教管官努力提高学生成绩和毕业率时,他们正越来越多地利用新教育技术提供高质量学习经验流视频、混合现实性、加工厂化和在线全球协作等数字应用学习超出课堂墙环境

教育者快速意识到 即使是Edtech创新 传统one-size-fits-all方法教育达不到分数学生口在文化、地点、经济背景和学习风格方面日益多样化教育者日益意识到并非每个人都能以同样方式消化教程,教义需要更面向学生个人化教育者转向适应学习系统,向学生提供更多个性化学习经验,同时确保政府性能标准得到遵守

适应学习是什么

自适应学习使用计算机人工智能算法调整教育内容以适应学生学习风格和速度基于学生对内容的反应算法检测模式并实时响应提示、修改和干预自适应学习平台与预测解析程序及其他Edtech应用程序相结合有助于改变师生学习经验

适应学习与传统教学方法不同,教育者期望它很快会成为新规范,课程适应每个学生的独特需求。 根据市场市场、全局Edtech智能课堂市场规模预测到2025年将达1810亿美元,CAGR为16.1%。

校网联合会最近的一项调查显示,自适应技术是2020年部署的五大技术之一:

• 数字协作平台
• 在线隐私安全工具
• 分析和自适应技术
• 云基础设施
• 移动设备

通信网络关键作用

网络连通性和可用性对教育者和管理者越来越重要。学生经常从应用中退出时,如果屏幕冷冻或网络下降时,学生会快速失信、无法完成作业并快速落后计划技术影响教师性能中断 向监督员投诉 并引起教师避免使用技术

数字教育数字学校调查中心发现近三分之一的美国学校区主管表示网络可靠性让他们夜间保持状态。 22%表示可靠性、可用性与可扩缩性之并用是一个问题

适配学习平台和EdTech数字应用往往带宽密度和延时敏感度并发网络在线评估、视频监控和学生信息系统等需求时,因为这些应用程序从校园、学生院和学生获取 " 。上传网络可能因性能退化或完全故障而损及师生存取能力

州教育技术师协会为互联网/Cloud接入和广域网提出以下建议:

教育网络需要演进

为了更好地支持数字学习应用,教育网络需要以多种方式演进:

• 教育网络仍然倾向于固定静态容量,需要繁复周期时间扩展或压缩网络需求波动
• 网络配置往往通过集中区数据中心汇总单个校园互联网和云连通需求,而不是在每个校园直接连接
• 网络管理往往反应性并涉及人工过程,每步需要人的参与
• 校园通常有单独的交换设备、路由选择设备、防火墙设备以及优化设备升级、替换和故障排除这些设备需要从集中区IT或服务提供技术员对每个校园进行物理访问

这些问题加在一起使教育网络静态化、僵硬化、耗资低效支持适应学习和Edtech新应用,教育网络必须进化为快、近、智能和安全性

• 快速化:从容量和数据速度看
• 近一点:移动云计算函数接近网络边缘
• 智能化:通过自动化分析、人工智能和虚拟化能力
• 安全点技术提高网络健康意识以主动处理问题

简言之,教育网络需要提高适配性

自适应网络

Ciena率先使用新联网方法自适应网络^TM组合式

可编程基础设施高工具物理和虚拟网络元素多域多端环境提供实时网络遥测

分析情报机器学习平台利用流网络遥测主动预测何时何地可能发生应用性能撞击事件

软件控件自动化智能搭建多供应商组件、自动化人工网络过程并采取行动避免负网络状况而无需人工干预

服务类高经验技术专业服务验证法帮助客户建设、运营并持续改善网络,加速通向适应网络

自适应网络教育福利

自适应网络使软件自动化控制更灵活交付带宽点播服务方便快速提升带宽容量

预测解析能主动识别拥塞和故障的潜在源头,软件控制帮助避免这些源头而无需人工干预

多物理网络设备替换通用客户馆舍设备(uCPE)虚拟化网络功能可远程管理并排除故障,从而减少成本和复杂性

运动自适应学习和EdTech应用并计算能力接近边端,即内容创建和消化,以显著减少延时和潜在拥塞源,这有助于确保师生都有高质量经验

自适应学习和Edtech创新是教育的未来学生和教师将获益于能够个性化学习课程和模块 关于学生选择和需要学习方式实施自适应网络方法将确保教育网络支持当前所有需求和应用,同时带宽可扩增性、敏捷度和智能支持未来创新应用