人工智能支持智慧学习的方向与途径

钟绍春

关键词：智慧学习;人网融合;人工智能

一、数字化学习普遍存在的问题与成因

近年来，通过“三通两平台”和网络学习空间人人通建设等工程的实施，大部分学校都建设了必要的多媒体“班班通”教学设备，配备了一定的教学资源和软件。通过教育云平台，大多数教师和大部分学生开通了网络学习空间，教师和学生在网络学习空间中能够开展基本的教学和学习活动，教师和学生普遍具备了信息技术在教学和学习上的应用能力。特别是，2018年教育部又发布了《教育信息化2.0行动计划》，对于推动数字化学习起到了巨大作用。

但是，应当清醒地看到，教育云平台和数字校园等的建设和应用，还没有真正引发教师课堂教学和学生个性化学习的革命。目前，大多数教师在教学上的应用主要集中在课堂讲解上，以替代板书为主要应用方式。初、高中在阅卷和成绩分析方面有较好的应用，在教学效率方面有一定的提高。

总体上看，主要以知识与信息的快速呈现和获取为主，信息技术的应用层次还是非常浅层次的。主要的成效体现在效率方面，对于教学质量的提升还不是十分显著。对于学科中疑难知识的深度理解，为学生提供更多通过探究找到解决问题方案的机会，让学生有机会按照自己实际情况学习、找到适合的学伴合作学习，全过程掌控学习情况并动态调整学习活动和方式，将最好的教师动态供给所有需要的学生等方面，还没有形成系统、有效的支持。

从资源和软件方面来看，在过去的几年中，很多地方，由电教部门负责搭建了教育资源公共服务平台。但是，大多数教师很少使用平台及所提供的资源，教育资源云平台的应用和课堂教学基本上是脱节的。从教师教学的角度看，最希望的是能够按照自己教学思路和方法，方便、快捷找到所需要的课件、学件、教学设计、作业、个性化学习微课程等套件资源，以及能够根据实际需要快速编辑、调整、生成所需资源的工具软件。从学生角度看，能够获得的资源主要是微课程、网络课程或网络资源等，尽管数量上非常丰富，基本上是堆积式的，无论采用什么样的人工智能和大数据技术，都很难按照不同层次学生的实际需要提供适合的学习路径和精准的资源。非常缺乏按照不同学习路径，针对问题迭代挖掘出的名师指导性学习路网资源。

从信息技术在教学中应用的角度看，大多数是由电教部门推动教师在教学中应用资源公共服务平台，很难见到实质性的成效。在县市区，教师的教学工作，除了学校相关负责人组织实施外，主要是由区域教研员负责组织开展，但大多数教研人员对信息技术与教学融合创新应用并不精通，大多数情况下是依据原有的教学思路和方法指导老师开展信息化环境下的教学活动，信息技术的作用很难发挥出来。

总体上看，大多数教师对于应用人工智能、大数据和“互联网+”等技术改变课堂教学和学生学习，还没有找到非常完整、准确的方向和切实可行的实现途径。“互联网+”条件下的智慧学习的理念尚未形成，大多数情况还是应用技术支持知识传授。这种通过技术，不改变教学方式和方法，只用来为原有教学思路和方法提供教学条件的做法，必然导致设备投入很大而效果不佳，已经给一些学校、老师带来了很大的困惑，甚至是引起很大程度上的诟病。因此，急需转变课堂教学和学生学习的理念、思路与方式，引导信息技术与教学和学习融合创新的正确方向。

导致这些问题的主要原因是，教师对课堂教学和学生学习的关键问题没有系统梳理清楚，或者没有在技术条件下深入研究问题的有效破解方法，或者没有按照破解方法应用技术。大多数情况下，技术只是简单地贴到教学和学习上去了。

二、人工智能改变学习的方向与途径

人的培养过程不是一个固定的流程，需要根据学生学习的进展情况做动态调整，因此，不可能靠设备或技术直接就能够实现教学或学习的自动化。如果在原有条件下开展课堂教学和学生学习活动没有任何问题的话，一定不需要人工智能等技术的支持。由此可见，人工智能、大数据技术及“互联网+”等技术应用于课堂教学和学生个性化学习，其目的只有一个，就是为了解决问题提供有效的支撑。因此，单纯靠人工智能等技术是不可能给课堂教学和学生学习直接带来根本性改变。

