自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)在成人本科學(xué)士學(xué)位英語(yǔ)學(xué)習(xí)中的應(yīng)用研究

1、    自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)在成人本科學(xué)士學(xué)位英語(yǔ)學(xué)習(xí)中的應(yīng)用研究    摘要：成人本科學(xué)士學(xué)位英語(yǔ)非常重要，非英語(yǔ)專業(yè)學(xué)生只有通過此考試，才有資格獲得本科學(xué)士學(xué)位證書?；诖?，文章首先分析了成人本科學(xué)士學(xué)位英語(yǔ)的教學(xué)現(xiàn)狀，并介紹了自適應(yīng)學(xué)習(xí)的提出背景及其定義。隨后，文章根據(jù)自適應(yīng)學(xué)習(xí)的工作原理，設(shè)計(jì)了自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，并從知識(shí)圖譜、認(rèn)知能力測(cè)評(píng)和推薦引擎三個(gè)方面來確保系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程的順利運(yùn)行。最后，文章介紹了成人本科學(xué)士學(xué)位英語(yǔ)自適應(yīng)學(xué)習(xí)app系統(tǒng)在北京郵電大學(xué)網(wǎng)絡(luò)教育學(xué)院的應(yīng)用情況，并通過對(duì)比app系統(tǒng)在2019年的兩次北京成人本科學(xué)士學(xué)位英語(yǔ)考試的應(yīng)用數(shù)據(jù)，

2、分析了自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的應(yīng)用成效。文章探索利用人工智能技術(shù)解決目前成人英語(yǔ)教育的痛點(diǎn)問題，設(shè)計(jì)了自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，對(duì)于人工智能與教育教學(xué)的融合有重要的推動(dòng)作用。關(guān)鍵詞：人工智能，自適應(yīng)學(xué)習(xí)，成人英語(yǔ)，學(xué)習(xí)分析2018年，教育部發(fā)布教育信息化2.0行動(dòng)計(jì)劃，要求持續(xù)推動(dòng)信息技術(shù)與教育深度融合，大力推進(jìn)智能教育，開展以學(xué)習(xí)者為中心的智能化教學(xué)支持環(huán)境建設(shè)，推動(dòng)人工智能在教學(xué)、管理等方面的全流程應(yīng)用，利用智能技術(shù)加快推動(dòng)人才培養(yǎng)模式、教學(xué)方法改革，探索泛在、靈活、智能的教育教學(xué)新環(huán)境建設(shè)與應(yīng)用模式1。目前，人工智能在教育領(lǐng)域的落地應(yīng)用已是大勢(shì)所趨?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的教育產(chǎn)品雖提供了拍照搜題、分層排課、口

3、語(yǔ)測(cè)評(píng)、組卷閱卷、作文批改等功能，但其應(yīng)用場(chǎng)景仍停留在學(xué)習(xí)過程的輔助環(huán)節(jié)、其價(jià)值仍停留在減少重復(fù)勞動(dòng)的層面，并不能直接帶來教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效果的提升。而自適應(yīng)學(xué)習(xí)能將人工智能技術(shù)滲透到教學(xué)的核心環(huán)節(jié)中，通過智能教學(xué)機(jī)器人從根本上改進(jìn)學(xué)習(xí)的理念和方式，是真正意義上的教育變革?；诖?，本研究嘗試在成人本科學(xué)士學(xué)位英語(yǔ)的教學(xué)中引入自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)，以提高學(xué)生的學(xué)習(xí)成效，改進(jìn)教師的教育理念和教學(xué)方法，推動(dòng)人工智能技術(shù)與教育教學(xué)的深度融合。一 成人本科學(xué)士學(xué)位英語(yǔ)的教學(xué)現(xiàn)狀成人本科學(xué)士學(xué)位英語(yǔ)不是全國(guó)統(tǒng)一的考試，而是由每個(gè)省份自行組織的考試，所以每個(gè)省的平均通過率不具有可比性。以北京地區(qū)為例，在2018年成

4、人本科學(xué)士學(xué)位英語(yǔ)考試中，上半年的考試于5月12日舉行，共有79956人報(bào)考，其中實(shí)考考生54040人、缺考考生25916人，平均缺考率32.41%，最終的成績(jī)統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示：及格率為22.36%；下半年的考試于11月10日舉行，共有94230人報(bào)考，其中實(shí)考考生63797人、缺考考生30433人，平均缺考率32.30%，最終的成績(jī)統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示：及格率為17.12%。上述數(shù)據(jù)表明，北京地區(qū)2018年成人本科學(xué)士學(xué)位英語(yǔ)考試的通過率較低，平均通過率在20%左右；學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性不高，缺考率較高，平均缺考率在32%左右。通過對(duì)北京郵電大學(xué)網(wǎng)絡(luò)教育學(xué)院負(fù)責(zé)學(xué)位英語(yǔ)教學(xué)的教師進(jìn)行訪談，筆者得知大部分成人

