智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)效果及其影響因素研究

尚佩瑤 汪存友

摘 要：智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)究竟是否會對學(xué)習(xí)效果產(chǎn)生積極影響？哪些關(guān)鍵因素會影響智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)效果？研究采用量化元分析的方法，對近20年來國際上有關(guān)智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)效果的60項實驗與準(zhǔn)實驗研究進(jìn)行分析和評價。研究發(fā)現(xiàn)：（1）智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)提升學(xué)習(xí)效果的綜合效應(yīng)值為0.560，即智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)對學(xué)習(xí)具有中等程度的正向促進(jìn)作用;（2）實驗周期、樣本容量都在一定范圍內(nèi)表現(xiàn)出較好的影響效果;（3）大學(xué)學(xué)段和知識水平較低的學(xué)習(xí)者從智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中獲益較多;（4）自適應(yīng)等級越高對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)越有利，人機(jī)協(xié)同教學(xué)方式更有效。最后，本文基于研究結(jié)論對智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用提出建議與展望。

關(guān)鍵詞：自適應(yīng)學(xué)習(xí);人工智能;智適應(yīng)學(xué)習(xí);元分析

一、問題的提出

近年來，人工智能技術(shù)進(jìn)入快速發(fā)展階段，人工智能教育工具層出不窮并得到廣泛應(yīng)用，如拍照搜題、分層排課、作文批改等。然而，這些人工智能教育工具只應(yīng)用在學(xué)習(xí)過程的輔助環(huán)節(jié)上，不能直接提升教學(xué)質(zhì)量和學(xué)習(xí)效果。自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)利用BKT（貝葉斯知識跟蹤）、PGM（概率圖模型）等智能算法，能夠基于學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格與能力，為每個學(xué)習(xí)者量身打造學(xué)習(xí)路徑，實現(xiàn)規(guī)模化的個性化學(xué)習(xí)。早期的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)以機(jī)器學(xué)習(xí)、CAI（計算機(jī)輔助教學(xué)）等為基礎(chǔ)，其最典型的應(yīng)用就是20世紀(jì)90年代出現(xiàn)的ITS（智能導(dǎo)師系統(tǒng)）。2010年以后，以Knewton、ALEKS、Dreambox Learning等為代表的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)大范圍普及。特別是近年來，隨著深度學(xué)習(xí)算法的日漸成熟，自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)的智能特征不斷進(jìn)化，“智適應(yīng)學(xué)習(xí)”這一術(shù)語更能夠反映出該領(lǐng)域的最新進(jìn)展。

關(guān)于IALS（智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)）對學(xué)習(xí)效果的影響，目前大致存在兩種觀點：第一種觀點認(rèn)為智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)對學(xué)習(xí)效果有積極影響。如汪維富等對1990年以來ITS提升學(xué)業(yè)成就的相關(guān)研究進(jìn)行量化元分析，得出ITS能在一定程度上提升學(xué)業(yè)成就，并且發(fā)現(xiàn)實驗持續(xù)時間、測試類型、樣本量對實驗效果有明顯影響[1]。第二種觀點認(rèn)為智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)對學(xué)習(xí)效果無顯著影響。有學(xué)者對CIT（智能輔導(dǎo)系統(tǒng)）進(jìn)行了評估，結(jié)果表明：實驗組和對照組在測試后都有所改善，但兩組之間并沒有顯著性差異[2]。

鑒于智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)是否能夠提升學(xué)習(xí)效果的研究結(jié)論并不一致，對現(xiàn)存所有研究結(jié)果進(jìn)行全面嚴(yán)謹(jǐn)?shù)恼戏治鍪欠浅１匾?。元分析方法能通過整合多個相關(guān)獨(dú)立研究結(jié)果得出平均效應(yīng)量，并對整體研究狀況進(jìn)行系統(tǒng)分析與評價，常用于解決各研究結(jié)果不一致的問題，然而文獻(xiàn)調(diào)研并未在智適應(yīng)學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)此類研究。盡管汪維富等[3]利用元分析方法探討了學(xué)習(xí)者特征（如學(xué)生所處學(xué)段、先驗知識水平）、發(fā)表特征（如發(fā)表年份、發(fā)表類型）和研究設(shè)計特征（如樣本容量、學(xué)科、持續(xù)時間）等變量對ITS學(xué)習(xí)效果的影響程度，但這些變量與智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的教學(xué)特性并無直接聯(lián)系。比如：智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的適應(yīng)性是否水平越高，學(xué)習(xí)效果越好？不同的教學(xué)整合方式是否會產(chǎn)生不同的教學(xué)效果？智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)與普通在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)相比，學(xué)習(xí)效果更好嗎？已有的元分析研究尚未給出回應(yīng)。

