人工智能在教育教學的應用范文

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篇1

在人工智能技術應用上，教育領域也深受影響，如何更好的迎合現實需求，對此，我認為

一、人工智能技術要在促進學生學習理解上體現價值。

技術是有成本的。如果技術應用只是提高了訓練的效益，其價值便只在低層次認知能力，這些成本是否值當？人工智能技術之應用須在促進學生高層次認知能力的發展上發揮作用，幫助學生從解答習題為主走向解決問題為主。我們應該依托人工智能技術在情境創設與人機互動等方面的優勢，促使學生基于理解的學習，促使學生面向應用的學習。

二、人工智能技術要在促進學生個別化學習中發揮作用。

人工智能技術的出現，打破了教育的知識傳播平衡，加強了“以學生為中心”的學習關系，使對每一個學習個體的尊重有了可能。而這恰是當前教育實踐的薄弱之處。因而，在學校層面應用大數據與人工智能技術的關鍵，未必在統計意義的歸因，而是關于學習個體的過程信息的采集，這是促進學生個別化學習的技術憑借。

篇2

關鍵詞：人工智能；智能化計算機輔助教學；專家系統；知識庫

中圖分類號：TP18文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2007)12-21667-02

The Application of Artificial Intelligence in Education

HU Ji-li,YIN Yun-xia

( Anhui University of Traditional Chinese Medicine, Hefei 230038,China)

Abstract:As a result of the interpenetration of older branches into each other, scientific theories and their application of Artificial Intelligence have expanded into nearly all the areas of human activity. This paper introduces the application of Artificial Intelligence in education, especially deals with Intelligence Computer Aided Instruction based on the artificial Intelligence.

Key words:Artificial Intelligence;CAI;expert system;knowledge base

1 引言

人工智能作為當今世界三大尖端技術(空間技術、能源技術和人工智能技術)之一，是計算機科學的一個分支，它的目標是構造能表現出一定智能行為的。人工智能是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識、心理學和哲學、機器學習、計算機視覺等。總的說來，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠像人一樣思考。人工智能的研究更多的是結合具體領域進行的，主要研究領域有專家系統、機器學習、模式識別、自然語言理解、自動定理證明、自動程序設計、機器人學、博弈、智能決定支持系統和人工神經網絡。它總的來說是面向應用的，隨著人工智能的誕生和發展， 人們開始把計算機用于教學領域。同時， 自七十年代以來， 有教學能力的專家系統得到研制。人工智能技術與專家系統的成就， 促使人們把問題求解、知識表示這些技術引入計算機輔助教學(CAI) ， 這便是智能型計算機輔助教學(CAI)。

近幾十年來， 隨著人工智能技術的日漸成熟， 它的一些研究成果被陸續應用到教學領域， 推進了教育發展改革和教學現代化進程。人工智能在教學系統的重要性也已形成共識。

2 人工智能在教育中的作用

目前在教育技術中涉及到AI的主要有以下領域：

2.1 知識的表示與訪問

基于人工智能的知識表示是以知識為對象，以計算機的軟硬件和計算機科學及人工智能和專家系統技術為工具，以哲學、心理學和邏輯學等為方法和指導，將知識表達成計算機可以直接處理的“知識庫”，使用“計算機的智能”來模擬人類專家或“人類智能”，對知識進行快速、精確、自動、科學的處理。它不屬于通常的“數據管理或信息管理”的“數據”層次，而是屬于“知識處理”或“知識”的智能化層次。其主要內容是對于知識進行形式化的表示、自動化的推理，智能化的教學或創造。計算機輔助教育是其中重要的組成部分。

2.2 符號計算

符號計算包括數值計算、符號計算和函數作圖。其代表軟件是Mathematica，當該軟件在1988年第一次，對科技及很多其他領域的計算機使用方式產生了深刻的影響。Mathematica 1.0時，商業周報將其列入當年最重要的十大新產品名單。這標志著現代科技計算的開始。Mathematica也被大量地用于教育:有成百上千的課程，從高中課程到研究生課程用它作基礎。隨著各種學生版的，Mathematica也已成為全世界各種不同專業學生的重要工具。

2.3 對學生錯誤的自動診斷

采用人工智能技術，使得教學過程中系統可以自動診斷學生的學習水平，不僅能發現學生的錯誤，而且能指出學生錯誤的根源，從而做出有針對性的輔導或學習建議。而且根據學生的特點自動選擇教學內容，自動調整教學進度，自動選擇教學策略與方法。

2.4 實現智能性超媒體教學系統

超媒體系統有理想的教學環境，容易激發學生的學習興趣和學習主動性，但不能保證達到預期的學習目的，而且由于不了解所要教的對象，所以不能做到有針對性的指導，不能因材施教。智能輔助教學系統正好與此相反。將二者結合起來，就可實現性能互補，從而研究制出新一代高性能的智能超媒體教學系統。

3 人工智能應用于教育的新方向：ICAI

3.1 傳統CAI的不足

傳統的CAI由于其集成性、交互性、多媒體性等特點，在教學中可以極大地激發學生的學習動機，提高教師的教學效率和學生的學習效率。但在使用過程中，CAI的一些弱點也逐漸暴露出來。主要表現有:

(1)缺乏人機交互能力

現有CAI 大多以光盤作為信息的載體， 將教材中的內容以多媒體的形式展現出來， 教學信息是按預置的教學流程機械式地提供給學生的， 學生接受起來很被動。而且在課堂教學中， 一般也只能通過教師按預定的課件流程進行操作， 無論學生還是教師都不能很好地參與教與學的過程， 因此人機交互沒有很好地實現。

(2)缺乏教師與學生的互動

現有的CAI 課件在學生自學、進行操作使用時，如何學習都是學生自己的事。教師不能完全了解學生的情況，學生在碰到問題時，也不能向教師求助，師生之間是互相封閉的，軟件所起的積極效果大打折扣。同時由于缺乏網絡支持，現有的絕大多數CAI 課件是在單機環境下運行的，它們無法利用網絡的優勢使知識內容快速更新，也更無法提供便捷的學習討論空間、隨時隨地的師生交流方式以及遠程教學實現的條件。

(3)缺乏智能性

要想面對不同情況的學生進行不同程度的教學過程， 使學生的學習變為主動， 并能由系統自動地提供助學信息而有選擇地學習，要想使教師的教學能積極地參與進去并根據系統提供的信息按照學生的認知模型為其準備最適合的學習內容， 給予不同方式的教學模式與方法， 沒有智能性的CAI 課件系統， 是很難實現以上目的并達到良好教學效果的。由此可見，現有的CAI 隨著人們要求的提高， 已經不能盡如人意。因此以智能CAI 為代表的新的計算機輔助教學系統將是教師在教育技術上需要不斷探求、努力實現的發展方向索。

3.2 ICAI－人工智能與多媒體技術的結合

為了克服傳統CAI的缺點，需要在知識表示、推理方法和自然語言理解等方面應用人工智能原理。因此很多專家提出了智能計算機輔助教學(ICAI)，智能計算機輔助教學(Intelligence Computer Assisted Instruction－ICAI)以認知學為理論基礎。將人工智能技術應用于CAI，是智能化的CAI。在ICAI系統中，允許學生與計算機進行較自由的對話，學生的應答不限于數字或簡單的短語。系統能夠判定學生應答的正確程度，并給予適當的反饋，而不是簡單地說“對”或“錯”。ICAI的宗旨在于利用現有計算機技術實現較好的人工智能，模仿人類的交互方式、思維習慣及情緒流動，修飾和掩蓋計算機的缺陷。

3.3 ICAI的優點

(1)將教學內容與教學策略分開，根據學生的認知模型提供的信息，通過智能系統的搜索與推理，動態生成適合于個別化教學的內容與策略。

(2)通過智能診斷機制判斷學生的學習水平，分析學生產生錯誤的原因，同時向學生提出更改建議、以及進一步學習內容的建議。

(3)通過對全體學生出現的錯誤分布統計，智能診斷機制將向教師提供教學重點、方式、測試重點、題型的建議。

(4)為教師提供友好的教學內容、測試內容維護界面，無需改變軟件的結構即可調整教學策略。

(5)通過對學生認知模型、教學內容、測試結果的智能分析，向教學督導人員提供對任課教師教學業績評價的參考意見。可以說，一個理想、完美的ICAI系統就是一個自主、優秀的“教師”。

3.4 ICAI的標準

以現有的科學技術水平而言，短時期內顯然無法實現具備上述全部功能的ICAI系統。一般認為，只要具有下列一個或幾個特征的CAI系統就可以稱之為ICAI系統。

(1)能自動生成各種問題與練習。

(2)根據學生的學習水平與學習情況選擇與調整學習內容和進度。

(3)在了解教學內容的基礎上自動解決問題，生成解答。

(4)具有自然語言生成與理解能力，以便實現比較自由的教學問答系統，提高人機交互的主動性。

(5)對教學內容有解釋咨詢能力。

(6)能診斷學生錯誤，分析原因并采取糾正措施。

(7)能評價學生的學習行為。

(8)能評價教師的教學行為。

不難看出，ICAI與傳統的CAI相比，更加符合教育教學的規律，切合學生的認知習慣，具有明顯的優越性。

3.5 ICAI的結構

ICAI主要由三個模塊組成:專家系統模塊、教師模塊和學生模塊。

(1)知識庫

知識庫是實現知識推理與專家系統的基礎，而建造知識庫的前提則是要解決知識的形式化，人工智能技術在教育中的應用表示以及知識的訪問與調用問題。因此，知識的表示與訪問是人工智能的核心技術之一，也是將AI引入教育領域必須首先解決的一個難題。

ICAI中的資源庫應該包括以下一些內容:

①多媒體素材庫:包括所要呈現的知識的一些素材，包括:文本、圖像、聲音、動畫及數字影象等多媒體教學資源。這些用于多媒體數據庫管理，便于分類、增刪、修改及查詢等操作。

②教學內容庫:教學內容庫用于存放教學內容，包括領域知識庫(含輔助知識庫、提示幫助庫、練習題庫，和測試題庫)。這些教學內容，包括習題和試題分章、節、課及知識點等有序存貯。供專家決策系統調用。

(2)學生模塊

學生模塊主要包括以下三個模塊:學生登陸模塊、學生水平評價模塊和學生監督模塊。

①學生登陸模塊:利用該模塊主要用于學生使用ICAI時登錄，第一次登錄時學生輸人姓名、性別、年齡、學歷等相關信息，然后對學生進行詢問，選擇合適的測驗題對學生進行初測推薦學習計劃。當再次登錄時，系統根據保存的信息安排合適的學習內容。

②學生水平評價模塊:學生水平測試模塊用于評價某一教學單元學習完后測試成績。通過測試等因素分析，可以比較確切地了解學生的具體情況，從而制定出合理的教學策略和教學過程

③學習監測模塊:學習檢側模塊用于監測記錄學生的日常學習情況，記錄學生學習某教學單元時的參數值，并記錄在學生檔案中。包括:學生目前學習單元號；學習方式；正常學習、練習、提前瀏覽、學后復習；學習時間；學生提示問題的類型和次數；學生本次練習出錯次數。

