適応学習は教育の未来
学校や大学がカリキュラムやコース全体でこのスタイルの学習を実 教育の歴史の中で、これはおそらく専門の私立学校や大学の一握りの外を除いて、試したことがありません。
適応学習は伝統的な教育方法からの逸脱ですが、教育者は、これがすべての学生のユニークなニーズに合わせて適応したコースで、時間内に新しい規範になることを期待しています。
適応学習の利点
すべての学生がさまざまな方法で学習するため、これらが広いグループ（視覚、空間、論理、社会など）に分類されていても。）学生は異なる学習成果を持っているつもりです。 誰もが教師が同じ方法で提供しようとしている知識を吸収しようとしているわけではないので、一部の学生はそれを理解しようとしていますが、他
これらの成果のいくつかは、個々の特性、知性のレベル、および既知の学習困難（例えば、ADHDや失読症の学生）の結果ですが、教育者はコースの教え方、したがって、彼らが期待すべき成果に責任があります。 フリーサイズのアプローチに保つことは、現代の学習者のニーズにも適合しません。
すべての年齢層の学生は、これまで以上にデジタル学習と思考の方法に没頭しています。 適応学習の概念が最初に登場したとき、それはコンピュータが主流になり始めていたときでした。 AIプログラムは、個々の学生のニーズに合わせてコースを調整すると想像されていました。 当時登場した一つのシステムは、適応学習の将来の試みのための基礎を築いた学者として知られていました。
適応型学習と予測分析を組み合わせることは、学生の学習方法を改善し、肯定的な学習成果をもたらす大きな可能性を秘めています。 AIベースの学習システムは、各タスクの完了に費やされた時間、応答遅延、評価結果など、学生の学習活動から膨大な量のデータを収集して処理できます。 データを使用して、パターンを検出し、個々の学生のニーズを特定し、すべての学習者に配信されるコンテンツをシャープにするのに役立つ予測モデルを構築
アルゴリズムは、人間よりもはるかに高速にデータを分析します。 そのため、学生は、個々のニーズや能力に基づいてリアルタイムで変化するコンテンツ、プロンプト、介入を得ることができます。 多くの教育者は適応型学習の利点を見ることができますが、課題はそれを実装し、費用対効果の高い方法でそうする方法を見つけることです。
実際に適応学習を適用する方法
ありがたいことに、私たちは教育ソフトウェアが十分に高度であり、学生、教育者、コンテンツクリエイターのニーズに応
一つのコースのための学習の単一のパッケージを提供するのではなく、教育コンテンツの作成者とプロバイダは、さまざまなニーズに合わせて学習パッケー 任意の教師や家庭教師が実装できることを迅速な評価は、任意の特定のコースの経路やクラスに存在する学習スタイルを決定する必要があります。
その情報を手元に置いて、教師は教育管理ソフトウェアを使用して、各クラスの様々な学習スタイルのための一連のオプションを実装することがで 学生は、ビデオ、クイズ、活動、学習セッションやタブレット、携帯電話やコンピュータ上のソフトウェアプログラムとの相互作用に至るまで、伝統的なインストラクター主導の教育から、一連のオプションを与えることができます。
コストについての懸念にもかかわらず、適切なリソースが整っているため、一連の学習経路を作成することは、伝統的な教材や指導形態を準備する 教師は、どちらかのコースのコア要素を引き継ぐ適応学習を心配する必要はありません。 代わりに、適応要素は選択科目にすることができますか、コア学習は、彼らが必要とするものと、彼らが学ぶ方法に依存して、さまざまな方法で勉強にア
しかし、適応学習は、すべてのコース、規律、および主題領域と必ずしも容易に接続するとは限らないことに注意する必要があります。 教育者は、常に部分的に、彼らはコースの要求と予想される学習成果と一緒に、新しい摂取量に期待している学生のニーズやスタイルを考慮し、判断の呼び出しを行う必要があります。
結論
適応学習は教育の未来です。 遅かれ早かれ、学生はどこでも、より密接に彼らが好み、学ぶ必要がある方法の周りに合わせて調整されたコースやモジュールを選択することができる 適応性のあるコースを提供する学校や大学—それらを提供するためのソフトウェアで—そうでないものよりも利点を得るでしょう。