基于人工智能的智慧学习新常态

摘  要：随着人工智能时代的到来，“以学为中心”将成为新常态。这个新常态主要包括“学习支持”新常态：人工智能为学生提供自适应学习路径、提供更适合的学习资源以及更多元的交互;“学情反馈”新常态：人工智能更加聚焦学生，向学生提供学情反馈和建议，教师基于学情反馈提供更有温度的关注与指导;“师生关系”新常态：人工智能将“学生+教师”拓展为“学生+教师+人工智能”，形成“三位一体”的新学习共同体。

关键词：人工智能;自适应学习;学情反馈;学习共同体

中图分类号：G434      文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）21-0185-03

Intelligent Learning New Normal Based on Artificial Intelligence

PENG Bin

（Guangzhou Zhixin High School，Guangzhou  510080，China）

Abstract：With the advent of the era of AI（artificial intelligence），“learning centered” will become the new normal. This new normal mainly includes the new normal of “learning support”：artificial intelligence will provide students with adaptive learning path，more suitable learning resources and more meta interaction;“learning feedback” new normal：artificial intelligence will focus more on students，provide students with learning feedback and suggestions，teachers will provide more warm attention and guidance based on learning feedback;“teacher-student relationship” new normal：artificial intelligence expands “student + teacher” to “student + teacher + artificial intelligence”，forming a “three-in-one” new learning community.

Keywords：AI;adaptive learning;learning feedback;learning community

0  引  言

随着技术变革的深入，人工智能（Artificial Intelligence，AI）正在高速发展，5G时代的到来，促使人工智能与各领域深度融合，在人工智能的影响下教学领域也在逐渐发生改变，人工智能与教学深度融合必将产生巨大影响，国内外学者也对这一领域越来越重视。陈颖博等提出，我国教育人工智能应重视人工智能应用于教育的效果评估及影响因素研究;要利用VR/AR进行跨媒体融合研究，构建智慧学习空间;由知识掌握转向智能核心素养的培养;促进教育人工智能的学习内容、教学模式改革研究[1]。高斐通过研究提出，人工智能时代，课程内容、教学方法和师生关系都在发生深刻的变化，推动人工智能与教育的融合是非常必要的[2]。随着人工智能时代的到来，长期以来“以教为中心”的师生关系将发生深刻变化，人工智能时代将产生“以学为中心”的新常态。人工智能环境下“以学为中心”的教学新常态是指在人工智能支持下的学习空间中，学生通过人工智能支持下的自适应学习路径开展学习，实现深度学习的目的。

笔者所在广州市执信中学是普通高中新课程新教材实施国家级示范校，鉴于人工智能在改善学生学习行为与促进学生深度学习方面的重要价值，笔者从2018年开始带领团队开展“人工智能+学习”的教学改革实践和研究，引入了基于人工智能的智慧教学平台和设备，并围绕智慧教学设备开展了“以学为中心”的教学探索，建构了“学生+教师+人工智能”三位一体的学习生态，人工智能环境下“以学为中心”的教学新常态主要包括“学习支持”的新常态、“学情反馈”的新常态和“师生关系”的新常态。

1  人工智能提供的“学习支持”新常态

1.1  学习支持是学习高效发生的保障

学习支持是指为学生提供学习过程中所需的资源、组织、活动等，是学习高效发生的重要保障，也是学生持续学习的保证。自适应学习路径是一系列符合学生个性特征的学习活动和资源的组合，其本质是个性化。从建构主义视角看，每个学生都是基于其原有基础不断建构新的认知结构并发展相应学习能力和学科能力的，个性化学习是人工智能对学习支持的价值体现，也是学生高质量发展的必然要求[3]。随着人工智能时代的到来，学校教育教学正在发生深刻的变化，传统的通过教材、练习册、课堂等手段提供的学习支持已经不能满足学生个性化需求。经过教学探索发现基于人工智能的“学生+教师+人工智能”三位一体学习生态可以为学生构建动态个人知识地图，帮助学生厘清原有知识、新学知识以及其他知识之间的关系，并为学生寻找适应性学习资源，组建适合的学习共同体，设计适合的学习路径。

