多元智能严管框架下基于STEM培养学生自主及创新能力

杨旭东 杨艺源

[摘           要]  近年来，随着教育的不断发展，大数据AI信息化、智能化的發展，网络课程、移动兴趣班及各类辅导课程的大量涌现。教育投资、需求及教学形态多样的同时，多数学生机械式、盲目式、依赖性的低效学习现状成为家长难以解决的焦点。多元智能信息教学本应建立在学生自主学习、兴趣学习、创新思考的基础之上，以及智能高效的严格管理教学框架之下。因此，探讨基于STEM多元智能信息化教学的同时，如何严格管理、全面高效地培养学生自主学习创新能力，有效提高学生学习兴趣及效率的问题。

[关    键   词]  智能全面教学;教育经济;高效自主;提升兴趣

[中图分类号]  G645                   [文献标志码]  A                    [文章编号]  2096-0603（2020）07-0230-02

近年来，智能AI教学、情景教学、信息多元化教学模式在我国已逐步被广泛应用。但由于教育水平日益提升，教学信息化不断发展，家长为了让孩子接受更优质、更全面的教育，从幼儿年龄段起，规划大量兴趣课程、竞赛课程及各类辅导课程，并且由于课程教学中常侧重考试成绩、竞赛成果等，忽视发掘学生自主学习及合理创新的学习能力，课后难以短时间快速理解学习内容，导致学习效果欠佳，成为多数家长苦恼的焦点。

智能化课程及网络课程教学给学生带来便捷、多元化的同时，部分学生由于先前尚未形成良好的自主学习习惯，加之网课平台目前尚未构建有效的管理系统，则导致部分学生为完成课程任务而没有达到良好的学习效果。

因此，跨学科全面交互教学，合理培养学生自幼时起的自主学习、兴趣学习以及创新意识，并构建智能课程严格管理系统，是目前解决问题的重中之重。

一、跨学科全面智能交互教学，激发自主学习兴趣

（一）国内基础课程教学一般性现状分析

自主学习是知识间连通的桥梁，是高效学习的根本。在当前国内大多数中小学教学中，由于环境、时间等各因素，常强调考点，短时间给予学生大量知识，从而容易忽略全面教学，引领学生自主深入思考，导致学生认为学习枯燥乏味，压力巨大。久而久之即出现部分学生缺乏心理自信，依赖教师及同学，抵触独立完成学业的情绪型课堂行为。部分教学情景实践采用演示的教学方法，使学生常快速背记、照猫画虎，难以在课堂上短时间灵活运用，因此，应基于STEM教学形态，跨学科全面交互教学。

（二）基于STEM的智能全面高效教学模式探讨

在日常教学中，合理运用智能信息化系统打造跨学科全面教学基本架构，可真正意义解决学生的心理压力及学习依赖性。当前，我国智能信息化教育正处于初始发展阶段，而国内多以各学段STEM课程或单一学科的教学研究，尚未有基于STEM进行跨学科智能全面教学模式结构的探讨。

在课堂内容正式开讲前，以设问互动或学生参与讲解的方式引导讲解，并配多媒体、智能模拟情景、动画等帮助学生思考理解，使学生自幼起养成自主正确思考、敢于合理创新、不依赖于考点重点等机械式学习。课堂讲解时，应基于STEM教学理念，将学科与学科间互联互通，让学生成为课堂上的主体参与者，有效发散学生思维，形成知识框架体系，从而提高学生的学习效率。

此外，对现阶段多数课余兴趣班及AI情景课程教学，应注重学生的参与度，降低因考试及灌输式教学给学生带来的压力与依赖。课堂讲解后，可余留时间，通过上台演讲、引导学生创新设计、因材施教地鼓励学生与教师交流探讨，并配合课后智能AI管理平台进行答疑、理解、巩固知识内容，从而有效合理地解决学生强硬背记知识、单一式模仿实践步骤，使学生真正意义上理解、消化内容，提高自主学习的能力及兴趣。

二、构建智慧课程教学严管系统基本框架

（一）国内智能网络授课方式现状分析

目前智能化教学、网络化教学已成为我国教学形式发展的必要方式，通过电子设备网络授课，给学生及教师带来了便利。但由于中小学生包括部分大学生缺乏自主学习的能力及自律的习惯，加之网络教学形式还处于不完善阶段，学生常因没有严格管控而滥竽充数，或依赖于电子设备学习的方式，难以达到网络授课的效果。因此，在有效提高学生自主学习能力的同时，构建智能网络授课严管系统，是目前解决网络授课对多数学生难以起效的关键。

（二）智慧课程教学严管系统结构探讨

对智能信息化网络授课形式的现状，基于大数据及AI技术，可构建由智能学习习惯监测分析模块、智能辅助答疑模块及智能课后练习三大模块组成的智慧课程教学严管系统，从而提升该授课方式的效果，达到良好的授课目的。

智能学习习惯监测分析模块运行时：（1）依据学生日常学习行为的综合监测数据，结合最佳推荐数据及平台监测形成的大数据，给予学生相应的打分评定。（2）通过推送情景动画、电话回访等方式给予学习规律较差者合理引导，及时了解学生心理压力及产生原因，激发其学习兴趣。

智能辅助答疑模块则依据日常讲解内容，结合学生所反馈的问题数据，给予学生AI答疑并向不善于自主思考、提问的学生以生动的方式推送反馈较多的难点讲解，引导其自主思考，养成善于提问的自主学习能力。

智能课后总结练习模块根据教师推送的作业，引导学生进行知识点横纵向框架式的巩固练习，设立闯关、比拼答题等鼓励机制，有效缓解学生因考试难点或作业繁多带来的心理压力，同时，对课后不善于总结、巩固或偷懒者，将依据后台大数据，给予推送提醒，引导其自主总结，并给予分数评定。

智能课程教学严管系统的构建，充分发挥依据AI及大数据在教学中的应用，充分考虑到家长对教学高效性和经济性的要求，在保证学生能够有效地利用网络学习资源的基础上，严格把控学习的重难点，避免学生对学习任务进行敷衍。同时在兴趣教学的基础上，有效地提高学生学习效率，合理利用学校的资源为学生和家长减少不必要的麻烦，缓解家庭的经济压力。为具有长周期特性的教育投资有效实现长效社会劳动力具有一定的推动作用。因此，对智能课程严管系统的深入研究显得尤为重要。

三、结语

针对当前国内目前教学发展的趋势及问题，在基于STEM跨学科多元化全面教学的同时，构建智慧严管教学系统并与其互联，可更加便捷、高效地引导学生课前自主思考，课中自主互动，课后自主串联知识架构的优良时间管理意识及学习能力。跨学科多元化智慧严管模式教学，有效培养学生自主学习能力及兴趣，引导学生合理利用教学资源，从而减轻家庭教育负担并带来经济效益，一定程度上缓解学生的心理压力。

在我国人口密度增长、基本实现全面脱贫的今天，全面教学、智能严管教学、引导兴趣自主学习，将进一步提升经济管理水平，提升教育经济效益。从宏观角度看，全面智能严格管理教学能有效提升学生的能力，驱动学者人力资本的增值。这将对新时代中国教育教学探索与发展，具有重大意义。

参考文献：

[1]秦瑾若，傅钢善.STEM教育：基于真实问题情景的跨学科式教育[J].中国电化教育，2017（4）：67-74.

[2]张勇，潘素萍.齐莫曼的自主学习模型理论与启示[J].高教发展与评估，2006（1）.

◎编辑 王海文