国外K-12自适应学习平台发展现状及教学应用

徐丽芳 邹青 李静涵

近年来，自适应学习（Adaptive Learning）因人工智能、大数据、云计算等技术的发展一度成为教育领域的热门话题。国内外涌现出大量针对中小学教学的自适应学习平台，依托规模庞大的内容资源、学情数据以及智能化的推荐引擎与问答系统提供个性化教学服务。与面向所有用户提供同质化学习资源的传统平台相比，其优势在于能够实时监测学生学习情况，结合学生的个人特征与偏好规划学习路径，使教学资源得到更加充分和更有针对性的利用。若合理使用，这些平台将为教师实施高精度的个性化教学提供更多参考依据和有力的工具支持，进而从一定程度上纾解教育系统内部因为教师人数与时间精力不足、学生人数过多、学习进度和水平参差不齐等原因引发的教学困境。

然而，自适应学习平台要在国内中小学真正落地应用还面临诸多阻碍，除了技术问题之外，主要还包含以下两个方面：一是教师和教学管理者对这一新鲜事物仍比较陌生，在不了解其基本原理和功能的情况下很难愿意投入使用;二是教学使用路径和方式不明朗，亟待新的理论指导和实践参照。鉴于国外自适应学习技术水平较高且已产生了一些成功案例，其中又以翻转课堂应用居多，故本文主要基于对国外主流自适应学习平台的技术架构和功能分析，阐述其如何用于翻转课堂教学，以期为广大教师和教学管理人员提供参考。

一、自适应学习平台原理与性能

所谓自适应学习，本质上是在智能系统支持下，基于特定教学情境下的学生需求和对其学习情况的评估、预测，为其提供合适的学习路径和资源。

（一）自适应学习平台技术原理

根据学习科学与推荐系统专家彼得·布鲁西洛夫斯基（Peter Brusilovsky）提出的“自适应教育超媒体系统”（Adaptive Educational Hypermedia System，AEHS）通用模型，一个典型的自适应学习平台共包括四个基本功能模块：一是学生模块，负责搜集和处理学生在平台上的操作记录和行为数据，对学生特征与学习行为进行建模，包括学习目标、知识与经验结构、学习与推理风格、个性与情感、习惯与偏好等;二是学科知识模块，负责对学生需掌握的学科与专业知识体系进行建模并构建包含数字教材、教学视频、动画、课件、虚拟仿真等各种形式的学习内容资源库;三是教学模块，负责定义学习资源推荐和路径规划有关的规则和功能，是连接学生模块和学科知识模块的“桥梁”;四是自适应学习引擎，负责响应学生在学习平台上的操作与请求，包括按需规划学习路径、推荐学习资源、组织与呈现学习内容和操作界面等^[1]。

每个功能模块都有其独特的技术体系：学生特征建模可能是简单的描述性统计分析，如按性别、年级、专业和学科等人口统计学信息进行用户标记和分类，也可以利用大数据和信息行为挖掘技术进行更加精确的用户画像;学科知识模块可以是对学科知识体系进行最基本和层次较浅的抽象建模，对学习资源进行汇聚和简单的特征描述与分类，也可以利用知识图谱、文本挖掘等技术对二者进行更加细粒度的处理与加工;教学模块中，教师既可以根据某一次测试的结果为学生制定针对某一知识点的专项训练，也可以基于一连串测试结果进行综合规划;自适应学习方面，学习资源推荐包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐等，学习路径规划可以由教师人为预置标准化学习路径，也可以实时基于学习诊断进行更加精细、灵活的规划^[2]。无论何种自适应学习方式，都在很大程度上依赖于对学生知识结构、学习能力状态的评估和预测，相关技术包括基于项目反应、认知诊断、空间理论等理论基础的心理/知识测量技术，以及贝叶斯知识、深度知识、概率图模型等机器追踪算法等^[3]。

（二）主流K-12自适应学习平台性能简析

在国外，许多K-12自适应学习平台为了能最大限度地服务于课堂教学，除了核心的个性化资源推荐和学习路径规划功能之外，还集成了教材内容制作、测试与评估、师生交流、班级管理等功能（见表1）。例如，世界第一大教育出版与技术商培生（Pearson）的Revel系统允许教师自主创建课程，上传原创课程材料^[4];麦格劳-希尔（Mcgraw-hill）的ALEKS系统允许教师在后台监督学习进度，统一发布作业和测试，自动生成评估报告等^[5]。内容资源方面，除了需要付费的商业教材，Knewton、Smart Sparrow等平台还提供远低于商业教材定价水平并且能在“知识共享”（Creative Commons，CC）等版权开放协议授权下自由使用的开放教育资源（Open Educational Resources，OER），以此来满足不同消费水平学生的教材需求，同时方便教师根据实际教学需求对教材进行改编。自适应学习方面，多数自适应学习平台采取了持续测试和多种算法混合的资源推荐方式^[6]。

