智能导师系统中教学策略研究

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摘要：智能导师系统（ITS）是实现智能化教学的重要工具，教学策略对智能化教学起到重要作用。智能导师系统采取教学策略是通过了解学生的认知水平、学习习惯、学生情感为学生制定个性化学习方案，辅导学生完成教学目标。该文通过分析智能导师系统中的教学策略，以国内外智能导师系统中运用的问答型教学策略、预期定制式教学策略、协作合作学习教学策略和情感教学策略为例，了解了每个系统运用的教学策略。最后，总结了智能导师系统中教学策略的发展趋势。

关键词：智能导师系统；教学策略；智能化教学；个性化

0引言

随着人工智能技术的发展,我们正处于一个人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代。去年,教育部办公厅发布的《关于开展第二批人工智能助推教师队伍建设试点推荐遴选工作的通知》,明确支持要开发教师智能助手应用,推动教师利用智能助手和情境化学习资源等优质资源,创新教育教学,提高教师工作效能,探索开展智能教育。在线下教育活动中,教学策略对教学内容、教学效果和学生成绩等产生重要影响,教学策略在教学活动中扮演着重要角色。智能导师系统通过模拟教师来实现对学生的一对一的个性化辅导,如何使智能导师系统更好的实现教学效果,教学策略的研究是解决这一问题的有效措施。目前,国内对智能导师系统中对教学策略的研究比较少,缺乏对教学策略的系统分析。本文在研究过程中使用文献分析法,研究数据来自“中国知网”收录的期刊论文和学位论文,文献检索时间为2002-2022年,使用的检索词为“智能导师系统”和“智能授导系统”,一共检索出672篇论文,在这些文献研究的基础上,总结分析了现有智能导师系统中教学策略类型和适用性,为今后智能导师系统的进一步研究与实践给出了发展建议。

1教学策略的研究

教学策略是智能导师系统实施的理论基础,明晰教学策略制定是智能导师系统研究绕不开的重要课题。关于教学策略的选择和制定通常考虑以下四个制约因素：教学目标、学习者原有的知识水平、教师自身素质和教学环境[1]。

1.1教学策略的内涵

施良方（1996）认为,教学策略是指教师在课堂上为达到课程目标而采取的一套特定的方式和方法,根据教学情境的要求和学生的需求随时发生变化。刘国俊（1988）认为,教学策略是对教学的系统决策与设计[2]。卢家楣（1986）提出了情感教学策略,认为情感教学模式具有积极的促学、促情作用[3]。不同的学者对于教学策略的界定和理解是不同的,但对教学策略分析的角度主要有以下几个方面：教师课堂上调控能力、学生的学习需求、教学目标的完成度、教学活动的具体安排和教学过程中双方的情感需求。

1.2教学策略的类型

教学策略根据教学活动的主体可以分为以“教师为中心”的教学策略、以“学生为中心”的教学策略、以“中介为中心”的教学策略三大类。（1）以“教师为中心”的教学策略强调教学活动的主体是教师,主要包括讲授教学策略和反思性教学策略两种形式。讲授教学策略是指教师进行“填鸭式”教学,不给学生思考的时间。教师反思性教学策略不仅包括教师的反思还包括学生的反思,教师通过反思可以发现授课情况,还可以发现学生课堂接受情况。（2）以“学生为中心”的教学策略表明教学活动的主体是学生,主要包括发现式教学策略和情感教学策略。发现式教学策略是指教师在为学生讲解新知识之前为学生创设一个问题情境,引导学生运用自身经验知识主动去获取知识的一种教学方法。情感教学策略是指教师关注学生的情感状态,运用一定的教学方法满足、调动和激发学生的情感需求,从而调动学生浓厚的学习兴趣[3]。（3）以“中介为中心”的教学策略是指在教师在进行教学活动中,借助一定的中介来实现教学目标的教学策略,教学活动中常借助的中介有：多媒体课件、多媒体计算机、电子白板、教学应答器等。

2智能导师系统中的教学策略分析

智能导师系统教学策略的制定和选择是根据学习者的认知水平和学习目标,提供适合学生学习风格的学习资料,实现个性化教学的目标。大多数的智能导师系统具备三类智能技术：课程排序、智能解决方案分析和问题解决支持[8]。其教学策略也从这三方面入手：一是根据学习者的学习习惯,帮助学习者找到适合自己的“最佳学习路径”；二是根据学习者的回答具体分析学生错误原因；三是在学生解决问题时给出智能帮助,如给出提示、反馈等。

