初中物理智能学习系统的设计研究

王春晖，钟永江，张语函

(东北师范大学 理想信息技术研究院，吉林 长春 130117)

初中物理智能学习系统的设计研究

王春晖，钟永江，张语函

(东北师范大学 理想信息技术研究院，吉林 长春 130117)

该文认为，当前智能学习系统研究大多停留在算法层面，而并无实质性的应用研究，其根本原因是没有从学科入手，对学科内容研究不透。文章通过分析学生课下运用网络学习初中物理知识时存在的问题，以及现阶段初中物理学科网络学习平台存在的不足之处，提出了初中物理知识点难度等级分类模型，以及分类评价标准，在此基础上，以测试的形式诊断学生学习水平，对学生学习情况进行记录，并推送个性化的学习方案，以此来实现智能学习。

初中物理；学习系统；学科本体；智能诊断

一、研究问题

经调查研究发现，现阶段的初中学生在利用网络进行物理学科自主学习时，所应用的学习资源大部分都是一些可视化的多媒体教育资源。当学生对自我学习水平不够了解时，非常容易产生资源迷航现象。

当代建构主义者认为学习并不是一个简单教师和学生之间的知识传递，而是由学生自己完成新知识的建构的过程。学生不是简单被动地接受信息，而是主动地建构知识的意义。学习过程包括两方面的内容：一是对新知识的意义建构，另一方面是对原来的认知结构或者经验的重新组合[1]。因此，为了使学生达到有意义的知识建构，对学生原有的知识掌握情况的诊断是十分有必要的。

综上所述，本研究提出了关于初中物理智能学习系统的设计，意在通过对学生知识情况的诊断，为其提供个性化的学习资源。基于温斯顿教授对人工智能的定义，本文所提到的智能诊断是计算机通过模拟教师、专家对学生学习的指导、评价来实现的，属于人工智能的技术范畴[2]。

二、初中物理学习平台存在的问题

国内外很多大学和公司都致力于学习平台的设计与开发，例如被上千所大学和教育机构使用的由美国毕博公司开发的Blackboard网络教学平台，由加拿大British Columbia计算机科学系为高校开发的异步课程传递及管理系统WebCT，这些学习平台为学生的自主学习、师生之间的交流、学生之间的合作学习等提供了很好的帮助[3][4]。但是也存在一些问题，通过对这些学习平台的调查、对比、分析后，结合初中物理的学科特性总结出以下几点问题：

(1)要求学生有一定的主动性。很多的学习平台为学生提供了教师帮助服务，但很多的学生都是在遇到学习困难时才会主动去寻求帮助，对于在学习方面存在惰性的学生来说，这一功能形同虚设。虽然大部分学习平台能够测试评价学生知识掌握情况，但是也要求学生去主动完成自我检测评价。

(2)为不同的学生提供了相同的学习资源。很多的平台为所有学生提供相同的学习资源，对于存在不同学习问题的学生来说，这些学习资源并没有起到很好的学习辅导效果。

(3)平台的设计大部分是从功能的角度进行设计，功能与算法结合的设计研究较少。

(4)大部分平台中的知识结构来源于教材，这对于运用不同版本教材的学生来说，不便于对同一类知识内容之间的关系进行架构。

针对以上问题，结合国内的应试教育体制，在本文的设计中要求每个学习者都必须完成每一次的物理学习检测环节，针对学习情况的诊断结果，为其提供学习方案，学习方案是由不同的学习资源按照一定的逻辑顺序而进行的组合，因此可以说为每个学生所提供的初中物理学科学习资源是不同的。

三、初中物理智能学习系统的总体设计

(一)系统特征分析

综上所述，笔者提出关于初中物理智能学习系统的设计，基于对初中物理学习平台存在的问题分析，本研究所设计的学习系统能够实现以下几方面的功能：(1)根据学生的测试结果智能诊断学生的知识水平与学习情况；(2)自动生成各种问题与练习题；(3)根据学生的水平与学习情况匹配相应的学习资源；(4)能够对学生的学习进行一个长期的跟踪。

(二)系统结构设计[5]

