成人教育个性化教学模式的教学实践
李刚
【摘 要】成人学生的工学矛盾突出，出现了学生到课率低的问题，同时，由于学生缺乏个性化的学习指导影响了学习效果，导致学习半途而废。利用学习数据分析技术，采用以“学习者分析”为核心的教学模式，通过构建学习数据库和学习数据分析系统完成教学工作，可以提高成人教育教学的效率。随着网络教育技术的发展，利用技术手段记录学生学习过程中发生的学习数据，通过学习数据分析能够制定出适合学生个性化需要的教学方案，学生在个性化教学方案的指导下学习，能够激发学习热情。
【关键词】教育数据；数据分析；自主型学习；个性化教学；教学平台
【中图分类号】G72；G434 【文献标识码】A 【文章编号】1001-8794（2018）03-0007-03
一、成人教育的个性化教学
成人教育是培养高素质应用型人才的大众化教育，也是完善终身教育体系，建设学习型社会的重要基础。由于成人学生文化基础薄弱，成人学生的工作与学习之间的矛盾突出，导致学生到课率低，学习效果难以保证，所以成人教育工作面临新挑战。
个性化教学是基于学生的个性特征差异而提供的学习服务，为了实现个性化教学需要记录和分析学习行为产生的学习数据，用于评估学生的学习过程并进行个性化的学习干预和指导，进而激发学习者的学习兴趣。个性化学习充分尊重和调动学生的学习主动性和积极性，满足学生自主学习的需要。在课堂教学模式下，教师以授课为主难以全程关注每个学生的学习情况，无法收集学生的学习数据。由于成人学生希望通过学习提升自己的工作能力和就业本领，但是学生无法获得教师的个别指导，不能根据自己的认知能力有选择地学习，所以，课堂教学难以实现个性化教学。
利用网络技术能够记录学生的学习数据，进而为学生进行个性化教学指导。教学过程是一个传授知识、领悟知识的渐进过程，应该依据“数据—教学数据—分析和指导—评价和预测”的脉络，将教育理念与学习数据分析技术相结合，探索适合个性化需要的教学模式，缓解成人教育中的工学矛盾。
二、基于学习数据分析技术的教学模式
（一）学习数据分析技术
教学过程中教师教学、学生学习的数据构成了学习数据，例如，教师的教学内容、教学大纲、教学方案，学生的作业、考试成绩等都属于学习数据。学习数据分析技术是在网络和智能化技术所打造的学习环境下，通过收集、分析教学过程的学习数据，为学生提供开放的和按需供给的教育模式，实现信息技术与教育教学的深度融合，最终达到促进学习者发展和学习者智慧提升的教育目标。[1]
学习数据分析技术将学习数据、教学内容、学生个人的认知能力和教師教学经验相融合，通过构建学习数据分析模型，利用学习数据处理算法获得指导学生学习的教学方案，指导学生自主学习。应用学习数据分析技术使得教育不再千篇一律，教师指导学生的依据是学生在学习过程中积累的学习数据，教学的针对性更强，学生能够自主学习感兴趣的知识。
（二）学习数据分析系统
学习数据分析系统是对学习资源数据库的数据进行处理，为教师和学生提供学习管理信息服务的系统，由制作教学资源、采集学习数据、分析教学数据、制定教学个性化教案、评估学习效果等部分组成。利用学习数据分析系统，教师负责组织教学资源，包括文字资料和视频资料；学生自主选择学习时间学习课程内容。学习数据分析系统通过分析学生的学习习惯、对知识的掌握程度、关注的知识点评估学生的学习效果，为学生定制个性化学习教案，供学生自主学习。另外，利用学习数据分析系统能够分析教学课件的利用情况，包括教学内容的难易、学生感兴趣的片段等内容，为教师组织优质教学资源提供信息服务。因此，只有网络教学才能收集到相关教学数据，而教学只有在数据依托下才能有效展开。
利用学习数据分析系统进行教学工作，使得教学更加有针对性。学生的学习进度、学习方案由学习数据分析程序处理后制定而得。学生能够根据教师为自己制定的学习方案满负荷学习，提高了学习的自觉性，满足了个性化学习的需要。教师的精力放在组织教学内容和分析学生的学习数据上，教师能够把更多的精力致力于学生的学习指导。
（三）教学中的学习数据
基于学习数据分析的教学过程如图1所示。
1.教师构建课程资源
教师根据课程知识的特点，将教学内容分解为若干个知识点，确定知识点的级别、难度，编制和构建课程的知识点结构模型。课程的知识点结构模型记录和反映了知识点间的层次结构关系。当两个知识点形成了上下级关系时，说明下级知识点是上级知识点的基础，学生学习时必须先学习下级知识点，只有下级知识点的学习达标后，才能学习上级知识点。同级别知识点的学习顺序是任意的。
教师以课程知识点为核心，制作每个知识点的教学课件资料供学生学习，包括文字资料、视频资料、补充资料。同时，结合知识点编制作业题目和考核题库，为巩固和检测学生的知识点学习效果提供依据。
2.学生自主学习
