未來課堂中智能協作學習支持系統設計*

◆肖兵 黃煙波

作者：肖兵，中南大學在讀碩士研究生，研究方向為教育資源開發；黃煙波，中南大學信息與網絡中心（410012）。

1 引言

2 未來課堂中智能協作學習支持系統設計思路

智能協作學習支持系統是為在未來課堂中開展協作學習提供軟件服務。支持系統設計不僅要符合未來課堂的特點和軟件開發規則，而且要體現科學性和教育性原則，同時與虛實相結合的協作學習模式融合。在設計過程中以人本主義理論和系統理論觀點為指導，遵循以下幾項原則。

1）以人為本。教師和學生是協作學習課堂的主體，支持系統屬于軟件應用，因此，支持系統的設計必須以課堂主

課堂是開展教學活動的根據地，隨著社會的進步和科技的不斷發展，傳統課堂單一化和模式化的培養方式已無法滿足社會對人才多樣化的需求，學者們進而提出未來課堂的概念與模型。未來課堂與傳統課堂相比，它以互動為核心，具有高度智能的環境控制、創意的空間布局與高互動的教與學設備，充分利用云服務支持平臺開展多屏教學、自主與小組學習，實現即時反饋，以促進學習者的學習和發展[1]。

未來課堂的設計強調以人為本，注重學習者的自主與合作學習。在未來課堂中，充分利用未來課堂已具備的軟硬件設施，開展虛實結合的協作學習，有利于培養學習者合作解決問題、溝通與交流能力及信息技術素養。傳統課堂中開展協作學習存在協作小組分組不合理、資源獲取困難、缺乏評價指標、學習過程記錄無法保存以及成果展示缺乏設備支持等問題。在未來課堂環境下能友好解決資源獲取和成果展示問題，而解決其他問題需要依靠一套完善的協作學習支持系統。因此，本文針對協作學習中存在的問題，結合未來課堂中的軟硬件條件，設計了基于未來課堂的智能協作學習支持系統，此系統的核心功能是學習者通過智能分組組成協作小組，利用云平臺上的資源開展自主探索與協作學習，然后對學習成果進行自評與互評，最后進行課后鞏固與反思，同時系統會記錄學習者的學習行為并加以分析。體為中心，符合廣大師生操作習慣，導航清晰明了，簡化功能操作，不設置技術障礙，讓教師更多關注教學過程本身，讓學習者通過支持系統實現自主學習和合作學習，達到預期教學效果。

2）交互性。交互性是未來課堂的核心，也是智能協作學習支持系統設計過程中需要考慮的核心要素。系統交互性體現在人人交互和人機交互上，具體表現為教師與學習者之間的交互、學習者與學習者之間的交互、真實課堂與虛擬課堂人員之間的交互、學習者與學習資源之間的交互等。

3）開放性。支持系統不針對小部分群體，而應對所有具備條件的用戶開放，既包括在校師生，也包括網絡用戶，使未來課堂做到虛實結合，讓固定課堂走向網絡；開放性還體現在資源服務上，用戶不僅能獲取系統資源，還能通過支持系統獲取云端資源。

4）智能化。未來課堂本身就是一個智能化的課堂，支持系統作為未來課堂中軟件設施中的一部分，也應具備智能化的特點。支持系統中的智能化具體體現在智能協作分組、根據學習者愛好與特點進行資源主動推送、對學習行為的記錄與分析等幾方面。

3 智能協作學習支持系統架構設計

未來課堂中智能協作學習支持系統采用三層架構設計，自上而下分別是客戶端、通信層和服務器端，見圖1。

1）客戶端層面。客戶端形式多樣，可以是Web瀏覽器，也可以是移動客戶終端，客戶端用于UI界面呈現和接收用戶請求數據，對請求數據進行標準化和加密處理，通過網絡層將請求數據提交給服務端處理，然后將服務端的處理結果進行解密和標準化處理呈現給用戶。客戶端不包含任何業務邏輯，使整個系統達到分散關注、松散耦合、邏輯復用的目的。

2）通信層。通信層負責客戶端與服務器端的數據通信。

3）服務端層面。服務端對客戶端傳遞過來的請求數據進行安全性驗證與標準化處理，然后將標準化數據提交給業務邏輯層，業務邏輯層通過數據訪問層調用底層數據資源對用戶請求數據進行邏輯處理，最后服務器端對處理結果進行加密，再通過通信層將處理結果傳遞到客戶端。在服務端，業務邏輯層和底層數據是相分離的，對底端數據與文件的調用則通過數據訪問層來實現。

