一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的反饋教學(xué)模式

【摘要】本文從機(jī)器學(xué)習(xí)的視角研究反饋教學(xué)模式，借鑒機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的反饋機(jī)制設(shè)計(jì)教學(xué)實(shí)踐中的反饋機(jī)制，為反饋教學(xué)模式的研究提供了一種新的研究視角，并開(kāi)展反饋教學(xué)模式對(duì)提升課程教學(xué)質(zhì)量的有效性研究。

【關(guān)鍵詞】反饋教學(xué)? 機(jī)器學(xué)習(xí)? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

【課題】寧波市教育科學(xué)規(guī)劃課題（編號(hào)：2019YGH065）。

【中圖分類(lèi)號(hào)】H191 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】2095-3089（2020）14-0254-01

1.引言

無(wú)論是國(guó)外還是國(guó)內(nèi)課程教學(xué)是大學(xué)的使命，對(duì)于高職院校來(lái)說(shuō)，教學(xué)更是專業(yè)發(fā)展和人才培養(yǎng)的重要途徑，教學(xué)的質(zhì)量是衡量一個(gè)高職院校辦學(xué)水平的重要指標(biāo)。因此教學(xué)質(zhì)量的提高方法成為國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者的研究熱點(diǎn)。在眾多教學(xué)方法中，反饋教學(xué)法被認(rèn)為是提高教學(xué)質(zhì)量的有效方法。反饋教學(xué)模式是根據(jù)系統(tǒng)科學(xué)、信息科學(xué)、控制論等相關(guān)學(xué)科創(chuàng)立的一種教學(xué)模式，以信息反饋為主線，把課程教學(xué)的相關(guān)信息反饋給教師和學(xué)生，幫助教師及時(shí)調(diào)控教學(xué)過(guò)程，學(xué)生在學(xué)習(xí)中體驗(yàn)成功和快樂(lè)，從而有效提高教學(xué)效果。

反饋教學(xué)的目標(biāo)必須以學(xué)生為中心，使學(xué)生有趣、高效的學(xué)習(xí)課程的知識(shí)和技能，因此反饋教學(xué)模式的實(shí)施過(guò)程可以看作是在教師指導(dǎo)下的學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程。經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，反饋教學(xué)被廣大教師所采用，實(shí)踐證明反饋教學(xué)是提高教學(xué)質(zhì)量的非常有效的方法。但是，近年來(lái)反饋教學(xué)處在停滯階段，沒(méi)有誕生新的反饋教學(xué)途徑和方法。人工智能技術(shù)近年來(lái)取得突飛猛進(jìn)的發(fā)展，尤其在圖像、文字、語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域取得了非常好的效果，同時(shí)人工智能被認(rèn)為是人類(lèi)的第四次工業(yè)革命。人工智能在產(chǎn)業(yè)界獲得成功的同時(shí)，對(duì)教育界也產(chǎn)程了很大的影響，因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程可以看作是教學(xué)的過(guò)程，雖然機(jī)器學(xué)習(xí)算法的原理沒(méi)有被腦科學(xué)證明和大腦的學(xué)習(xí)過(guò)程一致，但為教學(xué)的改進(jìn)提供了新的視角，本文就是借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法中反饋思想來(lái)改進(jìn)反饋教學(xué)。

2.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的反饋教學(xué)模式

機(jī)器學(xué)習(xí)反饋教學(xué)模式就是運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的反饋思想到教學(xué)中。目前常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林、感知機(jī)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等，本文將應(yīng)用這些機(jī)器學(xué)習(xí)思想到教學(xué)中。

2.1基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三級(jí)反饋網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算過(guò)程由正向計(jì)算過(guò)程和反向計(jì)算過(guò)程組成。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有多層神經(jīng)元組成，當(dāng)輸出層不能得到期望結(jié)果時(shí)，運(yùn)用反向傳播技術(shù)逐層反饋，實(shí)時(shí)更新所有神經(jīng)元的權(quán)值。應(yīng)用逐層反饋和實(shí)時(shí)更新的思想到網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)。網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)為教師和學(xué)生的溝通提供了條件，但問(wèn)題也很突出，如教師沒(méi)有那么多的精力來(lái)處理學(xué)生的反饋，那么如何運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)來(lái)合理的為學(xué)生服務(wù)呢？本文根據(jù)BP的原理設(shè)計(jì)了三級(jí)反饋平臺(tái)，大部分學(xué)生的問(wèn)題是重復(fù)的，因此讓班級(jí)中學(xué)習(xí)優(yōu)秀的學(xué)生來(lái)給學(xué)生做反饋，如果有解決不了的問(wèn)題，學(xué)習(xí)優(yōu)秀的學(xué)生可以反饋到第二級(jí)，第二級(jí)有三年級(jí)的特長(zhǎng)生組成。第三級(jí)是教師，教師只處理第二級(jí)無(wú)法處理的問(wèn)題，這樣學(xué)生的問(wèn)題可以得到及時(shí)的反饋，同時(shí)降低了教師的工作量。

