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适应自考生校外学习的智能化网络自学系统研究

减小字体 增大字体 作者:暂不清楚  来源:www.bob123.com  发布时间:最新发布
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  [摘要]本文介绍了适应自考生校外学习的智能化网络自学系统的研究与设计情况,该系统可以通过跟踪学生的学习过程,采集学生的有效信息,经过数据处理,智能分析自考学生的学习特征,动态选择相应的学习方案,有效提高自考生的自学效率。
  [关键词]自考生 自学系统 教学方案 采集反馈 数据挖掘
  
  一、引言
  
  自学考试是个人自学、社会助学和国家考试相结合的一种在职校外教育形式。参加自学考试的自考生主要方式是自学,但不能忽略社会助学活动的重要性,一个社会各界用多种形式为自考生提供全方位服务的体系正在形成之中。
  随着网络技术在教学领域中的应用越来越广泛和深入,网络自学形式逐渐成为实现自考生圆梦计划的最主要的校外社会助学形式之一。然而,目前专门为自考生设计与开发的自学网络平台数量很少,而且在当前的许多网络学习环境中,特别是在非同步的网络学习环境中,教师职责已经部分或完全内隐,教师失去了与学生交互的机会,传统教学的那种通过教师在课堂教学活动中对学生观察、测试等多种手段来调整、完成教学活动的有效方法难以在网络学习中淋漓体现。这种状况对于接受正规校内教育的学生来说,可以通过在课堂教学中与教师加强沟通、接受教师直接指导来进行补偿,而对于校外以自学为主的自考生来说就很难适应了。
  因而,研究自考生在网络环境下自学形式的最佳方案,研究网络环境下如何传递教师的主导作用,设计与开发适应自考生校外学习的智能化网络自学系统,就成为本研究的主要课题。
  
  二、问题分析
  
  设计与开发适应自考生校外学习的智能化网络自学系统,应考虑以下问题:
  1.提高自学效率
  如何提高自学效率是每位自考生在学习过程中都要面临的问题。本系统集自学、自测、自评、生生交流、师生交流、知识拓展为一体,方便了自学,提高了效率。自学考试基本内容是考试机构颁发的课程考试大纲,指定、推荐的教材和参考书,本系统不但包含了这些基本内容,还针对自学者的实际,编写习题、练习、学习活动方案和用于实践环节训练的图片、动画、录像、录音等多媒体,同时还提供自学考试在考试科学化、标准化等方面的内容,使应对考试更有针对性和效率。
  2.适应个性化学习 
  自考学生的构成复杂、学习过程中的背景知识、学习能力、认知风格都有较大差异的局面,统一的教学内容和活动方案很难适应每一位自考生。而当前大部分网络系统采用的单一的授课模式,显然忽略了学生的情感、动机和认知等方面的差异,是以牺牲个性化学习为代价的。因而,本系统针对不同的学生,提供可选择的个性化学习方案,学生可以按照自己的需要选择学习内容,可以按照自己的特点选择学习方法,可以按照自己的时间安排学习的进度,可以按照自己的能力选择学习内容的深度。这对于帮助自考生克服学习中的困难,完成教育过程很有必要。
  3.动态、智能地传递教师的主导作用
  要实现动态、智能地传递教师主导作用的功能,主要考虑以下问题:
  (1)采集学生信息,提供判断依据
  传统教学的那种通过教师在课堂教学活动中对学生观察、测试等多种手段来调整、完成教学活动的方法是一种体现教师主导作用的有效方法。在网络环境下,系统应通过对学生的提问、测试、评价以及对学生与网络系统交互学习行为的自动测量等信息采集方法,为每个学生的个体差异及当前状态的判断提供数据。
  (2)建立学生模型,简化表征属性
  在网络环境下,学生的个体差异及当前状态的描述可以借助学生模型来进行。学生模型是一种用来描述学习者个体差异的结构,是学习者个体特征的一个子集,模型中的学习者个体特征要素均具有设计意义,这些设计意义有的体现在学习活动的设计中,有的体现在学习资源和学习工具的设计中。教师的教学设计方案考虑的个体特征要素属性越丰富,这种教学设计理论就越先进,这个教学方案的质量就越高,针对性也就越强。然而,在实际操作时,并非所有的学习者特征都具备教学设计意义,特别是在网络环境下测量的复杂程度和测量的效度都会受到限制,并且很多个体特征都是随时间和情境变化的,系统不可能也没必要测量全部的学习者特征。
  因而,本系统根据网络学习的特点,简化了学生模型,将最具有教学设计意义的几种学习者个体特征要素转化为学生模型的若干属性,并根据这些属性的不同参量值界定学生模型的不同类型。前述的信息采集的主要数值正是这些属性的参数化描述,然后再借助数据挖掘计算判断出每个学生所接近的学生模型的类型。
  (3)细化教学方案,增加可选择性
  用学生模型来描述学习者的相同特征和个体的差异,目的是为了根据学习者相同特征来设计通用教学方案,然后再根据学习者之间的差别在某些教学环节上增加可选择性,以此来适应每个学习者。教学方案包括了教学目标、学习活动的描述、学习环境的描述和知识传递的描述等,这些都可以通过分层分级、多种表征、多种组织、多种任务、多种形式等方法来增加其可选择性,以适应个性化学习。 
  (4)动态智能判定,传递主导作用
  动态、智能地判定学生模型的类型,提供可选择的个性化学习方案,便是智能自学系统的关键所在。网络环境下,教师的主导性工作,其一是指早已定制在系统的存储单元中的各种教学方案和学习资源;其二是指专业课程教师可以随时根据系统提供的某些学生模型判断结果,手动介入系统的开放式教师界面,增添、删改当前的教学方案和学习资源,存入系统,不断动态积累完善系统;其三是指教师与学生的在线或异步的网上交流,从而实现了网络环境下教师主导作用的传递。
  
