大数据环境下如何应用人工智能+创新开放教育学生学习模式

阮金波

（长春广播电视大学，长春 130051）

1 开放教育的特点

开放教育与普通高等教育的教学性质有着一定的差别，开放教育不是通过高考的途径面向全国招生，他们对学生没有录取分数线的限制，进入门槛比较低。开放教育的学生人群一半来自社会，他们有的是已经参加工作的职场人士，有的是待业的人员。他们拥有的学历也不统一，有的可能是高中毕业，有的可能是大专毕业，也有本科毕业，在进入社会之后，因为想考取更高的学历，或者是获得某专业的文凭及提升自身的工作能力，所以会通过参加开放教育的途径来实现。根据教育性质和学生人群可见，开放教育具有以下几方面的特点。

1.1 学习形式多样化

开放教育的形式呈现多样化，所以学生的学习形式也呈现多样化。因为接受开放教育的学生大多数都已经参加工作，或者有自身的社会活动，他们不能像接受普通高等教育的学生那样可以开展全日制的学习，他们会根据自己的时间和需要来选择接受教育的形式。可供学生选择的方式有面授、在线自学、广播、电视、网络远程等，选择什么样的方式接受指导，取决于学生的自身需要和条件的允许。从这一点来看，开放教育打破了传统的教育形式，学习地点不局限于学校的课堂，学生的学习自由选择性比较强，但也有一些专业需要通过参加全日制学习的方式来实现。总体来说，开放教育的学习活动可以进行灵活调配，学生的学习形式可进行多样化选择。

1.2 以个人自学为主

开放教育不像普通高等教育那样实施全日制管理，学生大部分时间不在学校接受辅导，所以开放教育以个人在线自学为主。接受教育的学生已经是成年人，他们能够自主安排自己的学习，学习自觉性比较高，不需要由教师进行监督和管制。为了让学生的学习不与工作、生活产生冲突，开放教育会给予学生更多的自由选择空间，所以教师不会过多地对学生进行约束。在这样的环境下，学生需要更自觉学习，自行安排学习目标和学习计划，这样才能通过开放教育真正获得提升。

2 开放教育应用人工智能＋创新学生学习模式的对策

大数据环境下，人工智能技术在教育领域的应用日趋成熟，尤其是在2020 年新冠病毒的冲击下，全国掀起了在家上网课的浪潮。在这股浪潮中人们看到了人工智能技术在教育行业中的优势。人工智能＋教育被认为是在线教育的下一个风口，开放大学可以抓住这个风口，应用人工智能＋降低人力服务成本，创新学生的学习模式，为学生提供个性化的学习服务。具体的对策可以从以下几个方面开展。

2.1 应用“视觉空间智能”促进理论联系实际

大数据环境下，人工智能＋带来了学习模式的多种转变，在人工智能技术飞速发展的今天，开放教育要充分利用这些现代化工具，以人工智能技术和网络为核心的现代教育技术能够创设“视觉空间智能”模式，弥补文字书籍缺乏情境的不足。在人工智能技术应用之前，多媒体教学已经能够创建多种有趣的教学课件，这对吸引学生的注意力非常有帮助，接近真实的场景，既容易引起学生的学习兴趣，又打破了时间空间限制，将枯燥无味的知识转化成直观的形象思维，化静为动、化繁为简，有利于加深学生印象，提高掌握率。

在人工智能技术应用之后，“视觉空间智能”模式将进一步丰富教学资源，提供大量的相关知识信息，不再局限于文字、音像等狭窄的知识面。这种模式虽然不能完全替代传统的学习方式，但却是对传统线上学习的一个重要补充，改变了以往陈旧单一的学习模式，生动性、趣味性皆有很大程度的改观，对于激发学生兴趣将起到根本性的转变作用。

在实际教学中，较少获得企业案例教学的机会，学生在线上自学不能与实践结合，会降低学习效果。在人工智能＋的支持下，“视觉空间智能”学习模式在开放教育中可以加强与企业联系，通过AI 为学生模拟实践场景，促进学生能够理论联系实际。

