本文關(guān)鍵詞：適應性和個性化學習系統(tǒng)研究前沿——與國際著名教育技術(shù)專家金書軻教授對話，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

基于大數(shù)據(jù)的牛頓平臺自適應學習機制分析

微信   作者: SDSZ教科研  2016-06-22 11:35

在線教育－全文略讀：com/resources/blog/adaptive-learning/visualizing-personalized-learning/>[14]賈積有,馬小強.適應性和個性化學習系統(tǒng)研究前沿——與國際著名教育技術(shù)專家金書軻教授對話[J]...

引言

隨著大數(shù)據(jù)理念的深入人心，教育大數(shù)據(jù)呈“爆炸式”增長之勢。教育大數(shù)據(jù)產(chǎn)生于各種教育活動，與傳統(tǒng)教育數(shù)據(jù)相比，教育大數(shù)據(jù)的采集具有更強的實時性、連貫性、全面性和自然性[1]，其分析處理和應用服務更加多元化、智能化、個性化。學生和教師是教育領域的兩大核心主體，教育大數(shù)據(jù)通過用數(shù)據(jù)說話使個體真正認識自己，將真正推動教學和學習的個性化[2]。在教育大數(shù)據(jù)的支持下，教師可以關(guān)注到每個個體的學習行為和學習軌跡、預測學習結(jié)果、診斷學習需求和問題，從而基于數(shù)據(jù)開展因材施教；學生可以了解到自己的偏好、知識缺陷、能力缺陷、發(fā)展目標等，并能夠獲取適合自己的學習資源和學習指導服務。

[4]。

1 牛頓平臺的自適應原理

自適應學習強調(diào)學習環(huán)境的適應性，要求創(chuàng)設的個性化學習環(huán)境能夠最大限度地適應學習者的不同特征，并以此來開展個別化學習和針對不同能力的學習者進行“因材施教”[6]。在牛頓平臺看來，自適應學習系統(tǒng)應保持適應的持續(xù)性，可以對學生的學習表現(xiàn)和活動完成質(zhì)量給予及時反饋，以在正確的時間基于正確的內(nèi)容提供合適的學習指導，來最大化學生獲得學習內(nèi)容的可能性；同時基于給定活動的完成情況，自適應學習系統(tǒng)應能持續(xù)性地逐步引導學生進入下一個活動。

[7]�；诮逃窂揭�(guī)劃技術(shù)和學生能力模型，牛頓平臺構(gòu)建了自適應學習的基礎框架，以最大程度地實現(xiàn)個性化。

1 基礎結(jié)構(gòu)

2 數(shù)據(jù)模型

[9]：

[10]�；谧赃m應本體，研究者和教師就能對典型的課本內(nèi)容進行概念映射和標注。利用這種標注好的課本內(nèi)容數(shù)據(jù)，，結(jié)合學習交互數(shù)據(jù)、心理測驗數(shù)據(jù)，牛頓平臺就能自動為學生生成個性化的知識圖譜。

 

圖1  知識圖譜（源于《牛頓平臺技術(shù)白皮書》）

圖2  學生響應事件數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)示意圖

目標管理是對學生學習結(jié)果數(shù)據(jù)的分析和處理。牛頓平臺能夠為學生提供可持續(xù)更新的學習目標檔案，檔案內(nèi)容包括學生未學習的內(nèi)容、已學習的內(nèi)容、知識概念掌握的狀態(tài)水平、成績排名以及如何學得更好的推薦信息。隨著學生使用平臺的時間變長，檔案將會變得越來越智能。目標檔案數(shù)據(jù)的存儲與交換格式，包括知識概念名稱、所屬模塊、目標分數(shù)、開始時間、目標時間、推薦模塊候選集、模塊推薦數(shù)量等。

2 牛頓平臺的核心技術(shù)

1 項目反應理論（Item Response Theory，IRT）

項目反應理論將學習者對測試項目的反應（應答）通過表示測試項目特性的參數(shù)和被測試學習者能力的能力參數(shù)及其組合的統(tǒng)計概率模型來表示，其中表示項目特性的參數(shù)主要有難度系數(shù)和區(qū)分度[11]。傳統(tǒng)的項目反應理論一般針對問題、項目來設計相關(guān)參數(shù)，且運用過程中通常存在兩大誤區(qū)：一是認為學生的能力是個常量，二是傾向于用一個參數(shù)來表示學生的能力。

