聚焦目标适性达成:自适应学习领域模型的国际研究进展

摘要：

自适应学习是人工智能教育应用的重要形式.由领域模型、学习者模型、导学模型和人机交互模型作为核心组件构成自适应学习环境,而领域模型指向适应性的学习目标达成,是自适应学习的基础,近年来成为研究的热点问题.鉴于此,聚焦近五年领域模型的国际进展,分析发现,领域模型呈现从良构领域到混合领域的发展趋势,主要包括目标领域表示和领域导学策略两大研究方向.已有研究存在以结构化知识点、认知过程和本体属性三种表示方式,具体从基于学习支架、基于启发对话和基于学习者模型三方面设计导学策略,利用领域知识抽取、领域内容生成和领域内容优化等技术助力领域模型的构建.然而,当前研究还面临领域碎片化、粒度难把控、未适应全人培养和教育认同缺失等现实挑战,未来需在开放共享、满足差异、走向异质化和策略多样化等方面进一步开展研究.

关键词：自适应学习、领域模型、智能导学、领域建模、教育知识图谱

所属期刊栏目：41

分类号：G420(教学理论)

资助基金：上海市科学技术委员会科研计划项目20511101600

在线出版日期：2023-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：37-47