大數據時代智慧教育中精準學習需求感知策略

劉樹錕 潘顯民 李超良 唐金鵬

摘 ?要：文章分析和闡釋了智慧教學中精準學習的概念與意義，構建了智慧教學的基本框架，提出了智慧教學需求精準感知策略。文章重點在智慧教學框架中分析基于大數據技術的智慧教學需求精準感知過程，探討智慧教育中教學需求精準感知策略的優勢與實際教學意義。

關鍵詞：精準教學;智慧教育;學習需求感知;大數據

中圖分類號：G640 ? ? ? 文獻標志碼：A ? ? ? ? ?文章編號：2096-000X（2021）18-0014-04

Abstract： This paper analyzes and explains the concept and significance of accurate learning in wisdom teaching， constructs the basic framework of wisdom teaching， and puts forward the strategy of accurate perception of wisdom teaching demand. In the framework of intelligent teaching， it analyzes the process of accurate perception of intelligent teaching demands based on big data technology. This paper expounds the advantages and practical teaching significance of the strategy of accurate perception of teaching needs in wisdom education.

Keywords： accurate teaching; intelligent education; learning need perception; big data

當今世界已經步入了新一代人工智能和大數據2.0時代。隨著智能社會的逐漸來臨，人類社會也已經慢慢踏上了智能決定一切的新征程。人工智能和大數據信息已經成為像飲食、電、燃氣、網絡一樣的必需品。作為智能社會的關鍵因子，高等教育應該充分利用大數據、人工智能技術積極促進我國快速進入智慧教育時代。為了將黨的十九大精神深入落實到實際工作中，為了迅速推進教育強國建設，為了加速我國新時代教育信息化的進程[1]，教育部根據我國教育進程的實際情況，制定了詳細的教育信息化2.0計劃[1-3]。該計劃是能夠有效促進我國智慧教育[2]高速發展的一項強有力的先導性工程。

一、相關研究

在黨的十九大報告中，習近平總書記強調了堅持質量第一、效率優先的重要性，強調了供給側改革對促進經濟發展質量變革、提高行業全要素生產率的重要作用，突出了供給側結構改革過程中創新供給結構、實現精準供給的重要地位。如果要實現資源的精準供給，首先要對需求進行精準感知，從而獲得用戶的精準需求[4-5，15]。“精準教學”當初是基于斯金納的行為主義學習理論而提出的，主張學習條件與環境的作用。然而當今信息技術日益發展，已經足以為學習者的學習條件與環境提供強大的技術支持，足以有效促進精準教學的發展。確切而言，就是基于人工智能與大數據技術[6]，可以實現對學生學習需求的精準感知，同時可實現教學資源精準供給。“精準”是教學存在的必要條件。教學不精準就不是優質的教學[6]，學生的學習就不可能有真正意義上的收獲。此外，為了實現智慧教學，高校教學過程也需要從供給側改革的“需求精準感知和資源精準供給”中尋找思路，積極為知識學習者尋求、提供有效的知識獲取方法[7-8]，從而實現智慧教育。因此，習近平總書記的供給側結構改革思路，對人工智能與大數據時代高校基于精準教學的智慧教育[9，14]的發展起到了極其重要的指導作用[10]。

基于精準學習與個性化教學的智慧教學[11]，國外已開展了相關工作，并且取得了一定的成就。例如，Peter Brusilovsky等人（匹茲堡大學）[12-13]，把奧蘇伯爾學習理論和模糊神經網絡方法融入到MOOC教學中，有效地對學生知識水平、學習動機和興趣偏好進行收集，實現學習個性化精準定制[12]。德國學者Bela（卡爾斯魯厄大學）基于內容知識圖譜和本體論等理論構建了個性化的知識脈絡圖，實現了對學習者的知識水平把握。馬來西亞理工大學Idris等人，基于神經網絡原理，實現了學習目標和學習對象之間邏輯關系的確定，從而有助于學習需求的精準感知和學習資源的精準供給。與此同時，國內相關研究也開展得如火如荼。例如，浙江工業大學李浩君和江南大學牟智佳等學者，通過收集學習者的生物數據（例如，面部行為、眼球運行特征等），采用啟發類算法針對上述數據進行分析，為學習者推薦學習資源序列。朱建東教授（華東師范大學）、蔣強（四川大學）等學者，根據貝葉斯網絡、模糊理論設計了自適應學習風格模型的動態學習路徑，構建了學習診斷系統模型。在智慧教育體系構建策略方面，主要集中在解決“雙精準”智慧教學“如何實施”的問題[14]。

