張 凱，劉 月，況 瑩

（1.長江大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)院，湖北 荊州 434000；2.長江大學(xué)文理學(xué)院外國語學(xué)院，湖北 荊州 434020）

隨著人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展及其研究的不斷深入，人工智能于在線教學(xué)環(huán)境中的應(yīng)用也開始引起了人們的廣泛關(guān)注。為了讓學(xué)生更全面化、系統(tǒng)化、有效化的吸收知識，能夠及時找到學(xué)習(xí)上的薄弱環(huán)節(jié)，并采取有效措施進(jìn)行補充完善。便需要運用人工智能技術(shù)來建模學(xué)生知識掌握狀態(tài)，從而及時、準(zhǔn)確地根據(jù)學(xué)生的能力和需求提供合適的學(xué)習(xí)干預(yù)和學(xué)習(xí)材料，讓學(xué)生在線學(xué)習(xí)更高效?；诖耍疚膶θ斯ぶ悄苡谠诰€教學(xué)環(huán)境建設(shè)中的應(yīng)用展開了研究和探討。

1 基本概念解析

1.1 人工智能

人工智能是模擬人類活動和心智的科學(xué)，得益于海量數(shù)據(jù)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用以及機器學(xué)習(xí)、知識圖譜、學(xué)生畫像等智能技術(shù)逐漸遷移到教育場景，形成人工智能教育應(yīng)用的研究領(lǐng)域。簡單來說就是使用人工的方法通過機器的手段實現(xiàn)智能化的建設(shè)和工作[1]。例如可用于個性化每個學(xué)生的學(xué)習(xí)經(jīng)驗，為學(xué)生提供量身定制的內(nèi)容和作業(yè)，旨在幫助學(xué)生以自己的節(jié)奏學(xué)習(xí)，使學(xué)習(xí)過程更加高效。

1.2 在線教學(xué)環(huán)境

在線教學(xué)環(huán)境顧名思義，是以網(wǎng)絡(luò)為介質(zhì)的教學(xué)環(huán)境，使用在線技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)向?qū)W生提供教育教學(xué)和支持。通過網(wǎng)絡(luò)，學(xué)生與教師即使相隔萬里也可以開展教學(xué)活動。使教育工作者能夠在在線環(huán)境平臺中提供課程并與學(xué)生互動，從而替代了傳統(tǒng)的面對面教學(xué)，真正打破了時間和空間的限制。在線教學(xué)環(huán)境在人工智能背景下將向著功能完備化、定位精準(zhǔn)化、管理集成化與全面化的趨勢發(fā)展[2]。

2 人工智能在在線教學(xué)環(huán)境建設(shè)中的必要性

在傳統(tǒng)的在線教學(xué)中，教師往往只重視教會學(xué)生知識，忽略了每個學(xué)生的個體差異，學(xué)生只能單方面被動接受知識。與此同時，學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中往往對自己的知識掌握狀態(tài)并不了解，而知識掌握狀態(tài)比較抽象，難以具象化，導(dǎo)致很多學(xué)生不知道自身學(xué)習(xí)情況，從而無法在學(xué)習(xí)上查漏補缺。

針對以上情況，人工智能可用于在線教學(xué)環(huán)境的建設(shè)。一方面，人工智能應(yīng)用于在線教學(xué)環(huán)境可以用于自動化學(xué)習(xí)任務(wù)，提高教師教學(xué)效率。例如，將知識追蹤技術(shù)應(yīng)用于在線教學(xué)領(lǐng)域，可以建模學(xué)生的知識掌握狀態(tài)，從而使教學(xué)平臺對學(xué)生的學(xué)習(xí)情況進(jìn)行評估和提供反饋，這不僅可以節(jié)省教師教學(xué)的時間，還能讓教師有更多的時間專注于更重要的教研任務(wù)；另一方面，將人工智能應(yīng)用于在線教學(xué)環(huán)境可以使學(xué)生獲得交互式的學(xué)習(xí)體驗，增強學(xué)習(xí)效果。在傳統(tǒng)教學(xué)過程中，教師往往只注重教材的設(shè)計，而忽視了每個學(xué)生對知識掌握情況是不同的，即使學(xué)生能很快學(xué)會知識，但不一定能根據(jù)自身學(xué)習(xí)水平制定未來的學(xué)習(xí)計劃，而在線教學(xué)平臺的建設(shè)中引入知識追蹤等人工智能技術(shù)，可以自適應(yīng)每個學(xué)生的需求和能力，能真正幫助教育實現(xiàn)因材施教，滿足不同學(xué)生的實際學(xué)習(xí)需求，有利于學(xué)生基礎(chǔ)知識的鞏固和加強。當(dāng)學(xué)生第一次遇見難以理解的、難以掌握的知識時，基于人工智能技術(shù)的在線教學(xué)環(huán)境平臺可以讓學(xué)生在實際的學(xué)習(xí)當(dāng)中多次反復(fù)地學(xué)習(xí)，從而達(dá)到復(fù)習(xí)鞏固的目的，這樣能保障每一次教學(xué)的質(zhì)量與效果。因此在線教學(xué)環(huán)境建設(shè)中使用人工智能技術(shù)能夠極大提高教學(xué)效率，改善學(xué)習(xí)體驗。

