数字化转型背景下智慧学习系统模型构建

翟继友

(南京工程学院,江苏 南京 211167)

0 引言

在智能时代,借助智能技术创新教学方法,重塑学习流程,变革课堂结构,构建网络化、数字化、个性化、终身化的教育体系,建设“人人皆学、处处能学、时时可学”的学习型社会是当前时代的主题[1]。《中国教育现代化2035》明确提出了利用现代技术推动人才培养模式改革,实现规模化教育和个性化培养的有机结合[2]。人才培养新模式的关键在于智慧学习的开展,而智慧学习的实现离不开对智慧学习模型的大力支持[3]。因此,构建结构完整、特征明晰、逻辑清楚的智慧学习模型成为实施智慧学习面临的重要挑战。随着知识图谱、深度学习、模式识别等人工智能技术的不断成熟,为智慧学习模型构建提供了基础与保障。智慧学习模型的构建不仅需要技术手段,还需紧密结合学习科学,深入挖掘学习者行为规律和认知特点,以及教师的角色和教学方式的改进。通过对学习者的行为和认知的深入分析和理解,可以更好地设计个性化的学习路径和资源,提供符合学生特点和需求的学习体验[4]。同时,借助智能技术的支持,教师也可以更好地个性化指导学生,提供精准的反馈和评价,促进学生的学习动力和进步。文章针对智慧学习系统特性和智慧学习流程进行分析,构建了智慧学习系统模型并进行阐释。

1 构建智慧学习系统的现实意义

1.1 提供个性化学习体验

智慧学习系统可以根据学生的学习需求和兴趣,定制个性化的学习路径和教学资源。通过分析学生的学习数据和行为,智慧学习系统可以提供适合学生的学习内容和教学方式,帮助学生更高效地学习。个性化学习体验的实现将推动教育从传统的“一刀切”模式转向更加灵活和有效的个性化学习模式。

1.2 支持教师决策和教学改进

智慧学习系统通过收集和分析学生的学习数据,不仅可以为教师提供有关学生学习情况的实时反馈,还可以帮助教师分析学生的学习特点和需求。教师可以根据智慧学习系统提供的数据和分析结果,调整教学策略,针对学生的困难和问题进行有针对性的辅导和指导,提高教学效果。

1.3 促进教育资源共享和合作

智慧学习系统可以将各类优质的教育资源进行整合和开放共享,为学生和教师提供更丰富和多样化的学习资源,打破传统的时间、空间和机会限制,提高教育资源的利用效率。同时,智慧学习系统还可以促进学生和教师之间的合作和互动,通过在线学习社区和协作工具,搭建起学习者之间、学习者与教师之间的互动平台,促进学习者之间的交流和共同学习。

1.4 推动教育评价和质量提升

智慧学习系统可以对学生的学习过程和学习成果进行全面的评价和分析,为教育决策和资源配置提供依据。通过智慧学习系统对学习者的学习行为和学习成果进行监控和评估,可以及时发现学习者的问题和不足,提供个性化的学习建议和辅导措施,帮助学生更好地提高学习质量。同时,通过对大量学习数据的分析和比较,可以发现教育的有效模式和最佳实践,为教育质量的提升提供指导和支持。

2 构建智慧学习系统模型的目标和要点

2.1 设计目标

智慧学习系统模型的目标是通过结合人工智能和教育技术的发展,为学习者提供个性化、高效的学习体验,帮助他们更好地掌握知识、提高学习效果,并促进学习者的主动学习和深度学习,具体包括以下方面。

2.1.1 构建知识图谱

通过整合、归纳和组织各个学科领域的知识,建立起一个完整、准确的知识图谱。这样可以更好地了解知识之间的关联和依赖关系,为学习者提供更系统、更全面的知识结构。

2.1.2 构建学习者画像

通过分析学习者的学习行为、学习习惯、学习兴趣等信息,建立学习者的个性化画像。这样可以更好地了解学习者的需求和特点,为其提供个性化的学习服务和资源。

2.1.3 个性化学习

基于学习者画像和知识图谱,针对每个学习者的个性化需求和学习目标,提供量身定制的学习内容、学习路径和学习方式。这样可以更好地满足学习者的需求,提高学习效果和学习动力。

2.1.4 精准推荐学习路径

根据学习者的学习目标和学习历程,通过分析学习者的知识掌握情况、学习进度等信息,为其推荐最合适的学习路径。这样可以帮助学习者更高效地完成学习任务,减少学习困惑和迷茫。

2.1.5 精准评价

通过分析学习者的学习过程和学习成果,对学习者的学习情况进行精准评价。这样可以及时了解学习者的学习进展和学习效果,为其提供有针对性的反馈和指导,促进学习者的进步和成长。