(3)專家決策模塊

CAI中的專家決策系統可以看作專家系統中的推理機。專家系統是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域，它是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統，它應用人工智能技術，模擬人類專家求解問題的思維過程求解領域內的各種問題，其水平可以達到甚至超過入類專家的水平。計算機中存有人類專家的知識并具有推理能力，從而可解決診斷、規劃、調度、預報、決策等要靠人類專家才能完成的任務。

成功的例子如:① DENDRL系統的性能已超過一般專家的水平，可供數百人在化學結構分析方面的使用;②MYCIN系統可以對血液傳染病的診斷治療方案提供咨詢意見經正式鑒定結果，對患有細菌血液病、腦膜炎方而的診斷和提供治療方案已超過了這方面的專家。

ICAI根據學生模塊提供的學生學習情況，通過智能系統的搜索與推理，得出智能化的教學方法與教學策略，能夠較科學地評估學生的學習水平，還可以通過分析學生以往的學習興趣和學習習慣，預測學生的知識需求和常犯錯誤，動態地將不同的學習內容、學習方法與不同的學生匹配，智能地分析學生錯誤的原因，進而有針對地提出合理的教學建議、學習建議以及改進方法，既提高了學生學習的滿意度，激發了學生的學習熱情，也對教師教學提供了客觀的依據和科學的方法。

4 結束語

由此可見人工智能技術已經逐步應用于計算機輔助教學中，與教學現代化有著密切的關系。人工智能技術的發展也必將會對ICAI 的發展起到巨大推動作用。近幾年來，人工智能的研究者們嘗試著使學生脫離“輔導學習”的過程來接受新知識，而采用“通過活動進行學習”的方式。在教學的其他方面，人工智能技術還可以建立人類推理模型學習工具等諸多的運用， 展示出越來越好的實用性。隨著Internet 的發展，虛擬現實技術的廣泛應用， ICAI 也將得到進一步的完善。21 世紀的教育教學手段將是以智能化CAI 為主線，多學科、多方位發展的新技術的體現。這種手段產生了人機交互、人機共生等全新概念，使人類擴展了自己的能力，促進了教育領域方方面面的改革。

參考文獻：

[1]王萬森.人工智能原理及其應用[M].北京:電子工業出版社,2000.

篇3

關鍵詞：網絡教學；Agent技術；個性化

中圖分類號：G250.73 文獻標識碼：B 文章編號：1673-8454(2012)01-0068-03

一、引 言

近幾年，隨著互聯網的快速發展，網絡教學平臺的不斷涌現，網絡教學系統的應用普及率越來越高，個性化教學系統的研究和開發成為網絡教學中的關鍵問題和熱點。史敏軍運用Web挖掘技術與協同過濾技術，建立用戶興趣模型，并搭建了基于個性化服務技術的教學平臺；陳麗花根據貝葉斯網絡理論設計和實現了一種基于和SQL Server數據庫技術的個性化教學系統；陳智勇提出了基于XML Web Service技術的教學資源集成方案，并根據此方案利用ASP. NET編程語言構建了一個教學資源綜合平臺。[1-3]網絡教學系統雖然在應用中取得了一定的成果，但也存在一些問題，概括起來主要有：（1）系統缺乏智能性和自適應性，并且對系統用戶采用基本相同的教學策略,難以實現按需學習和因材施教；（2）單一的教學模式使得呈現內容的界面比較簡單，不能實現個性化的內容傳導模式。針對目前網上教學系統存在的不足與難點，以個性化相關學習理論為指導，本文研究了基于Agent的網絡教學構建技術，進而分析了對現有網絡教學系統進行改進的方法，指出Agent技術在應用于網絡教學的優勢。

二、Agent技術分析

Agent技術源自分布式人工智能（DAI），是現代計算機技術和通信技術發展的必然結果。Agent是人工智能計算機軟件領域內的一個新興技術，Agent概念可追溯至1977年Hewitt提出的并發演員（actor）模型，從上個世紀80年代開始，Agent技術從分布式人工智能領域分離出來，并與其他領域的處理方法進行融合，成為一個交叉性的學術領域，涵蓋人工智能、分布式系統、專家系統、知識工程和并行計算等多個領域，到了90年代，Agent技術進入迅猛發展階段，多Agent系統的研究成為分布式人工智能的研究熱點問題。近年來，Agent發展尤為迅速，研究者在社會的各個領域如電子商務、供應鏈、智能決策、軟件工程等對Agent理論及其應用做了大量的研究，Agent技術逐漸成為人們關注的熱點問題。目前，關于Agent的研究不僅受到了人工智能研究者的關注，也引起了機器人、數據通信、人機界面設計等多個領域研究者的關注，成為一個富有生機的研究領域，且有越來越多的研究者將Agent技術應用在不同的領域。

目前，對于Agent技術的定義還沒有統一的標準，不同專業的人對Agent的理解也不大相同。大家普遍認為，Agent是一種在特定的環境下能夠感知環境，并且能夠靈活、自主地運行來實現一系列設計目標的、自主的計算程序或實體，它能夠感知環境，并且對外界的信息做出判斷和推理，從而來控制自己的決策和行動，完成一定的任務。[4]

Agent具有社會能力、自主性、自適應性和移動性等許多特性，這些特性決定了Agent技術不同于以往任何一種軟件開發技術，利用Agent技術開發的軟件實體將更具智能性，能在一定程度上實現程序的自動化和智能化。為了完成一項復雜的任務，可創建多個相互協作的Agent，以提高系統實際解決問題的能力。多個單個的自主Agent組成的整體是一個多Agent系統，多Agent系統不僅具備一般分布式系統所具有的實時性好、易于擴充、資源共享、靈活、可靠性高等特點，并且Agent之間能夠通過相互協調、協作解決大量的復雜問題，使系統具有很強的魯棒性、可靠性及自組織能力，非常適合于個性化網絡教學平臺的構建。

三、Agent技術在網絡教學平臺中的應用

1.基于多Agent技術的協同遠程教學

遠程教學主要以建構主義學習理論和教學理論為基本指導，借助于互聯網并運用計算機多媒體處理技術，提供網上虛擬情景課堂進行教學，支持學生在線進行個性化的學習。其特點從兩個方面可以體現：一是學生是學習的主體，通過互聯網虛擬的情景課堂來進行交互式的自主學習；另一方面教師是教學的主體，要通過對授課的課程進行規劃與設計，采用在線專題討論和知識點總結、創立問題情景與綜合評價、激勵等措施，從而激發學生的學習興趣以及學習的主動性，提高他們理解能力和掌握知識體系的能力，培養他們的創新精神，從而能督促學生進行廣泛、深入的學習。因此，怎樣發現和掌握不同學習主體的認知結構，針對不同的主體，有計劃地建立動態的的學習情景，促使學生的學習活動與現有的認知結構相互作用，推動現有認知框架不斷分化、協作、重組和擴展，進而實現學習目標，是遠程教學模型設計的重中之重。

Agent是以主動服務的方式自動完成一組操作的計算機程序。一方面主動應該包括主動適應，即在完成操作的過程中，可以自動地獲取關于操作的知識以及關于用戶的偏好知識與意圖，而且在以后的操作中加以利用；另一方面包括主動，也就是說無需用戶發出指令，只要當前的狀態符合一定的條件即可代表用戶執行相應的操作。

基于Agent具有的各種優良、獨有的特性，將Agent技術應用于遠程教學環境，能從根本上克服現階段遠程教學平臺的局限性：

第一，能夠最大限度地支持教學過程與內容的個性化，增加趣味性，有效提高教學質量和改善教學效果；

第二，利用Agent的社會性特征，能滿足協同學習的需要，把每類學生看成一個Agent，學生之間通過Agent的協作機制來完成協同學習，從而提高學生的學習質量與學習效果，那么同樣也可以把老師看成一個個Agent，通過MAS的協作性和社會性與學生Agent交互信息，有效地掌握學生的學習狀態；

第三，用Agent技術來處理學生的基本信息，能夠有效地動態跟蹤學生的學習行為及學習效果，為更加有效地建立學生信息管理模型提供可靠的依據。[5]

利用Agent的智能化思想來分析遠程教學平臺的總體需求并設計一體化解決方案，充分體現Agent技術在遠程教學應用中的智能性、主動性，尤其是在流行的Web技術的基礎上嵌入Agent技術，無疑會極大地促進遠程教學平臺的個性化與智能化，充分調動學生主體的自主學習興趣，有效地提高學生的創新能力。然而，遠程教學平臺它本身就是一個非常龐大又復雜、不可預測的信息系統，一般會要覆蓋教學過程中的每個環節，因而，通常將其劃分成若干個子問題，來構造多個具有一定功能的Agent，在由這些Agent去協作處理教學過程中相應的子問題。基于多Agent的網絡在協同教學系統模型，如圖所示。

2.基于Agent技術的教育資源配送

教育資源配送系統（ERPS，Education Resources Purvey System）是指在各種媒介（如Internet等）綜合環境下，為資源需求用戶（如學生、教師以及各種教育教學機構）提供快捷、全面的各種媒體形式需要的教育資源的一種資源配送方式，信息資源配送系統是一種計算機軟件，因此，它需要一種計算機技術來實現這種新的資源配送方式，多Agent技術本身擁有的諸多特性使其可以大規模地應用于教育資源的配送模式中。（1）多Agent的主動性非常適合于配送系統中的各個用戶結點，Agent技術自身能很好地滿足這些結點的自主性需求。（2）多Agent之間的協作和協調能力為資源配送環境中的各個結點之間的信息交互與共享提供了技術支持。（3）Agent的反應性能可以確保系統應對各種動態的、復雜的資源配送環境的變化，Agent的反應性還可以通過“感知―行為”模式來完成，行為通過與資源配送環境的交互來實現，它的特性就是能夠快速響應環境的變化。（4）Agent的社會性特征符合配送系統所要求具備全局協調配送能力的要求，Agent的社會性指Agent能與其他Agent進行交互以便協作完成任務，它克服了單Agent解決復雜性問題的不足，為Agent的整體協作解決問題創造了條件。在教育資源配送系統中，節點用戶對資源的動態要求以及配送環境的動態變化，都要求系統各個Agent能夠通過合理、有效的協調交互機制達到全局的合理配送。基于Agent技術建立教育資源配送系統，能改變資源配送的方式，大大提升整個配送系統的效率。

3.Agent技術在網絡教學其他方面的應用

文獻[6]闡述了網絡教學智能化、自適應化是目前網絡教學發展的趨勢和提高教學效果的有效途徑，結合人工智能與網絡教學，提出了一種基于多Agent的自適應學習系統，利用Agent的智能性、主動性來實現教學系統的智能化、自適應化，從而使教學真正做到個性化的學習，實現因材施教。文獻[7]探討了Agent技術在網絡虛擬學習社區教學活動中的應用，基于Agent技術的虛擬學習社區可以改變傳統的教學方式和學習方式，使學習方式從傳統的獨學變為群學、使學習結構從封閉變為開放，最終使教學從知識傳授轉變為知識建構。文獻[8]從現有網絡教學系統缺乏深入了解用戶興趣的實際現狀出發提出了一種基于Agent的個性化教學系統，并結合神經網絡技術，以用戶興趣追蹤為出發點，探討了采用啟發式算法來獲取用戶興趣特征的方法，從而以最快的速度學習到最新的用戶興趣。另外Agent技術還應用在教育信息化的其他各個方面。

四、總結

目前有關將Agent技術應用于網絡教學領域的研究才剛剛起步，Agent技術在未來將大有用武之地，因此更好地利用日趨成熟的Agent技術推進網絡教學建設是我們未來工作的重點之一。本文列舉了Agent技術在網絡教學領域的應用，概要分析了Agent技術在解決網絡教學方面的優勢，Agent技術的諸多優點使得將Agent技術應用于網絡教學領域，將大大推動網絡教育的發展。

參考文獻：

[1]史敏軍.基于個性化服務的教學系統研究[J].中國科技信息,2009(22):239.

