聚焦目标适性达成:自适应学习领域模型的国际研究进展

自适应学习是人工智能教育应用的重要形式。由领域模型、学习者模型、导学模型和人机交互模型作为核心组件构成自适应学习环境,而领域模型指向适应性的学习目标达成,是自适应学习的基础,近年来成为研究的热点问题。鉴于此,聚焦近五年领域模型的国际进展,分析发现,领域模型呈现从良构领域到混合领域的发展趋势,主要包括目标领域表示和领域导学策略两大研究方向。已有研究存在以结构化知识点、认知过程和本体属性三种表示方式,具体从基于学习支架、基于启发对话和基于学习者模型三方面设计导学策略,利用领域知识抽取、领域内容生成和领域内容优化等技术助力领域模型的构建。然而,当前研究还面临领域碎片化、粒度难把控、未适应全人培养和教育认同缺失等现实挑战,未来需在开放共享、满足差异、走向异质化和策略多样化等方面进一步开展研究。

基于COPES理论预测网络学习中的钻牛角尖

运用机器学习预测学生在网络学习中的钻牛角尖。在一款学习数学的智能导学系统中采集29483名小学生的操作记录,提取与认知/元认知相关等特征,如答错后的停留时间和求助后长停留等,构建7个预测模型。并基于自我调节学习的COPES理论对模型进行解释。结果表明,岭回归对钻牛角尖的预测效果最好,模型的重要特征与COPES的理论解释相契合。有利于未来开展理论驱动的个性化干预研究,缓解该领域理论滞后于应用的现状。

贝叶斯网模型的学习、推理和应用

近年来在人工智能领域,不确定性问题一直成为人们关注和研究的焦点。贝叶斯网是用来表示不确定变量集合联合概率分布的图形模式,它反映了变量间潜在的依赖关系。使用贝叶斯网建模已成为解决许多不确定性问题的强有力工具。基于国内外最新的研究成果对贝叶斯网模型的学习、推理和应用情况进行了综述,并对未来的发展方向进行了展望。

网络学习空间支持的协同教学模式与应用案例研究——网络学习空间内涵与学校教育发展研究之八

网络学习空间的建设与应用是"三通两平台"的核心。网络学习空间能够支持不同角色实体(教师、学生、实践专家等)的交互联结,并能为构建教师教学共同体、实现协同教学等提供支持。基于对协同教学的本质是一种由多名教师协作完成的活动的认识,依据活动理论提出了对协同教学从活动情境、活动目的、活动成分、活动结构等四个维度的协同教学分析框架。在此基础上,对国内外协同教学模式和相关案例进行分析,结合网络学习空间的特点,形成了包括帮带协同教学模式、虚拟班级协同教学模式和智能导师协同教学模式等三种具有典型代表性的网络学习空间支持的协同教学模式,并对相应的典型案例进行了描述与分析。

研究生导师模式的一些探讨

本文主要讨论研究生的教育主要模式学徒式与多导师团队联合培养的教育模式的优劣,指出当前研究生学徒式导师制培养模式存在的问题,主张学科方向团队导师团队联合培养研究生。

工程造价专业“现代学徒制”人才培养模式的应用探讨——以泸州职业技术学院工程造价专业为例

高职工程造价专业人才培养存在学生实践能力缺乏,上岗过程中对职业工作过程适应度低的现象。而现代学徒制是对现代职业教育人才培养模式的创新,可以改进人才培养的不足。本文针对工程造价专业的特点,探索现代学徒制形式人才培养模式,提出建立"双导师制"、工学结合的教学模式、以发展性评价和综合职业能力考核相结合的考核评价方式的人才培养模式,以推进工程造价专业现代学徒制改革与创新,提升我院工程造价专业人才培养质量。

智能教学系统中知识表示模型的研究与设计

研究了智能教学系统功能与结构。分析了知识库模型在智能教学系统中的重要地位;通过对知识库中的教学内容与教学规则两类知识的分析和对超媒体知识表示的研究,构建了一个基于层次结构的超媒体网络模型,并在知识网络图中节点里嵌入教学规则,以实现教学内容的动态组织、呈现和教学过程中的自适应导航。该模型为教学系统的决策与分析提供了智能的辅助手段。

