Рішення Alta від Knewton як засіб підтримки адаптивного навчання математики

Аналіз переваг й недоліків адаптивної навчальної платформи Knewton та рекомендації щодо використання Alta в освітньому процесі. Властивості дійсних чисел та порядок дій над ними. Удосконалення змісту навчальних программ, створення власного курсу в Alta.

Рубрика Педагогика
Вид статья
Язык украинский
Дата добавления 16.02.2022
Размер файла 324,6 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рішення Alta від Knewton як засіб підтримки адаптивного навчання математики

Ю. Г. Носенко

Актуальність теми дослідження

Персоналізація навчання відноситься до провідних світових освітніх тенденцій. Із розвитком технологій, веб-простору і хмарних обчислень можливості персоналізації та забезпечення адаптивності значно зростають. Шляхом “відслідковування” того, що саме учень/студент знає та вміє, адаптивна система з високою вірогідністю вибудовує індивідуальну освітню траєкторію, планомірно “переміщуючи” його/її від одного змістового блоку до наступного, доки не будуть досягнуті заплановані результати. Значущим у цьому контексті є досвід компанії Knewton (США), що розробила однойменну адаптивну навчальну платформу - безперечного лідера серед аналогічних платформ. Постановка проблеми. Зважаючи на те, що практичний досвід застосування адаптивних систем навчання в Україні майже відсутній, важливо дослідити зарубіжні рекомендації, критично оцінити й узагальнити переваги і недоліки таких систем, надати методичні вказівки й поради щодо їхнього впровадження та використання. Аналіз останніх досліджень і публікацій. Теорія і практика розроблення та використання адаптивних можливостей сучасних інформаційно-комунікаційних технологій в освіті досліджено в роботах В. Бондаря, П. Брусиловського, Ю. Бунтурі, Т. Давиденко, В. Дем'яненка, М. Зуєвої, Н. Капустіна, С. Литвинової, Ю. Носенко, В. Пішванової, М. Мар'єнко (Попель), С. Прийми, П. Федорука, М. Шишкіної, F. Abel, - P. Brusilovsky, J. Ferreira, J. Jarrett, J. Lee, M. Murray, Oneto L., Pugliese L., K. Wauters, T. Zimmer та ін. Постановка завдання. Проаналізувати переваги й недоліки адаптивної навчальної платформи Knewton та надати практичні рекомендації щодо використання Alta (рішення від Knewton) в освітньому процесі. Виклад основного матеріалу. У статті проаналізовано переваги й недоліки адаптивної навчальної платформи Knewton. Надано рекомендації щодо розробки і використання адаптивного курсу на базі Knewton (на прикладі програми для вивчення математики Alta): створення профілю (акаунту), обрання готових завдань, проєктування власного курсу в Alta, моніторинг активності учнів/студентів.

Висновки. В основу рішення Alta від Knewton покладено розуміння того, що навчальні потреби кожного учасника освітнього процесу є унікальними. Рішення Altaпереорієнтовує користувачів з підходу “чого педагог має навчити учня/студента?” на підхід “що має вивчити учень/студент?”. Унікальна адаптивність програми дозволяє максимально персоналізувати дидактичний матеріал і завдання для кожного користувача. Ключові слова: персоналізоване навчання, адаптивна навчальна платформа, Knewton, Alta, індивідуальна освітня траєкторія.

ALTA SOLUTION FROM KNEWTON AS A TOOL OF SUPPORT FOR ADAPTIVE LEARNING IN MATHEMATICS

Urgencyoftheresearch. Personalizationoflearningisoneoftheworld'sleadingeducationaltrends. Withthedevelopmentoftechnology, webspace, andcloudcomputing, thepossibilitiesofpersonalizationandadaptabilityincreasesignificantly. By "tracking" whatthestudentknowsandcando, theadaptivesystemwith a highprobabilitybuildsanindividualeducationaltrajectory, systematically "moving" him/her from one content block to the next until the planned results are achieved. In this context the experience of Knewton (USA), which has developed the eponymous platform of adaptive learning - the undisputed leader among similar platforms is significant. Target setting. Given that practical experience in the use of adaptive learning systems in Ukraine is almost non-existent, it is important to study foreign recommendations, critically evaluate and summarize the advantages and disadvantages of such systems, provide guidelines and advice on their implementation and use. Actual scientific research and issues analysis. The theory and practice of development and use of adaptive capabilities of modern ICT in education are studied in the works of V. Bondar, P. Brusilovsky, Y. Bunturi, T. Davydenko, V. Demyanenko, M. Zueva, N. Kapustina, S. Lytvynova, Y. Nosenko, V. Pishvanova, M. Maryenko (Popel), S. Priyma, P. Fedoruk, M. Shyshkina,F. Abel, P. Brusilovsky, J. Ferreira, J. Jarrett, J. Lee, M. Murray, Oneto L., Pugliese L., K. Wauters, T. Zimmer et al. The research objective. To analyze the advantages and disadvantages of the Knewton adaptive learning platform, provide practical recommendations for the use of Alta (the solution from Knewton) in the learning process. The statement of basic materials. The article analyzes the advantages and disadvantages of the adaptive learning platform Knewton. Recommendations for the development and use of an adaptive course based on Knewton (for example, a program for studying mathematics Alta) are given: creating a profile (account), choosing readymade tasks, designing your own course in Alta, monitoring the students' activity

Conclusions. Knewton's Alta solution is based on the understanding that the learning process needs of each participant in the educational process are unique. The Alta solution reorients users from the "why should a teacher teach a student?" on the approach "what should a student learn?". The unique adaptability of the program allows you to personalize the didactic material and tasks for each user. Key words: personalized learning, adaptive learning platform, Knewton, Alta, individual educational trajectory.

