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元宇宙賦能大規(guī)模個(gè)性化學(xué)習(xí)的系統(tǒng)框架探索

2025-06-15 00:00:00叢鑫玲玲
中國(guó)信息技術(shù)教育 2025年9期
關(guān)鍵詞:資源課程

中圖分類號(hào):G434文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A論文編號(hào):1674—2117(2025)09-0106-04

引言

中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)的《中國(guó)教育現(xiàn)代化2035》指出:“利用現(xiàn)代技術(shù)加快推動(dòng)人才培養(yǎng)模式改革,實(shí)現(xiàn)規(guī)模化教育與個(gè)性化培養(yǎng)的有機(jī)結(jié)合。”這就要求,一方面要培養(yǎng)大規(guī)模高質(zhì)量人才,促進(jìn)國(guó)家人才整體水平的提升;另一方面要建立能夠滿足不同需求的人才個(gè)性化培養(yǎng)模式。但現(xiàn)有的教育培養(yǎng)模式迫切需要借助現(xiàn)代技術(shù)進(jìn)行改革,以解決規(guī)模化教育和個(gè)性化培養(yǎng)之間的矛盾。2最新的元宇宙技術(shù)以虛擬現(xiàn)實(shí)、區(qū)塊鏈、人工智能等為基石,為解決上述矛盾提供了有效的途徑。本文從元宇宙技術(shù)賦能教育的角度出發(fā),探索大規(guī)模個(gè)性化學(xué)習(xí)的系統(tǒng)框架,對(duì)擴(kuò)充新時(shí)代的個(gè)性化教育理論,具有重要的意義和參考價(jià)值。

元宇宙賦能大規(guī)模個(gè)性化學(xué)習(xí)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)

“大規(guī)模”的概念源自在線開放課程,將超過(guò)150人的學(xué)習(xí)群體定義為“大規(guī)模”。[4“個(gè)性化學(xué)習(xí)”是針對(duì)不同學(xué)習(xí)者的專屬個(gè)性、學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)風(fēng)格等特征[5-,形成適合每個(gè)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)模式、學(xué)習(xí)策略、學(xué)習(xí)路徑和學(xué)習(xí)方法等,從而滿足學(xué)習(xí)者的個(gè)性化需求。大規(guī)模個(gè)性化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是面向人員數(shù)量大的學(xué)習(xí)者,構(gòu)建適應(yīng)每個(gè)學(xué)習(xí)者的個(gè)性化需求的學(xué)習(xí)模式,但存在以下挑戰(zhàn): ① 學(xué)習(xí)者的認(rèn)知和能力水平相異,需要的學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)內(nèi)容是不同的,而面對(duì)大量的學(xué)習(xí)者,滿足所有學(xué)習(xí)者的資源需求開銷是不能承受的。 ② 教師難以全面了解全部學(xué)習(xí)者情況,不能有針對(duì)性地進(jìn)行個(gè)性化輔導(dǎo)及情感疏導(dǎo)。 ③ 個(gè)性化分析學(xué)習(xí)過(guò)程中的數(shù)據(jù),無(wú)法保證學(xué)習(xí)者的隱私信息不被濫用或者泄露。 ④ 大規(guī)模學(xué)習(xí)者的過(guò)程性評(píng)價(jià)缺乏及時(shí)性,不能充分發(fā)揮以評(píng)促學(xué)的作用。

近年來(lái),元宇宙技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用受到了研究者的廣泛關(guān)注,如利用虛擬現(xiàn)實(shí)構(gòu)建沉浸式個(gè)性化學(xué)習(xí)空間、采用區(qū)塊鏈保證教育數(shù)據(jù)安全性和可靠性、引入人工智能精準(zhǔn)分析學(xué)習(xí)者的個(gè)性化特征并推薦適合的學(xué)習(xí)路徑與學(xué)習(xí)方式等。以上應(yīng)用為應(yīng)對(duì)大規(guī)模個(gè)性化學(xué)習(xí)中的挑戰(zhàn)提供了技術(shù)可行性,具體表述為: ① 提供多模態(tài)個(gè)性化學(xué)習(xí)資源。元宇宙根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)目標(biāo)、知識(shí)能力水平等特征自適應(yīng)地匹配學(xué)習(xí)資源,并以此構(gòu)建沉浸式的學(xué)習(xí)空間,既滿足對(duì)理論知識(shí)的掌握,又可以在不受時(shí)空限制的實(shí)訓(xùn)空間中開展具身學(xué)習(xí)。② 為大規(guī)模學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化輔導(dǎo)。在元宇宙空間中,學(xué)習(xí)者和教師以真實(shí)、自然的方式進(jìn)行交互和交流,同時(shí),采用智能技術(shù)可以塑造虛擬教師,提供一對(duì)一的輔導(dǎo),這種方法既能緩解規(guī)模化教學(xué)中教師的壓力,又能提供個(gè)性化的知識(shí)引導(dǎo)、情緒調(diào)節(jié)等服務(wù)。 為學(xué)習(xí)過(guò)程數(shù)據(jù)提供可信保障。作為元宇宙支撐的區(qū)塊鏈技術(shù),具有去中心化、可追溯、不可篡改等特征,可以采用訪問(wèn)控制方法設(shè)置權(quán)限,構(gòu)建智能合約自動(dòng)執(zhí)行個(gè)性化分析流程,建立數(shù)據(jù)回溯機(jī)制有效保護(hù)學(xué)習(xí)成果。[9]④ 為大規(guī)模學(xué)習(xí)者提供智能化的學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)。在元宇宙學(xué)習(xí)空間中,智能終端設(shè)備可以采集全面的多模態(tài)過(guò)程數(shù)據(jù),通過(guò)人工智能技術(shù)分析每個(gè)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)狀態(tài)、知識(shí)掌握、能力變化等,實(shí)時(shí)獲知過(guò)程性評(píng)價(jià)[0-1,其評(píng)價(jià)結(jié)果及時(shí)反饋給學(xué)習(xí)者,隨之調(diào)整其學(xué)習(xí)進(jìn)度,促進(jìn)學(xué)習(xí)者更加高效地學(xué)習(xí)。

