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      高?!皩W(xué)困生”人機(jī)協(xié)同智能識別與精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)策略研究*

      2023-05-15 06:07:20張友福曾明星
      關(guān)鍵詞:人機(jī)學(xué)困生智能

      張友福 曾明星

      (1.吉首大學(xué) 張家界校區(qū)教學(xué)科研與學(xué)生事務(wù)中心,湖南 張家界 427000;2.吉首大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院,湖南 吉首 427000)

      一、問題提出

      據(jù)《2021 年全國教育事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報》[1](2022)顯示,2021 年我國高等教育在校生規(guī)模達(dá)4430 萬,而《1998 年全國教育事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報》[2]顯示,1998 年我國高等教育在校生規(guī)模僅為643 萬,前者是后者的6.9 倍。隨著高校招生規(guī)模的快速擴(kuò)大,學(xué)困生人數(shù)與比例也在逐年增加,尤其是非雙一流高校,愈來愈嚴(yán)重的“學(xué)困生”問題是影響高等教育質(zhì)量的主要因素之一,也給學(xué)生管理、教學(xué)管理帶來新的挑戰(zhàn)[3]。那么,我們?nèi)绾伪M早識別學(xué)困生,對其進(jìn)行早期預(yù)警、干預(yù)與適應(yīng)性教育,或者預(yù)防學(xué)生們演變?yōu)閷W(xué)困生,爭取不讓一個學(xué)生掉隊(duì),既是我們每一個教育工作者義不容辭的責(zé)任,也是每一所高校亟待解決的重要問題。傳統(tǒng)“千人一面”的班級授課方式,因?yàn)榻處煹臅r間和精力有限,難以依賴教師日常觀察與考試等手段準(zhǔn)確診斷學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài),難以盡早識別學(xué)生的學(xué)習(xí)障礙與困難,更難以對學(xué)生進(jìn)行早期干預(yù)、預(yù)警與個性化教育。隨著人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)的迅猛發(fā)展及其在教育領(lǐng)域的快速滲透,教學(xué)范式逐漸邁向智能化、精準(zhǔn)化、個性化,為“學(xué)困生”的早期識別與早期個性化干預(yù)提供了新的方法與途徑。

      二、關(guān)于學(xué)困生的研究

      (一)學(xué)困生的界定

      “學(xué)習(xí)困難”一詞最早由美國學(xué)者KirK 于1963 年所提出?!發(fā)earning difficulty”即為學(xué)習(xí)困難,“l(fā)earning disability”為“學(xué)習(xí)障礙”“學(xué)習(xí)失能”之意。20 世紀(jì)80 年代,全美學(xué)習(xí)失能共同委員會認(rèn)為,學(xué)習(xí)失能為聽、說、讀、寫和邏輯推理等能力的習(xí)得與應(yīng)用顯著困難[4]?!皩W(xué)困生”即“學(xué)習(xí)困難生”,國內(nèi)學(xué)者又稱“學(xué)習(xí)障礙生”“學(xué)習(xí)失能生”“差生”等。但“差生”因有損學(xué)生人格或打擊其學(xué)習(xí)積極性而受到批評,故很少使用,而使用“學(xué)困生”這一術(shù)語者較多。王運(yùn)花等(2013)認(rèn)為,學(xué)困生指學(xué)習(xí)困難,學(xué)習(xí)效率低,未能達(dá)到教學(xué)基本要求的成績差的學(xué)生[5]。劉江華等(2013)認(rèn)為,學(xué)困生指身體、智力正常,由于各種原因?qū)е卵悠?、留級、退學(xué)、肄業(yè)等無法按照正常年限達(dá)到畢業(yè)要求的學(xué)生[6]。袁宗虎等(2017)則認(rèn)為,學(xué)業(yè)年限延長、退學(xué)的學(xué)生稱為學(xué)困生[7]。張秋燕(2017)認(rèn)為,學(xué)困生是指智力與感官正常,但其學(xué)習(xí)成績明顯低于同年級或同班學(xué)生,不能達(dá)到預(yù)期教學(xué)目標(biāo)的學(xué)生[8]。常磊等(2021)將學(xué)困生分為廣義與狹義兩種,前者是指由各種因素引起學(xué)習(xí)成績差的學(xué)生;后者是指生理與心理正常,但學(xué)習(xí)成績不符合教學(xué)要求的學(xué)生[9]。

