כאן במטיפיק, אנו שופטים את היתרונות של עבודתנו בהתבסס על דבקותה בעקרונות הפדגוגיים שלנו, שאחד מהם הוא למידה מותאמת אישית. כאשר הוטל עלינו ליצור מנוע הסתגלותי (אדפטיבי), דאגנו בראש ובראשונה לספק כלי ללמידה מותאמת אישית:

כל ילד לומד בדרכים הייחודיות לו, החל מקצב למידה שונה ועד לסגנון למידה שונה. באמצעות מתן השאלה הנכונה בזמן הנכון אנו יכולים לעקוב אחרי מסלול הלמידה של כל ילד ולעזור לו להצליח.

עד לא מזמן, עיקרון זה חל במהלך השלמת הפעילויות שלנו ע"י התלמידים. מאז השקת מוצר התלמיד החדש, עיקרון זה חל לא רק על החוויה שלהם במהלך תרגול פעילות - אלא גם בין פעילויות!
חווית התלמיד החדשה מייצגת קפיצה אדירה קדימה עבור מטיפיק בכל כך הרבה מובנים, אבל זו שאתמקד בה לדבר היא המנוע ההסתגלותי שלנו. טכנולוגיה זו מחברת את הפעילויות שלנו יחד ויוצרת מסלול למידה מותאם אישית לכל תלמיד דרך כל הפעילויות לסוגיהן (הקטלוג) שלנו. הוא מייצג מימוש של העקרונות הפדגוגיים שלנו עבור כל תלמיד בצורה יסודית ומעמיקה.

המראה ההסתגלותי (אדפטיפי)

הצורה הפשוטה ביותר של שימוש בטכנולוגיה בתחום החינוך (במיוחד במתמטיקה) כוללת מבחנים בהם מסמנים תשובות והם נבדקים אוטומטית. טכנולוגיה זו התבססה בשנות ה -70 וה -80 והופכת להיות מרכיב עיקרי של בדיקות סטנדרטיות ברחבי העולם.

כמעט כל מוצר edtech (הוראה בסיוע הטכנולוגיה) משלב בצורה כלשהי "סימון אוטומטי" - חלק מהפתרונות מאפשרים לך לנתח את הנתונים בצורה חכמה, חלקם מספקים מבחנים בזמן אמת לתחרויות כיתתיות מרגשות. מוצרים אחרים ממליצים על התערבויות המבוססות על ניתוח שהמערכת מבצעת.
טכנולוגיה הסתגלותית (אדפטיבית) לוקחת את זה צעד אחד קדימה. תוכנית אדפטיבית מנתחת את הנתונים ונוקטת בפעולה מיידית - לרוב, כדי לייעל את חווית המשתמש. הדבר נוגע במיוחד למורים הרוצים לעשות התאמה אישית בהוראה שלהם לכל תלמיד ותלמיד, אך אין להם זמן לבחון את המשימה במלוא תשומת הלב הנדרשת. פתרונות Edtech המספקים טכנולוגיה אדפטיבית גדלים בזכות הזמן שהוא חוסך למורים - והתוצאות שהם מייצרים אצל התלמידים.

האלגוריתם ההסתגלותי (אדפטיבי) של מטיפיק

מטרתו העיקרית של המנוע היא לזהות במהירות את אזור ההתפתחות הפרוקסימלי של התלמיד (ZPD) ולספק להם פעילויות בתוך אזור זה. כשהם לומדים וגדלים, אנו מגיבים ומעדכנים את ה- ZPD - בקיצור, אנו לומדים וגדלים כפי שהם עושים.

