人工智能支持下的个性化精准教与学模式探索

    章伟 郭立军

    

    

    

    摘要：合肥市第六中学在智能教育时代，不断引入大数据、人工智能等先进技术，通过学校整体推进，老师不断探索，开展各类教学研讨会，组建大数据个性化精准教学联合实验室，建设大数据教研中心等途径，摸索出了一条借助于人工智能技术、大数据技术开展个性化精准教与学之路，获得了省、市以及其他区域教育局和学校的高度认可。合肥六中将在智能教育时代不断努力与实践，坚持走优质、高效、个性、全面的办学之路。

    关键词：人工智能 个性化 精准教学 大数据

    作为一所有着深厚教育文化底蕴和优秀办学成果的老牌示范高中，合肥六中不断探索信息技术在教育教学和管理中的精细化应用，努力依托信息技术全面提升教育教学质量。近年来，随着信息技术水平的不断提高，政府财政投入力度的不断加大，合肥六中相继开展了高中教育评价、智慧课堂等系统建设，重点围绕学校教学业务，以提升教学效率为目标，在各个年级创新课堂教学模式与学业评价方式。经过一系列的探索，学校已经昂首阔步，走在智慧校园全面建设的新征程中，实现信息化教学应用覆盖全体教师，全体师生信息化应用水平和信息素养普遍提高。随着常态化应用的不断深入，合肥六中已形成了大量的教学数据与管理数据。基于此，学校不断探索教育数据如何更好地服务教学，显著提升师生个性化精准教与学水平。

    一、依托大数据实施精准教学与个性化教学的实践探索

    （一）采集全场景动态数据

    学校在日常的教学中不断产生又同时丢失海量的学习数据，将教学中的数据进行常态化的收集，是提升学校整体教学水平的基础。教学数据主要包括教师的教学资源以及学生的作业考试数据。目前合肥六中已经形成常态化的教学数据采集体系，2017年9月至2019年12月，累计采集12245次作业数据，30多万题学生错题数据。

    （二）构建以学习者为核心的评价体系

    依托网阅、手阅、手机拍照等多元的数据采集方式，实现全场景动态数据的采集与分析，形成15个模块、80多项指标的多元化评价报告，一方面帮助师生了解学生的知识缺陷，发现学生的能力特长，另一方面挖掘班级共性薄弱点与教学重难点，建立双向教学反馈机制，实现精准教学评价。

    （三）开展精准教学与教研

    精准了解班级、年级教学质量，通过阶段性的学情汇聚，可以查看历次学习曲线，了解不同班级、教师的教学质量波动情况，实现科学评价和管理。精准掌握学生学习薄弱点，结合历次考试中该班各知识点的掌握情况，并自动把它和学校乃至全国同等学校进行对比，从而让教师更加清楚地知道教学过程中存在的不足。对于班级中存在的具有共性的错题，提供了错题重做和错题拓展两项功能，为后继的针对性辅导提供了有力的帮助。

    （四）创新教学方式，借助于人工智能开展个性化学习

    面对应试教育背景下学生沉重的升学压力，刷题是学生学习必不可少的环节。然而，根据大数据统计可以发现，学生刷题的40%为无效题，导致了题海战术效率低下。基于这一问题，合肥六中在学生个性化学习领域，推出个性化学习作业。借助于人工智能技术，基于对学生知识薄弱点、学生学习情况、班级共性问题的掌握，制定出符合不同层级学生特点的作业，让学优生、学中生、学困生甚至更多层级的学生真正做到有针对性的练习。为保证推题质量，学校不断跟踪、调查学生和老师的满意度。

    （五）建立“精准教学联合实验室”和大数据教育创新研究中心

    2017年，在合肥市教育局的见证下，合肥六中与中国科学技术大学、科大讯飞智慧教育研究院成立了“大数据个性化精准教学联合实验室”。作为全国首个以“精准教学”为研究对象的大数据联合实验室，它联合了中科大专家、合肥六中资深教师及管理者、科大讯飞核心技术及教研三方顶尖力量。