綜上，本研究擬采用量化元分析的方法對2000—2020年國外權(quán)威刊物上發(fā)表的60項智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)學(xué)習(xí)效果的實驗與準(zhǔn)實驗研究進(jìn)行深入剖析，并且從IALS的自適應(yīng)等級、教學(xué)整合方式、實驗對比的教學(xué)方式三個新角度探究智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)效果，以期得出智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)效果及其影響因素，為后續(xù)智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的研究與應(yīng)用提供參考經(jīng)驗。

二、研究過程與設(shè)計

（一）研究方法

本研究使用的元分析工具是CMA 2.0，通過將提取的原始數(shù)據(jù)輸入CMA 2.0軟件，生成每個樣本的效應(yīng)量，計算出所有研究的平均效應(yīng)量，并據(jù)此進(jìn)行顯著性差異分析。本研究采用平均標(biāo)準(zhǔn)差 d作為效應(yīng)量。

（二）文獻(xiàn)搜集與選取

以智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)和學(xué)習(xí)效果為關(guān)鍵詞，首先，在SpringerLink、EBSCO Education Source、Wiley、Science Direct、Web of science等國外權(quán)威文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫中對2000—2020年間發(fā)表的文獻(xiàn)進(jìn)行大范圍交叉檢索。其中，智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的關(guān)鍵詞為“adaptive learning systems”“personalized intelligent learning system”“intelligent e-learning system”“intelligent tutoring system” 等，學(xué)習(xí)效果的關(guān)鍵詞包括“l(fā)earning outcomes”“l(fā)earning achievements”“l(fā)earning effect” “l(fā)earning performance”“l(fā)earning gains”等。其次，對目前已經(jīng)比較成熟且應(yīng)用較為廣泛的智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)（如Knewton、ALEKS、Dreambox Learning等）進(jìn)行專題搜索。篩選去除與主題不符以及重復(fù)的文獻(xiàn)后，再從已獲取文獻(xiàn)的參考文獻(xiàn)中二次檢索，最終共產(chǎn)生796篇候選文獻(xiàn)供進(jìn)一步遴選。

文獻(xiàn)遴選的標(biāo)準(zhǔn)包括：（1）必須應(yīng)用了自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)或自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺，且必須是關(guān)于學(xué)習(xí)效果的研究;（2）應(yīng)用的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)或平臺必須基于人工智能算法，如：貝葉斯知識跟蹤（BKT）、深度知識跟蹤（DKT）、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、概率圖模型（PGM）、協(xié)同過濾算法（CF）等;（3）必須是一個隨機(jī)實驗或準(zhǔn)實驗研究，單組實驗需要有前后測的對照，雙組實驗必須包含一個在自適應(yīng)環(huán)境下的實驗組，以及與之相對應(yīng)的對照組;（4）必須有可用于計算相應(yīng)效應(yīng)量的完整、清晰的統(tǒng)計數(shù)據(jù)結(jié)果。

最終共有60項符合標(biāo)準(zhǔn)的獨(dú)立研究被納入元分析（其中可用效應(yīng)量共81個）。

（三）文獻(xiàn)編碼

本研究的文獻(xiàn)編碼包含兩部分：常規(guī)型變量和教學(xué)型變量。常規(guī)型變量是以往研究提到過的，包括：實驗周期、樣本容量、研究學(xué)段、測試類型以及學(xué)習(xí)者先驗知識水平。教學(xué)型變量是本研究提出的，包括：系統(tǒng)自適應(yīng)等級、教學(xué)整合方式、實驗對比的教學(xué)方式。在參考以往研究的基礎(chǔ)上，根據(jù)獲取的60項獨(dú)立研究的實際情況完成編碼，編碼表如表1所示。為保證研究的可靠性，本研究中的編碼由兩位研究人員獨(dú)立完成，其中不一致的編碼由兩位研究人員共同商榷。

三、研究結(jié)果與分析

（一）發(fā)表偏倚檢驗

當(dāng)入選的研究樣本不能系統(tǒng)地代表該領(lǐng)域的研究總體時，就被認(rèn)為發(fā)生了發(fā)表偏倚[4]。本研究使用漏斗圖法評估納入研究樣本的發(fā)表偏倚，結(jié)果見圖1。