（一）人工智能支持下的未来学校学习样态

常规条件下，学生在学校的学习，只能由不同学科教师按照课程体系和教学计划分别组织、安排和引导教学活动。这种样态的课堂教学和学生学习，存在着很多无法解决的问题。首先，学生没有任何选择教师的可能和机会，只能按照学校的安排，凭天由命，学校分配好的教师，学生就幸运了，如果分配一个不好的教师，学生就倒霉了。任何学校优秀的教师都是少数的，大多数学校，普遍缺乏优秀教师。即使有优秀的教师，也只能为自己所教学班级的学生提供优质教学，其他班级学生无论如何也没有机会得到该优秀教师的教学帮助。不仅如此，即便是优秀教师自己所教学生，在课堂教学活动之外，几乎不可能再为所教学生提供个性化指导和帮助。其次，在课堂教学过程中，学生只能按照教师事先设计好的教学活动，在老师的组织下开展学习活动。尽管教师会最大限度地考虑全班学生的实际情况，来统筹安排教学内容和教学活动，但是，教师所安排的教学活动是一个程序，所有学生都得按照这个统一的程序开展学习活动。因此，课堂教学几乎不可能实现个性化。第三，在常規条件下，使用教具和理化生实验室等，对于理工等学科的疑难知识学习，很大一部分学生在一定程度上是有难度的。在这种情况下，学生对应知识学习的质量就不一定很高了。第四，在常规教学条件下，要想以知识学习为载体，实现育人目的，就必须为学生提供更多的独立解决问题的机会。但是，在常规教学环境中，往往很难满足探究学习活动的实际需要。因此，学生独立解决问题，特别是创新思维能力是很难培养出来的。第五，学生自己很难及时知道自己哪会哪不会，应着重巩固、提升、拓展什么等。对于教师而言，非常想及时掌握教学的动态情况。但是，在常规条下很难做到这一点。因此，教师很难根据学生总体状况，动态调整和安排教学活动，确保课堂教学活动安排更加符合学生的实际情况。

人工智能支持下的未来学校教育样态

如图1所示，理论上讲，最好的学习样态应当是，学生发自内心想学习，找到合适的方法开展学习活动，获得最好的老师帮助指导学习活动，找到适合的学伴共同完成学习活动，全面培养学科问题解决和独立找出问题解决方案等能力。教师能够动态掌握和调控学生培养过程，能够依据群体学生总体情况调整教学安排、教学方式和教学方法。学校和教育局，能够汇聚优秀教师的教学智慧和典型学生的学习经验，并根据需要供给所需要的学生和教师，改变优质教育服务的供给方式。校长和所有管理者，能够全面了解学校办学情况，根据需要调整办学方案，最大限度地将教师、场地和设备等资源优化配置。这种我们所期待的教育新样态，在常规条进行几乎是不可能做到的。人工智能等技术手段，恰恰给我们提供了实现这些目标的机会。这种教育样态就是智慧教育，这种样态的学习就是智慧学习。智慧教育有两个层面的事情，一是要培养学生的智慧，另一个是教学和学习过程与方法要智慧。

学校教育未来创新发展的方向，应是在人工智能、“互联网+”和大数据等技术支持下，最大限度地匯聚优质教师资源，通过迭代优化方式，构建起系统解决教育问题的教育新样态。

应用人工智能等技术支持学生学习和课堂教学的变革与创新，应着重围绕学生有针对性学习、优质教师供给、疑难知识学习、提供更多探究机会、动态掌控和调整教学和学习、系统评价教师教学等方面，探索可行的路径和方法，支撑学生高品质学习。

要实现这一目标，应能够全过程完整、精准、科学采集课堂教学和学生学习情况大数据，实现教学和学习精准调控。应建设能够供给优质教师教学智慧和学生学习经验的学习路网，为高品质个性化学习奠定基础。应充分利用虚拟仿真和“互联网+”等技术，为深度理解知识提供将知识还原为实际问题和可视化、资料精准集成等工具，为感悟和探究知识提供探究过程支持和梳理归纳等工具。真正将人工智能、大数据、“互联网+”和虚拟仿真等技术在教学中的应用，实现由表面应用向深度应用、由单点应用向全过程应用、由面对面信息化应用向“互联网+”应用、由一般信息化应用向智能化应用、由专用资源应用向大资源应用等的转变。

