大數據環境下如何應用人工智能+創新開放教育學生學習模式

阮金波

（長春廣播電視大學，長春 130051）

1 開放教育的特點

開放教育與普通高等教育的教學性質有著一定的差別，開放教育不是通過高考的途徑面向全國招生，他們對學生沒有錄取分數線的限制，進入門檻比較低。開放教育的學生人群一半來自社會，他們有的是已經參加工作的職場人士，有的是待業的人員。他們擁有的學歷也不統一，有的可能是高中畢業，有的可能是大專畢業，也有本科畢業，在進入社會之后，因為想考取更高的學歷，或者是獲得某專業的文憑及提升自身的工作能力，所以會通過參加開放教育的途徑來實現。根據教育性質和學生人群可見，開放教育具有以下幾方面的特點。

1.1 學習形式多樣化

開放教育的形式呈現多樣化，所以學生的學習形式也呈現多樣化。因為接受開放教育的學生大多數都已經參加工作，或者有自身的社會活動，他們不能像接受普通高等教育的學生那樣可以開展全日制的學習，他們會根據自己的時間和需要來選擇接受教育的形式。可供學生選擇的方式有面授、在線自學、廣播、電視、網絡遠程等，選擇什么樣的方式接受指導，取決于學生的自身需要和條件的允許。從這一點來看，開放教育打破了傳統的教育形式，學習地點不局限于學校的課堂，學生的學習自由選擇性比較強，但也有一些專業需要通過參加全日制學習的方式來實現。總體來說，開放教育的學習活動可以進行靈活調配，學生的學習形式可進行多樣化選擇。

1.2 以個人自學為主

開放教育不像普通高等教育那樣實施全日制管理，學生大部分時間不在學校接受輔導，所以開放教育以個人在線自學為主。接受教育的學生已經是成年人，他們能夠自主安排自己的學習，學習自覺性比較高，不需要由教師進行監督和管制。為了讓學生的學習不與工作、生活產生沖突，開放教育會給予學生更多的自由選擇空間，所以教師不會過多地對學生進行約束。在這樣的環境下，學生需要更自覺學習，自行安排學習目標和學習計劃，這樣才能通過開放教育真正獲得提升。

2 開放教育應用人工智能＋創新學生學習模式的對策

大數據環境下，人工智能技術在教育領域的應用日趨成熟，尤其是在2020 年新冠病毒的沖擊下，全國掀起了在家上網課的浪潮。在這股浪潮中人們看到了人工智能技術在教育行業中的優勢。人工智能＋教育被認為是在線教育的下一個風口，開放大學可以抓住這個風口，應用人工智能＋降低人力服務成本，創新學生的學習模式，為學生提供個性化的學習服務。具體的對策可以從以下幾個方面開展。

2.1 應用“視覺空間智能”促進理論聯系實際

大數據環境下，人工智能＋帶來了學習模式的多種轉變，在人工智能技術飛速發展的今天，開放教育要充分利用這些現代化工具，以人工智能技術和網絡為核心的現代教育技術能夠創設“視覺空間智能”模式，彌補文字書籍缺乏情境的不足。在人工智能技術應用之前，多媒體教學已經能夠創建多種有趣的教學課件，這對吸引學生的注意力非常有幫助，接近真實的場景，既容易引起學生的學習興趣，又打破了時間空間限制，將枯燥無味的知識轉化成直觀的形象思維，化靜為動、化繁為簡，有利于加深學生印象，提高掌握率。

在人工智能技術應用之后，“視覺空間智能”模式將進一步豐富教學資源，提供大量的相關知識信息，不再局限于文字、音像等狹窄的知識面。這種模式雖然不能完全替代傳統的學習方式，但卻是對傳統線上學習的一個重要補充，改變了以往陳舊單一的學習模式，生動性、趣味性皆有很大程度的改觀，對于激發學生興趣將起到根本性的轉變作用。

在實際教學中，較少獲得企業案例教學的機會，學生在線上自學不能與實踐結合，會降低學習效果。在人工智能＋的支持下，“視覺空間智能”學習模式在開放教育中可以加強與企業聯系，通過AI 為學生模擬實踐場景，促進學生能夠理論聯系實際。