元宇宙賦能大規(guī)模個(gè)性化學(xué)習(xí)的系統(tǒng)框架

基于元宇宙的技術(shù)優(yōu)勢(shì),設(shè)計(jì)大規(guī)模個(gè)性化學(xué)習(xí)的系統(tǒng)框架,其設(shè)計(jì)原則包括以下四條。 ① 沉浸性:學(xué)習(xí)者能夠深度參與、沉浸式體驗(yàn)適合其能力水平的學(xué)習(xí)活動(dòng)。② 引導(dǎo)性:通過(guò)感知學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)狀態(tài),為不同學(xué)習(xí)者提供與之相匹配的線索,觸發(fā)學(xué)習(xí)者對(duì)相關(guān)知識(shí)的聯(lián)想和應(yīng)用。 ③ 智能性:根據(jù)學(xué)習(xí)者的能力和需求,自適應(yīng)地組織學(xué)習(xí)資源,實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)資源與學(xué)習(xí)者能力的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)匹配。 ④ 可信性:個(gè)性化學(xué)習(xí)中的過(guò)程數(shù)據(jù)能夠安全可靠地存儲(chǔ)。基于以上原則構(gòu)建的以數(shù)據(jù)層、知識(shí)層和空間層為核心的系統(tǒng)框架如下圖所示。

元宇宙賦能大規(guī)模個(gè)性化學(xué)習(xí)的系統(tǒng)框架

1.數(shù)據(jù)層

采用5G網(wǎng)絡(luò)、沉浸式設(shè)備和終端智能設(shè)備采集學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù),包括行為、生理、心理和虛擬身份等數(shù)據(jù),并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和存儲(chǔ)。其主要分為以下三個(gè)模塊:

① 數(shù)據(jù)感知模塊。負(fù)責(zé)獲取學(xué)習(xí)者的初始特征數(shù)據(jù),包括基本信息、知識(shí)背景、學(xué)習(xí)目標(biāo)、學(xué)習(xí)風(fēng)格、學(xué)習(xí)偏好等,同時(shí)感知學(xué)習(xí)過(guò)程中的學(xué)習(xí)狀態(tài)、情緒狀態(tài)等數(shù)據(jù)。

② 數(shù)據(jù)分析模塊。采用不同角度對(duì)感知數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析。引入人工智能技術(shù)分析學(xué)習(xí)者的行為數(shù)據(jù);通過(guò)與虛擬教師的交互數(shù)據(jù),分析學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)需求的改變;以深度學(xué)習(xí)技術(shù)分析情緒狀態(tài)數(shù)據(jù),洞悉學(xué)習(xí)者的情感需求。

③ 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊。構(gòu)建基于P2P的區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò),設(shè)計(jì)以節(jié)點(diǎn)可信度算法為核心的數(shù)據(jù)區(qū)塊生成方法,以及一系列區(qū)塊操作,包括時(shí)間戳驗(yàn)證的計(jì)算函數(shù)、打包區(qū)塊的選擇算法、判斷區(qū)塊是否被接受的共識(shí)策略等。同時(shí),設(shè)置不同的數(shù)據(jù)存取權(quán)限,建立基于智能合約的共享機(jī)制,保障學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的可信性。

