面向自适应学习系统的开放学习者模型研究

面向自适应学习系统的开放学习者模型研究

作者：王洪江 黄洁

来源：《数字教育》2017年第02期

摘 要：自适应学习系统能够为学习者提供个性化学习环境，其最核心的部分是学习者模型，传统的学习者模型虽然种类丰富，但局限于对个人信息的收集，而开放学习者模型允许学习者访问系统对自己的评价信息，有利于自适应学习系统个性化的实现以及学习者模型的优化，开放学习者模型已成为自适应学习系统中学习者模型研究的重要方向。本文分析总结了开放学习者模型的研究意义、内容及应用现状，提出了未来研究方向，为开放学习者模型的进一步研究提供参考。

关键词：自适应学习系统；学习者模型；开放学习者模型

中图分类号：G4 文献标志码：A 文章编号：2096-0069（2017）02-0023-06 一、自适应学习系统

自适应学习（Adaptive Learning）是学习者通过思考和操作主动发现和获取知识、技能的一种学习形式，学习者可以自主监控学习过程，根据自己的实际需求，自主选择最适合自己的学习内容和学习策略[1]。在信息技术不断发展的今天，学习资源日渐丰富，但学习者却往往迷失在信息的海洋之中，而自适应学习系统可以为学习者提供个性化的在线学习环境，根据每个学习者不同的特征给学习者提供个性化的学习支持，比如推送个性化的学习资源、提供个性化的学习指导、推送个性化的学习策略和学习路径等。

自适应学习系统的前身是适应性超媒体系统（Adaptive Hypermedia System，简称AHS），布鲁希洛夫斯基对适应性超媒体系统的定义是：用户模型记录了用户的某些特征信息，在运行过程中根据用户模型适应于不同用户的系统[2]。经过不断地发展，今天的自适应学习系统已经具备了更加人性化的功能，同时也出现了多种多样的类型和不同的名称与概念，比如“基于Web的适应性学习系统（Web-based Adaptive Learning System）”“基于Web 的智能学习系统（Web-based Intelligence Learning System）”“基于Web的适应性导学系统（Web-based Adaptive Tutoring System）”“适应性学习支持系统（Adaptive Learning Support System）”等，而目前最被普遍接受的一种概念是自适应学习系统。自适应学习系统由几个重要的模块组成，分别是学习者模型、领域知识模型、适应性引擎[3]。自适应学习系统的核心工作原理是，依据从学习者模型中获取的相关信息，根据适应性引擎提供的规则，从领域知识模型中提取学习对象，通过某种方式呈现给学习者，满足学习者个性化的学习需求。在这些模块中，学习者模型是最为重要和根本的模块，它包含学习者的基本信息、学习目标、学习风格、背景知识、知识状态、学习经历、学习动机等个人信息，它是学习者特征的抽象表示，是自适应学习系统帮助学习者实现个性化学习的关键。自适应系统通过学习者模型在一定程度上适应学习者的个性特征。

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二、学习者模型的分类

学习者模型是真实世界中的学习者映射在自适应学习系统中的逻辑实体，是学习者个性特征的抽象表示。学习者模型建模已经被广泛应用于帮助学生学习和帮助自适应学习系统做出决定。通常学习者模型的要素是学习者个性特征中与学习相关的子集，需要考虑诸多因素。学习者模型根据不同的分类标准可以分成很多类型。按照学习者模型不同的建模方法，如表1所示，学习者模型主要可以分为以下几类。 三、开放学习者模型

尽管传统学习者模型的建模方法多种多样，但是方法和思路都太局限于对个人信息的收集，没有考虑到学习的社会性和学习者与模型的交互作用，存在很多缺陷。传统的学习者模型大多是封闭的，是一个“黑匣子”系统，虽然自适应学习系统仍然可以了解学习者的很多特性，但是学习者本身却无法了解模型中的内容，无法了解系统对学习者做了哪些个性特征的采集，更不了解这些数据是否符合学习者的自身情况。按照模型的内容是否开放，学习者模型可以分为封闭学习者模型和开放学习者模型[4]。封闭学习者模型中的内容对学习者不开放，学生看不到学习者模型中的内容；而开放学习者模型中的内容则对学习者开放，学习者可以看到学习者模型中的内容。

