智能型數字教材系統的核心理念和技術實現

張 治 劉德建 徐冰冰

(1.上海市電化教育館，上海 200086; 2.北京師范大學智慧教育研究院，北京 100003)

近年來，隨著大數據、云計算、5G、人工智能等新興技術的快速發展和普及，人類正加速邁入以多維感知、泛在互聯、智能融合為特征的智能時代，正掀起一輪“智能+”創新與發展的大潮。在這場大潮中，知識的生產、存儲、加工與傳播方式同樣發生了變化，從原來紙質形式發展到數字形式，可存儲于虛擬網絡空間，可無限復制、隨時隨地獲取。紙質書籍已不再是人類獲取知識、傳承文明的唯一載體。然而，作為教育最核心的媒介，教材至今仍主要以紙質形式存在，其內容是靜態的，呈現方式單一，知識容量、傳播速度與傳播范圍也極為有限。這讓教與學的成效極大地依賴教師對教材的解讀和再加工，由此帶來教育的不公平。因此，探索、設計、開發與智能時代相適應的新形態教材，是技術深度融入教育的重要著力點，也是教育現代化的關鍵。

基于此，本研究結合智能時代背景，將智能要素與教材深度融合，嘗試提出智能型數字教材系統的核心理念和技術實現路徑，為其設計與實踐提供借鑒和參考。

一、智能型數字教材系統

(一)教材及其演進

一般而言，教材是教師和學生開展教學活動的材料，是教學的主要載體(顧明遠，1998)，也是實現教育目的與教學目標的重要工具和核心資源，在教育教學系統中發揮著重要作用(靳玉樂等，2012)。

教材的發展史是一部人類媒介技術發展史。伴隨著媒介技術的發展，其形態經歷了從口頭教材、手抄教材、紙質教材、視聽教材，再到數字教材的演進過程。從口語傳播、文字傳播到印刷術的推廣(郭文革，2018)，信息傳播的主渠道從口口相傳、文字傳播，再到利用紙張大批量、高效率地傳播信息，信息可以異時、異域廣泛地傳播，教材形態也注入了媒介技術發展帶來的新活力，從無形到有形。

在口口相傳的時代，教材還沒有以顯性形態呈現出來，“教學內容”大部分保存在人的大腦中，這一時期的教材稱為口頭教材。在手工抄寫時代，人們將文字刻在龜殼、竹簡、木牘等載體上，產生了手抄教材，人類的知識因此得以長久保存。到了印刷時代，基于印刷裝幀技術和藝術，紙質教材批量印制，標準的教科書正式出現，所承載的信息量迅速增加，使得規?；虒W成為可能。隨著視聽技術的發展，電子傳播時代的來臨，形象、生動的影音視聽教材、電子書開始出現，知識的儲存方式再次發生巨大變化。

20世紀90年代以來，計算機技術、網絡技術的發展給教材帶來了革命性變化，數字教材應運而生。它集合了文本、圖形、圖像、動畫、音頻、視頻等多種形態，嵌入多媒體學習資源及工具，整合了產品、平臺、服務等技術支撐與服務體系。有學者稱，數字教材是綜合了旨在實現教育目標而數字化的學習素材與管理學習過程的信息系統(山內祐平，2010)。數字教材在教育教學領域，特別是在基礎教育主課堂中的普及與常態應用，成為推進教育信息化改革的關鍵環節與核心要素之一(胡畔等，2014)。

但是，數字教材的發展時間較短，還存在一些問題，如設計與用戶體驗感有待提高(王曉晨等，2014)、教材內容不能滿足學習者的個性化需求(Davy, 2007)、內容呈現與交互方式單一、數字教材相關標準不完善(龔朝花等，2012)、開發機制不夠完善(李芳媛等，2011)、缺乏“復合型”專家建設團隊等，這些制約了數字教材的實踐應用。