二、智慧教學需求精準感知的意義

隨著大數據技術的日益發展，我國已經步入了大數據應用高速發展期，智慧教育體系中精準教學（學習需求精準感知與學習資源精準供給）的教學過程與傳統教學相比，覆蓋的教學范圍更加廣泛。基于精準教學的智慧教學模式肯定會成為最具有廣泛前景的教學模式之一。目前，我國已經步入了大數據應用高速發展期，在此階段結合大數據環境中多樣的教學數據資源，基于大數據的智能化數據分析與知識推薦技術，可以為高校教育中的師生提供精準的學習偏好分類，同時也可以設計更加有針對性的智慧教學活動。根據大數據技術分析結果，會感知到精準的學習需求，從而教師就可以更加明確教學動機，進行精準的學習資源供給，從而實現智慧教育。線上學生也可以根據學習偏好的匹配，獲得更加有效的學習資源，從而形成了線上、線下教學方式相結合的智慧教學模式。因此，基于需求精準感知與資源精準供給的智慧教學的研究，對于促進高校智慧教育教學體系的完善有著重要意義。

三、智慧教學需求精準感知策略

本文主要圍繞目前高校教育過程中出現的若干問題，在人工智能與大數據2.0時代，針對智慧教育提出一種智慧教學框架與教學需求精準感知策略。

（一）智慧教學主體框架

在新的教育改革浪潮中，教育發展總體方向應強調學生的個性發展和自主選擇。基于精準學習的框架，根據學習者興趣推送精準的學習資源，使學習者更加明確學習內容，從而實現精準學習的智慧教育目標。同時學習者也可以適當控制學習進度，確保學習的高效率，從而最大程度地激發學習潛能。尤其在人工智能與大數據時代，社會已經完全處于信息公開、資源共享的狀態。在此情境下，需求精準偏好與內容精準供給模式的智慧教學模式已勢如破竹。為此本文提出智慧教學框架結構，如圖1所示。

（二）智慧教學主體框架過程

智慧教學框架中以興趣、專業、課程、資源、學生、教師為主線，建立以教學目標、教學內容、學習評價等要素為主要內容，適合線上教學平臺的統一資源存儲模式。學習者首先通過客戶端或者APP等方式提交個人學習興趣。教學服務器端存儲個人興趣數據作為學習興趣偏好源數據。在教學框架中的數據分析服務器（需求感知部件）對數據進行分類處理，提取數據特征，形成不同知識點學習特征的數據集合。根據上述數據特征教學端可以獲取不同學習者的學習興趣與供給知識的有效對應關系，完成教學過程。主體知識供給與學習流程如圖2所示。

四、智慧教學需求精準感知策略

基于精準教學的數字化智慧教學學習需求感知策略，力求突破傳統的教學模式，構建以智能大數據分析、推薦技術為載體，具有評分標簽的新型學習資源分層對象資源集合。精準地感知學生的偏好信息，然后基于偏好信息為學生進行精準資源供給。

（一）智慧教學體系設計思路

主要體現為關注每個學習主體的個性化學習需求差異，教學資源推薦過程中體現出知識和學習需求的有效對應。如果要做到對應，那么必須要設計出學習需求與學習資源準確的映射關系。構建一套完整的以信息數據共享平臺為資源依托，以精準需求為關鍵，突出精準教學服務為重點的智慧教學體系。設計過程主要基于以下兩點：

第一，構建基于推薦機制的數字化智慧教學資源庫

構建多平臺資源標準，先在院系常規課程中建立相應的專業課程資源庫，然后由小組成員帶領專業教師收集學生學習偏好，并且構建有推薦機制的相應專業課程、專業實踐教學、專業課程標準、技能鑒定資源庫。