  
  三、系统设计
  
  1.整体结构设计
  本系统的整体结构如图1所示,第一部分是学习内容页面,其中包括学习资料和可选择性教学方案,学习者通过学习内容页面来进行自学。完成学习后系统会对学习者进行相关的测试并记录其成绩。第二部分是信息采集分析模块,动态收集到的信息会记录在后台数据库里面,通过数据挖掘分析,总结出该学生的当前学习特性和学习风格,建立出当前的学生模型。第三部分是学习仓库,其中包括学习策略库和学习资源库。根据得到的学生模型,系统到已有的学习策略库中去选择与其对应的学习策略和可选择性教学方案。在学习资源库里面存储了大量的学习资料,并按一定的规律分类。第四部分就是学习页面的智能生成系统,当得到最适合学习者的学习策略和教学方案以后,系统会自动对学习资料进行选取和搭配,组织成新的学习内容和可选择性教学方案,然后展示给学习者。不同的学习者所看到的学习内容形式可能有所不同,是最适合其学生模型的。课程教师也可动态参与学习仓库的内容修改和与学生的网上交流工作。
  
  2.主要模型设计
  (1)自考生特征模型
  学习者的特征涉及智力因素和非智力因素两个方面。与智力因素有关的特征主要包括知识基础、认知能力和认知结构变量;与非智力因素有关的特征则包括兴趣、动机、情感、意志和性格。自考生与一般学生不同,他们水平参差不齐,学习基础不同,学习环境各异,因此对于自考生,更要体现出个性化学习的特点,针对每位学习者执行不同的可选择性教学方案。受理论和实践两方面的制约,为简化特征模型,本研究从以下方面考虑:从学习风格上来区分,自考生可大致分为三类:其一,稳定型。此类学习者学习状态稳定,积极自觉,能很好地把握学习时间,制定自己的学习计划。其二,情绪型。此类学习者学习状态起伏不定,随其兴趣和情

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