GET2017:戴耐德亞太區總裁Ciaran Lally發表主題演講

2020-11-22 美通社

北京2017年11月15日電 /美通社/ -- 2017年11月15日,戴耐德亞太區總裁Ciaran Lally先生在GET2017教育科技大會上發表了以《The formula for achieving TOP SPEED in English Language Learning》為主題的演講。

Ciaran Lally先生在GET大會上發表主題演講

新技術的應用為教育市場注入了新的活力,為用戶帶來了新的學習體驗。而對於英語教學來講哪些新技術更為高效? 應用何種新技術能讓學生以較快的速度獲得學習效果?

Ciaran與參會者們分享了戴耐德的觀點。他提到,在現階段語言教育的發展過程中,人工智慧推動了個性化學習的進一步突破,用人工智慧開啟語言教育領域的新型模式是大勢所趨。戴耐德的「動態學習內容」是人工智慧在個性化學習和高效學習方面的成功應用。它根據每位學生的實時學習狀況進行不斷的調整,確保在整個學習全過程中,學習難度總能保持最適合的狀態。

當然,人工智慧也並非無所不能。在英語學習過程中,人工智慧還無法完全替代老師。老師在學習過程中仍舊起著舉足輕重的作用。他們持續激勵學生堅持學習、幫助學生做語言的個性化拓展和詞彙量擴充,這些都是當前人工智慧力所不能及的。

而在戴耐德的教學環境中,自主練習和面授課(教室/在線)缺一不可。自主練習幫助學生掌握語言框架,強化基本技能,讓學生有聽懂和開口的能力。面授課上老師幫助學生在真實的互動交流中應用和延展所學語言。讓學生體驗語言應用的快樂,這樣才能保持學習的動力

Ciaran還提到,未來的英語教學若想以用戶為中心並提升學習效率,需要具備個性化的學習過程、定製化的學習內容、多元化的學習方式等。而這些都源自大數據的驅動。

據2016年IBM個性化教育研究報告指出,應用大數據來支持個性化學習一般可分成五個層次。當前,全球的教育公司大多集中在前三個初級階段,分別是無數據、提供描述性數據或提供診斷性數據。而在過去的30年間,戴耐德一直致力於大數據的運用,不僅有描述性數據和診斷性數據,並早已運用更高級別的預測性和指導性數據來管理教學。

戴耐德運用大數據,幫助學生設定對應國際標準的學習目標、提供可視化的學習路徑和實時的學習反饋,從而給予學生具體而有效的指導。還可根據學生當前的英語綜合能力、學習強度和學習效率來預測到達既定目標所需的時長。

最後,Ciaran再次強調了高效英語學習的三大必備因素:

  • 基於人工智慧的動態學習內容
  • 真人面授課(教室/在線)
  • 全程可視化的、有指導性的、可清晰記錄學習進程的路徑

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