5、學(xué)生的英語(yǔ)基礎(chǔ)都比較差且水平參差不齊：基礎(chǔ)好的學(xué)生能夠在學(xué)位英語(yǔ)考試中獲得優(yōu)秀（成績(jī)85分）；基礎(chǔ)差的學(xué)生則連基本的語(yǔ)法都不清楚，學(xué)位英語(yǔ)考試成績(jī)一般在40分以下。此外，被訪教師還反映，由于師生比差異很大，學(xué)院的一名英語(yǔ)老師往往需要指導(dǎo)上千名成人學(xué)生，故基本無法給學(xué)生提供個(gè)性化的指導(dǎo)和幫助。二 自適應(yīng)學(xué)習(xí)的提出1 人工智能在教育中的應(yīng)用1993年，第一屆人工智能教育國(guó)際會(huì)議（artificial intelligence in education，aied）在英國(guó)愛丁堡舉行，但早期人工智能的教育應(yīng)用水平較低當(dāng)時(shí)所謂的“智能”，其實(shí)就是按學(xué)習(xí)水平的高低對(duì)學(xué)生做一個(gè)簡(jiǎn)單的分層，把學(xué)生分成好、中、差

6、三類，讓每一類學(xué)生都按其相應(yīng)層次的學(xué)習(xí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)路徑開展學(xué)習(xí)這是一種十分粗糙的個(gè)性化教育，其理念類似于分班，故在隨后的10多年內(nèi)人工智能教育一直不慍不火。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的快速發(fā)展，美國(guó)的knewton公司于2008年宣布成立，人工智能在教育中應(yīng)用的糟糕狀況開始改變。knewton公司是最早將最新的人工智能技術(shù)應(yīng)用于自適應(yīng)學(xué)習(xí)的公司之一，其研發(fā)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎能根據(jù)知識(shí)圖譜中的評(píng)估內(nèi)容實(shí)時(shí)評(píng)估學(xué)生的知識(shí)掌握水平，并據(jù)此動(dòng)態(tài)調(diào)整下一步的學(xué)習(xí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)路徑，從而實(shí)現(xiàn)可規(guī)模化的個(gè)性化教育2。2017年，knewton公司在其官網(wǎng)發(fā)布2017年學(xué)生數(shù)據(jù)洞察報(bào)告，分析了10000多名學(xué)

7、生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)3。據(jù)此報(bào)告的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，可以看出：自適應(yīng)學(xué)習(xí)使學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)和學(xué)習(xí)效率都有了很大的提高。2 自適應(yīng)學(xué)習(xí)自適應(yīng)學(xué)習(xí)是人工智能在教育中的一種應(yīng)用場(chǎng)景，維基百科給出的定義如下：“自適應(yīng)學(xué)習(xí)是一種運(yùn)用計(jì)算機(jī)作為互動(dòng)教學(xué)設(shè)備，根據(jù)每個(gè)學(xué)生的獨(dú)特需求，對(duì)人力和媒體化資源的分配進(jìn)行安排的教育方法。計(jì)算機(jī)通過學(xué)生對(duì)題目、任務(wù)和經(jīng)驗(yàn)的反饋獲知其學(xué)習(xí)需求，并據(jù)此推送教材。這項(xiàng)技術(shù)涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、教育、心理學(xué)、腦科學(xué)等多個(gè)研究領(lǐng)域的很多方面?！?2016年，培生集團(tuán)（pearson）在發(fā)布的解碼自適應(yīng)學(xué)習(xí)報(bào)告中將“自適應(yīng)學(xué)習(xí)”定義為一種教育科技手段，它自動(dòng)為每位學(xué)生單獨(dú)提供適應(yīng)性的幫助，并在現(xiàn)實(shí)中與

8、學(xué)生進(jìn)行實(shí)時(shí)互動(dòng)5。三 自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)自適應(yīng)學(xué)習(xí)是對(duì)優(yōu)秀教師教學(xué)過程與策略的量化模擬，其工作原理如圖1所示。具體來說，首先，學(xué)生進(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)；接著，自適應(yīng)測(cè)評(píng)通過少量題目實(shí)時(shí)評(píng)估學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)的掌握水平（模擬優(yōu)秀教師測(cè)評(píng)學(xué)生的過程），并智能分析學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中遇到的困難、問題和未掌握的薄弱知識(shí)點(diǎn)（模擬優(yōu)秀教師通過數(shù)據(jù)分析、判斷學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中遇到的問題和薄弱知識(shí)點(diǎn)）；然后，智能算法根據(jù)知識(shí)圖譜向?qū)W生推薦個(gè)性化的講授內(nèi)容和練習(xí)題目（模擬優(yōu)秀教師的個(gè)性化教學(xué)過程）；最終，解決學(xué)生的學(xué)習(xí)問題，使學(xué)生能真正掌握和應(yīng)用所學(xué)知識(shí)。根據(jù)自適應(yīng)學(xué)習(xí)的工作原理，并基于知識(shí)圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)和項(xiàng)目反映理論，本研

