適應性學習系統：人工智能背景下混合式教學的實現邏輯

[摘 要] 人工智能技術推動傳統教育生態變革，智能化成為教育教學發展的方向。國家一系列政策文件確認了人工智能之于教育教學的重要性，尤其是在實現教育信息化方面。混合式教學是實現教育信息化的重要舉措，混合式教學又如何借力人工智能？論文從分析人工智能技術對混合式教學的影響入手，界定適應性學習并確認適應性學習系統這一關鍵要素，提出通過人工智能獲得技術支撐，建設適應性學習系統，以滿足學習者個性化學習需求，從而實現混合式教學。

[關鍵詞] 混合式教學;適應性學習;人工智能教學;教學治理;算法

[基金項目] 廣西區教育廳2019年職業教育教改工程項目“創新創業背景下以‘1+X試點為引導的復合型技術技能人才培養模式改革研究”（GXGZJG2019B132）;廣西區教育廳2019年高等教育本科教學改革工程項目“創客教育視域下應用型本科創新創業人才培養體系的研究與實踐”（2019JGA332）;廣西區教育廳2017年高等教育本科教學改革工程項目“‘問題導向的應用型本科市場營銷專業廣告學課程混合式教學改革與實踐”（2017JGB433）

[作者簡介] 馬建森（1981—），男，山東濰坊人，桂林航天工業學院副教授，西安交通大學在讀博士生，研究方向為新媒體與社會治理、新媒體傳播、教學治理。

[中圖分類號] G642.0 ? ?[文獻標識碼] A ? ?[文章編號] 1674-9324（2020）43-0321-03 ? ?[收稿日期] 2020-03-16

一、引言

“機器能思考嗎？”這是20世紀50年代著名的圖靈之問，隨后圖靈機的出現奠定了現代計算機的基礎。自1956年達特茅斯會議人工智能這一術語的首次提出，至21世紀20年代初期，人工智能歷經兩次低谷三次繁榮的波浪式發展。今天，人工智能隨新科技革命演進，日益成為各領域關注的焦點。人工智能已寫入十九大報告，《國家教育事業發展“十三五”規劃》將人工智能與大數據、互聯網、虛擬現實技術并列為建設智慧校園、探索教育教學新模式的突破口。《中國教育現代化2035》明確建設智能化校園要統籌建設一體化智能化教學、管理與服務平臺。因此，人工智能的興起為教育教學復興帶來新契機。混合式教學是充分利用數字教育資源實現教育信息化的重要措施。混合式教學將傳統教學優勢與數字化教學優勢結合，其本質是適應教育教學發展的趨勢，從技術助教的角度，充分利用現代教育手段，以提高教育教學效果為目標，將線上教學與線下教學充分混合的一種教學模式。

二、人工智能背景下的混合式教學

從“人工智能+”的視角開展人工智能與教育研究始于近期，例如吳永和認為，人工智能可以實現教育內容的定制化及教育實施過程中實現服務的精準化，并進一步指出，教師可以利用人工智能進行作業批改，學生則通過人工智能加強交流，從而形成互動性學習，有利于個性化學習環境的形成。陳維維則著眼于人工智能輔助教學的角度，認為人工智能技術在“助練、助評、助學、助教”等方面起到一定作用[1]。綜合來看，具體到混合式教學過程，人工智能技術對混合式教學的影響主要體現在教學過程、教學效果、教學技術等方面。

人工智能技術改變了傳統的教學過程。例如機器學習在大數據支持下，模擬人類學習行為，具備自學習能力，模擬人類智能進行預判，能夠實現對教學過程、教學效果的評價，對教學設計進行優化。再如人機交互，人工智能人機交互技術推動混合式教學由簡單的語音交互、圖形交互到復雜的情感交互、體感交互甚至是更高層次的腦機交互，將改變傳統知識傳授方式，活躍學習的氛圍，激發學習興趣。同樣虛擬現實和增強現實技術的結合營造混合現實教學環境，打破學習的空間和地域限制，最大限度的利用學習資源。知識圖譜技術還可以重構教學知識點，建立以“關系”為連接的知識結構圖，突破傳統知識構成的章節結構，符合人類記憶及理解習慣，提高記憶效率和理解能力，最終提高學習效率。總之，人工智能技術對混合式教學的影響是多元的，教學過程、教學效果、教學技術是三個重要方面。

