Adaptiv o'rganish - Adaptive learning

Adaptiv o'rganish, shuningdek, nomi bilan tanilgan adaptiv o'qitish, bu ta'lim usuli bu o'quvchi bilan o'zaro aloqani tashkil qilish va har bir o'quvchining o'ziga xos ehtiyojlarini qondirish uchun moslashtirilgan resurslar va o'quv faoliyatini etkazib berish uchun kompyuter algoritmlaridan foydalanadi. Kasbiy ta'lim sharoitida shaxslar yangi ta'lim olishlarini ta'minlash uchun ba'zi bir mashg'ulotlarni "sinab ko'rishlari" mumkin. Kompyuterlar o'quv materiallarini taqdimotini o'quvchilarning o'quv ehtiyojlariga qarab moslashtiradi, bu ularning savollariga, topshiriqlariga va tajribalariga javoblari bilan belgilanadi. Texnologiya turli xil ta'lim sohalaridan kelib chiqadigan jihatlarni o'z ichiga oladi, shu jumladan kompyuter fanlari, sun'iy intellekt, psixometriya, ta'lim, psixologiya va miya fanlari.

Adaptiv o'qitish qisman an'anaviy, moslashuvchan bo'lmagan yondashuvlardan foydalangan holda, keng qamrovli ta'limga erishish mumkin emasligini anglash bilan bog'liq. Adaptiv o'qitish tizimlari o'quvchini ta'lim jarayonida passiv ma'lumot retseptoridan kooperatorga aylantirishga intiladi. Adaptiv ta'lim tizimlarining asosiy qo'llanilishi ta'limga tegishli, ammo yana bir mashhur dastur - bu biznes-trening. Ular ish stoli kompyuter dasturlari, veb-dasturlar sifatida ishlab chiqilgan va endi umumiy o'quv dasturlariga kiritilmoqda.^[1]

Tarix

Adaptiv o'rganish yoki aqlli repetitorlik sun'iy intellekt harakatidan kelib chiqqan va 1970-yillarda mashhurlikka erisha boshlagan. O'sha paytda kompyuterlar oxir-oqibat insonning moslashuvchanlik qobiliyatiga erishishi odatda qabul qilingan edi. Adaptiv o'qitishda asosiy shart shundan iboratki, vosita yoki tizim o'quvchi / foydalanuvchining o'rganish uslubiga moslasha oladi, natijada foydalanuvchi uchun yaxshiroq va samarali o'rganish tajribasi bo'ladi. 70-yillarda kompyuterlarning narxi va o'lchamlari asosiy to'siq bo'lib, keng tarqalgan dasturni amaliy emas edi. Dastlabki intellektual tizimlarni qabul qilishdagi yana bir to'siq, foydalanuvchi interfeyslari o'quv jarayoni uchun qulay emas edi. Adaptiv va aqlli o'quv tizimlari bo'yicha ishlarning boshlanishi odatda Janubiy Amerika geografiyasi mavzusida adaptiv o'qitishni taklif qilgan SCHOLAR tizimidan kelib chiqadi.^[2] Besh yil ichida bir qator boshqa innovatsion tizimlar paydo bo'ldi. Adaptiv ta'lim va intellektual repetitorlik tizimlari bo'yicha dastlabki ishlar haqida yaxshi ma'lumotni "Intelligent Reputing Systems" klassik kitobida topish mumkin.^[3]

Texnologiya va metodika

Adaptiv ta'lim tizimlari an'anaviy ravishda alohida komponentlar yoki "modellar" ga bo'lingan. Turli xil model guruhlari taqdim etilgan bo'lsa-da, aksariyat tizimlar quyidagi modellarning bir qismini yoki barchasini o'z ichiga oladi (vaqti-vaqti bilan har xil nomlar bilan):^[4][5]

• Ekspert modeli - o'rgatilishi kerak bo'lgan ma'lumotlarga ega model
• Student modeli - Talabani kuzatib boradigan va o'rganadigan model
• Instructional model - Haqiqatdan ham ma'lumotni etkazib beradigan model
• O'qitish muhiti - tizim bilan o'zaro aloqalar uchun foydalanuvchi interfeysi

Mutaxassis modeli

Ekspert modeli o'qitilayotgan material haqidagi ma'lumotlarni saqlaydi. Bu savollar to'plami echimlari kabi sodda bo'lishi mumkin, ammo u darslar va o'quv qo'llanmalarni va zamonaviy tizimlarda, hatto savollarga yondashuvlarni tasvirlash uchun mutaxassis metodologiyalarni ham o'z ichiga olishi mumkin.

