1∶1課堂數(shù)字化架構(gòu)研究

劉長勇 劉用麟 孟世敏

（1.武夷學院 現(xiàn)代信息服務學院,福建 武夷山 354300;2.武夷學院 數(shù)學與計算機系，福建 武夷山 354300；3.東方潛能軟件公司,福建 武夷山 354300）

1 引言

師生每人都擁有智能設備，包括智能手機、平板、PC的1:1數(shù)字課堂就到來[1,2]。信息學角度，傳統(tǒng)課堂更多是信息從教師傳遞到學生的單向模式，當前課堂難以和因特網(wǎng)互聯(lián)，是個相對封閉的環(huán)境，無法滿足因特網(wǎng)開放信息環(huán)境中長大一代學生的需求。

系統(tǒng)學角度，單向簡單信息流、封閉系統(tǒng)不便實現(xiàn)復雜多樣行為，創(chuàng)新需多向信息流、開放系統(tǒng)課堂模式。構(gòu)建師生、生生、課堂實踐之間的多向信息流通道，實現(xiàn)知識進化、思維創(chuàng)新是當前課堂重要需求。

教育心理學角度，當前課堂互動以語言、語音為媒介，很多學生在公共場所用語音“說”的方式交流自信度不夠、有膽怯心理和壓力，而采用手機設備和“文字”方式就可能讓其“說”起來，多媒體的直觀性更能提高效率。

總之，1:1數(shù)字課堂是外部信息浪潮推動的趨勢，也是內(nèi)在教育需求。在此背景下，我們應該考慮1:1數(shù)字課堂智能設備如何聯(lián)合為一體形成教學平臺問題，即1:1課堂數(shù)字化系統(tǒng)構(gòu)建問題？涉及數(shù)字化路線、對象、方法問題。

2 1:1課堂數(shù)字化目標

傳統(tǒng)課堂數(shù)字化方法有：1、拍照：獲取教學現(xiàn)場的視覺片段。2、錄音：錄制教學現(xiàn)場聲音。3、攝像：錄制教學現(xiàn)場圖像和聲音。但這些數(shù)據(jù)都以緊耦合方式存在，難分解。1:1課堂中，每個學生面前都有臺互動的信息采集設備?；诮逃睦韺W原理，應該采集人機互動信息。[1]

1:1課堂人機交互環(huán)境為認知系統(tǒng)，與傳統(tǒng)人機工程學不同。例如，鋼琴是物理系統(tǒng)，有時不變特性，無論何時，相同輸入總得到相同輸出；而高質(zhì)量的人機界面則可視為認知系統(tǒng)，具時變特性，在不同時間和不同問題情境下，即使相同輸入也得到不同輸出。人機匹配包括物理(匹配)水平(physical level)、認知(匹配)水平(cognitive level)和認知耦合水平(cognitive coupling level)3 個層次[3]。

在1:1課堂中，計算機規(guī)劃的信息流和學生大腦中的認知流耦合，即教師規(guī)劃的教學內(nèi)容、過程、難度等符合學生當前的水平和狀態(tài)，稱這樣的人機耦合狀態(tài)為認知耦合態(tài)[4]。顯然，調(diào)制人機學習系統(tǒng)的認知耦合態(tài)、采集認知耦合數(shù)據(jù)是1:1課堂數(shù)字化的重要視角。

認知耦合態(tài)涉及1:1課堂中的人機學習界面即學習情境、教學流程、耦合邏輯幾個對象。

定義1.學習情境：人機學習中，可視化內(nèi)容、隱藏性操作的總和。S={c|c為可視化界面及內(nèi)涵的學習、操作要素}。cp是S元素的關(guān)系，如 c1c2,...,cp-1,cp序列代表c元素之間的關(guān)系。