（二）人工智能改变学习的基本途径

将人工智能、大数据和“互联网+”等技术，在课堂教学和学生学习活动中简单应用，是不可能取得革命性效果的。要想真正发挥人工智能等技术的作用，应从学生培养过程入手，从中找出学生学习所存在的问题，全面分析问题出现的原因，系统研究解决问题的可行方法，在此基础上，研究课堂教学和学生学习活动开展对人工智能等技术的刚性需求，按照实际需求探索出人工智能等技术支持课堂教学和学生学习变革与创新的有效途径及方法。应着重从支持知识深度理解、感悟探究知识、高品质个性化学习和精准调控教学活动等方面，系统应

在实际教学过程中，教师组织、引导和帮助学生学习的方式可能会有多种。那么，教师应该选择哪种方式组织学生学习呢？针对这种情况，教师只凭经验抉择，所选择的方式不一定是最好的。即便是选择了满足班级学生实际情况最大的路径，也不能保证该路径适合所有的学生。要想真正做到尽可能满足所有学生的需要，就应当充分应用学生学习大数据。基于大数据，教师从各种可能路径中筛选出一条与全班学生满足度最大的开展教学活动，并通过学生学习大数据，找出所选择路径与学生不适合的比例，分析不适合和适合的方式与路径，对课堂教学活动和方式做适当调整。在此基础上，帮助学生精准找出问题，安排课后适合的学习方式和内容深化学习。

1.基于数据精准支持疑难知识学习

在教学和学习活动中应用技术，首要的任务是，在准确把握教学问题、找到有效解决问题的思路与方法的基础上，再根据教学和学习的实际需要，通过系统比较和分析，选择合适的技术支持方式和相应的资源软件，有针对性的应用信息技术。

比如，初中物理有一个知识点，是讲“重力和质量关系”的。质量的定义是物体所含的物质多少，重力他是通常的重量）是地球对物体的吸引力。如果教学中只是讲解这些概念，以及它们之问的关系和区别，这种情况下，对技术的需要主要是帮助阐述清楚什么是物体的重力，它与地球的关系，物体质量是物体的固有属性等就可以了。采用图片、简单演示动画或者三维仿真等资源软件，都可以帮助教师更好讲解，帮助学生更容易学习。哪种资源软件类别更有效，什么样的应用方式更适合呢？这就需要通过应用效果大数据，迭代分析出不同做法之间的差异和优劣，选择更合适的应用方式和更有效的支持资源软件。以这种方式完成“重力和质量关系”的教学任务，学生可能会记住这些知识，也可能会应用这些知识解决具体问题。但是，学生会产生疑惑，诸如“质量是靠重力测量出来的，既然有了重量（重力），为什么还要搞出个质量呢？”学生带着困惑学习，效果显然会受到很大影响的。在这种情况下，教师虽然讲解了质量和重力，以及它们之间的关系，也应用了技术，但这并不代表着学生真的明白了为什么有了重力还要有质量。因此，技术的应用并不一定都能够带来最佳的教学和学习效果。

2.基于数据构建和优化探究学习环境

技术只是支持知识深度理解和学习，想实现以知识学习为载体，培养学生思维能力，特别是创新性思维能力的可能性几乎是没有的。要想从根本上解决这一问题，最好的办法是给学生一个学习知识的理由，让学生明白为什么要学习某一知识，并安排合适的方式和活动，让学生自己找出解决问题可能的方案，并通过探究得出正确的结论。在此基础上，按照这种学习方式和活动安排的需要，应用技术为活动开展提供支持资源软件，并根据应用效果大数据，迭代优化支持方式和所需要的资源软件。

