基于人工智能技術的個性化自主學習系統(tǒng)開發(fā)設計

摘 "要 "在個性化教育和終身教育需求日益增長的背景下，在人工智能技術賦能發(fā)展的時代，高性能的個性化自主學習系統(tǒng)具有良好的開發(fā)基礎和廣闊的應用前景。傳統(tǒng)的自主學習系統(tǒng)難以實現(xiàn)“千人千面”的個性化教學，難以全面評估學生的綜合水平，缺乏對學生的人文關懷。通過梳理當前成熟的人工智能技術，結合教育學和心理學的理論及實踐成果，設計出基于人工智能技術的個性化自主學習系統(tǒng)，為學生進行自主學習提供有效工具。

關鍵詞 "人工智能技術；個性化自主學習系統(tǒng)；學習資源

中圖分類號：G434 " "文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2022）02-0031-06

Development and Design of Personalized Self-Study Sys-tem Based on Artificial Intelligence Technology//LIN Shule

Abstract "In the context of the growing demand for persona-

lized education and lifelong education， in the era of artificial

intelligence technology enabling development， high-perfor-

mance personalized self-study system has a good development

foundation and broad application prospects. The traditional self-study system is difficult to realize the personalized tea-ching and is difficult to evaluate the comprehensive level of

learners， as well as lacking humanistic care for learners， a per-

sonalized self-study system has been designed based on arti-ficial intelligence technology by combing the current mature artificial intelligence technology with the theory and practice experience of pedagogy and psychology to provide effective tools for learners.

Key words "artificial intelligence technology; personalized self-study system; learning resources

0 "引言

當前，全球正在進入人工智能賦能的新時代，人們的生產(chǎn)生活以及學習、科研的方式發(fā)生變化，推動著社會向智能化、個性化方向發(fā)展。在此背景下，教育部發(fā)布《教育信息化2.0行動計劃》，要求以人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術為基礎，依托各類智能設備及網(wǎng)絡，積極開展智慧教育創(chuàng)新研究和示范。

與此同時，隨著社會經(jīng)濟水平和生活水平的提高，人們的教育需求正從標準化教學向個性化學習和終身學習發(fā)展，相應地，教育服務供給也將由標準化供給向個性化服務轉(zhuǎn)變。因此，開發(fā)個性化自主學習系統(tǒng)極其迫切。

本文介紹人工智能技術的功能及應用場景，然后將這些功能與完整的自主學習過程深度融合，設計出個性化自主學習系統(tǒng)，以期為學生進行自主學習提供一種有效的工具。

1 "人工智能技術的應用

人工智能是依靠大數(shù)據(jù)、深度學習等技術制造智能機器或開發(fā)智能計算機程序，從事類似人的智能工作或完成類似人類智能的任務，如感知、推理和行動等[1]。目前，人工智能技術已經(jīng)被應用于人臉表情識別、語音識別、智能推薦、圖像識別、動作識別等。

1.1 "人臉表情識別

人臉表情識別是指給定一張人臉圖片，判斷出這張圖片所屬的表情類別。通過優(yōu)化算法、提高運算能力，人臉表情識別系統(tǒng)能做到實時判斷人的情緒[2-3]。這些技術已經(jīng)被應用于課堂教學質(zhì)量評價中。賈鸝宇等[4]基于課堂視頻，采用人工智能的方法，對學生狀態(tài)進行分析并對指標進行量化。韓麗等[5]結合現(xiàn)有智能監(jiān)控設備，利用多姿態(tài)人臉檢測和面部表情識別技術，及時獲取學生在學習過程中的情緒變化，設計課堂教學評價系統(tǒng)。目前，市場上成熟的人臉表情識別產(chǎn)品有諾達思的面部表情分析系統(tǒng)、曠視科技的Face++等。

1.2 "語音識別

語音識別是一種基于語音特征參數(shù)的模式識別，包括情感分析、語義理解、關鍵詞提取等。其中，語義理解、關鍵詞提取等功能可以識別語音中包含的文字內(nèi)容，在人機互動產(chǎn)品中已經(jīng)得到廣泛應用。而語音情感分析能夠判斷和理解說話人的情緒狀態(tài)，在教學過程中起到積極作用。張永皋等[6]將語音情感分析技術用于遠程教育中，以彌補教學中的情感缺失。卞浩瑄等[7]通過教師授課語音的文字識別和語音情感識別來分析教學內(nèi)容和教學方法，從而構建一套智能化的教學質(zhì)量綜合評價方法。目前，市場上成熟的語音情感分析產(chǎn)品有科大訊飛的自然語言處理產(chǎn)品、華為云的自然語言處理產(chǎn)品等。

