Personalizuotas mokymasis – tai švietimo metodas, skirtas pritaikyti mokymosi patirtį prie unikalių kiekvieno studento poreikių, jėgų, interesų ir tikslų, o ne visiems tinkantis metodas, kuriuo siekiama pritaikyti įvairius švietimo aspektus, pvz., mokymo metodus, mokymosi tempą ir turinį..
Personalizuotas mokymasis
Personalizuotas mokymasis – tai švietimo metodas, kuriuo siekiama pritaikyti mokymosi patirtį prie unikalių kiekvieno studento poreikių, stipriųjų pusių, interesų ir tikslų. Vietoj universalaus metodo, personalizuotu mokymusi siekiama pritaikyti įvairius ugdymo aspektus, pavyzdžiui, mokymo metodus, mokymosi tempą ir turinį, kad jie geriau tiktų kiekvienam besimokančiajam.
Pagrindinis tikslas – sukurti dinamišką ir adaptyvią mokymosi aplinką, kuri atitiktų unikalius kiekvieno studento poreikius. Naudodamasis duomenimis apie studentų pasiekimus, sąveikos modelius ir mokymosi pageidavimus, dirbtinis intelektas gali pateikti pritaikytą turinį, grįžtamąjį ryšį ir vertinimus, kad būtų optimizuoti individualūs mokymosi rezultatai.
Priemonių pavyzdžiai:
DI pagrįstos mokymo sistemos
Dirbtinio intelektu pagrįstos mokymo sistemos – tai skaitmeninės platformos, kuriose dirbtinis intelektas pasitelkiamas siekiant suteikti besimokantiesiems personalizuotą ir adaptyvią švietimo pagalbą. Šios sistemos gali teikti specialiai pritaikytas instrukcijas, nedelsiant teikti grįžtamąjį ryšį ir prisitaikyti prie individualių mokinių poreikių ir mokymosi stilių.
Tikslas – suteikti studentams pagal poreikį 24/7 teikiamas konsultacijas, kurios dinamiškai prisitaiko prie jų individualių mokymosi poreikių. Dirbtinio intelekto valdomomis sistemomis siekiama pagerinti studentų supratimą, realiuoju laiku siūlant personalizuotą mokymą, tiesioginį grįžtamąjį ryšį ir papildomus išteklius, atsižvelgiant į studentų pasiekimus ir konkrečius iššūkius.
Priemonių pavyzdžiai:
Prognozuojamoji analizė siekiant pritraukti studentus
Prognozuojamoji analizė, skirta studentų išlaikymui, apima duomenų analizės metodų taikymą siekiant atpažinti studentus, kuriems gresia iškritimo rizika. Analizuodamos įvairius veiksnius, pavyzdžiui, akademinius rezultatus, įsitraukimo rodiklius ir demografinius duomenis, institucijos gali aktyviai įgyvendinti intervencines priemones, kad padėtų šiems studentams išlikti kelyje ir baigti mokslus.
Šia strategija siekiama panaudoti dirbtinio intelekto valdomą prognozuojamąją analizę, kad būtų galima nustatyti studentus, kuriems gresia iškritimo rizika arba prasti mokymosi rezultatai, ir imtis aktyvių veiksmų, siekiant pagerinti studentų išlaikymo rodiklius, nustatant ankstyvuosius įspėjamuosius studentų elgesio, akademinių rezultatų ir įsitraukimo požymius, užtikrinant savalaikę paramą, kad studentai sėkmingai mokytųsi.
Priemonių pavyzdžiai:
DI pagrįstas akademinis konsultavimas
Akademinis konsultavimas, pagrįstas dirbtiniu intelektu, – tai dirbtinio intelekto technologijų naudojimas siekiant pagerinti ir paremti akademinio konsultavimo procesą. Tai apima dirbtinio intelekto panaudojimą teikiant personalizuotas rekomendacijas, analizuojant studentų duomenis ir automatizuojant įprastas užduotis, taip didinant akademinio konsultavimo efektyvumą ir veiksmingumą.
Tikslas – pagerinti akademinio konsultavimo procesą, panaudojant dirbtinį intelektą, kad studentams būtų teikiamos personalizuotos, duomenimis pagrįstos rekomendacijos dėl kursų pasirinkimo, studijų planavimo ir karjeros galimybių. Taip siekiama supaprastinti studentų konsultavimą, sumažinti administracinę naštą konsultuojantiems asmenims ir pagerinti studentų sėkmę laiku pateikiant tikslias rekomendacijas.
Priemonių pavyzdžiai:
Automatizuotos klasifikavimo ir vertinimo sistemos
Automatizuotos vertinimo sistemos – tai dirbtinio intelekto įrankiai, skirti studentų vertinimams, pavyzdžiui, egzaminams, testams, esė ir kodavimo užduotims, vertinti. Šiose sistemose naudojami pažangūs algoritmai ir mašininio mokymosi metodai, kad vertinimas būtų veiksmingas, nuoseklus ir objektyvus.
Tikslas – sumažinti darbo krūvį, susijusį su didelio kiekio užduočių vertinimu, automatizuojant testų, egzaminų, esė ir kitų studentų darbų vertinimą, užtikrinant greitesnį ir nuoseklesnį grįžtamąjį ryšį studentams, o dėstytojams suteikiant galimybę sutelkti dėmesį į sudėtingesnius mokymo ir mentorystės aspektus.
Priemonių pavyzdžiai:
Adaptyvus testavimas ir vertinimas
Adaptyvusis testavimas ir vertinimas – tai vertinimo metodas, kai testo sudėtingumas ir turinys dinamiškai koreguojami atsižvelgiant į testo dalyvio rezultatus. Šiuo metodu siekiama tiksliau įvertinti asmens gebėjimus, pritaikant testą prie jo įgūdžių lygio.
Tikslas – patobulinti vertinimo procesą, naudojant dirbtinį intelektą, kad būtų galima dinamiškai koreguoti testo klausimų sudėtingumą ir apimtį, atsižvelgiant į mokinio rezultatus realiuoju laiku. Ši strategija užtikrina tikslesnį studento žinių, gebėjimų ir mokymosi pažangos įvertinimą, kartu mažina stresą ir didina įsitraukimą pritaikant testavimo patirtį.
