小学AI在线课程中群体感知工具的建构及运用

任奕阳

摘   要： 人工智能在教育领域的应用促进了小学在线课程的迭代进化，特别是在群体感知工具的设计和运用下，AI在线课程形态呈现新的模式和特征。该研究以某系列小学英语AI在线课堂为例，通过视频分析法发现：该课程中群体感知工具的建构及运用能够有效促进小学生的学习投入，具体方式包括：群体感知模式基于虚拟场景；群体感知信息输出具有多维形态；群体感知工具运用多元策略。与传统小学生在线课程相比，AI课程中群体感知工具的特点表现为：感知内容从局部化到整体化；感知信息从节点化走向过程化；感知主体从普适化到个性化。

关键词： AI在线课程；群体感知工具；学习投入；视频分析

一、研究背景

2018年4月，教育部印发《教育信息化2.0行动计划》，提出要以人工智能等新兴技术为基础，推动新技术支持下教育的模式变革和生态重构。1 自此，各种以人工智能（Artificial Intelligence，缩称AI）为核心技术的线上商业课程成为资本追逐的热点。在资本的助力下，以小学生为目标用户的AI线上课程产品经过市场的检验与应用快速迭代、升级，创造了一批能够借助AI技术切实为小学生提供优质教育资源及学习机会、提高小学生学习效果的AI线上课程。

1.群体感知工具在AI线上课程中对学生学习投入的影响

AI技术作为线上教学的辅助工具为计算机支持的协作学习（Computer Supported Collaborative Learning，缩称CSCL）创设了新的模式。AI线上课程在形式上体现为学习者与电子设备内课程的交互。以电子设备为媒介，学习者进入虚拟教室，借助AI辅助程序感知教师教学内容的输出，与其他参与者协作互动，完成学习任务。但是AI辅助程序在教学过程中的程式化反应模式，很容易给学习者造成“失真感”。当学习者在课程过程中获取不到感知信息时，就可能会出现消极参与、重复工作或游离于任务之外等问题。1 近年来，国内外对计算机支持的协作学习的相关研究指出：在线协作学习中增强学习者对线上群体存在的感知，可以有效提高学习者的学习投入。2 在AI线上课程的输出过程中，以群体感知工具的设计开发为切入点，为小学生提供充足的群体感知触点及信息，成为促进其学习投入的关键。

2.群体感知工具是学生获取多元群体感知信息的媒介

CSCL研究中群体感知（Group Awareness）的类型和信息形式都较为多元。群体感知，指学习者对团队协作情况的了解。皮法雷（Pifarre?）将群体感知类型分为：认知感知、行为感知和社会感知。3 李艳燕等将以上三个类型的群体感知分别阐述为：认知感知可以帮助学习者了解小组成员在协作学习过程认知水平的变化，是由小组成员的知识水平和技能、对所学知识的掌握程度、对任务的理解以及兴趣等因素共同决定的；行为感知关注学习者在协作过程中的活动，包括小组成员担任的角色以及分别完成了什么工作等；社会感知是对小组如何运作的感知，即与其他小组成员在协作中交互行为的模式，小组成员的合作状态等。4 在计算机支持的协作学习过程中，各类型的群体感知以学生能够接收到的信息的形式呈现。在线协作学习过程中，学习者对各课程主体的感知、各种群体感知类型和信息形式的获取，均需要以群体感知工具为媒介。

3.群体感知工具对学生在线学习效果的改善和调节作用

群体感知工具，是在群体感知视角下设计、开发的学习分析工具，旨在通过帮助学习者获取感知信息来更好地支持在线协作学习。5 群体感知工具以辅助运算程序和课程参与者学习行为大数据为基础，向学习者提供认知、行为及社会感知信息。通过将内隐信息可视化，群体感知工具为学习者提供了获取感知信息更高效的途径和更直观的媒介，使学习者能够根据感知到的信息进行自我调节及行为改善。在传统的线上协作学习中，我国研究者嘗试了多种群体感知工具的设计及应用。李艳燕等构建了有助于在线学习者彼此感知的可视化知识激活度热图、知识新颖性折线图、发帖时间散点图、交互关系网络图等群体感知工具，证明了以上工具对在线协作学习效果具有促进作用。6 陈向东等运用任务进度图、占比图、雷达图、社会网络图等群体感知工具，针对小学四年级的两个班级，通过设置对照组，探究了共享调节学习中的群体感知的作用机制，指出群体感知工具的使用能够有效激发更多调节行为的产生。7 刘明研究了群体感知工具在线上写作课程情境下对学习者学习投入和写作质量的影响，验证了通过可视化的方式向学习者呈现小组成员的参与情况、小组排名、写作轨迹等，对学习者学习投入和写作质量具有提升作用。8 以上研究均检验了传统线上协作学习中群体感知工具对学习效果的积极促进作用。

