我们知道,学习进步的本质,是知识掌握度的提升。
而在现代教育形态中,缺乏对知识掌握的度量标准。知识本身又不具有物质形态,肉眼无法判断增减。
以致传统教培机构向家长反馈孩子的学习情况时,不能提供客观、权威、真实的证明材料;家长对孩子的进步情况,也没有非常清晰、准确的概念。
这种欲求难予的矛盾,实际不利于家长与机构之间建立长期的信任关系,对机构来讲,也算是一个造成发展瓶颈的重要原因。
现很多传统教培机构转型或升级为评测学自适应教育(也许此时看文的你的孩子,就正在用评测学学习),就是试图依托人工智能、大数据等智能技术突破困境、改变局面。
不同于现代教育缺乏对知识掌握的度量标准,评测学将学生对知识的掌握度分为7种状态:
未学、入门、了解、熟悉、熟练、掌握、精通,并用不同颜色标识区分。
评测学将教材知识进行颗粒化拆分,并通过智能算法将拆分后的知识网格化,以此建立知识点与知识点之间的联系,然后根据学生学习数据精准评估单个颗粒知识点的掌握度,生成评测报告供人查阅。
我们以评测学某位学生的学习后台为例,演示某个知识点的提升过程。
学生在评测学学习时,系统会智能推送补漏、培优、复习等测试卷,供学生巩固复习、温故知新、检测效果。
以该学生的一套培优测试题为例。
学生做完测试卷后,系统自动生成评测报告,反映学生的测试情况。
在评测报告的知识图谱板块,我们可看到本套试卷涉及的知识点,以及学生对每个知识点的掌握情况。
从评测报告可看出,本套测试题共涉及6个知识点,其中3个达到掌握状态,2个达到熟练状态,1个仅达到了解状态。
回到正题。
在这6个知识点中,学生最薄弱的知识点是:一般复合应用题的意义及解题步骤。
此时只需双击该薄弱知识,就能进入针对该知识点的学习步骤。
评测学针对单个知识点学习,建立学习、例题、最佳学习路径、测试等4个循序渐进的系统学习步骤。
学习与最佳学习路径2个步骤,主要是对章节重点知识与前置位知识的梳理。
通过这2个步骤,学生可了解在本章节,自己需要掌握哪些知识。
若学生对重点知识的理解存在疑问,则可通过评测学推荐的学习资料进行深度学习,可反复学习,直到学懂知识。
例题与测试2个步骤,则是让学生学习如何正确运用知识解题,从而真正掌握所学知识。
平台将提供不同形式的经典习题,反复锤炼学生解题思路,促使学生思维发散。
并且,针对每道习题,平台都将给出其所考查知识点及解题过程,帮助学生理解。
考查知识点包括本题涉及的新学知识、前置位知识。
在实际学习过程中,我们鼓励学生先自主思考本题考查了哪些知识点,再查看平台给出的标准答案。
多思多虑,有助学生深入理解、掌握知识,亦有助学生真正内化解题原理、解题思路。
通过学习后,我们再返回查看评测报告,可看见学生对该知识点的掌握度有了明显提升。
评测学通过划分7种知识掌握状态,为知识掌握提供度量标准,为学生强化薄弱知识提供针对性指引,同时可将学生的进步情况透明化,让老师、家长、学生看到学习过程中的点滴进步。