浅谈人工智能技术在慕课发展中的应用
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[摘 要]慕课在高速发展的同时，也面临着很多困难和挑战。在慕课质量方面，如何擺脱传统教学手段和思维的限制，推动慕课发展从数量增加向质量提升方向转变是面临的一大问题。本文提出借助人工智能技术，从教与学两方面入手，实现对慕课教学各环节、多维度的评价监测，提升慕课质量。
[关键词]慕课;在线学习;教学质量;人工智能
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2020.10.104
[中图分类号]G434 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2020）10-0-02
0 引 言
2012年以来，随着大规模开放在线课程（即慕课）在全球范围的兴起，中国的高等教育领域掀起了一场以提升教育质量、促进教育公平、弥补高等教育资源地域差异、校际差距的在线开放课程建设发展浪潮。相较于传统课堂，慕课较为先进的授课理念和丰富的多媒体实现手段，与互联网深度融合，赢得了有互联网原住民之称的年轻人的喜欢。
1 慕课发展概述
2008年，加拿大学者戴维·科米尔和布莱恩·亚历山大第一次提出了MOOC的概念，中文译为慕课，即大规模开放在线课程。2012年，称为慕课元年，这一年MOOC开始在世界范围内迅速发展，呈现出爆发式增长之势。Coursera、ed X、Future Learn和Udacity成为排名世界前五的慕课平台。2013年，慕课进入中国，作为一种新型的授课模式，慕课课程始终以学生为中心，鼓励学习者自主学习、自主选择课程、自选学习形式，得到越来越多人的接受和认可。2019年4月，在中国慕课大会上，教育部高教司司长吴言透露，经过近几年的高速发展，中国已建有慕课12 500门，在线学习者超过2亿人，完成学习获得学分者达到6 500万人，中国一跃成为世界上慕课数量最多、学习人数最多的国家，实现了高等教育慕课领域的变轨超车。
2 慕课发展面临的挑战
2.1 慕课学习完成度较低
慕课作为一种新兴的教学方式，相较于传统的课堂教学，具有大规模、开放性的优势特征，打破了传统教育资源学习者的进入门槛，便利了学习者学习资源的获取途径，但对学习者本身的素质提出了较高的要求。总体上看，慕课学习者的学习完成度较低，学生选课学习并最终完成学习通过考试的比率低于10%，学习者的学习黏性较低，注册者众多、认真者较少、完成者寥寥是较普遍现象。
2.2 慕课中传统课堂痕迹明显
在传统的教学模式中，教师主导课堂、学生被动参与是主要模式，而慕课具有独特的开放性与交互性，线上线下结合的混合式教学模式、翻转课堂的有效灵活应用应是慕课的常态。但目前很多教师对慕课的认知不全，没有深入认知慕课的独特性与创新性，教学手段、教学内容缺乏创意，学生互动性不足，传统课堂痕迹明显。
2.3 课程学习对象单一
慕课出现的本意是打破传统课堂对学习者范围的限制，降低学习者的学习门槛，打破高等教育垄断的大门。但是从近年来的实际运行情况看，慕课的学习者绝大部分依然是在校大学生。这一方面和慕课对学习者自身素质要求较高有关，更重要的是和目前学历教育和非学历教育尚未建立起一套契合社会学习者需求的、能够灵活实现学分互认和转换的机制有关。社会学习者的学习成绩缺少转换成学历教育成果的有效途径，也不被大部分学历教育机构认可。
2.4 慕课质量参差不齐
慕课质量至少包含两方面的含义。一是慕课本身的课程质量，包括课程设计理念、课程实现方式、课程表现形式及课程知识点解构等，当前很大一部分的慕课课程质量依然较低。二是慕课教学质量，当前很多慕课缺少必要的环节，无法让学习者接受完整的系统性教学。为了解决慕课质量问题，教育部提出了金课计划，目的是建设一批具有高阶性、创新性、挑战性的高水平、高质量的慕课精品。
3 解决慕课发展问题的思路
慕课发展暴露的问题有多方面的因素，既有高校管理体制的原因，也有教师教学理念，还有学生以及社会层面的因素，要解决这些问题，需要多管齐下，从顶层设计入手，对慕课的建、用、学、管等进行全方位、多角度改革。本文仅从教和学的角度，分析提升慕课质量的方法。近年来，人工智能技术发展迅速，尤其在高等教育领域应用越来越广泛。借助人工智能技术，可以为慕课教学过程评价提供深层次、全方位的技术支撑，实现教与学多维度监测评价，对教师教学策略的合理性、教学内容适切性、教学过程完整性等进行精准判断，对学习者心理状态、学习投入、学习效果等进行准确记录和精准分析。
