基于MBTI分析模型的少儿编程平台的研究与探索

肖家立，朱坤荣，李丹敏，丘煜标，蔡洁娜

（北京理工大学珠海学院，广东 珠海 519088）

0 引言

2017年国家颁布的《新一代人工智能发展规划》《中国教育现代化2035》中，将“智能教育”作为一个重点任务，并在北京、广州等城市陆续设立试点，将编程教育纳入中小学生学习的教材中。随后，全国各个地都已经开始在义务教育阶段开展人工智能教育。但从规模上看，我国的少年编程教育仍处于起步阶段，且各地基础和条件都不相同，面临基础设施不一致、缺少统一平台支撑、教育培训体系不完善等问题，在课程建设、人才评价等许多方面仍需要投入大量的人力物力[4]。因此，本文致力于借助最新心理学及行为学领域的研究成果，通过构建一个B/S在线编程教育平台为载体，为全国少儿提供在线服务，从而推动人工智能教育朝着更加系统化、科学化的方向发展。

1 人格分析模型的研究

MBTI的全称为Myers-Briggs Type Indicator，是美国心理学者katherine Briggs和Isabel Myers于1942年以荣格心理为基础，提出的关于人4个不同维度下8种性格类型指标组合而成的16种性格倾向，其指标包括：外向E（Extrovert）-内向I（Introvert）、感觉S（Sensing）-直觉N（iNtuition）、理性T（Thinking）-感性F（Feeling）、主观J（Judgement）-客观P（Perceiving）。这四个不同的维度从人的精神能量指向、信息获取方式、决策方式和生活态度四个维度描述了个体行为差异[1]。由于MBTI在经典理论的基础上采用大众易于理解的方式呈现结果，因此其应用场景也被拓展到更多领域中。

曾维希等[2]开展MBTI 人格类型量表的理论研究与实践应用。史灵等[3]基于心理资本和MBTI人格影响机制开展了高校学生成长研究。孙丹等[4]聚焦中国青少年编程教育课程标准的内容探讨，依据国际比较和借鉴厘清中国青少年编程教育课程标准的重要内容。于勇[5]参考日本中小学人工智能教育课程体系，对我国中小学人工智能教育体系的现状进行梳理，并得出产教融合融合及分层课程实施等启发。而在MBTI应用研究中，崔鹏飞等[6]谈及了MBTI理论应用于大学生思政教育工作中的必要性，阐释了青年大学生在面临高考高压学习后，容易在新环境中感到空虚或不适应，并由此引发一些心理不健康的情况，因此提出了在大学生刚步入新环境时，需适时为其提供正向的指引。韩竹等[7]指出MBTI性格测评能够有效帮助大学生扬长避短，在就业创业中提高自己的竞争力。许志飞[8]指出IT及计算机类型专业的学生可以通过情境化的方式，在项目参与过程中进行自我反思和自我提升，助力学生更全面地进行自我认知，并更好地进行职业规划。

综上所述，MBTI拥有扎实的理论基础和实用性人格测试量表，但把现代心理学及行为学成果应用于少儿编程教学的相关研究较少。经过长达半年的文献研究以及编程培训机构的走访，笔者尝试把MBTI模型引入系统中，并通过在教学过程中采集行为数据等手段量化分析，从而构建出学生的性格能力结构图，形成个性化的学习建议。

2 少儿编程平台设计原则

本项目主要目标是通过编程学习为载体，运用MBTI模型作为理论基础，建立性格能力分析模型，通过把问卷内容融合到课程任务中，在学习过程中采集学生数据，最后把实体问卷调查及行为数据进行交叉验证，综合分析出学生性格报告及能力成长结构图。为保证项目有效实现，对平台的设计提出了以下几个原则。

2.1 分析模型的合理性

MBTI为研究提供了理论基础，但落实到少儿编程领域的研究与应用实在太少。因此，笔者通过借鉴现有MBTI模型的研究与应用，设计出针对少儿编程领域的性格能力分析系统，自研形成一份MBTI人格分析问卷。

2.2 调查内容的有效性

为了解决填报内容时人为主观偏差带来的数据失真，笔者把MBTI问卷的内容融入编程学习的课程任务中，在不妨碍正常编程学习的前提下，无感知的采集行为数据以及决策数据，最终融合实体问卷结果形成个人的MBTI综合分析报告。

