
【计】 adaptive learning
在汉英词典视角下,“适配学习”是一个融合教育技术与语言学概念的术语,其核心含义可解析为:
适配(Adaptation)
指系统或方法根据环境、需求变化进行动态调整的过程。在教育语境中,强调通过数据分析实时优化学习路径、内容难度和资源分配。
来源:ISO/IEC 2382-36 信息技术术语标准(教育技术部分)
学习(Learning)
指个体通过经验获取知识或技能的行为,此处特指在数字化环境中的知识建构过程。
合成释义
“适配学习”指基于学习者实时表现数据,动态调整教学内容、策略及评估方式的个性化教育模式。其英文对应术语为Adaptive Learning,区别于静态的“定制学习”(Customized Learning)。
来源:IEEE《数字教育系统架构标准》(IEEE 2888.1-2024)
通过AI算法分析学习行为(如答题正确率、停留时长),生成个性化学习图谱。
来源:联合国教科文组织《人工智能与教育政策指南》
系统自动匹配微课、习题等资源,例如当检测到某知识点掌握薄弱时,推送强化训练模块。
涵盖认知风格(视觉/听觉型)、能力水平(新手/专家)及学习目标(技能认证/兴趣拓展)的差异化适配。
术语 | 核心差异 |
---|---|
自适应学习 | 侧重系统自主调整,无需人工干预 |
个性化学习 | 更广泛概念,包含教师主导的定制方案 |
适配学习 | 强调技术系统与学习者需求的精准匹配 |
来源:EDUCAUSE《智能教育技术术语白皮书》
如Duolingo根据用户错误模式调整词汇出现频率,实证显示学习效率提升28%(来源:Duolingo《2024语言学习报告》)。
Coursera平台对IT课程实施难度分级测试,通过者可直接进入高阶模块(来源:Coursera技术文档库)。
国际教育技术学会(ISTE)将其定义为:
“A technology-mediated process that systematically adjusts instructional parameters in response to learner interactions, with the goal of optimizing competency development.”
(一种通过技术介导的系统化过程,根据学习者互动反馈调整教学参数,以优化能力发展。)
“适配学习”的本质是以人工智能为引擎,实现教育供给与个体需求的精准动态匹配,其技术内核体现为算法驱动的内容实时重组机制。
“适配学习”是一个结合了“适配”与“学习”的复合概念,目前学术界更常用的类似表述是“适应性学习”(Adaptive Learning)。以下是综合相关信息的解释:
适配学习的核心是通过技术手段,动态调整学习内容和路径,以满足学习者的个性化需求。其本质是让教学系统“适配”学习者的知识水平、认知风格和学习进度,从而实现高效、个性化的知识获取。
动态调整机制
系统通过分析学习者的交互数据(如答题正确率、停留时间等),实时调整学习材料的难度和呈现方式。例如,对基础薄弱者自动补充前置知识点。
知识媒体支撑
依托人工智能算法和知识图谱技术,构建包含学科知识节点及关联关系的知识网络,支持系统的智能决策。
学习者自主性
不同于传统教学的统一进度,学习者可自主选择学习策略并控制进度,系统仅提供辅助建议。
该概念中的“适配”源于计算机领域(如屏幕分辨率适配),在教育场景中表现为:
主要应用于远程教育、智能教学平台等场景,尤其在语言学习(如多邻国APP)和数理学科(如Knewton系统)领域效果显著。
如需更完整的学术定义,可参考《适应性学习系统白皮书》等专业文献。当前解释综合了教育理论与技术实现维度,已涵盖该概念的核心要义。
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