近日，在華東師范大學(xué)，一場關(guān)于“科技賦能教育 探索大規(guī)模個性化學(xué)習(xí)”的研討會，針對智能技術(shù)賦能大規(guī)模個性化進行深入討論，并推廣廣泛的實踐，即如何在大規(guī)模教學(xué)中應(yīng)用科技手段賦能教育，實現(xiàn)個性化、精細化的學(xué)習(xí)體驗，因材施教成為亟待解決的核心問題。

智適應(yīng)學(xué)習(xí)：從小閉環(huán)到大閉環(huán)

近年來，隨著科技的發(fā)展，教育模式也發(fā)生革命性變化，傳統(tǒng)的一刀切模式不再適合。另外，新課標(biāo)新教材的施行，使得學(xué)生全面的素養(yǎng)發(fā)展越來越受關(guān)注。

業(yè)界除了對靜態(tài)知識點的掌握之外，通過各種技術(shù)手段更加全面地測量學(xué)生的學(xué)習(xí)模型、學(xué)習(xí)過程等，對數(shù)據(jù)進行建模并診斷當(dāng)前所處學(xué)習(xí)階段及背后影響因素，成為因材施教的基礎(chǔ)。

華東師大教育學(xué)部教育信息技術(shù)學(xué)系主任、上海數(shù)字化教育裝備工程技術(shù)研究中心主任顧小清長期以來持續(xù)關(guān)注人工智能等技術(shù)能力在教育領(lǐng)域的應(yīng)用。她認為，自適應(yīng)教育作為一種利用技術(shù)來促進學(xué)生個性化學(xué)習(xí)體驗的樣態(tài)，核心在于個性化學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃、數(shù)據(jù)驅(qū)動決策、及時反饋支持以及學(xué)習(xí)內(nèi)容個性化。

目前，隨著AIGC等新興技術(shù)的累積融合，自適應(yīng)教育正在進化為更加智能化的“智適應(yīng)學(xué)習(xí)”，進一步提高教育的質(zhì)量和效率。

在顧小清看來，智適應(yīng)學(xué)習(xí)一般有一大一小兩個閉環(huán)，當(dāng)前的智適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品更多是小閉環(huán)，圍繞某一學(xué)科的某一個知識點進行測量、診斷和干預(yù)。但在宏觀教育變革下，越來越關(guān)注學(xué)生的素養(yǎng)發(fā)展，需要更關(guān)注大閉環(huán)——在課程結(jié)構(gòu)層面實現(xiàn)對學(xué)習(xí)狀態(tài)的測量、診斷和干預(yù)。

具體來看，智適應(yīng)學(xué)習(xí)的研究涉及到三個方面的問題：一是有哪些關(guān)鍵指標(biāo)和數(shù)據(jù)來衡量測量學(xué)生的素養(yǎng)和發(fā)展；二是需要技術(shù)來實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的測量、診斷和干預(yù)；三是需要模型跟學(xué)生的學(xué)習(xí)場景相結(jié)合，形成具體的可落地的產(chǎn)品。

學(xué)然后知不足，教然后知困

在《禮記·學(xué)記》中，有這樣一句話“學(xué)然后知不足，教然后知困”，就強調(diào)了學(xué)習(xí)和教學(xué)的動態(tài)發(fā)展過程，這種理念至今仍然具有重要的現(xiàn)實意義。

正如顧小清所說，智適應(yīng)學(xué)習(xí)實際上是通過對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的測量、診斷和干預(yù)來實現(xiàn)的，需要持續(xù)積累學(xué)習(xí)者的行為和結(jié)果數(shù)據(jù)，通過對這部分數(shù)據(jù)進行建模，才能夠獲得對學(xué)習(xí)者的干預(yù)。

“首先，我們需要利用智能技術(shù)去獲得對學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)的測量。”顧小清指出，在這個階段，AI技術(shù)則起到了很好的輔助作用。

為此，顧小清團隊與作業(yè)幫硬件于2023年底啟動“基于認知負荷的自適應(yīng)學(xué)習(xí)機制研究”，在重慶人和街小學(xué)選擇在一所小學(xué)不同班級使用帶有自適應(yīng)學(xué)習(xí)機制設(shè)計的作業(yè)幫學(xué)習(xí)機，展開為期16周的課題研究。

在這個過程中，自適應(yīng)學(xué)習(xí)機制能夠通過學(xué)習(xí)機的“診斷規(guī)劃”功能比較精準(zhǔn)地識別學(xué)生知識薄弱點，管理學(xué)生的認知負荷，通過給學(xué)生提供個性化的學(xué)情反饋制定學(xué)習(xí)路徑和學(xué)習(xí)計劃，推送適合當(dāng)前水平的學(xué)習(xí)內(nèi)容。