Mutaxassis modelini o'z ichiga olmaydigan adaptiv ta'lim tizimlari odatda ushbu funktsiyalarni o'quv modeliga kiritadi.

Talaba modeli

Talabaning mahorat darajasini aniqlashning eng oddiy usuli bu CAT-da qo'llaniladigan usul (kompyuterlashtirilgan adaptiv test ). CAT-da, mavzu predmetning taxminiy mahorat darajasiga nisbatan qiyinligi darajasiga qarab tanlangan savollar bilan taqdim etiladi. Sinov davom etar ekan, kompyuter sub'ektning javoblarini hisobga olgan holda balini to'g'rilaydi, tor doiradagi savollarni tanlab, balni doimiy ravishda aniq sozlaydi.

CAT uslubida baholash algoritmini amalga oshirish oddiy. Savollarning katta to'plami mutaxassislar tahlili, eksperimentlar yoki ikkalasining kombinatsiyasi orqali to'planib, qiyinchiliklarga qarab baholanadi. So'ngra kompyuter asosan ikkilik qidiruvni amalga oshiradi va har doim mavzuga savol berib, kompyuter allaqachon sub'ektning maksimal va minimal darajadagi mahorat darajalari deb belgilab qo'ygan. So'ngra ushbu darajalar savolning qiyinligi darajasiga moslashtirilib, agar mavzu to'g'ri javob bergan bo'lsa, minimal miqdor, agar mavzu noto'g'ri javob bergan bo'lsa, maksimal daraja belgilanadi. Shubhasiz, mavzu uchun javob ularning haqiqiy mahorat darajasidan dalolat beruvchi emas, balki shunchaki tasodifiy bo'lgan stsenariylarga imkon berish uchun xato uchun ma'lum bir chegarani yaratish kerak. Qiyinchilikning bir darajasidan bir nechta savol berish noto'g'ri javob berish ehtimolini sezilarli darajada pasaytiradi va assortimentning taxmin qilingan mahorat darajasidan oshishiga imkon berishi mumkin bo'lgan noto'g'ri baholarni qoplashi mumkin.

Tushunchalar nuqtai nazaridan zaif tomonlarni aniqlashning yana bir kengayishi noto'g'ri talablarni tahlil qilish uchun talabalar modelini dasturlashdir. Bu, ayniqsa, bir nechta tanlov savollari uchun amal qiladi. Quyidagi misolni ko'rib chiqing:

Savol: soddalashtirish: ${ displaystyle 2x ^ {2} + x ^ {3}}$

a) soddalashtirish mumkin emas

b) ${ displaystyle 3x ^ {5}}$

v) ...

d) ...

Shubhasiz, (b) javob beradigan talaba ko'rsatkichlarni qo'shib, o'xshash atamalar tushunchasini tushunolmayapti. Bunday holda, noto'g'ri javob, uning noto'g'ri ekanligidan tashqari qo'shimcha tushuncha beradi.

O'quv modeli

O'qitish modeli odatda texnologiya taqdim etadigan eng yaxshi ta'lim vositalarini (masalan, multimedia taqdimotlari) taqdimot usullari bo'yicha mutaxassis o'qituvchilarning maslahatlari bilan birlashtirgan ko'rinadi. O'quv modelining nafislik darajasi talabalar modelining nafosat darajasiga katta bog'liqdir. CAT uslubidagi talabalar modelida o'qitish modeli shunchaki yozishmalar bo'yicha savollar havzasi uchun darajalar bilan tartiblanadi. Talabaning darajasi qoniqarli darajada aniqlanganda, o'quv modeli tegishli darsni taqdim etadi. Kontseptsiyalar asosida baholaydigan talabalarning yanada rivojlangan modellari uchun darslarni kontseptsiya bo'yicha tashkil etadigan o'quv modeli zarur. O'quv modeli zaif tomonlarni yig'ishtirib tahlil qilish va shunga mos ravishda dars rejasini tuzish uchun ishlab chiqilishi mumkin.

