國(guó)內(nèi)自適應(yīng)學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀與問(wèn)題分析

【摘要】在學(xué)習(xí)分析、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等新興技術(shù)支持下，促進(jìn)教育個(gè)性化的自適應(yīng)學(xué)習(xí)得到了迅速發(fā)展。本文采用內(nèi)容分析法從文章發(fā)表時(shí)間、研究?jī)?nèi)容和發(fā)展趨勢(shì)三方面進(jìn)行分析，總結(jié)了我國(guó)自適應(yīng)學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀和存在的問(wèn)題。

【關(guān)鍵詞】自適應(yīng)學(xué)習(xí) ?內(nèi)容分析法 ?發(fā)展現(xiàn)狀

【中圖分類(lèi)號(hào)】G52 ?【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】2095-3089（2019）17-0014-01

以中國(guó)知網(wǎng)中期刊論文、中國(guó)博碩士學(xué)位論文數(shù)據(jù)庫(kù)為文獻(xiàn)來(lái)源，期刊論文檢索條件：檢索主題詞“自適應(yīng)學(xué)習(xí)”、“適應(yīng)性學(xué)習(xí)”;范圍：核心期刊。共獲得樣本期刊136篇。

一、發(fā)表時(shí)間

國(guó)內(nèi)有關(guān)自適應(yīng)學(xué)習(xí)的研究開(kāi)始于2000年許永勤等人[1]研究的自適應(yīng)學(xué)習(xí)方式之一的樣例學(xué)習(xí)，2000年至2016年，學(xué)術(shù)論文載文量一直較低，但整體保持上升狀態(tài)。高等教育信息技術(shù)迅速發(fā)展的趨勢(shì)下，自適應(yīng)學(xué)習(xí)也得到了越來(lái)越多的關(guān)注，自2016年起文獻(xiàn)數(shù)量有了明顯的增加。

二、研究?jī)?nèi)容

通過(guò)對(duì)樣本文章研究?jī)?nèi)容的歸類(lèi)和分析，最終將研究?jī)?nèi)容分為理論研究、設(shè)計(jì)研究、系統(tǒng)要素研究、技術(shù)研究。

（一）理論研究

筆者將自適應(yīng)學(xué)習(xí)理論研究分為基礎(chǔ)概念、綜述研究和算法研究三個(gè)二級(jí)編碼類(lèi)型。綜合學(xué)者們對(duì)自適應(yīng)學(xué)習(xí)的認(rèn)識(shí)，筆者認(rèn)為自適應(yīng)學(xué)習(xí)可以為學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化學(xué)習(xí)方案與資源，并適時(shí)可以給予學(xué)習(xí)反饋與學(xué)習(xí)支持;綜述研究主要集中在對(duì)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)及自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺(tái)研究;有關(guān)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)智能引導(dǎo)與支持的實(shí)現(xiàn)有賴于算法的實(shí)現(xiàn)，如序列挖掘算法、FP-Tree算法、群體搜索技術(shù)的集成進(jìn)化算法等。

（二）設(shè)計(jì)研究

自適應(yīng)學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)研究包括系統(tǒng)整體建模與系統(tǒng)組件設(shè)計(jì)。整體建模包括優(yōu)化建模、情境建模和學(xué)科建模。優(yōu)化建模具有代表性的是趙蔚[2]團(tuán)隊(duì)構(gòu)建的可推送個(gè)性化資源的“面向服務(wù)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)”;情境建模從遠(yuǎn)程開(kāi)放實(shí)驗(yàn)、MOOC和泛在學(xué)習(xí)“區(qū)別于傳統(tǒng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)”的三個(gè)角度提出;學(xué)科建模目前只有針對(duì)英語(yǔ)學(xué)科的研究。

通常一個(gè)完整的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)包括領(lǐng)域模型、學(xué)習(xí)者模型、自適應(yīng)引擎和接口模塊四個(gè)組件組成，研究多集中在領(lǐng)域模型和學(xué)習(xí)者模型的研究。

（三）系統(tǒng)要素研究

有關(guān)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)要素的研究主要是對(duì)學(xué)習(xí)者模型與領(lǐng)域模型中的要素的研究。具體是從學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)需求的演進(jìn)、學(xué)習(xí)資源的新訴求以及系統(tǒng)架構(gòu)的新特性等方面對(duì)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)行分析。王麗萍等人[3]通過(guò)對(duì)Rasch模型中主題難度初始值和學(xué)生知識(shí)水平的個(gè)性化設(shè)計(jì)，依據(jù)學(xué)生對(duì)主題中所有參數(shù)化測(cè)試題的反應(yīng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)主題難度的量化估計(jì)。邊聯(lián)等人[4]提出在適應(yīng)性學(xué)習(xí)系統(tǒng)構(gòu)建中應(yīng)該確立“雙向適應(yīng)”的思想。并且通過(guò)“雙向適應(yīng)”的理論分析獲得啟示，在智能診斷、信息組織和呈現(xiàn)、導(dǎo)航策略這幾個(gè)層面上加以設(shè)計(jì)。胡瑛等人[5]提出以語(yǔ)義網(wǎng)的本體概念本身作為研究切入點(diǎn)，通過(guò)建立學(xué)習(xí)對(duì)象本體描述框架，對(duì)學(xué)習(xí)對(duì)象內(nèi)容及結(jié)構(gòu)進(jìn)行本體描述，以實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)對(duì)象中各成分的重用。

