基于MBTI分析模型的少兒編程平臺的研究與探索

肖家立，朱坤榮，李丹敏，丘煜標，蔡潔娜

（北京理工大學珠海學院，廣東 珠海 519088）

0 引言

2017年國家頒布的《新一代人工智能發展規劃》《中國教育現代化2035》中，將“智能教育”作為一個重點任務，并在北京、廣州等城市陸續設立試點，將編程教育納入中小學生學習的教材中。隨后，全國各個地都已經開始在義務教育階段開展人工智能教育。但從規模上看，我國的少年編程教育仍處于起步階段，且各地基礎和條件都不相同，面臨基礎設施不一致、缺少統一平臺支撐、教育培訓體系不完善等問題，在課程建設、人才評價等許多方面仍需要投入大量的人力物力[4]。因此，本文致力于借助最新心理學及行為學領域的研究成果，通過構建一個B/S在線編程教育平臺為載體，為全國少兒提供在線服務，從而推動人工智能教育朝著更加系統化、科學化的方向發展。

1 人格分析模型的研究

MBTI的全稱為Myers-Briggs Type Indicator，是美國心理學者katherine Briggs和Isabel Myers于1942年以榮格心理為基礎，提出的關于人4個不同維度下8種性格類型指標組合而成的16種性格傾向，其指標包括：外向E（Extrovert）-內向I（Introvert）、感覺S（Sensing）-直覺N（iNtuition）、理性T（Thinking）-感性F（Feeling）、主觀J（Judgement）-客觀P（Perceiving）。這四個不同的維度從人的精神能量指向、信息獲取方式、決策方式和生活態度四個維度描述了個體行為差異[1]。由于MBTI在經典理論的基礎上采用大眾易于理解的方式呈現結果，因此其應用場景也被拓展到更多領域中。

曾維希等[2]開展MBTI 人格類型量表的理論研究與實踐應用。史靈等[3]基于心理資本和MBTI人格影響機制開展了高校學生成長研究。孫丹等[4]聚焦中國青少年編程教育課程標準的內容探討，依據國際比較和借鑒厘清中國青少年編程教育課程標準的重要內容。于勇[5]參考日本中小學人工智能教育課程體系，對我國中小學人工智能教育體系的現狀進行梳理，并得出產教融合融合及分層課程實施等啟發。而在MBTI應用研究中，崔鵬飛等[6]談及了MBTI理論應用于大學生思政教育工作中的必要性，闡釋了青年大學生在面臨高考高壓學習后，容易在新環境中感到空虛或不適應，并由此引發一些心理不健康的情況，因此提出了在大學生剛步入新環境時，需適時為其提供正向的指引。韓竹等[7]指出MBTI性格測評能夠有效幫助大學生揚長避短，在就業創業中提高自己的競爭力。許志飛[8]指出IT及計算機類型專業的學生可以通過情境化的方式，在項目參與過程中進行自我反思和自我提升，助力學生更全面地進行自我認知，并更好地進行職業規劃。

綜上所述，MBTI擁有扎實的理論基礎和實用性人格測試量表，但把現代心理學及行為學成果應用于少兒編程教學的相關研究較少。經過長達半年的文獻研究以及編程培訓機構的走訪，筆者嘗試把MBTI模型引入系統中，并通過在教學過程中采集行為數據等手段量化分析，從而構建出學生的性格能力結構圖，形成個性化的學習建議。

2 少兒編程平臺設計原則

本項目主要目標是通過編程學習為載體，運用MBTI模型作為理論基礎，建立性格能力分析模型，通過把問卷內容融合到課程任務中，在學習過程中采集學生數據，最后把實體問卷調查及行為數據進行交叉驗證，綜合分析出學生性格報告及能力成長結構圖。為保證項目有效實現，對平臺的設計提出了以下幾個原則。

2.1 分析模型的合理性

MBTI為研究提供了理論基礎，但落實到少兒編程領域的研究與應用實在太少。因此，筆者通過借鑒現有MBTI模型的研究與應用，設計出針對少兒編程領域的性格能力分析系統，自研形成一份MBTI人格分析問卷。

2.2 調查內容的有效性

為了解決填報內容時人為主觀偏差帶來的數據失真，筆者把MBTI問卷的內容融入編程學習的課程任務中，在不妨礙正常編程學習的前提下，無感知的采集行為數據以及決策數據，最終融合實體問卷結果形成個人的MBTI綜合分析報告。

2.3 編程系統的可行性

目前，傳統的少兒編程學習更多是以線下的實體門店授課形式，這種模式效果直接、易于實現，但成本高、適用面窄，若大規模開展將帶來巨大的人力成本以及租金成本。在受新冠疫情影響下，傳統單一的線下教學模式難以滿足多樣化的需求。而本項目將通過Scratch 3.0技術實現基于B/S架構下的線上平臺，在完全兼容原有Scratch作品的基礎上，更利于開展線上線下融合的教學模式。同時，Scratch3.0具有9大擴展模塊，也大大增強了虛擬與現實之間的交互性，以及學習過程中的趣味性，進一步降低用戶的學習門檻。

