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普通高中生物学知识图谱驱动的学科教学智能化改造
摘要
传统课堂基于班级授课制,存在低效操练,缺乏个性,师生负担
重等问。本研究构建了以核心素养为导向、基于知识图谱的高中生
物学智适应学习系统,通过教学资源的智能化重组赋能教育教学,探
索人机协同教学新模式,减负增效,实现大规模的因材施教。本研究
将生物学新课标中所有知识点和核心素养要求解构形成知识图谱,支
持计算机的推理和计算,匹配开发了15305个微课、动画、试等资
源积件并科学标注,基于知识路径矩阵模型、学习者画像和教学策略
模型,构建了生物学智适应学习系统。基于人机协同教育理念,探索
了传统课堂融合智能技术的嵌入式、诊断补偿式等教学模式。研究成
果先后在150多所高中、4万余名学生中进行了6年实践。实证表明,
该系统可赋能教学,实现学习过程可视化、学情诊断精准化、学习资
源推送个性化等,减少学生无效操练,提升学习效率,为教师备课和
个别辅导提供智能支持;同等学习强度下,学生学业水平考试成绩显
著提升;研究形成的生物学领域知识图谱构建技术和推荐算法在物理、
数学等学科得到广泛推广。
关键词知识图谱生物学智适应学习系统人机协同教学新模式
一、问提出
(-)教师精准备课缺乏“常态”的数据支持
传统班级授课制背景下,教师多是按照班级的“平均水平”进行授
课,缺乏个性化和差异化,薄弱的学生“跟不上〃,优秀的学生“吃不
饱,导致教师课堂教学中低效操练,学生学习积极性大幅度下降。
即使有些通过区域统考或月考获得的数据反馈,但是,,颗粒,,较大,往
往针对的是一个主或单元,对精准教学意义较小,因此需要“常态
化数据支持教师的精准备课。在教育智能化改造的大背景下,数据
赋能为教师精准备课提供了有效支持。⑴
(二)学生面临信息过载”和“信息迷航”问
在学科学习中,学生遇到薄弱的学习内容多是求助于教师,缺乏
即时性和有效性。线上的学习资源虽然很多,但面对海量的在线学习
资源,学生往往面临“信息过载”和“信息迷航〃等问,在学习过程中
需要花费大量的时间去寻找资源,为学生推荐个性化的学习资源来提
升学习效果,已成为当前研究的重要方向⑵。基于知识图谱和图嵌
入的个性化学习资源推荐方法能显著提升计算效率和个性化学习资
源推荐的准确度[少。将学习资源与知识图谱相关联,对学生进行个
性化的推送,实现资源找人”,将大大提高学科学习的效率。
(三)大规模的因材施教难以落实于实际教学
“有教无类咽材施教是中国教育的千年古训。不同的学生在性
格、喜好、兴趣和行为上都存在较大差异,通过因材施教可以满足不
同学生的个性化发展需求0。当前对因材施教的解决方案”多是让有
的学生做基础,有的学生做拓展,不仅难以实现因材施教,更有
可能给部分学生造成心理伤害。在教育智能化改造的大背景下,人工
智能赋能教育为促进因材施教提供了全新的思考方式和解决路径。
(四)静态的知识体系难以被机器识别和处理
为了便于教学,现有的教材是将章节按照知识逻辑和学科逻辑构
成了一个完整的学习体系,但是这种知识的编排方式是静态的、固定
的,计算机很难进行识别和处理,而且知识和知识之间的关联因为受
到教材编排顺序的限制,并没有做到有效的关联。而人工智能时代,
计算机架构的立体性、动态性、多维性等,不能简单地把教材中平面、
静态的知识直接搬到计算机中,而是需要重构新的知识系统和学习体
系,而重构这些体系的底层逻辑就是知识图谱,通过知识图谱将知识
变成动态的、多维的、计算机能够识别的语言,才能实现线上教学的
智能评判、智能推送。[5]
二、问解决的过程与方法
项目组解决问的基本思路是以高中生物学为例,开发指向素养
提升的智适应学习系统,并将智适应学习系统应用到传统课堂教学中,
探索智适应学习系统的人机协同教学新模式,提升学生的核心素养。
2014年至今,先后经过了3个重要版本的迭代(如表1)。研究构建了
基于知识图谱的个性化学习模型(如图1),模型分为知识图谱层、智
适应学习层和系统应用层,体现了知识图谱作为学习支持工具与学习
者的个性化学习过程的深度融合,在记录与追踪学习者的基本信息、
认知水平、能力
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