      學(xué)者對學(xué)困生的界定尚未形成一致,不同的學(xué)者側(cè)重點(diǎn)不太一樣,如劉江華、袁宗虎等從學(xué)習(xí)困難的后果來界定,強(qiáng)調(diào)無法正常畢業(yè)并且留級的學(xué)生。劉江華、張秋燕、常磊等強(qiáng)調(diào)學(xué)困生是身體、智力正常的學(xué)習(xí)困難學(xué)生。綜合上述的觀點(diǎn),我們認(rèn)為,學(xué)困生指身體、智力正常,學(xué)習(xí)目的不明確,學(xué)習(xí)態(tài)度不端正,學(xué)習(xí)方法不適當(dāng),學(xué)習(xí)動力較弱,學(xué)習(xí)成績較差,未能達(dá)到教學(xué)目標(biāo)要求的學(xué)習(xí)困難的學(xué)生。

      (二)學(xué)困生形成的原因

      王運(yùn)花等(2013)認(rèn)為,學(xué)生的基礎(chǔ)差、不認(rèn)真學(xué)習(xí)等是形成學(xué)困生的內(nèi)因,家庭貧困或遭遇變故、教師授課水平低等導(dǎo)致學(xué)生學(xué)習(xí)興趣下降是外因[10]。劉朝暉等(2014)認(rèn)為,學(xué)困生通常由于生理、心理、行為環(huán)境、教育等因素影響而形成[11]。王素萍(2014)認(rèn)為,因缺乏學(xué)習(xí)興趣、沒有形成良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣和掌握科學(xué)的學(xué)習(xí)方法等,導(dǎo)致學(xué)習(xí)動力缺乏,學(xué)習(xí)效果差,進(jìn)而形成學(xué)困生[12]。袁宗虎等(2017)則認(rèn)為,內(nèi)因有學(xué)習(xí)動力不足、興趣缺乏、學(xué)習(xí)情緒倦?。煌庖虬ń逃锥吮旧?、家庭教育及社會不良風(fēng)氣等[13]。包志梅(2022)認(rèn)為,從高中到大學(xué)的情境變化易引發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的無力感和無方向感,誘發(fā)學(xué)生的消極學(xué)習(xí)行為,而消極行為是導(dǎo)致其學(xué)業(yè)不良的重要根源[14]。倪亞紅(2022)認(rèn)為,學(xué)生學(xué)習(xí)致困主要來自社會、家庭、學(xué)校和學(xué)生個體四個層面,其中,社會層面有種族、成長與不良心態(tài)的信息傳播、社交網(wǎng)站過度使用等;家庭層面有收入高低與穩(wěn)定性、父母教養(yǎng)方式等;學(xué)校層面包括學(xué)校設(shè)施、教學(xué)方法和教學(xué)管理等;個體層面包括自我效能感、學(xué)習(xí)方法、情緒與智力、自尊心、學(xué)習(xí)動機(jī)和心理等因素[15]。簡言之,學(xué)困生形成的原因是多方面的,涉及社會、家庭、學(xué)校和學(xué)生個體。

      綜上,學(xué)者們對什么是學(xué)困生及學(xué)困生形成的原因等開展了較多研究,但對如何運(yùn)用人工智能技術(shù)尤其是采用人機(jī)協(xié)同的方式如何識別早期學(xué)困生并進(jìn)行教學(xué)干預(yù)的研究成果較少。

      三、高校學(xué)困生的特征與智能識別

      一旦學(xué)困生出現(xiàn)延期、留級、退學(xué)、肄業(yè)等無法按照正常年限達(dá)到畢業(yè)要求等問題,說明學(xué)生出現(xiàn)學(xué)習(xí)困難的時間較長,學(xué)習(xí)滯后太多,心理障礙較大,根本扭轉(zhuǎn)這種局面的難度大,需要付出的代價高,對于這些學(xué)生來說,已造成不可估量的損失。盡管學(xué)生的個體差異是客觀存在的,可以來自遺傳與環(huán)境的共同作用,在學(xué)習(xí)動力、學(xué)習(xí)能力、學(xué)習(xí)態(tài)度、學(xué)習(xí)風(fēng)格、知識經(jīng)驗(yàn)、家庭文化背景等多方面存在差異。但對于身體與智力正常的學(xué)生,如果教育工作者能夠盡早了解學(xué)困生的特征,盡早有效識別潛在學(xué)困生并進(jìn)行預(yù)警與干預(yù),就可以預(yù)防學(xué)困生的產(chǎn)生,并且防止發(fā)生較為嚴(yán)重的后果,真正做到“不讓一個學(xué)生掉隊(duì)”。

