人机协同学习：实践逻辑与典型模式

随着教育数字化转型的推进和生成式人工智能技术的发展,人机协同学习成为未来学习的新常态。人机协同学习主要通过学生和机器的分工和有机协同提升学习的效率和效能,促进学生智慧和机器智能的共同增长,实现人机协同的教育智慧创生,完成超越人类智慧和机器智能的复杂任务,促进学生的知识建构、认知发展、思维提升和智慧养成。人机协同学习需要以学习者的智慧增长为核心,重视人和机器之间的博弈与平衡,强化人机角色的辨识与动态调整,加强人与机器自主度的灵活转换。本研究围绕面向知识掌握的“干预—自主”式学习、面向知识建构的“协作—探究”式学习、面向知识创造的“对话—协商”式学习,提出人机协同学习的典型模式,勾勒了人机协同学习的实践样态。未来人机协同学习需要优化智能学习干预的模式与策略,提高学生的自主意识,加强人机协同学习模式的探索,探究人机协同学习的发生机制,以支撑和引领智能时代学习模式的创新发展。     

构建在线学习系统 促进学生个性化学习

正在长期的教育教学实践中,我们发现传统的课堂教学对于学生开展个性化学习有着较大的制约,教育改革和发展规划纲要中明确指出,要关注学生不同特点和个性差异,发展每一个学生的优势潜能,充分利用优质资源和先进技术,构建先进、高效、实用的数字化教育基础设施,促进教育内容、教学手段和方法现代化。随着近年来信息技术的迅速发展和应用,中学教育的现代化和     

智能时代个性化学习的现实困境、意蕴重构与模型构建

智能技术的快速发展和智能教育产品的逐渐成熟为个性化学习的实现提供了可靠保障。然而,“片面化”的智能诊断、“程式化”的教育干预、“投喂式”的服务供给、“机器主导”的教育决策阻碍了个性化学习目标的实现。要从本质上实现个性化学习,应该从“技术应用”“个体发展”和“人机关系”的视角对个性化学习进行重新审视：实现对学生的智能诊断和精准干预,强化智能技术对于教育的“赋能作用”;强调学生自我意识的唤醒、自我认知的强化和自主学习能力的提升,保障智能技术应用回归“育人”的本真;通过学生和机器的“博弈”,找到“机器智能干预”和“学生自主学习”的平衡点,实现人机协同学习生态的优化。在此基础上,围绕“学生自主学习—机器智能分析—机器智能干预—学生主观评判”构建了人机协同支持的个性化学习模型,以期勾勒智能时代个性化学习的未来图景。     

“智慧课堂”中的学生个性化学习

＂智慧课堂＂有效支持了学生个性化学习,使老师为不同学生制定个性化的学习策略提供了可能。本文以课前、课中、课后三个环节,讨论了智慧课堂的设计理念,并且用实践的案例展示智慧课堂是如何发现和解决不同学生的学习问题,度身定制个性化的学习策略和学习方法,支持学生个性化学习。     

人机协同学习：实践模式与发展路向

人工智能等技术与社会各领域的加速融合,使得人机协同成为智能时代的重要特征和发展趋势。人机协同的教与学已初具实践形态,为理解和建构未来教育世界提供了新的方式。本研究聚焦智能时代的人机协同学习,首先明确了其重要内涵,并综合现有文献系统剖析了人机协同学习的现状。其次,本研究基于人机交互的自主度变化将人机协同学习的实践模式解构为三类,即人工智能引导的训练学习模式、人工智能支持的协作学习模式和人工智能赋能的探究学习模式,并以此分析了学习者的角色。最后,为推动人机协同学习的实践发展,本研究围绕人机关系建立、价值取向和伦理安全提出了具体建议,以此明确智能时代的人机协同学习发展路向。     