2.1问答型教学策略

问答型教学策略是指只包括问题的提问和回答,没有根据学习者的学习情况进行一步步诱导。此类的智能导师系统只是从数据库的角度出发,为学生提供海量的学习资源,通过一问一答的形式（学习者从搜索框输入问题,系统对数据进行分析处理,从数据库中匹配目标答案直接反馈的学习者）[8]。规范性智能导师（NORMIT）：该智能导师系统是基于一个网络的系统,它的目的是教会学生如何运用系统查询自己所需要的知识[6]。贝叶斯智能导学系统（BITS）：是一个基于网络的ITS,主要的功能是教学习者学会编程。它主要是为学生提供帮助,确保学生能够轻松浏览在线的学习资料。为了进一步提高学习目标,海量的数据产生了相关的学习序列。这些顺序便于学习者更容易选择出他们所需要的的学习概念[6]。

2.2预期定制式教学策略

预期定制式教学策略是针对学习者在学习过程中可能出现的一切情况提前预设好答案,可以根据学习者的问题自动匹配答案给予及时的反馈,并根据学生对于问题的掌握情况随时调整对话内容,引导学习者不断建构自己的知识体系。AutoTutor是一种基于自然语言的智能导师系统,它使用预期-误解定制式[5]对话。智能导学系统通过多轮的对话引导学习者总结出自己满意的答案,在每轮对话中,系统将学生对问题的回答分别和预期答案和误解进行对比,并根据分析情况给予学生不同的反馈,为学习者下一轮对话提供材料。系统会根据学生答案匹配百分比,与预期答案和误解进行比较,当学习者答案与预期答案匹配时,系统会根据匹配情况对学习者给予鼓励、给学习者提供暗示或给学习者提供提示。当学习者对答案产生误解时,系统会对学习者进行暗示,然后进一步的为学习者提供提示引导出答案。AutoTutor每一步的对话由三个部分组成：简短反馈、铺垫和启发式提问。例如,你回答的真棒—简短反馈；通过这个知识我们能得到什么启示吗？—铺垫；你从这件事学到了什么？—启发式提问。AutoTutor中每一步提出问题,都是根据学生的表现动态选择的,在这个对话过程中,AutoTutor会把教学目标分割成若干小目标,分阶段告诉学习者阶段性答案。在这个过程中,当学生有问题,教师会立即做出解答；当学生出现误解时,教师会进行纠正以及给出提示。

2.3协作合作学习教学策略

协作合作学习教学策略是指运用系统模拟实际学习场景中教师与学生、学生与学生的交流协作,目的是在学生学习过程中,充当人类教师的帮手,促进和指导学习过程,增加学生之间的教育互动。Agent教学代理的教学流程是一种合作学习的形式,帮助学习者完成日常的学习任务,可以在程序中充当导师和顾问,解答学生的各种难题,给出个性化的解释[7]。例如,表1教学代理支持的合作学习系统的交流图。通过分析Agent教学代理的工作流程,了解协作合作学习需要了解共同的符合每个成员需求的学习目标,从共同的学习目标出发,制定适合学习者、教学者的教学策略,教学代理也会根据教学策略及时改变教学方式。