למטיפיק יש מעל אלף מיומנויות במסד הנתונים שלה. לדוגמא:

• שטח/ מדידה / מדידה באמצעות אריחים
• מדידת שטח הצורה, במדוייק או באומדן ע"י ריצוף באריחים זהים בגודלם, שכל אריח הוא יחידת ריבוע בסיסית
• חיסור / ייצוג מוחשי / הסרה (חיסור) עד 5
• מצא את מספר האובייקטים שנותרו לאחר שמספר אובייקטים הוסרו מכמות נתונה של אובייקטים; טווח המספרים הוא 0-5

המומחים הפדגוגיים שלנו חיברו את כולם יחד עם חיצים כדי להצביע על מערכות יחסים מבוססת תנאים. להלן מראה חלק מרשת זו:

זה נעשה מאוד מסובך מאוד מהר!
חץ ממיומנות א' למיומנות ב' מציין כי מיומנות א' מהווה תנאי מקדים למיומנות ב'. חשבו על זה כמפת ידע - צמיחתו של כל תלמיד נמדדת בהתקדמותו ב:

ביסוס מיומנויות יסוד 
וצמיחה ממיומנות יסוד אל מיומניות חדשות - הם מוכנים ומסוגלים ללמוד
אי ההרפתקאות נועד לגלות ולמקד אזורים אלה. כדי להבין טוב יותר את דרך הפעולה, הבה נסתכל על "מקרה לדוגמא" פשוטה:

תלמיד שהפגין שליטה ב"חיבור שברים / ייצוג מוחשי / מכנים דומים" מוכן כעת ללמוד מפעילויות המשלבות נושאים אלו ומרחיבות אותן. הוא יכול להתחיל להתנסות בייצוגים מוחשיים של שברים עם מכנים שונים, וללמוד וליישם אסטרטגיות חשיבה שנרכשו בפעילויות תרגול של הוספת שברים עם מכנים דומים.

ברגע שהם מפגינים בקיאות בשתי המיומנויות הללו, הם מוכנים לעבור לפעילויות שנועדו למקד את המיומנות - להרחיב את האסטרטגיית החשיבה שלהם לחיבור שברים בעלי מכנים שונים.

מה עם תלמידים שאינם מפגינים שליטה ובקיאות?

אם תלמיד מתקשה עם מיומנות מסוימת, נוכל לשייל לו פעילויות הקשורות לתנאים מוקדמים שלה, וכך ללכת אחורה ברשת התנאים המוקדמים של המיומנויות עד שנמצא מיומנות שמתאימה לו. הפעילות של Matific נועדה להבטיח לתלמידים להתוודע לרעיונות חדשים בסביבה בטוחה וכיפית. בסופו של דבר, אנו רוצים לעזור לתלמידים לחוות הצלחה מהר ככל האפשר כדי לבנות את ביטחונם.

פיתוח מיומנות אמיתי לוקח זמן וחזרתיות, כך שהתלמידים יראו פעילויות שכבר סיימו מופיעות שוב במסלול המסע שלהם. גישת "הלמידה הספיראלית" שלנו ללימוד מתמטיקה ניכרת במסע של כל תלמיד באמצעות התוכן שלנו.

עתיד האדפטיביות

בעתיד הלא רחוק, אני מצפה שכל מוצר EdTech בשוק יכיל במידה מסוימת מרכיב של "הסתגלות". האתגרים העומדים בפני התעשייה הם כפולים:

כיצד נבטיח שאנו מתאימים את המוצרים שלנו על מנת למקסם את הלמידה של התלמידים מעל כל מוטיבציה אחרת? כיצד נוכל להדגים זאת בפני המורים?
כיצד נעבוד עם המורים כדי שישלבו באופן מייטבי את הטכנולוגיה בכיתתם?

שמעתי כי משווים למידה אדפטיבית לבניית "מכונית בנהיגה עצמית", המאפשרת למורה (הנהג) לשבת מאחור ולראות את האלגוריתם לוקח את ההגה. ב- Matific אנו דוחים את האנלוגיה ורואים בה קוצר ראייה. חינוך אינו משימה רובוטית כמו נהיגה.

במקום זאת, אנו שואפים ככל שנוכל להיות עזרת המורה הטובה ביותר, תוך אוטומציה של עבודה שגרתית ככל שניתן תוך מתן כל המידע בחזרה למוביל הכיתה (לך!).

ככל שיותר ויותר תלמידים משחקים ב- Matific, האלגוריתם האדפטיבי שלנו (כמו כל אלגוריתם המלצות טוב) ישתפר עוד ועוד. נשמח לשמוע ממך על החוויות שלך מהשימוש במוצר בכיתתכם כמו גם ככלי לשיעורי בית!

פנה אלינו וספר לנו מה אתה חושב. נשמח לשמוע ממך.