三、適應性學習系統支持混合式教學

適應性學習是指學習者通過由計算機技術支持的適應性學習系統獲取知識的過程，適應性學習系統參與學習者的學習全過程，提供個性化的學習服務，在學習計劃制定、學習策略組織、知識構成設計、學習效果評估等方面發揮作用。在人工智能時代，適應性學習系統呈現智能化特征，人工智能技術成為適應性學習支持系統形成的關鍵。

《中國教育現代化2035》指出人工智能為個性化教學與個性化學習提供了強有力的技術支持[2]。人工智能憑借技術優勢獲取學習者的基本特征，充分檢視學習者的態度動機、興趣愛好、方法技巧、知識構成，依托算力通過算法實現降維定位，從而提供個性化學習方案，實現個性化教學與學習。預計未來以AI為基礎的個性化教學會得到較大發展，出現以“人機組合”為特點的大學個性化學習系統[3]。混合式教學以提高教育教學效果為目標，以基本的線上線下混合為基礎，還將教學內容、教學方法、教學技術、教學環境、教學過程等進行混合，為個性化教學與學習創造了條件[4]。因此，在適應性學習理論引導下，以人工智能技術支持構建適應性學習系統，進而實現混合式教學。

四、構建人工智能適應性學習系統

適應性學習系統建設是人工智能背景下混合式教學實現的關鍵。適應性學習系統以提供個性化學習服務為特征，深度分析學習者數據，在教師的干預和決策下，回應個體學習需求，提供可選擇的學習內容、學習策略、學習環境等。適應性學習系統隨計算機和互聯網絡技術的發展而興起，最初建立在以WEB技術為主的計算機終端之上，20世紀70年代美國分時交互計算機控制信息電視系統（TICCIT）就是其中的代表。進入21世紀后，國際主流適應性學習系統有美國的牛頓系統（Knewton）、乂學系統（Yi learn），澳大利亞的慧雀系統（Smart Sparrow）以及日本的塞拉戈系統（Cerego）[5]，其中乂學系統建成于2017年，由美國哥倫比亞大學教育學院自適應學習研究聯合實驗室研制成功，其建設初衷是服務于K12教育的個性化學習，因對人工智能的深度應用而廣為人知，主要功能包括評估學習者的知識儲備、建模學習者的學習過程等。從適應性學習系統發展的歷史來看，隨著相關技術尤其是互聯網和計算機技術的發展，適應性學習系統功能方面經歷了由改進學習方法、輔助大腦記憶、優化內容設計等單一功能向多元功能轉換，服務人群也由基礎教育階段到高等教育階段嘗試。因此在人工智能技術逐步應用于教育教學的背景下，適應性學習系統助力混合式教學要重視三個方面：

（一）人工智能為適應性學習系統提供技術支撐

鄔賀銓院士認為大數據、計算能力、分析算法是人工智能的三大支柱[6]，極為準確的概括了人工智能的本質，例如通過人工智能算法探索學習者的學習興趣，改進學習路徑，推送個性化的學習內容，減少學習過程中排斥心理的干擾。凱文·凱利（kevin·kelly）認為未來技術將與智能化相關，智能化成為技術社會的主要特征。來自《地平線報告（2018高等教育版）》的資料顯示，高等教育技術變革的趨勢由近期的分析技術、創客空間及中期的自適應學習技術、人工智能向長期的混合現實、機器人學習演化，其中自適應學習和人工智能在教育領域內的應用將在未來2～3年內實現。從《人工智能標準化白皮書（2018）》對人工智能定義來看，混合現實、機器人學習屬于人工智能范疇，因此《地平線報告（2018高等教育版）》預測的高等教育發展趨勢的實質是智能化發展。著名信息技術研究與分析公司高德納（Gartner）公司認為，人工智能技術成為未來技術發展的基礎架構，其中自適應機器學習、知識圖譜、人工智能平臺、可解釋的人工智能等以人工智能為技術基礎的大量應用將在未來5～10年成為現實。因此，回歸到適應性學習系統對技術應用的整體來看，充分運用人工智能技術成為人工智能時代混合式教學適應性學習系統發展的方向，適應性學習系統對人工智能技術的吸收應用，將有助于混合式教學的實現。2020年初，我國發生新型冠狀病毒肺炎疫情，以“學習強國”“知道”“騰訊會議”“釘釘”“中國大學MOOC”等為平臺的在線學習興起，桂林航天工業學院在以上平臺安排課程。教學過程中，制定個性化學習方案，運用平臺技術進行教學管理，在教學設計、內容展示、交流互動等方面創設混合式教學氛圍。