那么，AI在线课程作为计算机支持的协作学习的新模式，其以小学生为学习主体的在线课堂情境呈现出哪些新的特点？群体感知工具有哪些新的表现形式？不同形式的群体感知工具对学生学习投入又有什么影响？本研究通过视频分析法，以一节英语AI在线课堂为例，予以初步探讨。

二、研究对象与方法

1.研究对象

本研究以某平台的AI在线英语课堂为例，用视频分析法对在线课堂中各类群体感知工具引发的学习互动进行分析。该系列AI课程每节时长不超过30分钟，授课教师为外籍英语教师，其以AI程序为辅授课并录播视频。在线学习者年龄为7—9岁，每堂课学生共计20人，每4人随机分为一个小组。

2.研究方法

对课堂视频的分析，一方面，是对言语行为的观察。它关注互动中的以语言为载体的行为，如交谈、对话、讨论等通过师生所运用的语言，呈现师生共同建构的知识和理解。另一方面，是对课堂中非言语行为的关注。学习活动本身存在着身体参与，诸如眼神、手势等身体动作，某种程度上此类行为投入可以看作认知投入和情感投入的载体。通过观察身体与物质环境交互，以及将新的概念融入已有的具身经验等现象，研究者可以更深入地理解思维与学习是如何分布在学习者的“本土结构”中的。1 据此，本研究通过视频对AI在线课堂进行分析，旨在揭示AI在线课程情境下师—生、生—生、人—机言语互动呈现出的特点，在AI辅助工具下感知信息传递的特征以及对小学生在线学习行为投入的影响。

三、研究发现

1.群体感知模式基于虚拟场景

在线协作学习从本质上讲是一种复杂的社会性学习。2 本研究案例中，AI在线课堂为课程参与者营造了进行社会感知的场景，即虚拟教室。该场景由虚拟教室背景、学习者、“教师”和远程同步在线课程参与者共同构成。传统课堂情境下的教师职能由教师授课视频、AI互动程序、AI语音识别和语义分析技术、学生学习行为与表现自动分析与判断技术承担。AI课堂中的群体感知工具以实时数据可视化呈现、实时影像采集传输、互动活动程序帮助学习者建立对课程各主体的认知、行为和社会感知。在群体感知的基础上激发学习者的学习行为投入，促成课堂中课程参与者各主体之间的双向交互，实现在虚拟教室空间中基于群体感知的学习共同体构建。AI课堂群体感知模型，如图1所示。

AI在线虚拟教室场景，根据课程内容和教学形式的输出需要分为固定课堂场景、互动活动场景和表彰奖励场景三种形式。固定教室场景为学生学习端常态显示界面，是学生参与虚拟课堂学习的主场景。固定课堂场景为学习者创造了虚拟的学习场域，是学习者的虚拟教室空间，也是“教师”和“学生”课堂活动展开的基本“空间”。固定课堂场景中群体感知工具的分布具有明确的规划，包括可视化窗口、教学内容显示板、小组成员列队区域、组间成绩排名区域以及课堂参与者互动区域。互动活动场景为课程学习者之间的共同学习创设互动任务和场景，由AI系统程序控制，以竞赛抢答、团队协作答题的形式穿插于课程中，各互动活动场景根据互动形式呈现不同的视觉界面。表彰奖励场景是课程总结性评价展示界面，基于课程过程中对所有课程参与者的行为数据进行分类分析及排名，如答题次数、发音标准度、答题正确率等，设置于每节课最后，包括个人及团队各项成绩的公布及表彰。