根据现实情况，在教师多制造机会的情况下，可以通过与企业合作，把理论知识在现实中的操作采用视觉空间智能来呈现。在“视觉空间智能”模式下，学生可以真实地看到所学的知识点如何在企业中进行实践应用，尤其是技术类的专业，通过真实的视觉冲击，更能够加强对知识点的记忆，提高理论联系实际的能力。在这种学习模式下，学生可以根据企业的经营管理情况参与到问题的分析和解决中。比如在和企业合作的基础上，经营管理类的学科可以将企业经营管理中存在的问题结合到学科教学中，并具体到某些知识点，把问题提供给学生，让他们对问题进行自主分析，并向学习系统提交解决方案。在收集到学生的解决方案之后，系统可以自动对学生的方案进行分析和评价，评估学生制订的方案在现实企业中的应用可行性，点评方案的亮点和不足，这可以让学生认识到自己方案中存在的不足。这种“视觉空间智能”的学习模式虽然没有让学生在企业中进行真正的实践，但能够调动学生参与到分析问题、解决问题中，激发他们独立分析问题、解决问题的能力，这对他们在企业中提升实践能力有很大的帮助。

2.2 打造“智能网络课堂”，促进学习互动

开放教育是以线上学习为主。传统的线上学习主要是学生在网站上浏览学习资料进行自主学习，学习方式比较枯燥。网络教学环境下，教师和学生不在同一个地点，缺乏课堂上的互动与交流，学习过程中的人际交流会有所弱化，学生会感受不到学习氛围，学习的积极性会受到影响。对此，要营造网络课堂的学习氛围，激发学生对学习内容的热情，需要建设网络课堂的互动与交流，强化学习中人际交流的环节。

在大数据环境下，可运用人工智能技术打造“智能网络课堂”，这不但可以让学习内容更加生动有趣，还能促进学习过程的互动与交流。智能网络课堂是建立在人工智能技术的基础上，采用双师模式，一位是真人辅导老师，一位是机器人担任教师的助教，常规的机械工作由机器人助教完成，可为学生提供24 小时的服务。传统的线上学习缺乏与老师互动，学生遇到问题不能随时得到教师的回应，有了抽象助教这个角色之后，可为学生提供24 小时随时响应，让学生在学习中获得激励。机器人助教的应用基础是智能话术库，可根据学生的特定问题进行定向回复，还可以对学习任务进行跟进和提醒。

智能网络课堂还可在录播课程中通过绿幕技术增强场景互动，也可以应用真人模拟回答进一步增强互动。比如学生在完成学习任务之后，可以给老师打视频电话进行对话，老师向学生进行提问，学生根据所学的内容进行回答，这种真人模拟回答有利于学生将学到的知识进行输出，加强对所学内容的记忆。真人模拟回答是需要老师提前录制好一段提问的问题，把学生响应回答的时间计算好，然后对学生的回答进行反馈。只要把握好节奏，学生就像真的和教师在互动一样，这样有助于提升学生的学习兴趣和学习效果。

另外，真人教师可以利用即时的聊天工具加强互动交流，在聊天工具上询问学习情况，收集学生的反馈意见，通过学生的反馈及时对网络课堂进行改进。通过互动交流让学生感受到仍旧是在一个班集体中学习，而自己的学习行为会受到老师的关注，以此激发他们的学习兴趣。

2.3 应用智能识别制订学习方案

在人工智能技术中，智能识别、智能推荐被用得比较广泛，开放教育系统可以引进智能识别技术为学生制订学习方案，提升学习效率。通过智能识别对收集到的学生信息进行测试，掌握学生学习中的问题，从中判断适合什么样的学习内容和呈现方式，以及学习的路径和节奏。在智能识别的基础上，还可以进行智能推荐，推荐学生适合学哪些内容，下一步要学哪些内容，通过智能决策系统制订出完善的学习方案。智能识别制订的学习方案会规划好学生的学习路径和学习内容，学习方案会根据学生的学习情况进行调整和匹配。

