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自适应学习:国际经验与本土改造

自古以来,许多伟大的教育工作者都提出了按照自己的能力教育学生的教学思想,无论是中国古代的孔子还是现代捷克的孔子。教育学生按照自己的能力进行“一刀切”教育,根据学生的认知特点,知识水平等差异提倡教师,采用有针对性的教学策略引导学生,促进学生个性化发展。如果说按照能力的教学反映了一种理想的教育生产关系,那么适应性学习就是根据学生的能力教育学生的教育生产力。自适应学习是“人工智能+教育”的典型应用。它使用人工智能通过在线学习数据收集,学术分析和内容推荐来模拟学生的认知,动机或情绪状态。各种反应的实时反馈,学习路径的动态调整,学习者学习过程的不断优化,大规模物化教学的实现,被认为是在线教育的发展趋势。

2019年6月,中共中央和国务院发布了《关于深化教育教学改革 全面提高义务教育质量的意见》,再次强调要“准确分析形势,注重差异化教学和个性化指导”。适应性学习以其大规模的个性化教育而闻名,必将成为推动中国人才培养模式改革和优化教学方法的重要技术手段。不仅如此,适应性学习还能准确诊断学生的知识点薄弱,减少不必要的知识点不必要的实践,提高学习效率,这符合减轻中国教育部门中小学负担的政策。

美国是最早研究适应性学习的国家之一。自适应学习的商业应用也已经成熟。为独角兽公司提供的一些自适应学习服务已经诞生。他们的平台广泛用于美国的K12学校。一万名教师和学生用户。斯坦福大学国际研究院(SRI)和哈佛大学教育政策研究中心(CEPR)的数据分析表明,适应性学习可以有效地提高K12学生在国家或州教育质量监测和评估中的表现。一些案例研究还表明,适应性学习对提高弱势学区的教育质量具有重要作用。可以看出,适应性学习已成为提高美国基础教育质量,促进教育公平的重要技术手段。

虽然我国对自适应学习的研究起步较晚,但商业应用发展迅速。许多在线教育公司都推出了适应性学习产品,以抢占教育培训市场,这导致适应性学习呈现出“家庭教室冷,课外训练热”的奇特。那么,如何解决中国自适应学习应用中存在的问题,借鉴美国自适应学习应用的先进经验,提出有针对性的改革,最大限度地发挥适应性学习的技术效益?我们认为有必要在三个方面进行“回归”。

适应性学习应该回到学校并站在教室里

美国的基础教育一直重视素质教育,强调学生的个性化发展。特别是,在2015年底,奥巴马政府签署了《每一个学生都成功》法案,并决定从2018年到2020年每年投资16亿美元,以创建一个支持学生特定学习和激活商业研发和促进适应性学习的数字环境。一些自适应学习产品迅速与美国的各个学区合作。地方政府购买适应性学习服务。学区的学校独立使用它们。每个课堂学生都可以访问自适应学习平台。教师可以在教室里。组织学生使用自适应学习系统还可以将自适应学习的任务扩展到课堂内外。

相反,中国的中小学生面临着巨大的上学压力。许多家长必须设法改善学生在校外的表现。因此,一些成熟的自适应学习产品并不直接与学校联系进入课堂,而是与教学和培训企业合作。深入培育辅助市场。虽然这些产品有效地提高了参与学生的考试成绩,但他们进一步巩固了考试教育模式。不仅如此,自适应学习产品受到巨大的研发投资和当地运营成本的限制,而且通常只会沉入三线和四线城市。乡镇和农村地区的学生不能享受先进的技术服务。毫无疑问,它加剧了城乡教育差距,在教育信息化过程中形成了二次数字鸿沟。