3 少兒編程平臺系統的實現

傳統的線下培訓機構中所使用的教學系統，主要是以Windows程序或Android應用等單機程序形式提供交互。一方面，技術上較為容易實現；另一方面，單機系統無須解決高并發、高延時等問題，可為單體用戶帶來較為豐富的交互性。但隨著互聯網應用的發展，線上需求增加，未來的主流將會變成一種互聯網軟件架構。同時，人工智能及大數據技術的發展與成熟，原始數據將成為“孕育”新技術的必要養分，必須通過一種有效的手段感知終端，只有通過挖掘、分析、融合大量個體數據才能使數據產生更大的價值。因此，本項目實現了一個易用且可擴展的在線編程教育平臺，一方面為互聯網用戶提供通用、不間斷的學習系統以及可視化的編程工具，另一方面也為線下機構提供線上線下融合教學的基礎設施，為業務融合提供保障。

技術路線選擇上，本項目采用了JAVA語言進行開發，基于Spring MVC框架實現行業主流多層架構以及前后端分離模式，基于約定優于配置，采用命名規范實現零配置，整個項目action、service等自動掃描到Spring容器中。前端使用了Ant Design，VUE等技術實現統一接口下的跨終端的切換，用戶可使用PC瀏覽器、終端客戶端程序、手機App、微信小程序等入口訪問；可視化編輯器應用Scratch3.0技術，為用戶提供基于B/S架構下在線的可視化編程工具；后端基于Spring Boot2.0+Shiro+JWT等技術實現業務邏輯，符合RESTful規范的前提下，實現基于REST原則進行標準化通信。

系統功能上，主要由五大模塊及十大功能組成。五大模塊主要包括：課程管理模塊、活動管理模塊、作品管理模塊、采集分析模塊以及基礎信息模塊。功能上主要實現了：教師通過前臺課程模塊創建、管理、維護課程內容，同類課程可創建課程組實現資源的互通共享以及評論答疑。學生注冊并登錄平臺后，初始化填寫MBTI基礎問卷形成用戶“底色”評分，通過瀏覽作品、購買課程、參加活動及評價分享等形式開展學習。課程由多個知識點及任務組成，教學內容以圖文或視頻形式展示，并通過Scratch可視化編輯器進行操作完成任務。活動由主題構成，通過加入、上傳作品、分享、評論評選參與活動。同時，系統后臺為管理員提供監測系統運行情況的各項檢測數據匯總，以及統一的用戶、角色、權限、課程、活動等的權限管理；采集分析模塊允許管理員在課程任務中插入檢測模板，在用戶操作過程中采集已標記的行為數據，最終形成個性化的“用戶畫像”。課程導師利用融合后的行為數據及業務數據形成大數據看板，為學生及家長提供個性化的學習建議以及成長規劃。

4 編程行為的數據采集模式

平臺的數據采集過程包含以下步驟：數據接入、數據傳輸、數據建模、數據存儲、數據查詢以及數據可視化。過程中，考慮用戶規模與數據規模的增長，多種方法全量采集貫穿用戶使用產品的整個生命周期，且采集足夠全面的屬性、維度、指標，讓積累的數據資產更加優質。本平臺采用前后端分離架構：前端主要用于分析 UV、PV、點擊量等基本指標，后端可存儲在各個關系型數據庫中的業務數據，以及采集業務服務器打印的日志等。同時，讓用戶行為數據與業務數據結合，滿足復雜分析場景；通過規范化接口，可實現對接CRM、QA、客服、物流等第三方系統數據，實現一個平臺上，多維度、多部門的數據分析需求。

模塊實現上，本項目使用Apache的Flume框架構建一個基于分布式的管道架構的數據采集過程。通過Source接收輸入數據，并將數據寫入管道，Sink負責從管道中讀出數據并發給下一個Agent或者最終的目的地，中間使用Channel來緩存從source到Sink的中間數據，解決負載問題。

5 結語

2015年教育部發布《關于“十三五”期間全面深入推進教育信息化工作的指導意見（征求意見稿）》，其中提到了未來5年對教育信息化的規劃，明確提到要“探索STEAM教育、創客教育等新教育模式”。在STEAM教育過程中，在明確知識傳授重要的同時，更應強調引導孩子在探索問題和解決問題的過程中自己去“發現”知識。本項目是運用STEAM教育理念踐行教育教學落地之路的探索，筆者希望借助編程技術的力量，用STEAM教育引領學生成長，培養適應未來社會發展需要的復合型人才。