人工智能視角下的職業(yè)教育大數(shù)據(jù)應(yīng)用

貢國(guó)忠　吳訪升　楊淑芳　景征駿

摘要：在“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下，職業(yè)院校積累了海量數(shù)據(jù)，亟需提高大數(shù)據(jù)服務(wù)水平。從大數(shù)據(jù)融合、大數(shù)據(jù)分析、軟硬件設(shè)施的角度分析職業(yè)教育大數(shù)據(jù)應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)，提出基于人工智能的職業(yè)教育大數(shù)據(jù)應(yīng)用模式，以機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、自然語(yǔ)言處理為核心技術(shù)，結(jié)合開(kāi)源云計(jì)算平臺(tái)，為學(xué)生提供個(gè)性化學(xué)習(xí)服務(wù)、知識(shí)服務(wù)等智慧服務(wù)，促進(jìn)職業(yè)教育大數(shù)據(jù)服務(wù)的進(jìn)一步發(fā)展，助力職業(yè)教育走向智慧職教。

關(guān)鍵詞：職業(yè)教育大數(shù)據(jù)；人工智能；個(gè)性化學(xué)習(xí)；知識(shí)服務(wù)

中圖分類(lèi)號(hào)：G712 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-9094-（2018）09C-0019-05

一、職業(yè)教育大數(shù)據(jù)研究進(jìn)展及現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)

（一）研究背景

近年來(lái)，隨著職業(yè)院校信息化進(jìn)程的迅速推進(jìn)，以及物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)在學(xué)校教學(xué)和管理中的廣泛應(yīng)用，職業(yè)院校的教育數(shù)據(jù)在很大程度上具備了大數(shù)據(jù)的4V（variety、volume、velocity、value）特征，主要體現(xiàn)在：（1）職業(yè)院校數(shù)據(jù)種類(lèi)繁多，包含圖書(shū)、多媒體課件、教學(xué)視頻等教育資源數(shù)據(jù)，個(gè)人信息、考試成績(jī)、學(xué)習(xí)過(guò)程記錄等學(xué)生數(shù)據(jù)，以及因?yàn)g覽、觀看、下載和維護(hù)管理而產(chǎn)生于日常教學(xué)服務(wù)環(huán)節(jié)的各類(lèi)異構(gòu)數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)中既有傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，更多的是半結(jié)構(gòu)化非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；（2）數(shù)據(jù)體量浩大，匯聚了海量教育資源數(shù)據(jù)，往屆及在校學(xué)生數(shù)據(jù)，教師和管理人員數(shù)據(jù)；（3）職業(yè)教育數(shù)據(jù)流量增長(zhǎng)迅速。近年來(lái)，學(xué)校師生在工作、學(xué)習(xí)、日常交流中廣泛使用手機(jī)、平板、社交媒體等新平臺(tái)，移動(dòng)設(shè)備產(chǎn)生的瀏覽、搜索和下載數(shù)據(jù)，以及QQ、微博、論壇等社交媒體產(chǎn)生的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)飛速增長(zhǎng)，這些數(shù)據(jù)具有增長(zhǎng)迅猛、時(shí)效性強(qiáng)的特點(diǎn)，及時(shí)分析才能有效利用；（4）職業(yè)教育數(shù)據(jù)的價(jià)值巨大但密度較低，海量的數(shù)據(jù)隱含著巨大的價(jià)值，但由于其中包含許多無(wú)用的信息，也呈現(xiàn)出低價(jià)值密度的特點(diǎn)。如何利用職業(yè)教育大數(shù)據(jù)為職教事業(yè)服務(wù)是一個(gè)值得研究的課題。