      (一)高校學(xué)困生的特征

      1.學(xué)困生的心理特征

      2.學(xué)困生的行為特征

      行為特征是指個體在特定情境下所表現(xiàn)出的具體行為和動作。行為特征通常是可觀察和可測量的,它們是性格特征、心理特征在特定情境下的外顯表現(xiàn)。學(xué)困生的行為特征主要有:學(xué)困生學(xué)習(xí)準(zhǔn)備不足,常常不帶教材或者不帶相關(guān)的學(xué)習(xí)用具;學(xué)習(xí)目的不明確,較少制定學(xué)習(xí)計(jì)劃和課程學(xué)習(xí)重點(diǎn);學(xué)習(xí)習(xí)慣不好,不能完成或不能按時完成新知識的預(yù)習(xí)、教師布置的作業(yè),或作業(yè)的正確率低,或不做作業(yè),不獨(dú)立思考,習(xí)慣于抄襲,應(yīng)付作業(yè),學(xué)習(xí)上處于被動的狀態(tài),更談不上主動學(xué)習(xí);前期基礎(chǔ)較差、自律性差、專注力差,學(xué)習(xí)動力不足,學(xué)習(xí)興趣低,因此,學(xué)困生缺課率高,態(tài)度不端正,上課走神、不認(rèn)真聽課與做筆記,舉手提問與回答問題不積極,打瞌睡、打哈欠、揉眼睛、東張西望的頻率高;學(xué)困生課后復(fù)習(xí)、拓展學(xué)習(xí)、參加學(xué)術(shù)講座與科研項(xiàng)目、參加學(xué)科競賽、與老師溝通、與學(xué)長與同學(xué)探討學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)或方法等興趣與動力缺乏;學(xué)困生沒有主動學(xué)習(xí)的習(xí)慣,往往表現(xiàn)出不學(xué)習(xí)、不預(yù)習(xí)、不復(fù)習(xí)、依賴心強(qiáng)、牢騷滿腹、學(xué)習(xí)不用心、違反紀(jì)律等行為特征。

      3.學(xué)困生的性格特征

      性格特征是指個體的固有特質(zhì)和態(tài)度,它們相對穩(wěn)定,通常不會輕易改變。性格特征與個體的思考方式、情感傾向和行為反應(yīng)有關(guān)。了解學(xué)困生的性格特征有助于教師更好地理解其需求,并提供相應(yīng)的支持和指導(dǎo),幫助他們克服學(xué)習(xí)困難。學(xué)困生的性格特征主要有:一是性格內(nèi)向、孤僻,不愿意與人交流,相對較少主動參與課堂討論和發(fā)言;二是懶散、悲觀、自信心不足,消極地對待學(xué)習(xí),對自己的知識水平、學(xué)習(xí)能力和人生價值持懷疑態(tài)度;三是心神不寧、情緒不穩(wěn)定、神經(jīng)質(zhì),難以管理自己的學(xué)習(xí)時間、注意力和情緒,對學(xué)習(xí)中的挫折更加敏感,自我調(diào)節(jié)能力差,更容易受到學(xué)習(xí)困難帶來的負(fù)面情緒影響,如沮喪、焦慮或挫敗感。學(xué)困生的性格特征是多樣的,他們在不同的特征上表現(xiàn)出不同的行為傾向。這些性格特征又可以影響他們在學(xué)習(xí)環(huán)境中的行為和心理反應(yīng)。

      除了上述特征外,相對初高中學(xué)生,高校學(xué)困生通常在特定學(xué)科或?qū)I(yè)領(lǐng)域遇到困難,如計(jì)算機(jī)、土木、機(jī)械等,面臨更大的社會壓力,需要更多的專業(yè)知識與專業(yè)技術(shù)支持、具有更高的獨(dú)立學(xué)習(xí)能力,更多地依靠自主學(xué)習(xí)和自我管理。

      (二)高校學(xué)困生的人機(jī)協(xié)同智能識別

      與非學(xué)困生相比,高校學(xué)困生在心理、行為、性格等方面具有一些典型特征。通過教師與智能機(jī)器的協(xié)同采集來處理學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)心理狀態(tài)數(shù)據(jù),對學(xué)生進(jìn)行畫像建模,精準(zhǔn)掌握、識別學(xué)困生顯性問題與隱性問題,為精準(zhǔn)干預(yù)提供數(shù)據(jù)支撐。通??既胪凰咝5耐粚I(yè)的學(xué)生,大一新生入校時的基礎(chǔ)差異不大。如果當(dāng)學(xué)生具有學(xué)困性的行為與心理特征時進(jìn)行及時識別與干預(yù),就可以防止這些學(xué)生向?qū)W困生轉(zhuǎn)變,甚至向?qū)W優(yōu)生轉(zhuǎn)變。

      如今這個時代,現(xiàn)實(shí)生活是一團(tuán)糟,每個人都想逃離現(xiàn)實(shí)。這就是為什么哈利迪成為了我們的英雄。他讓我們足不出戶也能周游世界。你只需要有一臺具有壓力感應(yīng)功能的全方位跑步機(jī),便可以在整個虛擬世界中遨游。

