“互联网+”背景下自适应学习系统的研究

摘要：分析“互联网+”背景下的自适应学习及自适应学习系统的特点，介绍自适应学习系统的开发过程，以移动应用开发课程为例，说明自适应系统的结构特点，并以几个章节知识点为示例介绍自适应学习系统的工作方式及学习者的学习方式。

关键词：“互联网+”；自适应学习；自适应学习系统；反馈机制

1.背景

“互联网+”辅助技术是新形势下对传统课堂教学的一种有效补充和拓宽，它是指运用必要的理论知识和企业的一线真实项目案例等教学内容，通过课件、图文、视频、测试、功能模块、项目实战等多种丰富的学习形式，通过智能反馈技术，检测出学习者当前的学习水平和状态，并相应地调整学习活动和进程，帮助学生实现差异化学习。目前很多公司推出了最新的自适应学习系统，如“学吧课堂”通过收集用户的信息和行为适时调整视频内容，借助人工智能分析学生的学习情况；Knewton教育公司通过收集数据、智能推测和提议几方面来进行个性化适配教学服务。

2.自适应学习

自适应学习是指学习者根据学习内容的不同，选择不同的学习方式，在学习中不断发现，最终找到符合自己的学习方式。自适应学习是人类获取知识和发展技能的一种重要学习方式，自适应学习不仅仅是几个算法和公式套用那么简单，而是人工智能在教学中的应用，关键是知识点的吸收、维护、分析和应用。

首先在知识点的拆分上，要求对教学内容有精确掌握，通过把知识点拆分成“颗粒级”，从而节约每个知识点的学习时间，最终提高学习者的学习效率。把知识点进行拆分并实时监测，能够勾画详细的学习者档案，并根据知识点间的先行关系、相关性等，推送最合适学习者学习的下一个知识点，学习者不需要反复练习已经掌握的知识点，以此节约学习时间。另外在自适应学习的背后是海量的学习行为数据，因此要通过自适应算法来动态调整策略，是让学习环境、学习内容、学习活动来适应每个人不同特点的高度个性化学习过程。

3.自适应学习系统及其特点

传统的在线学习系统，学习路径呈零散状态，效率很低。自适应学习系统是一种学习支持平台，平台实现以学习者为主体，为学习者个性需求提供学习内容、环境和策略的支持，通过系统实时精准测评，定位薄弱知识点，规划学习路径，效率相对更高，控制并计划整个学习过程。

一个自适应学习系统包含三大基本构建：①学习内容模型，把要学习的课程内容细化，并使之关联形成结构图；②学生知识模型，评测学生对每个知识点的掌握水平，通过掌握的知识水平关联到相关的知识点，并对其能力水平量化评估；③教学指导模型，当学习者参与学习后，系统将根据学习者的评估水平动态反馈并制订后续的最适合学习者的学习计划。其中“学生知识模型”和“教学指导模型”是设计的难点，通过学习者的学习系统能动态监测学生在不同知识点的能力水平，并提供相应反馈信息。系统将通过数据挖掘、（Agent）人工智能技术、标签技术和机器学习等技术将学习行为量化计算。在知识内容上，需要考虑知识的关联性以及某些知识点的先后顺序，最终将这些内容和数据变成评测数据，并能实现与学习者交互。

4.自适应学习系统在课程中的应用

基于“互联网+”自适应学习的研究目标分为理论和实践两个层次，在实践上的研究目标是在目前“互联网+”各项核心技术的支持下，通过一个基于互联网和移动互联技术的自适应学习系统的应用，为未来自适应性学习系统的大规模的普及应用做一些研究和探索工作。

1）自适应学习系统的体系架构。

系统的总体逻辑结构由相对独立的4个部分构成：任务部分、知识部分、测试部分、管理维护部分。任务部分以学习者为中心，系统初始时将学习者视为从零开始，进入自适应学习系统后需要完成系统设定的若干任务安排，而这些任务涉及所学内容的若干知识点，学习者只有学完相关知识点，学习者才能顺利的完成任务。学习者在学习知识点及完成任务的同时，系统将对学习者的知识水平以及测试题进行评估，根据评估结果系统自动记录学习者学习记录并开启进入对应的项目实践内容权限。指导者根据学习者记录库中的学习记录，为学习者给出适合其学习的学习方案和学习建议。学习者通过这些建议选择适合自己的学习计划及学习策略，并根据反馈信息动态调节和控制学习环节的过程。知识部分指学习内容是学习者要学习的内容，学习内容被划分成“颗粒”后，与对应的任务相关联，学习内容将动态调整，随着学习者开始学习并参与测试，学习计划、学习方式和学习策略将根据评估结果以及指导者的建议发生变化，指导者可应学习者的请求进入学习者的学习记录库及自适应测试题库，随时调整里面的各项数据。指导者所做的工作都是为了帮助和指导学习者更好地实现个性化的自适应学习。测试部分由自适应测试题库、学习者记录库、知识点题库组成。自适应题库是知识点题库的子集，根据学习者的学习状态动态调整。学习者记录库存储学习者的学习信息，来源于评估结果和指导者给出的建议信息。知识题库代表学习内容知识点相关的题目。这3部分内容根据权重的原理动态改写，或者根据学习者请求在授权范围内由指导者编辑改写。管理维护部分包括对学习内容、知识题库、各种等级用户进行初始化和维护管理，主要工作是建立学习内容，并根据学习内容知识点划分为相互联系、但又相对独立的认知单元，并以不同的形式来教授这些认识单元，建立各种学习策略并安排对应题库。

