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从技术和产业看,如何推动教育大数据和自适应学习的应用?

作者:卢楠 发布时间:

从技术和产业看,如何推动教育大数据和自适应学习的应用?

作者:卢楠 发布时间:

摘要:真正的个性化学习,离我们还有多远?

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左起:王枫,胡飞芳,胡祥恩,马镇筠

芥末堆  卢楠  1 月 20 日报道

 1 月 10 日,由论答公司(Learnta,Learning Technology & Analytics)主办的教育大数据研讨会在北京举行,讨论会主题为“大数据+教育,有哪些可能性?”。本次研讨会主要关注数据在教育领域的应用,具体包括自适应学习(Adaptive Learning)、学习数据分析(Learning Analytics)和教育数据挖掘(Educational Data Mining)。来自宾夕法尼亚大学、人民大学、华中师范大学的专家和企业界代表,共同探讨了教育大数据和自适应学习领域的技术趋势和产业机会。

Ryan Baker:学习数据分析和教育数据挖掘的产业机会

 | 美国宾夕法尼亚大学教育学院终身教授、学习数据分析研究中心主任

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Ryan Baker

Ryan Baker 是国际教育数据挖掘协会(International Educational Data Mining Society)的创始人、《教育数据挖掘》杂志(Journal Educational Data Mining)主编,在各类期刊和会议发表了 260 余篇学术论文,先后主持了美国科学基金会(National Science Foundation)、盖茨基金会(Gates Foundation)等研究基金的多项重大项目,累计获得研究经费超过 1600 万美元。他也在哥伦比亚大学教育学院和爱丁堡大学同时担任教职,他在 Coursera 和 edX 上开设的“Big Data in Education(教育大数据)”课程,有来自 100 多个国家和地区的学生注册。

研讨会现场,Ryan Baker 通过远程视频,分享了他对教育大数据的体验和应用。据他介绍,目前在教育大数据领域主要有四大研究组织,分别研究人工智能与教育、教育数据挖掘、学习数据分析和大规模学习。

Ryan Baker 表示,在教育领域广泛应用大数据的时代正在到来。教育数据挖掘有很多的应用方向,包括:预测学生是会辍学,还是会成功完成学业;自动检测学生的学习投入程度、情感、学习策略,以更好地达到个性化;给教师和其他相关人员提供更好的报告;教育科学的基础研究和发现。

他认为,个性化教育至少要做到三件事情:

  1. 确定学生的有关数据;

  2. 了解对于学生的学习来说什么是真正重要的;

  3. 有针对性地为学生提供合适的教学。

而通过教育数据挖掘,我们可以推断很多事情:

  • 学生的元认知和求助。比如,这个学生有多自信?当他需要帮助时,有没有在寻求帮助?他有没有在给自己解释问题,有没有思考这个答案是正确的还是错误的?最重要的,当他面临挑战时,能否坚持下去?

  • 没有投入学习的行为。比如,“玩弄”系统,为了找到正确的答案,有的学生会试各种不同的答案,从“1”试到“38”。粗心,本身会做,但是不用心,最后给出的答案是错的。有些孩子会做非常难以解释的行为,比如不用方程符号,而是画了一个笑脸。

  • 学生情感。Baker 的研究团队和其他研究团队,已经创造了研究模型,可以根据数据推断,学生是否感到厌倦、沮丧、困惑、好奇、兴奋、快乐,是否投入,等等。

  • 长期的学习结果。比如,学生能够记住刚才他学的东西吗?学生准备好学习下一个主题、下一个知识没有?中学生能上大学吗?他会从大学毕业还是辍学?