      人機(jī)協(xié)同是人與機(jī)器各自發(fā)揮特長、協(xié)同工作[18],涵蓋人機(jī)取長補(bǔ)短,共同認(rèn)識、共同感知、共同思考、共同決策、共同工作、互相理解、互相制約和相互監(jiān)護(hù)[19]。隨著人們對深度學(xué)習(xí)算法研究的拓展,機(jī)器的智能化程度不斷提升,人與機(jī)器之間逐漸形成相互促進(jìn)、共同發(fā)展的關(guān)系。在教學(xué)監(jiān)控與教學(xué)干預(yù)中,教師(包括學(xué)生輔導(dǎo)員或其他支持人員)主要承擔(dān)與情感、態(tài)度、價值觀、創(chuàng)造性等培育相關(guān)的教學(xué)工作,機(jī)器主要完成重復(fù)性、程序性和事務(wù)性的教學(xué)工作[20]。智能系統(tǒng)可以自動采集、處理和識別學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài),并提供實(shí)時反饋和個性化支持,教師可以根據(jù)智能設(shè)備提供的信息反饋及與教師的觀察和評估相結(jié)合,形成全面的學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)圖景,便于教師制定相應(yīng)的教學(xué)干預(yù)策略、個性化支持措施。人機(jī)協(xié)同學(xué)困生的識別主要包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、畫像建模與學(xué)困生識別等環(huán)節(jié):

      1.人機(jī)協(xié)同數(shù)據(jù)采集

      數(shù)據(jù)采集是用戶畫像構(gòu)建、學(xué)困生識別的前提與基礎(chǔ),包括課前、課內(nèi)、課后全過程數(shù)據(jù)的采集,也包括線上與線下多模態(tài)數(shù)據(jù)的采集。人機(jī)協(xié)同數(shù)據(jù)采集是指教師與智能設(shè)備分工、協(xié)作與交互采集學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)數(shù)據(jù)的過程。教師可以通過調(diào)查問卷、文檔收集或現(xiàn)場觀察等各種渠道獲取數(shù)據(jù),智能系統(tǒng)可以通過智能化工具、傳感器或網(wǎng)絡(luò)爬蟲等方式自動采集數(shù)據(jù)。人機(jī)協(xié)同采集學(xué)困生的學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)心理和學(xué)習(xí)情感等數(shù)據(jù)如下:

      (1)行為特征數(shù)據(jù)的采集

      教師可以通過直接觀察學(xué)生學(xué)習(xí)時間、學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)資源的使用情況等,通過測試、交流或通過智能系統(tǒng)的信息反饋來獲取師生互動、生生互動、作業(yè)等多模態(tài)數(shù)據(jù),采集學(xué)生是否具有呆滯、不聽課、不做作業(yè)、打瞌睡、打哈欠、揉眼睛、東張西望等行為數(shù)據(jù);教師要求學(xué)生編寫學(xué)習(xí)日志,采集學(xué)生的學(xué)習(xí)過程、學(xué)習(xí)策略等數(shù)據(jù)。智能系統(tǒng)可以適時、自動采集學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù),如:記錄學(xué)困生的學(xué)習(xí)進(jìn)度,包括已完成、未完成或延遲完成的學(xué)習(xí)任務(wù)或作業(yè);通過自動化跟蹤技術(shù),記錄學(xué)生學(xué)習(xí)的時間、頻率、持續(xù)時間和學(xué)習(xí)活動的分布情況等,追蹤學(xué)生與學(xué)習(xí)資源的交互,包括閱讀時間、筆記記錄和在線搜索等數(shù)據(jù),獲取學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù);記錄學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的學(xué)習(xí)策略,如閱讀、思維導(dǎo)圖等,在線學(xué)習(xí)平臺可以追蹤學(xué)生與教師和其他學(xué)生的互動情況,如討論、問答和協(xié)作學(xué)習(xí);通過虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、混合現(xiàn)實(shí)等技術(shù),呈現(xiàn)學(xué)生在模擬情境中的行為和反應(yīng)并采集其數(shù)據(jù),這些環(huán)境還可以模擬現(xiàn)實(shí)世界的學(xué)習(xí)任務(wù)與挑戰(zhàn)及解決問題、合作學(xué)習(xí)和決策制定。

