基于人工智能的自適應(yīng)學(xué)習(xí)模式在高職課堂的應(yīng)用探索

溫劍鋒　覃一海

摘 要

本文針對當前高職院校的在線課堂存在過度使用新技術(shù)、在線資源多而不精、在線課程缺乏針對性、缺乏科學(xué)的評價跟蹤體系等問題，提出基于人工智能的自適應(yīng)學(xué)習(xí)模式，通過建立知識庫、建立學(xué)習(xí)者模型、建立個性化學(xué)習(xí)路徑等，為不同特征的學(xué)習(xí)者提供個性化學(xué)習(xí)資源，幫助高職學(xué)生達到課程學(xué)習(xí)目標。

關(guān)鍵詞

人工智能;自適應(yīng)學(xué)習(xí);高職課堂

中圖分類號： G434;G712 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼： A

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2020.05.023

0 引言

人工智能作為計算機學(xué)科的重要分支，于1956年首次被出來，通過使用計算機模擬人的智能，幫助人們進行記憶、分析和決策。經(jīng)過幾十年的發(fā)展，至今人工智能技術(shù)已經(jīng)大量應(yīng)用于生產(chǎn)、制造、教育、互聯(lián)網(wǎng)等各個領(lǐng)域之中，成為各國家參與國際競爭的核心技術(shù)。2017年國家頒布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確了新一代人工智能的發(fā)展戰(zhàn)略[1]。2018年4月國家頒布《教育信息化2.0行動計劃》，以人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)為基礎(chǔ)，開展智慧教育創(chuàng)新研究和示范，推動新技術(shù)支持下教育的模式變革[2]。2018年5月，美國組織多名專家召開人工智能研究討論會，并成立AI委員會，確保美國是人工智能領(lǐng)域的世界第一[3]?？梢?，人工智能技術(shù)已經(jīng)成為全世界關(guān)注的焦點，必將主導(dǎo)新一代產(chǎn)業(yè)的巨大變革。

自適應(yīng)學(xué)習(xí)模式是繼MOOC課后又一新興的在線學(xué)習(xí)模式。它于20世紀90年代被美國學(xué)者提出，由于當時技術(shù)的限制，它的發(fā)展僅限于根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)水平差異進行分層。人工智能技術(shù)的興起，使得自適應(yīng)學(xué)習(xí)模式能根據(jù)學(xué)習(xí)者的認知、性格、興趣、知識水平等不同特點，推薦個性化的學(xué)習(xí)資源，并進行跟蹤和評價，為學(xué)習(xí)者提供精準的學(xué)習(xí)服務(wù)，幫助學(xué)習(xí)者達到學(xué)習(xí)目標。2017年的《地平線報告》預(yù)測個性化學(xué)習(xí)是未來在線學(xué)習(xí)發(fā)展趨勢，自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)是影響未來高等教育發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)[4]?！?018 中國職業(yè)教育技術(shù)展望：地平線項目報告 》指出適應(yīng)性學(xué)習(xí)將成未來五年可能會在中國職業(yè)教育領(lǐng)域里對教學(xué)、學(xué)習(xí)和創(chuàng)造性探究產(chǎn)生重大影響的12項教育技術(shù)重要發(fā)展之一[5]。

2 高職學(xué)生的在線學(xué)習(xí)現(xiàn)狀分析

在“互聯(lián)網(wǎng)+”的背景下，依靠智能手機、平板、筆記本電腦等進行社交的工具已經(jīng)應(yīng)用在高職學(xué)生學(xué)習(xí)、生活的方方面面。在線學(xué)習(xí)就是在這種背景下產(chǎn)生的，讓學(xué)生充分利用碎片化時間，隨時隨地進行學(xué)習(xí)，彌補傳統(tǒng)課堂的不足，幫助學(xué)生提高學(xué)習(xí)成績。目前，在線學(xué)習(xí)課程如雨后春筍般在各高職院校大量出現(xiàn)，為學(xué)生提供了豐富的學(xué)習(xí)資源。然而，雖然在線學(xué)習(xí)資源豐富了，但是學(xué)生的學(xué)習(xí)效果并不理想。筆者認為主要有以下幾方面原因。