比如有些课程注重与实践相结合，智能决策系统会推荐学生勤于结合自身工作，学以致用。接受开放教育的学生大多数已经参加工作，他们可能是企业中的基层岗位，从事着普通员工的工作，还没有进入到企业管理的领域，有的可能是基层管理者，担任部门主管、工作小组组长，负责基层的管理，他们参加开放教育可能是有机会提升自己的岗位，但自身的知识结构、管理能力还没有达到，也有可能是某些企业的管理岗位对学历做出了硬性的要求，需要具有本科学历才能获得提升的机会，所以出于自身的需求，他们会选择以参加开放教育的方式来寻求改变。根据学生的学习需求和学习目的，系统会通过推荐的方式引导他们把专业知识应用到自身的工作中，做到学以致用。根据他们在工作中遇到的问题推荐相应的知识点，并引导他们利用所学的知识制订解决方案。跟案例教学不一样的是，在职的学生根据自己的工作制订出来的方案要应用到实践中，因为这是他们实际工作中的问题，可以抓住这些机会促进自己学到的知识跟实践结合起来。经过实践后，系统可以根据工作结果来评估，分析学生是否充分应用到课本上的理论知识，是否做到结合实际做出正确的决策，同时也对学生的实践结果进行分析，鼓励学生注重把理论知识与自身工作结合起来，通过不断的实践将专业知识转化成为工作能力。

2.4 应用智能分析设计个性化题目

大数据环境下，有多种渠道可以收集到学生在学习过程中的信息，这个信息日积月累，形成了庞大的数据。在这些数据中，可通过设计算法分析学生的学习行为，结合学生的薄弱点，设计出个性化的题目组合，在学生完成做题之后还可以进行分析，做出评估报告。

当前开放教育的学习平台缺乏对学生学习行为的分析，这不利于学生学习效果的提升。在大数据环境下，可应用设计算法分析学生的学习行为，根据学生的学习情况设计个性化的题目组合，这有利于帮助学生弥补薄弱点。

在线自学较难掌握学生的行为习惯，教师设计的题目存在广泛性，而不是根据不同学生进行个性化设计，出的题目较难检验学生的学习效果，针对学生薄弱点设计的题目，更能加强对所学知识的巩固。学生在自学过程中遇到难点，往往放在一边，较少花时间和精力进行深入的学习探索，这样一来这些难点就成为了薄弱点，得不到巩固和提升。如果设计的题目针对了学生的薄弱点，会激发他们进一步加强学习的动力，推动他们寻求突破。在学生完成答题之后，系统可以进行智能评分，这个评分不是单纯地给出分数，而是给出详细的评估报告，通过评估报告可以全方位了解自己哪些知识点学得不到位，哪些知识点还需要进一步加强学习，这更有利于学习效果的提升。

3 结语

综上所述，开放教育以线上自学为主，传统的线上学习缺乏互动，学习方式比较单调，在大数据环境下，人工智能＋给线上学习带来了变革，智能化感知、智能化推荐、智能化评价、智能批改等已经在教育领域得到了应用，未来应用人工智能＋对学生的学习模式进行创新将是一种趋势。在这样的背景下，开放教育应该注重应用人工智能技术进行变革，以学生的需求为出发点，打造个性化学习服务。当下人工智能＋在线上教育培训领域应用得比较多，且取得了良好效果，为学生线上学习提供了更多的个性化体验。开放教育要跟上这个时代步伐，多借鉴线上培训的成功经验，结合热门的人工智能技术，为学生的学习模式进行创新。根据学生对理论联系实际、学习互动、学习方案、个性化题目的需求，可应用“视觉空间智能”促进理论联系实际，打造“智能网络课堂”促进学习互动，应用智能识别制订学习方案，应用智能分析设计个性化题目。通过场景模拟强化课程的知识点，更多与现实企业的实践操作相结合，让学生体验到书本知识在实际中的应用。学习互动主要是借助机器人助教加强对学生的响应，也可通过真人模拟对学生进行提问，让学生感觉就像是和真人老师进行互动，提升学习的兴趣。制订个性化的学习方案，主要是通过智能识别和智能推荐来实现，智能决策系统通过对学生的学习信息进行分析，为学生推荐学习内容、学习路径，安排学习进度。设计个性化题目也是建立在数据分析的基础上，通过分析学生的学习行为，掌握学生的薄弱点，有针对性地设计出个性化的题目，帮助学生加强对知识难点的学习和巩固。