Adaptiviteit betekent aanpassen. In de context van leren betekent adaptiviteit het aanpassen aan de cursist. Dat is vaak gericht op de cursist die het wat moeilijker heeft. Al is het ook slim om een leertraject aan te passen aan de leerling die het juist makkelijk heeft. Maar wat wordt er precies aangepast? Het niveau, het tempo, de manier waarop cursisten leren? Het korte antwoord is: het liefst al het bovenstaande. Het lange antwoord komt nu →
Detail: adaptiviteit in leren wordt in de regel toegepast door een computer (een algoritme), of door mensen zelf (zoals door een cursusleider). Als mensen adaptiviteit toepassen wordt het vaak gepersonaliseerd leren genoemd. In de praktijk worden de termen echter vaak door elkaar gebruikt.
Vormen van adaptief leren
Meld je aan en we sturen je af en toe vergelijkbare artikelen. Geen spam, nooit. Alleen doordachte stukken over de wetenschap van leren en hoe die aansluit bij kritieke zakelijke behoeften.
De onderwijswetenschap wijst uit dat adaptief leren werkt. Mensen leren het beste wanneer zij op hun eigen tempo en niveau werken, én wanneer zij direct feedback krijgen van een expert. Leren is dan effectiever dan zonder adaptiviteit.
Adaptief leren met Drillster
Drillster is een adaptieve leerapplicatie. Zoals je net hebt gelezen, is adaptiviteit een vrij breed begrip. Daarom leggen we hier uit wat adaptiviteit voor ons betekent.
Hoe meer adaptiviteit, hoe beter. Wij passen dit op diverse manieren toe in ons algoritme, zowel op de korte, als op de lange termijn. Drillster werk vraaggestuurd, dus cursisten leren door vragen te beantwoorden. Bij iedere beantwoorde vraag, leert het algoritme iets bij over de persoon: is een vraag goed of fout beantwoord, hoe vaak zijn vragen en vraagvarianten over dat kenniselement goed of fout beantwoord, en hoe lang is het geleden dat iemand voor het laatst de drill heeft geoefend? Iemand kan een vraag goed beantwoorden, zonder dat hij de kennis echt beheerst. Uiteraard wordt er rekening gehouden met die gokkans en wordt ieder kenniselement sowieso vaker bevraagd.
Al deze informatie wordt gebruikt om te bepalen wat de volgende vraag is, wanneer iemand het juiste kennisniveau heeft bereikt, en wanneer die kennis is gezakt tot onder het gewenste niveau. Kennis wordt namelijk snel vergeten. Het algoritme berekent op basis van de resultaten wanneer het tijd is voor iemand om zijn kennis weer wat op te krikken. Die persoon krijgt dan een melding om weer te komen oefenen. Hij krijgt vervolgens met name vragen over de stof die eerder moeilijk bleek. Ook wordt er getoetst of de stof die makkelijk bleek, al of nog steeds goed in het geheugen zit. Als blijkt dat de kennis steeds beter is verankerd, wordt de interval waarmee iemand opnieuw moet oefenen steeds langer.
Ontdek meer over hoe Drillster adaptief leren inzet in het artikel ‘Adaptief leren op microniveau‘.
Online en offline adaptiviteit
Het liefst bied je natuurlijk iedere leerling of medewerker een volledig gepersonaliseerd leerpad aan. Dat kan echter wel wat voeten in de aarde hebben, zeker als je al een leerprogramma hebt staan dat nu nog niet adaptief is. Ben je overtuigd, maar weet je niet waar je moet beginnen? Begin dan klein. Je kunt kiezen voor gedeeltelijke adaptiviteit met een blended learning-traject. Je kunt bijvoorbeeld een adaptieve online leertool zoals Drillster kiezen en dit toevoegen aan klassikale trainingen. De resultaten uit de tool kun je vervolgens weer gebruiken om je les aan te passen (flip the classoom). Zo kun je adaptief leren zowel online als offline inzetten voor een sterker leereffect.
Adaptief leren is een cruciaal element van de Drillster manier van leren. De overige elementen lees je hier →
Ontdek de Drillster leermethodologie Neem contact op (opens in new tab)
