智能学习干预:现实困境、实施原则与实践进路

摘要：

智能学习干预是智能技术驱动学习变革的关键环节,也是大规模个性化教育的重要依托.然而,干预目标的"短视化"、干预方式的"程式化"、干预条件的"粗放化"、干预成效的"模糊化",严重制约了智能学习干预效用的发挥.文章重新界定了智能学习干预的内涵,指出智能学习干预旨在通过全景化教育数据的采集分析,智能诊断和综合评估学生的个体特质、学业问题和学习需求,通过教师和机器的协同决策,找准学生的学习困境,"主动"为学生提供定制化的学习内容、服务与策略,帮助学生减轻学习负担、克服学业困难、提高学业水平、提升学习素养;从主动性、适切性、渐进性、延展性、可解释性、可协商性六方面定义了智能学习干预的实施原则.在此基础上,文章围绕教育数据感知、干预对象刻画、学业问题诊断、学习干预设计、干预措施甄选、干预成效检验等环节构建了人机协同支持的智能学习干预模型,并从价值定位与理念重构、干预成效的长周期检验、风险防范和伦理规约、基于数字人技术的干预模式设计方面展望智能学习干预的实践进路.

关键词：智能学习干预、个性化学习、人机协同学习、智能教育产品、可解释学习干预、教育数字人

所属期刊栏目：29

分类号：G434(电化教育)

资助基金：国家重点研发计划2021YFF0901003

在线出版日期：2023-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：103-111