智能教学系统:起源、发展与未来

追溯ITS的起源与形成,从体系结构、ITS国际会议论文主题、典型ITSs三个方面,重点分析介绍ITS的发展,并从学习理论、计算机科学与技术及学科有机整合三个方面探讨ITS的未来。

杨时教育思想及其现代价值

杨时毕生以阐释、弘扬二程理学为己任,是理学南传的"津梁"。在长期的治学与教育实践中,杨时逐步形成了诸多符合教育规律的真知灼见。通过文本的爬疏与开掘,呈现出杨时所提出和实施的教育目标、教育内容中蕴涵的"学之不可已"、"致知格物"、"学思并重"、"精思力行"、"博学反约"、"师世范俗"以及"尊师重教"等特色鲜明的主张和见解。这些教育理念不仅对南宋及其后历代教育产生了极为深远的影响,对当前的教育教学改革也极具理论意义和现实价值。

利用Web Services实现网络个性化学习

本文描述了一个基于Web的多重代理的个性化学习系统。系统中利用代理监视学习者,客户端与学习者模型服务器通过Webservices进行交互,在服务器端的学习者模型可以使分布在Internet应用动态地集成,而不考虑下面的平台,保证了学习者模型的完整。

利用Web Services实现网络个性化学习

本文描述了一个基于Web的多重代理的个性化学习系统。系统中利用代理监视学习者,客户端与学习者模型服务器通过Webservices进行交互,在服务器端的学习者模型可以使分布在Internet应用动态地集成,而不考虑下面的平台,保证了学习者模型的完整。

基于“同伴导学制”的混合式互动学习模式构建

随着现代教学技术的快速发展，混合式学习模式越来越受到教育界的普遍关注。通过构建基于“同伴导学制”的混合式互动学习模式，可以充分利用课堂学习和网络在线学习的优势互补来促进学生自主学习能力的提高，体现以学生为主体，教师为主导的教学理念，解决大班“广播式”教学现状，提升学生数字化学习的素养，增强学生解决学习问题的能力，从而提高教学质量。

智能导学系统中的知识追踪建模综述

构建精准的学习者模型,是实现智能导学系统与智能化教育服务的关键。知识追踪可以对学习者知识掌握状态进行动态估计和预测,是建立学习者模型的核心技术。文章聚焦于知识追踪建模,首先介绍了知识追踪模型的基本含义,系统梳理了知识追踪建模的研究进展。随后,文章详细阐述了基于马尔可夫过程、基于逻辑回归和基于深度学习的三类知识追踪模型的基本原理、发展过程和应用现状,尤其关注近年来人工智能领域的研究热点——基于深度学习的知识追踪模型。最后,文章总结和分析了知识追踪模型应用的现状,并针对知识追踪模型构建研究的未来方向提出建议,以期为本领域的理论与实践提供参考和帮助。

可解释人工智能在教育中的应用模式研究

随着人工智能技术的快速发展,以深度学习为代表的复杂人工智能模型开始被逐步应用于各类智能教学系统和平台。然而,这类复杂人工智能模型通常需要从海量数据中学习隐含特征与规律,导致其决策过程的不透明性,通常难以向用户提供清晰且易理解的解释,进而容易引起用户的不信任,也可能带来不易察觉的错误隐患。该研究首先介绍了当前可解释人工智能技术及其基本方法,并以学习者模型的解释作为教育领域的典型案例。在此基础上,研究梳理和提出了可解释人工智能在微观、中观和宏观三个层面的教育应用模式,即检验教育模型、辅助理解系统与支持教育决策。最后,该研究对可解释人工智能在教育中的应用提出了具体建议和展望。

基于概率推理和决策树的教学系统的设计与实现

提出一种结合概率推理与决策理论来有效构建C++智能教学系统ITS(Intelligent tutoring System)中学生学习模型的方法,以帮助ITS达到自适应教学的目的。首先,利用概率推理来识别学生的知识状态。其次,采用学习风格问卷调查(ILS)和机器学习的方法来分类预测学生的学习风格,并且实验数据也验证了这种方法的可靠性和有效性。通过将模块植入现有的ITS并投入实际的教学应用中,学生的反馈表明了本系统对提高学生的学习兴趣和学习效果具有积极作用。

