自適應學習在高職院校信息技術基礎課程教學改革中的應用＊

青島遠洋船員職業學院 莊群 李建國

自適應學習根據每個學生課程的掌握情況，提供個性化和有針對性的教學內容和練習環境。文章以某高職院校學習信息技術基礎課程的學生為研究對象，通過自適應學習在高職院校信息技術基礎課程的課程分析、流程設計、成績分析和課程調研，發現自適應學習在高職院校信息技術基礎課程中的應用有利于根據每個學生的學習特點進行有針對性的學習和練習，相較傳統方法更能夠提高學習成績、節省學習時間、提高學習興趣和課程滿意度。本章將自適應學習在高職院校信息技術基礎課程中實踐應用，為高職院校教學改革提供了新的方向和思路。

《“十四五”國家信息化規劃》中提出：“推進信息技術、智能技術與教育教學融合的教育教學變革。發揮在線教育、虛擬仿真實訓等優勢，深化教育領域大數據分析應用，不斷拓展優化各級各類教育和終身學習服務?！弊赃m應學習以學生為中心，以實現每個學生的最優教育為目標，根據學生實時學習情況，實時調整給予最適合學生的學習內容，為學生提供個性化的教育方式[1]。近年來，我國自適應學習理論以研究為主，在高職院校信息教育上理論性研究較多，在高職院校實踐應用研究尚處于探索階段[1,2]。

實踐教學中發現，高職院校學習在學習和復習中存在不了解自己掌握課程知識的情況，重復學習和練習已掌握知識的問題。文章以某高職院校學習信息技術基礎課程的66名學生為研究對象，通過學生進行自適應學習和非自適應學習的教學對比，探索自適應學習在高職院校信息技術基礎課程中應用的實踐意義。將自適應學習應用到信息技術基礎課程學習中，在學習過程中根據每個學生課程掌握情況，提供個性化和有針對性的信息技術教學內容和練習環境，避免學生重復學習和練習已掌握的知識，減少無效學習行為，提高學生的學習效率，為高職院校個性化和信息化教學改革提供新的方向和思路。

1 信息技術基礎課程分析

信息技術基礎課程是高職院校各專業學生必修或限定選修的公共基礎課程；課程的學習有利于增強高職院校學生的信息意識、提升學生的計算思維、促進學生的數字化創新與發展，為其職業發展奠定信息化基礎。在實踐教學中發現，信息技術基礎課程中不同學生不同章節的掌握情況存在一定的差異；通常學生在課后練習和考前復習的過程中通常需要對課程所有相關知識進行練習和學習；在期末復習考試集中，時間相對緊張的情況下，不能高效的查漏補缺，掌握更全面的知識往往需要付出相對長的時間和精力[3,4]。

信息技術課程相關知識圖譜如圖1所示包含文檔處理、電子表格處理、演示文稿制作、信息技術概述、信息素養與社會責任5個模塊，文檔處理包含文檔的創建與排版、圖片與藝術字的應用、長文檔的處理、多人協同編輯文檔、合并郵并是對Word的實踐應用；電子表格處理包含與表格的創建與設計、公式與函數的應用、數據分析與處理、圖表的制作、打印與安全管理是對Excel的實踐應用；演示文稿的制作、使用母版、動畫應用、放映及導出是對PowerPoint的實踐應用，信息技術概述和信息素養與社會責任側重理論學習和應用等。綜上，信息技術課程不同章節的知識和操作相對獨立，不同模塊之間的銜接性不強，不同模塊和章節學生的掌握程度對其他模塊的學習影響不大。

圖1 信息技術基礎課程相關知識圖譜Fig.1 Knowledge map of basic information technology courses

由于信息技術基礎課程不同章節學習內容和實踐操作相對獨立，不同學生對不同模塊掌握情況有較大的差別，適合采用自適應學習的教學，通過少量試題評估學生各模塊的學習能力，針對學生的學習情況給予有針對性、個性化的學習環境，已經掌握對應模塊知識和技能的同學不需要重復進行相關練習；對簡單題目掌握的同學不需要做簡單題目的相關練習；從而整體上節約學生學習時間，提高學生學習的興趣。

2 信息技術基礎課程分析

2.1 自適應學習流程設計

整合信息技術基礎課程已有課件、微課、測試題目等教學資源，設計自適應學習流程。首先對學生當前的學習狀態進行初測，根據初測的錯題部分進行有針對性的練習，再根據學習內容進行模擬測試。自適應學習流程如圖2所示。具體流程如下：

圖2 自適應學習流程圖Fig.2 Flow chart of adaptive learning

（1）學生根據自己的需要“選擇學習模塊”：選擇文檔處理、電子表格處理、演示文稿制作、信息技術概述、信息素養與社會責任5個模塊的其中一個模塊；

（2）在每個模塊的學習操作前需要進行一個測試：根據選擇的模塊進行基礎知識和操作技能的簡單測試；

（3）對學生進行測試的結果進行分析，判斷學生知識掌握的情況；

（4）學生若通過了此模塊測試，可以選擇是否繼續其他模塊的學習；若未通過測試，可以根據學生知識和技能掌握情況進行相關具體內容的學習和操作，促進此模塊知識和技能的掌握；

（5）針對學生的學習內容進行模擬測試，分析測試結果；

（6）根據（5）的分析測試結果，若不通過，則返回（4）；通過可選擇是否繼續，若“是”返回（1）；若“否”結束。

2.2 判斷知識圖譜掌握情況的相關算法

通過初步對學生的測試結果進行分析，使用Logistics算法進行診斷學生信息技術基礎課程知識點的掌握情況，指導學生進行有針對性的學習和練習，使學生能夠進行個性化的學習操作。

