基于人工智能的教輔訓練功能問題研究

雒辛芃

（中國人民警察大學，河北廊坊，065000）

1 現代信息技術輔助教學現狀

基于現代智能技術的教輔訓練系統，主要目的是搭建一個教師與學生、學生與知識的紐帶，即提升學生與各個教學資源的互動性。當然，盡管教輔訓練系統在融合智能技術基礎上，取得了較好的效果的，但其仍存在很多不足。

1.1 缺乏一定的變化性

目前一些高校教輔訓練系統的設計，并未依據數據變化性、可調整性，來修正學生訓練內容。簡而言之，系統僅簡單的重復課程知識內容，雖然知識點具有一定系統性，但其無法依據學生實際情況，針對性的調整練習內容，從而指導性、引導性、可視性效果較低，難以學生體現知識練習的預設目的。

1.2 交互效果較差

目前，一些高校在人機交互上，僅以簡單的課堂練習來完成信息交互，難以體現學生學習的主動地位。學生在這樣的交互系統基礎上，僅是被動、機械的進行習題練習，且難以對學生一些具有個性的答案，給出合理、正確、有效的引導或解釋，尤其在一些特殊的課堂環境下，一些教師會限制學生的課堂答題行為，即僅要求學生填充題型答案，這無疑會影響學生個性、主動、多元發展。

1.3 缺乏一定創新

目前，要想培養高素質、高品質、高技能的創新型人才，應創新教輔訓練系統的功能要素，或創新其表現方式。事實上，一些教輔訓練系統并未依據時代趨勢，創新自身功能體系和題型展示方式，如訓練模式的單一性、陳舊性，或仍以海量的題海戰術來迎合學生的需求，而這便會消磨學生積極性、主動性、探究性。

2 基于人工智能的教輔訓練功能的完善設計

2.1 完善設計教輔系統構架

基于現代技術的CAI系統，應具有良好的運行流程，以保障學生通過練習有所長，教師通過系統有所知，即力爭為學生營造良好的學習環境，力爭改善學生的智能練習、發展環境。

2.1.1 教輔系統運行流程

通過分析學生所需，利用智能算法技術，設計以下（圖1）練習、觀察可視流程。

圖1 CAI系統運行流程

2.1.2 系統功能板塊設計

立足上述流程，依據教學知識、練習導向、練習目的、指導效果、自學發展、個性進步等要素，依據幫助教師更加清晰、全面的定位學生發展情況、針對性課堂教學等要素，設計圖2系統功能模塊。

圖2 系統總體功能

其中，學生作為主要用戶，其客戶端主要功能有：用戶管理——修改自身密碼；習題管理——打開習題并練習；教案管理——打開教案；成績管理——查詢練習歷史或歷史成績等；師生互動——同服務器教師提交問題、疑問等。而基于教師管理段主要功能有：師生互動——答疑、引導學生；習題管理——刪除無用習題、修改習題、上傳習題；教案管理——查看教案、上傳教案；用戶管理——修改密碼、刪除學生用戶、添加學生用戶；成績管理——查詢學生習題練習情況、需求。

2.2 教輔訓練系統知識庫設計

教輔訓練系統知識庫作為學生練習基礎支撐，是保障教輔訓練的關鍵要素。因此在設計時，要依據學生練習發展情況，合理編制知識與知識之間的邏輯關系，例如，除非A，否則不B等，或者若A則B等邏輯關系，這樣便能更好的進行個性化或啟發式教學和練習。

2.2.1 科學劃分各個知識點之間的關系

在設計教輔訓練系統時，應依據各個學科不同的大綱需求，將章節知識點進行分類、分級，以形成具體的知識條目，然后在此基礎上利用教輔系統階梯練習模式，夯實學生基礎，以形成規則、體系的練習系統，具體情況如圖3所示。

圖3 學科知識點與習題之間的關系

當然，針對上述情況，為教師更好的管理資源庫，或更加精準的定位課程與習題兩者關系，可采用編碼形式進行管理，比如用51101來表示相關知識，其中51表示第五章第一節，101表示一小節第一個知識點。而這樣做的好處就是，若學生在練習過程中出現錯誤，那么系統可依據學生錯誤情況，精準定位學生哪些章節知識點沒有掌握，繼而更好的為其智能編輯相關練習題。

2.2.2 設計知識概念與影響邏輯關系

要明確各個章節、各個知識點之間的關系。一是要確定哪些知識為哪些知識的前置條件，比如M知識為N知識的前置條件，即M→N。二是建立驗證體系，即要驗證學生是否是依據自身知識水平或經驗，完成N的前置條件，如利用淺顯知識點和進階變形知識點方式，驗證學生是否已經掌握M。三是依據學生M掌握情況，開放N的練習習題，并將學生情況反饋于學生和教師端口，這樣一方面可讓學生清晰掌握自身學習情況，并激發學生學習積極性，另一方面可為教師課程針對性教學或助力學生復習奠定良好基礎

