何秋红，孙文,郑文彬,朱月秀

(1.闽南师范大学 计算机学院,福建 漳州 363000;2.闽南师范大学 福建省粒计算及其应用重点实验室,福建 漳州 363000;3.汕头大学 理学院,广东 汕头 515000)

学习空间理论(Learning Spaces Theory,简称LST)源于知识空间理论(Knowledge Spaces Theory,简称KST),是由美国数学心理学家Jean-Claude Falmagne和比利时数学心理学家Jean-Paul Doignon(以下简称JCF和JPD)于1985年提出并完善的组合数学理论,为用机器自动评估学生知识的应用提供了一个完整的理论框架。它通过分析学生对某个专业领域中一系列精挑细选的难易程度不同问题的解答情况,尽可能精确而高效地判定学生对该领域知识和技能的掌握程度。后来发现知识评估机器其实可以作为一种教学技术的核心组件,因为准确地判断学生的知识状态正是教学过程的关键一环,从而把焦点从评估转向教学,就引出了一个特殊的知识空间,即“学习空间”[1-2]。JCF和JPD不仅提出了理论,还开发了体现这一理论的数学教学软件ALEKS(Assessment and Learning in Knowledge Spaces,https:∥www.aleks.com)。目前ALEKS教学软件提供数学、化学和物理课程,用以评估学生在这些科目的知识状态并指导他们的学习过程。这套系统已经在数千所学校的100门以上的课程中得到广泛应用,数百万学生因此在某些专业领域受益。受到ALEKS的启发,还诞生了一些类似的系统:RATH(1998)、APeLS(2002)、iClass(2008)、MedCAP(2009)、Lee(2014)等[3-4]。

国内关于学习空间理论研究主要有三个方面:(1)知识空间理论扩展的研究。研究员孙波于2004年对知识空间理论进行扩展,提出包含技能结构、技能空间以及技能层次相关概念的扩展知识空间理论,并概述该理论在测评系统中的相关运用[5]。……