當下，在大數據、人工智能、區塊鏈等新興技術的推動下，數字傳播技術有了新的、劃時代的發展，學習資源的個性化、智能化、豐富性、交互性、動態性不斷增強，數字教材隨之悄然發生著變化。技術賦能給教材增添新的教學場景想象力，固化的教材體系開始向人機交互和智能協同的方向發展，凝固的教材逐漸具備了感知、分析甚至“思考”的智能，促進了數字教材新一輪的升級。數字教材漸從“沉默的教師”升級為懂學習者、能互動的“認知導師”，呈現出智能化轉向。媒介技術引起教材變革可分為兩個階段：第一個階段是“新瓶裝老酒”，即用紙記錄語言、用印刷機復制書稿、用數字媒介收錄紙質課本，新媒介“裝”舊內容；第二個階段是“新瓶裝新酒”。得益于新媒介不斷提升知識傳播的速度和效率，文化壟斷逐漸消融，數字教材逐漸平臺化、富媒體化、智能化。同時，架構在平臺上的智能型數字教材系統，能拓展認知場景和交互模式，重構學習生態和教學流程，促進教育服務供給的智能化和個性化。現在，數字教材已基本走完第一個階段歷程，在努力實現第二個階段的突破。因此，下一代數字教材的研究尤為緊迫。融入更多智能元素的智能型數字教材系統必將成為數字教材的未來發展趨勢。

(二)智能型數字教材系統及其特征

智能型數字教材系統是數字教材發展到智能時代的新產物。孫眾等(2013)指出，智能型數字教材以傳統教材的內容體系作為學習的主要脈絡，以圖書編排為基本頁面主要布局形式，集數字化資源、學習工具，以及學習社群為一體，是學習者實現群智學習和個性學習的數字學習空間入口，它能夠實現集體學習情境下的內容共享與學習過程共享，還能滿足個性化學習需要。本研究認為，智能型數字教材系統是以數字教材和智能學習平臺為支撐，以提升教學效率和個性化為目的，具有知識結構圖譜化、資源組織系統化、學習數據可視化、學習管理智能化的形態特征，集成智能終端、數字化資源、教與學工具、學習社群、學習路徑規劃、教學策略實現等的組合系統，其本質是基于數字教材的自適應學習系統。

智能型數字教材系統繼承了傳統教材的教學性、科學性、思想性、工具性等特征和屬性，教學性仍然是其核心特征與本質屬性。技術性是智能型數字教材系統區別于傳統教材、數字教材的關鍵屬性之一，具體體現在以下幾方面：

1.形態豐富

智能型數字教材系統能提供更豐富的內容資源。從形態看，智能型數字教材系統融合圖形、圖像、音頻、視頻、3D、VR、AR等資源形態；從內容看，它將名師資源捆綁教材，使得偏遠地區的學習者也可以享受名師資源，普通“教書匠”也能當“教育專家”。傳統的教學依賴于教師對教材的解讀，而優質教師的稀缺，導致教育的不公平和失衡。頂級名師資源進駐智能教材系統，有助于解決這一難題。

表一 智能型數字教材系統各維度比較

2.智能交互

傳統教材的交互方式單一，而個性化、智能化的交互方式是智能型數字教材系統的顯著特征之一。智能交互技術的多通道用戶界面，越來越貼近人類的自然交互習慣，學習者可以采用觸摸、語音、手勢、眼動等交互通道和交互技術，如屏幕觸控技術、傳感感應技術、語音交互技術等，以自然、并行、協作的方式進行人機交互(吳軍其等，2015)。

3.個性化推送

傳統教材一般由專家預先編制，內容質量雖然高，卻不能滿足教師的教學需求和學習者的學習需求。智能型數字教材系統可以基于學習者特征與學習數據建立起學習者檔案與認知模型，通過知識圖譜技術對教材內容進行聚類和學習對象抽取，對教材內容進行語義增強，以支持教材內容的深度檢索和學習者學習路徑的自動生成。智能型數字教材系統能感知學習者個性化需求，為學習者推送動態的教材內容和個性化的學習資源，自動生成學習路徑，從而更好地支持學習者的個性化學習。

