基于AI學習的無人機現(xiàn)職軍官培訓方法研究

楊森 趙薇 黨雪江 林志龍

摘? 要 鑒于目前無人機現(xiàn)職軍官培訓在教學方法、教學手段上仍沿襲傳統(tǒng)本科教學模式，培訓過程中存在統(tǒng)一化、單一化等問題，對無人機現(xiàn)職軍官能力需求進行分析，對基于AI學習的無人機現(xiàn)職軍官培訓方法進行探索研究，以2020級無人機裝備保障與運用專業(yè)短訓班學員為例，對培訓效果進行分析，以期改變現(xiàn)職軍官固有的培訓模式，力求達到因材施教的目的。

關鍵詞 AI學習;無人機;個性化學習;智測系統(tǒng)

中圖分類號：G642? ? 文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2021）09-0056-03

1? 軍校任職教育現(xiàn)狀分析

近年來，隨著無人機技術(shù)的快速發(fā)展、無人機裝備的大量列裝和無人機作戰(zhàn)運用范圍與深度的不斷拓展，對無人機現(xiàn)職軍官專業(yè)技能、技術(shù)水平、心理素質(zhì)等方面提出更高要求。該類人員需要對整個無人機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、作戰(zhàn)環(huán)境、作戰(zhàn)對象、作戰(zhàn)模式運用、作戰(zhàn)效能等環(huán)節(jié)和對與其他有人裝備協(xié)同作戰(zhàn)方面均要有深刻的了解。目前，陸軍工程大學在現(xiàn)職軍官任職教育培訓機制上還存在一些與實戰(zhàn)能力培養(yǎng)要求不相符的問題，具體表現(xiàn)為：

1）教學對象在知識結(jié)構(gòu)、專業(yè)技能、技術(shù)水平、心理素質(zhì)等諸多方面存在很大的差異，學員的學習動力不足;

2）教員隊伍普遍存在任職經(jīng)歷單一、實戰(zhàn)經(jīng)驗不足、對部隊實際缺乏了解等問題，難以與學員進行高效溝通;

3）教學內(nèi)容千篇一律，缺乏對學員個性化認知的思考，缺乏因材施教的設計;

4）教學效果評價形式單一，評價單向，不能動態(tài)地跟蹤學員的學習行為，無法科學地預判學員在未來任職崗位上的發(fā)展情況。

為提高無人機現(xiàn)職軍官培訓質(zhì)量，破解培訓過程中存在的統(tǒng)一化、單一化等問題，本文結(jié)合AI智適應學習理念，從無人機現(xiàn)職軍官能力需求分析入手，通過對AI學習的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型和過程模型的研究，探索基于AI學習的無人機現(xiàn)職軍官培訓新機制，為培養(yǎng)能打仗、打勝仗的高素質(zhì)、專業(yè)化無人機人才服務。

2? 無人機現(xiàn)職軍官能力需求分析

課題組根據(jù)向?qū)崙?zhàn)化靠攏的要求，將學員的能力需求與實戰(zhàn)結(jié)合;通過大量走訪基層部隊進行調(diào)研，獲得豐富而翔實的第一手資料，真正了解到部隊用什么人，做什么事，備什么戰(zhàn);組織校內(nèi)部分無人機現(xiàn)職軍官學員進行問卷調(diào)查等，根據(jù)統(tǒng)計分析結(jié)果，總結(jié)無人機現(xiàn)職軍官的能力需求如下。

2.1? 掌握過硬的專業(yè)知識

無人機系統(tǒng)包括飛機系統(tǒng)、地面系統(tǒng)、數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)、任務載荷系統(tǒng)和綜合保障系統(tǒng)，涉及的專業(yè)知識種類多、內(nèi)容深，作為現(xiàn)職軍官學員，需要根據(jù)不同的專業(yè)要求，高標準、嚴要求地學習，要具備良好的學習能力和優(yōu)秀的知識結(jié)構(gòu)。

2.2? 具備良好的心理素質(zhì)

軍校學員是國防和軍隊建設的重要人才保障，是打贏未來戰(zhàn)爭的指揮者和決策者，應具備堅定不移的理想信念、寵辱不驚的心理素質(zhì)、百折不撓的進取意識、樂觀向上的精神狀態(tài)，成為有靈魂、有本事、有血性、有品德的新一代革命軍人。