（二）研究進(jìn)展

職業(yè)教育大數(shù)據(jù)服務(wù)的需求受到了學(xué)界的廣泛關(guān)注。孫鈺林[1]從職業(yè)教育系統(tǒng)論的角度，探討了大數(shù)據(jù)在職教理念、專(zhuān)業(yè)設(shè)置、課程開(kāi)發(fā)等10個(gè)維度的應(yīng)用，構(gòu)建職業(yè)教育的大數(shù)據(jù)應(yīng)用路徑。南旭光[2]認(rèn)為，與傳統(tǒng)教育相比，大數(shù)據(jù)時(shí)代的教育呈現(xiàn)出個(gè)性化輔導(dǎo)、自主學(xué)習(xí)、彈性學(xué)制、關(guān)注個(gè)人成功等特質(zhì)，大數(shù)據(jù)的價(jià)值在于讓教育者真正讀懂學(xué)生，成為“智慧教育”。王夢(mèng)君等[3]探討了大數(shù)據(jù)時(shí)代職業(yè)教育革新趨勢(shì)，包括智能化教學(xué)和泛在學(xué)習(xí)的趨勢(shì)，全體數(shù)據(jù)的“多向相關(guān)性”研究思維趨勢(shì)，服務(wù)型管理和以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的決策趨勢(shì)，以及多元維度的教學(xué)評(píng)價(jià)趨勢(shì)。胡伏湘[4]探討了基于大數(shù)據(jù)的智慧職教，提出依托大數(shù)據(jù)的教育信息化平臺(tái)是智慧職教的支撐載體，依托智慧職教平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)翻轉(zhuǎn)課堂、云班級(jí)教學(xué)等創(chuàng)新教學(xué)模式。楊雪平等[5]提出采用物聯(lián)網(wǎng)、云技術(shù)和大數(shù)據(jù)等新技術(shù)構(gòu)建智能化教學(xué)環(huán)境，整合教學(xué)資源、實(shí)現(xiàn)資源共享和提升管理水平，實(shí)現(xiàn)智慧教學(xué)和智慧管理。

學(xué)界對(duì)職教領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)服務(wù)開(kāi)展了探討，提出了有價(jià)值的應(yīng)用方法和服務(wù)策略。但是，當(dāng)前的研究尚處于初級(jí)階段，特別是還缺乏有關(guān)高中職院校大數(shù)據(jù)具體應(yīng)用模式、實(shí)現(xiàn)路徑的研究。黨的十九大報(bào)告提出，完善職業(yè)教育和培訓(xùn)體系，深化產(chǎn)教融合、校企合作。職業(yè)教育是國(guó)民教育體系的重要組成部分，職業(yè)院校肩負(fù)著培養(yǎng)高素質(zhì)技能技術(shù)人才的重任，有必要對(duì)職教大數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)行深入研究，使之更好地服務(wù)于職業(yè)教育，助力職業(yè)教育走向智慧職教。

（三）現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)

目前，高中職院校的教育大數(shù)據(jù)應(yīng)用正處于起步階段，開(kāi)展大數(shù)據(jù)服務(wù)在方法、技術(shù)、資金等方面都存在現(xiàn)實(shí)困難，面臨著挑戰(zhàn)。

1.職業(yè)教育大數(shù)據(jù)具有多源異構(gòu)的特點(diǎn)，給數(shù)據(jù)整合和存儲(chǔ)帶來(lái)了挑戰(zhàn)。異構(gòu)數(shù)據(jù)具有不同的類(lèi)型，其存儲(chǔ)格式和存儲(chǔ)方式迥異，不同數(shù)據(jù)庫(kù)之間的關(guān)聯(lián)方式和關(guān)聯(lián)程度也有很大差別。如果只是將來(lái)源各異類(lèi)型多樣的數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單地堆砌在一起，將難以進(jìn)一步進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)，極大地阻礙職業(yè)教育大數(shù)據(jù)展現(xiàn)價(jià)值。此外，整合后的海量數(shù)據(jù)需要合適的存儲(chǔ)，以供實(shí)時(shí)分析和訪問(wèn)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合和存儲(chǔ)方式不能滿(mǎn)足職業(yè)教育大數(shù)據(jù)的管理和應(yīng)用需求，需要新的技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一管理。