9、究設(shè)計(jì)了自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)。自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)是對(duì)ai算法、課程內(nèi)容、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和教育學(xué)方法的綜合應(yīng)用，最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)可規(guī)模化的個(gè)性化教育，其業(yè)務(wù)流程如圖2所示。為實(shí)現(xiàn)此業(yè)務(wù)流程的順利運(yùn)轉(zhuǎn)，構(gòu)建知識(shí)圖譜、開展基于項(xiàng)目反映理論的學(xué)生認(rèn)知能力測(cè)評(píng)、設(shè)計(jì)基于概率圖模型的推薦引擎成為重中之重6。1 構(gòu)建知識(shí)圖譜“知識(shí)圖譜”又稱“科學(xué)知識(shí)圖譜”，圖書情報(bào)界稱其為“知識(shí)域可視化”或“知識(shí)領(lǐng)域映射地圖”，是顯示知識(shí)發(fā)展進(jìn)程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術(shù)描述知識(shí)資源及其載體，挖掘、分析、構(gòu)建、繪制和顯示知識(shí)及它們之間的相互聯(lián)系7。自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)采用freebase的基礎(chǔ)知識(shí)表達(dá)形式：（實(shí)體）-關(guān)系-（實(shí)

10、體）和（實(shí)體）-關(guān)系-（值）。在知識(shí)圖譜設(shè)計(jì)中，實(shí)體之間有四種關(guān)系，分別是包含、評(píng)價(jià)、講授和必要條件8。其中，包含關(guān)系是指某個(gè)知識(shí)是另一個(gè)知識(shí)的一個(gè)組成部分，包含在另一個(gè)知識(shí)概念范疇之內(nèi)；評(píng)價(jià)是指某個(gè)內(nèi)容是某個(gè)知識(shí)的評(píng)價(jià)方式或評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)；講授是指某個(gè)內(nèi)容對(duì)某個(gè)知識(shí)的具體解釋；必要條件代表知識(shí)節(jié)點(diǎn)之間的先修后繼關(guān)系，即一個(gè)知識(shí)是學(xué)習(xí)另一個(gè)知識(shí)的必要條件，只有掌握了這個(gè)知識(shí)，才能開始另一個(gè)知識(shí)的學(xué)習(xí)。本研究以英語(yǔ)語(yǔ)法知識(shí)為例來呈現(xiàn)這四種關(guān)系，設(shè)計(jì)的英語(yǔ)語(yǔ)法知識(shí)圖譜如圖3所示。在英語(yǔ)語(yǔ)法知識(shí)圖譜中，英語(yǔ)語(yǔ)法包含時(shí)態(tài)，而時(shí)態(tài)是情態(tài)動(dòng)詞和虛擬語(yǔ)氣的先修知識(shí)點(diǎn)。其中，情態(tài)動(dòng)詞有講授的視頻和文字資源，還有用于

11、評(píng)估學(xué)生的題目，題目有難度、區(qū)分度、作答時(shí)間等多個(gè)屬性；同樣，虛擬語(yǔ)氣也有講授的視頻資源和用于評(píng)估學(xué)生的題目。知識(shí)圖譜可以根據(jù)學(xué)科和學(xué)習(xí)目標(biāo)的要求，進(jìn)行多層次的設(shè)計(jì)。2 開展基于項(xiàng)目反映理論的學(xué)生認(rèn)知能力測(cè)評(píng)（1）項(xiàng)目反映理論介紹項(xiàng)目反映理論（item response theory，irt）模型是描述學(xué)生答對(duì)題目概率的一系列模型。目前，在眾多的irt模型中，logistic模型被公認(rèn)為是最有效、應(yīng)用最廣的二級(jí)評(píng)分irt模型，且與實(shí)際的測(cè)驗(yàn)結(jié)果匹配良好9。在特征函數(shù)是三參數(shù)的logistic模型中，學(xué)生答對(duì)題目概率的計(jì)算如公式（1）所示。其中，d=1.702，為量表因子常數(shù)；為受測(cè)者能力值；p（）表示能力為的受測(cè)者答對(duì)本道題目的概率；a為題目的區(qū)分度，即特征曲線的斜率，值越大，說明本道題目對(duì)受測(cè)者的區(qū)分度越高；b表示題目的難度，即特征曲線在橫坐標(biāo)上的投影；c表示題目的猜測(cè)