胡同花
(湖南永州職業(yè)技術(shù)學(xué)院網(wǎng)絡(luò)中心,湖南 永州 425000)
世界各國及教育組織對“人工智能+教育”都非常重視,先后發(fā)布了相關(guān)的政策文件和戰(zhàn)略規(guī)劃[1],2017年,國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,將人工智能寫入國策。后續(xù)發(fā)布的《中國教育現(xiàn)代化2035》,進(jìn)一步強(qiáng)化了人工智能在教育現(xiàn)代化中的重要意義。湖南省作為教育信息化2.0試點(diǎn)省,正大力推動(dòng)人工智能在教育中的深入應(yīng)用,在《湖南省“互聯(lián)網(wǎng)+教育”行動(dòng)計(jì)劃(2019—2022年)》中重點(diǎn)關(guān)注“基于AI+教育的教學(xué)模式創(chuàng)新”[2]。本文主要研究基于“AI+教育”視角下的高校自適應(yīng)混合教學(xué)模型構(gòu)建及應(yīng)用。
人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用,即“AI+教育”?!癆I+教育”,主要表現(xiàn)為語音語義識別、圖像識別、AR/VR、機(jī)器學(xué)習(xí)、腦神經(jīng)科學(xué)、量子計(jì)算、區(qū)塊鏈等AI技術(shù)與教育的結(jié)合。利用AI助力教育,可實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的教育治理,取代和輔助那些重復(fù)性、機(jī)械性的工作;可實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教學(xué),促使教育公平[3]。
自適應(yīng)學(xué)習(xí)(Adaptive Learning),是指根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù),學(xué)習(xí)者畫像分析,判斷知識點(diǎn)掌握情況,不斷調(diào)整下一步學(xué)生要學(xué)哪個(gè)知識點(diǎn),或者做什么試題,目的是從知識點(diǎn)和題目中選擇最適合學(xué)員當(dāng)前能力水平的內(nèi)容進(jìn)行推送,學(xué)生通過系統(tǒng)了解自我學(xué)習(xí)狀態(tài),實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí);老師依據(jù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)對學(xué)生進(jìn)行個(gè)性化分析,實(shí)現(xiàn)以學(xué)定教和減負(fù)增效;教育決策部門在系統(tǒng)輔助下可以更好地教學(xué)管理決策建議。
(1)自適應(yīng)學(xué)習(xí)及自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)現(xiàn)狀研究?,F(xiàn)階段國外對自適應(yīng)學(xué)習(xí)的相關(guān)研究與實(shí)踐較之國內(nèi)起步早,研究主要在理論研究、應(yīng)用模式以及學(xué)習(xí)效果方面。國內(nèi)研究集中在自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的整體建模、設(shè)計(jì)和開發(fā)、先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用等方面。
(2)自適應(yīng)混合教學(xué)實(shí)踐應(yīng)用案例研究。隨著大規(guī)模在線課程的建設(shè)與推廣,近年來混合教學(xué)逐漸成為高職領(lǐng)域的聚焦點(diǎn)。在國外部分國家混合教學(xué)模式也逐漸成為高校教學(xué)主流,Craig Barnum將傳統(tǒng)教學(xué)模式與網(wǎng)絡(luò)、離線、在線以及現(xiàn)場教學(xué)等方式進(jìn)行結(jié)合實(shí)現(xiàn)混合教學(xué);印度NIIT公司將混合式教學(xué)分為線上教學(xué)、傳統(tǒng)課堂教學(xué)以及學(xué)生自主學(xué)習(xí)三部分;Barnum等人提出基于web傳輸、面對面學(xué)習(xí)、解決方案以及協(xié)作延伸學(xué)習(xí)這四個(gè)階段的混合教學(xué)模式;美國教育部“有效學(xué)習(xí)”項(xiàng)目調(diào)查結(jié)果指出,混合學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)效果要高于傳統(tǒng)面授課堂教學(xué)和線上學(xué)習(xí)。