（四）技術(shù)研究

自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)主要涉及本體技術(shù)、Web使用和文本挖掘、模糊邏輯、進(jìn)化算法、項(xiàng)目反應(yīng)理論、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、推測(cè)算法等。有關(guān)對(duì)技術(shù)進(jìn)行單獨(dú)研究的文獻(xiàn)較少，其中陳琨[6]等人討論了本體技術(shù)在遠(yuǎn)程教育中的應(yīng)用，主要包括現(xiàn)階段應(yīng)用較多的個(gè)性化資源推薦、自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)構(gòu)建、智能答疑系統(tǒng)。姜強(qiáng)等人運(yùn)用ASP.NET、SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)及語(yǔ)義網(wǎng)挖掘技術(shù)，研究基于語(yǔ)義網(wǎng)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中用戶模型的構(gòu)建，包括用戶學(xué)習(xí)風(fēng)格、認(rèn)知水平和興趣偏好。

三、發(fā)展趨勢(shì)

（一）自適應(yīng)學(xué)習(xí)相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)量逐年增多

有關(guān)自適應(yīng)學(xué)習(xí)整體建模、組件設(shè)計(jì)和系統(tǒng)要素研究居多，算法研究、技術(shù)研究較少。算法與技術(shù)的研究可促進(jìn)自適應(yīng)學(xué)習(xí)的發(fā)生，缺乏專(zhuān)業(yè)的技術(shù)的設(shè)計(jì)，很多想法只能紙上談兵，無(wú)法將自己的構(gòu)想轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)的產(chǎn)品，也就無(wú)法用數(shù)據(jù)驗(yàn)證理論的正確性與可行性。在今后的研究中應(yīng)注重算法與技術(shù)的運(yùn)用。

（二）關(guān)注技術(shù)支持下的自適應(yīng)學(xué)習(xí)，情感支持的研究有待突破

在學(xué)習(xí)過(guò)程中，諸如厭倦、困惑、沮喪、信任、滿意等情感狀態(tài)對(duì)學(xué)習(xí)效果影響很大，而有關(guān)情感狀態(tài)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的研究還很少。確定學(xué)生的情感狀態(tài)，可以采用學(xué)生建模的方法，學(xué)生建模包括協(xié)作和自動(dòng)化兩種方法。

（三）構(gòu)建開(kāi)放的學(xué)習(xí)者模型，培養(yǎng)學(xué)習(xí)者元認(rèn)知水平發(fā)展

構(gòu)建開(kāi)放學(xué)習(xí)者模型，確保學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過(guò)程中準(zhǔn)確了解自己知識(shí)狀態(tài)、學(xué)習(xí)進(jìn)展、學(xué)習(xí)績(jī)效，有助于學(xué)習(xí)者了解自己當(dāng)前的學(xué)習(xí)狀態(tài)，促進(jìn)學(xué)習(xí)者對(duì)知識(shí)的主動(dòng)建構(gòu)和思維發(fā)展，有利于培養(yǎng)學(xué)習(xí)者元認(rèn)知發(fā)展水平。

四、小結(jié)

國(guó)內(nèi)有些自適應(yīng)學(xué)習(xí)的研究盲目照搬國(guó)外的研究成果，沒(méi)有很好的結(jié)合本國(guó)的國(guó)情。研究缺乏創(chuàng)新性，相關(guān)的研究結(jié)果缺乏說(shuō)服力，沒(méi)有可實(shí)踐性。造成研究結(jié)果無(wú)法應(yīng)用于中國(guó)的教育實(shí)踐。在今后的研究中，我們不但要善于發(fā)現(xiàn)與運(yùn)用國(guó)外自適應(yīng)學(xué)習(xí)相關(guān)研究的優(yōu)秀研究成果，還應(yīng)根據(jù)我們國(guó)內(nèi)的實(shí)際情況進(jìn)行一些創(chuàng)新研究，將理論落地。這樣才能更好的推動(dòng)我國(guó)自適應(yīng)學(xué)習(xí)的良好發(fā)展，讓更廣大的學(xué)習(xí)者受益。

參考文獻(xiàn)：

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[3]王麗萍，趙蔚，魏久鴻.自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中基于Rasch的主題難度估計(jì)[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2017（06）：115-121.

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作者簡(jiǎn)介：

閆怡（1995-），女，漢族，山西臨汾人，陜西師范大學(xué)，碩士研究生在讀，研究方向：信息技術(shù)的教育應(yīng)用。