Актуальністьдослідження

Персоналізаціянавчаннянаразівідноситься до провіднихсвітовихосвітніхтенденцій [6; 7; 8 та ін.]. Персоналізованенавчання - педагогічнаконцепція, згідно з якою в освітньомупроцесізміщується акцент з нормативнихвимог, стандартів на особистість того, хтонавчається, з урахуваннямйого/їїіндивідуальнихособливостей: нахилів, здібностей і талантів, національного і культурного контексту тощо.

Ізрозвиткомтехнологій, веб-простору і хмарнихобчисленьможливостіперсоналізації та забезпеченняадаптивностізначнозростають. У загальномусенсі, істинноперсоналізованенавчаннястаєможливимзавдякистрімкомурозвиткусфериінформаційнихтехнологій. В адаптивнихінформаційних системах забезпеченняперсоналізаціїнавчаннявідбувається шляхом динамічногопристосування (адаптування) до рівня та тематики навчальногокурсу, щообумовлюєтьсяздібностями, знаннями й навичкамиокремогоучня/студента. Шляхом “відслідковування” того, щосамеучень/студент знає та вміє, система з високоювірогідністювибудовуєіндивідуальнуосвітнютраєкторію, поступово “переміщуючи” його/їївід одного змістового блоку до наступного, доки не будутьдосягнутізапланованірезультати.

Постановка проблеми

У зазначеномуконтекстізначущим є досвідкомпаніїКпе^оп (США), щорозробилаоднойменнуадаптивнунавчальну платформу. Наразіце - безперечнийсвітовийлідерсереданалогічних платформ. Зважаючи на те, щопрактичнийдосвідзастосуванняадаптивних систем навчання в Українімайжевідсутній, важливодослідитизарубіжнірекомендації, критично оцінити й узагальнитипереваги і недоліки таких систем, надатиметодичнівказівки й порадищодоїхньоговпровадження та використання. alta knewton адаптивна навчальна платформа

Аналізнауковихдосліджень і публікацій

Використанняадаптивнихможливостейсучаснихінформаційно-комунікаційнихтехнологій в освітідосліджено в роботах В. Бондаря, П. Брусиловського, Ю. Бунтурі, Т. Давиденко, В. Дем'яненка[1], М. Зуєвої, Н. Капустіна, С. Литвинової, Ю. Носенко [2; 3; 13; 15], В. Пішванової, М. Мар'єнко (Попель) [13; 15], С. Прийми, П. Федорука, М. Шишкіної[3; 13; 15] та ін. Теорія і практика розроблення та використанняадаптивних систем навчаннядосліджуєтьсязакордоннимиекспертами, середяких: Abel, P. Brusilovsky[5], J. Ferreira, J. Jarrett [9], J. Lee [13], M. Murray [14], L. Oneto [16], L. Pugliese [17; 18], K. Wauters [19], T. Zimmer [20] таін.

У дослідженні [17; 18] розглянутозмістпоняттяадаптивнихтехнологій, проаналізованопотенціалїхньогозастосування в освіті, охарактеризовано інфраструктуру, необхідну для успішноговпровадженняцихтехнологій, тощо. В дослідженні В. Дем'яненкаобґрунтовано і розробленоконцептуальну модель адаптивноїнавчальноїсистемиінформаційного простору відкритоїосвіти на основідосягненьцифровоїіндустрії та принципах побудови “Суспільства 5.0.” [1]. В [21] розглянутоосновніпоняття, розкритоможливостівикористанняадаптивнихтехнологій при вивченніанглійськоїмови, представлено можливостіпідготовки і розвиткувчителів для ефективноїроботи з технологіями. У роботі [22] проаналізованоефективністьзастосуванняадаптивноїнавчальноїплатформиWileyPlusORIONпри вивченніфізики.

Порядізцим, поза увагоювітчизняноїнауковоїспільнотизалишивсяаналізможливостейвикористанняадаптивноїнавчальноїплатформиKnewton(США), зокремарішенняAlta, щонині є безперечнимсвітовимлідеромсереданалогічних платформ.

Мета статті

Проаналізуватипереваги й недолікиадаптивноїнавчальноїплатформиKnewtonта надатипрактичнірекомендаціїщодовикористанняAlta(рішеннявідKnewton) в освітньомупроцесі.

