Trong vài năm gần đây, phương pháp Adaptive Learning ngày càng trở nên phổ biến và được sử dụng để nâng cao hiệu quả của giáo dục với nguồn lực hạn chế. Trong khuôn khổ phù hợp với môn học, Adaptive Learning điều chỉnh các hoạt động phù hợp với điểm mạnh, điểm yếu, trình độ và lỗ hổng kiến thức của học sinh. Cùng Vbee tìm hiểu rõ hơn Adaptive Learning là gì qua bài viết dưới đây nhé!
Adaptive Learning là gì?
Adaptive Learning là gì? Thuật ngữ Adaptive Learning (hay học tập thích ứng) đề cập đến việc cá nhân hóa trải nghiệm học tập cho mỗi cá nhân người học. Điều này bao gồm việc điều chỉnh lộ trình chương trình giảng dạy, thay đổi tốc độ hoặc độ khó của việc thực hành và đánh giá, bổ sung các nguồn lực để cải thiện một số lĩnh vực học tập nhất định,….
Adaptive Learning khai thác công nghệ để tạo ra lộ trình học tập hiệu quả hơn dựa trên tốc độ học tập của mỗi cá nhân. Phương pháp này thường diễn ra trên các nền tảng dựa trên web sử dụng các thuật toán hoặc công nghệ khác để đo lường và cá nhân hóa hành trình của học sinh. Các hoạt động cá nhân hóa này bao gồm việc điều chỉnh nội dung, trình tự và đánh giá cho học sinh cũng như cải thiện khả năng giao tiếp và cộng tác giữa giáo viên và quản trị viên.
Điểm khác giữa phương pháp học truyền thống với Adaptive Learning là gì?
Adaptive Learning (học tập thích ứng) khác với phương pháp học truyền thống (bao gồm việc nghe bài giảng, ghi chép và vượt qua hoặc trượt một bài kiểm tra, bài thi,…) theo nhiều khía cạnh khác nhau. Dưới đây là một số điểm khác biệt quan trọng giữa 2 phương thức này:
- Cá nhân hóa: Học tập thích ứng ưu tiên việc học tập cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu và hiểu biết của từng người. Trong khi đó phương pháp học tập truyền thống có một cách tiếp cận tổng quát hơn.
- Tự điều chỉnh: Vì phương pháp Adaptive Learning có tính cá nhân hóa cao nên người học có thể điều chỉnh tốc độ học riêng phù hợp với trình độ, dành nhiều hoặc ít thời gian tùy theo nhu cầu của họ để hiểu một chủ đề cụ thể.
- Tương tác: Các công cụ và bài học trong phương pháp học tập thích ứng được nhiều người đánh giá hấp dẫn hơn, có thể đáp ứng được nhu cầu của người học và giúp họ thực sự thành thạo các kỹ năng hoặc môn học cụ thể.
- Tiết kiệm thời gian: Người hướng dẫn sẽ mất nhiều thời gian để tạo giáo án tùy chỉnh cho từng người học. Tuy nhiên, công nghệ Adaptive Learning cung cấp tài nguyên học tập được cá nhân hóa mà không cần đầu tư nhiều thời gian.
Học tập thích ứng nâng cao trải nghiệm giảng dạy và học tập như thế nào?
Về cơ bản, phương pháp học tập thích ứng hay Adaptive Learning mang lại nhiều lợi ích cho học sinh, giáo viên và thậm chí là cả quản trị viên trong việc nâng cao trải nghiệm học tập và giảng dạy. Các lợi ích này bao gồm:
- Học tập hiệu quả hơn: Mỗi học sinh có trình độ, điểm yếu và điểm mạnh khác nhau. Học tập thích ứng giúp nuôi dưỡng nhu cầu riêng của mỗi người học để có một môi trường học tập hiệu quả hơn.
- Cải thiện sự tương tác: Lộ trình học tập được thiết kế riêng cho từng học sinh, điều này giúp tăng cơ hội thực hành cho những học sinh cần trợ giúp thêm hoặc tăng tốc độ học cho những học sinh tiến bộ nhanh hơn. Điều này giúp học sinh duy trì sự gắn kết với việc học vì nó phù hợp với tốc độ cá nhân của các em.
- Tăng khả năng mở rộng: Việc điều chỉnh chương trình giảng dạy để phù hợp hơn với nhu cầu riêng của từng học sinh là một ý tưởng tuyệt vời trong lĩnh vực giáo dục. Tuy nhiên có một hạn chế là giáo viên khó có thể duy trì được nếu áp dụng phương pháp học truyền thống. Việc ứng dụng công nghệ để hỗ trợ môi trường học tập thích ứng hơn giúp quá trình này có khả năng mở rộng và bền vững hơn rất nhiều.
Ưu và nhược điểm của Adaptive Learning là gì?
