人工智能在教育教学的应用范文

导语：如何才能写好一篇人工智能在教育教学的应用，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

在人工智能技术应用上，教育领域也深受影响，如何更好的迎合现实需求，对此，我认为

一、人工智能技术要在促进学生学习理解上体现价值。

技术是有成本的。如果技术应用只是提高了训练的效益，其价值便只在低层次认知能力，这些成本是否值当？人工智能技术之应用须在促进学生高层次认知能力的发展上发挥作用，帮助学生从解答习题为主走向解决问题为主。我们应该依托人工智能技术在情境创设与人机互动等方面的优势，促使学生基于理解的学习，促使学生面向应用的学习。

二、人工智能技术要在促进学生个别化学习中发挥作用。

人工智能技术的出现，打破了教育的知识传播平衡，加强了“以学生为中心”的学习关系，使对每一个学习个体的尊重有了可能。而这恰是当前教育实践的薄弱之处。因而，在学校层面应用大数据与人工智能技术的关键，未必在统计意义的归因，而是关于学习个体的过程信息的采集，这是促进学生个别化学习的技术凭借。

篇2

关键词：人工智能；智能化计算机辅助教学；专家系统；知识库

中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044(2007)12-21667-02

The Application of Artificial Intelligence in Education

HU Ji-li,YIN Yun-xia

( Anhui University of Traditional Chinese Medicine, Hefei 230038,China)

Abstract:As a result of the interpenetration of older branches into each other, scientific theories and their application of Artificial Intelligence have expanded into nearly all the areas of human activity. This paper introduces the application of Artificial Intelligence in education, especially deals with Intelligence Computer Aided Instruction based on the artificial Intelligence.

Key words:Artificial Intelligence;CAI;expert system;knowledge base

1 引言

人工智能作为当今世界三大尖端技术(空间技术、能源技术和人工智能技术)之一，是计算机科学的一个分支，它的目标是构造能表现出一定智能行为的。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学和哲学、机器学习、计算机视觉等。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的，主要研究领域有专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决定支持系统和人工神经网络。它总的来说是面向应用的，随着人工智能的诞生和发展， 人们开始把计算机用于教学领域。同时， 自七十年代以来， 有教学能力的专家系统得到研制。人工智能技术与专家系统的成就， 促使人们把问题求解、知识表示这些技术引入计算机辅助教学(CAI) ， 这便是智能型计算机辅助教学(CAI)。

近几十年来， 随着人工智能技术的日渐成熟， 它的一些研究成果被陆续应用到教学领域， 推进了教育发展改革和教学现代化进程。人工智能在教学系统的重要性也已形成共识。

2 人工智能在教育中的作用

目前在教育技术中涉及到AI的主要有以下领域：

2.1 知识的表示与访问

基于人工智能的知识表示是以知识为对象，以计算机的软硬件和计算机科学及人工智能和专家系统技术为工具，以哲学、心理学和逻辑学等为方法和指导，将知识表达成计算机可以直接处理的“知识库”，使用“计算机的智能”来模拟人类专家或“人类智能”，对知识进行快速、精确、自动、科学的处理。它不属于通常的“数据管理或信息管理”的“数据”层次，而是属于“知识处理”或“知识”的智能化层次。其主要内容是对于知识进行形式化的表示、自动化的推理，智能化的教学或创造。计算机辅助教育是其中重要的组成部分。

2.2 符号计算

符号计算包括数值计算、符号计算和函数作图。其代表软件是Mathematica，当该软件在1988年第一次，对科技及很多其他领域的计算机使用方式产生了深刻的影响。Mathematica 1.0时，商业周报将其列入当年最重要的十大新产品名单。这标志着现代科技计算的开始。Mathematica也被大量地用于教育:有成百上千的课程，从高中课程到研究生课程用它作基础。随着各种学生版的，Mathematica也已成为全世界各种不同专业学生的重要工具。

2.3 对学生错误的自动诊断

采用人工智能技术，使得教学过程中系统可以自动诊断学生的学习水平，不仅能发现学生的错误，而且能指出学生错误的根源，从而做出有针对性的辅导或学习建议。而且根据学生的特点自动选择教学内容，自动调整教学进度，自动选择教学策略与方法。

2.4 实现智能性超媒体教学系统

超媒体系统有理想的教学环境，容易激发学生的学习兴趣和学习主动性，但不能保证达到预期的学习目的，而且由于不了解所要教的对象，所以不能做到有针对性的指导，不能因材施教。智能辅助教学系统正好与此相反。将二者结合起来，就可实现性能互补，从而研究制出新一代高性能的智能超媒体教学系统。

3 人工智能应用于教育的新方向：ICAI

3.1 传统CAI的不足

传统的CAI由于其集成性、交互性、多媒体性等特点，在教学中可以极大地激发学生的学习动机，提高教师的教学效率和学生的学习效率。但在使用过程中，CAI的一些弱点也逐渐暴露出来。主要表现有:

(1)缺乏人机交互能力

现有CAI 大多以光盘作为信息的载体， 将教材中的内容以多媒体的形式展现出来， 教学信息是按预置的教学流程机械式地提供给学生的， 学生接受起来很被动。而且在课堂教学中， 一般也只能通过教师按预定的课件流程进行操作， 无论学生还是教师都不能很好地参与教与学的过程， 因此人机交互没有很好地实现。

(2)缺乏教师与学生的互动

现有的CAI 课件在学生自学、进行操作使用时，如何学习都是学生自己的事。教师不能完全了解学生的情况，学生在碰到问题时，也不能向教师求助，师生之间是互相封闭的，软件所起的积极效果大打折扣。同时由于缺乏网络支持，现有的绝大多数CAI 课件是在单机环境下运行的，它们无法利用网络的优势使知识内容快速更新，也更无法提供便捷的学习讨论空间、随时随地的师生交流方式以及远程教学实现的条件。

(3)缺乏智能性

要想面对不同情况的学生进行不同程度的教学过程， 使学生的学习变为主动， 并能由系统自动地提供助学信息而有选择地学习，要想使教师的教学能积极地参与进去并根据系统提供的信息按照学生的认知模型为其准备最适合的学习内容， 给予不同方式的教学模式与方法， 没有智能性的CAI 课件系统， 是很难实现以上目的并达到良好教学效果的。由此可见，现有的CAI 随着人们要求的提高， 已经不能尽如人意。因此以智能CAI 为代表的新的计算机辅助教学系统将是教师在教育技术上需要不断探求、努力实现的发展方向索。

3.2 ICAI－人工智能与多媒体技术的结合

为了克服传统CAI的缺点，需要在知识表示、推理方法和自然语言理解等方面应用人工智能原理。因此很多专家提出了智能计算机辅助教学(ICAI)，智能计算机辅助教学(Intelligence Computer Assisted Instruction－ICAI)以认知学为理论基础。将人工智能技术应用于CAI，是智能化的CAI。在ICAI系统中，允许学生与计算机进行较自由的对话，学生的应答不限于数字或简单的短语。系统能够判定学生应答的正确程度，并给予适当的反馈，而不是简单地说“对”或“错”。ICAI的宗旨在于利用现有计算机技术实现较好的人工智能，模仿人类的交互方式、思维习惯及情绪流动，修饰和掩盖计算机的缺陷。

3.3 ICAI的优点

(1)将教学内容与教学策略分开，根据学生的认知模型提供的信息，通过智能系统的搜索与推理，动态生成适合于个别化教学的内容与策略。

(2)通过智能诊断机制判断学生的学习水平，分析学生产生错误的原因，同时向学生提出更改建议、以及进一步学习内容的建议。

(3)通过对全体学生出现的错误分布统计，智能诊断机制将向教师提供教学重点、方式、测试重点、题型的建议。

(4)为教师提供友好的教学内容、测试内容维护界面，无需改变软件的结构即可调整教学策略。

(5)通过对学生认知模型、教学内容、测试结果的智能分析，向教学督导人员提供对任课教师教学业绩评价的参考意见。可以说，一个理想、完美的ICAI系统就是一个自主、优秀的“教师”。

3.4 ICAI的标准

以现有的科学技术水平而言，短时期内显然无法实现具备上述全部功能的ICAI系统。一般认为，只要具有下列一个或几个特征的CAI系统就可以称之为ICAI系统。

(1)能自动生成各种问题与练习。

(2)根据学生的学习水平与学习情况选择与调整学习内容和进度。

(3)在了解教学内容的基础上自动解决问题，生成解答。

(4)具有自然语言生成与理解能力，以便实现比较自由的教学问答系统，提高人机交互的主动性。

(5)对教学内容有解释咨询能力。

(6)能诊断学生错误，分析原因并采取纠正措施。

(7)能评价学生的学习行为。

(8)能评价教师的教学行为。

不难看出，ICAI与传统的CAI相比，更加符合教育教学的规律，切合学生的认知习惯，具有明显的优越性。

3.5 ICAI的结构

ICAI主要由三个模块组成:专家系统模块、教师模块和学生模块。

(1)知识库

知识库是实现知识推理与专家系统的基础，而建造知识库的前提则是要解决知识的形式化，人工智能技术在教育中的应用表示以及知识的访问与调用问题。因此，知识的表示与访问是人工智能的核心技术之一，也是将AI引入教育领域必须首先解决的一个难题。

ICAI中的资源库应该包括以下一些内容:

①多媒体素材库:包括所要呈现的知识的一些素材，包括:文本、图像、声音、动画及数字影象等多媒体教学资源。这些用于多媒体数据库管理，便于分类、增删、修改及查询等操作。

②教学内容库:教学内容库用于存放教学内容，包括领域知识库(含辅助知识库、提示帮助库、练习题库，和测试题库)。这些教学内容，包括习题和试题分章、节、课及知识点等有序存贮。供专家决策系统调用。

(2)学生模块

学生模块主要包括以下三个模块:学生登陆模块、学生水平评价模块和学生监督模块。

①学生登陆模块:利用该模块主要用于学生使用ICAI时登录，第一次登录时学生输人姓名、性别、年龄、学历等相关信息，然后对学生进行询问，选择合适的测验题对学生进行初测推荐学习计划。当再次登录时，系统根据保存的信息安排合适的学习内容。

②学生水平评价模块:学生水平测试模块用于评价某一教学单元学习完后测试成绩。通过测试等因素分析，可以比较确切地了解学生的具体情况，从而制定出合理的教学策略和教学过程

③学习监测模块:学习检侧模块用于监测记录学生的日常学习情况，记录学生学习某教学单元时的参数值，并记录在学生档案中。包括:学生目前学习单元号；学习方式；正常学习、练习、提前浏览、学后复习；学习时间；学生提示问题的类型和次数；学生本次练习出错次数。

(3)专家决策模块

CAI中的专家决策系统可以看作专家系统中的推理机。专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域，它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术，模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种问题，其水平可以达到甚至超过入类专家的水平。计算机中存有人类专家的知识并具有推理能力，从而可解决诊断、规划、调度、预报、决策等要靠人类专家才能完成的任务。