Виклад основного матеріалу

Хочасучасніадаптивнісистеминавчаннящеперебувають у процесідослідження, вони поступоворозвиваються і впроваджуються в педагогічну практику різнихкраїнсвіту. Платформа Knewton, розробленаоднойменноюкомпанією, стала однією з перших адаптивнихнавчальних платформ у світі. В результатікропіткоїтеоретичної й емпіричноїроботибулиствореніуніверсальніалгоритмизбору та аналізувідомостей про індивідуальнийпрогрес кожного учня/студента. При цьому в системіKnewtonзберігаютьсявсівідомості по кожному учню/студенту (які теми пройдено, на якітестовіпитання дано правильну/неправильнувідповідь, скільки часу думав(-ла) над відповіддютощо). Персоналізованийгнучкий курс миттєвореагує на кожнудію, визначає, які теми опанованонедостатньо. Так, відбуваєтьсямайжемиттєвеадаптування до рівнязнань і цілей (учня/студента), виявлення прогалин та пропонуєтьсянайбільшоптимальний шлях щодоїхусунення.

КомпаніяKnewtonне є розробникомготовихкурсів, натомістьзабезпечуєдіяльністьплатформи, яка пропонуєрозробникампевніалгоритмиадаптуваннянавчального контенту та дозволяєстворюватигнучкіперсоналізованікурси. Іншіпрограмиможнапідключати до платформиKnewtonза допомогоюAPI.

До перевагплатформиKnewtonвідносимотакі:

- задоволеннярізноманітних потреб - у навчальномупроцесінеобхідновраховуватицілу низку різних потреб учнів/студентів. Низькаконцентраціяуваги, недостатнінавичкичитання, полілінгвізмтощо - ці та іншіпроблеми автоматично виявляються системою та пропонуються заходи щодоїхусунення;

- миттєвий “фідбек”:Завдякимиттєвомузворотномузв'язку

учні/студентиможутьсамостійновизначативласніпрогалини в знаннях, не відволікаючисьвідосновноїнавчальноїлінії, швидше й ефективніше пановуватизмістові блоки (рис. 1);

Рис. 1. KnewtonAlta: приклад інтерфейсу учня/студента. Початок вивчення теми: “Властивостідійсних чисел та порядок дій над ними”

- колаборація - покращеннязалученостіучнів/студентів у груповувзаємодію, колаборацію, співпрацю;

- гейміфікація - утриманняучнів/студентів у “потоковому” ігровомустані, поступовеускладнення з кожнимрівнем, аналогічно як цевідбувається в комп'ютернихіграх;

- моніторингпрогресуцілогокласу - платформа дозволяє педагогам відслідковувати, наскількиуспішно проходить опанування курсу учнями/студентами, якісегменти контенту є найбільш/найменшскладнимитощо;

- моніторингпрогресуокремогоучня/студента - платформа дозволяє детально вивчати роботу кожного слухача, моніторити “проблемні” відрізки в засвоєннінавчальноїінформації та вчаснокорегуватиїх (рис. 2);

Моніторингактивностіслухачів курсу “Обчислення”

- удосконаленнязмістунавчальнихпрограм - вимірюючиефективністьопануванняучнями/студентами навчального контенту, педагог можевизначатисильні та слабкіаспектинавчальнихпрограм, щозабезпечуєнеперервневдосконаленнязмісту.

Порядіз низкою перевагвартозважати і на певнінедоліки:

- обмеженийнабіріснуючих тем для вивчення і тестування, оскількиїхнєнаповненняпотребуєзначнихресурсів;

- наповнення контенту, технічнапідтримка та ін. здійснюєтьсявиключноанглійськоюмовою, і найближчим часом переклад іншимимовами не передбачено;

- потенційнаможливістьпояви “багів”, збоїв, оскільки платформа Knewtonпостійнотестується, доопрацьовується і розвивається;

- вартість, зависока для окремихверствнаселення. До прикладу, станом на листопад 2020 р. зафіксованонаступніплани оплати з розрахунку на одного учня/студента: 9.95 $ (і місяць), 39.95 $ (і семестр), 79.95 $ (до 2 років).

Доцільнозгадати, щоKnewtonне є розробникомготовихкурсів, натомістьзабезпечуєдіяльністьплатформи, яка пропонуєрозробникампевніалгоритмиадаптуваннянавчального контенту та дозволяєстворюватигнучкіперсоналізованікурси. Окремоїувагизаслуговуєрішення для розробкиадаптивнихкурсів з математики Altaна базіплатформиKnewton[11; 12]. В основірозробкилежитьрозуміння того, щонавчальні потреби кожного учасникаосвітньогопроцесу є унікальними. РішенняAltaпереорієнтовуєкористувачів з підходу “чого педагог маєнавчитиучня/студента?” на підхід “щомаєвивчитиучень/студент?”. Унікальнаадаптивністьпрограмидозволяє максимально персоналізуватидидактичнийматеріал і завдання для кожного слухача.

Створенняпрофілю (акаунту) та авторизація в Alta. Кожному новому учасникупотрібнопопередньозареєструватися в системі, перейшовши за посиланням:www.knewton.com/account/registerта заповнившивідповідні поля. Коли реєстрація завершена, потрібноскористатисяпосиланням: https://www.knewton.com/loginта ввести дані для авторизації: логін і пароль. Якщокористувачмаєпрофіль, створений наwww.google.com,можнаскористатися ним для авторизації.