4.精準的學習支持服務

智能型數字教材系統可以預測學習行為并為學習者規劃學習路徑，為學習者建構知識提供可持續、靈活和動態的工具支持，還可以根據學習者學習行為和結果的記錄，進行智能診斷與評價，為學習者提供更精準的學習支持服務，如記錄學習者在線參與互動問答情況、作業完成情況、最終學習效果、錯題點等。如A同學花了20分鐘做對了所有題目，B同學用一個小時也做對了所有題目，二者耗時不一樣，智能型教材可以捕捉到這種差異?；诖罅窟^程性數據的教學評價更加精準，對學習者的服務、學習管理、學習目標設定就有了更科學的依據。

(三)建設智能型數字教材系統的價值與意義

智能型數字教材系統的核心價值如下：

1.教材解讀去中介化，促進教育公平

教材的解讀受制于教師水平，不同地區、學校甚至不同班級的教師水平都存在差異，即使同一個教師，班級授課制下的“以學定教”，通常以中等學習者水平為常模，存在學困生“跟不上”，學優生“吃不飽”的困境。同時，教材解讀高度依賴教師，而教師資源不均衡，是影響教育公平的主要矛盾。智能型教材不僅能融入最優質的、數字化的教師智慧，讓教材的解讀不受制于師資水平差異，還能嵌入學習者模型，讓學習走向個性化，可以成為促進教育公平的有力抓手。

2.提升教學效率，重塑教育流程

傳統教學中，教師需大量時間維持課堂紀律，吸引學生注意力。智能型數字教材系統自帶學習管理系統，配有趣味互動和任務驅動等功能，激發學生內在學習興趣，因人而異地管理學生學習過程，幫助教師減負增效，促進教學流程再造。

3.豐富知識呈現形式，滿足多元需求

知識以精講視頻、虛擬現實、互動游戲、動畫、3D圖片等多種形式形象生動地呈現,可以增加學習趣味性，激發學生內在學習動機，滿足不同學習風格的學習需求。

4.實現泛在學習和大規模因材施教

智能型數字教材系統可以打破時空壁壘，實現人人、時時、處處可學，實現泛在學習。同時，智能型數字教材系統基于學習者模型設計學習路徑，更有大數據和知識圖譜作支撐，可以為不同的學習者定制適合的學習服務，學習者能自主選擇或智能推送學習內容，有助于實現大規模因材施教。

二、設計框架

智能型數字教材系統不是單純的教材數字化，而是需要基于系統的技術服務體系才能充分實現其價值。其價值主要在于拓展教與學場景的想象力，促進人類在更高的維度重構教育范式和服務模式，在人類已有的教育智慧基礎上，促進教學智能體的持續進化。智能型數字教材系統依據其核心理念構建的設計框架見圖1。

圖1 智能型數字教材系統的設計框架

(一)知識結構圖譜化

傳統教材的內容相對固化與封閉，且知識點更新慢，教材的生產周期也長。紙質教材一經印刷，內容基本不會變動。視聽教材以音、視頻為主，一旦拍攝或錄制，改動起來較為困難。數字教材雖然以圖形、圖像、音頻、視頻等形式呈現，仍很難改變知識內容。

在智能型數字教材系統中，知識結構的圖譜化是對傳統教材內容固化的重大革新。知識圖譜技術是海量教育資源組織、表征與管理，實現教育資源融合的關鍵技術之一，是資源聚合研究的前沿領域。知識圖譜，也稱為知識域可視化、知識領域映射地圖，是利用具有結構化語義知識的概念網絡，用以描述實體及其間關聯的知識表示(Dong，2018)。知識圖譜可以作為診斷學習者學科知識點掌握的底層依托，用于支持學科知識的智能問答與檢索等交互(盧宇，2020)。利用知識圖譜技術，可以將學科知識體系中分割的、松散的知識點進行提煉、抽取、組合，結構化表示知識點及知識點之間存在的前后承繼關系。