[2]陳麗華.省略的個性化教學系統設計研究[J].大理學院學報,2009，8(8):22.

[3]陳智勇.基于XML WebService教學資源綜合平臺的設計與實現[J].中國醫學教育技術,2009，23(3):267-268.

[4]王立春,陳世福等.多Agent多問題協商模型[J].軟件學報,2002.13(8):1638-1639.

[5]高仲慧,林筑英等.基于多Agent的自適應遠程教學系統模型[J].貴州師范大學學報（自然科學版）2009，27(3):96-97.

[6]崔惠萍,傅鋼善.基于多Agent的自適應學習系統的研究[J].教育軟件開發與應用,2006.

篇4

關鍵詞：能力本位；大數據專業；課程體系

高職大數據專業教育的本質是為了培養在大數據采集、存儲、傳輸、分析、處理、應用等領域實踐能力強、綜合素養高的技能型人才[1-4]，以能力為本位的大數據專業課程教學始終貫穿于高職大數據專業教育的全過程，這也是促進新常態下高職大數據專業教育教學發展的主要因素。但是，就目前的發展態勢來看，高職培養的大數據專業人才的數量和質量遠遠未能達到市場和企業的需求，究其原因，主要是因為高職大數據專業課程尚未形成體系，未能在有限的教學課時內有機整合交叉重復的課程內容，從而未能突出體現學生綜合能力的培養[5-9]。因此，構建基于能力本位的高職大數據專業課程體系勢在必行。

1高職大數據專業課程體系構建的必要性

國務院于2015年8月印發的《促進大數據發展行動綱要》指出，“建立健全多層次、多類型的大數據人才培養體系……重點培養職業工程師等大數據專業人才”。為了在一定程度上滿足市場和企業對大數據技術相關人才的需求，截至2020年12月，全國共有289所高職院校開設了大數據專業。由于我國高職院校大數據專業開設的時間短、起步晚、底子薄，大數據技術專業人才總體上來說是短缺的[1-4]。此外，由于人才培養目標和就業定位仍然不夠明確，尚未形成系統性的師資團隊、高效的實踐教學平臺和標準化的課程體系，未能有效構建和運用交叉學科的知識體系和課程內容。因此，不完善的課程體系和課程內容導致教師只著重計算機領域知識的教學，缺乏適合學生學習系統性的大數據課程教學計劃，忽略了大數據專業學生技能的培養，不能適應大數據時代市場和企業對大數據專業高技能型人才的需求。目前我國高職院校大數據專業教學和人才培養仍處于摸索階段，如何從培養學生深度的思維能力和解決廣度問題綜合能力的角度出發，構建基于能力本位的大數據專業課程體系是擺在高職院校面前的一個重要課題[1-9]。

2基于能力本位高職大數據專業課程體系構建的可行性分析

2.1面向計算思維能力的高職大數據專業課程體系。計算思維能力即在管理學和教育學基本理論的基礎上，充分、綜合運用計算機專業領域的基本概念、基本方法、基本手段和基本過程對所需求解的問題進行深度上和廣度上的抽象、挖掘、歸納，從而求得最優解的一種思維能力[5]。高職大數據專業教育的培養目標本質是為了培養在大數據采集、存儲、傳輸、分析、處理、應用等領域實踐能力強、綜合素養高的技能型人才。計算思維能力完美地詮釋了高職大數據專業課程教育教學的內在本質，即將高職大數據專業課程劃分為一種包括通識教育、大類教育、基本認知等模塊課程在內的螺旋遞推式的計算思維課程體系，通識教育課程包括數據科學數學基礎、人工智能導論、操作系統、統計學、管理學基礎、計算機組成原理、數據科學導論、大數據結構、數據庫原理、大數據編程算法等課程，充分、綜合運用管理學領域、教育學領域、計算機專業領域的基本概念、基本理論、基本方法、基本手段和基本過程對所需求解的大數據分析、處理、應用問題進行深度上和廣度上的抽象、挖掘、歸納。因此，通過構建面向計算思維能力的高職大數據專業課程體系并在實際的教學活動中加以實踐，促進學生熟練掌握大數據的基本概念、基本理論、基本知識、基本方法、基本手段、基本過程和基本技能[6]，從而具備初步的項目開發經驗和能力。2.2面向應用能力的高職大數據專業課程體系。高職大數據專業教育的本質是為了培養在大數據采集、存儲、傳輸、分析、處理、應用等領域實踐能力強、綜合素養高的技能型人才，即高職大數據專業教育的本質是以能力為本位的。基于面向計算思維能力的高職大數據專業課程體系，面向應用能力的高職大數據專業課程體系是指將大數據主干課程劃分為專業骨干、專業實踐等模塊課程，它們屬于應用能力培養的范疇，專業骨干課程可開設的課程主要包括大數據程序設計、大數據采集、存儲與傳輸、數據庫應用技術，專業實踐課程可開設課程包括大數據核心平臺技術、大數據挖掘、分析與處理、大數據應用、大數據可視化技術等。這是高職大數據專業基于能力本位的課程體系整體框架中的核心課程，也是后期以“專業拓展”“綜合拓展”等模塊課程為標志的工程能力培養課程開設的前提[5-7]。面向應用能力的高職大數據專業課程體系側重于大數據應用框架的部署和理解，課程內容完美地體現了培養學生的大數據編程算法、大數據程序設計、大數據核心平臺技術、大數據可視化應用技術等方面的核心能力。2.3面向工程能力的高職大數據專業課程體系。工程能力是指在計算思維能力和應用能力的基礎上，學生通過團隊協作解決實際工作中較為復雜綜合性的工程項目開發問題的能力。因此，面向工程能力的高職大數據專業課程體系包含專業拓展、綜合拓展等模塊課程，它們屬于工程能力培養的范疇，即培養多元化的具有廣度創造技術、深度人工智能開發技術的大數據分析師、大數據架構師、大數據運維工程師、大數據開發工程師、大數據科學家等工程項目設計與開發人才[6]。面向工程能力的高職大數據專業課程體系通過項目小組團隊協作的形式，以工程項目與企業真實案例為驅動，促使學生搭建大數據工程項目設計與開發的框架，細化框架內部細節，集思廣益，形成最終的工程項目解決方案，并充分運用所學的專業骨干、專業實踐等模塊課程中的大數據程序設計、大數據采集、存儲與傳輸、數據庫應用技術、大數據核心平臺技術、大數據挖掘、分析與處理、大數據應用、大數據可視化技術等課程的核心知識，實施大數據工程項目的大數據采集、存儲、傳輸、分析、處理、應用、作業調度、工程維護、代碼調錯等，從而完美地實現培養學生解決實際工程問題能力的目標[7-9]。

3基于能力本位的高職大數據專業課程體系構建途徑

3.1構建支撐計算思維能力培養的立體化課程資源。面向計算思維能力的課程體系是高職大數據專業發展的一個基礎性課程體系，這是大數據專業能力向應用能力與工程能力縱深發展的延伸性課程，目的在管理學和教育學基本理論的基礎上，充分、綜合運用計算機專業領域的基本概念、基本方法、基本手段和基本過程對所需求解的問題進行深度上和廣度上的抽象、挖掘、歸納，使學生掌握大數據專業的通識教育、大類教育、基本認知等模塊課程，從而為學生拓展應用能力與工程能力打下基礎。因此，需要構建支撐計算思維能力培養的立體化課程資源，其主要形式是利用移動互聯網設置集課程資源、線上線下資源、實踐課程資源為一體的立體化課程體系教學資源模式[5]，并利用移動互聯網構建多樣化的線上線下網上教學環境、學生線上線下學習平臺。課程教學資源以線上線下和任務與項目驅動的實踐課程形式為主，學生在教師的啟發和引導下自主學習，時時講解、時時操作。在此立體化課程資源支撐下，按照“計算思維形成→基本技能訓練→計算思維能力培養”的要求，充分運用混合式翻轉教學方式，對一些重點難點的課程內容進行反復教學，實施數據挖掘與人工智能結合的大數據專業基礎知識的實際操作，對學生進行個別指導，加深學生對基本知識點的掌握和理解。3.2搭建支撐應用能力培養的實訓平臺。高職大數據專業實踐性、應用性極強，面向應用能力的高職大數據專業課程體系要求搭建適當的支撐應用能力培養的實訓平臺以強化學生的應用能力。搭建支撐應用能力培養的實訓平臺，重點是學校應根據大數據專業人才培養目標和計算思維能力培養需求，從硬件環境、軟件環境、線上線下網絡教學平臺等方面入手，構建集大數據編程算法、大數據程序設計、大數據核心平臺技術、大數據可視化應用技術等于一體的核心能力培養平臺[5-6]，大數據編程算法、大數據程序設計、大數據核心平臺技術、大數據可視化應用技術課程采用線上線下模式、理實一體化的教學方式，主要用于大數據專業的“專業骨干”“專業實踐”等模塊課程的實訓教學；軟件條件方面，利用搭建的實訓環境，以學生分組協作形式，可以選擇并行分布式處理軟件Hadoop和Spark，實施大數據預處理、模型的建立模型、參數的選擇，為學生提供大數據編程算法、大數據程序設計、大數據核心平臺技術、大數據可視化應用技術方面的實訓項目，使學生掌握基本方法和技巧，理解基本工作原理，從而可以較好地培養學生應用能力。3.3設計支撐工程能力培養的綜合性工程項目。面向工程能力的高職大數據專業課程體系即培養多元化的具有廣度創造技術、深度人工智能開發技術的大數據分析師、大數據架構師、大數據運維工程師、大數據開發工程師、大數據科學家等工程項目設計與開發人才，它是圍繞學生的工程項目開發能力而設置的。因此，學校應結合大數據專業的人才培養總體目標、計算思維能力培養目標和應用能力培養目標，設計支撐工程能力培養的綜合性工程項目[6-9]，在每個項目中設置相應的實驗，力求做到課程與崗位能力對接，檢驗學生對實踐知識的掌握情況以及解決問題的思想、手段和方法，從而為工程項目開發打下堅實的基礎。在綜合性工程項目類型方面，把支撐工程能力培養的綜合性工程項目分為設計性實驗和綜合性實驗，合理規劃工程能力培養計劃、培養標準以便較好地適應工程能力培養的新形勢，讓學生在“練中學、學中練”，考察學生的實際工程項目開發能力，力求工程項目開發能力與企業標準對接。3.4創新基于學生能力本位的教學模式和教學方法。面向計算思維能力、應用能力、工程能力培養的高職大數據專業課程體系是一種螺旋遞推式的課程體系，它完美地詮釋了高職大數據專業課程教育教學的內在本質。基于學生能力本位的教學模式和教學方法是實現高職大數據專業課程教育教學內在本質的重要條件。因此，高職院校要從大數據專業人才培養和學生實際需求出發，制作精美的教學視頻，充分利用微課、翻轉課堂、多媒體、遠程協作、虛擬現實、系統仿真、探究式、啟發式、逆向式、互動式等教學方式、方法和手段[1-4]，按照“思維培養—應用細化—工程開發”的教學模式，圍繞大數據專業的課程教學內容，充分利用網絡資源，隨時調整教學細節，合理安排課時，及時記錄教學過程中的反饋信息，使得師生之間的良好互動和溝通達到一定的廣度和深度，為學生掌握大數據專業課程的精髓和將來適應工作崗位打下堅實基礎。3.5加強基于學生能力本位的師資隊伍建設。高質量的專業教師隊伍是構建基于能力本位的高職大數據專業課程體系構建的良好保障，因此高職院校要圍繞學生的計算思維能力培養、應用能力培養、工程能力培養[5-9]，加強基于學生能力本位的師資隊伍建設，讓教師在教學與科研中取長補短，豐富知識結構，相互促進，相互提高，從而為教師專業素質和創新實踐能力提供保障，提升教師授課水平。