      (2)心理特征數(shù)據(jù)的采集

      教師可以通過設(shè)計(jì)問卷調(diào)查或面對面交流,采集學(xué)生的學(xué)習(xí)心理和情感狀態(tài)數(shù)據(jù),及時掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)動機(jī)、注意力、焦慮、興趣等方面的感受和體驗(yàn);教師要求學(xué)生進(jìn)行學(xué)習(xí)反思,記錄他們的學(xué)習(xí)困難、學(xué)習(xí)策略的使用心理以及情感體驗(yàn)。智能系統(tǒng)可以適時、自動采集學(xué)生的學(xué)習(xí)心理與情感數(shù)據(jù),如:運(yùn)用可穿戴設(shè)備(心率監(jiān)測器)可以記錄學(xué)生的心率變化;運(yùn)用傳感技術(shù)可以采集學(xué)生的臉部表情;運(yùn)用情感計(jì)算技術(shù)進(jìn)行情緒和情感狀態(tài)分析,包括分析學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中是否具有憤怒、泄氣、焦慮、厭煩、走神、恐懼、困惑、疲憊、悲傷等心理情感數(shù)據(jù)。智能系統(tǒng)也可以通過問卷調(diào)查、自我評價或?qū)W習(xí)日志來采集學(xué)生的自信心和學(xué)習(xí)動機(jī)水平數(shù)據(jù),或記錄他們的學(xué)習(xí)心理狀態(tài)。智能系統(tǒng)還可以采集學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的文本和語音數(shù)據(jù),包括學(xué)生的語調(diào)、語速和語言情感等特征,了解他們的心理情感狀態(tài)和認(rèn)知負(fù)荷。

      (3)性格特征數(shù)據(jù)的采集

      教師可以通過觀察、訪談等方式采集學(xué)生的學(xué)習(xí)動機(jī)、自信心、注意力、焦慮、挫敗感等情況及他們對待學(xué)習(xí)的態(tài)度;制定合適的人格評估工具,教師或智能設(shè)備可以采集學(xué)生的性格特征數(shù)據(jù),諸如學(xué)生的內(nèi)向性、宜人性、盡責(zé)性、情緒穩(wěn)定性、開放性和自我調(diào)節(jié)性等。制定合理的學(xué)習(xí)風(fēng)格評估工具,教師或智能設(shè)備可以采集學(xué)生的學(xué)習(xí)偏好和學(xué)習(xí)風(fēng)格數(shù)據(jù),包括視覺、聽覺、動手實(shí)踐等學(xué)習(xí)習(xí)慣與性格等。運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺與情感計(jì)算等技術(shù),智能系統(tǒng)可以自動追蹤學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的眼球運(yùn)動或臉部表情,獲取學(xué)生的注意力與投入度、心神或情緒穩(wěn)定性等性格特征數(shù)據(jù)。

      2.人機(jī)協(xié)同數(shù)據(jù)處理

      從不同來源采集的多模態(tài)學(xué)生數(shù)據(jù),一方面,數(shù)據(jù)量龐大,另一方面,數(shù)據(jù)可能存在不一致、雜亂無序、數(shù)據(jù)冗余或缺失等問題,因此,需要我們進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析與處理。數(shù)據(jù)處理以智能系統(tǒng)自動處理為主,教師人工處理為輔。一是數(shù)據(jù)預(yù)處理。智能系統(tǒng)對采集到的學(xué)生的行為特征、心理特征、性格特征等數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,包括數(shù)據(jù)的智能清洗、去噪、處理異常值和缺失值、數(shù)據(jù)歸一化處理等,以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。二是數(shù)據(jù)分析和挖掘。利用數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)等,對學(xué)生的多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析,深度挖掘、分析學(xué)生特征與歷史數(shù)據(jù)。三是學(xué)困生特征提取與標(biāo)簽化處理。運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法對學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取、標(biāo)簽化處理,構(gòu)建標(biāo)簽化體系,如:學(xué)困生不學(xué)習(xí)、不預(yù)習(xí)、不復(fù)習(xí)等行為特征標(biāo)簽;矛盾心理、逆反心理、疑懼心理、學(xué)習(xí)動機(jī)水平偏低和消極、敵對、抑郁等心理特征標(biāo)簽;性格內(nèi)向、孤僻、懶散、悲觀、自信心不足性格特征標(biāo)簽。

      3.人機(jī)協(xié)同畫像建模與學(xué)困生識別

      (1)畫像建模

      在處理學(xué)生多模態(tài)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,對學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)進(jìn)行畫像建模。一是模型選擇和建立。運(yùn)用聚類分析、分類算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、決策樹及深度學(xué)習(xí)算法等進(jìn)行選擇建模。二是模型訓(xùn)練和評估。使用采集到的數(shù)據(jù)對選擇的模型進(jìn)行訓(xùn)練,并使用交叉驗(yàn)證、指標(biāo)評估和誤差分析等方法來進(jìn)行模型評估,以確保模型的性能。三是畫像建模和解釋。根據(jù)訓(xùn)練好的模型,生成學(xué)困生畫像,并進(jìn)行解釋。四是模型迭代和改進(jìn)。隨著學(xué)困生的數(shù)據(jù)積累和反饋,自動進(jìn)行模型的迭代和改進(jìn),以提高模型的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。

