Trong thời đại công nghệ phát triển nhanh chóng, ngành giáo dục cũng phải không ngừng thay đổi để đáp ứng nhu cầu của người học. Một trong những xu hướng nổi bật hiện nay là Adaptive Learning hay còn gọi là học tập thích ứng. Đây là phương pháp học tập cá nhân hóa nội dung và lộ trình học nhằm tối ưu hóa hiệu quả học tập. Vậy thực chất Adaptive Learning là gì? Hãy cùng Websitehoctructuyen tìm hiểu chi tiết trong bài viết dưới đây.
Adaptive Learning là gì?
Nếu bạn chưa biết khái niệm Adaptive Learning là gì, thì hãy để Websitehoctructuyen chia sẻ đến bạn ngay sau đây. Thuật ngữ Adaptive Learning còn được gọi là học tập thích ứng hay giảng dạy thích ứng, đề cập đến việc cá nhân hóa trải nghiệm học tập cho người học.
Theo đó, phương pháp học tập thích ứng này khai thác công nghệ hiện đại như sử dụng thuật toán máy tính và trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo ra lộ trình học tập dựa vào tốc độ học tập của mỗi cá nhân. Các hoạt động cá nhân hóa này bao gồm việc điều chỉnh chương trình học, thay đổi độ khó của bài học, bổ sung các nguồn lực để cải thiện một số lĩnh vực nhất định.
Lợi ích nổi bật của phương pháp học tập thích ứng
Với khả năng điều chỉnh nội dung và tốc độ học tập theo từng học viên, phương pháp Adaptive Learning đã mang đến một trải nghiệm học tập hiệu quả và thú vị hơn bao giờ hết.
Và theo một nghiên cứu của tổ chức giáo dục Education Growth Advisors, sau khi hợp tác với Knewton – nhà cung cấp nền tảng Adaptive Learning hàng đầu – tỷ lệ đậu đại học tại trường Đại học Bang Arizona đã tăng 18% và tỷ lệ rút khỏi các lớp học toán đã giảm tới 47%.
Và không chỉ có vậy, phương pháp học tập thích ứng còn đem lại rất nhiều các lợi ích nổi bật khác cho người học như:
Tập trung vào người học
Phương pháp Adaptive Learning sẽ chú trọng vào từng cá nhân người học. Theo đó, các thuật toán trong hệ thống giảng dạy thích ứng sẽ đưa ra nhận xét cụ thể và điều chỉnh dựa trên phản hồi của học viên. Điều này đồng nghĩa với việc trải nghiệm học tập của mỗi người học sẽ có sự khác biệt.
Lộ trình học tập riêng
Dữ liệu mà phương pháp học tập thích ứng thu thập được sẽ được sử dụng để cá nhân hóa nội dung, nhằm giúp học viên đạt được mục tiêu học tập. Vì vậy, chính học viên sẽ là người quyết định lộ trình học thông qua các hoạt động E-learning. Bằng cách này, người học sẽ hiểu sâu hơn về những lĩnh vực mà họ thực sự yêu thích.
Hạn chế các kiến thức không liên quan
Theo phương pháp giảng dạy truyền thống, người học sẽ phải học nhiều môn học dù nó không liên quan nhiều đến chuyên môn. Tuy nhiên, cách học tập thích ứng lại trái ngược hoàn toàn. Adaptive Learning có thể theo dõi người học nên sẽ hiểu được thế mạnh và điểm yếu của học viên, từ đó giúp người học tập trung vào những môn học mà họ thực sự cần thiết.
Nâng cao sự tự tin cho người học
Với công nghệ học tập thích ứng, học viên sẽ không còn phải lo lắng về việc bị bỏ sót những kiến thức quan trọng. Bởi vì Adaptive Learning cũng cho phép lặp lại những phần bài còn chưa chắc chắn cho đến khi người học thành thạo hoàn toàn. Đây được xem là cách trấn an và giúp người học tăng sự tự tin hiệu quả.
Ưu và nhược điểm của Adaptive Learning là gì?
Adaptive Learning là một phương pháp giáo dục sử dụng trí tuệ nhân tạo để tùy chỉnh và cá nhân hóa quá trình học tập cho mỗi cá nhân học viên. Đến thời điểm hiện tại, giảng dạy thích ứng được đánh giá là phương pháp linh hoạt, đáp ứng được nhu cầu học tập riêng của người học.
Nhưng, cũng như mọi phương pháp học tập và giảng dạy khác, học tập thích ứng cũng tồn tại những ưu nhược điểm riêng. Về chi tiết, một số ưu và nhược điểm của Adaptive Learning mà bạn cần biết là:
Ưu điểm của Adaptive Learning
- Học tập cá nhân hóa: Việc giảng dạy thích ứng sẽ cung cấp cho học viên nội dung học tập trên điểm mạnh, điểm yếu, tốc độ và phong cách học của riêng mình.
- Hiệu quả: Một ưu điểm nữa không thể bỏ qua của công nghệ học tập thích ứng là cho phép học sinh học nhanh hơn và ghi nhớ lâu hơn. Đồng thời, giáo viên cũng có thể dễ dàng xác định những lĩnh vực mà học sinh cần được, qua đó điều chỉnh và hướng dẫn sao cho phù hợp.