二、基于自适应学习平台的翻转课堂教学

作为一种典型的线上线下混合教学模式，翻转课堂的要义是利用网络与多媒体技术对传统教学流程进行颠倒与再设计，构建以学生为中心的学习环境和教学模式，以此鼓励和支持学生主动建构和内化知识，培养其独立思考和交流协作的能力^[7]。自适应学习平台致力于为学生的自主学习适时提供学习材料与工具支持，与翻转课堂的理念与需求有着天然的亲和性^[8]。最常见的“翻转”教学路径是学生先通过阅读材料、观看教学视频与课件等方式自主学习，而后由教师解答学习过程中遇到的问题，并根据学生的学习情况提供相应的辅导，如提出新的问题启发学生深层次思考、开展学习小组活动等，最后引导学生完成测评和自我反思，并制订新的学习计划。自适应学习平台日益丰富和完善的功能使其在理论上可以完全覆盖这一教学过程，然而其使用方式会因为各个环节的教学目标、活动形式和学生能力不同而有所侧重，与之相伴的则是“学生—教师—自适应学习平台”三者主次关系的变化。总的来说，由于中小学生的认知水平、自主学习能力、计算机操作水平有限，教师在谋求与自适应学习平台“合作”教学的同时，还应对学生使用自适应学习平台进行一定程度的引导和干预，以使其能够充分发挥自适应学习平台的效用，避免因使用不当而带来的隐患。以下从课前准备、課堂教学和课后总结三个环节分别阐述。

（一）课前准备

教师如何选择以及提供何种优质、适配的学习资源，在很大程度上影响着学生的知识获取和学习效果。要使翻转课堂的教学效果达到甚至超越传统课堂，课前知识传授的内容选择十分重要。教师可以通过自适应学习平台构建课程，根据教学进度及安排设置课程内容及难度系数。如美国面向K12、高校和机构培训的自适应学习平台Fishtree，可以为教师提供课程的内容来源，其中包含CK-12、可汗学院、YouTube开放平台，教师可用其自己创建课程或使用其他第三方内容。除了在学生学习新知识时应用自适应学习平台发布课程资源外，教师还可以让学生通过观看教学视频，在课前复习已学过的基本概念和解题方法，或利用平台进行复习任务的布置，就像加利福尼亚州山景城中学（Mountain View）的数学教师黛比·林曼（Debbie Linman）所做的那样^[9]。

翻转课堂虽说能够在一定程度上培养学生的独立学习和自控能力，但是中小学生往往自控力较差，导致无法达到学习目的与预期效果，因此对学习过程的监督和效果评估十分必要。在教师发布学习资源后，学生可在自适应学习平台按照个人时间安排以及学习节奏观看教学视频，根据自身理解和掌握程度对教学视频进行快进、倒退、暂停或重放等操作。学生学习过程中产生的一系列行为数据都会被平台记录下来，教师也可以通过后台查看学生的学习进度（如图1）。同时，家长的手机账号也可与学习平台绑定，如果教师发现个别学生尚未开始或仍未完成学习任务，可以通过平台向家长发送消息，以便其及时了解孩子的学习状态并进行监督和辅导。

完成课前学习任务并不等于达到了学习目标，课前的知识传授效果评估有利于判断翻转课堂实施的有效性。自适应学习平台的评估测试可以有效判断学生的知识状态和概念掌握情况。教师从自适应学习平台管理端可以看到学生个人及班级整体的评估结果。以ALEKS平台为例，它可以清晰地呈现班级学生各知识要素的掌握情况，便于教师及时了解学生的自学情况和学习难点所在（如图2）。

（二）课堂教学与辅导

传统翻转课堂中，教师难以了解和预估学生知识状态和知识掌握程度。这往往会造成教师课堂教学活动安排无法切实满足学生需求。自适应学习平台所提供的课前学习行为检测和追踪满足了教师对学习反馈和数据的需求。教师在教师端的学生报告处可以清楚地看到学生的知识点掌握程度。根据自适应平台的课前数据反馈，教师可以依照班内学习的实际情况更有针对性地设计课堂教学活动，提升课堂参与度与知识内化效率。