      (2)學(xué)困生識別

      智能系統(tǒng)可以利用學(xué)生畫像中的數(shù)據(jù)和模式來識別學(xué)困生。一是學(xué)困生學(xué)習(xí)行為問題識別。智能系統(tǒng)通過對學(xué)習(xí)時間、行為模式、做題速度、錯誤頻率、學(xué)習(xí)停頓時間等學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的分析,結(jié)合學(xué)生的考試成績、作業(yè)完成情況等學(xué)業(yè)表現(xiàn),系統(tǒng)可以自動識別學(xué)生是否存在學(xué)習(xí)上的困難。二是學(xué)困生性格問題識別。智能系統(tǒng)可以通過分析學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的偏好和行為,如課堂參與和交流互動等,識別學(xué)生的性格是否內(nèi)向、孤僻等問題。三是學(xué)困生心理情感問題識別。智能系統(tǒng)可以通過情感分析技術(shù)來分析學(xué)生的情緒狀態(tài),如,識別學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中是否表現(xiàn)出焦慮、挫敗情緒等問題。

      綜上,通過智能系統(tǒng)對學(xué)生進(jìn)行畫像建模,可以實(shí)時、精準(zhǔn)呈現(xiàn)每個學(xué)生個體的行為、心理、性格特征與學(xué)習(xí)規(guī)律,刻畫學(xué)生的外顯與內(nèi)隱學(xué)習(xí)行為,精確診斷學(xué)困生的現(xiàn)有問題及潛在問題,為師生提供個性化教學(xué)服務(wù)。教師根據(jù)智能系統(tǒng)提供的學(xué)生狀態(tài)分析報告,再結(jié)合自己的觀察、分析與判斷,精準(zhǔn)識別、評估學(xué)困生的學(xué)習(xí)障礙、薄弱知識點(diǎn)及相關(guān)問題,如:學(xué)習(xí)效果差、投入不足、專注度低、學(xué)習(xí)動力不足、自我效能感低下、學(xué)習(xí)興趣低等問題的類型和程度。

      四、學(xué)困生智能精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)

      學(xué)困生通常存在知識基礎(chǔ)差、學(xué)習(xí)興趣低、動力不足、學(xué)習(xí)能力與自我控制能力弱等問題。一方面,利用智能技術(shù)手段,及時監(jiān)測、預(yù)測學(xué)困生的學(xué)習(xí)狀態(tài),并為學(xué)困生自身提供實(shí)時反饋,讓學(xué)困生及時了解自己的學(xué)習(xí)狀況,及時調(diào)整學(xué)習(xí)策略并增強(qiáng)自信心;另一方面,教師根據(jù)智能系統(tǒng)的實(shí)時反饋與人機(jī)協(xié)同評估,了解每個學(xué)生的興趣、需求和學(xué)習(xí)風(fēng)格,精準(zhǔn)識別學(xué)困生以后,針對學(xué)困生的具體學(xué)習(xí)需求和困難制定個性化教學(xué)目標(biāo)與干預(yù)策略,及時開展精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)。