元宇宙賦能數(shù)據(jù)層的構(gòu)建,通過(guò)感知學(xué)習(xí)者多模態(tài)特征數(shù)據(jù),提升個(gè)性化特征分析的準(zhǔn)確性。同時(shí),區(qū)塊鏈技術(shù)為提高數(shù)據(jù)感知過(guò)程的安全性提供了有效技術(shù)手段,對(duì)虛擬現(xiàn)實(shí)設(shè)備傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進(jìn)行共識(shí)驗(yàn)證,提高數(shù)據(jù)的可靠性。

2.知識(shí)層

知識(shí)層主要分為三個(gè)模塊,包括課程推薦模塊、知識(shí)概念推薦模塊和習(xí)題推薦模塊,前兩個(gè)模塊用于個(gè)性化的知識(shí)學(xué)習(xí),后一個(gè)模塊用于知識(shí)鞏固,為具有不同需求的學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)服務(wù)。

① 課程推薦模塊。根據(jù)學(xué)習(xí)者的個(gè)性化特征,推薦其感興趣的課程資源,常用的方法有基于學(xué)習(xí)者畫像的課程推薦、基于知識(shí)偏好的課程推薦、基于課程內(nèi)容的推薦等,采用知識(shí)圖譜[12]、協(xié)同過(guò)濾[13]、注意力機(jī)制等技術(shù)充分挖掘?qū)W習(xí)者與課程之間的關(guān)系或者“課程一課程”的潛在關(guān)系,提高課程推薦的精確性和可解釋性。

② 知識(shí)概念推薦模塊。鑒于在課程學(xué)習(xí)時(shí),存在依賴先修課程的知識(shí)概念,為了滿足學(xué)習(xí)者對(duì)特定知識(shí)概念[的學(xué)習(xí)需求,可從知識(shí)細(xì)粒度角度來(lái)推薦資源。主要采用異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)表達(dá)知識(shí)概念間存在著復(fù)雜的依賴關(guān)系,并將這些關(guān)系融人知識(shí)概念表達(dá)中,采用深度學(xué)習(xí)方法建模學(xué)習(xí)者和知識(shí)概念之間的潛在關(guān)系,以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的知識(shí)概念推薦。

③ 習(xí)題推薦模塊。采用診斷分析法度量學(xué)習(xí)者對(duì)所學(xué)知識(shí)的掌握程度,并提供合適的資源達(dá)成鞏固知識(shí)的目的。對(duì)于理論知識(shí)的考查,常采用測(cè)驗(yàn)、習(xí)題等方式,自適應(yīng)地推薦優(yōu)質(zhì)習(xí)題,根據(jù)學(xué)習(xí)者的作答表現(xiàn)評(píng)估其知識(shí)狀態(tài)。對(duì)于實(shí)踐知識(shí),提供相應(yīng)的場(chǎng)景資源,如對(duì)于物理實(shí)驗(yàn)等操作類練習(xí),提供實(shí)驗(yàn)器材等建模資源,通過(guò)學(xué)習(xí)者的行為操作,判斷是否掌握相應(yīng)的實(shí)踐能力。

元宇宙賦能知識(shí)層的構(gòu)建,其強(qiáng)大的語(yǔ)義理解與上下文推理能力從一定程度上緩解了當(dāng)前存在的知識(shí)迷航、信息過(guò)載等問(wèn)題,為學(xué)習(xí)者提供與能力相匹配的知識(shí)內(nèi)容。

3.空間層

元宇宙構(gòu)建沉浸式的學(xué)習(xí)環(huán)境,同時(shí)提供個(gè)性化的輔導(dǎo)服務(wù),滿足學(xué)習(xí)者因時(shí)而變的個(gè)性化需求,包含以下四個(gè)模塊:

① 資源模塊。根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)需求、學(xué)習(xí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)目標(biāo),結(jié)合生成式人工智能技術(shù)動(dòng)態(tài)生成需要的多模態(tài)資源,并自適應(yīng)組織這些資源,創(chuàng)建虛實(shí)融合的學(xué)習(xí)空間。智能感知不同學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)狀態(tài)和達(dá)到的能力水平,及時(shí)給予動(dòng)態(tài)反饋,個(gè)性化推送學(xué)習(xí)資源,優(yōu)化更新現(xiàn)有的資源,以照顧大規(guī)模學(xué)習(xí)者的資源需求。

② 活動(dòng)模塊。在學(xué)習(xí)空間中開展多項(xiàng)學(xué)習(xí)活動(dòng),包括自主學(xué)習(xí)、小組學(xué)習(xí)、研討學(xué)習(xí)等。在傳統(tǒng)教學(xué)中,這類多人學(xué)習(xí)方式難以組織具有相同學(xué)習(xí)目標(biāo)的學(xué)習(xí)者,影響了群體學(xué)習(xí)效率。而在元宇宙創(chuàng)建的學(xué)習(xí)空間中,能根據(jù)規(guī)模化學(xué)習(xí)者的特征,智能地劃分、組建高質(zhì)量的學(xué)習(xí)小組。同時(shí),設(shè)計(jì)智能調(diào)整機(jī)制,當(dāng)監(jiān)測(cè)到某個(gè)學(xué)習(xí)者的能力水平發(fā)生顯著變化后,適配其能力的高階或者低階的學(xué)習(xí)活動(dòng),重新匹配所在活動(dòng)小組成員。