圖1中橫軸表示平均標(biāo)準(zhǔn)差效應(yīng)值，縱軸表示效應(yīng)值的標(biāo)準(zhǔn)差。從圖中可以看出，60項獨(dú)立研究大部分集中分布在漏斗圖的中上部，且各樣本效應(yīng)量在平均效應(yīng)量的兩側(cè)對稱分布。因此，納入的研究出現(xiàn)發(fā)表偏倚現(xiàn)象可能性不大，所得數(shù)據(jù)分析結(jié)果具有可靠性。

（二）智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)對學(xué)習(xí)效果的整體效應(yīng)檢驗結(jié)果

將60項研究的樣本數(shù)量、實驗組和對照組前后測的均值、標(biāo)準(zhǔn)差等數(shù)據(jù)輸入CMA 2.0軟件，通過分析智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)對學(xué)習(xí)效果的整體效應(yīng)檢驗結(jié)果可知，I2值為85.305，明顯高于50%并且Q值檢驗顯著（p<0.001），說明最終入選的60項獨(dú)立研究存在明顯的異質(zhì)性，因此，本研究的計算模型采納隨機(jī)模型。根據(jù)Cohen（科恩）的效應(yīng)值統(tǒng)計理論，當(dāng)效應(yīng)值d≥0.5時，通常認(rèn)為有中等影響。即智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)對學(xué)習(xí)效果具有中等以上程度的積極影響。

（三）常規(guī)型變量對智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)學(xué)習(xí)效果的影響

為了進(jìn)一步探討哪些關(guān)鍵因素會影響智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)效果，本研究還考慮了實驗周期、樣本容量、學(xué)習(xí)階段、測試類型、學(xué)習(xí)者先驗知識水平等對學(xué)習(xí)效果的影響。數(shù)據(jù)分析結(jié)果見表2。

從實驗周期來看，當(dāng)實驗周期控制在四周以內(nèi)時， 智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)對學(xué)習(xí)的促進(jìn)作用最大， 大于1個月、小于6個月時促進(jìn)作用略有減少，超過6個月之后影響水平大幅降低。

從樣本容量上看，智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)對于容量小于50的用戶群體的學(xué)習(xí)促進(jìn)效果最好，當(dāng)樣本量高于200后，效應(yīng)量大幅降低。

從不同學(xué)習(xí)階段來看，智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)對中小學(xué)的促進(jìn)作用相差不大，均處于較低水平且未達(dá)到中等程度，但對大學(xué)階段的學(xué)習(xí)作用效果明顯高于其他學(xué)段。

從測試類型來看，雖然智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)在兩種測試類型上都表現(xiàn)出一定程度的學(xué)習(xí)促進(jìn)作用，但標(biāo)準(zhǔn)測試的效應(yīng)值并不具有統(tǒng)計學(xué)差異（p>0.05），這可能是因為相關(guān)研究數(shù)量不足，即目前智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的應(yīng)用研究大多使用的是研究者自行設(shè)計的學(xué)習(xí)測驗。

從學(xué)習(xí)者先驗知識水平來看，智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)對知識水平較低或正常的學(xué)習(xí)者都有中等偏上程度的促進(jìn)作用，對知識水平較低的學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)促進(jìn)效果更明顯。

（四）教學(xué)型變量對智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)學(xué)習(xí)效果的影響

通過分析表3可知：從自適應(yīng)等級來看，隨著自適應(yīng)水平的提高，智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)對學(xué)習(xí)的促進(jìn)作用也逐漸提高。從教學(xué)整合方式來看，人機(jī)協(xié)同方式的學(xué)習(xí)效果明顯優(yōu)于純線上的學(xué)習(xí)方式。從對比的教學(xué)方式來看，智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)效果優(yōu)于傳統(tǒng)教學(xué)、普通在線學(xué)習(xí)（沒有個性化動態(tài)評估/指導(dǎo)）以及適應(yīng)性水平較低的在線學(xué)習(xí)。

四、研究結(jié)論

（一）智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)對學(xué)習(xí)效果具有中等程度的正向促進(jìn)作用

在納入本研究的60項獨(dú)立研究中，90%（54項）的研究都顯示出智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)對學(xué)習(xí)效果的顯著積極影響，合并后的平均效應(yīng)量為0.560，95%（57項）研究的效應(yīng)量處在0.449到0.670之間，這與汪維富等的研究結(jié)果基本一致。汪維富等人得出ITS與學(xué)業(yè)成就之間呈顯著的積極相關(guān)，合并后的平均效應(yīng)量達(dá)到0.492，95%研究的效應(yīng)量處在0.408與0.577之間[5]。由前文文獻(xiàn)搜集部分可以看出，智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的范圍較大，包括基于人工智能的ITS，但并不是完全重合，因此，本研究的效應(yīng)量與該研究稍有偏差也處于合理范圍。