2.4情感教学策略

情感教学策略以梅耶（Mayer,2005）的多媒体学习认知理论为基础,通过教学代理表达拟人化的情感,教学代理要能够识别、理解、表达、反馈学习者的情感,实现人机之间的个性化交互[11]。情感导学系统（ATS）是将情感教学策略融入到智能教学系统之中,能够根据学习者的认知水平、情绪状态、学习习惯和学习风格等,提供具有人文关怀的个性化学习环境。情感导学系统的教学策略贯穿于教学、实践和测试三个步骤之中,能够充分的发挥导师、学伴以及顾问的角色[9]。（1）教学。情感导学系统从导师的角度出发,一方面在课程的选择上,为学习者呈现的教学资料和教学目标应该清晰明确；要根据学习者当前的知识水平提供合适的学习内容,并预留出“最近发展区”；为学习者提供机会参与到课程活动中来。另一方面在教材的呈现方面,应该根据学习者的个性化特点提供不同的学习材料。最后,在教学过程中,应该让学习者原有的知识与要现学的知识联系起来,让学习者通过自己的努力提高自己的认知水平。（2）实践。情感导学系统在学习者练习时,要鼓励学习者从掌握基本知识点到掌握重难点知识过渡。例如,从低难度、高兴趣的知识点着手,逐渐过渡到难度高、不感兴趣的知识点。同时,智能导学系统要根据学习者的知识水平匹配不同难度的任务,从而激发学习者的学习能力,对于学生回答问题要给予奖励,回答错误要给与提示和鼓励,从而激发学习者的学习兴趣。（3）测试。在学习者进行测试时,情感导学系统会提供不同难度的选项,根据学习者对于问题的回答,给出不同的建议。当学习者表现好时,给予学习者的肯定,并鼓励学习者继续保持；当学习者没有掌握学习内容时,要为学习者提供启发性讲解；对学习者表现不好时,应该给予学习者鼓励和提示。

3发展趋势和展望

从传统的智能导学系统只能简单的回答用户的搜索问题,到后来具有引导性导学系统的出现,后期情感导学系统的加入,让智能导学系统的功能日益完善。随着新兴教育技术的发展,智能到学习系统应该为学习者提供更深层次的学习,提供一种沉浸式学习环境。基于上文教学策略的例子,对于智能教学策略的设计提出了以下建议。

3.1提供更具个性化的教学策略

智能导师系统应该在用户开展学习前,对学习者的认知水平、行为习惯、学习风格进行统计分析,设计符合学习者个性特点的教学策略,并根据学习者的学习状态随时进行智能调整。但仅从这些方面了解学习者是不够的,要时刻关注学习者的情绪状态、学习者所在的社会环境的背景、家庭因素。影响学习者学习效率的不光只有自身因素,外部因素有时也会占据主要元素。要对影响学习者学习状况的因素进行全面分析,为学习者提供符合自身情况的个性化学习方案。

3.2发挥学习者消极情绪的积极效果

智能导师系统应该像人类教师一样,可以通过学生情绪的变化及时了解学生对知识点的掌握程度。已有的智能导师系统大多数关注学习者的积极情绪状态和消极情绪状态,很少有人关注学习者消极情绪的积极效果。通常情况下,学习者的消极情绪会影响学生的学习效果,需要教师出面调解学生的负面情绪。我们应该从学生者心理内部出发,分析产生消极情绪的因素,给学习者进行心理疏导,让其转化为积极进取的力量。

3.3融入具身认知理念[11]

具身认知理念认为,生理体验和心理状态之间具有强烈的联系,并且能够相互激活。研究发现,概念、性格等知识具有具身特性,所以,智能导学系统界面的设计应该以学习者多进行动手操作,在实践的过程中理解抽象的概念。可以在系统界面设计上,通过添加点击按钮、输入文字答案或进行答案的拖拽,让学生参与到学习过程中来,通过动手操作改变学生思维,进而融入身体图示,成为身体记忆的一部分,比被动观察下获得更多的知识。

3.4实现沉浸式立体化学习体验

虚拟现实技术的发展在教育中的应用能够提高学生的参与度和学习动机,让学生能够近距离“接触”课本上的历史文物、地理风貌,可以极大的调动学习者的学习兴趣。教学场景应该打破传统的教室、学生、黑板的授课模式,改变单一的文本、图形、音频、视频教学媒体形式,应为学习者提供具有沉浸式的立体化学习体验。学习者能够通过多元的教学场景,轻松、快乐地学习知识与技能。

4结语

智能导师系统通过模拟教师的讲课和辅助学习者学习,为在线学习者提供了有针对性、个性化的学习支持服务。本文通过分析目前智能导学系统中普遍存在的问答型教学策略、预期定制式教学策略、协作合作学习教学策略和情感教学策略,叙述了智能教学系统是怎样按照教学策略为学习者提供学习的。从上述分析可以预见,在新的理论指导下,以提供个性化的教学策略、发挥学习者消极情绪的积极效果、融入具身理念和实现沉浸式立体化学习体验为基础,借助人工智能技术和5G技术不断进步实现人机协同学习,为未来智能导师系统的发展方向做个参考依据。

作者:白丹丹 马玉慧 单位:渤海大学教育科学学院