1.3.2　自适应学习的定义

随着个性化学习的要求在教育者中不断增强，在教育科技圈子里，自适应学习这个术语被经常提及，越来越多的产品声称具备“自适应学习”能力，这个术语已经出现一定程度的模糊性。

从一般层面上来看，自适应学习的定义似乎很简单。但是挖掘得更深一点，这个词的细微差别开始显现出来。自适应学习有许多不同的程度和类型（单点或连续自适应，自适应测试与自适应学习），但通常这些区别并不是很清楚。

当大多数人使用这个流行语时，他们真正讨论的可能是：

单点适应性，用于评估学生某个时间对某个知识点的学习表现，以便确定该学生对知识点应接收的教学或教材的水平层次。

自适应测试，使用固定数量的问题来确定学生的确切熟练水平。

实际上，自适应在许多学习环境中都已用到，最早的几十年前就已说了自适应。到底自适应是什么意思，如今我们讲的是基于共识的自适应概念。

最简单的自适应就是学习者自己定学习方案，决定学习的节奏，但每个学习者的学习材料与学习顺序还是固定统一的。如今市场上的MOOC就是这一类产品，其好处就是若是某个学习者学会了，能够很快地学习下一个内容。问题是许多时候学习者早已知道的内容，学习者不能跳过，也不让学习者选择不同的学习路径。

另外一种叫作单点自适应产品。这种自适应就是预先设定好几种学习路径，上课之前对学习者进行测评，看他应当选择哪个路径，有些学习路径能够更提前一点学习进度。

第三种就是基于规则的自适应学习。这基本是在系统里加入某些规则，来分析判断学习者下一步应当学什么。例如，设定规则，学习者做对80%的题目，就能够学习下一个内容。现今市场上绝大多数号称自适应学习的产品都属于这一类。有些系统规则相对简单，有些相对复杂，根据教学实践设定了各种各样的规则。

一些教育者将自适应学习定义为教学策略，其中教师在课堂上改变他的教学以满足学生的需要。这就像改变课程的技能一样简单，可为班上的学生群体提供不同的资源。

另外一些人则认为自适应学习一词意味着软件的使用。然而，这些人也相信另有不同的定义。关于软件应该如何自动化才被认为是自适应，这一点存有不同意见。关于利用工具收集的基础数学和数据有多复杂才被认为是自适应的，也存在不同意见。

自适应术语常常与其他术语互换使用，如差异化（differentiated）、个性化（personalized）和个人化（individualized），这更添一层混乱。

这些术语面临与“自适应学习”相同的命运，因为对于每个术语而言，实际上意味着什么，都缺乏一致性。而且，“自适应学习”术语通常与“算法”或“预测分析”等高等数学相关的术语结合使用。这些术语的准确含义及其与学生学习的关联和应用，都难以令人把握。

显然，商定自适应学习的共同定义，是有必要的第一步，这将是一个富有成效的对话。围绕自适应学习周边，究竟哪些部分是自适应的，什么使自适应学习产生，这些构成了一个密集的语义森林，而其中充斥着大片模糊未知的黑暗阴影。

基于研究，定义自适应学习数字工具为教育技术，它可以自动为学生提供个人支持，实时响应学生的互动。

从这个简单的定义，我们可以开始分析在自适应学习数字工具之间差异的微妙之处。具体来说，这些因素包括实时数据收集、自动响应以及基于学生独特选择而做出的响应或重定向。

自适应学习系统，跟踪每个学生如何回答问题，收集学生行为的具体信息，然后根据每个学生独特而具体的行为和回答，改变学习路径，以更好地满足每个学生的需要。

这不同于一般学习工具，一般学习工具根据学生对相同问题点击回答对或错的反应，将答案标记为正确或错误，然后提供一个单一的学习路径的工具，不管学生的反应如何，都不是自适应的。不实时收集数据的工具，也不是自适应的。通过单一评估收集数据并规定学习路径，但不收集数据或实时提供支持的工具，都不是自适应的。

例如，在培生教育集团的《解码自适应学习》（Decode Adaptive Learning）的报告中研究发现，支持自适应学习的人都赞同，自适应学习作为一种新型的教育手段，使学习过程更为人性、高效、易于量化。但是，仍然有很多一线的教育工作者对自适应学习能做什么、不能做什么，做了什么有所疑虑。一些教育者以为，自适应学习就意味着教师要加大工作量，不断调整学习材料，以满足学生不断变化的学习需求；还有人以为，自适应学习只是作为教学辅助线上的软件或者平台，方便进行数据的收集和解析等。

《解码自适应学习》报告中给出了“自适应学习”的一个定义，“自适应学习是一种教育科技手段，它自动为每位学生单独提供适应的帮助，在现实中与学生产生实时互动。”⁽¹⁾而想要达到这样的效果，教学过程中通常需要借助不同的自适应学习工具。

而维基百科是这样介绍“自适应学习”的：自适应学习，是一种运用计算机作为互动教学设备，而且根据每个学生的独特需求，对人力和媒体化资源的分配进行安排的教育方法。计算机通过学生对题目、任务和经验的反馈获知其学习需求，并且据此推送教材。这项科技包含了源自计算机科学、教育、心理学及脑科学等多个研究领域的很多方面。⁽²⁾