人工智能技术赋能个性化学习:意蕴、机制与路径.pdf
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1、第5 9卷 第4期广西师范大学学报(哲学社会科学版)V o l.5 9 N o.4 2 0 2 3年7月J o u r n a l o fG u a n g x iN o r m a lU n i v e r s i t y(P h i l o s o p h ya n dS o c i a lS c i e n c e sE d i t i o n)J u l y,2 0 2 3d o i:1 0.1 6 0 8 8/j.i s s n.1 0 0 1-6 5 9 7.2 0 2 3.0 4.0 0 7 收稿日期2 0 2 3-0 5-1 4 基金项目2 0 2 2年 度 教 育 部 哲 学
2、 社 会 科 学 研 究 后 期 资 助 重 大 项 目“环 境 与 可 持 续 发 展 教 育 的 国 别 研 究”(2 2 J HQ 0 1 8)作者简介 许锋华,华中师范大学教育学院教授,博士生导师,研究方向:课程与教学论、教师教育;胡先锦,华中师范大学教育学院博士研究生,正高级教师,研究方向:课程与教学论、中学化学教育,本文通信作者。人工智能技术赋能个性化学习:意蕴、机制与路径许锋华,胡先锦(华中师范大学 教育学院,湖北 武汉4 3 0 0 7 9)摘 要基于人工智能技术的个性化学习是适应未来社会和促进个人发展的时代诉求。基于学习者个性特征的学习行为数据,运用海量数据分析和模型算法推荐
3、,进行智能化选择、决策和服务,为学习者规划学习路径、供给学习资源、创设交互情境、提供实时反馈,并通过学习数据的二次供给同步调整和优化,实现个性化学习目标,是人工智能技术赋能个性化学习的闭环运行机制。从学习者基础数据、智能决策与个性服务、学习模型建构的动态层级关系看,人工智能技术赋能个性化学习的实践路径为:以数据挖掘精确绘制学习者个体数字画像,引导量化自我与量化学习;以人工智能的推荐算法与学习适应管理系统,实现智能决策与个性化服务;通过机器学习构建深度学习的人本生态系统,促进学习从浅表走向纵深。关键词人工智能技术;个性化学习;数字画像;机器学习;C h a t G P T 中图分类号G 4 3
4、文献标识码A 文章编号1 0 0 1-6 5 9 7(2 0 2 3)0 4-0 0 6 8-1 2随着数字技术、信息技术与网络技术的飞速发展,以大数据、云计算、人工智能等为代表的新一代技术革命正在深刻地改变着社会生产和日常生活方式,同时也给教育领域带来了新的挑战和机遇。教育部2 0 1 6年印发的 教育信息化“十三五”规划1和2 0 1 8年印发的 教育信息化2.0行动计划2均强调要构建网络化、数字化、智能化、个性化、终身化的教育体系,实现因材施教、因人制宜、因时而宜的个性化教育,推动学习者中心的教学方式与学习方式的转型,以满足不同学习者的个性化需求,加快建设“人人皆学、处处能学、时时可学”
5、的学习型社会。义务教育课程方案(2 0 2 2年版)也强调要“发挥新技术的优势,探索线上线下深度融合,服务个性化学习”31 5。急速更迭的人工智能技术所具有的数据驱动、智能化推荐和可定制化课程等教育优势,可以为个性化教育提供充分的技术支持和资源保障。当前基于人工智能视角的个性化学习研究主要集中在以下几个方面:一是介绍基于大数据和技术支持的个性化学习模型和平台建构,如学习者数字画像生成4、自适应学习系统5、动态学习干预系统模型6等;二是研究基于数据服务个性化学习的技术机制和策略,通过收集和分析学习者的学习数据,运用既定模型诊断并量化学习者的认知基础、学习水平、目标需求、学业障碍以及学习偏好等7,
6、通过数据算法推荐个性化服务86资源和成效评估机制8;三是阐述智能时代个性化学习的实践育人价值9,有助实现学业动态监测、精准施策帮扶1 0,解决传统教学模式与学习者个体差异的错位矛盾;此外,还探讨了人工智能时代学生的发展特征、主体性风险及规避1 1等。已有研究大多基于技术的学习模型设计层面,本文旨在以人工智能技术赋能个性化学习的价值意蕴为基础,探讨人工智能技术赋能个性化学习的技术运行机制以及实践路径,以期为面向人工智能时代的个性化学习研究提供教育的思考和技术的参考。一、人工智能技术赋能个性化学习的内涵意蕴随着人工智能时代的急速到来,人工智能技术可以将学习者的个体认知和学习行为数据纳入海量存储系统
