El aprendizaje adaptativo es un método de instrucción que utiliza un sistema computacional para crear una experiencia personalizada de aprendizaje, mientras que, la evaluación adaptativa, es una prueba interactiva por computadora que administra los reactivos de manera eficiente con base en el nivel de desempeño del estudiante.

El aprendizaje adaptativo ganó popularidad con el surgimiento del área de la Inteligencia Artificial (IA) en la década de 1970. Su premisa básica fue adaptar el proceso educativo a las fortalezas y debilidades de cada estudiante, sin embargo, en esa época su aplicación no se extendió debido al alto costo y tamaño de los equipos de cómputo necesarios para su adecuada implementación.

En cierta forma, el aprendizaje adaptativo es la personalización educativa de técnicas de aprendizaje, tras un proceso de diferenciación que identifica las necesidades específicas del estudiante y ofrece diferentes posibilidades.

Por otro lado, está la evaluación adaptativa, considerado como un elemento muy importante de un modelo adaptativo es la medición del progreso, es decir, la evaluación que por sus características es adaptativa. Las pruebas adaptativas se componen de ítems o elementos seleccionados de una colección (banco de ítems). Los elementos son seleccionados para que coincidan con el nivel estimado de capacidad (o aptitud) de la persona: si tiene éxito en un elemento, el siguiente será un poco más difícil; si fracasa, el siguiente será un poco más fácil. La prueba termina cuando la capacidad o aptitud del sujeto llega al objetivo establecido o cuando se hayan suministrado determinada cantidad de elementos.

Con el objetivo de hacer más clara la distinción entre aprendizaje adaptativo y evaluación adaptativa, presentamos a continuación un gráfico en el que se ilustran los principales elementos de ambas tendencias:

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