为实施素质教育,确保教育均衡发展,一方面,中国应全面运用税收等政策,积极支持企业开发更先进的适应性学习产品,鼓励企业开展适应性学校捐赠项目,并采用“免费入学”。学校客户服务 - 有效购买 - 深度定制策略,促进自适应学习;另一方面,县级以上政府可以采用购买服务的方式将成熟的自适应学习产品纳入政府采购目录,借助试点和示范效应建立“智能教育示范区”,自适应学习产品将逐步引入中小学,在课堂上推广应用,促进中国基础教育的均衡发展。

适应性学习应回归课程标准,并以识字为基础

美国的基础教育是一种“标准”教育。美国联邦和州政府为K12阶段的每个学科制定了统一的核心内容标准,明确规定了每个学科必须达到的学习绩效指标(基本识字水平),并要求所有八年级。十二年级学生掌握了各自内容标准的熟练程度,并根据达到这一水平的学生比例确定了财政拨款数额。这种绩效拨款制度导致了学区和学校管理的“成就”。问题是。为此,美国适应性学习产品紧跟内容标准,重视学习资源和实践问题的覆盖,并根据内容标准为学生提供诊断报告。评价题目以识字为导向,不是超级班。不要追求困难。

相反,中国适应性学习技术公司正以期末考试和入学考试为目标,深入培育教学培训产业。根据考点,以试题为核心资源,突出试题所考查的知识点、问题难度、题型、线索和错误因素。其他因素方面,为学生提供的诊断报告也以考点为依据,以解决问题的能力为依据。虽然中国也颁布了统一的课程标准(相当于美国的内容标准),但很少作为开发适应性学习产品的核心基础。显然,这种脱离课程的自适应学习产品很难突出课程标准中的核心素养,不利于新课程改革的实施,也很难获得进入学校的“合法性”。ool教室。

为了弱化应试教育的导向,为下一步适应性学习产品在学校课堂上的推广应用铺平道路,我国的适应性学习产品应回归课程标准,诊断学生掌握本课程的能力。而不是掌握测试场地。面向的。为此,适应性学习技术公司需要继续吸引课程专家和一线教师参与适应性学习系统的开发和改进,并制定产品迭代计划。

适应性学习应该回归教师,并建立在协同效应的基础上

作为一种新兴的教育技术,适应性学习需要进入课堂并由一线教师掌握,成为教师优化课堂和整合创新的重要技术力量。国外许多主流自适应产品支持教师将自适应学习融入自己的课程,特别强调教师应用自适应学习技术的能力。例如,一些系统为教师提供教学策略支持功能,可以根据学生的实时数据,包括课堂教学和在线教学,为教师提供如何操作的教学建议,并为教师提供在线教学和混合。教学职业发展课程。

相比之下,目前中国的主流自适应学习主要是辅助市场,学校教师获得自适应学习的机会很少。但是,可以预见,随着中国的自适应学习技术企业转向与学校合作,进入课堂,回归课程标准,适应性学习最终将成为教师手中的教学工具。那时,一线教师的职业发展将集中在自适应学习技术的整合上。余胜权教授曾指出,人工智能时代的教学必须是人机协同。如何配合自适应学习将成为未来教师专业发展的重要组成部分。

根据Bloom认知目标的修订版,记忆,理解和应用是低级认知目标,而分析,评估和创造是高级认知目标。低级认知的知识领域可以依赖于自适应学习系统,而高级知识和能力培养更多地依赖于人类教师来进行多元化的教学创新。可以看出,在课堂的有限时间内,学习成果不再是简单的低级认知目标,而是更高水平的知识和能力,这应该在当前的基础教育中加以强调。基于该学科核心素养的教育命题是一致的。我们应该借鉴国外平台与教学实践相结合的设计思路,为下一步的自适应学习融入校园和课堂提供一定的接口。我们将“巧妙地收集”并分析学习数据,并指导以国家课程标准为中心的学习路径。科学地评估学习成果。 (作者:山西师范大学华南师范大学教育科学醴陵市信息技术研究所中博昌)

编辑:林培尧

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