4結語

高職大數據專業課程體系的構建為提升學生的計算思維能力、應用能力、工程能力提供了科學的發展平臺，對高職專業人才培養和課程改革具有重要的意義，同時也能使學生成為有知識、有能力的社會主義事業建設者和接班人。大數據對當今社會的重要意義以及大數據專業人才的不足決定了大數據專業人才培養任重道遠，但是不足也是動力，也給未來高職大數據專業預留了很大的發展空間。

參考文獻:

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篇5

關鍵詞：網絡；高職院校；思想政治教育；研究

一、當前網絡環境呈現的新變化

移動互聯網深入日常生活的方方面面，持續改變人們獲取知識、接受教育的方式。網絡信息技術的變革，帶來高職院校思想政治教育網絡環境的不斷變化。

（一）網絡信息技術快速發展

第四代移動通信技術（4G）廣泛應用，第五代移動通信技術（5G）方興未艾。4G網絡帶來了移動互聯網產業大發展。以智能手機為代表的智能設備的普及，移動網絡資費的不斷下降，移動互聯網平臺、軟件、應用等構建的網絡服務深入生活各個方面。移動互聯網時代，智能手機早已不再是一個簡單的通信媒介，而成為了一個鏈接虛擬世界和現實世界的接口，成為了一個集交往、娛樂、工作、學習等一體的平臺和終端。2019年是中國5G網絡元年，5G商用牌照發放。5G網絡相對4G，網速更快、更穩定，可以想見帶來的變革也將更大，對學生思想政治教育工作的影響也將更大。

（二）網絡信息技術深刻改變信息獲取方式

網絡信息技術的發展極大改變了人們獲取信息方式。網絡的出現，不僅改變了人們單純依靠書本、口口相傳，依靠實踐獲取信息的狀態，還從空間、時間上改變了人們獲取信息的方式，“秀才不出門，能知天下事”成為了現實。移動互聯網技術的應用，微博、微信、微視頻等“微”平臺的發展，信息碎片化、及時性、交互性加強，人們獲取信息方式更為快捷和便利。相反，人們信息方式也更簡單，人人都成為了信息源。這對開展學生思想政治教育帶來了便利，也帶來挑戰。教育方式更多，但教育的有效性更難。

（三）學生對網絡依賴程度越來越高

智能手機成為大學生的必備。移動互聯網技術的發展，移動互聯網應用、服務深入日常生活的方方面面。調查顯示，娛樂成為學生使用智能手機占用時間最多的方面。許多高職院校學生文化基礎相對薄弱，使用智能手機的習慣不好，玩游戲、看短視頻占據了他們大部分時間；一些管理不嚴格的學校，學生上課玩手機的現象也是比比皆是。放下手機，就不知道做什么，成為許多學生的真實寫照。與網絡爭奪學生，將越來越成為高職學生思想政治教育中不得不面對的一個問題。

二、網絡環境下高職院校思想政治教育存在的主要問題

思想政治工作進網絡是高職院校思想政治工作的重要內容。按照黨和國家的文件精神要求，廣大高職院校認真落實，在思想政治理論課教學、學生日常教育管理等方面，抓改革、建平臺，在網絡思想政治教育的機制、體制建設，網絡平臺作用發揮等方面取得了一定成績；但面對新時代任務新形勢，仍還存在一些突出問題。

（一）重視程度不夠

網絡思想政治教育要真正落到實處，首先必須提高認識。但許多高職院校因為本身對學生思想政治教育工作的重視程度不夠，對當前學生思想政治教育工作的特點把握不清晰，一定程度導致其并未從根本上重視網絡思想政治教育。當前網絡環境下，僅僅將網絡思想政治教育當作學生思想政治教育工作的一個分支甚至一種方式，是遠遠不夠的。只有高度重視，才能在投入、保障、評價機制構建等方面加大力度，為網絡思想政治教育奠定良好的基礎。

（二）網絡思想政治教育教學方法探索不夠

網絡信息技術的快速發展，新媒介、新平臺、新應用不斷涌現，如何利用新技術開展網絡思想政治教育，需要不斷探索、實踐。但在現實中，許多高職院校更多在設備、設施的配備上，平臺、軟件的應用上下功夫，相對在教法方面的實踐較少。就思想政治理論課而言，許多高職院校的課堂仍然以傳統講授為主，網絡信息技術的運用仍停留在ppt的使用上，難以吸引學生上課的注意力。綜合運用網絡信息技術，變革課堂教學方法，提升思想政治教育有效性，需要探索。

（三）與職業教育的結合不夠

作為一種類型教育，職業教育自有其特點。職業教育的特點來源于學生特點、教育教學特點、人才培養特點等。高等職業教育快速發展，目前在規模上已經占據了高等教育的半壁江山；在高校數量、學生人數上與本科教育不相上下。但高職教育學生生源復雜，學生文化基礎相對薄弱；學制短，在校時間更短，大多不到三年；以技術技能人才培養為主，注重校企協同育人，注重培養學生的實踐動手能力等。結合高職教育實際，高職院校網絡思想政治教育才能真正取得實效。但在實際工作中，與高職教育的結合往往是難點。

三、網絡環境下高職院校網絡政治教育創新路徑

創新是任何工作取得較大成效必不可少的原則之一。網絡環境下高職院校思想政治教育要取得進展也離不開工作的創新。新時代新形勢，黨和國家對開展網絡思想政治教育工作提出了更高要求，高職院校廣大師生對網絡思想政治教育工作有效性展現了更多期待。提高高職院校網絡思想政治教育工作質量，滿足學生對更好思想道德素質培養的需求，解決教育中不平衡不充分的問題，亟需創新。

（一）工作理念創新

1.樹立網絡素質培養工作目標

高職院校網絡思想政治教育要在工作目標上堅持網絡素質教育工作理念。目標的設定常常決定了工作的成效。網絡環境下的高職院校思想政治教育，是利用現代信息技術開展學生思想政治教育工作，但不止于此。網絡思想政治教育涉及網絡價值觀、網絡倫理道德、涉及網絡安全等更高層面的東西。從現實工作來看，學生網絡虛擬空間行為的示范、網絡沉迷等問題的產生，也往往源自教育工作目標層面的某種偏離。高職院校學生特點決定了，培養學生網絡素養應成為網絡環境下思想政治教育工作的首要工作。通過網絡素質教育工作，讓學生文明上網、安全上網、合理用網。

2.堅持一體化工作理念

網絡環境下，學生獲取信息來源更多，易受多元文化的影響。權威性的一元文化教育，在強度和深度上都不同程度被削弱。從話語角度來看，主流思想話語要形成合力更加聚焦才能搶占多元文化話語陣地。網絡環境下，高職院校要堅持黨政工團齊抓共管，學校各單位、各教育主體都來做思想政治教育工作，使思想政治工作真正成為學校的首要工作。

3.堅持浸入式工作理念

如果說，一體化工作理念重在網絡環境下高職院校思想政治教育工作的頂層設計；那么，浸入式工作理念，重在具體工作的開展和落實。移動互聯網技術的變革，影響著生活的方方面面。網絡無處不在，信息無處不在，成為生活常態。要適應泛在、碎片化、智能的知識傳播新時代，要創設時時、事事，無處不在的高職院校思想政治教育工作環境，讓學生在浸入式的學習中，開展思想政治教育。

（二）工作渠道創新

1.線上線下教育渠道

現代信息技術的發展帶來了網絡教育教學資源的極大豐富。利用好網絡教育資源，要變革課堂教學方式方法，改變當前滿堂灌，課上與課后嚴重脫節的現象。通過開發微課、慕課等線上教學資源，重構課堂教學內容。發揮課前、課后教育的重要作用。課堂教學重在理論闡釋、答疑，課前、課后教育重在拓展學習、多媒體教學等內容，讓傳統的孤立的課堂教學向前、向后延展，建設融入式混合教育教學新渠道。

2.學生實習企業思想政治教育渠道

高職教育學制三年，但有不少于6個月的頂崗實習期，現代學徒制培養模式下的學生可能在校時間更短。許多高職院校只是將學生實習作為一個專業實踐過程，而忽略了其作為價值養成關鍵期的重要性。網絡環境下，要切實將學生企業實習納入思想政治教育工作之中。網絡信息技術的發展也為這一工作提供了更多在技術上的可能。QQ、微信等社交軟件的廣泛運用，使得校企之間，學校教育者、學生、企業人員之間溝通更為簡單，利用網絡開展校企雙方協同的學生思想政治教育更易于實現。

3.思想政治教育工作綜合平臺

網絡環境下的高職院校思想政治教育渠道創新離不開平臺構建。學校要構建思想政治教育工作綜合平臺，可以是App，也可以是微信公眾平臺，甚至其他信息平臺，但不論如何要易于師生下載使用，易于操作，并實現思想政治教育各部門、各環節、校企的融通，為網絡環境下思想政治教育工作的開展提供基礎。

篇6

關鍵詞：教學系統；Web技術；數據挖掘

中圖分類號：TP319文獻標識碼：A文章編號文章編號：1672-7800（2013）012-0121-02

基金項目：江蘇省職業技術教育學會職業教育立項課題（2013012）

作者簡介：孫雪娟（1977-），女，無錫高等師范學校講師，研究方向為計算機教學。

1系統設計背景

隨著信息化技術的不斷推進，利用校園網共享網絡教學資源，構建網絡教學環境，并可進行交互、協作和開放式的教學已成為重要的教學方式之一。通過對學生使用系統所產生的信息數據進行數據挖掘，得到學生學習興趣、學習習慣、學習不足等個人信息，用以指導教師教學。為學生提供個性化、智能化的網絡教學系統成為當下教學系統的主流。

