Hva er adaptiv læring? Definisjon, eksempler og tips

Hva er adaptiv læring? Definisjon forklart

Data er kjernen i adaptiv læring

I motsetning til tradisjonelle læringsmetoder, der alle elever går gjennom det samme materialet i samme tempo, lar adaptiv læring deg gjøre individuelle fremskritt. Du bestemmer hvor raskt eller langsomt du går frem, og systemet tilpasser seg dine behov!

Data er kjernen i adaptiv læring. Det sporer hvor du står for øyeblikket og leverer nøyaktig det innholdet du trenger — enten du fortsatt jobber med visse utfordringer eller ønsker å videreutvikle dine styrker.

Kunstig intelligens og smarte verktøy gjør dette enda mer effektivt ved kontinuerlig å optimalisere og justere læringsprosessen.

Hvordan fungerer egentlig adaptiv læring?

For å forstå adaptiv læring bedre, la oss ta en kort titt bak kulissene. Hvilke mekanismer ligger bak, og hvordan sørger teknologien for at læringsstien din konstant tilpasses til dine individuelle behov?

1. Utgangspunkt: vurdering av læringsnivå

Det adaptive systemet starter med en vurdering. Gjennom innledende tester eller oppgaver avgjør det hvor mye deltakerne allerede kan.

Eksempel på arbeidsplassen:

I et opplæringsprogram for prosjektledere kan systemet sjekke om deltakerne allerede er kjent med Scrum eller Kanban.

De som er kjent får mer utfordrende oppgaver om emner som prosjektoptimalisering eller teamledelse.

Nybegynnere, derimot, starter med det grunnleggende om smidig arbeid for å sikre at de har et solid grunnlag før de går videre til mer komplekse emner.

Eksempel i skolen:

I et matematikkprogram kan det først gis noen grunnleggende oppgaver for å se om en elev har en god forståelse av grunnleggende kunnskap eller om det finnes hull. De som er dyktige, får vanskeligere oppgaver, mens andre jobber med det grunnleggende til de mestrer det.

2. Personlig tilpasset innhold

Når systemet har vurdert læringsnivået, begynner det å jobbe: innholdet skreddersys til deltakerne. De som mestrer de første oppgavene enkelt, får mer krevende utfordringer. De som trenger mer øving, får ekstra støtte på et enklere nivå.

Eksempel på arbeidsplassen:

I et salgskurs kan systemet identifisere at noen deltakere allerede behersker forhandlingsteknikker. Denne gruppen får da mer komplekse oppgaver, som internasjonale forhandlingsscenarier eller strategiske forhandlingsmetoder. De som er i startfasen, øver på det grunnleggende, som behovsanalyse eller håndtering av innvendinger, før de går videre til mer avanserte temaer.

Eksempel i skolen:

I et matematikkprogram kan det fungere på samme måte. En elev som mestrer grunnleggende regning, kan forsøke mer utfordrende oppgaver, som algebraiske likninger. De som sliter med brøker, får flere øvelser og klare forklaringer for å styrke det grunnleggende.

3. Tilbakemelding i sanntid

En viktig del er umiddelbar tilbakemelding. Når en oppgave løses riktig, går systemet videre til neste, mer utfordrende nivå.

Eksempel på arbeidsplassen:

Tenk deg at du deltar i et prosjektledelseskurs. Etter å ha fullført en oppgave om ressursplanlegging, får du umiddelbart neste, litt vanskeligere utfordring. Gjør du en feil? Ingen problem! Systemet gir deg detaljerte tips om hvordan du kan fordele ressursene bedre og tilbyr ekstra oppgaver for å perfeksjonere det til neste gang.

Eksempel i skolen:

I et språklæringsprogram kan tilbakemelding være like umiddelbar. Konjugerte du et verb feil? Programmet viser deg riktig form med en gang og oppfordrer deg til å prøve setningen igjen. På denne måten korrigeres feilen på stedet, og læringen styrkes umiddelbart.

4. Tilpassing av læringsstien

Gjennom hele læringsprosessen samler systemet kontinuerlig data om hvor godt deltakerne gjør fremskritt. Det identifiserer ikke bare styrker og svakheter, men tilpasser seg deretter.

Eksempel på arbeidsplassen:

I et lederkurs kan systemet oppdage at en ansatt er sterk i beslutningstaking, men av og til sliter med konflikthåndtering. I dette tilfellet tilbyr systemet målrettede case-studier eller simuleringer for å forbedre denne spesifikke ferdigheten. Samtidig blir læringsstien for beslutningstaking mer utfordrende med komplekse scenarier for å videreutvikle allerede sterke evner.

Eksempel i skolen:

La oss si at en elev utmerker seg i algebra, men trenger mer arbeid i geometri. Det adaptive systemet gjenkjenner dette og justerer læringsstien automatisk: mer avanserte oppgaver i algebra, som kvadratiske ligninger, tilbys. Samtidig inkluderer geometriundervisningen ekstra øvelser og interaktive leksjoner for å sikre at grunnleggende ferdigheter mestres før neste tema.

5. Integrering av ulike læringsmetoder

Siden ikke alle lærer på samme måte, kombinerer adaptiv læring ofte ulike formater:

• Videoer 
• Tekster
• Quizzer
• Interaktive spill

Eksempel på arbeidsplassen:

I et salgskurs kan systemet bruke ulike læringsmetoder for å sikre at alle deltakere fullt ut forstår innholdet. Først kan en video demonstrere en vellykket salgsteknikk. Deretter kan et interaktivt rollespill la deltakerne bruke teknikken i en simulert salgssituasjon. For å styrke læringen kan en quiz følge, slik at hovedpunktene internaliseres før man går videre til mer avanserte temaer.

