智慧教學環境下學情識別與教學管理

王云艷

（湖北工業大學 電氣與電子工程學院，武漢 430068）

互聯網技術、人工智能和云技術的飛速發展，為在線平臺的建設提供了很好的技術和平臺，人們的生活也因此發生了翻天覆地的變化，比如可以通過在線平臺買菜購物、互聯網就醫等。2020 年新冠肺炎疫情爆發，高校教學不得不從傳統教學模式轉變為在線教學模式[1]，在此背景下，高校教師紛紛構建了自己的在線智能教學平臺[2]，學生不再受傳統被動接受課堂授課教學模式的束縛，可以借助平臺進行有針對性的學習和專題性知識點考試，而教師也可以隨時隨地借助在線教學平臺進行網絡教學，因此，智慧教學已經成為了“互聯網+”時代教學信息化改革和發展的新趨勢和新追求。

在線教學模式拉開了教師與學生的時空距離[3]，在此背景下，教師急需全面了解學生的學習情況，從而調整自己的教學節奏和側重點，同時對學生的學習情況進行管理。受人工智能技術的推動[4]，在線教學平臺通過學生視頻播放情況、作業情況可以實現學生學習進度的實時學情識別跟蹤[5]，通過知識點與學科知識體系的分析可以實現智能分析學生知識掌握情況。因此，人工智能在學情識別上具有巨大優勢，如何緊扣時代的脈搏，充分利用人工智能技術給現代教學帶來優勢，成了當前高校教學管理密切關注的問題[6]。

一、智慧在線教學平臺建設

智慧在線教學平臺是教師獲得學生的學習畫像，全面掌握學生的整體學習情況的基礎，因此，智慧在線平臺的建設非常重要，智慧教學平臺整體框架如圖1 所示，分兩期進行建設：測評考試模塊建設和教學資源模塊建設。

圖1 智慧在線教學平臺整體框架

為了實現測試和考試系統的功能，積累學生學習結果和行為數據，需要進行測評考試模塊建設，具體包括：教師端的作業練習題、考試題庫和多種題型錄入；根據知識點配比進行手工和自動組卷配卷、發布作業計劃和考試計劃；學生端的線上作業、線上考試功能；設計學生的行為數據接口。

為了讓學生能進行在線學習，并對學生點擊量、下載量和評價加權進行管理，需要進行教學資源模塊建設，具體包括：教師本課程教學PPT 制作；教師本課程教學視頻制作；教師傳入資源庫；學生下載相關資源；學生瀏覽相關資源。

二、智慧教學環境下的學情識別

基于智慧在線教學平臺，對學生學習結果數據和學習行為數據進行數據建模，學情識別的過程如下：首先對數據進行預處理，包括數據清洗、數據歸一化和數據維度轉化等；其次進行數據分析和挖掘，具體的分析工具有支持向量機、神經網絡和決策樹等，通過對學生的學習行為數據進行分析，如答題時長、題目難度、答題準確性和單個題目答題正確的概率等進行分析，挖掘每個學生對不同知識點的掌握情況；最后，智慧在線教學平臺進一步為學生推薦相關知識點的題目和關聯性較強的教學資源視頻，同時，教學基于智慧教學平臺獲得的學生學情識別結果，在線教學過程中可以更好地調整教學側重點和教學節奏，較好地進行教學管理。智慧教學環境下的學情識別具有如下優勢。

（一）智能評測

學生通過在線平臺做題，平臺不僅可以獲得答題信息，還可以獲得學生的答題時長及修改過程等信息，通過這些信息，可以對學生學習和實驗中存在的問題進行智能評測，實現學生學習動態跟蹤和可視化。

（二）智能分析

在對學生學習進行智能評測的基礎上，智慧在線教學平臺將作業、考試的每道題目都與課程知識點及學科知識體系相關聯，從知識結構的視角智能分析學生對知識點的掌握情況，實現學生學習情況的實時動態跟蹤，確切地從考試題目中提煉知識點及其關聯性，精確定位學生沒有掌握的知識點。

（三）智能推薦

智能在線教學平臺在提供學生錯題信息的同時，更重要的是發現學生學習的強項和不足之處，從而智能推薦學生應該看什么書，補充或者加強哪些知識點的學習，進而依據學生學情進行個性化學習資源推薦，依據學生的強項了解學生的就業傾向，從而進行就業推薦。

三、智慧教學環境下的教學管理

智慧教學環境下，高校教學從傳統的課堂教學模式轉變到基于智慧在線教學平臺的在線教學模式，師生的時空距離拉大，為了提高在線教學的質量，高校教師應該解放思想，適應疫情常態化背景下的在線教學需求，優化在線教學資源質量，在學情識別的基礎上進行有針對性的個性化教學，全面提升高校教學水平。智慧教學環境下的教學管理主要分為如下幾個方面。

（一）構建題庫、知識點、課程和課程體系關聯性，構建課程群及教學資源庫

搭建豐富完整的課程群和教學資源庫，是智慧教學環境下教師應該做的首要事情。通過智慧在線教學平臺，可以動態地分析學生的知識點掌握情況，基于學生學習行為反饋數據構建學習認知地圖，梳理不同領域知識點間的邏輯關系，形成網狀知識體系，達到知識和課程的智能表征，滿足學生的個性化學習需求。豐富的教學資源可以使教師和學生都擁有集體的智慧，從而更好地設計教學活動，培養學生的想象力和創造力。