定義 2.教學流程：教學流程P用S1S2,...,Sx-1,Sx,c1c2,...,cp-1,cp表達。

定義3.耦合邏輯：學習過程是個體認知流和機器信息流互動、耦合的過程。此過程中蘊含邏輯稱為耦合邏輯L。

學習情境、教學流程和耦合邏輯都可以通過多媒體技術(shù)、流程技術(shù)及數(shù)理邏輯等表達出來，是可數(shù)字化的對象和目標，也信息觀測和采集的對象。

3 1:1課堂數(shù)字化架構(gòu)

在確定1:1課堂數(shù)字化目標后，我們還應分析采集目標對象信息后的信息集成、過程重構(gòu)的系統(tǒng)、空間、載體結(jié)構(gòu)。

3.1 面向認知過程的信息采集

面對復雜課堂，采用什么方式實現(xiàn)數(shù)字化，構(gòu)建什么樣的空間結(jié)構(gòu)，像錄像機那樣錄制現(xiàn)場屏幕信息，還是像一般程序記錄學生電子考卷的答題結(jié)果？應該以學生學習、教師操作過程為數(shù)字化基點。同時，用于描述對象、過程的信息符號應該具有認知特性，構(gòu)建認知符號集合，用此集合描述教學過程是重要的原則。比如，學生聽寫B(tài)OOK單詞，先敲擊B再敲擊U再敲擊K，發(fā)現(xiàn)不對就退格后敲擊兩個O，可用以下三種序列表達：B-BU-BUK-BOK-BOOK、B-U-K-OO、1(1代表正確0表示錯誤)，顯然第一種最能反映學生認知過程，第三種只是簡單結(jié)果，認知信息最少。這樣情境界面上發(fā)生的教學和操作過程將被記錄，每個手持設備成為教學操作、互動的記錄儀。認知符號序列是課堂數(shù)字化的重要方法。

3.2 基于拓撲網(wǎng)絡的可視化空間

1:1課堂情境、流程、邏輯如何用技術(shù)表達，尤其是用可視化方式表達？在流形角度，數(shù)字課堂是高維流形，必須投影到低維流形中研究，同時，我們還要解決流形離散化問題。在數(shù)學上流形可以用圖來逼近，或者，在一定角度的同構(gòu)，圖G=(V，E)包含有兩個集合：V為頂點集合，E為邊的集合。對于取樣自d維流形上的樣本數(shù)據(jù)集x，首先在數(shù)據(jù)點和圖G的頂點之間建立一一對應，并定義成對數(shù)據(jù)點的相似度為圖中的邊，這樣就根據(jù)數(shù)據(jù)點建立了一個與之對應的圖。圖和流形有很多相近的性質(zhì)，最重要的一點就是都可以嵌入到歐式空間。對于流形來說，一個與之對應的圖就是一個拓撲對象，其拓撲性質(zhì)通過邊的權(quán)值表現(xiàn)。我們使用拓撲網(wǎng)絡來描述數(shù)字課堂，用拓撲網(wǎng)絡的點代表數(shù)字課堂的知識點、流程節(jié)點，用線代表點之間的邏輯關(guān)系，用點和線的集合代表更加復雜的教學過程，也稱可視化復雜認知網(wǎng)絡，簡稱復雜認知網(wǎng)絡[7]。

3.3 基于Agent的系統(tǒng)設計

在可視化拓撲網(wǎng)絡上，點和線代表抽象的教學對象、情境、邏輯、流程。教學設計就是規(guī)劃教學情境，即S、S內(nèi)部元素c及邏輯L；教學流程P，即S組成的序列。教學是動態(tài)過程，存在認知分叉-選擇操作即FC操作。FC操作體現(xiàn)在耦合邏輯L中，表現(xiàn)在拓撲網(wǎng)絡點的不同分支上?；谝陨瞎ぞ撸覀兛砂呀虒W過程“物化”為拓撲網(wǎng)絡中的點、線集合及序列，實現(xiàn)抽象教學邏輯的可視化?；贏gent理念，構(gòu)建教師和學生Agent，并通過認知符號序列采集實際課堂中的教師和學生的行為，再映射到復雜認知網(wǎng)絡中。可見，Agent是1:1數(shù)字課堂設計的重要對象。

