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    基于教育心理學與數(shù)據(jù)挖掘的自主學習App的設計與實現(xiàn)

    2022-06-09 12:41:00聶肖松王靜業(yè)
    數(shù)字技術(shù)與應用 2022年5期
    關(guān)鍵詞:總結(jié)性費曼筆記

    聶肖松王靜業(yè)

    1.東北財經(jīng)大學;2.大連外國語大學

    本文在總結(jié)現(xiàn)有學習類App特點的基礎上,提出了一款基于教育心理學與數(shù)據(jù)挖掘的自主學習App的設計與實現(xiàn)思路,引導學生用戶開展學前診斷性評價、學中輔導與監(jiān)控、學后自編測驗幫助學生用戶加強元認知及自我認知,引導用戶形成并完善自主學習方法。

    1 自主學習的概念及學習類App的現(xiàn)狀

    陶行知先生說過:“我以為好的先生不是教書,不是教學生,乃是教學生學”。課堂教學是教師引導學生以教學大綱和課本為目標,由淺入深,層層推進,建構(gòu)學科思維的過程;自主學習則是學生自己明確目標、設置學法、把握學習難點的自主發(fā)現(xiàn)、自行建構(gòu)的過程。大學是中國學生對于上述兩種學習方式的一個相對清晰的分界點:大學之前的小初高階段側(cè)重于教師引導下的課堂教學,這樣的情況在廣大的鄉(xiāng)村地區(qū)更為普遍,大學開始中國學生需要在課堂教學與自主學習中尋找平衡點,并逐步注重自主學習,為研究生以及職業(yè)生涯的自我提升做準備;中國學生的研究生時代仍然存在課堂教學,但是自主學習的比重隨著年齡和學習階段的增長在不斷增長。傳統(tǒng)課堂教學注重知識的傳授,而非學習方法的傳授;而自主學習的學習效果則十分依賴學習方法。

    自主學習呈現(xiàn)學習過程無監(jiān)督、學習內(nèi)容多元化、學習形式無紙化等特點,近年來各個廠商分別推出了多學科、多類型的自主學習App來提升學生用戶的自主學習效果。經(jīng)調(diào)查,現(xiàn)有學習類App超過100款,集中于以下幾類:

    (1)公開課堂:網(wǎng)易公開課、騰訊課堂等;

    (2)學科知識:化學、物理實驗室AR等;

    (3)課外閱讀:微信讀書等;

    (4)外語學習:懶人英語、扇貝單詞、百詞斬等

    這些App中以外語學習融入的學習方法最為豐富,其中包括了記憶曲線、文字視圖聽說結(jié)合等方法。以上幾類App不能滿足學生用戶在閱讀課外讀物時啟發(fā)式閱讀、個別化指導以及診斷性評價,最終達到深度閱讀的目的;本文開發(fā)的自主學習App基于教育心理學、數(shù)據(jù)挖掘等多學科內(nèi)容,設計學前診斷性評價、學中輔導與監(jiān)控、學后自編測驗幫助用戶形成自主學習方法,純凈、簡單、易用的基于數(shù)據(jù)挖掘和可視化的自主學習平臺;通過真實模擬讀書過程,培養(yǎng)用戶的讀書習慣,最終使用戶形成良好的閱讀習慣。

    2 費曼學習法

    費曼學習法是美籍猶太裔物理學家理查德·菲利普斯·費曼(Richard Phillips Feynman,1918—1988年)提出的,被認為是最高效的學習方法,分為四個步驟:確定學習目標,對相關(guān)的知識點進行學習,在這個環(huán)節(jié)主要是學習的過程;模擬教學;發(fā)現(xiàn)知識盲點,講解過程中遇到不明白的地方,馬上回顧完善知識點;簡化類比[1]。近年來中國學者還提出拆分、聯(lián)想和追本溯源等更加豐富的總結(jié)回顧的方法。

    3 相關(guān)技術(shù)

    3.1 App技術(shù)

    前端采用基于Android平臺技術(shù),后端采用基于Django框架技術(shù)。Android是一個開源的開發(fā)平臺。該平臺使用的App程序,具有占用存儲空間小、性能穩(wěn)定的特點,非常適用于移動端的程序開發(fā)。Django是一個基于Python的高級全能型框架,功能完善、文檔齊全、開發(fā)敏捷、配置簡單,能夠快速地完成項目開發(fā);提供了強大的數(shù)據(jù)庫訪問組件,自助式后臺管理,使數(shù)據(jù)庫操作和完整的后臺數(shù)據(jù)管理變得異常容易[2]。

    3.2 數(shù)據(jù)挖掘

    數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中挖掘有趣模式和知識的過程。數(shù)據(jù)包括數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、Web、其他信息存儲庫或動態(tài)地流入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫研究、開發(fā)和應用最活躍的分支之一[3]。數(shù)據(jù)挖掘包括分類、聚類、線性回歸等技術(shù)。