軟件專業是實踐性非常強的一個專業，學生學習程序設計語言類課程只有通過大量的編程訓練，才能理解理論課所教授的知識點。但傳統的教學偏重于采用“以教師為中心，教師講、學生聽”為特征的教學模式，忽視了計算機語言實踐技能訓練的重要性，從而缺乏對學生的個性化教學和知識再生能力的培養。對無錫高等師范學校軟件專業學生的調查表明，因為課堂時間有限和教師與學生數量配比低，很多學生認為實驗課程缺乏教師的幫助與指導，導致學習效果不理想。因此，在有限的客觀條件下，進一步豐富課后自主學習資源，增加學生自主學習的時間和空間，使學生的學習不僅僅局限在課堂及實驗課上，無疑是改善教學效果的有效方法。

2系統模塊組成與流程設計

2.1系統功能模塊組成

本教學系統預設定以下幾個模塊：課程資源、RSS定制、教學博客和會員中心等。

課程資源模塊提供相關課程的教學信息、課程電子教案、課件、開放工具軟件、免費電子書籍與參考資料、相關技術文章、相關課程練習與考試試題及參考答案等資源。

RSS定制模塊將Web2.0技術之一的RSS技術應用于該系統建設中，使得學生能夠在大量的教學內容中快速獲取自己感興趣的教學內容，從而實現個性化的學習過程。

教學博客模塊按照課程和專題分類提供教師日常教育教學中遇到的問題或收獲，同時該模塊也可作為教師和學生課后的在線交流平臺，針對具體問題進行交流以彌補課堂教學的不足。

會員中心模塊主要負責對用戶權限、密碼、數據備份與安全等進行管理，對各項上傳數據進行審核整理等。

2.2系統流程設計

該軟件系統分為學生、教師兩種不同的身份注冊，身份不同，擁有的權限也不同。學生進入系統后學生利用系統提供的教學資源進行在線學習，與教師和同學進行在線交流、網上作業、網上實驗。學生使用系統中產生的數據由數據挖掘算法對其進行挖掘分析，并給出相應的教學評價和建議，從而實現個性化教學的目的。教師進入系統后主要進行教學資源的上傳、管理自己的博客，并對題庫進行更新等；同時與學生進行在線交流、在線作業布置和批閱，可獲得相應的學生各項成績，并對題庫進行更新等。

3關鍵技術

3.1Web2.0技術

Web 2.0的概念是2004年始于出版社經營者O'Reilly和MediaLive International之間的一場頭腦風暴論壇。Web2.0是與互聯網有關的一系列技術發展到一定階段后應用門檻逐步降低，且技術與需求得以很方便地結合，從而產生的一次大規模的應用普及。Web2.0代表著互聯網發展的新理念，逐漸成為該領域發展的熱點和主流。Web2.0倡導用戶主導、用戶參與、用戶分享、用戶創造，最大限度地幫助用戶實現個性化生產和滿足用戶個性化需求就是Web2.0服務的中心內容。目前，有關基于Web技術的智能教學系統的研究和開發逐漸成為國內外研究的熱點，Web技術已成為智能教學系統不可缺少的技術。本系統擬采用Web2.0技術，一些人把Web 2.0看作是WWW發展的一個新階段，這一階段從架構到應用都顯現出一些顯著的特征。

Web2.0的特性表現在如下方面：

（1）多人參與，發揮的是個人的力量。每個人都是內容的供稿者，個人深度參與到互聯網中，而不是作為被動的客體，這是一場革命性的變化。當然，這里的個人不是孤立的個人，而是彼此相連。

（2）可讀可寫互聯網，交互能力強。Web2.0是“可寫可讀互聯網”，發揮的是自組織的力量。個人與個人之間，創造的內容與內容之間，以及匯聚的群體與群體之間，都是以不同的自組織方式架構起來。以自組織的方式讓人、內容和應用等充分“活動”起來，力量才能最大程度地爆發。

（3）Web2.0提供博客服務、簡易信息聚合（RSS）、對等網絡（P2P）、社區信息資源共享服務、集體編輯服務和社會性書簽等服務。

總結而言，Web2.0實際上是對各信息源進行擴展，使其多樣化和個性化的網絡平臺。

3.2數據挖掘技術

3.2.1數據挖掘概念

數據挖掘簡單來說是從大量不規則的數據中尋找規律的技術。從人工智能和數據庫領域研究的角度看，數據挖掘是指從數據庫的大量數據中揭示出隱含的、先前未知的、具有潛在價值信息的非平凡過程。數據挖掘是多種技術結合的產物，主要包括人工智能、數據庫、統計學、模式識別、可視化技術等。數據挖掘技術的分析方法有很多，比如關聯規則分析、聚類分析、分類分析、回歸分析、序列模式分析等。

3.2.2數據挖掘過程

（1）創建數據源。數據挖掘的處理對象是大量的數據，根據用戶需求，選擇恰當的信息收集方法和合適的數據存儲管理方式將收集到的信息存入數據庫。

（2）數據預處理。在系統使用過程中，會在數據庫存儲大量的積累數據，但這些數據往往不適合直接進行知識挖掘，通常在挖掘之前，要對這些數據進行數據預處理，具體的方法是選擇相關數據、消除噪音、推算遺漏數據、消除冗余數據、數據類型轉換等處理。完整、正確、一致的數據信息將有利于數據挖掘的效率和準確度。

（3）數據挖掘。數據挖掘的實施，僅僅是整個數據挖掘過程的一個步驟。數據挖掘常用的算法有關聯規則分析算法、聚類分析算法、序列模式分析算法等。根據預處理后數據庫中的數據信息，選擇合適的分析算法，選取相應算法的參數，并分析數據，得到可能形成知識的模型。

（4）評估模型。實施數據挖掘所獲得的模型，需要進行評估分析，以便有效發現那些沒有實際意義的知識模型。這些初始模型所獲得的模式有些可能不滿足挖掘任務的需要，有些可能存在冗余，甚至有些情況下與事實相反。評估的方法可以直接用數據來檢驗其準確性，其中數據可以是原先建立的挖掘數據庫中的數據，也可以另找一批數據并對其進行檢驗， 或者是在實際運行的環境中取新數據進行檢驗。

最后，需要對建立的模型進行可視化表示，將挖掘結果轉換為用戶易懂的另一種表示方法。數據挖掘過程是一個不斷反饋修正的過程，無論哪個步驟如果沒有達到預期目標，就需要退回到前面的挖掘步驟，重新選擇數據，采用新的數據變換方法，設定新的參數值，甚至換一種數據挖掘算法。

3.2.3數據挖掘在本系統中的應用

教學系統要想做到因材施教，為學生提供個性化教學，數據挖掘技術的應用尤為重要。教學系統的后臺數據庫能夠保留大量與學生相關的數據，但數據不是信息，如何從海量的數據資源中挖掘所蘊涵的有益信息是該系統研究的重點。

本系統中，學生的注冊信息、學生的行為信息、課件庫都可以作為數據挖掘的數據資源庫。本文在此列舉幾種數據挖掘分析的基本算法在該系統中的應用。

（1）關聯分析。關聯分析是數據挖掘領域常用的一類算法，主要用于發現隱藏在數據庫中有意義的聯系，在此算法中支持度和置信度是重要的參數。支持度用來衡量某一給定數據集的頻繁程度，置信度用來衡量某一數據集在特定事務中出現的頻繁程度。本系統中，通過對學生各課程中知識的興趣點、疑問知識點、各知識點分配的時間等數據的關聯分析，可以發現知識點之間的關聯，掌握學生學習情況，并給出相應的評價和一些學習建議。

（2）序列模式分析。序列模式挖掘有基于時間或者發現序列等的模式分析方法，其側重點在于分析數據間的前后或因果關系。學生學知識需要掌握前后的知識點，特別是軟件專業的學習，系列性較強，在時間有序的事務集中，找到那些“一些項跟隨另一些項”的內部知識的聯系對學習非常有幫助。學習活動序列模式挖掘問題由于其數據源和需要挖掘的模式的特殊性，因而還有許多問題有待解決。

（3）聚類分析。聚類分析屬于探索性的數據分析方法，人們不必事先給出一個分類的標準，從給定的數據出發，自動進行分類。利用聚類分析可以將看似沒有任何聯系的數據進行分組，歸類聚類結果要求組內對象相似性較高，組間對象相似性較低。比如，在學生訪問系統的過程中，會參與相關知識領域的討論，從而產生相應的數據，系統會對相同知識點感興趣的學生進行聚類。經過分析，這些學生被聚類為一組，系統會自動給該組學生提供有別于其他同學的學習導航，使學生最大程度地受益。

4結語

基于Web的教學系統已成為當今流行的教學形式。但目前使用的大多數教學系統幾乎都是靜態的，存在交互手段少、不能因材施教等缺點，而在站點上卻積累了大量有用的信息，沒有被充分利用。本文設計的該系統能夠根據學生的具體情況安排教學，如自動的因材施教等，旨在構造一個“以學生為中心”的，基于Web2.0 并使用數據挖掘的個性化教學系統，使其能在平時的教學實踐中發揮更大的作用。個性化與智能化是輔助教學發展的趨勢所在，基于Web的挖掘技術在教學系統中的應用是一個新的領域，也是一個帶有很大挑戰性的課題，必將有力地推動教學系統及相關學科的不斷發展和進步，其無疑具有深刻的理論和實踐意義。

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篇7

關鍵詞：信息技術；音樂；載體

信息技術與音樂課程的攘臺是當前信息技術在高等音樂教育領域中所應用的一種新的、重要的形式，同時也是高等音樂教育教學改革與發展的一種必然趨勢。它的出現將徹底改變傳統營樂教學的過程與模式，在攘合的過程中同樣將會引發音樂教育教學的深刻變革。那么，如何正確評估信息技術在音樂課程整合中的地位和作用，恰當地使信息技術與音樂課程的教學相結合、相融合，是當前高等

音樂教育改革需要解決的、具有十分重要現實意義和指導作用的問題。任何輕視信息技術的作用或者過分追求技術的層兩都是不利于音樂教學的。因此，廈清并解決這些問題對于指導我們的音樂教學實踐具有重要的意義。

一、信息技術在音樂教學中應用的特點和作用

信息技術在音樂教學中用途廣泛，它不受時間、空間以及宏觀、微觀的限制，視聽結合，能及時如實地傳遞、保存和反饋信息，提高了信息的傳播速度，拓寬了信息的傳播廣度，加劇了信息的傳播深度。在激發學生學習音樂的積極性，提高學習效率，更好地發揮音樂教師的主體作用，使音樂教育實現大眾化、社會化等方面，都顯現出很大的優越性。（一）信息技術能夠提高教育質量和教學效率

信息技術用于教學所提供的外部刺激，不是單一、乏味的刺激，而是多種感官的綜合刺激。這對于知識的獲取和保持，都是非常重要的。實驗心理學家赤瑞特拉（Treicher）通過大量的實驗證實[1]：人們在學習時，通過視覺感官獲得的知識占83%、聽覺占11%、嗅覺占3.5%、觸覺占1.5%、味覺占1%。我們可以看出：在所有感知器官中，視覺和聽覺在學習中所起的作用最大，二者竟然占了94%。同樣一份學習材料，讓一組學生先學習三個小時后進行記憶測試：純聽覺能記住60%、純視覺能記住70%，而視聽并用則能記住90%。三天之后再進行測試：三種學習方法的記憶比率則分別下降為15%、40%和75%。這些數據告訴我們：運用視聽結合的信息技術能提高教育質量和教學效率。如果能較好地運用到音樂教學中，對音樂教學效率的提高肯定也是不言而喻的。（二）信息技術可以激發學生學習音樂的興趣和動機信息技術用于音樂教學，能清晰地展示各種抽

