Adaptivní učení představuje zásadní směr současného vzdělávání, který reaguje na různé potřeby, znalosti a schopnosti jednotlivých žáků či účastníků vzdělávacího procesu. Jeho cílem je optimalizovat proces učení tím, že výukový obsah, tempo a obtížnost se flexibilně přizpůsobují jednotlivci. Za tímto účelem využívají moderní adaptivní systémy rozmanitá data, která o studentovi získávají – například prostřednictvím průběžného testování, monitoringu činností nebo analýzy chyb. Získané informace jsou poté využívány k personalizaci učebního materiálu a doporučování konkrétních aktivit, čímž se maximalizuje efektivita a angažovanost studenta.
Zásadní roli v adaptivním učení hraje technologie. S rozvojem umělé inteligence (AI) a strojového učení jsou adaptivní vzdělávací platformy stále sofistikovanější. Takové systémy dokážou predikovat, jaký typ obsahu nebo pedagogické podpory je v daný moment pro studenta nejvhodnější. Typickým příkladem jsou digitální vzdělávací aplikace, které na základě historie odpovědí a analýzy chybovosti vybírají pro žáka další cvičení v optimálním pořadí a obtížnosti. Díky tomu dokáží účinně překonávat tzv. průměrného žáka, na něhož je tradiční výuka často zaměřena, a nabízet odpovídající výzvy rychlejším studentům i podpůrné úkoly těm pomalejším.
Přínosy adaptivního učení se projevují nejen v oblasti individuálního vzdělávání, ale i v masivnějším měřítku, například při zvyšování úspěšnosti studentů v MOOC kurzech (Massive Open Online Courses) či ve firemním vzdělávání. Adaptivní systémy však čelí i určitým výzvám – například je potřeba dbát na ochranu osobních dat, zajistit transparentnost algoritmů nebo udržet motivaci k učení v příliš složitě personalizovaném prostředí. Přesto je adaptivní učení vnímáno jako efektivní nástroj budoucnosti, který může zásadně proměnit způsob, jakým se lidé učí, a přispět k demokratizaci i zpřístupnění kvalitního vzdělávání pro široké spektrum populace.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)