高校“学困生”人机协同智能识别与精准教学干预策略研究

随着人工智能技术的迅猛发展,人机协同正渗入人们工作与生活的方方面面,教学范式也逐渐迈向精准化、个性化。人与智能机器相互协作、取长补短,形成正反馈关系,可实现学生学习状态智能监控与精准教学干预。随着高校招生规模的快速扩张,学困生问题日益严重,是影响高等教育质量的主要因素之一。与非学困生相比,高校学困生在心理、行为、性格等方面具有一些典型特征。通过人机协同系统采集、处理学生的学习状态数据,对学生进行用户画像,精准掌握学困生显性问题与隐性问题,开展学习兴趣与学习动机干预、前期知识干预、情感干预和制度干预,实现学困生的早期识别、干预与适应性教育,预防他们演变为学困生,或由学困生转变为学优生,大力提升高等教育质量。

人机协同精准教学整体框架与关键环节设计

人机协同精准教学是人与机器相互协作、取长补短,形成正反馈关系,共同完成精准学情获取、精准确定目标、精准设计资源、精准教学干预的教学方式。其中,学情获取是开展精准教学的前提,教学目标是精准教学的起点与灵魂,教学资源是精准教学的客体与内容,教学干预是精准教学的核心。本研究设计这四个关键环节的实施过程,通过建立教学目标序列、颗粒化教学资源、层次化教学干预与差异化学习需求之间的动态映射与匹配关系,实现“按需定教”;构建了班级整体教学干预、小组分层教学干预和个体特征教学干预三层次人机协同课堂教学干预机制。教师还需结合课程特征、课程内容和学生认知发展阶段,依据学生的共性与个性开展教学干预,才能有效破解规模化教学与个性化培养这一根本矛盾,提升教育教学质量。

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。