象的、深奧的音樂理論知識，能展示和播放各種圖形、圖像、聲音，并可以反復予以再現，使音樂教學更加形象、生動，有更強的藝術感染力，并能充分調動

學生學習音樂的主動性和積極性。因為，興趣、愛好是學生學習音樂的原始動力。例如，在引導學生聆聽{1812年序曲》的時候，可以給學生播放1812年俄法戰爭的歷史背景資料、圖片或電影資料，讓學生了解拿破侖與庫圖佐夫的戰略部署及戰爭的發展情況；還可以向學生展示俄國作曲家柴可夫斯基譜寫這首樂曲的背景情況，以及這首樂曲的基本內容、音樂主題、曲式結構等心]。（三）信息技術可以提高信息增值率現代化的信息技術教學方式，如：電子計算機教學、廣播電視教學等，是一種開放性的信息技術教學，其信息增值率可以擴大到幾萬倍甚至幾十萬倍。如果能在音樂教學中得到廣泛推廣和應用，將可以極大地節約教學成本，并可大范圍地普及國民的藝術素質，提高國民的藝術修養。

二、中小學音樂課程與信息技術整合的基本模式

根據音樂教學目標和教學內容，中小學音樂課程信息技術整合可靈活采用各種教學模式。

1.探討式（師生互動學習式）

探討式教學模式注重師生的互動關系，教師可先設計一些具有探索性的問題，讓學生先協作討論并用計算機網絡引導學生去發現、驗證、模擬等，讓學生總結其規律，完成其對知識的理解與掌握。其授課程序一般是：提出問題――分組研究――確定個體選題――自主學習―學習成果――信息反饋――教學評價。這種教學更加突出了學生的主體地位，鼓勵學生的自主性與獨立性，與傳統教學方法最大的不同就是由學生主動地探討性學習，而不是把學習內容聯接灌輸給學生。探討式學習包括對音樂理論、音樂作品，以及創作手法、作品風格的理解，也包括嘗試、感悟和總結。通過此有助于學生音樂記憶的牢固和思維的發展，對學生學習興趣的激勵與自信心的養成也頗有益處。

2.研究式（同學協作研究學習式）

該模式是指學生基于課堂問題情境，在教師指導下利用多媒體計算機所具備的圖像、動畫、語言、音樂的功能和音樂相關信息資源以及計算機所特有的交互性，選擇和確定音樂學習課題，通過同學間的分工協作，實現音樂知識的搜索獲取、音樂知識的應用、學習中問題的解決，達到音樂知識建構的學習過程。其授課程序一般是：提出問題――協作分工――機上操作――自主研究――整合小組成果――學習成果――信息反饋――教學評價。這種教學模式注重學生學習過程中的學習感悟與研究體驗和認知結構的發展，通過學生自主的學習過程激發學生學習音樂的興趣、開發學生的音樂天賦和創作潛力，擯棄了以往音樂教學中只注重現有音樂理論知識和音樂技能的傳授，忽視學生開拓、創新能力培養的弊端，從根本上確立了學生在音樂教學中的主體地位。

結語：

多媒體信息技術是音樂教學中的一種重要輔助教學手段.但是應該指出在運用多媒體信息技術的過程中。應該合理、有效的運用，如果一味的追求課堂的新穎、動感。安排過多無關的多媒體內容，則會喧賓奪主。本末倒置，把學生的注意力引向一些朕淺的東西，而最終達不到教學的目的。相反如果我們合理有效的運用多媒體信息技術，在課堂上做到靜中有動：動中有靜。多媒體的教學手段將會使我們的音樂教學如虎添翼、倍增光輝。

參考文獻：

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[2]吳煥慶 科學發展觀視野下的信息技術與課程整合實踐 [期刊論文] -現代教育技術2007（8）

[3]中小學音樂課程與信息技術整合問題研究 - 贛南師范學院學報 - 2009， 30（1）

篇8

關鍵詞:網絡教學系統;智能化;網絡教學的應用

中圖分類號:TP393文獻標識碼:A文章編號:1009-3044(2009)34-9881-02

Research and Application of Network Teaching System

YU Ke-jun

(College of Information & Technology, Sichuan College of Eduction, Chengdu 610041, China)

Abstract: Network teaching is a new educational technology that the computer network is combined with multimedia technology. We analized the character and the current situation of network teaching system, and the research of the framework about it. We discussed the application and the development of network teaching system.

Key words: network teaching system; intelligence; the application of network teaching

隨著計算機和網絡技術的不斷發展,社會的信息化程度越來越高,信息技術正在逐漸滲透到各個領域,與以往使用獨立的計算機進行輔助教學相比,網絡教學利用計算機可以訪問遍及世界各地的計算機信息資源,并可通過網絡實現教師和學生進行更廣泛的交流,能夠充分調動學生的主動性,更好的實施素質教育,符合新時代教育形式的要求。通過網絡教學,創造數字化學習環境,能夠促進教育觀念、教學內容和方法的改革,提高教育教學的質量和效益,從而培養學習者具備優秀的社會文化與價值觀念,與傳統班級課堂教學相比,網絡教學有利于教育的資源共享,提高教育效率和效益,它能讓更多同時獲得高水平高質量的教育。

1 網絡教學系統的特點與研究現狀

網絡教學系統具的特點其中之一是能充分體現自主學習能力,能在教學過程貫穿“自主學習”的理念,為教師“教”與學生“學”提供交流平臺,成為以教師為主要創作者,學生自主學習的“雙主”平臺;另外,具有良好的通用性,能適于各專業學科課程的網絡教學系統,使高校的網絡教學課程具有統一模式,進行統一管理,具有良好的可擴展性和簡單的操作性,無論用戶計算機知識如何,都能很容易使用系統,而且具有足夠的安全性,在身份認證、資源管理、數據庫等環節采用嚴格的安全措施,保證系統不受侵害。對外的網站內容采取身份驗證和上載內容的認證等防護措施,保證數據的正確和安全,將風險降到最低限度,并能實現時間和空間的分布性。

隨著網絡教學系統的需求越來越大,一些網絡教學系統也應運而生。包括以WEB CT和IBM的E-learning為代表的國外網絡教學系統和國內浪潮集團的視頻點播服務器及軟件系統等。國外的網絡教學系統技術較先進,但不是很適合中國教育國情。對于實時的網絡直播教學,有的采用電子白板方式實現,有的采用配合專用的硬件方式實現,如佳訊科技的班班通-數字雙向交互教學系統需要專用的寬帶IP數字機頂盒的支持。現有教學系統的實時授課、實時聽課、課件點播、課件編輯、問題交流、教學評估等功能獨立實現,不便于整個教學活動的實施與管理,同時增加了教學成本,如需要專門的中控管理人員。其中,大部分系統的實時教學為中控式的模擬方式手動操作實現,實時授課教室中音視頻切換采用中控,音視頻傳輸采用模擬的方式,用音視頻分配器把音視頻信號送到各個一般教室,這種方式不便于系統的擴展。課件編輯需要專業人員操作,而專業人員又很可能不熟悉課件設計的專業知識,這種矛盾會造成或者制作的課件相對簡單,或者需要專業人員與教師頻繁的交流。還有,學習系統不能根據學習者的認知水平和認知特點動態生成學習的內容。因此,網絡教學系統的發展是一個長期的過程。

2 網絡教學系統的研究和應用

2.1 網絡教學系統的研究

任何系統都是不斷發展的,通過網絡教學,我們無需再為學習和工作時間發生沖突而苦惱,也無需奔忙于學校、家之間,通過網絡,學生可以按照自己的時間上課,交作業,甚至遇到問題,可以通過網絡與老師和同學討論。利用網絡教學系統可以調動學生學習的興趣,可以克服書本教材的枯燥。隨著計算機多媒體技術和網絡技術的不斷發展,網絡教學的內容將不像傳統的書本那樣僅僅是文字和圖片的組合,而將是一種多姿多彩的,將文字、聲音、動態畫面有機結合的產物。

國內對智能教學系統研究起步較晚,像智能教學系統NKI-Tutor是國家知識基礎設施(即NKI)的一個重要應用,其目的是將NKI豐富的知識傳授給學生[1]。針對國內教學系統慢慢走向智能化的特點,將智能教學系統進行改進。

一個典型的智能教學系統包括下面幾個模塊:領域知識庫、教師模塊、診斷模塊和學生模型,另外也包括一些“模擬環境及生動、有效的交互界面”[2]。我們將這個模型放入網絡中,提出一種在網絡環境下節點式的智能教學系統。設計網絡智能教學系統考慮的主要問題是:知識的表達、教學策略、學生模型。

傳統的教學內容組織要么使學習者沿著某路徑依次學習各教學單元內容,直至教學過程結束,可使學生循序漸進地掌握領域知識,要么是采用多重選擇反應,各教學單元除了呈現教學內容外,還附加若干相應的教學單元,并對學生的錯誤采取相應的補救措施。這些方式沒有將認知心理學的理論考慮進去,造成領域知識表示的結構性、靈活性都較差,未能充分發揮學生的主動性。網絡中的內容是相當豐富的,我們將領域知識的學習融合到網絡中,采用人工智能的一些方式加以應用。這里我們將課程內容表示為網絡中的一個一個的節點,每個節點包含了文本描述、聲音、圖形、圖像、動畫等信息,這些節點之間通過網絡鏈接在一起,學生可以通過這個網狀結構學習內容。每個節點的知識可以是一個領域的知識,也可以是一個綜合型的,學生可以隨時查詢需要的內容。在系統中還有一個重要的模塊是教師模塊,也就是教學模塊。這個部分控制學生的學習過程,包括學生學習的記錄以及當前的學習狀態等,那么在教學策略中首先要由適宜的教學安排。教學順序的常見類型有:時間順序型、邏輯順序型、以論題為中心展開的順序型、螺旋順序型、平行順序型和知識分層等等。根據教學內容的特點以及學生的需要,可以在教學策略中設計不同的教學順序類型,以滿足不同學生學習的需求。教學策略的另外一個方面就是要采取實時多樣的教學模式。教學模式一般有:操作、練習模式、咨詢模式、指導模式、問題求解程式、模擬教學模式、游戲模式等等,不同的教學模式與教學目的、教學內容、輔導原則等息息相關,并能針對不同的教學模式實時地做出相應的輔導,能夠對學生的響應作出及時的反饋,并能檢測學生對教學內容的掌握情況。教學模塊除了針對學生的內容外,還可豐富教師的教學內容以及增加教師的交流,通過在節點上教學信息,獲得學生的學習情況;通過各節點間的交互,可以更大領域地獲得知識的豐富以及教學水平的提高。