3 人工智能于在線教學(xué)環(huán)境中應(yīng)用

3.1 知識追蹤技術(shù)

隨著人工智能的興起和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的廣泛應(yīng)用，越來越多的學(xué)生能夠通過在線教學(xué)環(huán)境平臺進(jìn)行學(xué)習(xí)。在線教學(xué)環(huán)境平臺可以方便獲取學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，運用知識追蹤方法可以系統(tǒng)分析學(xué)生知識掌握狀態(tài)。通過構(gòu)建評價體系，可以更好地了解每個學(xué)生的特點和個性差異，實現(xiàn)教學(xué)方法適配與優(yōu)質(zhì)資源共享，進(jìn)而促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)潛力的最大化提升。知識追蹤對學(xué)生知識掌握狀態(tài)進(jìn)行動態(tài)估計和預(yù)測，是將學(xué)生知識掌握狀態(tài)進(jìn)行動態(tài)進(jìn)行建模的核心技術(shù)。本節(jié)聚焦于人工智能于在線教學(xué)環(huán)境中的應(yīng)用，介紹了一種題目難度和學(xué)生能力融合的知識追蹤方法（DAKT）。

圖1 DAKT方法框架圖

該方法利用學(xué)生答題記錄量化得到題目難度，通過學(xué)生在回答問題時的交互信息得到學(xué)生能力，再學(xué)習(xí)這兩個特征的嵌入表示，然后引入自編碼器對題目難度和學(xué)生能力進(jìn)行融合降維，結(jié)合答題記錄重構(gòu)方法輸入。在此基礎(chǔ)上，使用LSTM進(jìn)行學(xué)生知識狀態(tài)的追蹤。通過在3個常用真實數(shù)據(jù)集上的實驗，與多個知識追蹤方法進(jìn)行對比，驗證了該方法能夠更好地追蹤學(xué)生的知識掌握狀態(tài)。

3.2 題目難度和學(xué)生能力融合的知識追蹤方法

3.3 教學(xué)應(yīng)用效果分析

本節(jié)通過一個教學(xué)應(yīng)用分析實驗來證明了本模型的有效性。實驗選出了初始學(xué)習(xí)成績水平相當(dāng)?shù)膬蓚€班的學(xué)生，在第一周到第五周，正常開展英語課程教學(xué)。并分別在教學(xué)開始和結(jié)束時記錄學(xué)生知識掌握率。實驗中，班級1為實驗組，使用DAKT模型輔助開展教學(xué)活動；班級2為對照組，采用傳統(tǒng)教學(xué)方式，根據(jù)教師反饋判斷學(xué)生的知識掌握狀態(tài)。

統(tǒng)計每位學(xué)生的最終測驗的掌握情況，學(xué)生在答題時，對應(yīng)概念的題目答對，則認(rèn)為該生已經(jīng)掌握了相關(guān)概念，否則認(rèn)為該生未掌握相關(guān)概念。比較兩組學(xué)生在實驗前后的知識掌握率差異，結(jié)果見表1：

表1 DAKT模型應(yīng)用

由此可見，兩個班的初始掌握率差別不大，但班級1使用DAKT模型輔助教學(xué)后其最終掌握程度增長率要高于班級2。這表明本文提出的知識追蹤模型在衡量學(xué)生知識掌握狀態(tài)方面是有效的，對學(xué)習(xí)效率具有促進(jìn)作用。

4 結(jié)語

綜上所述，人工智能技術(shù)應(yīng)用于在線教學(xué)環(huán)境建設(shè)可以為學(xué)生帶來更個性化，更有效的學(xué)習(xí)方式。其能夠?qū)W(xué)生知識掌握狀態(tài)進(jìn)行動態(tài)評估和預(yù)測，從而根據(jù)每個學(xué)生的個人需求量身定制學(xué)習(xí)內(nèi)容，幫助學(xué)生提高學(xué)習(xí)效率，使在線教學(xué)變得更便捷、更智能。