2）自适应学习系统设计原理。

基于“互联网+”自适应学习系统能让学习者主体轻松地驾驭自适应学习模式及操作要领，实时描述和记录学习者在学习过程中主要的一些智力和非智力因素的动态变化过程，使学习者更好地客观认识和评价自己的能力，选择最适合自己的、自主的、个性化的自适应学习。教学者先根据知识结构图制作内容，列出学习者需掌握的知识内容以及已掌握内容，每一个学习者有一个单独的模拟学习者的学习路径，不同学生的路径不一样。当知识点对应颜色越深表明学习者该知识点掌握得越好，对应的掌握度系数也越高。系统中存放有学习者大量的学习数据，可以用数据去分析学生下一个学习任务并推送任务。系统对于知识部分采用了标签技术，标签除了难度，还要让系统知道不同知识点的相互联系。

3）自适应移动学习系统实践研究——以“移动应用开发”课程为例。

系统的实现：系统由服务器端和客户端构成，服务器端采用JsP+JaVaBean模式，客户端学习者可通过pc端浏览器或智能手机进行学习，由于智能手机的普及以及学习者时间碎片化的实际情况，这里以移动客户端为例进行说明。

案例分析与研究：课程主要是通过项目化案例进行学习，因此可将多个学习内容构建在一个问题当中，并设置一定的任务环境，给学习者提供一定的学习情境。通过需求分析，对照所需掌握的知识点，使学习过程在虚拟的环境中完成，从而将知识的学习过程变为处理实际问题，提高学习者的思考问题、分析问题和解决问题的能力。

项目情境一：智能农业移动管理系统用户引导界面。

在正式启动项目开发前，先要检查学习者的知识准备如表1所示，根据自身学习情况，进人相应章节加强和补充。

项目说明：启动项目进入引导splash页面，在引导页面界面停留3秒钟，然后跳转到用户界面，用户界面可以通过滑动切换管理系统的介绍图片。再次启动该项目在splash界面停留3秒直接跳转主界面（不跳转到用户界面）。

学习过程：如果用户对项目知识点还没有做好充足准备，可点击对应知识点的学习按钮进入相应章节进行语法学习，如果觉得某知识点已经部分掌握，可以进入能力测试模块。系统将依据学习者对知识准备度的选择以及测试的反馈状况给出评估，若学习者通过系统的评估，将进入项目开发阶段。学习者将根据系统的提示参与到项目开发中，按模块来完成项目指定的任务，通过前面的自适应性学习过程，已经清除了后续开发中的各种障碍，像游戏攻关一样使得学习者的学习更有持续性和趣味性。在学习者的学习过程中，作为教师也可以监测学习者的学习进度和学习情况，适当地介入学习者的学习过程，做相应的指导和提示。知识点的表现形式可以是多种多样的，能够适应不同的教学策略和学习者，知识图结构文件将知识点的内容和它的表现资源关联起来。

为了测试学习效果，教师让在学课程班级的部分学生参与到自适应学习平台学习，其他同学还是沿用传统的课堂教学模式。很明显，使用自适应学习平台后，学生的学习能力和积极性有了极大提升，教师能够很轻松地了解学习平台上每一位学生对知识点的掌握水平，并可参与学习过程且引导学生一步步学习下去，抛开学生个体学习能力的差异性，通过样本统计见表2，显然自适应性学习系统进行学习比传统教学更为高效。

5.结语

在终身教育的需求下，凭借“互联网+”的自适应学习系统便捷的学习方式，为学习者提供了良好的学习体验，同时所获得的知识之丰富和先进完全可以超越课堂原本的知识。对于学习来说，自适应只是一种手段，最终还是取决于学习效果。自适应学习系统同样要考虑学习者的持续参与问题，保证学习者参与学习的时间。另外自适应学习系统还需考虑学习的趣味性，让学习者想要学习的时候，不会觉得吃力、痛苦和遥不可及。基于“互联网+”的自适应学习系统将会有更深入的研究和发展，为更多的学习者提供良好的网络学习环境，通过系统学生和教师可以随时保持互动，教师为学生答疑反馈；学生也可以为了共同的学习兴趣和目标，相互合作，相互激励，达到共同学习的目的。