（二）實驗周期、樣本容量都在一定范圍內(nèi)表現(xiàn)出較好的影響效果

實驗周期在四周內(nèi)的效應(yīng)量最大，隨著周期增長，影響水平逐漸降低，這與宋偉等[6]對數(shù)字化學(xué)習(xí)資源、顧小清等[7]對電子書包的學(xué)習(xí)作用進(jìn)行的研究結(jié)果基本類似。出現(xiàn)上述結(jié)果可能是由于隨著實驗時間的延長，學(xué)習(xí)者逐漸適應(yīng)研究中所使用的資源與技術(shù)，獲得的收益逐漸減少，從而導(dǎo)致影響效果逐漸降低。

樣本容量在超過200后，平均效應(yīng)量顯著降低，在汪維富等[8]的研究中也同樣發(fā)現(xiàn)了這一臨界點。這可能是緣于大樣本中學(xué)習(xí)者個體差異較大以及有教師參與輔助的教學(xué)過程中人數(shù)過多會對實驗結(jié)果造成影響。

（三）大學(xué)學(xué)段和知識水平較低的學(xué)習(xí)者從智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中獲益較多

本研究發(fā)現(xiàn)，相比于中小學(xué)，智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)對大學(xué)生的學(xué)習(xí)促進(jìn)作用更大。對此可能的解釋是：利用智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)行學(xué)習(xí)，需要學(xué)生具備良好的主動學(xué)習(xí)能力，中小學(xué)階段的學(xué)生更加需要教師的引導(dǎo)和鞭策，相比而言，大學(xué)生有較好的自主學(xué)習(xí)能力，主動學(xué)習(xí)的積極性更高，因此更適合利用智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)輔助學(xué)習(xí)。

知識水平較低的學(xué)習(xí)者更能從智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中獲益，這一現(xiàn)象在理查德.E.梅耶（Richard E.Mayer）[9]所開展的大量多媒體學(xué)習(xí)實驗研究中也普遍存在，即相較于知識水平較高的學(xué)習(xí)者，知識水平較低的學(xué)習(xí)者更能從基于各種原則而設(shè)計的多媒體學(xué)習(xí)材料中受益。

（四）自適應(yīng)等級越高對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)越有利，人機(jī)協(xié)同教學(xué)方式更有效

智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)借助的技術(shù)越發(fā)達(dá)，越能精確診斷學(xué)習(xí)者的知識掌握情況，為學(xué)習(xí)者提供個性化的實時指導(dǎo)與干預(yù)[10]。本研究依據(jù)系統(tǒng)的個性化反饋程度對自適應(yīng)等級進(jìn)行了劃分，從本研究得出的不同適應(yīng)性程度的系統(tǒng)對學(xué)習(xí)效果產(chǎn)生的效應(yīng)量來看，“每一步反饋”系統(tǒng)>“階段反饋”系統(tǒng)>“入口反饋”系統(tǒng)。此外，從實驗對比的教學(xué)方式來看，使用智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)效果優(yōu)于普通在線學(xué)習(xí)方式和傳統(tǒng)教學(xué)方式（其中傳統(tǒng)教學(xué)方式的促進(jìn)效果最低）。這兩點都說明自適應(yīng)等級越高，智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)效果越明顯，對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)越有利。

從本研究的分析結(jié)果來看，“人機(jī)協(xié)同”方式的學(xué)習(xí)效果優(yōu)于純線上教學(xué)方式。智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)與教師的關(guān)系是相互促進(jìn)的，目前智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)算法在應(yīng)用上還不穩(wěn)定、不成熟，教師的引導(dǎo)和輔助可以緩解和改善這一情況，教師可以增強(qiáng)系統(tǒng)的教育智慧，系統(tǒng)也可以增強(qiáng)教師開展教育工作的能力。因此，教師和智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)同時參與的教學(xué)過程對促進(jìn)學(xué)習(xí)效果更有效。

五、建議與展望

（一）智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的開發(fā)：更加關(guān)注自主學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)