4 智能協作學習支持系統模塊設計

未來課堂中智能協作學習支持系統的設計是以人本主義理論為指導，從系統論觀點出發，結合課堂協作學習需求，將系統分為五大功能模塊，分別是管理中心、教師中心、學生中心、評價中心、課后鞏固。管理中心主要對學生基本信息、本地資源進行管理，對學習者風格特征和學習行為進行分析以及對系統進行維護；教師中心具有課程教案編寫、問題情境導入、學習進度控制、協作分組等功能；學生中心包括協作討論與成果展示兩大子模塊；評價中心提供對課程學習成果的評價，包括組內評價、組間評價和教師評價；課后鞏固提供課后反思、在線交流、作業提交等功能。

圖1 系統總體架構圖

5 系統主要模塊設計

智能協作學習支持系統核心模塊包括協作分組模塊、協作學習與討論模塊、協作評價模塊、課后鞏固模塊和學習行為統計模塊。協作分組是開展協作學習的基石，分組的合理性直接影響協作學習效果。協作學習分為自主探索和協作交流，協作學習中離不開討論交流，沒有討論與交流的課堂學習稱不上是協作學習，協作學習與討論模塊是支持系統的中心模塊。教學評價是未來課堂協作學習不可缺少的組成部分，評價有利于促進學習者的主動學習和思維能力培養。學習是認知、突破原有認知獲得新認知的過程，課后鞏固不僅僅是協作學習的一個小階段，更是協作學習不可分割的重要組成部分。學習者的學習過程遵循一定規律，只有對學習者的學習行為進行分析，才能正確把握學習者的個性化學習規律，才能指導學習者進行更好的學習。

5.1 協作分組模塊

科學分組是協作學習順利開展的基礎，協作學習支持系統提供智能同質分組、智能異質分組和手動分組功能，教師可以根據教學主題類型與難易程度選擇同質或者異質分組。

在學生風格特征數據庫中保存學生學習能力、興趣愛好、理解水平等特征量化值，作為系統智能分組的支撐數據。同質分組目的是把學生特征比較接近的成員組成一個小組，系統可以采用改進蟻群算法[2]實現智能同質分組；異質分組是指在小組成員間形成最大限度的差異，系統可以采用最優化的理論算法[3]實現智能異質分組；個別學生對同質分組或異質分組結果不滿意時，教師根據實際情況可以采用手動分組功能進行相應調整。

5.2 協作學習與討論模塊

協作學習與討論模塊是協作學習支持系統的中心模塊，提供自主探索和討論交流服務。協作學習與討論模塊具有資源推送、學習筆記、資源收藏、組內討論、組間討論等功能。

圖2 系統功能結構圖

支持系統根據協作主題和學習者學習特征主動向學習者推送系統資源，學習者利用系統推送資源和云平臺上的資源進行自主探索學習。在探索過程中，學習者可以把對協作主題的認識與理解和困惑添加到學習筆記中，學習筆記根據學習主題和學習時間自動進行分類整理；對于感興趣的云端資源和對主題學習有幫助的資源，學習者可以按照資源類型添加到資源收藏夾中，作為參考和復習的依據。對于學習筆記和資源收藏，學習者可以設置其只對自己可見或對小組可見還是對所有人可見。

學習者在自主探索過程中，對于困惑的問題和對主題的認知理解，可以通過小組討論模塊與小組其他成員進行討論交流，在討論中各抒己見。由于學習者的認知存在差異，因此每個學習者在對學習主題的理解和掌握程度上存在一定差異。討論過程中使學習者發現自己對問題認知的不足，然后再進行自主探索，再討論，最后在組內形成對問題的統一認識。討論模塊中學習者以真實姓名和角色進行發言，支持系統自動保存學習者發言時間、發言次數、發言內容等信息。

組間討論模塊中學習者可以選擇與其他任何小組成員進行交流討論。組間討論發言不針對某一個學習者，任何發言的學習者都代表該組所有協作成員，并且兩個交流小組的所有成員都可以查看討論內容。同樣，支持系統自動保存小組間發言時間、發言次數、發言內容等信息。

5.3 協作評價模塊

學習評價是教育服務質量管理的核心，有助于培養學習者的思維能力和對知識的理解與意義的建構。智能協作學習支持系統中協作評價分為兩種類型：師生自評和系統測評。師生自評包括協作組內評價、協作組間評價和教師總結評價三種。

支持系統根據課堂性質和主題形式自動給出評價標準，評價分為客觀選擇評價和主觀評價兩種。協作組內評價是非常客觀和重要的一種評價方式，組內成員協作學習狀況相互了解程度最深。協作組內評價分為自我評價和成員互評。組間評價是一個協作小組對其他協作小組的協作學習情況進行評價，可以針對評價對象小組的總體情況和小組內某個具體成員進行評價。教師根據課堂協作學習主題目標與學習者達成比、學習者角色扮演和知識意義建構等方面，對學習者和協作團隊進行客觀總結性評價。