1.2  人工智能支持下使学生能够自适应学习

人工智能的大数据分析能力既能应对大规模、动态化的学习资源变化，又能分析海量学生的个性化学习需求，是当前自适应学习路径构建的可行方法。例如，相同班级学生学习数学时，学习生态既要按照高中数学课程标准的相关要求提供所有学生必须学习的相同内容，又可根据不同学生学习情况的不同需要提供个性化学习材料，进行有针对性的查缺补漏或培优提升，学生都在高质量发展各自的“最近发展区”，并进一步形成新的“最近发展区”，学生通过自适应学习路径可以提高學习兴趣、提升效能并实现个性化学习，使得每一个学生都得到充分的发展。人工智能的发展为自适应学习路径的实现提供了理论指引和技术支撑，其通过探寻学生的个体特征（如认知偏好、学习活动、社交倾向等），分析过往学生学习的历史数据，自适应调整学生的学习资源和活动序列，使每个学生获得最适合自己的学习路径，从而实现精准的个性化学习支持服务，如图1所示。

1.3  人工智能支持下使因材施教成为现实

在传统教学场景下，因材施教总会受相关教学因素的影响，导致其受到不同程度的干扰，使得因材施教很难有效实现，而人工智能则能以其强大的数据分析能力为有效实现因材施教提供支持[4]。例如，参与人工智能教学实验的班级在考试后，人工智能可以根据试卷内容分析出学生知识点的掌握情况，推荐个性化资源弥补知识点的短板，集中精力复习学生掌握得比较弱的知识点，这样可以在较短时间内完成学习任务。人工智能可以从繁复的学习资源和活动中生成简洁、精准的自适应学习路径，既有效解决了学生的学习迷航与认知过载问题，还能促进学习资源的高效利用，有利于学生对知识的主动建构、内化及迁移。

2  人工智能做出的“学情反馈”新常态

2.1  人工智能提供基于数据的及时学情反馈

当前的学情反馈多采用纸笔测试方式开展，大多情况下都是以学科成绩呈现，在阶段结束（如学期或学年结束）时开展师生评价为主，学情分析的结果多数情况下也是提供给教师家长为教育提供参考，这种传统的学情反馈难以实现及时性和针对性，而且以学科成绩作为学情反馈的途径，很大程度导致了唯分数论的出现，是学生的学业负担加重的主要因素之一。同时作为学习主体的学生，本身对学情反馈的知晓度不高，重视度也不够，导致学习过程中的主动性和自我调节能力没有得到很好的发挥，从而表现出学情反馈缺乏及时性和针对性。在基于人工智能的“学生+教师+人工智能”三位一体的学习生态下，学情反馈的及时性和针对性成为其主要特征之一，经过实验发现，学生在完成当下学习的同时，人工智能将根据历史记录结合学生个体模型进行分析，给出有针对性的学习评价，其中应该包括原有知识与能力的运用情况、新知识的掌握程度、能力拓展与提升情况、针对前三种评估结果溯源知识缺漏和能力不足点，智能推送补缺补漏的学习活动，针对前三种评估结果预测高阶知识和能力点，智能推送拓展性学习活动。通过基于人工智能学情反馈的学习闭环（如图2所示）能够为学生构建一个基于反馈的主动学习平台，激发学生寻求新知的好奇心和动机。

2.2  人工智能描绘出学生学情图谱

随着信息技术的發展，通过计算机软件（如Excel表格、Access数据库）等可以对学生的学情进行纵向跟踪，但数据跟踪大多数情况仅限于单一学科，很难做到学科之间相关性分析，使得每个学生全面了解自己学习情况并做出针对性改善成为当下学情反馈的“痛点”。通过教学实验发现，人工智能的加入让学生学习过程（成长过程）都可以被完整记录并精准分析，最后借助可视化技术将学生各阶段的学习结果（包括知识点和能力点）以图谱的方式呈现，即学习达成图谱。学习达成图谱能够让学生和教师清晰的了解当前状况以及状况出现的原因，进而采取相关的措施，修正或加快学习进程，以提高学习效率。通过对学生解答过程的全流程记录，分析解答过程停顿时间可以将学生的思维过程可视化，发现学生思维特征，进而通过人工智能分析找出能力薄弱点和能力优势点，这就形成了思维过程图谱。思维过程图谱一方面给教师在个体辅导时提供有针对性提供解决建议，另一方面人工智能结合学习的历史数据，从相似学生数据库中找出对应思维标签近似的案例推送给学生。通过教师和人工智能两方面的努力，让学生对解答存在的问题正确归因，并有具体的可操作的改进策略，这有利于学生高效学习。人工智能描绘学生学情图谱基本框架如图3所示。