2.3? 掌握一定的作戰(zhàn)指揮能力

現(xiàn)代信息化聯(lián)合作戰(zhàn)參戰(zhàn)力量多元，組織指揮更加復雜，協(xié)同性要求嚴格。這就需要超前謀劃，訓練學員具備一定的作戰(zhàn)指揮素養(yǎng)，能處理各種緊急問題，統(tǒng)籌規(guī)劃多種任務，有大局優(yōu)先意識。

2.4? 具備一定的無人機戰(zhàn)術(shù)運用能力

無人機是我軍武器裝備中最具智能化、無人化特征的武器裝備，是信息化條件下一體化聯(lián)合作戰(zhàn)不可或缺的重要組成要素。無人機專業(yè)學員只有緊緊圍繞所屬部隊無人機裝備的戰(zhàn)技性能和作戰(zhàn)能力，具備一定的無人機作戰(zhàn)運用能力、方法，才能充分發(fā)揮無人機作戰(zhàn)效能，對建設無人化作戰(zhàn)體系、探索智能化作戰(zhàn)模式、推動軍隊轉(zhuǎn)型發(fā)展產(chǎn)生積極影響。

3? 基于AI學習的無人機現(xiàn)職軍官培訓方法研究

AI學習是實現(xiàn)AI（人工智能）支持下學習者的自適應學習。自適應學習是根據(jù)學習者提供的輸入信息和學習行為數(shù)據(jù)進行學習資源、學習方式或者學習內(nèi)容等方面的動態(tài)、個性化學習。當今自適應學習面臨的最大挑戰(zhàn)是如何精準診斷學習者的知識點掌握程度以及學習路徑的精準推薦，AI技術(shù)支持下的自適應學習及其模式為實現(xiàn)精準的個性化學習提供了有力支持。為滿足無人機現(xiàn)職軍官的培訓需求，提高無人機現(xiàn)職軍官的培訓效率，以AI自適應學習模式為指導，因材施教。該模式根據(jù)每名學員的情況，對他們進行追根溯源的探測，智能分析每個學員的知識漏洞，并根據(jù)每一個學員的學習偏好，實時地為其推送最容易學會的教學內(nèi)容，形成個性化的學習路徑，從而實現(xiàn)精準定位、高效學習?；贏I學習的無人機現(xiàn)職軍官培訓體系框架如圖1所示。

第一步：能力需求分析

結(jié)合無人機現(xiàn)職軍官教學大綱和培訓方案，通過問卷調(diào)查、部隊調(diào)研等方式歸納總結(jié)適應信息化作戰(zhàn)要求的無人機現(xiàn)職軍官在知識儲備、實戰(zhàn)能力培養(yǎng)等方面的需求，建立無人機現(xiàn)職軍官崗位能力需求結(jié)構(gòu)模型。

第二步：信息完善與學前智測

首先掌握學員的基本信息，如身份屬性、部隊崗位、發(fā)展需求、學習情況及受教育程度等;其次，在第一步建立的能力需求結(jié)構(gòu)模型的基礎上，對每一名學員進行學前智測。智測系統(tǒng)中預設相關的知識點，學員在教員指導下完成相應知識點的測試，生成先行的測驗報告，報告需要能夠確定學員相關知識點的薄弱環(huán)節(jié)。

第三步：推送學習資料與展開學習

根據(jù)學前智測的數(shù)據(jù)分析，教員通過智測系統(tǒng)向?qū)W員推送指向薄弱知識點的相關學習資料和內(nèi)容，包括理論基礎知識、實裝操作視頻、專業(yè)組訓方案、故障案例分析庫等。學員通過學習這些內(nèi)容，實現(xiàn)針對薄弱知識點的學習，進而達到提高學習效率的目的。同時，智測系統(tǒng)在學習過程中還可根據(jù)學員對知識點的掌握情況進行知識點邏輯關系以及學習路徑的動態(tài)調(diào)整，并可為學員提供相應的知識點學習報告。

第四步：難度分層與靶向練習

在對學員薄弱知識點進行精準定位后，需根據(jù)知識點的難度層次及其先后邏輯順序?qū)⒅R點進行難度分層處理，為學員搭建一個從易到難的知識點學習路徑，并根據(jù)學員對知識點的掌握情況，為每一名學員提供針對性的靶向練習，從而達到增強學習效果的目的。

