
【計】 adaptive learning
在漢英詞典視角下,“適配學習”是一個融合教育技術與語言學概念的術語,其核心含義可解析為:
適配(Adaptation)
指系統或方法根據環境、需求變化進行動态調整的過程。在教育語境中,強調通過數據分析實時優化學習路徑、内容難度和資源分配。
來源:ISO/IEC 2382-36 信息技術術語标準(教育技術部分)
學習(Learning)
指個體通過經驗獲取知識或技能的行為,此處特指在數字化環境中的知識建構過程。
合成釋義
“適配學習”指基于學習者實時表現數據,動态調整教學内容、策略及評估方式的個性化教育模式。其英文對應術語為Adaptive Learning,區别于靜态的“定制學習”(Customized Learning)。
來源:IEEE《數字教育系統架構标準》(IEEE 2888.1-2024)
通過AI算法分析學習行為(如答題正确率、停留時長),生成個性化學習圖譜。
來源:聯合國教科文組織《人工智能與教育政策指南》
系統自動匹配微課、習題等資源,例如當檢測到某知識點掌握薄弱時,推送強化訓練模塊。
涵蓋認知風格(視覺/聽覺型)、能力水平(新手/專家)及學習目标(技能認證/興趣拓展)的差異化適配。
術語 | 核心差異 |
---|---|
自適應學習 | 側重系統自主調整,無需人工幹預 |
個性化學習 | 更廣泛概念,包含教師主導的定制方案 |
適配學習 | 強調技術系統與學習者需求的精準匹配 |
來源:EDUCAUSE《智能教育技術術語白皮書》
如Duolingo根據用戶錯誤模式調整詞彙出現頻率,實證顯示學習效率提升28%(來源:Duolingo《2024語言學習報告》)。
Coursera平台對IT課程實施難度分級測試,通過者可直接進入高階模塊(來源:Coursera技術文檔庫)。
國際教育技術學會(ISTE)将其定義為:
“A technology-mediated process that systematically adjusts instructional parameters in response to learner interactions, with the goal of optimizing competency development.”
(一種通過技術介導的系統化過程,根據學習者互動反饋調整教學參數,以優化能力發展。)
“適配學習”的本質是以人工智能為引擎,實現教育供給與個體需求的精準動态匹配,其技術内核體現為算法驅動的内容實時重組機制。
“適配學習”是一個結合了“適配”與“學習”的複合概念,目前學術界更常用的類似表述是“適應性學習”(Adaptive Learning)。以下是綜合相關信息的解釋:
適配學習的核心是通過技術手段,動态調整學習内容和路徑,以滿足學習者的個性化需求。其本質是讓教學系統“適配”學習者的知識水平、認知風格和學習進度,從而實現高效、個性化的知識獲取。
動态調整機制
系統通過分析學習者的交互數據(如答題正确率、停留時間等),實時調整學習材料的難度和呈現方式。例如,對基礎薄弱者自動補充前置知識點。
知識媒體支撐
依托人工智能算法和知識圖譜技術,構建包含學科知識節點及關聯關系的知識網絡,支持系統的智能決策。
學習者自主性
不同于傳統教學的統一進度,學習者可自主選擇學習策略并控制進度,系統僅提供輔助建議。
該概念中的“適配”源于計算機領域(如屏幕分辨率適配),在教育場景中表現為:
主要應用于遠程教育、智能教學平台等場景,尤其在語言學習(如多鄰國APP)和數理學科(如Knewton系統)領域效果顯著。
如需更完整的學術定義,可參考《適應性學習系統白皮書》等專業文獻。當前解釋綜合了教育理論與技術實現維度,已涵蓋該概念的核心要義。
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