Adaptive learning platforms in english language teaching: effectiveness and implementation

Abstract

This article examines the effectiveness and implementation pathways of adaptive learning platforms in English language teaching, synthesizing empirical findings and practice-based evidence. Drawing on studies that employ pre-test-post-test designs with standardized proficiency measures, learning analytics, and survey-based motivation models, we identify consistent gains in accuracy, rate of progress, and persistence when instruction is personalized via AI, NLP, and ML. Three mechanisms recur across the evidence base: targeted remediation that minimizes wheel-spinning, immediate formative feedback that stabilizes motivation, and multimodal scaffolds that align with diverse learner preferences. A complementary review of personalized adaptive learning in tertiary contexts indicates that micro-level adaptations to content, sequences, and assessments produce measurable benefits when embedded within coherent macro-level course design. We propose an implementation framework that aligns platform ion, curriculum redesign, and capacity building. Effective deployments clarify learner goals, map platform features to specific language outcomes, and institute instructor development for co-design, content authoring, and data-informed decision making. Case exemplars higher education and skills training suggest that collaborative models and competency-based progressions are especially promising. However, the analysis surfaces critical constraints: privacy and data protection requirements, risk of over-reliance on automated feedback, cost of integration, and the potential erosion of learner autonomy. To mitigate these risks, we argue for human-in-the-loop oversight, transparent data governance, and explicit training in self-directed learning strategies. Future work should strengthen causal inference on long-term outcomes, evaluate equity impacts across learner subgroups, and test mixed-reality extensions that create authentic communicative contexts. We conclude that adaptive platforms can advance both efficiency and equity in language education when implemented as part of a holistic pedagogy – not as a stand-alone technology – and when teachers remain central as designers, interlocutors, and ethical stewards of learner data.

У статті досліджено ефективність та шляхи впровадження адаптивних платформ навчання у викладанні англійської мови з урахуванням емпіричних даних і практичного досвіду. Спираючись на дослідження з дизайнмакетами до- та післятестування, стандартизованими вимірниками мовної компетентності, аналітикою навчання та опитувальними моделями мотивації, окреслено стабільні зиски у точності, темпі прогресу та наполегливості, коли інструктаж персоналізується засобами AI, NLP і ML. У різних джерелах повторюються три механізми: цільова ремедіація, що мінімізує «топтання на місці», негайний формувальний зворотний зв’язок, який стабілізує мотивацію, та мультимодальні опори, узгоджені з різними навчальними уподобаннями. Огляд персоналізованого адаптивного навчання у вищій школі свідчить, що мікрорівневі адаптації контенту, послідовностей і оцінювань дають вимірні ефекти, коли їх вбудовано у цілісний макродизайн курсу. Запропоновано рамку впровадження, що узгоджує вибір платформи, редизайн навчальних планів і розбудову спроможностей. Результативні запуски уточнюють цілі здобувачів, зіставляють функції платформи з конкретними мовними результатами та забезпечують розвиток викладачів для співавторського проєктування, створення контенту й ухвалення рішень на основі даних. Кейси з вищої освіти та професійного навчання показують перспективність колаборативних моделей і компетентнісних траєкторій. Водночас виявлено обмеження: вимоги до приватності та захисту даних, ризик надмірної опори на автоматизований зворотний зв’язок, витрати на інтеграцію та можливе звуження автономії здобувача. Для пом’якшення ризиків обґрунтовано нагляд з участю людини, прозоре управління даними та цілеспрямоване формування навичок самоспрямованого навчання. Майбутні дослідження мають посилити каузальні висновки щодо довгострокових результатів, оцінити вплив на освітню справедливість у різних групах здобувачів і випробувати розширення змішаної та віртуальної реальності для створення автентичних комунікативних ситуацій. Зроблено висновок, що адаптивні платформи здатні водночас підвищувати ефективність і справедливість мовної освіти, якщо їх впроваджують як елемент цілісної педагогіки - не як автономну технологію – і за умови збереження ключової ролі викладача як дизайнера, співрозмовника та етичного розпорядника даних здобувачів.

У статті досліджено ефективність та шляхи впровадження адаптивних платформ навчання у викладанні англійської мови з урахуванням емпіричних даних і практичного досвіду. Спираючись на дослідження з дизайн-макетами до- та післятестування, стандартизованими вимірниками мовної компетентності, аналітикою навчання та опитувальними моделями мотивації, окреслено стабільні зиски у точності, темпі прогресу та наполегливості, коли інструктаж персоналізується засобами AI, NLP і ML. У різних джерелах повторюються три механізми: цільова ремедіація, що мінімізує «топтання на місці», негайний формувальний зворотний зв`язок, який стабілізує мотивацію, та мультимодальні опори, узгоджені з різними навчальними уподобаннями. Огляд персоналізованого адаптивного навчання у вищій школі свідчить, що мікрорівневі адаптації контенту, послідовностей і оцінювань дають вимірні ефекти, коли їх вбудовано у цілісний макродизайн курсу. Запропоновано рамку впровадження, що узгоджує вибір платформи, редизайн навчальних планів і розбудову спроможностей. Результативні запуски уточнюють цілі здобувачів, зіставляють функції платформи з конкретними мовними результатами та забезпечують розвиток викладачів для співавторського проєктування, створення контенту й ухвалення рішень на основі даних. Кейси з вищої освіти та професійного навчання показують перспективність колаборативних моделей і компетентнісних траєкторій. Водночас виявлено обмеження: вимоги до приватності та захисту даних, ризик надмірної опори на автоматизований зворотний зв`язок, витрати на інтеграцію та можливе звуження автономії здобувача. Для пом`якшення ризиків обґрунтовано нагляд з участю людини, прозоре управління даними та цілеспрямоване формування навичок самоспрямованого навчання. Майбутні дослідження мають посилити каузальні висновки щодо довгострокових результатів, оцінити вплив на освітню справедливість у різних групах здобувачів і випробувати розширення змішаної та віртуальної реальності для створення автентичних комунікативних ситуацій. Зроблено висновок, що адаптивні платформи здатні водночас підвищувати ефективність і справедливість мовної освіти, якщо їх впроваджують як елемент цілісної педагогіки - не як автономну технологію – і за умови збереження ключової ролі викладача як дизайнера, співрозмовника та етичного розпорядника даних здобувачів.