在線學(xué)習(xí)效果與自主學(xué)習(xí)能力密切相關(guān)，這一觀點在之前的一些研究中就已被認(rèn)可。與傳統(tǒng)的課堂教學(xué)相比，在線學(xué)習(xí)在時間和空間上都更加靈活，學(xué)習(xí)者的自主學(xué)習(xí)能力非常影響其學(xué)習(xí)效果。然而單純的在線情境或只是簡單將面授課程的內(nèi)容和方式原封不動地遷移到在線學(xué)習(xí)中，不利于激發(fā)學(xué)習(xí)者自主學(xué)習(xí)能力的發(fā)揮[11]。未來智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)應(yīng)多關(guān)注如何培育學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力，如在系統(tǒng)中設(shè)計特定的學(xué)習(xí)任務(wù)，給學(xué)習(xí)者提供運(yùn)用多樣化學(xué)習(xí)策略的機(jī)會;為學(xué)習(xí)者提供具有交互式體驗的學(xué)習(xí)環(huán)境、擴(kuò)充教育游戲資源、開展游戲化教學(xué)活動，增強(qiáng)學(xué)習(xí)者的在線學(xué)習(xí)交互體驗;利用在線學(xué)習(xí)平臺的后臺數(shù)據(jù)，提供實時反饋，提高學(xué)習(xí)者對其知識掌握程度的自我認(rèn)知，培養(yǎng)其反思及調(diào)整等自主學(xué)習(xí)能力。

（二）智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的教育應(yīng)用：教師角色的轉(zhuǎn)變與能力的提升

未來教育一定是人類教師與人工智能協(xié)同存在的時代，但人工智能的迅速發(fā)展也確實給教育特別是教師這一角色帶來巨大影響，以往煩瑣、機(jī)械、重復(fù)的工作都可以被人工智能取代，這大大減輕了人類教師的負(fù)擔(dān)，而教師的重心將轉(zhuǎn)移到“育人”上來，人類教師將更有精力去培養(yǎng)學(xué)生的精神能力，比如同情心、創(chuàng)意、審美等。教師應(yīng)該深刻認(rèn)識自身的定位轉(zhuǎn)變，充分發(fā)揮其作為教學(xué)策略的施行者、學(xué)習(xí)的監(jiān)管者、學(xué)生的引導(dǎo)者的作用。同時，教師作為幫助人工智能與學(xué)生更好地進(jìn)行交互的“橋梁”，應(yīng)該提升自己的自適應(yīng)技能，儲備足夠的知識，改良設(shè)計適合自適應(yīng)學(xué)習(xí)的教學(xué)結(jié)構(gòu)與教學(xué)方法。

（三）智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的未來展望：鞏固基礎(chǔ)教育水平、促進(jìn)教育公平

在教育信息化促進(jìn)教育公平的相關(guān)研究中，熊才平等[12]發(fā)現(xiàn)：信息技術(shù)對于促進(jìn)薄弱地區(qū)教育資源配置、教學(xué)研修等方面更能發(fā)揮作用。智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠給知識水平較低的學(xué)習(xí)者提供傳統(tǒng)班級授課模式下無法比擬的更多個性化輔導(dǎo)。根據(jù)布盧姆的掌握學(xué)習(xí)理論，豐富而及時的個性化輔導(dǎo)和支持能夠讓學(xué)習(xí)者從中獲益，即使知識水平較低的學(xué)習(xí)者也能達(dá)成學(xué)習(xí)目標(biāo)。由此可以預(yù)見，當(dāng)教育教學(xué)以每個學(xué)生掌握課程標(biāo)準(zhǔn)為目標(biāo)時，智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)將在鞏固基礎(chǔ)教育水平、促進(jìn)教育公平方面發(fā)揮重要作用。

六、結(jié)語

本研究對近20年來國外權(quán)威刊物上發(fā)表的有關(guān)智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)對學(xué)習(xí)作用效果的60項研究進(jìn)行了量化元分析，得出了智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)對促進(jìn)學(xué)習(xí)的整體影響效果，并從多個維度探討了其影響差異。最后，基于研究結(jié)論對未來智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用提出建議與展望。智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)對學(xué)習(xí)的促進(jìn)作用還有很大提升空間，在未來的開發(fā)中應(yīng)多關(guān)注如何培養(yǎng)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力，教師應(yīng)認(rèn)識自身的角色轉(zhuǎn)變、提升自身能力。如何充分發(fā)揮智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的優(yōu)勢，使其在鞏固基礎(chǔ)教育水平、促進(jìn)教育公平方面發(fā)揮重要作用，是未來一項重要的研究課題。

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（責(zé)任編輯 孫興麗）