Розділ 16.5: Адаптивне навчання та персоналізація: Аналітика навчання, оцінювання та відгуки на основі ШІ

Адаптивне навчання та персоналізація в освіті стосується використання технологій для адаптації навчання та підтримки до індивідуальних потреб і здібностей учнів. Ідея полягає в тому, що, надаючи персоналізований досвід навчання, учні можуть краще досягати своїх навчальних цілей, покращувати свою академічну успішність, а також підвищувати свою зацікавленість і мотивацію.

Історію адаптивного навчання та персоналізації можна простежити до початку 20-го століття, коли педагогічні психологи почали досліджувати індивідуальні відмінності в навчанні та розвитку. У 1950-х роках біхевіорист Б. Ф. Скіннер представив концепцію програмованого навчання, яке використовувало ретельно відібрані матеріали та негайний зворотний зв’язок, щоб направляти учнів через дедалі складніший зміст.

У 1970-х і 1980-х роках почали з’являтися комп’ютерні інструкції, і дослідники почали досліджувати потенціал комп’ютерів для забезпечення індивідуального навчання. Перші системи адаптивного навчання використовували прості дерева рішень і засновані на правилах алгоритми для коригування навчання на основі успішності студентів.

У 1990-х роках, з появою Інтернету та широким впровадженням персональних комп’ютерів, адаптивне навчання та персоналізація почали набирати обертів у сфері освіти. У 1996 році педагог-психолог Роджер Шанк заснував компанію Cognitive Arts, яка спеціалізується на створенні адаптивних систем навчання для корпоративного навчання та освіти.

На початку 2000-х років розвиток аналітики навчання та технологій великих даних дозволив збирати та аналізувати величезну кількість даних про поведінку та успішність учнів. Це призвело до розробки складніших адаптивних алгоритмів навчання, які могли аналізувати дані студентів у режимі реального часу та відповідним чином коригувати навчання.

Сьогодні адаптивне навчання та персоналізація широко використовуються як у K-12, так і у вищих навчальних закладах. Системи управління навчанням і цифрові навчальні платформи пропонують різноманітні персоналізовані функції навчання, включаючи адаптивне оцінювання, персоналізовані навчальні маршрути та інтелектуальні системи навчання. Технології штучного інтелекту та машинного навчання також використовуються для розробки більш досконалих адаптивних систем навчання, які можуть забезпечити більш персоналізований та ефективний досвід навчання.