3.4 拓撲網(wǎng)絡空間學習成像

情境、流程、邏輯構(gòu)成的1:1數(shù)字課堂系統(tǒng)是認知系統(tǒng)，認知符號序列采集此過程中的有效信息，在復雜認知網(wǎng)絡上成像，對實際教學過程進行跟蹤、管理，實現(xiàn)理論和實際的對照。學習拓撲成像是1:1數(shù)字課堂重要的特點，是教學活動可視化的體現(xiàn)，也是教師做教學診斷和評價的重要工具。

3.5 基于認知符號序列的個性分析

Agent設計、流程規(guī)劃、認知符號序列采集、學習拓撲成像為構(gòu)建學生個性特征提供基礎。比如，根據(jù)學習成像系統(tǒng)，可以更加精確地分析學生的個性，認知符號序列能夠?qū)€性和群體數(shù)據(jù)進行量化處理，獲得類似A-Z字母混淆這樣的學生聽寫規(guī)律。把認知符號序列放置在個性矩陣中，為個性運算提供數(shù)學基礎。

3.6 基于情境信息流理論的耦合學習流

教學過程是動態(tài)過程，1:1數(shù)字課堂給學生更大的自由度，其調(diào)控方法及策略是系統(tǒng)研究、設計重點，我們將基于信息流理論構(gòu)建教學流。從信息流理論角度，信息在情景之間流動,情景之間存在信息流關(guān)系,情景類之間存在制約關(guān)系,信息流關(guān)系和制約關(guān)系表征事物之間的自然常規(guī)。信息流理論的邏輯研究主要包括兩方面的工作:構(gòu)造能夠表征信息流推理的信息流邏輯系統(tǒng)和運用信息流理論的技術(shù)手段為現(xiàn)代邏輯研究領域中的相關(guān)問題提出合理解釋。1:1學習信息流邏輯包含以下內(nèi)容：首先,根據(jù)信息流理論,構(gòu)造復雜認知網(wǎng)絡信息流邏輯系統(tǒng),其目標是構(gòu)造出能夠表征容錯性信息流推理的信息流邏輯系統(tǒng)。其次,基于信息流邏輯構(gòu)建不同層次的具體的邏輯，形成1:1邏輯架構(gòu)。最后,利用信息流邏輯詮釋學習導航、耦合認知機制。

我們把1:1課堂活動映射為復雜認知網(wǎng)絡空間中的Agent行為，只是Agent認知過程采用基于認知符號序列表達，而不記錄具體非認知操作的細節(jié)。比如，在一個學習過程中部分次要的情境元素 （如界面顏色、字體大小等）就不做記錄。認知符號序列、Agent、復雜認知網(wǎng)絡是1:1課堂數(shù)字化的重要特征。

4 矢量學習空間及學習流

1:1數(shù)字課堂分為兩個主要過程：一個是情景S內(nèi)部cp之間序列操作過程；另外一個是情景Sx組成的教學流程P。以上是1:1課堂數(shù)字系統(tǒng)動力學基本形式。

具體來說，當前情景S的知識點TNi[5]可用矩陣描述為：

其中：TNi表示當前知識點，TNj表示舊知識點，TNt表示新知識點，TNk表示相關(guān)知識點；Rel表示復雜認知網(wǎng)絡節(jié)點之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；Flag∈{-1,1,2 3}表示學習流的方向。

FC操作[5]：也叫分岔-選擇操作?？梢栽诿總€知識點或重要知識點上有分岔-選擇條件，由該知識點的測評結(jié)果來決定下一知識點的學習。FC操作是復雜認知網(wǎng)絡的動力學基礎[7]。

情景S和TNi矩陣描述了此情景矢量狀態(tài)，多個情景S將形成流程。

不同情景之間的要素C也可建立關(guān)聯(lián)矩陣，實現(xiàn)跨越情景之間的關(guān)聯(lián)Rel。

基于以上原理可以構(gòu)建新型的基于XML規(guī)范和樹拓撲空間的學習流引擎[5,6]，實現(xiàn)1:1數(shù)字課堂教學活動的動態(tài)調(diào)控。

