Adaptivní učení v prostředí umělé inteligence (AI) představuje moderní přístup ke vzdělávání, který využívá pokročilé algoritmy a data k individualizaci výuky každého studenta. Na rozdíl od tradičních výukových metod, kde učitel předkládá stejné informace celé třídě, adaptivní učení analyzuje postup a chování jednotlivce v reálném čase. Umělá inteligence shromažďuje data například o správnosti odpovědí, rychlosti řešení úloh, způsobu čtení textu nebo i o emocích studenta, pokud je systém vybaven vhodnými senzory. Díky těmto údajům systém průběžně přizpůsobuje obsah, tempo i způsob prezentace materiálů tak, aby odpovídaly aktuálním potřebám a schopnostem uživatele.
Tento přístup přináší řadu výhod, ať už jde o zvyšování efektivity učení, nebo podporu motivace a angažovanosti studentů. Adaptivní systémy dokáží časně identifikovat slabiny v porozumění látce a nabídnout opakování, procvičování, či odlišné vysvětlení problematických témat. Naopak nadaným studentům umožňují rychlejší postup a nabídku rozšiřujících úloh. Významným přínosem je také schopnost přizpůsobit metody výuky různým stylům učení – vizuálním, sluchovým, praktickým – a zajistit tak větší inkluzivitu. Ve výsledku může adaptivní učení podporované AI přispět k dosažení individuálního maxima každého žáka a redukovat rozdíly mezi nimi.
Základem adaptivního učení jsou technologie strojového učení a zpracování přirozeného jazyka. Systémy se neustále učí na základě interakcí s uživateli a zdokonalují své doporučovací algoritmy. Stále však zůstávají výzvy, jako je ochrana soukromí a dat studentů, zajištění transparentnosti algoritmů, nebo riziko šíření nevědomých předsudků (bias) v důsledku nevyvážených trénovacích dat. Přesto se dá očekávat, že s rozvojem AI budou adaptivní vzdělávací platformy hrát stále větší roli ve škole, vzdělávání dospělých i samostudiu, a umožní personalizovanější a efektivnější rozvoj znalostí a dovedností pro každého jednotlivce.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)