Ryan Baker 表示,要获得这样的推断,只需要学生与系统交互的数据,不需要学生戴上头盔检测器。目前,这些模型已经开始大规模应用于自适应学习,应用于几十万的美国学生。Ryan Baker 列举了一些自适应学习系统的案例。

  • Knewton -通过系统决定学生下一个要学习的问题是什么,已在全球的多个领域多个学科中运用。

  • ALEKS -ALEKS 用的是先行知识结构和知识点模型,来选择最适合学生的学习材料。比如,一个学生在学习上出现了问题,系统能够检测出来,是以前学的知识点出了问题,然后让学生回到以前的知识点上去学习。ALEKS 系统应用于美国高中、大学的数学、科学学科。

  • Cognitive Tutor  -系统能自动检测学生的知识,直到学生掌握为止。比如,系统不会让学生学习下一步的知识,直到他展示出他已经学好了他现在正在学习的知识。系统能够给学校提供数据报告,学校根据报告能够更好地让学生投入到学习中去。每年大约被 50 万的美国初高中生用于数学学习。

  • 论答(Learnta)-论答公司的系统与 ALEKS 的系统有些类似,也是用先行结构和知识点模型,选择合适的学习材料。同时也是自动检测学生的知识状态直到学生掌握为止。应用领域目前包括数学和英语,完全针对中国学生开发。

  • Reasoning Mind -用各种自动检测的模型来检测老师的教学是否有效。通过数据生成报告给每个地区的教学管理员,让他们找到方法帮助老师提高教学。主要是用于美国的小学数学。

  • Duolingo -自动检测学生记忆,来决定什么时候回顾已经学过的知识。在全世界范围内应用于外语词汇的学习。

  • 其他的像 Civitas,Course Signals,Zogotech 都是地区供应商,运用风险预测模型提供行动信息预测。它们会对学生做出预测,可能学不好、会失败,把报告提供给老师。已在世界范围内的大学应用。

Ryan Baker 指出,在这些系统中,有足够的证据证明,至少以下两个系统是非常好的。

  1. 胡祥恩教授在美国做了大量实证研究,证明 ALEKS 系统对于帮助学生学习是有效的。他的研究证明,ALEKS 系统对于不同人群的学生是同样有效的;特别值得提出的是,ALEKS 可以帮助少数人群群体提高学习成绩。

  2. Ryan Baker 本人领导的研究团队与论答公司合作的研究表明,学生通过论答系统学习,比通过传统的在线学习系统学习,效果更好。他们在中国 3 个不同的地区做的 3 次实证研究,都证明了论答系统的有效性。

Ryan Baker 分析了教育大数据算法模型的潜在发展方向。他认为,这些模型的长期潜力是,通过学生的知识和学习模型来确认,学生什么时候需要更多的支持:

  • 首先是“mastery learning”,学生在掌握一个知识前,不会让他去学习下一个知识。当学生需要支持的时候,自动介入;同时告诉老师和父母,这个学生什么时候需要支持。

  • 通过学习投入程度模型判断,学生什么时候开始变得厌倦、沮丧了,并调整学习活动,让厌倦的学生不再厌倦,让沮丧的学生的学习变得更容易一些。

  • 学习投入程度模型还可以检测,在线学习中,什么样的学习活动,能让学生更容易地投入进去,并最终发现,什么样的学习活动对学生更好、对什么样的学生更好。

  • 这样的模型也能告诉老师和父母,学生什么时候开始变得不再投入学习了。

  • 还可以运用学习模型确认,学生什么时候没有真正学会,需要更多支持。

最后,Ryan Baker 指出,下一步的目标是优化之前已经验证的经验和方法,然后把它们运用到系统中,最终让中国和世界上的数十亿学生受益。

讨论:“因材施教”的千年理想该如何照进现实?

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左起:王枫,胡飞芳,胡祥恩,辛涛,马镇筠

王枫 博士,论答公司(Learnta Inc.)创始人兼CEO

胡飞芳 博士,美国乔治华盛顿大学(George Washington University)统计学终身教授,中国人民大学统计与大数据研究院的教授

胡祥恩 博士,美国孟菲斯大学(University of Memphis )心理系、计算机科学系、计算机工程系终身教授,华中师范大学心理学院院长

马镇筠 博士,论答公司联合创始人兼首席数据科学家

辛涛 博士,北京师范大学中国基础教育质量监测协同创新中心常务副主任、博士生导师,兼任国家督学、教育部基础教育课程教材专家工作委员会委员、中国教育学会学术委员会委员。

>>技术发展到今天,“因材施教”如何实现?