成功的例子如:① DENDRL系统的性能已超过一般专家的水平，可供数百人在化学结构分析方面的使用;②MYCIN系统可以对血液传染病的诊断治疗方案提供咨询意见经正式鉴定结果，对患有细菌血液病、脑膜炎方而的诊断和提供治疗方案已超过了这方面的专家。

ICAI根据学生模块提供的学生学习情况，通过智能系统的搜索与推理，得出智能化的教学方法与教学策略，能够较科学地评估学生的学习水平，还可以通过分析学生以往的学习兴趣和学习习惯，预测学生的知识需求和常犯错误，动态地将不同的学习内容、学习方法与不同的学生匹配，智能地分析学生错误的原因，进而有针对地提出合理的教学建议、学习建议以及改进方法，既提高了学生学习的满意度，激发了学生的学习热情，也对教师教学提供了客观的依据和科学的方法。

4 结束语

由此可见人工智能技术已经逐步应用于计算机辅助教学中，与教学现代化有着密切的关系。人工智能技术的发展也必将会对ICAI 的发展起到巨大推动作用。近几年来，人工智能的研究者们尝试着使学生脱离“辅导学习”的过程来接受新知识，而采用“通过活动进行学习”的方式。在教学的其他方面，人工智能技术还可以建立人类推理模型学习工具等诸多的运用， 展示出越来越好的实用性。随着Internet 的发展，虚拟现实技术的广泛应用， ICAI 也将得到进一步的完善。21 世纪的教育教学手段将是以智能化CAI 为主线，多学科、多方位发展的新技术的体现。这种手段产生了人机交互、人机共生等全新概念，使人类扩展了自己的能力，促进了教育领域方方面面的改革。

参考文献：

[1]王万森.人工智能原理及其应用[M].北京:电子工业出版社,2000.

篇3

关键词：网络教学；Agent技术；个性化

中图分类号：G250.73 文献标识码：B 文章编号：1673-8454(2012)01-0068-03

一、引 言

近几年，随着互联网的快速发展，网络教学平台的不断涌现，网络教学系统的应用普及率越来越高，个性化教学系统的研究和开发成为网络教学中的关键问题和热点。史敏军运用Web挖掘技术与协同过滤技术，建立用户兴趣模型，并搭建了基于个性化服务技术的教学平台；陈丽花根据贝叶斯网络理论设计和实现了一种基于和SQL Server数据库技术的个性化教学系统；陈智勇提出了基于XML Web Service技术的教学资源集成方案，并根据此方案利用ASP. NET编程语言构建了一个教学资源综合平台。[1-3]网络教学系统虽然在应用中取得了一定的成果，但也存在一些问题，概括起来主要有：（1）系统缺乏智能性和自适应性，并且对系统用户采用基本相同的教学策略,难以实现按需学习和因材施教；（2）单一的教学模式使得呈现内容的界面比较简单，不能实现个性化的内容传导模式。针对目前网上教学系统存在的不足与难点，以个性化相关学习理论为指导，本文研究了基于Agent的网络教学构建技术，进而分析了对现有网络教学系统进行改进的方法，指出Agent技术在应用于网络教学的优势。

二、Agent技术分析

Agent技术源自分布式人工智能（DAI），是现代计算机技术和通信技术发展的必然结果。Agent是人工智能计算机软件领域内的一个新兴技术，Agent概念可追溯至1977年Hewitt提出的并发演员（actor）模型，从上个世纪80年代开始，Agent技术从分布式人工智能领域分离出来，并与其他领域的处理方法进行融合，成为一个交叉性的学术领域，涵盖人工智能、分布式系统、专家系统、知识工程和并行计算等多个领域，到了90年代，Agent技术进入迅猛发展阶段，多Agent系统的研究成为分布式人工智能的研究热点问题。近年来，Agent发展尤为迅速，研究者在社会的各个领域如电子商务、供应链、智能决策、软件工程等对Agent理论及其应用做了大量的研究，Agent技术逐渐成为人们关注的热点问题。目前，关于Agent的研究不仅受到了人工智能研究者的关注，也引起了机器人、数据通信、人机界面设计等多个领域研究者的关注，成为一个富有生机的研究领域，且有越来越多的研究者将Agent技术应用在不同的领域。

目前，对于Agent技术的定义还没有统一的标准，不同专业的人对Agent的理解也不大相同。大家普遍认为，Agent是一种在特定的环境下能够感知环境，并且能够灵活、自主地运行来实现一系列设计目标的、自主的计算程序或实体，它能够感知环境，并且对外界的信息做出判断和推理，从而来控制自己的决策和行动，完成一定的任务。[4]

Agent具有社会能力、自主性、自适应性和移动性等许多特性，这些特性决定了Agent技术不同于以往任何一种软件开发技术，利用Agent技术开发的软件实体将更具智能性，能在一定程度上实现程序的自动化和智能化。为了完成一项复杂的任务，可创建多个相互协作的Agent，以提高系统实际解决问题的能力。多个单个的自主Agent组成的整体是一个多Agent系统，多Agent系统不仅具备一般分布式系统所具有的实时性好、易于扩充、资源共享、灵活、可靠性高等特点，并且Agent之间能够通过相互协调、协作解决大量的复杂问题，使系统具有很强的鲁棒性、可靠性及自组织能力，非常适合于个性化网络教学平台的构建。

三、Agent技术在网络教学平台中的应用

1.基于多Agent技术的协同远程教学

远程教学主要以建构主义学习理论和教学理论为基本指导，借助于互联网并运用计算机多媒体处理技术，提供网上虚拟情景课堂进行教学，支持学生在线进行个性化的学习。其特点从两个方面可以体现：一是学生是学习的主体，通过互联网虚拟的情景课堂来进行交互式的自主学习；另一方面教师是教学的主体，要通过对授课的课程进行规划与设计，采用在线专题讨论和知识点总结、创立问题情景与综合评价、激励等措施，从而激发学生的学习兴趣以及学习的主动性，提高他们理解能力和掌握知识体系的能力，培养他们的创新精神，从而能督促学生进行广泛、深入的学习。因此，怎样发现和掌握不同学习主体的认知结构，针对不同的主体，有计划地建立动态的的学习情景，促使学生的学习活动与现有的认知结构相互作用，推动现有认知框架不断分化、协作、重组和扩展，进而实现学习目标，是远程教学模型设计的重中之重。

Agent是以主动服务的方式自动完成一组操作的计算机程序。一方面主动应该包括主动适应，即在完成操作的过程中，可以自动地获取关于操作的知识以及关于用户的偏好知识与意图，而且在以后的操作中加以利用；另一方面包括主动，也就是说无需用户发出指令，只要当前的状态符合一定的条件即可代表用户执行相应的操作。

基于Agent具有的各种优良、独有的特性，将Agent技术应用于远程教学环境，能从根本上克服现阶段远程教学平台的局限性：

第一，能够最大限度地支持教学过程与内容的个性化，增加趣味性，有效提高教学质量和改善教学效果；

第二，利用Agent的社会性特征，能满足协同学习的需要，把每类学生看成一个Agent，学生之间通过Agent的协作机制来完成协同学习，从而提高学生的学习质量与学习效果，那么同样也可以把老师看成一个个Agent，通过MAS的协作性和社会性与学生Agent交互信息，有效地掌握学生的学习状态；

第三，用Agent技术来处理学生的基本信息，能够有效地动态跟踪学生的学习行为及学习效果，为更加有效地建立学生信息管理模型提供可靠的依据。[5]

利用Agent的智能化思想来分析远程教学平台的总体需求并设计一体化解决方案，充分体现Agent技术在远程教学应用中的智能性、主动性，尤其是在流行的Web技术的基础上嵌入Agent技术，无疑会极大地促进远程教学平台的个性化与智能化，充分调动学生主体的自主学习兴趣，有效地提高学生的创新能力。然而，远程教学平台它本身就是一个非常庞大又复杂、不可预测的信息系统，一般会要覆盖教学过程中的每个环节，因而，通常将其划分成若干个子问题，来构造多个具有一定功能的Agent，在由这些Agent去协作处理教学过程中相应的子问题。基于多Agent的网络在协同教学系统模型，如图所示。

2.基于Agent技术的教育资源配送

教育资源配送系统（ERPS，Education Resources Purvey System）是指在各种媒介（如Internet等）综合环境下，为资源需求用户（如学生、教师以及各种教育教学机构）提供快捷、全面的各种媒体形式需要的教育资源的一种资源配送方式，信息资源配送系统是一种计算机软件，因此，它需要一种计算机技术来实现这种新的资源配送方式，多Agent技术本身拥有的诸多特性使其可以大规模地应用于教育资源的配送模式中。（1）多Agent的主动性非常适合于配送系统中的各个用户结点，Agent技术自身能很好地满足这些结点的自主性需求。（2）多Agent之间的协作和协调能力为资源配送环境中的各个结点之间的信息交互与共享提供了技术支持。（3）Agent的反应性能可以确保系统应对各种动态的、复杂的资源配送环境的变化，Agent的反应性还可以通过“感知―行为”模式来完成，行为通过与资源配送环境的交互来实现，它的特性就是能够快速响应环境的变化。（4）Agent的社会性特征符合配送系统所要求具备全局协调配送能力的要求，Agent的社会性指Agent能与其他Agent进行交互以便协作完成任务，它克服了单Agent解决复杂性问题的不足，为Agent的整体协作解决问题创造了条件。在教育资源配送系统中，节点用户对资源的动态要求以及配送环境的动态变化，都要求系统各个Agent能够通过合理、有效的协调交互机制达到全局的合理配送。基于Agent技术建立教育资源配送系统，能改变资源配送的方式，大大提升整个配送系统的效率。

3.Agent技术在网络教学其他方面的应用

文献[6]阐述了网络教学智能化、自适应化是目前网络教学发展的趋势和提高教学效果的有效途径，结合人工智能与网络教学，提出了一种基于多Agent的自适应学习系统，利用Agent的智能性、主动性来实现教学系统的智能化、自适应化，从而使教学真正做到个性化的学习，实现因材施教。文献[7]探讨了Agent技术在网络虚拟学习社区教学活动中的应用，基于Agent技术的虚拟学习社区可以改变传统的教学方式和学习方式，使学习方式从传统的独学变为群学、使学习结构从封闭变为开放，最终使教学从知识传授转变为知识建构。文献[8]从现有网络教学系统缺乏深入了解用户兴趣的实际现状出发提出了一种基于Agent的个性化教学系统，并结合神经网络技术，以用户兴趣追踪为出发点，探讨了采用启发式算法来获取用户兴趣特征的方法，从而以最快的速度学习到最新的用户兴趣。另外Agent技术还应用在教育信息化的其他各个方面。

四、总结

目前有关将Agent技术应用于网络教学领域的研究才刚刚起步，Agent技术在未来将大有用武之地，因此更好地利用日趋成熟的Agent技术推进网络教学建设是我们未来工作的重点之一。本文列举了Agent技术在网络教学领域的应用，概要分析了Agent技术在解决网络教学方面的优势，Agent技术的诸多优点使得将Agent技术应用于网络教学领域，将大大推动网络教育的发展。

参考文献：

[1]史敏军.基于个性化服务的教学系统研究[J].中国科技信息,2009(22):239.

