人工智能下學生自主學習方法探究

◇湖北工業(yè)大學工程技術(shù)學院 朱文杰

針對人工智能下學生自主學習的研究是非常有必要的，也是高等教育信息化研究的前沿領域與核心問題。本文從學生自主學習意識、自主學習能力以及自主學習環(huán)境三個方面對學生自主學習現(xiàn)狀的分析，探討了人工智能背景下學生自主學習存在資源利用、個性化學習和人機交互三個方面的優(yōu)勢，最終從學習前的定位、學習中的監(jiān)督管理及學習后的效果評價提出了對應的學生自主學習方法。

隨著終身學習的提出與推廣，越來越多的教育工作者意識到教育的目標除了知識的傳遞之外，更應該注重獨立學習者的培養(yǎng)，但是這一目標很難通過目前以教師為中心的教學模式實現(xiàn)，因此，自主學習便成為一直以來教育界非常重視的研究課題之一，它是一種以學生作為學習的主體，集主動性與構(gòu)建性一體的學習模式，著重強調(diào)學習目標的自覺確定、學習計劃的指定、學習方法的選擇、學習過程的監(jiān)控以及學習結(jié)果的評價。

伴隨著人工智能技術(shù)的不斷進步及其應用領域的逐步拓展，人工智能深入教育成為了學生自主學習新模式，學生將不再受空間、時間等因素的限制，可通過持續(xù)性學習拓寬知識范圍來對自己的各種能力進行提升。目前對于自主學習及自主學習能力方面的國內(nèi)外研究成果比較豐富，但大多也集中在對自主學習的內(nèi)涵以及影響因素等方面的研究[1-2]。關于人工智能的研究一方面主要關注人工智能技術(shù)與系統(tǒng)，包括信息技術(shù)、計算機技術(shù)、大數(shù)據(jù)、機器學習、專家系統(tǒng)等[3-4]；另一方面主要探討人工智能技術(shù)對教育的變革影響，包括課程設置、人才培養(yǎng)、教育技術(shù)、教學方法、教學內(nèi)容等[5-7]。關于將人工智能和學生自主學習相結(jié)合來研究的并不多[8]。當前利用網(wǎng)絡環(huán)境進行自主學習有著猛烈地發(fā)展勢頭，給學生提供不同以往的多樣化的學習方式，學生可以在任何時間和任何地點自主選擇自己需要的學習內(nèi)容以及學習路徑等。學生有著大量自主時間，而網(wǎng)絡也為學生提供了豐富的學習資源，利用好網(wǎng)絡學習平臺進行自主學習將對學生成長、成材產(chǎn)生積極的有益影響，因此針對學生基于網(wǎng)絡教學平臺自主學習的研究是非常有必要的，是高等教育信息化研究的前沿領域與核心問題。論文將人工智能為背景，重點對學生利用各種網(wǎng)絡資源進行自主學習的情況予以研究，以期為培養(yǎng)學生自主學習提出有效的建議。

1 學生自主學習現(xiàn)狀

結(jié)合目前的實際情況不難發(fā)現(xiàn)學生自主學習不論是能力現(xiàn)狀還是方法現(xiàn)狀都不容樂觀，主要體現(xiàn)在以下幾個方面。

（1）學生缺乏自主學習的意識。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，各種共享的教學資源為學生自主學習創(chuàng)設了理想的條件，但是現(xiàn)實中的學生難以擺脫傳統(tǒng)的學習方式，學習主要依賴于老師課堂教學，除了完成教師布置的學習任務外，根本上缺乏明確的學習目的與學習目標，平時課余時間也缺少對學業(yè)的鉆研，自主學習性普遍很差，更談不上進行自我監(jiān)控與自我評估了。

（2）學生缺乏自主學習的能力。受到傳統(tǒng)教學觀念和應試教育的影響，一方面，教師對學生自主學習能力的培養(yǎng)缺乏足夠的重視，教師普遍擔心自主學習效率較低，影響教學效果，甚至會影響教學任務的完成，因此，教師在課堂上對知識內(nèi)容的講授關注較多，而大多缺乏有意識地對學生自主學習的習慣和方法進行指導與培養(yǎng)。因此，學生只能進行被動學習，自主學習的能力必然缺乏。另一方面，學生缺乏信息處理能力，大部分學生僅僅只掌握了計算機基本知識和操作，對網(wǎng)絡環(huán)境下的信息技術(shù)、人工智能等前沿技術(shù)的應用缺乏了解，信息處理能力不足，很難自行完成資源的搜索、查詢以及數(shù)據(jù)處理及加工等操作，不善于利用網(wǎng)絡平臺進行自主學習。再一方面，學生也普遍認為學習的目的就是考試，只要成績好就行，一切按照教師的要求按部就班即可，現(xiàn)階段根本無需自主學習，這也直接導致學生不愿意進行獨立思考探究，也就談不上自主學習能力的培養(yǎng)了。