2.職業(yè)教育大數(shù)據(jù)展現(xiàn)數(shù)據(jù)智慧，給大數(shù)據(jù)分析帶來(lái)了挑戰(zhàn)。職業(yè)教育既有教育的一般規(guī)律，也有不同于高等教育、初等教育等其他教育的特殊性，職業(yè)院校開(kāi)展大數(shù)據(jù)服務(wù)需要結(jié)合職業(yè)教育的理念、內(nèi)容、方法，以及學(xué)生的特點(diǎn)來(lái)進(jìn)行。與基礎(chǔ)教育和成人教育相比，職業(yè)教育對(duì)于人才的培養(yǎng)更為注重技術(shù)技能，強(qiáng)調(diào)理論實(shí)踐一體化，更突出“以學(xué)生為中心”。因此，需要有先進(jìn)的大數(shù)據(jù)分析方法和應(yīng)用技術(shù)應(yīng)對(duì)方案，提供特定教學(xué)和學(xué)習(xí)場(chǎng)景下的支持服務(wù)。

3.有限的資金投入和落后的計(jì)算設(shè)備也給職業(yè)院校開(kāi)展大數(shù)據(jù)服務(wù)帶來(lái)挑戰(zhàn)。隨著職業(yè)教育數(shù)據(jù)量的急劇增加，所需要的存儲(chǔ)和計(jì)算規(guī)模也隨之劇增。普通職業(yè)院校，尤其是中職學(xué)校受經(jīng)費(fèi)限制，無(wú)法投入大量資金來(lái)購(gòu)置服務(wù)器硬件設(shè)備和軟件設(shè)施，必須另辟蹊徑，尋求有效的解決方案。

二、人工智能和職業(yè)教育大數(shù)據(jù)

（一）人工智能解讀

2017年國(guó)務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，2018年李克強(qiáng)總理再次在兩會(huì)政府工作報(bào)告中提及人工智能，要求“實(shí)施大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)，加強(qiáng)新一代人工智能研發(fā)應(yīng)用”。大數(shù)據(jù)蘊(yùn)含價(jià)值，而人工智能則使大數(shù)據(jù)展現(xiàn)數(shù)據(jù)智慧，發(fā)揮價(jià)值。1956年達(dá)特茅斯學(xué)術(shù)會(huì)議上，美國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)家約翰·麥卡錫首次提出“人工智能”一詞，標(biāo)志著“人工智能”學(xué)科的正式誕生。人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)家學(xué)者致力于提高機(jī)器解決復(fù)雜任務(wù)的能力，經(jīng)過(guò)60多年的努力，取得了很多成果。棋類(lèi)人機(jī)大戰(zhàn)尤其引人注目。1997年，IBM公司的深藍(lán)超級(jí)計(jì)算機(jī)擊敗國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。2016年，谷歌公司的AlphaGo擊敗圍棋世界冠軍李世石。近年來(lái)，人工智能技術(shù)進(jìn)步迅速，在教育、醫(yī)療、交通等各個(gè)領(lǐng)域顯示出廣闊的應(yīng)用前景和巨大的經(jīng)濟(jì)潛力，成為新的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)。

人工智能是一門(mén)關(guān)于知識(shí)的學(xué)科。[6]《人工智能標(biāo)準(zhǔn)化白皮書(shū)（2018版）》將人工智能（Artificial Intelligence， AI）定義為“利用數(shù)字計(jì)算機(jī)或者數(shù)字計(jì)算機(jī)控制的機(jī)器模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能，感知環(huán)境、獲取知識(shí)并使用知識(shí)獲得最佳結(jié)果的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)”[7]。人工智能分為感知智能和認(rèn)知智能，感知智能使機(jī)器具有聽(tīng)覺(jué)、視覺(jué)的功能，認(rèn)知智能使機(jī)器能理解人類(lèi)的語(yǔ)言和知識(shí)。機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning，ML）、知識(shí)圖譜（Knowledge Graph，KG）和自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing，NLP）是構(gòu)建智慧大腦的三項(xiàng)核心人工智能認(rèn)知技術(shù)。

（二）人工智能在職教大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)

人工智能對(duì)于分析海量職業(yè)教育大數(shù)據(jù)進(jìn)而獲得洞察力有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，結(jié)合開(kāi)源云計(jì)算平臺(tái)，為構(gòu)建職業(yè)院校智慧大腦，賦能智慧職教提供了方法和技術(shù)上的支持。

