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人工智能案例教學設計范文1
關鍵詞：ICAI；系統模型；教學策略；綜合集成方法論MSM；現代教育技術
中圖分類號：G250.73 文獻標識碼：B 文章編號：1673-8454(2012)01-0030-04
計算機輔助教學（Computer Aided Instruction，簡稱CAI）是利用計算機來模擬教師的行為，通過學生與計算機之間的交互活動來達到教學的目的。即在計算機輔助下進行的各種教學活動，主要是以對話方式和學生討論教學內容、安排教學進程、進行教學訓練的方法與技術。CAI為學生提供一個個人化的學習環境，綜合應用多媒體、知識庫等計算機技術，這是傳統CAI的主要應用方式。
在沒有智能系統支持的情況下，傳統CAI盡管可能具有良好的教學材料模型，但它往往僅借助于計算機來展示教學內容，并不能很好地根據它所教學生的學習特征，以不同的教學策略和教學方法來教授；只是盲目地傳授知識給學生，如果某個學生不能接受提供的教學策略，系統沒有為這個學生提供可供選擇的另外的教學策略。目前使用的絕大多數CAI是將全部教學信息以編程方式預置于課件中，這樣的CAI課件一旦制作完成，很難對課件進行更新和維護，尤其是在這樣的CAI系統中，學生的學習仍然處于被動狀態，即完全受計算機控制。
一、智能化計算機輔助教學概念
現代教育技術的日益發展以及與其他領先技術的結合，必然促使計算機輔助教學CAI的進一步發展。人工智能技術應用于CAI產生的基于網絡環境的智能化CAI，就是現代信息化社會發展的產物，并在教育教學領域中有很好的發展前景。
人工智能是計算機科學的一個分支，它的目標是構造能表現出一定智能行為的，目的就是讓計算機這臺機器能夠像人一樣思考。人工智能的研究更多地是結合具體領域進行的，主要研究領域有專家系統、機器學習、模式識別、博弈、智能決定支持系統、人工神經網絡等等。人工智能技術與專家系統的成就，促使人們把問題求解、知識表示這些技術引入CAI，并借助于網絡環境來實施，這便是智能型計算機輔助教學。
智能計算機輔助教學ICAI（Intelligence Computer Assisted Instruction）屬于人工智能的一個分支，是以認知科學和思維科學為理論基礎，綜合人工智能技術，教育心理學等多門學科的知識對學生實施教育的一門新的教育技術。ICAI通過研究人類學習思維的特征和過程，探索學習知識的模式，利用信息化網絡環境使學生獲得個別化自適應性學習的獲取知識方法，從而使學生的學習更有針對性，更有效。
ICAI依靠人工智能技術的進步，主要應在因材施教方面取得進展。其主要特點是:
（1）能自動生成適合學習者程度的學習內容。
（2）能根據學生的不同認知水平與學習風格選擇教學策略和教學方法。
（3）能評價學生的學習結果，并不斷地在教學中改善教學策略。
二、智能化計算機輔助教學研究現狀
現階段，在一些發達國家，如美國、日本、加拿大、英國、法國、澳大利亞等，CAI已經普遍存在于學校和家庭中，正起著越來越大的作用。而ICAI的研究還處于初始階段。目前國內在這一領域的研究主要集中在CAI和ICAI的優缺點比較，ICAI的理論來源、系統特征、模塊建設、發展趨勢等基礎理論知識的研究，基于相關課程或學科的實踐研究還比較少見。智能教學系統的設計和開發是一項復雜的系統工程，由于需要考慮的因素較多，系統比較龐大，同時也依賴于人工智能等技術的發展,因而要建立完善的ICAI還是比較困難的。[1]因此ICAI有很大的理論和實踐發展空間。
完善的ICAI系統需能夠充分調動學生的主動性，并能通過分析推理，對某具體學生做出適合的教學決策。使學生獲得個別化自適應性學習的學習方法，達到因材施教的目的。人工智能技術的發展必將會對ICAI的發展起到巨大的推動作用。隨著計算機科學的發展，21世紀的教育教學輔助手段將是以ICAI為主線，多學科、多方位發展的新技術的體現，越來越多的教育工作者會從更多的視角審視ICAI，并從事ICAI的研究。相信ICAI將會在現代教育領域中有更廣泛的應用。
“現代教育技術”既是教育技術專業的必修課程，也是大中專院校廣泛設置的選修課程，適用范圍非常廣泛。本文以《現代教育技術》這門課程為主要研究對象，來研究智能化教學系統設計在具體實踐中的應用。
三、ICAI決策系統的理論依據
1.綜合集成理論
教育是以人為主體參與的活動，而人本身就是一個復雜巨系統，因此以這種大量的復雜巨系統為子系統組成的系統――教育系統，是一個復雜巨系統。依據系統與其環境是否有物質、能量和信息的交換，將系統劃分為開放系統和封閉系統來看，學生的學習受到教師、同學、家庭及社會等因素的影響，所以教育系統是一個開放的復雜巨系統。
