自适应学习融入了机器学习,认知科学,预测分析和教育理论的方面,以积极定制内容对每个学习者的需求

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解决方案

聘请用户改进学习

根据学习者的参与水平和主题掌握,系统可以适应自己。解决方案的一些特征是:评估 - 根据学生在上一个问题上的表现,系统将适应随后的问题;反馈机制 - 系统将具有各种反馈机制,可提醒学生对错误,并将其引导回到课程中的前一点,或者提供如何解决当前任务的提示和提示;学习路径 - 系统会根据现有路径上的学生表现,将学生从一个学习路径移动到另一个学习路径;并跟踪各个与系统的交流。

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好处

最大化学习效率,有效性,参与和保留

监控个别学生的表现,他们可以看到他们最努力地挣扎的哪些部分,了解他们应该采取的课程来提高学习技巧

每个学生都获得自己的个性化课程,该课程实时调整到他或她的表现和参与水平

教师可以创建一个动态评估系统,这将为学生创造更好的学习体验

使教师能够在行政任务上花费72%的时间

通过响应情报调整对动态世界

洞察力

通过响应情报调整对动态世界