1.規(guī)整和融合職業(yè)教育大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)。通過(guò)自然語(yǔ)言理解、深度學(xué)習(xí)，對(duì)文本、課件、教學(xué)視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，提取知識(shí)和實(shí)體。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)在教育資源、師生信息中發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)關(guān)系。將海量職業(yè)教育數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為以實(shí)體關(guān)系為主體的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建知識(shí)圖譜表征實(shí)體及其相互之間的聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相互融合。

2.分析和挖掘職業(yè)教育大數(shù)據(jù)，提供智慧服務(wù)，助力智慧職教的優(yōu)勢(shì)。采用人工智能技術(shù)，可以充分挖掘職教大數(shù)據(jù)的潛力，提供智慧服務(wù)，實(shí)現(xiàn)“以學(xué)生為中心”的教育和管理，為職業(yè)人才培養(yǎng)服務(wù)。培育學(xué)生善于學(xué)習(xí)的智能型素養(yǎng)、人機(jī)協(xié)同的創(chuàng)造型素養(yǎng)，促進(jìn)學(xué)生從工具型人才向智慧型人才轉(zhuǎn)變。[8]以混合式教學(xué)而言，該教學(xué)模式融合傳統(tǒng)教學(xué)與網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的優(yōu)勢(shì)，對(duì)職業(yè)院校培養(yǎng)學(xué)生綜合素質(zhì)有重要意義，有助于學(xué)生成為高效的學(xué)習(xí)者，更好地適應(yīng)社會(huì)。[9]人工智能為課堂教學(xué)和在線學(xué)習(xí)的有機(jī)結(jié)合提供了新的技術(shù)手段，對(duì)混合式教學(xué)有良好的促進(jìn)作用，將促使教學(xué)向個(gè)性化、精準(zhǔn)化和智能化方向發(fā)展。[10][11]

3.開(kāi)源云計(jì)算支持平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)。利用開(kāi)源云計(jì)算支持平臺(tái)，職業(yè)院校可以以較小的資金代價(jià)搭建高性能集群計(jì)算環(huán)境，開(kāi)展大數(shù)據(jù)服務(wù)。Hadoop是目前應(yīng)用最廣泛也最成功的開(kāi)源云計(jì)算平臺(tái)，它由Apache基金會(huì)開(kāi)發(fā)，核心功能是分布式文件系統(tǒng)HDFS（Hadoop Distributed File System）和分布式計(jì)算框架MapReduce。MapReduce是一個(gè)設(shè)計(jì)精良的并行計(jì)算框架，能自動(dòng)完成大數(shù)據(jù)的并行化處理，HDFS具有高容錯(cuò)性的特點(diǎn)，能夠在價(jià)格低廉的硬件上應(yīng)用。MapReduce是批處理引擎，而UCBerkeley AMP實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的類(lèi)MapReduce通用并行框架Spark擅長(zhǎng)流處理，能快速處理動(dòng)態(tài)大規(guī)模數(shù)據(jù)，為機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)提供了更為優(yōu)越的框架。

三、基于人工智能的職業(yè)教育大數(shù)據(jù)應(yīng)用模式

（一）職業(yè)教育大數(shù)據(jù)應(yīng)用模式框架

以機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理和知識(shí)圖譜為主的人工智能技術(shù)是促進(jìn)職業(yè)教育大數(shù)據(jù)價(jià)值演化的關(guān)鍵。多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、清洗、轉(zhuǎn)化，加載到大數(shù)據(jù)平臺(tái)后，轉(zhuǎn)換成各類(lèi)有用的信息。將信息進(jìn)一步提煉，通過(guò)知識(shí)構(gòu)建與管理的手段，信息轉(zhuǎn)化為知識(shí)，在一系列知識(shí)圖譜的基礎(chǔ)上，可以開(kāi)展知識(shí)計(jì)算。最終應(yīng)用場(chǎng)景模型結(jié)合知識(shí)計(jì)算的能力，以及對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的能力，形成職業(yè)院校的智慧大腦，提供面向智慧職教的大數(shù)據(jù)智慧服務(wù)。本文設(shè)計(jì)的基于人工智能的職業(yè)教育大數(shù)據(jù)應(yīng)用模式框架如圖1所示。