據(jù)調(diào)查美國約 83%的高校使用混合式學(xué)習(xí)進(jìn)行課程教學(xué);英國約56%的高校在教育教學(xué)中采用基于混合式學(xué)習(xí)的教學(xué)模式,約50%的高校采用E-learning進(jìn)行輔助教學(xué),傳統(tǒng)的面對面教學(xué)僅占3%的比重。國內(nèi)混合式教學(xué)主要在教學(xué)設(shè)計(jì)理念上,童玲等人從課下線下、課下線上、課上線下和課上線上四個(gè)具體維度,設(shè)計(jì)了高職院校計(jì)算機(jī)專業(yè)課程混合式教學(xué)流程;在教學(xué)評價(jià)方面,姚玉劍等人以《計(jì)算機(jī)文化基礎(chǔ)》課程的學(xué)生評價(jià)為例,構(gòu)建量化評價(jià)+質(zhì)性評價(jià)、診斷性評價(jià)+形成性評價(jià)+結(jié)果性評價(jià)、絕對評價(jià)+自我評價(jià)的信息化多元評價(jià)體系。在技術(shù)運(yùn)用上,隨著大智移云時(shí)代的到來,微課、云課堂、雨課堂、MOOC、FCM、SPOC等技術(shù)運(yùn)用,國內(nèi)學(xué)者們紛紛將AI技術(shù)融入混合式教學(xué)模式中,打造優(yōu)質(zhì)課堂。如徐曉芳等人在SPOC+FCM的視角下進(jìn)行研究的,趙俊童等人研究“微課+雨課堂”的智慧教學(xué)模式等。基于案例學(xué)習(xí)的混合式教學(xué)模式結(jié)合了上述兩種教學(xué)模式的優(yōu)點(diǎn),亦可稱為混合式案例教學(xué)。其特點(diǎn)是為自適應(yīng)教學(xué)法提供了技術(shù)支撐,為混合式教學(xué)確定了學(xué)習(xí)目標(biāo)。我國混合式案例教學(xué)法在學(xué)生中可接受程度高達(dá)85%,這種新的教學(xué)模式在促進(jìn)學(xué)生自主學(xué)習(xí)和提高分析解決問題的能力上均有所幫助。楊燕等人將翻轉(zhuǎn)課堂理念引入混合式案例教學(xué)模式中,設(shè)計(jì)出“課前—課堂—課后”三步式教學(xué)模型,同樣使教學(xué)效果得到了提升。
綜上,目前混合式教學(xué)應(yīng)用及模式構(gòu)建備受國內(nèi)外學(xué)者廣泛關(guān)注,也有一定的研究成果。國外主要聚焦在教學(xué)平臺、信息技術(shù)、移動(dòng)終端的問題上,對混合式教學(xué)效果關(guān)注度偏高。國內(nèi)領(lǐng)域主要集中在對資源混合,以高等教育、職業(yè)教育居多。研究具有較高的理論高度,但是對于混合式教學(xué)過程、教學(xué)實(shí)施、教學(xué)評價(jià)等方面的研究還不深入[4],不同教育層次(高等教育和職業(yè)教育)、不同性質(zhì)的課程之間缺乏比較研究。將混合式教學(xué)應(yīng)用到課程改革中更少,使用混合式大量的課程教學(xué)停留在表面缺乏頂層設(shè)計(jì)的方法,沒有延伸到課程之外。研究重點(diǎn)應(yīng)從基本理論、模式構(gòu)建、影響因素、實(shí)踐驗(yàn)證、推廣策略等多維度探討教學(xué)方法的融合,解決的問題主要是線上教學(xué)監(jiān)管度、學(xué)習(xí)完成度、教學(xué)效果、教學(xué)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)程度及個(gè)性化教學(xué),不能為“混”而混,流于形式;更不可沿用老套的教學(xué)方法,以灌輸為主。
(3)自適應(yīng)學(xué)習(xí)與混合教學(xué)融合情況研究。自適應(yīng)學(xué)習(xí)與混合教學(xué)的整合研究較少,理論研究較多,研究范圍狹窄,缺乏實(shí)證研究?;旌辖虒W(xué)研究相對成熟,而自適應(yīng)學(xué)習(xí)相關(guān)研究及實(shí)踐大都停留在基礎(chǔ)教育領(lǐng)域,在高職教育領(lǐng)域仍有待長足發(fā)展。將自適應(yīng)學(xué)習(xí)與混合教學(xué)結(jié)合的研究很大程度上改善了優(yōu)質(zhì)教育資源短缺及分配不均的難題,提高了教學(xué)效果,豐富了教學(xué)內(nèi)涵。