课堂上，教师发挥穿针引线作用，设计丰富多样的课堂教学活动，如游戏互动、小组讨论、协作展示等形式，充分调动学生的课堂学习积极性，增加师生之间及同伴之间的交流与互动;在解决课前自学疑问的同时，培养和锻炼学生独立思考和团结协作的能力。教师在进行课堂教学时，可适当运用自适应学习平台提供的教学工具和素材，节省课程资源准备过程所耗费的时间和精力。如美国得克萨斯州的中学数学教师凯瑟琳·泰勒（Catheryn Talyor）运用了数学自适应平台knowre Math设计的几何内容，有效解决课程资源准备中几何图形资源和示例制作困难的问题^[10]。

（三）课后测评与反馈

在课堂上完成知识的内化学习后，学生需要了解自己掌握知识的情况，以便继续查漏补缺;教师同样需要掌握学生的知识吸收状况，以便于调整后续的教学安排与教学内容。因此，及时的课后测评与反馈有助于推进良性的教与学循环。教师可以通过自适应学习平台发布作业或测试，帮助学生及时回顾所学知识，并检验学习成果。后台关于班级学生的测评结果反馈也是教师开启下一轮翻转课堂学习的依据。

传统教学模式所面临的一大难题，就是学生完成测试与作业后多数家长不会辅导，而教师也无法提供细致全面的解答。自适应平台的个性化学习资源和路径推荐能够有效解决家长与教师的难处。首先，自适应学习平台能够针对测试或作业题目本身提供解答，如数学即时反馈学习平台Mathspace能够自动识别学生解答数学题的步骤是否正确，识别并纠正错误步骤，提供正确的解答思路。其次，平台根据学生学习时的一系列学习行为与交互数据，能够精准地判断学生的知识储备状态及薄弱点，依据学生的个体学习差异，推送符合其个性需求的学习资源，以缩短其知识掌握水平与课堂学习基本要求之间的差距。最后，学生遵循平台为其量身定制的学习路径，包括具体学习目标、学习计划和学习内容，能够有效激发学习兴趣，提升学习效率。

三、小结与展望

由于中小学生的认知水平、自主学习能力、计算机操作水平有限，教师在谋求与自适应学习平台协同教学的同时，还应对学生使用自适应学习平台进行一定程度的引导和干预，使学生能够充分挖掘自适应学习平台的效用，并避免因使用不当而带来的隐患。本文仅以常见的翻转课堂教学路径为例阐述自适应学习平台的应用，未来还有待更多不同学科的广大中小学教师进行探索。

参考文献

[1] Brusilovsky P. Methods and techniques of adaptive hypermedia[J]. User modeling and user-adpated interaction， 1996（2-3）：87-129.

[2] Ennouamani S， Mahani Z. An overview of adaptive e-learning systems[C]//2017 eighth international conference on intelligent computing and information systems （ICICIS）. IEEE，2017：342-347.

[3] 汪存友，赵燕飞，王亚青.自适应学习算法的应用研究进展[J].开放学习研究，2020（2）：40-46.

[4] 范明献，索菲.国外教育出版领域自适应学习平台建设经验及启示——以培生Revel为例[J].中国出版，2019（16）：32-35.

[5] 刘欣怡，徐丽芳.数字教育出版自适应智能教学与评估系统研究——以麦格劳-希尔的ALEKS为例[J].出版参考，2020（6）：18-23.

[6] 郭朝晖，王楠，刘建设.国内外自适应学习平台的现状分析研究[J].电化教育研究，2016（4）：55-61.

[7] 何克抗.从“翻转课堂”的本质，看“翻转课堂”在我国的未来发展[J].电化教育研究，2014（7）：5-16.

[8] 左宪枝，陈雨.基于自适应学习系统的翻转课堂实践模式研究[J].中国教育信息化，2016（10）：18-22.

[9] Knowre. Our success stories[EB/OL].[2021-12-08]. https：//www.knowre.com/our-success-stories/personalized-math-learning-online-mountain-view.

[10]Knowre. Our success stories[EB/OL].[2021-12-08]. https：//www.knowre.com/our-success-stories/knowre-math-for-remote-learning.

（作者徐丽芳系武汉大学数字出版研究所所长，武汉大学信息管理学院出版科学系教授、博士生导师;邹青、李静涵分别系武汉大学信息管理学院出版科学系博士研究生和硕士研究生）

责任编辑：牟艳娜