(二)資源組織系統化

傳統教材是相對封閉的體系，高度依賴于教師的解讀。優質教師資源的稀缺，會帶來教育的不公平。傳統教材資源形式相對單一，不利于學與教活動的開展，也無法滿足復雜多樣的學與教場景的需求。如紙質教材的資源形態單一，以靜態的文本、圖形、圖像為主；視聽教材的資源形態以音頻、視頻為主，雖然內容從靜態轉向了動態，但固化的內容結構不能滿足教師教學和學生學習的需要。與紙質教材、視聽教材相比，數字教材常被認為是“一組專門用于教學的逐步結構化的數字資源集”(朱雁，2020)，資源形態較為豐富，但受制于技術，很難實現個性化的學習資源推薦。

從靜態書本，到動態數字教材，再到智能型數字教材系統，智能技術的賦能使得教材在內容形式與組織方面得到極大的躍升。在智能型數字教材系統中，從資源內容看，名師資源與教材捆綁，使得偏遠地區的學習者也可享受優質的名師資源，一定程度上緩解了教育不公平問題。資源形態的豐富性為學習者的個性化資源推薦奠定了基礎。MOOC、SPOC、VR教學資源、教師教案、微課、題庫、教育游戲、音視頻資料等系統化地組織在一起，呈現出非結構化、精準化、個性化、動態化的特征，為學生個性化學習與教師教學提供了重要支撐。

(三)學習數據可視化

在傳統教材中，學習者的學習數據很難完整地記錄與保存，更不用說可視化了。對于紙質教材而言，課內、課外等多種復雜的使用情境，使得獲取學習者使用過程的相關數據難度非常大(曾家延等，2019)，而且過程性數據多是靜態的，更加大了獲取的難度。而視聽教材在較長一段時間內作為輔助教學和課內外學習的材料，多樣的使用情境和技術的限制，很難將學習數據有效地保存。教師與學習者使用數字教材時，可以存留過程性數據，但不能可視化處理與分析。

而在智能型數字教材系統中，學習數據從“不可見”躍升到“可視化”。首先，系統會描繪學習者畫像。學習者畫像是用戶畫像的教育應用(肖君等，2019)。借助圖像識別、語音識別、手勢識別、人臉識別、情感識別等技術，收集大數據環境下的學習者特征，可以精準地描繪學習者畫像，勾勒出學習者的學習地圖、能力模型和能力圖譜，準確識別和判斷學習者狀態。其次，系統可對學生學習過程全程跟蹤并進行可視化呈現(Van et al., 1998)。全程記錄學習者學習教材的開始時間、離開時間、學習內容、測評結果等關鍵指標，深度挖掘學生學習過程軌跡，利用可視化分析技術，實現過程數據的可視化，以利于對學習者的學習路徑進行分析。再者，系統可以建立學習風險預測模型，并進行個性化學習補救內容推送，結合知識圖譜和智能算法，精準匹配，把合適的學習資源推送給合適的學習者，同時可建立個性化學習預警機制，確立干預等級，制定干預措施。

(四)學習管理智能化

紙質教材、視聽教材的使用場景一般是課內與課外，學習管理主要依賴于教師、家長和學習者個體，大多呈現出非顯性的特征。到了數字教材階段，除教材呈現數字化特征外，伴隨著學習管理系統如WebCT、Blackboard、Moodle、Sakai、iLearning(黎加厚等，2008；蔡新，2010)等的涌現，學習管理也呈現出數字化、便捷、高效的特征。學習管理系統融合數字化教學資源和各種交互工具，集教學信息發布與管理、信息交流、課堂教學管理、作業管理、考試管理等多種功能為一體，學習者的過程性數據得以留存。這使學習管理的便捷性有了提升，但受制于技術和功能，離智能化還有很長的距離。在大數據、人工智能等新技術蓬勃發展的今天，學習管理的流程與模式正在發生變革，智能化是重要趨勢之一。這種趨勢在智能型數字教材系統中也較為突出。人工智能技術整合了教育大數據、機器學習、學習分析、自適應、情感計算、虛擬現實等先進技術，不僅重新定義教育的手段、方法和途徑，更通過對教學流程與管理流程的再造，支持學習向學習者為中心、適應性和個性化轉向，改變管理的服務方式和組織方式。智能教育助理、學習管理與分析系統、教育機器人等智能工具的研發會賦能甚至取代部分教師職能，比如模仿學習者的認知和情感狀態(Grawemeyer et al.,2015)、通過提問回答和討論等對話策略讓學生參與蘇格拉底式的學習體驗中、采用元認知框架提高學生的動機和參與度(Boulay et al.,2007)、根據學習表現推送學習任務或資源等。學習與教學過程數據的無感采集能夠支撐學習者學習結果與學習內容、學習資源和教學行為等變量的相關關系分析。這種基于大數據的智能化學習管理，一方面能夠幫助教師全過程、全方位跟蹤，掌握每一位學習者的發展動態，量身定制更合理的個性化學習管理策略；另一方面，可以幫助教師根據每個個體的學習進程和效果反饋，提供更精細、有效、智能的個性化學習管理服務。