第五步：學習分析與輔導

通過分析每一名學員在學習過程中所生成的學習報告，有針對性地對學員薄弱知識環(huán)節(jié)進行重點輔導，達到因材施教、個性化教學的目的。

4? 效果分析

課題組選擇2020級無人機裝備保障與運用專業(yè)短訓班學員進行系統(tǒng)測試。測試前、測試中和測試后通過座談交流、問卷調(diào)查、統(tǒng)計分析、研討總結(jié)、畢業(yè)聯(lián)考成績分析等渠道收集學員、教員、專家對智測系統(tǒng)的意見，歸納起來，主要涵蓋軟件設計、學習內(nèi)容、學習效果、總體評價等四大類。表1～表3分別為各類調(diào)查結(jié)果匯總表。

4.1? 軟件設計滿意度測評與交流

進行軟件設計滿意度測評與交流時，課題組重點提出四方面問題：

1）該軟件界面是否簡潔清楚？

2）人機交互性如何？是否做到以用戶為中心？

3）軟件故障率和加載速度如何？

4）內(nèi)容組織結(jié)構(gòu)是否合理？是否有助于傳達界面信息？

課題組希望通過分析這些問題的回答來評估該軟件設計的效果。表1列出學員、教員和專家對軟件設計的滿意度統(tǒng)計情況。學員對軟件設計滿意度評價較高，認為界面清楚，定位準確，基本符合自學需要，運行加載速度快。教員和專家認為：以用戶為中心體現(xiàn)得不夠，運行時偶爾會出現(xiàn)故障，在程序設計上還需加強檢驗。課題組認為：該軟件設計時間較短，確實存在需要反復推敲完善的問題，在組織結(jié)構(gòu)上還可以更加優(yōu)化，這也是以后需要完善和改進的。

4.2? 推送學習內(nèi)容滿意度測評與交流

進行推送學習內(nèi)容滿意度測評與交流時，課題組重點提出三方面問題：

1）你認為目前該測試系統(tǒng)中“無人機裝備保障與運用”專業(yè)課程的測試模塊與教學內(nèi)容是否一致？是否覆蓋學習知識點？

2）試題難度水平如何？是否與自己的水平相適應？

3）測試內(nèi)容能否反映工作中亟待解決的問題？是否與實戰(zhàn)化內(nèi)容適應？

課題組希望通過分析這些問題的回答評價該軟件學習內(nèi)容的設計是否合理。表2列出學員、教員和專家對學習內(nèi)容的滿意度統(tǒng)計情況。學員認為：該軟件包含的知識點豐富，題量大，難度水平較為合適，部分內(nèi)容與自己的工作需要相一致，通過測試可以檢驗自己的學習情況，使用較為方便。教員和專家評價認為：該軟件將課程中的知識點進行了匯總整理，覆蓋全面，但題量過大，測試時間較長，應簡化提煉相關知識點，從實戰(zhàn)操作出發(fā)精選題目，部分試題和學員專業(yè)關聯(lián)度不大，可以考慮刪去;試題中與實戰(zhàn)相關的題目還應再豐富一些，可以設計一些采用虛擬操作的實踐題，讓學員在電腦前就可以完成部分實操項目。

4.3? 學習效果滿意度測評與交流

進行學習效果滿意度測評與交流時，課題組重點提出四方面問題供學員、教員和專家回答：

1）知識內(nèi)容的呈現(xiàn)和推送是否符合自身學習興趣、能力和需求？

2）能否增強學習效果，檢驗學習進展，幫助反思學習中的問題？

3）能否根據(jù)自身學習風格推送學習活動、資源和任務，提高學習效率？

4）使用后考試成績是否提高？能否提高深度學習能力？

表3列出對學習效果的滿意度統(tǒng)計情況。學員認為：該測試系統(tǒng)相比傳統(tǒng)的教員講述授課，形式更加靈活，通過測試對自己的學習水平有初步判斷和了解，學習效率得到提高，省時省力;由于試題答案較為詳盡，可以通過自學掌握部分內(nèi)容，鍛煉了學習能力。教員認為：該系統(tǒng)能在集中授課前讓學員先測試，根據(jù)不足查漏補缺，教員上課時能有針對性地講解，學員聽講也更加專注，減少部分課堂習題的時間，可以騰出更多精力準備一些案例教學和實踐教學，有助于提高教學效率。專家使用后認為：該系統(tǒng)在內(nèi)容推送的選擇性上還不足，數(shù)據(jù)挖掘存在表面化現(xiàn)象，無法深入獲得具有高度教學價值的隱性數(shù)據(jù)，算法較為簡單;僅僅根據(jù)成績劃分學習風格并根據(jù)風格進行推送，容易讓學員囿于某種固定的學習類型。