根據現實情況，在教師多制造機會的情況下，可以通過與企業合作，把理論知識在現實中的操作采用視覺空間智能來呈現。在“視覺空間智能”模式下，學生可以真實地看到所學的知識點如何在企業中進行實踐應用，尤其是技術類的專業，通過真實的視覺沖擊，更能夠加強對知識點的記憶，提高理論聯系實際的能力。在這種學習模式下，學生可以根據企業的經營管理情況參與到問題的分析和解決中。比如在和企業合作的基礎上，經營管理類的學科可以將企業經營管理中存在的問題結合到學科教學中，并具體到某些知識點，把問題提供給學生，讓他們對問題進行自主分析，并向學習系統提交解決方案。在收集到學生的解決方案之后，系統可以自動對學生的方案進行分析和評價，評估學生制訂的方案在現實企業中的應用可行性，點評方案的亮點和不足，這可以讓學生認識到自己方案中存在的不足。這種“視覺空間智能”的學習模式雖然沒有讓學生在企業中進行真正的實踐，但能夠調動學生參與到分析問題、解決問題中，激發他們獨立分析問題、解決問題的能力，這對他們在企業中提升實踐能力有很大的幫助。

2.2 打造“智能網絡課堂”，促進學習互動

開放教育是以線上學習為主。傳統的線上學習主要是學生在網站上瀏覽學習資料進行自主學習，學習方式比較枯燥。網絡教學環境下，教師和學生不在同一個地點，缺乏課堂上的互動與交流，學習過程中的人際交流會有所弱化，學生會感受不到學習氛圍，學習的積極性會受到影響。對此，要營造網絡課堂的學習氛圍，激發學生對學習內容的熱情，需要建設網絡課堂的互動與交流，強化學習中人際交流的環節。

在大數據環境下，可運用人工智能技術打造“智能網絡課堂”，這不但可以讓學習內容更加生動有趣，還能促進學習過程的互動與交流。智能網絡課堂是建立在人工智能技術的基礎上，采用雙師模式，一位是真人輔導老師，一位是機器人擔任教師的助教，常規的機械工作由機器人助教完成，可為學生提供24 小時的服務。傳統的線上學習缺乏與老師互動，學生遇到問題不能隨時得到教師的回應，有了抽象助教這個角色之后，可為學生提供24 小時隨時響應，讓學生在學習中獲得激勵。機器人助教的應用基礎是智能話術庫，可根據學生的特定問題進行定向回復，還可以對學習任務進行跟進和提醒。

智能網絡課堂還可在錄播課程中通過綠幕技術增強場景互動，也可以應用真人模擬回答進一步增強互動。比如學生在完成學習任務之后，可以給老師打視頻電話進行對話，老師向學生進行提問，學生根據所學的內容進行回答，這種真人模擬回答有利于學生將學到的知識進行輸出，加強對所學內容的記憶。真人模擬回答是需要老師提前錄制好一段提問的問題，把學生響應回答的時間計算好，然后對學生的回答進行反饋。只要把握好節奏，學生就像真的和教師在互動一樣，這樣有助于提升學生的學習興趣和學習效果。

另外，真人教師可以利用即時的聊天工具加強互動交流，在聊天工具上詢問學習情況，收集學生的反饋意見，通過學生的反饋及時對網絡課堂進行改進。通過互動交流讓學生感受到仍舊是在一個班集體中學習，而自己的學習行為會受到老師的關注，以此激發他們的學習興趣。

2.3 應用智能識別制訂學習方案

在人工智能技術中，智能識別、智能推薦被用得比較廣泛，開放教育系統可以引進智能識別技術為學生制訂學習方案，提升學習效率。通過智能識別對收集到的學生信息進行測試，掌握學生學習中的問題，從中判斷適合什么樣的學習內容和呈現方式，以及學習的路徑和節奏。在智能識別的基礎上，還可以進行智能推薦，推薦學生適合學哪些內容，下一步要學哪些內容，通過智能決策系統制訂出完善的學習方案。智能識別制訂的學習方案會規劃好學生的學習路徑和學習內容，學習方案會根據學生的學習情況進行調整和匹配。

