鄧曼 唐章蔚 渤海大學(xué)教育科學(xué)學(xué)院

網(wǎng)絡(luò)在線課程的普及以及教育應(yīng)用軟件的不斷升級(jí)，使用戶畫(huà)像的研究逐漸走進(jìn)教育學(xué)者的視野，他們以“學(xué)生畫(huà)像”“學(xué)習(xí)者畫(huà)像”“數(shù)字畫(huà)像”“學(xué)習(xí)者肖像”等術(shù)語(yǔ)來(lái)定義，使用戶畫(huà)像的應(yīng)用進(jìn)一步貼近實(shí)際教學(xué)場(chǎng)景。在當(dāng)今多元化發(fā)展的背景下，教育信息化建設(shè)不斷推進(jìn)，傳統(tǒng)的教育教學(xué)方法已經(jīng)無(wú)法滿足學(xué)生個(gè)性化發(fā)展的需求，因此，在教學(xué)中應(yīng)注重根據(jù)不同學(xué)生的特點(diǎn)，培養(yǎng)和發(fā)展多元化、個(gè)性化的人才，使每個(gè)學(xué)生都能在學(xué)習(xí)中發(fā)揮自己的潛力，實(shí)現(xiàn)個(gè)人價(jià)值。

●人工智能驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化學(xué)習(xí)變革

1.人工智能催生了個(gè)性化學(xué)習(xí)的新范式

近年來(lái)，人工智能技術(shù)開(kāi)始逐步應(yīng)用于教育領(lǐng)域，并結(jié)合實(shí)際教學(xué)形成了具有跨學(xué)科性質(zhì)的新興研究領(lǐng)域—教育人工智能(Arti ficialIntelligenceinEducation，簡(jiǎn)稱AIED)。目前，國(guó)際上已研發(fā)出多種應(yīng)用人工智能技術(shù)輔助課堂教學(xué)的系統(tǒng)，其中包括基于自適應(yīng)技術(shù)的個(gè)性化智能輔助系統(tǒng)（探究如何把學(xué)生的自我興趣與個(gè)性化學(xué)習(xí)相聯(lián)系）[1]、利用溝通行為預(yù)測(cè)學(xué)生人格的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)[2]、基于認(rèn)知發(fā)展以評(píng)估隱性知識(shí)掌握情況的自適應(yīng)智能輔導(dǎo)系統(tǒng)[3]、利用收集的感知數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)學(xué)習(xí)的智能伙伴系統(tǒng)[4]等。智能技術(shù)可以通過(guò)采集、匯聚、分析和挖掘大規(guī)模教育數(shù)據(jù)，為個(gè)性化學(xué)習(xí)提供支持。[5]以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化學(xué)習(xí)正逐漸成為未來(lái)教學(xué)的新范式。

2.教育人工智能提升了個(gè)性化學(xué)習(xí)的質(zhì)量與效率

個(gè)性化學(xué)習(xí)是指根據(jù)學(xué)生的個(gè)體差異，以學(xué)生為中心，充分理解學(xué)生興趣、學(xué)習(xí)風(fēng)格、能力水平和學(xué)習(xí)需求，以便為其提供最適合的學(xué)習(xí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)支持。[6]個(gè)性化學(xué)習(xí)是目前教育發(fā)展的核心內(nèi)容和必然趨勢(shì)，而人工智能提升了個(gè)性化學(xué)習(xí)的質(zhì)量與效率，引起教育領(lǐng)域的革命性變革，因此，如何運(yùn)用人工智能技術(shù)加強(qiáng)對(duì)學(xué)生的個(gè)性化培養(yǎng)至關(guān)重要。

3.學(xué)生畫(huà)像支持精準(zhǔn)多層的個(gè)性化學(xué)習(xí)