事实上，任何知识都不是无缘无故出现的，都是智者为解决问题而探索和总结出来的。就“重力和质量关系”而言，重力是所有人都能够感受的，没有任何学习障碍。而质量，大多数学生接受起来是非常有难度的。因此，最好的教学思路，不是直接讲解质量，而是通过一个实际问题引入。这就要讲一个故事，将质量还原为一个实际问题，让学生明白为什么要学习质量。比如说，某人乘飞机出国，由于身体原因，随身携带了一公斤特殊食物，要分成两顿食用。但是，在万米高空的飞机上，用弹簧秤一量发现不够一公斤，这是为什么呢？事实上，在不同高度，同一个物体的地球引力不一样，通过弹簧秤测量出来的重量就是不同的。物体离地面越高，地球的引力就越小，而且有规律。解决食物到底是不是一公斤问题，最好的办法是，找到一个大家公认的高度，测量出其重量，以此作为物体的标准值来判断其大小。大家都能认同的高度就是海平面，在海平面测量出物体的重量，就可以作为该物体的一个标准值，也就是质量。在这种情况下，需要借助技术帮助教师讲解清楚地球在不同高度重力的变化规律，在海平面测量出的重量作为标准的理由等。按照这样的思路和方法，技术的应用方式和支持资源软件与前面的做法区别就非常大了。因此，技术的应用方式和支持资源软件是否合适、有效，首先取决于教学和学习的思路与方法，其次才是技术本身。只有教学和学习的思路与方法确定的合适了，通过应用效果大数据，对技术应用方式和支持资源软件所做的迭代优化才更有意义。这种情况下，如果技術真是用上了，对教学和学习的作用就会更加有明显。

3.基于大数据精准供给优质教师教学智慧实现高品质个性化学习

借助“互联网+”、人工智能和大数据等技术，建设学习路网，并不断迭代优化学习路网。基于大数据，利用人工智能技术建立智能导引系统，引导学生选择适合的学习路径，精准得到优质教师教学智慧，帮助学生开展高品质个性化学习活动。

由此可见，不能仅就技术谈技术，而应当将各种技术的应用放在课堂教学和学生学习变革与创新的大框架下来统筹安排。

三、“人网融合”智慧学习新样态构建途径

实现高质量个性化学习的前提条件，一是能够精准获得学生学习结果和过程两个方面的数据，二是有符合大多数学生学习特征和实际需要的学习路径及高质量优质学习资源，三是能够根据学生的实际需要和个性特征，智能引导学生走适合自己的学习路径，四是按照适合的学习路径为学生精准供给优质学习资源等。

（一）数据驱动的智慧学习基本原理

数据驱动下的智慧学习基本原理

数据驱动的智慧学习基本原理如图2所示。首先，要有一套完整、精准、科学的学习大数据采集标准，基于该标准动态采集学习者学习大数据。基于大规模学习者的学习大数据，通过深度学习方法，挖掘出群体学习者共性特征，并基于群体学习者学习大数据不断地迭代优化共性学习特征。在此基础上，再根据学习者个体学习大数据，递进式迭代挖掘和优化学习者个性画像。其次，依据知识与能力图谱，基于学习者共性特征、学习大数据和学习者画像，动态规划出共性学习路径集，并按照每个路径的实际需要迭代构建和优化学习支撑资源。学习路径集及相应的学习支撑资源，统称为学习路网。第三，基于学习者学习大数据、学习者个性画像和智慧学习路网，依据所规划的共性学习路径，引导学习者完成个性化学习活动。在此基础上，逐步迭代创建和优化学习者个性化学习路径，进一步提升个性化学习品质。第四，基于学习者学习结果和过程大数据，迭代构建出学习者个性化知识与能力图谱，为进一步学习明确方向。

（二）依据知识与能力图谱采集学习大数据

针对教师课堂教学和学生个性化学习不同阶段和类别的活动，应采集的大数据类别也不尽相同。但无论是教师教学还是学生学习的大数据，都应从结果和过程两个方面采集和汇聚。

目前，大多数学习结果数据主要是通过各类考试、测试、实验及作业等途径采集的。绝大多数测试题，是出题人根据考试的导向准备出来的。即便是有课程标准，也只是阐述了知识体系结构，知识点之间的关系，对于知识点到底能够解决哪些问题，问题与知识点之间的对应关系并未十分清楚的给出。仅靠这种方式获得的学习结果数据，难以科学、准确、完整地测量出学习者知识掌握程度、问题解决能力体系形成程度，以及能力与知识之间对应关系等。因此，以此为基础，教师所做的教学活动安排和学生所选择的学习路径，往往很难以与学习者个性化需求精准匹配。

