人工智能下学生自主学习方法探究

2024-05-09 07:42湖北工业大学工程技术学院朱文杰
内江科技 2024年2期
关键词:个性化人工智能资源

◇湖北工业大学工程技术学院 朱文杰

针对人工智能下学生自主学习的研究是非常有必要的,也是高等教育信息化研究的前沿领域与核心问题。本文从学生自主学习意识、自主学习能力以及自主学习环境三个方面对学生自主学习现状的分析,探讨了人工智能背景下学生自主学习存在资源利用、个性化学习和人机交互三个方面的优势,最终从学习前的定位、学习中的监督管理及学习后的效果评价提出了对应的学生自主学习方法。

随着终身学习的提出与推广,越来越多的教育工作者意识到教育的目标除了知识的传递之外,更应该注重独立学习者的培养,但是这一目标很难通过目前以教师为中心的教学模式实现,因此,自主学习便成为一直以来教育界非常重视的研究课题之一,它是一种以学生作为学习的主体,集主动性与构建性一体的学习模式,着重强调学习目标的自觉确定、学习计划的指定、学习方法的选择、学习过程的监控以及学习结果的评价。

伴随着人工智能技术的不断进步及其应用领域的逐步拓展,人工智能深入教育成为了学生自主学习新模式,学生将不再受空间、时间等因素的限制,可通过持续性学习拓宽知识范围来对自己的各种能力进行提升。目前对于自主学习及自主学习能力方面的国内外研究成果比较丰富,但大多也集中在对自主学习的内涵以及影响因素等方面的研究[1-2]。关于人工智能的研究一方面主要关注人工智能技术与系统,包括信息技术、计算机技术、大数据、机器学习、专家系统等[3-4];另一方面主要探讨人工智能技术对教育的变革影响,包括课程设置、人才培养、教育技术、教学方法、教学内容等[5-7]。关于将人工智能和学生自主学习相结合来研究的并不多[8]。当前利用网络环境进行自主学习有着猛烈地发展势头,给学生提供不同以往的多样化的学习方式,学生可以在任何时间和任何地点自主选择自己需要的学习内容以及学习路径等。学生有着大量自主时间,而网络也为学生提供了丰富的学习资源,利用好网络学习平台进行自主学习将对学生成长、成材产生积极的有益影响,因此针对学生基于网络教学平台自主学习的研究是非常有必要的,是高等教育信息化研究的前沿领域与核心问题。论文将人工智能为背景,重点对学生利用各种网络资源进行自主学习的情况予以研究,以期为培养学生自主学习提出有效的建议。

1 学生自主学习现状

结合目前的实际情况不难发现学生自主学习不论是能力现状还是方法现状都不容乐观,主要体现在以下几个方面。

(1)学生缺乏自主学习的意识。随着人工智能技术的发展,各种共享的教学资源为学生自主学习创设了理想的条件,但是现实中的学生难以摆脱传统的学习方式,学习主要依赖于老师课堂教学,除了完成教师布置的学习任务外,根本上缺乏明确的学习目的与学习目标,平时课余时间也缺少对学业的钻研,自主学习性普遍很差,更谈不上进行自我监控与自我评估了。

(2)学生缺乏自主学习的能力。受到传统教学观念和应试教育的影响,一方面,教师对学生自主学习能力的培养缺乏足够的重视,教师普遍担心自主学习效率较低,影响教学效果,甚至会影响教学任务的完成,因此,教师在课堂上对知识内容的讲授关注较多,而大多缺乏有意识地对学生自主学习的习惯和方法进行指导与培养。因此,学生只能进行被动学习,自主学习的能力必然缺乏。另一方面,学生缺乏信息处理能力,大部分学生仅仅只掌握了计算机基本知识和操作,对网络环境下的信息技术、人工智能等前沿技术的应用缺乏了解,信息处理能力不足,很难自行完成资源的搜索、查询以及数据处理及加工等操作,不善于利用网络平台进行自主学习。再一方面,学生也普遍认为学习的目的就是考试,只要成绩好就行,一切按照教师的要求按部就班即可,现阶段根本无需自主学习,这也直接导致学生不愿意进行独立思考探究,也就谈不上自主学习能力的培养了。

(3)学生缺乏自主学习的环境。学校学习环境直接关系到学生学习成效和自主学习能力的养成,一般而言,学生的学习环境定位主要以教室、图书馆、居家为主。然而,居家自主学习氛围不够浓厚,缺乏必要的讨论与交流,学习设备不够丰富也影响自主学习进度和学习效率;其他传统的学习场所仅仅能够满足学生一般性自习的需求,但图书资源陈旧、更新缓慢,电子信息资源共享渠道不够广阔、不够通畅,这些均成为制约学生自主学习能力养成与影响学生自主学习培养的瓶颈和主要因素。

2 人工智能下学生自主学习的优势分析

人工智能对学生自主学习的影响可谓是方方面面的,几乎涵盖了整个学习过程的所有环节,其优势主要表现在以下几个方面。

(1)有利于学习资源的高效利用。在大数据时代的背景下,通过各式各样的数据平台发放及共享的网络学习资源已经极为丰富,但是这些资源在网络中却有着无序性及繁杂性。对于缺乏资料收集经验的学生而言,很难从海量的数据信息中快速筛选出有用的资源,也没有办法在自主学习过程中将这些学习资源进行有效利用。为了提高学习资源的使用效率,将有效的信息和数据较好的呈现给学生是十分关键的手段,而信息的筛选过程则完全可借助人工智能技术主动地完成。

