為什麼傳統的學習管理系統不適合 21 世紀的學習
已發表: 2018-02-09LMS 被設計為教師的輔助工具，但現在需要更加以學生為中心
學習管理系統 (LMS) 是任何旨在提供有效學習的教育機構的基石。 在企業培訓和高等教育機構取得成功後，LMS 已進軍 K-12 領域。
最初，LMS被設計為教師的輔助工具，因此它主要是作為存儲信息的存儲庫而構建的。 然而，在教育機構擁有 LMS 的理念已經從以教師為中心轉變為以學生為中心。
因此，明天的學習管理系統應該被設計成能夠幫助學生完成他們的學習之旅。 自適應學習和評估功能與預測分析相結合可以幫助帶來積極的學習成果。
為什麼要設計學習管理系統？
學習管理系統 (LMS) 是一種有助於規劃和執行學習過程的軟件應用程序。
課程規劃
在學術會議開始之前，應該制定計劃，以便與所有利益相關者共享——主管、教師、學生、家長等。
校長和HOD面臨的一個主要挑戰是在多個課程中保持一致的計劃並監控相同的進度。 將課程計劃作為硬拷貝共享也會導致混亂。
在學術會議進行期間，教師無法更改計劃。 教師之間合作的機會也減少了。
LMS 除了幫助學校實現無紙化外，還減輕了這些擔憂。
即時和持續評估
學習管理系統目前支持客觀和主觀問題的評估。 對從多響應到文本輸入的客觀問題進行自動評估。
此外，學習者可以在線嘗試主觀問題，教師可以在平台上對其進行評分。 在傳統的課堂上，學生們要等上幾週才能收到評估後的答卷。
即時評估為他們提供即時反饋，如果他們表現不佳，這可以推動他們改進，或者如果他們做得好，則可以進一步激勵他們。 經常進行考試和即時評估也有助於減輕學生的焦慮。
吸引學習者
學習不再局限於教室的四堵牆。 學生可以隨時隨地瀏覽他們的課程計劃，並學習他們當時感興趣的內容。 這也讓他們有機會按照自己的節奏學習。
一種課程模式並不適合所有類型的學習者。 有四種學習者——視覺、聽覺、閱讀/寫作和動覺（VARK） 。
具有自適應學習技術的 LMS 可以根據每種學習者的學習需求個性化課程及其交付。
雖然這些是 LMS 在 K-12 領域的許多要求，但它在印度的需求更加迫切。
印度需要 LMS
減輕教師負擔
缺乏優質教師經常被認為是破壞印度教育標準的原因。 確實，可用教師的數量與要求之間存在巨大差距。
在這種情況下，可以看到現在的教師正在履行許多職責。 從考勤到檢查答案，從召開家長會到手動制定教案，老師們有很多事情要做。
LMS 可以分擔他們的負擔。 從向家長發送通信到評估答案腳本，LMS 可以完成所有工作。 現有的 LMS 在很大程度上解決了這一問題。
改善學習成果
死記硬背的學習方法，教師為 40 多名學生提供長達一小時的獨白，長期以來一直困擾著印度的教育系統。
教育需要提高學生解決問題和批判性思維的能力。
與有效課程相結合的 LMS 可以讓孩子們終生熱愛學習。 具有自適應學習功能的未來高級 LMS 可以解決這個問題。
過去的 LMS
導致學習管理系統誕生的最初需求如下。
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- 教師使用 LMS 來保存他們的資源資料庫
文件的維護是一項繁瑣的工作。 通常，稍有疏忽，甚至發生火災或颶風之類的災難都會使所有貴重物品移位，從而浪費所有努力。
- 學生在家時訪問學校的文件和資源
引入數字教室後，它成為了參與和主動學習的地方。 但是，學生無法在家中進行類似的學習。 LMS 幫助他們在家中訪問文件和資源。
- 學生提交作業
在數字平台上提交作業對學生來說更容易，對教師來說也更容易評估。 它還有助於保持學生的表現記錄。
因此，市場上的大多數 LMS 都無法滿足當代人的需求。
昨天的學習管理系統不適合今天
- 對老師不友好
隨著廣泛的工具和資源的可用性，教師感到困惑。 創建量規是一項繁瑣的任務。 因此，沒有足夠的教師使用 LMS。 缺乏對 LMS 和動機的教師培訓可歸因於使用率低的原因。