[2]陈丽华.省略的个性化教学系统设计研究[J].大理学院学报,2009，8(8):22.

[3]陈智勇.基于XML WebService教学资源综合平台的设计与实现[J].中国医学教育技术,2009，23(3):267-268.

[4]王立春,陈世福等.多Agent多问题协商模型[J].软件学报,2002.13(8):1638-1639.

[5]高仲慧,林筑英等.基于多Agent的自适应远程教学系统模型[J].贵州师范大学学报（自然科学版）2009，27(3):96-97.

[6]崔惠萍,傅钢善.基于多Agent的自适应学习系统的研究[J].教育软件开发与应用,2006.

篇4

关键词：能力本位；大数据专业；课程体系

高职大数据专业教育的本质是为了培养在大数据采集、存储、传输、分析、处理、应用等领域实践能力强、综合素养高的技能型人才[1-4]，以能力为本位的大数据专业课程教学始终贯穿于高职大数据专业教育的全过程，这也是促进新常态下高职大数据专业教育教学发展的主要因素。但是，就目前的发展态势来看，高职培养的大数据专业人才的数量和质量远远未能达到市场和企业的需求，究其原因，主要是因为高职大数据专业课程尚未形成体系，未能在有限的教学课时内有机整合交叉重复的课程内容，从而未能突出体现学生综合能力的培养[5-9]。因此，构建基于能力本位的高职大数据专业课程体系势在必行。

1高职大数据专业课程体系构建的必要性

国务院于2015年8月印发的《促进大数据发展行动纲要》指出，“建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系……重点培养职业工程师等大数据专业人才”。为了在一定程度上满足市场和企业对大数据技术相关人才的需求，截至2020年12月，全国共有289所高职院校开设了大数据专业。由于我国高职院校大数据专业开设的时间短、起步晚、底子薄，大数据技术专业人才总体上来说是短缺的[1-4]。此外，由于人才培养目标和就业定位仍然不够明确，尚未形成系统性的师资团队、高效的实践教学平台和标准化的课程体系，未能有效构建和运用交叉学科的知识体系和课程内容。因此，不完善的课程体系和课程内容导致教师只着重计算机领域知识的教学，缺乏适合学生学习系统性的大数据课程教学计划，忽略了大数据专业学生技能的培养，不能适应大数据时代市场和企业对大数据专业高技能型人才的需求。目前我国高职院校大数据专业教学和人才培养仍处于摸索阶段，如何从培养学生深度的思维能力和解决广度问题综合能力的角度出发，构建基于能力本位的大数据专业课程体系是摆在高职院校面前的一个重要课题[1-9]。

2基于能力本位高职大数据专业课程体系构建的可行性分析

2.1面向计算思维能力的高职大数据专业课程体系。计算思维能力即在管理学和教育学基本理论的基础上，充分、综合运用计算机专业领域的基本概念、基本方法、基本手段和基本过程对所需求解的问题进行深度上和广度上的抽象、挖掘、归纳，从而求得最优解的一种思维能力[5]。高职大数据专业教育的培养目标本质是为了培养在大数据采集、存储、传输、分析、处理、应用等领域实践能力强、综合素养高的技能型人才。计算思维能力完美地诠释了高职大数据专业课程教育教学的内在本质，即将高职大数据专业课程划分为一种包括通识教育、大类教育、基本认知等模块课程在内的螺旋递推式的计算思维课程体系，通识教育课程包括数据科学数学基础、人工智能导论、操作系统、统计学、管理学基础、计算机组成原理、数据科学导论、大数据结构、数据库原理、大数据编程算法等课程，充分、综合运用管理学领域、教育学领域、计算机专业领域的基本概念、基本理论、基本方法、基本手段和基本过程对所需求解的大数据分析、处理、应用问题进行深度上和广度上的抽象、挖掘、归纳。因此，通过构建面向计算思维能力的高职大数据专业课程体系并在实际的教学活动中加以实践，促进学生熟练掌握大数据的基本概念、基本理论、基本知识、基本方法、基本手段、基本过程和基本技能[6]，从而具备初步的项目开发经验和能力。2.2面向应用能力的高职大数据专业课程体系。高职大数据专业教育的本质是为了培养在大数据采集、存储、传输、分析、处理、应用等领域实践能力强、综合素养高的技能型人才，即高职大数据专业教育的本质是以能力为本位的。基于面向计算思维能力的高职大数据专业课程体系，面向应用能力的高职大数据专业课程体系是指将大数据主干课程划分为专业骨干、专业实践等模块课程，它们属于应用能力培养的范畴，专业骨干课程可开设的课程主要包括大数据程序设计、大数据采集、存储与传输、数据库应用技术，专业实践课程可开设课程包括大数据核心平台技术、大数据挖掘、分析与处理、大数据应用、大数据可视化技术等。这是高职大数据专业基于能力本位的课程体系整体框架中的核心课程，也是后期以“专业拓展”“综合拓展”等模块课程为标志的工程能力培养课程开设的前提[5-7]。面向应用能力的高职大数据专业课程体系侧重于大数据应用框架的部署和理解，课程内容完美地体现了培养学生的大数据编程算法、大数据程序设计、大数据核心平台技术、大数据可视化应用技术等方面的核心能力。2.3面向工程能力的高职大数据专业课程体系。工程能力是指在计算思维能力和应用能力的基础上，学生通过团队协作解决实际工作中较为复杂综合性的工程项目开发问题的能力。因此，面向工程能力的高职大数据专业课程体系包含专业拓展、综合拓展等模块课程，它们属于工程能力培养的范畴，即培养多元化的具有广度创造技术、深度人工智能开发技术的大数据分析师、大数据架构师、大数据运维工程师、大数据开发工程师、大数据科学家等工程项目设计与开发人才[6]。面向工程能力的高职大数据专业课程体系通过项目小组团队协作的形式，以工程项目与企业真实案例为驱动，促使学生搭建大数据工程项目设计与开发的框架，细化框架内部细节，集思广益，形成最终的工程项目解决方案，并充分运用所学的专业骨干、专业实践等模块课程中的大数据程序设计、大数据采集、存储与传输、数据库应用技术、大数据核心平台技术、大数据挖掘、分析与处理、大数据应用、大数据可视化技术等课程的核心知识，实施大数据工程项目的大数据采集、存储、传输、分析、处理、应用、作业调度、工程维护、代码调错等，从而完美地实现培养学生解决实际工程问题能力的目标[7-9]。

3基于能力本位的高职大数据专业课程体系构建途径

3.1构建支撑计算思维能力培养的立体化课程资源。面向计算思维能力的课程体系是高职大数据专业发展的一个基础性课程体系，这是大数据专业能力向应用能力与工程能力纵深发展的延伸性课程，目的在管理学和教育学基本理论的基础上，充分、综合运用计算机专业领域的基本概念、基本方法、基本手段和基本过程对所需求解的问题进行深度上和广度上的抽象、挖掘、归纳，使学生掌握大数据专业的通识教育、大类教育、基本认知等模块课程，从而为学生拓展应用能力与工程能力打下基础。因此，需要构建支撑计算思维能力培养的立体化课程资源，其主要形式是利用移动互联网设置集课程资源、线上线下资源、实践课程资源为一体的立体化课程体系教学资源模式[5]，并利用移动互联网构建多样化的线上线下网上教学环境、学生线上线下学习平台。课程教学资源以线上线下和任务与项目驱动的实践课程形式为主，学生在教师的启发和引导下自主学习，时时讲解、时时操作。在此立体化课程资源支撑下，按照“计算思维形成→基本技能训练→计算思维能力培养”的要求，充分运用混合式翻转教学方式，对一些重点难点的课程内容进行反复教学，实施数据挖掘与人工智能结合的大数据专业基础知识的实际操作，对学生进行个别指导，加深学生对基本知识点的掌握和理解。3.2搭建支撑应用能力培养的实训平台。高职大数据专业实践性、应用性极强，面向应用能力的高职大数据专业课程体系要求搭建适当的支撑应用能力培养的实训平台以强化学生的应用能力。搭建支撑应用能力培养的实训平台，重点是学校应根据大数据专业人才培养目标和计算思维能力培养需求，从硬件环境、软件环境、线上线下网络教学平台等方面入手，构建集大数据编程算法、大数据程序设计、大数据核心平台技术、大数据可视化应用技术等于一体的核心能力培养平台[5-6]，大数据编程算法、大数据程序设计、大数据核心平台技术、大数据可视化应用技术课程采用线上线下模式、理实一体化的教学方式，主要用于大数据专业的“专业骨干”“专业实践”等模块课程的实训教学；软件条件方面，利用搭建的实训环境，以学生分组协作形式，可以选择并行分布式处理软件Hadoop和Spark，实施大数据预处理、模型的建立模型、参数的选择，为学生提供大数据编程算法、大数据程序设计、大数据核心平台技术、大数据可视化应用技术方面的实训项目，使学生掌握基本方法和技巧，理解基本工作原理，从而可以较好地培养学生应用能力。3.3设计支撑工程能力培养的综合性工程项目。面向工程能力的高职大数据专业课程体系即培养多元化的具有广度创造技术、深度人工智能开发技术的大数据分析师、大数据架构师、大数据运维工程师、大数据开发工程师、大数据科学家等工程项目设计与开发人才，它是围绕学生的工程项目开发能力而设置的。因此，学校应结合大数据专业的人才培养总体目标、计算思维能力培养目标和应用能力培养目标，设计支撑工程能力培养的综合性工程项目[6-9]，在每个项目中设置相应的实验，力求做到课程与岗位能力对接，检验学生对实践知识的掌握情况以及解决问题的思想、手段和方法，从而为工程项目开发打下坚实的基础。在综合性工程项目类型方面，把支撑工程能力培养的综合性工程项目分为设计性实验和综合性实验，合理规划工程能力培养计划、培养标准以便较好地适应工程能力培养的新形势，让学生在“练中学、学中练”，考察学生的实际工程项目开发能力，力求工程项目开发能力与企业标准对接。3.4创新基于学生能力本位的教学模式和教学方法。面向计算思维能力、应用能力、工程能力培养的高职大数据专业课程体系是一种螺旋递推式的课程体系，它完美地诠释了高职大数据专业课程教育教学的内在本质。基于学生能力本位的教学模式和教学方法是实现高职大数据专业课程教育教学内在本质的重要条件。因此，高职院校要从大数据专业人才培养和学生实际需求出发，制作精美的教学视频，充分利用微课、翻转课堂、多媒体、远程协作、虚拟现实、系统仿真、探究式、启发式、逆向式、互动式等教学方式、方法和手段[1-4]，按照“思维培养—应用细化—工程开发”的教学模式，围绕大数据专业的课程教学内容，充分利用网络资源，随时调整教学细节，合理安排课时，及时记录教学过程中的反馈信息，使得师生之间的良好互动和沟通达到一定的广度和深度，为学生掌握大数据专业课程的精髓和将来适应工作岗位打下坚实基础。3.5加强基于学生能力本位的师资队伍建设。高质量的专业教师队伍是构建基于能力本位的高职大数据专业课程体系构建的良好保障，因此高职院校要围绕学生的计算思维能力培养、应用能力培养、工程能力培养[5-9]，加强基于学生能力本位的师资队伍建设，让教师在教学与科研中取长补短，丰富知识结构，相互促进，相互提高，从而为教师专业素质和创新实践能力提供保障，提升教师授课水平。

4结语

高职大数据专业课程体系的构建为提升学生的计算思维能力、应用能力、工程能力提供了科学的发展平台，对高职专业人才培养和课程改革具有重要的意义，同时也能使学生成为有知识、有能力的社会主义事业建设者和接班人。大数据对当今社会的重要意义以及大数据专业人才的不足决定了大数据专业人才培养任重道远，但是不足也是动力，也给未来高职大数据专业预留了很大的发展空间。

参考文献:

[1]林宛杨.“职教20条”建设背景下大数据课程体系改革[J].电脑知识与技术,2020,16(36):170-171,176.