（二）精準智能推薦，進行個性化教學輔導，促進學生主動學習

通過學生在智慧在線教學平臺的學習行為，可以及時獲得每位學生學習和答題過程中存在的問題，這樣教師可以找到學生學習問題所在，從而快速地針對不同學生進行差異化個性教學輔導。同時，基于智慧在線教學平臺，學生也可以發現自己的薄弱所在，有針對性地補充加強薄弱環節的學習和練習，從而促進學生主動學習。

（三）優化教學方案，推進學科交叉融合，助力課程群建設

基于智慧在線教學平臺，教師能分析大部分學生的薄弱環節，基于學生實際學情不斷優化教學方案。同時，教師基于智慧在線教學平臺的資源，進一步進行課程教改研究，推進學科交叉融合。上述工作為后續課程提供了學生學情的真實基礎，形成了課程之間的有效銜接，教師進行課程群的閉環管理，助力課程群建設。

四、智慧教學環境下的教學效果分析

（一）教學組織

本研究以C 語言程序設計課程為研究基礎，全院共有360 名學生進行該課程的學習，包含電氣工程、電子信息工程、通信工程和自動化4 個專業的學生（見表1），課程采用的是線上線下聯合授課的智慧教學方式：線上端主要發布教學視頻、課程PPT、線上作業、線上考試和上課簽到等；線下端主要是采用課堂授課的方式進行面對面課堂授課、答疑和實驗室上機等。

表1 C 語言課程學生組成

（二）教學模式

課程采用的是每周4 學時的線下授課模式，共6周完成，每周線下授課結束后都在線上平臺發布一次作業和一次線上考試，線上平臺在得到學生的作業結果和考試結果后會分別反饋給教師和學生，教師會根據學生的作業考試結果進行學情分析，特別關注那些學習成績較差的學生，并在線上平臺特別推送學習視頻和知識點學習作業，學生在二次作業考評后線上平臺也會記錄下學生的學習行為并進行學情分析，如此往復。最后一節課，教師將根據線上平臺的學情結果，對學生的學習情況進行分析，針對學生掌握不足的知識點進行再次講授和習題練習鞏固，并布置相應的學習重點和考試重點。

（三）教學學習效果分析

智慧教學環境下，2021 級C 語言課程通過線下線上聯合教學、精心整理的課堂測驗、大量在線作業和實驗室動手實驗，較好地實現了智慧教學。同時，通過線上網絡平臺，要求學生觀看任務點視頻，做好課前預習和課后復習，有利于教師掌握授新前的學情分析和新知識點的學習目標的掌握情況。為了提高課程挑戰度，通過加大作業數量、限制作業完成時間等舉措，防止學生有抄襲等“注水”行為；同時課程期末考試嚴格按照課程目標的2 個指標點命題，除了要考查學生對課程中基本知識點的掌握情況，還加入了實際的工程應用分析，課程目標的考核更具針對性。

通過對比智慧教學環境下的2021 級C 語言課程成績和普通課堂教學環境下2020 級C 語言課程的成績，發現學生成績得到了普遍的提升，如圖2、圖3 所示。從卷面考試成績看，90～100 分數段學生人數提升了1.1%，80～89 分數段人數提升了3.15%，不及格人數下降了4.39%。從考試總評成績來看，90～100 分數段學生人數提升了2.38%，80～89 分數段人數提升了3.14%，不及格人數下降了2.71%。不難看出，智慧學習環境對于提升學生的考試成績和總評成績都具有非常重要的意義。

圖2 卷面考試成績對比圖

圖3 考試總評成績對比圖

智慧學習環境下，通過作業批閱、課堂測驗、實驗操作和期末考試，綜合評估學生掌握C 語言基本知識、實踐動手編程能力，以及工程計算和研究的能力達成度的情況。2021 級C 語言課程課程目標1、2 的達成值均在0.80 以上，見表2，課程目標1 的達成值為0.81，課程目標2 的達成值為0.82，表明學生完全達到了該門課程的教學目標和能力要求。

表2 2021 級C 語言課程達成度

圖4 是常規課堂環境下2020 級學生目標達成度與智慧教學環境下2021 級學生目標達成度比較圖，不難看出，智慧教學環境下C 語言課程的課程目標1 和課程目標2 都較常規課堂環境下要高，這說明智慧教學環境進行的學情識別和教學管理對于提升學生的學習成績，并完成課程目標達成度都有很大的幫助。

圖4 課程目標達成度比較圖

五、結束語

當前，智慧在線教學平臺已經成了高校教學不可或缺的教學平臺，基于智慧在線教學平臺教師能實現學生學情識別，從而實現有針對性的教學調整和教學管理，構建AI 協助式知識輸出和知識圖譜。借助智慧教學技術手段，教師可以將課程知識點進行抽取、融合，做到同專業課程間的知識點銜接，形成完整的知識網絡，為后續課程教學設計提供參考，形成真正的教考學閉環管理，全面提升教與學的相互促進，最終實現現代教學改革和創新。