基于个性化自适应学习的网络教学探析

（厦门城市职业学院，福建 厦门 361004）

0 引言

我国教育事业建设的新阶段中，突出学生的独立性、自主性，辅助学生形成“学习的能力”，成了各个院校教育教学改革的主要方向。“学习的能力”指的是能够妥善了解、吸收、应用新知识的能力，是一种无关所学知识范畴的必备能力。而在国内学者们对如何培养学生学习能力的过程中，“自适应学习”这一概念正式走到了研究者的面前。国内学者们普遍认为，自适应学习是培养学生形成“学习的能力”的重要方法，将其作为指导去设计新的教学模式，可以高度提升学生在学习行为中的自主性和独立性。计算机教学以培养高级的计算机专业人才为主，而伴随国内计算机相关行业对创新型人才的高度需求，计算机专业教学过程中便需要突出培养学生的自主能力，从而令学生们有能力、有素质去承担个性化、创新性的工作任务。因此，基于个性化自适应学习去建构计算机专业的网络教学模式，可以高质量完成计算机专业教育教学改革的任务，更能够匹配新时代计算机行业对人才的新要求，进一步提升人才培养的时效性[1]。

1 个性化自适应学习的特征分析

1.1 独立性

从定义解析来看，个性化自适应学习的首要特征就是学习的独立性。学生在整个学习的过程中，都必须做到相对独立。认知心理学中提到，当人们主动地去探究某个问题或接触某类信息时，主动的认知态度会令信息的吸收更加深刻，记忆质量更高。且思考过程的连贯性，也会提升学习行为的整体效率。这说明只有在独立思考和主动思考的基础上，“学习”行为才有可能真正实现高效和有效。相反，如果在学生思考的过程中，有其他人给出了完全性的意见，或在其产生判断前告知了重要内容，就会令学习者的思虑过程不再完整。这是因为思考过程中重要的部分，实际上是由他人的思路主导，学生并没有完成一整套的辩证思考和论点归纳。这会进一步造成学习者认为自己“学会了”的假象，反而对其学习质量造成不良影响。因此，要开设个性化的自适应学习，最应该保障的就是学习者学习行为的独立性。

1.2 必须结合实践应用

自适应学习之所以能够成为最具价值的学习行为，还有一部分原因是因为自适应学习可以为学生带来较强的成就感。自适应学习中的尾端环节，通常会突出对信息或知识的运用。即理论知识必须要在一定层面上完成与现实应用的结合，学生才算是真正完成了一个阶段的学习。而之所以要强调实践，是因为学习不仅仅是接收知识和吸收知识的过程。学习者学习知识的本质目的，是要建构价值观以及完整的知识谱系。学生需要了解一个知识的机理，更要了解验证该知识点的正面例子和反面例子，这样才能真正理解知识点，并通过一定的对比和类比技巧建立良好的学习方法，以解决其他相似的问题。也只有在实践的过程中，学生才能真正明确学习的目的，而不会把学习看作机械性的记忆，进而可以在学习中获得成就感。因此，个性化自适应学习的第二个特征就是必须结合实践应用去开展。

2 基于个性化自适应学习的网络教学应突出的要点

2.1 学习资源的丰富性和正确性

自适应学习中强调要为学习者提供相应的环境、实例、实践场域，这些内容统称为教学资源。同时一些学者表示，学习者所能接触到的教学资源越丰富、内容越完善和专业，在有限的时间内的学习成效就越优质。这是因为学习者必须要依托于一系列的教学资源去建构对知识的逻辑印象，知识的价值就等同于学习者的学习价值。对此，教育者们便需要保障学习资源的丰富性和正确性。以计算机专业为例，计算机相关行业对于信息的时代性价值具有较高需求，且行业内技术、信息迭代的速率较快。如果学生在校期间并未接触到行业内最新的技术和知识点，学生通过学习而形成的知识谱系便具有滞后性，不利于就业竞争。对此，教师必须保障网络教学平台中包含巨量的高价值资源，且资源要具有前瞻性和专业性，这样才能帮助学生构建“前瞻性”的专业眼光，学会用符合时代发展高度的技术去解决实际问题[2]。

