智能推薦策略下的數(shù)字素養(yǎng)教育課程設(shè)計*

●王兆平 葉 茜 (長沙民政職業(yè)技術(shù)學院 長沙 410004)

大數(shù)據(jù)、人工智能、新媒體等新技術(shù)的應(yīng)用，對傳統(tǒng)的信息素養(yǎng)教育提出了新挑戰(zhàn)。《新媒體聯(lián)盟地平線報告：2017圖書館版》明確提出“推廣數(shù)字素養(yǎng)是圖書館的核心責任”，肩負著“信息服務(wù)”與“教育”雙重職能的高校圖書館，理應(yīng)承擔起在數(shù)字素養(yǎng)教育方面的責任與義務(wù)，以數(shù)字素養(yǎng)教學為主旨，重構(gòu)信息素養(yǎng)教育。

1 課程設(shè)計背景：數(shù)字素養(yǎng)的概念及其發(fā)展.

2017年國際圖書館協(xié)會和機構(gòu)聯(lián)合會(IFLA)發(fā)布《國際圖書館協(xié)會和機構(gòu)聯(lián)合會數(shù)字素養(yǎng)宣言》(以下簡稱《宣言》)，對數(shù)字素養(yǎng)的概念和作用定義為：個體利用數(shù)字工具并發(fā)揮其潛能的能力，具備數(shù)字素養(yǎng)意味著可以在高效、有效、合理的情況下最大限度地利用數(shù)字技術(shù)，以滿足個人、社會和專業(yè)領(lǐng)域的信息需求[1]。宣言對數(shù)字素養(yǎng)包含的技能與理解做了如下詮釋：一是基本技能，包括如計算機操作、文字、表格等工作應(yīng)用軟件的熟練使用、信息檢索與網(wǎng)上金融、網(wǎng)絡(luò)運作知識、數(shù)據(jù)的安全處理與隱私防護等；二是新技術(shù)應(yīng)用，包括如博客、詞條等的編輯、互動，網(wǎng)頁元素表達、新媒體工具的創(chuàng)新應(yīng)用等；三是意識形態(tài)，包括網(wǎng)絡(luò)開放環(huán)境下法律法規(guī)、信息倫理與全球公民意識等的教育與認知，等等。

歐美等一些國家從政府層面開展了對數(shù)字素養(yǎng)的研究與實施，如2015年歐盟推出了數(shù)字素養(yǎng)框架DigComp2.1，將數(shù)字素養(yǎng)列為歐洲公民必備的核心素養(yǎng)之一[2]。2007年美國教育部制訂了“21世紀技能框架”，強調(diào)了在經(jīng)濟全球化和社會信息化背景下的學習者應(yīng)具備的數(shù)字素養(yǎng)等基本技能[3]。2016年英國聯(lián)合信息系統(tǒng)委員會發(fā)布了《數(shù)字能力框架》六成分模型，涵蓋實用技能、批判性使用、創(chuàng)造性制作、參與、發(fā)展和自我實現(xiàn)等方面。日本文部省主持開展“信息教育”工作，強調(diào)對個體創(chuàng)造性與表現(xiàn)能力的培養(yǎng)，培養(yǎng)公民在接受媒介信息能力方面具有多樣性和層級性等[4]。在國內(nèi)，數(shù)字素養(yǎng)教育與研究實踐活動相對零散，部分高校將諸如網(wǎng)絡(luò)道德、數(shù)據(jù)安全等內(nèi)容嵌入到不同專業(yè)的課程學習中，雖然呈現(xiàn)了一部分數(shù)字素養(yǎng)的教育內(nèi)容，但缺乏專業(yè)的數(shù)字素養(yǎng)教育資源平臺，尚未形成完備的數(shù)字素養(yǎng)教學體系和模式。

2 課程設(shè)計依據(jù)：信息素養(yǎng)教育存在的問題

2.1 教育對象的新問題

據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)2018年8月發(fā)布的第42次《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》顯示[5]，截至2018年6月，我國網(wǎng)民規(guī)模達8.02億，普及率為57.7%；其中學生群體達到了24.8%，數(shù)字化終端已成為當代大學生接收信息和認識世界的最常用工具，而這個階段正是大學生群體的世界觀、人生觀、價值觀形成的關(guān)鍵時期，他們的求知欲、進取心都比較強，一方面能充分利用數(shù)字化時代的便捷，不斷地探索學習，另一方面也面臨著信息接收和認知上的困境。例如，缺乏信息選擇和鑒別的能力，對于垃圾信息與負面信息等容易盲目接收和擴散；價值取向突破物理空間的限制，主流價值觀念受到多方面的沖擊；匿名的虛擬化身份，使得網(wǎng)絡(luò)失范行為極易發(fā)生；碎片化閱讀導致潛力退化[6]；信息獲取能力單一，缺乏綜合數(shù)字檢索能力[7]；缺乏數(shù)據(jù)分析利用和批判性的評價統(tǒng)計結(jié)果的能力[8]，等等。

