基于深度學習的個性化學習模型設計

1、基于深度學習的個性化學習模型設計 摘 要：現(xiàn)階段人們的學習呈現(xiàn)碎片化、微型化、多任務和淺層讀圖的特征。如何促使學習者進行信息深度加工、構建結構化知識體系，有效、準確地獲取學習資源，滿足其個性化學習和高階思維能力發(fā)展的需求，成為目前的研究焦點。文章在闡述和研究個性化學習、深度學習內涵的基礎上，認為個性化學習系統(tǒng)的核心是個性化學習過程，將它與深度學習過程融合，一方面提出基于深度學習的個性化學習模型，以期提高個性化學習的效果；另一方面指出該模型包括學習交互界面、實踐共同體社區(qū)、深度學習過程、智能導學過程和評價五個核心模塊，以便為進一步研究提供方向。 關鍵詞：個性化學習；深度學習；學習系統(tǒng) 中圖分類號

2、：G434 文獻標志碼：A 文章編號：1673-8454（2016）08-0082-05 一、問題提出 互聯(lián)網(wǎng)技術和移動技術的飛速發(fā)展，使得網(wǎng)絡覆蓋更廣、上網(wǎng)速度更快，為網(wǎng)絡學習與移動學習提供了穩(wěn)定的學習環(huán)境。據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心（CNNIC）2015年7月發(fā)布的第35次中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告顯示，我國網(wǎng)民規(guī)模達6.68億，手機網(wǎng)民規(guī)模為5.94億，在整體網(wǎng)民中占比達88.9%，手機已經(jīng)成為我國網(wǎng)民的第一大上網(wǎng)終端1，人們更傾向選擇網(wǎng)絡和移動設備作為學習的工具。 大規(guī)模在線開放課程MOOC的出現(xiàn)引起了全球范圍內教育的變革，它以大規(guī)模、在線、開放三大特征吸引著全球的學習者。Courser

3、a的注冊人數(shù)每天都在增加，截至目前有14，875，712位學員注冊，有1291門課程對全球免費開放2。我國“本土”慕課“學堂在線”，在過去一年選課人數(shù)超過57萬次3。MOOC課程的特征是學習目標單元化，學習知識碎片化，學習內容富媒體化。一門課程分成若干個單元，再將一個單元劃分為若干知識點以5-15分鐘的圖片、音樂或視頻的形式展示。目前倡導的微課教學、關注微信和微博課程公眾號的微學習，更是以碎片化的理念來組織學習。 碎片化學習呈現(xiàn)的是短時間、單任務、獨立知識點的學習方式，學習者在生活和工作間隙實現(xiàn)隨時隨地的被動接受與主動獲取知識，它能有效的利用碎片化時間，快速達到學習目的，調動大家參與的積極性，

4、在廣泛的碎片化學習過程中，每位參與者既是學習者也是知識的貢獻者，營造了一種泛娛樂化學習氛圍。 然而，碎片化學習往往具有知識內容單一、淺閱讀的特征，學習者對知識的理解停留在淺表的感受層面。有學者在研究碎片化學習對認知障礙影響的調查中顯示：51.4%的學生不認可以碎片化學習取代系統(tǒng)學習，認為長期碎片化學習將影響邏輯思維能力的發(fā)展4。在信息量巨大的網(wǎng)絡環(huán)境中，學習者難以保持邏輯、系統(tǒng)的長時間記憶，各種推送消息、彈出窗口讓學習的焦點不停的在頁面間切換，對知識的注意更多的是感官的“瀏覽”活動。這樣的學習活動難以引入深度的學習、構建知識的聯(lián)系及發(fā)展創(chuàng)造力。因此構建“深度”的個性化學習環(huán)境就成為攻克淺層學習

5、的關鍵。然而如何在學習者的認知軌跡中挖掘學習者的學習偏好？如何有效的引導學習者進行信息組織加工、構建知識結構和對問題的反思與知識的遷移，促進其高階思維能力的發(fā)展？如何建立知識與個體之間的關聯(lián)，達到私人訂制的個性化學習推送，實現(xiàn)職業(yè)發(fā)展的個性化學習和終身學習的需要？都是個性化學習研究關注的焦點。 二、個性化學習與深度學習概述 1.個性化學習的內涵及現(xiàn)狀 我國古代教育家孔子最早提出個性化學習的理念“因材施教”。在網(wǎng)絡技術資源極其豐富的環(huán)境中，學習者也呼吁能獲得“私人訂制”的學習體驗。因此如何實現(xiàn)以人為本、以培養(yǎng)創(chuàng)新人才為目標的個性化學習成為教育者關注的焦點。個性化學習是相對傳統(tǒng)教育教學模式而言，它

