自适应学习在高职院校信息技术基础课程教学改革中的应用＊

青岛远洋船员职业学院 庄群 李建国

自适应学习根据每个学生课程的掌握情况，提供个性化和有针对性的教学内容和练习环境。文章以某高职院校学习信息技术基础课程的学生为研究对象，通过自适应学习在高职院校信息技术基础课程的课程分析、流程设计、成绩分析和课程调研，发现自适应学习在高职院校信息技术基础课程中的应用有利于根据每个学生的学习特点进行有针对性的学习和练习，相较传统方法更能够提高学习成绩、节省学习时间、提高学习兴趣和课程满意度。本章将自适应学习在高职院校信息技术基础课程中实践应用，为高职院校教学改革提供了新的方向和思路。

《“十四五”国家信息化规划》中提出：“推进信息技术、智能技术与教育教学融合的教育教学变革。发挥在线教育、虚拟仿真实训等优势，深化教育领域大数据分析应用，不断拓展优化各级各类教育和终身学习服务。”自适应学习以学生为中心，以实现每个学生的最优教育为目标，根据学生实时学习情况，实时调整给予最适合学生的学习内容，为学生提供个性化的教育方式[1]。近年来，我国自适应学习理论以研究为主，在高职院校信息教育上理论性研究较多，在高职院校实践应用研究尚处于探索阶段[1,2]。

实践教学中发现，高职院校学习在学习和复习中存在不了解自己掌握课程知识的情况，重复学习和练习已掌握知识的问题。文章以某高职院校学习信息技术基础课程的66名学生为研究对象，通过学生进行自适应学习和非自适应学习的教学对比，探索自适应学习在高职院校信息技术基础课程中应用的实践意义。将自适应学习应用到信息技术基础课程学习中，在学习过程中根据每个学生课程掌握情况，提供个性化和有针对性的信息技术教学内容和练习环境，避免学生重复学习和练习已掌握的知识，减少无效学习行为，提高学生的学习效率，为高职院校个性化和信息化教学改革提供新的方向和思路。

1 信息技术基础课程分析

信息技术基础课程是高职院校各专业学生必修或限定选修的公共基础课程；课程的学习有利于增强高职院校学生的信息意识、提升学生的计算思维、促进学生的数字化创新与发展，为其职业发展奠定信息化基础。在实践教学中发现，信息技术基础课程中不同学生不同章节的掌握情况存在一定的差异；通常学生在课后练习和考前复习的过程中通常需要对课程所有相关知识进行练习和学习；在期末复习考试集中，时间相对紧张的情况下，不能高效的查漏补缺，掌握更全面的知识往往需要付出相对长的时间和精力[3,4]。

信息技术课程相关知识图谱如图1所示包含文档处理、电子表格处理、演示文稿制作、信息技术概述、信息素养与社会责任5个模块，文档处理包含文档的创建与排版、图片与艺术字的应用、长文档的处理、多人协同编辑文档、合并邮并是对Word的实践应用；电子表格处理包含与表格的创建与设计、公式与函数的应用、数据分析与处理、图表的制作、打印与安全管理是对Excel的实践应用；演示文稿的制作、使用母版、动画应用、放映及导出是对PowerPoint的实践应用，信息技术概述和信息素养与社会责任侧重理论学习和应用等。综上，信息技术课程不同章节的知识和操作相对独立，不同模块之间的衔接性不强，不同模块和章节学生的掌握程度对其他模块的学习影响不大。

图1 信息技术基础课程相关知识图谱Fig.1 Knowledge map of basic information technology courses

由于信息技术基础课程不同章节学习内容和实践操作相对独立，不同学生对不同模块掌握情况有较大的差别，适合采用自适应学习的教学，通过少量试题评估学生各模块的学习能力，针对学生的学习情况给予有针对性、个性化的学习环境，已经掌握对应模块知识和技能的同学不需要重复进行相关练习；对简单题目掌握的同学不需要做简单题目的相关练习；从而整体上节约学生学习时间，提高学生学习的兴趣。

2 信息技术基础课程分析

2.1 自适应学习流程设计

整合信息技术基础课程已有课件、微课、测试题目等教学资源，设计自适应学习流程。首先对学生当前的学习状态进行初测，根据初测的错题部分进行有针对性的练习，再根据学习内容进行模拟测试。自适应学习流程如图2所示。具体流程如下：

图2 自适应学习流程图Fig.2 Flow chart of adaptive learning

（1）学生根据自己的需要“选择学习模块”：选择文档处理、电子表格处理、演示文稿制作、信息技术概述、信息素养与社会责任5个模块的其中一个模块；

（2）在每个模块的学习操作前需要进行一个测试：根据选择的模块进行基础知识和操作技能的简单测试；

（3）对学生进行测试的结果进行分析，判断学生知识掌握的情况；

（4）学生若通过了此模块测试，可以选择是否继续其他模块的学习；若未通过测试，可以根据学生知识和技能掌握情况进行相关具体内容的学习和操作，促进此模块知识和技能的掌握；

（5）针对学生的学习内容进行模拟测试，分析测试结果；

（6）根据（5）的分析测试结果，若不通过，则返回（4）；通过可选择是否继续，若“是”返回（1）；若“否”结束。

2.2 判断知识图谱掌握情况的相关算法

通过初步对学生的测试结果进行分析，使用Logistics算法进行诊断学生信息技术基础课程知识点的掌握情况，指导学生进行有针对性的学习和练习，使学生能够进行个性化的学习操作。