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[4]马晓磊,霍恩泽.面向“互联网+产学交融”的交通大数据课程体系建设[J].高教学刊,2021(7):86-89.

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[8]王姝,苏志东.基于能力本位的反向课程设计方法应用研究[J].微型电脑应用,2020,36(9):77-82.

篇5

关键词：网络；高职院校；思想政治教育；研究

一、当前网络环境呈现的新变化

移动互联网深入日常生活的方方面面，持续改变人们获取知识、接受教育的方式。网络信息技术的变革，带来高职院校思想政治教育网络环境的不断变化。

（一）网络信息技术快速发展

第四代移动通信技术（4G）广泛应用，第五代移动通信技术（5G）方兴未艾。4G网络带来了移动互联网产业大发展。以智能手机为代表的智能设备的普及，移动网络资费的不断下降，移动互联网平台、软件、应用等构建的网络服务深入生活各个方面。移动互联网时代，智能手机早已不再是一个简单的通信媒介，而成为了一个链接虚拟世界和现实世界的接口，成为了一个集交往、娱乐、工作、学习等一体的平台和终端。2019年是中国5G网络元年，5G商用牌照发放。5G网络相对4G，网速更快、更稳定，可以想见带来的变革也将更大，对学生思想政治教育工作的影响也将更大。

（二）网络信息技术深刻改变信息获取方式

网络信息技术的发展极大改变了人们获取信息方式。网络的出现，不仅改变了人们单纯依靠书本、口口相传，依靠实践获取信息的状态，还从空间、时间上改变了人们获取信息的方式，“秀才不出门，能知天下事”成为了现实。移动互联网技术的应用，微博、微信、微视频等“微”平台的发展，信息碎片化、及时性、交互性加强，人们获取信息方式更为快捷和便利。相反，人们信息方式也更简单，人人都成为了信息源。这对开展学生思想政治教育带来了便利，也带来挑战。教育方式更多，但教育的有效性更难。

（三）学生对网络依赖程度越来越高

智能手机成为大学生的必备。移动互联网技术的发展，移动互联网应用、服务深入日常生活的方方面面。调查显示，娱乐成为学生使用智能手机占用时间最多的方面。许多高职院校学生文化基础相对薄弱，使用智能手机的习惯不好，玩游戏、看短视频占据了他们大部分时间；一些管理不严格的学校，学生上课玩手机的现象也是比比皆是。放下手机，就不知道做什么，成为许多学生的真实写照。与网络争夺学生，将越来越成为高职学生思想政治教育中不得不面对的一个问题。

二、网络环境下高职院校思想政治教育存在的主要问题

思想政治工作进网络是高职院校思想政治工作的重要内容。按照党和国家的文件精神要求，广大高职院校认真落实，在思想政治理论课教学、学生日常教育管理等方面，抓改革、建平台，在网络思想政治教育的机制、体制建设，网络平台作用发挥等方面取得了一定成绩；但面对新时代任务新形势，仍还存在一些突出问题。

（一）重视程度不够

网络思想政治教育要真正落到实处，首先必须提高认识。但许多高职院校因为本身对学生思想政治教育工作的重视程度不够，对当前学生思想政治教育工作的特点把握不清晰，一定程度导致其并未从根本上重视网络思想政治教育。当前网络环境下，仅仅将网络思想政治教育当作学生思想政治教育工作的一个分支甚至一种方式，是远远不够的。只有高度重视，才能在投入、保障、评价机制构建等方面加大力度，为网络思想政治教育奠定良好的基础。

（二）网络思想政治教育教学方法探索不够

网络信息技术的快速发展，新媒介、新平台、新应用不断涌现，如何利用新技术开展网络思想政治教育，需要不断探索、实践。但在现实中，许多高职院校更多在设备、设施的配备上，平台、软件的应用上下功夫，相对在教法方面的实践较少。就思想政治理论课而言，许多高职院校的课堂仍然以传统讲授为主，网络信息技术的运用仍停留在ppt的使用上，难以吸引学生上课的注意力。综合运用网络信息技术，变革课堂教学方法，提升思想政治教育有效性，需要探索。

（三）与职业教育的结合不够

作为一种类型教育，职业教育自有其特点。职业教育的特点来源于学生特点、教育教学特点、人才培养特点等。高等职业教育快速发展，目前在规模上已经占据了高等教育的半壁江山；在高校数量、学生人数上与本科教育不相上下。但高职教育学生生源复杂，学生文化基础相对薄弱；学制短，在校时间更短，大多不到三年；以技术技能人才培养为主，注重校企协同育人，注重培养学生的实践动手能力等。结合高职教育实际，高职院校网络思想政治教育才能真正取得实效。但在实际工作中，与高职教育的结合往往是难点。

三、网络环境下高职院校网络政治教育创新路径

创新是任何工作取得较大成效必不可少的原则之一。网络环境下高职院校思想政治教育要取得进展也离不开工作的创新。新时代新形势，党和国家对开展网络思想政治教育工作提出了更高要求，高职院校广大师生对网络思想政治教育工作有效性展现了更多期待。提高高职院校网络思想政治教育工作质量，满足学生对更好思想道德素质培养的需求，解决教育中不平衡不充分的问题，亟需创新。

（一）工作理念创新

1.树立网络素质培养工作目标

高职院校网络思想政治教育要在工作目标上坚持网络素质教育工作理念。目标的设定常常决定了工作的成效。网络环境下的高职院校思想政治教育，是利用现代信息技术开展学生思想政治教育工作，但不止于此。网络思想政治教育涉及网络价值观、网络伦理道德、涉及网络安全等更高层面的东西。从现实工作来看，学生网络虚拟空间行为的示范、网络沉迷等问题的产生，也往往源自教育工作目标层面的某种偏离。高职院校学生特点决定了，培养学生网络素养应成为网络环境下思想政治教育工作的首要工作。通过网络素质教育工作，让学生文明上网、安全上网、合理用网。

2.坚持一体化工作理念

网络环境下，学生获取信息来源更多，易受多元文化的影响。权威性的一元文化教育，在强度和深度上都不同程度被削弱。从话语角度来看，主流思想话语要形成合力更加聚焦才能抢占多元文化话语阵地。网络环境下，高职院校要坚持党政工团齐抓共管，学校各单位、各教育主体都来做思想政治教育工作，使思想政治工作真正成为学校的首要工作。

3.坚持浸入式工作理念

如果说，一体化工作理念重在网络环境下高职院校思想政治教育工作的顶层设计；那么，浸入式工作理念，重在具体工作的开展和落实。移动互联网技术的变革，影响着生活的方方面面。网络无处不在，信息无处不在，成为生活常态。要适应泛在、碎片化、智能的知识传播新时代，要创设时时、事事，无处不在的高职院校思想政治教育工作环境，让学生在浸入式的学习中，开展思想政治教育。

（二）工作渠道创新

1.线上线下教育渠道

现代信息技术的发展带来了网络教育教学资源的极大丰富。利用好网络教育资源，要变革课堂教学方式方法，改变当前满堂灌，课上与课后严重脱节的现象。通过开发微课、慕课等线上教学资源，重构课堂教学内容。发挥课前、课后教育的重要作用。课堂教学重在理论阐释、答疑，课前、课后教育重在拓展学习、多媒体教学等内容，让传统的孤立的课堂教学向前、向后延展，建设融入式混合教育教学新渠道。

2.学生实习企业思想政治教育渠道

高职教育学制三年，但有不少于6个月的顶岗实习期，现代学徒制培养模式下的学生可能在校时间更短。许多高职院校只是将学生实习作为一个专业实践过程，而忽略了其作为价值养成关键期的重要性。网络环境下，要切实将学生企业实习纳入思想政治教育工作之中。网络信息技术的发展也为这一工作提供了更多在技术上的可能。QQ、微信等社交软件的广泛运用，使得校企之间，学校教育者、学生、企业人员之间沟通更为简单，利用网络开展校企双方协同的学生思想政治教育更易于实现。

3.思想政治教育工作综合平台

网络环境下的高职院校思想政治教育渠道创新离不开平台构建。学校要构建思想政治教育工作综合平台，可以是App，也可以是微信公众平台，甚至其他信息平台，但不论如何要易于师生下载使用，易于操作，并实现思想政治教育各部门、各环节、校企的融通，为网络环境下思想政治教育工作的开展提供基础。

篇6

关键词：教学系统；Web技术；数据挖掘

中图分类号：TP319文献标识码：A文章编号文章编号：1672-7800（2013）012-0121-02

基金项目：江苏省职业技术教育学会职业教育立项课题（2013012）

作者简介：孙雪娟（1977-），女，无锡高等师范学校讲师，研究方向为计算机教学。

1系统设计背景

随着信息化技术的不断推进，利用校园网共享网络教学资源，构建网络教学环境，并可进行交互、协作和开放式的教学已成为重要的教学方式之一。通过对学生使用系统所产生的信息数据进行数据挖掘，得到学生学习兴趣、学习习惯、学习不足等个人信息，用以指导教师教学。为学生提供个性化、智能化的网络教学系统成为当下教学系统的主流。

软件专业是实践性非常强的一个专业，学生学习程序设计语言类课程只有通过大量的编程训练，才能理解理论课所教授的知识点。但传统的教学偏重于采用“以教师为中心，教师讲、学生听”为特征的教学模式，忽视了计算机语言实践技能训练的重要性，从而缺乏对学生的个性化教学和知识再生能力的培养。对无锡高等师范学校软件专业学生的调查表明，因为课堂时间有限和教师与学生数量配比低，很多学生认为实验课程缺乏教师的帮助与指导，导致学习效果不理想。因此，在有限的客观条件下，进一步丰富课后自主学习资源，增加学生自主学习的时间和空间，使学生的学习不仅仅局限在课堂及实验课上，无疑是改善教学效果的有效方法。