迪克森（Dixson）指出，在线协作学习中增强学习者对线上群体存在的感知，可以有效提高学习者的学习投入。1 不同在线课堂场景为学习者提供了进行群体感知的多元路径和形式，为在线学习的小学生提供了进行组内和组间感知的信息。且已有研究表明，在线上群体感知工具下，跨组感知信息比组内感知信息更能促进学生的行为投入和认知投入，更有助于在小组之间形成竞争氛围、激发集体荣誉感等，激发小组成员的情感投入。2 案例中的AI在线虚拟教室，使学习者在学习过程中能够程序化地感知课堂的运作模式，与其他课程学习者在协作中交互行为的模式，以及团队成员的合作状态，从而有助于学生线上学习过程中的注意保持，促进其学习投入。

2.群体感知信息输出具有多维形态

人工智能优化了线上学习关系模式，采用多元互动策略使学习行为不仅发生在“教师—学生”二元结构互动中。3 在AI辅助群体感知工具支持下，通过教师身体语言引导、同伴行为及语言、程序语言形成了虚拟教室场景中“师—生互动、生—生互动、人—机互动”复合形态的学习互动关系，为在线学习学生创造了多维的群体感知。

（1）教师身体语言引导

在AI课程中，学习者与“教师”的互动实则为在AI程序辅助下与授课视频的互动。教师在视频中肢体、动作及表情语言的互动设计，授课视频的停顿节点及时间控制，教师对学生应答后的反馈设计等，均以增强学习者对“教师”同步在线授课的真实感知为目的。针对在线学习过程中小学生的学习特点，AI课程中“教师”的肢体动作、表情、教学行为等均根据教学内容进行了针对性设计，表现为：

第一，课程中运用大量指示意义鲜明的肢体语言进行学习行为引导，辅助教学内容的传达，如具有引导和沟通效果的答题邀请、作答引导等，具有学习示范作用的发音口型示意等。

第二，课程中运用较为夸张丰富的动作语言，通过面部表情和动作语言辅助教学内容的传达与解释。

第三，使用多种形式教学道具对学习要素进行示例和说明。大量肢体、表情及动作语言的运用，引发和保持了学习者在课程中的学习行为投入，具体表现为学习者注视电子学习终端，回应“教师”互动，模仿“教师”行为等。

（2）同伴行为及语言互动

AI程序生成多种互动模式，以课程在线同步学习者语言的可视化呈现，辅助学习者之间进行互动应答，建立学习者对“同伴”的群体感知，具体群体感知工具包括：

第一，口头问答互动。教师在课程进行过程中提出口头回答问题，AI程序控制视频停顿和停顿时长模拟教师等待应答，语音收集程序收集本小组四位课程参与者的应答结果，AI语音识别和语义分析程序给予答题判定，分别对各作答给予分值评定，评定结果公开显示于课程参与者头像栏。课程参与者同时可通过弹幕方式发送对题目难易度和完成度的评价。该群体感知工具为学习者提供了小组成员的知识水平和技能、对所学知识的掌握程度、对任务的理解等感知信息（见图2）。

第二，“书面”问答互动。教师提出“书面”问题，由演示学生在“教学内容显示板”中通过点击、连接、拖拽等行为对题项进行作答，AI程序通过学生学习行为及表现自动分析与判断程序对答题进行判定，并对错误答题给予正确引导，为其他课程参与者提供学习标准及参照（见图3）。

第三，团队竞赛与合作。教师以竞赛抢答、团队协作的互动方式设置问题，AI程序根据题目进行界面显示及流程引导，课程参与者之间通过快速点击抢答（见图4）、协作答题等方式应答，为课程同步参与者创造竞赛与合作机会，强化对学习同伴的群体感知。

（3）程序语言即时评价

AI课程中通过“人—机互动”形式对课程参与者进行即时学习评价，包括互动答题后的过程性评价及整节课程结束后的总结性评价。针对学习过程，程序语音评价通过AI语音识别和语义分析，对学习者答题的发音标准程度和对错进行判定，给出得分及相应评价，如“Excellent”“Good”“Not bad”；程序“书面”评价通过作答选择判定、轨迹识别、自动校正程序，对学习者答题进行判断，同时对错误题项给出引导。授课内容结束后的总结性评价，基于整堂课程中所有课程参与者学习行为各维度大数据的分析，涉及学习个体和团体学习绩效，包括优美发音奖、积极参与奖、队内MVP、班级MVP和最优秀小队的评选。以“人—机互动”为形式的评价性群体感知工具的运用，帮助学习者建立对“教师”的感知和对其他课程参与者课堂表现和认知水平的了解，也为学习者对自身学习状态及行为的反思和调节提供行动的依据。教学评價和反馈更具即时性、精准性和个性化，能够在课堂中纠正学习行为和错误认知，在教学过程中“以评促学”。

