Adaptive Learning Systems: Bridging Instructional Technology and Personalized Pedagogy through Design Thinking
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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