基于人工智能的混合式教學(xué)過程中數(shù)字化能力提升研究

張婷 張文濤

關(guān)鍵詞：混合式教學(xué)；人工智能；知識圖譜；智慧課堂；精準(zhǔn)教學(xué)

近年來，將人工智能應(yīng)用在教育中成為教育領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)。根據(jù)聯(lián)合國教科文組織的報(bào)告，人工智能技術(shù)是教育中最重要的技術(shù)之一，在未來十年內(nèi)是很有前途的技術(shù)，其市場將會呈指數(shù)級增長[1]。疫情期間，知識的教學(xué)行為和獲取行為越來越需要時(shí)間和地點(diǎn)異步化，允許老師學(xué)生地點(diǎn)不同步的線上教學(xué)瞬間成了剛需[2]。2022 年中國在線教育市場規(guī)模達(dá)4000億元。受新冠疫情影響，人們對在線終身教育的需求快速提升[3]。混合式教學(xué)要求教師的角色從單純的知識傳授者轉(zhuǎn)變?yōu)榕d趣激發(fā)者、糾正誤區(qū)者、資料提供者、資料推薦者、理解引導(dǎo)者、理解驗(yàn)證者等[4]，難免會造成教師負(fù)壓過重，難以保證混合式教學(xué)的教學(xué)質(zhì)量。

1 混合式教學(xué)過程中遇到的主要問題及問題的原因分析

1.1 線下教學(xué)與線上教學(xué)脫節(jié)嚴(yán)重

課堂教學(xué)與在線學(xué)習(xí)銜接不緊密是當(dāng)前混合教學(xué)中的一個(gè)突出問題。混合學(xué)習(xí)線下教學(xué)仍主要采用傳統(tǒng)教學(xué)模式，在線教學(xué)最初是線下學(xué)習(xí)的補(bǔ)充和延伸，但承擔(dān)線下教學(xué)、家庭作業(yè)和試卷糾正的教師，本身教學(xué)任務(wù)比較繁重。另外，在線教學(xué)資源的制作也需要教師獨(dú)立完成或協(xié)助完成，再加上需要進(jìn)行在線教學(xué)，使教師疲憊不堪，因此在線與學(xué)生的互動(dòng)未能及時(shí)完成，混合式教學(xué)質(zhì)量堪憂[5]。如果學(xué)生在網(wǎng)上互動(dòng)時(shí)沒有得到老師的及時(shí)回應(yīng)，或者面對大量的課程資源沒有頭緒，他們的興趣自然會逐漸消失，課堂教學(xué)與網(wǎng)上學(xué)習(xí)的分離程度會越來越嚴(yán)重。

1.2 混合式教學(xué)情感交流不充分

混合式教學(xué)效果不理想主要有兩個(gè)原因：第一，教學(xué)內(nèi)容不能激發(fā)學(xué)習(xí)者的興趣不能引導(dǎo)學(xué)生從淺到深掌握知識；第二，學(xué)生在教學(xué)過程中感受不到情感交流[6]。主要是由于教師在教學(xué)過程中，沒能提前了解學(xué)習(xí)者當(dāng)前的學(xué)習(xí)任務(wù)和情緒狀態(tài)，根據(jù)學(xué)習(xí)者當(dāng)前的狀態(tài)進(jìn)行有針對性地創(chuàng)造適當(dāng)?shù)那榫常恢挥X地使學(xué)生的情感發(fā)生積極的變化。

1.3 人工智能輔助教學(xué)系統(tǒng)應(yīng)用較少

目前，人工智能教育技術(shù)的發(fā)展是國內(nèi)教育技術(shù)產(chǎn)業(yè)的重點(diǎn)，實(shí)踐應(yīng)用研究仍然較少，人工智能輔助教學(xué)的功能在教育中沒有得到充分體現(xiàn)。有些國內(nèi)在線教育機(jī)構(gòu)推出了輔助人工智能系統(tǒng)，優(yōu)化教育教學(xué)效果，基本與第三方機(jī)構(gòu)合作，不是獨(dú)立研發(fā)[7]。目前許多應(yīng)用仍在研發(fā)階段，就算應(yīng)用落地也非常簡單，參考價(jià)值低。

