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2018-09-22 星期六
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学科知识能力智能诊断理论、方法与应用研究

 来源:全国教育科学规划领导小组办公室    发表时间:2018-06-30   阅读次数:617   作者:黄涛

    华中师范大学黄涛主持完成了国家社科基金教育学青年课题“学科知识能力智能诊断理论、方法与应用研究”(课题批准号:CCA140152)。课题组主要成员:张浩、杨华利、吴胜龙、占高强、杨恒、陈云、林军好、徐潇、江萧。
    一、内容与方法
    1.研究内容
    本课题研究内容有如下五个方面:
    (1)学科知识本体构建
    结合基础教育各个学科知识体系的内容,根据教育学、认知心理学、学科教学等教育心理学方法,研究与设计学科知识能力表现指标体系。主要内容包括:知识能测评指标的成分和要素的确定研究、设计学科知识能力知识点描述模板,建构知识能力测试指标间的映射关系,知识能力测评指标体系的检验和修订研究、学科知识本体的效度研究。
    (2)自适应测试算法
    通过学生自适应测试实验,根据学生的答题结果及水平智能选择下一题的测量,用最少的题最短的时间准确测量学生的能力水平和认知缺陷。自适应测试步骤主要包括:①面向学科的知识结构的创建;②学生初始能力的评估与初始试题的选择;③自适应选题策略;④测验结果误差诊断纠正。
    (3)诊断分析模型
    构建合理科学、可量化的诊断模型是本项目的研究重点,也是本项目的特色。本部分将研究认知诊断的模型,此模型是利用一个潜在向量来表示受试者是否熟练掌握每一个认知概念,能让人了解学生哪些地方不会,可提供教学评测反馈与补救教学建议。由于认知诊断模型直接计算每个考生掌握每项技能的概率,因此诊断结果更详细,不仅有得于谁和提高考分解释的效度,而且可以更有效地指导教学。
    (4)系统设计与开发
    面向学科的考试评价与分析系统体系架构分为三层,由顶至底分别为应用层、服务组件层、数据层,上层调用下层接口,下层向上层提供服务。应用层为终端用户提供服务访问的入口,系统采用C/S和B/S两种模式为用户提供服务,支持多种终端模式如移动端,PC端和电子双板。服务组件层:系统以服务的方式对应用层提供业务支持,服务组件层主要承担系统各类功能的支撑组件,该层各类组件将以json/xml等标准数据格式和应用层进行数据交换,平台服务包括:知识体系管理服务、资源管理服务、试题管理服务、试卷管理服务、在线测验服务、诊断分析服务、学习行为分析服务等。数据层主要负责数据的存储、检索、更新,文件的访问与存储采用的是基于分布式存储的云存储服务器,基础数据、业务数据以及试题、资源、试卷及测试的元数据描述信息等存储在关系数据库中,试题实体、图片、资源实体等多媒体数据以及记录学生学习行为的日志信息放置在云存储中。
    (5)诊断分析教学实验
    针对本系统的设计目标,结合实地调研,选取不同地区学校的学生作为受试者,对本系统的准确性进行评价。合理选取实验对象时评价结果客观性的一个重要因素,本项目在充分考虑不同地域、不同学习背景对受试者的影响的基础上确定受试学校的选取原则,根据这一原则选取合理数量的受试者,并构建评价实验环境,同时对研究对象进行能力培训。本项目根据受试者的学习背景合理设计考试知识点,并进行在线测验,收集受试者的测试数据按阶段性进行分析,在反复测验一定次数,待系统状态函数趋于平稳状态时,综合分析全体数据集,对本项目的评价性诊断系统的正确性和合理性进行分析。
    2.研究方法
    本课题研究采用文献分析法、实证研究法、问卷调查法、非结构性访谈法、实验法、比较研究法、数学建模法等方法进行研究。
    (1)文献分析法
    通过图书馆、网络搜索引擎及专业数据库(知网CNKI、优秀硕士博士论文库、Springe全文库以及Elsevier电子期刊全文库)检索国内外文献,了解认知诊断理论、方法及特点,从而来确定本课题的理论基础以及研究方向。
    (2)实证研究法
    为验证本实验的合理性,我们将智能诊断系统应用在一线中学做有关认知诊断测验的实证研究,通过初测检验诊断测验的信度与效度;现已在苏州市振华中学与华师一附中初中部两所学校进行试用。
    (3)问卷调查法
    问卷调查主要是为了与认知诊断的结果结合起来,对研究中构建的初中数学学科知识体系的合理性、学生知识技能和能力诊断的有效性进行调查。
    (4)非结构性访谈法