2.2 教學內(nèi)容與模式的陳舊性

教育部高校圖書情報工作委員會通過調(diào)研發(fā)現(xiàn),信息素養(yǎng)教育“有70.29%的高校以“文獻/信息檢索”為課程名稱,教學內(nèi)容多與文獻檢索相關(guān)”[9]。這說明在高校延續(xù)多年的信息素養(yǎng)教育里，主要強調(diào)的是培養(yǎng)學生信息檢索技能，并沒有開展針對如何甄別信息、如何對信息進行批判性認知、如何進行數(shù)據(jù)背后的信息挖掘等等的教育。雖然有一些高校進行了教學模式與方法上的創(chuàng)新,如翻轉(zhuǎn)課堂、MOOC、微課教學等,但數(shù)量還較少,約占30%左右[10]。學生不能形成“利用數(shù)字工具并發(fā)揮其潛能的能力，能在高效、有效、合理的情況下最大限度地利用數(shù)字技術(shù)，以滿足個人、社會和專業(yè)領(lǐng)域的信息需求”[11]。

3 課程設(shè)計路徑：以智能推薦為策略，重構(gòu)信息素養(yǎng)教育

3.1 教學內(nèi)容框架設(shè)計

數(shù)字素養(yǎng)是一個綜合的、動態(tài)的和開放的概念，包括通用性數(shù)字素養(yǎng)、創(chuàng)造性數(shù)字素養(yǎng)與跨學科數(shù)字素養(yǎng)等3個層面[12]。因此，在構(gòu)建數(shù)字素養(yǎng)教學內(nèi)容框架時，按照數(shù)字素養(yǎng)意識的培養(yǎng)與引導、數(shù)字時代所需具備的知識與能力、數(shù)字環(huán)境生存所必備的操作技能等三個層面來設(shè)計，包括信息素養(yǎng)、媒介素養(yǎng)、科學數(shù)據(jù)管理素養(yǎng)以及信息與通信技術(shù)素養(yǎng)等四個部分，并在此基礎(chǔ)上，進一步分解細化，確定出19個能力培養(yǎng)方向和若干個能力支撐知識點，詳見圖1。

圖1 數(shù)字素養(yǎng)教學內(nèi)容框架構(gòu)成

3.2 教學過程流程設(shè)計

(1)培養(yǎng)準備階段。以校園大數(shù)據(jù)平臺中知識服務(wù)社區(qū)行為智能分析引擎的學習者網(wǎng)絡(luò)行為畫像為基礎(chǔ)，對登錄用戶進行數(shù)據(jù)分析，評估學習者的數(shù)字化操作能力水平，生成個性化的學習策略。

(2)迭代學習階段。將數(shù)字素養(yǎng)在線學習資源內(nèi)容劃分成素養(yǎng)意識引導、素養(yǎng)基礎(chǔ)知識和數(shù)字操作技術(shù)等類型，根據(jù)不同的類型配套教學資源，設(shè)計不同的教學過程觀測指標，實時采集分析，動態(tài)評測反饋學習效果，在迭代中實現(xiàn)知識的深化和素養(yǎng)技能的培養(yǎng)。

(3)實際操練階段，指導教師以在線觀測者的角色參與小組協(xié)作訓練或通過線上線下相結(jié)合的方式評估實訓操作情況。主要開展針對數(shù)據(jù)時代生存能力常用工具操作專項訓練、項目式小組協(xié)作綜合應(yīng)用訓練、延展閱讀分享交流訓練等。

(4)結(jié)果評價階段，采集學習者學習行為數(shù)據(jù)，并結(jié)合實訓操作環(huán)節(jié)指導老師的操作評價結(jié)果，運用不同的分析方法和數(shù)據(jù)模型進行最終的培養(yǎng)結(jié)果鑒定(見圖2)。