錢學森的理論和實踐研究表明：現在能用的、惟一能有效處理開放的復雜巨系統的方法，就是定性定量相結合的綜合集成方法論。綜合集成方法論（Meta-synthesis Methodology MSM）是方法論上的創新，它是研究復雜巨系統和復雜性問題的方法論。[2]定性定量相結合的綜合集成方法是將專家群體(各種有關的專家)、數據和各種信息與計算機技術有機結合起來，把各種學科的科學理論和人的經驗知識結合起來，發揮這個系統的整體優勢和綜合優勢。[3]它把人的經驗、知識、智慧以及各種情況、資料和信息系統集成起來，從多方面定性認識上升到定量認識，從而達到解決復雜系統問題的目的。在解決問題的過程中，專家群體和專家的經驗知識起著重要的作用。
教學系統設計是一個復雜的系統，它是由教育系統的復雜性決定的。教育系統具有復雜系統的基本特點，它在結構與功能上表現為規模大、相關因素多且相關方式復雜、目標多樣等；在運動上表現為隨機性、非線性等。用一般的理論方法無法全面合理地解決這一不良結構的問題，本研究嘗試用綜合集成方法論來指導、分析教學設計智能化過程。因此，運用綜合集成理論的方法來研究教學設計系統，探討具體科目的教學設計在設計過程中遇到的復雜性問題，進而構建科學合理的教學設計系統，具有重要的理論和實踐價值。
2.教學設計理論
本文采用“雙主”教學模式作為ICAI的教學設計的理論基礎。“雙主”教學模式既能發揮教師的主導作用又能充分發揮學習者認知主體作用，是在教師主導下的課堂中能讓學習者參與進來共同學習的一種教學模式。
基于“雙主”的教學模式，要求根據學習者的特征、學習內容、學習策略、學習目標等多種因素的不同情況研究它們的結合方式，以使系統達到理想的教學效果。
基于網絡環境的ICAI相對于傳統的CAI來說，充分體現了“雙主”的教學模式。ICAI中有專門分析學習者學習方式和認知水平的學生模型，有專門為不同的學習內容選擇不同的學習策略的策略庫模型（也稱為教師模型），有評價學習效果并反饋給系統的評價模型。學生模型是對學習者的學習特征進行分析，包括學習者的學習風格、認知水平。策略庫模型包含有豐富教學策略和有一個智能推理機，能根據學生模型的信息和學習目標為學習者選擇合適的學習策略，指導學習者學習。
3.建構主義學習理論
當代建構主義者主張，世界是客觀存在的，但是對于世界的理解和賦予意義卻是由每個人自己決定的。建構主義者認為學習者要以自己的經驗為基礎來建構現實，或者至少說是在解釋現實，每個人的經驗世界是用自己的頭腦創建的。
學習過程同時包含兩方面的建構：一方面是對新知識意義的建構，同時又包含對原有經驗的改造和重組。建構主義者強調學習者在學習過程中能夠靈活地建構起用于指導實踐活動的圖式，這種圖式是對概念的豐富理解，依據個人經驗背景的不同而不同。
教學應當把學習者原有的知識經驗作為新知識的生長點，引導學習者從原有的知識經驗中，生長新的知識經驗。教學不是知識的傳遞，而是知識的處理和轉換。
ICAI伴隨著這種理論的發展而發展，它注重的是由學習者來控制學習過程，重視學習內容的知識結構和學習情境，讓學習者主動構建對自己有意義的知識的活動?；诰W絡環境的ICAI積極地為學習者創設學習情境，幫助學習者用他們已有的知識去建構、生成、整合新的知識。
4.教學處方理論
“教學處方理論”是鄭永柏博士于1998年提出的一種新型適合于信息化教學設計的理論，他通過對教學系統設計理論和計算機輔助教學設計方面的研究，建構了一種新型的教學系統設計理論――教學處方理論。該理論主要包括：六個基本概念、一個理論框架、三條基本原理和兩個關于教學設計的知識庫。[4]
該理論指出教學處方可以看作是教學設計者(有時可以看作是教師)依據系統分析后使用的各種教學模式、教學方法和教學內容處理模式的組合；說明了在特定教學條件下對特定教學結果的教學，以不同的學習理論和教學理論為指導將會采用不同的教學方法，即教學處方，這也是本研究的核心內容，是該系統設計的指導理論?！敖虒W處方理論”具有更好的包容性、開放性，能夠吸收和容納豐富的學習和教學研究成果。
四、ICAI系統的模塊結構
1.前端分析模塊：認知能力、學習動機、認知風格
前端分析是美國學者哈利斯（Harless，J．）在1968年提出的一個概念，指的是在教學設計過程開始的時候，先分析若干直接影響教學設計但又不屬于具體設計事項的問題，本文主要指認知能力、學習動機和認知風格方面的分析。前端分析模塊主要是建立相應的學生特征類型的數據庫。