三、技術實現

智能型數字教材系統需要融入智能教學的四個核心組件是:學習模型、教學策略模型、學習者數字畫像和知識圖譜。本研究團隊在設計與開發方面作了探索，并在上海市部分學校開展了應用研究。下面本研究將技術實現與應用場景相結合，展示智能型數字教材系統的應用給師生帶來的改變。

(一)學習模型

學習模型是實現教育個性化服務的關鍵。傳統學習以“預習-聽講-練習-糾正-回顧(復習)”為主要學習路徑。由于性格與行為習慣不同，每位學習者都存在學習差異和偏好差異，個體學習表現出來的行為方式與特征也必然存在個體差異。因此，長期以來單一的學習路徑已不適合學習者，不同的學習者個體適合的學習模式不一樣，因此，設計多種學習模型滿足不同學習者就顯得尤為必要。

1.模式一：基于聽講的消化吸收式學習模型

基于聽講的消化吸收式學習模型最為常用，它通過新知授予、練習強化、復習鞏固等以教師講授為主導，比較適用于學習主動性和學習興趣不強的學習者。這種學習模型雖遭受批評，但仍是我國中小學生主要學習模式。

基于此，智能教材系統把這種模型抽象化，形成一種學習模型，適應這類學習者風格。如A學習者喜歡先聽教師講授新知，通過全方面學習知識點之后，再結合練習鞏固知識點。根據A學習者的學習習慣，系統推薦其進入基于聽講的消化吸收式學習模型，學習者先學習名師講授視頻，再理解和消化，用習題鞏固，反饋知識點掌握程度。以下是本研究團隊基于聽講的學習模型應用場景(見圖2)。

小張同學登陸智能教材，先進行學習風格測試，系統根據他的學習風格，推薦了基于聽講的學習模型。之后小張同學開始課程學習。

圖2 基于聽講的學習模型內容界面

2.模式二：基于探究-發現的學習模型

基于探究-發現的學習模型是給學習者發布一項挑戰性任務或一個探究場景，通過任務激發學習者自主學習。學習者通過查閱資料、閱讀書籍或者探究實驗等完成任務，最終達到對知識點的深度理解。這種任務驅動學習模型是基于自主探究的學習方式。

基于此，智能教材系統把這種學習模型抽象化，形成基于探究-發現的學習模型。這種模型適合學習主動性較強和對學習內容感興趣的學習者。它通過激發學習者的內在學習動力，達到理解建構知識點的學習效果，同時鍛煉學習者自主思考的習慣以及發現問題、解決問題的能力。如B學習者對按部就班地聽老師講解不感興趣，喜歡自主探究，他就可以選擇這種學習模式，通過自主探究，在解決問題的過程中掌握知識與技能。以下是本研究團隊開發的基于探究-發現的學習模型應用場景(見圖3、4)。

小張同學登陸智能教材系統，先進行學習風格測試，系統根據他的學習風格，推薦探索-發現式學習模式。之后小張同學開始預習新課程，通過視頻了解知識點背景，在AI老師的引導下，理解各個知識點的概念。跟著智能教材的節奏，按教材的引導與提示，一步步完成教材所呈現的學習任務，小張不知不覺完成了預習，輕松又有效果。在智能教材系統的幫助下，小張同學不但學習成績提升了，也能感受到學習的樂趣。

