智能时代大学生在线学习困境分析

2021-07-12姜王宁孙科宏刘凤娟

中国教育技术装备 2021年24期

姜王宁孙科宏刘凤娟

摘要 AI智能等新技术向人们展现了教育革新的巨大潜力，在线学习以其门槛低、学习地点灵活、设备平民化等诸多优势，迅速在智能时代大学生在线学习中占据重要地位。通过剖析智能时代大学生在线学习，归纳大学生在线学习的困境，并提出智能时代促进突破大学生在线学习困境的对策，以期更好地指导智能时代大学生的在线学习。

关键词大学生;在线学习;在线学习困境;个性化学习资源;在线学习平台;大数据技术;自主学习能力;信息素养

中图分类号：G434 文献标识码：B

文章编号：1671-489X（2021）24-0035-03

0 前言

近几年来，科学技术飞速发展，各种基于互联网的新技术不断出现，如大数据技术、云计算技术、人工智能技术等，潜移默化地影响着大学生的学习方式。2017年7月8日，国务院印发并实施《新一代人工智能发展规划》，明确提出：“要通过智能技术来推动教学模式的改革，加速建立交互式学习体系”[1]。2018年4月13日，中华人民共和国教育部发布《教育信息化2.0行动计划》，强调提升智能时代大学生的信息素养[2]。2019年2月23日，中共中央、国务院印发《中国教育现代化2035》，明确要求大力倡导大学生开展在线学习[3]。在此背景下，人工智能技术被大力推崇引入教育领域，促进学生学习活动向个性化学习方向发展。但作为智能时代学习主体的大学生如何发挥在线学习的主观能动性？又如何突破大学生在线学习面临的困境？因此，开展智能时代大学生在线学习困境的研究就显得尤为重要。

1 大学生在线学习困境研究现状分析

在信息技术快速发展的时代，信息化后就出现了智能化，智能化已经成为人工智能时代最显著的特征。2020年12月7日，在国际人工智能与教育会议上，时任教育部部长陈宝生指出，过去五年，中国政府积极落实联合国2030可持续发展议程，将教育摆在经济社会发展的优先位置，发布和实施《中国教育现代化2035》和五年实施方案，教育发展迈上新台阶。智能时代，在线学习成为大学生进行学习活动的主流。

在线学习，即e-learning，是指学生借助互联网在一个虚拟的环境下与教师进行学与教的一种基于技术的学习方式。它充分遵循学习者的个性化发展规律，允许学习者依照自身学习习惯和特点灵活选择适合自己的学习形式。智能时代，在线学习的快餐式发展，数据、信息等都得到指数式增长，在此环境下，大学生的学习模式也在不断发生变化。尤其是随着慕课、学习通、云课堂等在线学习软件的兴起，对大学生群体来说，在线学习一方面有着丰富的网络学习资源;另一方面，其平民化的设备、灵活的学习地点以及学习时间，相对于其他的学习模式来说，具有无可比拟的优势。但大学生作为在线学习的重要群体，却被持有较少的关注，大家的关注点更多地放在了教师能力以及在线学习平台上。

如何让大学生在智能时代背景下更好地进行学习？笔者通過查找百度学术、CNKI检索文献和其他相关资料，发现很多学者对智能时代大学生在线学习困境进行了研究，在线学习资源质量良莠不齐、在线学习平台缺乏有效监督等方面是不可忽视的。朱龙[4]认为：在开展在线学习时常常面临学习质量不高等问题，设计思维应成为教师设计和学生参与线上学习项目的重要理论依据。樊云云[5]通过对4 128名大学生进行电子问卷调查和远程访谈后认为：情绪、学习动机等因素对大学生进行在线学习的发展有重要影响。黄昌勤等学者[6]提出：学习者在线学习会产生在线学习倦怠的情绪。大学生自身的自主学习意识、信息素养以及学习的持续性投入占比很大，杨梅[7]发现：在线学习实际面临“高注册率，低完成度”的问题。侯凤芝[8]认为：在线学习小组线上交流合作较少。

由此可以看出，大学生在线学习存在不同方面的困境，在智能时代背景下应该重新思考如何提升大学生的在线学习质量。

2 大学生在线学习困境的表现

2.1 在线学习资源质量参差不齐

教育信息化2.0时代，在线学习已经成为大学生进行学习活动优先选择的一种学习形式。在线学习中海量信息像潮水一般涌来，虽然在线学习资源的丰富程度能直接影响学习效果，但过多的学习资源会对大学生的学习绩效起到反作用。各高校、不同教师借助在线学习平台为学生提供了过多的学习资源，如一门课程，部分教师会在学习平台上为学生上传其他教师录制的课程，不同地区、不同教师对某一知识点的不同理解，传达给学生的知识难免会有不同。学生如何判断知识的统一性，且这些资源是否符合大学生现阶段的认知水平，这就对大学生在选择在线学习资源上产生迷惑因素。

