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Knewton:自适应平台,让差异化学习自动化
发表时间:2015-01-22 来源:WeEdu 7413阅读

随着技术越来越融入学校,我们不禁怀疑这些技术将有利于学习过程,还是会成为我们提高学习能力的障碍。对技术的过分依赖会对我们固有的自动学习方式造成一定的风险。然而现在,有一些系统正在改革教育技术,支持学生的发展和成功,并同时优化师生关系。而这些目的的达成,需要通过一个所谓的“自适应学习”的东西。


现代教育的目的是培养学生的技能,使他们能够面对现实世界的挑战。如果教育环境的重点是死记硬背和测试学习,而不是培养学生创造性,当学生参加工作的时候往往会觉得迷失了自己,没有地方发挥自己的潜力。这是因为他们没有获得和使用信息的能力。许多学校系统都不能满足所有学生的需求;然而自适应学习可以解决这个问题。


那什么是自适应学习?适应性学习是一种基于计算机的在线教育系统,根据学生的表现调整学习材料的呈现方式和内容。简单地来说,就是学习系统根据学生的表现,适应学生的发展水平和个性化的学习过程。例如,如果一个学生英文课学得很好,系统就会了解到这个特定学生的发展模式,从而进一步开发这个学生的潜力。


Knewton就是一个以自适应学习平台为主要产品的教育科技公司,而其他教育机构利用这个平台创建适用于不同用户的学习应用。在课堂里,我们经常会说到“差异化学习”。所谓“差异化学习”,是指教师根据学生对材料的不同理解能力,给予某个或者某组学生不同的指导。Knewton平台使得差异化学习的自动化进程变得可能。


Knewton 用API建立自适应学习平台


Knewton平台提供很多种不同的跟踪学生学习情况的服务。当一个新的以Knewton为基础的应用产品上线,这个应用中呈现的与课程有关的概念图就会被摄入到平台。一个学生在互动过程中,该学习应用给平台提供了被触发的事件。一个事件可能是由学习者开始学习某一章节或回答问题开始。在这个学习应用上还可以设置目标。这些输入被送入一个强有力的推荐引擎,通过摄入的概念图,为一个特定的学生创建一个学习路径。


Knewton平台还提供了个人和课堂的分析工具。有了这些工具,教师可以评估学生的表现,以及了解下一步应该准备什么样的课程。教师可以相应地开展未来的课程计划,确保学生在完成他们的学习目标时尽可能成功。


Knewton平台通过专有的应用程序编程接口(API)提供数据。Knewton平台揭示了学习者已经知道了什么,以及如何学习最好,然后推荐给学习者下一步应该学习什么。使用Knewton的实时预测分析,教师可以发现知识的欠缺之处,以及为每个学习者制定不同的指令。Knewton平台被先锋学习的公司和机构广泛运用,以提高学生的成绩。


Knewton与出版商合作,走进K-12市场


因为许多出版商已经难以适应日益数字化的世界里,作为一个技术提供商,Knewton似乎处于越来越有利的位置。在过去的一年,该公司产生了近二十亿的学生个性化的建议。而它之所以能够做到这点,是因为与美国最主要的教育出版商的合作伙伴关系,包括Houghton Mifflin Harcourt,Macmillan Education,和剑桥大学出版社,等等。


Houghton Mifflin Harcourt(HMH)是世界上最早成立的出版社和最大的学前教育解决方案的供应商。HMH现在使用的Knewton的 API进行推荐以及提供个性化的、及时的教学分析。HMH利用Knewton的API,雇佣了Knewton设计了一个基于网络的,高质量的生产应用程序的初步实施。HMH开发者继而微调这个应用程序,使之更适合HMH的用户。


这些合作伙伴也让Knewton在2013的收入翻了三倍,现在有了Houghton Mifflin的合作,Knewton科技正在超过1000万的美国学生当中使用,但更重要的是,考虑到Knewton过去一直在和高等教育机构合作,类似于Houghton Mifflin和Triumph Learning让Knewton真正渗透到K-12市场。


自适应学习平台的挑战


自适应学习平台自身也会遇到很多挑战。如果学习过程变得个性化,那么如何使同一班级的学生获得量相同的知识,并且完成得同样好,不会使得某些学生落后?也有人质疑,在这样的系统下,教室可能最终没有教师。


当然,更多人也觉得这是在杞人忧天。在老师的指导,自适应学习系统能够根据班级的期望和结果进行编程。因为学习实现了个性化,系统为每个学生依次创建了满足学校的期望和满足的方式。当每个学生都能进行有效的学习,就很难会有“落后”的情况发生。


老师也不会消失。老师会在教室,监控整体的发展状况,但不必为每一个学生花费时间。老师可以集中注意力时间和资源帮助特殊学生,进行一对一的支持。无论这个特殊的学生是非常好或坏,他们都可以受益于这种1:1的互动。


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