4 借助人工智能手段提升慕课教学质量
4.1 人工智能技术对慕课精准教学的支持
所谓精准教学，指教师准确把握课程标准和学生发展实际，精准设计教学目标，精选教学方法与内容，精准掌握学生表现，整个教学过程实现可度量、可掌控。传统教学手段中，对学生学习行为、学习表现等数据测量、记录以人工为主，效率较低。人工智能技术可以很好地帮助慕课教师解决这个问题，利用人工智能技术的人脸识别、情感探测、行为分析技术可以便捷地实现对在线学习学生学习行为的监测分析，实现对教学过程的多维度评价，更加高效地实现精准教学。
4.2 人工智能技术对教学策略的支持
人工智能技术具有手段多样、逻辑严密、反应迅速的特点，在辅助教师制定教学策略方面具有较大的优势。教师在构建教学策略时，利用人工智能技术，可以充分借助多样性的智能手段采集大数据，通过对大量采集的数据进行深度挖掘，对比已有同类型课程教学策略，实现数学建模，提供决策依据，为构建更加合理科学的教学策略提供大数据支撑。 4.3 人工智能技术对个性化教学的支持
慕课的传授方式，决定了其在开展个性化教学方面受到较大限制，时空、物理分离，对教师掌握不同学生的学习状态带来一定困难，而人工智能技术对个性化教学带来极大的便利性和针对性。通过对学生在线学习状态、学习环境的信息采集，比如学习环境中的图像、语音和其他信息，可以利用虹膜识别技术、脑电波传感器、电子手环等设备，获取学生的生物信息，实现对学生学习状态的精准化掌握，为开展精准化、个性化教学提供大数据支持，为提升教学质量提供支撑。
4.4 人工智能技术对教学过程的支持
教师借助人工智能设备和大数据挖掘，不仅可以准确掌握学生整体的学习状态、学习效度、理解层次及对知识点的消化程度，判断教学内容是否符合教学设计预期，并进行及时调整，还能通过人工智能具有的拍照搜题、智能阅卷、语音识别等技术，辅助教师更高效率地开展教学工作。借助大数据挖掘技术，对学习记录完整的数据进行深度分析，可以为教学者分析并寻找最优教学方法和更合理的教学内容提供决策支持。
4.5 人工智能技术对教学评价的支持
利用人工智能技术，可以构建在线学习的智能教学辅助助手，实现对教师教、学生学多个环节的教学辅助，例如协助教师实现教学答疑、作业批改，协助学生开展学习状态分析等。通过智能教辅助手与智能评测系统协同合作，实现对学习者多维度学习数据的挖掘分析，为学生提供更加全面的学习诊断，为教师提供更加客观的教学评价，从而为精准学习干预提供支持，使评价手段更加多元、评价过程更趋合理、评价结果更加准确，实现教学普遍性与个性化的有机统一。
4.6 人工智能技术对学习行为的监测
利用人工智能技术，可以掌握学习者学习行为过程，对学习者学习频率、观看视频重复回看情况、随机测试得分情况、参与讨论热度以及形成性考试得分情况进行数据统计，通过与其他同伴的学习数据比对，形成个性化学习画像，实现对学习者个体学习主动性、学习能力、学习效率、知识掌握程度的精准掌握，为教师提供在线课程教学设计、知识点分布、难易度控制、授课节奏掌握等提供参考决策依据。
4.7 人工智能技术对学习者的支持
利用新一代人工智能技术，即计算机视觉技术、智能语音技术和自然语言处理技术，借助智能可穿戴设备、机器人助教、各种移动终端设备等智能设备，可以实现对学习者更具广度、更有深度的学习支持。人工智能技术和大数据技术记录的学习广度、深度完全不同于传统人工手段，基于大数据的分析将更加精准，其对个体学习者的学习画像，可以为学习者提供个性化、更具针对性的学习建议，并提供辅助资料推送、难点辅导等教学支持，由于这种教学支持依据学习者个体的全过程学习数据的分析研判，因此更具有针对性，辅导效果也更好。
5 結 语
自2013年以来，中国慕课在实践中探索，在探索中创新。目前，中国慕课数量已经稳居世界第一，慕课的发展已经从粗放式的数量井喷式发展逐渐向“以质量为王”方向转变。要实现中国从慕课大国向慕课强国的转变，解决慕课发展中遇到的各类挑战和问题，人工智能技术可以发挥更加重要的作用。人工智能技术的广泛应用与深度介入，为慕课教学的精准化、适切化、智能化、协同化提供支持，为教师的教和学生的学提供更加精确的评价和深度干预，为慕课质量提升提供更多元、更丰富、更高效的手段和技术支撑，为中国慕课更高质量发展贡献力量。
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