说起奖学金，很多人都会想到高中、大学里面有这个奖励制度，但是很少有人听说在培训机构里也有奖学金。今天小哥哥就带你一起走进中博软件学校“自适应学习班”，了解全新的教学模式。
5月10日下午，中博软件学校举行了“2019中博软件学校好就业颁奖仪式”，对中博软件学校“自适应学习班”优秀毕业学员进行表彰。这些学员在完成培训后的就业过程中取得了令人满意的成绩，他们有的人在培训结束后迅速实现就业，有的人进入了互联网行业巨头公司任职，并获得了行业内的高薪。为了表彰他们的努力，以及激励更多的学员，中博软件学校向他们颁发了《快就业奖》 、《高薪资奖》获奖证书、奖学金以及纪念品。
作为中博软件学校众多优秀毕业学员中的代表，他们印证了中博软件学校在追求“更可靠的IT就业教育”上取得了卓越的成绩。
那么有人就会问，“自适应学习班”到底是什么呢?
先进教学模式落地
当今的教学模式主要有两种：一种是面授，这是我们从小学到大学的学习模式，老师面对面地给讲课，大家一起学，学习氛围浓厚，问题能快速得到反馈，但是学习效率高的学生和学习效率相对低的学生之间难以平衡;还有一种是在线教育，这种模式下，学习时间很自由，但是个人的针对性不强，如果没有强大的自控力基本很难坚持。面临这种现状，中博软件学校希望酝酿一种新的教学模式，结合两种教学模式的优点、并规避两者的缺点。于是“自适应学习班”就应孕而生了。此次获奖的学员就是“自适应学习班”的毕业生，学习的内容是“Web前端技术”。
自适应学习是针对个体学习者的差异而提供的适合个体特征的学习内容、内容形式、学习策略等。自适应学习重视的是学习者，所有的学习因子都以“学习者”为中心，在学习表现上则体现为个性化，比如个性化的学习目标、个性化的学习内容、个性化的学习过程(策略)等，体现的是所谓的“因材施教”理念。
在学习目标、学习内容、学习过程、学习结果等学习因子中进行正向引导。使得学习与学习者个体之间能够相互匹配，从而大程度地发挥学习者的能动性。例如学习平台会根据学习者设定的就业岗位目标，并结合学习者的学习情况，告知学习者离目标的差距和短板，让学习方向清晰不迷茫，根据学习者学习的过程动态规划学习路径，随时提升或降低学习难度，及时调整学习内容，提升学习的成就感，少走弯路。
虽然业界都在积极倡导“自适应学习”的理念，但真正落地的“自适应学习”案例仍然很鲜见，对IT职业教育领域来说，“自适应学习”有其特殊的难点，比如数据收集难，关键学习数据难量化，部分学习过程评价难以自动化等等。
面对这些问题，中博软件学校教育研发团队积极探索，以“自适应学习班”为蓝本，认真观察和记录学员的学习过程，不放过学员的每一个学习进化细节。对于学情数据，中博软件学校委托了北京大学的数据科学家团队，利用统计学方法和AI技术催生出业界领先的学情分析和预测模型，大大提升了“自适应学习”的效率。
融入科技元素
“自适应学习班”的教学模式在探索过程中也不断融入新科技元素，在学员的授权下，平台会对大家的学习数据进行研究分析。中博软件学校委托了北京大学的数据科学家团队，利用统计方法和AI技术做出相关研究成果，并应用到后续的平台优化工作中。
在自适应学习平台中，学习引擎就是学习规则的定义，定义了各种学习因子的数据模型(指标)，以及各种学习因子之间的关联。学习引擎要基于AI技术的，初始化的规则可以凭经验去设定，但是理想的情况则是AI基于历史学习过程数据不断去优化规则，不断修正参数，达到更好的适应性和通用性。
对于任何教学模式来说，不管过程如何，理念如何先进，没有结果的教育都不是好的教育。对于中博软件学校来说，好的结果就是好的就业。中博软件学校对就业的评量，有两个方面，一方面是就业速度，另一方面是就业质量，这也是设置《快就业奖》和《高薪资奖》的原因。中博软件学校希望在今后能够探索出更加符合市场需求、符合学员的特点教学模式，为互联网行业输出更多可靠的优质人才。