（3）學生缺乏自主學習的環(huán)境。學校學習環(huán)境直接關系到學生學習成效和自主學習能力的養(yǎng)成，一般而言，學生的學習環(huán)境定位主要以教室、圖書館、居家為主。然而，居家自主學習氛圍不夠濃厚，缺乏必要的討論與交流，學習設備不夠豐富也影響自主學習進度和學習效率；其他傳統(tǒng)的學習場所僅僅能夠滿足學生一般性自習的需求，但圖書資源陳舊、更新緩慢，電子信息資源共享渠道不夠廣闊、不夠通暢，這些均成為制約學生自主學習能力養(yǎng)成與影響學生自主學習培養(yǎng)的瓶頸和主要因素。

2 人工智能下學生自主學習的優(yōu)勢分析

人工智能對學生自主學習的影響可謂是方方面面的，幾乎涵蓋了整個學習過程的所有環(huán)節(jié)，其優(yōu)勢主要表現(xiàn)在以下幾個方面。

（1）有利于學習資源的高效利用。在大數(shù)據(jù)時代的背景下，通過各式各樣的數(shù)據(jù)平臺發(fā)放及共享的網(wǎng)絡學習資源已經(jīng)極為豐富，但是這些資源在網(wǎng)絡中卻有著無序性及繁雜性。對于缺乏資料收集經(jīng)驗的學生而言，很難從海量的數(shù)據(jù)信息中快速篩選出有用的資源，也沒有辦法在自主學習過程中將這些學習資源進行有效利用。為了提高學習資源的使用效率，將有效的信息和數(shù)據(jù)較好的呈現(xiàn)給學生是十分關鍵的手段，而信息的篩選過程則完全可借助人工智能技術(shù)主動地完成。

（2）有利于學生的個性化學習。個性化學習要求在學習的過程中更多關注學生的個性、興趣和需要。一方面，在傳統(tǒng)的教育體系中，教學流程整齊劃一以及人才生產(chǎn)批量化體現(xiàn)得尤為顯著，重共性輕個性是標準化教學的重要特點，教師不可能對學生個體做到面面俱到，照顧到個體的興趣及偏好差異，因此，很難做到教學內(nèi)容和形式的完全個性化。另一方面，學生即便借助互聯(lián)網(wǎng)和信息化應用的支持，亦不能充分了解自己、認識自己，學生的學習過程很難達到個性化。將人工智能技術(shù)與海量的教學資源庫相結(jié)合，以每一位學生的性格特征、學習習慣與學習動機行為數(shù)據(jù)為基礎推送個性化的學習資源，結(jié)合不同的學習管理方式和管理行為可以為學生打造更具個性化的自主學習模式。

（3）有利于人性化的人機交互。一般而言，學生自主學習所需要獲取的信息大部分來源課堂和教師，還有部分資源來自于借助新技術(shù)等手段從網(wǎng)絡學習平臺中獲取，但這些資源分布較為離散。除此之外，學生與學生之間既缺乏有效交流與溝通，又缺乏團結(jié)合作，這顯然不利于學生開闊視野和拓展思路。人工智能與教學過程的深度融合，學生與教學系統(tǒng)之間的交互方式及交互能力將在很大程度上得到全方位的提升。一方面，借助各種資源平臺，學生的自主學習可以不再局限于時間與空間的限制，可以隨時隨地相互學習與交流；另一方面，學生也可以根據(jù)偏好自由選擇學習的內(nèi)容，有利于提高不同個體之間的信息交換速度。隨著不斷增強的信息交互，可以更好地實現(xiàn)學生與計算機間的“對話”，達到人機交互，帶來更好的學習體驗，同時也能增強學生學習的主動性。

3 人工智能下學生自主學習方法

自主學習能夠激發(fā)學生的主動性和參與性，更加適合人工智能時代下創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)的需要，運用人工智能對學生自主學習進行研究，主要針對學習前的定位分析、學習中的管理監(jiān)督、學習后的效果評價將使學生的自主學習興趣與信心得到極大的提升，也會使得自主學習更加有效率。