圖2 數(shù)字素養(yǎng)教學過程構(gòu)成

3.3 構(gòu)建智能推薦學習策略引擎

數(shù)字化時代，用戶的所有學習行為軌跡都能進行數(shù)據(jù)分析，因此，在重構(gòu)教學內(nèi)容與教學過程的基礎(chǔ)上，依托機器學習與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等信息技術(shù)，利用學習者的附加信息以及學習過程中的隱式數(shù)據(jù)，通過TF-TDF向量模型和矩陣因子分解等技術(shù)，進行學習者相似度與聚類分析，從而構(gòu)建起數(shù)字素養(yǎng)教學全程中有針對性的個性化智能推薦學習策略。智能推薦學習策略引擎生成原理如圖3所示，具體實現(xiàn)步驟如下。

圖3 教學過程數(shù)據(jù)分析引擎圖

(1)利用學習者的靜態(tài)附加數(shù)據(jù)，以及校園大數(shù)據(jù)平臺提供的學生網(wǎng)絡(luò)行為畫像標簽數(shù)據(jù)等外部信息矩陣來分析，采用K-Means(K均值)聚類算法對學習者進行聚類分析。

(2)利用學習資源內(nèi)容數(shù)據(jù)，找出文檔中關(guān)鍵詞歸一化詞頻值TF和反文檔頻率IDF,根據(jù)兩個子量的乘積計算出TF-IDF權(quán)值，生成TF-IDF精簡向量。再利用預錄入的 OWL數(shù)字素養(yǎng)本體知識圖譜和余弦相似度算法構(gòu)建知識關(guān)聯(lián)的學習導覽地圖。

(3)利用前端代理(page-side)直接獲得學習者在使用學習平臺網(wǎng)站的交互情況和隱性學習行為數(shù)據(jù)。例如，知識點頁面的停留時間、跳出率、回訪次數(shù)、回訪相隔天數(shù)等，結(jié)合軟件平臺的過程測試等顯性數(shù)據(jù)，對學習者學習成效進行分析。學習引導引擎通過基于主成分分析(PCA)矩陣特征值分解計算的標準統(tǒng)計方法，過濾得到數(shù)據(jù)中的“最重要”的方面，實現(xiàn)預處理降維。再按照各知識路徑分支點和當時學習累計增量分值的情況差異，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)提供學習偏好Top-N資源推薦，從而達到學習引導的作用。分析過程分為兩步。

第一步，計算各個鄰接知識點資源devj,i平均偏差值：

(1)

第二步，將所有鄰接知識點資源devj,i平均偏差值組合計算所有學習路徑分支點資源的推薦值pred(u,j)，在實際運用過程中可以根據(jù)每個學習路徑分支點重要性增加相應(yīng)的權(quán)重wi，以調(diào)整學習路徑推薦內(nèi)容：

(2)

(4)根據(jù)學習效果達成度和實操成績數(shù)據(jù)導入情況，系統(tǒng)將通過PIPPER算法從數(shù)據(jù)中抽取決策規(guī)則，利用Recall召回率計算不斷修正決策規(guī)則，實現(xiàn)分類決策樹的動態(tài)調(diào)整機制。

(5)利用預設(shè)的分類決策樹及其算法對學習者的培育結(jié)果予以評定。

4 智能推薦策略的課程設(shè)計對信息素養(yǎng)教育的成效分析

從教學內(nèi)容框架的設(shè)計上來說，該框架增加了信息融合與創(chuàng)新應(yīng)用能力的培養(yǎng)，強化了信息梳理、知識內(nèi)化和技能轉(zhuǎn)化等內(nèi)容，有助于提升信息素養(yǎng)。在內(nèi)容設(shè)計上重視發(fā)展批判性思維，突出了文化和政治背景的作用[8]，促進大學生信息素養(yǎng)深層次的評判能力的形成，媒介素養(yǎng)得以強化。框架增加了大數(shù)據(jù)基本知識及數(shù)據(jù)可視化的相關(guān)內(nèi)容，注重批判性的評價統(tǒng)計結(jié)果的能力，突出了數(shù)據(jù)意識[13]。對8個數(shù)字生活所必備的支撐性數(shù)字操作技能訓練科目的設(shè)計則為大學生應(yīng)對未來，具備完善的技術(shù)素養(yǎng)提供了基礎(chǔ)能力保障。

從教學過程來說，基于用戶行為的數(shù)據(jù)抓取，在課程培訓準備階段便對個體差異、信息溝壑現(xiàn)象進行識別，為下一環(huán)節(jié)的個性化學習策略的生成提供了數(shù)據(jù)支撐。而基于學習地圖的迭代學習方式，以及基于網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同學習方式，能有效促進數(shù)據(jù)技能融合，實現(xiàn)深度理解數(shù)字素養(yǎng)的本質(zhì)、融合創(chuàng)新應(yīng)用數(shù)字技能的目標。