Adaptiv læring

Adaptiv læring er en undervisningsmetode som benytter IKT for spesialtilpasse læremidler og oppgaver til den enkeltes forkunnskaper og ferdighetsnivå. Felles for adaptiv læringteknologi er at programvare observerer et eller flere aspekt ved læringen, oftest hvorvidt det er svart riktig eller feil på oppgaver, for deretter å analyse av observasjonene for å kunne gjøre personlig tilpassning av læremidler som tilbys senere. Bruk av adaptiv læringsteknologi har som mål å forbedre læring ved å unngå frafall eller kjedsomhet fordi lærestoffet er alt for enkelt eller for vanskelig.

Adaptive tester er basert på et lignende prinsipp, men har som mål å gi individtilpassede spørsmål under eksamener eller tester.

Adaptive læringsystemer etterligner hvordan en god (privat-)lærer tilpasser undervisning etter kunnskapsnivå, interesser og hvilke feil som er gjort tidligere. Men adaptive systemer har potensielt mulighet til å hente inn data fra tusenvis av elever eller studenter og dermed se mønstre eller måle effekter ved hjelp av læringsanalyse som mange lærere ikke vil oppdage eller ha tid til å benytte erfaringene fra. Dersom adaptive læringssystemer benyttes som supplement, ikke erstatning for tradisjonell undervisning har metoden (i likhet omvendt undervisning) mulighet til å frigjøre undervisningtid fra klasseromsundervisning til individuell veiledning.

Enkelte produkt som markedsføres som adaptiv læring er blitt kritisert for kun å benytte anbefalingsalgoritmer (av samme type som Netflix og Amazon) for å velge ut ferdiglaget innhold, uten at selve innholdet i læremidlene tilpasses.^[1] En annen utfordring er leverandøravhengighet og produktlåsing som vil kunne oppstå hvis tilbydere av adaptive læremidler oppnår monopol på grunn av eierskap til data om brukerne sine.^[2]