2系统模块组成与流程设计

2.1系统功能模块组成

本教学系统预设定以下几个模块：课程资源、RSS定制、教学博客和会员中心等。

课程资源模块提供相关课程的教学信息、课程电子教案、课件、开放工具软件、免费电子书籍与参考资料、相关技术文章、相关课程练习与考试试题及参考答案等资源。

RSS定制模块将Web2.0技术之一的RSS技术应用于该系统建设中，使得学生能够在大量的教学内容中快速获取自己感兴趣的教学内容，从而实现个性化的学习过程。

教学博客模块按照课程和专题分类提供教师日常教育教学中遇到的问题或收获，同时该模块也可作为教师和学生课后的在线交流平台，针对具体问题进行交流以弥补课堂教学的不足。

会员中心模块主要负责对用户权限、密码、数据备份与安全等进行管理，对各项上传数据进行审核整理等。

2.2系统流程设计

该软件系统分为学生、教师两种不同的身份注册，身份不同，拥有的权限也不同。学生进入系统后学生利用系统提供的教学资源进行在线学习，与教师和同学进行在线交流、网上作业、网上实验。学生使用系统中产生的数据由数据挖掘算法对其进行挖掘分析，并给出相应的教学评价和建议，从而实现个性化教学的目的。教师进入系统后主要进行教学资源的上传、管理自己的博客，并对题库进行更新等；同时与学生进行在线交流、在线作业布置和批阅，可获得相应的学生各项成绩，并对题库进行更新等。

3关键技术

3.1Web2.0技术

Web 2.0的概念是2004年始于出版社经营者O'Reilly和MediaLive International之间的一场头脑风暴论坛。Web2.0是与互联网有关的一系列技术发展到一定阶段后应用门槛逐步降低，且技术与需求得以很方便地结合，从而产生的一次大规模的应用普及。Web2.0代表着互联网发展的新理念，逐渐成为该领域发展的热点和主流。Web2.0倡导用户主导、用户参与、用户分享、用户创造，最大限度地帮助用户实现个性化生产和满足用户个性化需求就是Web2.0服务的中心内容。目前，有关基于Web技术的智能教学系统的研究和开发逐渐成为国内外研究的热点，Web技术已成为智能教学系统不可缺少的技术。本系统拟采用Web2.0技术，一些人把Web 2.0看作是WWW发展的一个新阶段，这一阶段从架构到应用都显现出一些显著的特征。

Web2.0的特性表现在如下方面：

（1）多人参与，发挥的是个人的力量。每个人都是内容的供稿者，个人深度参与到互联网中，而不是作为被动的客体，这是一场革命性的变化。当然，这里的个人不是孤立的个人，而是彼此相连。

（2）可读可写互联网，交互能力强。Web2.0是“可写可读互联网”，发挥的是自组织的力量。个人与个人之间，创造的内容与内容之间，以及汇聚的群体与群体之间，都是以不同的自组织方式架构起来。以自组织的方式让人、内容和应用等充分“活动”起来，力量才能最大程度地爆发。

（3）Web2.0提供博客服务、简易信息聚合（RSS）、对等网络（P2P）、社区信息资源共享服务、集体编辑服务和社会性书签等服务。

总结而言，Web2.0实际上是对各信息源进行扩展，使其多样化和个性化的网络平台。

3.2数据挖掘技术

3.2.1数据挖掘概念

数据挖掘简单来说是从大量不规则的数据中寻找规律的技术。从人工智能和数据库领域研究的角度看，数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的、具有潜在价值信息的非平凡过程。数据挖掘是多种技术结合的产物，主要包括人工智能、数据库、统计学、模式识别、可视化技术等。数据挖掘技术的分析方法有很多，比如关联规则分析、聚类分析、分类分析、回归分析、序列模式分析等。

3.2.2数据挖掘过程

（1）创建数据源。数据挖掘的处理对象是大量的数据，根据用户需求，选择恰当的信息收集方法和合适的数据存储管理方式将收集到的信息存入数据库。

（2）数据预处理。在系统使用过程中，会在数据库存储大量的积累数据，但这些数据往往不适合直接进行知识挖掘，通常在挖掘之前，要对这些数据进行数据预处理，具体的方法是选择相关数据、消除噪音、推算遗漏数据、消除冗余数据、数据类型转换等处理。完整、正确、一致的数据信息将有利于数据挖掘的效率和准确度。

（3）数据挖掘。数据挖掘的实施，仅仅是整个数据挖掘过程的一个步骤。数据挖掘常用的算法有关联规则分析算法、聚类分析算法、序列模式分析算法等。根据预处理后数据库中的数据信息，选择合适的分析算法，选取相应算法的参数，并分析数据，得到可能形成知识的模型。

（4）评估模型。实施数据挖掘所获得的模型，需要进行评估分析，以便有效发现那些没有实际意义的知识模型。这些初始模型所获得的模式有些可能不满足挖掘任务的需要，有些可能存在冗余，甚至有些情况下与事实相反。评估的方法可以直接用数据来检验其准确性，其中数据可以是原先建立的挖掘数据库中的数据，也可以另找一批数据并对其进行检验， 或者是在实际运行的环境中取新数据进行检验。

最后，需要对建立的模型进行可视化表示，将挖掘结果转换为用户易懂的另一种表示方法。数据挖掘过程是一个不断反馈修正的过程，无论哪个步骤如果没有达到预期目标，就需要退回到前面的挖掘步骤，重新选择数据，采用新的数据变换方法，设定新的参数值，甚至换一种数据挖掘算法。

3.2.3数据挖掘在本系统中的应用

教学系统要想做到因材施教，为学生提供个性化教学，数据挖掘技术的应用尤为重要。教学系统的后台数据库能够保留大量与学生相关的数据，但数据不是信息，如何从海量的数据资源中挖掘所蕴涵的有益信息是该系统研究的重点。

本系统中，学生的注册信息、学生的行为信息、课件库都可以作为数据挖掘的数据资源库。本文在此列举几种数据挖掘分析的基本算法在该系统中的应用。

（1）关联分析。关联分析是数据挖掘领域常用的一类算法，主要用于发现隐藏在数据库中有意义的联系，在此算法中支持度和置信度是重要的参数。支持度用来衡量某一给定数据集的频繁程度，置信度用来衡量某一数据集在特定事务中出现的频繁程度。本系统中，通过对学生各课程中知识的兴趣点、疑问知识点、各知识点分配的时间等数据的关联分析，可以发现知识点之间的关联，掌握学生学习情况，并给出相应的评价和一些学习建议。

（2）序列模式分析。序列模式挖掘有基于时间或者发现序列等的模式分析方法，其侧重点在于分析数据间的前后或因果关系。学生学知识需要掌握前后的知识点，特别是软件专业的学习，系列性较强，在时间有序的事务集中，找到那些“一些项跟随另一些项”的内部知识的联系对学习非常有帮助。学习活动序列模式挖掘问题由于其数据源和需要挖掘的模式的特殊性，因而还有许多问题有待解决。

（3）聚类分析。聚类分析属于探索性的数据分析方法，人们不必事先给出一个分类的标准，从给定的数据出发，自动进行分类。利用聚类分析可以将看似没有任何联系的数据进行分组，归类聚类结果要求组内对象相似性较高，组间对象相似性较低。比如，在学生访问系统的过程中，会参与相关知识领域的讨论，从而产生相应的数据，系统会对相同知识点感兴趣的学生进行聚类。经过分析，这些学生被聚类为一组，系统会自动给该组学生提供有别于其他同学的学习导航，使学生最大程度地受益。

4结语

基于Web的教学系统已成为当今流行的教学形式。但目前使用的大多数教学系统几乎都是静态的，存在交互手段少、不能因材施教等缺点，而在站点上却积累了大量有用的信息，没有被充分利用。本文设计的该系统能够根据学生的具体情况安排教学，如自动的因材施教等，旨在构造一个“以学生为中心”的，基于Web2.0 并使用数据挖掘的个性化教学系统，使其能在平时的教学实践中发挥更大的作用。个性化与智能化是辅助教学发展的趋势所在，基于Web的挖掘技术在教学系统中的应用是一个新的领域，也是一个带有很大挑战性的课题，必将有力地推动教学系统及相关学科的不断发展和进步，其无疑具有深刻的理论和实践意义。

献参考文献：

[1]张荣梅，彦峰，晓林.基于Internet 网络教学系统的设计与实现[J].现代远距离教育，2005（2）.

[2]黄檬丽，王兵.智能教学系统中教学策略的设计与实现[J].天津纺织工学院学报，2009.18（5）.

篇7

关键词：信息技术；音乐；载体

信息技术与音乐课程的攘台是当前信息技术在高等音乐教育领域中所应用的一种新的、重要的形式，同时也是高等音乐教育教学改革与发展的一种必然趋势。它的出现将彻底改变传统营乐教学的过程与模式，在攘合的过程中同样将会引发音乐教育教学的深刻变革。那么，如何正确评估信息技术在音乐课程整合中的地位和作用，恰当地使信息技术与音乐课程的教学相结合、相融合，是当前高等

音乐教育改革需要解决的、具有十分重要现实意义和指导作用的问题。任何轻视信息技术的作用或者过分追求技术的层两都是不利于音乐教学的。因此，厦清并解决这些问题对于指导我们的音乐教学实践具有重要的意义。

一、信息技术在音乐教学中应用的特点和作用

信息技术在音乐教学中用途广泛，它不受时间、空间以及宏观、微观的限制，视听结合，能及时如实地传递、保存和反馈信息，提高了信息的传播速度，拓宽了信息的传播广度，加剧了信息的传播深度。在激发学生学习音乐的积极性，提高学习效率，更好地发挥音乐教师的主体作用，使音乐教育实现大众化、社会化等方面，都显现出很大的优越性。（一）信息技术能够提高教育质量和教学效率

信息技术用于教学所提供的外部刺激，不是单一、乏味的刺激，而是多种感官的综合刺激。这对于知识的获取和保持，都是非常重要的。实验心理学家赤瑞特拉（Treicher）通过大量的实验证实[1]：人们在学习时，通过视觉感官获得的知识占83%、听觉占11%、嗅觉占3.5%、触觉占1.5%、味觉占1%。我们可以看出：在所有感知器官中，视觉和听觉在学习中所起的作用最大，二者竟然占了94%。同样一份学习材料，让一组学生先学习三个小时后进行记忆测试：纯听觉能记住60%、纯视觉能记住70%，而视听并用则能记住90%。三天之后再进行测试：三种学习方法的记忆比率则分别下降为15%、40%和75%。这些数据告诉我们：运用视听结合的信息技术能提高教育质量和教学效率。如果能较好地运用到音乐教学中，对音乐教学效率的提高肯定也是不言而喻的。（二）信息技术可以激发学生学习音乐的兴趣和动机信息技术用于音乐教学，能清晰地展示各种抽