      1.人機(jī)協(xié)同學(xué)習(xí)興趣與學(xué)習(xí)動機(jī)干預(yù)。學(xué)習(xí)興趣低、動力不足是學(xué)困生普遍存在的一個問題。興趣是學(xué)生學(xué)習(xí)的內(nèi)在動力。學(xué)習(xí)動機(jī)包括學(xué)生對學(xué)習(xí)的態(tài)度、價值觀、求知欲、自我效能感和成就歸因等方面[21]。一是設(shè)計(jì)趣味化教學(xué)資源。包含教學(xué)內(nèi)容趣味化與呈現(xiàn)方式趣味化。教學(xué)內(nèi)容趣味化主要體現(xiàn)在教學(xué)過程中插入一些學(xué)生感興趣、有意義的故事、案例與情境,如:在講授C 語言課程“函數(shù)的執(zhí)行順序”這一知識點(diǎn)時,將其比喻為小貓釣魚的過程[22]。呈現(xiàn)方式趣味化主要體現(xiàn)在教學(xué)資源的游戲化、可視化以及虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和混合現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用,使學(xué)生獲得身臨其境的感受,如教師可運(yùn)用虛擬現(xiàn)實(shí)形象地呈現(xiàn)磁化過程與磁滯回線,便于學(xué)生理解內(nèi)化,激發(fā)學(xué)習(xí)興趣與動機(jī)。運(yùn)用人機(jī)交互、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等技術(shù)將復(fù)雜、抽象的學(xué)習(xí)資源以真實(shí)化、情境化的方式呈現(xiàn),提升教學(xué)資源的交互性、體驗(yàn)性和娛樂性[23]。二是設(shè)計(jì)個性化的教學(xué)過程與方式。如:可以運(yùn)用ChatGPT(聊天機(jī)器人)、百度智能機(jī)器人、在線學(xué)習(xí)平臺等直接與學(xué)生互動,為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)和一對一的答疑、導(dǎo)航和社交等服務(wù),激發(fā)學(xué)生的興趣、認(rèn)知與情感。三是設(shè)計(jì)協(xié)作和競爭學(xué)習(xí)情境。利用智能系統(tǒng)來促進(jìn)學(xué)生之間的協(xié)作和競爭。如:運(yùn)用“雨課堂”等智能化教學(xué)工具,在教學(xué)過程中設(shè)計(jì)抽簽回答問題等教學(xué)環(huán)節(jié),對回答問題者進(jìn)行積分,且根據(jù)問題的難易程度賦分獎勵,激發(fā)學(xué)習(xí)動機(jī);創(chuàng)建在線競賽、排行榜和挑戰(zhàn),激發(fā)學(xué)困生的競爭動力和學(xué)習(xí)積極性;設(shè)計(jì)基于團(tuán)隊(duì)合作的項(xiàng)目,使用在線協(xié)作平臺或虛擬團(tuán)隊(duì)來實(shí)現(xiàn)學(xué)生之間的合作學(xué)習(xí),激發(fā)學(xué)習(xí)動機(jī);設(shè)計(jì)互動式學(xué)習(xí)活動和虛擬實(shí)驗(yàn),以激發(fā)學(xué)困生的參與度;利用虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)或開展現(xiàn)場角色扮演游戲,讓學(xué)生扮演不同角色,設(shè)計(jì)模擬情境,提升他們的社交能力和自信心。

      2.人機(jī)協(xié)同前期知識干預(yù)。補(bǔ)充、激活學(xué)困生的前期知識,尤其是與新知識相關(guān)聯(lián)的前期知識,鏟除他們學(xué)習(xí)新知識的障礙。學(xué)生受學(xué)習(xí)能力、努力程度、經(jīng)驗(yàn)與知識的局限或遺忘等因素的影響,有可能導(dǎo)致前期知識基礎(chǔ)較差,新知識與前期知識之間的連接不足,知識遷移與應(yīng)用受阻,導(dǎo)致學(xué)習(xí)興趣下降,形成惡性循環(huán),進(jìn)而形成學(xué)困生。通過人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)對學(xué)生進(jìn)行畫像建模,精準(zhǔn)定位學(xué)困生的學(xué)習(xí)短板與學(xué)習(xí)需求,再結(jié)合當(dāng)前學(xué)習(xí)的知識內(nèi)容,通過智能系統(tǒng)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析與角色分析,深度挖掘新舊知識之間的銜接知識,從海量的學(xué)習(xí)資源中自動挖掘、提取并向?qū)W困生精準(zhǔn)推送個性化的學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)方案和學(xué)習(xí)路徑,供學(xué)困生自主學(xué)習(xí),拓寬新舊知識連接的渠道[24]。如Knewton 公司開發(fā)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng),系統(tǒng)根據(jù)學(xué)生的前期知識掌握情況,自動向?qū)W生推送個性化的學(xué)習(xí)內(nèi)容與學(xué)習(xí)資源,還可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)和對知識的理解程度調(diào)整難度和內(nèi)容。