构建开放学习者模型是非常有必要的，它可以让学习者在学习过程中准确了解自己的知识状态、学习进展、学习绩效。英国伯明翰大学苏珊·布尔对开放学习者模型的定义是：学习者可以自主控制学习系统，个人学习信息以可视化的方式呈现，并遵照学习者的意愿选择是否分享，以此促进学习者的自我监控和反思[5]。 （一）开放学习者模型的对象及意义

对学习者模型自身来说，开放后能提高模型的准确性，增加学习者对学习系统的了解和信任。学习者的认知与学习系统的内容表述可能存在差异，学习者查看开放学习者模型中的内容有利于消除错误认识，了解系统的内容和原理，增加对自适应学习系统的信任，提高学习积极性。

开放学习者模型的对象除了学习者还包括学习同伴、教师、父母等，其意义如表2所示。 1.对学习者开放的意义

学习者通过查看开放学习者模型里的内容，培养关注自身学习目标、学习状态、学习过程的习惯，让学习者逐渐培养起自主学习的意识，逐渐成为一个具有自主学习意识的主动学习者。

学习者模型里的信息对学生可见，能够提高学生对自己在相应知识领域中优势和劣势的认识，并且由此使得他们发展出更有效的学习方式。一方面，系统可以调整它的教学行为以提供

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个性化学习环境，这些行为可能包括个性化的问题选择、个性化的指导和反馈以及更新学习者模型；另一方面，学生可以通过查看开放学习者模型的内容来反思他们的学习过程，并且通过用系统评估他们的学习水平来提高他们的元认知技能。苏珊·布尔等指出开放学习者模型在促进元认知活动、鼓励学习者的性、促进合作和竞争、增加学习者对学习系统的了解和信任这四个领域有很大贡献，但不仅仅局限于这些领域[6]。开放学习者模型能充分调动学习者的自觉性和主动性，让学习者不断摸索如何学习，能培养出、自主、高效的学习者。 开放学习者模型的出现，为促进学生元认知能力的发展提供了一种新的手段。根据美国心理学家弗拉维尔的观点，元认知由两部分构成：一是元认知知识，正确认识到自身的能力、兴趣偏好以及认知缺陷等，清楚自己与他人之间的各种认知差异；二是元认知监控，是指学习者对自己的认知过程的认知，在认知过程中自主监控、评估、调节自己的认知活动[7]。元认知不仅影响学习者的认知过程，还会影响学习者个人的问题解决能力、智力发展和社会交往等方面，帮助学生提高元认知水平不仅能够提高学习者的学习能力，教会学习者如何学习，同时还能促进学习者的智力和问题解决能力的发展，因此在自适应学习系统中帮助学习者提高元认知能力非常重要[8]。开放学习者模型向学习者个人呈现有关学习状态方面的信息能够帮助学习者了解自己当前的学习状态，还能够促进学习者的元认知水平的发展，帮助学习者实现学习中的自我监控以及知识的主动建构。的研究者实施了一个实验，对比系统控制的自适应学习系统、用户控制自适应学习系统和协商自适应学习系统，结果显示拥有开放学习者模型的协商自适应学习系统促进了学习者正确的自我评价，提高了元认知能力。 2.对学习同伴开放的意义

学习者可以查看学习同伴的学习情况，和其他人的学习表现进行比较，学习同伴通常是匿名的，除非学习同伴选择显示真实用户名。学习者可以查看比自己知识水平高的人，以他们为学习目标；也可以查看比自己知识水平低的人，这样可以让学习者意识到自己比想象中表现得好，增加他们的自信心。通过对学习者学习的成就和遇到的困难进行匹配，相同学习水平的可以分组共同学习；不同的学习者之间也可以协作，克服了某些困难的学习者可以帮助没解决困难的学习者，实现互助学习过程。对学习同伴开放学习者模型里的内容，可以培养学习者的协作意识和竞争意识。

（二）开放学习者模型的内容

开放学习者模型的内容主要有学习者的信息和与知识相关的学习内容信息。表3呈现了部分具体内容。

（三）开放学习者模型的呈现形式

开放学习者模型允许用户（学生、教师、同伴以及其他在教学过程中的相关人员）以容易理解的方式查看学习者模型内容[9]。为了保证用户能够对学习者模型的信息产生正确行为反

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应，就必须关注呈现形式的可理解性。学习者模型的数据通过为了支持学习者的个性化学习而专门设计的界面展现给用户，不需查看系统背后的规则和理解复杂的知识表现形式。 开放学习者模型目前存在的呈现形式多种多样，最简单的方式是文字描述，其他复杂的方式有技能表、概念表、概念图、饼图、层级图、树状图、雷达图、标签云等。