Обранняготовихзавдань в Alta.Для зручностікористувачів у системівжеіснуєзначнакількістьготовихзавдань за різною тематикою: алгебра, тригонометрія, хімія (загальна, біологічна, органічнатощо), економіка, бізнес статистика тощо. Всізавданнярозподілені за відповіднимирозділами та каталогізовані. Можнаобирати, переглянувшиїх за посиланням:https://marketing.knewton.com/courses/ або у каталозі в своємуобліковомузаписі.

Створеннявласного курсу в Alta.Для створеннявласногокурсу в Altaпотрібновиконатитакий алгоритм дій:

1. Авторизуватися в системі(https://www.knewton.com/login)та натиснути кнопку: “CreateCourse”.

- Присвоїтиназву курсу (“CourseName”) і призначитидати початку та завершення.

- Обрати зі списку назвусвоєї установи. Якщо на цьомуетапівиникаютьпроблеми (наприклад, установавідсутня в переліку), звернутися до представникакомпаніїKnewton. ПідтримкаплатформиKnewtonпрацює в режимі 24/7. У разівиникнення проблем чизапитань, можнаотримативідповідьфахівця з техвідділу через чат (support.knewton.com), абозвернутисяелектронним листом (support@knewton.com).

- Обрати ISBNдля свого курсу. У разі, якщоISBNневідомий, звернутися до представникакомпаніїKnewton.

- Якщопотрібнододатипримітки, ресурсичикоментарі для учнів/студентів, цеможназробити в описі курсу (CourseDescription).

- У запропонованому списку платформ дистанційногонавчання обрати ту, щонаразівикористовуєтьсявикладачем(Blackboard, Canvas, D2L, Moodle, чиін. варіант), абоваріант”None”, якщо не використовуєтьсяжодна з платформ дистанційногонавчання.

2. Натиснути кнопку “Create”.

3. Тепер автор можерозробляти план, структуру свого курсу. Структурнимиодиницями є “секції”, аборозділи(Sections), в якихдозованоподаєтьсяматеріал.

4. Натиснути кнопку “AddCoursework” та обрати, щосаме автор плануєвключити до свогокурсу: адаптивнезавданнячиадаптивнеоцінювання (вікторинучитест).

5. Для того, щобстворитиадаптивнезавдання(“AdaptiveAssignment”), потрібнонатиснути кнопку “Add” та обрати “Select” під словом “Assignment”, обрати, якісамеціліпотрібновключити у цезавдання. Ціліможутьохоплювати як одну тему, так і декількарізних тем і розділів, залежновід потреб і задач курсу. Далі, потрібно обрати час, упродовжякогозавдання буде доступне для учнів/студентів, і натиснути кнопку “Create”. Якщовиникла потреба внести корективи у створенезавдання, потрібнонатиснути кнопку з зображеннямтрьохкрапокпорядізцимзавданням, і натиснути“Edit”. Так, можназмінюватиназвизавдань, час, відведений на їхвиконання, навчальніцілі. Післявнесеннянеобхідних правок потрібнонатиснути кнопку “Save Changes”.

6. Аналогічним чином створюютьсязавдання для адаптивного оцінювання: натиснути кнопку “Add” та обрати “Select” під словом “Assessment”. За потреби можна налаштовувати різні опції: обрати, що саме учні/студенти будуть проходити (тест чи вікторину); обрати цілі тестування; налаштувати таймер (в опціях “Settings”); зняти обмеження щодо кількості спроб виконання тестових завдань (опція “MultipleAttempts”) тощо. Педагог можеспостерігати як статистику всієїгрупи (наприклад, скількиосібобралиправильнувідповідь, скільки - неправильну), так і кожного учня/студента окремо.

7. Після того, як складено план курсу, доцільнододатисвоїрозділи. Для цьогопотрібно “прокрутити” сторінку вниз до області“Section” (розділиу межах курсу) та натиснути кнопку “AddSection” (додатирозділ). Цепотрібновиконувати для кожного розділу, якийплануєтевикладати. Далі - назватирозділ, визначитидати початку і завершення та натиснути“Create” (створити).

8. Якщовикладачбажаєдодатипевнізавданнялише до одного розділу, минувши інші, потрібно, зайшовши у відповіднийрозділ, обрати пункт “Manage” (управління) та зробитивідповідніналаштування.