（二）數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)和計(jì)算

職業(yè)教育大數(shù)據(jù)按產(chǎn)生對(duì)象分，主要有三類(lèi)：教育資源數(shù)據(jù)、學(xué)生數(shù)據(jù)、教師數(shù)據(jù)。職業(yè)院校要應(yīng)用大數(shù)據(jù)，首先需要一個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一管理。以自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和圖數(shù)據(jù)庫(kù)為主要人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)建立職教大數(shù)據(jù)的Hadoop云計(jì)算基礎(chǔ)支持平臺(tái)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、存儲(chǔ)和計(jì)算。通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)進(jìn)行實(shí)體挖掘、關(guān)系抽取、屬性提煉，并用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)提高這一處理進(jìn)程的效率和結(jié)果準(zhǔn)確度。通過(guò)知識(shí)圖譜保存提煉出來(lái)的具有關(guān)系特征的各種數(shù)據(jù)。知識(shí)圖譜是基于圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，目前工業(yè)界普遍采用圖數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)知識(shí)圖譜。圖數(shù)據(jù)庫(kù)可以直觀高效地存儲(chǔ)千百億個(gè)節(jié)點(diǎn)和關(guān)系，為知識(shí)推理、知識(shí)快速查詢(xún)、圖實(shí)時(shí)計(jì)算等知識(shí)圖譜上層應(yīng)用提供支持。

（三）知識(shí)構(gòu)建與管理

運(yùn)用知識(shí)管理理論和構(gòu)建手段，建立職業(yè)教育知識(shí)圖譜，其流程大致分為4個(gè)階段：知識(shí)建模、知識(shí)獲取、知識(shí)融合、知識(shí)計(jì)算。

1.知識(shí)建模。建立知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)模式，對(duì)整個(gè)知識(shí)圖譜的結(jié)構(gòu)進(jìn)行定義。以資源、學(xué)生、教師、課程知識(shí)點(diǎn)等實(shí)體為主體目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行映射與合并。利用屬性全面描述不同數(shù)據(jù)源中的實(shí)體。利用關(guān)系表示實(shí)體之間的關(guān)聯(lián)，從而支持關(guān)聯(lián)分析。利用實(shí)體鏈接技術(shù)對(duì)實(shí)體的多種類(lèi)型數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)。

2.知識(shí)獲取。從不同來(lái)源和結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)中提取知識(shí)。職教大數(shù)據(jù)中有大量的文本信息，比如試卷、試題練習(xí)、課程PPT、電子教材和圖書(shū)、文獻(xiàn)資料、社交文本等。采用自然語(yǔ)言理解技術(shù)對(duì)文本深度分析和理解，進(jìn)行實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取。采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)分析和理解圖像、音頻、視頻等多媒體教育資源，實(shí)現(xiàn)資源信息到知識(shí)的轉(zhuǎn)換。深度學(xué)習(xí)技術(shù)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用最為廣泛。深度學(xué)習(xí)不同于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，具有自動(dòng)提取特征的能力，可以將慕課、微課等大量教學(xué)視頻音頻資源轉(zhuǎn)換為語(yǔ)義表示。

3.知識(shí)融合。對(duì)獲取的知識(shí)進(jìn)行知識(shí)融合，構(gòu)建知識(shí)圖譜，實(shí)現(xiàn)來(lái)源形態(tài)各異的海量職教數(shù)據(jù)的整合。知識(shí)融合主要包括數(shù)據(jù)模式層融合和數(shù)據(jù)層融合。前者包括概念合并、概念上下位關(guān)系合并等，后者包括實(shí)體合并、實(shí)體屬性融合等。當(dāng)今科學(xué)技術(shù)的發(fā)展日新月異，要培養(yǎng)滿(mǎn)足企業(yè)需要的技術(shù)技能型人才，職業(yè)院校需要不斷改革教學(xué)內(nèi)容和知識(shí)。對(duì)于職業(yè)教育大數(shù)據(jù)而言，不僅需要高效融合已有的海量數(shù)據(jù)，還需要實(shí)時(shí)融合新增知識(shí)。

