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近年来，无论中外，教育科技界对“自适应学习” （adaptive learning）的热度一直很高。根据培生集团（Pearson）推出的《解码自适应学习》（Decoding Adaptive Learning）的研究报告内容，今天为大家整理一份有关自适应学习，你不能错过的干货分享。
总览：什么是自适应学习（adaptive learning）？什么是自适应学习工具？
自适应内容（adaptive content）：占市场份额最大的自适应学习工具
自适应评估 (adaptive assessment)：将测验和评分提升到新的阶段
自适应序列（adaptive sequence）：预测性分析（predictive analytics）
今年年初，美国著名的自适应学习平台Knewton完成迄今为止最大一笔的5200万美元F轮融资，继续推进其针对每一位学习者个性化需求而提供教学内容的模式。放眼国内，有关自适应学习的应用也越来越多，可以说，教育领域已经进入了“自适应”时代。
今年，培生集团（Pearson）也顺势推出的《解码自适应学习》（Decoding Adaptive Learning）的研究报告。通过对K-12（幼儿园到12年级的基础教育）和高等教育领域的自适应学习工具的研究，该报告回答了围绕自适应学习的几个核心问题：自适应学习的定义是什么？目前教育科技市场上的自适应学习工具有哪些？它们之间有怎样的区别和联系？
总览：什么是自适应学习？什么是自适应学习的工具？
报告的研究员在前期调查中发现，自适应学习的支持者普遍认为，自适应学习作为一种新型的教育科技手段，使学习过程更加人性、高效、易于量化。然而，对于许多一线的教育工作者来说，他们依然对自适应学习能做什么、不能做什么、在目前的发展阶段实际上做了什么有所疑问。
因此，自适应学习的概念，一直都有很多种定义方式。比如，有些教育者认为，自适应学习，意味着教师需要及时调整学习内容，以满足学生不断变化的学习需求；还有人认为，自适应学习需要利用线上的软件或平台作为教学辅助，以便进行数据的收集和分析等。
《解码自适应学习》的报告中定义，“自适应学习是一种教育科技手段，它通过自主提供适合每位学生的独立帮助，在现实中与学生产生实时互动。” （Adaptive learning is an education technology that can respond to a student's interactions in real-time by automatically providing the student with individual support）。而想要达到这样的效果，教学者通常需要借助不同的自适应学习工具。
该报告提到，目前教育科技市场上，总共三种自适应学习的工具：自适应内容、自适应评估和自适应序列。它们以不同的方式，收集并分析学生在线学习的各方面数据，进而不断调整提供给学生的学习内容、检测方式和学习顺序，以满足不同学生的个性化需求。具体来说：
自适应内容通过分析学生对问题具体的回答，为学生提供独一无二的内容反馈、线索和学习资源。该工具可以根据每个学生不同的学习情况，当即提供合适的反馈，包括提示和学习材料等。
自适应评估一般应用在测试中，根据学生回答问题的正确与否，及时改变和调整测评的标准。比如我们熟悉的GRE和GMAT考试，测试者在连续做对题目之后就会发现题目越来越难，这就是自适应评估工具在根据测试者的表现及时调整的结果。
自适应序列利用一定的算法和预测性分析，基于学生的学习表现，持续收集数据。其中在数据收集阶段，自适应序列会将学习目标、学习内容与学生互动集成起来，再由模型计算引擎对数据进行处理以备使用。比如，当学生在测试中做错一道题时，自适应序列将根据答案为其推送合适的学习内容，并会根据算法改变推送的顺序。
这三种工具各有侧重，但在实际运用的时候常常相互结合，以达到更好的教学效果。
自适应内容：占市场份额最大的自适应学习工具
自适应内容是自适应学习工具市场上占比重最大的部分。具体来说，自适应内容可以根据每个学生不同的学习情况，当即提供合适的反馈，包括问题提示和学习材料等等。
自适应内容也通过搭建内容支架为学生提供更多的帮助。比如，先将学生的学习内容分解成具体的知识，直到学生完成每一部分的单独学习之后，再帮助学生进行知识整合。自适应内容以内容为基础，收集并分析学生学习不同内容的数据。
具体案例分析
目前市场上的自适应内容，针对K-12和高等教育领域，以“内容”的不同大概分为两种。一是通过线上平台提供标准的教学课程，二是通过线上平台提供教学游戏。
虽然提供的内容内涵不一样，但自适应内容背后的原理是相同的，即不断通过学生在学习过程中的表现，及时调整学生的学习内容。
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自适应评估：将测验和评分提升到新的阶段
>>自适应评估的定义
一直以来，测验都被认为是检测学生学习成果最有效的方式。因此，各学科的相关测试和测试反馈，也成为了教育教学上的重点。传统意义上测评中，题目都是提前准备好的，所有学生在同一时间回答同一份测试内容，根据标准化答案获得评分和反馈。
而自适应评估将测验和评分提升到了新的阶段。它作为自适应工具的一种，根据学生在测试中对上一道问题的回答情况，自动调整学生接下来所需回答问题的难度和顺序。具体来说，如果学生正确回答了上一个问题，则下一题的难度会增加，反之亦然。比较普遍的应用例子为美国教育考试服务中心（Educational Testing Service）推出的研究生入学考试（GRE&GMAT）测试题，测试者在考试中见到的题目难度，都是由自己在测试过程中回答问题的正确率决定的。
自适应评估作为自适应学习工具的一种，常常和自适应内容和自适应序列共同应用于教学中，以完善对学生的学习帮助。
>>自适应评估应用的场景
培生集团（Pearson）在《解码自适应学习》（Decoding Adaptive Learning）的报告中指出，自适应评估通常用作练习或测试的基准，以检测考察学生的进步情况。
用作练习的自适应评估（assessment as practice）通常被安排在课堂结束后，学生通过练习可以检验自己学习的程度。这类测评通常根据学习内容制定不同难度的问题。学生要正确答出一定数量的难题之后，才能通过测评，以证明已经完成这一阶段的学习内容。当学生完成这一阶段的练习后，他将按顺序进行下一阶段的学习。
用作基准测试的自适应评估（assessment as benchmark test）往往持续时间更长，形式也更加正式。测试通常采用独立测试的形式，学生每隔几个月进行一次此类的评估以检验学习成果。这些自适应评估工具为老师分析测试结果，并根据学生的测试情况为其设计独特的学习方案。之后，学生开始使用此学习方案学习，直到得到下次自适应评估的结果。
自适应评估也需要通过其他方式以确保测试结果的可信度。通常情况下，自适应评估需要运用数学模型分析不同学生在测试的不同题目中的表现情况，以确保测试题目的可信性。
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本文部分转载自EdStars未来学堂
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