什么是自适应学习?

《解码自适应学习》的报告中定义,“自适应学习是一种教育科技手段,它通过自主提供适合每位学生的独立帮助,在现实中与学生产生实时互动。”
(Adaptive learning is an education technology that can respond to a student's interactions in real-time by automatically providing the student with individual support)。
而想要达到这样的效果,教学者通常需要借助不同的自适应学习工具。

而目前自适应学习技术研究比较典型的就是:Knewton。美国自适应技术公司Knewton创建于2008年,其核心业务为教育领域的数据分析。以大 数据为基层提供的自适应学习的技术从一定程度上代表了教育的未来趋势。
Knewton作为被Fast Company杂志评为全球大数据领域最具创新力的十大公司之一,Knewton创建于2008年,是一个提供自适应教育平台的公 司:为使用者构建“成熟、实时的学生数据分析”。Knewton细分每个知识点,对每个学生进行单独的分析,令使用者可以得到独一无二的学习帮 助。通过在学习中不断监测学生的学习情形, 引导最适合的下一步学习内容和活动,当学生在学习中遇到困难时,课程的难度会自动降低。老师可以 使用Knewton的实时预测技术来监测每个学生的知识空白,即时调整,为每个学生提供个性化教学。
Knewton的核心竞争力:强大的技术支持
Knewton拥有极为明显的技术优势:大数据分析和推荐系统是Knewton的杀手锏,该公司还希望开放其API,从而让出版商将他们的电子教科书和 课堂作业加入到Knewton的技术平台,并最终为适应性学习应用软件和课程提供一个交易市场。
一、适配学习技术:
Knewton的适配学习技术可以对每个学生进行单独的分析,令使用者可以得到独一无二的学习帮助。在2011年1月,美国亚利桑那州立大学开始使 用由Knewton提供个性化学习体验的课程,结果表明学生的退课率由13%降至6%,,通过率由66%升至75%(如图一)。


二、Knewton 的大数据分析与Amazon Web Services (AWS):
由于Knewton需要分析大量的用户数据,Knewton 采用了以下由Amazon 提供的大数据分析工具:
1. Amazon Elastic Map Reduce (Amazon EMR)
2. AWS CloudFormation
3. Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)

Knewton的前景分析
一、Knewton的服务对象不断拓展,前景广阔。
Knewton潜在的机遇和市场并非来自传统出版界,而是日益增多的在线教育平台,以及这两年来新兴的学习模式。
无论是培生、Coursera或是Udacity,他们的核心竞争力都在于传播优质的内容,而Knewton想做的是,成为驱动学习者的基础架构,随着互联 网教育平台对自己内容资源库和课程库的强化,到一定程度之后他们将会开始着手提升用户体验,为用户提供个性化学习方式。而此时Knewton就 能发挥用武之地。作为适应性的PaaS (平台即服务)供应商,将内容供应商所提供的内容与其独特的技术和个性化服务对接,这块领域尚是一篇蓝海。

二、Knewton成为数字化潮流中教育科技的领军企业
由于众多出版商正在着手适应日益数字化的世界,作为一个技术供应商,Knewton的优势越来越明显。仅仅去年Knewton就针对学生产生了20亿 次个性化推荐,得益于与众多知名出版公司的合作,包括HoughtonMifflin Harcourt, Macmillan Education, Triumph Learning 以及 Cambridge University Press等。这些合作关系让Knewton的营收翻了三倍,此前Knewton的客户主要在高等教育领域,与HoughtonMifflin and Triumph Learning的合作使其有机会深入K-12市场。

三、Knewton技术壁垒目前很难逾越
Knewton商业模式的复制关键在于如何掌握其技术优势,Knewton的厉害之处就在于它是一个adaptive的教学系统,可以根据大数据来分析学生对 知识的掌握情况,从而判断让这个学生再学习哪些知识、学习多久对他来说效率最高。一旦有了这个可以解读学生的技术模型框架,Knewton就可 将其应用于各个领域的教学,从美国的大学到中小学,已有非常多学校都成为了Knewton的用户。
Knewton的技术核心建立在亚马逊的大数据和云平台服务(AMS),目前国内的阿里巴巴和百度等互联网企业同样致力于云技术和大数据分析,因此 技术和硬件方面的问题从长远来说应该不是大问题。但是短期之内的技术差距不容忽视,Knewton的技术优势难以超越,同时国内同类企业还面临 用户数据量不够的问题,这对自适应平台的建立同样不可或缺。