象的、深奥的音乐理论知识，能展示和播放各种图形、图像、声音，并可以反复予以再现，使音乐教学更加形象、生动，有更强的艺术感染力，并能充分调动

学生学习音乐的主动性和积极性。因为，兴趣、爱好是学生学习音乐的原始动力。例如，在引导学生聆听{1812年序曲》的时候，可以给学生播放1812年俄法战争的历史背景资料、图片或电影资料，让学生了解拿破仑与库图佐夫的战略部署及战争的发展情况；还可以向学生展示俄国作曲家柴可夫斯基谱写这首乐曲的背景情况，以及这首乐曲的基本内容、音乐主题、曲式结构等心]。（三）信息技术可以提高信息增值率现代化的信息技术教学方式，如：电子计算机教学、广播电视教学等，是一种开放性的信息技术教学，其信息增值率可以扩大到几万倍甚至几十万倍。如果能在音乐教学中得到广泛推广和应用，将可以极大地节约教学成本，并可大范围地普及国民的艺术素质，提高国民的艺术修养。

二、中小学音乐课程与信息技术整合的基本模式

根据音乐教学目标和教学内容，中小学音乐课程信息技术整合可灵活采用各种教学模式。

1.探讨式（师生互动学习式）

探讨式教学模式注重师生的互动关系，教师可先设计一些具有探索性的问题，让学生先协作讨论并用计算机网络引导学生去发现、验证、模拟等，让学生总结其规律，完成其对知识的理解与掌握。其授课程序一般是：提出问题――分组研究――确定个体选题――自主学习―学习成果――信息反馈――教学评价。这种教学更加突出了学生的主体地位，鼓励学生的自主性与独立性，与传统教学方法最大的不同就是由学生主动地探讨性学习，而不是把学习内容联接灌输给学生。探讨式学习包括对音乐理论、音乐作品，以及创作手法、作品风格的理解，也包括尝试、感悟和总结。通过此有助于学生音乐记忆的牢固和思维的发展，对学生学习兴趣的激励与自信心的养成也颇有益处。

2.研究式（同学协作研究学习式）

该模式是指学生基于课堂问题情境，在教师指导下利用多媒体计算机所具备的图像、动画、语言、音乐的功能和音乐相关信息资源以及计算机所特有的交互性，选择和确定音乐学习课题，通过同学间的分工协作，实现音乐知识的搜索获取、音乐知识的应用、学习中问题的解决，达到音乐知识建构的学习过程。其授课程序一般是：提出问题――协作分工――机上操作――自主研究――整合小组成果――学习成果――信息反馈――教学评价。这种教学模式注重学生学习过程中的学习感悟与研究体验和认知结构的发展，通过学生自主的学习过程激发学生学习音乐的兴趣、开发学生的音乐天赋和创作潜力，摈弃了以往音乐教学中只注重现有音乐理论知识和音乐技能的传授，忽视学生开拓、创新能力培养的弊端，从根本上确立了学生在音乐教学中的主体地位。

结语：

多媒体信息技术是音乐教学中的一种重要辅助教学手段.但是应该指出在运用多媒体信息技术的过程中。应该合理、有效的运用，如果一味的追求课堂的新颖、动感。安排过多无关的多媒体内容，则会喧宾夺主。本末倒置，把学生的注意力引向一些朕浅的东西，而最终达不到教学的目的。相反如果我们合理有效的运用多媒体信息技术，在课堂上做到静中有动：动中有静。多媒体的教学手段将会使我们的音乐教学如虎添翼、倍增光辉。

参考文献：

[1]李劲松.邹渊 基础音乐教育"母机"的困惑――对音乐学专业培养模式的思考 [期刊论文] -四川戏剧2006（5）

[2]吴焕庆 科学发展观视野下的信息技术与课程整合实践 [期刊论文] -现代教育技术2007（8）

[3]中小学音乐课程与信息技术整合问题研究 - 赣南师范学院学报 - 2009， 30（1）

篇8

关键词:网络教学系统;智能化;网络教学的应用

中图分类号:TP393文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)34-9881-02

Research and Application of Network Teaching System

YU Ke-jun

(College of Information & Technology, Sichuan College of Eduction, Chengdu 610041, China)

Abstract: Network teaching is a new educational technology that the computer network is combined with multimedia technology. We analized the character and the current situation of network teaching system, and the research of the framework about it. We discussed the application and the development of network teaching system.

Key words: network teaching system; intelligence; the application of network teaching

随着计算机和网络技术的不断发展,社会的信息化程度越来越高,信息技术正在逐渐渗透到各个领域,与以往使用独立的计算机进行辅助教学相比,网络教学利用计算机可以访问遍及世界各地的计算机信息资源,并可通过网络实现教师和学生进行更广泛的交流,能够充分调动学生的主动性,更好的实施素质教育,符合新时代教育形式的要求。通过网络教学,创造数字化学习环境,能够促进教育观念、教学内容和方法的改革,提高教育教学的质量和效益,从而培养学习者具备优秀的社会文化与价值观念,与传统班级课堂教学相比,网络教学有利于教育的资源共享,提高教育效率和效益,它能让更多同时获得高水平高质量的教育。

1 网络教学系统的特点与研究现状

网络教学系统具的特点其中之一是能充分体现自主学习能力,能在教学过程贯穿“自主学习”的理念,为教师“教”与学生“学”提供交流平台,成为以教师为主要创作者,学生自主学习的“双主”平台;另外,具有良好的通用性,能适于各专业学科课程的网络教学系统,使高校的网络教学课程具有统一模式,进行统一管理,具有良好的可扩展性和简单的操作性,无论用户计算机知识如何,都能很容易使用系统,而且具有足够的安全性,在身份认证、资源管理、数据库等环节采用严格的安全措施,保证系统不受侵害。对外的网站内容采取身份验证和上载内容的认证等防护措施,保证数据的正确和安全,将风险降到最低限度,并能实现时间和空间的分布性。

随着网络教学系统的需求越来越大,一些网络教学系统也应运而生。包括以WEB CT和IBM的E-learning为代表的国外网络教学系统和国内浪潮集团的视频点播服务器及软件系统等。国外的网络教学系统技术较先进,但不是很适合中国教育国情。对于实时的网络直播教学,有的采用电子白板方式实现,有的采用配合专用的硬件方式实现,如佳讯科技的班班通-数字双向交互教学系统需要专用的宽带IP数字机顶盒的支持。现有教学系统的实时授课、实时听课、课件点播、课件编辑、问题交流、教学评估等功能独立实现,不便于整个教学活动的实施与管理,同时增加了教学成本,如需要专门的中控管理人员。其中,大部分系统的实时教学为中控式的模拟方式手动操作实现,实时授课教室中音视频切换采用中控,音视频传输采用模拟的方式,用音视频分配器把音视频信号送到各个一般教室,这种方式不便于系统的扩展。课件编辑需要专业人员操作,而专业人员又很可能不熟悉课件设计的专业知识,这种矛盾会造成或者制作的课件相对简单,或者需要专业人员与教师频繁的交流。还有,学习系统不能根据学习者的认知水平和认知特点动态生成学习的内容。因此,网络教学系统的发展是一个长期的过程。

2 网络教学系统的研究和应用

2.1 网络教学系统的研究

任何系统都是不断发展的,通过网络教学,我们无需再为学习和工作时间发生冲突而苦恼,也无需奔忙于学校、家之间,通过网络,学生可以按照自己的时间上课,交作业,甚至遇到问题,可以通过网络与老师和同学讨论。利用网络教学系统可以调动学生学习的兴趣,可以克服书本教材的枯燥。随着计算机多媒体技术和网络技术的不断发展,网络教学的内容将不像传统的书本那样仅仅是文字和图片的组合,而将是一种多姿多彩的,将文字、声音、动态画面有机结合的产物。

国内对智能教学系统研究起步较晚,像智能教学系统NKI-Tutor是国家知识基础设施(即NKI)的一个重要应用,其目的是将NKI丰富的知识传授给学生[1]。针对国内教学系统慢慢走向智能化的特点,将智能教学系统进行改进。

一个典型的智能教学系统包括下面几个模块:领域知识库、教师模块、诊断模块和学生模型,另外也包括一些“模拟环境及生动、有效的交互界面”[2]。我们将这个模型放入网络中,提出一种在网络环境下节点式的智能教学系统。设计网络智能教学系统考虑的主要问题是:知识的表达、教学策略、学生模型。

传统的教学内容组织要么使学习者沿着某路径依次学习各教学单元内容,直至教学过程结束,可使学生循序渐进地掌握领域知识,要么是采用多重选择反应,各教学单元除了呈现教学内容外,还附加若干相应的教学单元,并对学生的错误采取相应的补救措施。这些方式没有将认知心理学的理论考虑进去,造成领域知识表示的结构性、灵活性都较差,未能充分发挥学生的主动性。网络中的内容是相当丰富的,我们将领域知识的学习融合到网络中,采用人工智能的一些方式加以应用。这里我们将课程内容表示为网络中的一个一个的节点,每个节点包含了文本描述、声音、图形、图像、动画等信息,这些节点之间通过网络链接在一起,学生可以通过这个网状结构学习内容。每个节点的知识可以是一个领域的知识,也可以是一个综合型的,学生可以随时查询需要的内容。在系统中还有一个重要的模块是教师模块,也就是教学模块。这个部分控制学生的学习过程,包括学生学习的记录以及当前的学习状态等,那么在教学策略中首先要由适宜的教学安排。教学顺序的常见类型有:时间顺序型、逻辑顺序型、以论题为中心展开的顺序型、螺旋顺序型、平行顺序型和知识分层等等。根据教学内容的特点以及学生的需要,可以在教学策略中设计不同的教学顺序类型,以满足不同学生学习的需求。教学策略的另外一个方面就是要采取实时多样的教学模式。教学模式一般有:操作、练习模式、咨询模式、指导模式、问题求解程式、模拟教学模式、游戏模式等等,不同的教学模式与教学目的、教学内容、辅导原则等息息相关,并能针对不同的教学模式实时地做出相应的辅导,能够对学生的响应作出及时的反馈,并能检测学生对教学内容的掌握情况。教学模块除了针对学生的内容外,还可丰富教师的教学内容以及增加教师的交流,通过在节点上教学信息,获得学生的学习情况;通过各节点间的交互,可以更大领域地获得知识的丰富以及教学水平的提高。

在网络教学智能化的技术中,可以将虚拟现实仿真技术,模式识别技术等应用于系统中。当将仿真技术和虚拟现实技术结合来实现一个虚拟现实系统时,并不需要开销巨大的设备,在微机上就可以实现以仿真为目的的虚拟现实系统。目前,世界发达国家正在利用网络教学进行这方面的试验,例如,美国的一所学校利用计算机网络给学生们上挖掘文物的课程,学生们实际面对的是计算机仿真的考古环境,甚至挖掘的时候都能听到扬土的声音。学生可以通过联网计算机分析莎士比亚的名剧等等。这样通过各种网络技术将课程灵活设置,老师和学生都能身临其境般地教与学。通过有机地结合VRML、Java、HTML以及VWP(虚拟世界播放器)等,可以实现网络智能化教学系统。