2.3 编程系统的可行性

目前，传统的少儿编程学习更多是以线下的实体门店授课形式，这种模式效果直接、易于实现，但成本高、适用面窄，若大规模开展将带来巨大的人力成本以及租金成本。在受新冠疫情影响下，传统单一的线下教学模式难以满足多样化的需求。而本项目将通过Scratch 3.0技术实现基于B/S架构下的线上平台，在完全兼容原有Scratch作品的基础上，更利于开展线上线下融合的教学模式。同时，Scratch3.0具有9大扩展模块，也大大增强了虚拟与现实之间的交互性，以及学习过程中的趣味性，进一步降低用户的学习门槛。

3 少儿编程平台系统的实现

传统的线下培训机构中所使用的教学系统，主要是以Windows程序或Android应用等单机程序形式提供交互。一方面，技术上较为容易实现；另一方面，单机系统无须解决高并发、高延时等问题，可为单体用户带来较为丰富的交互性。但随着互联网应用的发展，线上需求增加，未来的主流将会变成一种互联网软件架构。同时，人工智能及大数据技术的发展与成熟，原始数据将成为“孕育”新技术的必要养分，必须通过一种有效的手段感知终端，只有通过挖掘、分析、融合大量个体数据才能使数据产生更大的价值。因此，本项目实现了一个易用且可扩展的在线编程教育平台，一方面为互联网用户提供通用、不间断的学习系统以及可视化的编程工具，另一方面也为线下机构提供线上线下融合教学的基础设施，为业务融合提供保障。

技术路线选择上，本项目采用了JAVA语言进行开发，基于Spring MVC框架实现行业主流多层架构以及前后端分离模式，基于约定优于配置，采用命名规范实现零配置，整个项目action、service等自动扫描到Spring容器中。前端使用了Ant Design，VUE等技术实现统一接口下的跨终端的切换，用户可使用PC浏览器、终端客户端程序、手机App、微信小程序等入口访问；可视化编辑器应用Scratch3.0技术，为用户提供基于B/S架构下在线的可视化编程工具；后端基于Spring Boot2.0+Shiro+JWT等技术实现业务逻辑，符合RESTful规范的前提下，实现基于REST原则进行标准化通信。

系统功能上，主要由五大模块及十大功能组成。五大模块主要包括：课程管理模块、活动管理模块、作品管理模块、采集分析模块以及基础信息模块。功能上主要实现了：教师通过前台课程模块创建、管理、维护课程内容，同类课程可创建课程组实现资源的互通共享以及评论答疑。学生注册并登录平台后，初始化填写MBTI基础问卷形成用户“底色”评分，通过浏览作品、购买课程、参加活动及评价分享等形式开展学习。课程由多个知识点及任务组成，教学内容以图文或视频形式展示，并通过Scratch可视化编辑器进行操作完成任务。活动由主题构成，通过加入、上传作品、分享、评论评选参与活动。同时，系统后台为管理员提供监测系统运行情况的各项检测数据汇总，以及统一的用户、角色、权限、课程、活动等的权限管理；采集分析模块允许管理员在课程任务中插入检测模板，在用户操作过程中采集已标记的行为数据，最终形成个性化的“用户画像”。课程导师利用融合后的行为数据及业务数据形成大数据看板，为学生及家长提供个性化的学习建议以及成长规划。

4 编程行为的数据采集模式

平台的数据采集过程包含以下步骤：数据接入、数据传输、数据建模、数据存储、数据查询以及数据可视化。过程中，考虑用户规模与数据规模的增长，多种方法全量采集贯穿用户使用产品的整个生命周期，且采集足够全面的属性、维度、指标，让积累的数据资产更加优质。本平台采用前后端分离架构：前端主要用于分析 UV、PV、点击量等基本指标，后端可存储在各个关系型数据库中的业务数据，以及采集业务服务器打印的日志等。同时，让用户行为数据与业务数据结合，满足复杂分析场景；通过规范化接口，可实现对接CRM、QA、客服、物流等第三方系统数据，实现一个平台上，多维度、多部门的数据分析需求。

模块实现上，本项目使用Apache的Flume框架构建一个基于分布式的管道架构的数据采集过程。通过Source接收输入数据，并将数据写入管道，Sink负责从管道中读出数据并发给下一个Agent或者最终的目的地，中间使用Channel来缓存从source到Sink的中间数据，解决负载问题。

5 结语

2015年教育部发布《关于“十三五”期间全面深入推进教育信息化工作的指导意见（征求意见稿）》，其中提到了未来5年对教育信息化的规划，明确提到要“探索STEAM教育、创客教育等新教育模式”。在STEAM教育过程中，在明确知识传授重要的同时，更应强调引导孩子在探索问题和解决问题的过程中自己去“发现”知识。本项目是运用STEAM教育理念践行教育教学落地之路的探索，笔者希望借助编程技术的力量，用STEAM教育引领学生成长，培养适应未来社会发展需要的复合型人才。