在網絡教學智能化的技術中,可以將虛擬現實仿真技術,模式識別技術等應用于系統中。當將仿真技術和虛擬現實技術結合來實現一個虛擬現實系統時,并不需要開銷巨大的設備,在微機上就可以實現以仿真為目的的虛擬現實系統。目前,世界發達國家正在利用網絡教學進行這方面的試驗,例如,美國的一所學校利用計算機網絡給學生們上挖掘文物的課程,學生們實際面對的是計算機仿真的考古環境,甚至挖掘的時候都能聽到揚土的聲音。學生可以通過聯網計算機分析莎士比亞的名劇等等。這樣通過各種網絡技術將課程靈活設置,老師和學生都能身臨其境般地教與學。通過有機地結合VRML、Java、HTML以及VWP(虛擬世界播放器)等,可以實現網絡智能化教學系統。

2.2 網絡教學系統的應用

由于多媒體技術的運用,教學過程中能充分利用文本、圖形、圖像,音頻和動畫等多媒體進行交互,從而激發學習興趣,提高教學質量。近年來,國外很多大學紛紛開發了各種不同實現方案的網絡教學系統,例如:VTEL的遠程教學系統采用視頻會議系統較好地實現多點雙向交互式網絡教學;CISCO的IP/TV能夠在IP計算機網絡上傳送MPEG-1、H.261等高質量全動態的視頻圖像、話音和數據等。隨著我國計算機網絡的日益發展,中國教育科研網及其它一些網絡為網絡教學系統的應用提供了有利的條件,可以在不同的環境得到應用,為網絡教學的開展提供了基礎環境。網絡教學系統的應用主要有三個方面[3-5]。

首先是教師應用。用戶登陸網絡教學系統后,教師可以在線管理本課程的課件、布置作業、上傳課件相關資料以及相關信息等。教學可以添加章節、編輯和刪除章節,可以添加課程內容、編輯和刪除課程內容等。教師可通過系統錄入考試試題和答案,確定測試的范圍、題型和難度等,然后由系統生成試卷,對學生進行測試,對測試結果進行統計分析,作為學生學習的重要參考。其次的應用是可以進行作業管理。學生在線修改和提交作業,并可以瀏覽教師評語,了解知識點掌握情況。

其次是學生應用。多媒體網絡教學系統以其豐富的網上學習資源、良好的交互快捷的通信方式,為學生個性化學習提供了可能。網絡環境下,學生被賦予自主學習的權力,他們可以通過協作方式,主動去查詢資料、解決疑難、探索知識。學生可以瀏覽相應的課程內容、在線完成作業、向教師提出問題等。學生可以瀏覽作業,聯機完成作業,提交作業,并可以瀏覽教師所給的分數和作業分析報告。學生可自主選擇課程的相應章節進行測試。

然后是教師學生的雙向交流應用。教師可以借助網絡教學系統回答問題、答疑信息整理、答疑室管理,并且若發現某個問題具有代表性,可以把它整理后轉存到答疑信息庫中。答疑信息管理功能就是教師有權刪除答疑室中沒有價值的信息,也可以將答疑室中有價值的信息轉存到答疑信息庫中。

除了這三個主要的應用外,還可以提供實時授課服務,包括課程內容的上傳、實時授課音視頻的采集、處理與發送,包括三路視頻信號(教師視頻、視頻展臺視頻、黑板視頻)以及音頻信號(教師講課聲音)的采集與切換、流媒體課件的編碼生成與發送和問題解答。另外還可以對提供的服務完成教學的評估打分功能,包括:增加評估項目、刪除評估項目、修改評估項目、設置評估項目權值等等。

3 結束語

計算機網絡的迅速發展為教育的發展帶來了很大的契機,網絡教學應運而生,它為學生的學習創設了廣闊自由的環境,提供了豐富的資源,拓展了教學時空維度。本文介紹了網絡教學系統的特點和現狀、研究其系統組織,以及應用情況。網絡教學系統作為一種新興的教學形式,能夠將傳統教學方式難以實現的教學手段成為現實,已經引起政府、學校、企業等部門的重視,對于網絡教學的研究目前正在逐步深入。

參考文獻:

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[3] 葉志宏.網絡課程的設計原則[J].中國電化教育,2002(3):16-18.

篇9

【關鍵詞】知識推理;測試系統;自適應;雙向反饋

【中圖分類號】G420 【文獻標識碼】B 【論文編號】1009―8097(2009)11―0118―05

引言

隨著知識經濟的出現和科教興國戰略的部署,繼續學習與終身學習成為每個人生存和發展必不可少的條件。信息技術的到來使網絡交互式學習在教育領域中扮演著越來越重要的角色,成為現代遠程開放教育教學的主要形式和途徑。學生支持服務能有效促進學生學習,也是連接學生與學習活動、學習資源的橋梁,是學生在線學習的保障。[1]因此,我們要利用和發揮網絡的優越性,有效組織學員進行網上交互學習,使得他們學會自主學習、提高學習能力,重要的就是要掌握學習方法。方法的知識才是最重要的知識。

一 基于知識推理的在線導學測試系統的提出

1 雙向反饋平臺在遠程開放教育中的必要性

遠程開放教育作為教育形式的一種,最終的目的還是讓學生學到知識。由于學生在年齡、知識水平、專業背景、工作背景、地理位置、學習環境、學習動機等方面都比傳統課堂教學中的學習者要復雜,所以做好遠程教育的學生學習支助服務尤為重要。人際交互和基于技術媒體的雙向通信交流是學生學習支助服務的核心成分,對整個遠程教育具有重大意義。[2]

在遠程教育中,師生交流主要是通過非連續通信手段(包括函件、電話和計算機網絡在內的電子通信手段)實現的。在遠程教育中,僅有教學信息由院校和教師向學生的單向是遠遠不夠的,學生在學習過程中的諸多困難和問題應該及時予以處理答復。在一定意義上,學生信息反饋的暢通與及時處理答復是檢驗遠程教育院校的學生學習支助服務系統的有效性和效率的基本標志。[2]學生在學習過程中的信息反饋往往是具有個性化的特征,因人而異。對學生信息反饋的處理答復也必須是及時的、有針對性的。由此,一個實時解決學習問題并教會學生如何解決問題,因“人”施教的網絡雙向反饋平臺應運而生。

2 具有知識推理的在線導學測試系統能解決的問題

遠程學生會遇到的困難是因人而異的,而且多不勝數,主要的困難有三類:學習問題、交流問題、個人問題。[2]本文提出的測試系統恰好能彌補這些問題中的某些方面。

二 具有知識推理的在線導學測試系統的反饋功能

網絡學習系統正向著智能化、個性化、適應性的方向發展。學習診斷是適應性學習系統了解學生知識結構和學習效果重要依據,沒有這個依據,適應性學習系統根本無法了解個別學生的學習需求,那就更談不上根據學生需求進行適應性教學了。適應性學習系統對教學診斷測試具有非常嚴格的要求,它要求這種測試能盡可能測量出學生學習的效果,即哪些知識已掌握,那些知識還需要繼續學習;同時這種測試還要求必須具有極高效率,盡可能的以最少的測試內容診斷出學生的真實能力,而且在不同環境、不同時間內所診斷的結論是一致的。一個比較合適的測量系統是計算機自適應測試(Computer Adaptive Test-CAT)。它的核心是:依據受測試者答題情況不斷計算其當前能力值和信息量,并根據這些參數實時地調整試題水平,直到受測試者的能力被恰當估計出來為止。一般說來,自適應考試僅需要傳統考試方式一半的時間和約為40%～60%的長度就可取得同樣的效果。[3]

1 測試前的反饋

在遠程教育中,作業和檢測也是實現遠程教育個別化教學和個性化學習的重要途徑和手段。由于學習環境、年齡等因素,使得他們的課后作業疑難解答和復習難以完全到位,所以測試系統本身可以起到檢測學習的作用。同時由于每個學生的知識水平和學習情況不一樣,籠統的測試只會影響學生后面的測試效果,所以在測試前應對學生者的基礎水平進行估測,然后在此基礎上給出難度相當的題檢測學生的實際學習情況。對于已經進行過測試的學生,每次登錄系統后的測試起點應以上次測試的水平為準。

2 測試中的反饋

(1)系統反饋機制

基于知識推理的在線導學測試系統根據學生的學習歷史記錄以及學習績效,動態的組織和呈現與學習者本人當前學習能力最相關的學習內容。它利用數據庫智能檢索(Intelligent Retrieval From Database)[4]能準確地測試學生的學習基礎或學習效果,即測量哪些知識學生已經掌握,哪些還沒有掌握,對暫時沒有掌握的內容進行逆向層層推理,給出學習提示,當推理到達知識節點底層時,則呈現當前最適合的學習資源,以此作為自適應學習中動態呈現學習內容的依據。其反饋機制如下圖所示:

測試系統從登錄開始時進行測試,識別出學生原有的知識結構、認知水平,或是結合學生前次學習過程的歷史記錄,對學生的知識水平和能力進行估測,從而可根據學習者的自學能力、接受能力、理解能力呈現與他能力最適應的學習內容;正式測試是針對性的測試,為學生發現薄弱環節并進行鞏固性復習提供依據;對同等難度級別進行測試,主要是對根據項目反應理論(IRT)考慮潛在因素對學生測試效果的影響,諸如心理焦慮、緊張、視力欠佳等問題。

在正式測試過程中,學生題目回答正確,根據自適應原則,下一題難度上升,同時應遵循知識結構特點,呈現的是與上題知識點相關的高難度題。當溢出該知識點時,應以章節為單位,抽取與該知識點所在章節聯系緊密的章節的某一知識點題,出題難度級別應從弱到強,這樣便于被測者知識的梳理和貫通。同時出于個性化考慮,對于基礎較好的學生,在他做連續做對難度不斷上升的三題以上,系統會對難度進行跳躍式上升。繼續答對則繼續跳躍式上升,只要難度達到最大,系統自動結束考試。如果學生回答錯誤,則題目難度下降,同時不能偏離該知識點的范圍,即逆推過程既要保證自適應出題,從次難題到較易題,又要保證題目范圍在該知識點相關連接區域之內。當難度達到最底層(指數最低)且分知識點達到原級,跳出測試,頁面則呈現與題目知識點相匹配的學習資料,電子課件,專有習題解答(采用錨點定位到知識點的具置)。對于計算要求較高的題,頁面則會出現做題的提示信息和具體解題步驟。學習完畢,學生可點擊“結束學習,繼續測試”按鈕,重回測試介面,呈現與最后學習前一題的難度級別和知識點想匹配的題,題目不能溢出此界。回答正確,則進入“正確”模塊;回答錯誤,給出幾道低難度的其它題(如另一章節)的再測試,相當于進入程序的進口。這種并不立即結束考試的緩沖做法,可以避免盲目判斷學生的整體學習能力和認知風格,并且給學生在別的章節題測試表現的機會,多維度進行檢測。考慮遠程開放教育學生的學生背景和學習時間的復雜性,測試以答題數目最多30道為限。這是除人工可以點擊“結束考試”自動退出之外的另外一個退出接口,由系統自動結束測試。一是每個人全身心投入的注意力只有15-30分鐘左右,題量越大時間越長越影響做題效果;二是30道題一般可以包含7個知識點(以每道題可聯系4道關聯題來算),基本可以滿足學生的求知欲。由于本在線測試系統是基于網絡的,考慮運行速度,一般宜采用這種固定長度原則(fixed length)作為測試終止原則。