王枫:因材施教,我首先到的是,每位学生学习的内容都不一样。如果有新的技术或者系统,系统应该像一个好老师一样,不会头疼医头脚疼医脚。比如说,一元二次方程做错了,好老师不会简单说一元二次方程做错了,你继续再做十道一元二次方程的题目,这其实是很差的老师,他没有真正去全面评判学生,到底是哪些掌握好、哪些掌握不好。一个好的老师可能会说,我全面地看了你整个学习,可能你的问题不是出在一元二次方程上面,老师看了你做的题目,一元一次方程没有掌握好、因式分解也没有掌握好,你继续做一元二次方程是浪费时间。这就是从系统角度来说,系统做到了根据每个学生最基础的先行知识点的结构,给你提供最适合你当前学习的知识点,题目也好、视频也好、还有其他各种各样的学习内容

胡飞芳:因材施教是我们教育的理想状态。孔子很早提出因材施教,在他当时的历史环境里面,因材施教可能更多是个体性的,因为那时学生少、老师也少,因材施教相对比较容易做到。随着历史的发展,我们有更多的人需要教育时,我们做的一件事情是什么呢?就是做了一个标准化。标准化做的是什么?课堂教育。课堂教育从某种意义上来讲是标准化。现在这个历史阶段,教育大数据可能真正要做到的就是因材施教,自适应学习本身想做的也是这个

胡祥恩因材施教事实上在学习理论里有两个:一个是outerloop“学什么”,一个是innerloop“怎么学”。用技术来细化因材施教是教育产业走向成熟的一个标志。但是这个路非常非常难,因为“怎么学”那个层次非常非常难。

马镇筠:“因材”代表认识到学生的个体化差异,“施教”指进行差异化教学,这是根本思想。但如果考虑到时代背景,孔夫子时代专注的是学生的职业发展方向,也就是说,把适合当政治家的培养成政治家,把适合当学者的培养成学者。现在再提因材施教,我们其实能做得更多、更精细化。比如,“因材”,对“材”的分类不仅是职业方向,还会考虑到学生的学习状态、学习目标、潜在能力、兴趣偏好等。而且,传统意义上的因材施教考虑的是学生个体间的差异,没有重视学生本身状态是在发生变化的,学生在不断学习,状态甚至兴趣各方面都可能发生变化。但这些是自适应学习能够做到,甚至比传统的因材施教做得更好的地方。再说到“施教”,现在我们能做的几件事,包括学习路径推荐,给不同的学生匹配他最合适的学习内容,这种非常精细化的层面,我们已经有了一定的技术积累。

>>怎么判断一个产品做到了真正的自适应?

马镇筠:大多数产品的学习过程可以分为测、学、练,可以从这三个环节去看这个产品做到什么程度。

测,各种学习机构都有测评。但是国内只有论答团队第一个做出来能够在几十道题内,精准判断你一百个知识点,哪 21 个没掌握,哪 79 个掌握了。市场上大部分竞品,只会告诉你,知识点掌握率或者分数,79分或者知识掌握率达到 79%;或者一些其他维度的总结,比如逻辑思维能力比较强、阅读的磨炼技巧比较好、学习动力哪方面稀缺。他们做了降维,本来很复杂的学习状态这样说出来,相对比较容易实现。但如果要做到具体告诉你,哪些知识点掌握、哪些知识点没掌握,这个难度就高很多了。

关于学习路径推荐的话,很多题库类的软件,知识点学完之后,会给一些题目推荐,但真正实现路径推荐的很少很少。路径推荐也是很核心的,有 20 个知识点没掌握,先学哪个知识点,后学哪个知识点,学习顺序是非常关键的,必须遵循循序渐进的原则,哪些知识点是前提知识点,哪些知识点是后续知识点,随机给你知识点去学习的话不能起到最好效果。真正到了练或学的环节,推荐什么样的视频,先推视频还是先推文字讲义,推简单题、中等难度题还是复杂题目,都需要根据学生实际情况来决定。

