智慧教學技術在職業教育課堂教學的應用

趙鵬舉 肖山 劉明

摘 ?要： 隨著人工智能與大數據技術的飛速發展，逐步應用于教學部分環節，同時職業教育作為一種新的類型教育，面臨生源質量下降危機。為提升職業教育課堂教學效果，本文就通過簡要分析當前智慧教學技術在職業教育課堂教學應用的問題及契機，提出具有建設性智慧教學技術方案，包括教學設計關聯數據化技術、教學策略智能化技術及深度評價技術，構建更為完善的職業教育課堂教學智慧教學應用系統。

關鍵詞： 智慧教學; 職業教育; 課堂教學

中圖分類號： G642 ???文獻標識碼： A ???DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.09.061

【Abstract】： With the rapid development of artificial intelligence and big data technology， it is gradually applied to some teaching links. At the same time， vocational education， as a new type of education， is facing the crisis of student quality decline. In order to improve the effect of vocational education classroom teaching， this paper analyzes the problems and opportunities of the application of intelligent teaching technology in vocational education classroom teaching， and puts forward constructive intelligent teaching technology scheme， including teaching design related data technology， teaching strategy intelligent technology and depth evaluation technology， so as to build a more perfect intelligent teaching of vocational education classroom teaching Use the system.

【Key words】： Intelligence teaching; Vocational education; Classroom teaching

0 ?引言

近來，隨著人工智能與大數據技術的飛速發展，逐步應用于教學部分環節，在一定程度上助推了智慧教學的快速發展[1-2]。美國普渡大學早期就采用了大數據相關技術，通過收集學生在課堂活動中的數據來建構學習預警機制[3-4]。美國科技公司SIMtone與北卡羅來納州格雷漢姆小學聯合，運用“通用云計算服務”為學校的600多名師生提供虛擬云學習方案[5-6]。將移動互聯技術應用于計算機教學，能實現資源共享、豐富素材等[7];將人工智能技術運用于課堂教學，可以優化教學內容的呈現方式并整合教學資源，教師利用智能教學平臺改善課堂設計，能增強師生之間深度互動，學生借助智能學習平臺自主學習、訓練和測評，能提高學習效率[8]。

本文就通過簡要分析當前智慧教學技術在職業教育課堂教學應用的問題及契機，以提出具有建設性技術方案及建議，構建更為完善的職業教育課堂教學智慧教學應用系統。

1 ?當前智慧教學在職業教育課堂教學存在問題與契機分析

1.1 ?智慧教學在課程教學中存在問題

目前，各類智慧教學技術雖然得到一定應用及發展，但現在還面臨如下問題：

（1）強調技術應用忽略教學本質

當前，大多數智慧教學的技術應用產品單純注重技術的應用，或是海量教學資源的開發，而對教學原理、教學規律、教學資源的關聯研究不夠，對職業院校育訓結合的教學設計、教學實施、教學評價中存在的問題分析不足，導致智慧教學產品服務于職業院校教學的有效性不夠。

（2）教學課堂形式活躍但質量提升欠佳

各類智慧教學產品對豐富課堂教學活動，提升學生學習關注度、激發學生興趣等方面有了積極的效果，但“熱鬧的課堂不等于有效的教學”，形式多樣的教學互動與質量評價缺乏數據化關聯，教學過程數據收集僅停留于基礎數據，導致教學質量提升的效果不夠顯著[9]。

（3）教學質量評價的技術手段單一

當前大多數智慧教學產品在質量督導評價的指標及算法方面或存在缺陷，或指標不夠科學，各類產品對督導與評價無法真正實現過程性評價、實時預警督導等。

（4）常態化智慧教學推進相對困難

智慧教學是提高教學質量的有效手段，當前大多數職業院校中的智慧教學是僅停留于部分教師、部分課程，其原因較為復雜，如各類智慧教學產品的設計理念高精尖但教師工作量大，教師對智慧教學的認識不夠，必備的信息化能力不足，職業院校學生智能終端應用管理等問題，導致常態化智慧教學無法順利開展。

1.2 ?智慧教學在課程教學改革存在機遇

（1）大數據統計分析、數據挖掘技術應用

大數據與傳統技術不同，數據流大多為高速實時數據流，且需要快速、持續的實時處理。應用大數據統計分析和數據挖掘技術可從大量數據中發現規律，揭示數據特征、預測發展趨勢、輔助決策優化[10]。利用大數據與數據挖掘技術，能從大量無規則數據中提取有效特征，從而預測移動用戶的移動軌跡。

（2）深度學習技術應用

深度學習能理解學習內容，并將所學知識長期保持，面對不同情境提取知識。黎加厚、何玲等人認為，深度學習是指在理解性學習的基礎上，學習者能夠批判性地學習新思想和事實，并將其融入原有的認知結構中，能夠在眾多思想中進行聯系，并能夠將已有的知識遷移到新的情境中，做出決策并解決問題的學習[11];沈雅云以深度學習為核心，營造集成化學習環境，用于網絡課程學習活動設計[12]。淳秋坪利用深度學習技術進行人體動作識別[13];施旭濤利用深度學習技術進行人臉識別研究[14]。