(4)自適應(yīng)學(xué)習(xí)不足之處研究。現(xiàn)階段的混合教學(xué)問題主要是線上教學(xué)資源參差不齊,知識碎片化、個(gè)性化教學(xué)難以實(shí)施、教師與學(xué)生任務(wù)過重、線上教學(xué)效果欠佳、缺乏精準(zhǔn)化的教學(xué)大數(shù)據(jù)、面授課堂質(zhì)量低下等等。在線上教學(xué)環(huán)節(jié),引入自適應(yīng)學(xué)習(xí)是一個(gè)很好的解決出路,但現(xiàn)有的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)更傾向于機(jī)器教學(xué)而忽略教師作用。然而,教育是塑造人的活動(dòng),更需要通過情感的投入和思想的引導(dǎo),生硬地將自適應(yīng)學(xué)習(xí)與混合教學(xué)糅合將適得其反。
自適應(yīng)混合教學(xué)研究將新興的AI技術(shù)與傳統(tǒng)教育方法相結(jié)合,改革傳統(tǒng)教育模式,提升教育質(zhì)量,充分的實(shí)現(xiàn)社會(huì)提倡的數(shù)字化減壓教育,使得學(xué)生能夠提升對學(xué)習(xí)的興趣,改變傳統(tǒng)教育觀念。傳統(tǒng)教育模式中教師以及學(xué)生均具有較大壓力,教學(xué)過程煩瑣且枯燥,并且相關(guān)的知識信息接觸范圍較小,局限了學(xué)生的學(xué)習(xí)認(rèn)知范圍,同時(shí)學(xué)生的主觀能動(dòng)性沒有得到充分發(fā)揮,且教學(xué)方式單一,傳統(tǒng)的教育模式使得優(yōu)質(zhì)教育資源供不應(yīng)求。自適應(yīng)混合教學(xué)可從個(gè)性化學(xué)習(xí)設(shè)定、學(xué)習(xí)小組、教學(xué)內(nèi)容定制、教學(xué)方法、評分機(jī)制、課外輔導(dǎo)等多方面進(jìn)行自適應(yīng)混合教學(xué)模型研究[5]。
(1)個(gè)性化學(xué)習(xí)設(shè)定,可以利用AI技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,可以用來分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為,發(fā)現(xiàn)學(xué)生的弱點(diǎn),根據(jù)優(yōu)劣勢選擇或定制學(xué)習(xí)方式,并且可以提出建議來幫助他們改進(jìn),提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣。
(2)學(xué)習(xí)小組,AI技術(shù)還可以根據(jù)學(xué)生的個(gè)性、優(yōu)勢和互補(bǔ)技能等,更科學(xué)地為學(xué)生配對、組隊(duì),使學(xué)習(xí)過程更加順利有效。
(3)教學(xué)內(nèi)容定制,人工智能現(xiàn)在可以分析教學(xué)大綱和課程材料,給出合適的教學(xué)內(nèi)容。這些系統(tǒng)還可以通過分析教學(xué)內(nèi)容,生成相應(yīng)的考試試卷。這樣老師就能夠?qū)W⒂趯W(xué)生表現(xiàn)等更緊迫的問題。
(4)最佳教學(xué)方法,智能算法能夠?yàn)槊總€(gè)學(xué)生確定最佳教學(xué)方法。并不是所有的學(xué)生都可以在老師講課的過程中把內(nèi)容全部吸收,部分學(xué)生在聽課中也會(huì)有問題和障礙。人工智能確定的教學(xué)方法將有助于針對性地解決學(xué)生的學(xué)習(xí)障礙。
(5)更公平的評分機(jī)制,人工智能可以讀取學(xué)生的筆跡并對考試進(jìn)行評分。通過計(jì)算機(jī)視覺可以訓(xùn)練計(jì)算機(jī)閱卷,系統(tǒng)能夠讀取學(xué)生的手寫試卷并進(jìn)行打分。由于是機(jī)器閱卷打分,可以避免人工判卷可能出現(xiàn)的主觀偏見,也可以更好地打擊作弊和抄襲行為。
(6)課外輔導(dǎo),隨著學(xué)生人數(shù)的增加,人工智能導(dǎo)師可以在減輕教師負(fù)擔(dān),提高效率。人工智能導(dǎo)師可以為學(xué)生提供額外的幫助,隨時(shí)在他們的學(xué)習(xí)中給予他們反饋和指導(dǎo),他們還可以為學(xué)生提供遠(yuǎn)程教學(xué),滿足學(xué)生課堂之外的學(xué)習(xí)需求。