6、能尊重學習者的個體差異，根據(jù)學習者學習方式、掌握技能、興趣愛好、學習目標等提供符合學習者特征的學習策略，同時還能幫助學習者更好的了解自我，促進資源的有效利用、學習效果的提高和個體的個性發(fā)展。個性化學習可以使每一個學習者的潛能得到最大限度的發(fā)展，獲得成功體驗和生存效能感5。 自網(wǎng)絡教育開展以來，自主開放的教育形式，讓不少研究者開始關注基于網(wǎng)絡環(huán)境下個性化學習的研究。目前，國外對個性化學習系統(tǒng)主要分為兩種：智能教學系統(tǒng)和自適應學習系統(tǒng)。國內對個性化學習的研究也比較多，從研究的內容，可分為本體的資源庫研究、數(shù)據(jù)挖掘技術研究和學習風格研究三大類。如黃海江等人研究基于本體資源的個性化學習6，對資源進行語

7、義描述從而建立與學習者特征的聯(lián)系。如劉美玲7、劉向麗8分別從數(shù)據(jù)挖掘和學習風格角度研究個性化學習的系統(tǒng)，依據(jù)學習者的歷史數(shù)據(jù)和表現(xiàn)行為設計并推薦學習者感興趣的學習內容。隨著網(wǎng)絡環(huán)境的變化，基于網(wǎng)絡的個性化學習模式也在不斷更新。從研究的依托環(huán)境來看，現(xiàn)階段研究的個性化學習有遠程學習的個性化學習、網(wǎng)絡教育的個性化學習、關于e-Learning的個性化學習及基于移動學習的個性化學習等，他們從技術創(chuàng)新和環(huán)境支持角度構建個性化學習模型。 2.深度學習的內涵及現(xiàn)狀 深度學習最早提出是在20世紀50年代，美國學者Ference Marion和Roger Saljo研究學生閱讀學術文章的過程和結果發(fā)現(xiàn)，學生在

8、信息加工的過程中存在深層次和淺層次的區(qū)別。隨后，在1975年他們發(fā)表的論文中明確提出深層學習（Deep Learning）和淺層學習（Surface Learning）的概念9。目前對深度學習的概念沒有統(tǒng)一的界定，但對深度學習本質內涵及特征的認識日趨一致。概而言之，深度學習是一種學習方式，是通過理解、歸納、分析、綜合、評價的手段達到有意義的學習目的，在元認知的基礎上批判性的接收和學習新知識，構建知識間的聯(lián)系，進行知識的遷移和應用，促進高階思維能力的發(fā)展。深度學習要求學習者具有主動探索精神、批判性思維、學習遷移和創(chuàng)造能力。國內對深度學習的研究還停留在理論研究和探索階段。國外對深度學習注重從實踐教

9、學中探索和總結促進深度學習的策略和方法，如John Biggs 和 Catherine Tang 合著的Teaching for Quality Learning at University中結合教學實踐，闡述了深度學習的定義、過程和評價方法，提出利用SOLO分類法來測量學生的理解水平，認為深度學習法是提高教學質量的有效方法10。 三、個性化學習的學習形態(tài) 1.個性化學習系統(tǒng)應用要求 個性化學習系統(tǒng)是支持開展個性化學習活動的環(huán)境，個性化學習是指以學習者為中心，根據(jù)學習者的需求、風格、能力等自由選擇學習目標的學習過程，理性的個性化學習環(huán)境表現(xiàn)為以下特點： （1）豐富的學習資源。與傳統(tǒng)統(tǒng)一授課教學