Noto'g'ri javoblar talabalar modeli tomonidan baholanganda, ba'zi tizimlar dolzarb savollar bilan "maslahat" shaklida mulohaza bildirishga intilishadi. Talaba xato qilganda, "raqam belgisiga diqqat bilan qarash" kabi foydali takliflar paydo bo'ladi. Bu ham o'quv modelining domeniga tushishi mumkin, chunki kontseptsiyaning zaif tomonlari asosida umumiy kontseptsiyaga asoslangan maslahatlar berilishi mumkin yoki maslahatlar savollarga xos bo'lishi mumkin, bu holda talabalar, o'qituvchilar va ekspert modellari bir-biriga to'g'ri keladi.

Amaliyotlar

Ta'limni boshqarish tizimi

Ko'pgina ta'limni boshqarish tizimlari turli xil adaptiv ta'lim xususiyatlarini o'z ichiga olgan. A ta'limni boshqarish tizimi (LMS) - ma'muriyat, hujjatlarni rasmiylashtirish, o'quv kurslarini, o'quv dasturlarini yoki o'rganish va rivojlantirish dasturlarini kuzatish, hisobot berish va etkazib berish uchun dasturiy ta'minot.

Masofaviy ta'lim

Adaptiv ta'lim tizimlari foydalanish uchun Internetda qo'llanilishi mumkin Masofaviy ta'lim va guruhlararo hamkorlik.^[6]

Masofaviy ta'lim sohasi hozirda adaptiv o'qitishning aspektlarini o'zida mujassam etgan. Adaptiv o'qitishsiz boshlang'ich tizimlar oldindan tanlangan savollar banki tomonidan taqdim etilgan talabalarga avtomatik ravishda qayta aloqa qilish imkoniyatini yaratdi. Ammo bu yondashuv sinfdagi o'qituvchilar ko'rsatishi mumkin emas. Masofaviy o'qitishning zamonaviy tendentsiyalari o'quv muhitida aqlli dinamik xatti-harakatlarni amalga oshirish uchun adaptiv ta'limdan foydalanishni talab qilmoqda.

Talaba yangi kontseptsiyani o'rganishga sarflagan vaqt davomida ularning qobiliyatlari tekshiriladi va ma'lumotlar bazalari modellardan biri yordamida ularning rivojlanishini kuzatib boradi. Masofaviy ta'lim tizimlarining so'nggi avlodi talabalarning javoblarini hisobga oladi va o'zlarini "bilim iskala" deb nomlangan tushunchadan foydalangan holda o'quvchining bilim qobiliyatlariga moslashtiradi. Kognitiv iskala - bu avtomatlashtirilgan o'quv tizimining namoyish etilgan bilim qobiliyatlari asosida eng pastdan yuqori darajagacha baholashning bilim yo'lini yaratish qobiliyati.^[7]

RMIT universiteti tomonidan WebLearn-ning Maple dvigateli veb-masofaviy o'qitishda adaptiv o'qitishni hozirgi muvaffaqiyatli amalga oshirishi.^[8] WebLearn etarlicha rivojlangan bo'lib, u o'quvchilarga berilgan savollarga baho bera oladi, hatto bu savollar matematika sohasidagi kabi noyob javobga ega bo'lmasa ham.

Adaptiv ta'lim forumlar yoki resurslarni taqsimlash xizmatlari kabi masofadan o'qitish muhitida guruh hamkorligini ta'minlash uchun kiritilishi mumkin.^[9] Adaptiv o'qitish hamkorlikda qanday yordam berishi mumkinligi haqidagi ba'zi bir misollarga bir xil qiziqishlarga ega bo'lgan foydalanuvchilarni avtomatlashtirilgan guruhlash va foydalanuvchining bildirilgan qiziqishlari yoki foydalanuvchining bemaqsad odatlariga asoslangan holda ma'lumot manbalariga havolalarni shaxsiylashtirish kiradi.

Ta'lim bo'yicha o'yin dizayni

Ushbu bo'limga katta hissa qo'shgan a yaqin aloqa uning mavzusi bilan. Bu, ayniqsa Vikipediya tarkibidagi siyosatiga muvofiq tozalashni talab qilishi mumkin neytral nuqtai nazar. Iltimos, bu haqida ko'proq muhokama qiling munozara sahifasi. (2020 yil yanvar) (Ushbu shablon xabarini qanday va qachon olib tashlashni bilib oling)

2014 yilda ta'lim sohasidagi tadqiqotchi o'quv o'yinlarini loyihalash uchun adaptiv o'qitish bo'yicha ko'p yillik tadqiqotni yakunladi. Tadqiqotlar natijasida ALGAE (Adaptive Learning GAme dEsign) modeli, o'yin dizayn nazariyalari va amaliyotlari, o'qitish strategiyalari va adaptiv modellariga asoslangan keng qamrovli adaptiv ta'lim modeli ishlab chiqildi va tasdiqlandi. Tadqiqot ushbu uchta komponentni bitta murakkab modelga birlashtirib, o'yin dizayni, o'quv strategiyasi va adaptiv ta'lim bo'yicha oldingi tadqiqotlarni kengaytirdi.