本文從內(nèi)容模型、學(xué)生模型、個(gè)性化匹配方式、自適應(yīng)實(shí)現(xiàn)方式、評估方式、目標(biāo)對象等多維度進(jìn)行對比研究自適應(yīng)混合教學(xué)模式的構(gòu)建,從線上和線下兩個(gè)環(huán)節(jié)來進(jìn)行自適應(yīng)混合教學(xué)劃分:線上環(huán)節(jié)中,在自適應(yīng)混合教學(xué)系統(tǒng)的支持下,根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)需求、學(xué)習(xí)特點(diǎn)、學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)基礎(chǔ)等參數(shù),進(jìn)行個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑打造、推送,也可進(jìn)行學(xué)習(xí)內(nèi)容、時(shí)間、方法動(dòng)態(tài)適應(yīng)性地調(diào)整,讓學(xué)習(xí)活動(dòng)序列和學(xué)習(xí)資源鏈接進(jìn)行更新,讓深度學(xué)習(xí)成為可能。同時(shí),充分考慮教育的人文特性,不完全依賴于機(jī)器教學(xué),教師在線上環(huán)節(jié)中將深度參與,適時(shí)給予學(xué)生人文關(guān)懷、個(gè)性化指導(dǎo)、督學(xué)、互動(dòng)、作業(yè)布置等;學(xué)習(xí)共同體則基于系統(tǒng)討論交流、協(xié)作互助以促進(jìn)知識的內(nèi)化及意義建構(gòu)。完成線上教學(xué)環(huán)節(jié)以后,教師可通過系統(tǒng)記錄的教學(xué)大數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)了解學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況,查找教學(xué)的薄弱環(huán)節(jié),找出影響教學(xué)質(zhì)量的因素進(jìn)行內(nèi)容調(diào)整、精準(zhǔn)督導(dǎo)、個(gè)性化指導(dǎo)、教學(xué)改進(jìn)等。同時(shí)也可以挖掘課程中的共性問題、爭議性主題、易錯(cuò)點(diǎn)、重點(diǎn)難點(diǎn)等內(nèi)容,進(jìn)行線下面授環(huán)節(jié)的設(shè)計(jì),以更好地實(shí)現(xiàn)線上與線下教學(xué)的銜接。在線下面授活動(dòng)中,教師則開展關(guān)鍵知識點(diǎn)講解、題目串講、作業(yè)輔導(dǎo)、研討辯論、小組探究、頭腦風(fēng)暴、項(xiàng)目實(shí)施等教學(xué)活動(dòng),以達(dá)成更高級的教學(xué)目標(biāo)。整個(gè)模式中,線上教學(xué)是線下面授的基礎(chǔ),也是延續(xù)。
(1)自適應(yīng)混合教學(xué)融合價(jià)值?,F(xiàn)階段所有的“AI+教育”應(yīng)用場景中,其中最典型的就是自適應(yīng)學(xué)習(xí)(Adaptive Learning)。簡單說來,它基于自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng),通過AI等技術(shù)檢測學(xué)生當(dāng)前的學(xué)習(xí)水平和狀態(tài),按照學(xué)生的學(xué)習(xí)需求和個(gè)性特征進(jìn)行學(xué)習(xí)資源的動(dòng)態(tài)推送,以促進(jìn)個(gè)性化學(xué)習(xí),提高學(xué)習(xí)效果。學(xué)生通過系統(tǒng)可以了解自我學(xué)習(xí)狀態(tài),實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)的最優(yōu)選擇;教師通過系統(tǒng)能夠?yàn)闇p負(fù)增效,減少簡單重復(fù)工作的時(shí)間,實(shí)現(xiàn)對學(xué)生的個(gè)性化分析、以學(xué)定教、提升教學(xué)的效率與質(zhì)量;教育決策部門通過系統(tǒng)能夠?yàn)榻虒W(xué)管理提供大數(shù)據(jù)輔助決策與建議,為科學(xué)治理提供支撐。將自適應(yīng)學(xué)習(xí)與混合教學(xué)有機(jī)整合起來,實(shí)現(xiàn)兩者優(yōu)勢互補(bǔ),可實(shí)現(xiàn)線上學(xué)習(xí)的指導(dǎo)與監(jiān)督、教學(xué)大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)化、個(gè)性化學(xué)習(xí)、智能導(dǎo)學(xué)、教育公平等。