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(2)知識概念結構圖

學習資源是由各個知識點組成的,知識點在結構上一般是樹狀,或者說是層次結構,如圖2。

根據知識樹的特點和難度自適應的要求,設計了題目的數據庫結構。包括下列資源表:章節表、類節點表、知識點表。如下表2、表3、表4、表5。

3 測試后的評價

學生在測試過程中,可以通過個人良好表現自動結束考試或是主動點擊“結束考試”按鈕后,得到一份能力測試報告,對本次的學習過程進行一個量化分析和評價。

根據布普姆的教育目標分類學,教育目標分為認知領域、情感領域和心理動作技能領域。認知領域的教育目標由低級到高級共分為六級:知識、領會、運用、分析、綜合和評價。同時布魯姆認為,教師應該根據教育目標分類學的規定,將每一學科的教學目標具體化。因為任何一道題不可能只考查某一方面的能力,所以測試的目標因子應是一個復雜的多要素集合,構成的向量空間可表示為:U={U1,U2,…,Un},根據布魯姆提出的認知活動的認知規律,結合具體的試題庫,測試系統采用多級綜合模糊數據模型,針對學生的綜合能力進行評價,U具體表示為:U={記憶,理解,運用,分析}。這個矢量中的每一個分量表示題目所考查的某一方面的認知能力,每一分量的側重模糊度采用模糊語言值布爾量{極弱,較弱,一般,較強,極強}表示。將其轉化為[0,1]內的實數:極弱=0.1,較弱=0.3,一般=0.5,較強=0.7,極強=1。其形式為:

其中rij的具體含義為:某一認知層次屬于某一試題的隸屬度。測試系統將以套題為單位,每套題總共有十五個小題,只有對錯兩種結果A=(0,1),這樣學生的答案將是一個由0或1組成的向量A= {a1,…,aj,…,am} ,可得出學生表現出的認知能力水平,設公式為:

其中i=1,…,m,j=1,…,n,設系統m=學生在結束測試前的所有題數,n=4,U為四維空間,其意義為:{記憶能力,理解能力,運用能力,分析能力},每種能力均有{極弱,較弱,一般,較強,極強}五種水平級,這樣就會得出評語集B=[B1,B2...B4]。其中Bj={e1,e2,e3,e4 ],ej∈水平集記憶能力(r1)、理解能力(r2)、運用能力(r3)、分析能力(r4),這四個字段賦予了認知能力的隸屬度。測試后,可得到B1,B2,B3,B4四個數值型數據,并且有0

設學生的答案是(1,0,1,1,0),得到B1=0.65,B2=0.65,B3=0.37,B4=0.5,就有:IF((0.6

三 在線測試平臺的發展與展望

對于學生者而言,學習資源的細化和學習活動的序列化有利于學習者根據需要方便、靈活地獲取資源和參與活動,有利于跟蹤記錄學習者學習資源利用情況和活動參與情況,從而提供個性化的學習反饋與建設,這對實現個性化的在線學習十分重要。[6]本測試系統用難度自適應匹配不同學生的學習能力,用逆向推理尋找父級知識點的方式解決了學習診斷中學習焦點堵塞的實際問題,是值得肯定的。系統從登錄開始測試到測試結束,全面的分析學習者學習的歷程,判斷學習者學習能力和認知風格,將學習資料以最適合學習者的方式呈現,將所學知識以連續的、聯結的方式進行梳理和導通,是教會學生如何有效的進行學習的良方。

與些同時,測后重“評”。教學自動測評是計算機輔助評價(Computer Assisted Assessment)的核心內容和研究前沿之一。[4]客觀而又真實的學習評價是對學生學習能力最貼切的反映,同時也是學生找到差距,重新找到學習起點的合理依據。在線測試平臺可以嘗試人工智能中的技術和模糊數學的算法對評價指標和算法進行改進,同時應該用邏輯斯蒂模型(Logistic Equation)或其他合理的方式客觀地處理好答題過程中的隱性因素。

參考文獻

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[5] 穆肅.遠程學習者認知風格的分析研究[J].現代遠距離教育,2007,(1):21-24.

篇10

關鍵詞：高等職業教育；現代教育技術；網絡多媒體

所謂現代教育技術就是以現代教育思想、理論和方法為基礎，以系統論的觀點為指導，以現代信息技術為手段的教育技術它是現代教學設計、現代教學媒體和現代媒體教學法的綜合體現。是以實現教學過程、教學資源、教學效果、教學效益最優化為目的。

現在，隨著信息技術的突飛猛進的發展，現代教育技術對高等職業教育的影響也是各個方面的，涉及到教師的教與學生的學習與生活的各個層面，包括教育規律、教學方法、教學手段、課程開發、教學設計、教學管理、教學評價、學習方式等。現代教育技術的引入，更使高等職業教育的教學模式不斷地發生著變革。

現代教育技術的特征

現代信息技術主要指計算機技術、數字音像技術、電子通訊技術、網絡技術、衛星廣播技術、遠程通訊技術、人工智能技術、虛擬現實仿真技術及多媒體技術和信息高速公路。這些技術在教育、教學過程中的運用實現了教學信息顯示多媒體化、教學信息組織超文本化、教學過程交互化、教學信息存儲數字化和教學信息傳輸網絡化及全天分侯教育等。

傳統意義上的教育技術手段如幻燈、投影、錄像等，而現代教育技術手段是以計算機為基礎的教學技術。多媒體教學則是計算機輔助教學的一種重要教學手段，是在教學過程中，根據教學目標和教學對象的特點，通過教學設計．合理選擇和運用現代教學媒體并與傳統教學手段有機組合共同參與完成教學全過程。以多種媒體信息作用于學生．形成合理的教學過程結構達到最優化的教學效果。

現代教育技術手段在教學過程中的應用特點

多媒體教學中利用CAI課件實現了問與答、分步驟演示、靈活的查詢和仿真教學，模擬試驗等功能，具有很好的交互性，可以模擬考試．可用于學生在教師指導下的自主學習、復習、練習、測試和模擬試驗等。多媒體教學具有集成性、形象性、直觀性、可控性及信息量太的特點，在教學過程中實用、高效。同時多媒體教學可以有效地實現程序化教學和人格化的教學理論，為因材施教提供現代化教學手段。

多媒體教學環境能夠有效激發學生的學習主動性、積極性和創新意識．利于實現創造性的學習目標，運用多媒體技術的靈活多樣、生動逼真、便于控制。使全方位的立體信息空間在教學過程中得到充分運用，從而引發學生的想象力和創造力，以滿足個性化的學習要求。

調查后發現現代教學技術在教學應用中存在的問題

．使用信息技術過程中，教師與學生的互動性較差，學生注意力不夠集中，特別是對于一些抽象、復雜的問題在多媒體教學中不容易再現，學生注意力難于集中，難以吸引學生注意力、引導學生有目的地學習．而且多媒體教室上課學生容易疲勞、課堂氣氛較為沉悶，難以兼顧個別差異。

．制作教學課件有一定難度，大部分素材都要教師自己去找，信息來源渠道單一、造成形式單一，吸引力差，教師沒有將課程與信息技術更有效地結合，有些需要進一步分析的問題在多媒體上顯示不出來；制作課件花費時間較長，教師工作壓力增大。由于教學設備的配套不夠．信息化程度不夠。設備只滿足基本要求，也限制了現代技術的應用；教師掌握的信息技術有限，課件制作、軟件熟練使用較難：設備維護、設備故障的處理上更是有很大的難度。

．教學方法不夠人性化，上課太枯燥，學生上課老想睡覺；很多老師都沒有用過多媒體上課，操作生疏，使用不熟練，教學準備不充分，教師對課件的依賴性太強，有的老師上課只看課件，如果離開課件，就不會講課了。

．教學過程中老師節奏控制不好，講得太快了、不詳細，學生筆記不好做，講得慢了，學生又生出疲憊情緒，讓人有些無所適從；多媒體教室電腦配置低，處理影音速度太慢，影響老師講課時間與心情，出現電腦故障時，多方聯系管理人員，費時又費力。

對解決所出現的問題的一些思考

．多媒體教室設備管理網絡化

隨著多媒體教室在高職院校中的應用越來越廣泛，設備管理也需要跟上時代對管理信息化的要求，設備管理與維護需要在依托網絡的基礎上完成建設。完善多媒體系統的硬件與軟件設施建設，在多媒體教室建設過程中，統籌考慮，綜合應用計算機技術、多媒體技術及網絡遠程監控技術，集中協同控制計算機、攝像頭、投影機、幕

  

布、功放、IP電話、電控鎖等設備，利用聲音影像遠程交互系統，創造出一個遠程交互可控的現代可視化網絡多媒體視昕教學環境，使教師隨時能夠與中心管理人員聯系，設備維護人員在不到達現場的情況下也可以對多媒體設備進行故障排除及疑難解答，大大減少了設備故障或教師不熟悉設備操作從而對教學的影響。

設備管理網絡化還能大大減少教師對設備的操作，所有的設備開關均由中心控制室設置的課表開關．教師只需要在上課時間打開主控臺即可，設備自動化也增加了使用設備壽命，減少教師不必要的誤操作，使教師能夠把身心全部集中在與學生的互動上來。

．電腦操作的無線化．將教師從主控臺解放出來

教師使用多媒體設備主要是使用多媒體課件或播放影音資料．其中關鍵設備就是計算機系統，但傳統的計算機操作需要使用鍵盤或鼠標等輸入設備，教師不能遠離主控臺，所以這是學生們和教師都覺得在多媒體教室互動性不夠的一個主要原因。為此，我們可以使用無線的電子教鞭來代替鍵盤和鼠標，在教室的任何一個角落能夠完成電腦的基本操作，同時配合小巧的紐扣式無線話筒達到教師與學生在課堂上溶為一體的客觀環境，從根本上解決多媒體教室中教師與學生互動的技術障礙。

．加強教師培訓，更新教師知識結構、提高教學理論水平

現代教育技術的迅猛發展對教師提出了越來越高的要求，教師也面臨越來越大的工作壓力。所以高職院校應該鼓勵教師不斷學習并且創造條件定期對教師進行培訓，讓教師轉變教育觀念，不僅掌握和熟練本專業所授課程的知識，也應掌握一些現代教育技術應用知識．比如課件制作、圖形制作、動畫制作等內容。使教師從教學目標出發．根據學生的實際情況，利用各種信息技術手段，設計教學內容，既要注重教師的教也要注重學生的學，突出學生的主體作用。讓學生更加積極主動的去學習。

_充份利用網絡，將教學過程再現在網絡

隨著網絡的發展。學生在網絡上進行學習、教師在網絡上與學生進行交流都成為可能，教師在可視化網絡多媒體教室中上課的過程都可以錄制并存儲在網絡中心的存儲服務器中．學院也可以將優秀教師的課程通過網絡轉播到其他多媒體教室中，并存儲在網絡存儲服務器中。實時存儲，隨時調用，實現資源利用的最大化。學生課后在校園網絡上隨時可以再現教學內容，從而調動起學生學習的主動性。教師可以在教學平臺上錄制、自己的課堂錄像，與學生在平臺上進行交流與勾通。對于一些年輕教師來說，站在第三方的角度來審視自己的教學全過程，能夠快速提高自己掌控課堂教學的技術與能力，而且能夠更好的設計教學內容，調動全班同學的學習積極性。