翟繼友

(南京工程學(xué)院,江蘇 南京 211167)

0 引言

在智能時代,借助智能技術(shù)創(chuàng)新教學(xué)方法,重塑學(xué)習(xí)流程,變革課堂結(jié)構(gòu),構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、個性化、終身化的教育體系,建設(shè)“人人皆學(xué)、處處能學(xué)、時時可學(xué)”的學(xué)習(xí)型社會是當(dāng)前時代的主題[1]?！吨袊逃F(xiàn)代化2035》明確提出了利用現(xiàn)代技術(shù)推動人才培養(yǎng)模式改革,實(shí)現(xiàn)規(guī)?；逃蛡€性化培養(yǎng)的有機(jī)結(jié)合[2]。人才培養(yǎng)新模式的關(guān)鍵在于智慧學(xué)習(xí)的開展,而智慧學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)離不開對智慧學(xué)習(xí)模型的大力支持[3]。因此,構(gòu)建結(jié)構(gòu)完整、特征明晰、邏輯清楚的智慧學(xué)習(xí)模型成為實(shí)施智慧學(xué)習(xí)面臨的重要挑戰(zhàn)。隨著知識圖譜、深度學(xué)習(xí)、模式識別等人工智能技術(shù)的不斷成熟,為智慧學(xué)習(xí)模型構(gòu)建提供了基礎(chǔ)與保障。智慧學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建不僅需要技術(shù)手段,還需緊密結(jié)合學(xué)習(xí)科學(xué),深入挖掘?qū)W習(xí)者行為規(guī)律和認(rèn)知特點(diǎn),以及教師的角色和教學(xué)方式的改進(jìn)。通過對學(xué)習(xí)者的行為和認(rèn)知的深入分析和理解,可以更好地設(shè)計個性化的學(xué)習(xí)路徑和資源,提供符合學(xué)生特點(diǎn)和需求的學(xué)習(xí)體驗(yàn)[4]。同時,借助智能技術(shù)的支持,教師也可以更好地個性化指導(dǎo)學(xué)生,提供精準(zhǔn)的反饋和評價,促進(jìn)學(xué)生的學(xué)習(xí)動力和進(jìn)步。文章針對智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)特性和智慧學(xué)習(xí)流程進(jìn)行分析,構(gòu)建了智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型并進(jìn)行闡釋。

1 構(gòu)建智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)的現(xiàn)實(shí)意義

1.1 提供個性化學(xué)習(xí)體驗(yàn)

智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)需求和興趣,定制個性化的學(xué)習(xí)路徑和教學(xué)資源。通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和行為,智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以提供適合學(xué)生的學(xué)習(xí)內(nèi)容和教學(xué)方式,幫助學(xué)生更高效地學(xué)習(xí)。個性化學(xué)習(xí)體驗(yàn)的實(shí)現(xiàn)將推動教育從傳統(tǒng)的“一刀切”模式轉(zhuǎn)向更加靈活和有效的個性化學(xué)習(xí)模式。

1.2 支持教師決策和教學(xué)改進(jìn)

智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)通過收集和分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù),不僅可以為教師提供有關(guān)學(xué)生學(xué)習(xí)情況的實(shí)時反饋,還可以幫助教師分析學(xué)生的學(xué)習(xí)特點(diǎn)和需求。教師可以根據(jù)智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)和分析結(jié)果,調(diào)整教學(xué)策略,針對學(xué)生的困難和問題進(jìn)行有針對性的輔導(dǎo)和指導(dǎo),提高教學(xué)效果。

1.3 促進(jìn)教育資源共享和合作

智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以將各類優(yōu)質(zhì)的教育資源進(jìn)行整合和開放共享,為學(xué)生和教師提供更豐富和多樣化的學(xué)習(xí)資源,打破傳統(tǒng)的時間、空間和機(jī)會限制,提高教育資源的利用效率。同時,智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)還可以促進(jìn)學(xué)生和教師之間的合作和互動,通過在線學(xué)習(xí)社區(qū)和協(xié)作工具,搭建起學(xué)習(xí)者之間、學(xué)習(xí)者與教師之間的互動平臺,促進(jìn)學(xué)習(xí)者之間的交流和共同學(xué)習(xí)。