2.1.6 构建学习共同体

通过建立学习者之间的交流和合作平台,促进学习者之间的互动和协作。这样可以帮助学习者在学习中相互启发和支持,共同解决学习难题,提高学习效果和学习动力。

2.2 设计要点

2.2.1 注重数据驱动

智慧学习系统模型的设计应基于大数据分析和挖掘,通过收集学生与教学环境产生的数据,如学习行为、学习成绩、学习过程中的反馈等,建立学生学习模型和教学环境模型。通过对数据的分析和挖掘,可以深入了解学生的学习特点和需求,为学生提供个性化的学习推荐和指导。

2.2.2 历史数据的利用

智慧学习系统应该根据历史学习数据的积累和总结,建立起学生学习行为的模式和规律。通过对学生学习的历史数据进行分析,可以发现学生的学习习惯、学习偏好以及学习难点等信息。在后续的学习过程中,智慧学习系统可以引用这些历史数据,准确预测学生的学习需求,给出更准确的建议和指导。

2.2.3 考虑个体差异

每个学生都有自己独特的学习特点和学习需求。智慧学习系统的设计要考虑到不同学生之间的个体差异,并根据学生的个性化特点来调整学习资源和学习方式。例如,对于学习速度较快的学生,可以提供更有挑战性和深度的学习资料,而对于学习速度较慢的学生,则需要提供更多的辅导和支持。通过个性化的学习设计,可以更好地满足学生的学习需求,提高学习效果。

2.2.4 自适应引擎

智慧学习系统应该具备自适应的学习引擎,能够根据学生的学习表现和反馈信息,不断调整学习过程和学习资源。系统应该能够识别学生的学习困难和疑点,及时调整学习计划和教学策略,提供有针对性的学习支持和辅导。自适应引擎可以使学习系统更加贴近学生的需求,提供更加精准和有效的学习辅助。

3 智慧学习系统模型的实现

本文的智慧学习系统模型参考了 IBM 大数据系统架构和自适应学习系统架构,主要分为数据层、存储层、控制层和应用层4个部分,如图1所示。在智慧学习环境下,数据来源更加多样化,包括系统产生的历史数据、在线学习日志以及各种物联设备感知的数据。这些基础数据经过清洗、处理和增量处理后,形成有意义的信息,构成存储层。存储层类似于 IBM 大数据系统架构中的数据处理和存储层,提供系统运行所需的各种数据和资源,如领域模型库、学习者模型库和教学模型库等。控制层对应于 IBM 大数据系统架构中的数据分析层,它是系统运行的决策中心。本文主要参考了自适应学习系统通用模型,包括学习者画像模型、领域知识模型和自适应引擎。在存储层的支持下,控制层完整而全面地描述学习者的画像,动态推荐个性化学习路径,并进行多元化学习评价,从而支持学习者的智慧学习。

图1 智慧学习系统模型结构

3.1 数据层

数据层是智慧学习系统模型的基础,包括历史数据、学习日志和感知数据。历史数据记录了学习者过去的学习情况、行为和成绩等信息,学习日志则记录了学习者实时的行为和反馈,感知数据则是通过传感器等设备获取的学习者的环境和生理状态数据。数据层的主要功能是收集、储存和管理学习相关的数据,为后续的学习模型构建和分析提供支持。

3.2 存储层

存储层是智慧学习系统模型的核心,包括学习者数据库、学习资源库、领域模型库、教学模型库等。学习者数据库存储着学习者的基本信息和学习轨迹,学习资源库包含各种学习资源,领域模型库存储着各个学科的知识模型,教学模型库则包含了教学方法和策略等模型。数据更新模块负责定期更新和维护存储层的数据。存储层的主要功能是管理和组织各种信息和模型,为控制层和应用层提供数据基础。

3.3 控制层

控制层是智慧学习系统的核心层,包含了各种关键的控制模块和服务,包括学习者画像构建、领域知识模型、自适应引擎、学习路径推荐和个性化学习服务。学习者画像模型通过对学习者的历史数据和个人信息进行分析和模型建立,得出学习者的特征和兴趣,用于个性化学习服务;领域知识模型是对领域知识进行抽象和建模,用于理解和解释学习内容;自适应引擎利用学习者画像模型和领域知识模型,根据学习者的需求和情境自动调整学习策略和资源;个性化学习服务根据学习者的特征和需求,提供个性化的学习推荐和学习支持。控制层的主要功能是实现智能学习模型和服务的核心逻辑和决策。

3.4 应用层

应用层的主要功能是根据学习者的需求和特征,提供个性化的学习资源、工具、路径和策略,促进学习者的有效学习和成长。智慧学习系统可以根据学习者的需求和情境,提供个性化的学习内容和服务;可以实现在线学习、移动学习、自主学习等多种学习方式;可以支持协作学习、游戏化学习、实践学习等多种学习活动。

4 结语

智慧学习系统模型可以为学习者提供个性化、高效的学习体验,帮助他们更好地掌握知识、提高学习效果。本文探讨了构建智慧学习系统模型的目标和要点,并介绍了实现该模型的一种方法。然而,该模型仍存在一些问题和局限性,例如数据隐私和安全问题、系统的稳定性和可靠性问题等。未来将进一步探讨这些问题,提出解决方案,完善智慧学习系统模型的设计和实现。