2.2 基于隨機(jī)森林技術(shù)識(shí)別學(xué)生的學(xué)習(xí)困難

在機(jī)器學(xué)習(xí)中隨機(jī)森林是一個(gè)包含多個(gè)決策樹(shù)的分類(lèi)器，構(gòu)建好的決策樹(shù)呈樹(shù)形結(jié)構(gòu)，可以認(rèn)為是if-then規(guī)則的集合，分類(lèi)過(guò)程是從樹(shù)根開(kāi)始，根據(jù)條件逐漸分類(lèi)到樹(shù)葉。本文首先統(tǒng)計(jì)學(xué)生的學(xué)習(xí)難點(diǎn)，把每個(gè)學(xué)習(xí)難點(diǎn)作為學(xué)生的屬性，同時(shí)根據(jù)歷史記錄給每個(gè)學(xué)生分配一個(gè)學(xué)習(xí)分?jǐn)?shù)。因此每個(gè)學(xué)生有一行數(shù)據(jù)，這一行數(shù)據(jù)有多個(gè)屬性和一個(gè)分?jǐn)?shù)組成，把多個(gè)學(xué)生的數(shù)據(jù)輸入隨機(jī)森林，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)可以生成決策樹(shù)，根據(jù)決策樹(shù)上結(jié)點(diǎn)的權(quán)重可以識(shí)別出大部分學(xué)生學(xué)習(xí)困難的知識(shí)和技能點(diǎn)。

2.3 覆蓋課堂內(nèi)外的心理正反饋

運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法評(píng)價(jià)圖片質(zhì)量時(shí)往往要對(duì)圖像做預(yù)處理，因?yàn)閳D像質(zhì)量的最終受體是人眼，人眼對(duì)圖像亮度的感知是非線性的，因此用機(jī)器學(xué)習(xí)算法模擬人眼對(duì)圖像質(zhì)量感知時(shí)往往預(yù)先對(duì)圖像亮度值做對(duì)數(shù)處理能取得更好的效果。課程學(xué)習(xí)的主體是學(xué)生，學(xué)生對(duì)知識(shí)和技能的感知同樣要考慮主觀和心理因素。給學(xué)生施加心理正反饋能夠提高學(xué)習(xí)效果，而施加心理負(fù)反饋可能導(dǎo)致學(xué)生的學(xué)習(xí)焦慮。心理反饋的目標(biāo)是要讓學(xué)生喜歡學(xué)習(xí)課程，喜歡上課的教師，讓學(xué)生感覺(jué)到自己受到教師的關(guān)注。以《WEB 前端開(kāi)發(fā)》課程為例，構(gòu)建覆蓋課堂內(nèi)外的心理反饋系統(tǒng)，把心理反饋融合到師生交往的方方面面，在點(diǎn)名、打招呼、案例分析、提問(wèn)等環(huán)節(jié)增加心理反饋信息。本教學(xué)模式將研究形成心理正反饋的各種技術(shù)手段，實(shí)驗(yàn)總結(jié)最有效、容易實(shí)施的正反饋技術(shù)。

2.4基于GAN的學(xué)生對(duì)學(xué)生反饋

GAN即生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，是2018年最成功的深度學(xué)習(xí)模型之一，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)有生成模型和判別模型組成。從生成模型是先統(tǒng)計(jì)全概率，然后計(jì)算條件概率，而判別模型是直接生成條件概率。這兩個(gè)模型在一個(gè)算法中互相對(duì)抗，從而達(dá)到很好的網(wǎng)絡(luò)性能。應(yīng)用這個(gè)思想讓兩組或者多組學(xué)生互相反饋學(xué)習(xí)課程知識(shí)和技能，使學(xué)生學(xué)會(huì)自學(xué)和團(tuán)隊(duì)學(xué)習(xí)。以《Web程序開(kāi)發(fā)》課程為例，把學(xué)生分成程序開(kāi)發(fā)組和程序測(cè)試組，程序開(kāi)發(fā)組學(xué)生負(fù)責(zé)編寫(xiě)安全的代碼并發(fā)布網(wǎng)站，程序測(cè)試組學(xué)生負(fù)責(zé)網(wǎng)站的功能測(cè)試、安全測(cè)試、性能測(cè)試。程序開(kāi)發(fā)組學(xué)生的任務(wù)是不斷改進(jìn)自己的程序代碼通過(guò)程序測(cè)試組的測(cè)試。在博弈過(guò)程中通過(guò)多次的相互反饋程序開(kāi)發(fā)組和程序測(cè)試組，學(xué)生的技能得到顯著提升。

3.總結(jié)

本教學(xué)模式以《WEB前端開(kāi)發(fā)》、《交互設(shè)計(jì)》、《Web程序開(kāi)發(fā)》三門(mén)課程為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，開(kāi)展反饋教學(xué)模式對(duì)提升課程教學(xué)質(zhì)量的有效性研究，參與教師4人，學(xué)生196人，通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查的方式對(duì)課程改革進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果表明89.9%的學(xué)生認(rèn)為新的反饋教學(xué)模式對(duì)提高學(xué)習(xí)效果有幫助，全部教師認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)反饋教學(xué)法具有很大的研究和應(yīng)用前景，初步實(shí)驗(yàn)表明機(jī)器學(xué)習(xí)反饋教學(xué)法對(duì)提高教學(xué)質(zhì)量有限制效果。

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作者簡(jiǎn)介：

蘇萍（1979年12月-），女，漢族，安徽省合肥市人，研究生，副教授，研究方向：計(jì)算機(jī)。