AI的教育革命：自驅式與引導式自適應學習的全面解析
適應式學習是一種教育方法，它利用先進的技術（如人工智能）來創建個性化的學習體驗。在適應式學習中，學習內容和路徑會根據學生的學習進度和理解程度進行調整。這意味著每個學生都會接收到與他們的知識水平和學習速度相匹配的教學內容。
例如，如果一個學生在某個主題上表現出了理解的困難，適應式學習系統可以提供額外的教學資源和練習來幫助他們掌握這個主題。相反，如果一個學生在某個主題上表現出了高水平的理解，系統則可以提供更高級的內容，以便他們可以繼續挑戰自己并擴大知識范圍。
適應式學習的目標是提高學習效率，使每個學生都能在自己的節奏和能力范圍內進行學習，從而提高學習成果和滿意度。
適應性學習如何運作？
大多數自適應學習功能都遵循類似的過程：
- 為學生的作業（如家庭作業）和/或整個教育環境（如課程）設定目標。這通常涉及教師創建教學大綱或分配一些學習目標。
- 提出與這些目標相關的評估問題。
- 根據學生答案的正確性、問題的難度和/或問題與技能、概念或學習目標的知識圖的一致性來估計學生的知識狀態。
- 根據學生估計的知識狀態決定下一步應該進行什么活動——這是否意味著提出更簡單或更難的問題、提供教學干預、彌補先決知識的差距、建議學生與老師交談或進行其他活動。
然后繼續步驟循環（二到四），直到每個學生達到第一步中設定的目標。
有什么好處？
即使在早期，適應性學習最直接的好處就是_大規模的個性化_：學生可以獲得個性化的關注，而無需 10 倍的教師數量。自適應學習工具充當“虛擬助教”，讓每個學生接觸最有可能提高學習成果的材料。
當學生能夠接受適合他們當前知識水平的評估和指導時（這可能與同齡人的知識水平有很大不同），他們更有可能達到更高的成就水平。需要更多練習、指導和補救以達到必備技能的學生可以獲得額外的支持，而同一群體中更高級的學生可以解決具有挑戰性的問題。
國外一些研究表明，適應性學習通常會導致“所有的船都上升”，并且大規模的計算機輔助個性化至少可以與在教學適當的環境中由老師運行的小組輔導課程一樣有效。
常見的挑戰有哪些？
- 缺乏學生的能動性和動力：如果學生被要求遵循“算法”認為他們需要的任何東西，他們可能會覺得自己無法控制。如果該工具既不解釋選擇材料的_原因，也不考慮學生的輸入，那么最終的體驗可能會令人沮喪，甚至可能適得其反。_
- 與人類支持的聯系不足：即使采取強有力的干預措施，也沒有任何適應性學習工具可以彌合每個學生的所有知識差距。如果教師沒有可操作的分析來識別陷入困境的學生或及時“退出”激勵學生尋求（人類）幫助，一些學生可能會徒勞無功，而不是從專家教師那里獲得高價值、高效的支持。
- 學生群體的碎片化：自適應學習工具在讓群體“相距多遠”方面可能有所不同。在極端情況下，教師可能會發現先進的學生在課程大綱中進步很快，而準備不足的學生仍然停留在早期單元或必備技能上。成功實施適應性學習可以讓學生同時致力于相似的學習目標，具體取決于這對課程節奏或結構的重要性。
適應性學習課件如何改變教師和學生的思維方式？
對于教師來說，使用自適應技術通常意味著放棄逐步控制。為了讓課件成功地適應學生的需求，它不能僅僅按照教師預先設定的順序提供預先選擇的材料。自適應學習的成功課件實施旨在實現中間立場，教師為每個學生活動選擇目標、內容領域和/或教學功能，但自適應技術根據需要向學生分配不同數量和類型的內容。自適應學習課件還應提供易于解釋的分析和行動號召，以便教師了解每個學生的學習情況以及哪種活動或一對一的注意力會產生最佳結果。
對于學生來說，適應性學習活動可能與他們“傳統作業”的體驗不同。在沒有解釋這種安排的好處的情況下，從事長度和類型與同行不同的任務可能會讓人感到武斷和懲罰性。此外，學生通常擔心提交錯誤的答案，因為這通常會影響他們的最終成績。適應性學習通常會重新定義這種懲罰：學生在學習時_應該_得到錯誤的答案，即使在開局不佳的情況下，只要他們努力從錯誤中吸取教訓，也可以在適應性活動中取得優異的最終成績。我們發現學生往往對這種“成長心態”取向做出積極反應。
可基于兩種解決方案以不同的方式支持基于掌握的學習：
- 自驅式適應學習：這種解決方案強調為每個學生提供個性化的學習體驗。教師設定學習目標，然后系統根據每個學生的知識狀態，提供個性化的作業。這種解決方案提供及時的支持，包括專注的練習問題、教學文本和視頻，以及對先決條件的實時補救。最重要的是，學生在關鍵的決策點上有選擇權，可以決定覆蓋對先決技能的補救并返回到分配的材料，或者切換到他們感覺更好準備的主題。這種自驅式的方式強調了學生的主動性和自我引導的學習過程。
- 引導式適應學習：這種解決方案提供了自適應作業，但在一個典型的課程中，非自適應作業（即靜態問題集、資源或教師提供的材料）至少與自適應作業一樣多。每個自適應作業實現了三種廣泛的教學功能之一：介紹、練習或復習。教師可以在每個作業的基礎上選擇哪個功能最適合他們的教學大綱。這種解決方案強調教師在自適應學習過程中的引導作用，教師可以根據學生的學習需要和教學大綱的要求，靈活地調整和指導學習過程。
