ＩＳＩ：一个师生共建的个性化学习服务平台
时间：2021-04-06 07:52:06 来源：达达文档网 本文已影响 人 
【摘要】个性化学习是现代教育技术领域的一个重点研究课题。单纯靠软件技术来帮助学生实现个性化电子学习十分困难。为此，设计了一个师生共建的个性化学习服务平台，由教师、系统共同帮助学生完成个性学习。对该平台从功能结构、软件结构和物理结构三个方面进行了描述，然后对该平台的特征进行了讨论和分析。实践表明，此平台对学生和教师都有很大帮助。
【关键词】教育信息化；个性化学习；电子学习；软件平台
【中图分类号】G40-057 【文献标识码】A 【论文编号】1009—8097 (2008) 10—0093—04
引言
教与学是一对不可分割的共同体，大多数学生不可能摒弃基于课堂的集体学习，但这种学习方式受到诸多条件的限制。一方面，由于时空的局限性和师资的有限性，学生很难根据自己的基础和能力进行创造性学习；另一方面，教师在教学中精力有限，不能按照学生的学习基础和学习能力来为他们差异性的安排课程。那么，如何让在学习基础和学习能力上存在差异的学生有效率地进行自主学习；如何让教师个性化地了解学生从而针对学生的不同特点来重新组织与调整教学；如何根据学生自身的认知特点及学习兴趣个性化的安排相应水平的学习资源，以上问题都已成为教育技术领域的重要课题[1]。
许多教学科研机构已经认识到个性化学习的重要性[2,3]，尤其是在英国，2007年1月4日，由英国政府委托的“2020年教与学评议”专家组发布了题为《2020愿景：2020年教与学评议组的报告》，描述了在2020年实现个性学习的教育愿景[4]，提出了个性化学习中亟待解决的问题。就当前已有技术解决方案来看，基本上离教学理论所诉求的“因材施教”存在着相当的距离，并没有实质性地利用计算机与互联网的特性进行教育资源与服务的重新整合、互动以及对个性知识需求的重构与再构[5]；依然没有办法长期跟踪、分析、评价并反馈个体学生的学习状况；依然没有办法为教师、家长和学生提供相对合理的需求分析与指导方针，依然没有办法根据需求给出相应的个性化学习解决方案[6]。因此，本文将教师作为个性化学习平台中一个重要角色，并充分利用计算机技术的辅助功能，使二者结合为学生提供个性化学习服务，为教师和家长指导学生进行复习提供依据，基于此，研究与开发了一个师生共建的个性化学习服务平台ISI（Individualized System of Instruction），并进行了商业化推广，命名为文曲星家教新干线[7]。
一 平台描述
ISI学习服务平台是一个基于测试、诊断、评价与反馈的、运行于互联网、移动通信网间的个性化学习平台，它通过对学习资源信息和学生行为信息进行收集、统计与分析，最终为教师设计个性化教学方案提供帮助，为学生提供精确、省时、高效的个性化课后复习方案。下面将此平台从功能结构、软件结构和物理结构三个方面进行描述。
1 功能结构
ISI平台的整体功能模型如图1所示，此平台将用户分为管理员、学生、教师三种角色，而家长一般只是通过邮件的形式获得测控分析的结果。管理员的职责是实现平台的一般性日常管理，如教师管理、学生管理、资源管理等。
学生通过知识梳理功能复习章节的疑难知识点，通过同步测控来诊断学习能力和知识薄弱环节，通过智能训练来弥补知识薄弱环节，实现因材施教、个性化学习。通过测控分析为学生提供一个自我诊断报告，为自己的进一步复习提供依据。
教师通过测控分析功能来了解班级学生的整体学习状况（包括：整体水平、成绩起伏、共同错题等），以及每个学生的具体学习情况（包括：学习能力、知识薄弱环节、遗忘规律等），从而修改自己的教学策略，为需要帮助的学生提供个性化诊断报告。再通过通过试卷搜索和智能组卷功能来干预学生的复习路径，提供更个性化的学习方案，从而构建了一个教师参与的个性化学习平台。
2 软件结构
ISI个性化学习服务平台的核心结构（如图2所示）主要由学习资源库、学生模型、教师模型、测试模块和教学控制模块、学生行为监控模块构成。学习交互处理\测试交互处理和人机界面是辅助结构，它们负责将教学内容和试题呈现给学生，并负责对学生的交互行为进行反应。下面主要介绍核心部件。
学习资源库由教学内容、测试题和知识关系库三部分组成，其中知识关系将教学内容和测试题关联起来，作为学习过程和测试过程的纽带。
学生模型是对学生能力和学习情况的建模，包括学生档案、学生的认知能力（包括知识、理解、应用、分析、综合、评价六个层次）、学习历史（包括学习方式、学习速度等）、练习历史（包括练习题号、分数、时间等）及每个题目的详细记录。学生档案信息是由学生自己输入的，它作为学生认知能力的起点，以后通过学习来逐渐修改学生的认知能力。学习历史是指在学生学习完后，系统自动的将其学习内容记录到学习历史库中，来检测学生是否学过某个知识的必备知识。当学生学习完某一章节后，系统自动为学生抽取试题进行测试，根据测试情况来修改学生的认知能力，同时将测试结果存储到测试历史库中。