4.知識(shí)計(jì)算。在建立的知識(shí)圖譜上進(jìn)行知識(shí)計(jì)算，實(shí)現(xiàn)知識(shí)挖掘和知識(shí)推理。知識(shí)計(jì)算主要包括圖挖掘計(jì)算和推理計(jì)算。圖挖掘計(jì)算采用基于圖論的算法對(duì)知識(shí)圖譜進(jìn)行探索和挖掘。知識(shí)圖譜是一種網(wǎng)狀的圖結(jié)構(gòu)，呈現(xiàn)了實(shí)體之間復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系，對(duì)知識(shí)圖譜進(jìn)行分析和挖掘可以得到宏觀互聯(lián)特征，比如學(xué)生之間、教師之間、師生之間的人群社交拓?fù)涮卣鳎瑢W(xué)習(xí)資源之間、學(xué)科知識(shí)之間、學(xué)生和知識(shí)之間的關(guān)聯(lián)拓?fù)涮卣鞯?。推理?jì)算包括基于本體的推理和基于規(guī)則的推理，通過(guò)推理發(fā)現(xiàn)新知識(shí)，例如發(fā)現(xiàn)學(xué)生的隱性興趣和需求。

四、智慧服務(wù)探討

應(yīng)用人工智能技術(shù)，使職教大數(shù)據(jù)展現(xiàn)數(shù)據(jù)智能，提供智慧服務(wù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)智慧職教是職業(yè)教育的發(fā)展趨勢(shì)。近年來(lái)，針對(duì)學(xué)生的個(gè)性化學(xué)習(xí)服務(wù)和知識(shí)服務(wù)是教育研究的兩個(gè)重要主題，本文圍繞這兩個(gè)主題探討職教大數(shù)據(jù)服務(wù)。[12][13]

（一）個(gè)性化學(xué)習(xí)服務(wù)

職業(yè)院校強(qiáng)調(diào)學(xué)生專(zhuān)業(yè)技能和實(shí)踐能力的培養(yǎng)。近年來(lái)，理實(shí)一體化教學(xué)、混合式教學(xué)、探究性教學(xué)、翻轉(zhuǎn)課堂等新的教學(xué)理念和教學(xué)模式不斷提出，在職業(yè)院校得到了廣泛應(yīng)用，為提高職業(yè)教育教學(xué)質(zhì)量提供了新的有效途徑。學(xué)生成為中心，教師則通過(guò)講授和組織協(xié)作來(lái)滿(mǎn)足學(xué)生的學(xué)習(xí)需要，促成其個(gè)性化學(xué)習(xí)。高質(zhì)量的個(gè)性化學(xué)習(xí)將極大地激發(fā)學(xué)生的積極性，提高學(xué)習(xí)效果。

對(duì)學(xué)生的全面了解是為學(xué)生提供個(gè)性化學(xué)習(xí)服務(wù)的前提。不同學(xué)生的學(xué)習(xí)情況千差萬(wàn)別。例如，有的學(xué)生有很高的學(xué)習(xí)熱情，有的學(xué)生學(xué)習(xí)積極性不高；對(duì)于同一門(mén)課程，有的學(xué)生對(duì)理論知識(shí)掌握得較好，但是實(shí)踐能力欠缺，有的學(xué)生則相反。大數(shù)據(jù)記錄了學(xué)生在使用教育資源和學(xué)習(xí)活動(dòng)過(guò)程中的數(shù)據(jù)，人工智能使得提取數(shù)據(jù)智能，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化教育成為可能。從學(xué)生學(xué)習(xí)、行為、社交等各類(lèi)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其知識(shí)水平、學(xué)習(xí)風(fēng)格、興趣偏好、資源需求等，構(gòu)建學(xué)生知識(shí)圖譜，對(duì)學(xué)生畫(huà)像，把學(xué)生畫(huà)像的必備要素條理化、標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化、動(dòng)態(tài)化，根據(jù)學(xué)生畫(huà)像為學(xué)生提供個(gè)性化學(xué)習(xí)支持和服務(wù)。例如，對(duì)于學(xué)習(xí)熱情不高的學(xué)生，為其提供趣味性強(qiáng)的音頻視頻等學(xué)習(xí)資源，激發(fā)其學(xué)習(xí)興趣；發(fā)現(xiàn)學(xué)生某一方面知識(shí)水平低，則為其提供定制學(xué)習(xí)，讓學(xué)生進(jìn)入特定的知識(shí)學(xué)習(xí)環(huán)境，幫助學(xué)生補(bǔ)齊短板。