在學(xué)習(xí)內(nèi)容方面，作業(yè)幫硬件教研團隊基于分析新課標(biāo)、新考綱等要求，圍繞知識點，進行重新組織，以初中數(shù)學(xué)為例，將所有知識拆解成1600+個知識節(jié)點并實現(xiàn)100%匹配講解視頻。在精準(zhǔn)學(xué)的場景下，每個視頻時長5-10分鐘，在學(xué)生有限的注意力集中時段提供更高效的學(xué)習(xí)方式。

研究結(jié)果顯示，參與實驗的學(xué)生在每天有限的時間內(nèi)實現(xiàn)知識掌握度的大幅提升。其中，學(xué)習(xí)的進度相對較慢的學(xué)生在使用學(xué)習(xí)機后學(xué)習(xí)效果提升更明顯，約有15.2%的提升幅度。

此外，無論是學(xué)習(xí)機使用時長的差異還是學(xué)習(xí)效果提升差異，均凸顯了在自適應(yīng)學(xué)習(xí)機制中的差異化教學(xué)、學(xué)習(xí)路徑可以滿足不同學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)需求從而幫助其更快提升。隨著學(xué)生對學(xué)習(xí)機熟悉程度加深，對學(xué)習(xí)機陌生感帶來的外在認知負荷持續(xù)減少，而伴隨交互數(shù)據(jù)的積累，學(xué)生對課程內(nèi)容等相關(guān)負荷會持續(xù)增加，也就意味著知識掌握程度在持續(xù)提升。

大模型技術(shù)踐行“因材施教”

值得關(guān)注的是，本次研究結(jié)合了認知負荷理論（CLT）等認知科學(xué)與心理學(xué)、智能技術(shù)，通過分析學(xué)習(xí)機脫敏交互行為數(shù)據(jù)，對教師、家長和學(xué)生進行問卷調(diào)查及訪談等方式，在學(xué)校、家庭場景中為學(xué)生營造更加個性化的學(xué)習(xí)支持與輔導(dǎo)，探索提升學(xué)生學(xué)習(xí)成效的同時，增加學(xué)習(xí)興趣，減少學(xué)習(xí)中不必要的負擔(dān)。

據(jù)悉，基于華東師大與作業(yè)幫硬件的聯(lián)合課題研究，此次研討會還發(fā)布了《基于認知負荷的自適應(yīng)學(xué)習(xí)機制研究報告”》（以下簡稱為“報告”）。報告顯示，以AI學(xué)習(xí)機為代表的自適應(yīng)學(xué)習(xí)機制能夠識別學(xué)生知識薄弱點并實現(xiàn)個性化精準(zhǔn)學(xué)習(xí)，同時在課后輔導(dǎo)、作業(yè)設(shè)計方面具備一定優(yōu)勢，對學(xué)生的學(xué)習(xí)效果和自主學(xué)習(xí)能力培養(yǎng)有較為明顯的提升。

根據(jù)報告，作業(yè)幫學(xué)習(xí)機進行系統(tǒng)升級并引入大模型后，可以更加動態(tài)地追蹤學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，幫助學(xué)生提升其高階思維，助力實現(xiàn)項目式學(xué)習(xí)和協(xié)作式的合作學(xué)習(xí)。

華東師大教信系博士后劉婧韡表示，此次系統(tǒng)的迭代，使學(xué)習(xí)機具備了更加個性化的反饋和學(xué)習(xí)路徑，有助于深度培養(yǎng)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力。

“理想的教育是因材施教，是讓每個孩子的潛能都能夠得到發(fā)揮和成長。”顧小清表示，對于智適應(yīng)學(xué)習(xí)來說，我們都是試圖以學(xué)習(xí)者為中心去追蹤他，了解他，為他提供量身定制的學(xué)習(xí)工具、學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)服務(wù)。

作為本次研究實際落地的學(xué)校，重慶市人和街小學(xué)課程中心主任鄧江華表示，此次課題研究讓教師的課堂教學(xué)方式更加多元化，讓數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)更加有趣，激發(fā)了學(xué)生的數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)興趣。利用帶自適應(yīng)機制的學(xué)習(xí)機輔助學(xué)生鞏固練習(xí)，不僅提升了學(xué)生的學(xué)習(xí)效率和自主學(xué)習(xí)能力，也推動了教師的差異化教學(xué)，真正做到了分層練習(xí)，減負提質(zhì)。教師的角色也從教學(xué)工作者轉(zhuǎn)向了學(xué)習(xí)設(shè)計體驗者，可以基于學(xué)情數(shù)據(jù)及時給予針對性、個性化的指導(dǎo)，顯著提升課堂效率。