1.4 解決該問題的意義

上述問題和現(xiàn)象的產(chǎn)生，很大程度來自教師負(fù)擔(dān)過重。隨著人工智能教學(xué)技術(shù)的發(fā)展，一些知識記憶和簡單重復(fù)的教學(xué)工作可以分配給人工智能技術(shù)來完成，可以幫助教師提高效率，減輕負(fù)擔(dān)。這樣教師就可以提高學(xué)術(shù)素養(yǎng)，投入更多精力和時(shí)間在開發(fā)高質(zhì)量的課程教學(xué)資源等方面。教師在課堂上引導(dǎo)學(xué)生的學(xué)習(xí)，提取學(xué)習(xí)者的情感和學(xué)習(xí)興趣，進(jìn)行有針對性的浸潤式情感教學(xué)，從而更好地促進(jìn)課堂教學(xué)與在線學(xué)習(xí)的融合。

2 基于人工智能的混合式教學(xué)全過程數(shù)字化能力提升框架

人工智能技術(shù)創(chuàng)設(shè)混合式課程不再局限于傳遞既定知識，課程實(shí)施過程中，師生之間的交往不是單向信息傳遞。因此線上的教研活動(dòng)包括知識圖譜建設(shè)和線上平臺數(shù)據(jù)分析和測評，要與線下的智慧教室軟硬件及線下課堂交互活動(dòng)緊密聯(lián)系，才能使得課程目標(biāo)變得更加靈活，課程內(nèi)容變得更加私人定制，課程形態(tài)變得更加靈活，課程實(shí)施變得更加個(gè)性化、混合性與體驗(yàn)性，課程評價(jià)變得更加游離性、即時(shí)性與精準(zhǔn)性。打造全過程融合的數(shù)字化能力需要以數(shù)字知識圖譜（knowledge graph）為核心，貫通智慧教室（smart classroom）、教研教學(xué)平臺（learning platform）以及課堂交互（classroom interaction）[8]，如圖1所示，四者之間相互聯(lián)系形成完整閉環(huán)，才能創(chuàng)造一個(gè)更具互動(dòng)性和吸引力的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

從線上學(xué)習(xí)平臺和教學(xué)視頻中抽取資源，包括教學(xué)大綱、知識大綱、課程關(guān)系、PPT、教材、教學(xué)視頻等，對文本知識點(diǎn)進(jìn)行識別（包含目錄結(jié)構(gòu)和三元素的提取）、富媒體資源識別（包含音視頻內(nèi)容、圖片）、教學(xué)熱詞的提煉，形成動(dòng)態(tài)知識點(diǎn)關(guān)聯(lián)到知識單元成為知識圖譜中的關(guān)系。多個(gè)知識點(diǎn)形成知識單元（相當(dāng)于課程章節(jié)的概念），多個(gè)知識單元又形成了知識領(lǐng)域（相當(dāng)于課程的概念），最后龐大的知識領(lǐng)域構(gòu)成了學(xué)科的知識庫。只有課程的依賴形成，才能構(gòu)建完整的知識庫圖譜結(jié)構(gòu)。知識圖譜可以為學(xué)生提供知識推薦，為教師提供智能決策，方便學(xué)生進(jìn)行知識重構(gòu)和個(gè)性化學(xué)習(xí)。在智慧教室中進(jìn)行線下教學(xué)的實(shí)錄和學(xué)生行為數(shù)據(jù)也要跟線上學(xué)習(xí)平臺數(shù)據(jù)相結(jié)合才能實(shí)現(xiàn)線上線下緊密銜接。線上線下教學(xué)過程中生成的教學(xué)視頻可以通過視頻切分引擎自動(dòng)抽取知識點(diǎn)，并完成知識點(diǎn)自動(dòng)掛載和點(diǎn)擊知識點(diǎn)，直接定位到視頻位置，無需看完所有視頻。還可以自動(dòng)生成視頻文字講稿，進(jìn)行對比學(xué)習(xí)，講稿位置定位到當(dāng)前知識點(diǎn)，方便學(xué)生快速定位所需學(xué)習(xí)的內(nèi)容，提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

3 基于人工智能的混合式教學(xué)全過程數(shù)字化能力提升方案

3.1 線上教學(xué)平臺應(yīng)用人工智能進(jìn)行精準(zhǔn)評測

目前，教師可根據(jù)線上線下混合教學(xué)網(wǎng)絡(luò)平臺上的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和信息來評價(jià)學(xué)生學(xué)習(xí)情況，細(xì)化各種量化評價(jià)指標(biāo)制定課程考核標(biāo)準(zhǔn)，包括平時(shí)的作業(yè)成績、測驗(yàn)成績、期末考試成績，還包括學(xué)習(xí)平臺和互動(dòng)情況，如教學(xué)視頻觀看時(shí)長、參與討論次數(shù)、評論獲得的點(diǎn)贊或認(rèn)可數(shù)等。但是這些評價(jià)方式比較平面化，粗放化。融入了人工智能技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)平臺，可以抓取學(xué)生的學(xué)習(xí)路徑和掌握知識的節(jié)點(diǎn)，從而更加精準(zhǔn)地分析學(xué)生掌握知識點(diǎn)的情況。