考慮到能力的發(fā)展變化以及多種能力之間的相互連接，牛頓平臺對傳統(tǒng)的項目反應理論進行了擴展，并從問題層級的表現(xiàn)來對學生的能力建模——認為學生的能力參數(shù)會隨時間而變化；同時，對學生能力的表征不再局限于某個唯一的參數(shù)，而是通過利用聚焦于概念層面的知識圖譜來對學生能力進行評估和表征。

2 Knewton API

 

圖3  牛頓平臺與第三方應用集成框架

3 牛頓平臺的自適應服務

1 差異化引導的自適應學習過程

牛頓平臺提供差異化的學習輔導服務，即利用項目反應理論對學生的學習狀態(tài)進行測試評估，基于學生問題層面的表現(xiàn)而不是整體測試成績來對學生的能力進行建模。對于理解不同問題所帶來的貢獻，項目反應理論并沒有同等看待，而是針對每一個問題提供了包含問題信息和答題者個人能力信息的貢獻計算解釋。下文將以一個差異化引導任務為例，來闡述牛頓平臺的實時自適應學習過程[13]。

 

圖4  同一目標不同學生的自適應學習過程

2 創(chuàng)建自適應課程

牛頓平臺支持教師、家長及學生創(chuàng)建自適應課程，每門課都由創(chuàng)建者自由選擇的若干個任務組件構(gòu)成，每個任務組件內(nèi)包含一定數(shù)量的題目，并以上述方式為學習者提供不同的學習路徑。為自適應課程選擇任務組件有兩種方式：①接受推薦。牛頓平臺基于知識圖譜和用戶教學行為數(shù)據(jù)分析，向用戶推薦其可能感興趣的任務組件，而用戶可將推薦的任務組件加入到創(chuàng)建的個性化課程里。②根據(jù)目錄樹選擇任務組件。牛頓平臺已經(jīng)內(nèi)置大量的任務組件，以學科—年級—主題—子主題等任務多維關(guān)鍵詞表征，用戶可以通過多維搜索的方式來主動選擇任務組件以創(chuàng)設個性化課程。比如，數(shù)學學科在六年級水平上有代數(shù)Ⅰ和代數(shù)Ⅱ、數(shù)據(jù)分析和概率統(tǒng)計、幾何和三角函數(shù)、數(shù)和計算四大主題；在大主題下又有子主題，如數(shù)和計算這一主題包含數(shù)的概念、復數(shù)、比率等子主題；每個子主題又對應一個任務組件。

4 結(jié)語

牛頓平臺開創(chuàng)了教育大數(shù)據(jù)個性化服務設計和應用的先河，通過采集學生的在線學習數(shù)據(jù)，可精準分析和預測學生的優(yōu)勢、不足、學習興趣、認知投入水平。牛頓平臺正與合作企業(yè)在學習內(nèi)容提供、學習過程管理、學習產(chǎn)品分發(fā)以及市場推廣應用等方面開展深入合作，頗具規(guī)模的在線教育生態(tài)系統(tǒng)圈已現(xiàn)雛形。牛頓平臺目前所提供的自適應功能在很大程度上滿足了學生、教師、家長以及學校管理者的需求，為學習、評估和管理帶來了極大便利。然而，本研究發(fā)現(xiàn)牛頓平臺的自適應數(shù)據(jù)主要源于試題解答記錄，與本研究所期待的全學習過程數(shù)據(jù)還存在一定差距，故后續(xù)的研究還需對數(shù)據(jù)予以進一步的優(yōu)化和改進。此外，自適應學習中有關(guān)用戶模型、位置模型、設備模型和情境模型等方面的內(nèi)容[14]，也需引起研究者的重點和持續(xù)關(guān)注。

 參考文獻

[3]BrusilovskyP. Methods and techniques of adaptive hypermedia[J]. User Modeling andUser-adapted Interaction. 1996,(2):87-129.

[7][8]Knewton Company. Heavy duty infrastructure for the adaptiveworld[OL].

<https://www.knewton.com/assets-v2/downloads/knewton-intro-2014.pdf>

[9][12]JaffeJ. Here is the deck for presenting adaptive learning in the E-educationworld[OL].

<https://lists.w3.org/Archives/Public/www-archive/2015Jan/att-0004/Knewton_W3C_presentation_V2.pdf>

[10]WilsonK, Nichols Z. Knewton technical white paper[OL]. <>

[13]Green-LermanH. Visualizing personalized learning[OL].

<https://www.knewton.com/resources/blog/adaptive-learning/visualizing-personalized-learning/>

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