學習情境個性化教學論文

導語：學習情境個性化教學論文一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

1引言

本文第二部分討論個性化參數及其在E-learning教學系統當中的應用，第三部分討論目前自適應E-learning系統及其提供個性化策略功能的狀況。第四部分重點探討了兩層的通過構建個性化策略創建不同的學習情境方法。第五部分總結該方法的特點。

2個性化參數

個性化參數是創建個性化學習情境的基本要素，本節將討論E-learning領域中常用的15種個性化參數及其參數值。⑴學習者知識水平為學習者呈現學習資源或設計學習過程時，需要考慮學習者的知識背景。⑵學習目的需要根據學習者想要獲得的最終學習目的為學習者制定學習計劃，提供相應的學習資源。⑶媒體偏好為不同媒體偏好的學習者提供不同的資源呈現形式。⑷語言習慣根據不同學習者的語言偏好以不同語言呈現學習資源。⑸Kolb學習循環理論Kolb于1984年提出經驗學習模式亦即經驗學習圈理論(experientiallearning)。他認為經驗學習過程是由四個適應性學習階段構成的環形結構，即具有經驗、反復觀察、抽象概括和積極實踐。⑹Honey-Mumford學習風格[1]類似KOLB學習模型，Honey和Mumford于1986年提出學習者的四種學習風格，即積極主動型、反思型、理論型及實踐型。⑺Felder-silverman學習風格[2]Felder和silverman于1988年認為學習者在獲取和處理學習資源所采用的方法通常表現出四維空間的學習風格。⑻LaGaranderie學習風格[3]LaGaranderie于1993年提出基于心理學研究的六種學習風格。⑼參與度學習者參與學習活動過程中通過監控學習者對于小組的動態關注情況從而判斷其學習需求。⑽任務進度通過觀察和搜集學習者的學習進度，每次學習活動的任務完成量判斷其學習需求。⑾等待回復在學習過程中，當經過一定時間后學習者沒有按下學習完成度按鈕（如“完成”、“沒完成”、“不確定”）或系統沒有給學習者回復學習效果時。⑿誘導程度[4]Keller于1983年提出ARCS模型，認為誘因由四個因素組成。⒀導航偏好根據學習者瀏覽學習資源的偏好制定深度優先或廣度優先的導航機制。⒁認知特質[5]Kinshuk和Lin于2004年提出認知特質模型，該模型由四種認知特質組成，即方法記憶能力，直覺推理能力，信息處理能力，關聯學習技巧。⒂教學方法[6]Essalmi等人于2007年提出一種基于個性化參數的教學方法，并定義三種教學方法，目標教學方法，競爭教學法，協作學習法。

3個性化自適應E-learning系統及其使用個性化策略的狀況

根據個性化參數把自適應E-learning系統分類如表1所示。上表可知，使用最多的個性化參數為“學習者知識水平”“、媒體偏好”“、學習目標”。另外，越來越多的研究偏向結合多種參數制定出某種個性化策略。

4個性化教學策略的定義及其應用

在個性化網絡學習系統，往往通過合并個性化參數構建個性化策略。實際上，如果我們考慮從15種參數中選擇10種進行合并，那么其合并的組合方式可達到種，其中，Ci15表示從15種參數中選擇的參數i的子集。為了解決該問題，本文提出兩層的個性化策略機制。

4.1第二層E-learning個性化學習

ELP2為教學者提供不同的基于學習情境的個性化教學策略。例如，學習者學習使用MicrosoftWord該學習過程中可根據“學習者知識水平”建立相應的學習策略。圖1中，教學者首先為具體的課程選擇個性化參數子集，通過合并各參數，并根據參數的值制定其學習內容。該過程稱為個性化學習策略的建立。

4.2第一層E-learning個性化學習

EPL1主要為EPL2建立的個性化學習策略的應用結合EPL1+EPL2的目的是能夠靈活地構建并應用個性化策略，通過在構建個性化策略過程中選擇參數子集，并以值集合的形式進行存儲，在選擇多個參數時，需要對其進行合并，下面利用數學方法以語義變量的形式定義其個性化參數的合并情況。個性化策略的建立的過程為：選取個性化參數SPP，再合并個性化參數CPP，并運用該策略構建學習情境LS，其中，SPP和CPP構成EPL2。其中，SPP表示學習情境集合（SLS）中的學習情境LS與個性化參數PP的子集SubSP的關聯方法。即如何選擇個性化參數的過程，如公式1和圖4所示：假設LS為包含各學習目標內容（LO）的一棵樹，則CPP表示為LS當中的LO選取的參數值及其該情境構建的適合程度A。其中，A表示衡量該LO是否適合已選參數值體現的學習者的特征，即學習情境與學習者狀況是否相符。SPP和CPP為兩層個性化學習策略的理論基礎，尤其為個性化參數的結合使用起到重要作用。

5EPL1+EPL2機制

個性化學習系統通常根據預定義的個性化參數子集確定學習者特征，并以此提供重要功能，這些功能的結合能夠構建出新的個性化策略。本文利用WEB服務技術集成各個性化教學系統的功能，能有效解決多應用之間的交互問題。下面用圖6描述該兩層機制。其中，ELP1包含：⑴構建和重用學習情境服務SSRLSSSRLS允許設計學習情境的教學者定義學習情境的結構，并依據此為學習者選取及呈現適當的學習內容。此外，學習情境可以章節、小結及教學活動等樹狀形式呈現。⑵確定學習者特征服務SDLCSDLC的功能是當學習者的特征與個性化參數相關時，通過關聯所有服務搜集并確定學習者特征。⑶獲取個性化策略服務SAPSSAPS允許應用第一層中通過結合學習者概況和學習情境制定的個性化策略。⑷學習者導航支持服務SLNSSLNS以適應性導航支持的形式描述學習內容。

6總結

基于某種固定的個性化策略無法創建出合理的個性化學習情境，并且，個性化策略往往依賴于個性化參數。當不同的教學者、學習者提出個性化需求后，個性化研究人員需要定義出構建個性化策略并創建個性化學習情境的方法。本文提出基于EPL1+EPL2的兩層學習情境創建方法。第一層(EPL1)為個性化策略的應用，第二層(EPL2)為個性化策略的具體構建過程。EPL1通過利用個性化策略創建個性化學習情境。EPL1+EPL2的結合則實現了可以通過構建個性化策略為學習者提供合適的學習內容，同時，個性化研究人員可定義滿足個性化需求的個性化策略。

作者：孫珠婷單位：瓊州學院電子信息工程學院