簡析Knowre平臺自適應(yīng)學(xué)習(xí)機制

摘要：尊重個體差異，促進(jìn)個性化學(xué)習(xí)是教育改革核心理念之一，自適應(yīng)學(xué)習(xí)是大數(shù)據(jù)時代實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)的重要方式。自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠采集學(xué)習(xí)過程中的行為數(shù)據(jù)，并對學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣、知識水平、學(xué)習(xí)風(fēng)格、學(xué)習(xí)進(jìn)度等做出分析和預(yù)測，以提供個性化的學(xué)習(xí)服務(wù)。作為自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺之一的Knowre，多年來專注于數(shù)學(xué)領(lǐng)域的研究，在國外得到廣泛應(yīng)用，但是國內(nèi)對Knowre的了解很少，所以本文從自適應(yīng)學(xué)習(xí)原理、自適應(yīng)關(guān)鍵技術(shù)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)服務(wù)三個方面對Knowre平臺做了解析，希望能為國內(nèi)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)發(fā)展提供參考。

關(guān)鍵詞：個性化學(xué)習(xí);自適應(yīng)學(xué)習(xí);Knowre

中圖分類號：G434? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? 論文編號：1674-2117（2019）09-0097-03

● 引言

在傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)教育中，所有的學(xué)習(xí)者都使用相同的資源，按照相同的步驟學(xué)習(xí)，滿足不了學(xué)習(xí)者的個性化發(fā)展。而自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)習(xí)者的認(rèn)知水平、學(xué)習(xí)風(fēng)格等為其提供最適合的學(xué)習(xí)資源，構(gòu)建個性化的學(xué)習(xí)計劃，解決傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)教育的弊端。自適應(yīng)學(xué)習(xí)改變的是學(xué)習(xí)要素中的學(xué)習(xí)支持這一要素，一方面，可以減少傳統(tǒng)學(xué)習(xí)中重復(fù)學(xué)習(xí)、無效學(xué)習(xí)等給學(xué)生所帶來的認(rèn)知負(fù)荷，另一方面，又為改善教育教學(xué)提供數(shù)據(jù)支撐。[1]我國對于自適應(yīng)學(xué)習(xí)的研究集中在理論層面的探討、模型的構(gòu)建等，少有開發(fā)出優(yōu)秀的自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺。[2]關(guān)于自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺，目前國內(nèi)較為優(yōu)秀的有猿題庫、乂學(xué)教育，國外則更為成熟些，有Knewton、Knowre、 Smart Sparrow、CogBooks等。本文主要介紹了Knowre平臺的自適應(yīng)原理、核心技術(shù)、自適應(yīng)服務(wù)。

● Knowre平臺的自適應(yīng)原理

Knowre是一個面向數(shù)學(xué)科目的自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺，主要包括四個環(huán)節(jié)：收集學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，存儲、初加工學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，用學(xué)習(xí)行為更新學(xué)生的知識點網(wǎng)絡(luò)，修改學(xué)習(xí)路徑。Knowre先將數(shù)學(xué)中的一些基本規(guī)則組合成知識的單元組，再構(gòu)成像人類大腦的神經(jīng)知識網(wǎng)絡(luò)引擎，引導(dǎo)學(xué)習(xí)者如何去學(xué)。[3]

1.構(gòu)建知識地圖

Knowre對公式、函數(shù)、圖形等各種數(shù)學(xué)因素進(jìn)行數(shù)字化，將數(shù)學(xué)中的基礎(chǔ)規(guī)則組成知識的單元組，分析單元組之間的相關(guān)關(guān)系，構(gòu)建知識地圖。

2.分階段指導(dǎo)

當(dāng)學(xué)生在解題遇到困難時，Knowre會以互動的方式提供分階段的解題指導(dǎo)，包括解說及視頻，分析各個解題過程的單位知識數(shù)據(jù)，如解題時間、視頻收看情況等，針對薄弱知識提供個性化學(xué)習(xí)方案。

3.持續(xù)性反饋

Knowre強調(diào)反饋的重要性。它認(rèn)為學(xué)習(xí)過程中的關(guān)鍵要素就是反饋。不同于傳統(tǒng)學(xué)校學(xué)習(xí)的事后反饋，Knowre強調(diào)即時的、持續(xù)的、動態(tài)的反饋。Knowre在課程和測試中都提供反饋。

