Сравнение Riiid и Knewton Alta: Прогнозирование результатов экзаменов или овладение учебным планом — что дает лучшие результаты?
Цель сравнения
Обе платформы, Riiid и Knewton Alta, используют искусственный интеллект для улучшения обучения студентов, но подходят к этой задаче с разных сторон. Riiid сосредоточен на прогнозировании результатов и выявлении областей для целенаправленного улучшения, в то время как Knewton Alta акцентирует внимание на адаптивных учебных путях для обеспечения овладения материалом. Это сравнение направлено на определение того, какое решение приносит более значительные результаты и для каких типов образовательных учреждений и случаев использования.
Описание продуктов
Riiid
Riiid предлагает платформу персонализированного обучения на основе ИИ, изначально известную своим успехом в подготовке к экзаменам (особенно в Корее). Их основное предложение теперь расширяется на высшее образование, сосредоточившись на прогнозировании успеваемости студентов на финальных экзаменах и последующем рекомендовании целенаправленной практики. Платформа анализирует учебные паттерны студентов, чтобы выявить пробелы в знаниях и предложить конкретные упражнения, направленные на максимальное улучшение. Сила Riiid заключается в его способности предсказывать результаты и эффективно направлять студентов к этим целям.
Knewton Alta
Knewton Alta — это адаптивная платформа обучения, специально разработанная для высшего образования. Она интегрирована непосредственно в существующие системы управления обучением (LMS) и учебные материалы, обеспечивая бесшовный опыт как для преподавателей, так и для студентов. Alta использует ИИ для постоянной оценки понимания материала студентами и корректировки сложности и содержания представляемого материала. Она не просто предлагает задачи для практики; она динамически изменяет сам курс, чтобы обеспечить овладение материалом перед переходом к следующему этапу.
Рамки сравнения: 10 ключевых критериев
1. Точность прогнозирования
Основное предложение Riiid — это прогнозирование. Они утверждают о высокой степени точности в прогнозировании оценок на финальных экзаменах, что позволяет проводить проактивное вмешательство. Хотя конкретные показатели точности не всегда доступны публично (и, вероятно, варьируются в зависимости от предмета и набора данных), их маркетинг подчеркивает статистически значимые улучшения в прогнозируемых и фактических результатах. Knewton Alta не придает такого же значения прогнозированию итоговой оценки. Их ИИ сосредоточен на оценке овладения материалом в реальном времени, а не на прогнозировании будущих результатов.
Вердикт: Riiid выигрывает по точности прогнозирования, так как это центральный аспект их функциональности.
2. Адаптивность контента
Knewton Alta выделяется в этой области. Его адаптивный движок динамически корректирует представляемый контент для каждого студента, предлагая помощь, когда это необходимо, и ускоряя тех, кто демонстрирует хорошие результаты. Это происходит в рамках учебных материалов, что означает, что студенты не отвлекаются на отдельные модули практики; учебный путь персонализирован. Riiid в основном предоставляет целенаправленную практику вне основного курса. Хотя это и персонализировано, это больше о дополнении существующего учебного плана с помощью целенаправленных упражнений на основе предсказанных слабостей.
Вердикт: Knewton Alta выигрывает по адаптивности контента — это основополагающий аспект его дизайна.
3. Интеграция с LMS
Knewton Alta разработан для бесшовной интеграции с популярными системами управления обучением, такими как Canvas, Blackboard и Moodle. Это важный аспект, позволяющий преподавателям легко внедрять Alta в свои существующие рабочие процессы без значительных нарушений. Riiid, хотя и предлагает интеграции, исторически был более сосредоточен на своей независимой платформе. Интеграция доступна, но, как сообщается, может требовать больше технических усилий и настройки по сравнению с подходом Alta.
Вердикт: Knewton Alta выигрывает по интеграции с LMS благодаря своей простоте реализации.
4. Данные для преподавателей
Обе платформы предоставляют аналитические данные преподавателям, но они различаются по фокусу. Riiid предлагает информацию о тенденциях успеваемости в классе и выявляет студентов, которые рискуют отстать, основываясь на своей модели прогнозирования. Это позволяет преподавателям проактивно вмешиваться, помогая тем, кто нуждается в дополнительной поддержке. Knewton Alta предоставляет детализированные данные о уровнях овладения материалом для каждой учебной цели. Преподаватели могут видеть, где студенты испытывают трудности, что позволяет им корректировать свои стратегии обучения и предоставлять целенаправленную помощь.
Вердикт: Knewton Alta выигрывает по детализированным аналитическим данным, предоставляя более актуальную информацию о конкретных пробелах в знаниях.
