AI的教育革命：自驱式与引导式自适应学习的全面解析

适应式学习是一种教育方法，它利用先进的技术（如人工智能）来创建个性化的学习体验。在适应式学习中，学习内容和路径会根据学生的学习进度和理解程度进行调整。这意味着每个学生都会接收到与他们的知识水平和学习速度相匹配的教学内容。

例如，如果一个学生在某个主题上表现出了理解的困难，适应式学习系统可以提供额外的教学资源和练习来帮助他们掌握这个主题。相反，如果一个学生在某个主题上表现出了高水平的理解，系统则可以提供更高级的内容，以便他们可以继续挑战自己并扩大知识范围。

适应式学习的目标是提高学习效率，使每个学生都能在自己的节奏和能力范围内进行学习，从而提高学习成果和满意度。

适应性学习如何运作？

大多数自适应学习功能都遵循类似的过程：

为学生的作业（如家庭作业）和/或整个教育环境（如课程）设定目标。这通常涉及教师创建教学大纲或分配一些学习目标。

提出与这些目标相关的评估问题。

根据学生答案的正确性、问题的难度和/或问题与技能、概念或学习目标的知识图的一致性来估计学生的知识状态。

根据学生估计的知识状态决定下一步应该进行什么活动——这是否意味着提出更简单或更难的问题、提供教学干预、弥补先决知识的差距、建议学生与老师交谈或进行其他活动。

然后继续步骤循环（二到四），直到每个学生达到第一步中设定的目标。

有什么好处？

即使在早期，适应性学习最直接的好处就是_大规模的个性化_：学生可以获得个性化的关注，而无需 10 倍的教师数量。自适应学习工具充当“虚拟助教”，让每个学生接触最有可能提高学习成果的材料。

当学生能够接受适合他们当前知识水平的评估和指导时（这可能与同龄人的知识水平有很大不同），他们更有可能达到更高的成就水平。需要更多练习、指导和补救以达到必备技能的学生可以获得额外的支持，而同一群体中更高级的学生可以解决具有挑战性的问题。

国外一些研究表明，适应性学习通常会导致“所有的船都上升”，并且大规模的计算机辅助个性化至少可以与在教学适当的环境中由老师运行的小组辅导课程一样有效。

常见的挑战有哪些？

缺乏学生的能动性和动力：如果学生被要求遵循“算法”认为他们需要的任何东西，他们可能会觉得自己无法控制。如果该工具既不解释选择材料的_原因，也不考虑学生的输入，那么最终的体验可能会令人沮丧，甚至可能适得其反。_

与人类支持的联系不足：即使采取强有力的干预措施，也没有任何适应性学习工具可以弥合每个学生的所有知识差距。如果教师没有可操作的分析来识别陷入困境的学生或及时“退出”激励学生寻求（人类）帮助，一些学生可能会徒劳无功，而不是从专家教师那里获得高价值、高效的支持。

学生群体的碎片化：自适应学习工具在让群体“相距多远”方面可能有所不同。在极端情况下，教师可能会发现先进的学生在课程大纲中进步很快，而准备不足的学生仍然停留在早期单元或必备技能上。成功实施适应性学习可以让学生同时致力于相似的学习目标，具体取决于这对课程节奏或结构的重要性。

适应性学习课件如何改变教师和学生的思维方式？

对于教师来说，使用自适应技术通常意味着放弃逐步控制。为了让课件成功地适应学生的需求，它不能仅仅按照教师预先设定的顺序提供预先选择的材料。自适应学习的成功课件实施旨在实现中间立场，教师为每个学生活动选择目标、内容领域和/或教学功能，但自适应技术根据需要向学生分配不同数量和类型的内容。自适应学习课件还应提供易于解释的分析和行动号召，以便教师了解每个学生的学习情况以及哪种活动或一对一的注意力会产生最佳结果。

对于学生来说，适应性学习活动可能与他们“传统作业”的体验不同。在没有解释这种安排的好处的情况下，从事长度和类型与同行不同的任务可能会让人感到武断和惩罚性。此外，学生通常担心提交错误的答案，因为这通常会影响他们的最终成绩。适应性学习通常会重新定义这种惩罚：学生在学习时_应该_得到错误的答案，即使在开局不佳的情况下，只要他们努力从错误中吸取教训，也可以在适应性活动中取得优异的最终成绩。我们发现学生往往对这种“成长心态”取向做出积极反应。

可基于两种解决方案以不同的方式支持基于掌握的学习：

自驱式适应学习：这种解决方案强调为每个学生提供个性化的学习体验。教师设定学习目标，然后系统根据每个学生的知识状态，提供个性化的作业。这种解决方案提供及时的支持，包括专注的练习问题、教学文本和视频，以及对先决条件的实时补救。最重要的是，学生在关键的决策点上有选择权，可以决定覆盖对先决技能的补救并返回到分配的材料，或者切换到他们感觉更好准备的主题。这种自驱式的方式强调了学生的主动性和自我引导的学习过程。

引导式适应学习：这种解决方案提供了自适应作业，但在一个典型的课程中，非自适应作业（即静态问题集、资源或教师提供的材料）至少与自适应作业一样多。每个自适应作业实现了三种广泛的教学功能之一：介绍、练习或复习。教师可以在每个作业的基础上选择哪个功能最适合他们的教学大纲。这种解决方案强调教师在自适应学习过程中的引导作用，教师可以根据学生的学习需要和教学大纲的要求，灵活地调整和指导学习过程。

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