2.2 在线学习平台缺乏有效监督，且评价反馈体系不完善

在线学习伴随着很多基于网络一体化的学习软件，如学习通、云班课、钉钉、中国大学MOOC、腾讯课堂等多种教学辅助软件，但其最终成绩构成大多为观看视频进度+期末考试的模式，两个环节各占一定的比例。视频的观看可以随意拖动进度条，如果不是通过教师手动设置进度条，不能很好地监测学生是否认真观看视频。

某些在线学习平台会在观看视频的基础上设置问题讨论，但其实际上只是一种形式，学生在论坛上任意发表言论便可获得分数，平台无法鉴定和识别其言论的符合度。对于公共基础网络课程来说，其评价反馈手段仅仅是通过测试题的形式。更有甚者，某些课程只要观看视频和完成章节测试，就可达到及格水平，而网络上各种搜题软件，如学小易、小猿搜题、作业帮等提供答案的软件的普及化，使得网络测试题的评价手段变得可有可无，学习效果不能客观反映，学生的学习积极性大打折扣。

2.3 在线学习中师生、生生交互不足

在线学习的特点决定了远程学习是以自学为主，学生的大部分学习时间与教师和同学是分离的，没有教室，更没有课堂的氛围，这就毋庸置疑地拉大了师生、生生之间的距离，为直接的情感交流设置了障碍。

虽然很多视频课程在授课过程中穿插了学生之间的小测验、作业等，如教师在授课期间发布课堂测验，但是网络搜题、通过其他社交软件互通答案等举措，使得教师发布课堂测验成为可有可无的测验手段，教师与学生、学生相互之间在线学习的直接交流和情感互动在本质上受到限制。部分教师设置了小组合作作业，但实际情况是一个小组中发挥作用的就只是一两个学生，其他学生没有真正参与学习活动。在线学习中缺乏学生之间、教师与学生之间的情感交流、情绪沟通，因此，学习的效果可能大打折扣。

2.4 在线学习中大学生自主学习能力和信息素养不足

在线学习对于自主学习能力较强的学生而言会起到积极促进作用，而对于自主学习能力不太强的学生而言，特别是抱着“及格就行”的消极学习态度的大学生，就容易与正常的学习活动脱轨。如在线学习中，部分大学生通过电脑进行网络课程学习，私下里玩手机、打游戏、刷剧等，相较于线下学习，在线学习更方便了他们投机取巧。除此之外，大学生在线学习的信息素养不够，相较于线下学习，在线学习中常常感到孤独感，部分大学生就会耍一些小聪明，发生人工智能刷课等不良学习行为。

大学生在线学习的持续性不够。在线学习刚开始，学生的好奇心会激发其在线学习欲望，然而随着时间的推移，这种学习激情会慢慢淡化，长此以往，在线学习效果不尽如人意。

3 智能时代促进突破大学生在线学习困境的对策分析

3.1 加大开发个性化学习资源，保障在线学习质量

学习资源是构建泛在学习无缝学习空间的基础性组成部分[9]。在线学习时，对学习资源的提供一定要严格把关，学习资源太少，满足不了大学生对庞大知识量的需要;学习资源过多，又会令大学生眼花缭乱，选择学习内容时也会因为资源过多而难以选择。

此外，在线学习中要将统一要求与因材施教相结合，提供的学习资源不仅要满足大多数大学生的认知水平，还要考虑学生的个别化差异，这就要求加大开发个性化学习资源。人工智能时代，大学生获取学习资源的方式已不仅仅是主动检索，更多的是学习平台推荐，因此，利用智能技术进行个性化学习资源的学习平台推荐就显得尤为重要。比如：构建基于知识图谱的个性化学习资源，能够结合学生的学习基础和学习风格自适应推荐概念、试题、拓展资源等个性化学习资源;运用QQ平台的看点功能，会自动播放学习软件推荐广告，通过吸引学习者的注意力和关心的程序，提高个性化学习获取资源的效率。除此之外，将基于设计的思维理念融入个性化学习资源的设计中，提升在线学习资源的质量，从而真正有助于不同认知基础、情感技能的大学生进行学习。

3.2 利用智能技术设计开发高质量的在线学习平台，提高在线学习监控与反馈力度

在线学习平台设计上，应为学习者提供适应性学习支持。根据学习者不同的学习背景、知识基础、学习风格、学习能力等个体差异建立学习者模型，利用人工智能技术进行推理，为学习者提供个性化的学习支持服务，从而提高平台对学习者的适应性。

在线学习平台设计上，应利用人工智能技术加大精品在线课程学习平台建设，完善在线学习平台权限管理、公告管理、用户管理、课程管理等后台监控力度。例如：在线学习平台可以在视频观看或者文字阅读过程中弹出测试题目，这就能够在一定程度上限制学习者实时在线学习;还可以设置一次性测试网页，采取不允许答题过程中退出界面等措施;在线学习平台还需要加大对学生恶意刷课行为的检测，杜绝学生刷课等恶意学习行为的出现。此外，对在线学习系统中的用户、资源等设定权限，进行监控，结合大数据可视化技术，开发学习仪表盘，通过可视化的图标、曲线量化学习进度、学习过程以及进行学习预警等，为学生提供进行实时进度、实时效果等可视化反馈，提高在线学习监控与反馈力度。

