Описание платформы Knewton для реализации адаптивного обучения

В методической разработке описывается сервис Knewton, команде разработчиков которого удалось создать универсальные алгоритмы и разработать обширную инфраструктуру сбора, анализа и использования информации о прогрессе студентов, включающую: 1. Систему сбора данных, которая одновременно собирает детальную информацию о знаниях студента, о степени усвоения тех или иных понятий. 2. Систему выводов, которая на основе собираемых данных об особенностях студента и его реакциях на изменение обучения, обобщает информацию и делает соответствующую настройку параметров контента. 3. Систему персонализации, которая на основе данных всей системы оценивает возможности ученика, с учётом этого корректирует цели и формирует оптимальную стратегию обучения каждого студента. При этом система персонализации делает аналитические прогнозы относительно успехов студентов (скорость работы, вероятность достижения цели и т.д.) и ведёт личную статистику студента на всех уровнях обучения. Технология Knewton объединяет сведения различных наук, статистику, данные психометрии и машинного обучения, а также унифицированные истории участников для того, чтобы сделать возможной персонализацию обучения в массовом масштабе. Адаптируясь к знаниям и умениям ученика, программа ежеминутно вычисляет слабые места и заполняет пробелы. В процессе работы алгоритмы Knewton анализируют все учебные материалы по сотням параметров и на основе выделения ключевых идей, теорий и понятий предлагают оптимальную структуру, формат информации и уровень сложности. Проект обеспечивает инфраструктурную платформу, которая предлагает разработчикам программ алгоритмы адаптирования учебного материала и помогает им создавать уникальные персонализированные гибкие курсы обучения.