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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

基于自适应学习法的行业日志异常数据精准挖掘研究

针对电力转型系统无法有效检测入侵风险下的异常日志数据识别、数据挖掘时间长、数据挖掘精度低等问题。提出一种基于自适应学习算法的异常日志数据挖掘方法,利用自适应学习算法首先按时间顺序对日志进行排序,按照特定的时间间隔划分时间片,并删除每个时间片内的重复日志,并进一步提取系统异常数据,从而达到入侵检测数据的目的。仿真实验结果表明,在训练时间为1s时,挖掘稳定性仅为95.1%,而训练时间4.5s时,挖掘稳定性可以高达99.2%。自适应学习算法的日志数据挖掘速度明显快于深度学习、K-means聚类算法及粒子群优化算法。提出的自适应学习算法在21次实验迭代中,数据挖掘准确率在91.6%~95.1%,远高于其他算法。

基于自适应学习技术的变电站仿真培训系统设计与应用

在现代智能学习技术的发展背景下,变电站培训系统也在逐渐实现技术升级,而针对于传统系统与学员个性化学习需求所存在的不足之处,以智能化的自适应学习技术为研究基础,提出一种可以综合考虑用户模型有关特征,集合“教学、学习、联系、考核和评价”为一身的多种教学模式,依托于智能化与“互联网+”的智慧学习平台,旨在提升变电站运维人员的日常工作效率与质量以及处理紧急异常情况的工作能力,为个性化学习培训需求提供有效的仿真培训方案。

面向认知计算的智能自适应学习系统研究

基于认知计算挖掘和分析学习过程数据,自适应地推荐学习资源与路径,实现精准教学与个性化学习,有助于学生摆脱信息迷航,提升在线学习体验。根据已有的自适应学习系统和认知计算研究,以自适应学习系统结构模型为切入点,构建面向认知计算的智能自适应学习系统结构模型,利用模型构建和分析方法,探讨面向认知计算的智能自适应学习系统的运行机制和人机交互过程,阐述面向认知计算的智能自适应学习系统环境对个性化学习及认知与思维的影响,以期实现认知计算推动自适应学习系统研究的发展。

国外自适应学习系统的特点及启示

明确自适应学习系统的功能,介绍国外优秀的自适应学习系统。通过详细分析这些系统,总结出其具备开放的学习者模型、个性化的学习支架、智能化的学习推送和多样化的学习反馈等特点,为学习者的自适应学习和教师的自适应教学提供良好的支持。从学习者综合模型、学习支架、学习系统等方面,探讨国外优秀的自适应学习系统对我国学习系统建设带来的启示,以期为我国自适应学习系统的建设提供参考。