學(xué)生在測試過程中輸入答案后，就會得到有關(guān)答案是否正確的信息，Knowre還提供一定的暗示線索，根據(jù)他們在解決問題過程中所處的位置，這個反饋信息會得到增強。Knowre不僅在學(xué)生回答完問題后進(jìn)行反饋，還在課程級別上提供反饋。課程索引（如下圖）為學(xué)生提供了一個視覺成就和進(jìn)度跟蹤器，這個索引也可以作為課程的內(nèi)容表，可以在學(xué)生需要的時候最大化或最小化。

在課程索引中，反饋以硬幣和星星的形式出現(xiàn)。這些硬幣（最多三次）出現(xiàn)在每個問題卡片下面。通過在卡片上懸停，學(xué)生可以看到他們正在使用的技能，因此能夠快速直觀地將反饋（硬幣）與學(xué)習(xí)目標(biāo)（技能）聯(lián)系起來。在該索引頂端的星星（最多三個），為學(xué)生提供了一個綜合的課程成績。當(dāng)學(xué)生在這個課程中學(xué)習(xí)的時候，這個不斷變化的索引圖使學(xué)生能夠追蹤他們在完成課程方面取得的進(jìn)步。

4.提供三種自適應(yīng)方式

Knowre提供自適應(yīng)內(nèi)容選擇、自適應(yīng)導(dǎo)航支持和自適應(yīng)內(nèi)容呈現(xiàn)三種自適應(yīng)服務(wù)。

自適應(yīng)內(nèi)容選擇是指當(dāng)用戶搜索或進(jìn)行學(xué)習(xí)步驟跳轉(zhuǎn)時，系統(tǒng)自適應(yīng)地選擇和確定提供給學(xué)習(xí)者的項目的優(yōu)先級。

自適應(yīng)導(dǎo)航支持是指當(dāng)用戶從一個項目到另一個項目或查找所需的項目和活動時，能有可指引的導(dǎo)航系統(tǒng)（如可以操縱的鏈接、隱藏、排序、注釋）來指導(dǎo)。

自適應(yīng)內(nèi)容呈現(xiàn)是指系統(tǒng)在內(nèi)容呈現(xiàn)上根據(jù)收集的學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)分析出的偏好提供某一時刻適合該學(xué)習(xí)者的材料呈現(xiàn)方式（視頻、文本、游戲等）或材料呈現(xiàn)序列組合。

● Knowre平臺的關(guān)鍵技術(shù)

Knowre平臺的聯(lián)合創(chuàng)始人David Joo說：“Knowre是一家專注于為全球?qū)W生提供個性化學(xué)習(xí)體驗的教育科技公司，它已經(jīng)建立了兩個主要的技術(shù)：一是識別學(xué)生回答任何數(shù)學(xué)問題的能力——準(zhǔn)確地指出每個學(xué)生獨特的學(xué)習(xí)差距;二是一種利用這些數(shù)據(jù)提供個性化課程來填補這些差距的算法?！盞nowre平臺的核心技術(shù)是知識圖譜（Knowledge Graphics）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎（Artificial Neural Networks）。

1.知識圖譜

將數(shù)學(xué)中的基本規(guī)則構(gòu)成知識的單元組，實則是構(gòu)建知識圖譜。知識圖譜是概念及其相關(guān)關(guān)系的集合。David Joo曾說過，其課程設(shè)計的核心是讓學(xué)生理解掌握數(shù)學(xué)概念，而不是簡單地做題。他將其整套機制稱為“知識矩陣”，在整個流程中，他們會把每一個概念和課程分解成單獨的幾個部分，這樣可以讓學(xué)生更易掌握基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)概念。

2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是20世紀(jì)80年代以來人工智能領(lǐng)域興起的研究熱點，是一種新的模擬人類大腦處理信息過程的方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于被稱為人工神經(jīng)元的連接單元或節(jié)點的集合，每一個連接就像生物腦中的突觸一樣，可以將信號從一個人工神經(jīng)元傳遞到另一個神經(jīng)元。[4]一個接收信號的人工神經(jīng)元可以處理它，然后發(fā)出附加的人工神經(jīng)元與它相連的信號。Knowre構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎來指導(dǎo)用戶學(xué)習(xí)，具有更高的準(zhǔn)確性以及知識與學(xué)習(xí)狀態(tài)的匹配率。

● Knowre平臺的自適應(yīng)服務(wù)