1.3 "智能推薦

智能推薦是指利用用戶的行為日志分析用戶的特征、偏好并向其推薦所需信息。智能推薦系統(tǒng)已經(jīng)被廣泛應用于電子商務、視聽產(chǎn)品播放等場景中。近年來，研究者嘗試將智能推薦系統(tǒng)應用于教育領域。張進良等[8]構建以學生大數(shù)據(jù)分析和學習資源大數(shù)據(jù)分析為基礎、以智能推薦引擎為核心、以個性化資源服務為目的的學習資源智能推薦模型。董敏[9]采用混合推薦算法提高中小學教育資源推薦系統(tǒng)的效率。目前，市場上成熟的具備智能推薦功能的系統(tǒng)主要有百度智能云的智能推薦BRS、阿里云智能推薦AIRec等。

1.4 "圖像識別

圖像識別是指基于深度學習算法，根據(jù)當前圖像與目標圖像的相似度，對圖像的類型進行分類。該技術已經(jīng)被成功應用于工業(yè)檢測領域，在教育領域主要基于圖像轉(zhuǎn)文字技術輔助閱卷[10]。目前，市場上成熟的圖像識別產(chǎn)品是具有圖片差異識別功能的基恩士AI+圖像傳感器。

1.5 "動作識別

動作識別是利用計算機檢測動作數(shù)據(jù)、獲取并符號化動作信息，繼而提取和理解動作特征以實現(xiàn)動作行為分類的過程。該技術在安防監(jiān)控領域已經(jīng)被成功應用，在人機交互領域有廣泛應用前景。周

全[11]利用坐姿識別技術制作教學反饋系統(tǒng)。王

磊[12]首先利用動作識別技術精準跟蹤毛筆的運動軌跡，通過計算書法學習者的毛筆運動軌跡與范本之間的差異特征完成臨摹評分。

2 "個性化自主學習系統(tǒng)的設計

2.1 "系統(tǒng)整體設計

個性化自主學習系統(tǒng)應該是知識內(nèi)容的重新配置者和優(yōu)質(zhì)教育資源的推送者，應該是個性化學習顧問和教學交互的促進者。因此，完整的個性化自主學習系統(tǒng)應該包括個性化知識講授系統(tǒng)、個性化技能訓練系統(tǒng)、綜合評價系統(tǒng)、個性化學習建議系統(tǒng)等模塊，具有智能推送學習資源、針對性地強化訓練、引導學生制定學習計劃、調(diào)節(jié)學生情感以達成學習目標、跟蹤和評估學生學習效果等功能。

個性化自主學習系統(tǒng)總體框架如圖1所示?；凇皩W—練—評—促”四者循環(huán)的教學理念，該系統(tǒng)由個性化知識講授系統(tǒng)、個性化技能訓練系統(tǒng)、綜合評價系統(tǒng)、個性化學習建議系統(tǒng)等四大模塊構成。個性化知識講授系統(tǒng)融合相關動畫、文檔、網(wǎng)絡視頻、授課視頻、閱讀素材以及專業(yè)詞典等資源，具備推送教學資源和講解學習方法的功能；個性化技能訓練系統(tǒng)融合理論知識題、理論應用題、仿真操作題、實訓操作題、案例分析題以及情景模擬題等資源，具備訓練任務推送、智能質(zhì)量評價和任務要點分析等功能；綜合評價系統(tǒng)根據(jù)崗位適應性評價、思想素質(zhì)評價、創(chuàng)業(yè)能力評價、心理素質(zhì)評價、執(zhí)行力評價，以及IQ、EQ與AQ（智力商數(shù)、情緒商數(shù)與逆境商數(shù)）測試結果，從知識層面、技能層面和素質(zhì)層面評價學生；個性化學習建議系統(tǒng)能根據(jù)學生實際，引導學生制定學習計劃、發(fā)展自主性、調(diào)控情感并鼓勵學生達成學習目標。

此外，每個模塊都應用人工智能技術實現(xiàn)智能化和精準化的服務，實現(xiàn)千人千面的個性化教學；并且所有的學習數(shù)據(jù)將記錄在系統(tǒng)中，形成個人學習檔案，使系統(tǒng)成為學生的終身“私人教練”。

2.2 "個性化知識講授系統(tǒng)設計

傳統(tǒng)的知識講授系統(tǒng)有騰訊課堂、云朵課堂等在線直播平臺以及網(wǎng)易云課堂、中國大學MOOC等學習資源點播平臺。但是這些系統(tǒng)都無法根據(jù)學生的基礎和狀態(tài)進行授課，也無法讓教師兼顧學生的特點，實現(xiàn)“一對一”授課。

個性化知識講授系統(tǒng)以攝像頭和麥克風為輸入端，利用關鍵詞提取、語義理解、情感分析、人臉表情識別等人工智能技術，根據(jù)學生的狀態(tài)實時調(diào)整教學策略。對于學生出現(xiàn)疑問、沒興趣、不耐煩等情景，分別提供不同選項讓學生選擇，而決策數(shù)據(jù)又反饋到系統(tǒng)中，讓日后的講解和推送的知識更加精準。具體的個性化知識講授系統(tǒng)設計如圖2所示。

通過提取關鍵詞，系統(tǒng)可以按相關性強弱排列教學資源，方便學生搜索需要學習的資源。

系統(tǒng)通過語言感知和人臉表情識別判斷學生對知識點有疑問時，會慢速播放視頻讓學生聽清楚，提供相關知識點供學生先打基礎，介紹該知識點的學習方法讓學生調(diào)整學習策略。