学习数据分析系统根据学生的学习行为、作业记录、评测结果、讨论日志等学习数据为学生编制教学方案，学生根据教学方案自主学习。学习数据分析系统，为学生学习提供个性化的教学指导，并为评价学生的学习情况提供了保障。
学生学习时，根据学习数据分析系统为其制定的学习方案进行课程学习，学习环节主要包括学生自主浏览教学视频，学习课程的内容。学习知识时，需要学生完成作业以便巩固对应的知识点。学生通过参加知识评测，检测对知识的掌握情况，如果评测的结果没达到系统规定的标准，学生将无法进入后续环节的学习。对于不懂的问题学生可以参与课堂讨论。
在上述学习环节中，通过技术手段记录每个学习环节的数据形成了学习数据库。例如，利用摄像头能够采集到学生上课行为的图像，可以分析学生学习时的状态，推断学生学习的难度；利用视频数据处理软件能够分析学生浏览视频课件时遇到的难点和解决问题的策略；利用日志文件能够记录学生浏览课件的痕迹。所以，学习数据分析系统根据学习数据能够推断学生的学习行为、分析学生的学习能力，为学生提供个性化的学习指导。
（四）学习数据分析技术的作用
学习分析技术包括数据采集、数据存储、数据分析、数据表示和应用服务五个环节，而数据收集、数据分析、学生学习、信息反馈及学习干预五个方面构成了其主要要素。[2]
在学习分析技术支持下开发的学习平台能够有效地支持学生的学习活动，实现学习行为分析、自我评估分析、自主学习指导等功能。学习行为分析能够分析学生的学习习惯、认知能力、学习资料浏览习惯、知识点浏览习惯等学习行为，这些数据为指导学生学习、定制符合其习惯的教学方案提供了有效的依据。
要实现个性化教学就必须对学习者个体的自我差异做出个性化的学习诊断，通过学习分析技术对学习者的课程知识点难度、学习时间、学习时段、作业成绩、知识点的掌握情况、思考问题的时间及应用所达到的层次等一系列学习过程数据进行收集，利用学习分析技术中的关联规则分析、聚类分析、人工智能算法对数据进行适当的处理，可以推断出适合学生个性需要的教学方案。
学习分析技术能够对学习者有关学习课件的下载、标注、观看、阅读等行为的频数进行处理，对视频场景内的学生进行检测认定、轨迹追踪，由系统自动分析、判断学生的行为信息。系统能够记录学生打开视频的时间、退出视屏的时间、视频中哪段浏览频繁、视频质量的评价等数据，通过这些数据可以评判学生对知识的学习情况，评判学生目前的学习层次，有针对性地为学生制定学习方案和学习指导。
为了解决成人学生到课率低的问题，利用网络教学能够弥补课堂教学的不足，例如学生能够根据自己的时间安排学习，学习过程和学习进度完全由学习分析系统提供，这种学习模式比较灵活。成人教育的学生大多利用业余时间学习，网络教育技术作为成人教学的辅助手段，为学生提供了多种学习方式，采用基于“互联网+学习数据+学习数据分析”技术下的新型教育模式，能够满足学生个性化学习的需要。
（五）实际应用情况
学生可以利用手机登录教学平台完成课程的学习，为了构建情景式教学氛围，可引入计算机动画设计技术，模拟课堂教学学生进入教室、找到座位、看板书、听讲等，让学生有身临其境的感觉。学生能够按照知识点结构回放学习课件，对不明白的知识反复浏览学习，并且与教师和其他学生进行网络交流和讨论。学生从“被动式听课”转到“主动式上课”，并通过与真实环境、虚拟空间互动满足情景式个性化教学需要，实现真正意义上的互动信息化教与学。采用网络学习方式，学生通过网络课件、网络视频、网络题库等教学资料学习，学生投入的学习时间不同，学习进度各异。尽管网络学习没有教师面对面的督促，如果学生懈怠就会落后于其他同学，所以学生会自觉地投入到学习中，这强化了学生主动学习的意识。
网络学习方式能够缩短学习周期，学生能够根据自己的情况有效地安排学习。教师不再是满堂灌式的教授，而是致力于学习数据的分析和个性化教学指导工作。从学习效果看，传统教学方式，课堂教学依靠一次期末考试得到对学生的学习评价，网络学习方式，学生按照知识点结构参加多次测评，当前知识点测评不合格，不能进入下一个知识点学习，这样学生的学习才扎实。
三、结束语
成人学生的工学矛盾突出，缺乏个性化的学习指导，利用網络学习方式能够满足成人学生的学习需要。采用基于学习数据分析技术的教学方法，教师不再以讲课为主，而是利用后台指导和分析学生的学习，教师的角色发生了根本改变，人们是否接受这种教学方式需要用制度来约束。学习分析技术需要有效地甄别和筛选学习数据，传统的教学模式不具备分析和使用数据的能力，教师和管理者可能会抵触学习分析工具的使用。与学习分析技术相关的法律制度、安全技术尚不完善，所以个性化教学研究还有很多工作要做。
【参考文献】
[1]刘晓琳，黄荣怀.从知识走向智慧：真实学习视域中的智慧教育[J].中国电化教育，2016（3）：14—19.
[2]李艳燕，马韶茜，黄荣怀.学习分析技术：服务学习过程设计和优化[J].开放教育研究，2012（5）：18—24.