2.2 网络教学系统的应用

由于多媒体技术的运用,教学过程中能充分利用文本、图形、图像,音频和动画等多媒体进行交互,从而激发学习兴趣,提高教学质量。近年来,国外很多大学纷纷开发了各种不同实现方案的网络教学系统,例如:VTEL的远程教学系统采用视频会议系统较好地实现多点双向交互式网络教学;CISCO的IP/TV能够在IP计算机网络上传送MPEG-1、H.261等高质量全动态的视频图像、话音和数据等。随着我国计算机网络的日益发展,中国教育科研网及其它一些网络为网络教学系统的应用提供了有利的条件,可以在不同的环境得到应用,为网络教学的开展提供了基础环境。网络教学系统的应用主要有三个方面[3-5]。

首先是教师应用。用户登陆网络教学系统后,教师可以在线管理本课程的课件、布置作业、上传课件相关资料以及相关信息等。教学可以添加章节、编辑和删除章节,可以添加课程内容、编辑和删除课程内容等。教师可通过系统录入考试试题和答案,确定测试的范围、题型和难度等,然后由系统生成试卷,对学生进行测试,对测试结果进行统计分析,作为学生学习的重要参考。其次的应用是可以进行作业管理。学生在线修改和提交作业,并可以浏览教师评语,了解知识点掌握情况。

其次是学生应用。多媒体网络教学系统以其丰富的网上学习资源、良好的交互快捷的通信方式,为学生个性化学习提供了可能。网络环境下,学生被赋予自主学习的权力,他们可以通过协作方式,主动去查询资料、解决疑难、探索知识。学生可以浏览相应的课程内容、在线完成作业、向教师提出问题等。学生可以浏览作业,联机完成作业,提交作业,并可以浏览教师所给的分数和作业分析报告。学生可自主选择课程的相应章节进行测试。

然后是教师学生的双向交流应用。教师可以借助网络教学系统回答问题、答疑信息整理、答疑室管理,并且若发现某个问题具有代表性,可以把它整理后转存到答疑信息库中。答疑信息管理功能就是教师有权删除答疑室中没有价值的信息,也可以将答疑室中有价值的信息转存到答疑信息库中。

除了这三个主要的应用外,还可以提供实时授课服务,包括课程内容的上传、实时授课音视频的采集、处理与发送,包括三路视频信号(教师视频、视频展台视频、黑板视频)以及音频信号(教师讲课声音)的采集与切换、流媒体课件的编码生成与发送和问题解答。另外还可以对提供的服务完成教学的评估打分功能,包括:增加评估项目、删除评估项目、修改评估项目、设置评估项目权值等等。

3 结束语

计算机网络的迅速发展为教育的发展带来了很大的契机,网络教学应运而生,它为学生的学习创设了广阔自由的环境,提供了丰富的资源,拓展了教学时空维度。本文介绍了网络教学系统的特点和现状、研究其系统组织,以及应用情况。网络教学系统作为一种新兴的教学形式,能够将传统教学方式难以实现的教学手段成为现实,已经引起政府、学校、企业等部门的重视,对于网络教学的研究目前正在逐步深入。

参考文献:

[1] 唐素勤,刘立浩,曹存根.智能教学系统NKI―Tutor的教学策略研究[J].广西师范大学学报:自然科学版,2007(9):37-42.

[2] 李运林,徐福荫.教学媒体的理论与实践[M].北京:北京师范大学出版社,2003.

[3] 叶志宏.网络课程的设计原则[J].中国电化教育,2002(3):16-18.

篇9

【关键词】知识推理;测试系统;自适应;双向反馈

【中图分类号】G420 【文献标识码】B 【论文编号】1009―8097(2009)11―0118―05

引言

随着知识经济的出现和科教兴国战略的部署,继续学习与终身学习成为每个人生存和发展必不可少的条件。信息技术的到来使网络交互式学习在教育领域中扮演着越来越重要的角色,成为现代远程开放教育教学的主要形式和途径。学生支持服务能有效促进学生学习,也是连接学生与学习活动、学习资源的桥梁,是学生在线学习的保障。[1]因此,我们要利用和发挥网络的优越性,有效组织学员进行网上交互学习,使得他们学会自主学习、提高学习能力,重要的就是要掌握学习方法。方法的知识才是最重要的知识。

一 基于知识推理的在线导学测试系统的提出

1 双向反馈平台在远程开放教育中的必要性

远程开放教育作为教育形式的一种,最终的目的还是让学生学到知识。由于学生在年龄、知识水平、专业背景、工作背景、地理位置、学习环境、学习动机等方面都比传统课堂教学中的学习者要复杂,所以做好远程教育的学生学习支助服务尤为重要。人际交互和基于技术媒体的双向通信交流是学生学习支助服务的核心成分,对整个远程教育具有重大意义。[2]

在远程教育中,师生交流主要是通过非连续通信手段(包括函件、电话和计算机网络在内的电子通信手段)实现的。在远程教育中,仅有教学信息由院校和教师向学生的单向是远远不够的,学生在学习过程中的诸多困难和问题应该及时予以处理答复。在一定意义上,学生信息反馈的畅通与及时处理答复是检验远程教育院校的学生学习支助服务系统的有效性和效率的基本标志。[2]学生在学习过程中的信息反馈往往是具有个性化的特征,因人而异。对学生信息反馈的处理答复也必须是及时的、有针对性的。由此,一个实时解决学习问题并教会学生如何解决问题,因“人”施教的网络双向反馈平台应运而生。

2 具有知识推理的在线导学测试系统能解决的问题

远程学生会遇到的困难是因人而异的,而且多不胜数,主要的困难有三类:学习问题、交流问题、个人问题。[2]本文提出的测试系统恰好能弥补这些问题中的某些方面。

二 具有知识推理的在线导学测试系统的反馈功能

网络学习系统正向着智能化、个性化、适应性的方向发展。学习诊断是适应性学习系统了解学生知识结构和学习效果重要依据,没有这个依据,适应性学习系统根本无法了解个别学生的学习需求,那就更谈不上根据学生需求进行适应性教学了。适应性学习系统对教学诊断测试具有非常严格的要求,它要求这种测试能尽可能测量出学生学习的效果,即哪些知识已掌握,那些知识还需要继续学习;同时这种测试还要求必须具有极高效率,尽可能的以最少的测试内容诊断出学生的真实能力,而且在不同环境、不同时间内所诊断的结论是一致的。一个比较合适的测量系统是计算机自适应测试(Computer Adaptive Test-CAT)。它的核心是:依据受测试者答题情况不断计算其当前能力值和信息量,并根据这些参数实时地调整试题水平,直到受测试者的能力被恰当估计出来为止。一般说来,自适应考试仅需要传统考试方式一半的时间和约为40%～60%的长度就可取得同样的效果。[3]

1 测试前的反馈

在远程教育中,作业和检测也是实现远程教育个别化教学和个性化学习的重要途径和手段。由于学习环境、年龄等因素,使得他们的课后作业疑难解答和复习难以完全到位,所以测试系统本身可以起到检测学习的作用。同时由于每个学生的知识水平和学习情况不一样,笼统的测试只会影响学生后面的测试效果,所以在测试前应对学生者的基础水平进行估测,然后在此基础上给出难度相当的题检测学生的实际学习情况。对于已经进行过测试的学生,每次登录系统后的测试起点应以上次测试的水平为准。

2 测试中的反馈

(1)系统反馈机制

基于知识推理的在线导学测试系统根据学生的学习历史记录以及学习绩效,动态的组织和呈现与学习者本人当前学习能力最相关的学习内容。它利用数据库智能检索(Intelligent Retrieval From Database)[4]能准确地测试学生的学习基础或学习效果,即测量哪些知识学生已经掌握,哪些还没有掌握,对暂时没有掌握的内容进行逆向层层推理,给出学习提示,当推理到达知识节点底层时,则呈现当前最适合的学习资源,以此作为自适应学习中动态呈现学习内容的依据。其反馈机制如下图所示:

测试系统从登录开始时进行测试,识别出学生原有的知识结构、认知水平,或是结合学生前次学习过程的历史记录,对学生的知识水平和能力进行估测,从而可根据学习者的自学能力、接受能力、理解能力呈现与他能力最适应的学习内容;正式测试是针对性的测试,为学生发现薄弱环节并进行巩固性复习提供依据;对同等难度级别进行测试,主要是对根据项目反应理论(IRT)考虑潜在因素对学生测试效果的影响,诸如心理焦虑、紧张、视力欠佳等问题。

在正式测试过程中,学生题目回答正确,根据自适应原则,下一题难度上升,同时应遵循知识结构特点,呈现的是与上题知识点相关的高难度题。当溢出该知识点时,应以章节为单位,抽取与该知识点所在章节联系紧密的章节的某一知识点题,出题难度级别应从弱到强,这样便于被测者知识的梳理和贯通。同时出于个性化考虑,对于基础较好的学生,在他做连续做对难度不断上升的三题以上,系统会对难度进行跳跃式上升。继续答对则继续跳跃式上升,只要难度达到最大,系统自动结束考试。如果学生回答错误,则题目难度下降,同时不能偏离该知识点的范围,即逆推过程既要保证自适应出题,从次难题到较易题,又要保证题目范围在该知识点相关连接区域之内。当难度达到最底层(指数最低)且分知识点达到原级,跳出测试,页面则呈现与题目知识点相匹配的学习资料,电子课件,专有习题解答(采用锚点定位到知识点的具置)。对于计算要求较高的题,页面则会出现做题的提示信息和具体解题步骤。学习完毕,学生可点击“结束学习,继续测试”按钮,重回测试介面,呈现与最后学习前一题的难度级别和知识点想匹配的题,题目不能溢出此界。回答正确,则进入“正确”模块;回答错误,给出几道低难度的其它题(如另一章节)的再测试,相当于进入程序的进口。这种并不立即结束考试的缓冲做法,可以避免盲目判断学生的整体学习能力和认知风格,并且给学生在别的章节题测试表现的机会,多维度进行检测。考虑远程开放教育学生的学生背景和学习时间的复杂性,测试以答题数目最多30道为限。这是除人工可以点击“结束考试”自动退出之外的另外一个退出接口,由系统自动结束测试。一是每个人全身心投入的注意力只有15-30分钟左右,题量越大时间越长越影响做题效果;二是30道题一般可以包含7个知识点(以每道题可联系4道关联题来算),基本可以满足学生的求知欲。由于本在线测试系统是基于网络的,考虑运行速度,一般宜采用这种固定长度原则(fixed length)作为测试终止原则。