圖3 學習者風格測評與學習模型界面

圖4 基于探究-發現學習模型學習任務界面

3.模式三：基于測評的補償型學習模型

基于測評的補償型學習模型是在了解學習者知識掌握程度的基礎上，明確學習的起點和障礙點，開展補償學習，適用于復習或應試學習場景。學習者進入這種學習模式，先完成相關知識測評，系統根據測評情況有針對性地講解知識盲點、薄弱點，提供學習資源推送、定制測試題等補償型學習服務。

基于此，智能型數字教材系統將其抽象為一種基于測評的補償型學習模型，以評價為導向，根據試題結果有針對性地開展學習。這種模式對短時間、高效率的知識掌握有顯著效果，如C學習者喜歡先做題再學習，他可以選擇這種學習模式，先做測試題，根據試題測試結果。系統了解了C學習者的薄弱點，有針對性地為其規劃學習路徑和學習內容。以下是本研究團隊開發的智能型數字教材系統中，基于測評的補償型學習模型的應用場景(見圖5、6)。

應用場景：學習者小張同學回到家里，打開智能化教材復習當天的課程。系統根據他的學習風格，推薦使用“測評模式”進行復習。系統快速組織了適合的題目進行摸底，評估小張的知識掌握情況，然后針對其薄弱點，推薦相應的知識講解視頻。高效的測評模型，讓小張輕松地掌握章節的知識點。

圖5 測評界面

以上三種模型可覆蓋中國學習者學習常模的80%～90%。盡管我們僅設計了三種學習模式，但經過學習者的自由組合，可以演變出更多學習路徑(見圖7、8)。學習者登錄后先需接受學習風格測試，系統根據測試結果推薦學習模式。但是，通常情況下，學習者不會沿著某一種學習路徑學到底，而是多種

圖6 測評結果呈現

模式切換，形成三種學習模式兼具的復合型學習模式。因此，這種設計可以實現學生學習路徑從單一化走向多元化。

圖7 學習者學習路徑和所需支持的差異性示意圖

圖8 學習路徑示意圖

(二)教學策略模型

教學策略模型是規范，也是引導。教師上崗前，大都學習了大量的理論知識，如多元智能理論、認知心理學……但是，這些理論很少在教師教學生涯中踐行。我們花了大量的時間、精力把世界上最先進的教育理論傳授給教師，遺憾的是，教師還是用傳統的方式教學，教育理念和實踐的差距非常大。很多教師對發現學習、探究式教學沒有真正理解，即使有理解，受制于班級環境等因素，最終也很難實施。教師一般會選最簡潔、容易駕馭的方式講授。因此，智能型數字教材系統可融入先進的教學策略模型，能將其在課堂上“用”起來。教學策略模型不是唯一的，模型之間可自由切換。主流教學策略模型有三種：講解輔助的建構、任務驅動的探究、評價驅動的補救。三種模型彼此交叉，生成N種路徑，加上學習空間的支持，智能型數字教材系統打開的過程將是一場多源、異步的對話。本研究的教學策略模型符合前面提到的三種學習模型和相關的教學策略。

1.策略一：微課+評價+資源推送

對于偏好聽講的學習者，其學習始于教師講解，這可以通過智能型數字教材系統里微課視頻的學習，并匹配以知識點相關的測試題，根據測試結果得出其知識點學習的反饋結果與評價。此類教學策略需包含視頻資源、配套試題及與測試結果匹配的評價。學習的過程就是“學習內化-學習評價-評價反饋”無限循環的螺旋上升。

2.策略二：設計問題鏈

第二種學習模式對應的教學策略需要設計問題鏈。第一個問題很重要，決定學習者的學習動機。其知識點應盡可能地引發學習者的好奇心和探究欲，逐漸加入啟發性議題、引導性議題和探究性議題，設計出具有沉浸感的學習模式，用問題鏈驅動學習者不斷深入地開展探究與學習。這需要教師結合知識點，研究怎樣的問題能引發學習者深入思考和探究，激發其深度學習；還需要教師精心設計問題，設計出連貫的、層層推進的問題鏈和問題矩陣，并通過相關的評價體系反饋學習效果。