1.4 推動教育評價和質(zhì)量提升

智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以對學(xué)生的學(xué)習(xí)過程和學(xué)習(xí)成果進(jìn)行全面的評價和分析,為教育決策和資源配置提供依據(jù)。通過智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)成果進(jìn)行監(jiān)控和評估,可以及時發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者的問題和不足,提供個性化的學(xué)習(xí)建議和輔導(dǎo)措施,幫助學(xué)生更好地提高學(xué)習(xí)質(zhì)量。同時,通過對大量學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分析和比較,可以發(fā)現(xiàn)教育的有效模式和最佳實(shí)踐,為教育質(zhì)量的提升提供指導(dǎo)和支持。

2 構(gòu)建智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型的目標(biāo)和要點(diǎn)

2.1 設(shè)計目標(biāo)

智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型的目標(biāo)是通過結(jié)合人工智能和教育技術(shù)的發(fā)展,為學(xué)習(xí)者提供個性化、高效的學(xué)習(xí)體驗(yàn),幫助他們更好地掌握知識、提高學(xué)習(xí)效果,并促進(jìn)學(xué)習(xí)者的主動學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí),具體包括以下方面。

2.1.1 構(gòu)建知識圖譜

通過整合、歸納和組織各個學(xué)科領(lǐng)域的知識,建立起一個完整、準(zhǔn)確的知識圖譜。這樣可以更好地了解知識之間的關(guān)聯(lián)和依賴關(guān)系,為學(xué)習(xí)者提供更系統(tǒng)、更全面的知識結(jié)構(gòu)。

2.1.2 構(gòu)建學(xué)習(xí)者畫像

通過分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)習(xí)慣、學(xué)習(xí)興趣等信息,建立學(xué)習(xí)者的個性化畫像。這樣可以更好地了解學(xué)習(xí)者的需求和特點(diǎn),為其提供個性化的學(xué)習(xí)服務(wù)和資源。

2.1.3 個性化學(xué)習(xí)

基于學(xué)習(xí)者畫像和知識圖譜,針對每個學(xué)習(xí)者的個性化需求和學(xué)習(xí)目標(biāo),提供量身定制的學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)路徑和學(xué)習(xí)方式。這樣可以更好地滿足學(xué)習(xí)者的需求,提高學(xué)習(xí)效果和學(xué)習(xí)動力。

2.1.4 精準(zhǔn)推薦學(xué)習(xí)路徑

根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)目標(biāo)和學(xué)習(xí)歷程,通過分析學(xué)習(xí)者的知識掌握情況、學(xué)習(xí)進(jìn)度等信息,為其推薦最合適的學(xué)習(xí)路徑。這樣可以幫助學(xué)習(xí)者更高效地完成學(xué)習(xí)任務(wù),減少學(xué)習(xí)困惑和迷茫。

2.1.5 精準(zhǔn)評價

通過分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程和學(xué)習(xí)成果,對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情況進(jìn)行精準(zhǔn)評價。這樣可以及時了解學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)進(jìn)展和學(xué)習(xí)效果,為其提供有針對性的反饋和指導(dǎo),促進(jìn)學(xué)習(xí)者的進(jìn)步和成長。

2.1.6 構(gòu)建學(xué)習(xí)共同體

通過建立學(xué)習(xí)者之間的交流和合作平臺,促進(jìn)學(xué)習(xí)者之間的互動和協(xié)作。這樣可以幫助學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)中相互啟發(fā)和支持,共同解決學(xué)習(xí)難題,提高學(xué)習(xí)效果和學(xué)習(xí)動力。

2.2 設(shè)計要點(diǎn)