2.2 学习模式设定的智能化

网络教学的另一个优势在于，形式的智能化。在传统由教师主导和指导的课堂中，教师操控所有的教学节奏，且教师的行为存在一定的限制性，教师无法开设多个教学步骤。教学、讨论、实践只能在不同的时段内开展。但不同学生在学习速度和进度方面存在必然的差异，强行要求学生们沿着同一个时间线进行学习，必然会降低学生的学习质量。而网络教学所依托的网络平台，大多都携带大数据挖掘和分析的功能。可以依据学生不同的学习习惯、学习进度、知识谱系的薄弱处给出独具特色的学习计划。即大数据可以成为比学生更了解自己的工具，沿着学生的个性化习惯和特征给出学习模式上的指导。并且，依托于网络平台，学生可以在听课的同时与其他同学进行互动，能够同步进行实践等。多个学习步骤可同期开展，教师充分利用每一个资源去提升学生的学习质量。传统课堂基本无法实现这些复合型的教学优势。因此，若要充分利用个性化自适应和网络教学的优势，就要注重学习模式设定的智能化。

3 基于个性化自适应学习的网络教学模式

3.1 搜集信息确认学生优缺点，制定个性化学习指导机制

要实现个性化自适应学习，需要搜集信息确认学生的优缺点模型，进而去制定个性化的学习指导机制。首先，教师需要根据一定的标准，设定好几个基本的类别。例如，计算机专业的教师可以利用Munford学习风格模型，设定理论者、行动者、反思者等类别。其次，以不同类别的定义为主，通过问卷调查的形式完成对学生的风格分类。最后，要根据不同分类的能力优劣势，设定初期的个性化学习指导机制。例如，面向理论者风格的学生，教师可以为其提供较多的理论讲解类资源，并配置逻辑性较强的学习训练计划。面向实用主义者，教师可以精简理论学习部分，并将减掉的部分融入实践指导的过程中，让学生在实践过程中以感受的形式完成对知识点的有效吸收。如此一来，学生们可以在自己擅长的情况下独立完成自适应化的学习。

3.2 应用状态监测和大数据分析技术，推介针对性学习计划

一般的网络教学平台都具有后台数据监测功能，即记录学生观看视频的时间、频次，课后作业的完成情况等。这些数据既可以说明一个阶段内学生的学习情况，也可以作为教师深度判断学生学习特征的素材来源。教师可以及时搜集和整理相关的数据，进一步根据学生的个性化特征制定下一阶段的学习计划，并实现个性化的资源推送，帮助学生善用自适应学习模式。第一，教师需要根据调查所得的信息，确认每个学生的学习进度和答题成果，确认好不同学生学习程度的差异，也要明确每位学生的学习爱好取向，例如通过视频点击率和观看次数，可以判断学生喜爱动画讲解还是录屏指导的学习喜好。第二，教师可以根据个性化特征制定下一阶段的学习计划。对于学习进度较快的学生，教师可以配置一些局域网组建等实践类的实例任务，令学生适当放缓学习速度，先充分夯实知识点。对于学习进度较慢的学生，教师可以额外提供一些符合其兴趣取向的慕课视频帮助他们理解知识点。总的来说就是要根据个性特征推介针对性的学习计划，令每个学生都可以在自己的节奏内朝向同一个方向匀速发展。

4 结语

传统的广泛性教育教学模式，存在无法关注到学生个体问题的缺憾。而网络教学这一现代化的技术产物，却在一定程度上为解决这一缺憾提供了有效途径。基于个性化自适应学习的理念而建构的网络教学模式，可以利用大数据技术有效定位每一位学生的优劣势和学习习惯，继而为学生们提供更具针对性、个性化的学习计划和资源辅助。同时网络教学可以在同一时间内为多名学生提供同样高效、高质的教学服务，在妥善帮助学生的同时也为教师们留置了更多的时间和空间，令教师们可以在技术的辅助下更高质高效地进行个性化指导，进一步提升教育教学的质量。