      3.人機(jī)協(xié)同情感干預(yù)。情感干預(yù)以教師干預(yù)為主,智能機(jī)器干預(yù)為輔。通過教師的觀察與運(yùn)用情感計(jì)算等人工智能技術(shù)構(gòu)建的人工智能系統(tǒng)的反饋,精準(zhǔn)獲取學(xué)困生的情感狀態(tài)與情感問題,精準(zhǔn)掌握其情緒、焦慮水平或壓力,分析其原因,有針對性地進(jìn)行學(xué)困生情感干預(yù)。教師可以綜合運(yùn)用答疑解惑與表揚(yáng)、欣賞、心理疏導(dǎo)、心靈互動、靈魂關(guān)懷、情感滲透等情感激勵方式,激活學(xué)生的腦內(nèi)神經(jīng)元與思維,使之處于一種積極向上的、踴躍的并且愿意與人、與事建立關(guān)聯(lián)的狀態(tài),幫助其樹立理想、抱負(fù)、情懷、價值觀和自信心,從心理上激發(fā)他們學(xué)習(xí)的熱情與欲望,喚醒學(xué)困生投入學(xué)習(xí)。如:教師要善于發(fā)現(xiàn)學(xué)困生的學(xué)習(xí)潛力與閃光點(diǎn),及時給予表揚(yáng),對于具有心理障礙、學(xué)習(xí)困惑或困難的學(xué)生,要及時疏通和幫助,避免學(xué)困生進(jìn)一步產(chǎn)生厭學(xué)的情緒,激發(fā)學(xué)困生的學(xué)習(xí)熱情。教師從學(xué)困生的實(shí)際情況出發(fā)給予關(guān)心與幫助,給予個性化的情緒管理和指導(dǎo)、放松練習(xí),調(diào)整學(xué)習(xí)目標(biāo)與學(xué)習(xí)環(huán)境,如:幫助學(xué)困生制定簡單、明確的學(xué)習(xí)目標(biāo),布置具體、簡單的學(xué)習(xí)任務(wù),讓他們通過努力以后可以實(shí)現(xiàn)其學(xué)習(xí)目標(biāo),提高他們的學(xué)習(xí)自信心[25]。

      4.人機(jī)協(xié)同制度干預(yù)。一是建立課堂紀(jì)律、學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)態(tài)度等考核機(jī)制。通過人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)對學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控,如:上課遲到、打瞌睡、不完成作業(yè)等行為扣減平時成績與總評成績等,促進(jìn)學(xué)生端正學(xué)習(xí)態(tài)度,規(guī)范學(xué)習(xí)行為,形成一定的學(xué)習(xí)壓力,養(yǎng)成良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣。二是建立常態(tài)化的測試、檢查、提醒、督促與考核等相結(jié)合的制度。對學(xué)生的學(xué)習(xí)過程與結(jié)果進(jìn)行人機(jī)協(xié)同考核,如:建立積分獎罰制度,課堂回答問題加分,明確加分要求,根據(jù)問題的難易程度加分,鼓勵學(xué)生開展自主學(xué)習(xí),給予他們適當(dāng)?shù)淖灾鳑Q策權(quán)和學(xué)習(xí)責(zé)任,形成學(xué)習(xí)的內(nèi)在動力。三是建立持續(xù)跟蹤學(xué)困生機(jī)制。人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)跟蹤學(xué)困生學(xué)習(xí)進(jìn)展,并評估干預(yù)措施的有效性,包括學(xué)困生學(xué)習(xí)行為與學(xué)習(xí)態(tài)度的變化、作業(yè)和測試成績變化、學(xué)生和家長的反饋等,通過評估,可以確定哪些策略和方法對學(xué)困生有效,并對教學(xué)干預(yù)計(jì)劃進(jìn)行必要的調(diào)整。四是構(gòu)建互幫互助學(xué)習(xí)機(jī)制。通過建立在線學(xué)習(xí)平臺或虛擬學(xué)習(xí)社區(qū),鼓勵學(xué)生與同伴和教師進(jìn)行互動和合作學(xué)習(xí),營造相互交流、互幫互助、互相激勵的學(xué)習(xí)氛圍,讓學(xué)生通過合作、互相幫助來解決問題和完成任務(wù),激發(fā)學(xué)生尤其是學(xué)困生的學(xué)習(xí)興趣和動力。五是幫助學(xué)困生建立適應(yīng)性學(xué)習(xí)計(jì)劃。幫助學(xué)困生制定學(xué)習(xí)計(jì)劃,并教授他們時間管理的技巧,幫助他們合理安排學(xué)習(xí)時間并提高學(xué)習(xí)效率。

      五、結(jié)束語

      學(xué)困性具有典型的心理特征、行為特征、性格特征,獨(dú)立的人類或智能機(jī)器均難以實(shí)現(xiàn)學(xué)困生的早期識別與精準(zhǔn)干預(yù),人工智能與人類智能有機(jī)協(xié)同是解決高校教學(xué)過程中學(xué)困生問題的有效途徑。通過人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)可以采集、處理學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)數(shù)據(jù),盡早精準(zhǔn)識別學(xué)困生顯性問題與隱性問題,有助于盡早進(jìn)行學(xué)習(xí)興趣與學(xué)習(xí)動機(jī)干預(yù)、前期知識干預(yù)、情感干預(yù)和制度干預(yù),實(shí)現(xiàn)“不讓一個學(xué)生掉隊(duì)”的目標(biāo),大力提升高等教育教學(xué)質(zhì)量。

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