根据设想的系统所具有的功能进行结构设计，系统的主要功能是诊断、为学生提供学习方案，所以诊断系统和导学系统是必不可少的核心系统。系统的总体结构如图1所示。

图1 系统总体结构图

本文设计的初中物理智能学习系统主要有由部分组成：登录系统、导学系统、诊断系统、学习追踪系统和数据库系统。

其中导学子系统中的学习方案是系统根据诊断系统的评价结果，为学生提供的个性化的学习辅导；诊断子系统包括测试和评价两部分，测试是对学生学习情况的一个检测，评价是对测试结果的分析，作为系统为学生组织学习内容的主要依据；学习追踪子系统中的追踪是指，对每个登录系统的学习者的每次学习情况的长期记录，其数据来源于诊断系统中对学生前、后测试的对比数据，对学生学习的长期追踪实质上也是对系统有效性的评价。

(三)学习流程设计

学生注册、登录系统之后，系统为其呈现知识结构，供其选择所需要学习的知识点内容；根据学生的选择，系统为其组织前测试题，目的是检测学生知识内容的掌握水平。根据前测结果，系统确定学生需要重新学习的知识内容；学习结束后，系统会检测学生学习是否达到所需的标准，经系统对后测测试结果分析之后确定学生是否继续学习。学生学习的流程设计如图2所示。

图2 学习流程图

四、详细设计

下面在对系统总体设计的基础上进行详细设计，主要包括学科领域知识库模型、学习者模型、诊断机制、导学机制的设计。

(一)学科领域知识库建模

在对初中物理课程内容分类的基础上，结合《标准》中的教学目标制定每一个知识内容的学习目标；以考察学生的学习能力、解题方法掌握情况和学习目标达标程度来匹配试题资源；对课程知识内容的讲解和试题的解题指导构成了学习资源。初中物理学科领域知识库模型内容如图3所示。

图3 学科领域知识库模型

领域知识库模型包括课程知识内容的分析、学习目标的确定、试题和学习资源的设计。

1.课程知识内容的分析

把初中阶段所有的物理知识内容按照课标要求分为若干知识块，每一个知识块又会有很多的小的知识点，例如，“质量”这一知识点包括质量的定义、单位，测量质量的方法、工具等多个知识点。在本研究中对知识块的分析包括类型题、学习诊断、知识学习三个方面，如图4所示。图4中L是英文单词level的首字母，意思为类别。

图4 知识块分析

在图4中，类型题是中考题，对中考题根据所考察的具体知识点分为不同的类别，每一类别的题目的解题指导包括对知识点的回顾和解题方法；学习诊断是运用初中物理领域知识库中的试题进行测试，结合诊断机制对学生的知识掌握情况进行诊断，运动导学机制为学生推送合适的学习内容；知识块中包含具体的知识点讲解，及配套练习。

2.学习目标的确定

首先，参照初中物理的新课程标准中目标的要求，根据具体的知识内容的三维学习目标要求来初步确定学生所要达到的学习目标，这一目标在本研究中作为诊断学生学习情况的重要的标准；然后，根据学生的诊断结果对目标进行重新考量，结合学生个人的学习情况及考量结果重新对目标进行微调后定位。

本文研究的初中物理智能学习系统旨在为学习者提供更加个性化的学习服务，尽可能满足学习者的个性化学习需求。因此，对学习目标的确定是一个不断循环修正的过程，在这一过程中系统的分析学习者的知识水平，学习风格等学习特征，以便结合诊断结果，更好的为学习者推送个性化的学习内容。

3.试题的设计

对试题的设计主要包括类型、难度和解题指导的设计。试题是作为判断学生课程内容掌握情况的重要内容，测试题目会影响系统对学生知识水平评价的准确性，同时也是重要的学习资源。

试题的类型是根据对初中物理的学科本体分析，结合各地中考习题进行归纳，划分为：选择、填空题、判断题、实验探究题、作图题、计算题这6种题型。

试题的层次是根据所考察的具体知识点来划分的，而学习目标是衡量知识点难易程度的重要参数。把每一知识点所对应的所有试题按照难易程度分为三层：d1、d2、d3，在本研究中，题库中的所有题目的难度等级的比例设置采取了中考试题中7：2：1的比例，即d1：d2：d3=7：2：1。

解题指导是对解题方法和技巧的辅导。在本文中，解题的指导包括题目所考察的知识点的分析、解题思路的分析以及解题方法的指导。对于难度较高的题目，所考察的知识点可能有多个，所以在解题指导中，还要基于题目建立有关知识点之间的链接。

4.学习资源的设计

在本文中，学习资源是对课程知识的讲解和题库中试题的解题指导的集合。在对各部分知识内容进行讲解的同时，会总结学习该部分知识内容所惯用的学习方法。对试题的指导主要是引领学生掌握物理解题步骤及惯用的解题方法。