(2)有利于学生的个性化学习。个性化学习要求在学习的过程中更多关注学生的个性、兴趣和需要。一方面,在传统的教育体系中,教学流程整齐划一以及人才生产批量化体现得尤为显著,重共性轻个性是标准化教学的重要特点,教师不可能对学生个体做到面面俱到,照顾到个体的兴趣及偏好差异,因此,很难做到教学内容和形式的完全个性化。另一方面,学生即便借助互联网和信息化应用的支持,亦不能充分了解自己、认识自己,学生的学习过程很难达到个性化。将人工智能技术与海量的教学资源库相结合,以每一位学生的性格特征、学习习惯与学习动机行为数据为基础推送个性化的学习资源,结合不同的学习管理方式和管理行为可以为学生打造更具个性化的自主学习模式。

(3)有利于人性化的人机交互。一般而言,学生自主学习所需要获取的信息大部分来源课堂和教师,还有部分资源来自于借助新技术等手段从网络学习平台中获取,但这些资源分布较为离散。除此之外,学生与学生之间既缺乏有效交流与沟通,又缺乏团结合作,这显然不利于学生开阔视野和拓展思路。人工智能与教学过程的深度融合,学生与教学系统之间的交互方式及交互能力将在很大程度上得到全方位的提升。一方面,借助各种资源平台,学生的自主学习可以不再局限于时间与空间的限制,可以随时随地相互学习与交流;另一方面,学生也可以根据偏好自由选择学习的内容,有利于提高不同个体之间的信息交换速度。随着不断增强的信息交互,可以更好地实现学生与计算机间的“对话”,达到人机交互,带来更好的学习体验,同时也能增强学生学习的主动性。

3 人工智能下学生自主学习方法

自主学习能够激发学生的主动性和参与性,更加适合人工智能时代下创新创业型人才培养的需要,运用人工智能对学生自主学习进行研究,主要针对学习前的定位分析、学习中的管理监督、学习后的效果评价将使学生的自主学习兴趣与信心得到极大的提升,也会使得自主学习更加有效率。

3.1 人工智能下自主学习前的定位分析

受到传统教学模式的影响,学生普遍处于长期被动学习状态,无法清晰定位自己的学习情况。将人工智能与大数据平台相结合,借助学习分析技术有助于帮助学生客观分析其兴趣偏好、学习方式方法的选择及有效资源的搜集。基于大数据平台,以人工智能技术为依托对学生个性化信息进行分析,可以通过分析学生的身高、体重、居住环境、与亲友、老师、同学的关系等基本信息得出学生的性格特征;学生的兴趣偏好及学习风格则可以通过比对学生的历史学习信息、成绩信息以及网络浏览信息等进行掌握。利用人工智能技术,结合学生的学习兴趣与学习资源的契合程度可以过滤掉无用资源,从而推送关联度更高、学习宽度更广、学习内容更深的个性化优质资源,促使学生激发学习兴趣及热情,从而使得自主学习的原动力得到进一步增强。

3.2 人工智能下自主学习中的管理监督

管理监督是学生自主学习中十分关键的一个环节。在传统教学过程中,学习自主学习过程中存在的各种问题只能依靠教师、家长更具经验进行判断,不具备科学性。随着人工智能技术的飞速发展,自主学习中的管理监督并不应该只满足于对学生运动数据的收集,而是更应该趋向于深入的数据分析与预测。学生在自主学习的过程中对所学习的内容产生的心率变化、体温数据、脑电波活跃程度以及所学内容的关注时长、浏览速度等都能反映学生对学习内容的专注程度、接受进度和学习效率。人工智能可以利用数据信息对学习过程进行必要的管理及实施监督,帮助学生明确自己在学习过程中的优势及劣势,让学生根据实际情况进行及时调整,实现从精确分析到精准干预的转化。

3.3 人工智能下自主学习后的效果评价

学习后的效果评价也是学生自主学习的另一个重要环节,这不仅仅是评价学生的学习成果,更重要的是评估学生学习成长的路径的有效性。传统的评价方式大都仅针对学生自主学习的效果,且存在评价主体单一、评价方式简单、评价维度片面的问题。人工智能技术的发展可以实现学习与评价的同步,能够对自主学习的实际情况进行实时跟踪,做到及时和连续的反馈。除此之外,人工智能学习平台可以依据学生自主学习的全面记录行为数据建立评价模型评估预设学习内容是否掌握,并结合教师评价,学生自评、互评环节最终实现自主学习评价的动态性、全程性和综合性。

4 结束语

虽然人工智能发展的时间还非常短,但是人工智能与教育的融合已经较为成熟。自主学习作为目前倡导的一种重要学习方式,对于学生未来的成长和成才都具有十分显著的作用。要使得学生的自主学习能力得到有效培养和大大提升,除了丰富的网络资源平台是不可或缺的外,学生自主学习的意识的培养,教师的有效监督和指导也是非常重要的一环,只有多方面相结合才能探索到大学生自主学习能力得以提高的有效措施。人工智能将各种学习平台的资源进行整合有利于学生个性化自主学习,也同样有利于自我诊断提高学习效率。在人工智能帮助下,基于当前的网络平台所拥有的数字化资源可以被有效利用,学生的自主学习可以通过对资源的收集、探究、发现、创造、展示等方式进行展开,一方面有效提高其学习效率的同时还可以获得以自身为中心的指导和服务;另一方面,体验更具人性化的学习环境的同时更高效地实现学习和成长,这对社会的发展、教育的变革以及个体的成长都具有重要的意义。

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