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Enregistrement W4415725207 · doi:10.56778/jdlde.v4i5.588

Adaptive Learning Systems: Bridging Instructional Technology and Personalized Pedagogy through Design Thinking

2025· article· W4415725207 sur OpenAlexaff
Emmanuel Lucas Nwachukwu, Nwamaka Goodness Egbue, Ijeoma Victor-Nwakaku

Notice bibliographique

RevueJOURNAL OF DIGITAL LEARNING AND DISTANCE EDUCATION · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueE-Learning and COVID-19
Établissements canadiensEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridging (networking)Instructional designPersonalized learningDesign thinkingClass (philosophy)Process (computing)Adaptive learningEducational technologyCritical thinking

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review explores how adaptive learning systems, when guided by the principles of design thinking, can bridge the gap between instructional technology and personalized pedagogy. While technology continues to transform education, its impact remains limited when introduced without focus on learner-centered teaching practices. This study argues that technology alone cannot drive meaningful change in the classroom unless it is thoughtfully integrated into the learning process through pedagogical strategies informed by the needs of learners and teachers. The review examines major instructional challenges in contemporary classrooms, including large class sizes, learner diversity, insufficient digital literacy, and inadequate feedback mechanisms. It discusses how design thinking through its stages of empathizing with learners, defining their needs, generating ideas, prototyping solutions, and testing them in the classroom offers a structured yet flexible approach to addressing these challenges. Within this framework, adaptive learning systems emerge as powerful tools for personalizing instruction, delivering differentiated learning pathways, providing real-time feedback, and supporting data-driven decision-making. The review proposes a step-by-step pathway to harmonize technology with pedagogy, emphasizing the importance of empowering educators with analytics and tools, tailoring instruction to individual learners, and creating inclusive environments where learners progress at their own pace. The findings reveal significant implications for practice and policy. It concludes that the fusion of design thinking and adaptive learning has the potential to transform technology from a detached tool into an integral part of teaching and learning, creating more equitable, learner-centered environments that reflect the realities of diverse classrooms and the demands of digital education.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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