    不仅如此，合肥六中为了让教师更好地利用大数据进行常态化和系统化教研，还建立了专门的大数据教育创新研究中心，智能化的办公环境、教学数据一扫轻松采集、一键智能分析，为全校数千名同学量身定制个性化学习方案。

    二、效果显著，成绩斐然

    在信息化教育初期，合肥六中以试点试验的方式验证了个性化智能学习所带来的显著效果。通过调查分析我们可以发现，无论老师还是学生，在使用意愿、使用频率、主观体验上都有较大幅度的提升。之所以取得如此明显的效果，其原因在于合肥六中的老师们从之前批改作业、检查作业、讲评作业的大量重复、枯燥的教学中解放出来，可以把更多时间和精力花在精准解决共性问题上来，对班级整体掌握情况不好的地方做重点讲解，大大降低了工作量，提高了课堂讲评效率。

    三、过程性总结与实践思考

    （一）积极开展前瞻性理论学习和实践考察活动，提升以校长为首的领导班子的教育信息化领导力，为学校教育信息化、智慧化的实现提供师资保障。

    第一步，组织领导班子学习;第二步，组织学科主任、教研组长、骨干教师学习;第三步，组织普通教师，从青年教师到中老年教师，逐层推广至全校教师，参与学校校本培训，结合市局智慧课堂、智慧学习、智慧校园活动，开展相应的信息能力提升培训和实践，已取得良好成效。

    （二）遵循新课程改革理念，推进信息技术与教育教学的深度融合，为推进学校智慧化大发展提供方案规划保障。

    以“提质、减负、增效”为原则，以教育理念转变和教学模式创新为突破口，以合肥市教育局全市推进教育信息化为契机，统筹学校教育信息化、智慧化发展规划，为即将来临的高考改革提前做好准备，为学校的跨越式发展提前谋划。

    （三）拓宽工作思路，创新工作机制，积极探索新型学校教育智慧化发展的新模式，以开放的工作机制，为推进学校智慧化大发展提供组织保障。

    组建大数据教育创新研究中心，成立大数据个性化精准教学联合实验室，依托中国科学技术大学与科大讯飞先进的管理理念、强大的科研优势和专家团队，为学校创设覆盖备、教、改、辅、管等核心场景的有针对性的教与学应用环境，以大数据研究和应用为支撑，让教学更加专注和深入，打造個性化精准教与学的新模式。

    （四）正视学校教育惯性，创新工作管理方式，为推进学校智慧化大发展提供制度保障。

    通过活动推动，评价激励，科学管理，专业引领，从小微切入，细节着眼，亮点突破，聚焦成效，分步快速开展各级各类教育教学信息化活动。建章立制，分级逐层从低年级向高年级推广，从青年教师向中老年教师推广，使得新技术和新产品得到广泛推广和应用，学校教育信息化、智慧化工作得到有序且快速的全面实施。

    参考文献：

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    [2]赵宏，陈丽，赵玉婷. 基于学习风格的个性化学习策略指导系统设计[J]. 中国电化教育，2015（5）：6772.

    [3]魏雪峰，宋灵青. 学习分析： 更好地理解学生个性化学习过程——访谈学习分析研究专家George Siemens 教授[J]. 中国电化教育，2013（9）：14.

    [4]陈敏，杨现民. 泛在学习环境下基于过程性信息的个性化学习评价系统的设计与实现[J]. 中国电化教育，2016（6）：2126.

    [5]彭红超，祝智庭.面向智慧学习的精准教学活动生成性设计[J].电化教育研究，2016（8）：5362.

    [6]彭红超，祝智庭.以测辅学：智慧教育境域中精准教学的核心机制[J].电化教育研究，2017（3）：94103.

    责任编辑：丁 蔚