2.1 在線資源多而不精

大部分高職教師認為學(xué)習(xí)資源越多，學(xué)生能學(xué)到的知識就越多。于是老師們花時間開發(fā)了大量學(xué)習(xí)資源，包括音頻、視頻、課件等，甚至同一門課程都開發(fā)了不同的視頻音頻教程。這樣的做法，沒有立足于高職學(xué)生的實際，忽略了學(xué)生學(xué)習(xí)自覺性和學(xué)習(xí)能力。筆者經(jīng)過調(diào)查發(fā)現(xiàn)，高職學(xué)生普遍覺得在線學(xué)習(xí)資源太多，根本看不完那么多資料，他們除了完成老師要求的學(xué)習(xí)任務(wù)之外，很少主動花時間去學(xué)習(xí)額外的在線課程。在線學(xué)習(xí)資源經(jīng)常是多而不精，沒能給學(xué)生進行針對性補差補缺，往往達不到理想效果。

2.2 學(xué)生基礎(chǔ)能力差異大，在線課程沒針對性

當前，高職院校招生方式主要有高考錄取、單招錄取、對口錄取等，生源結(jié)構(gòu)的多樣化，學(xué)生的基礎(chǔ)水平差異大，學(xué)生的接受能力各不相同。學(xué)生學(xué)習(xí)同樣的在線學(xué)習(xí)資源，有些學(xué)生掌握得非常好，有些學(xué)生半知不解，有些學(xué)生完全學(xué)不會。因為目前的在線課程缺乏針對性，不能對學(xué)生實現(xiàn)個性化輔導(dǎo)。

2.3 過度使用新技術(shù)，忽略學(xué)習(xí)過程引導(dǎo)

隨著新技術(shù)的不斷出現(xiàn)，開發(fā)在線資源的技術(shù)層出不窮。然而這些新技術(shù)的應(yīng)用大都體現(xiàn)在給學(xué)習(xí)者提供良好的交互界面、監(jiān)督學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)進度、如何增加學(xué)習(xí)積分、如何提高點擊率等方面，沒有引導(dǎo)學(xué)生主動關(guān)注在線學(xué)習(xí)資源和自覺學(xué)習(xí)。相反，這些新技術(shù)手段使學(xué)生覺得為了監(jiān)督學(xué)生的學(xué)習(xí)，忽略課程資源的深度和質(zhì)量，忽略學(xué)生深層次的學(xué)習(xí)需求。

2.4 缺乏科學(xué)的評價跟蹤體系

在線學(xué)習(xí)平臺對學(xué)生學(xué)習(xí)效果的監(jiān)控，大部分是以完成在線任務(wù)為主，如在線簽到、完成練習(xí)和作業(yè)、討論題、觀看視頻時間、在系統(tǒng)停留時間等。據(jù)筆者對學(xué)校的學(xué)生在線學(xué)習(xí)情況調(diào)查，發(fā)現(xiàn)大部分學(xué)生進行在線學(xué)習(xí)僅僅是為了滿足考核要求，拿到課程學(xué)分，并不是真正希望通過在線課程學(xué)習(xí)提高自己專業(yè)知識和技能。高職學(xué)生自主學(xué)習(xí)能力差，基礎(chǔ)知識水平差異大。他們在學(xué)習(xí)過程中遇到困難時，并不會主動從在線學(xué)習(xí)資源中尋找解決問題的辦法，而是寄希望于老師的面對面輔導(dǎo)。對于在線課程的學(xué)習(xí)任務(wù)，如果聽不懂，他們并不會主動去把知識點吃透，而是等老師在課堂指導(dǎo)，有的直接放棄。因此，建立一套完整的評價跟蹤體系策略，引導(dǎo)學(xué)生主動關(guān)注并完成在線課程學(xué)習(xí)，幫助學(xué)生達到課程學(xué)習(xí)目標，是當前混合教學(xué)改革必須考慮的問題。

3 人工智能背景下高職課堂的自適應(yīng)學(xué)習(xí)模式構(gòu)建

自適應(yīng)學(xué)習(xí)是近年來出現(xiàn)的一種主動式學(xué)習(xí)模式，能為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)服務(wù)。人工智能技術(shù)的興起與發(fā)展，為自適應(yīng)學(xué)習(xí)帶來了新的機遇。針對傳統(tǒng)在線課堂存在的問題，自適應(yīng)學(xué)習(xí)模式能更好地解決以上問題。本文旨在人工智能背景下構(gòu)建一種新型的自適應(yīng)學(xué)習(xí)模式，提高高職課堂教學(xué)效果，主要從知識庫構(gòu)建、學(xué)習(xí)者模型構(gòu)建、基于XX算法的學(xué)習(xí)路徑構(gòu)建三個方面描述。

