基于SCORM标准微课程的智能帮助机器人的设计研究

白志亚　方海光　白伟伟　焦宝聪

摘要：指出在SCORM微课程在线学习中使用智能帮助机器人的意义，对智能帮助机器人的概念进行界定，系统构建智能帮助机器人模型，包含5个模块和8个功能，针对5个模块的功能设计，阐述如何将智能帮助机器人应用于SCORM微课程学习过程中，以辅助学习者个性学习资源的匹配与监督。

关键词：微课程；SCORM标准微课程；智能帮助机器人；设计

1背景

基于微课程的移动学习和个性化学习指导是一个难题，如何针对学习目标实现自动化的个性学习资源的匹配和监督是解决这个难题的可行方案。美国的戴维·彭罗斯（David Penrose）认为“微课程是在建构主义思想指导下形成的一套新的比较有效的以在线学习或移动学习为目的的实际教学内容”。一节完整的微课程应该包括指导教师的教学设计单、课件和学习者学习使用的微视频、指导单、测试题和辅助资源（可选），教师在进行微课程设计时需要分别考虑这6个要素的设计。共享内容对象参考模型SCORM（sharable content object reference model）是由美国国防部ADL（Advanced Distributed Learning）组织所拟定的标准，对数字内容教材的制作和内容开发提供一套共通的规范。SCORM微课程是利用SCORM课件开发工具，将教学设计单、课件、微视频、学习指导单、测试题、辅助资源（可选），即同微课程相关的所有文件，以PIF（package interchange format）的格式形成符合SCORM标准的课程包。学习SCORM标准微课程时，每个学习者的学习进度、学习成绩、学习状态、学习时间、学习交互等都可以被非常详细地记录和跟踪。当前，学习者行为网络化成为发展趋势，通过跟踪记录学习者的学习行为并对相关数据进行分析，不仅有利于教育资源开发，支持教师更好地组织和改进课程设计，还有利于对学习资源及学习者作出有效评价。网络学习主要是异步的教学模式且多采用教授传播式教学手段，要实现学习者在学习过程中进行即时提问、解答等实时交互的教学活动有一定难度。智能Agent技术的发展，为解决以上问题提供了新的思路和方法。

2 SCORM微课程智能帮助机器人

网络学习环境下学习者只是单纯地观看视频，完成学习任务。SCORM微课程在线学习中使用智能帮助机器人，能从一定程度上解决网络学习环境下面临的几大问题：①智能帮助机器人可以实时监督学习者的学习过程，对于学习者遇到的问题，能有针对性地解决疑难点；②智能帮助机器人支持学习者随时与之进行双向交互，能缓解学习者长时间关注学习资源带来的学习疲劳，提高学习者的集中程度，为他们构建舒适的网络学习环境；③对于不同层次和不同学习风格的学习者，智能帮助机器人可以根据学习者的个性化需求，高效地选择相应的微课程学习资源并推送给学习者，最大程度地帮助学习者建构知识。

2.1基于SCORM微课程的智能帮助机器人的概念界定

基于SCORM微课程的智能帮助机器人是在基于SCORM微课程的网络学习环境下，代替教师进行部分教学活动，以提高教学效率和优化教学效果的人机交互系统，简称智能帮助机器人。它能够支持跨平台多终端使用，既可以在“一对一”设备（包括PC和手持设备）支持下的泛在学习环境中使用，又可以在课堂网络教学环境中使用。一个智能帮助机器人能够代替教师完成教学活动，需要具备多种功能，如学习跟踪、教学分析等。

2.2基于SCORM微课程的智能帮助机器人的功能设计

基于SCORM微课程的智能帮助机器人主要具有五大功能，结构如图1所示。它可以根据学习者的需求，提供SCORM微课程学习资源；监测学习者的一系列学习行为（如学习进度、学习成绩、学习状态、学习时间、学习交互等）；对学习者的整个学习过程进行教学分析；与学习者进行多方面的交流。

1）信息处理。

信息处理模块既是智能帮助机器人的开端，又是智能帮助机器人的终端。SCORM微课程信息处理功能实现如图2所示，学习者首次登录时要进行学习模型匹配，由学习者选择适合自己认知风格的模型，作为个性化学习的开端。随着学习活动的进行，信息处理模块与其他模块共同作用，相互帮助。学习者开始学习后，智能帮助机器人要跟踪与记录学习过程，同时将记录的相关数据发送到实时监督模块，供教学分析使用，再根据教学分析的结果为学习者匹配学习路径，推送其他SCORM微课程。通过如此循环，学习者的学习会更加顺利。