7、,通过学习模型、推荐算法和数据挖掘,实现对学习者学习行为和状态的精细化分析,对学习目标和过程需求的个性化诊断以及学习路径、方式、体验情境的私人化定制,进而使得大规模的个性化学习在不久的未来成为现实可能1 1。也正如美国未来学家尼古拉斯尼葛洛庞帝(N i c h o l a sN e g r o p o n t e)所说,“在数字化时代,我就是 我,而不是人口统计学中的一个 计数”1 21 9 1-1 9 3,每一个“我”都是独立的个体,都需要得到尊重和个性化的发展。(一)人工智能时代个性化学习的基本内涵与主要特征从中国古代教育家孔子倡导的“因材施教”,到现代西方教育家约翰杜威(J o h nD
8、 e w e y)提出的“以学习者为中心”,再到当下教育学界普遍倡导的学生主体性教育思想,均强调“儿童是中心,教育要围绕着他们而组织”1 34 1的个性化学习理念。个性化学习在于以学习者为中心,指向学习者有意义学习、主动学习和交互建构学习,以期实现每一位学习者的独特的心智发展,让每位学习者得到适宜发展的差异性,体现教育的人性化和生本化。关于个性化学习的概念阐释,国内外研究者已经有了较为丰富的思考和探索,主要是基于学习者的生物学因素和个性学习特征,从学习环境、学习方法、学习内容、成效评价等维度进行内涵分析1 4。就个体学习而言,首先,个性化学习是基于学习者个体认知基础,以学习者个体的认知水平、学
9、习特征和学习需求等为起点;其次,个性化学习重点在于过程性的个体化服务支持,为学习者提供切合个体潜在需求的学习资源、学习体验、学业评价;此外,个性化学习的关键在于学习者个体的适切性体验和实时化支持。因此,所谓个性化学习,是基于学习者个性特征,尊重学习者的个体差异,为其量身定制学习方案,由外界和个体联合实施个体差异性的学习体验过程,学习进程和学习策略针对学习者的个性化需求而实时调整、完善和优化,学习目标、学习方式和学习内容及其学习序列也依据学习者的自身学习过程和行为反馈而形成个性差异,从而满足学习者个性的学习需求,促成学习者达成个性化学习目标。面向人工智能时代的个性化学习则是基于数据驱动和智能技术
10、的个性化学习,是学习者通过对人工智能技术分析推送的个性化学习规划和学习内容等进行二次决策和适己性筛选,并在智能技术与数据量化的帮助下对学习进程进行自我监测、调控与实时反馈,对接与调整智能服务的个体性数据,优化个性化学习的算法模型,促进学习者个性学习目标的有效实现。人工智能时代的个性化学习主要具有以下特征:一是强调数据支持性,强96调根据学习者不同需求和过程性变化,通过实时大数据分析和智能技术决策及智能匹配,适时灵活调整教学策略,最大程度促进学习者的个体发展。二是强调个体差异性,强调以学习者认知水平、兴趣爱好、社会背景等个体差异为基础,以数据与智能技术的介入,设计基于数据的个性化、差异性的学习方
11、案,以成就每一个学习个体。三是强调目标导向性,强调以认知达成和实践应用为目标,依据学习者的学习过程行为定制数字化学习方案,并根据学习者的过程反馈即时调整,帮助学习者开展主动的、建构的、有意义的学习。四是强调发展自主性,强调培养学习者的自主意识和自主学习能力,通过数据智能、技术赋能促进自主学习和自我评估,掌握学习内容和方法,形成自我导向和自我调整的能力。五是强调交互协作性,强调个性化学习并非排斥协作性学习,并非将学习者从公共、集体的空间和关系中抽离并移除1 55 6,3 5,而是更加注重构建以协作为主要特征的数字性、情境性、智能性、交互性的学习共同体。(二)人工智能技术赋能个性化学习的价值意蕴教
12、学的目的是为了促进学习者学会学习,而“学会学习”必然是一种个性化学习,发展个性化学习是人工智能(a r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e,简称A I)时代背景下教育和学习的必然路径之一。2 0 1 9年,中共中央、国务院发布的 中国教育现代化2 0 3 5 指出,要“利用现代技术加快推动人才培养模式改革,实现规模化教育与个性化培养的有机结合”1 6。美国出台的 未来学习准备:重塑技术在教育中的角色 也指出,在技术增强的学习环境、学习数据分析、网络与移动终端的支持下,开展个性化学习有着更多的现实发展潜力1 7,也更加深刻地推进个性化学习。在社会发展与
