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    智能时代下因材施教必须看懂的5个层级
    发布时间2019-03-29 关注度1973  
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    最早的个性化学习源于孔子对子路和冉有的因材施教我们可以说因材施教是在老师指点下进行的个性化学习而信息化技术发展到今日用人工智能代替真人教师进行指点帮助学生进行个性化学习的学习方式我们称之为自适应学习

    现阶段产生的自适应学习我们可以按照不同的实现水平划分不同的等级最简单的自适应学习我们称为零级其实就是真人教师判断与资源推送的组合

    在零级的自适应学习产品中学生会发生学习行为真人教师通过数据采集判断学习行为推送学习资源

    例如某英语自适应学习产品学生在线提交自己的英语作文真人教师在后台看到学生的作文内容并进行批改?#39029;?#23398;生的固定搭配的问题语法问题行文结构问题?#20873;?#34892;批改学生在收到老师的批改内容的同时也会收到相应的语法课行文结构课

    这种自适应学习产品的算法逻辑很简单真人教师把不同的问题类型和资源相关联学生作文里只要出现某个问题就自动推送相应学习资源

    再举个例子老师在线上?#27426;?#19968;辅导数学学生录入答案老师发现学生的知识漏洞除了可以推送课程还可以选择推送不同难度的题目

    这种产品的逻辑也很简单数学题有难度梯度一道数学题可以由真人教师标记相关联的更高难度和更低难度的几道题学生发生学习行为后教师决定是加大难度还是减小难度还是进入下一个学习?#26041;ڡ?

    零级由人工判断的自适应学习

    当自适应学习产品运用电脑来做判断就进入了级自适应的范畴

    级自适应通过决策树做判断不考虑学生行为是否代表知识的掌握程度而是简单直接的判断学习行为对还是?#27426;ԡ?

    比如一些健身学习类软件通过图像视频捕捉动作特征与自有的判断指标进行匹配某个动作的某个角度超过标准软件会提醒学生你的动作不标准腹部不够收紧?#30452;?#39640;度不够等等

    不止是健身各?#26234;?#31867;运动竞技体育甚至乐器基本功都可以通过级自适应来学习

    级基于简单规则的自适应学习

    事实上除了带有硬?#21592;?#20934;的学习任务其他种类的学习判断是无法做到非对即错的那么级自适应学习应该在简单的决策树之上建立更好的学习算法

    在级自适应学习中?#35805;?#23398;习行为的?#28304;?#21644;某一个单一课程挂钩而是建立一套完整的难度递增的课程当学生学习行为完成度较好提供大难度的课程当学习行为完成度不高就提供减少难度的课程我们也可以称之为基于难度设计的自适应学习

    比如某知名辅导机构推出的大语文学习产品使用了阅读分级一个学生是否看懂一篇文章原因有很多可能是字的认识与否可能是词语理解深度可能是上下文的逻辑关系国外认为阅读是存在等级的不同真?#30340;?#40836;段的孩子可以通过阅读测试?#19994;?#26368;合适他读的年龄段通过?#27426;?#30340;学习学生可以阅读更高等级的材料

    级基于难度等级的自适应学习

    通过难度设计的自适应学习产品最大的问题是认为学生学习是可以用一个难度值来掌握的这样就像回归到传统的学校教学把学生通过分班考试划到不同的班级重点班和非重点班教授的内容和掌握程度是不一样的这种学习形式本质上和学校教学没有太大差别是任?#25105;?#20010;?#20873;?#29992;心的学校和教师都可以做到的因材施教

    仅有难度等级无法关注到学科中的详细知识点掌握情况因此级自适应需要用?#34903;?#35782;图谱来衡量学科中细粒度的知识掌握情况在级自适应中涉及到多个部分综合评定我们一个一个来看

    级基于知识点网络和概率模型的自适应学习

    一学习行为的可信度问题

    假如两个同学做同一难度的一系列题目并且这些题目都是?#35805;?#21547;单一知识点的情况下甲同学做了两道全对正确率100%乙同学做了20道19道全对正确率是95%

    从正确率上看甲同学更高但是由于他只做了两道题可能是蒙对的所以甲的学习行为的可信度是不如乙高的因此级自适应要考虑置信因子的问题

    二单点不同难度题?#31185;?#26029;问题

    我们知道真实考试中一个知识点可以有好多种不同难度的题目题目的出题形式也是不一样的

    因此级自适应应该引入IRT(Item-response-theory)模型考虑题目区分度难度可能性等多个因素综合评断在此基础上利用深度学习的一系列算法通过?#27426;?#20570;题估算学生的真实情况

    三一题对多点的问题

    当一道题对应多个知识点?#25351;?#24590;么办呢可以通过知识?#25104;?#30697;阵(qmatrix以下简称为q矩阵)来解决

    级自适应学习系统搭建最大工作量就在q矩阵搭建上前期需要大量人力为题?#30475;?#26631;签并且打标签的过程?#27426;?#19981;能只是从狭义上的课本的章节知识点展开还要涵盖做题策略知识盲区考察点学生阅读理解能力是否过关等等

    四知识关联形成图谱的问题

    当q矩阵搭建起来以后通过题目进行测试以后是可以将知识关联起来形成一个图谱

    我们发现?#26377;?#21040;大的学习其实是一个知识?#27426;?#34987;?#21697;?#30340;过程也就是说高一形成的知识图谱到高三相同的知识点关联起来的图谱可能完全不一样甚至不同版本的教材会梳理出不同版本的知识图谱那么输出图谱的健全性和可靠?#36291;?#26159;一个?#20873;?#22823;的问题

    五变化的学习者的问题

    随着学习行为的发生学习者对于知识的掌握情况是会发生变化的

    举个例子一个学生对某个数学知识点掌握程度适中这个知识点的题目他做了20道对了10道真的代表他的正确率只有50%吗?不?#27426;?#26377;可能前10道题目他全做错了但是在这个过程中他对知识点的掌握加深了他学会了一些技巧和规律后面10道全?#23380;?#23545;了

    因此我们要以动态的视角看待学生解决这个问题并不复杂只需要将发生时间?#20873;?#20037;远的行为数据权限变得低一些除了这?#26234;?#20917;还有一种必须考虑的情况是时间是会影响记忆的随着时间的推移学生遗忘知识的可能性会越来越高这个问题大多数背单词软件已经利用spaced repeatition算法解决

    综合以上的五个部分级自适应学习已经做得较为精细但是越精细带来人工成本越高并且只能解决客观题主观题自适应技术难度较大

    想要解决主观题自适应就进入到了级自适应真正的AI级别的自适应

    这个水平的自适应学习产品可以将任?#25105;?#36947;题目通过NLP审题并转化成数学逻辑再运用推理引擎得出正确答案并且看到别人答案时也可以分?#34903;?#31934;细判断答案是否正确答案不正确时判断哪个?#34903;?#20986;现问题进行适当点拨级自适应产品的技术难点是推理

    目前没有哪个科技公司推出了真正的推理引擎当下常见的扫题软件也只是识别问题再让学生抄答案而已做不到真正有价值的点播和提?#36873;?#22914;果推理的技术难题攻克了会让理科教师面临失业给每一个学生配备一个AI教师学生做题依然是采用纸笔方式做题的同时AI老师会随时进行提醒和点拨帮助学生快速成长和进?#20581;?

    级:基于NLP和推理引擎的自适应学习

    有一天级自适应出现了前面几个级别的自适应会出现颠覆性改变至于未来会不会出现更深层次的技术来改变现状我们拭目?#28304;?#21543;

    本文来源智慧课堂研究

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