学习资源是以知识点为单位进行划分，其中对同一知识点中的学习资源又进行难易程度的划分，结合诊断机制的诊断结果，及个人的学习目标由导学机制将个性化的学习资源推送给学习者。

(二)学习者建模

不同学习者之间存在不同方面的个体差异，为了能够及时地、自动地为学习者提供适合其自身学习特征的学习资源，要对学习者进行建模。在智能导学系统领域学习者建模主要关系到学习者在某一领域内的知识水平、学习内容、情感状态等，比较典型的学习者模型有知识覆盖型学习模型、铅板模型、基于约束的学习模型和贝叶斯学生模型[6]。这些模型都属于范式模型，没有与具体学科特点相结合。

为解决学生具体学科知识缺陷问题，本文中的学习者建模主要包括四部分的内容：学习者个人信息、学习者的知识结构树、对学习者的测试情况和学习过程的记录。对学习者模型的设计如图5所示。

图5 学习者模型

个人信息中记录着学习者的基本信息及学习态度，方便系统对学生的学习进行调整监控，结合导学机制有效调动学生学习积极性，保持对初中物理学科的学习兴趣。

知识结构树根据对初中物理学科本体知识内容的分类和学习目标的分析，为每位学习者构建相同的知识学习树。对学习者每一次的知识点过关情况都会在知识结构树中以不同的颜色做以标识，虽然所有学生的知识结构树在逻辑结构上都是一样的，但是所传达的学习者的学习情况的基本信息是不同的。

测试情况包括前测和后测两次测试结果的记录，每一次的测试结果以表格的形式表示出来，对两次测试结果的分析意在让学生对自我学习水平有一个大致的了解。

学习记录为学习者学习过程的记录，系统为学习者提供的学习方案，意在让学生掌握主要的物理学习方法，通过学习记录能有效地了解学习者知识内容的学习情况，及通过应用本系统辅导后学习者的物理学习方法掌握情况。

由于初中物理智能学习系统是在网络学习环境下运行的，所以系统主要采用了系统日志的方式来记录学习者学习过程中的各种数据。故对学习者建模不仅可以帮助学习者对自我学习情况有一个了解，而且为教师了解学生的学习情况提供了有关数据，同时还可以为研究者对学生学习影响因素之间的关系的研究提供有用的数据。

(三)诊断机制

诊断的标准是学习目标的达标情况和及解题方法的掌握情况，以测试作为诊断的手段，测试分为前测和后测。当学生选择所要学习的知识内容之后，系统会以测试的形式来确定学生的能力水平，以此来为其提供相应的试题，在测试开始时要确定学生的模糊达标情况。本章将以质量这一知识点为例，对系统智能诊断过程做以简要演示。首先，简要分析一下质量这一节的学科本体，具体知识模块的层级划分如表1所示：

表1

1.确定模糊达标程度

在本系统中，系统会围绕学生所选择的知识点组织一组d2层的试题作为初试。试题数为L(一般不超过20道)，答对的试题的数目为m，对类型题Ln所对应的知识点的模糊达标程度值θLn可以用下式求得：

对于包含若干类型题的知识块的模糊达标程度值θ用下式求得：

根据被试者的模糊达标程度θ值，来确定学生关于某一知识块的能力水平，θ值高不代表学生不需要学习，系统以每一类的类型题的达标值θLn的大小来确定学生的前测试题的选题。

以质量这一知识点为例，选取d2层中每个知识内容下的类型题共12道，其中L1层题目数为6，L2层题目数为4，L3层题目数为2；假设A生答对的试题数为8，其中L1层为5，L2层为2，L3层为1，运用公式2结果保留小数点后一位，得θL12=1.6。

2.前测

(1)确定前测试题

根据模糊达标程度值的大小，系统为学生选择前测试题。对于θLn值较低的同学，系统所组织的试题中d1层的题目数量居多；θLn值较高的同学，系统所组织的前测试题中d3层的试题居多。

根据质量这一知识点模糊达标平均程度值考量A生的θLn=1.6较高，故应为A生组织选取的前测题中d3层的试题应居多。

(2)前测结果评价

对于前测测试情况的诊断是根据类型题的得分率来判断的，Ln类型题的得分率DLn，是所给答案正确的题目的得分占总分数的比值，总分数用单词Fraction的首字母F来表示，答对题目的得分用f表示，用下面公式表示：