13、教育转向层面,人工智能技术是促进面向未来的社会学习变革和驱动个性化教育转向的助推器。首先,人工智能技术的教育介入是突破传统教育下固化同一性学习模式的时代诉求。面对未来时代的知识几何级数增长和人类自我认知的个性化倾向,传统教育模式既无法直接为学习者提供在不断发展的世界中所需的知识和技能,也因工业时代的“效率”意识和技术本身障碍而难以突破其固有的、同一性的学习模式。人工智能技术的发展和学习介入正好顺应了时代发展需要和学习个性化诉求,促进形成非同一化、活化动态的未来学习模式。其次,基于大数据的算法推荐是满足学习者多样化结构和个性化需求的必然路径之一。不管是在日常生活还是在学校教育中,“每一个人”都是
14、“群居性”存在的一个活生生的独立个体;“每一个人”都来自于并存在于多样化的社会背景和生活情境中,其学习需求必然是个性化的。在这个发展着的智能时代,实施基于群体多样性结构和学习者个体性需求的大数据采集,进行个性化、目标导向和需求指向的算法推荐,才能满足和服务不同学习者的个性化学习。再次,基于数据智能的混合式学习是实现社会教育公平的重要技术手段之一。美国2 0 0 2年通过的 不让一个孩子掉队法案(N oC h i l dL e f tB e h i n dA ct,N C L B)以及2 0 1 5年通过的 每一个学生成功法案(E v e r yS t u d e n tS u c c e e
15、d sA ct,E S S A),其愿景在于始终把“每一个学生”都作为教育工作的重点1 8。真正的教育就是要把“每一个学生”都放在学习的中心,“不让一个孩子掉队”是社会正义和教育公平的时代意义。建构基于大数据和智能技术的线上线下混合式学习系统和课程平台,可以有效实现远程化、交互式的资源共享和学习体验,有效解决地区发展差异和校际资源差异的潜在性教育公平问题。在学习者学业进程和个体发展层面,人工智能技术是实现个性化学习的重要技术载07体和关键技术路径。第一,人工智能技术有助于为学习者提供差异性、动态化和同步性的学习服务。也正是因为技术局限和资源的贫乏,传统教育条件下无法完成巨大样本的采集分析和更多
16、维度的学习因子分析,难以为学习者提供差异性、动态化、同步性的学习资源。人工智能技术的发展和教育应用则可以实施全样本、多因子、全过程学习数据的实时监测和动态评估,可以实现依据学习者个体的学习特征数据和学习模型分析,即时生成智能化、个性化的定制式包括学习内容、学习序列等在内的学习服务推送,可以为学习者创设具有适切性、虚拟性、交互性的学习情境体验。第二,量化数据介入和智能服务是促进学习者自主学习和终身学习的重要工具之一。面向未来的高度不确定性,迫切要求每个人都应具备自主学习和终身学习的意识和能力,具备在未来的职业工作和社会生活中不断学习和适应的能力。个性化学习关键之一正在于激发学习者的学习兴趣和内在
17、动机,培养学习者的自我选择、自我调控能力以及信息处理、问题解决、批判创造的学习力。基于量化数据和智能技术的学习服务,就可以依据学习者的认知特质、性格偏好、情感体验、目标需求,为学习者提供多样化学习路径、丰富的学习资源和学习策略,赋予学习者更大空间的学习选择权、自主权、决策权,进而促进学习者的自主性发展,促进终身学习能力的发展。第三,基于数据的智能学习适应技术有助于实现学习精准化干预和个性化学习目标达成。传统的教育学习往往只能是“过去式”干预、“事后”指导或“救治式”帮扶,而基于数据的智能学习适应技术则可以基于学习算法模型和学习者的行为数据分析,对学习行为问题、潜在学习风险、学业目标偏向等“早发
18、现”,而施以“现在进行时”干预、“事前(事中)”指导和“预警式”调控1 0,实现优化学业过程和提升学业质量的精准化干预。进而基于过程性数据监测、预警性评估反馈以及即时性调控施策,实现个性化学习目标的达成。二、人工智能技术赋能个性化学习的运行机制个性化学习在于以学习者为中心,以学习者的个性需求和未来发展为中心。人工智能技术是指运用计算机、网络、移动设备等数字技术手段来增强学习者的智能水平和学习效果的综合性技术手段,包括图像识别、语音识别、机器学习、大数据技术、区块链、自然语言处理、学习管理系统、虚拟现实和增强现实、机器人以及专家系统等。人工智能技术能从大规模数据的推荐算法中实现自主学习、自我完善
19、和自我优化,实现智能选择、智能决策和智能服务,从而与个性化学习构成必然的服务关联和运行机制(见图1),也具有现实依存的时代属性和对立统一的辩证属性。因此,人工智能技术的应用为个性化学习提供了更加广阔和便捷的空间。人工智能技术不仅能够提供更加个性化的学习体验和学习内容,还能够帮助学习者更好地监控自己的学习进度和学习效果。建立人工智能技术的动态融入模型可以在学习者与环境交互(如人机交互、师生交互、生生交互)的过程中获取学习者相关的学习变动信息,并随时采集、分析和掌握学习者在不同学习内容或学习情境下的动态生成1 9,有针对性地帮助学习者更好地获取学习个体所需资源、更深刻地理解学习内容,为学习者提供更