5. Объем предметов
Knewton Alta в настоящее время сосредоточен в основном на вводных курсах колледжа в STEM-дисциплинах — математике, химии, экономике и статистике. Хотя он расширяется, его охват остается относительно узким. Riiid имеет более широкий спектр, изначально основанный на обширных данных подготовки к экзаменам. Они расширяются на более широкий спектр предметов в высшем образовании, и их основная технология более легко адаптируется к различным областям контента.
Вердикт: Riiid выигрывает по более широкому охвату предметов, хотя Alta превосходит в своих фокусных областях.
6. Масштабируемость
Обе платформы работают в облаке и предназначены для масштабирования на большие группы студентов. Однако Knewton Alta, будучи интегрированной во множество учреждений, имеет проверенный опыт обработки значительных объемов использования. Riiid также масштабируем, но его относительная новизна на рынке высшего образования в США означает, что у него меньше доказанного опыта с массовыми развертываниями.
Вердикт: Knewton Alta выигрывает по проверенной масштабируемости на основе существующих развертываний.
7. Стоимость и лицензирование
Ценовые модели обеих платформ сложны и варьируются в зависимости от размера учреждения, числа студентов и функций. Обычно Knewton Alta работает по модели лицензирования на основе количества студентов и курсов. Цены Riiid также индивидуализированы и могут включать варианты подписки или оплаты за студента. Слухи говорят о том, что Riiid может предлагать большую гибкость в ценовых структурах, особенно для пилотных программ.
Вердикт: Ничья. Стоимость сильно варьируется и должна оцениваться на основе конкретных потребностей учреждения.
8. Пользовательский опыт (студенты)
Интеграция Knewton Alta в LMS обеспечивает бесшовный пользовательский опыт для студентов, минимизируя необходимость переключаться между платформами. Адаптивный учебный путь кажется естественным и интуитивным. Опыт Riiid включает переключение между основным курсом и платформой Riiid для целенаправленной практики. Хотя сама платформа хорошо спроектирована, переключение контекста может быть разрушительным для некоторых студентов.
Вердикт: Knewton Alta выигрывает за более плавный и интегрированный опыт для студентов.
9. Прозрачность ИИ и объяснимость
Обе компании подчеркивают мощь своего ИИ, но прозрачность относительно основных алгоритмов остается ограниченной. Понимать, как каждая платформа приходит к своим рекомендациям или адаптирует контент, сложно. Knewton, похоже, делает шаги к обеспечению более объяснимых функций ИИ, позволяя преподавателям понимать, почему студенту представляется тот или иной контент. Фокус Riiid на прогнозировании делает «почему» менее критичным, но все же ценным.
Вердикт: Knewton Alta немного опережает Riiid по прозрачности ИИ.
10. Поддержка клиентов и внедрение
Knewton Alta, имея более длительное присутствие на рынке, обычно получает более высокие оценки за поддержку клиентов и помощь в внедрении. У них хорошо установленный процесс внедрения и выделенные команды поддержки. Riiid активно инвестирует в свою инфраструктуру поддержки клиентов, но все еще строит свою команду и ресурсы. Внедрение может потребовать более активного участия со стороны ИТ-персонала учреждения.
Вердикт: Knewton Alta выигрывает за превосходную поддержку клиентов и услуги по внедрению.
Ключевые выводы
В целом, Knewton Alta оказывается более сильным решением для большинства учреждений высшего образования, стремящихся улучшить результаты студентов с помощью ИИ. Его бесшовная интеграция с LMS, высокоадаптивный контент и детализированные аналитические данные предлагают убедительный пакет. Он особенно хорошо подходит для учреждений, которые придают значение овладению материалом и хотят улучшить существующие учебные материалы.
Тем не менее, Riiid является привлекательным вариантом для учреждений, сосредоточенных на раннем выявлении студентов, находящихся в группе риска, и проактивном вмешательстве. Если ваша основная цель — предсказать успеваемость и предоставить целенаправленную практику для повышения итоговых оценок, предсказательные возможности Riiid являются значительным преимуществом. Riiid также может быть более подходящим для учреждений, изучающих решения на основе ИИ вне традиционной структуры LMS.
Примечание по валидации: Утверждения, сделанные обеими компаниями, должны быть проверены через испытания концепции с вашей конкретной группой студентов и учебной программой. Проведите тщательную проверку ссылок с учреждениями, которые в настоящее время используют каждую платформу, чтобы получить отзывы о их опыте. Не полагайтесь только на маркетинговые материалы; запросите детализированные данные и отчеты о производительности.
