ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННОЕ АДАПТИВНОЕ ОБУЧЕНИЕ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВИЗАЦИИ ОБРАЗОВАНИЯ

Abstract

Необходимость персонализации обучения в условиях цифровизации образования широко обсуждается на страницах отечественных и зарубежных изданий в области Education. Различия обучающихся в уровне знаний и навыков, когнитивных стилей, индивидуальных предпочтений в способах представления информации требует использования в смешанном обучении персонализированного контента, а также определения способа его доставки. При наличии значительного числа слушателей электронного курса нетривиальной задачей является выбор наиболее подходящих параметров, которые будут учитываться в профиле обучающегося. [12] предлагают персонализировать контент для каждого обучающегося. Решением данной проблемы может стать использование адаптивного обучения, основанного на разработке комплексных решений для анализа больших данных и искусственного интеллекта [10]. Концепция адаптивного обучения появилась несколько десятилетий назад, однако большинство теоретических выводов так и не были реализованы на практике, а программные решения долгое время не имели значительного распространения из-за недостаточного развития и охвата технологий электронного обучения [6]. Данная статья посвящена обзору публикаций, связанных с использованием технологий и методов адаптивного обучения. Цель исследования - изучить современное состояние, опыт применения и эффективность технологии адаптивного обучения, основанного на персонализированном подходе. Проанализированы проблемы улучшения дизайна и полезности курса, предоставления помощи в поиске информации по курсу, эффективного размещения результатов поиска в контексте интересов обучающихся, предоставления им адаптированного контента в соответствии с их уровнем знаний, умений и навыков. Отдельное внимание уделено апробации педагогической модели "перевернутый класс" в электронном обучении [7; 9]. Определению эффективности технологии адаптивного обучения в электронном курсе, основанном на таксономии учебных целей Б. Блума, по сравнению с традиционными методами обучения, посвящен ряд статей [14; 15], анализ которых представлен в настоящем исследовании.

The need to personalize learning in the context of digitalization of education is widely discussed on the pages of domestic and foreign publications in the field of Education. Differences of students in the level of knowledge and skills, cognitive styles, individual preferences in ways of presenting information require the use of personalized content in blended learning, as well as determining the method of its delivery. If there is a significant number of e-course students, it is not a trivial task to choose the most appropriate parameters that will be taken into account in the student's profile. [12] propose to personalize content for each student. The solution to this problem can be the use of adaptive learning based on the development of complex solutions for the analysis of big data and artificial intelligence [10]. The concept of adaptive learning appeared several decades ago, but most of the theoretical conclusions were never implemented in practice, and software solutions for a long time did not have significant distribution due to insufficient development and coverage of e-learning technologies [6]. This article is devoted to a review of publications related to the use of technologies and methods of adaptive learning. The aim of the research is to study the current state, experience of application and effectiveness of adaptive learning technology based on a personalized approach. The problems of improving the design and usefulness of the course, providing assistance in finding information on the course, effectively placing search results in the context of the interests of students, providing them with adapted content in accordance with their level of knowledge, skills and abilities are analyzed. Special attention is paid to approbation of the pedagogical model "inverted classroom" in e-learning [7; 9]. A number of articles [14; 15] are devoted to determining the effectiveness of adaptive learning technology in an e-course based on the taxonomy of B. Bloom's learning goals in comparison with traditional teaching methods, the analysis of which is presented in this study.