要實(shí)現(xiàn)有效的個(gè)性化學(xué)習(xí)，需準(zhǔn)確了解學(xué)生的基本學(xué)習(xí)特征。智能數(shù)據(jù)采集設(shè)備和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可挖掘?qū)W生的學(xué)習(xí)情況并構(gòu)建學(xué)生畫(huà)像。其中，畫(huà)像包括個(gè)體畫(huà)像和群體畫(huà)像，個(gè)體畫(huà)像基于學(xué)生個(gè)體的學(xué)習(xí)行為表現(xiàn)、學(xué)習(xí)風(fēng)格和學(xué)習(xí)偏好等信息進(jìn)行模型生成，從而可以反映學(xué)生個(gè)體的學(xué)習(xí)狀態(tài)。群體畫(huà)像則基于班級(jí)內(nèi)學(xué)生的共性問(wèn)題和薄弱點(diǎn)等群體性質(zhì)進(jìn)行模型生成，從而反映出不同學(xué)生群體的學(xué)習(xí)特點(diǎn)和群體表現(xiàn)。[7]學(xué)生畫(huà)像支持精準(zhǔn)多層的個(gè)性化學(xué)習(xí)，可以幫助學(xué)生在個(gè)體層面實(shí)現(xiàn)更好的學(xué)習(xí)效果，也可以幫助教師進(jìn)行全局性的教學(xué)分析和調(diào)整，以提高班級(jí)整體學(xué)習(xí)水平。

●學(xué)生畫(huà)像智慧建構(gòu)的一般過(guò)程

學(xué)生畫(huà)像以可視化、標(biāo)簽化的形式呈現(xiàn)學(xué)生的相關(guān)信息，包括姓名、年齡、性別等基本信息，同時(shí)還反映了學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、特征和學(xué)習(xí)狀況等，是體現(xiàn)學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)的重要信息。

1.學(xué)生畫(huà)像對(duì)個(gè)性化學(xué)習(xí)的意義

①學(xué)生能夠利用學(xué)生畫(huà)像了解自己的學(xué)習(xí)狀態(tài)和學(xué)習(xí)情況，以便進(jìn)一步調(diào)整學(xué)習(xí)策略，發(fā)揮自己的優(yōu)勢(shì)來(lái)提高學(xué)業(yè)成績(jī)。②學(xué)生畫(huà)像有助于學(xué)生深入探析興趣點(diǎn)，并通過(guò)專業(yè)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)在深入了解自己的基礎(chǔ)上，更有效地進(jìn)行自我定位和職業(yè)規(guī)劃。③學(xué)生畫(huà)像能夠幫助學(xué)生了解自己的學(xué)習(xí)風(fēng)格和習(xí)慣，并據(jù)此選擇更加適合自己的方法。④學(xué)生畫(huà)像可以分析和歸納出學(xué)生階段性的情緒變化、情感和想法，以增強(qiáng)學(xué)生的自我調(diào)節(jié)能力和抗壓能力。

2.基于學(xué)生行為的畫(huà)像模型建構(gòu)

（1）個(gè)性化學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的獲取

學(xué)生畫(huà)像的建立需要基于一系列技術(shù)，包括各種數(shù)據(jù)采集技術(shù)以及采集工具，如全面感知的物聯(lián)網(wǎng)、可穿戴設(shè)備、圖像識(shí)別技術(shù)和學(xué)習(xí)行為記錄系統(tǒng)等。這些技術(shù)可以從多個(gè)維度記錄學(xué)生的學(xué)習(xí)和生活數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)挖掘和分析提供支持。例如，通過(guò)實(shí)時(shí)佩戴可穿戴設(shè)備采集學(xué)生健康信息和情緒變化情況等。在確保數(shù)據(jù)采集合法的前提下，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集可以利用傳感器、音頻采集以及圖像采集等方式，對(duì)學(xué)生的課堂表現(xiàn)進(jìn)行無(wú)感采集。采集到的數(shù)據(jù)可以通過(guò)相關(guān)的分析框架進(jìn)行整合。國(guó)內(nèi)已有研究團(tuán)隊(duì)使用人臉檢測(cè)法[8]和人體骨架信息提取法[9]識(shí)別學(xué)生課堂行為。除此之外，技術(shù)手段無(wú)法進(jìn)行收集的主觀數(shù)據(jù)可通過(guò)填報(bào)式采集，如通過(guò)發(fā)放心理量表、問(wèn)卷調(diào)查等方式進(jìn)行收集。