Logistic算法是測試中經典預測的算法，判斷某知識點j是否需要學習時，采用Logistic回歸分析算法，yj為定性變量，y=0需要對相應知識點j進行練習，y=1不需要練習知識點j進行練習；y只取0或1；x1,x2,…,xk為知識點j標簽相關題目的得分情況。當掌握知識點yj=1時，Logistics回歸的基本模式為：

其中，β0，β1，…，βk，為線性回歸模型中的回歸系數。

為了更好跟著學習狀態降低采集難度和數據偏差，在本次實踐研究中將相關學習模塊的題目難度統一，設置為相同的難度；為便于分析學生對每個知識點的掌握情況，每個練習和測試題目都設置相關的知識點標簽，便于判斷學生每個知識點的掌握情況。

3 自適應學習和非自適應學習效果對比

文章選取某航海高職學院2020級兩個班級66名同學作為研究對象，平均隨即分成A組（傳統學習）和B組（自適應學習）。A組采用傳統學習方式，老師在課堂中根據教學實施計劃進行統一的授課，課后學生自由學習和復習課程相關學習資源；由于不同學生學習基礎、知識理解能力和課堂掌握情況不同，傳統學習A組不考慮學生個性化的學習因素；B組采用自適應的學習方式，學生在信息技術基礎課程的模塊學習中先進行初測，根據初測結果根據每個學生對知識的掌握情況，進行有針對性的學習和練習[5-7]。

3.1 A組傳統學習和B組自適應學習成績對比

學習前對A組和B組進行成績測試，兩組平均成績接近分別為71.2和72.1分；兩組學生在各分段成績中人數也比較接近，分別對A組和B組學生進行三個周的學習跟蹤，并再次進行成績測試，A組和B組的學習前后成績分布如表1所示，A組和B組學習后整體提高，B組整體成績相較A組提升更快。使用Qrigin2021工具對學習前后的A組和B組進行成績趨勢模擬，結果如圖3所示。通過傳統組和自適應組的成績對比，A組采用傳統學習方式，3個周后學生的學習成績基本是呈線性關系增長；B組采用自適應學習，3個周后學生的學習結果呈指數關系增長，相對A整體成績提高更快。B平均成績提高11.41分，遠遠高于A組的6.72分。通過對比我們可以得出，在相同的3周學習中，自適應學習比傳統學習更能夠提高學生的學習成績。

表1 A組和B組學習前后成績分布Tab.1 Distribution of results of group A and group B before and after study

圖3 A組和B組學習前后成績對比Fig.3 Comparison of results of group A and group B before and after study

3.2 學生調研

從學習時間、學習興趣、滿意度等方面對兩組學生進行調研，調研結果如圖4所示，B組同學91%認為這種學習方法能夠節省學習時間，遠遠高于A組認為的

圖4 A組和B組學生信息技術基礎課程調研Fig.4 Survey on basic information technology courses of group A and group B students

…………61%，B組同學的學習興趣為85%高于A組的76%，課程滿意度B組的94%也高于A組82%。通過調研我們可以得出，B組學生在課程節省時間、學習興趣、課程滿意度方面明顯優于A組。

綜上，自適應學習在某高職院校信息技術基礎課程的應用中我們可以得出：自適應學習相較傳統學習方式能夠根據學生實時的學習狀況，進行個性化的學習和實踐練習，能夠避免重復的學習和無效的練習，從而提高學生學習效率和提升學習興趣，更好地在相同的時間內幫助學生掌握所學知識。

4 總結

傳統高職院校信息技術基礎課程的學習和練習過程中存在需要重復學習已掌握知識的情況，一定程度上浪費了學生的學習時間。文章將自適應學習在高職信息技術基礎課程中的實踐應用，通過自適應學習與傳統學習方式進行對比，發現自適應學習根據每個學生的學習特點進行有針對性的練習和測試，相較傳統學習方式更利于學生提高學習成績、節省學習時間、提高學習興趣和課程的滿意度。

目前高職院校自適應學習在教學中的應用還處于探索階段，文章推動了自適應學習在高職院校信息技術基礎課程的實踐應用研究，為高職院校其他課程進行自適應教學改革提供參考和借鑒。由于研究樣本和周期相對較小，在一定程度上限制了文章自適應學習在高職院校的實踐應用中的影響力。

引用

[1]楊志明,易雯,朱素珍,等.“雙減”背景下班內分層教學及過程評價的實證研究[J].教育測量與評價,2022(1):3-10.

[2]郭朝暉,王楠,劉建設.國內外自適應學習平臺的現狀分析研究[J].電化教育研究,2016,37(4):55-61.

[3]王洋,顧建軍.智能職業教育:人工智能時代職業教育的發展新路向[J].現代遠距離教育,2022(1):83-90.

[4]楊娟,杜旭,李浩.自適應學習系統中教育知識圖譜模型構建研究[J].中國教育信息化,2021(24):24-29.

[5]汪亮,袁春風,蘇豐,等.計算機系統基礎課程的實驗設計與分析[J].計算機教育,2018,(10):63-68.

[6]袁春風,陶先平,汪亮,等.面向計算機系統能力培養的課程實驗體系構建[J].實驗技術與管理,2018,35(6):12-16.

[7]郭朝暉,王楠,劉建設.國內外自適應學習平臺的現狀分析研究[J].電化教育研究,2016,37(4):55-61.