第二，構建基于精準學習的智慧教學模式

構建出統一的信息類專業課程的精準需求感知與精準資源供給的智慧教學模式框架。

（二）智慧教學需求精準感知過程

如果要準確實施上述方案，教學需求的精準感知是重中之重。在大數據環境下，本文針對基于精準學習的智慧教學策略進行研究。建立較完善的基于精準學習的智慧教學框架。在智慧教學過程中勾勒出需求精準感知與資源供給的智慧教育體系。基于多專業學生學習目標的細化和教師的內在化反思，收集教學協同體系中學習偏好和對應的資源，形成偏好和資源之間相對應的映射關系。進而通過偏好定位和推薦系統，形成規范統一的智慧學習資源推薦模式。具體的學習需求感知過程如圖3所示。

學習需求感知過程主要包含以下幾部分：

1. 明確學生個性化學習目標的差異，精確收集學生在線輸入的學習興趣數據，形成初步的學習興趣數據集合。通過學習興趣的有效性收集，構建一套完整的模糊興趣數據集。

2. 結合獲得的模糊興趣數據集，進行初步的符合常理的學習興趣分析，得到有效的學習興趣數據。但是，在此數據集合中并沒有按照統一的數據格式進行存儲，因此對于該數據集合需要進行統一的數據規范化處理，從而生成規范化的興趣數據形式。

3. 針對上述步驟中生成的興趣數據，進行興趣類別劃分，比如工科類、理科類、文科類，然后進一步對上述類型的興趣進行科目對應。例如，“CPU”是屬于工科大類，然后進一步確定，該興趣數據屬于計算機類。此操作的目的是將學生的興趣準確地規約到具體的科目類別中。

4. 針對具有分類信息的學習興趣，進行學習興趣模式提取，并對所獲得的有效模式進行存儲。目前，完成了主體興趣模式的識別，但是該模式是否合理需要進行評估和驗證。主要從學習模式的精確度和有效性兩個方面進行評估。

5. 存儲經過評估后的學習興趣模式，為精準知識的提供做好準備。

在整個興趣模式獲得的過程中，數據采集和模式提取起到了很重要的作用，為下一步精準知識的供給，提供了必要條件。

五、結束語

基于大數據的智能化數據分析與知識推薦技術，可以為高校教育中的師生提供精準的學習偏好分類，同時也可以設計更加有針對性的智慧教學活動。精準教學的教學過程與傳統教學相比，覆蓋的教學范圍更加廣泛。不囿于學科限制，線上學習者都可以根據自身學習偏好的匹配，獲得更加有針對性的學習資源，從而形成學習需求與學習資源相結合的智慧教學模式。基于需求精準感知的智慧教學，對于促進高校智慧教育教學體系的完善，加深教與學雙方的有效精準對接，有著深遠的理論意義和重要的應用價值。

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基金項目：2019年教育部協同育人項目-湖南女子學院-北京無憂創想信息技術有限公司“大數據2.0時代基于精準學習偏好的人工智能課程教學體系構建研究”（編號：201901050006）;2020年度湖南省社會科學成果評審委員會課題“大數據時代基于需求精準感知與資源精準供給的教學策略”（編號：XSP20YBZ043）、“大數據時代網民隱私泄露風險分析與保護機制研究”（編號：XSP20YBC138）;湖南省自然科學基金面上項目“分布式云中虛擬機資源分配及自適應部署策略研究”（編號：2018JJ2193）;2020年湖南省教育科學“十三五”規劃課題“新一代人工智能與大數據2.0時代基于精準教學的智慧教育體系構建研究”（編號：XJK20BGD007）;2018年湖南省教育科學“十三五”規劃課題“大數據環境組件模式教學資源庫構建方法”（編號：XJK18BJC003）;湖南省教育廳科研項目“云際云中虛擬機資源動態均衡系統構建技術研究”（編號：18A471）、“大數據環境下教育信息化發展關鍵方法研究”（編號：18C1054）;湖南省職業院校教育教學改革項目“移動互聯網環境下的高職專業課程重構與實施策略創新研究”（編號：ZJGB2016023）;2018年湖南省普通高校教學改革研究項目“教育供給側改革視域下共生型校企合作人才培養模式研究”（編號：479，文件號：湘教通[2018]436號）

作者簡介：劉樹錕（1980-），男，漢族，河北滄州人，博士，教授，教學督導，研究方向：教育信息化、云計算。