（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)學(xué)習(xí)分析的質(zhì)量有直接的影響，因此在進(jìn)行分析之前，應(yīng)通過(guò)數(shù)據(jù)匯聚系統(tǒng)對(duì)學(xué)生的全指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。首先，進(jìn)行清洗數(shù)據(jù)，除去異常值、填補(bǔ)缺失值并校正錯(cuò)誤值，以保證數(shù)據(jù)的完整性。其次，由于數(shù)據(jù)取自不同途徑，使用了不同的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和定義，應(yīng)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式。最后，采用數(shù)據(jù)規(guī)約技術(shù)，在保持?jǐn)?shù)據(jù)集信息完整性的同時(shí)，減少數(shù)據(jù)量，降低數(shù)據(jù)集中噪音數(shù)據(jù)的比例，提高數(shù)據(jù)挖掘的效率。

（3）多維度畫(huà)像標(biāo)簽構(gòu)建

經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理后，通過(guò)相關(guān)的建模算法，可以構(gòu)建出具有個(gè)性化、實(shí)時(shí)性、多維度、全面性等特征的學(xué)生畫(huà)像。學(xué)生畫(huà)像采用三級(jí)標(biāo)簽體系架構(gòu)，基于學(xué)生的基本屬性特征數(shù)據(jù)，陳述學(xué)生的客觀信息，并關(guān)注學(xué)生線上、線下學(xué)習(xí)的學(xué)情特征。同時(shí)，結(jié)合教育應(yīng)用場(chǎng)景，通過(guò)數(shù)據(jù)加工和處理，從學(xué)習(xí)活躍度、學(xué)習(xí)效果和學(xué)習(xí)偏好三個(gè)維度逐步抽象出模型標(biāo)簽和高級(jí)標(biāo)簽，如圖1所示。

圖1

其中，基本屬性特征包含學(xué)生的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，描述的是學(xué)生課內(nèi)課外的生物信息。學(xué)情標(biāo)簽是構(gòu)建學(xué)生畫(huà)像流程的重要部分，包括知識(shí)圖譜模型、學(xué)生認(rèn)知模型、學(xué)習(xí)行為分析模型、學(xué)習(xí)風(fēng)格模型和關(guān)系模型等要素。為了進(jìn)一步抽象這些標(biāo)簽，需要使用數(shù)據(jù)分析方法，如趨勢(shì)分析、歸因聚類分析或因果分析。這些方法可以揭示標(biāo)簽之間的相關(guān)性和影響因素，從而為學(xué)情預(yù)警預(yù)測(cè)提供依據(jù)。通過(guò)學(xué)情預(yù)警預(yù)測(cè)，教師可以制訂有針對(duì)性的學(xué)習(xí)目標(biāo)，提供適應(yīng)性資源推送，并及時(shí)發(fā)現(xiàn)學(xué)生身心健康方面的問(wèn)題，從而更好地滿足學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。

（4）畫(huà)像的可視化呈現(xiàn)

學(xué)生畫(huà)像的展現(xiàn)需要借助數(shù)據(jù)可視化技術(shù)來(lái)提供更加直觀的視覺(jué)呈現(xiàn)。在這個(gè)方面，圖形圖標(biāo)的表現(xiàn)形式能夠更好地輔助文本數(shù)據(jù)和畫(huà)像標(biāo)簽的展示。幾何圖形如柱狀圖、折線圖和餅圖等作為一種增強(qiáng)視覺(jué)效果的視覺(jué)表達(dá)方式，常被用于展示多維數(shù)據(jù)屬性，同時(shí)在教育領(lǐng)域它們也是一種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)可視化形式。除了傳統(tǒng)的圖形圖標(biāo)形式，還可以考慮使用更高級(jí)的可視化技術(shù)來(lái)展示學(xué)生畫(huà)像，如熱力圖、雷達(dá)圖和樹(shù)狀圖等。熱力圖能夠直觀地展示數(shù)據(jù)的密度和集中程度，適用于展示學(xué)生的興趣分布、學(xué)科偏好等信息。雷達(dá)圖則可用于展示學(xué)生在不同維度上的能力評(píng)估，如學(xué)術(shù)能力、社交能力、領(lǐng)導(dǎo)能力等。樹(shù)狀圖則適用于展示學(xué)生的學(xué)科關(guān)聯(lián)關(guān)系和學(xué)習(xí)路徑，有助于發(fā)現(xiàn)學(xué)科之間的聯(lián)系和依賴。因此，在設(shè)計(jì)和展示面向?qū)W生的個(gè)體畫(huà)像和群體畫(huà)像時(shí)，應(yīng)當(dāng)充分考慮數(shù)據(jù)類型的特征，并選擇合適的可視化技術(shù)。

