浅析人工智能时代高职教育自适应学习模式

[摘           要]  2017年政府工作报告首次提出“人工智能”，随后国务院出台相关文件大力推进智能教育。在高职教育中，学生与教师可以搭载人工智能的顺风车，在自组织理论的指导下，激发学生内在动力，研发出自适应学习模式。此模式有助于培养高职学生的个性化创新，便于老师精准帮困，有利于提高高职院校的管理效率。这些可以通过突破技术瓶颈，构建知识图谱;普及人工智能教育，构建相关伦理框架;重构结构组织，再造教育流程来实现。

[关    键   词]  人工智能;自适应学习;高职教育

[中图分类号]  G712                 [文献标志码]  A            [文章编号]  2096-0603（2020）48-0022-02

最近几年，人工智能遍地开花，在语音识别、图像处理、翻译等领域均有突破性进展。随着慕课、超星学习通等课程教学平台和移动学习终端的使用，高职院校的线上教育教学达到了一定规模，收集了高职学生的大量学习互动行为数据。但高职学生自制力较弱，不能很好地控制学习时间和进度，制约了学习效果的提升。自组织理论主要研究系统在一定条件下如何自发地从杂乱到整齐、由无序走向有序，探索人类社会及自然界发展变化中的各种复杂现象及其演化规律的科学。随着大数据、人工智能的普及，线上教育也发生着变革，将人工智能与教育充分融合的人工智能自适应学习模式应势而生。它能够运用大数据分析学生学习行为习惯和兴趣爱好，挖掘学生潜能，匹配出适合学生的个性化学习方案，帮助学生更有效地学习，提高教师教学效率，更好实现因材施教。

一、自组织理论内涵

自组织是复杂适应系统的基本行为之一，是系统自发从无序状态组织成一种有序结构的过程，是耗散结构和协同学理论的总称。系统在演化过程中如果没有外部力量驱使，系统内各部分会按照自身的行为规则，彼此之间相互作用在时空或功能方面协同运作，逐渐呈现有序结构，通过系统自身发展进化形成具有一定时空和功能结构的自组织系统。

在教育环境中，学生虽然被严格控制在高度组织化的秩序中，受到校纪校规的约束，但是似乎有一只“看不见的手”常常使教育的计划落空，教育效果与教师期待的效果有些误差。

教育环境中个体的发展也是典型的自组织过程，该如何有意识去寻找并好好使用那只“看不见的手”让学生更好地朝教师期待的方向发展是一个值得探讨的问题。

二、人工智能时代自适应学习的国家战略规划

为贯彻落实国务院的通知，引导各高校紧跟世界科技前沿，进一步挖掘高校在人工智能领域的优势和潜能，2018年4月，教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》，其中一项重点任务就是探索基于人工智能的新教学模式，重构教学流程，运用人工智能开展教学过程监测、学情分析和学业水平诊断，实现因材施教、校园精细化管理、个性化服务。

这些政策的出台表明今后教育的发展方向就是人工智能与教育的深度融合，因此人工智能自适应学习将成为未来高职教育学习变革的新模式。

三、人工智能在高职教育应用中的价值

自适应学习模式有开放性、平等性、自增长特点。自适应学习模式是开放的，教师只是教学组织监督者和考核者，学生在开放的环境下充分发挥主观能动性，不拘泥于任何形式开展自由组合学习。在整个教学活动中，所有学生一律平等，不存在领导者和组织者。所有成员平等自由组合为学习团队，充分发挥团队学习优势，针对具体学习任务开展研讨。这样，学生在自适应学习模式下进行学习，随着学习内容的不断深入，学生互动协作越来越紧密，逐渐提高团队的学习能力，进行自增长，实现更好的学习效果。

（一）学习：有助于培养高职学生的个性化创新

自夸美纽斯提出班级授课制以来，以班级为单位的教学组织形式逐渐演变成现代主流的学校教育管理模式，但是这种整齐划一的培养方式不利于对学生因材施教实现个性化学习。美国霍华德·加德纳教授在他的多元智力理论中提出了每个个体都有不同的能力倾向，要重视学生个体的差异。每个人都是天才，若你用爬树的能力来评判一条鱼的价值，那这条鱼一生都会觉得自己无能。因此，我们需要仔细分析每个学生的每个学习行为，然后给予精心的个性化指导，这样才能“一个都不能少”地保障每个人的成才机会。可是现实中教师人力有限，没有足够的时间和精力分析这些。我们能否借助计算机呢？现在教育领域中越来越多的数据变成了电子数据，可以利用大数据技术深度分析学习行为，根据学生个人的喜好将庞杂的知识图谱分类整理，生成更加系统化、个人化的知识图谱，供学习者高效学习，更好地培养学生的個性化创新。

