, что платформа эффективно справляется с заполнением пробелов в знаниях пользователей. Дополнительно, её производительность оценивается по скорости усвоения материалов, которая при использовании платформы увеличивается на 25%. Это делает её идеальным инструментом для быстрого и качественного обучения.

Анализ зарубежных исследований, проведённый специалистами НИУ ВШЭ, подтверждает положительное влияние адаптивных систем на мотивацию студентов и их успеваемость. Однако учёные отмечают, что оценить реальный эффект адаптивного обучения на данный момент сложно, и в существующих публикациях по этой теме выявлены определённые недостатки. Важно продолжать исследования, чтобы глубже понять, как адаптивные технологии могут улучшить образовательный процесс и повысить качество обучения.

За что критикуют адаптивное обучение

Несмотря на наличие более десятка EdTech-компаний, предлагающих услуги адаптации обучения и адаптированные курсы, адаптивное обучение все еще не получило широкого распространения. Внедрение технологий адаптивного обучения в образовательный процесс требует времени и значительных усилий, что является одной из причин медленного освоения этого подхода.

Существует две основные причины.

• Адаптивное обучение стоит дорого.

Системы подобного рода требуют значительных финансовых вложений, и только немногие образовательные учреждения способны их себе позволить. Это подтверждают эксперты в сфере EdTech, указывая на высокие затраты на внедрение и поддержку таких технологий. В условиях ограниченного бюджета многие школы и университеты сталкиваются с трудностями при попытке интегрировать современные образовательные решения.

Создание адаптивной системы обучения требует значительных затрат, которые могут достигать 100 миллионов рублей. В текущих реалиях это становится недоступным для большинства учебных заведений, таких как вузы и школы. В связи с этим, оптимальным решением является сотрудничество между образовательными учреждениями и IT-компаниями, обладающими опытом в разработке подобных систем. Такой симбиоз позволит эффективно реализовать проекты и внедрить инновационные решения в образовательный процесс.

Представители компании подчеркнули, что образовательные учреждения могут воспользоваться более экономичными решениями. Например, они могут разрабатывать адаптивные курсы на основе уже имеющейся технической инфраструктуры и затем предлагать эти курсы другим учебным заведениям. Это позволит не только снизить затраты, но и увеличить доходы за счет продажи образовательных продуктов.

• От учебных заведений и преподавателей требуется немало усилий на адаптацию.

Адаптивное обучение не может развиваться изолированно. Для администрации учебных заведений, педагогических коллективов и преподавателей это представляет собой серьезный вызов. Прежде всего, необходимо создавать учебный контент, что требует значительных усилий с учетом новых технологий. Кроме того, требуется изменить традиционные методы работы, чтобы эффективно интегрировать адаптивные подходы в образовательный процесс.

В Техническом университете Колорадо реализовали адаптивное обучение на нескольких курсах, что стало настоящим вызовом для преподавателей. Их основными задачами стали мониторинг прогресса студентов, предоставление обратной связи в течение двух дней, личные консультации с учащимися и перенос оценок в специализированную систему. Это требовало от преподавателей высокой организованности и эффективного управления временем, чтобы обеспечить качественное взаимодействие со студентами и поддерживать их мотивацию в обучении.

Многие преподаватели, как зарубежные, так и российские, с осторожностью относятся к новым технологиям. Исследование, проведенное НИУ ВШЭ совместно с «Яндексом», показывает, что педагоги не проявляют особого интереса к внедрению цифровых инструментов в образовательный процесс. Это явление вызывает вопросы о готовности учителей адаптироваться к современным требованиям и использовать инновационные методы обучения. Существует необходимость в повышении уровня цифровой грамотности среди преподавателей, чтобы они могли эффективно интегрировать технологии в свою практику и улучшать качество обучения.

Исследователи и бизнесмены единодушны в мнении, что адаптивное обучение является ключом к будущему образовательных технологий. Однако, судя по текущим тенденциям, его массовое внедрение может занять больше времени, чем ожидалось.

Оптимизация текста для SEO включает в себя использование ключевых слов и улучшение структуры контента. Убедитесь, что вы используете релевантные фразы, которые помогут улучшить видимость вашего текста в поисковых системах. Также важно создавать уникальный и информативный контент, чтобы привлечь и удержать внимание читателей. Не забывайте о важности заголовков и подзаголовков для структурирования текста и облегчения восприятия информации. Подходите к написанию ответственно и старайтесь предоставлять ценную информацию, которая будет полезна вашей аудитории.

Читайте также:

• EdTech в России: каково положение дел и что с перспективами развития
• Как подружить EdTech с гособразованием: мнения экспертов
• Как в проблемно-ориентированном обучении используют цифровые данные для оценки качества