3.群体感知工具运用多元策略

群体感知工具在线上协作课程中具有“隐形的指挥棒”作用，通过实时呈现学习动态，为课程参与者创造同频沟通的互动媒介以及集体协作的情景，强化学习者对学习群体的认知感知、行为感知和社会感知。多元策略的运用为学习者提供了从多维度进行群体感知的契机，刺激学习者的感官，影响学习者的学习行为和学习效果。

（1）学习动态的实时性促进认知感知

AI学习动态分析程序对所有课程参与者学习行为数据进行实时统计分析，课程参与者的成绩和排位动态更新。小组内和组间课程参与者的可视化学习动态信息，为学习者提供自我学习表现和成绩占位、小组成员认知水平、任务完成状态、小组贡献度、小组成员协作意愿，以及竞争小组团队技能水平等群体感知信息，也为学习者提供了自我反思与学习行为调节的判断依据，促进学习者学习行为的投入与保持。本案例中，组间成绩排名、组内成员实时总分、答题成绩最高分者、答题任务完成状态等数据得以动态呈现（见表1），所使用的群体感知工具包括：卡通飞船版组间成绩动态柱状图、组内分布式成绩栏、个人成绩显示图标、动态最高分皇冠图标等。

（2）沟通互动的同频性促进行为感知

学习者之间在课程过程中借助AI互动程序直接沟通，即时获得同步在线课程参与者的信息反馈，更直观地建立学习者对课程参与者的群体感知（见表2）。沟通互动程序以“互动按钮”的形式半透明浮现于教学内容显示板上方，为学习者提供对题目进行评价及与小组成员互动的道具，学习者可借用程序语言表达其学习态度，如“炫耀一下”或“鼓励Ta”。学习者点击互动按钮后信息通过“弹幕”显示于固定课堂场景上方的弹幕区域。在组内其他课程参与者答题过程中，学习者也可以通过点击屏幕右下方“点赞加油道具”为队友助威。课程视频可以看到：主动给其他课程参与者点赞和收到点赞后，学习者会更积极地与其他课程参与者互动，在后续的答题中也会表现出更大的专注和努力，如尽力清楚发音、谨慎读题、检查作答内容等。

（3）集体学习的情景性促进社会感知

团队互动通过AI互动活动程序，为小组成员创建基于课程内容问题的竞赛抢答及团队协作互动场景。竞赛抢答和团队协作都运用了学习者“实时影像投放”的群体感知工具（见表3）。实时影像投放使远程同步学习者不仅仅是一个虚拟的头像符号，而是有具体影像可感知的竞争者和合作者，让学习者在AI教室中真实感知到“同伴”的存在。

竞赛抢答互动程序引入抢答机制，以学习者点击屏幕上虚拟抢答按键的速度作为判定依据，点击速度最快者抢中题目，获得登台答题机会，其实时动态影像同步投放在教学内容显示板中。竞赛全程由AI程序对学习者的学习行为进行判定、分析和传送，如抢答速度、作答评估、实时动态影像投放等。“登台答题”为所有课程参与者提供群体感知的真实触点，也为学习者创造了学习投入调节与强化的机会。

团队协作互动程序结合课程内容生成学习内容“互动活动场景”，全体组员依次被分配答题项进行作答。在答题过程中，分配进度条显示答题者次序，答题者实时影像投放，答题正确获得加分，最终以团体总分在组间进行排名。协作答题不仅是对学习者本课时学习成效的检验，答题内容也为全组课程参与者提供了学习内容。