2 ?智慧教學技術在教學中作用分析

2.1 ?教學設計流程中數據交互問題

傳統的教學設計及現有的教學設計專家系統等平臺在課程標準、教學計劃、備課、資源建設等教學設計標準要求中缺少數據關聯[15]，由于教學設計中自上而下的關聯技術缺失，在傳統的教學設計流程中，課程標準無法作為考核測評的基礎，教學計劃無法輔助教學實施，教師備課工作量大，資源建設重復度高，因此亟待解決教學設計各環節之間的多維立體數據交互技術難題，通過教學設計全流程的數據標準及接口標準技術，自動分析教學設計各環節中形成的多維立體數據的數據交互，建立一體化教學設計流程，提高教學設計的有效性，降低教學設計的復雜度。

2.2 ?基于知識庫的教學策略智能化推薦

教學設計是課程教學質量的保障，現有的教學設計缺少對教學內容、教學方法的科學分析，同時教師對學情的分析還停留在主觀認知及判定的階段，因此，如何將教與學的過程數據、教師與學生的背景因素數據采集、分析并建立最佳教學策略及最佳學習路徑的智能模型，成為亟待解決的技術問題。

通過對教學設計、教學實施、教學評價全流程數據采集抽樣，并利用人工智能建模方法進行分析，同時對教學質量及學習質量評價標準進行研究，并建立基本教學質量評價指標體系，將其作為教學設計智能化推薦模型，最終實現基于庫的教學設計智能化。

2.3 ?教學互動過程中深度評價

職業院校的學生普遍存在學習積極性不高、學習專注度不夠等問題，其主要原因在于目前的學業質量評價以終結性評價為主，對教學互動中的評價要么缺失，要么采用紙筆記錄等方式，無法實現對學生每一次課的評價，鑒于此，如何提高課堂教學互動的有效性、在教學互動中深度融合基于知識/技能模塊的評價技術，是當前提高課堂教學有效性中迫切需要解決的技術問題。通過大數據技術與分層抽樣技術，實現針對每個學生的靶向互動，讓每位學生重視每一次課的學習，而不是“平時從不學，期末抓緊學”，從而提高課堂互動的有效性，進而提高課堂教學質量。

3 ?智慧教學技術在職業教育課堂教學研究

3.1 ?教學設計關聯數據化應用

針對教學設計過程文檔內容格式類型較多（excel、doc、ppt、xml等），資源庫多樣化（教學模式庫、教學設計方案庫、規則庫）等問題，教學設計關聯關系如圖1所示。

標準數字接口設計研究，將設計過程文件實現從文檔化到數字化的轉變，設計與第三方模擬軟件的數字接口，設計與現有模擬工具計算方法及模型的數字接口，并基于以上數字化方案設計統一的數據接口規范，實現中間件的開發及智慧教學設計數據的數字化設計。

平臺資源快速存取研究，利用已有的各種資源庫，向平臺開發各類文件格式對應的中間件軟件接口，使得各類資源文檔與設計軟件無縫對接，能夠實現在平臺上各種資源的快速存取。

數據關聯研究，將各類教學資源文檔以庫的形式抽象為各類設計的源數據，研究實現各種數據之間的調用方法，根據教學課程預設定的格式，生成可供師生使用的關聯資源。

3.2 ?教學策略智能化推薦應用

學情智能分析研究，針對當班所教職業學生的現狀，從學生的實際情況，研究常用的針對不同授課對象所制定方案。

教學內容智能分析研究，基于學情分析，研判內容，在平臺的資源庫中，提取所需信息。

教學方法智能推薦研究，基于學情、內容的分析，結合教師具體情況智能推薦講授法、討論法、直觀演示法、練習法、讀書指導法、任務驅動法、參觀教學法等的之一或結合使用，如圖2所示。

3.3 ?深度評價技術應用

針對傳統的教學評價片面注重學生評教、教師評學、教學督導的意見，忽略了教學過程中學生的參與度、活躍度、師生互動、學生學習質量等因素，存在不客觀、不科學、不公平的問題，本項目擬采用深度學習的智能技術原理，構建一個深度評價的平臺體系，充分挖掘教學過程中學生的考勤、課堂紀律、學習態度、課堂參與度、活躍度、學習質量等海量信息，并依此科學、公正地開展教學評價。具體實現方法如下。

平臺通過實時記錄并分析課堂教學中目標達成度、學生參與度、活躍度、教學反饋等各類數據信息實現學生學習過程評價數據支撐;平臺通過實時記錄并分析課堂教學中學生完成教師推送至平臺的測試題及期中、期末考試成績，作為學生學習質量評價數據支撐;平臺通過實時記錄并分析課堂教學中學生考勤、課堂紀律等信息作為學生學習態度評價數據支撐。平臺通過自動對上述學生學習過程、學習質量及學習態度數據進行整合分析，提煉出學生綜合評價結果。

4 ?結語

傳統的教學設計及現有的教學設計專家系統等平臺在課程標準、教學計劃、備課、資源建設等教學設計標準要求中缺少數據關聯，由于教學設計中自上而下的關聯技術缺失，在傳統的教學設計流程中，課程標準無法作為考核測評的基礎，教學計劃無法輔助教學實施，教師備課工作量大，資源建設重復度高，因此亟待解決教學設計各環節之間的多維立體數據交互技術難題，通過教學設計全流程的數據標準及接口標準技術，自動分析教學設計各環節中形成的多維立體數據的數據交互，建立一體化教學設計流程，提高教學設計的有效性，降低教學設計的復雜度。

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