一种开放型的ICAI系统结构模型

文章首先分析了当前 ICAI(Intelligent Computer-assisted Instruction)系统存在的不足 ,然后以系统论的观点 ,依据教学论、认知心理学等理论 ,提出了一种开放型的 ICAI系统结构模型 (OICAI) ,并详细分析和指出了 OICAI结构中 ,各个模块的功能及其要素和相互间的关系 ,使

情感导学系统(ATS)的关键技术及其导学模型研究——论智能导学系统走向情感导学系统之意蕴

神经科学、心理学和教育学等研究表明,学习者情感显著影响学习行为和学习效果,融入学习者情感的智能导学系统即情感导学系统,有望进一步提高学习者的自适应能力,促进学习效果的提升。通过梳理情感导学系统及其相关理论的缘起与发展历程的结果表明,该研究领域受不同的学习理论影响,而其最终目的在于提供更好的个性化教学。对现有的情感导学系统的情感识别流程与技术的概述,有利于对此进行局部优化,以提高情感导学效益。对现有的情感导学系统相关模型的剖析表明:基于情感导学系统的学习受诸多因素影响,如何构建良好的导学模型及导学策略是该领域研究的重点。为此,应在社会认知理论和学习风格理论的指导下,构建基于学习者情感、学习兴趣和学习风格的导学模型,并形成相应的导学策略。未来情感导学系统将从多模态技术融合、智能化情感反馈、深度人机交互、具身认知理念、伦理道德等方面形成突破,这也将促进更个性化、人文化导学系统研究的发展。

现代学徒制的探索与实践研究——以山西药科职业学院为例

现代学徒制在我国处于摸索阶段,世界上一些发达国家的职业教育现代学徒制已较为成熟。山西药科职业学院作为全国首批现代学徒制试点院校,建立了校企利益共同体,实行专业与产业对接,探索多种招生模式,校企共建高水平师资队伍,重建学习载体,这些措施破解了现代学徒制的各种难题。在探索现代学徒制的本土化,在人才培养方面取得了一系列成果。

基于结构方程的本科导师制对学生学习效果的影响

目的分析长春中医药大学实行本科导师制的学习效果现状和影响因素。方法采用分层整群随机抽样,2019年10月—11月选取长春中医药大学316名在校本科生作为研究对象,运用结构方程模型构建本科导师制学习效果作用模型,探究导师行为、学生自主学习能力和学习环境对本科导师制学生学习效果的作用路径。结果本科导师制学习效果平均(2.56±0.44)分,学生自我调节能力平均(3.32±0.50)分,导师行为平均(2.55±0.46)分,学习环境平均(2.61±0.43)分。Pearson相关分析结果显示,学生自我调节能力与导师行为呈负相关(r=-0.147,P<0.01),与学习环境呈负相关(r=-0.115,P<0.05),与本科导师制学习效果呈负相关(r=-0.246,P<0.01);导师行为与学习环境呈正相关(r=0.684,P<0.01),与本科导师制学习效果呈正相关(r=0.652,P<0.01);学习环境与本科导师制学习效果呈正相关(r=0.756,P<0.01)。导师行为对本科导师制学习效果的间接效应大于直接效应;学习环境对导师制学习效果的影响比导师行为明显,且学习环境是导师行为影响本科导师制学习效果重要的中介变量。结论医学院校本科导师资源匮乏、学生自我调节能力低阻碍了本科导师制学习效果的提升;导师通过组织设计系列活动来建立良好的学习环境,从而培养学生的高阶思维,达到预期的学习效果。

基于GROW模型的线上线下教育融合培养案例应用分析

随着互联网、数字化技术、人工智能技术、大数据分析等应用于学校教育,信息化背景下的线上线下融合教育必将成为一种常态的教育教学方式。选择武汉一高职院校作为试验案例,探讨如何将传统以“教”为核心的教学系统转化为“个别化”学习辅导,促进学生自主学习。基于“GROW模型”的技能应用,创新职业院校线上线下教育融合新路径。