刚才只是举了几个例子,具体涉及到背后的算法、整个系统跟学习内容的结合以及整个教学流程的实现,中间很多环节必须要打通,形成一个闭环,才能对最终的结果负责。

辛涛:我的研究领域是教育和心理学的测量和评价。我个人的学术观察,基本上在现代这领域是两个类型。一个是心理测量领域,有一套成熟的方法,包括早期的 IRT(Item Response Theory)和现在的 ADT。另外一个是人工智能检测。心理测量系统,是一小群人在做;人工智能化是大的方向,现在是显学,给大家提供了明显的可能性。重要的是,那些背后的算法,能够在企业里真正实现出来。现在可能很多算法已经在那儿了,大体上路径是通的。

自适应学习基本上是把学习和评价联动起来了。因为,要自适应学习,必须有一个系统随时看到学生学到什么程度,这个完全是评价。但是,评价完了之后有一个新的呈现。这一块现在已经有一些很成熟的一些东西了,但不是一时半时可以说得特别具体的。

我做教育的测量和心理测量,人工智能那块我不熟。但是,从教育测量角度来说,在自适应学习和新技术结合之前,很大一块还是自适应考试,CAT(computer adaptive test)。系列化产生一个 CAT 变成了一个自适应学习的过程。总的来说,使用最简单、最机械化的方法,连续的 CAT 实际上是可以破解一个学习过程的。

测评本身经历了好几个阶段,通常用三个应用介词表示。

  1. accessment to learning and teaching;

  2. 现在国家倡导的,accessment for learning and teaching,测评要对学习和教学有帮助;

  3. 跟信息化结合,accessment as learning and teaching,它是学习提供的完全融合的一个环节。

王枫:什么样的自适应学习系统才是真正的高级自适应学习系统?在中国的落地到底是怎么样才能真正落地?我在马博士的基础上想补充一点。

自适应系统如果一定要分级,也可以简单分一下。一种最基础的系统是基于规则的,比如说埋点。一个学生做 10 道一元二次方程题目,我预先埋好了,你做错了,立马给你推五道一元一次方程题目、五道因式分解题目。这个是埋点埋好了,这是规则,预先由老师或公式设置好了。但这个规则有用性是非常有限的,因为每个学生不一样,A 学生是因为一元一次方程不会,B 学生可能是因式分解不会,C 学生可能连小学的乘法快速运算都不会,这个没法预先直接埋点准备好。

所以自适应系统真正到了更高级一点的话,一定是真正通过大数据、根据算法模型来分析学生的学习数据,匹配下一步应该学什么。

在中国,自适应学习有效应用于教学有三个前提条件。做到这三点,自适应学习在中国的教育里面前途无限。

  1. 好的产品。必须要有针对中国本土化的自适应学习产品,把它开发出来。像ALEKS系统的确算法不错,但里面连一套国内的高考题都没有,家长不会让小孩子用这样的系统,因为直接影响应试目标。真正本土化开发的话,没有一成不变的算法,世界上最好算法就是没有开发出来的。教育非常复杂,每个学科不一样。比如数学后台有强大的关系,先行后续关系;英语没达到数学这么强的相关性,但算法是一样可以应用的。

  2. 好的学生、家长、老师。有了好的产品,首先学生应该真正投入进去学习。像 Ryan Baker 教授讲的,学生如果随便学一下,再好的系统也没用。第二,家长得督促孩子学习。第三,老师非常重要。老师应该做有价值的事情,比如给学生做个性化的辅导答疑,给学生针对性的讲解,组织学习活动小组,鼓励学生发挥创造能力,领导能力的培养。

  3. 学校以点带面。学生大部分时间都在学校里面学习。如果学校里最基本的、有效的在线教学产品都不应用的话,其实是有问题的。但是改变绝对不是简单的行政命令可以解决的。一个好的产品,一定是从点到面,逐步推广。自适应学习,更适合有明确目的的学习,像应试教育这块可以做得更好。所以学校可以应用进去。

胡祥恩:我觉得大家做自适应也好、因材施教也好,比较好的例子大家可以看一看。教育这个领域有多大,自适应概念就该有多宽。所以说,实验室里面有很多小的做得非常非常好的东西,只是没有到市场上面去,有很多非常非常巧妙的算法、一些东西。你会发现很多欧洲的、美国的实验室做的system,我每次看了都有种,自己是坐井观天的感觉。

>>怎么看待人工智能在教育中的应用?

