Enhancing Educational Adaptability: A Review and Analysis of AI-Driven Adaptive Learning Platforms

适应性 计算机科学 人工智能 生态学 生物
作者
Srijani Dutta,Sakshi Ranjan,Sushruta Mishra,Vandana Sharma,Pradeep Hewage,Celestine Iwendi
标识
DOI:10.1109/iciptm59628.2024.10563448
摘要

This study explores the transformative potential of AI-powered adaptive learning platforms (ALPs) in education, specifically focusing on personalized learning paths and their impact on student engagement and outcomes. Through a comprehensive analysis of four prominent ALPs— Carnegie Learning, DreamBox Learning, Smart Sparrow, and Knewton—this study investigates their approaches to content tailoring and feedback delivery. The comparative analysis highlights each platform's strengths and limitations, providing educators with valuable insights for informed selection and implementation. This study also considers the broader landscape of ALPs, acknowledging concerns such as bias, data privacy, and the role of educators in the tech-driven educational environment. The findings contribute to our understanding of how ALPs can empower educators, personalize learning, and address achievement gaps, offering a nuanced perspective on the complex tapestry of AI in education.
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