Как работает алгоритм персонализированного обучения в современных образовательных платформах?

Алгоритм персонализированного обучения в современных образовательных платформах работает на основе сбора и анализа больших данных об учебном процессе. habr.com Электронные дневники, системы управления обучением (LMS) и специализированные аналитические платформы позволяют отслеживать прогресс каждого ученика в режиме реального времени. habr.com

Алгоритм собирает данные о пользователе: edurtg.com

• скорость прохождения материала (быстро ли ученик отвечает на вопросы); edurtg.com
• ошибки (какие темы вызывают сложности); edurtg.com
• формат контента (видео, текст, интерактив — что лучше усваивается); edurtg.com
• вовлечённость (как часто возвращается к платформе). edurtg.com

На основе этих данных алгоритм адаптирует контент: edurtg.com

• предлагает разный уровень сложности (новичок → продвинутый); edurtg.com
• предоставляет альтернативные объяснения (если тема не усвоена); edurtg.com
• даёт индивидуальные рекомендации. edurtg.com

Ещё один этап — динамическая корректировка программы. edurtg.com Если ученик начинает прогрессировать быстрее, курс ускоряется, если отстаёт — добавляются дополнительные упражнения. edurtg.com

Некоторые технологии, которые используют для персонализации: искусственный интеллект (AI), big data и машинное обучение, геймификация, VR/AR-адаптация. edurtg.com

Примеры платформ, где реализован алгоритм персонализированного обучения: Coursera, LinkedIn Learning, «Яндекс Учебник». trends.rbc.ru