人工智能支持下的智适应学习模式

发布时间：2023-12-02 08:19

　　因材施教抑或因材促学一直是个性化学习追求的价值取向,然而如何获悉已学知识点的掌握程度以及学习者学习捷径的引领则是其亟需面临的挑战,基于人工智能技术的智适应学习系统为解决这一困境提供了有效参照。智适应学习以知识空间理论、信息流理论以及贝叶斯定理等为基础实现了人工智能技术支持下的高效个性化学习。智适应学习以纳米级的知识点作为学习内容形态,以最佳学习路径的引荐作为学习过程向导,以个性化学习和高效学习效率作为智适应学习的出发点和最终归宿。智适应学习系统呈现了一个完整的智适应学习运行流程,形成了"测、学、练、测、辅"五位一体的学习模式。智适应学习的应用案例表明,其在1:1教与学、精准学习评价以及O2O学习中具有突出的潜在优势。

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【文章目录】：
一、自适应学习的挑战与智适应学习的兴起
二、人工智能支持下的智适应学习基本原理
    (一) 智适应学习的基本内涵
    (二) 智适应学习的基本理论
        1. 知识空间理论
        2. 信息流理论
        3. 贝叶斯定理
    (三) 智适应学习的基本机制
        1. 纳米级的知识粒度分解
        2. 个性化的学习路径荐引
        3. 促进粘性的社区化支持
        4. 快速精准的知识状态监测
        5. 多元化的在线学习内容推荐
        6. 系统自适应功能的智能优化
三、人工智能支持下的智适应学习模式
    (一) 智适应支持的“五星”学习过程模式
    (二) 智适应学习系统结构模型
四、人工智能支持下的智适应学习案例——以初中物理“光现象”学习为例
    (一) 智适应学习案例简介
    (二) 智适应学习基本过程
        1. 信息完善与学前智检
        2. 推送资料与开展学习
        3. 难度分层与靶向练习
        4. 课后测试与学习分析
        5. 攻克漏洞与学习辅导
    (三) 智适应学习效果与优势
        1. 知识点掌握的精准度显著提升
        2. 学习者的兴趣明显增强
        3. 学习效率得到迅速提高
    (四) 研究局限与对策
        1. 模式应用范围
        2. 知识点的表征
五、结语与展望



本文编号：3869273