基于动态导图和虚拟学习社区的自适应在线学习研究

缪盾

摘  要：今年全球多个国家和地区遭受了新冠肺炎疫情的袭击，在线学习成为保障学子继续学习的不二之选。在线学习是“互联网+”形式下发展起来的极具冲击力的全新学习方式，国家教育十三五规划也明确以信息技术、人工智能等技术助力教育信息化创新改革。然而在线学习倡导的个性化学习不能等同于单独一个人学习，学习容易产生孤独感，导致学习保持率低，学习热度不高。因此学习的内环境和外环境对长效学习都是至关重要的。本文通过动态思维导图可视化反映个体的学习内环境，通过虚拟学习社区模拟学习的外环境，为学习者构建内外匹配的全模态学习平台，感受真正的线上课堂，提高在线学习的持久性和活跃度。

关键词：在线学习  学习内环境  学习外环境  思维导图  虚拟学习社区

中图分类号：G434                              文献标识码：A                    文章编号：1674-098X（2020）12（b）-0221-05

Abstract： As many countries and regions across the world have been hit by the COVID-19 epidemic this year， online learning has become the best way to ensure that students continue to learn. Online learning is a new and exciting way of learning in the form of "Internet +". The 13th five year plan of national education also clearly uses information technology， artificial intelligence and other technologies to help the innovation and reform of educational informatization. The personalized learning advocated by online learning can't be equal to learning by one person alone. Learning is easy to produce loneliness， which leads to low retention rate and low learning enthusiasm. Therefore， the internal and external environment of learning is very important for long-term learning. In this paper， dynamic mind map is used to visualize the internal learning environment of individuals， and virtual learning community is used to simulate the external learning environment， to build a full mode learning platform for learners to match inside and outside， feel the real online classroom， and improve the durability and activity of online learning.

Key Words： Online learning; The internal environment of learning; The external environment of learning; Mind map; Virtual learning community

1  引言

今年全球都遭受了新冠肺炎疫情的襲击，以中国为例，约有2.8亿各年级的学生不能返校学习。国家教育部发出了“停课不停学”的指示，在线学习成为非常时期保障学生继续学习的不二之选。在线学习是随着互联网发展起来的最具有冲击力的全新学习方式。据调查中国有80%左右的互联网用户在使用网络获取知识，而几乎每个大学生都曾不同程度地参与过在线学习，这表明借助网络来进行学习已经成为人们普遍接受的一种方式，同时在线学习也得到了国家和地方政府的高度重视。国家教育十三五规划中明确以教育信息化推动教育现代化，积极促进信息技术与教育的融合创新发展，努力构建网络化、数字化、个性化、终身化的教育体系，形成人人皆学、处处能学、时时可学的学习环境 。由此可见在线教育的规模和影响还会进一步扩大。

2  在线学习目前存在的问题

在线学习正在丰富全球的学习资源，真正让优秀的教学资源公开、透明，被更多学习者关注，这是教育信息化带来的教学变革，但是无论是在校生还是社会人员在进行在线学习中，都反馈了几个比较集中而突出的问题。

（1）学习用户数量庞大，但辍学率高，学习保持率低。学员通常在前期精力投入较多，能很好的观看视频，完成测评，中后期投入精力明显不足，不能按照教学预期完成。例如中国大学MOOC中的《画法几何与工程制图》某一期共有800多名学生报名参加，第一周登录的学生数有705名，五周后的登录率不足50%，最后只有113名学生顺利结课并获得证书。

（2）在线学习的课程知识体系过于简单。目前所有的在线学习的课程资源都不具备前置的知识体系结构示意图，均是简单以教材章节设置在线学习的次序，学生选择学习单元的自由度很大，造成一部分学生跳跃学习，形成知识结构混乱，另外对于有基础的学生，是通过选择学习自己想学习的几个单元，这是基于对自我知识积累的一个简单判断，在自我判断存在较大偏差的情况下，则会影响已选择单元的学习效果。