技能表可以简单、直观地表现学习者知识掌握情况。技能表被证明在帮助学生提高元认知技能方面很有用。例如SQL-Tutor技能表用三种颜色表示学生理解正确的、理解错误的以及未学的内容。但是作为一个学习者模型的最简单的表现形式，技能表包含的信息很有限。 概念图可以呈现概念间关系，由方形标签表示概念，其间的关系以含有连接词的箭头表示，箭头的方向表示发展的层次，连接词通常有“引发”“导致”“需要”“提供”等。 它可以帮助学习者快速了解知识间的层级关系与知识之间的联系，并且为学习者呈现出已有知识、新学知识、未学知识，可以为学习者提供学习决策。

树状图使得开放学习者模型和信息可视化能以一个创新的方式融合，可以给学生展示与其相关的信息和隐含的数据，这种呈现方式简单、准确，使得学习者可以更好地理解开放学习者模型。例如：来自奥地利的孔普和塞福特等人开发的MyExperiences开放学习者模型，就是一个基于树状图的开放学习者模型，模型中的学生知识水平可以基于用户交互来进行评测，称为知识指示事件（Knowledge Indicating Events），这种方式可以提高开放学习者模型的可理解性和准确性。

不同的自适应学习系统运用了不同的表示方法，这些表示方法各有其重点与细节特征。目前研究者为开放学习者模型开发了多种多样的表现形式，而研究结果显示有多种表现形式的开放学习者模型是更有效的，因为它支持个性化选择和不同的学习目的。目前的趋势是多种呈现形式类型结合，以更加生动全面的形式来进行展现，这样更利于学习者的理解。例如：Maths Island Tutor包含多种类型的外部表现形式，它的呈现形式从简单的文字描述到复杂的表示方式，包括概念图和树状图等；EER-Tutor有很多开放学习者模型表现形式可以在特定时间展示给学生，研究者利用眼动仪测试各种方式的停留时间，包括技能表、雷达图、标签云、概念层级图、概念表、树状图等。 四、开放学习者模型应用现状 （一）用于测试的开放学习者模型

美国匹茨堡大学的布鲁希洛夫斯基等人对有开放学习者模型的个性化考试工具

KnowledgeZoom进行应用实验，它可以生成挑战性问题缩短学生达到学习目标的路径，该考试工具的测试内容针对Java编程，结果显示工具能吸引学生注意力，并且学生认为它在检验自己的Java知识水平和揭示知识缺口方面非常有帮助。

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福蒂斯·拉萨里尼和西米恩·雷塔利对CosyQTI的应用进行了研究，该系统是一个开放的自适应测试系统，它依据学习者先前积累的知识和学习过程进行自适应，开放学习者模型的内容是以文字和图形模式的形式呈现的。学习同伴有匿名权限，好友学习者是实名权限。学习者可以得知自己的学习成就和困难，同时可以通过同伴协作认识到模型中的迷思概念。教师可以通过研究开放学习者模型来得知学生隐藏的问题，以此为依据调整教学策略、开展教学。研发者可以修改特定的学习者模型要素，创建更合适的学习者模型。学习者可以与系统协商来形成更合适的测试顺序。可视化地展示测试路径、结果对自适应考试和最终评估都有很大意义。细致分析学习者的表现对学习者和教师都非常有益，并且教师和学生更喜欢文字信息，因为他们觉得信息量更丰富[10]。

（二）可协商的开放学习者模型

基于协商的自适应系统可以支持个性化自适应学习路径，通过系统协商来达成。可协商开放学习者模型的工作原理是系统推荐自适应选择，同时学生也提交自己的自适应偏好，当学生偏好和系统推荐发生矛盾的时候，学生和系统经过协商来达成一致。的研究者开发并应用了包含开放学习者模型的可协商自适应学习系统。研究提出了将基于协商的方法、适应性（系统控制的自适应）和可变性（用户控制的自适应）理念结合创建的自适应学习系统。系统提供可变的框架、工具、选择，自适应的内容包括学习内容的顺序、学习绩效评价、学习步调、情境、任务难度。研究者对69名报了计算机编程课的大学生进行了实验，初步证据显示协商自适应学习系统提高了学生的学习效果。用户控制学习系统不适合自我评价准确度较差和选择不合适学习内容的学生，而协商自适应学习系统可以用来帮助训练学生学习时做出合适改变[11]。开放学习者模型的本质是学生知识评价系统，学习系统据此提供学习指导。