    非结构式访谈又称为非标准化访谈,深度访谈,自由访谈。它是一种无控制或半控制的访谈,事先没有统一问卷,而只有一个题目或大致范围或一个粗线条的问题大纲。由访谈者与访谈对象在这一范围内自由交谈,具体问题可在访谈过程中边谈边形成边提出,对于提问的方式和顺序,回答的记录,访谈时的外部环境等,也没有统一要求,可根据访谈过程中的实际情况作各种安排。本课题使用非结构性访谈法来确定知识体系的结构。另外在测验结束后,对教师对于“认知诊断报告”的相关看法进行非结构性访谈,目的是要教师对于“认知诊断报告”的接纳度、认可度以及一些改进建议。
    二、结论与对策
    1. 研究结论
    课题组所研发的系统面向学科知识能力的智能诊断测试系统与传统的测试系统不同,智能诊断测验不仅能提供分数和排名,更强调对学生认知优势和弱势的细致诊断,定位学生的薄弱知识点,从而为教师进行因材施教提供建议,并为学生的个性化学习和查缺补漏提供方向。经过在不同学校不同班级的实验,我们得到的一般性结论是:
    (1)在建立了课前学情数据驱动的教学模型后,有利于促进教师的教学设计。教学设计是根据课程标准的要求和教学对象的特点,将教学诸要素有序安排,确定合适的教学方案的设想和计划。教学设计要依据课程标准,遵循教育教学规律,研究教材并充分了解学生,从而设立多层次的教学目标,采用灵活多样的教学方法,对教学过程进行巧妙的设计,最终达到教学效果。学情分析是教学设计的重要环节,也是进行教学设计的重要依据。现代教学设计理论认为,进行学情分析为“学习者设计教学”,能够促进教学过程优化,促进教学效果完成。新课改的核心理念是“为了每一个学生的发展”,所以,教学活动必须建立在学生的认知发展水平和已有的知识经验的基础上,这就需要我们进行学情分析,使教学设计及其实施能更客观的符合学生实际基础。而课前学情数据分析正是从多方面准确、细致、客观的反映学生课程学习状况和认知发展水平,因此可以成为教师进行课堂教学设计、开展教学活动的重要依据和便捷工具。
    (2)基于智能诊断系统,为学生的个性化学习和补救提供方向。新一代测量理论认为,认知诊断能结合认知分析的手段去描述学生的内心过程,并以此为基础设计多样的测验来探究受试者的心理过程。首先,认知诊断理论可以将学生的心理活动过程形式化,以参数的方法表示出来,然后进行分析;其次,认知诊断理论可以指导测验的制定:不同性质的测验应确定不同的认知属性,通过验证测验中项目所包含的认知属性及属性层级的合理性,就能有效的判断该测验是否合格;最后,认知诊断有利于制定补救措施:将测验结果进行诊断分析后,生成诊断报告,报告中既包含了学生宏观的整体水平,又包含了微观的每个属性的掌握情况。根据诊断报告,可以针对性的提供个性化补救的建议和调整下一步学习方向。诊断测验结束后,学科知识能力诊断系统立即生成诊断报告,学生通过系统诊断的结果分析自己的问题,结合使用者反馈问卷判断系统诊断的准确性。通过对问卷的分析发现,学生希望能够通过测验知道自己失分的题型及失分的知识点,认为诊断报告能对自己的学习有很大的帮助。在具体诊断结果分析中,发现绝大多数同学认为学科知识能力诊断系统的诊断结果与自己的实际情况是吻合的,提出了希望自己能在课后运用该软件进行自主学习的要求,提出希望看到的更多有关学习问题的诊断建议。
    2.研究对策
    (1)在智能诊断系统使用过程中出现的问题:
    ①在设计智能诊断实验时,认知属性及试题的确定大都是由教师和专家依据自身经验完成的,没有统一的属性标定框架,其属性的精确性和合理性不能得到保证。
    ② 测试数据收集困难。由于应试教育中学校教师和学生压力大,学校不支持学生在校信息化工具,如手机或平板等,以致学生无法采用在线的方式答题,导致通过常规在线测试方式采集数据存在困难。
    ③ 数据处理存在困难。数据收集形式多种多样,有word、excel、图片等形式,使得收集的数据杂乱不一,后台处理相对较麻烦,花费时间较长。
    (2)针对出现的问题,我们提出针对性的解决策略:
    ① 针对知识体系的构建,在构建知识能力属性框架过程中,主要结合专家访谈法的研究方法进行研究,分为两个部分:在设计结构框架前,对专家采用无结构式访谈,从而缩小初中数学章节的研究范围;将设计之后的知识能力属性框架及结构图做成专家问卷,进行第二次专家访谈,结合调查问卷进行结构式访谈,与一线教师再次讨论,针对出现的学科问题不断修改。
    ② 针对收集数据和处理困难的问题,本课题团队尽量保持教师和学生原有的操作习惯,投入一定人力帮助教师进行数据的采集。本研究采用的流程是给学生发纸质的答题卡,学生统一在答题卡上作答,随后收集学生的正误及分数,由此既保留了学生纸质作答的习惯,又解决了数据收集困难和处理困难的问题。

 

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