9. Стосовнооцінювання, якщоучень/студент встигаєвиконатизавдання в зазначенітерміни, його/їїсумарний статус можесягати 100%. Цезначенняможе автоматично надсилатисявикладачуодразупісля того, як завданнявиконане. Можнаналаштувативідповідніпараметри в опціях“Settings” створеного курсу: 1) Якщоактивувати “частковевиконання” (PartialCredit) - викладачзможебачитипоточний (фактичний, проміжний) відсотоквиконаннязавданняучнем/студентом у визначенийперіод часу; 2) якщоактивуватиобидвіопції: “частковевиконання” (PartialCredit) та “пізнєвиконаннязавдань” (LateCompletiononAssignments) - викладачзможебачитипоточнийвідсоток, по міріпроходженняучнем/студентом завдань; 3) якщоактивуватиопцію “пізнєвиконаннязавдань” (LateCompletiononAssignments) і при цьомувимкнути “частковевиконання” (PartialCredit) - викладачотримаєвідомостілише про тих учнів/студентів, якіповністювиконаливсізавдання у визначенийтермін; 4) якщоактивуватиопцію “пізнєвиконання” (LateCompletion) та опцію “покарання за спізнення” - учні/студенти, які не впоралися з завданнями у визначенийтермін, можутьпідлягатисанкціям на розсудвикладача по факту виконаних/невиконанихзавдань. Так, кінцеваоцінка не може бути нижче, ніж та, що по факту вжеотримана за вчасновиконанізавдання.

10. Не зважаючи на те, щограничнітермінипрописуються на початковому етапістворення курсу, викладачможепродовжититермінвиконаннязавдань, скориставшисьопцією “продовженнятерміну” (duedateextension): 1) натиснути на потрібнезавдання, обрати вкладку “курсова робота” (Coursework), обрати потрібногоучня/студента та визначитидоцільнийчасовийдіапазон (термін); або 2) обрати вкладку “Students”, обрати потрібногоучня/студента, обрати вид активності (завдання - assignment, вікторина - quiz, чи тест - test), обрати потрібнийчасовийдіапазон (термін). Цепереважностосуєтьсявиконаннязавдань. Якщо ж мовайде, наприклад, про тест, то в такому випадкудоцільніше не продовжуватитерміни, а надатиможливість повторного проходження.

Моніторинг активностіучнів/студентів.Для

відстеженняпрогресу кожного учня/студента в процесіпроходження курсу, доцільноскористатисявкладкою “Курсова робота” (Coursework). Доцільноорієнтуватися на те, щосередній бал за виконанізавдання, тест і вікторинумає бути високим. В іншомувипадкудоцільнонатиснути на відповідну вкладку (завдання - Assignment, тест - Testабовікторина - Quiz) та переглянутинайнижчібали для розуміння того, де саме в учнів/ студентіввиникаютьтруднощі. Для переглядупрогресу за кожнимучнем/студентом, потрібновикористовувати вкладку “Students”. В окремихвипадкахможутьзнадобитисядодатковінавчальні заходи.

Рекомендації: і) Кому потрібнадодатковапедагогічнапідтримка? У вкладці“Students” переглянутиопцію“MasteryBreakdown” - якщовідображеноменше 60%, необхіднадодатковапідтримка, педагогічневтручання з боку викладача. У разіпонад 90% - ситуаціяякнайкраща. 2) Хто є активнимучасникомосвітньогопроцесу? У вкладці“Students” переглянутиопцію“Activity”. Можназ'ясувати, яка частинакласу активно працювалавпродовжостанньоготижня; виявити, хто з учнів/студентів пропускав виконаннязавдань; відсортувати список учнів/студентів за робочим часом, який вони присвятилироботі над завданнями, або ж за останньоюактивністю. 3) Якізавданнявикликаютьтруднощі в учнів/студентів? Викладачможеспостерігатипрогрес кожного слухача за всіманавчальнимизавданнями та оперативно визначатиучнів/студентів, якіпотребуютьдодатковоїдопомоги. Переглядаючиопцію“Activity” у вкладці“Student” можнавідслідкувати, коли учень/студент працював над виконаннямзавдань, коли додатковопрактикувавсявжепіслявиконаннязавдання. Обравшиопцію“ViewActivityDetails” (переглянутиподробицідіяльності) можнапобачити, якісамепитання та настановиучень/студент отримав, які з завданьвін/вона виконав(-ла) правильно чихибнотощо.

Проектуючивласний курс в Alta,доцільноврахуватипоради і вказівки:

Скасувативибірнавчальнихцілей, що не відповідаютьцілям курсу. Потрібноналаштуватинавчальніцілі для кожного завдання (задачі, тесту, вікторинитощо), додавши лишеті, щобезпосередньовідповідаютьзапланованимцілям та/чи результатам. Створюючизавдання, потрібнообов'язковоскасувативибірусіхнавчальнихцілей, яківиходять за межі плану курсу.

Відслідковуватикількістьзавдань на тиждень, щобзабезпечитикерованенавантаженняучнів/студентів для досягненнякращихрезультатів. Кожнезавдання в Altaрозраховане в середньому на 25-40 хвилин. Виходячи з цього, потрібноплануватиробочий час учнів/студентівупродовжтижня.

Призначатиточніграничнідати (початкову і кінцеву) для виконання кожного завдання. Розподілзавданьу межах курсу впродовж

фіксованогопроміжку часу (наприклад, семестру) сприятимекращійорганізованостіучнів/студентів, спонукатимеїхвиконуватизавданнявчасно. Для викладачацесприятимеотриманнюбільшточноїпоточноїаналітикищодопроходження курсу.