该实验表明，开放学习者模型具有以下优点：一是能提高模型准确性；二是能提高学生学习自主性，学习意识和反思、自主评价、元认知能力。虽然学生喜欢控制他们的教育选择，但是常常无法做出正确选择。尤其是新手学生和元认知技能低下的学生。该实验同样暴露出开放学习者模型存在的平衡问题，学生需要两种元认知来决定自适应学习路径：对当前内容理解的自我评价以及选择合适学习内容的规则。过高的开放度会导致元认知技能低下学生因自我认知不足、缺乏自控力等原因无法进行有效的学习，同时可能使得学习系统对该学生的学习评价和学习推荐更加不准确。 （三）促进学习的开放学习者模型

英国的研究者安东尼娅·米特罗维奇和布伦特·马丁对SQL-Tutor系统进行了应用研究，评估开放学习者模型的效果。虽然没有发现成绩有显著性差异，但是仍然有令人鼓舞的结果：实验组的低水平学习者与控制组的低水平学习者相比较，成绩明显更高；实验组的高水平学习者比控制组高水平学习者放弃的问题更少，并且根据系统的不同建议，对下一步学习有更强烈的观念。这些结论显示了开放学习者模型可以提高低水平学生的表现，提高高水平学习者的自信，使得高水平学习者敢于挑战问题和更信赖自己的能力。实验组的学生都查看了模型，这说

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明他们觉得查看模型对学习有益，学生只能够查看，不能质疑或者更改模型。作者认为更复杂的模型会更为有效。

英国格拉斯哥大学的研究者对混合学习环境中开放学习者模型的效果进行了探究，在课堂学习和在线学习管理系统（Moodle）结合的混合学习环境下进行实验，发现通过具有责任感和自我评价的方式了解自己，是学习者顺利完成学习的关键所在[12]。虽然目前大部分的开放学习者模型还较为简单，但已经在提高学生的成绩方面表现出了优势。 五、未来的研究问题

（一）开放学习者模型的平衡问题

马博特·安德鲁和苏珊·布尔最早提出开放学习者模型的一个重要研究问题是应该允许学生有多大的控制权，伴随的研究是如何最佳化支持和平衡学习者和开放学习者模型之间的协商和让步。如何开发出更适合的协商策略一直是研究难点。协商模型的重点是协商什么以及如何协商，由冲突计算机制和冲突解决机制组成。研究者可以研究不同的协商模型，采取不同的协商策略；研究适合不同学生的冲突计算机制和冲突解决机制，有利于提高开放学习者模型的准确性、有效性以及学生对学习者模型的信任。 （二）开放学习者模型的呈现问题

开放学习者模型的信息数据组织和呈现方式至关重要。信息的呈现方式对学生的学习有一定的影响，合理设计呈现方式能够提高学生的学习效率[13]。只有用户能够理解并且做出反应，自适应学习系统才能进行更加合理的推荐。研究者目前正在探索更加直观、准确的表现形式，采用眼动仪、问卷调查等方式研究学习者对不同表现形式的理解程度以及不同表现形式对学习者学习效率的影响。由于研究结果受多种因素影响，探索出哪种表现形式最有利于学生的理解和知识水平的提高是一个很有挑战性的研究课题。 六、结语

开放学习者模型是目前学习者模型的重要发展领域。开放学习者模型的应用效果验证是研究热点，同时也是研究难点。开放学习者模型可以与多种学科进行结合，目前很多研究集中在计算机类科目，而其他科目的学习和应用同样值得探索。开放学习者模型可以在不同的教学环境下发挥作用。提高开放学习者模型的社会性也是未来研究的一个方向，即研究同伴之间如何合作与讨论，探索新的协作方式以及新的应用模式等。国内对开放学习者模型的系统研究还比较少，未来应当结合我国的实际情况，借鉴国外对开放学习者模型的研究方法与成果，展开适合国内教育环境的相关研究与探索，促进学习者的元认知水平和学习水平的提高。 [1]沈孝山.自适应学习平台的设计与开发[D].上海：华东师范大学，2006. [2]BRUSILOVSKY P.Methods and Techniques of Adaptive

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