10、模式相比，個性化學習根據(jù)學習者的能力和風格等特點提供有差異的學習課程、學習材料、認知工具和學習空間等。 （2）自動化的學習管理?；诰W(wǎng)絡的個性化學習，能自動監(jiān)控學習行為、活動和結果的軌跡并保存在數(shù)據(jù)庫中，形成個性化電子檔案袋，便于挖掘學習者特征，實現(xiàn)個性化學習。 （3）自由的學習空間。為學習者提供自由的選課機制，不限地域、時間、次數(shù)反復學習的機會。 （4）虛擬的學習社區(qū)空間?；诰W(wǎng)絡的虛擬學習環(huán)境，非面對面的學習交流具有匿名的特點，學習者不必擔心因失敗被他人嘲笑的后果，為學習者提供了一個暢所欲言、開放的學習共同體空間。 2.個性化學習系統(tǒng)工作流程 個性化學習系統(tǒng)常見的工作流程為：用戶首次使用系

11、統(tǒng)時需填寫用戶信息和問卷，形成基本的用戶偏好和學習風格，在學習過程中監(jiān)測學習者學習行為，通過數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析等來構造并逐步完善學習者模型、建立學習者與課程知識庫間的聯(lián)系，從而實現(xiàn)個性化推薦，形成個性化的學習路徑，如圖1所示。系統(tǒng)由環(huán)境、資源和技術組成，大都具備課程學習、資源下載、測試與跟蹤、實時監(jiān)控的功能，分析學習者的特征信息、測試結果、學習任務完成情況等，并將它們及時反饋給學習者或教師，幫助他們進一步提高教與學，利用數(shù)據(jù)挖掘技術實現(xiàn)個性化推薦的學習服務。其實系統(tǒng)的核心還是個性化學習的過程，但他們過多的注重技術，沒有將深度學習的理念引入到個性化學習活動的設計過程，沒有考慮學習者如何在個性化學

12、習環(huán)境中對知識進行信息加工，如何實現(xiàn)知識的建構、遷移、評價和創(chuàng)新。 四、基于深度學習的個性化學習模型的構建 1.模型整體設計 根據(jù)系統(tǒng)工作流程和研究的領域架構，將深度學習的個性化學習系統(tǒng)的結構分為了五部分：學習交互界面、深度學習過程、實踐共同體社區(qū)、智能導學過程和評價中心，如圖2所示。學習交互界面是學習者與系統(tǒng)溝通的直接通道，需要結合視覺與心理學的研究；實踐共同體社區(qū)是解決和深入探討同一類問題而聯(lián)系在一起分享信息和生活經(jīng)驗的群體，為學習者提供交流討論、知識遷移及創(chuàng)造的場所，是深度學習不可缺少的部分；深度學習過程是學習者學習過程的探究，需要更多學習策略與認知策略的支持；智能導學過程是指在系統(tǒng)提供

13、的數(shù)據(jù)庫資源的基礎上，通過數(shù)據(jù)挖掘和分析，建立學習者特征模型，為學習者提供個性化導學的學習策略，需要數(shù)據(jù)處理和算法分析的研究。評價即是對學習效果的評價，學習效果的好壞是評價學習系統(tǒng)的唯一標準，需從多維度展開。 2.模型主要功能模塊分析 （1）學習交互界面模塊 學習者的學習活動和學習結果都需通過界面與系統(tǒng)數(shù)據(jù)建立交互聯(lián)系，因此系統(tǒng)的界面設計不僅要有良好的視覺效果，還需要考慮學習者的偏好和行為習慣，在用戶的體驗上做到“別讓我等，別讓我想，別讓我煩”11，在技術上能夠滿足自適應多種終端的快速、正常響應。避免因系統(tǒng)的操作而增加學習者的認知負擔，使學習者在學習活動過程中保持愉快的心情、便捷的操作和快速的

14、獲取服務。 Pieter Desmet和Paul Hekkert12將用戶體驗分為三個層次：感知體驗、理解體驗和情感體驗。以學習者為中心的交互設計，建立從第一眼與界面的初步感知，到實際操作的交互體驗，最后產生情感的共鳴，在界面的友好與交互中創(chuàng)設學習的情境，激發(fā)學習者的學習興趣。 （2）實踐共同體社區(qū)模塊 實踐共同體由領域、社團、實踐三個基本元素構成13，是指在涉及的領域有共同文化背景、目標、意義和實踐，對領域問題有相互影響、相互學習、相互聯(lián)系的人的實踐集合，他們在一起分享信息、想法、工具等，在實踐中開發(fā)、分享和保持知識。基于網(wǎng)絡的實踐共同體能打破地域、時空的限制，延伸網(wǎng)絡虛擬空間，方便學習者在