* Поєднуватиадаптивнізавдання з неадаптивнимоцінюванням. Експертивідзначають, що в середньомуучні/студенти, яківиконували

адаптивнізавдання, а після того проходили “неадаптивне” оцінювання (звичайні тести, вікторинитощо) отримувалибільшвисокібали. Отже, доцільнопоєднуватицівидидіяльності.

* Роз'яснитиучням/студентам на самому початку курсу сутністьадаптивності та засвоєнняматеріалу. Більшістьучнів/студентівзвикли до виконаннятрадиційних, “лінійних” завдань. Для того, щобизорієнтуватиїхсаме на досягнення результату, а не на імітаціюцьогопроцесу, рекомендуєтьсяспершу донести до них сутність, у чомуполягаєадаптивність та засвоєнняматеріалу в контексті адаптивного навчання. Це дозволить сформувати у них коректніочікування, нівелюватибажаннявгадувативідповіді і списувати, підкреслитьцінністьAlta-підходів до кожного індивіда.

Висновки

Отже, Knewton- це адаптивна навчальна платформа, щострімкорозвивається і поширюється в розвиненихкраїнахсвіту. До загальнихперевагїївикористаннявідносимо: задоволеннярізноманітних потреб, миттєвий “фідбек”, колаборацію, гейміфікацію, моніторингпрогресукласу в цілому та кожного учня/студента окремо, вдосконаленнязмістунавчальнихпрограм. Основнимиперепонамина шляхувпровадженняцієїадаптивноїплатформи в Українівважаємомову контенту (виключноанглійська) та вартість.

В основу рішенняAltaвідKnewtonпокладенорозуміння того, щонавчальні потреби кожного учасникаосвітньогопроцесу є унікальними. РішенняAltaпереорієнтовуєкористувачів з підходу “чого педагог маєнавчитиучня/студента?” на підхід “щомаєвивчитиучень/студент?”. Унікальнаадаптивністьпрограмидозволяємаксимально персоналізуватидидактичнийматеріал і завдання для кожного користувача.

Перспективнимнапрямомподальшихдосліджень є розроблення моделей і методик використанняадаптивних платформ у навчальномупроцесівищоїшколи, зокрема в підготовцівчителів.

Список використанихджерел

1. Дем'яненко, ВМ 2020. `Модель адаптивноїнавчальноїсистеми

інформаційного простору відкритоїосвіти', Інформаційнітехнології і засобинавчання,3 (77), с. 27-38.Доступно:

<https://doi.org/10.33407/itlt.v77i3.3603>[05 Грудень 2020].

2. Носенко, ЮГ 2018.`Адаптивнісистеминавчання: сутність,

характеристика, стан використання у вітчизняних закладах педагогічноїосвіти', Фізико-математичнаосвіта, 3 (17), с. 73-78.

3. Носенко, ЮГ &Шишкіна, МП 2018. `Технологіїпідтримкиперсоніфікованогонавчальногосередовища', Нова педагогічна думка, 3 (95), с. 45-50.

4. AdaptiveEducational Technologies: ToolsforLearningandforLearningAboutLearning 2011. Editor Gary Natriello, National Academy of

Education Washington, DC. Available from: <https://cutt.ly/vhmySIV>. [05 December 2020].

5. Basitere, M &Ivala, E 2017. `Evaluation of an adaptive learning technology in a

first-year extended curriculum programme physics course South African ComputerJournal,29 (3),1-15.Available from:

<https://doi.org/i0.l8489/sacj.v29i3.476>. [05 December 2020].

6. Brusilovsky, P &Peylo, C 2003. `Adaptive and intelligent web-based educational systems', International Journal of Artificial Intelligence in Education, 13 (2-4), p. 159-172.

7. Bulger, M 2016. Personalized Learning: The Conversations We're Not Having. Available from: <https://cutt.ly/LhmtaOU>. [05 December 2020].

8. Devendra, Ch, Eunhee, R &Jihie, K 2016. Personalized Adaptive Learning

usingNeuralNetworks.Availablefrom:

<https://doi.org/10.1145/2876034.2893397>. [05 December 2020].

9. Groff, SJ 2017. Personalized Learning: The State of the Field & Future Directions. Available from: <https://cutt.ly/xhkobkp>. [05 December 2020].

10. Jarrett, J 2013. `Bigfoot, Goldilocks and moonshots: A report from the frontiers of personalized learning', EDUCAUSE Review. Available from: <https://cutt.ly/0hkoxqE>. [05 December 2020].

11. Knewton Alta. Available from: <https://www.knewton.com/>. [05 December 2020].

12. KnewtonAlta:QuickStartGuide.Available from:

<https://cutt.ly/Ghkohyb>. [05 December 2020].

13. Lee, J & Park, O 2008. `Adaptive instructional systems', Handbook of research on educational communications and technology, New York: Lawrence Erlbaum, p. 469-484.

14. Marienko, M, Nosenko, Yu, Sukhikh, A, Tataurov, V &Shyshkina, M 2020.

`Personalization of learning through adaptive technologies in the context of sustainable development of teachers' education', E3S Web of Conferences, 166 (4):10015.Availablefrom:

<https://doi.org/10.1051/e3sconf/202016610015>. [05 December 2020].