Adaptive Learning là một hình thức giáo dục sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tùy chỉnh và cá nhân hóa quá trình học tập cho mỗi học viên. Đây là một phương pháp giảng dạy linh hoạt, đáp ứng nhu cầu học tập đặc thù của từng người học.
Ưu điểm của Adaptive Learning là gì?
- Học tập cá nhân hóa: Bản chất của học tập thích ứng là giúp học sinh học theo tốc độ của riêng mình, cung cấp cho họ nội dung và hướng dẫn được cá nhân hóa dựa trên điểm mạnh, điểm yếu và phong cách học tập của họ.
- Hiệu quả: Ưu điểm khác của học tập thích ứng là cho phép học sinh học nhanh hơn và ghi nhớ thông tin lâu hơn. Đồng thời giúp giáo viên xác định những lĩnh vực mà học sinh cần hỗ trợ nhiều hơn và điều chỉnh hướng dẫn cho phù hợp, từ đó giảm bớt căng thẳng cho người học.
- Hiệu quả về chi phí: Phương pháp này là một cách tiết kiệm chi phí cho giáo dục vì làm giảm nhu cầu về giáo viên và nhân sự khác.
Nhược điểm của Adaptive Learning là gì?
- Tương tác giữa con người với nhau bị hạn chế: Việc sử dụng các mô hình AI có thể được tự động hóa, hạn chế cơ hội cho người học tương tác với giáo viên và bạn bè, đồng thời làm chậm sự phát triển các kỹ năng giao tiếp giữa các cá nhân.
- Sự phụ thuộc vào công nghệ ngày càng tăng: Phương pháp học tập thích ứng phụ thuộc nhiều vào công nghệ, nên có thể dễ xảy ra trục trặc đồng thời có thể đưa ra các hướng dẫn hoặc đánh giá học tập sai lệch cho người học.
- Giảm khả năng cạnh tranh: Cách tiếp cận cá nhân hóa này có thể gây khó khăn cho việc đánh giá sự tiến bộ của người học so với các bạn cùng lứa tuổi, từ đó làm giảm tinh thần cạnh tranh lành mạnh.
Cách triển khai công nghệ học tập thích ứng
Như Vbee đã đề cập trong phần ưu nhược điểm của Adaptive Learning là gì ở trên, những lợi ích mà học tập thích ứng mang lại đủ để thúc đẩy bất kỳ nhà giáo dục hay lãnh đạo doanh nghiệp nào áp dụng phương pháp này. Dưới đây là quy trình 6 bước mà bạn có thể áp dụng để thúc đẩy văn hóa Adaptive Learning:
1. Xác định nhu cầu và đặt mục tiêu
Từ quan điểm logic, đầu tiên bạn cần tiến hành đánh giá mức độ sẵn sàng để xác định xem tổ chức hoặc cơ quan có thể hỗ trợ công nghệ thích ứng trong giáo dục hay không, về cơ sở hạ tầng công nghệ, môi trường học tập, ngân sách và nguồn lực,….
2. Chọn nền tảng và thiết kế nội dung
Chọn nền tảng học tập thích ứng phù hợp bằng cách đánh giá các chức năng và khả năng thích ứng của nền tảng đó. Bạn có thể xem xét các tính năng như cổng học tập tùy chỉnh, báo cáo và phân tích, thông báo theo thời gian thực,….
Sau khi hoàn thiện nền tảng, cần đảm bảo nền tảng tạo ra nội dung phù hợp với mục tiêu của tổ chức. Mỗi người học sẽ nhận được các tài liệu tương tác, linh hoạt và thích ứng để hỗ trợ các phong cách và sở thích học tập khác nhau.
3. Tích hợp với các hệ thống khác
Để đảm bảo kết nối liền mạch giữa các chuỗi công cụ hệ thống, bạn cần tích hợp nền tảng với các hệ thống hiện có khác, chẳng hạn như hệ thống quản lý học tập và phần mềm biên soạn giáo án. Điều này tạo ra việc phân bổ nguồn lực thống nhất và kinh nghiệm học tập tổng hợp.
4. Cung cấp đào tạo và hỗ trợ
Đào tạo mọi người tham gia vào các nền tảng học tập được cá nhân hóa, bao gồm người học, nhà giáo dục, người đào tạo và quản trị viên, về cách tiếp cận phương pháp này.
5. Theo dõi và giám sát tiến độ
Luôn theo dõi và đánh giá tiến độ liên tục. Bằng cách sử dụng tính năng phân tích của hệ thống, bạn có thể đánh giá tính hiệu quả của sáng kiến và thực hiện các cải tiến dựa trên thông tin dựa trên dữ liệu.
