多元生源背景下高职学生自适应学习探析

为探索高职个性化、多样化、定制化教育及提高教学改革的针对性和有效性,以某高职院校10028名在校生为研究对象,通过问卷调查开展实证研究,通过对比、关联、聚类分析和关键词词频统计分析等数据处理方式,探析多元生源背景下高职学生个性化学习表征和自适应学习模式,提出了强化职业生涯规划教育、建立健全教学管理与校企合作办学制度、优化职业教育课程体系和深化课程考核评价改革四个方面的关键举措以满足高职学生自适应学习需求。

自适应学习中基于CNN和IIDLA的图像识别方法研究

近年来计算机辅助医学进行影像诊断逐渐成了该领域的研究热点,为了更好地对医学图像特征进行分类与识别,研究以自适应学习为背景,提出一种融合卷积神经网络与改进迭代深度学习的图像识别方法。过程中引入随机化融合改进卷积神经网络,以应对医学图像的多模态特征提取,并结合改进迭代深度学习避免图像数据信息丢失,最终完成对图像信息的识别。结果显示,研究方法在训练集与验证集上进行实验,当迭代进行到第28次与第17次时,系统便开始趋于稳定,对应得到损失函数值分别为0.0124与0.0112。当四种算法的精准率为0.900时,得到的改进型深度学习模型、LeNet-5CNN模型、IYolo-v5模型以及研究方法对应的召回率分别为0.6232、0.5791、0.6774与0.8369。研究方法对5种疾病的识别准确率均明显高于95%。以上结果表示研究方法具有较快的收敛速度与精度,同时能够被广泛应用于多种类型疾病的图像诊断识别当中。

智能自适应学习场域建构研究

随着人工智能等技术在教育领域的应用,自适应学习系统得到了快速发展。但学习方式的变革是一项系统工程,仅依赖先进的工具难以实现。文章运用场域理论,建构了以自适应学习平台为核心的显在场域和以主体社会关系为基础的潜在场域相融合的智能自适应学习场域模型。其中,潜在场域包括学生自适应、教师自适应、管理者自适应和家长自适应等社会关系。通过运用资本、形塑惯习可提升学习场域进化的动力,减小阻力,为实现自适应学习提供新的解决办法。

高职院校英语自适应学习评价体系研究

高职院校英语自适应学习评价体系研究旨在构建一个全面、动态、科学合理的评价体系,以学生为中心,强 调个性化教学,激发学生的学习兴趣和主动性,提升英语学习的整体成效。评价体系包括学习效果、学习动机、学习策略 和学习满意度四个维度。应用对策包括建立反馈机制、加强技术支持、培训教师与管理者。学校需建立反馈平台,投入 资源建设和维护学习平台,引入先进的教育技术,分析学生的学习需求和问题,提供更有针对性的学习资源和支持。教 师需接受培训,掌握自适应学习评价体系的原理和方法,并在真实的教学环境中尝试和应用。

个性化教育策略研究——结合自适应学习技术和混合式学习

随着教育技术的发展,混合式学习成为越来越受关注的教育形式。通过构建一个新的理论框架,综合多种教育策略及其在自适应学习技术应用中的优劣,在此基础上提出一系列具有针对性的个性化教育策略与建议,涉及课程设计、教学方法、学习资源、评估与反馈等,旨在帮助教育工作者更有效地利用自适应学习技术以实现混合学习模式下的个性化教育,为教育工作者在自适应学习技术应用中提供有益的指导和建议,推动混合学习模式下个性化教育的发展。

面向动态学习环境的自适应学习路径推荐模型

自适应学习路径作为实现个性化学习的一项关键技术,受到研究者广泛关注。近年来,强化学习成为自适应学习路径推荐的主流方法,但在动态学习环境表征的完整性和学习路径的适应性方面仍存在不足。基于此,文章提出了融合领域知识特征的自适应学习路径推荐模型。首先,模型将知识点概念覆盖和难度两个特征引入动态学习环境中,使对动态学习环境的表征更完整。其次,采用深度强化学习算法实现学习路径的推荐,提升学习路径的适应性。最后,开展技术对比实验和应用实验。技术对比实验表明,该模型提高了学习路径的有效性和适应性。应用实验表明,该模型可以准确地判断学习者的薄弱知识点概念,并能为学习者推荐适合其认知特征的自适应学习路径。

基于企业人才需求的自适应学习引导模型构建研究

国际贸易的多元化带来企业人才需求的多元化。传统的国际贸易人才培养实施规模化教育导致学习者知识结构、认知能力同质化,缺乏职业核心竞争力。自适应学习基于学习者与系统的交互活动创建学习模型,以克服班级授课制模式化、统一化弊端的程序。自适应学习引导模型包括规划模型、推介模型和“N+1”评测模型三个部分。该模型通过校企合作达成企业人才需求与专业培养目标的一致性,构建人工智能辅助下的个性化教学模式,实现“人机共教、人机共育”,有效解决国际贸易企业人才需求多元化问题。

