adaptivt lärande är utbildningens framtid
för skolor och högskolor att genomföra denna typ av lärande över läroplanen och varje kurs, skulle det kräva ett pedagogiskt paradigmskifte som är utan motstycke. I utbildningshistorien har detta aldrig prövats, utom kanske utanför en handfull specialiserade privata skolor och högskolor.
även om adaptivt lärande är en avvikelse från traditionella pedagogiska metoder, förväntar sig lärare att detta kommer att bli den nya normen, i tid, med Kurser anpassade kring varje elevs unika behov.
fördelar med adaptivt lärande
eftersom varje elev lär sig på olika sätt, även när dessa klassificeras i breda grupper (t.ex. visuell, rumslig, logisk, social etc.) eleverna kommer att ha olika lärandemål. Inte alla kommer att absorbera den kunskap som en lärare försöker ge på samma sätt, så vissa elever kommer att förstå det medan andra kommer att kämpa.
även om vissa av dessa resultat är ett resultat av individuella egenskaper, intelligensnivåer och alla kända inlärningssvårigheter (t.ex. elever med ADHD eller dyslexi), är lärare ansvariga för hur en kurs undervisas och därför de resultat de borde förvänta sig. Att hålla sig till en one-size-fits-all-strategi passar inte lika bra kring behoven hos moderna elever.
studenter i alla åldersgrupper är mer nedsänkta i digitala sätt att lära och tänka än någonsin tidigare. När begreppet adaptivt lärande först dök upp var det när datorer började bli vanliga. Man föreställde sig att AI-program skulle skräddarsy kurser kring enskilda studenters behov. Ett system som uppstod vid den tiden var känt som Scholar, som lade grunden för framtida försök till adaptivt lärande.
att kombinera adaptivt lärande med prediktiv analys har stor potential för att förbättra hur eleverna lär sig och få fram positiva lärandemål. AI-baserade inlärningssystem kan samla in och bearbeta enorma mängder data från elevernas inlärningsaktiviteter, till exempel hur mycket tid som spenderas på att slutföra varje uppgift, svarsfördröjning och bedömningsresultat. Data kan användas för att upptäcka mönster och bygga prediktiva modeller som hjälper till att identifiera enskilda elevers behov och skärpa innehållet som levereras till varje elev.
algoritmer analyserar data mycket snabbare än människor. Så eleverna får innehållet, uppmaningarna och interventionerna—som alla förändras i realtid baserat på deras individuella behov och förmågor. Även om många lärare kan se fördelarna med adaptivt lärande är utmaningen att hitta ett sätt att implementera det och göra det på ett kostnadseffektivt sätt.
hur man tillämpar adaptivt lärande i praktiken
tack och lov är vi nu på en punkt där pedagogisk programvara är tillräckligt avancerad för att den lättare kan skräddarsys eller anpassas kring behoven hos studenter, lärare och innehållsskapare.
istället för att erbjuda ett enda paket med lärande för en kurs kan utbildningsinnehållsskapare och leverantörer skräddarsy Inlärningspaket kring olika behov. En snabb bedömning, som någon lärare eller handledare kan genomföra, bör bestämma de inlärningsstilar som finns i en viss kursväg och klass.
med den informationen till hands kan lärare använda utbildningshanteringsprogramvara för att implementera en serie alternativ för de olika inlärningsstilarna i varje klass. Studenter kan ges en rad alternativ, från traditionell Instruktörsledd undervisning till interaktioner med videor, frågesporter, aktiviteter, inlärningssessioner och program på en surfplatta, telefon eller dator.
trots oro över kostnaden, med rätt resurser på plats, kostar det inte mer att skapa en serie inlärningsvägar än att förbereda traditionella material och former av undervisning. Lärare behöver inte oroa sig för att adaptivt lärande tar över kärnelement i en kurs heller. Istället kan de adaptiva elementen vara valfria eller kärninlärning kan levereras först, följt av en period av en lektion där olika elever närmar sig att studera på olika sätt som beror på vad de behöver och hur de lär sig.
det bör dock noteras att adaptivt lärande kanske inte alltid ansluter sig enkelt till varje kurs, disciplin och ämnesområde. Utbildare bör alltid göra ett domssamtal, delvis factoring i behoven och stilarna hos de studenter de förväntar sig i ett nytt intag, tillsammans med kursens krav och förväntade lärandemål.
slutsats
adaptivt lärande är utbildningens framtid. Förr eller senare kommer studenter överallt att dra nytta av att kunna välja kurser och moduler som är mer skräddarsydda kring hur de föredrar och behöver lära sig. Skolor och högskolor som erbjuder adaptiva kurser—med programvaran för att leverera dem—kommer att få fördelen över dem som inte gör det.