3.策略三：測試評價+資源推送

第三種教學策略主要提供習題測試，然后給出評價，再開展有針對性的學習。通過做題，系統反饋給教師和學習者知識點的掌握程度，據此開展驗證性評價，然后根據評價結果決定推送給學習者的視頻、動畫等學習資源，并給予有針對性的輔導，以學定教。

(三)學習者畫像

學習者學習會留下許多數據，這些數據經過分析形成學習者畫像，可以幫助教師了解學習者特征(張治，2019)。學習者畫像可以描繪學習者第1次學習產生的數據與第2次、第3次的區別及變化，包括學習行為路徑、測試的正確率、學習時長，甚至包括學習者哪類題目一做就對，哪類題目耗時很久還是做錯等。這些行為數據全面呈現學習者的學習情況，可以幫助學習者建立錯題數據庫，類似于電子錯題本，學習者可通過賬號登錄數字教材系統查閱自己的的錯題本(見圖9)。

圖9 學習者行為畫像

學習者畫像有助于教師了解每位學習者，起點在哪里、怎么給他幫助。A學習者一登錄智能型數字教材系統，系統就會自動識別，并顯示A學習者某個知識點始終沒有掌握。

學習者畫像是一份詳盡的學情報告，學生群體學習情況也可以通過群體畫像展現。教師可以清晰地了解學生哪些知識點出現了共性的錯誤，據此調整授課計劃，例如下一節課該講什么內容，哪些方面需要增加訓練量，哪些方面必須增加講解的精細度等，幫助教師改進教學。

(四)知識圖譜

隨著教育現代化進程的加速，未來的學校形態更趨向于教育智能體。學習者、學習資源、學習環境、學習方式都具有自我改進的能力。學習資源的改進離不開知識圖譜。知識圖譜旨在描述真實世界存在的各種實體或概念以及它們之間的關聯關系，常用于大規模知識庫構建。Google、百度和搜狗等公司均構建了自己的知識圖譜，將其應用于搜索引擎，改進搜索質量，甚至可以直接回答問題。

如果知識是人類進步的階梯，知識圖譜就是人工智能進步的階梯。教育中知識圖譜的構建則是把人工智能的基因注入教育，智能型數字教材系統是其最佳載體。借助這個載體，學習者在學習過程中與學習資源互動，促成學習資源的動態改變，使學習者的知識結構達到最優。學習者在互動中改變知識結構，教育資源也在互動中改進。而傳統教材很難根據學習對象的個性作出調整。

知識圖譜可以讓教育資源自我進化，同時實現教與學的人機對話。作業和試題批改原本是教師必須承擔的重要工作。隨著信息技術的進步，自動批改軟件開始出現，但它只能判斷正誤，無法給學習者提供指導性建議，無法判讀學習者哪些地方不懂，哪些知識點沒掌握。知識圖譜能夠建立知識與知識之間的聯系，讓機器像人腦一樣去思考，讓機器學會對試題進行判讀，給出指導性建議，甚至與學習者進行人機對話。結合知識圖譜和學習過程數據，系統能判斷學習者哪里不懂，甚至能推斷這道錯題的前置性題目，或者知識盲點是什么。這相當于給教師配備了人工智能助手，提高學生個性化指導的同時也能減輕教師負擔。但是，教學不能完全依靠機器，教師的任務是根據系統診斷書對學習者提供處理方式的指導和規劃。因此，實際教學需要教師的智慧與機器的智慧相結合(張治，2018)。

從上述分析不難看出，具備前瞻性和時代性的智能型數字教材系統，實現了傳統紙質教材無法承載的信息與能力。同時，系統基于大數據描繪的用戶畫像，結合知識圖譜為用戶構建系列化、策略化、科學化的學習體系，將課堂內外多渠道、全方位打通，使泛在化學習和自適應學習成為可能，實現線上線下教學無縫鏈接，這在培養新一代具有綜合素養的學習者過程中不可或缺。