    4 需求分析

    4.1 總體需求

    本系統(tǒng)以“基于數(shù)據(jù)挖掘與可視化的自主學習”為主題,引導用戶在自主學習前開展自我診斷性評價,明確學習目標、學法,并在學習過程中勾畫難點,通過收集用戶在自主學習過程數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)可視化,意在打造一個幫助用戶監(jiān)控自主學習過程,強化無教師的自我學習領(lǐng)導力,提升用戶自主學習元認知和自主學習自我意識(自我認識、自我體驗、自我監(jiān)控)的App學習平臺。依托于數(shù)據(jù)挖掘和可視化的方法,本系統(tǒng)的學習總結(jié)性評價、學習預測性評價模塊將分別提供學習過程數(shù)據(jù)和學習狀態(tài)預測性數(shù)據(jù),有利于用戶查看自主學習過程、自主學習狀態(tài)。

    本文應用Axure技術(shù)構(gòu)建系統(tǒng)的原型,并提出了系統(tǒng)的總體需求。自主學習App具體功能需求如下:

    用戶中心:實現(xiàn)對學生用戶注冊、自我學習力評價、信息管理等功能。

    書籍管理:用于讀取本地書籍、思維導圖、監(jiān)控學習過程、筆記分級等功能。

    學習回顧:用于可視化、數(shù)據(jù)化呈現(xiàn)學習過程、書籍思維導圖、重難點筆記等功能。

    4.2 典型需求設計

    本軟件的主要需求內(nèi)容是學生用戶的自我學習力評價、學習過程評價、總結(jié)性評價及基于數(shù)據(jù)挖掘的三者循環(huán)反饋,如圖1所示。

    圖1 自我學習力評價、學習過程評價、總結(jié)性評價循環(huán)Fig.1 Circle of self learning ability evaluation, learning process evaluation and summative evaluation

    (1)自我學習力評價:注冊并審核通過的學生用戶首先開展自我學習力評價,包括認知能力、意識調(diào)節(jié)、人格特質(zhì);根據(jù)自我學習力評價結(jié)果提供高效學習時刻、時長等建議。

    (2)學習過程評價:讀書學生用戶需自行上傳待學習文檔,系統(tǒng)抽取索引創(chuàng)建目錄;開始前系統(tǒng)提示設置學習目標,學習過程中系統(tǒng)記錄學習行為(如翻頁時間、筆記次數(shù)、內(nèi)容等);學生用戶記錄筆記時系統(tǒng)提示學生對學習內(nèi)容和筆記進行分級(如熟悉、了解、理解、掌握、識記、記憶、分解關(guān)鍵句、關(guān)鍵詞),同時聯(lián)想筆記庫中類似內(nèi)容;學習復盤時系統(tǒng)抽取目錄、筆記創(chuàng)建文檔大綱視圖便于復習;學習結(jié)束,系統(tǒng)呈現(xiàn)學習過程評價結(jié)果(學習習慣、堅持性、注意力、自覺性等),主要為意識調(diào)節(jié)、人格特質(zhì)。

    (3)總結(jié)性評價:費曼學習法、系統(tǒng)自編測驗、自我評估。費曼學習法:由系統(tǒng)設定若干遵從費曼學習法的典型問題:如請講述本書/本章的主要內(nèi)容、本書的核心方法/核心邏輯/應用方向等;系統(tǒng)自編測驗:系統(tǒng)根據(jù)大綱視圖及筆記內(nèi)容抽取關(guān)鍵詞形成題庫作為測驗內(nèi)容;自我評估:學生用戶自行編寫題庫作為測驗內(nèi)容并設定能力標準??偨Y(jié)性評價結(jié)果主要為認知能力。

    5 系統(tǒng)設計

    5.1 系統(tǒng)模塊設計

    系統(tǒng)劃分為前臺用戶端子系統(tǒng)和后臺管理子系統(tǒng)。前臺用戶端子系統(tǒng)采用了Flutter開源框架進行設計,主要包括用戶中心、書籍管理、學習回顧。后臺采用基于Django框架技術(shù)快速搭建系統(tǒng)的管理子系統(tǒng),包括用戶信息管理、書籍管理系統(tǒng)、學習記錄系統(tǒng)、筆記系統(tǒng)、總結(jié)性評價系統(tǒng)等。前臺用戶端子系統(tǒng)的用戶為學生,后臺用戶為管理員。

    5.2 數(shù)據(jù)庫設計

    系統(tǒng)后臺的數(shù)據(jù)庫采用MySQL進行設計,包括用戶信息、書籍信息、筆記記錄、學習過程記錄、總結(jié)性評價記錄、學習力評價、大數(shù)據(jù)算法等數(shù)據(jù)庫實體信息。這些信息之間存在著一對一、一對多、多對多的聯(lián)系。例如,一個學生用戶只能生成一個學習力評價、一個學生用戶可以擁有多本書籍、多本書籍可以對應多本筆記等。系統(tǒng)中主要實體的關(guān)系如圖2所示。