5 1:1課堂應用模式

1:1數(shù)字課堂重要特點是能采集到面向過程和個性認知的符號數(shù)據(jù)，即認知符號序列，基于認知符號序列進行動力學層面的重構(gòu)，這與傳統(tǒng)錄像回放等有本質(zhì)區(qū)別，能夠產(chǎn)生新的應用模式。

（1）基于時間序列建模：保存學生從小學到大學的有關(guān)學習記錄并實現(xiàn)基于時間序列的數(shù)據(jù)分析。這些數(shù)據(jù)將為學生考試、高考、求職提供參考。

（2）面向認知過程的建模：可以通過符號動力學不僅獲得學生學習結(jié)果更可以獲得學習過程，為教學提供更強大的支持。

（3）課堂多Agent模型：進行課堂群體研究，揭示群體學習規(guī)律并給教學調(diào)控提供方法，研究1:1課堂復雜認知網(wǎng)絡空間中多Agent的運動規(guī)律。

（4）認知耦合調(diào)控模型：通過認知符號序列分析，了解學生當前感興趣所在、學生認知水平如何、學生當前的狀態(tài)并根據(jù)教學目標、個性特點進行教育設計推出符合學生認知水平的教學內(nèi)容和過程，實現(xiàn)認知耦合性調(diào)控。

（5）基于認知符號序列的應用：分析教師的教學軌道，和學生的學習軌道，了解教師和學生群體的耦合程度，為教師評價提供基礎數(shù)據(jù)。也通過認知邏輯、教學流程等“物化”方式，讓優(yōu)秀教師的智慧得到分享。

（6）學生多維度知識模型：根據(jù)認知符號序列構(gòu)建相關(guān)學習軌道，根據(jù)軌道分析出學生經(jīng)過知識場的面積，計算出學生知識廣度等參數(shù)。

（7）學生多維度能力模型：尋找認知符號動力學軌道和不變環(huán)、吸引子等動力特征建立學生多維度能力模型。

（8）跨課堂教學模型：實現(xiàn)跨時間和地域的多1:1課堂模型的研究，總結(jié)不同教學方法、策略的優(yōu)劣。

（9）學習成像模型：通過統(tǒng)一規(guī)范，對學習進行成像，便于遠程教學診斷，發(fā)揮有效教師的能量。

以上只是小范圍的列舉，1:1復雜認知網(wǎng)絡空間能涌現(xiàn)多樣行為，能進行豐富的認知數(shù)理方程和認知邏輯等規(guī)律的研究。

6 結(jié)論

1:1課堂是課堂交互方式的改變、課堂控制和管理的變化、教學研究的變革，也是教育數(shù)字化的發(fā)展趨勢，給課堂數(shù)字化提供更好基礎。面向?qū)W習過程、認知邏輯結(jié)合認知符號序列、Agent、復雜認知網(wǎng)絡構(gòu)建學習成像、耦合機制是1:1課堂數(shù)字化、數(shù)理化的有效方式之一。

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[3] 方志剛.人機交互技術(shù)綜述[J].人類工效學,1998,4(3):64-66.

[4]MENG Simon,CHENG Rengui.Cognitive Coupling States Based on Tree Cognitive Fields，2011 International Conference on Computer Communication and Management Proc.of CSIT,(2011)IACSIT Press,Singapore,2011,5:593-597.

[5] 劉長勇,寧正元.基于學習流的網(wǎng)絡學習平臺研究[J],計算機系統(tǒng)應用,2009,18(1):13-17.

[6] 劉長勇,寧正元,基于XML的學習流模型[J].重慶工學院學報(自然科學版),2009,23(2):176-180.

[7] MENG Shimin.Visualization Complex Cognitive Networks,2012 3rd International Conference on e-Education,e-Business,e-Management and e-Learning IPEDR,IACSIT Press,Singapore,2012,27:1-5.