Eksempel i skolen:

Et historieprogram kan vise elevene en kort video om en historisk hendelse, etterfulgt av en interaktiv tidslinje og en quiz for å forsterke det de har lært.

6. Kontinuerlig optimalisering

Når en deltaker har mestret et temaområde fullt ut, blir det merket som «fullført». Systemet bruker ikke mer tid på dette og fokuserer i stedet på nye, ukjente temaer som fortsatt må mestres.

7. Motivasjonshjelpemidler

Mange adaptive læringssystemer bruker spillifisering for å holde deltakerne motiverte

Mange adaptive læringsplattformer bruker spillifisering for å holde deltakerne motiverte. For eksempel kan deltakerne tjene poeng, oppnå merker eller se fremdriftsnivåer som synliggjør prestasjonene deres.

Eksempel på arbeidsplassen:

I et salgskurs kan ansatte tjene poeng eller merker, som «Forhandlingsproff» eller «Kommunikasjonsmester», etter å ha fullført visse moduler. Disse merkene viser ikke bare fremgang, men motiverer også ansatte til å ta fatt på neste utfordring og feire flere suksesser.

Eksempel i skolen:

I en læringsapp kan elever samle poeng ved å løse matteproblemer, som plasserer dem i en rangering. For hvert nivå de når, kan de se fremgangen i en stang og tjene virtuelle merker — fra «Brøkmester» til «Ligningekonge».

Hva er fordelene og ulempene med adaptiv læring?

Adaptiv læring har mange fordeler, men det finnes også noen ulemper som bør vurderes.

Fordeler med adaptiv læring

• Individualisert læring: Alle får innhold tilpasset deres nåværende behov, noe som gjør læringsprosessen mer effektiv og målrettet.
• Fleksibilitet: Lærende kan gjøre fremskritt i sitt eget tempo, noe som er spesielt fordelaktig for ulike læringsstiler.
• Motivasjonsboost: Personlig tilpassede læringsstier og umiddelbar tilbakemelding holder motivasjonen oppe. Suksess oppleves raskere.
• Umiddelbar tilbakemelding: Læringsprogresjon og feil blir umiddelbart identifisert, og systemet justerer seg i sanntid, noe som gjør læringsprosessen smidigere.
• Tidsbesparende: Kun relevant innhold blir undervist, slik at man unngår å bruke tid på materiale man allerede behersker.

Ulemper med adaptiv læring

• Avhengighet av teknologi: Adaptiv læring krever moderne teknologi, som ikke alltid er tilgjengelig eller brukervennlig.
• Mindre menneskelig interaksjon: Det digitale fokuset kan redusere personlig utveksling med lærere og medelever.
• Høye kostnader: Oppsett og vedlikehold av adaptive læringsplattformer kan være kostbart og tidkrevende.
• Personvernrisikoer: Innsamling og analyse av personopplysninger kan gi bekymringer rundt personvern.

Hvordan kan du integrere adaptiv læring i din bedrift?

Implementering av adaptiv læring i bedriften din kan være effektivt ved å følge noen viktige steg:

1. Identifiser målgrupper og behov: Gjennomfør en analyse for å avgjøre hvilke områder de ansatte trenger målrettet opplæring i. Dette gjør det mulig å utvikle læringsinnhold skreddersydd til spesifikke ferdigheter og kunnskap.
2. Velg riktig læringsplattform: Velg en adaptiv læringsplattform som er brukervennlig og integreres godt med din eksisterende infrastruktur. Sørg for at den støtter datadrevet læring for å muliggjøre personaliserte læringsstier.
3. Lag personaliserte læringsstier: Bruk teknologien til dynamisk å justere læringsinnhold basert på ansattes progresjon. Avhengig av deres kunnskapsnivå tilbys enklere eller mer komplekse emner, noe som gjør læringsprosessen mer effektiv.
4. Bruk og optimaliser data: Overvåk kontinuerlig de ansattes progresjon og juster læringsinnhold. Analyseteknikker hjelper med å identifisere svakheter og adressere dem spesifikt.
5. Gi støtte: Tilby opplæring eller støtte for å hjelpe de ansatte med å få mest mulig ut av læringsplattformen.

Hvordan kan en LMS støtte adaptiv læring?

En læringsplattform (LMS) er en programvareplattform som gjør det mulig for bedrifter, konsulenter, coacher og utdanningsinstitusjoner å lage, administrere og distribuere læringsinnhold. Vår LMS, Easy LMS, tilbyr en brukervennlig og fleksibel løsning som gjør læringsprosesser enkle og effektive.

Nøkkelfunksjoner inkluderer:

• Personlig tilpassede læringsstier som kan justeres fleksibelt etter læringsprogresjonen.
• Sporing av læringsprogresjon.
• Fleksibelt læringsinnhold. Innhold kan tilbys i ulike formater som videoer, tekster eller interaktive oppgaver.
• Skreddersydd opplæring: Trenere og konsulenter kan administrere onboarding, opplæring og workshops for ulike grupper.
• Og mye mer.

Nyttige ressurser

1. Leaders
2. Journal of International Business Studies 
3. Smart learning environments 
4. An analysis of the research on adaptive Learning 
5. Neovation

Ofte stilte spørsmål