4.4? 智測系統(tǒng)總體評價調(diào)研

進行智測系統(tǒng)總體評價調(diào)研時，課題組根據(jù)學員、教員和專家的意見，總結(jié)出該系統(tǒng)的優(yōu)點和不足。

4.4.1? 該系統(tǒng)帶來人性化的人機交互，讓學習者更好地與計算機實現(xiàn)“對話”，實現(xiàn)學習資源的高效利用? 在基于AI的智測系統(tǒng)中，能通過前測完成信息篩選過程，呈現(xiàn)有用的信息和適合學習者的數(shù)據(jù)，大大提高了資源使用效率。系統(tǒng)采用非線性的知識呈現(xiàn)模式，有利于幫助學員建立完整的知識結(jié)構(gòu)體系，從整體進行把握，將新舊知識點串起來，引導學習方向，促進知識拓展和遷移。

4.4.2? 該系統(tǒng)創(chuàng)新了軍校學員的學習模式，培養(yǎng)了其綜合能力? 學員在學習中遇到的問題可以通過系統(tǒng)獲得及時解答，提高了分析和解決問題的能力，實現(xiàn)知識與技能的雙重提升。計算機可以自動識別和糾錯，根據(jù)學員的測試結(jié)果生成詳細的學情報告，幫助學員及時掌握學習情況，提升學習質(zhì)量。

4.4.3? 通過學員填寫的個人信息，比如學習需求、學習偏好，加上測試數(shù)據(jù)，教員就可以根據(jù)后臺統(tǒng)計數(shù)據(jù)構(gòu)建學員學習模型，對其當前的知識水平進行估測，分析其學習行為和表現(xiàn)，未來可對學員進行分組教學，對需要幫助的學員及時進行教學干預，改進教學內(nèi)容和方法? 這些信息將成為掌握該批次學員能力素質(zhì)，發(fā)現(xiàn)其學習規(guī)律的重要素材，也是后續(xù)不斷升級完善該系統(tǒng)的重要數(shù)據(jù)，可以據(jù)此不斷更新學員模型，為服務學員的個性化學習打下堅實基礎。督導專家可以據(jù)此對教員和課程進行評估，提出對現(xiàn)行教學制度的改進，推動院?？茖W利用和分配教學資源，分析教育計劃和在線學習方法的有效性，為制定不斷發(fā)展的教育決策提供依據(jù)。

4.4.4? 該系統(tǒng)應用于教學中必將減輕教員的授課壓力，但要防止對教員功能的弱化和忽視? 雖然機器學習能實現(xiàn)智能化和自動化，但教員與學員之間的情感交流、學習輔導和教法設計是AI系統(tǒng)所缺乏的。同時，根據(jù)學員學習水平的智能化推送確實提高了學習效率，但也可能導致學員過度依賴系統(tǒng)建議，自我反思和自主學習的意識弱化，想象力、創(chuàng)造力、協(xié)作力降低。要強調(diào)該系統(tǒng)與教員相互協(xié)作而非取代，在應用中不斷提高學員參與度和積極性，達到優(yōu)勢互補、共同參與促進的目的?！?/p>

參考文獻

[1]尹岳.定向直招技術(shù)士官培養(yǎng)模式創(chuàng)新研究[J].科學大眾（科學教育）.2016（1）：140.

[2]李海峰，王煒.人工智能支持下的智適應學習模式[J].中國電化教育，2018（12）：88-95，112.

[3]王麗萍，趙蔚，魏久鴻.自適應學習系統(tǒng)中基于Rasch的主題難度估計[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2017（6）：115-121.

[4]梁迎麗，劉陳.人工智能教育應用的現(xiàn)狀分析、典型特征與發(fā)展趨勢[J].中國電化教育，2018（3）：24-30.

[5]吳南中.自適應學習模型的構(gòu)建及其實現(xiàn)策略[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2017（9）：12-18.

[6]唐羽，心理測試在飛行教學中的應用[J].創(chuàng)新教育，

2012（6）：183-184.