（3）大家对在线教育的个性定制是比较认可的，但是不能将个性化定制等同于单独一个人学习。学习需要外在的环境，需要学习的情境演化。美国著名的学习专家爱德华·戴尔曾提出学习金字塔的理论，这是一种现代学习方式的理论，他提出了六种学习方式 ，其中第一种就是“听讲”的方式，经过缅因州的国家训练实验室测试，这种学习效果是最低的，而“声音、图片”的学习方式比第一种略好，较好的学习方式是团队学习、群体学习。而目前的在线学习曲解个性化学习为独自学习，摒弃了群体学习对学习的促进作用。

这些凸显的问题让在线学习成为一种随意性很大的学习，致使学习效率低下，在线教育已经成为学生个性化学习以及全民终生学习的可实现平台，如何改善目前在线教育存在的上述问题，是值得探讨的问题。

3  在线学习自适应模式构建

在线学习自适应模式主要是为了学习者能找到最适宜自己学习的方式和路径，提高学习的效率。通过课程的动态思维导图构建可视化的学习内环境，明晰学习者自身的知识内储备，明确学习的方向，规划在线学习的路径。通过互联网搭建虚拟学习社区，丰富学习外环境，消除学习的孤独感，通过团队学习、共性学习增强学习热情，提高学习效率。

3.1 动态学科思维导图——学习内环境可视化

学科的知识都有其内在的逻辑及固定的结构，通过将概念、知识、问题可视化，同时将结构化思考、逻辑思考、辩证思考等思维方式融合，构建基于学科系统的思维导图，建立学科内各知识点的隶属度关系。然而常规的学科思维导图是静态的，没有与学习者的知识内存进行链接，即没有内化为自身的学科思维导图，对学习者继续学习该学科没有起到引导和监督作用。动态的学科思维导图可以跟踪个人的学习进度，把控学习效果，通过前测和后测的结果，评价学习者的知识内化程度，再通过隶属度关系及设定的阈值，解锁与该节点有关的各节点的学习，为了增加学习的趣味性，在动态思维导图中可以设定多个阈值，如下公式（1）所示。

其中x为首次前测或后测的评价分，若分值超过预设阈值80，则进入完全解锁模式，即与该节点有隶属关系的节点均被解锁，且隶属度值越高的节点具有被学习的优先权，在可视化中可用高亮颜色显示。若分值在阈值60与80之间，则进入半解锁模式，可进入隶属度值较高的节点学习。若分值在60分及以下，则不能解锁后续学习节点。

构建学科动态思维导图首先分析学科中涉及的各知识节点，建立知识树，根据节点和节点之间的树径长度建立隶属度函数，树径长度值与隶属度函数成反比，即树径越长，隶属度越低，每两个节点之间构建隶属度函数，最后得到节点关系的模糊矩阵。其次要有完善的学科习题库，并建立习题及其所对应的知识点的映射关系。最后通过Python实现习题库随机测试结果和个人动态思维导图的链接和触发，具体流程如下图1所示。

3.2 虚拟学习社区——学习外环境情景化

在线学习从单纯的视频传输式教学到人机可交互的半互动学习，打通了学生和老师之间的双向联系，但是同一时刻同步學习的各个学习个体是处于完全的隔离状态。随着学习的深入，学生会产生强烈的孤独感，知识在运转过程中只是一种填充过程，没有碰撞、激化和扩散。学习环境和学习过程是密不可分的，在学习过程中除了保证支撑学习过程的物质条件（包括学习资源、网络通畅、学习空间等），还应具备人际交流和任务情境等软环境。人际交流和任务情境能够联通学习者个体，将在线学习的点对点集的模式转化为点对点联通集模式，如图2所示。

点联通集可以假定为一个虚拟学习社区（学习共同体），是由有共同学习目标且同一时刻存在学习行为的学习者构成的临时团体，他们彼此之间可以在学习过程中进行交流，分享学习心得，共享学习资源，协作学习任务，在相互影响、相互促进中共同完成学习目标。

从理论上说共同学习体拥有比个体更大的储存知识、应用知识和创新知识的潜力，因此共同学习体可以更好地推动个体学习，产生远远大于个体学习总和的整体学习效果。而且在知识传播、共享、储存和应用的过程中不可避免地会发生“过程损失”，个体学习中这种“过程损失”受个体差异限制，不易发觉，较难控制，而共同学习可以通过一些组织行为（例如探讨、辩论等）干预和修正损失，避免无效学习和偏差学习。