2.2.1 注重數(shù)據(jù)驅(qū)動

智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型的設(shè)計應(yīng)基于大數(shù)據(jù)分析和挖掘,通過收集學(xué)生與教學(xué)環(huán)境產(chǎn)生的數(shù)據(jù),如學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)成績、學(xué)習(xí)過程中的反饋等,建立學(xué)生學(xué)習(xí)模型和教學(xué)環(huán)境模型。通過對數(shù)據(jù)的分析和挖掘,可以深入了解學(xué)生的學(xué)習(xí)特點(diǎn)和需求,為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)推薦和指導(dǎo)。

2.2.2 歷史數(shù)據(jù)的利用

智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)應(yīng)該根據(jù)歷史學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的積累和總結(jié),建立起學(xué)生學(xué)習(xí)行為的模式和規(guī)律。通過對學(xué)生學(xué)習(xí)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可以發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣、學(xué)習(xí)偏好以及學(xué)習(xí)難點(diǎn)等信息。在后續(xù)的學(xué)習(xí)過程中,智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以引用這些歷史數(shù)據(jù),準(zhǔn)確預(yù)測學(xué)生的學(xué)習(xí)需求,給出更準(zhǔn)確的建議和指導(dǎo)。

2.2.3 考慮個體差異

每個學(xué)生都有自己獨(dú)特的學(xué)習(xí)特點(diǎn)和學(xué)習(xí)需求。智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計要考慮到不同學(xué)生之間的個體差異,并根據(jù)學(xué)生的個性化特點(diǎn)來調(diào)整學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)方式。例如,對于學(xué)習(xí)速度較快的學(xué)生,可以提供更有挑戰(zhàn)性和深度的學(xué)習(xí)資料,而對于學(xué)習(xí)速度較慢的學(xué)生,則需要提供更多的輔導(dǎo)和支持。通過個性化的學(xué)習(xí)設(shè)計,可以更好地滿足學(xué)生的學(xué)習(xí)需求,提高學(xué)習(xí)效果。

2.2.4 自適應(yīng)引擎

智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)應(yīng)該具備自適應(yīng)的學(xué)習(xí)引擎,能夠根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)和反饋信息,不斷調(diào)整學(xué)習(xí)過程和學(xué)習(xí)資源。系統(tǒng)應(yīng)該能夠識別學(xué)生的學(xué)習(xí)困難和疑點(diǎn),及時調(diào)整學(xué)習(xí)計劃和教學(xué)策略,提供有針對性的學(xué)習(xí)支持和輔導(dǎo)。自適應(yīng)引擎可以使學(xué)習(xí)系統(tǒng)更加貼近學(xué)生的需求,提供更加精準(zhǔn)和有效的學(xué)習(xí)輔助。

3 智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型的實(shí)現(xiàn)

本文的智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型參考了 IBM 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)和自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu),主要分為數(shù)據(jù)層、存儲層、控制層和應(yīng)用層4個部分,如圖1所示。在智慧學(xué)習(xí)環(huán)境下,數(shù)據(jù)來源更加多樣化,包括系統(tǒng)產(chǎn)生的歷史數(shù)據(jù)、在線學(xué)習(xí)日志以及各種物聯(lián)設(shè)備感知的數(shù)據(jù)。這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗、處理和增量處理后,形成有意義的信息,構(gòu)成存儲層。存儲層類似于 IBM 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)中的數(shù)據(jù)處理和存儲層,提供系統(tǒng)運(yùn)行所需的各種數(shù)據(jù)和資源,如領(lǐng)域模型庫、學(xué)習(xí)者模型庫和教學(xué)模型庫等?？刂茖訉?yīng)于 IBM 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)中的數(shù)據(jù)分析層,它是系統(tǒng)運(yùn)行的決策中心。本文主要參考了自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)通用模型,包括學(xué)習(xí)者畫像模型、領(lǐng)域知識模型和自適應(yīng)引擎。在存儲層的支持下,控制層完整而全面地描述學(xué)習(xí)者的畫像,動態(tài)推薦個性化學(xué)習(xí)路徑,并進(jìn)行多元化學(xué)習(xí)評價,從而支持學(xué)習(xí)者的智慧學(xué)習(xí)。

圖1 智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)

