Как большие данные формируют адаптивное обучение

Педагоги, администраторы и школьные округа внедрили новые цифровые технологии для улучшения результатов обучения, особенно в условиях продолжающейся пандемии COVID-19.

Округам и высшим учебным заведениям пришлось быстро перейти на гибридную модель обучения или полностью виртуальную учебную среду. Компании в секторе образовательных технологий (ed-tech) должны были активизироваться и предоставить преподавателям и студентам новые инструменты.

Ожидается, что в ближайшие годы индустрия образовательных технологий будет расти, в основном из-за появления новых технологий и постоянно меняющихся потребностей студентов. Стоит упомянуть одну тенденцию в сфере образовательных технологий — большие данные и то, как они влияют на адаптивное обучение.

Что такое адаптивное обучение?

Прежде чем погрузиться в эту тенденцию больших данных в образовании, важно понять адаптивное обучение и то, как оно традиционно используется в этой области.

Адаптивное обучение – это метод обучения, который предоставляет персонализированные возможности учащимся. Решения для адаптивного обучения предлагают эффективный, привлекательный, действенный и индивидуальный опыт, используя подход, основанный на данных, для обучения и исправления.

Учащиеся, взаимодействующие с решением для адаптивного обучения, таким как компьютер или веб-приложение, обнаруживают, что оно адаптируется к их производительности. Он предоставляет соответствующий контент, который им нужен в данный конкретный момент времени.

Большинство решений для адаптивного обучения опираются на усовершенствованные алгоритмы, оценки, отзывы студентов и преподавателей и новые типы медиа, чтобы последовательно доставлять свежий учебный материал каждому учащемуся.

Решения обычно [подпадают под три категории] (https://library.educause.edu/resources/2017/1/7-things-you-should-know-about-adaptive-learning): открытое, закрытое или гибридное обучение. системы:

• Открытый: пользователи контролируют все конфигурации, включая решения по содержанию и цели обучения.

• Закрытые: эти системы поставляются с готовым содержимым курсов, где пользователь практически не может контролировать то, что включено.

• Гибрид: некоторые конфигурации поставляются предустановленными, но у пользователей есть возможность добавлять содержимое курса или что-то менять.
  

Открытые или гибридные системы адаптивного обучения могут быть настроены преподавателями вручную в зависимости от потребностей учащихся. Со временем системы адаптивного обучения «учатся» на взаимодействии учащегося с программой и меняют темп и путь обучения на основе этих данных.

Роль больших данных в адаптивных системах обучения

Решение для адаптивного обучения было бы бесполезным без огромных объемов данных. Эти системы могут использовать информацию об успехах учащихся или уровне внимания, чтобы прогнозировать будущую успеваемость или адаптировать учебный процесс для учащихся с различными потребностями.

Большие данные являются ценным ресурсом для любого учреждения в сфере образования. По сути, учебные заведения могут лучше понять успеваемость учащихся, анализируя объемы данных, которые слишком велики для [традиционных методов вычислительной обработки] (https://www.mdpi.com/2076-3417/10/20/7016/htm) .

Преподаватели и администраторы могут просматривать проанализированные данные, чтобы принимать решения и отвечать на вопросы, о существовании которых они не подозревали. Несколько инструментов могут помочь учреждениям в управлении этой информацией, например [Hadoop и Spark] (https://www.geeksforgeeks.org/difference-between-hadoop-and-spark/), две платформы с открытым исходным кодом, принадлежащие проекту Apache. .

Различные издатели и поставщики контента, в том числе McGraw-Hill, Khan Academy, Pearson и Cengage, создали инструменты адаптивного обучения, которые преподаватели могут использовать в своих интересах. Однако принятие этих решений варьируется в зависимости от нескольких факторов. Некоторые отдельные инструкторы приняли их, в то время как другие внедрили их в масштабах всего учреждения.

Как и в случае со многими другими передовыми технологиями, решения для адаптивного обучения со временем улучшаются по мере того, как в результате взаимодействия учащихся собирается больше данных.

Будут ли большие данные стимулировать внедрение решений для адаптивного обучения?

Чтобы ответить на этот вопрос просто, да — аналитика больших данных, вероятно, приведет к более широкому внедрению инструментов адаптивного обучения.

Адаптивное обучение предоставляет персонализированные возможности непосредственно большому количеству учащихся. Каждый ребенок получает индивидуальный контент, который позволит ему двигаться в своем собственном темпе.

Сектор образования — это невероятно богатая данными отрасль, но до сих пор учреждениям не хватало технологий, позволяющих использовать всю мощь этой информации. Машинное обучение (МО), облачные вычисления и достижения в области анализа больших данных позволяют школам собирать данные, особенно касающиеся адаптивного обучения, которые еще предстоит проанализировать.

Учителя, использующие адаптивные методы и технологии обучения, могут оптимизировать учебный процесс своих учеников на основе их навыков и предшествующих знаний.

Потенциальные проблемы с использованием больших данных в адаптивном обучении

Ни одна технология не идеальна — у большинства есть свои недостатки. Некоторые преподаватели могут быть обеспокоены эффективным использованием больших данных или решений для адаптивного обучения и своей ролью в этом подходе к обучению. .

Алгоритмы, используемые для анализа больших данных и в решениях для адаптивного обучения, могут различаться. Поставщики, которые не раскрывают детали своих продуктов, могут создать пробелы в их эффективности.

Кроме того, адаптивные технологии обучения лучше всего работают, когда учащиеся посещают курсы начального уровня по конкретным темам. Другими словами, адаптивное решение для обучения может быть эффективным не для каждого класса или школьного предмета.

Еще одна потенциальная проблема заключается в том, что адаптивные решения для обучения лучше всего работают в программах, основанных на компетенциях, или в средах самостоятельного обучения. Независимо от этих проблем, интересно наблюдать, как образовательные учреждения могут использовать большие данные так же, как это делают крупные корпорации и другие отрасли.

Эта тенденция возникла, когда преподавателям [пришлось взяться за] (https://www.valottery.com/aboutus/blog/thankateacher2021) задачу обучения учащихся во время пандемии.

Для решения этих проблем необходимы дополнительные исследования, чтобы издатели, преподаватели и специалисты по большим данным могли их преодолеть. Всесторонний обзор роли больших данных в образовании все еще отсутствует, но эту область изучения стоит изучить.

Будущее больших данных в адаптивном обучении

Разнообразие в современном классе делает крайне важным встречать учащихся там, где они есть, и принимать меры, чтобы поддерживать и направлять их на протяжении всего их образовательного пути.

Решения для адаптивного обучения могут опираться на большие данные и использовать их для улучшения учебного процесса учащихся. Конечная цель состоит в том, чтобы предоставить материал каждому учащемуся, чтобы он мог проявить себя наилучшим образом.