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自适应应用到教育领域,要先解决这九大问题

作者:Eduers内参 发布时间:

自适应应用到教育领域,要先解决这九大问题

作者:Eduers内参 发布时间:

摘要:都在喊自适应,但是现状骨感。

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图片来源:Pixabay

自适应学习如何应用到互联网教育的早在上世纪70年代就已萌芽:

1970年,美国自然科学基金资助研制了TICCIT,利用计算机辅助自适应测试技术作为主要手段,试图提供适应性教学。

【引自:张家华,张剑平.适应性学习支持系统:现状、问题与趋势[J].现代教育技术.2009,2】

自适应学习平台对比

世界很多国家都有在线教育企业在做尝试,有的是真在做,有的是玩个噱头,甚至把学情分析当自适应,更何况分析得那么简陋,有的会针对学情给出学习建议也只是很简单没什么技术含量,比如通过测试分析你某些知识点对应的题目错误率高,就建议加强相应知识点的学习,当然这是国内大部分企业喜欢干的,稍微沾点边就马上包装成领先一样,先占领市场再说。总体看,国内的研究和应用要落后于某些国家例如美国,理论上的落后自不必说,可从论文数量与质量判断,不赘述,应用亦然。

例如:国内的论文喜欢用内容模型、学生模型、教导模型,这其实也是引自国外的。(中国是论文大国,但也只是数量大而已;就像GDP大,人均很少,质量不高。)

重点还是说应用这块。

国内有:babycan、大讲台、乂学、有谱测评等。

国外有:Knewton、Declara、Smart Sparrow、KnowRe等。

自适应在线教育公司概览表_meitu_1.jpg

下表也可以让我们有一个更细致的认知:

学习平台各维对比_meitu_3.jpg

【引自:《国内外自适应学习平台的现状分析研究》,作者:郭朝晖 , 王楠 , 刘建设 】

质疑

目前国内外均普遍明显缺乏重视的有:

1、入学测试:判断学习前各维度能力、知识基础等(体验优答时发现,你做了几道题,它也可以提供一个各维度能力分析的雷达图给你,这并不科学,量太少,类似于我们不能通过几百个抽样调查就判断中国人是否幸福一样。PS:优答并没有入学测试。)

2、学生入学时的标签:年龄、学历、知识基础、性格、心理状态、家庭、收入、学习目标、学习习惯、学习意愿、智商...

你不了解他,怎么适配?所以,很多产品都是用户在学的过程中适配。

3、记忆能力的差异性:那么多公式定理,记不住怎么往前走,记不准怎么走?

4、人是社会化的动物:很人说远程教育在线教育的学习者学习注意力不集中、难以长期坚持的原因是孤独,是没人管—其实是缺少一个“眼神”。从人的本能来说,人的思考源自社会目的,没有四目相望的对话人类就不会进化。你看屏幕中的讲课的小人只是视频中的一个会动的图片而已啊,目前的人类还没有办法把他当成实实在在的人,当然,直播 的话会好些。再说,一个人学习是很无聊啊~

5、自适应学习系统可以提高学习效率,但是能否促进思维能力的提升?思维能力远比知识重要吧,所以,小朋友用自适应学习网站学习可要慎重了~

6、缺少动态调整:学习过程中,如何分析发生的各种变量,如何预判,如何推荐,算法不能是确定单一的,也不能是一成不变的。

7、资源匮乏:视频、题目等资源尚且不足,况实时答疑乎?

8、学习行为理论、心理学理论等应用不足。

9、对不同类型知识的特征认知不足(引自百度百科):

知识作为一种特殊的信息,它具备了更多的附加特征,也就是说,某一种信息如果越多增加这种特征的烙印,就越接近知识。

隐性特征

说明:知识具备较强的隐蔽性,需要进行归纳、总结、提炼。

行动导向特征

说明:知识能够直接推动人的决策和行为,加速行动过程。

动态特征

说明:知识不断更新和修正。

主观特征

说明:每个人对知识的理解,都会加入自己的主观意愿。

可复制/转移

说明:知识可以被复制和转移,可重复利用。

延展生长特征

说明:知识在应用、交流的过程中,被不断丰富和拓展。

资本特征

说明:知识就是金钱。

倍增特征

说明:知识经过传播不会减少,而会产生倍增效应。一个知识两人分享,就至少有两条。

熟练特征

说明:知识运用越熟练,有效性越高。

情境特征

说明:知识必须在规定的情景下起作用,人类选择知识一般都会进行情境对比。

心智接受特征

说明:知识必须经过人的心智内化,真正理解,才能被准确运用。

结果导向特征

说明:知识不但加速过程,也导向一个可预期的结果。

权力特征

说明:掌握知识的人,即便不在职务高位,也拥有一定的隐性权力。

生命特征

说明:知识是有产生和实效的过程,有生命长短,不是永久有效的。

总之,现状骨感,现在的都只是初级的自适应引擎:变量少、颗粒粗、响应慢、判断糙、资源少、动态化差。

未来:我们怎么做自适应?

我们越了解人类自己,就越知道怎样做教育。

这并不是正确的废话,这是方向:我们对我们用来学习的中枢——大脑——的认知只比空白多一点!

我们是怎样学习的,是这样吗?

知识获取流程_meitu_4.jpg

怎样获取的?为什么有的获取不同信息的快慢效率不同?

怎样认知的?为什么不同人第一次认知同一知识时差别可能极大?

怎样加工的?为什么有的人这样加工,有的人那样?

怎样内化的?为什么有的人可以举一反三有的人总是犯错?

怎样检验是科学合理的?

未来的自适应学习系统:

未来自适应学习系统展望_meitu_2.jpg

Ⅰ、变量容纳够大:

是簇,一个能容纳百万数量级甚至亿万数量级变量及变量间关联的簇!

Ⅱ、颗粒度够细:

1、对人的学习风格和学习类型、学习行为等细分到足够细。

2、知识点细分到足够细。

3、每个知识点都有多种风格的“教师”讲解(可能是机器人)。

Ⅲ、响应够快:

1、随时提问,随时解答,随时评价,随时换“人”(可能是机器人)。

Ⅳ、判断够准确:

1、遗忘曲线等各种行为理论、心理学的合理应用。(目前以上提到的在自适应线教育产品对记忆的个体差异性关注不足)

2、大数据系统可以不断自动化分析,不断根据你的学习行为预判你的学习效果,从而随时给出学习建议,且分析行为可进化。

Ⅴ、资源够全:

不同媒介的(字、图、音、视、VR、AR、AI...)、不同来源的、不同难度的、不同讲述风格的应有尽有。

VI、动态进化快。

未来的孩子,通过自适应学习系统学习,真正有了祖国的花朵社会主义接班人的感觉!因为太爽了!

未来的自适应学习另一个方向是陪伴。(当然不是人陪伴)

一定要有度量,没有度量就无所谓成败。(以上提到的各种形容程度的形容词,比如“多种”“足够细”都需要度量,不赘述)

自适应学习系统或引擎的价值是什么?效率,10天学会的东西,现在1天就可以学会,这意味着什么,请充分发挥想象力!(当然必然有极限,比如某个知识点,无论适应性学习引擎如何强大,人去学习至少要XX时间。)

未来已来,我们正在思考和拥抱;未来很远,我们无法预知人类的潜力!

作者注:凡是引用的,均有引用标示;其余为本人原创,如需引用或转载,请联系本人。

本文来自投稿,作者Dirac。

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