3.1 人工智能下自主學習前的定位分析

受到傳統(tǒng)教學模式的影響，學生普遍處于長期被動學習狀態(tài)，無法清晰定位自己的學習情況。將人工智能與大數(shù)據(jù)平臺相結(jié)合，借助學習分析技術(shù)有助于幫助學生客觀分析其興趣偏好、學習方式方法的選擇及有效資源的搜集。基于大數(shù)據(jù)平臺，以人工智能技術(shù)為依托對學生個性化信息進行分析，可以通過分析學生的身高、體重、居住環(huán)境、與親友、老師、同學的關系等基本信息得出學生的性格特征；學生的興趣偏好及學習風格則可以通過比對學生的歷史學習信息、成績信息以及網(wǎng)絡瀏覽信息等進行掌握。利用人工智能技術(shù)，結(jié)合學生的學習興趣與學習資源的契合程度可以過濾掉無用資源，從而推送關聯(lián)度更高、學習寬度更廣、學習內(nèi)容更深的個性化優(yōu)質(zhì)資源，促使學生激發(fā)學習興趣及熱情，從而使得自主學習的原動力得到進一步增強。

3.2 人工智能下自主學習中的管理監(jiān)督

管理監(jiān)督是學生自主學習中十分關鍵的一個環(huán)節(jié)。在傳統(tǒng)教學過程中，學習自主學習過程中存在的各種問題只能依靠教師、家長更具經(jīng)驗進行判斷，不具備科學性。隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，自主學習中的管理監(jiān)督并不應該只滿足于對學生運動數(shù)據(jù)的收集，而是更應該趨向于深入的數(shù)據(jù)分析與預測。學生在自主學習的過程中對所學習的內(nèi)容產(chǎn)生的心率變化、體溫數(shù)據(jù)、腦電波活躍程度以及所學內(nèi)容的關注時長、瀏覽速度等都能反映學生對學習內(nèi)容的專注程度、接受進度和學習效率。人工智能可以利用數(shù)據(jù)信息對學習過程進行必要的管理及實施監(jiān)督，幫助學生明確自己在學習過程中的優(yōu)勢及劣勢，讓學生根據(jù)實際情況進行及時調(diào)整，實現(xiàn)從精確分析到精準干預的轉(zhuǎn)化。

3.3 人工智能下自主學習后的效果評價

學習后的效果評價也是學生自主學習的另一個重要環(huán)節(jié)，這不僅僅是評價學生的學習成果，更重要的是評估學生學習成長的路徑的有效性。傳統(tǒng)的評價方式大都僅針對學生自主學習的效果，且存在評價主體單一、評價方式簡單、評價維度片面的問題。人工智能技術(shù)的發(fā)展可以實現(xiàn)學習與評價的同步，能夠?qū)ψ灾鲗W習的實際情況進行實時跟蹤，做到及時和連續(xù)的反饋。除此之外，人工智能學習平臺可以依據(jù)學生自主學習的全面記錄行為數(shù)據(jù)建立評價模型評估預設學習內(nèi)容是否掌握，并結(jié)合教師評價，學生自評、互評環(huán)節(jié)最終實現(xiàn)自主學習評價的動態(tài)性、全程性和綜合性。

4 結(jié)束語

雖然人工智能發(fā)展的時間還非常短，但是人工智能與教育的融合已經(jīng)較為成熟。自主學習作為目前倡導的一種重要學習方式，對于學生未來的成長和成才都具有十分顯著的作用。要使得學生的自主學習能力得到有效培養(yǎng)和大大提升，除了豐富的網(wǎng)絡資源平臺是不可或缺的外，學生自主學習的意識的培養(yǎng)，教師的有效監(jiān)督和指導也是非常重要的一環(huán)，只有多方面相結(jié)合才能探索到大學生自主學習能力得以提高的有效措施。人工智能將各種學習平臺的資源進行整合有利于學生個性化自主學習，也同樣有利于自我診斷提高學習效率。在人工智能幫助下，基于當前的網(wǎng)絡平臺所擁有的數(shù)字化資源可以被有效利用，學生的自主學習可以通過對資源的收集、探究、發(fā)現(xiàn)、創(chuàng)造、展示等方式進行展開，一方面有效提高其學習效率的同時還可以獲得以自身為中心的指導和服務；另一方面，體驗更具人性化的學習環(huán)境的同時更高效地實現(xiàn)學習和成長，這對社會的發(fā)展、教育的變革以及個體的成長都具有重要的意義。