    圖2:系統(tǒng)ERD關(guān)系圖Fig.2 Entity-relationship model of system(ERD)

    6 主要功能模塊

    6.1 用戶信息管理模塊實現(xiàn)

    用戶可以根據(jù)自己的需求注冊或者匿名使用本App;自我學習力評價功能需用戶注冊后方可使用,用戶完成注冊后提示用戶完成自我學習力評價。自我學習力評價包括認知能力、意識調(diào)節(jié)、人格特質(zhì)三個方面,具體界面如圖1所示。

    用戶點擊自我學習力評價,完成后提交,系統(tǒng)調(diào)用監(jiān)聽按鈕提交表單數(shù)據(jù),確認所有項目完成填寫后,調(diào)用UploSelfEval(res)方法后臺接口傳遞JSON結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)至學習力評價數(shù)據(jù)庫,App端顯示自我學習力評價已完成。

    6.2 書籍管理模塊實現(xiàn)

    用戶打開本地書籍后,系統(tǒng)首先提示確認本次學習目的。學習目的包括精讀、略讀、瀏覽、速讀。在右下方“我的”也可以自行設定其他學習目的。用戶關(guān)閉書籍后,該書籍自動存入書架便于下次閱讀。

    用戶閱讀書籍記錄筆記時,系統(tǒng)提示用戶對筆記分級:熟悉、了解、理解、掌握、識記、記憶,并提示分解關(guān)鍵句、關(guān)鍵詞。如圖3所示。

    圖3 閱讀界面Fig.3 Interface of reading book

    圖4 復盤界面Fig.4 Interface of reading summary

    App默認不開啟筆記云識別,本地筆記識別中內(nèi)置中文詞義相似庫,為用戶提供一定準確度的聯(lián)想記憶素材。在“我的”當中開啟筆記云識別后調(diào)用百度語言處

    …………理應用技術(shù)分析關(guān)鍵詞詞義相似度,提升詞義相似度匹配的準確度,為用戶提供更加準確的聯(lián)想記憶素材。

    用戶閱讀單獨章節(jié)或者整本書籍后,可開展總結(jié)性評價,總結(jié)性評價由費曼學習法、系統(tǒng)自編測驗、自我評估,綜合評估讀書效果。

    6.3 學習回顧模塊實現(xiàn)

    用戶上傳書籍后,系統(tǒng)提示是否收集學習過程數(shù)據(jù),用戶同意后收集學習過程數(shù)據(jù)。學習過程中收集的數(shù)據(jù)維度為書籍類型、讀書時刻、讀書時長、是否建立目錄、筆記分級及相應數(shù)量、讀書完畢距總結(jié)性評價時長、總結(jié)性評價結(jié)果,線性回歸算法布置于服務器端,用戶完成5次讀書和總結(jié)性評價后系統(tǒng)讀取數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù),以總結(jié)性評價為因變量,以書籍類型、讀書時刻、讀書時長、是否建立目錄、筆記數(shù)量、讀書完畢距總結(jié)性評價時長為自變量進行多元變量回歸,并完成用戶學習過程數(shù)據(jù)挖掘。用戶學習過程數(shù)據(jù)挖掘完畢后存放于服務器端,用戶點擊學習回顧模塊時,系統(tǒng)調(diào)用Review(res)方法發(fā)送請求至數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)庫返回響應數(shù)據(jù)。

    學習回顧模塊為用戶呈現(xiàn)讀書時刻、讀書時長、筆記數(shù)量等統(tǒng)計維度數(shù)據(jù);App完成數(shù)據(jù)挖掘后向用戶呈現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果,包括影響學習效果的學習習慣排序、推薦高效讀書時刻時長、推薦的復習時間間隔等,如圖4所示。

    7 結(jié)語

    本文在總結(jié)現(xiàn)有學習類App特點的基礎上,提出了一款基于教育心理學與數(shù)據(jù)挖掘的自主學習App的設計與實現(xiàn)思路,引導學生用戶開展學前診斷性評價、學中輔導與監(jiān)控、學后自編測驗幫助學生用戶加強元認知及自我認知,引導用戶形成并完善自主學習方法。

    引用

    [1] 吳玉輝.費曼學習法在材料科學教學中的應用探索[J].科技創(chuàng)新導報,2019,16(29):175-176.

    [2] 方阿麗.Web開發(fā)主流框架技術(shù)研究[J].無線互聯(lián)科技,2021,18(8):64-65+96.

    [3] HAN Jia-wei,Micheline Kamber,PEI Jian.數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)[M].范明,孟小峰,譯.北京:機械工業(yè)出版社,2012.

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