本文針對高職教育教學(xué)特點(diǎn),基于自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)及傳統(tǒng)面授教學(xué),整合自適應(yīng)學(xué)習(xí)與混合教學(xué),研究“AI+教育”視角下的自適應(yīng)混合教學(xué)模型構(gòu)建與應(yīng)用,以彌補(bǔ)混合教學(xué)的不足,具有重要的現(xiàn)實(shí)價(jià)值。
要使自適應(yīng)教學(xué)法與混合式教學(xué)法相融合教學(xué),真正改善教學(xué)效果,最關(guān)鍵點(diǎn)在于自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)、傳統(tǒng)面授教學(xué)的技術(shù)理論優(yōu)勢整合。課前:教師線下準(zhǔn)備相關(guān)理論和案例,線上云課堂發(fā)布學(xué)習(xí)案例,學(xué)生線上觀看微課視頻,學(xué)習(xí)相關(guān)資料;課中:教師線上課堂互動(dòng)、隨堂測驗(yàn),線下引導(dǎo)式提問、總結(jié)性評價(jià);學(xué)生線下分組討論、成果展示、組內(nèi)自評、組間互評;線上案例情境導(dǎo)入、專家連線點(diǎn)評、拓展案例展示;課后:教師線上做課程參與度評分、案例分析參與度評分;學(xué)生線上完成章節(jié)測驗(yàn)、小組案例分析報(bào)告等。
(2)自適應(yīng)混合教學(xué)促進(jìn)學(xué)習(xí)者全面而有個(gè)性發(fā)展的價(jià)值。長期以來,“教學(xué)工廠”模式與個(gè)性化因材施教是教育領(lǐng)域難以兼顧的矛盾。本文嘗試基于學(xué)習(xí)者不同個(gè)性特征、不同學(xué)習(xí)起點(diǎn),提升學(xué)習(xí)內(nèi)容與學(xué)習(xí)者之間的匹配度,幫助學(xué)生對自我學(xué)習(xí)擁有更為深刻的認(rèn)識,實(shí)現(xiàn)真正意義上的“因材施教”。對促進(jìn)高職教育教學(xué)改革的價(jià)值?,F(xiàn)階段高職教育領(lǐng)域一直困于混合教學(xué)、翻轉(zhuǎn)課堂等教學(xué)方法的實(shí)踐,構(gòu)建自適應(yīng)混合教學(xué)模式,在促進(jìn)學(xué)生自主學(xué)習(xí)和提高分析解決問題的能力上有很大幫助[6],我們結(jié)合教學(xué)實(shí)踐對其再加以修正完善,對促進(jìn)高職教育教學(xué)改革具有一定正向推動(dòng)作用。對于教育公平的意義。自適應(yīng)混合教學(xué)模式的創(chuàng)新應(yīng)用與推廣,將現(xiàn)有的優(yōu)質(zhì)教育資源實(shí)現(xiàn)真正意義上的共享,為不同地域、不同層次的學(xué)生帶來個(gè)性化學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì),實(shí)現(xiàn)自選內(nèi)容、自定進(jìn)度、自我調(diào)控,有助于推動(dòng)和實(shí)現(xiàn)選擇機(jī)會(huì)意義上的教育公平。
(3)采用科學(xué)的框架模型進(jìn)行教學(xué)評價(jià)的價(jià)值。AI技術(shù)可進(jìn)行在線測驗(yàn)、及時(shí)評價(jià)知識掌握程度;云數(shù)據(jù)對學(xué)生的情緒態(tài)度、學(xué)習(xí)習(xí)慣及學(xué)習(xí)行為進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析[7];線下對學(xué)生的知識應(yīng)用能力、方法能力和交際能力給出評價(jià)。混合教學(xué)從過程性評價(jià)和終結(jié)性評價(jià)兩個(gè)維度出發(fā)構(gòu)建線上線下混合式教學(xué)評價(jià)體系,這些數(shù)據(jù)主要以學(xué)生為主體,教師為輔,多層次,多角度,全方面進(jìn)行教學(xué)效果評價(jià)。有助于教師成長成才、人才培養(yǎng)質(zhì)量的提升,以及決策者和研究者對線上線下混合式教學(xué)的理解,為我國職業(yè)教育人才培養(yǎng)質(zhì)量提供新角度、新思路。