15. Murray, MC & Perez, J 2015. `Informing and performing: A study comparing adaptive learning to traditional learning', Informing Science: the International Journal of an Emerging Transdiscipline, 18, p. 111-125. Available at: <https://cutt.ly/vhkodWL>. [05 December 2020].

16. Nosenko, Yu, Popel, M &Shyshkina, M 2018. `The state of the art and perspectives of using adaptive cloud-based learning systems in higher education pedagogical institutions (the scope of Ukraine), Proceedings of the 6th Workshop on Cloud Technologies in Education (CTE 2018)', KryvyiRih, Ukraine, 21 December 2018, KryvyiRih.

17. Oneto, L, Abel, F, Herder, T & Smits, D 2009. Making today's Learning Management Systems adaptive. Available from: <https://cutt.ly/shmts5S>. [05 December 2020].

18. Personalization of language learning through adaptive technology 2017. Part of the Cambridge Papers in ELT series. Available from: <https://cutt.ly/QhmtdLm>. [05 December 2020].

19. Pugliese, L 2016. `Adaptive Learning Systems: Surviving the Storm', EDUCAUSE Review. Available from: <https://cutt.ly/Phkoy6a>. [05 December 2020].

20. Pugliese, L 2016. TheVisualizationforanIdealAdaptableLearningEcosystem. IMS GlobalLearningConsortium. Available from: <https://cutt.ly/8hkorvy>. [05 December 2020].

21. Wauters, K, Desmet, P & Van den Noorgate, W 2010. `Adaptive item-based learning environments based on the item response theory: Possibilites and challenges', Journal of Computer Assisted Learning, 26, p. 549-562.

22. Zimmer, T 2014. Rethinking higher ed: A case for adaptive learning. Available from: <https://cutt.ly/ihkopow>. [05 December 2020].

References:

1. Demianenko, VM 2020.`Model adaptyvnoinavchalnoisystemy

informatsiinohoprostoruvidkrytoiosvity (Model of adaptive educational system of information space of open education)', Informatsiinitekhnolohiiizasobynavchannia,3 (77), c. 27-38. Availablefrom:

<https://doi.org/10.33407/itlt.v77i3.3603> [05 December 2020].

2. Nosenko, YuH 2018.`Adaptyvnisystemynavchannia:sutnist,

kharakterystyka, stan vykorystannia u vitchyznianykhzakladakhpedahohichnoiosvity (Adaptive learning systems: essence, characteristics, state of use in Ukrainian institutions of pedagogical education)', Fizyko- matematychnaosvita, 3 (17), c. 73-78.

3. Nosenko, YuH&Shyshkina, MP 2018.`Tekhnolohiipidtrymky

personifikovanohonavchalnohoseredovyshcha (Technologies to support a personalized learning environment)', Nova pedahohichna dumka, 3 (95), c. 45-50.

4. Adaptive Educational Technologies: Tools for Learning and for Learning About Learning 2011. Editor Gary Natriello, National Academy of Education Washington, DC. Available from: <https://cutt.ly/vhmySIV>. [05 December 2020].

5. Basitere, M &Ivala, E 2017. `Evaluation of an adaptive learning technology in a

first-year extended curriculum programme physics course', South African ComputerJournal,29 (3),1-15.Available from:

<https://doi.org/10.18489/sacj.v29i3.476>. [05 December 2020].

6. Brusilovsky, P &Peylo, C 2003. `Adaptive and intelligent web-based educational systems' ,International Journal of Artificial Intelligence in Education, 13 (2-4), p. 159-172.

7. Bulger, M 2016. Personalized Learning: The Conversations We're Not Having. Available from: <https://cutt.ly/LhmtaOU>. [05 December 2020].

8. Devendra, Ch, Eunhee, R &Jihie, K 2016. Personalized Adaptive Learning

usingNeuralNetworks.Availablefrom:

<https://doi.org/10.1145/2876034.2893397>. [05 December 2020].

9. Groff, SJ 2017. Personalized Learning: The State of the Field & Future Directions. Available from: <https://cutt.ly/xhkobkp>. [05 December 2020].

10. Jarrett, J 2013. `Bigfoot, Goldilocks and moonshots: A report from the frontiers of personalized learning', EDUCAUSE Review. Available from: <https://cutt.ly/0hkoxqE>. [05 December 2020].

11. Knewton Alta. Available from: <https://www.knewton.com/>. [05 December 2020].

12. KnewtonAlta:QuickStartGuide.Available from:

<https://cutt.ly/Ghkohyb>. [05 December 2020].

13. Lee, J & Park, O 2008. `Adaptive instructional systems', Handbook of research on educational communications and technology, New York: Lawrence Erlbaum, p. 469-484.

14. Marienko, M, Nosenko, Yu, Sukhikh, A, Tataurov, V &Shyshkina, M 2020.

`Personalization of learning through adaptive technologies in the context of sustainable development of teachers' education', E3S Web of Conferences, 166 (4):10015.Availablefrom:

<https://doi.org/i0.i05i/e3sconf/2020i66i00i5>. [05 December 2020].

