Головна » Статті » ТЕОРІЯ І МЕТОДИКА ПРОФЕСІЙНОЇ ОСВІТИ

Носенко Ю. Г. АДАПТИВНІ СИСТЕМИ НАВЧАННЯ: СУТНІСТЬ, ХАРАКТЕРИСТИКА, СТАН ВИКОРИСТАННЯ У ВІТЧИЗНЯНИХ ЗАКЛАДАХ ПЕДАГОГІЧНОЇ ОСВІТИ
Носенко Ю. Г. [nosenko@iitlt.gov.ua]
Інститут інформаційних технологій і засобів навчання НАПН України
Download in PDF: http://fmo-journal.fizmatsspu.sumy.ua/journals/2018-v3-17/2018_3-17-Nosenko_FMO.pdf

АДАПТИВНІ СИСТЕМИ НАВЧАННЯ:  СУТНІСТЬ, ХАРАКТЕРИСТИКА, СТАН ВИКОРИСТАННЯ У ВІТЧИЗНЯНИХ ЗАКЛАДАХ ПЕДАГОГІЧНОЇ ОСВІТИ

Анотація. У статті визначено сутність адаптивних систем навчання на основі інформаційно-комунікаційних технологій (ІКТ), що являють технологію, яка автоматично налаштовує навчальний контент відповідно до фактичного рівня навчальних досягнень учня/студента, який ця технологія і визначає, а також відповідно до індивідуальних особливостей (віку, темпу, психотипу тощо).
Здійснено порівняльний аналіз традиційної та адаптивної систем навчання (АСН) на основі ІКТ. Охарактеризовано основні переваги АСН, серед яких: автоматизація оцінювання та прогнозування; можливість «адаптуватися» під кожного учня/студента; регулювання ступеня складності навчального контенту; постійне відслідковування індивідуального навчального прогресу; отримання даних про індивідуальні потреби учнів/студентів; можливість відслідковувати власний освітній маршрут; можливість зниження рутинного навантаження на викладачів; можливість постійного вдосконалення навчальних курсів та ін.
Визначено характеристики, що притаманні переважній більшості АСН: автоматизація, секвенування, оцінювання, збір даних в режимі реального часу, самоорганізація. Здійснено опис основних типів АСН: АСН на основі машинного навчання; АСН на основі прогресивного алгоритму; АСН на основі правил; АСН на основі дерева рішень. Виокремлено низку критеріїв, за якими можна визначити, чи є система навчання адаптивною.
Представлено результати опитування представників 16 педагогічних університетів та 15 інститутів післядипломної педагогічної освіти України, в результаті якого встановлено, що жоден із цих закладів не використовує АСН. Наголошено на тому, що нині АСН тільки починають активний розвиток і поступове впровадження – навіть у розвинених країнах світу такі системи ще на набули значного поширення, проходячи експериментальну апробацію. У перспективі АСН стануть рушієм розвитку нової педагогіки, нових стратегій персоніфікації освіти, розширення можливостей активного навчання.
Ключові слова: адаптивна система навчання, персоніфіковане навчання, індивідуальна освітня траєкторія, індивідуальний навчальний прогрес, адаптивне оцінювання.

ADAPTIVE LEARNING SYSTEMS:
THE ESSENCE, FEATURES, STATE OF USE IN UKRAINIAN INSTITUTIONS OF PEDAGOGICAL EDUCATION

Nosenko Yuliya
Institute of Information Technologies and Learning Tools of NAES of Ukraine, Ukraine

Abstract. The article defines the essence of adaptive learning systems based on information and communication technologies (ICT), representing a technology that automatically adjusts learning content in accordance with the actual level of student’s achievement, which this technology evaluates, and also according to individual characteristics (age, pace, psychotype, etc.).
A comparative analysis of traditional and adaptive learning systems (ALS) based on ICT has been conducted. The main advantages of the ACS are described, among them: automation of estimation and prediction; the ability to be ‘adapted’ to each student; regulation of the complexity degree of educational content; constant tracking of individual educational progress; obtaining data about student’s individual needs; ability to track one’s own educational trajectory; ability to reduce the routine load on teachers; possibility of continuous improvement of training courses, etc.
The characteristics that are inherent to the majority of the ALS are determined: automation, sequencing, assessment, real-time data collection, self-organizing. A description of the main types of ALS is given, namely: machine-learning-based adaptive systems; advanced algorithm adaptive systems; rules-based adaptive systems; and decision-tree adaptive systems. A number of criteria is defined that can be used to determine if a learning system is adaptive.
The results of the survey of 16 pedagogical universities and 15 institutes of postgraduate pedagogical education of Ukraine are presented. It is established that none of these institutions uses ALS. It is emphasized that now ALSs are only beginning to be actively developed and gradually implemented. Even in leading countries, such systems have not become widely distributed, undergoing experimental testing. In near future, ALSs will become the driving force behind the development of new pedagogy, new strategies for personalizing education, and expanding opportunities for active learning.
Keywords: adaptive learning system, personalized learning, individual educational trajectory, individual learning progress, adaptive assessment.