15、共同學習任務和共同興趣驅動下積極、主動地參與信息分享、知識交流和經(jīng)驗討論，還能消除網(wǎng)絡學習的孤獨感。在社區(qū)內發(fā)起討論主題，社區(qū)內成員可以自由發(fā)言，新成員和老成員間的經(jīng)驗交流能激發(fā)學習者的積極性，保持對未來學習的新鮮感和努力程度，促進學習者對知識的組織加工、知識創(chuàng)新和思維能力的發(fā)展，實現(xiàn)深度學習。 （3）深度學習過程模塊 深度學習的過程在功能模塊上又包括個性化學習路徑的選擇、監(jiān)控中心、資源的調度和學習結果等模塊。學習者在首次注冊使用時填寫基本信息、學習傾向、原有知識水平等，系統(tǒng)根據(jù)用戶信息推薦個性化的學習課程，也可以自主選擇課程、制定個性化的學習路徑和計劃。在多次登錄和課程學習之后，對監(jiān)測的個性

16、化學習行為和學習結果信息進行決策分析，可實現(xiàn)個性化學習需要預測，提供更接近真實的個性化學習需要，幫助學習者制定和完善學習計劃。學習者可以自主的選擇學習課程，根據(jù)自身的媒體傾向選擇學習平臺提供的資源形式，根據(jù)自己的時間和學習目標制定學習計劃并實施。但學習者的深度學習過程表現(xiàn)為：注意與預期、元認知準備、學習情境創(chuàng)設、選擇性知覺、知識習得、批判與重構、知識遷移、評價和創(chuàng)新等階段，如圖3所示。在知識習得階段之前的學習表現(xiàn)為注意、識記和理解，還是淺層學習的表現(xiàn)，批判與重構階段之后的學習涉及元認知的認知、高級概念的理解、創(chuàng)新和高階思維能力發(fā)展，屬于深度學習。 批判與重構知識：信息加工過程中，學習者在元認知

17、理解的基礎上主動批判性地學習新知識，建立新舊知識之間的聯(lián)系。在這個過程中，運用多樣的學習策略如實踐共同體社區(qū)相互分享學習經(jīng)歷，或運用其他交流工具進行交流協(xié)作，幫助學習者進行知識的重新組織和意義建構，實現(xiàn)知識的整合。 遷移：學習者利用獲得的新知識來解決其它的同類問題。遷移分兩種形式：一種是直接遷移，是不需要信息加工，直接把獲得的新知識運用到實際問題中。另一種是間接遷移，對學習者的要求更高，需要將獲得的知識總結轉化為概念、方法或思想用以處理復雜的問題。遷移是建立在對知識深刻理解基礎上思考、領會學會學習的方法。學習者可借助實踐共同體社區(qū)在提出問題與解決問題的過程中實現(xiàn)對知識的遷移。 創(chuàng)造：是學習的高

18、階階段，學習者在學習過程中不斷評價、總結，根據(jù)自己的學習目標和學習結果等進行反思，將知識的遷移能力進一步升華，實現(xiàn)知識的創(chuàng)造。創(chuàng)造是在物質積累的程度上產生的，是量到質的變化。在此過程中，學習者需要運用學習的分析工具、評價工具和共同體社區(qū)成員反饋的信息，不斷積累、分析、反思和評價，實現(xiàn)“質”的飛躍。 （4）智能導學模塊 系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫資源中有課程資源庫、學習策略庫、課程知識庫、學習工具庫、元數(shù)據(jù)、知識本體庫和實時監(jiān)測學習行為的學生信息庫。對學生信息庫歷史數(shù)據(jù)進行預處理，通過數(shù)據(jù)挖掘等手段創(chuàng)建或更新學習者特征模型，并建立學習者與資源之間的聯(lián)系即形成導學策略。根據(jù)導學策略建立資源的算法推送機制，通過元