比如有些課程注重與實踐相結合，智能決策系統會推薦學生勤于結合自身工作，學以致用。接受開放教育的學生大多數已經參加工作，他們可能是企業中的基層崗位，從事著普通員工的工作，還沒有進入到企業管理的領域，有的可能是基層管理者，擔任部門主管、工作小組組長，負責基層的管理，他們參加開放教育可能是有機會提升自己的崗位，但自身的知識結構、管理能力還沒有達到，也有可能是某些企業的管理崗位對學歷做出了硬性的要求，需要具有本科學歷才能獲得提升的機會，所以出于自身的需求，他們會選擇以參加開放教育的方式來尋求改變。根據學生的學習需求和學習目的，系統會通過推薦的方式引導他們把專業知識應用到自身的工作中，做到學以致用。根據他們在工作中遇到的問題推薦相應的知識點，并引導他們利用所學的知識制訂解決方案。跟案例教學不一樣的是，在職的學生根據自己的工作制訂出來的方案要應用到實踐中，因為這是他們實際工作中的問題，可以抓住這些機會促進自己學到的知識跟實踐結合起來。經過實踐后，系統可以根據工作結果來評估，分析學生是否充分應用到課本上的理論知識，是否做到結合實際做出正確的決策，同時也對學生的實踐結果進行分析，鼓勵學生注重把理論知識與自身工作結合起來，通過不斷的實踐將專業知識轉化成為工作能力。

2.4 應用智能分析設計個性化題目

大數據環境下，有多種渠道可以收集到學生在學習過程中的信息，這個信息日積月累，形成了龐大的數據。在這些數據中，可通過設計算法分析學生的學習行為，結合學生的薄弱點，設計出個性化的題目組合，在學生完成做題之后還可以進行分析，做出評估報告。

當前開放教育的學習平臺缺乏對學生學習行為的分析，這不利于學生學習效果的提升。在大數據環境下，可應用設計算法分析學生的學習行為，根據學生的學習情況設計個性化的題目組合，這有利于幫助學生彌補薄弱點。

在線自學較難掌握學生的行為習慣，教師設計的題目存在廣泛性，而不是根據不同學生進行個性化設計，出的題目較難檢驗學生的學習效果，針對學生薄弱點設計的題目，更能加強對所學知識的鞏固。學生在自學過程中遇到難點，往往放在一邊，較少花時間和精力進行深入的學習探索，這樣一來這些難點就成為了薄弱點，得不到鞏固和提升。如果設計的題目針對了學生的薄弱點，會激發他們進一步加強學習的動力，推動他們尋求突破。在學生完成答題之后，系統可以進行智能評分，這個評分不是單純地給出分數，而是給出詳細的評估報告，通過評估報告可以全方位了解自己哪些知識點學得不到位，哪些知識點還需要進一步加強學習，這更有利于學習效果的提升。

3 結語

綜上所述，開放教育以線上自學為主，傳統的線上學習缺乏互動，學習方式比較單調，在大數據環境下，人工智能＋給線上學習帶來了變革，智能化感知、智能化推薦、智能化評價、智能批改等已經在教育領域得到了應用，未來應用人工智能＋對學生的學習模式進行創新將是一種趨勢。在這樣的背景下，開放教育應該注重應用人工智能技術進行變革，以學生的需求為出發點，打造個性化學習服務。當下人工智能＋在線上教育培訓領域應用得比較多，且取得了良好效果，為學生線上學習提供了更多的個性化體驗。開放教育要跟上這個時代步伐，多借鑒線上培訓的成功經驗，結合熱門的人工智能技術，為學生的學習模式進行創新。根據學生對理論聯系實際、學習互動、學習方案、個性化題目的需求，可應用“視覺空間智能”促進理論聯系實際，打造“智能網絡課堂”促進學習互動，應用智能識別制訂學習方案，應用智能分析設計個性化題目。通過場景模擬強化課程的知識點，更多與現實企業的實踐操作相結合，讓學生體驗到書本知識在實際中的應用。學習互動主要是借助機器人助教加強對學生的響應，也可通過真人模擬對學生進行提問，讓學生感覺就像是和真人老師進行互動，提升學習的興趣。制訂個性化的學習方案，主要是通過智能識別和智能推薦來實現，智能決策系統通過對學生的學習信息進行分析，為學生推薦學習內容、學習路徑，安排學習進度。設計個性化題目也是建立在數據分析的基礎上，通過分析學生的學習行為，掌握學生的薄弱點，有針對性地設計出個性化的題目，幫助學生加強對知識難點的學習和鞏固。