Виберіть свою мову

автор: Ю. Г. Носенко


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 Alta переорієнтовує 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.

 

Список використаних джерел:

  1. Дем’яненко, ВМ 2020. ʻМодель адаптивної навчальної системи інформаційного простору відкритої освітиʼ, Інформаційні технології і засоби навчання, 3 (77), с. 27-38. Доступно: <https://doi.org/10.33407/itlt.v77i3.3603> [05 Грудень 2020].
  2. Носенко, ЮГ 2018. ʻАдаптивні системи навчання: сутність, характеристика, стан використання у вітчизняних закладах педагогічної освітиʼ, Фізико-математична освіта, 3 (17), с. 73-78.
  3. Носенко, ЮГ & Шишкіна, МП 2018. ʻТехнології підтримки персоніфікованого навчального середовищаʼ, Нова педагогічна думка, 3 (95), с. 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. ʻEvaluation of an adaptive learning technology in a first-year extended curriculum programme physics courseʼ, South African Computer Journal, 29 (3), 1–15. Available from: <https://doi.org/10.18489/sacj.v29i3.476>. [05 December 2020].
  6. Brusilovsky, P & Peylo, C 2003. ʻAdaptive and intelligent web-based educational systemsʼ, 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 using Neural Networks. Available from: <https://doi.org/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. ʻBigfoot, Goldilocks and moonshots: A report from the frontiers of personalized learningʼ, EDUCAUSE Review. Available from: <https://cutt.ly/0hkoxqE>. [05 December 2020].
  11. Knewton Alta. Available from: <https://www.knewton.com/>. [05 December 2020].
  12. Knewton Alta: Quick Start Guide. Available from: <https://cutt.ly/Ghkohyb>. [05 December 2020].
  13. Lee, J & Park, O 2008. ʻAdaptive instructional systemsʼ, 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. ʻPersonalization of learning through adaptive technologies in the context of sustainable development of teachers’ educationʼ, E3S Web of Conferences, 166 (4):10015. Available from: <https://doi.org/1051/e3sconf/202016610015>. [05 December 2020].
  15. Murray, MC & Pérez, J 2015. ʻInforming and performing: A study comparing adaptive learning to traditional learningʼ, 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. ʻThe 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)ʼ, Kryvyi Rih, Ukraine, 21 December 2018, Kryvyi Rih.
  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. ʻAdaptive Learning Systems: Surviving the Stormʼ, EDUCAUSE Review. Available from: <https://cutt.ly/Phkoy6a>. [05 December 2020].
  20. Pugliese, L 2016. The Visualization for an Ideal Adaptable Learning Ecosystem. IMS Global Learning Consortium. Available from: <https://cutt.ly/8hkorvy>. [05 December 2020].
  21. Wauters, K, Desmet, P & Van den Noorgate, W 2010. ʻAdaptive item-based learning environments based on the item response theory: Possibilites and challengesʼ, 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].

{pdf=http://journal-discourse.com/files/pdf/2020_28(11)-6.pdf|100%|300|native}