Logistic算法是测试中经典预测的算法，判断某知识点j是否需要学习时，采用Logistic回归分析算法，yj为定性变量，y=0需要对相应知识点j进行练习，y=1不需要练习知识点j进行练习；y只取0或1；x1,x2,…,xk为知识点j标签相关题目的得分情况。当掌握知识点yj=1时，Logistics回归的基本模式为：

其中，β0，β1，…，βk，为线性回归模型中的回归系数。

为了更好跟着学习状态降低采集难度和数据偏差，在本次实践研究中将相关学习模块的题目难度统一，设置为相同的难度；为便于分析学生对每个知识点的掌握情况，每个练习和测试题目都设置相关的知识点标签，便于判断学生每个知识点的掌握情况。

3 自适应学习和非自适应学习效果对比

文章选取某航海高职学院2020级两个班级66名同学作为研究对象，平均随即分成A组（传统学习）和B组（自适应学习）。A组采用传统学习方式，老师在课堂中根据教学实施计划进行统一的授课，课后学生自由学习和复习课程相关学习资源；由于不同学生学习基础、知识理解能力和课堂掌握情况不同，传统学习A组不考虑学生个性化的学习因素；B组采用自适应的学习方式，学生在信息技术基础课程的模块学习中先进行初测，根据初测结果根据每个学生对知识的掌握情况，进行有针对性的学习和练习[5-7]。

3.1 A组传统学习和B组自适应学习成绩对比

学习前对A组和B组进行成绩测试，两组平均成绩接近分别为71.2和72.1分；两组学生在各分段成绩中人数也比较接近，分别对A组和B组学生进行三个周的学习跟踪，并再次进行成绩测试，A组和B组的学习前后成绩分布如表1所示，A组和B组学习后整体提高，B组整体成绩相较A组提升更快。使用Qrigin2021工具对学习前后的A组和B组进行成绩趋势模拟，结果如图3所示。通过传统组和自适应组的成绩对比，A组采用传统学习方式，3个周后学生的学习成绩基本是呈线性关系增长；B组采用自适应学习，3个周后学生的学习结果呈指数关系增长，相对A整体成绩提高更快。B平均成绩提高11.41分，远远高于A组的6.72分。通过对比我们可以得出，在相同的3周学习中，自适应学习比传统学习更能够提高学生的学习成绩。

表1 A组和B组学习前后成绩分布Tab.1 Distribution of results of group A and group B before and after study

图3 A组和B组学习前后成绩对比Fig.3 Comparison of results of group A and group B before and after study

3.2 学生调研

从学习时间、学习兴趣、满意度等方面对两组学生进行调研，调研结果如图4所示，B组同学91%认为这种学习方法能够节省学习时间，远远高于A组认为的

图4 A组和B组学生信息技术基础课程调研Fig.4 Survey on basic information technology courses of group A and group B students

…………61%，B组同学的学习兴趣为85%高于A组的76%，课程满意度B组的94%也高于A组82%。通过调研我们可以得出，B组学生在课程节省时间、学习兴趣、课程满意度方面明显优于A组。

综上，自适应学习在某高职院校信息技术基础课程的应用中我们可以得出：自适应学习相较传统学习方式能够根据学生实时的学习状况，进行个性化的学习和实践练习，能够避免重复的学习和无效的练习，从而提高学生学习效率和提升学习兴趣，更好地在相同的时间内帮助学生掌握所学知识。

4 总结

传统高职院校信息技术基础课程的学习和练习过程中存在需要重复学习已掌握知识的情况，一定程度上浪费了学生的学习时间。文章将自适应学习在高职信息技术基础课程中的实践应用，通过自适应学习与传统学习方式进行对比，发现自适应学习根据每个学生的学习特点进行有针对性的练习和测试，相较传统学习方式更利于学生提高学习成绩、节省学习时间、提高学习兴趣和课程的满意度。

目前高职院校自适应学习在教学中的应用还处于探索阶段，文章推动了自适应学习在高职院校信息技术基础课程的实践应用研究，为高职院校其他课程进行自适应教学改革提供参考和借鉴。由于研究样本和周期相对较小，在一定程度上限制了文章自适应学习在高职院校的实践应用中的影响力。

引用

[1]杨志明,易雯,朱素珍,等.“双减”背景下班内分层教学及过程评价的实证研究[J].教育测量与评价,2022(1):3-10.

[2]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,2016,37(4):55-61.

[3]王洋,顾建军.智能职业教育:人工智能时代职业教育的发展新路向[J].现代远距离教育,2022(1):83-90.

[4]杨娟,杜旭,李浩.自适应学习系统中教育知识图谱模型构建研究[J].中国教育信息化,2021(24):24-29.

[5]汪亮,袁春风,苏丰,等.计算机系统基础课程的实验设计与分析[J].计算机教育,2018,(10):63-68.

[6]袁春风,陶先平,汪亮,等.面向计算机系统能力培养的课程实验体系构建[J].实验技术与管理,2018,35(6):12-16.

[7]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,2016,37(4):55-61.