虚拟学习社区可以将同一时间发生同一知识节点学习行为的学习者纳入同一区域，也可以退出。相当于喜欢看同一个电影的观众处于同一个影厅，那么学习者在学习的过程中可以通过弹幕、音频等形式进行交流、互动和分享，通过任务分解合作完成综合项目。同一社区内优先掌握的学习个体还可以为其他学习者提供帮助，内化和升华知识，同时积累自身奖励分。

3.3 学习内环境和外环境协同的自适应模式

自适应学习模式是一种新型的教育科技手段，使学习过程更加人性、高效、易于量化 。根据内容的自适应学习大致分为两大类、一类是知识点间的自适应学习，通过知识图谱实现;还有一类是知识点内的自适应学习，通过学习画像实现。这两类针对的是学习者的知识存量和学习风格，最终还是归结为学习内环境的自适应模式。而在学习过程中，学习者的投入度和情绪同时也受到外部环境的影响，因此学习者当前所处的情境，以及他的学习的周边环境特点，也应该是自适应模式需要考虑的一个方面。通过将学习者的情境和环境信息整合到适应性过程，协调外部的硬环境（空间、网络、地点等）、外部的软环境（人际互动、人际协作、情感变量等），内部的硬环境（知识点、学习资源、习题库）和内部的软环境（学习者信心、期望、热度等）四个维度的路径，形成内外环境双轨并行的自适应模式。

自适应模式是一种基于数据的驱动方式，将被控对象的学习状态和效果量变为数值。定义内环境状态用已学知识的掌握度和未学知识的期望值来模拟，外环境通过活跃度和置信因子模拟。通过测试，不仅可以获得学生个体的动态思维导图，同时也可以评估个体在节点的掌握程度，期望值是由学习个体通过滑动条进行赋值。学习活跃度通过前置节点个体参与讨论，交流，共享等互动行为进行量化。讨论、交流和共享资源的频次、质量和层次来置换置信积分。对于每个学习者在进入在线学习系统时，通过计算内环境的两个值，来匹配适应性的虚拟学习社区，针对掌握度和置信因子双高的学习者，可以优先选择进入深度学习社区。为了增加学习的融通性和趣味性，还可以在学习社区中增加一定的“虚拟奖励”，激发探究的热度 。

4  课程试验

以工科专业的基础课程《画法几何》为例，构建了基于动态思维导图和虚拟学习社区的在线交互式微课。通过对已有的《画法几何》在线微课进行二次开发，利用APICloud开发平台建设独立的学习APP。首先在初始学习界面上载入了动态思维导图，如图3所示。

学习者通过图可以明了各个主要知识节点间的递进关系，各个子节点之间的内部关联，路径的长短体现了知识的隶属度。在微课的播放间左方设置了虚拟学习社区聊天室和资源管理库，教师可以通过弹幕软件预设问题，在视频上方滑动，学生在学习微课的过程中，通过微信号登录学习APP平台发送有声信息或弹幕进行交流互动，如图4所示。

通过向同专业的A、B、C班分别无前置要求地推送中国大学MOOC的同济大学《画法几何》课、知牛网站的《画法几何》交互性微课和《画法几何》学习APP三种不同类型的在线课程，连续跟踪16课次，通过出勤率对比，本文所述学习模式比较受学生喜爱，学习保持率均维持在85%以上，如图5所示。C班级中进入虚拟学习社区学习的比率为100%，学习过程中语音信息共计发送551条，其中与课程内容有关的信息为237条，占比43%，弹幕信息发送共计10322条，与课程内容相关的信息共计6369条，占比61.7%，与A班无交互和交流的学习过程，B班强制性的交互行为对比，C班自发的学习活跃度最高。在资源管理库中很多学生主动完成一些讨论、心得交流、回答其他学习者的质疑、形体作品制作和展示等任务，并且获得奖励分，提升了学习等级。

5  结语

在線学习的保持率和活跃度是各大管理平台关注的焦点，基于动态思维导图和虚拟学习社区的在线学习模式打破传统的单体学习情境，注重学习内环境和外环境的多维度耦合。为学习者开辟了更丰富的学习情境和学习模式，能一定程度提高在线学习的保持率，打通学习过程中学习者之间的交流路径，真正营造“互联网+”背景下的课堂状态全模拟式的在线学习平台。

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