高职学生个性化学习训练实证研究

高职学生个性化学习就是依据个体的天赋特性、偏好与潜在优势获取知识、形成技能和才智的过程。高职学生个性化学习程序为：找到学习的优势系统（个性化学习风格）;建立学习愿景和学习动机（目标）;积极正向的自我暗示（积极的自我评价）;植入新思维,纠正偏差行为（思维改变行为）;检验和自我检验。启发学生使用自身的最佳学习方式,能起到事半功倍的作用。     

小学英语个性化学习模式构建研究

随着数字化学习时代的到来,促进学生有效学习成为小学英语教学改革的关键。个性化学习体现公平,尊重差异,实现每一位学生的心智发展,被认为是实现英语有效学习的最佳方式,基础教育领域在开展了深入的理论研究和广泛的教学实践基础上对个性化学习的重要性达成共识。文章以小学英语个性化学习为例尝试构建个性化学习模式,以期对个性化学习在小学英语教学中的推广实施提供借鉴。     

自适应学习系统中知识图谱的人机协同构建方法与应用研究

知识图谱为自适应学习系统中的领域知识建模提供了新思路,但现有构建方法缺乏人类智慧与机器智能的有效结合,无法提供高质量、低成本的知识图谱。基于此,文章首先从人机协同视角出发,提出了自适应学习系统中知识图谱的构建方法,具体包括知识图谱模式设计、资源获取与预处理、知识图谱知识元抽取、知识元语义关系挖掘、知识图谱融合等五大环节;随后,文章以"人工智能"学科为例,对构建方法进行了初步验证;最后,文章从碎片化学习资源整合、适应性学习支持服务两个维度,进一步阐述了知识图谱在自适应学习系统中的应用。文章的研究对于开展基于自适应学习系统的大规模个性化学习具有重要意义。     

信息技术促进学生英语个性化学习

英语学习已经成为中国人的主流之一。英语从小抓起,这也是当今中国的社会现状之一。在世界已被称为＂地球村＂的大发展环境下,学习好英语显得尤为重要。若将信息技术资源应用于英语教学中,必然大大提高教学质量和学习效率,同时对学生的英语个性化学习有较大的促进作用。     

协同学习技术系统及其多场学习效果研究

以协同学习为基础的学习技术系统,是一种能够适应当前网络时代社会结构和技术要求、满足社会变革和学习创新需要的新框架。基于试验研究和量化统计,分析了协同学习技术系统情境中的学习效果。结果表明,协同学习技术系统能够支持学习者之间或学习者与辅导者之间形成良好的交互,实现有较高程度的共享;并且支持培养学习者良好的团队合作精神,提高学习者的群体思维操作能力和多场协同学习的意识。     

个性化智慧教学ISDC模式的构建与实现路径

当前,高校教师虽已在理论和实践方面对个性化智慧教学进行了探索,但在个性化智慧教学过程中依然存在个性化缺失、智慧性不足、互动性不够等问题。针对这些问题,文章构建了个性化智慧教学ISDC模式,即基于"网络(Internet)+智慧(Smart)+大数据(Data)+云端(Cloud)"的个性化智慧教学模式。以此模式为指导,文章从提升教学环境信息化水平、开展智慧教学管理和服务、进行教学大数据分析、促进教学交互等四个方面,提出了个性化智慧教学ISDC模式的实现路径,以期推动我国个性化智慧教学的落地实施,并为在线教学改革提供参考。     

基于协同过滤技术的学习资源个性化推荐研究

e-learning的调查发现,e-learning支持系统中学习资源推荐主要有Top-N和关键词检索两种方式,都无法向学习者个性化地推荐学习资源。受电子商务研究领域中相关研究成果启发,我们尝试将协同过滤推荐技术引入学习资源的个性化推荐研究中。通过综述学习资源个性化推荐中三种常用的推荐技术,介绍了协同过滤推荐技术的工作原理、实现方法及存在问题。在此基础上,提出了一个优化的基于协同过滤技术的学习资源个性化推荐系统的理论模型,重点讨论了模型的结构、隐式评分机制和算法的实现,并讨论了个性化学习资源推荐模型中的三个关键技术。以启发e-learning研究人员从不同的层面和角度探索协同过滤技术在e-learning中的应用,提高学习资源个性化推荐的精度和效率。     

