智慧教室的本质内涵及设计理念
作者:刘忠强 孙 思 钟永江

  摘  要:智慧教室已成为当今教育基础环境建设的趋势。关于智慧教室,目前很多学者是以多媒体技术和设备为侧重

  点进行研究与探索的。本文从理论及应用的角度对智慧教室进行定义与设计,期望构建出能够真正适应个性化学习的

  可持续性智慧教室。

  关键词:智慧教室;认知诊断理论;项目反应理论;知识结构化理论;个性化;可持续

  现代教学理念已逐步从传统“以教为主”的教学模式(重视专业知识传授)转变为“主导—主体”相结合的教学模式,即日益注重对学生解决问题能力、批判思维能力和创新能力的培养。但目前学校的学习环境与时代发展还存在较大差距,不仅体现在基础设施上,还表现在教学与管理上。教室布局单一、师生难以互动、多媒体课件全屏堆砌、设备管理智能化程度低等问题都造成学生学习效率低下。为了解决这些问题,智慧教室的概念开始兴起,人们期望能够通过智慧教室为学生提供个性化的学习环境,并通过相应的软件诊断出学生的认知结构,给予学生个性化的反馈建议。

  一、智慧教室的本质内涵

  (一)智慧教室的概念演进

  关于智慧教室的研究,最早可以追溯到1988年Rescigno[1] 提出的“Smart-Classroom”。早期对智慧教室的研究较多关注的是技术与装备效能。近期研究转为关注智慧教室的功能需求,如Akshey Jawa[2] 认为,智慧教室应具备生成性信息的便捷存储、及时的教学反馈、自动化的设备控制和功能识别、个性化的信息检索等功能。

  黄荣怀等[3]则主要从环境构建的角度出发,提出智慧教室应是一种能优化教学内容呈现、方便学习资源获取、促进课堂交互开展、具有情景感知和环境管理功能的新型教室,并构建了智慧教室的SMART 模型。也有学者从英语构词的角度,将智慧环境解读为“支持学习者基于自身的能力与水平,兼顾兴趣,通过娴熟地运用信息技术,获取丰富的学习资料,开展自助式学习”[4] 。

  陈卫东等[5]认为,智能教室是一个能够方便对教室所装备的视听设备、计算机、投影仪、交互白板等进行控制和操作,有利于师生无缝地接入资源及从事教与学活动,并能适应包括远程教学在内的多种学习方式,以自然的人机交互为特征,依靠智能空间技术实现的增强型教室。

  杨宗凯[6]认为,未来的教室一定是云端教室,包括电子课本、电子课桌、电子书包、电子白板等。在资源方面,由模拟媒体到数字媒体,再到网络媒体,资源最终都在教育云上,内容达到极大丰富,从而满足学生的个性化学习。

  (二)对智慧教室的新认识

  通过上述概念不难看出,学界对智慧教室的论述更多停留在技术层面,导致在一线应用上过多追求技术,而实际效果不很突出。运用上述理念指导的智慧教室实践,即便在概念上关注了交互性,也很少关注甚至忽略了可持续性,没能给出具体的操作方向和方法。

  例如,在利用智慧教室进行“小学乘法”学习的课堂上,每个学生都可以利用手中的Pad 进行自主探究,也可以对问题进行抢答和投票等,表面看来可谓“个性化十足”。其实,在这个过程中,可能有些学生对“什么是乘法”还没有达到理解的程度,而智慧教室在不了解学生学习状态的情况下,只实现了本节课学习内容的个性化。这节课学习结束后,学生的学习状态依然没有被记录,教学系统也就无法据此为学生分配个别化的学习资源。这种孤立式的课堂造成了学生知识的碎片化,难以重建学生的认知结构。

  笔者认为,智慧教室是在云计算、大数据等新兴信息技术推动下,为教学活动提供智慧服务的教室空间及其软硬件装备的总和,以此来达到教育的最优化。智慧教室的主要特征是运用智慧技术,提供智慧服务,实现智慧管理,进行真正意义上的个性化学习与可持续性学习。从应用角度来看,智慧教室应该追求环境智慧、方法智慧和结果智慧。环境智慧主要从硬件技术出发,很容易实现;方法智慧主要从教学技术出发,也可以实现;结果智慧主要从软件技术出发,难度较大,是智慧教室构建的关键所在。