19、數(shù)據(jù)標注形成元數(shù)據(jù)信息，然后將這些元數(shù)據(jù)信息存儲在元數(shù)據(jù)庫中，元數(shù)據(jù)庫通過知識映射到知識本體庫，將學習者領域認知能力與知識本體庫之間建立對應聯(lián)系，根據(jù)標注的知識屬性特征主動推送資源到特征用戶，實現(xiàn)個性化的學習路徑。其實現(xiàn)過程如圖4所示。智能導學過程的核心價值是建立領域知識本體的標注和基于數(shù)據(jù)挖掘建立特征模型與資源的聯(lián)系。 （5）學習評價模塊 學習評價是指依據(jù)一定的指標，采取一定的手段對學生的學習過程和學習結果進行價值判斷的過程。基于網(wǎng)絡的學習評價過程可分為診斷性評價、形成性評價和總結性評價，從學習者的學習風格、認知能力、課程作業(yè)、測評結果等綜合考察學習過程，根據(jù)一定的指標權重來進行判斷。然而，

20、評價的方式和指標還需根據(jù)教學目標和環(huán)境從多個維度考慮。評價方式和指標的設計可根據(jù)布魯姆、辛普森、克拉沃斯、比格斯和克里斯等教育者的教育目標分類理論基礎上，從認知、動作、情感和思維四個維度對照分類展開?；趫D2系統(tǒng)整體設計模型的評價中心將評價的過程分為評價對象、評價策略、評價指標和評價模型的建立，最后實施評價。在本系統(tǒng)中應將學習資源、學習過程、學習結果和反饋信息等作為評價對象，來建立評價策略，根據(jù)實際學科情況設計評價指標、緯度等參數(shù)，建立符合實際課程和學習內容特征的評價模型。 五、結束語 個性化學習是現(xiàn)代教育發(fā)展的必然趨勢，也是學習型社會的需要。深度學習是促進有意義學習的學習方式，是有效學習的學

21、習過程模式。將深度學習的學習方式與個性化學習的理念相結合，目的在于促進個性化學習的深度學習，實現(xiàn)個性化學習的有意義學習，促進實用性和創(chuàng)新型人才的培養(yǎng)?；谏疃葘W習的個性化學習的特點主要表現(xiàn)為： （1）以學習者為中心。情境創(chuàng)設、資源設計與評價及學習活動過程展開是為了更好的激發(fā)個體的學習情趣，滿足個體學習需要，促進個體的知識意義建構，目的是進一步挖掘個性化學習的需求，體現(xiàn)學習者的主體地位。 （2）注重知識的遷移與應用。學習遷移是一種學習對另一種學習的影響。美國心理學家M.L.比格指出：“學習遷移是教育最后必須寄托的柱石。如果學生在學校中學習那些材料無助于他們進一步沿著學術的程序，并且不但在目前，而

22、且在以后生活中更有效地應付各種情境，那么就是浪費他們的許多時間?！痹趥€性化學習中，知識的遷移應用是檢驗學習效果的最顯著方法，更能促進有意義學習，達到深度學習的目標。 （3）促進更高層能力的發(fā)展。個性化學習和深度學習同時強調把個體的學習興趣、特征與資源達到高度的相似匹配，有效的促進信息加工、知識構建、遷移和高級思維發(fā)展，學習者在學習過程中展現(xiàn)個性，實現(xiàn)價值，發(fā)揮創(chuàng)造性，充分發(fā)展人的潛能。 （4）注重自主終身的學習。深度學習和個性化學習都積極引導學習者主動探索、自主學習，注重學習者能力的培養(yǎng)。當今知識增長加劇、技術更新加快，唯有掌握學習方法、終身學習，才能在各種變化中游刃有余，不被時代所淘汰。 本

23、文提出基于深度的個性化學習系統(tǒng)模型，希望能夠在當前碎片化學習形式下提高學習效率，促進學習者構建個性化知識結構體系，一方面為個性化學習的進一步研究提供參考意見，另一方面為基于深度的個性化學習研究提供參考方向。 參考文獻： 1CNNIC第35次中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告EB/OL.http：//cnnic35fzzktjbg.htm，2015-9-3. 2CourseraEB/OL.https：/，2015-9-3. 3孫茂松，彭遠紅.東風漸屬新桃李：寫在清華大學“學堂在線”MOOC平臺發(fā)布一周年之際J.計算機教育， 2014（11）：1. 4張克永，李宇佳，楊雪.網(wǎng)絡碎片化學習中的認知障礙問題研究J.