Жеке тұлғаға бағытталған оқытуды қамтамасыз ету үшін бейімделіп оқыту жүйелері жасанды зият және машиналық оқыту сияқты АКТ саласындағы түрлі инновацияларды пайдаланады.  Оқытудың бұл бағыты, ең алдымен, оқушының жеке қажеттіліктерін қанағаттандыруға, материал мен оқыту әдістемесін баланың жеке ерекшеліктеріне сай «бейімдеуге» бағытталған (Mavroudi et al., 2017).

Бейімделіп оқыту жүйелерінің көбі үш негізгі компонентті қамтиды: мазмұн моделі белгілі бір тақырыптарды, егжей-тегжейлі оқу мақсаттарын және орындауды қажет белгілі бір міндеттерді қамтиды; оқушы моделі  — жүйе оқушының белгілі бір тақырыптарды игеру мүмкіндіктері мен дағдыларын анықтайды; оқыту моделі жүйе белгілі бір уақытта белгілі бір оқушы үшін белгілі бір тақырыпты қалай таңдайтынын анықтайды (Oxman and Wong, 2014).

Бейімделіп оқытудың мектеп оқушылары мен ЖОО студенттерінің үлгеріміне айтарлықтай оң әсері байқалады. Wang et al. (2020) қытай мектептерінде зерттеу жүргізген. Олардың зерттеу нәтижелері бойынша бейімделіп оқыту үлкен топта оқытуға қарағанда, сондай-ақ кіші топтарда оқытуға қарағанда, тіпті сарапшы мұғалімдерді тартып оқытқаннан көрі тиімді.

АҚШ тәжірибесі

АҚШ білім департаментінің білім беру технологиялары жөніндегі кеңсесі 2013 жылы бейімделіп оқытуға келесі анықтама берді: «цифрлық оқыту жүйелері оқушының жынысы, жасы және тестілеу нәтижелері сияқты алдын-ала анықталған ақпаратқа қарағанда, оқу кезінде жиналған ақпаратты ескеріп, динамикалық түрде өзгерген жағдайда ғана бейімделіп оқыту болып саналады».

Бастапқы кезеңдерде АҚШ үкіметі бастауыш және орта мектептерде бейімделіп оқыту жүйесін дамытуға гранттар ұсынды. Нәтижесінде Зияткерлік репетиторлық жүйе (Intelligent Tutoring System) деген ортақ атауға ие болған жүйелер пайда болды. Олардың ішінде Carnegie Learning әзірлеген Cognitive Tutor және ALEKS жүйелері ерекшеленеді, мұнда басты фокус математикаға жасалған және бұл жүйелер танымдық теориялардың негізінде әзірленген. 2014 жылы Cognitive Tutor жүйесін 6-12 сыныптарда оқитын 600,000 оқушы қолданған, ал ALEKS жүйесін 900-дан астам мектепте оқитын миллион оқушы қолданған. Зерттеу көрсеткендей, ALEKS жүйесін қолдану нәтижесінде оқушылар математика сабақтарына көбірек қатыса бастаған және олардың нәтижелері жақсарған.  Мектептердегі бейімделіп оқыту Race to the Top, Common Core Standards, бұлтты технологиялардың дамуы сияқты бағдарламалардың жүзеге асырылуымен қатар дамытылды (Oxman and Wong, 2014).

Қытай Халық Республикасының тәжірибесі

Бейімделіп оқыту – Қытай білім беру жүйесінде туындайтын кейбір қиындықтардың өзекті шешімі. Біріншіден, әлемде оқушылар саны ең көп елде сыныптағы балалар саны да ең көп (орта есеппен бір сыныпта 52 оқушы, бұл американдық мектептермен салыстырғанда 16,7 балаға көп). Оқушылардың мұншалықты көп болуынан мұғалімдерге сыныптағы әр баланың қажеттіліктеріне қарай бейімделіп оқыту қиынға соғады, бұл, өз кезегінде, тұрмысы нашар отбасылардан шыққан оқушыларға қатты тиеді.  Бұл мәселені шешу үшін қытайлық отбасылар репетиторлардың көмегіне жүгінеді, бірақ зерттеулер көрсеткендей оқу үлгерімін жақсарту үшін репетиторлар жеткіліксіз болуы мүмкін. Сонымен қатар, Қытайда қала мен ауыл арасындағы алшақтық мәселесі өте өткір тұр: ұлттық деңгейдегі зерттеулерге сүйенсек, ауыл мен қала мектептерінің білім сапасындағы алшақтығы екі жылдық оқуға тең. Бейімделіп оқыту ауыл мектептерінде білікті педагог кадрлардың тапшылығын толтыруға қабілетті (Wang et al., 2020).

2016 іске қосылған, 2 миллион Қытай оқушыларын математика, ағылшын және қытай тілдері, физика мен химияны оқытуға материалдар ұсынатын Squirrel AI Learning жүйесінің қолданылуы осының айқын айғағы. Зерттеу нәтижелері бойынша бейімделіп оқытылған оқушылар қарапайым сынып оқушыларына қарағанда, сыныптың көлеміне қарамастан, жоғары нәтиже көрсетті (Ванг соавт., 2020).

Дереккөздер:

Mavroudi, A., Giannakos, M., & Krogstie, J. (2018). Supporting adaptive learning pathways through the use of learning analytics: developments, challenges and future opportunities. Interactive Learning Environments, 26(2), 206-220.

Oxman, S. & Wong, W. (2014). White paper: Adaptive learning systems. Integrated Education Solutions, 2-30.

Wang, S., Christensen, C., Cui, W., Tong, R., Yarnall, L., Shear, L., & Feng, M. (2020). When adaptive learning is effective learning: comparison of an adaptive learning system to teacher-led instruction. Interactive Learning Environments, 1-11.

0
*
*

Жаңа тіркелгі
*
*
*
кілтсөз енгізілмеген
*

20 − one =

Password generation