胡飞芳:AlphaGo 跟 master,谷歌做了一个非常好的广告,人工智能在某些方面可以做得非常好。但是,我现在给你们讲另外一个谷歌自己不会去说的例子,但这也是事实。2008 年、2009 年的时候,谷歌推出一个免费产品,用各种搜集到的数据,预测美国的流感发展趋势。开始时很成功,预测跟实际发生的情况很相似。但到 2015 年,他自动撤回去了,不再提供预测。因为在 2012 跟 2013 年预测的时候,预测结果跟实际情况相差非常远。

这说明像这种不确定性的问题,人工智能还有非常大的局限性。一旦有不确定的数据,就有噪音。数据量很大时,大数据可能产生大噪音。怎样使噪音下降?2015 年一个哈佛教授的研究团队在谷歌的基础上,用谷歌的数据去做同样的预测。他用了什么呢?就是用了模型,实际上模型在很多时候降噪是很有用的,用模型去预测,而不完全是人工智能的方式去预测。结果,他做出来的预测基本都比较准。

人工智能相对比较成功的,是比较确定的问题,所谓的确定是不管有多少种可能性,还是一个确定的东西。而流感很多时候是完全不确定的因素。教育其实很多时候也是不确定的。同样一个人,现在让他回答这个问题,他可能思路清楚地回答出来;过了一个小时后,即使是同样类型的问题,按道理他应该回答出来,结果他回答不出来。这是说,实际上有很多因素在干扰的时候,人工智能的功能是不是会减少一点。把模型跟人工智能加在一起,会弥补人工智能在某些方面的弱点,这样会更好

>>怎样促进商界和学界的交流,更好地把学界已经有的一些成果,运用到市场上来?

胡祥恩:教育产业应该是一个最大的产业,教育产业事实上是一个知识产业链。到目前为止,很多人认为自己要做一整套系统而在美国汽车业,最赚钱的是供应商,是做轮胎、做玻璃的。一旦标准化之后,一个人如果螺丝钉生产得最好,他就能够养活几家人、几代人。

到目前为止,美国推的就是教育标准化,教育内容的标准化、教育技术的标准化。比如说97年的时候,就说怎么样把内容标准化,你做的东西我可以用。我只是做整个教育知识产业链里面一个小块,做得很好。教育整个的产业链,有可能发挥特别特别技巧的那些小的公司,就能够在这个产业链里面生存、可以做得很好。第一个是要标准化,第二个要理解整个教育是一个产业链。

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来源: 芥末堆

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  • 红脸蛋

    Jacobxk  241天前

    王博士和马博士自立门户了啊

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    Jessie  246天前

    参考 xapi-cop.net/zh/

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    Jessie  246天前

    近几年已经发生革命性变化,因为时代需求,SCORM 无法满足,所以 xAPI 诞生了,创新之处在於无论内容在哪里(即使是遊戏、扩增实境、虚拟实境),只要收统一格式的 data 即可,多元、分散的data 得以实时整合,所以学生的全貌可以较完整呈现(甚至够完整就不必用统计猜测),系统之间可以用 RESTful API 沟通。实时统整的资料可以成为 [教育大数据交易生态],包括在上面开发个性化服务、 App, 与分析服务,真正实现此文最後两句结语,形成产业链,透过 API 有效分工合作。

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    Jessie  246天前

    教育的不确定性,其实是因掌握的资料(data)量不够,像Baker 虽是学术大师,不过他处理的都是很小的情境,例如一个学习管理系统的 log data,但是一个人的面向很多,教室里外用到的数字化工具也有好几种,你这好像只摸到大象的一只腿,当然常失準,因为数据侷限,所以大量用数学统计去猜测。学习分析最难在於data 整合与整理就花掉 80%时间。最後胡先生说的非常关键,补充说明:美国做的是教学目标的标準化,但教学内容方法可以很有创意;另外,97年时美国国防部出面统整了SCORM标準,是内容格式的标準化,当时旧思考是内容可以放到不同系统都可以相容。

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