EdTech 在 2021 年及更进一步中的作用

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10年里,EdTech有所上升,Covid-19的出现使得EdTech的接受度进一步飙升,随着学生被迫在家学习,技术在帮助教育工作者与学习者沟通和交付方面派上用场。 

技术对提高教育质量和增加便利性做出了重大贡献。看到其在改善教育创新方面的贡献,组织喜欢 世界银行集团 已将支持扩展到 EdTech 项目。 

EdTech虽然已经存在了一段时间,但在Covid-19大流行期间,它变得更加明显,在2021年和未来的未来,EdTech将接手,取代传统的教学方法,其好处已经感受到,EdTech将继续影响学习。

1、按需学习

EdTech与传统的学习环境不同,教师和学习者必须在教室里,提供全天候24小时全天候的访问,学生可以按需进入教室,无论他们身在何处,无论是在通勤时,还是在课后,甚至在学校休息期间。 

如果学习者拥有数字设备和互联网连接,他们就可以轻松完成分配的任务。他们可以在线提交作业,获得专业作家的支持 writepaper.com的, 并且在线向他们的教授提交完整的工作。

教育技术创造了便利性和自我指导,因为学生可以按照自己的节奏做事。 

2。增加课堂上的协作

EdTech教育经验需要具有吸引力、活跃性和社交性,EdTech将在使学习环境协同方面发挥巨大作用,由此,学生将培养自我管理能力、更高阶的思维能力和更好的领导能力。 

协作学习还需要学生与教师的互动,这创造了正确的学习环境。通过协作学习,学习者接触到现实生活中的情况。 

数字设备和基于云的工具将大大有助于促进协作。那是在学习者和教育工作者之间。学生可以就不同的主题进行在线讨论。 

3、自动化分级

EdTech的帮助下,教育工作者花了很多时间在工作评分作业之后,自动化评分将大大有助于节省时间,使评分变得普遍。 

人工智能工具和机器学习的结合可以帮助教师对某些类型的作业进行评分,例如,教师正在使用这些工具进行测验和多项选择题。

使用这些工具可以为教师节省大量用于评分作业的时间。因此,教师可以获得更多时间为成绩不佳的学生提供额外的支持。 

教师还可以利用空闲时间评估他们的课程计划,并相应地重新设计它们以进行有效的学习。

4。令人兴奋的学习环境

Xue生苦苦挣扎的一件事就是注意力,他们往往时不时地Zai外划区,有时不只在场,这样会损害他们的表现,Shi对赶不上自己的同学来说尤其如此。 

EdTech 在使学习环境令人兴奋以及使课程引人注目方面发挥了重要作用。 

Yu教学的小工具和工具种类繁多,会引起学生的注意,Tong作的不同技术会显着提高课堂的集中度和参与度。 

学生更喜欢学习,他们可以使用各种材料来学习。

EdTech的一些工具将用于创建一个引人入胜的学习环境,包括用于STEM课程的VR头显。 

5、自学性

术(self-learning)已经成为可能,传统的课堂设置要求学生在教育者的指导下工作,有大量的学习app、视频,还有大量的其他促进自学的学习资料。 

Xue生将有自由选择何时上课、做项目、甚至参加考试,Zhe就培养了学习者的创造力和责任感。 

6、个性化学习

个性化学习是教育的未来,它将通过技术成为可能。的目标 个性化学习 是确保学习者得到最适合自己的东西,教育工作者发现学生有不同的优势、劣势和需求。

Yao个性化学习,提高成绩,通过个性化学习,使Xue生能够充分发挥自己的技能,并提出自己的学习策略。 

Xue生能以自己独特的方式发挥出自己的最佳水平时,Jiu创造了一个积极的学习环境,个性化学习既帮助表现优异的Xue生,也帮助那些有挑战的学生充分发挥潜能。

利用学生数据,教育工作者可以根据学生的需求定制课程计划。教育工作者可以监控学生的学习趋势并设计能够充分利用其优势的课程计划。他们还可以提出策略来解决他们的弱点,以提高他们的表现。

个性化学习对学习者具有激励作用,并且可以在提高课程保留率方面大有帮助。 

7。减少猜测

EdTech为学生提供评估测试,以确定他们的表现并确定其课程计划的有效性,为教育工作者提供了无数的数据平台,帮助他们不断评估表现。 

EdTech允许比较术语之间的表现,也评估他们使用的教学策略的结果,例如,教育工作者可以告诉学生在通过视频教学时是否更了解语言课程。 

借助实时准确的数据,教育工作者可以真正了解学生的表现。这导致了明智的策略和决策的制定。有了准确的数据,就有了持续改进的绝佳机会。

带走

EdTech是教育的未来,学生已经能够进入课堂,高等教育的学生可以选择自己的教案,享受自我指导的学习,评分将实现自动化,为教师创造空闲时间,让学生个人关注,提高成绩。 

EdTech还将带来学习的便利,因为学生可以从任何地方进入课堂,课堂将变得更加协作,有多种工具可供学生分享想法和进行讨论。 

EdTech将是教育领域主动学习和数据驱动决策的关键。

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