（二）知識(shí)服務(wù)

職業(yè)教育培養(yǎng)和提升學(xué)生的職業(yè)能力，而能力以知識(shí)為基礎(chǔ)。傳統(tǒng)上，學(xué)生的知識(shí)獲取來(lái)源于教師傳授，互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)只是提供信息服務(wù)而非知識(shí)服務(wù)，如今大數(shù)據(jù)和人工智能為知識(shí)服務(wù)提供了資源和技術(shù)支撐。利用人工智能技術(shù)對(duì)原始知識(shí)資源進(jìn)行深度加工，提煉出知識(shí)精華，提供方式智能化、內(nèi)容智慧化、覆蓋泛在化的知識(shí)服務(wù)。[14]在混合式教學(xué)、探究性教學(xué)等教學(xué)過(guò)程中，為學(xué)生提供知識(shí)服務(wù)，深入知識(shí)探究、整合和應(yīng)用過(guò)程，促進(jìn)知識(shí)理解，激發(fā)知識(shí)創(chuàng)新。

利用機(jī)器學(xué)習(xí)和圖挖掘技術(shù)，分析和挖掘?qū)W科知識(shí)圖譜，可以提供知識(shí)檢索、知識(shí)問(wèn)答、知識(shí)導(dǎo)航、知識(shí)推薦等知識(shí)服務(wù)。知識(shí)檢索識(shí)別查詢(xún)關(guān)鍵詞所涉及的知識(shí)實(shí)體或?qū)傩?，返回與查詢(xún)實(shí)體相關(guān)的知識(shí)卡片；可視化知識(shí)導(dǎo)航顯示知識(shí)之間的關(guān)聯(lián)，立體化地展示知識(shí)結(jié)構(gòu)，方便學(xué)生在腦海中建立知識(shí)網(wǎng)，全面、整體地掌握知識(shí)；智能化知識(shí)問(wèn)答在準(zhǔn)確理解學(xué)生意圖的基礎(chǔ)上給出提問(wèn)的準(zhǔn)確回答。情景化知識(shí)推薦感知學(xué)生所處的學(xué)習(xí)內(nèi)容、時(shí)間、地點(diǎn)、設(shè)備等情景，滿(mǎn)足學(xué)生特定情景下的知識(shí)需求。例如，在軟件項(xiàng)目綜合開(kāi)發(fā)實(shí)訓(xùn)階段，學(xué)生需要綜合運(yùn)用多方面的知識(shí)和技能才能完成企業(yè)級(jí)項(xiàng)目設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)，推薦契合情景的知識(shí)，完善學(xué)生的知識(shí)鏈和技能體系，促進(jìn)知識(shí)到能力、知識(shí)到智慧的轉(zhuǎn)化。

五、結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)職教大數(shù)據(jù)應(yīng)用面臨的數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)分析、職業(yè)院校資金受限三個(gè)主要挑戰(zhàn)，提出以人工智能方法和技術(shù)，結(jié)合云計(jì)算平臺(tái)，挖掘大數(shù)據(jù)價(jià)值，賦能職業(yè)教育，并構(gòu)建基于人工智能的職教大數(shù)據(jù)應(yīng)用模式，以自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜為核心技術(shù)，融合職教大數(shù)據(jù)并從中提取智能，提供個(gè)性化學(xué)習(xí)服務(wù)、知識(shí)服務(wù)等智慧服務(wù)。本文的研究對(duì)職業(yè)院校利用人工智能，開(kāi)展基于大數(shù)據(jù)的智慧服務(wù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)智慧職教有一定的參考價(jià)值。

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（10）.

責(zé)任編輯：謝傳兵