2）信息过滤。

网络信息过滤功能是网络学习环境下智能帮助机器人系统所必备的，其功能实现如图3所示。网络虚拟学习环境下，学习者无法及时甄别出有用的信息，既浪费时间，又不利于针对性地学习。智能帮助机器人根据学习者的需求，在微课程资源数据库中精确查找有效资源，当被学习者判别为无效资源时，智能帮助机器人会屏蔽与学习者需求无关的内容，将有效的学习资源推送给学习者。在不断的反复推荐过程中，智能帮助机器人可以根据学习者的学习习惯，更加准确地定位学习者需求，帮助学习者很好地完成知识建构。

3）实时监督。

在学习SCORM微课程时，智能帮助机器人可以非常详细地跟踪和记录学习者的学习状态，如学习者观看微视频的个数、某个微视频被观看的次数、单个（或总体）微视频的观看时长等，对于长时间没有作出积极响应的学习者，智能帮助机器人可以给予提醒。此外，智能帮助机器人还能实时监测学习任务单的浏览与完善、测试题的成绩、课件、辅助学习资源的阅读情况，将实时监测结果记录在系统中，以备教学分析使用。

4）教学分析。

教学分析是智能帮助机器人的核心，其功能实现如图4所示。在教学分析模块，智能帮助机器人将实时监督的数据与目标数据进行比对，给学习者明确的反馈，如学习者是否达到学习时长、测试是否通过、学习任务单是否完成等，并推测学习者的学习状态；根据智能推理情况，对于达到学习要求并有进一步学习需求的学习者，为其匹配个性化SCORM微课程学习资源，通过信息推送技术，把学习资源推送到不同的学习端供学习者学习；对于没有达到学习要求的学习者，智能帮助机器人搜集整理不同学习者的学习难点并反馈给教师，然后由教师给出具体指导意见，协助学习者建构知识。智能帮助机器人也可以根据智能推理情况，对学习者的学习内容给予规划，为学习者推荐类似的微课程学习资源；个别化地根据学习者需求，进行不同层次的推理、规划和指导。

5）学习交流。

学习者可以与智能帮助机器人进行交流，如智能帮助机器人推送的学习资源是否适合自己，自己学习中有什么难点和疑点，需要加强哪一模块的学习内容等；也可以与学习者相互解答疑难点，分享学习经验与感悟；还可以向老师发起提问。

2.3基于SCORM微课程的智能帮助机器人的案例应用

该研究以“X知识点”SCORM微课程为例设计智能帮助机器人帮助学习者的简单案例，如图5所示。当学习者开始“X知识点”SCORM微课程学习时，智能帮助机器人首先要推送测试题1（前测），如果学习者通过测试，智能帮助机器人会给予学习者高匹配度的其他SCORM微课程，否则学习者开始SCORM微课程1的学习。智能帮助机器人跟踪和记录学习者的整个学习过程，并将学习数据反馈给学习者。学习完成后，智能帮助机器人推送测试题2（从题库中随机抽取的一种总结性测验，必须经验证，使题库中的测验题目难度、题目结构、区分度和信度基本相似，达到平行性测试），并根据测试结果判断学习者是否达到学习目标。对于达到学习要求的学习者，智能帮助机器人为其提供可视化的自我反思帮助（如笔记、错题整理等），“X知识点”SCORM微课程学习结束，否则针对学习者的不同需求进行个性化帮助：①为学习者重新匹配学习路径；②帮助学习者向老师发起提问；③继续学习SCORM标准微课程1。

3结语

基于SCORM标准微课程，在SCORM微课程在线学习中，可以引入智能帮助机器人帮助学习者更好地建构知识。SCORM微课程能够在不同设备中使用，同时实现自动化跟踪和管理，为教师带来便利。笔者对基于SCORM微课程的智能帮助机器人进行系统构建、功能设计及案例应用，由于对动态匹配算法的研究较浅显，因此对智能帮助机器人在SCORM微课程中的运行机制和精确计算剖析力度不够，后续的研究将聚焦于在线学习中教育数据的挖掘与分析。

（编辑：宋文婷）