全球最大的在線教育平臺Coursera、主打個(gè)性化教育平臺Knewto平臺根據(jù)學(xué)生的興趣和先驗(yàn)知識向他們推薦相關(guān)課程[9]。這通常使用協(xié)同過濾和基于內(nèi)容的建議來完成。協(xié)作過濾是一種使用其他用戶的行為（例如，他們上了什么課程以及他們?nèi)绾螌λ鼈冞M(jìn)行評價(jià)）來為給定的用戶提出建議的技術(shù)。另一方面，基于內(nèi)容的推薦則使用課程本身的特點(diǎn)（例如，它們所涵蓋的主題）來提出推薦。另一種方式是提供關(guān)于學(xué)生進(jìn)步的反饋。這通常是使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來分析學(xué)生數(shù)據(jù)（例如，他們在問題上花費(fèi)多長時(shí)間，需要多少次嘗試才能得到正確答案），以確定學(xué)生有疑問的地方，并提供有針對性的反饋。澳大利亞的自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺Smart Sparrow可以識別學(xué)生掌握得不夠好的領(lǐng)域，并提供有針對性的反饋來幫助他們提高。所提供的反饋可以是文本、視頻或模擬等交互式元素，這可以幫助學(xué)生更好地理解這個(gè)概念。語言學(xué)習(xí)工具平臺Duolingo使用人工智能分析學(xué)生在之前的課程和練習(xí)中的表現(xiàn)。例如，如果一個(gè)學(xué)生一直在努力使用一個(gè)特定的語法規(guī)則或詞匯，那么該平臺將在未來的課程中提供關(guān)于該概念的額外實(shí)踐。Duolingo 還使用自然語言處理來跟蹤學(xué)生的寫作和說話情況，并對他們的語言能力提供反饋。Duolingo還可以分析學(xué)生完成練習(xí)需要多長時(shí)間、嘗試多少次才能獲得正確答案，以及他們在測驗(yàn)和測試中的表現(xiàn)。這些數(shù)據(jù)被用于為每個(gè)學(xué)生創(chuàng)建一個(gè)個(gè)性化的學(xué)習(xí)計(jì)劃，其中考慮到他們的優(yōu)缺點(diǎn)，并相應(yīng)地調(diào)整課程的內(nèi)容和節(jié)奏。美國人工智能學(xué)習(xí)評估系統(tǒng)ALEKS通過初始評估測試來評估學(xué)生當(dāng)前的知識和技能，該測試涵蓋了廣泛的數(shù)學(xué)和科學(xué)主題，采用了多項(xiàng)選擇題和開放回答題的組合，旨在識別學(xué)生知識點(diǎn)掌握的情況。一旦最初的評估完成，ALEKS就會使用人工智能為每個(gè)學(xué)生創(chuàng)建一個(gè)個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑，并考慮到他們個(gè)人的優(yōu)勢和劣勢。然后，該平臺向?qū)W生提供一套根據(jù)他們的特定需求定制的交互式學(xué)習(xí)模塊，并根據(jù)他們的表現(xiàn)調(diào)整難度水平。

3.2 利用知識圖譜完善線上線下銜接機(jī)制

線上教學(xué)為學(xué)生提供了更多的自由和便捷，如課程及時(shí)的反饋、直播課程的視頻回看、遠(yuǎn)距離的交互等，線下課堂具有“面對面”的情感優(yōu)勢，如何進(jìn)行線上線下有效銜接，是目前值得探討的課題。人工智能技術(shù)的融入，讓教師及時(shí)了解學(xué)生線上學(xué)習(xí)所暴露的知識點(diǎn)掌握不充分等問題，在課堂上能更加有針對性地進(jìn)行教學(xué)，線下課堂中師生之間的情感銜接更加緊密。在學(xué)科知識圖譜、學(xué)生學(xué)習(xí)畫像和帶標(biāo)注學(xué)習(xí)資源等數(shù)據(jù)的支持下，可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)肖像設(shè)計(jì)學(xué)生的學(xué)習(xí)路徑，并根據(jù)學(xué)習(xí)路徑上的知識點(diǎn)設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)資源推薦算法，個(gè)性化的學(xué)習(xí)資源推薦將變得切實(shí)可行。