教师模型是对学生能力的评估和教学策略的推荐，包含学生行为评定、学生能力测定、试题评定、教学策略选择等模块。学生行为评定模块根据专家知识库中的测试题目信息及学生的回答情况，给出分析结果及相应认知能力层次的分数比重，为制定相应的教学策略提供依据。学习能力测定模块主要负责评价学生的学习能力，通过评价取得反馈信息以修正、完善教学计划，为教师模型制定正确的教学策略提供条件，保证教学的顺利完成。试题评定模块主要是对试卷的要求进行综合评价，包括测试题目是否符合教学大纲的要求，试题分数的比例是否符合难度比例、认知层次比例和各章节的分配比例。教学策略选择模块负责依据测评结果选择学习方案和继续测试方案。
教学控制模块负责分析、解释知识库中的教学规则，选择相应的教学内容和教学策略，建立和修改学生模型的某些信息，控制教学的进行。在本框架中，教学策略分为三个层次：系统级和对象级、专家级。系统级策略是由经验丰富的教学专家提供，是不同科目之间的一般性教学规则，它们在系统开发时已经加入到系统中。对象级策略由系统根据学生模型自动生成，是形成个性化教学的依据。专家级策略主要是由系统中的教师进行策略设计，形成学习和测试方案，它的级别最高，是保证教学方案更有效的方法。
测试模块主要负责智能组卷和判卷。它根据学生的当前认知能力和学生的学习历史随机生成试卷，要求题目保持合适的认知能力和难度。然后学生对试题进行解答，由测试模块进行判卷，同时把测试过的试题和测试结果存入测试历史数据库中。
学习行为监控负责学习过程中交互行为的捕捉，完成对学生行为的跟踪，跟踪内容将包括学习的知识点，起始时间，持续时间，浏览次数，测试的题目，知识点，起始时间，持续时间，修改次数等。它们将作为学习能力、学习效果测评的依据。
3 物理结构
物理结构则从网络分布上描述了ISI个性化学习服务平台（如图3），形成了客户\服务器式的体系结构，主要包括用户认证管理服务器系统、学习资源管理服务器系统、自适应学习管理服务器系统、教学辅导与管理服务器系统、学习行为数据分析管理系统和阀值信息发布管理服务器系统六大服务器和客户端：平台应用终端系统。
（1） 用户认证管理服务器系统，主要包括连接、分配、验证、计费等部分，负责通过网络对用户进身份识别、权限识别、并根据用户终端类型和分布式服务器的状况合理安排由哪一站点对用户提供服务，同时验证用户的收费情况，管理用户的权限有效期等。
（2） 学习资源管理服务器系统，主要包括学习资源元数据管理程序、学习资源元数据库、学习资源元数据挖掘程序、学习资源数据库和学习测评资源数据库。系统管理者利用两个程序实现对学习资源管理服务器内三套数据库的建设与管理。
（3） 自适应学习管理服务器系统，主要包括用户信息收集程序，学生学习历史库，学习评价管理程序，学生认知信息库，学生测试历史信息库，个性学习资源提取程序，个性学习资源数据库。负责进行学生信息的收集、整理、智能评价、反馈以及根据学生行为及评价信息智能安排与学生能力及状态相适应的学习资源。
（4） 教学辅导与管理服务器系统，主要包括问题信息管理程序，学习资源检索程序，学生状态分析及定位程序，学习评价信息查询管理程序，学习资源布置程序，教学诊断库，教学策略库。它主要负责帮助教师及时了解学生的学习进度与程度，查询教学参考内容，及时给学生以决策评价。
（5） 学习行为数据分析管理系统，包括学习者数据分析管理程序，学习者模型建模程序（通过学生对反馈的评价建模），它主要负责分析学习资源与学生行为之间的关系，分析教师行为与学生行为之间的关系，分析教师行为与学生结果之间的关系，是一个对学生与教师建模的工作，是把心理学观点引入系统的关键部分。
（6） 阀值信息发布管理服务器系统，主要包括阀值信息管理程序与阀值信息发布程序，负责把学生的测评报告反馈给学生本人、其指导教师或者家长，从而对学生起到及时督促、鼓励、矫正的作用。
（7） 平台应用终端系统，平台应用终端分为四种类型，分别安装至各学生、教师、机构用户以及系统管理者的计算机上，供他们操纵所需内容，如个人基本资料、教学或学习资料、测评报告、组卷等。
二 分析与讨论
鉴于教学中日益增加的个性化需求，ISI个性化学习服务平台利用网络把学生、教师以及管理者联系起来，通过对学生数据的收集、统计与分析，提供一套测试、诊断、分析、评价相结合的学生行为评定机制，使得教师和学生可以在ISI个性化学习服务平台上进行有针对性的高效交流与互动，能快速、简单、精确、高效地满足对教与学的个性化需求，从而克服教与学的盲目性，合理地调配时间。这种交流与互动不仅有助于基于网络的教与学，而且也有助于面对面的教与学。