●基于學(xué)生畫(huà)像的個(gè)性化學(xué)習(xí)應(yīng)用

1.理論依據(jù)

學(xué)習(xí)風(fēng)格是指?jìng)€(gè)體在學(xué)習(xí)過(guò)程中表現(xiàn)出來(lái)的偏好和方式，包括學(xué)生對(duì)信息的處理方式、學(xué)習(xí)習(xí)慣、學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)策略等。個(gè)性化學(xué)習(xí)通過(guò)了解學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和需求，為其提供相應(yīng)的學(xué)習(xí)資源和支持，從而更好地滿足學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。例如，基于學(xué)生的不同感知方式，可以為視覺(jué)型學(xué)生提供圖像、圖表、幻燈片等視覺(jué)化學(xué)習(xí)材料，可以為運(yùn)動(dòng)型學(xué)生提供實(shí)踐活動(dòng)、實(shí)驗(yàn)、模擬演練等身體化的學(xué)習(xí)材料。基于學(xué)生的學(xué)習(xí)速度，可以提供相應(yīng)的學(xué)習(xí)進(jìn)度和任務(wù)，如對(duì)于學(xué)習(xí)速度較快的學(xué)生，可以提供更多的學(xué)習(xí)資源和富有挑戰(zhàn)的任務(wù)，而對(duì)于學(xué)習(xí)速度較慢的學(xué)生，則為其提供更加詳細(xì)的學(xué)習(xí)指導(dǎo)和循序推進(jìn)的學(xué)習(xí)任務(wù)，以幫助其更好地理解和吸收知識(shí)。

羅杰斯主張的“自我實(shí)現(xiàn)”是個(gè)體在成長(zhǎng)和發(fā)展的過(guò)程中實(shí)現(xiàn)自我潛力、真實(shí)自我、個(gè)性化的過(guò)程。對(duì)于個(gè)性化學(xué)習(xí)而言，羅杰斯的理念強(qiáng)調(diào)了個(gè)體的主體性和自主性。個(gè)性化學(xué)習(xí)應(yīng)該注重學(xué)生的興趣、需求和學(xué)習(xí)風(fēng)格，鼓勵(lì)學(xué)生參與到學(xué)習(xí)決策、設(shè)置學(xué)習(xí)目標(biāo)的過(guò)程中，并為其提供多樣化的學(xué)習(xí)資源和支持，以便學(xué)生可以更好地發(fā)揮自己的潛力和興趣。此外，強(qiáng)調(diào)了學(xué)生自我反思和自我評(píng)價(jià)的重要性，個(gè)性化學(xué)習(xí)鼓勵(lì)學(xué)生建立自我評(píng)價(jià)的能力，反饋?zhàn)约旱膶W(xué)習(xí)表現(xiàn)，并根據(jù)自我評(píng)價(jià)做出調(diào)整，以實(shí)現(xiàn)更好的學(xué)習(xí)結(jié)果。此外，羅杰斯的自我實(shí)現(xiàn)理念還強(qiáng)調(diào)了學(xué)生自我認(rèn)知和自我接納的重要性。因此，個(gè)性化學(xué)習(xí)應(yīng)該通過(guò)自我認(rèn)知和自我接納，使學(xué)生能夠更自信和自主地參與學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的學(xué)習(xí)目標(biāo)和發(fā)展路徑。

2.學(xué)生畫(huà)像的應(yīng)用過(guò)程（如下頁(yè)圖2）

圖2

（1）學(xué)習(xí)準(zhǔn)備

智能系統(tǒng)將對(duì)每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)和分析，并根據(jù)其學(xué)習(xí)活躍度和學(xué)習(xí)效果等因素，對(duì)每個(gè)學(xué)生進(jìn)行綜合評(píng)估。在進(jìn)行評(píng)估時(shí)，系統(tǒng)將利用權(quán)重分析算法對(duì)不同因素的重要性進(jìn)行量化，計(jì)算每個(gè)學(xué)生在各個(gè)因素上的得分，并將這些得分加權(quán)匯總，得出每個(gè)學(xué)生的綜合評(píng)分。如果某個(gè)學(xué)生的評(píng)分低于設(shè)定的閾值，系統(tǒng)將自動(dòng)觸發(fā)高風(fēng)險(xiǎn)學(xué)情預(yù)警，通知相關(guān)教師和學(xué)生本人。學(xué)生在課前可以使用自己的學(xué)生畫(huà)像，針對(duì)自己的學(xué)習(xí)特點(diǎn)、興趣愛(ài)好等進(jìn)行自我調(diào)整，從而提高自己的學(xué)習(xí)效率和成績(jī)。