- 不以學生為中心
學習曲線陡峭，當引入新主題時，學生會感到壓力。 LMS 可能比他們更以學生為中心。 他們無法擺脫教育系統中等級制度的束縛。 學生的學習仍然不是由他們控制，而是由老師控制。
- 昂貴的維護
LMS 軟件的維護成本很高，尤其是當軟件變舊或開發人員離職時。 很難更新軟件或開發新功能。 事實上，如果架構複雜，開發一個新的 LMS 實際上比維護一個舊的 LMS 更便宜。
面向 21 世紀學習的明日 LMS
LMS 經歷了徹底改造，從一個虛擬機櫃超越了一個綜合學習平台，提供了一個整體的體驗。 現在，它旨在促進學生之間的同伴互動以及教師和家長之間的開放合作。
適應性學習和評估
自適應內容：根據學生對特定問題的回答，工具提供相關提示、糾正反饋和資源。 有不同的模擬方式、YouTube 視頻、筆記等來傳授課程。
適應性評估：向學生提出一個中級問題。 如果他們回答正確，則提高後續問題的難度級別，如果他們回答錯誤，則降低難度。
因此，在很短的時間內，可以識別學生的學習進度和理解概念方面的差距。 未來的 LMS 應該將自適應學習和評估集成到其中。
預測學習分析
在人工智能的幫助下學習分析識別學習缺陷並預測緩解這些缺陷的方法。 賦予學習者權力的最好方法是讓他們了解自己的學習情況。 如果學生需要更多幫助，也可以通知教師，以便前者提供更好的指導。
預測學習分析的真正目的是避免災難。 學生可能對人工智能實際上可以預測他/她的輟學表現出不感興趣。 為了防止它，應該採取積極的干預措施。 預測學習分析不僅僅是關於預測，它是關於獲得洞察力以防止災難。
此外，評估還應指出學生表現背後的原因，而不僅僅是對其進行評估。
當學生與人工智能互動時，後者會獲得關於他們作為一個集體和個人的知識。 獲得的信息有助於它了解他們的學習模式，預測他們未來的表現，如果是這種情況，還可以指出表現不佳的原因。 例如，學生可能因為身體不適或由於某種原因分心而表現不佳。
未來的 LMS 應該能夠揭示這些見解。
新時代綜合內容
如前所述，LMS 應該讓學生掌握學習的主導權。 設計新時代 LMS 的動機不應該只是向學習者推送更多或新的信息。
過去的 LMS 未能留住學生，這是新的 LMS 需要解決的問題。 吸引和留住學生作為用戶很重要。
因此，需要將信息分成許多帶有邏輯停頓的小課，讓學生可以停下來反思。
換句話說，以 GIF、音頻和視頻課程的形式進行的字節大小的學習對學生來說有很長的路要走。
此外，還需要設計一個集成的課程解決方案，使實驗室計劃、數字課堂內容和家庭課程相互延續和同步。
與 ERP 集成
LMS 必須與學校管理軟件良好集成。 學校管理層記錄所有信息——學生的出勤率、他們的人口統計和社會細節等。為個別學生處理這些數據對於教師來說可能是一項艱鉅的任務。
技術可以幫助為學生的表現提供有價值的見解。 例如，如果一個學生已經休假一周並且在考試中表現不佳，則可能有一種方法可以了解其糟糕的表現。
合作
除了加強 K-12 部門所有利益相關者之間的合作以實現學習成果之外，未來的 LMS 還需要在所有可能的方式上更加社會化。
跨年級的學生應該能夠在各種項目上進行合作。 論壇、調查或民意調查、電子期刊出版等功能可以提高學生跨年級的協作。
在學習者的學習過程中被忽視的父母也需要參與到孩子的學習中，以提高孩子的學習成果。 一個專門的家長門戶將使他們有機會在不干擾他們學習的情況下及時了解孩子的學習情況。
可擴展性
目前，LMS與其他行政系統之間缺乏整合。 未來的 LMS 需要提供更好的信息和內容交換，以便用戶可以使用它們。 這將使教師能夠向平台添加工具。 它還將有助於更有效地分析學生數據並設計適合特定學生的學習路徑。
新項目、新註冊、學生和教師的更多參與等往往會增加系統的負載，因此網絡和流程應該能夠適應增長。
一個可擴展的學習管理系統 a.ka. LMS應該能夠管理大量數據，並允許大量學生同時訪問系統。