20、加智能化、个性化的学习体验,进而提高学习效率和学习成果。(一)基于智能技术的数据分析和智能决策与个性化学习的路径规划和内容生成同步并行在传统教育中,教师往往仅能根据学习群体的平均水平或课程目标要求或自身教育17B#F3 F K60 ,4CF 7 F N A (CC6 5.47 E 24/0)24(46 E 图1 人工智能技术赋能个性化学习的运行机制经验,实施统一内容、难度、进度、资源的同一性教学,难以兼顾和指导学习者的个体诉求和现时发展取向,难以更好地实现因材施教、因时施教,难以服务学习者的选择自主性。出于学习者的个性化学习需求和提供个体学习数据,人工智能技术可以通过全面分析学习者的认知基础、
21、认知能力和认知目标的个体数据,同步制定适合学习者的学习计划和学习路径。首先,人工智能技术可以根据学习者群体和个体提供的或相关调查的前期基础数据,如家庭背景、性格偏向、智能倾向等,通过推荐算法全面分析其学习习惯、兴趣和弱势领域,获得学习者的学习情况、学习偏好、学习难点等,为学习者形成个性化学习规划和学习路径,从而满足学习者的个体发展驱动和发展导向。其次,人工智能技术对学习者的学习行为、学习过程的同步性跟踪分析,可以实现学习数据的同步双向输入和输出,从而提供定制式学习内容和资源。人工智能技术可以通过对学习者学习历史、学习成绩、学习兴趣等信息的全程跟踪性同步分析,如针对学习难点和薄弱环节进行重点突破
22、,为学习者同步提供相应的辅助材料和个性化的学习指导;对于学习兴趣偏向某一方向的学习者,则可以通过针对性的课程推荐和个性化的学习资源,满足其学习需求和兴趣爱好。再次,人工智能技术可以对学习者的个体诉求和取向进行大数据分析,并基于海量学习数据生成既尊重学习者选择权,又具有即时性、个性化的指导决策,同步形成和提供配套的个性化资源和即时性学习建议。如,基于人工智能技术的学习管理系统(LM S)更加关注和支持个性化学习,关注学习者及其学习过程本身,支持互动性协作和会话,充分发挥灵活学习空间在形成性学习评价中的作用,也能很好关注培养学习者的批判思维、创造思维和问题解决思维等高阶思维能力,有效促进学习者的个
23、性化学习和主体意义建构2 0。(二)人工智能技术的智能服务和情境创设与个性化学习体验和数据供给双向交互人工智能技术为学习者提供更加个性化的学习体验,是人工智能时代给学习方式带来的一大变革。学习体验是学习者对学习过程的认知感受和情感体验,对学习者的学习动力和积极性具有重要的影响。人工智能技术可以基于学习者的认知特征和情感需求,与学习者形成“双向”交互关系,为其提供更加个性化的学习体验,促进学习兴趣的发展和学习动机的激发,增强学习者的主体能动性。一方面,人工智能技术可以通过分析学习者的情感反馈和行为数据,了解学习者的情感状态和学习需求,为学习者提供量身定制的学习方式,提供增强现实(A R)或虚拟现
24、实(V R)创设情境化、智能化学习环境等个性化体验,这样的个性化学习体验可以帮助学习者更好地了解自己的学习状况,增强学习过程的愉悦性和成就感,增强学习者的沉浸参与与情感激发。另一方面,人工智能技术的快速发展和学习融入,能让学习者拥有更多自主选择空间和自主学习资源。在传统教育体制下,27教师占据教育的中心,掌握教育资源的主导权和学习决定权,难以放手赋权学习者的自主性和个性化学习。而人工智能技术可以根据学习者在学习过程中所提供的个性化体验数据,同步进行数据分析和数据挖掘,并将结果转化为更优质的个性化学习体验,增进学习者“参与管理、控制、组织等方面的权利,提升其参与行为和施加控制的动机、效能和控制感
25、,最终实现和谐发展与自我提升”2 1。此外,人工智能技术能为学习者创设沉浸式、可视化、交互式的学习体验,促进知识的深度理解。传统教学受限于技术与环境因素,难以直观呈现超宏观的宇宙世界、超微观世界的学习资源和缄默性的学习思维过程,导致学习在一定程度上停留于语言描述阶段和学习者的自我抽象性想象。而人工智能技术则可以为学习者提供直观可视的类超微观图像、类超宏观过程和数字思维,给予学习者直接感官体验、心理沉浸、交互生成的虚拟环境,帮助学习者超越个性化学习的时空限制。(三)基于人工智能技术的数据算法与精准服务,实现个性化学习成效和学习能力的显著提升人工智能技术的发展为学习者提供了更加具有针对性和个性化的
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