STEM項目化學習智能導師系統(tǒng)設計研究

范鑫 吳佳音 胡來林（通訊作者）

1.溫州大學STEM教育研究中心

2.北京郵電大學數(shù)字媒體與設計藝術(shù)學院

●STEM智能導師系統(tǒng)：人工智能技術(shù)賦能STEM項目化學習

STEM教育是一種跨學科整合教育，最初由美國國家科學基金于2001年提出。在國家課程改革及大力發(fā)展素質(zhì)教育的背景下，我國高中新修訂的課程標準要求語文、數(shù)學、信息技術(shù)等學科均要采用項目化學習方式。因此，STEM項目化學習是改革傳統(tǒng)教學模式與學習方式的關(guān)鍵舉措，是每一位教師都需要參與的改革行動。STEM項目化學習對原本分科教學為主的教師提出了挑戰(zhàn)，不管是教學經(jīng)驗豐富的骨干教師還是高校培養(yǎng)的新教師，都面臨著從單一學科向跨學科、從講授教學向項目化教學的轉(zhuǎn)型。而教師能力不足已成為當前STEM項目化學習教育改革的瓶頸。

智能導師系統(tǒng)是由計算機輔助教學（Computer-Assisted Instruction，CAI）發(fā)展而來，通過融合人工智能、教育學等多種學科，再利用人工智能技術(shù)，為不同需求和特征的學習者提供適應性指導的學習支持系統(tǒng)。智能導師系統(tǒng)作為典型的教育類人工智能產(chǎn)品，能夠利用人工智能技術(shù)賦能STEM項目化學習，STEM項目化學習智能導師系統(tǒng)的應用和推廣，將對未來STEM教育和項目化學習的發(fā)展產(chǎn)生巨大推力。

●系統(tǒng)總體設計方案

STEM項目化學習智能導師系統(tǒng)的作用主要是幫助K12教師在智能化服務下進行STEM項目化學習教學設計，在提供個性化指導的同時帶給用戶良好的體驗，筆者期望通過該系統(tǒng)提高其教學設計水平以及教學認知水平。對產(chǎn)品定義的總結(jié)如圖1所示。

圖1 產(chǎn)品定義

●系統(tǒng)可實現(xiàn)功能

1.學習資源智能推薦，動態(tài)學習方案生成

根據(jù)用戶的基本信息推薦用戶感興趣的STEM項目化學習案例，根據(jù)用戶的操作行為來評估用戶STEM項目化學習的認知水平和設計能力，并智能推薦教學微課補充用戶可能需要的STEM項目化學習教學知識；對用戶的教學設計能力進行動態(tài)評估并提供相應的動態(tài)學習方案建議。

2.數(shù)據(jù)記錄，獲得激勵

記錄用戶學習行為習慣，生成可視化的用戶STEM項目化學習教學設計能力雷達圖以及學習數(shù)據(jù)的周期推送，定期提醒用戶對某薄弱階段的教學設計進行學習；建立積分獎勵機制以及段位排名，培養(yǎng)用戶粘性。

3.動態(tài)更新的生態(tài)化學習資源數(shù)據(jù)庫

隨著用戶的增多，用戶可以自行選擇是否發(fā)布自己的STEM項目化學習方案，這些方案將被存儲在系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中，并且其他用戶可以依靠積分兌換瀏覽學習，從而進一步豐富學習資源庫，反過來為其他用戶提供學習案例，形成生態(tài)化的學習資源環(huán)境。

4.用戶交流學習社區(qū)

用戶可以以個體的名義或者學校的名義與其他用戶或者學校團隊遠程協(xié)作開發(fā)STEM項目化學習教學設計方案，也可以針對某一學科單元、研學活動場景或特定項目主題開展設計競賽，互相切磋學習。

●系統(tǒng)設計

1.用戶模型設計

用戶模型解決“教誰”的問題。用戶模型負責存儲用戶的靜態(tài)基本信息以及學習者學習過程的動態(tài)信息。用戶模型是基于用戶與系統(tǒng)的交互形成的，根據(jù)用戶的學習情況動態(tài)變化，系統(tǒng)可以通過用戶模型提供個性化的教育。用戶模型建立在領(lǐng)域知識庫之上，是智能導師系統(tǒng)的核心。該模塊大多以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（Data mining Techniques）和貝葉斯網(wǎng)絡技術(shù)（Bayesian based Techniques）為基礎，通過對用戶的學習數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計推斷來構(gòu)建用戶模型。