面向自适应学习的高校教师教学变革与角色转变

信息技术的发展和智能化潮流为教育领域提供了新的教育载体、手段与方式。现代心理学的理论成果与电子技术及智能化的兴起,叠加催生了自适应学习技术。如同慕课、翻转课堂、微课的兴起所带来的教育技术与教育理念的拓展,自适应学习系统正在并将进一步掀起教育领域的变革。在自适应学习场景下,高校教师在学生个体认知成长的伴行过程中,他们是人类认知发展的参与者,也是学生个体深度认知提升的引导者,他们更应当是智能化时代教育革新的实践探索者与人类文明的推动者。

从认知到情感:自适应学习系统中反馈影响学业情绪的框架构建与应用研究

习近平总书记在2024年的全国教育大会上指出,需正确处理“知识学习和全面发展”之间的重大关系。人工智能技术的演进推动了自适应学习系统的实践进程,有效应对了个性化知识学习的需求;然而学习者是具有认知与情感等多重面向的复杂个体,当前只关注认知层面而忽略情感层面的自适应学习系统未有效应对全面发展的需求。尤其在当前内卷时代,升学压力和学业竞争所引发的心理问题日益加剧,情感层面的学业情绪因素亟需引起重视。为此,该文通过框架构建和应用研究来探索如何设计自适应学习系统中的反馈以引发积极学业情绪。首先,从国际知名自适应学习系统中总结自适应学习系统典型场景下的反馈,从而归纳出自适应学习系统的反馈类型与流程;同时概述学业情绪的离散状态和测量方法。然后在控制-价值理论和情绪调节过程模型的指导下,分析自适应学习系统中反馈影响学业情绪的关键要素,构建反馈影响学业情绪的理论框架。基于该框架,采用对照实验设计探索有无反馈、反馈使用频次对学业情绪的影响;结果显示,有知识状态反馈相比无知识状态反馈,享受、希望和愤怒水平显著更高,且学业成就的中介效应显著,但知识状态的查看次数对学业情绪无显著影响。根据研究结果,从反馈目标多重化、反馈内容具体化、反馈时间适时化和反馈设计途径化四个方面提出了自适应学习系统反馈设计的建议,以期为学习者提供促进全面发展的个性化服务。

以学习者为中心的自适应学习系统的设计与评估

个性化、定制化、自适应已经成为教育领域的流行语。为适应不同学习者的特点、优化学习者体验,应研发跨学科领域的个性化自适应学习系统,并开展全方面评估。基于此,讨论自适应学习系统涉及的专业领域和各项评估,分析设计评估时需要考虑的重要因素,并提出评估自适应学习系统功效的框架,包括用户属性界定、用户属性评估、内容代表性、用户交互设计、用户交互效果等。应用本框架能够高效而准确地评估,并提供可行有效的反馈信息,以保障学习者最优的学习体验。

基于自适应学习率卷积神经网络的新型配电网源网荷储无功协调优化技术

随着“双碳”目标的推进,分布式新能源接入电网的容量大幅度提升,配电网源网荷储协调优化策略是实现分布式新能源消纳的重要方法,其中无功优化能够保证电网安全稳定运行。文章提出了一种基于自适应学习率卷积神经网络的配电网源网荷储无功协调优化技术。首先以最小网络损耗和最低电压偏移为目标,构建无功优化模型;其次利用卷积神经网络强大的非线性拟合能力,挖掘出电网运行场景和无功调压设备、储能充放电策略之间的映射关系,引入自适应学习率的方式更新网络参数,提高了网络训练效率;再次通过控制无功调压设备和储能装置充放电情况协调分布式电源出力,实现电力系统无功电压主动优化控制;最后通过IEEE33节点电网模型进行了仿真验证。结果表明,文章所提的配电网源网荷储无功协调优化方法提高了电力系统电压调节能力,为配电网安全可靠运行奠定了良好基础。

可解释性人工智能有助于提升自适应学习的学习效果吗?——基于29项实验与准实验的元分析

当前,以数据驱动为基础的自适应学习技术在教育领域展现出了巨大的潜力,然而其不透明的“黑箱”属性引发了教育研究者和实践者的普遍担忧。可解释性人工智能被认为有潜力在自适应学习情境中帮助学习者理解干预决策,从而提升学习成效,但其在教育应用中的实践效果存在争议。为此,文章采用元分析方法,对29项实证研究的66个效应量进行分析,发现可解释性人工智能对自适应学习的学习效果的提升为中等程度,其中对学习者认知和元认知维度的影响更大;可解释性人工智能的促进作用因受到解释设计、呈现设计、实验设计的影响而存在差异。基于研究结果,文章提出未来的自适应学习干预应坚持以学习者为中心,注重学习干预解释的互动性、可读性和边界性等启示,以促进可解释性人工智能在教育领域的深度应用。