系統(tǒng)通過語言感知和人臉表情識別判斷學生對知識點沒興趣時，會提供該知識點下的其他教學資源讓學生用自己感興趣的方式學習，介紹該知識點的學習目的以激發(fā)學生的學習動力，進入技能訓練系統(tǒng)讓學生測試后判斷是否需要進一步學習該知

識點。

系統(tǒng)通過語言感知和人臉表情識別判斷學生對知識點不耐煩時，會進入技能訓練系統(tǒng)讓學生測試后判斷是否需要進一步學習該知識點，快速播放視頻讓學生快速進入需要細致學習的地方，利用學習建議系統(tǒng)引導學生調(diào)控情感。

2.3 "個性化技能訓練系統(tǒng)設計

對于學生而言，傳統(tǒng)的技能訓練方式主要是完成教師統(tǒng)一布置的練習題、學習任務等，輔以教師答疑等方式，通過大量的題海戰(zhàn)術實現(xiàn)技能的提升。同時，以往的評分系統(tǒng)主要面向客觀題，主觀題需要人工評分。

個性化技能訓練系統(tǒng)基于自然分材教學理念[13]，

利用智能推薦技術，讓學生自己設定訓練目標后，根據(jù)學習習慣、以往的學習成績等從題庫中選擇難度合適的題目，必要時在系統(tǒng)提示下完成訓練任務。同時，該系統(tǒng)充分利用語音識別、圖像識別、動作識別等技術，讓任務的完成形式不再局限于書面層次，而是拓展至口試、實訓操作、情景模擬等。本系統(tǒng)具有任務完成質(zhì)量評價模塊和訓練目標完成度評價模塊，如果學生無法實現(xiàn)預設的訓練目標，那么系統(tǒng)將讓學生重設目標或進入知識講授系統(tǒng)補習必要知識。具體的個性化技能訓練系統(tǒng)設計如圖3所示。

所有的訓練數(shù)據(jù)將記錄在系統(tǒng)上，從而提高學習任務推送的精準性。

2.4 "綜合評價系統(tǒng)設計

作為學生的終身“私人教練”，綜合評價系統(tǒng)能讓學生更為全面地理解自己的特點，避免確認偏誤。利用系統(tǒng)記錄學生的學習經(jīng)歷、學習狀態(tài)、學習習慣、情緒情感變化、興趣偏好等信息，基于知識樹的加權評估模型、知識空間的三維向量模型、德爾菲指標加權評估模型等評價模型[14-15]，對學生的知識儲備、基礎能力、專業(yè)能力、社會能力、學習能力、學習態(tài)度、思想品德、職業(yè)道德、心理健康等進行分類評估，再利用自適應測試模型、模糊綜合評價模型等[16-17]進行客觀的崗位適應性評價、創(chuàng)業(yè)能力評價、執(zhí)行力評價、思想素質(zhì)評價、心理素質(zhì)評價以及IQ、EQ與AQ評價。具體的綜合評價系統(tǒng)設計如圖4所示。

2.5 "個性化學習建議系統(tǒng)設計

個性化學習建議系統(tǒng)是引導學生在知識學習、技能訓練道路奮勇前進的指路人，它與綜合評價系統(tǒng)配合，可以讓個性化自主學習系統(tǒng)這個“私人教練”實現(xiàn)千人千面的個性化學習指導。

除了利用人工智能技術感知學生的學習需求和情感需求，以及根據(jù)學生的興趣偏好、學習習慣等數(shù)據(jù)作為智能推薦模塊的輸入外，作為“私人教練”，本系統(tǒng)還在智能推薦時充分融入教育學和心理學的理論。本系統(tǒng)利用崗位能力需求和知識圖譜，結合學習金字塔理論[18]和建構主義理論[19]，引導學生制定科學的學習計劃；應用具身認知理論[20]分享勵志故事，鼓勵學生努力達成學習目標；利用相關視聽資源，在學生情緒不佳時采用積極心理學[21]進行干預，讓學生有意識或無意識地調(diào)節(jié)情緒情感[22]。

具體的個性化學習建議系統(tǒng)設計如圖5所示。

所有的系統(tǒng)推薦項均由學生自主選擇后實施，利用人工智能技術檢驗實施效果，培養(yǎng)學生的情意自主性、認知自主性和行為自主性[23]。

3 "結束語

在個性化教育和終身教育需求日益增長的背景下，在人工智能技術賦能發(fā)展的時代，高性能的個性化自主學習系統(tǒng)具有良好的開發(fā)基礎和廣闊的應用前景。由于傳統(tǒng)的自主學習系統(tǒng)難以實現(xiàn)千人千面的個性化教學，難以全面評估學生的綜合水平，缺乏對學生的人文關懷，本文通過梳理當前成熟的人工智能技術，結合教育學和心理學的理論及實踐成果，設計出基于人工智能技術的個性化自主學習系統(tǒng)，為學生進行自主學習提供有效工具。

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