3.3 充分发挥大数据技术优势，优化在线学习互动及评价机制

加大教与学互动活动的设计，教师利用相关软件构建大数据教学环境，充分利用大数据功能将在线学习资源进行归类，让学生在教师的引导下，利用海量资源进行在线学习，利用大数据开展组间讨论和交流，并分小组进行作品展示。例如：教师将课堂学习资源、教学重难点等内容通过大數据技术进行处理，发布课堂测验，让学生完成测验题目后通过大数据技术迅速进行判定和统分，及时进行教学反馈。教师还可以利用一些大数据支持的网站，如批改网就是一个考试云，运用大数据对学生的写作进行批改并及时反馈效果，以此促进教与学活动的顺利互动。

要将大数据技术应用在在线学习评价反馈的全过程，利用大数据技术剖析在线学习者的学习行为，通过后台跟踪其学习记录，分析其性格特征、学习特点，建立多层次、多维度的在线学习者行为数据模型，从而发布讨论并分配小组，任务分配到个人。小组分配原则一定要依据“能力互补、性格互补”的特点，合理分配，让不同智力水平、认知风格的学生成为小组成员。开展组间互评、生生互评、师生互评的评价方式，使用多样的评价方式全方面地进行教学评价，促进师评、自评、他评一体化发展。同时要求学生对评价结果进行总结和思考，以此来优化在线学习互动激励机制，促进学生更好地学习。

此外，在线学习平台还可以和科大讯飞等科技公司进行合作，为在线学习提供语音转化效能，加大依托语音获取资源信息的功能，并在讨论交流等互动过程中使不同语种之间顺畅交流成为可能。

3.4 培养大学生在线自主学习能力，提高大学生信息素养

开展在线自主学习，对自控能力强的学生有很大优势，因为他们在这种教学模式下能根据自身的学习情况来实现学习效果的最大化;而对于自学能力较弱和自控力较差的学生而言，在线学习时间可能会加大他们的学习负担。随着智能时代的来临，学习不仅仅发生在学校里、课堂中，更多地发生在日常的移动学习中，大学生应该学会并适应使用身边的信息工具，如利用智能手机、笔记本电脑等开展即时学习，以独立的学习态度和方法将线上学习资源（慕课、微课、学习系统以及APP等）与传统课堂教材结合起来，以提升线上自主学习能力。

智能化时代网络资源越来越丰富，但是真正有用的信息还是相对短缺的，因此，良好的信息素养对大学生学习效率的提升能够起到重要的促进作用。大学生信息素养体现在信息意识、信息知识、信息能力、信息道德等几个层面，因此，在线学习平台应加大资源种类的开发，如开设信息检索課程，并利用大数据技术进行信息检索测试等，在实践中提升大学生自主检索信息的能力。大学生应转变信息观念，如充分利用大学图书馆主动检索相关资源，丰富信息知识。此外，大学生还可以通过校园网或VPN手段与其他高校相联系，自主查找丰富的在线学习资源。可视化的信息呈现和碎片化的阅读方式，降低了学生研读思考的深度[10]。因此，大学生应充分将现代网络技术与大数据手段相结合，提高信息敏感度，时刻与信息近距离接触，增强信息意识。如主动浏览当下火热的校园论坛、微博、聊天社区等网络资源，第一时间掌握信息知识。当然，大学生也要对包罗万象的信息进行鉴别，取其精华，去其糟粕，在利用好信息的同时加强自我监督，自觉抵制不良信息的诱惑，提升信息道德。

4 结语

在线自主学习是为了使大学生能够实现随时随地学习。智能时代为在线学习提供了重要环境，但智能时代的大学生在线学习还存在一些困境。要帮助大学生突破在线学习困境，一是教育工作者应加强理论研究;二是开发者应提升设计能力;三是大学生应提高学习能力，提升信息素养，积极参与在线学习，加强对知识的科学管理，真正实现在线学习目标。■

参考文献

[1]国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知[A/OL].

（2017-07-08）[2021-07-20].http：//www.gov.cn/zhengce/

content/2017-07/20/content_5211996.htm.

[2]教育部关于印发《教育信息化2.0行动计划》的通知[A/OL].（2018-04-18）[2021-07-18].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/201804/t20180425_334188.html.

[3]中共中央、国务院印发《中国教育现代化2035》[A/OL].

（2019-02-23）[2021-07-23].http：//www.gov.cn/zhengce/

2019-02/23/content_5367987.htm.

[4]朱龙.如何设计在线学习项目？：基于设计思维视角[J].数字教育，2020，6（6）：33-37.

[5]樊云云.疫情期间大学生在线学习与非智力因素的培养研究[J].中国教育信息化，2021（2）：62-66.

[6]黄昌勤，涂雅欣，俞建慧，等.数据驱动的在线学习倦怠预警模型研究与实现[J].电化教育研究，2021，42（2）：47-54.

[7]杨梅.在线学习环境中大学生学习投入度及影响因素研究[D].武汉：华中师范大学，2020.