  (三)智慧教室的本质内涵:交互性与可持续性

  智慧教室应该是一种自适应的学习环境,其核心是以新一代信息技术为手段,捕获、记录、分析学习者的认知风格,并以此为依据,定制个性化的学习方案,推送差异化的学习内容,使每位学习者均能在各自的起点水平上获得知识、能力、情感的完善与发展,并最终获得智慧。

  在学习方式上,智慧教室以人(教师、学生)为主体,通过人与环境(设备环境、技术环境、资源环境)的高效互动,促进知识建构和能力发展。其主要特征是高交互性、个性化与可持续性。其中可持续性指,伴随教学过程能够记录每个学生对课程的理解情况、学习进展等。在每节课讲授新知之前,教师可以查询到每个学生的学习情况,进行知识的查缺补漏,或者由教学系统对学生推送相关内容的知识。只有在实现可持续性的前提下,教师才能够根据每个学生的理解情况实施教学,才能够把每节课系统地连接起来,使学生实现真正的个性化学习。因此智慧教室的本质内涵应该是交互性与可持续性。

  二、智慧教室的设计理念与方法

  智慧教室主要由硬件、软件和资源构成。硬件的实现较为容易,这里不再赘述。软件包括一般软件和分析软件。一般软件较易实现,这里也不再赘述。为达到可持续性这一要求,分析软件必须能够实现智能诊断和指导。随着认知科学、计算机科学及数理统计学等学科渗入到心理与教育测量学领域,人们希望通过教育测验提供更为详细的诊断信息,从而更深入地了解学生的认知结构与水平。在这样的背景下,基于认知诊断理论的软件开发是必然趋势,是解决硬件堆砌问题和教学断层问题的一个很好的途径。同时,由于目前的数字化资源大多是支撑教师讲授的,支持学生个性化学习的资源比较缺乏,以下主要论述实现可持续性的诊断软件的设计依据和实现个性化资源的方法。

  (一)认知诊断理论

  传统教育考试只提供一个分数,不能具体告诉我们学生掌握或未掌握什么知识,也不能告诉我们学生做错题目的原因。认知诊断理论是对传统考试的一种补充、完善和进化,它是以认知理论为基础的新的测量方式和测验设计方法,是对个体知识结构、加工技能或认知过程的诊断评估,有助于我们根据个体认知差异进行个性化教学。

  认知诊断模型认为,每个被试都存在着多维度的潜在能力。这种多维度潜在能力的每一个分量表示为一项要测量的技能(称为属性),每一项技能用一个二进制1/0 表示被试掌握与否。一般地,这种多维度的潜在能力用表示,k表示属性的个数,其中的分量在心理计量学模型中融入包含认知属性的Q矩阵,以实现对被试的分类诊断。Q矩阵通常表示为J和K 分别表示项目和属性的个数。是一个只取0或1的数值,用0表示项目J不能测量属性K,用1表示项目J可以测量属性K 。通过构建Q矩阵理论,我们将潜在的不可直接观察的知识状态转换为可直接观察的理想反应模式。通过在认知诊断中引入α和Q 矩阵,我们就会让被试、项目和属性之间建立起联系。

  (二)项目反应理论

  项目反应理论是一种现代心理测试理论,包括分析考试成绩和问卷调查的统计模型。这些模型可用来判断被测试者的潜在特质可否通过项目反映出来以及项目与被测试者之间的互动关系。项目反应理论的能力参数与项目难度参数是定义在同一个量表上的,即需要保持处于 同一标准水平中。如果估出被试的能力,我们可以在题库中选出难度与其能力相当的项目进行新 一轮的测试,使得能力估计更为精确。