澳大利亞昆士蘭大學(xué)正在使用知識圖譜來幫助學(xué)生以視覺和互動(dòng)的方式理解復(fù)雜的概念。美國加州大學(xué)伯克利分校正在使用知識圖譜來改善復(fù)雜主題的教學(xué)，如計(jì)算機(jī)科學(xué)、電氣工程和生物學(xué)。德國圖賓根大學(xué)正在使用知識圖譜來幫助學(xué)生理解和導(dǎo)航復(fù)雜的科學(xué)文獻(xiàn)。加拿大滑鐵盧大學(xué)正在使用知識圖譜來幫助學(xué)生在現(xiàn)實(shí)世界中理解和應(yīng)用這些知識。英國牛津大學(xué)正在使用知識圖譜來加強(qiáng)復(fù)雜和跨學(xué)科的教學(xué)，如哲學(xué)和社會科學(xué)。在我國，也有一些高校和企業(yè)在探索知識圖譜在教育領(lǐng)域的應(yīng)用，如浙江大學(xué)的“學(xué)在浙大平臺”，阿里云推出的“數(shù)字知識平臺”等，可視化的學(xué)科知識圖譜將為學(xué)生呈現(xiàn)整個(gè)學(xué)科的“知識地圖”，學(xué)生能夠更加直觀地從學(xué)科的整體上了解課程之間的關(guān)系，了解每一個(gè)知識點(diǎn)之間的關(guān)系，從而有目的地規(guī)劃自己的學(xué)習(xí)路徑。

3.3 微課應(yīng)用人工智能梳理知識點(diǎn)形成認(rèn)知鏈

目前的微課資源教學(xué)平臺，基本上都是“千人一面”，所有用戶都只能按照同樣的順序觀看微課視頻進(jìn)行學(xué)習(xí)。人工智能可以抓取微課視頻中的知識點(diǎn)和關(guān)鍵詞，提供轉(zhuǎn)錄、翻譯和字幕生成等功能，學(xué)生可以根據(jù)自己的學(xué)習(xí)需求找到教學(xué)視頻中的有用片段，篩選出符合自己興趣偏好的項(xiàng)目，提高學(xué)習(xí)效率。

目前一些高校和線上平臺已經(jīng)利用人工智能對錄制的講座或其他課程視頻的內(nèi)容進(jìn)行分析和提供反饋。Coursera使用人工智能來實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的視頻播放速度，并創(chuàng)建多種語言的字幕。開放式在線慕課教育網(wǎng)站Udemy使用人工智能個(gè)性化視頻播放速度，并生成字幕和字幕。使學(xué)生更容易訪問和搜索。這對失聰或聽力難聽的學(xué)生，或非母語使用者的學(xué)生特別有幫助。可汗學(xué)院，它使用人工智能從錄制的講座中自動(dòng)創(chuàng)建測驗(yàn)，并根據(jù)學(xué)生的表現(xiàn)創(chuàng)建個(gè)性化的小測驗(yàn)，為學(xué)生提供了一種方法來測試他們對所涵蓋的材料的理解。大規(guī)模開放在線課堂平臺edX利用人工智能自動(dòng)分析記錄的講座，尋找關(guān)鍵的概念、模式和趨勢，根據(jù)學(xué)生的興趣和表現(xiàn)創(chuàng)建個(gè)性化的視頻播放列表。這可以幫助教師和學(xué)生了解講座的哪些部分最有效，哪些部分可能需要改進(jìn)。開源云視頻平臺Kaltura平臺使用人工智能為視頻生成自動(dòng)字幕，使有聽力障礙的學(xué)生更容易使用它們。虛擬學(xué)習(xí)助手平臺Cognii使用人工智能驅(qū)動(dòng)其虛擬助教，可以回答學(xué)生的問題，并在視頻播放器中提供他們工作的工作反饋。全球最大的人工智能轉(zhuǎn)錄和字幕平臺Verbit使用人工智能驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)錄、字幕和翻譯服務(wù)，為學(xué)生提供更容易獲得和更具包容性的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。澳大利亞的自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺Smart Sparrow使用人工智能來創(chuàng)造自適應(yīng)的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，根據(jù)學(xué)生的進(jìn)步和表現(xiàn)來調(diào)整視頻的內(nèi)容和節(jié)奏。學(xué)生能力評估與學(xué)習(xí)培訓(xùn)在線平臺Querium采用人工智能自然語言處理技術(shù)對課程視頻進(jìn)行自動(dòng)評價(jià)并創(chuàng)建互動(dòng)視頻課程，對教師的教學(xué)風(fēng)格、語言使用和所提供教材的有效性進(jìn)行反饋，為學(xué)生提供即時(shí)反饋和個(gè)性化的實(shí)踐機(jī)會。科大訊飛研發(fā)的“暢言智慧課堂”還支持教師線上評課，平臺將主講教師的課堂錄制下來并實(shí)時(shí)生成字幕，評課的教師可以基于這些文字材料進(jìn)行線上點(diǎn)評分析。