（2）學(xué)習(xí)過(guò)程

通過(guò)采集課堂中學(xué)生的生理、行為、學(xué)習(xí)結(jié)果等數(shù)據(jù)，形成畫(huà)像來(lái)指導(dǎo)學(xué)習(xí)。學(xué)生的基礎(chǔ)生理數(shù)據(jù)可以由可穿戴傳感設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)記錄；行為數(shù)據(jù)如學(xué)生的注意力、表情、動(dòng)作、互動(dòng)等，可以使用攝像頭、聲音錄制和傳感器等設(shè)備進(jìn)行記錄，并實(shí)時(shí)分析學(xué)生在課堂學(xué)習(xí)中的投入情況；學(xué)生課堂上的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，如學(xué)習(xí)活動(dòng)表現(xiàn)、作業(yè)得分、考試成績(jī)等，由智能系統(tǒng)將數(shù)據(jù)記錄上傳至構(gòu)建畫(huà)像平臺(tái)，以呈現(xiàn)精準(zhǔn)的、多方位的畫(huà)像描述，并為其制訂有針對(duì)性的個(gè)性化學(xué)習(xí)方案。學(xué)習(xí)畫(huà)像不僅可以提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率，還可以促進(jìn)學(xué)生自我學(xué)習(xí)的深度思考和反思，幫助學(xué)生更好地成長(zhǎng)。

（3）學(xué)習(xí)鞏固

在學(xué)生完成每個(gè)知識(shí)點(diǎn)的學(xué)習(xí)后，智能系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)根據(jù)學(xué)生的反饋匹配相應(yīng)難度的課后習(xí)題。其實(shí)現(xiàn)的邏輯是首先利用ajax傳遞不同習(xí)題的難度等級(jí)參數(shù)，其次借助Python程序在數(shù)據(jù)庫(kù)中為每個(gè)學(xué)生尋找相匹配的分層作業(yè)，最后系統(tǒng)利用Python內(nèi)置的smtplib庫(kù)和email庫(kù)，以郵件附件的形式將匹配好的作業(yè)文件自動(dòng)發(fā)送至學(xué)生的郵箱，實(shí)現(xiàn)分層作業(yè)的推送功能。[10]此外，系統(tǒng)還可以根據(jù)學(xué)生對(duì)線上學(xué)習(xí)資源的偏好，推送符合學(xué)生課外興趣發(fā)展的學(xué)習(xí)資料。

●結(jié)語(yǔ)

本文提出，通過(guò)分析學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣、興趣愛(ài)好、學(xué)科知識(shí)水平和認(rèn)知風(fēng)格等因素，可以為每個(gè)學(xué)生制訂學(xué)習(xí)計(jì)劃，幫助他們實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)多層次的個(gè)性化學(xué)習(xí)，從而提高學(xué)習(xí)效率和實(shí)現(xiàn)個(gè)性發(fā)展。然而，目前基于學(xué)生畫(huà)像的個(gè)性化學(xué)習(xí)還存在一些不足之處。首先，對(duì)學(xué)生畫(huà)像數(shù)據(jù)的保護(hù)不夠完善，需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)措施。其次，學(xué)生畫(huà)像的建立還需要進(jìn)一步完善人工智能算法，以為每個(gè)學(xué)生制訂更精細(xì)化的學(xué)習(xí)方案。相信隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，學(xué)生畫(huà)像構(gòu)建技術(shù)將越來(lái)越成熟，為教育教學(xué)提供更好的支持。同時(shí)，學(xué)生畫(huà)像與人工智能技術(shù)的結(jié)合將推動(dòng)教育教學(xué)向智能化、數(shù)字化方向發(fā)展，為個(gè)性化學(xué)習(xí)提供更優(yōu)質(zhì)的教育資源和服務(wù)。