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基于知识点拓扑结构的个性化学习模式研究

来源:教育教学论坛     2019-3-13 20:50:25      点击:

张春飞 孙元 王成喜

摘要:互联网技术在教育领域的快速发展和应用,以及人们对学习理念认知的不断更新,使得基于学习者个性特征和认知能力分析的个性化教学模式逐渐成为了我国及世界各国教育界研究的热点。本文在研究了高校学生认知特点和个性差异的基础上,结合所学课程的知识点拓扑结构关系和学习者的学习兴趣等特征因素,构造了一个基于知识点推荐的个性化学习模型,旨在提升学习者的学习兴趣和提高学习的效率,从而实现真正意义上的因材施教和个性化学习,它能在缩短学习者学习时间的同时,极大地提高学习者对于知识的掌握和运用能力。

关键词:个性化学习;推荐系统;知识点拓扑结构;智能学习

中图分类号:G642.0 文献标志码:A 文章编号:1674-9324(2018)41-0186-02

通过网络搜索信息获取知识已逐渐成为现代社会人们学习生活的一种主流方式。区别于传统的知识获取途径,网络在线学习的优势在于,能够突破时空限制,消除“信息孤岛”和实现教学资源的有效共享。然而,我国现有的在线学习平台还不能真正适应社会发展的需求,其缺陷也主要集中于书本知识的电子化过程,学习过程缺少智能化指导,不能有针对性地实现个性教学。本文的研究思路是,分析大学生的认知特点及所学课程的知识点的拓扑结构关系,从知识点的衔接关系和学生对于知识点的实际掌握情况出发,研究基于知识点拓扑关系的智能学习推荐教学模式,从而实现真正意义上的个性化和智能化学习指导。

一、大学生的认知特点及个性化差异

当代大学生的认知特点归纳起来主要有以下几点:

1.注意力的广度和深度方面有了进一步的发展。到了大学阶段,学生注意力集中的范围有了大幅度的扩展,注意力集中的时间和深度也得到了极大的增强,目的性、自觉性和自我控制能力在不同的学生个体中呈现多样化的发展态势,因此传统的教学模式已不完全适应每一个学生的发展。

2.记忆力方面有了质的飞跃。多年受教育的经历,使得大学生的记忆能力有了飞速的发展,他们的记忆已不再是单纯的机械式记忆,而是具有自主选择、强调重点和跳跃式的记忆,能够有效地统览全书,抓住纲要,提练重点,并且具有在已有知识的基础上融汇新知的能力。

3.认知能力的个体差异方面进一步扩大。该阶段学生的认知能力个体差异方面表现得更为明显,对新知的兴趣和掌握的深度和广度及实践应用能力有了明显的区别。

综合上述情况不难看出,传统的课堂教学模式已不完全适应现阶段大学生发展的需要,研究新的教学模式已成为当务之急,只有适应时代发展的教学方式才是提升大学人才培养机制的根本所在。

二、基于知识点的拓扑结构关系

高校中的教学资源存在海量性和多元性的特点,知识点之间既存在前后衔接的关系也有时空上的并行发展,因此为了更好地传授及获取知识,在规划一门课程的时候,应首先设计出该课程的知识点拓扑结构图。

以大学计算机基础课程为例,基于知识点拓扑关系的知识树结构如下图1所示。

依据图1,可以得到如下教学启示。计算机与社会信息化、操作系统基础、数据结构与算法和网络技术等存在并行关系,在学习的过程中,可根据学生个体差异,有选择性地跳跃式学习,而计算机与社会信息化和计算机組成原理之间,数据结构与算法与程序设计基础及数据库技术等内容之间存在前后衔接关系,学生只有在掌握了前面内容的基础上才能进行下一步的学习。

三、基于知识点拓扑结构的个性化学习模式研究

1.学习系统模型构建。基于知识点拓扑结构的个性化学习模型结构如下图2所示。该模型的参与角色有两类:一类为学习者,是学习过程的主体,强调学习过程的自主性,个性化分析和推荐模块能够根据学生的认知状态和对学习知识点的理解程度,安排后续的学习内容。另一类为教师,其角色从课堂的主导者转变为学习过程的指导参与者,通过信息维护模块实现对系统中知识的更新和维护,以及实现与学生的交互过程。

学习系统模型采用目前通用的三层架构形式,包括表现层、业务逻辑层和底层数据层。表现层的作用在于依据参与角色的不同,生成不同的交互界面,方便用户操作。业务逻辑层是整个系统的核心主体,实现参与者信息的收集、维护、分析,进而推荐学习的内容,做到个性化教学。底层数据层用来存储系统运行过程中所需的各种数据,为上面两层的正确运行提供数据服务支撑。

2.学习过程分析。基于知识点拓扑结构的个性化学习模式的实际运行流程如下:(1)学习者登录学习平台,新用户注册,获取相应学习权限;老用户提出学习请求。(2)平台接收到学习者学习请求后,为其提供该课程的相应知识点列表,并接受学习者的选择。(3)依据用户选择的知识点,系统根据其存储的知识点拓扑结构关系,为学习者提供一份该知识点的前驱知识点测试题。(4)根据测试题的掌握情况,系统决定是为该用户提供所选择知识点的学习资源还是提供其前驱知识点的学习资源。(5)每个知识点学习完毕,系统都会依据学习的内容,从试题库中抽取相关试题,为学习者提供一份测试题,以检验学习者的学习效果,并为下次的学习提供信息支撑,完成一次教学过程。

四、总结

基于知识点拓扑结构的个性化学习模式最为突出的特点在于它的适应性,区别于以往的教学模式,真正实现了个性化学习,为学习者提供了一个良好的学习环境,能够根据学习者对于知识点的掌握情况推荐学习资源。教学实践显示,该模式能在缩短每个学习者学习时间的同时,提高学习效率,进而实现最优化的教学目标。

参考文献:

[1]吴洪艳.智慧学习视角下个性化在线学习系统设计与应用[J].中国电化教育,2015,(8):127-131.

[2]姜强,赵蔚,王朋娇.基于GALSRM模式的自适应学习系统体系结构研究[J].现代远距离教育,2013,(1):71-77.

[3]陈玉芸.基于学习分析技术的个性化在线学习系统开发与应用[J].高教论坛,2017,(3):65-70.


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