  美国心理和教育测量学家洛德提出了著名的正态卵形模型,其项目反应函数是正态卵形函数,其表达式为: 。不同的项目特征曲线假设对应着不同的项目反应模型,目前应用最广泛的项目反应模型是以伯恩鲍姆提出的逻辑斯蒂模型[5]为代表的单维非线性模型,连续性模型与多维模型由于比较复杂,都还处于研究阶段[6] 。伯恩鲍姆假定的项目特征曲线如图1所示。

  图1逻辑斯蒂模型

  项目特征曲线描述的是各种特质水平的被试正确回答某一测试项目的反应概率,一般用P(θ )表示。拥有一定能力或特质水平的被试对某一项目的正确反应概率只与该项目的质量有关。一般来说,被试的特质水平可视为连续变化的,因此,各特质水平上被试答对概率的连线就一定是一条平滑的曲线。由于能力越高的被试答对题目的概率越大,所以这条曲线应该是单调递增函数曲线。经研究,被试的答对概率与其特质水平之间的关系是非线性的,即当特质水平大(或小)到一定程度以后,答对概率P (θ)随之变化的速度显著变小。这种曲线的形状,是一条以其拐点为中心的S 形曲线。一般地,我们可采用项目难度、项目区分度和猜测参数三个指标来描述某一测验项目的质量。从图1 可以看到,项目特性曲线下部的渐近线离坐标轴的零点有一定距离,这表明由于存在猜测因素,能力或特质水平很低的被试仍有可能答对。项目的猜测度参数,一般用“c ”来表示,它表示被试凭猜测答对试题的概率。前面已经提到,项目特性曲线是一条以拐点为中心的曲线,因而其拐点在纵轴上的投影正好落在c与1 的中心上,即拐点的纵坐标为(1+c)/2。这表明特质水平为b(拐点在横轴上的投影) 的被试答对、答错该项目的概率,在排除猜测因素的情况下恰好彼此相等,所以b 通常被定义为项目的难度参数。项目特性曲线拐点处的斜率刻画了曲线的陡峭程度,这与项目划分被试特质水平的能力有关。很显然,曲线越陡,答对概率P(θ) 对特质水平的变化就越敏感,即项目区分被试水平的能力就越强。因此,曲线拐点处的斜率被称为项目的区分度参数,一般用a来表示[7]。

  (三)知识结构化理论

  知识的结构化,就是把知识简化概括,使学生对知识的体系和结构产生形象化的感觉和认识,便于学习记忆。结构化的知识对知识应用特别重要,它有利于学生记忆知识,有利于学生理解和掌握知识,有利于学生迁移和应用知识。知识结构是由概念和命题构成的知识体系,它以最简约、最概括的方式反映了知识的特性或其转化规律。学生的认知结构是一种经过学生主观改造了的知识结构,它是知识结构与心理结构高度融合的结果,其内容既反映了知识的客观性,又体现了学生个体的主观性。一般来说,学生认知结构与知识结构的吻合度越高,其合理性就越大。

  视点结构教学是以一个清晰的点为基点和起始点,将客观事物普遍联系的结构移入学生大脑,形成相应知识架构和思维方式的教学。[8] 结构教学关注知识的逻辑结构、学习者的思维结构,尤其重视培养学习者的理性思维和逻辑思维。视点结构教学是具有普适性的教学模式,在教学有序展开的过程中,学习者的思维活动推动着知识的逐步内化以形成新的认知结构。结构教学实现了对知识结构、认知结构、教学结构三者的有机整合和统一,从根本上提高了学习效率和教学效率。我们希望通过对学生学习情况的可持续式了解,精准地推送个性化的教学内容。根据这一理论,可将知识点内容按照类型和难度图示化,再把学习内容和指导的内容结构化地存储在计算机中。这样,学生在学习过程中将根据自己的学习情况生成个性化的知识图谱,使知识学习可视化,同时系统能够根据学生的学习程度生成个性化的学习方案,将与某一薄弱知识点相关的学习内容推送给学生,从而实现学习的可持续。例如对于高中化学“物质”这一个知识点,可结构化如图2 所示。若甲学生在电解质相关知识点的不同难易程度上遇到学习障碍,那么智慧教室的教学系统会为该学生推送关于该知识点的相应难易程度的学习内容。而乙学生对强酸和弱酸无法划分,系统将推送相关概念以及常见强酸与弱酸。