本系統(tǒng)中用戶數(shù)據(jù)由五個部分組成：用戶基本信息、學習歷史、用戶知識結(jié)構(gòu)、績效信息、學習偏好。將五個部分轉(zhuǎn)化為一個三維的用戶模型，如圖2所示。

圖2 三維用戶模型

根據(jù)以上三維用戶模型，STEM項目化學習智能導師系統(tǒng)的用戶模型將針對K12階段的教師用戶，逐步開展以下理論研究與模型構(gòu)建：STEM教師用戶特征與模型建構(gòu)、STEM教師心理與認識特征與模型建構(gòu)及STEM教師知識與經(jīng)驗特征與模型建構(gòu)。

STEM教師用戶特征與模型建構(gòu)屬于基于學習特征的靜態(tài)模型，主要包括教師用戶基本信息（姓名、教齡、授課學科等字段）的內(nèi)容。STEM教師心理與認識特征與模型建構(gòu)屬于基于認知屬性的動態(tài)模型，主要包含學習偏好（學習動機、認知策略、社會特征）以及用戶知識結(jié)構(gòu)（知識點編號、各知識點的認知能力情況、知識缺陷和存在的問題）的內(nèi)容。STEM教師知識與經(jīng)驗特征與模型建構(gòu)屬于基于用戶行為的動態(tài)模型，主要包含績效信息（各知識點的編號、微課學習后的測試成績、積分情況）以及學習歷史（瀏覽過的微課和案例、登錄次數(shù)、不同教學設計階段的學習時間）的內(nèi)容。

一般智能導師系統(tǒng)的用戶模型按照設計原理可分為過程模型和表述模型。過程模型的主要代表是偏差模型，表述模型的主要代表是覆蓋模型（overlay model）。本文采用覆蓋模型，原理是將用戶想學習的領(lǐng)域知識及其約束關(guān)系表示為有向知識結(jié)構(gòu)圖。用戶的學習狀態(tài)被視為這個圖的一個子圖，學習過程就是子圖不斷逼近原圖的過程。這樣，智能導師系統(tǒng)可以將領(lǐng)域的知識結(jié)構(gòu)圖與用戶的知識狀態(tài)圖進行對比，捕捉用戶的知識結(jié)構(gòu)缺陷，向用戶推薦學習內(nèi)容。

2.領(lǐng)域知識庫設計

領(lǐng)域知識庫解決“教什么”的問題。領(lǐng)域知識庫負責存放預期教授學習者的內(nèi)容。該模塊大多使用了知識工程中本體論的方法，如南京師范大學開發(fā)的智能導師系統(tǒng)DS-TUTOR。

STEM項目化學習智能導師系統(tǒng)的領(lǐng)域知識庫主要包括STEM相關(guān)理論知識與實踐案例庫的建設，具體包括STEM教育價值理解、STEM學科基礎與跨學科實踐知識、STEM項目設計理論與項目案例庫建設、STEM數(shù)字化資源與在線課程建設以及STEM項目化學習學生工具庫等，為不同用戶進行STEM項目設計提供智能化支持。

STEM教育價值理解庫依靠STEM教育價值理解評價體系的理論基礎，設定不同STEM項目教育的理解程度，生成STEM教育認知可視化雷達圖，從而提醒用戶清楚自身對STEM教育價值理解存在的不足。STEM學科基礎與跨學科實踐知識庫涵蓋了K12階段所有學科的教材內(nèi)容、課程標準以及跨學科實踐知識，能夠幫助教師在“核心概念提取”環(huán)節(jié)快速對標課標核心詞并智能生成概念網(wǎng)絡。STEM項目設計理論與項目案例庫包含預先存放的經(jīng)典STEM項目案例，并且隨著用戶的增多，用戶自行設計發(fā)布的項目案例也將作為資源動態(tài)補充項目案例庫。此外，庫中也預先存放STEM項目設計理論，為教學策略機指導用戶進行項目設計的行為提供診斷依據(jù)。STEM數(shù)字化資源與在線課程建設包括了開展STEM項目化學習過程中各個階段的學習微課體系，并且用戶也可以自行發(fā)布自己的STEM項目化學習課堂實錄，促進教學資源的動態(tài)更新。STEM項目化學習學生工具庫包含了各種類型的學生專用項目記錄冊、活動開展可以使用的工具和材料，并附有相應的使用說明及注意事項等。