系統測評是指系統根據學習者角色、協作學習參與度、自主探索時間與成果、討論發言次數與頻率等要素與評價標準進行自動比對，按照系統設定的系數自動給出學習者個人和協作團隊的評價結果。最后在系統評價模塊中以圖表形式呈現各種評價結果和統計結果。

5.4 課后鞏固模塊

課后鞏固模塊主要提供在線交流、作業提交和課后反思功能。課堂內的學習不可能解決學習者所有問題，因此課后鞏固對于完善學習者的認知結構具有重要意義。

課后學習者對學習主題依然存在疑惑可以登錄到支持系統，通過在線交流功能向教師和其他學習者提問。如果學習者在一定時間內沒有收到任何回復，系統會按照一定策略主動向教師和某些學習者推送請求解答信息。在協作學習完成之后，教師可以提供一些閱讀延伸以及布置課后鞏固練習，學習者可以通過在線作業提交功能將任務進行網上提交。教師可以主動設置作業上傳時間，達到設定時間系統會自動向未提交的學習者發送作業提醒信息和向教師推送一份作業提交情況報告。

教師課后反思有利于提高教學質量和教師專業成長，學生課后反思有利于完善知識意義的建構。課后反思將學習者在課堂上自主探索查閱的資料記錄、學習筆記、討論發言的歷史記錄與成果展示過程中的錄像提供給學習者，學習者可以瀏覽和整理歷史記錄和查看課程錄像，找出自己在知識意義建構過程中存在的偏差和不足，以及時修正和補充，最后將自己對課程學習的新認識以反思總結報告的形式保存到數據庫，作為學期評價與考核的重要依據。同時，支持系統在課后鞏固模塊中還提供學習成果自測，從另一個層面考察學習者對協作學習主題的學習掌握程度。

5.5 學習行為統計模塊

學生學習行為能客觀反映學習者學習參與度、協作能力、學習風格等特征，通過對學生學習行為數據進行分析與統計，能為教師對學生的綜合評價提供客觀依據，也將成為下一次協作學習智能分組的起點。課堂協作學習行為分析流程見圖3。

圖3 學習行為分析流程圖

1）行為數據的采集。未來課堂協作學習行為采集采用服務器日志結合后臺數據庫方式，主要采集學生在自主探索、協作探討和課后反思過程中的行為數據。首先建立行為數據模型，根據課堂協作學習特點，行為數據模型包括學生角色（組長或組員）、信息檢索關鍵字、獲取云端資源總數、獲取云端資源類型、是否接受系統推送資源、自主探索時間、討論時間、談論發言次數、課后交流、反思記錄、作業評分等。未來課堂協作學習支持系統對采集到的數據，以數據庫記錄方式保存到學生行為數據庫中。

2）行為數據的分析。行為數據分析包括數據統計和數據挖掘兩個步驟。數據統計是對數據的初級處理，獲取一些統計結果，如統計學生自主學習時間與交流討論時間比、獲取云端數據與瀏覽系統推送數據比、發言頻率、課后反思頻率、作業提交習慣等初級數據。

數據挖掘是對行為數據進行高級處理，找出學生對學習主題的主動性與參與度、學習風格、理解水平、協作知識建構程度等信息。對學習者行為數據的挖掘采用聚類分析法中常用的k-means算法[4]進行挖掘，首先確定學生行為數據類型，協作學習行為數據主要分為數值類型、二元變量、標稱型三種；再根據采集到的行為數據建立數據矩陣結構，按照場依存型、場獨立型、注意風格、動機風格4種不同學習風格構建數據的最終劃分數目，采用目標函數最小化策略，將數據分成4個簇，分別代表4種不同的學習風格；最后將計算得到的數據存儲到行為特征庫和學習風格庫。

6 總結

隨著現代信息技術的快速發展，未來課堂模型與支撐技術研究取得突破性發展，未來人才培養模式中更多注重學習者自主探索和協作能力的鍛煉。協作學習在課堂傳統協作課堂中存在分組不合理、資源獲取困難和學習行為評價難度大等問題，無法實現對學習者自主性和協作能力的培養。本研究在人本主義和系統論理論指導下設計了基于未來課堂環境的協作學習支持系統，具有智能分組、課程導入、方便快捷獲取資源、協作討論、成果展示、綜合評價、課后反思與學習行為評價等功能，能夠有效幫助教師和學習者在未來課堂中開展協作學習，提高教與學效率，實現教學管理的科學化與規范化。

[1]陳衛東.教育技術學視野下的未來課堂研究[D].上海:華東師范大學,2012.

[2]胡慧,何聚厚.基于改進蟻群算法的協作學習分組研究[J].計算機工程與應用,2012(12):11-12.

[3]李潔,王咸偉,李克東.協作學習中協作小組分組系統的設計與開發研究[J].華南師范大學學報:自然科學版,2007(3):64-66.

[4]馬飛.數據挖掘中的聚類算法研究[D].南京:南京理工大學,2008.