  图2化学知识点结构化图

  (四)个性化学习资源设计

  目前,数字化学习资源大多是用以支撑教师讲授的,主要是课件、习题等多媒体资源。为了支撑学生的学习,人们开发了大量的微课,试图为学生提供个性化学习的资源。开发的微课资源在实践中确实收到了一定效果,但是这些资源的组织结构松散,不能实现结构化管理,微课也只做到了传到云上,至于谁看了、看的效果如何,设计开发的教师并不知道,更不可能对应用中产生的问题有进一步的指导。因此支撑学生个性化学习的资源应该实现闭环,让教师知道学生的学习结果并给出应用后的指导。其结构如图 3所示。

  图3资源结构图

  1.学案:告诉学生知识点的内涵是什么。主要以文字形式呈现,学生可快速了解知识的内容。

  2.微视频:通过视频形式对知识点内容进行讲解。学生如果通过自己看学案理解不了学习内容,可观看视频继续学习。

  3. 练习:有关理解知识点的练习题。学生观看视频后,如果已理解,则可通过练习来检测理解的程度。如果对某知识点所属的练习题全部答对,说明学生真的掌握了该知识点。如果答错的比较多,则说明学生只是表面理解了,没有真懂。

  4. 学习指导:知识点的外延内容,更多是解题的技巧和方法。如果学生没有真正掌握某知识点,可以查阅学习指导内容,找到该知识点的各种解题方法,再通过测试了解自己对该知识点的掌握程度。

  5.资源:与知识点有关的资源。

  6.专家知识:专家对知识点的评价、诊断信息。

  三、结论

  智慧教室为教学和学习提供了一个智能化学习环境,为培养学生高阶思维能力提供了有效支持。在智慧教室的构建和应用中,人永远是最为核心、最为复杂的要素。根据认知诊断理论、项目反应理论以及知识结构化理论等来诊断每个个体的认知结构,能够让智慧教室帮助学生个性化地学习。然而前方需探索的路程仍很艰辛,只有认知心理学家、学科专家、教育与心理测量学家、计算机专家等形成分工协作的研究团队,发挥各自专长,才能提出更优的诊断策略,并应用在智慧教室里,最终达到优化学习的目的。

  参考文献:

  [1]张亚珍,张宝辉,韩云霞.国内外智慧教室研究评论及展望[J].开放教育研究,2014(1):81-91.

  [2]Jawa A,Datta S,Nanda S,et al.Smeo:A plat form for smart classrooms with enhanced information access and operations  automation[M].NEW2AN,2010:123-134.

  [3]黄荣怀,胡永斌,杨俊锋,等.智慧教室的概念及特征[J].开放教育研究,2012(2):22-27.

  [4]朴钟鹤.教育的革命:韩国智能教育战略探析[J].教育科学,2012(4):87-91

  [5]陈卫东,叶新东,张际平.智能教室研究现状与未来展望[J].远程教育杂志,2011(4):39-45.

  [6]杨宗凯.教育信息化十年发展展望——未来教室、未来学校、未来教师、未来教育[J].中国教育信息化:高教职教,2011(9).

  [7]漆书青,戴海崎,丁树良.现代教育与心理测量学原理[M].南昌:江西教育出版社,1998.

  [8]刘远我,张厚契.概化理论在作文评分中的应用研究[J].心理学报,1998,30(2):211-218.

  [9]詹沐清,卢荣华.论项目反应理论模型[J].科技信息&科技前沿,2009(15):28-29.

  [10]赵伶俐.视点结构教学技术原理[M].上海:百家出版社,2002.

  (作者刘忠强系东北师范大学信息与软件工程学院博士研究生,孙思系东北师范大学信息与软件工程学院硕士研究生,钟永江系东北师范大学信息与软件工程学院教授)

  责任编辑:牟艳娜

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