3.教學策略推理機設計

教學策略推理機解決“如何教”的問題。教學策略推理模塊負責接受來自用戶模型和領(lǐng)域知識庫的信息，依據(jù)教學原理，進行自適應反饋、提示和推薦生成、學習路徑導航和呈現(xiàn)自適應教育內(nèi)容。該模塊大多使用了基于條件作用規(guī)則的推理、模糊技術(shù)和智能代理技術(shù)等。

STEM項目化學習智能導師系統(tǒng)的教育策略機是在不同的教育條件下，采用不同的方法和媒介，以達到不同的教學效果。教育策略機的選擇由領(lǐng)域知識庫和用戶模型決定。在具備豐富教學策略的同時，還需要準確地描述教學策略可以應用到的知識類型、難度級別和合適的用戶特征。因此，STEM項目化學習智能導師系統(tǒng)的教學策略機主要包含推理診斷規(guī)則及用戶對知識點掌握水平的評價算法。

推理診斷規(guī)則包括三點：第一，如果用戶達到或超過當前知識點的所有重要上游知識點所需的熟練程度，可以學習當前的知識點。第二，如果用戶對當前知識點的重要上游知識點存在未達到要求熟練程度，就不應該對當前知識點進行學習，而應該學習未達到所需熟練程度的重要上游知識點。第三，如果當前非重要的上游知識點還沒有達到要求的熟練程度，或者用戶還沒有學習到這些知識點，則賦予用戶選擇學習路徑的權(quán)利，并實施用戶的自主選擇學習當前知識點或?qū)W習這些上游知識點的內(nèi)容。用戶對掌握水平的評價算法即根據(jù)應用概率統(tǒng)計學的假設檢驗理論判斷用戶的知識狀態(tài)圖是否趨近領(lǐng)域知識結(jié)構(gòu)圖。

4.人機接口設計

人機接口解決“系統(tǒng)和用戶怎么交互”的問題。人機接口負責將系統(tǒng)內(nèi)部信息轉(zhuǎn)化為人類可以理解的形式。人機接口是智能導師系統(tǒng)的前端用戶界面。該模塊大多使用了自然語言處理技術(shù)和虛擬現(xiàn)實技術(shù)。

STEM項目化學習智能導師系統(tǒng)的人機接口模塊，也可稱為STEM智能導師系統(tǒng)云平臺，其包括STEM項目社區(qū)模塊以及STEM項目化學習教學設計智能導師模塊兩部分。

5.界面設計

在前文信息架構(gòu)設計中，把STEM項目化學習智能導師系統(tǒng)分為了四大功能模塊，主要對STEM項目化智能導師系統(tǒng)的后端開發(fā)進行需求分析，并提出相應的設計標準。接下來便對前端的交互界面進行界面設計和代碼編寫。STEM智能導師系統(tǒng)云平臺的前端開發(fā)使用了Visual Studio Code編譯器，采用VUE框架進行JavaScript的開發(fā)。筆者選取了STEM項目社區(qū)模塊的界面設計及代碼部分進行展示，如圖3、圖4所示。

圖3 STEM項目社區(qū)模塊的界面設計

圖4 積分代碼

●總結(jié)與展望

本文從用戶模型、領(lǐng)域知識庫、教學策略推理機、人機接口、界面設計等方面分析設計了STEM項目化學習智能導師系統(tǒng)，以期助力STEM教育和項目化學習的發(fā)展。為了使產(chǎn)品功能更加符合用戶真實需求，后期可以對用戶進行更加深入的調(diào)查，真正滿足K12階段教師STEM項目化學習教學的需求。