（二）重視教師在適應性學習系統中的角色

人工智能是否能夠超越人類？有學者將人工智能超越人類的臨界點稱為“奇點”，對于“奇點”是否存在眾說紛紜，持否定觀點的學者認為，“如果我們創造的像我們的智能機器最終讓我們變得像它們一樣，這是歷史性的諷刺”[7]。總之，依托人工智能技術構建的適應性學習系統具有一定的智能化表現，但依然不能將混合式教學實現的希望全部寄托于適應性學習系統，同樣應該重視教師的能動性作用。通過對138名參與適應性學習實驗的學生的調查來看，如果適應性學習系統中加入適當的教師參與，教學效果可能會更好[8]，同時教師在適應性教學系統中扮演適應性學習專家的角色[9]。教師在適應性學習系統中提供學習內容、進行教學設計、參與教學管理，為學習者創造一定學習環境，發揮在適應性學習系統輔助下干預、決策及治理教學過程的作用。因此在混合式教學過程中，教師扮演適應性學習專家的角色，主要從事教學干預、教學決策、教學治理工作。

（三）建設適應性學習系統

結合人工智能時代的技術特征，混合式教學過程中的適應性學習系統建設要從三方面入手：系統服務、教學過程、系統訓練。首先是系統服務方面，以人工智能技術在適應性學習系統中的實際應用為原點，界定適應性學習系統的層次，進行服務對象定位，組織具體服務內容并明確服務方式。其次是教學過程方面，設計適應性學習系統的教學過程，主要包括學習資源提供、學習活動設計、學習策略制定、學習效果評估、學習情境創設。最后是從適應性學習系統應用的角度進行系統訓練，即掌握適應性學習系統的使用方法，使之真正成為混合式教學的利器。

以高等教育適應性學習系統建設為例，其服務對象按年級、專業、學科等進行劃分，從而定位于不同的服務對象。通過對學習群體大數據的分析，評判特定服務對象的學習狀態，匹配相應的服務內容及服務方式，服務方式方面如提供免費服務還是收費服務，是移動端服務還是固定端服務，是一對一服務還是一對多服務，是基礎服務還是增值服務，等等。在教學過程設計中，例如學習策略制定方面，可以教授學習方法以適應不同的學習內容，提高學習效率;還可以傳授認知策略，以幫助學習者實現對知識的整理和加工，促進二次創作;通過對學習心理進行分析，激發學習興趣，增強學習的自覺性和主動性等。總之，建設適應性學習系統一方面要廣泛應用人工智能技術，另一方面要符合混合式教學的特點和要求，遵循學習者知識獲取的規律，綜合運用各種教學資源以強化教學效果，最終實現特定的教學目標。

五、結語

隨著智能社會的來臨，人工智能技術帶來傳統教育生態的變革，智能化成為教育教學發展的方向。適應性學習系統的特點決定了具有將多種人工智能技術集于一體的優勢，也因此成為混合式教學應用人工智能技術的平臺、框架和路徑。本文首先研究了人工智能對混合式教學的影響，然后界定了適應性學習并確認適應性學習系統、人工智能、混合式教學之間的關系，最后論證了適應性學習系統如何助力混合式教學過程的實現：將人工智能技術作為適應性學習系統的技術支撐，重視教師適應性學習專家的角色以及從系統服務、教學過程、系統訓練三方面入手建設適應性學習系統等。

參考文獻

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[3]張莉.深化院校研究推進個性化教育——“大數據時代的院校研究與個性化教育”國際會議暨中國高等教育學會院校研究分會2018年年會綜述[J].高等教育研究，2018（9）：107-109，2，111-112.

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[9]彭正梅，伍紹楊，鄧莉.如何培養高階能力——哈蒂“可見的學習”的視角[J].教育研究，2019（5）：76-85.