四、研究启示

AI技术作为线上教学的辅助工具使计算机支持的协作学习表现出新的变化，其群体感知理论的场景延展以及群体感知工具呈现出新的样态：

1.感知内容从局部化到整体化

传统在线学习课程，如空中课堂、慕课等课程中，学习者的角色定位多为视频教学内容的接受者。与课程其他参与者之间的互动形式，如视频弹幕、讨论区交流等较少指向课程内容的生成和共建。学习者对课程主体及环节的体验被割裂。在AI系统工具的辅助下，教师授课视频“伪装”成实时在线授课的教师，师生之间教学内容的传递是交互式，而非传统在线视频课程中的“单向输出—接受式”。课程同步参与者通过群体感知工具能够真切感受到“同伴”的存在及意义，并通过竞争与合作模式共同创生课程内容。AI程序语言通过大数据算法为学习者即时提供多主体学习评价结果，使学习者能够根据反馈及时自我调节及团队适应。AI在线课程中，学习者、教师、课程参与者以及AI程序以更紧密和鲜活的形态共建了学习共同体，较大程度地还原了教与学情景的真实度和完整度，为学习者提供了沉浸式的课堂体验，促进了学习投入的发生。

2.感知信息从节点化到过程化

群体感知的信息，由传统在线课程对节点式结果信息的感知，拓展到对过程性实时信息的感知。在传统的在线协作学习过程中，学习者之间的协作信息反馈存在一定延时性，群体感知工具的设计更多偏向于对节点数据和结果的总结性呈现，主要聚焦特定学习行为发生后反馈数据的可视化表达。本研究AI在线课程案例中，在AI程序的辅助支持下，线上与线下学习进程实时同步、同频交互，消除了行为发出和行为结果呈现的时间差，行为结果可以即时通过群体感知工具进行反馈，学习行为可以实时通过群体感知工具进行调动和组织。群体感知工具具有学习分析、互动沟通、内容演绎等功能，丰富了学习者学习全程获得群体感知信息的形式和维度。

3.感知主体从普适化到个性化

传统线上课程形式具有适应各层级学生的普适性特点，而针对小学生的AI线上课程群体感知工具的设计及运用具有鲜明的针对性和个性化特点。低中年级小学生的学习方式具有同化学习和“做中学”的特点。AI课程中教学内容经过“教师”的演绎、同伴的演示、程序的评价等多种形态输出，为小学生提供了行为模仿的机会和参照对象。同时，该年龄段的小学生受限于注意品质的特点，需要采用适当的干预手段强化其认知的投入。AI课程运用多元策略，从认知感知、行为感知和社会感知多维度为小学生创造学习体验，构建学习共同体，从而减轻学习者学习的孤独感。从本案例小学生在线学习的行为投入結果来看，AI程序辅助支持下的在线课程设计为小学生的在线学习提供了较为适切的解决范本。

五、研究結论

AI课程因其系统程序与传统在线协作课程的不同，在学习者群体感知的对象、获取到的群体感知信息，以及群体感知工具的运用等方面，都具有AI程序系统下的新特点。本课程案例中，学习主体是低中年级的小学生，小学生的思维和身心发展特点使得AI在线课程中群体感知工具的设计在视觉和功能上都具有明显的儿童化特点。对小学生在线学习投入的促进是AI在线课程的重点和难点，而群体感知工具通过多种形态和策略的运用，在一定程度上可以有效激发小学生以学习行为投入为表征的学习投入。

Construction and Application of Group Awareness Tools

in Primary AI Online Courses

REN  Yiyang

（School of Education，Shanghai Normal University，Shanghai， 200234）

Abstract： The application of AI in the field of education has promoted the iterative evolution of elementary school online courses， and especially with the design and use of group awareness tools， the format of AI online courses presents new patterns and characteristics. Taking a series of elementary school English AI online classes as an example， this study finds through video analysis that the construction and use of group awareness tools in this course can effectively promote elementary school studentslearning engagement in the following ways： 1） the group awareness model is based on virtual scenes; 2） the group awareness information output has a multidimensional form; and 3） the group awareness tools use multiple strategies. Compared with traditional online courses for elementary school students， the characteristics of group awareness tools in AI courses can be shown as follows： awareness content changes from being only a part to being the whole in the course; awareness information moves from the nodes in the process to the whole process; and awareness subjects change from being general to being personalized.

Key words： online AI course， group awareness tool， learning engagement， video analysis