- Hiệu quả về chi phí: Phương pháp giảng dạy này là một cách tiết kiệm chi phí cho giáo dục hiệu quả nhờ vào việc làm giảm nhu cầu về giáo viên và nhân sự khác.
Nhược điểm của học tập thích ứng
- Vấn đề về tương tác thực bị hạn chế: Việc ứng dụng các mô hình AI sẽ hạn chế cơ hội cho người học tương tác với giáo viên và bạn bè. Về lâu dài, điều này có thể làm chậm sự phát triển của các kỹ năng giao tiếp giữa các cá nhân.
- Phụ thuộc nhiều vào công nghệ: Phương pháp học tập thích ứng phụ thuộc nhiều vào công nghệ nên dễ xảy ra trục trặc, hoặc có thể đưa ra các hướng dẫn, đánh giá học tập sai lệch cho người học.
- Giảm khả năng cạnh tranh: Cách tiếp cận cá nhân hóa của học tập thích ứng có thể gây khó khăn cho việc đánh giá sự tiến bộ của người học, qua đó làm giảm tinh thần cạnh tranh lành mạnh.
Cách triển khai mô hình học tập thích ứng hiệu quả
Với những thông tin mà chúng tôi mới đề cập trong ưu nhược điểm của Adaptive Learning là gì trên đây, những lợi ích mà phương pháp này mang lại đủ để thúc đẩy bất kỳ doanh nghiệp nào áp dụng. Và để triển khai phương pháp học tập thích ứng thàng công, bạn hãy tiến hành theo các bước dưới đây:
Xác định nhu cầu và đặt mục tiêu
Đầu tiên, bạn cần đánh giá mức độ sẵn sàng để xác định xem các cơ quan, tổ chức có thể hỗ trợ công nghệ học tập thích ứng trong giáo dục hay không. Ngoài ra, bạn cũng cần chú ý thêm những tiêu chí khác về cơ sở hạ tầng công nghệ, ngân sách, môi trường học tập, nguồn lực,…
Chọn nền tảng phù hợp và thiết kế nội dung hấp dẫn
Bạn có thể lựa chọn nền tảng Adaptive Learning phù hợp bằng cách đánh giá các chức năng, khả năng thích ứng của nền tảng đó với các tính năng như báo cáo và phân tích, thông báo theo thời gian thực, cổng học tập tùy chỉnh,…
Thêm vào đó, sau khi đã hoàn thiện nền tảng, bạn cần đảm bảo nền tảng đã tạo ra nội dung phù hợp với mục tiêu của tổ chức và có giao diện dễ sử dụng cho người dùng. Theo đó, mỗi người học sẽ nhận được các tài liệu linh hoạt để hỗ trợ các phong cách và sở thích học tập khác nhau.
Tích hợp với các hệ thống khác
Để đảm bảo quá trình kết nối liền mạch giữa các chuỗi công cụ được tích hợp trên hệ thống, bạn cần liên kết nền tảng với các hệ thống hiện có khác như hệ thống quản lý học tập và phần mềm biên soạn giáo trình. Bằng cách này, bạn có thể phân bổ nguồn lực một cách thống nhất và tổng hợp được các kinh nghiệm học tập.
Cung cấp đào tạo và hỗ trợ
Phương pháp học tập thích ứng đào tạo mọi người tham gia vào các nền tảng được cá nhân hóa, bao gồm người học, người đào tạo, nhà giáo dục và quản trị viên về cách tiếp cận phương pháp Adaptive Learning này.
Theo dõi và giám sát tiến độ
Bạn phải luôn theo dõi và đánh giá tiến độ liên tục để đảm bảo khóa học sử dụng các chiến lược học tập tích cực như phản ánh phê phán, xây dựng kiến thức, phân tích,… Từ đó, bạn có thể xác định được tính hiệu quả và thực hiện các điều chỉnh dựa trên thông tin dựa trên dữ liệu từ hệ thống.
Lặp lại và cải tiến
Tùy vào quá trình phân tích dữ liệu và phản hồi mà bạn có thể điều chỉnh các giải pháp công nghệ học tập thích ứng khác nhau. Theo đó, bạn có thể đánh giá về hành trình học tập cụ thể và tinh chỉnh các kênh học tập, nội dung, tài liệu và chức năng hệ thống.
Trên đây là lời giải đáp chi tiết cho câu hỏi Adaptive Learning là gì. Bằng cách cá nhân hóa nội dung và lộ trình học tập, phương pháp Adaptive Learning sẽ giúp tối ưu hóa quá trình tiếp thu kiến thức và nâng cao hiệu quả học tập cho học viên. Thế nhưng, phương pháp giáo dục này có thể là một con dao hai lưỡi nếu các nhà giáo dục hành động vội vàng khi chưa thực sự hiểu về công nghệ học tập thích ứng. Mặc dù vậy, học tập thích ứng với trí tuệ nhân tạo hứa hẹn sẽ là cách giáo dục mang tính đột phá trong tương lai.
-> Có thể bạn muốn khám phá thêm các phương pháp học tập hiệu quả khác: