时间:2024-05-07
摘 要 通过对智慧系统的讨论,提出针对高等职业教育的智慧学习系统建设方案,意在以人工智能技术提高现代职业教育人才培养质量。
关键词 智慧学习系统;学习资源;智慧教育;高职教育
中图分类号:G712 文献标识码:B
文章编号:1671-489X(2018)20-0027-02
A Discussion on Intelligent Learning System in Higher Voca-tional Education//YANG Ming
Abstract By discussing the Intelligent Learning System (ILS), the author puts forward a resolution for ILS in higher vocational education. The aim is to develop quality of modern vocational education by ILS.
Key words intelligent learning system; learning resources; intelli-gent education; higher vocational education
1 研究背景
《教育信息化2.0行动计划》提出:“以人工智能、大数据、物联网等新兴技术为基础,依托各类智能设备及网络,积极开展智慧教育创新研究和示范,推动新技术支持下教育的模式变革和生态重构。”[1]在当代新科技的推动下,中国教育信息化正在从“资源教育”向“智慧教育”发展。
所谓资源教育,是指基于资源开发→资源管理→资源利用这一线路图的教育模式,是一种单一的逻辑型教育模式,没有摆脱资源的开发、管理和利用的传统模式,没有改变传统人才培养的本质。资源教育的技术特点是数字化、网络化和多媒体化。
所谓智慧教育,是在资源教育的基础上,注重人工智能的应用,推动教育创新,构建智慧学习,创建智能实验室和虚拟工作等智能技术应用的教育模式。智慧学习系统能对学习者的学习行为和学习习惯进行分析,自动建立学习方法,自动提供学习资源,完成对学生的评价。
智慧学习系统处理的不仅是学习资源,更多的是要处理学习者的知识,即检测学习者的现存知识,建立知识的学习方法,提供知识的获取途径,评价学习者的学习成绩。智慧学习系统应自动完成对学习者的服务,包括自动感应学习者的需求,自动开展与学习者的交互,自动解决学习者的问题,自动建立最优化的学习环境,自动提出学习建议。其技术特点是在资源教育的基础上加上智能化。
我国高职教育信息化亟待以人工智能技術提升信息化水平,以满足我国职业教育承担的“构建现代职业教育体系、激发职业教育办学活力、提高人才培养质量”三大核心任务要求。
2 高职教育智慧学习系统
智慧学习系统 智慧学习系统是在物化技术和人工智能技术的支持下,可以自动识别学习者的特征,提供必要的学习资源,提供必要的学习分析和学习管理,是一种能满足个性化和社会化需求的自动化和智能化学习环境。智慧学习系统解决了一个教师教几十个或几百个学生的人数差别矛盾,把教师从重复的课堂教学中解放出来,充分发挥学生的自主学习能力,满足个性化学习需求。智慧学习系统可以照顾到学生的个性化,可以对不同的学生提出针对性的学习解决方案与学习建议,提供针对性的学习资源,做出针对性的学习辅导和学习评价。智慧学习系统解决了目前“非智慧”模式的数字资源利用问题,进一步优化学生对数字资源的个性化利用,尤其是提高教学效率。智能学习环境还可以满足社会学习者对高职专业的学习需求,向社会提供在线学习服务。
智慧学习系统的基本特征是智能化。从教育技术学的角度看,支持智能学习包括两种技术,分别是物化技术和智能技术。物化技术主要包括计算机技术、互联网技术、多媒体技术、虚拟现实技术、机器人技术等。智能技术包括学习对象甄别、学习内容规划、学习方法引用、学习资源利用、认知能力培养以及思维、合作与创新能力培养,其主要特征是人工智能技术在学习上的应用。智能技术还要注意教育学、心理学、人体工程学、教育技术学等科学的应用。
智慧学习系统能够运用计算机技术使学生的差异和多样性得到充分的尊重,从而实现对每个学生的最大关爱。智慧学习环境运用人工智能技术提供教学方法的适配性,也可以最大限度地实现教育的公平性。智慧学习系统中的智能技术必须有学习分析与学习服务两项重要内容,前者是对学生的特征分析与评判,后者是对学习过程的全程服务。这是智慧学习与数字学习的本质区别。
智慧学习系统对高职教育的意义 建设智慧学习系统能够盘活数字资源,满足高职特色办学思路,适应服务于社会的要求。高职教育的特点是办学模式的开放性、专业设置的职业性、教学的实践性、培养对象的多样性,这就决定了单一的“正式学习环境”不能适应高职教育人才培养的需要。所谓正式学习,一般是指在教育机构内的有计划、有组织、有目的、有班级的教育活动。所谓非正式学习,是指在任何场合的无计划、无组织、随意的学习活动[2]。正式学习的学习动机有被动的成分,非正式学习的学习动机有主动的成分。非正式学习环境具有可选择性、灵活性、针对性、随意性、再现性、趣味性、移动性、数字性、智能性特点。因此,高职教育除了建立完善的正式学习环境,还要重视非正式学习环境的建立,用智慧学习系统来实现高职教育的特色和满足受教育者的需求。
3 高职院校如何建设智慧学习系统
近年来,我国高职院校的数字资源建设取得很大的成果,各专业及学科都建立了比较完整的数字资源,为建设智慧学习系统创造了很好的条件。高职院校建设智慧学习系统是一个循序渐进的过程,主要应有以下几个步骤。
加强智慧学习系统研究
1)智慧学习系统是传统校园信息化的升级版,需要高职教育管理层的认同和重视。智慧学习系统不仅仅是一个技术问题,还与我国高职教育改革密切相关。智慧学习系统建设是以学生为中心的教育教学改革,是进一步提高办学质量与办学效率、扩大办学规模的根本途径,是提升高职院校社会服务能力的技术手段,是关系到我国高职教育能否培养出更多有用人才的战略选择。
2)要从提高人才培养质量的高度认识智慧学习系统。从目前来看,高等职业教育的培养目的主要有三个部分,即职业知识素质、职业技能素质、职业心理素质。职业知识素质培养不是用应试教育能解决的问题,包括职业基础、职业适应、职业发展等诸多核心知识和拓展知识。对学习者而言,他们需要必要的创新思维能力,包括逻辑思维、发散思维、形象思维、抽象思维、直觉思维、横纵思维六个要素。而职业技术素质和职业心理素质更是需要特殊的情境,文字或语言的表述很难实现这种具人现实性的培养目标。以上这些方面都需要智慧学习系统的支持。
3)高等职业教育的科学发展需要人工智能的支持,通过智慧学习系统,管理者在办学理念、办学质量和人才培养方案方面能得到科学的技术分析和科学决策,建立从任务、执行到完成的全过程人才培养的質量保证。
做好顶层设计 首先,应从工程设计转向教育生态设计。智慧学习系统建设的目的是优化国家人才培养环境,要将智慧学习系统建设与国家经济建设、政治建设、文化建设、社会建设、生态建设统筹考虑,要紧紧围绕国家发展和区域发展对职业教育的需求,建立全新的职业教育人才培养环境。其次,要从学校的独家设计转向社会共建共享设计。在顶层设计过程中要充分吸纳各方意见,从政府主管部门到学校,从专家教授到工程师,从在校生到毕业生,开展长远的人才培养环境规划和设计。最后,各级政府要给予财政支持,开发和建设智慧学习系统。
完善数字资源建设 我国高职教育信息化建设经历了十多年的历程,2006年首次提出在全国建设100所“国家示范性高等职业院校”,其中创建共享型专业教学资源库是主要任务之一;后来经过了信息化建设、精品资源共享课建设、数字资源建设,以及各级别的信息化大赛,在主要专业领域积累了大量的数字资源。但是这些数字资源内容还不全面,质量亟待提高,有的则需要进一步更新完善。只有高质量和丰富的数字资源做基础,才能够建设好智慧学习系统。
设计在线学习的教学管理 智慧学习是一个开放学习理念,是扩大高职社会服务的技术手段。在数字资源建设的基础上,应建立学生在线学习的人才培养方式,扩大社会学习者参与职业教育的规模,开展在线学习管理、在线学习考试、在线学习评价、在线学习技能大赛、在线学习职业资格证培训等。
建立高职智慧学习系统模型 高职教育应以各学科专业委员会为平台,开展智能学习系统的模型建立,研究智慧学习环境的技术和应用。
1)要研究智慧学习的基础技术架构(包括计算机听觉、计算机视觉、计算机智能神经、增强现实等技术的应用),开展针对性的实验和开发。
2)应建立支持高等职业教育智慧学习的智能核心,将办学理念、办学模式、培养方案、教学管理、招生就业等高等职业教育价值观与方法论注入智慧核心中。
3)要开发智慧学习的软件,建立智慧学习环境与学习者的界面,不同的专业要有不同的学习环境并能调用不同的学习资源。
4)应重点建设好学习服务系统,要实现智慧学习环境下对学习者的服务超越人工服务。
4 结语
智慧学习系统是教学模式的提升与重构,其最突出的特征是人工智能的应用。与传统的在线学习系统不同的是,它具有智能化、自动化、个性化等新型教育技术特征,符合我国高职教育对教育信息化的需求,对高职教育具有重要意义。《教育信息化2.0行动计划》提出了新的任务和新的课题,高职教育工作者应积极行动起来,为加快中国高职教育现代化而努力奋斗!■
参考文献
[1]教育部关于印发《教育信息化2.0行动计划》的通知(教技〔2018〕6号)[DB/OL].http://www.moe.gov.cn/srcsite/
A16/s3342/201804/t20180425_334188.html.
[2]杨明,田南生.谈高职教育开放式学习环境建设[J].长春教育学院学报,2015(5):122-123.
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