3  人工智能下构建“师生关系”新常态

3.1  学生与人工智能交互成为新交互方式

通过物联网和5G技术运用，大量汇聚的个体学习过程数据库资源能够使人工智能与学生交互成为可能，而且也越来越趋于常态化，学生与人工智能的交互具有个性化、精准性和跨时空性等特征。在学生学习过程中，人工智能可以根据学生当前的学情，结合学生学习过程数据库的历史数据以及相似学生数据库对比，为学生提供精准的个性化辅导。在人工智能支持下的自适应学习环境中，学生的知识和能力提升辅导将逐渐由人工智能代替教师进行，人工智能还将提供基于已有学习经验的拓展性资源、进阶式学习和高阶知识与能力训练活动等，优化学生学习轨迹、提升效率、实现更高的学习达成度。

3.2  教师在人工智能场景下更加重要

实验研究发现，人工智能可以帮助教师对学生进行学业辅导，但还很难协助教师对学生开展情感交流。现阶段教师作为学习的具体策略和实施主体，一方面需要大量与学生的互动，另一方还需要与人工智能开展互动。教师一方面要探索和开发（或参与开发）人工智能支持下的自适应学习环境，另一方要加强对人工智能支持下自适应学习的过程监督，及时掌握人工智能对学生学情反馈，并及时对学生的学习进行适当修正。人工智能支持下的学习更加趋于个性化，学生的个性特征将变得非常突出，如何组成一个具有凝聚力的学习共同体是教师需要面对的问题。同时学生学习过程只是成长过程的一部分，成长过程中的人际交往、困惑、心理压力等，都需要教师通过与学生的情感互动来进行调节。

3.3  “学生+教师+人工智能”三位一体的新学习共同体

人工智能的发展和运用，将“学生+教师”的学习关联拓展到“学生+教师+人工智能”，形成“三位一体”的新学习共同体。在这个新的学习共同体中，学生是核心，围绕学生的健康发展，教师不但是学习共同体的一员，更是学习共同体的主导者，既要基于人工智能开发与使用相关教学材料，还要定期关注人工智能对学生自适应学习的支持情况和效果，在全过程体验和参与学生的自适应学习的同时，还要针对具体情况做出适时的调整与改善，这样才能给学生提供更加准确的、更加有温度的指导和帮助。“学生者+教师+人工智能”三位一体的新学习共同体结构模型，如图4所示。

新学习共同体

4  结  论

人工智能是引领学校变革的助推剂，学习科学中人工智能技术的加入和相关平台的应用，将会推动学习科学朝着一个全新的方向发展。在这个全新的领域中，自适应学习的广泛实现，伴随式大数据的采集与人工智能的深度融合，挖掘和分析学习过程以寻找个体学习影响因素，为高效学习提供辅助。在教学实践中如何实现教学与人工智能的深度融合，需要两者互相配合以促进改革教学内容、创新教学方法、再造教学流程和更新教学服务模式等变革。以这些变革为动力，从以“教”为中心转向以“学”为中心，实现从培养学生低阶认知技能（记忆、复述、再现等初级信息加工）转向培育学生的学科核心素养和高阶认知能力（识别问题、逻辑推理、意义构建、自我指导等能力），进而构建新型教育生态体系，形成智慧学习新常态。

参考文献：

[1] 陈颖博，张文兰.国外教育人工智能的研究热点、趋势和启示 [J].开放教育研究，2019，25（4）：43-58.

[2] 高斐.AI开启智慧教学新模式 [J].中国现代教育装备，2020（11）：22-23+27.

[3] 孔维梁，韩淑云，张昭理.人工智能支持下自适应学习路径构建 [J].现代远程教育研究，2020，32（3）：94-103.

[4] 李志新.智能引领 融合创新——北京市第十二中学网络公共服务平台建设 [J].中小学信息技术教育，2020（6）：35-37.

作者简介：彭斌（1978.10-），男，汉族，广东梅州人，中学高级教师，硕士，研究方向：教学管理、基于AI的自适应学习、智慧校园。