15. Murray, MC & Perez, J 2015. `Informing and performing: A study comparing adaptive learning to traditional learning', Informing Science: the International Journal of an Emerging Transdiscipline, 18, p. 111-125. Available at: <https://cutt.ly/vhkodWL>. [05 December 2020].

16. Nosenko, Yu, Popel, M &Shyshkina, M 2018. `The state of the art and perspectives of using adaptive cloud-based learning systems in higher education pedagogical institutions (the scope of Ukraine), Proceedings of the 6th Workshop on Cloud Technologies in Education (CTE 2018)', KryvyiRih, Ukraine, 21 December 2018, KryvyiRih.

17. Oneto, L, Abel, F, Herder, T & Smits, D 2009. Making today's Learning Management Systems adaptive. Available from: <https://cutt.ly/shmts5S>. [05 December 2020].

18. Personalization of language learning through adaptive technology 2017. Part of the Cambridge Papers in ELT series. Available from: <https://cutt.ly/QhmtdLm>. [05 December 2020].

19. Pugliese, L 2016. `Adaptive Learning Systems: Surviving the Storm', EDUCAUSE Review. Available from: <https://cutt.ly/Phkoy6a>. [05 December 2020].

20. Pugliese, L 2016. TheVisualizationforanIdealAdaptableLearningEcosystem. IMS GlobalLearningConsortium. Available from: <https://cutt.ly/8hkorvy>. [05 December 2020].

21. Wauters, K, Desmet, P & Van den Noorgate, W 2010. `Adaptive item-based learning environments based on the item response theory: Possibilites and challenges', Journal of Computer Assisted Learning, 26, p. 549-562.

22. Zimmer, T 2014. Rethinking higher ed: A case for adaptive learning. Available from: <https://cutt.ly/ihkopow>. [05 December 2020].

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Гра як форма навчання у початковій школі. Особливості використання ігрової форми на уроках математики. Використання комп’ютерної техніки у процесі навчання молодших школярів. Опис навчальних ігрових програм. Результати експериментального дослідження.

    дипломная работа [270,7 K], добавлен 13.07.2009

  • Іноземна пісня як національно-культурний компонент змісту навчання англійської мови. Використання віршів та музикальних фрагментів у процесі навчання. Методичні рекомендації щодо формування рецептивних граматичних навичок учнів засобами англійської пісні.

    курсовая работа [46,3 K], добавлен 13.12.2013

  • Роль та місце інформаційно–комунікаційних технологій (ІКТ) при підготовці вчителів математики. Лабораторні заняття як форма організації процесу навчання. Психолого-педагогічні основи вивчення курсу "Застосування ІКТ у процесі навчання математики".

    курсовая работа [5,0 M], добавлен 13.01.2011

  • Психолого-педагогічне обґрунтування організації навчання дітей п'ятого року життя. Шляхи використання ігор у освітньому процесі. Сукупність сформованості навчальних умінь у дітей. Вплив гри на оволодіння дошкільниками навичками навчальної діяльності.

    курсовая работа [1,2 M], добавлен 11.06.2011

  • Педагогічні основи, мета, завдання, види та реалізація диференційованого навчання. Технологія та способи диференціації на уроках. Методика організації диференційованого підходу до молодших школярів у процесі навчальної діяльності, рекомендації щодо неї.

    дипломная работа [369,4 K], добавлен 06.11.2009

  • Теоретичні основи активізації пізнавальної діяльності учнів 9 класу основної школи в процесі навчання математики. Методи та засоби активізації пізнавальної діяльності учнів у процесі розв’язування математичних задач фінансового змісту, аналіз результатів.

    дипломная работа [187,5 K], добавлен 24.04.2009

  • Психологічні особливості використання цифрових навчальних засобів у молодшому шкільному віці. Застосування цифрових навчальних засобів - важлива дидактична умова якісної організації навчання. Досвід практичного використання на уроках іноземної мови.

    курсовая работа [115,4 K], добавлен 25.04.2012

  • Вивчення чисел та дій над ними як фундамент курсу математики початкових класів. відмінність у виконанні письмового й усного додавання і віднімання. Аналіз знаку розв'язання. Письмове додавання і віднімання двоцифрових, трицифрових та багатоцифрових чисел.

    курсовая работа [157,0 K], добавлен 10.11.2010

  • Особливості організації пізнавальної самостійності школярів. Історико-педагогічні передумови та психологічні основи проблемного навчання, аналіз його переваг та недоліків. Аналіз основних ідей теорії проблемного навчання у працях відомих педагогів світу.

    курсовая работа [32,3 K], добавлен 22.12.2010

  • Стан і розвиток індивідуального підходу до учнів в історії педагогічної думки. Порівняння видів диференціації та індивідуалізації. Використання різнорівневих завдань в середній школі та методичні рекомендації щодо підвищення ефективності поділу навчання.

    курсовая работа [238,5 K], добавлен 19.01.2011

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.