自适应学习在高职院校信息技术基础课程教学改革中的应用

自适应学习是实现个性化学习的一种教学手段。基于自适应学习开展高职院校信息技术基础课程教学改革工作,对于加快教学改革步伐、促进学生综合发展有着积极意义。文章论述了自适应学习的内涵,分析了高职院校信息技术基础课程改革,同时立足实际对自适应学习在高职院校信息技术基础课程教学改革的应用策略展开研究,指出教师可以从拟定目标、设计流程、整合资源、建构模型、创新教法、优化评价六个层面出发落实相应教学改革工作,希望为一线教师提供教学参考。

融合知识图谱的自适应学习研究与应用

在知识迭代速度加快的时代背景中,高校教育教学的传统教学模式难以满足学生个性化教学需求,学生容易陷入知识迷航、知识缺口等学习困境。针对这一问题,研究提出了一种融合知识图谱的自适应学习系统,对课程的知识点进行拆分、分级与归纳,并总结出知识点的重要度、知识点之间的前趋关系与关联度等信息,构建课程知识图谱,并建立自适应学习系统。系统通过学生个体的错题链接到相应知识点,并经知识图谱追溯到前趋知识点与相关知识点,进而自适应推荐这些知识点的教学课件、视频和巩固练习的题目。研究在智慧教学中对知识端与数据端的有机结合进行了探索,构建了自适应学习与精准教学的新途径。

人工智能背景下自适应学习系统模型研究——以物联网应用技术专业专本贯通方向为例

随着科技的飞速发展,人工智能(AI)在各个领域的应用越来越广泛。其中,AI在教育领域的影响尤为显著。自适应学习系统作为AI在教育领域的一个重要应用,正逐渐受到人们的关注。这种系统能够根据学习者的个体差异和需求,提供个性化的学习体验,从而提高学习效果。基于人工智能技术的个性化自适应学习系统以物联网应用技术专业专本贯通方向为例,针对其特点提出相应的解决方案,旨在提供更加个性化的学习体验,提高学习效果。通过该系统的实现,期望能够为专本贯通教育领域提供一种新的、有效的学习方式。

自适应学习在护理教育中的应用进展

自适应学习是人工智能赋能教育的重要形式,不断受到护理教育者的关注。该文概述了自适应学习的定义、特征,并对自适应学习在护理教育中的应用现况、自适应学习系统的构建与运行、效果评价进行综述,总结自适应学习在护理教育领域中应用的挑战与建议,为护理教育的改革与发展提供参考。

人工智能时代的教育变革及其发展趋势——评《自适应学习:人工智能时代的教育革命》

作为一门前沿交叉学科,人工智能一般被视为研究与开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新的技术科学。近年来,得益于算法、数据和算力三大核心要素的飞速发展,人工智能迎来了自诞生以来的第三次发展浪潮,因被视为未来国际竞争的焦点和经济发展的新引擎而得到广泛关注。

自适应学习牵引下程序设计类课程智慧作业设计

基于自适应学习理论和技术,对比分析传统作业和智慧作业,以程序设计课程为例,从兴趣是学习的起点,成就是学习的延续;精准定位,培养学生的时间管理能力;靶向定位,培养学生团队合作沟通技巧3个方面,探讨如何在自适应牵引下设计高质量智慧作业以实现精准化教学和个性化学习,最后对自适应学习牵引下智慧作业的未来提出教师要持续精进自身业务水平,提升智慧作业设计高度;学生要提升自身创新思维能力,推动智慧作业良性发展;需优选高质量智能平台,助力智慧作业质量提升三点思考。

“适老化”老年教育模式重构:基于自适应学习理念的反思与阐释

中国已进入深度老龄化社会,而目前的老年教育仍是基于年轻社会理念建构和形塑的,作为全社会“适老化”转型的重要组成部分,老年教育“适老化”是老年教育新时代高质量发展进程中面临的重大挑战。从自适应学习理念出发,分析自适应学习与老年教育的适切性,在对当前老年教育模式现实反思基础上,从教育目的、教育对象、课程设置、组织形式、教学效果等方面提出老年教育模式重构思路。

人工智能推动商务英语自适应学习的创新路径探索

伴随全球化不断发展,商务英语的重要性日益凸显,其作为一门关键的语言技能,对于个人和组织在国际商务领域的成功都至关重要。自适应学习是根据学生的学习特点和需求,调动一切资源力量来提供个性化的学习支持,有着打造智慧学习环境、培养创新型商务英语人才等多重优势。为此,可以从多个角度对商务英语自适应学习模式进行优化,如构建自适应教育模式框架、设置自适应教育模式模块、灵活应对不同类型学生,在人工智能视域下使自适应学习路径的构建得到进一步发展。