6. Lặp lại và cải tiến
Tùy thuộc vào phân tích dữ liệu và phản hồi mà bạn có thể điều chỉnh các giải pháp công nghệ giáo dục. Đánh giá về hành trình học tập cho đến nay và tinh chỉnh các kênh học tập, nội dung và chức năng hệ thống.
Tùy chỉnh trải nghiệm học tập thích ứng với Vbee AIVoice
Việc ứng dụng và tích hợp phần mềm chuyển văn bản thành giọng nói như Vbee AIVoice trong lĩnh vực giáo dục và đào tạo nhân viên là một bước tiến đáng kể và mang lại nhiều lợi ích cho học sinh và những người có nhu cầu học tập đa dạng. Đặc biệt là những người gặp khó khăn trong việc đọc hoặc người khiếm thị để truy cập nội dung văn bản.
Cùng với học tập thích ứng (Adaptive Learning), công nghệ Text to Speech của Vbee AIVoice cũng hỗ trợ học tập đa phương thức, giúp người học tiếp thu thông tin thông qua nhiều phương pháp khác nhau. Học sinh ghi nhớ kiến thức tốt hơn khi sử dụng nhiều giác quan và việc nghe văn bản có thể bổ sung cho việc học bằng hình ảnh.
Trải nghiệm học tập cá nhân hóa
Vbee AIVoice được thiết kế mang đến sự linh hoạt trong cách học sinh tiếp cận việc học. Theo đó học sinh có thể trải nghiệm học tập theo tốc độ của riêng mình, điều này giúp cho việc học cá nhân hóa hơn.
Ngoài ra với những học sinh có phong cách học tập đa dạng, giải pháp của Vbee có thể đáp ứng được những yêu cầu khác biệt này, đảm bảo rằng mỗi học sinh có thể học theo cách phù hợp nhất với mình.
Tùy chọn tùy chỉnh
Đặc biệt Vbee cung cấp các tùy chọn tùy chỉnh, cho phép học sinh chọn giọng đọc từ hơn 200+ giọng đọc và ngôn ngữ từ hơn 50+ ngôn ngữ phù hợp với sở thích và nhu cầu của mình.
Tùy chọn tùy chỉnh tốc độ đọc cho phép học sinh tìm ra tốc độ phù hợp với khả năng hiểu của mình, đảm bảo nội dung được truyền tải ở tốc độ tối ưu.
Nâng cao khả năng tiếp cận
Đối với học sinh khiếm thị hoặc mắc chứng khó đọc, ứng dụng chuyển giọng nói thành văn bản Vbee AIVoice cung cấp phương tiện truy cập nội dung bằng văn bản, bao gồm sách giáo khoa, tài liệu và tài nguyên trực tuyến.
Ứng dụng giúp phá vỡ các rào cản giao tiếp, giúp học sinh gặp khó khăn về ngôn ngữ và lời nói dễ dàng tương tác với bạn bè, giáo viên và môi trường giáo dục hơn. Đồng thời giảm sự phụ thuộc vào người khác trong việc giao tiếp hoặc hỗ trợ bằng văn bản.
Tăng hiệu quả đào tạo của doanh nghiệp
Ứng dụng Vbee AIVoice tạo ra các nội dung đào tạo hấp dẫn không chỉ trao quyền cho nhân viên, tăng cường phát triển kỹ năng và cải thiện hiệu suất tổng thể mà còn giúp họ duy trì động lực, hiểu các khái niệm phức tạp và ghi nhớ kiến thức.
Việc đào tạo hiệu quả không chỉ giúp cải thiện hiệu suất cá nhân mà còn góp phần xây dựng văn hóa tổ chức tích cực, thúc đẩy ý thức tăng trưởng và phát triển.
Trên đây là những thông tin về Adaptive Learning là gì cũng như ưu và nhược điểm của Adaptive Learning là gì? Việc kết hợp giữa phương thức học tập thích ứng và Vbee AIVoice sẽ giúp giảm sự thất vọng và mang lại trải nghiệm học tập tích cực và thú vị hơn, điều này có thể thúc đẩy sự tự tin và động lực.
Nguồn tham khảo:
- Belitsoft (tham khảo ngày 09/04/2024), Adaptive Learning AI Technology in Education. Có tại: https://belitsoft.com/custom-elearning-development/ai-in-education/adaptive-learning-ai
- Riseup (tham khảo ngày 09/04/2024), Adaptive learning: Pros and cons. Có tại: https://www.riseup.ai/en/blog/adaptive-learning-pros-cons
- Elearningindustry (tham khảo ngày 09/04/2024), What Is Adaptive Learning And How Does It Benefit Training? Có tại: https://elearningindustry.com/adaptive-learning-benefits-corporate-training
- Radixweb (tham khảo ngày 09/04/2024), Exploring Adaptive Learning: The Tech-Powered Future of Education. Có tại: https://radixweb.com/blog/adaptive-learning-technology