1.對學(xué)生的支持

當(dāng)一個學(xué)生在數(shù)學(xué)問題上苦苦掙扎時，這種斗爭的根源往往可以追溯到他們知識的差距。由于數(shù)學(xué)是一門知識和技能相互依賴的學(xué)科，以前的差距會隨著學(xué)生的進(jìn)一步學(xué)習(xí)造成問題。當(dāng)學(xué)生遇到困難時，在Knowre中的WMT（Walk Me through）可以作為一種隨需應(yīng)變的資源，如果學(xué)生在兩次嘗試后依然不能正確地回答問題，支持功能會自動打開。WMT是Knowre實現(xiàn)對學(xué)生個性化支持的功能模塊，WMT模擬了教師與學(xué)生一對一互動的方式，旨在直接解決這些差距。WMT采用教學(xué)腳手架的方式幫助學(xué)生學(xué)習(xí)，不僅提供了提示和鼓勵，而且通過學(xué)生回答問題的方式，提供給學(xué)生參與解決問題這一過程的機會。

在WMT中，學(xué)生輸入的響應(yīng)完成了三個主要功能。首先，程序像教師一樣檢查并確定什么原因造成了問題，并將這些數(shù)據(jù)實時傳送給教師。其次，為學(xué)生提供了一個機會，讓學(xué)生通過練習(xí)所需的技能來解決之前的知識差距。最后，學(xué)生在WMT中的積極參與促使也積極參與到學(xué)習(xí)過程中，這種積極的參與方式與其他只是用被動的、書面的解釋來支持學(xué)生的方法截然不同。

2.對教師的支持

為教師提供特定和實時的學(xué)生信息的能力是Knowre的關(guān)鍵組成部分。當(dāng)有了持續(xù)的數(shù)據(jù)，教師就能夠引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)，而不僅僅只對其學(xué)習(xí)做總結(jié)，這是一種促進(jìn)學(xué)生進(jìn)步的有效方法。

教師儀表盤上提供給教師的數(shù)據(jù)是基于形成性評估的信息，在教師儀表盤上，教師可以實時查看學(xué)生在課程、技能和子技能水平上的成績。[5]有了這些信息，教師可以在課堂上以非常有針對性的方式與學(xué)生合作。當(dāng)在Knowre中完成作業(yè)時，教師可以在儀表板上看到進(jìn)度，并利用信息通知第二天的課程。教師儀表盤上的所有數(shù)據(jù)在學(xué)生學(xué)習(xí)的過程中都可以很方便地得到，這使得它成為一個非常好的資源，可以據(jù)此通知標(biāo)準(zhǔn)化考試準(zhǔn)備和再教學(xué)，教師也很容易與學(xué)生進(jìn)行具體的、數(shù)據(jù)驅(qū)動的對話，通過這些便利的對話，學(xué)生可以被授權(quán)監(jiān)督和評論他們自己的學(xué)習(xí)，這一過程提高了學(xué)生形成性評估數(shù)據(jù)的有效性，使學(xué)習(xí)過程有更少的教師驅(qū)動和更多的協(xié)作。[6]

● 小結(jié)

數(shù)學(xué)作為中小學(xué)核心科目，重要性不言而喻，而Knowre作為成功的數(shù)學(xué)自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺，值得我們借鑒學(xué)習(xí)。

參考文獻(xiàn)：

[1]慧科教育研究院.從Knowre獲A輪融資，看自適應(yīng)學(xué)習(xí)的發(fā)展前景[EB/OL].https：//www. jiemodui. com/N/11220.

[2]姜強，趙蔚.自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)述評及其優(yōu)化機制研究[J].現(xiàn)代遠(yuǎn)距離教育，2011（6）：57-63.

[3]郭朝暉，王楠，劉建設(shè).國內(nèi)外自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺的現(xiàn)狀分析研究[J].電化教育研究，2016，37（4）：55-61.

[4]焦李成，楊淑媛，劉芳，等.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)七十年：回顧與展望[J].計算機學(xué)報，2016，39（8）：1697-1716.

[5]Knowre through a research lens[EB/OL].https：//www.knowre.com/white papers.

[6]Shepard，L. A.（2005）. Linking formative assessment to scaffolding[J]. Educational Leader-ship 63（3）：66-71.

作者簡介：楊陽，山東省榮成市優(yōu)秀教師，優(yōu)秀班主任，優(yōu)秀教研備課組長，教學(xué)能手，曾獲威海市小學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)科優(yōu)質(zhì)課評選二等獎。