3.4 線下智慧課堂應(yīng)用人工智能提升混合式課程精準(zhǔn)性

智慧教室可以使用各種人工智能技術(shù)，如自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺來增強(qiáng)學(xué)習(xí)體驗(yàn)，擁有智慧考勤、智慧表情分析、互動(dòng)教學(xué)、課堂錄播、微信注冊人臉、大屏展示等功能。美國新澤西州的峰會公立學(xué)校已經(jīng)實(shí)施了一個(gè)名為“個(gè)性化學(xué)習(xí)平臺”（PLP） 的人工智能學(xué)習(xí)平臺，該平臺使用機(jī)器學(xué)習(xí)來適應(yīng)每個(gè)學(xué)生的個(gè)人需求。PLP為學(xué)生提供個(gè)性化的指導(dǎo)和實(shí)時(shí)反饋，并允許教師監(jiān)控學(xué)生的進(jìn)展，并相應(yīng)地調(diào)整教學(xué)。在中國，蘇州市正在其小學(xué)和中學(xué)中使用人工智能驅(qū)動(dòng)的智能教室。這些教室使用面部識別技術(shù)來記錄出勤率，使用智慧表情分析功能精準(zhǔn)分析學(xué)生上課時(shí)的表情，提煉情緒特征，助力提升教學(xué)質(zhì)量。加拿大多倫多地區(qū)學(xué)校董事會啟動(dòng)了一個(gè)試點(diǎn)項(xiàng)目，將使用人工智能聊天機(jī)器人來幫助學(xué)生完成家庭作業(yè)，使用自然語言處理來理解和回答學(xué)生的問題。

許多大學(xué)正在使用人工智能驅(qū)動(dòng)的聊天機(jī)器人，為學(xué)生快速、準(zhǔn)確地提供關(guān)于廣泛主題的信息，如課程時(shí)間表、經(jīng)濟(jì)援助和校園資源。聊天機(jī)器人還可以用來回答常見問題，并為學(xué)生提供全天候的支持。例如美國喬治亞理工學(xué)院的計(jì)算學(xué)院、新加坡南陽理工大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院、巴黎薩克萊大學(xué)和清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)正在使用人工智能驅(qū)動(dòng)的智能教室，為學(xué)生提供個(gè)性化的教學(xué)和實(shí)時(shí)反饋。教室使用機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理等技術(shù)來適應(yīng)每個(gè)學(xué)生的個(gè)人需求。通過使用相機(jī)捕捉學(xué)生的圖像來實(shí)現(xiàn)記錄出勤率，然后使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法將圖像與學(xué)生的記錄相匹配。

4 結(jié)束語

人工智能在教育中的應(yīng)用變得越來越普遍，我們進(jìn)一步研究了人工智能在教育中應(yīng)用的好處、挑戰(zhàn)和解決方案。人工智能在混合式教學(xué)的全過程中，幫助教師改進(jìn)教學(xué)方法，提升工作效率，提供給學(xué)生更良好的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。盡管有諸多好處，但人工智能在教育中也帶來了一些挑戰(zhàn)需要解決。如盡管學(xué)生們很欣賞他們可能從人工智能系統(tǒng)中獲得的支持，但學(xué)生們也擔(dān)心，封裝的和標(biāo)準(zhǔn)化的算法支持會讓學(xué)校對學(xué)生的學(xué)習(xí)評價(jià)不夠客觀公正。教師們也同樣擔(dān)心來自人工智能系統(tǒng)的過多支持可能會剝奪學(xué)生進(jìn)行探索和發(fā)現(xiàn)的機(jī)會，學(xué)生可能會失去學(xué)習(xí)新技能或從錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)的機(jī)會。盡管人工智能加強(qiáng)了學(xué)生和教師之間的感知聯(lián)系，但學(xué)生們對測量他們的無意識行為感到不舒服，比如面部表情分析或眼動(dòng)追蹤，因?yàn)樗麄兏杏X像被監(jiān)視。不同的人工智能系統(tǒng)也可能會對學(xué)生的學(xué)習(xí)行為有不同的見解，學(xué)生和教師對人工智能系統(tǒng)的看法可能會受到不同學(xué)科的影響。隨著越來越多的人工智能與教育的深度整合，更多的新問題將會出現(xiàn)，因此相關(guān)研究也將繼續(xù)進(jìn)行。