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(2)知识概念结构图

学习资源是由各个知识点组成的,知识点在结构上一般是树状,或者说是层次结构,如图2。

根据知识树的特点和难度自适应的要求,设计了题目的数据库结构。包括下列资源表:章节表、类节点表、知识点表。如下表2、表3、表4、表5。

3 测试后的评价

学生在测试过程中,可以通过个人良好表现自动结束考试或是主动点击“结束考试”按钮后,得到一份能力测试报告,对本次的学习过程进行一个量化分析和评价。

根据布普姆的教育目标分类学,教育目标分为认知领域、情感领域和心理动作技能领域。认知领域的教育目标由低级到高级共分为六级:知识、领会、运用、分析、综合和评价。同时布鲁姆认为,教师应该根据教育目标分类学的规定,将每一学科的教学目标具体化。因为任何一道题不可能只考查某一方面的能力,所以测试的目标因子应是一个复杂的多要素集合,构成的向量空间可表示为:U={U1,U2,…,Un},根据布鲁姆提出的认知活动的认知规律,结合具体的试题库,测试系统采用多级综合模糊数据模型,针对学生的综合能力进行评价,U具体表示为:U={记忆,理解,运用,分析}。这个矢量中的每一个分量表示题目所考查的某一方面的认知能力,每一分量的侧重模糊度采用模糊语言值布尔量{极弱,较弱,一般,较强,极强}表示。将其转化为[0,1]内的实数:极弱=0.1,较弱=0.3,一般=0.5,较强=0.7,极强=1。其形式为:

其中rij的具体含义为:某一认知层次属于某一试题的隶属度。测试系统将以套题为单位,每套题总共有十五个小题,只有对错两种结果A=(0,1),这样学生的答案将是一个由0或1组成的向量A= {a1,…,aj,…,am} ,可得出学生表现出的认知能力水平,设公式为:

其中i=1,…,m,j=1,…,n,设系统m=学生在结束测试前的所有题数,n=4,U为四维空间,其意义为:{记忆能力,理解能力,运用能力,分析能力},每种能力均有{极弱,较弱,一般,较强,极强}五种水平级,这样就会得出评语集B=[B1,B2...B4]。其中Bj={e1,e2,e3,e4 ],ej∈水平集记忆能力(r1)、理解能力(r2)、运用能力(r3)、分析能力(r4),这四个字段赋予了认知能力的隶属度。测试后,可得到B1,B2,B3,B4四个数值型数据,并且有0

设学生的答案是(1,0,1,1,0),得到B1=0.65,B2=0.65,B3=0.37,B4=0.5,就有:IF((0.6

三 在线测试平台的发展与展望

对于学生者而言,学习资源的细化和学习活动的序列化有利于学习者根据需要方便、灵活地获取资源和参与活动,有利于跟踪记录学习者学习资源利用情况和活动参与情况,从而提供个性化的学习反馈与建设,这对实现个性化的在线学习十分重要。[6]本测试系统用难度自适应匹配不同学生的学习能力,用逆向推理寻找父级知识点的方式解决了学习诊断中学习焦点堵塞的实际问题,是值得肯定的。系统从登录开始测试到测试结束,全面的分析学习者学习的历程,判断学习者学习能力和认知风格,将学习资料以最适合学习者的方式呈现,将所学知识以连续的、联结的方式进行梳理和导通,是教会学生如何有效的进行学习的良方。

与些同时,测后重“评”。教学自动测评是计算机辅助评价(Computer Assisted Assessment)的核心内容和研究前沿之一。[4]客观而又真实的学习评价是对学生学习能力最贴切的反映,同时也是学生找到差距,重新找到学习起点的合理依据。在线测试平台可以尝试人工智能中的技术和模糊数学的算法对评价指标和算法进行改进,同时应该用逻辑斯蒂模型(Logistic Equation)或其他合理的方式客观地处理好答题过程中的隐性因素。

参考文献

[1] 陈庚,丁新,袁松鹤,徐铮,蔡永.网络课程要素分析及建议[J].开放教育研究,2008,(12):77-78.

[2] 丁兴富.远程教育学[M].北京:北京师范大学出版社,2001:218-226.

[3] 汪和生.计算机自适应测试在学习诊断中的应用[J].中山大学学报论从,2006,(6):34-38.

[4] 吴吉义,平玲娣.人工智能在现代远程教育中的应用研究[J].中国远程教育,2009,(1):66-69.

[5] 穆肃.远程学习者认知风格的分析研究[J].现代远距离教育,2007,(1):21-24.

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关键词：高等职业教育；现代教育技术；网络多媒体

所谓现代教育技术就是以现代教育思想、理论和方法为基础，以系统论的观点为指导，以现代信息技术为手段的教育技术它是现代教学设计、现代教学媒体和现代媒体教学法的综合体现。是以实现教学过程、教学资源、教学效果、教学效益最优化为目的。

现在，随着信息技术的突飞猛进的发展，现代教育技术对高等职业教育的影响也是各个方面的，涉及到教师的教与学生的学习与生活的各个层面，包括教育规律、教学方法、教学手段、课程开发、教学设计、教学管理、教学评价、学习方式等。现代教育技术的引入，更使高等职业教育的教学模式不断地发生着变革。

现代教育技术的特征

现代信息技术主要指计算机技术、数字音像技术、电子通讯技术、网络技术、卫星广播技术、远程通讯技术、人工智能技术、虚拟现实仿真技术及多媒体技术和信息高速公路。这些技术在教育、教学过程中的运用实现了教学信息显示多媒体化、教学信息组织超文本化、教学过程交互化、教学信息存储数字化和教学信息传输网络化及全天分侯教育等。

传统意义上的教育技术手段如幻灯、投影、录像等，而现代教育技术手段是以计算机为基础的教学技术。多媒体教学则是计算机辅助教学的一种重要教学手段，是在教学过程中，根据教学目标和教学对象的特点，通过教学设计．合理选择和运用现代教学媒体并与传统教学手段有机组合共同参与完成教学全过程。以多种媒体信息作用于学生．形成合理的教学过程结构达到最优化的教学效果。

现代教育技术手段在教学过程中的应用特点

多媒体教学中利用CAI课件实现了问与答、分步骤演示、灵活的查询和仿真教学，模拟试验等功能，具有很好的交互性，可以模拟考试．可用于学生在教师指导下的自主学习、复习、练习、测试和模拟试验等。多媒体教学具有集成性、形象性、直观性、可控性及信息量太的特点，在教学过程中实用、高效。同时多媒体教学可以有效地实现程序化教学和人格化的教学理论，为因材施教提供现代化教学手段。

多媒体教学环境能够有效激发学生的学习主动性、积极性和创新意识．利于实现创造性的学习目标，运用多媒体技术的灵活多样、生动逼真、便于控制。使全方位的立体信息空间在教学过程中得到充分运用，从而引发学生的想象力和创造力，以满足个性化的学习要求。

调查后发现现代教学技术在教学应用中存在的问题

．使用信息技术过程中，教师与学生的互动性较差，学生注意力不够集中，特别是对于一些抽象、复杂的问题在多媒体教学中不容易再现，学生注意力难于集中，难以吸引学生注意力、引导学生有目的地学习．而且多媒体教室上课学生容易疲劳、课堂气氛较为沉闷，难以兼顾个别差异。

．制作教学课件有一定难度，大部分素材都要教师自己去找，信息来源渠道单一、造成形式单一，吸引力差，教师没有将课程与信息技术更有效地结合，有些需要进一步分析的问题在多媒体上显示不出来；制作课件花费时间较长，教师工作压力增大。由于教学设备的配套不够．信息化程度不够。设备只满足基本要求，也限制了现代技术的应用；教师掌握的信息技术有限，课件制作、软件熟练使用较难：设备维护、设备故障的处理上更是有很大的难度。

．教学方法不够人性化，上课太枯燥，学生上课老想睡觉；很多老师都没有用过多媒体上课，操作生疏，使用不熟练，教学准备不充分，教师对课件的依赖性太强，有的老师上课只看课件，如果离开课件，就不会讲课了。

．教学过程中老师节奏控制不好，讲得太快了、不详细，学生笔记不好做，讲得慢了，学生又生出疲惫情绪，让人有些无所适从；多媒体教室电脑配置低，处理影音速度太慢，影响老师讲课时间与心情，出现电脑故障时，多方联系管理人员，费时又费力。

对解决所出现的问题的一些思考

．多媒体教室设备管理网络化

随着多媒体教室在高职院校中的应用越来越广泛，设备管理也需要跟上时代对管理信息化的要求，设备管理与维护需要在依托网络的基础上完成建设。完善多媒体系统的硬件与软件设施建设，在多媒体教室建设过程中，统筹考虑，综合应用计算机技术、多媒体技术及网络远程监控技术，集中协同控制计算机、摄像头、投影机、幕

  

布、功放、IP电话、电控锁等设备，利用声音影像远程交互系统，创造出一个远程交互可控的现代可视化网络多媒体视昕教学环境，使教师随时能够与中心管理人员联系，设备维护人员在不到达现场的情况下也可以对多媒体设备进行故障排除及疑难解答，大大减少了设备故障或教师不熟悉设备操作从而对教学的影响。

设备管理网络化还能大大减少教师对设备的操作，所有的设备开关均由中心控制室设置的课表开关．教师只需要在上课时间打开主控台即可，设备自动化也增加了使用设备寿命，减少教师不必要的误操作，使教师能够把身心全部集中在与学生的互动上来。

．电脑操作的无线化．将教师从主控台解放出来

教师使用多媒体设备主要是使用多媒体课件或播放影音资料．其中关键设备就是计算机系统，但传统的计算机操作需要使用键盘或鼠标等输入设备，教师不能远离主控台，所以这是学生们和教师都觉得在多媒体教室互动性不够的一个主要原因。为此，我们可以使用无线的电子教鞭来代替键盘和鼠标，在教室的任何一个角落能够完成电脑的基本操作，同时配合小巧的纽扣式无线话筒达到教师与学生在课堂上溶为一体的客观环境，从根本上解决多媒体教室中教师与学生互动的技术障碍。

．加强教师培训，更新教师知识结构、提高教学理论水平

现代教育技术的迅猛发展对教师提出了越来越高的要求，教师也面临越来越大的工作压力。所以高职院校应该鼓励教师不断学习并且创造条件定期对教师进行培训，让教师转变教育观念，不仅掌握和熟练本专业所授课程的知识，也应掌握一些现代教育技术应用知识．比如课件制作、图形制作、动画制作等内容。使教师从教学目标出发．根据学生的实际情况，利用各种信息技术手段，设计教学内容，既要注重教师的教也要注重学生的学，突出学生的主体作用。让学生更加积极主动的去学习。

_充份利用网络，将教学过程再现在网络

随着网络的发展。学生在网络上进行学习、教师在网络上与学生进行交流都成为可能，教师在可视化网络多媒体教室中上课的过程都可以录制并存储在网络中心的存储服务器中．学院也可以将优秀教师的课程通过网络转播到其他多媒体教室中，并存储在网络存储服务器中。实时存储，随时调用，实现资源利用的最大化。学生课后在校园网络上随时可以再现教学内容，从而调动起学生学习的主动性。教师可以在教学平台上录制、自己的课堂录像，与学生在平台上进行交流与勾通。对于一些年轻教师来说，站在第三方的角度来审视自己的教学全过程，能够快速提高自己掌控课堂教学的技术与能力，而且能够更好的设计教学内容，调动全班同学的学习积极性。