3.1 知識庫構(gòu)建

自適應(yīng)學(xué)習(xí)模式的知識庫構(gòu)建，主要是構(gòu)建實體與屬性之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，確定知識點之間的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。通俗地講，將每門課程需要掌握知識點及其詳細解釋，建立“課程—章節(jié)”、“章節(jié)—知識”、“知識點—詳細描述”的聯(lián)系方式，通過這種方式將課程的知識體系建立知識網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。使用基于人工智能的語義搜索、智能問答等技術(shù)，可以實現(xiàn)對相關(guān)知識的精準獲取。隨著課程的改革與深化，知識庫會隨著課程特點不斷更新與豐富。知識庫越豐富，為個性化學(xué)習(xí)推薦的內(nèi)容就越精確，針對性就越強，個性化學(xué)習(xí)的效果就越明顯。通過大數(shù)據(jù)分析決策技術(shù)，將知識庫的內(nèi)容進行獲取、加工、分析、形成決策，為學(xué)習(xí)者提供精確的學(xué)習(xí)資源。

3.2 學(xué)習(xí)者模型構(gòu)建 確定學(xué)習(xí)者的風(fēng)格類型

不同的學(xué)習(xí)者，由于性格、興趣、知識基礎(chǔ)等方面存在差異，其學(xué)習(xí)接受能力各不相同。高職教師在實施教學(xué)時，不能以傳統(tǒng)滿堂灌的方式進行，更不能將學(xué)習(xí)者視為具有相同能力和基礎(chǔ)的對象。因此，實施自適應(yīng)學(xué)習(xí)模式時，需要立足于高職學(xué)生的實際情況，建立適合高職學(xué)生的學(xué)習(xí)者模型。本文根據(jù)學(xué)生的認知水平、知識結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)行為、性格特征、興趣等建立學(xué)生特征數(shù)據(jù)庫，并在實施過程中不斷更新與豐富學(xué)生特征數(shù)據(jù)庫。通過大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，為不同學(xué)習(xí)特征的學(xué)習(xí)者建立個性化學(xué)習(xí)路徑，為其推薦個性化的學(xué)習(xí)資源。

3.3 基于AprioriAll算法的學(xué)習(xí)路徑構(gòu)建

這一部分是通過對知識庫和學(xué)習(xí)者模型進行統(tǒng)計分析之后，建立個性化的學(xué)習(xí)路徑的過程。該路徑使用AprioriAll算法，AprioriAll算法能對不同的學(xué)習(xí)者進行跟蹤與監(jiān)測，智能地分析學(xué)習(xí)者對知識點的掌握程度。AprioriAll算法能針對學(xué)生的弱項，為其推薦精準學(xué)習(xí)路徑，通過對特定知識點的強化訓(xùn)練，幫助其快速掌握相關(guān)內(nèi)容。AprioriAll算法推薦的路徑并不是一成不變的，不同學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)路徑各不相同，甚至同一學(xué)習(xí)者在不同時間學(xué)習(xí)同一知識點，如果掌握程度不一樣，AprioriAll算法推薦的學(xué)習(xí)路徑也會不一樣。AprioriAll算法通過學(xué)習(xí)者特征提取、構(gòu)建學(xué)習(xí)路徑、推薦精準的知識點這三個步驟完成自適應(yīng)學(xué)習(xí)模式構(gòu)建，為不同學(xué)習(xí)者提供個性化的學(xué)習(xí)資源，幫助其達到課程學(xué)習(xí)目標，提高專業(yè)能力。

4 結(jié)束語

人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新一代技術(shù)將會引領(lǐng)著社會向新型的產(chǎn)業(yè)方向發(fā)展。自適應(yīng)學(xué)習(xí)是近年來備受學(xué)者青睞的學(xué)習(xí)模式，它將會對傳統(tǒng)在線課堂帶來沖擊。如何將新一代技術(shù)與自適應(yīng)學(xué)習(xí)模式進行有效結(jié)合，引領(lǐng)互聯(lián)網(wǎng)+教育向前發(fā)展，是當前教育必須考慮的問題。本文首先介紹了人工智能、自適應(yīng)學(xué)習(xí)模式，然后論述了當前在線學(xué)習(xí)的現(xiàn)狀，接著從知識庫構(gòu)建、學(xué)習(xí)者模式構(gòu)建、學(xué)習(xí)路徑構(gòu)建等方面闡述了基于人工智能的自適應(yīng)學(xué)習(xí)模式，為學(xué)生的在線學(xué)習(xí)提供新思路，旨在幫助高職院校提高教學(xué)質(zhì)量，培養(yǎng)更優(yōu)秀的專業(yè)技術(shù)人才。

參考文獻

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