3.1 數(shù)據(jù)層

數(shù)據(jù)層是智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型的基礎(chǔ),包括歷史數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)日志和感知數(shù)據(jù)。歷史數(shù)據(jù)記錄了學(xué)習(xí)者過去的學(xué)習(xí)情況、行為和成績等信息,學(xué)習(xí)日志則記錄了學(xué)習(xí)者實(shí)時的行為和反饋,感知數(shù)據(jù)則是通過傳感器等設(shè)備獲取的學(xué)習(xí)者的環(huán)境和生理狀態(tài)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)層的主要功能是收集、儲存和管理學(xué)習(xí)相關(guān)的數(shù)據(jù),為后續(xù)的學(xué)習(xí)模型構(gòu)建和分析提供支持。

3.2 存儲層

存儲層是智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型的核心,包括學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)庫、學(xué)習(xí)資源庫、領(lǐng)域模型庫、教學(xué)模型庫等。學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)庫存儲著學(xué)習(xí)者的基本信息和學(xué)習(xí)軌跡,學(xué)習(xí)資源庫包含各種學(xué)習(xí)資源,領(lǐng)域模型庫存儲著各個學(xué)科的知識模型,教學(xué)模型庫則包含了教學(xué)方法和策略等模型。數(shù)據(jù)更新模塊負(fù)責(zé)定期更新和維護(hù)存儲層的數(shù)據(jù)。存儲層的主要功能是管理和組織各種信息和模型,為控制層和應(yīng)用層提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

3.3 控制層

控制層是智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)的核心層,包含了各種關(guān)鍵的控制模塊和服務(wù),包括學(xué)習(xí)者畫像構(gòu)建、領(lǐng)域知識模型、自適應(yīng)引擎、學(xué)習(xí)路徑推薦和個性化學(xué)習(xí)服務(wù)。學(xué)習(xí)者畫像模型通過對學(xué)習(xí)者的歷史數(shù)據(jù)和個人信息進(jìn)行分析和模型建立,得出學(xué)習(xí)者的特征和興趣,用于個性化學(xué)習(xí)服務(wù);領(lǐng)域知識模型是對領(lǐng)域知識進(jìn)行抽象和建模,用于理解和解釋學(xué)習(xí)內(nèi)容;自適應(yīng)引擎利用學(xué)習(xí)者畫像模型和領(lǐng)域知識模型,根據(jù)學(xué)習(xí)者的需求和情境自動調(diào)整學(xué)習(xí)策略和資源;個性化學(xué)習(xí)服務(wù)根據(jù)學(xué)習(xí)者的特征和需求,提供個性化的學(xué)習(xí)推薦和學(xué)習(xí)支持。控制層的主要功能是實(shí)現(xiàn)智能學(xué)習(xí)模型和服務(wù)的核心邏輯和決策。

3.4 應(yīng)用層

應(yīng)用層的主要功能是根據(jù)學(xué)習(xí)者的需求和特征,提供個性化的學(xué)習(xí)資源、工具、路徑和策略,促進(jìn)學(xué)習(xí)者的有效學(xué)習(xí)和成長。智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)習(xí)者的需求和情境,提供個性化的學(xué)習(xí)內(nèi)容和服務(wù);可以實(shí)現(xiàn)在線學(xué)習(xí)、移動學(xué)習(xí)、自主學(xué)習(xí)等多種學(xué)習(xí)方式;可以支持協(xié)作學(xué)習(xí)、游戲化學(xué)習(xí)、實(shí)踐學(xué)習(xí)等多種學(xué)習(xí)活動。

4 結(jié)語

智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型可以為學(xué)習(xí)者提供個性化、高效的學(xué)習(xí)體驗(yàn),幫助他們更好地掌握知識、提高學(xué)習(xí)效果。本文探討了構(gòu)建智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型的目標(biāo)和要點(diǎn),并介紹了實(shí)現(xiàn)該模型的一種方法。然而,該模型仍存在一些問題和局限性,例如數(shù)據(jù)隱私和安全問題、系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性問題等。未來將進(jìn)一步探討這些問題,提出解決方案,完善智慧學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型的設(shè)計和實(shí)現(xiàn)。