③ 交互模塊。設(shè)計(jì)虛擬教師數(shù)字人,完成三項(xiàng)功能:一是指導(dǎo)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí),引導(dǎo)其進(jìn)行更深入的能力訓(xùn)練;二是通過(guò)多種交互策略,提供個(gè)性化的教學(xué)互動(dòng),提高具身學(xué)習(xí)效率;三是采用情緒識(shí)別技術(shù)洞悉學(xué)習(xí)者的情緒變化,從心理方面進(jìn)行情緒疏導(dǎo)。

④ 評(píng)價(jià)模塊。根據(jù)實(shí)時(shí)感知的多模態(tài)特征數(shù)據(jù),可視化地呈現(xiàn)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)狀態(tài)、情緒狀態(tài)等,展示形成性評(píng)價(jià),并反饋給學(xué)習(xí)者和教師。同時(shí),在完成階段性學(xué)習(xí)任務(wù)之后,針對(duì)不同學(xué)習(xí)者給出總結(jié)性評(píng)價(jià),針對(duì)學(xué)習(xí)目標(biāo)相同的群體,給出整個(gè)群體的發(fā)展性評(píng)價(jià),從多個(gè)角度綜合展示規(guī)模化學(xué)習(xí)者的能力水平,真正實(shí)現(xiàn)以評(píng)促學(xué)的目標(biāo)。

系統(tǒng)框架探析

提出的個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)框架采用先進(jìn)的元宇宙技術(shù)作為支撐,然而,在系統(tǒng)框架實(shí)施過(guò)程中,仍有一些問(wèn)題需要進(jìn)一步研究。

① 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)。元宇宙學(xué)習(xí)空間需要全面感知學(xué)習(xí)者的多模態(tài)數(shù)據(jù),并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注、解析,然而它們包含生理、心理等隱私性的信息,如何保護(hù)這些隱私信息,防止被惡意泄露或非法他用,是必須解決的問(wèn)題。

② 提出的系統(tǒng)框架需要區(qū)塊鏈、虛擬現(xiàn)實(shí)、人工智能等技術(shù)在數(shù)據(jù)層、知識(shí)層以及空間層的協(xié)同工作,而如何發(fā)揮每種技術(shù)優(yōu)勢(shì),構(gòu)建協(xié)同工作機(jī)制,其關(guān)鍵要素尚需進(jìn)一步探索和求證。

③ 元宇宙賦能規(guī)模化個(gè)性化教育的理論方法需要進(jìn)一步研究。

個(gè)性化教育是涉及諸多因素的領(lǐng)域,需要充分利用新技術(shù)去不斷探索新的分析方法、構(gòu)建新的學(xué)習(xí)模式,以完善面向大規(guī)模學(xué)習(xí)者的個(gè)性化教育理論。

結(jié)語(yǔ)

元宇宙賦能大規(guī)模個(gè)性化學(xué)習(xí),具有自適應(yīng)個(gè)性化資源提供、智能化學(xué)習(xí)者能力感知、情感交互輔助教學(xué)、精準(zhǔn)個(gè)性化評(píng)價(jià)等優(yōu)勢(shì),將助力破解未來(lái)個(gè)性化教育中的難題。但是,筆者目前只是從理論層面進(jìn)行了探索,未來(lái)將會(huì)從可操作的實(shí)踐范式方面進(jìn)行深入研究。

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第一

作者簡(jiǎn)介:叢鑫(1982—),男,漢族,山東招遠(yuǎn)人,博士,副教授/碩導(dǎo),研究方向?yàn)閰^(qū)塊鏈、P2P技術(shù)、云計(jì)算。通訊

作者簡(jiǎn)介:眥玲玲(1981—),女,漢族,遼寧阜新人,博士,副教授/碩導(dǎo),研究方向?yàn)樵钪妗D形圖像與多媒體、區(qū)塊鏈。

基金項(xiàng)目:重慶市教育委員會(huì)人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃重點(diǎn)項(xiàng)目“基于區(qū)塊鏈的育人評(píng)價(jià)方法和體系研究”(24SKGH055)。

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軟件設(shè)計(jì)與開發(fā)實(shí)踐課程探索與實(shí)踐
一樣的資源,不一樣的收獲
為什么要學(xué)習(xí)HAA課程?
資源回收
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資源再生(2017年3期)2017-06-01 12:20:59
“學(xué)而時(shí)習(xí)之”的課程值得贊賞
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