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智能教学系统中创新型学生模型设计 深圳市沙头角中学 郑伟颖 【摘要】本文在研究了智能教学系统理论和实践的基础上，创新性地提出了一种新型的学生模型设计方式，该学生模型是一种以覆盖模型为基础的综合型学生模型，能对学生的档案信息、心理特征信息、学习历史、学习偏差和认知能力等进行记录。 【关键词】智能教学系统，网络化课堂教学，学生模型 【Keywords】Intelligent Tutoring System (ITS), Network Class, Student Model 智能教学系统精髓是实现个性化学习，从而调动学生学习的积极性，达到更好的学习效果。而学生模型的创建的好坏直接关系到智能教学系统为学生提供的个性化服务的水平。 学生模型反映学生的学习基础、能力特征和个性特点。系统能够根据学生模型提供最适合学生需要的教学。因此，学生模型把学生的个性、学习情况、学习特点用适当的数据结构记录下来，作为系统选择教学内容和教学方法的依据。 1 学生模型的分类 （1） 覆盖模型 覆盖模型是根据行为主义教学理论抽象而得来的一种学生模型，它表示的是学生知道什么，不知道什么的模型。它把学生知识描述成领域知识中专业知识的一个子集。通常做法是在领域知识的每个模块上加上一个权值，表示学生对此知识的掌握程度。覆盖模型特点是注重学生测验时的成绩，如果某一章节的做题的正确率低于60%，则要求学生重学此章节。此种模型易于在电脑中表示，系统开销较小。但是此种学生模型不对学生的错误类型进行分析，无法给出有针对性的学习指导，学生简单地重复学习很可能导致对学习失去兴趣。 （2） 偏差模型 为了解决覆盖模型中不易分析错误类型的缺陷，专家学者研究了另一种学生模型。这种学生模型将学生易犯的错误构建成一个数据库，数据库包含了学生对相应知识的正确理解、可能的错误认识、引起这些错误的可能原因（概念错误、记忆错误、计算错误、操作错误、陌生内容等）以及纠正相应错误的举措信息，通过将学生行为和数据库中的某一类错误进行对比而得到学生模型。错误库中的错误类型通常是由此领域知识上的专家学者根据他们的经验给出，难免会有不够完善的地方，因此错误库需要动态更新。此种学生模型虽善于分析学生的错误类型，但偏差错误库的构建困难，比较费时，难以建立一个完善的偏差错误库。 （3）认知模型 美国著名教育心理学家布沪姆(B.S. Bloom)认为，教育目标应该包括认知能力、动作技能和情感，其中认知能力的目标根据智力活动的复杂程度分为6个等级：识记、理解、应用、分析、综合、评价。由此形成了认知主义学习理论。认知派学习理论认为学生学习的实质就是主动形成认知结构的过程，其基本思想是将学生放在认知主体的地位上，人的认识不是由外部刺激直接给予的，而是由外部刺激和认知主体内部心理过程相互作用的结果。根据这种观点，学习过程本质上是一种问题求解的过程，即利用自己已有的知识去进行思维、推理和解决问题。基于这种理论研制的教学系统不再是简单地向学生灌输知识，而是首先激发学生的学习兴趣和学习动机，然后将当前的教学内容与学生原有的认知结构有机地联系起来，学生不再是外部刺激的被动接受者，而是主动地对外部刺激提供的信息进行选择加工的主体。根据此种理论形成的学生模型即为认知型学生模型。 2 综合型学生模型的创建 认知型学生模型建立的基础是根据学生对问题的回答来计算学生的认知能力，因而需要在每道题上附加其在识记、理解、应用、分析、综合、评价六方面的权重。然而即使是很有经验的教师，也难以确定每道题在这六方面应占的权重。因此，最后计算的学生的认知水平难免与事实相差甚远，从而导致整个系统的失败。再进一步说，即使确定了每题在这六方面的权重，系统的开销也十分之大，完全实现起来困难太大。 行为主义教学理论依然在我国中小学基础教育比较流行，基于行为主义教学理论的覆盖模型在我国也易于被接受。因此，本文所讨论的系统建立的学生模型以覆盖模型为基础，为了克服覆盖模型的缺陷，也加入了偏差模型和认知模型的部分优点，建立了学生偏差库，记录了每个知识点和题目在认知能力上的属性，形成了具有特色的综合型的学生模型。这也是本文的一个创新之处。 综合型学生模型包括以下几方面信息： 学生档案信息：学生的最基本信息，包括学号、姓名、性别、出生日期、年级、班级、进入系统的次数、上一次进入系统的时间等。 学习历史记录：记录学生学习过的知识点编号、学习时间、点击次数、第一次和最后一次学习日期的记录。由于对每个知识点给出了学习的标准时间，学生学习该知识点的所用的总时间和标准时间作出比较后可以预测出学生的学习兴趣。 测试历史记录：记录测试时所做过的题目相关信息，如题目编号、做题所用时间、做题日期、正确与否、得分等信息。 学习/测试断点记录：记录学生上一次退出系统时，所完成的知识点或所做习题