Список використаних джерел

  1. Прийма С. М. Особливості функціонування інтелектуальних адаптивних навчальних систем відкритої освіти дорослих. Вісник Національної академії Державної прикордонної служби України. 2012. № 3. С. 241-254.
  2. Федорук П. І. Адаптивна система дистанційного навчання та контролю знань на базі інтелектуальних Інтернет-технологій: монографія. Івано-Франківськ: Прикарпат. нац. ун-т ім. В.Стефаника, 2008. 326 c.
  3. Brusilovsky P., Peylo С. Adaptive and Intelligent Web-based Educational Systems. International Journal of Artificial Intelligence. 2003. Education Vol. 13, Issue 2-4. P. 159-172.
  4. Pugliese L. Adaptive Learning Systems: Surviving the Storm. EDUCAUSE Review. 2016. URL: https://er.educause.edu/articles/2016/10/adaptive-learning-systems-surviving-the-storm (дата звернення: 10.09.2018).
  5. Pugliese L. The Visualization for an Ideal Adaptable Learning Ecosystem. IMS Global Learning Consortium. URL: https://www.imsglobal.org/adaptive-adaptable-next-generation-personalized-learning#visualizationforidealadaptablelearningecosystem (дата звернення: 16.09.2018).
  6. Sonwalkar N. The First Adaptive MOOC: A Case Study on Pedagogy Framework and Scalable Cloud Architecture. URL: https://www.liebertpub.com/doi/pdf/10.1089/mooc.2013.0007 (дата звернення: 27.09.2018).
  7. Любарський С. В. Адаптивні алгоритми оцінки знань в інтелектуальній комп’ютерній тренажерній системі навчання. Зб. наук. праць ВІТІ НТУУ «КПІ». 2010. № 2. С. 59-64.
  8. Федорук П. І. Адаптивні тести: статистичні методи аналізу результатів тестового контролю знань. Математичні машини і системи. 2007. № 3, 4. С. 122-138.
  9. Linacre J. M. Computer-Adaptive Testing: Methodology Whose Time Has Come. Seoul, South Korea: Komesa Press, 2000. 58 p.
  10. Latu E., Chapman E. Computerized adaptive testing. British journal of Educational technology. 2002. Vol. 33, № 3. P. 619-622.
  11. Nathan A. Thompson, David J. Weiss. A Framework for the Development of Computerized Adaptive Tests. Practical Assessment, Research & Evaluation. Vol. 16, № 1. URL: http://pareonline.net/pdf/v16n1.pdf (дата звернення: 27.09.2018).
  12. Weiss D. J. Computerized Adaptive Testing for Effective and Efficient Measurement in Counseling and Education. Measurement and Evaluation in Counseling and Development. 2004. Vol. 37. Р. 70-84.
  13. Нові тенденції і прогнози розвитку освітніх технологій у світі на наступні п’ять років. URL: http://profspilka.kiev.ua/publikacii/novyny/4195-nov-tendencyi-prognozi-rozvitku-osvtnh-tehnology-u-svt-na-nastupn-pyat-rokv.html (дата звернення: 08.09.2018).
  14. Кашубін С. Г. Машинне навчання – технологія сучасності. URL: http://conf.vntu.edu.ua/allvntu/2013/initki/txt/ kashubin.pdf (дата звернення: 11.09.2018).
  15. Машинне навчання. URL: https://goo.gl/N6cKCo (дата звернення: 11.09.2018).
Розділ: ТЕОРІЯ І МЕТОДИКА ПРОФЕСІЙНОЇ ОСВІТИ
Додано: 13.11.2018 | Переглядів: 33 | Рейтинг: 0.0/0
Статті з теми:
Всього коментарів: 0
avatar