评价结果用表2表示：

表2

表格中达标评价用0和1来表示，1是达标，0是未达标。

为A同学组织的前测试题，评价结果如表3所示：

表3

从前测结果可以看出，A生对Kw2、Kw4的d2层以上的知识掌握不是很理想，因此系统中的导学机制会结合测试结果为学生推送相应的学习资源，以帮助学生提升学习成绩，达到学习目标要求。

3.后测

当学生学习结束后要检验学习效果如何，即为后测，通过对后测的测试结果的分析来决定系统是否推送对下一级别或者类别的知识点。当θLn值较低时，系统所组织的试题中d1、d2层的题目数量居多；当θLn值较高时，系统所组织的试题中d2、d3层的题目数量居多。

对后测测试情况的评价用表4表示：

表4

A生经学习后后测结果如表5所示：

表5

解题方法体现的是物理思想方法，比较抽象，对它的掌握情况的诊断比较简单，当某一类型题的得分率较高时就代表被试者已经掌握了该类型题的解题方法。

(四)导学机制

导学机制就是根据智能诊断机制对学生学习需求进行判断，为学习者提供个性化的学习内容。导学包括两方面的内容：根据前测的结果为学生组织、推送学习方案，推送下一类别的学习内容。

1.学习方案的组织、推送

在本研究中，对若干知识点的讲解内容及相应例题按照一定的前后、难易的逻辑顺序进行的组织，就是学习方案。在图4中可以看到学习方案中知识点的讲解内容一般以文字、视频、音频的形式出现。

系统根据学生学习态度调查分析结果以及前测的分析结果，呈现学习方案。这个学习方案并不是一成不变的，在分析学生学习过程中知识内容掌握情况以及解题方法的掌握情况来调整学习内容，使其和学习者知识水平能力相当。

2.下一类别的学习内容的推送

系统为学生推送下一类别学习内容的基础是对知识内容进行类别的分类，如图4所示。

系统要为学习者推送L2类别的知识点的学习内容时需要对L1类别的知识点后测测试得分率设置参数值N。若DL1＞=N时，系统会推送L2类别的知识点的学习内容，依次类推，当DLn＞=N时，学生关于这一知识点已经达到学习目标的要求。

五、总结

本文为了解决初中生在通过网络学习物理知识时存在的资源选择迷航现象，在对国内外研发的网络学习平台存在问题的基础，提出了算法、功能设计集于一身的具有学科特色的初中物理智能学习系统的设计研究。本研究也存在一些不足之处，例如，对算法的研究还不够深入，对初中物理知识内容的分析过于笼统。在今后的研究中，将致力于算法和知识内容的分类。

[1] 张建忠.知识构建在初中物理教学中的应用[J].中国教育技术装备,2013，(1)：77-78.

[2] 周宏伟,王建华.网络智能学习系统设计[J].黑龙江科技信息,2008，(16)：174.

[3] 百度百科. Blackboard[DB/OL].http://baike.baidu.com/view/1969844.htm,2014-03-10.

[4] 百度百科.WebCT[DB/OL].http://baike.baidu.com/view/2097694.htm,2014-03-10.

[5] 缪凯. 基于Web的网络智能学习系统设计研究[M].长春：东北师范大学,2004.5.

[6] 黄荣怀,杨俊锋,胡永斌.从数字学习环境到智慧学习环境——学习环境的变革与趋势[J].开放教育研究,2012,(1)：75-84.

王春晖：博士，研究方向为数字化学习环境建设(zhongyj@nenu.edu.cn)。

钟永江：博士，研究方向为数字化教学资源建设(zhongyj@nenu.edu.cn)。

张语函：硕士，研究方向为数字化教学资源建设(22747179@qq.com)。

2014年3月15日

责任编辑：马小强

The Intelligent Learning System Design of Junior High School Physics

Wang Chunhui, Zhong Yongjiang, Zhang Yuhan
(Ideal Information Technology Institute of Northeast Normal University, Changchun Jilin 130117)

This paper argues that the current intelligent learning system research mostly stay at the algorithm level, and there is no substantial application research. Its root cause is that the research is not from the perspective of subject and lacks in-depth study of the subject content.In this paper, through the analysis of students’ junior high school physics knowledge learning problem on the network after class and the defects of current junior high school physics network learning platform, it puts forward the difficulty level model of junior high school physics knowledge and its evaluation standards. On this basis, student’s learning level is diagnosed in the form of testing, student’s learning situation is recorded, and personalized learning solutions is pushed, so as to realize intelligent learning.

Junior Middle School Physics;Learning System; Discipline Ontology;Intelligent Diagnosis

G434

A

1006—9860(2014)10—0090—06