四、推進機制

智能型數字教材系統的推進涉及設計、開發、采用和推廣等，不僅是教師、學校或者教材開發者的職責，更是需要多方利益相關者參與的系統工程。

(一)多方協同聯動機制

智能型數字教材系統的推進是項全民族教育智能化改造的基礎工程。它的實現，需要利益相關者秉承互贏理念，積極參與，聯手合作。知名教育專家和名校教師扮演資源貢獻者、智囊團的角色，將名師資源與教材捆綁，使得偏遠地區的學習者也可以享受到名師資源。企業扮演教材開發者、技術服務提供者，遵循學習者為主體的原則，對智能型數字教材系統進行科學化、專業化、精準化的技術開發與實現。教育信息化專家、學科教學專家、名師等扮演研究指導者，為智能型數字教材系統的設計貢獻智慧。

(二)企業效益驅動機制

企業參與教材設計與開發的內在動力在于經濟效益的回報、共享教材資源的價值實現等(錢冬明等，2013)；外在動力有政策驅動、教材需求方的積極評價等。為了讓企業積極地投入技術開發、應用推廣和學習者服務，要找到一種相對合理的方式，使其在推進智能型數字教材系統的過程中發揮自身優勢。企業效益驅動的方式包括有償和無償兩種(祝智庭等，2013)。有償的方式可以通過學習者、學校等購買服務來補償，但是，企業也應具有社會責任感，不能僅僅追求經濟效益最大化。

(三)服務成本補償機制

學習者、學校等是智能型數字教材系統的需求方和使用者，可以通過有償方式對技術服務提供者和資源貢獻者支付部分成本，使資源貢獻者和技術開發者獲得必要的收益，這就是服務成本補償機制。這種機制不僅可以提高企業參與的積極性，使企業提供適合學習者學習需求的服務，也能讓學習者真正受益。

(四)持續迭代進化機制

智能型數字教材系統是人工制品，其設計與開發不是一蹴而就的，需要多輪的“設計-實施-改進”循環迭代，逐步完善。迭代指采用逐步改進的設計方法，把最初的設計原型付諸實施(張文蘭等，2007)。將設計好的智能型數字教材系統應用于自然情境的教學實踐，檢測其應用效果，并根據實踐反饋，改進人工制品的設計，直至排除所有缺陷，形成可靠而有效的設計，促進教材得到逐步改進與完善。

總之，伴隨著教育信息化2.0改革走向深入，教材的進化吸引著更多的人不斷探尋與思索。我們應該在理念層面，秉承以學習者為中心的教材觀；在實踐層面，呼吁學校、政府、企業等多方利益相關者形成合力，為學習者設計、開發適宜的、個性化的教材；在研究層面，亟待開展智能型數字教材系統的理論與實踐研究，關注教材進化對社會環境、學校生態等帶來的變革，以更好地為學習者服務。 智能型數字教材系統雖能為促進教育公平、開展大規模因材施教提供重要支撐，但其價值實現仍離不開教師的設計、組織與引導。其廣泛應用將帶來的潛在問題也不容輕視：一方面，智能型數字教材系統附著大量學生數據，其衍生出的數據安全、隱私保護、數據倫理和智能算法的公平性問題必須有應對之策；另一方面，智能型數字教材系統有隨時隨地可取的學習資源、智能化的學習管理，但教育要不忘“以人為本”的初心，在知識建構的同時，還要融入價值觀的塑造和情感的交流，師生之間的交互不能被技術取代，要警惕新的技術綁架。智能型數字教材系統登上歷史舞臺，并不意味著傳統教材的離場或消亡(鐘啟泉，2019)，短期內，紙質教材由于其固有優勢，仍然是學生學習最普及、無疑也是最有效的學習工具(熱拉爾等，2009)。雖然，國際上很多先發國家已經開始探索、嘗試數字化教科書，但我國的智能型數字教材系統的設計與開發必須因地制宜，需要經歷系統的研究、試點，才能推廣、普及。