Tadqiqot natijalariga ko'ra o'quv natijalarini oshirish maqsadida o'yin dizaynerlari, o'qituvchi dizaynerlar va o'qituvchilar uchun qo'llanma bo'lib xizmat qiladigan moslashuvchan o'quv o'yinlarini loyihalashtirish modeli ishlab chiqildi. So'rov ishtirokchilari ALGAE modelining qiymatini tasdiqladilar va modelning tuzilishi, ishlatilishi, foydalari va muammolari to'g'risida aniq tushunchalar berdilar. Hozirgi ALGAE modeli ushbu tushunchalarga asoslangan. Endi model o'quv kompyuter o'yinlarini loyihalashtirish va rivojlantirish bo'yicha qo'llanma bo'lib xizmat qilmoqda.

Modelning qo'llanilishi davlatlar va harbiy idoralar / bo'linmalar, o'yin sanoati va ilmiy doiralarni o'z ichiga olgan tarmoqlararo sifatida baholanadi. Modelning haqiqiy qiymati va tegishli tatbiq etish uslubi (yo'naltirilgan yoki yo'naltirilmagan) ALGAE modelini qabul qilish tobora kengayib borishi bilan to'liq amalga oshiriladi.^[10]

Rivojlanish vositalari

Moslashuvchan ta'lim xususiyatlari ko'pincha vositalarning marketing materiallarida eslatib o'tilgan bo'lsa-da, moslashuvchanlik doirasi keskin farq qilishi mumkin.

Kirish darajasidagi vositalar o'quvchining ko'p tanlovli savolga javobi kabi soddalashtirilgan mezonlarga qarab yo'lini aniqlashga qaratilgan. To'g'ri javob o'quvchini A yo'liga, noto'g'ri javob ularni B yo'liga olib borishi mumkin, ammo ushbu vositalar asosiy tarmoqlanish uchun etarli usulni taqdim etgan bo'lsa-da, ular ko'pincha chiziqli modelga asoslangan bo'lib, u orqali o'quvchi shunchaki yo'naltiriladi. oldindan belgilangan chiziq bo'ylab biron bir nuqta. Shu sababli, ularning qobiliyatlari haqiqiy moslashuvchanlikka etishmayapti.

Spektrning boshqa uchida har qanday murakkab sharoitlar asosida juda murakkab moslashuvlarni yaratishga imkon beradigan rivojlangan vositalar mavjud. Ushbu shartlar o'quvchining hozirda nima qilayotgani, avvalgi qarorlari, xulq-atvorini kuzatish, bir nechtasini aytib o'tish uchun interaktiv va tashqi faoliyati bilan bog'liq bo'lishi mumkin. Ushbu yuqori darajadagi vositalar odatda asosiy navigatsiyaga ega emas, chunki ular xulosa mexanizmi kabi sun'iy intellekt usullaridan foydalanishga moyildirlar. Dizayndagi asosiy farq tufayli rivojlangan vositalar boy baholash imkoniyatlarini taqdim etadi. Oddiy ko'p tanlovli savolni berish o'rniga, o'quvchiga murakkab simulyatsiya taqdim etilishi mumkin, bu erda o'quvchining qanday moslashishi kerakligini aniqlash uchun bir qator omillar hisobga olinadi.

Ommabop vositalar

• Adobe Captivate
• Qualtrics

Shuningdek qarang

• Ta'limni boshqarish tizimi
• Kompyuterlashtirilgan adaptiv test
• Ta'lim dasturlari
• Aqlli repetitorlik tizimlari
• Shaxsiylashtirilgan ta'lim
• Aqlli o'rganish
• Tasdiqlangan o'rganish

Adabiyotlar

Ushbu maqola quyidagi materiallarni o'z ichiga oladi Citizenium maqola "Adaptiv o'rganish "ostida litsenziyalangan Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Import qilinmagan litsenziyasi lekin ostida emas GFDL.