基于大數據的自適應學習系統與教師因材施教的結合點

張玉川

[摘要]基于大數據的自適應學習系統一定是真正通過大數據，根據算法模型來分析學生的學習數據，匹配下一步應該學什么。大多數學習系統的學習過程可以分為測、學、練三個環節，在每個環節都要考慮到學生的學習狀態、學習目標、潛在能力、興趣偏好等。

[關鍵詞大數據;因材施教;自適應學習系統

[中圖分類號]G712??????????? ??????? [文獻標志碼]? A???????? ?????? [文章編號]? 2096-0603（2018）34-0072-01

因材施教事實上在學習理論里有兩個，一個是outerloop“學什么”，一個是innerloop“怎么學”。因材施教首先是每位學生學習的內容都不一樣。“因材”代表認識到學生的個體化差異，“施教”指進行差異化教學。

以下是本課題組對句酷網的反饋數據所進行的處理。

課題實施階段，課題組把服裝設計一班作為實驗班，二班作為對照班。對實驗班學生作文的修改次數、作文成績、重復率等數據，直接采用了句酷網基于大數據的統計結果。以下數據采集示例以實驗過程中學生提交的作文為例：

（1）作文成績，包括分數和排名。

排名：第6（共124），最高分：91.5，最低分：62，原始分：89。

（2）作文總體評價。

作者詞匯基本功很好，高級詞匯表達也比較恰當;語句間的銜接成分用得不錯，同時文章中的過程性詞匯很豐富;作者在句法層面做得很棒。

（3）作文修改次數。

[20：15：21] 李昌奇修改作文：第27版本。

[20：15：01] 李昌奇修改作文：第26版本。

（中間數據略）

[19：58：05] 李昌奇修改作文：第2版本。

[19：57：31] 李昌奇提交作文：第1版本。

（4）作文相似度。

無相似。

又例，另外一篇學生作文的相似度：

相似：1.70%，來源：大連東軟信息學院。

（5）語句基礎數據。

句酷批改：

拓展辨析（7）

推薦表達（5）

標點警示（4）

閃光短語（2）

學習提示（2）

句子警示（1）

句子錯誤（1）

語法警示（1）

（6）數據分析。

以下為本課題組對以上數據的解讀以及通過訪談了解到的這些對學生所產生的影響：

分數，意味著基于全國大學生作文大數據的評價，代表的是學生的作文在全國大學生同類作文中的地位。訪談結果顯示，這種解讀的結果使學生從對自己作文分數的漠然轉變為重視，具有激勵作用。

修改次數，意味著學生作文時的心態、對學習的投入情況、重視程度，尤其反映了學生對網絡自動反饋中負向評語和中性評語的重視程度。

相似度，意味著學生的學習態度，甚至反映了學生的品行。訪談結果顯示，學生對相似度很在意，這也直接降低了學生抄襲的不良行為。

正向評語，正向評語的數量代表著學生學習中亮點的多少，這對學生的學習具有正向激勵作用。

負向評語，負向評語的數量代表著學生學習中缺陷的多少，這對學生的學習內容具有直接指示作用，起到了告訴學生“該學什么”的作用。

中性評語，中性評語的內容也對學生的學習起到了提示“該學什么”的作用。

總評，總評的內容對學生正確看待自己的學習狀況具有指示

作用。

鑒于本課題中實驗班與對照班的授課教師為課題組的同一位教師，教學內容和方法無差異性，因此，本課題實驗過程所取得的數據是比較客觀的。相反，因為考慮到實驗對學生基礎一致性的要求，所選取的實驗班和對照班為同級同系，訪談顯示，兩個班學生的交流甚為密切，對照班學生對實驗班學生的實驗過程來說毫無秘密可言，實驗行為對照班學生的學習行為甚至具有激勵作用。因此可以設想，如果排除實驗班的實驗行為對對照班的激勵作用這一因素，本數據所反映的差異性可能會更加顯著。

大部分網絡學習系統只能提供知識點掌握率或者分數，79分或者知識掌握率達到79%;或者一些其他維度的總結，如邏輯思維能力比較強、閱讀的磨煉技巧比較好、學習動力哪方面稀缺。但是，自適應學習的要求卻是必須清楚具體地告訴學習者哪些知識點掌握了、哪些知識點沒掌握，并推薦出掌握的具體學習路徑?？傊?，學習順序是非常關鍵的，必須遵循循序漸進的原則。

因此，為了更有效地利用好各種網絡學習系統，我們建議，鑒于目前大部分網絡學習系統的實際情況，教師應擔負起二次解讀網絡自動反饋并為學習者推薦學習路徑的責任。這正是基于大數據的自適應學習系統與教師因材施教的結合點。

參考文獻：

[1]朱新明，李亦菲，朱丹.人的自適應學習：示例學習的理論與實踐[M].中央廣播電視大學出版社，1998.

[2]劉善循.高效率學習與心理素質訓練：如何使您更聰明[M].商務印書館，2000.

◎編輯 馬燕萍