26.07.18 GELIOS-PLUS.RU — В предыдущем материале «Что такое адаптивные технологии и как ими пользоваться» мы рассмотрели адаптивные инструменты и принципы их работы. Сегодня же исследуем адаптивные технологии на реальном примере Knewton - компании-разработчика, с 2008 года собрала более $ 150 000 000 инвестиций, а к партнерам привлекла Microsoft и Pearson.

Как все начиналось

Knewton основали в 2008 году. В 2011 году компания и Университет штата Аризона (ASU), известный внедрением образовательных инноваций, запустили курс Knewton Math Readiness .

В университете существовала проблема : студенты проваливали вступительный тест по математике. Чтобы успешно его пересдать, они должны были пройти шестимесячный курс по математике в местном колледже. Это требовало времени, усилий и часто не приводило к желаемым результатам.

Однако студентам не нужно было повторять весь школьный курс математики: только поработать над слабыми местами (к примеру, над темами с последнего года школы). Поэтому Knewton и ASU разработали приложение, в котором студенты проходили тот же школьный курс по математике, однако программа самостоятельно определяла несовершенно изучены разделы и рекомендовала темы, которые нуждались в доработке. Так студент не повторял школьный материал от начала и до конца, а двигался собственной учебной траектории.

В результате, количество студентов, завершивших курс, выросла на 17%, а количество студентов, курс оставили, снизилась на 47%. Так Knewton вышел на образовательную арену. Источник: сайт Когдата.


Как это работает

Чарли Харрингтон, бывший глава Лондонского офиса Knewton, когда сказал: «Представьте, что ваш учебник реагирует столь же быстро, как репетитор» . Это, собственно, краткое описание концепции Knewton.

Если же подробнее, то Knewton базируется на трех «китах»:

Нелинейный knowledge graph (граф знаний), что связывает между собой концепции.

Аналитика для преподавателей и студентов.

Персонализированные рекомендации для преподавателей и студентов

Главная инновация Knewton - knowledge graph как способ структурирования концепций. В центре внимания не учебник, а не курс, а концепция. Она абстрактная, не привязана к разделам книги, метода преподавания или года обучения. Между концепциями существуют взаимосвязи, которые могут соединять разделы различных тем и даже разных классов школы.

Нелинейный knowledge graph, состоящий из взаимосвязанных концепций - то, с чем взаимодействует студент. Такая организация материала дает возможность тестировать понимание изученного, сразу оценивать общий уровень знаний и выявлять пробелы - концепции, студент не понял или понял неправильно.

На графе выше представлены концепции, касающиеся курса математики. Зеленым цветом обозначены уже изучены, розовым - те, что студент провалил. Голубой цвет обозначает концепции, которые стоит просмотреть, а оранжевый - те, что пока не изучались. Стрелки, которые отходят от концепций, демонстрируют их связи между собой.

Knowledge graph не статичный: только начинает поступать информация о взаимодействии студента с определенной концепцией, граф начинает меняться. Связи между одними концепциями ослабевают, между другими усиливаются - так у каждого студента появляется уникальная учебная траектория.

Пока студент изучает концепции и выполняет задачи, программа анализирует полученные данные в режиме реального времени и выдает персонализированные рекомендации: темы пройти, над чем поработать. Чем больше данных, - тем лучше и качественнее рекомендации.

Учитывается не только результат и время выполнения задач, но и другие важные факторы. В частности:

Proficiency ( «умение»). Чем больше правильных ответов дает студент, тем выше proficiency. Чем чаще студент правильно отвечает на определенное вопрос, тем ниже его сложность. Учитывая proficiency, существуют два типа задач. Первый - задача, можно решить, если хорошо понимаешь хотя бы одну релевантную концепцию. Второй тип задач требует знаний всех релевантных концепций: если не владеешь хотя одной, шанс дать правильный ответ существенно уменьшается. Также учитывается время: с его течением материал забывается, а proficiency снижается.

Engagement ( «вовлеченность») . Программа собирает информацию о вопросах, на которых студенты чаще всего покидают учебную сессию. Такая статистика свидетельствует, что вопрос или скучное, или за сложное.

Активное время - время, студент тратит на выполнение задания. Вычитается из среднего времени, которое требуется для обработки конкретной задачи.

Время на прохождение материала до конца. Учитывая индивидуальные данные студента, программа вычисляет скорость обработки концепций и прогнозирует, сколько времени понадобится для прохождения определенного объема материала.

Knewton для преподавателей

И студенты, и преподаватели получают статистику. Студенты личную, преподаватели - статистику группы и каждого отдельного студента. Групповая статистика дает возможность оценить прогресс группы и корректность задач. К примеру, если определенная задача выполняется студентами слишком хорошо или слишком плохо, оно требует пересмотра преподавателя. Индивидуальная статистика помогает сразу определить, кто имеет низкую успеваемость и ничего не делает, а кто опережает одногруппников.

Программа дает рекомендации не только студентам, но и преподавателям. К примеру, если система определяет, что студент плохо знает математику из-за проблем с пониманием прочитанного, то предложит преподавателю полезные материалы и как их использовать, чтобы помочь студенту.

Еще одно преимущество разработки учебных материалов по Knewton - возможность по-новому строить занятия в классе. Если студенты разработали материал дома и прошли проверку знаний, то преподаватель, учитывая полученную аналитику, может посвятить время повторения, обработке сложных тем в небольших группах, а также дебатам, дискуссиям, междисциплинарным задачей. Так Knewton принимает на себя механическую функцию проверки знаний и освобождает время занятий для интересных и сложных задач.

продукты

Преимущества Knewton оценили немало партнеров. Среди них один из гигантов образовательного контента - Pearson . Так, компании создали Pearson MyLab & Mastering - персонализированную платформу, которая охватывает ряд учебных предметов и базируется на образовательных материалах Pearson Education. В сотрудничестве с другим партнером, Triumph Learning , был разработан Waggle, обучающую систему для 3-8 классов американской школы.

Краткая информация о системе Waggle

Недавно новый CEO Knewton Брайан Кибби объявил об изменении направления работы. До компания только предлагала свою адаптивную технологию мировым издательским гигантам вроде Pearson и McGraw Hill. Но весной Pearson, один из основных инвесторов и партнеров Knewton, объявил о конце сотрудничества . Отныне Pearson работать над созданием и внедрением собственной адаптивной технологии. А новое направление работы Knewton - разработка учебного контента, где будут использоваться все преимущества адаптивных технологий.

Если хотите узнать больше о разработках и результаты Knewton, загрузите официальные отчеты (на английском языке): Knewton Technical White Paper 2015 и Higher Education Efficacy Whitepaper . Чтобы получить pdf-файлы, нужно заполнить короткую форму.

Админ спрашивает: эта страница Адаптивные технологии: опыт Knewton дала ответ на ваш вопрос? Дата 26.07.18
Да, спасибо Нет, не то! Дополнить
Продолжение на этих трёх страницах, откроются в новой вкладке: