Personalisiertes Lernen
Entdecken Sie, wie ProLearn Ihre Studieninhalte verbessern kann!Erhöhen Sie die Lerneffizienz mit ProLearn
Die ProLearn-Technik ist das didaktische Zentrum der CMS-Komponente innerhalb der Edu-Suite Software. ProLearn kombiniert die Möglichkeiten der IKT mit effektiven Lernstrategien und bietet so die Möglichkeit, personalisierte Lernwege zu entwickeln und die Lerneffizienz zu erhöhen.
Lernen Sie die KI-getriebene adaptive Lerntechnologie ProLearn von Edu-Suite kennen. Im Folgenden möchten wir Ihnen mehr über die 5 Elemente, die Struktur und die Benefits berichten.
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Und entdecken Sie in 1 Minute, wie ProLearn funktioniert und wie es Ihre Lehrmethoden verbessern kann.
Die 5 Elemente von ProLearn
1. Verschiedenheiten rechtfertigen
ProLearn nutzt das individuelle Know-how der Studierenden und des Unterrichtsmaterials, um Studierende und Dozenten zu unterstützen. Durch die Verwendung von optimal zusammenhängendem Lehrmaterial wird das Lernresultat für den Studenten optimiert.
2. effizient arbeiten
ProLearn sammelt die Resultate und verwendet sie, um die individuellen Lernwege der Studenten zu gestalten. Das Studentenmodell („outerloop“), das die Software vom Studenten erstellt, wird immer exakter. ProLearn erstellt einen Zeitplan für weitere Aufgaben, bis der Student die Endziele erreicht hat.
3. ARBEITEN MIT HInWeiSe UND FEEDBack
Bei der ProLearn-Technik arbeitet der Student in separaten Schritten an der Aufgabe. In diesen Schritten werden Tipps und Feedback gegeben, die möglichst personalisiert und auf die spezifischen Fehler des Studenten abgestimmt sind. Studien haben gezeigt, dass diese Methode eine sehr effektive Unterrichtsstrategie ist. Die Forschung zeigt, dass eine solche intelligente Lernplattform beinahe so effektiv ist wie ein menschlicher Tutor.
4. PERSONALISIERTES LERNEN
Mit der ProLearn-Technik wird ein genaues Bild der Kompetenzen und Fertigkeiten eines Studenten erstellt, was zu einem personalisierten Lernplan beiträgt. ProLearn verwendet informative Dashboards, die den Dozenten bei der Auswahl der idealen Folgeaufgabe und der Maximierung des Lernerfolgs unterstützen.
5. Lernen sichtbar gemacht mit Hilfe von Messungen
Die Datensammlung ist wesentlich, um das Lernen der Studierenden zu analysieren. Mit der ProLearn-Technik werden große Zahlen von Daten über das Können und die Fähigkeiten der Studenten gesammelt. Neben den theoretischen Kenntnissen und den Aufgabenresultaten wird auch gemessen und analysiert, wie lange ein Student online war und wie viel Zeit effektiv für die Aufgaben aufgewendet wurde.
Diese Daten werden in einem digitalen Dashboard dargestellt, so dass die Dozenten die Fortschritte der Studenten direkt ablesen können. Dies gibt Aufschluss über Problembereiche und ermöglicht es den Dozenten, den Lernprozess unter Kontrolle zu halten. Die Analyse von Testaufgaben kann auch dazu genutzt werden, um die Qualität und Zuverlässigkeit von Tests zu verbessern und so die Lerneffizienz zu verbessern.
Mehr zum Thema: Das Studentenmodell
ProLearn entwickelt ein „Studentenmodell“, wobei verschiedene Daten gesammelt, kombiniert und analysiert werden.
Unter Verwendung der Daten aus dem Studentenmodell bestimmen die Algorithmen von ProLearn den nächsten Schritt auf dem Lernpfad des Studenten. Die Daten, mit denen dieses Modell erstellt wird, sind Daten aus dem Innerloop und dem Outerloop.
Mehr zum Thema: Innerloop und Outerloop
Die Innerloop umfasst Daten, die anhand der Fortschritte der Studenten in einem Lernpfad generiert werden. ProLearn’s Algorithmus konvertiert diese Daten in personalisierte Lernschritte. Wenn nötig, korrigiert ProLearn die Schritte auf der Basis von Hinweisen und Feedback.
Die Outerloop beinhaltet Daten, die während der Arbeit des Studenten generiert werden, wie z.B. das Arbeitstempo oder wie oft ein Hinweis angefordert wurde. Dadurch wird das Bild, das sich das System vom Studenten macht, immer genauer. Alle diese Daten werden verwendet, um den Lernpfad zu personalisieren.
Die Daten werden pro Person und pro Gruppe gesammelt und auf klaren Dashboards präsentiert. Diese Datenanalyse gibt sowohl dem Dozenten als auch dem Studenten Einsichten, die zu einer permanenten Verbesserung der Lerneffizienz beitragen.
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