（二）教学：人机协作，有助于高职教师更好地精准扶困

在高职教学中，大多遵守传统的班级授课制，教师们为了更好地因材施教采取的方法也是分层教学。在这种情况下，教师仍无法精确地把握每位学生的优劣不足，无法关注到每位学生的实际情况，更不能因为某位学生对进度快慢有要求而调整全班的教学节奏。教师压力也比较大。人工智能时代，计算机能帮助教师完成一些事务性辅助性工作，收集学生学习过程中的数据，利用这些数据描绘出学生的学习能力全貌、对学习内容的掌握程度，量化出学生的兴趣偏好、潜在能力、自制力、创造潜能等指标，协助教师自动出题、自动批阅作业，帮助教师智能地规划出每位学生的学习路径，推荐适合该生学情的学习内容，促进教师更好地精准帮扶学习困难的学生，为教师的“教”提供更精细的指导。

（三）管理：隐形管理，有助于提升管理效率

随着高职院校智慧校园的建设发展，学生传统的宿舍、食堂、教室三点一线生活也充满着各种智能化信息系统，教师包括备课、课堂授课、课后考核的教学全过程及对教学过程的科研反思、社会服务等各个方面，也都在逐步信息化，这些确实大大提升了管理效率。在信息化应用发展上，探索人工智能技术在教育教学质量管理的智能化、学校决策的智能化等方面的应用，促进学校智能高效扁平的内部治理体系的形成也将成为新的研究课题，这有助于提升学校教育教学管理效率。

四、高职教育自适应学习的实现路径

自组织理论要求教师在教学过程中由教学主导者转变为教学组织监督者。在自适应学习模式下，教师并不是无所作为，让学生放任自流，而是要根据学生的基础信息，精心设计教学内容，精选教学组织形式和方法，借助于具体项目，激发学生自我组织、自主实践、团队学习。具体实现路径可以探索如下：

（一）技术层：突破技术瓶颈，搭建知识图谱

高职院校主要有基础课程、专业课程、实训课程，教学过程的“教、学、管、测、评”各个环节都可以应用人工智能技术[3]。教育研究者可以深入理解教育活动的发生过程，明确三种不同类型课程知识内容的逻辑关系，分解出一些独立的知识单元，然后对每一知识单元再进行分解，这样层层分解下来得到精细分解的知识技能点，最后再搭建彼此之间的关联关系，如包含关系、互相依赖、彼此组合等复杂关系。为获得大量教育“原料”数据，教育者要利用人工智能提供数据采集策略、工具，基于对学习的理解提供更符合教育需求的“算法”。以知识点为基础形成的彼此关联的知识图谱，才能够不断检测学生对知识的掌握程度，动态推荐适合每位学生的学习内容。

（二）伦理层：普及相关教育，构建人工智能伦理框架

关于普及人工智能教育，国务院已经给出明确路径：一是进行全民科普，逐步开展全民人工智能教育项目;二是在中小学教育设置人工智能相关课程，从小培养孩子们的科技素养;三是在大学建立人工智能相关学科，加大复合型创新人才的培养。未来是“人机共存”的社会，需要引导中小学生形成正确的科技观，认识人工智能的两面性，察觉人工智能可能给我们社会带来的深刻改变，形成良好的“人机协同”意识。[4]

（三）管理层：重构结构组织，再造教育流程

不能把人工智能单纯地看作单一的技术，管理层必须要重构教育结构组织进行系统变革。具体来说，可以从以下几个方面入手：学生学习方面，利用VR/AR技术进行游戏化学习，留住学生的学习动机，激发学生个体自适应学习;课程教学方面，利用在线课程实现优质教育资源共享，同时实现破坏式创新，更大程度上“放大”人工智能技术价值;教师角色方面，要发挥人工智能的技术优势进行大数据、云计算，提升教师工作效率和工作幸福感。

人工智能技术便于我们更好地对学生因材施教，在人工智能技术支持下，我们可以“仰望星空”憧憬未来教育：教师可以从机械重复的体力和脑力劳动中解脱出来，成为无所不知、24小时在线、不知疲倦關心学生的“超级教师”。但是科技有利有弊，也有局限性，教师要“脚踏实地”解决教育面临的实际问题，做好数据、内容等方面的积累工作，及时根据所教学生特点创新教学方法、情感激励、课堂管理，努力实现人工智能与现实教育的深度融合，帮助培养学生的高阶思维，指导学生进行个性化学习。

参考文献：

[1]国务院.国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知[EB/OL].[2018-06-29].www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.html.

[2]张旭.人工智能背景下高职教育自适应学习模式可行性及发展路径研究[J].信息记录材料，2019（6）.

[3]吴兆明.人工智能技术背景下高职教育教学管理的思考[J].机械职业教育，2019（3）.

[4]肖睿，肖海明，尚俊杰.人工智能与教育变革：前景、困难和策略[J].中国电化教育，2020（4）.

编辑 王亚青

①本文系浙江金融职业学院2019年度基本科研业务费一般项目“人工智能时代高职教育自组织学习模式研究”（项目编号：2019YB39）的研究成果。

作者简介：汤海萍（1988—），女，汉族，讲师，就职于浙江金融职业学院，研究方向：教育学原理。