针对现有的教育服务机制只能提供粗放型教育资源的缺点，ISI个性化学习服务平台通过定义学习资源元数据对学习资源进行描述，使学习资源属性能够被唯一确定并且单位最小化，从而有利于对知识体系进行快速有效地组合、重组与管理，为个性化教学提供资源基础。通过对学生个人学习行为的跟踪和教师富有针对性的干预，ISI提供了一套学生状态定位系统，通过把学生信息与学习资源进行关联，建立学生的学习能力属性，使得每一个学生学习状态模型能够被快速建立、定位、分析、统计与比较，从而为个性化复习方案提供技术基础。
ISI个性化学习服务平台也提供一套新型的互动教育模式，便得教与学的互动不再只基于过去传统模式中“一问一答”的状况，教师不仅可以随时掌握学生的学习状态，而且可以随时给出指导意见并可干预学生的学习路径，帮助学生制定更准确的个性化学习方案。ISI也是一个学习内容测评分析平台，通过对学习测评内容的信度、效度、难度、区分度以及相关性等数据的评价，教师可以为学生个体或班级提供有针对性的个性指导与计划调整，使学生和家长能精确、快速地把握学生学习动态，起到良好的教育配合作用。ISI个性化学习服务平台具有内容无关性与平台无关性，学习内容可以在PC机、手持式设备（手机、PDA、学习机）等多种交互设备上呈现，学生可以依据自身需要选择交互设备和信息呈现方式，从而实现设备层的个性化。
在此平台开发和商业化过程中，邀请了北京师范大学亚太实验学校等多所中学对平台的个性化学习能力进行了实验研究，在学习效率、成绩提高程度、学生对平台的评价等多方面进行了问卷调查和系统自动跟踪，通过统计分析，得出如下结论：此平台通过记录分析学生易出错知识点的相关试题，并依据它们进行个性化复习与测验使得学生学习具有针对性，从而使学习效率平均提高了31%，学习成绩每科平均提高5-10分；同时，95.3%的受访学生认为此平台能有效控制自己的复习进度，符合他们的个人学习能力水平。
三 结论
ISI个性化学习服务平台是一项提高教师教学效率与学生学习效率的一个双向互动的教学服务平台，教师可以依据学生的学习情况以及自己的判断修改平台提供给学生的个性化学习方案，使得教学策略更具有效性和实用性。实践表明，师生共建个性化学习平台对学生和教师都有很大的帮助。
参考文献
[1]Won Kim. Starting Directions for Personalized E-Learning [J].Lecture Notes in Computer Science, 2008, 4823:13-19.
[2]沈孝山.自适应学习平台的设计与开发[DB/OL].
[3]王志平.基于数据挖掘技术的个性化学习系统研究[DB/OL].
[4]2020 Vision: Report of the Teaching and Learning in 2020 Review Group [EB/OL].
[5]Rosa G. J.Paredes, Hiroaki Ogata, Yoneo Yano, et al．A Multi-Model Approach for Supporting the Personalization of Ubiquitous Learning Applications [A]. Hiroaki Ogata, Mike Sharples, Kinshuk, Yoneo Yano. Proceedings of Third IEEE International Workshop on Wireless and Mobile Technologies in Education[C], USA: IEEE Computer Society, 2005: 40-44.
[6]Jungsoon Yoo,Cen Li,Chrisila Pettey. Adaptive teaching strategy for online learning [A]. John Riedl & Anthony Jameson & Daniel Billsus &Tessa Lau. Proceedings of the 10th international conference on intelligent user interfaces[C], USA: ACM Press, 2005:266 – 268.
[7]文曲星家教新干线[OL].<, 2008- 7-16.>
