1

Адаптивное обучение: с миру по нитке

Опубликовано: 24.02.2016


Knewton — пожалуй, самый известный проект адаптивного обучения, но далеко не единственный, заслуживающий внимания. О других выдающихся инициативах рассказывает Дмитрий Аббакумов, руководитель Лаборатории адаптивных образовательных технологий ВШЭ и психометрик Дирекции по онлайн обучению ВШЭ.

Cerego

cerego-homescreen.jpg

Проект позиционируется как «система управления памятью». Авторы Cerego рассматривают память как ключевой фактор успеха обучения. Поэтому в своих исследованиях и разработках команда сосредоточилась на том факте, что каждый человек по-разному изучает, запоминает и удерживает информацию в голове в течение времени. Cerego анализирует данные о том, что запомнил и что забыл студент в течение разных промежутков времени. Затем преобразует полученные результаты в персональные кривые памяти студента и кривые «забываемости» контента. В результате проект строит индивидуальный график учебы (в какое время и в каком количестве лучше учиться) и напоминает, когда пора потренироваться. Помимо этого, в Cerego разработали шаблоны для образовательного контента. Авторы проекта утверждают, что эти шаблоны позволят существенно улучшить запоминаемость материала из самых различных предметных областей на разных языках.

Grockit

grockit_gre.jpg

Grockit представляет собой платформу адаптивной подготовки к тестовым экзаменам — GMAT, GRE, ACT и другим. У платформы амбициозные цели — сократить до минимума срок подготовки и получить максимально возможный результат. На сегодняшний день Grockit располагает данными о 25 миллионах решений студентами 25 тысяч заданий. Эта внушительная по объему статистика и является главным конкурентным преимуществом проекта — анализ решений и ошибок позволяет алгоритму платформы подобрать оптимальное задание для каждого конкретного студента в данный момент времени. Кроме того, студенты могут объединяться в группы по проблемам и интересам на основании рекомендаций Grockit, тем самым подготовка к экзаменам становится еще более интересной.

SmartSparrow

Sparrow_screenshot.png

В отличие от проектов, сконцентрированных на аналитике, SmartSparrow ориентируется на создании адаптивного контента. В SmartSparrow преподаватели имеют возможность сконструировать несколько треков для студентов, которые позволят изучать курс разными темпами в зависимости от собственных амбиций и прогресса. Помимо этого, в проекте гордятся алгоритмом адаптивной обратной связи, который направляет студенту объяснение, подсказку или слова поддержки именно в тот момент, когда это необходимо. Наконец, SmartSparrow стимулирует преподавателей обмениваться собственным контентом, интересными практиками, а также создавать предметные и межпредметные сообщества.

Дмитрий Аббакумов