基于协同过滤技术的在线学习资源个性化推荐系统研究

在线学习资源建设已经成为了当今数字化学习研究的热点问题.本文以学习过程中学习者学习行为和在线学习资源的特点为基础,结合协同过滤算法,设计了基于协同过滤技术的在线学习资源个性化推荐系统模型.实践证明,该模型可以更好地为学习者创造数字化学习环境,提高学习者的自主学习效率.     

iPad促进学生个性化学习的实践与思考

iPad在生活中应用越来越普遍,学生们经常把它用作游戏、娱乐和非正式学习,怎样将它运用到课堂教学中,让学生养成良好的技术观,我们做了些尝试,下面从个性化学习资源、个性化学习工具和个性化评价方面总结一些可行性经验。     

信息技术与小学语文整合学生个性化学习模式初探

信息技术与小学语文整合,可以促进学生个性化的学习。我们构建了识字学习模式、信息技术环境下阅读学习模式、信息技术环境下学生个性化习作模式等,极大地促进了学生的个性化学习。     

人机协同时代智能素养的理论模型研究

智能社会人机协同的作业方式要求我们重视学生智能素养的培养。基于加涅的学习结果分类理论,通过研究整合法,提出了智能素养的定位,进一步从智能知识、智能能力、智能思维、智能应用、智能态度五个维度阐述了智能素养的构成,构建了由十六个二级维度构成的智能素养理论模型。研究提出的智能素养理论模型可为智能素养的培养以及素养测评工具的设计与开发提供支持。     

基于智慧课堂的中职学生英语个性化学习模式初探

英语课程教学效果与教师的教学、学生的学习存在紧密的联系,要想进一步增强中职英语教学效果,就应该强化教师的教学质量,提高学生的学习能力,从两个方面入手为英语教学改革提供相应的辅助。文章从智慧课堂的构建入手,对中职学生英语个性化学习模式的构建进行分析,希望能够真正发挥出英语教学的重要作用,实现对学生综合素质的培养,将中职学校的学生培养成为高素质复合型人才。     

人工智能视域下人机协同教学模式构建

人工智能时代的教学实践发生了质的变革,人机协同教学是技术与教育融合的必然趋势。为更好地理解与践行人机协同教学理念,在分析“人机协同”概念演进的基础上,进一步厘清人工智能时代的人机协同教学内涵,系统阐述了人机协同下人类教师与智能机器的角色定位,重点讨论了人机协同教学的构成要素以及目标指向,并给出了人工智能视域下人机协同教学的一般流程框架。人机协同教学分为课前教学准备、课中教师教学和课后学生发展三个阶段,包含协同预习、协同备课、协同授课、协同测评、协同辅导、协同批阅和协同评价七个环节。基于此,还开展了人机协同教学实践研究,结果表明,人机协同教学不仅有助于提高学生的学业成绩、计算思维与创新思维水平,还能为学生带来更好的心流体验。而针对如何规避智能时代人机协同教学可能引发的伦理沦丧与技术异化风险这一问题,认为在遵循人控原则、育人原则和赋能原则的基础上,还应尽早设立人机协同的规则、边界及伦理规范等方面的法律法规。     

信息时代的学生个性化学习探析

当前,高职院校学生入学形式多样,基础知识、技能参差不齐,传统课堂教学已经远远不能满足学生的多种需求;互联网、云技术飞速发展,学生获取信息的渠道呈现多元化,传统课堂教学显得呆板;移动终端广泛应用,使学生的个性化学习成为可能,合理利用移动终端设备,既疏导了学生的情绪,还能提高课堂教学效果;针对信息时代学生的特点,探讨个性化学习的本质、开展个性化学习的必要性以及传统课堂教学开展个性化教学需作出的转变,以期对个性化学习的开展提供帮助。