2.3 教輔訓練系統學生端口的設計

基于現代學習環境的學生教輔訓練端口的設計，應保障學生練習質量和效果，并保證學生的個性化發展，如依據反饋數據動態調整學生練習內容。

2.3.1 學生結果體系

依據學生用戶功能體系可以看出，針對學生的發展效果和情況，其體系主要由“歷史學習庫——評估模塊——診斷模塊”構成，其中歷史庫主要詳細記錄學生練習情況、知識掌握情況，如解答情況等個；其中診斷板塊主要是指通過學生歷史答題成績，定位學生發生錯誤情況的成因，然后再將這些信息反饋到評估模塊，然后給出學生學習或練習評價。

2.3.2 搭建學生認知模型

要想發揮試題訓練的預設目的，且提升學生評價效果，應定義每個題型的具體類別。本文目標分類方式主要利用布魯姆分類法，以課程大綱具體內容，結合知識點內容，設計如下六項分類：①認識；②理解；③掌握；④能夠應用；⑤具備綜合能力；⑥整體評價等。其具體又可范圍不答、錯答、正確等，其中前兩者記為-1分，后者記為1分。其具體可搭建下表（表 1）。

表1 學生認知能力評價表

其中第一題僅考察學生是否認知知識，并能夠依據認識情況，解決題型；第二題主要是考察學生在認識基礎上，能夠有效解決相關題型，以及考察學在技能上的錯誤情況，并依據錯誤情況，對學生予以相應評價。

其具體流程如下：

第一，在學生完成一定量的題型后，系統將會依據學生答題結果，計算學生答題正確率，用以表示學生基本知識掌握情況，其計算公式為：學生某一知識點正確題型除以學生當次練習題型總數量。

第二，依據學生某一項目練習中認知能力的具體結果，搭建相關評價矩陣，如依據“單、多、判、綜”等題型，對學生進行對應評價，其中評價矩陣的初始值由相關教學專家給定，后續評價數值由學生多次練習結果進行邏輯判斷；

第三，計算綜合能力評價結果，并及時反饋于教師。

2.4 教輔訓練系統教師端口的設計

2.4.1 搭建邏輯框架

主要框架以“畫面理論”為主，其中頂層為固定事件、對象、概念等，而其下設的內容以若干“槽”來確定，其主要用來展示不同屬性的具體事物，然后所有的“槽”又可立足其實際表現內容進行更加細化的劃分，具體如下：

<某一框架名稱>：

槽口具體名稱（**）：

側面名稱①：數值1，數值2……

側面名稱②：數值1，數值2……

2.4.2 假設教學策略資源庫

結合上述教學框架，將學生學習情況和學習水平分為四個等級，即差、中、良、優歸為四個槽，其中分別對應學生答題得分情況、學生答題時間均值、學生答題數量及學生答題正確率等。在學生初次以該教輔訓練系統進行想相關知識練習時，其形成的最終結果將大致了解學生知識水平；但學生已經完成某單元或項目的學習，并以全部知識或章節知識進行練習時，可依據這四種情況，判定學生知識技能掌握程度：

①測試結果框架

第一個槽口：答題得分情況（低于60%、60%-70%、75%-90%、90%以上）

第二個槽口：答題時間均值（低于60秒、60-100秒、100-140秒、140秒以上）

第三個槽口：學生答題數量（低于30道、30-60道、60-100道、100道以上）

第四個槽口：答題正確率（低于60%、60%-70%、75%-90%、90%以上）

②結論框架

第一個槽口：學生學習水平（差、中、良、優）

③教學框架

第一個槽口：測試建議（停止答題、;返回上一章節、重復本章節、進行下一章節）

第二個槽口：教學建議（學習初級教案、進入初級教案、進入高級教案學習）

②根據上述①情況主要擁有4*4*4*4*中不同的情況，而將其分別對應到不同的槽口中可得到不同的結論，教師依據得到的結論，一方面可合理編制學生練習題目，并改進教案表現方式等，另一方面可依據系統反饋的學生情況，定位學生引導或課程鞏固內容與復習方式等。

3 結語

在現行新教育環境下，現代教學應抓住智能技術、信息技術發展契機，以新技術、新需求、新教育為著力點，精準定位教育自身不足，并圍繞自身發展實際，采取具有時代適應性的優化措施，以在提升教輔訓練教學效果的同時，為學生深化、現代、持續發展奠定基礎。據此，文章針對基于人工智能的教輔訓練功能，提出了幾個方面的設計建議，具有一定參考價值。