对于结果大数据，不论是学生学习还是教师教学，都需要有完整、精准、科学衡量的标准。比如，学生学习，衡量优劣最佳的办法是通过问题解决和任务完成等获得。最直接的办法是让学生将每—个知识点所有的题做一遍，所有的任务完成一遍，但这是不可能的事情。一个知识点可能会准备出成千上万道题或任务，不可能让学生全部都做或完成。因此，最关键的是能否找到内核题、任务。所谓内核题和任务，是指能够完全覆盖各种变化情况的题和任务的最小集，多一个就重复了，少一个就缺项。

内核题和任务，以及相应的解决和完成方法体系就是学习目标的量化标准，也就是该知识点的知识与能力图谱。知识与能力图谱的核心思想是，将以知识为线索的学习调整为以问题或任务为线索。将解决问题、完成任务的基本方法、规律和策略等，按照问题和任务分层、分类建立体系，并将与之有关的基础知识建立联系。基于知识与能力图谱，通过采集学生每个问题做的对错和解决问题所掌握方法情况，每个任务完成和所掌握完成任务方法情况，为每个学生建立系统、精准的学习结果大数据。

对于学生学习过程大数据，需要明确可能的教学和学习实现路径集，作为采集过程大数据的依据。以知识学习为例，可能的路径有三种基本类型，听讲、自主和探究。每种基本类型，又有多种具体实施路径，比如听讲方式学习，教师既可以启发式探究讲，也可以直接讲解知识。直接讲解知识，既可以概要性讲解，也可以详细讲解等。因此，应按照不同学习路径，建立学习方式大数据库，并为每—个学生采集学习力式等过程性大数据。

（三）基于学习大数据构建和优化学习路网

高质量个性化学习的核心特征是，能够充分激发学习欲望让学生主动学习，学生动态了解自己的实际情况明确学习方向，学生能够针对自己的实际问题选择适合的方式、环境和学伴、得到最好老师指导完成学习活动。要实现这样的教育新样态，就必须提供疑难知识理解与体验探究支撑手段，实时监测学习状况并做出动态调整，能够将优秀教师供给每一个学习者。这样的教育新样态，在常规条件下实施起来是非常困难的，甚至是不可能的。

已有个性化学习能够获得的资源主要是微课程、网络课程或网络资源等，尽管数量上非常丰富，但基本上是堆积式的，无论采用什么样的人工智能和大数据技术，都很难按照不同层次学习者的实际需要提供适合的学习路径和精准的资源。

要解决这一问题，必须将优秀教师的教学智慧充分挖掘出来，建设学习路网资源，按照学习者的需求供给优质智慧资源。但问题是，学习者的真实需求如何判定，依据什么标准挖掘教师教学智慧。这就需要将群体学习者的共性学习规律找出来，找出可能的共性学习路径和需求，按照需求汇聚教师教学智慧，并不断递进式迭代提升。而人工智能、大数据和“互联网+”等信息技术，为问题解决提供了可行的途径。

智慧学习路网是针对学习内容，借助人工智能等技术，以知识与能力图谱为线索，依据群体学生共性特征和学习实际需要，所构建出的学习路径集以及与所有学习路径相匹配的学习支撑资源等。学习路网应重点汇聚信息技术支持疑难知识深度、感悟与探究知识，以及基于数据的教学调整与个性化学习方面的支撑资源。应尽可能体现资源与工具软件对学生个性化学习和思维能力培养方面的支撑作用。智慧学习路网是实现智慧学习的坚实基础，没有优质、完备的学习路网，个性化學习是无法全面实现的。

一般情况下，按照不同学习路径所准备的微课（教师指导、讲解、答疑等）、优秀学生学习经验分享视频和作品，学习工具、仿真实验室等交互资源，在实际课堂教学和学生学习过程中，完全满足所有学生个性化学习的不同需要是很困难的。

因此，应当根据大规模学生长时间的使用数据，借助大数据和人工智能挖掘等技术，迭代挖掘问题，给出路网中学习路径及支撑资源优化方向，在此基础上，按照需要进一步挖掘名师教学智慧，优化学习路径，提高支撑资源品质。如图3所示。

基本大数据的学习路网优化

要想建设完整、优质的学习路网，梳理和构建学科知识与能力图谱是基础保障，找出解决学生学习共性问题的有效途径和方法是关键，贯穿全过程尽可能安排机会提升学生系统思维能力及创新思维能力是难点。应按照不同体系所形成的学习路径，有针对性地建设学习路网资源。