自适应学习融合了机器学习、认知科学、预测分析和教育理论等方面，以主动调整内容以适应每个学习者的需要
解决方案
让用户参与到改进学习中来
根据学习者的参与程度和对主题的掌握程度，系统可以自我调整。一些解决方案的特点是:评估——根据学生在前一个问题上的表现，系统将自己适应后续问题;反馈机制-系统会有不同的反馈机制，提醒学生注意错误，引导他们回到课程的前一点，或提供提示和提示如何解决当前的任务;学习路径-系统会根据学生在现有学习路径上的表现，将学生从一种学习路径转移到另一种学习路径;并跟踪个人与系统的接触。
好处
最大限度地提高学习效率、效果、参与度和记忆力
监控每个学生的表现，让他们看到他们在哪些部分遇到了最大的困难，并了解他们应该上哪些课程来提高他们的学习技能
每个学生都有自己的个性化课程，根据他或她的表现和参与水平实时调整
教师将能够创建一个动态的评估系统，为学生创造更好的学习体验
使教师在管理任务上花费的时间减少72%
洞察力
通过响应智能来适应一个动态的世界
