Adaptive learning technology uses AI and algorithms to deliver personalized learning.
It continuously evaluates a learner’s performance and adjusts content, pace, and difficulty in real time.
It acts like a digital tutor, guiding learners through custom pathways to improve mastery and engagement,
unlike static one-size-fits-all instruction.
Adaptive learning technology
represents a radical departure from traditional education. Their model is built around a bold claim: By leveraging AI-driven, adaptive learning technology ...
Alpha School
& what apps you should use for your kid
Co Alpha School je (model):
síť soukromých škol, která staví výuku na „2 Hour Learning“ – jádrové
akademické předměty mají děti zvládnout zhruba ve 2 hodinách denně pomocí adaptivních/AI nástrojů.
Denní režim (časově): typicky fungují jako běžná škola „celý den“ (např. 8:15–16:00), ale akademická část je koncentrovaná do rána; odpoledne je vyhrazeno pro jiné aktivity.
Ranní akademika (jak probíhá): studenti pracují individuálně v aplikacích („1:1“ tempo/úroveň),
systém je posouvá dál až po zvládnutí látky (mastery-based / koncept zvládnutí bez mezer).
Role dospělých ve třídě: místo klasických učitelů ve smyslu frontální výuky používají „Guides“ (průvodce), kteří mají víc roli mentoringu, motivace a podpory než tvorby lekcí a známkování.
Odpoledne (co se děje): „life skills“ workshopy a projekty – rozvoj dovedností, zájmů a praxe
(sport, umění, podnikavost, finanční gramotnost ap.).
Neřeší to striktně podle ročníků: uvádějí, že pracují spíš v „úrovních podle schopností“ než podle věku/ročníku.
Sociální část (co tvrdí škola): argumentují, že díky kratší „sezení u tabule“ mají děti zbytek dne více
interakce v aktivitách s vrstevníky a vedení průvodci.
„AI“ v praxi (co popisují externí zdroje): dle reportáží jde často o kombinaci adaptivních platforem
(např. IXL) a vlastních nástrojů; AI má být hlavně ve vrstvě personalizace/diagnostiky a doporučení dalšího kroku,
Adaptive learning technology (ALT): výuková technologie, která pomocí AI (umělá inteligence)
a algoritmů personalizuje učení pro každého studenta.
Jak funguje: průběžně vyhodnocuje výkon (správnost, rychlost, typ chyb, zvládnuté dovednosti)
a v reálném čase upravuje obsah, tempo i obtížnost.
Co dělá navíc: vede studenta „jako digitální tutor“ přes individuální učební trasu (co zopakovat, co přeskočit, co procvičit), aby se zlepšila míra zvládnutí (mastery) a zapojení (engagement).
Rozdíl proti statické výuce: není „one-size-fits-all“ (stejné pro všechny), ale adaptuje se na potřeby
a úroveň konkrétního studenta.