認知能力的測量采用認記、理解、應用、分析、綜合、評價六個維度，每個維度有“優、良、中、差”四個選項。通過數據分析找出學習者的現狀和期望之間的差距，確定需要解決的問題是什么，并確定問題的性質，形成不同層次的教學設計項目的目標。
學習風格和學習動機通過專門的量表來收集數據。
2.內容分析模塊
教學內容分析就是在確定好總教學目標的前提下，借助歸類分析法、圖解分析法、層級分析法、信息加工分析法等方法，分析學習者要實現總的教學目標，需要掌握哪些知識、技能或形成什么態度。通過對教學內容的處理，確定學習者所需學習內容的范圍和深度，確定內容各組成部分之間的關系，為以后教學順序的安排奠定好基礎。
對教學內容的處理主要包括：教學內容的選擇、教學內容的編排、確定單元目標及對內容進行初步評價、分析教學內容類別及性質等四個基本方面。在構建規定性教學內容處理模式庫時，應對上述四個方面提供具體的方法。[5]
3.決策模塊
教學策略（處方）的制定就是根據特定的教學目標、教學內容、教學對象等條件，來合理地選擇相應的教學順序、教學方法、教學組織形式。在數據庫中建立可供選擇的不同的教學策略（處方），是本文所研究的ICAI系統的主要模塊，也是特色模塊。
教學策略（處方）的制定包括教學順序的確定、教學方法的選擇、教學組織形式的選擇等。教學順序的確定就是要確定教學內容各組成部分之間的先后順序；教學方法的選擇就是要通過講授法、演示法、討論法、練習法、實驗法、示范模仿法等不同方法的選擇，來激發并維持學習者的注意和興趣，傳遞教學內容；教學組織形式主要有集體授課、小組討論和個別化自學三種形式，各種形式各有所長，須根據具體情況進行相應的選擇。教學策略的制定是根據具體的目標、內容、對象等來確定的，要具體問題具體分析，不存在能適用于所有目標、內容、對象的教學策略。
4.評價模塊
在基于網絡環境的ICAI的評價模塊，要依據前面確定的教學目標，運用評價量表，分析學習者對預期學習目標的完成情況，主要收集三個方面的基本信息，一是要收集關于教師對教學設計方案和教學方案實施結果的滿意度的信息數據，二是要收集關于學習者對教學過程、教學策略的適應性的信息數據，三是要看與其他方法相比，本處方中所采用的方法是否有獨到之處，是否有不足之處。[6]在數據分析的基礎上，對教學策略和教學內容的修改和完善提出建議，并以此為基礎對ICAI各個環節的工作進行相應的修改。
5.ICAI系統模型框圖
學習者前端數據采集數據庫包括：認知結構測量及分析系統、學習動機測量及分析系統、學習風格測量及分析系統和學生基本信息系統。系統模型如圖所示。
五、ICAI決策系統實驗數據來源
本課題實踐研究的調查對象來自云南大學，是2008屆市場營銷教育和財會教育本科生，共89人，課程設置為現代教育技術。學生調查表包括本科生基本信息表，所羅門學習風格量表，學習者認知能力調查問卷，學習者學習動機調查問卷四份表格組成。實際收到數據表89份，有效數據表75份。數據表中的信息選項根據所占權重，統一折合成百分制進行處理。
六、總結
本文把教學設計理論、方法與“現代教育技術”課程相結合，擬研發出一個基于綜合集成方法論的廣義智能網絡教學設計輔助系統。主要研究成果如下：
（1）把綜合集成方法論引入解決教學設計這一不良結構問題；
（2）結合數字化方法和數據挖掘技術，它能對學習者進行數字化的前端分析；
（3）它所自動化給出的教學設計方案，可為青年教師提供良好借鑒，有利于教師因材施教、因風格施教、因需要施教；
（4）它所自動化給出的學習者學習建議方案，有利于促進學習者自主學習。
現有的CAI存在的許多問題隨著新技術的不斷出現而顯得越來越不能適應新環境的需求，因此以基于網絡環境的ICAI為代表的新計算機輔助教學系統，將是教育教學研究人員在教育技術上需要不斷探求、努力實現的發展方向。
參考文獻：
[1]楊采堅，董玉銘.智能教學系統設計[J].中國電大教育,1993（3）.
[2]于景元,涂元季.從定性到定量綜合集成方法――案例研究[J].系統工程理論與實踐,2002.5.
[3]錢學森,于景元,戴汝為.一個科學新領域：開放的復雜巨系統及其方法論[J].自然雜志,1990(1).
[4]鄭永柏.教學系統設計理論和方法研究:教學處方理論和ISD-EPSSS的設計與開發[D].北京師范大學博士學位論文，1998.
人工智能案例教學設計范文2
【關鍵詞】 教育技術；信息技術；區別與聯系
【中圖分類號】G632 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089（2013）25-00-01
一、教育技術與信息技術的區別
（一）從發展歷程來看
1、教育技術。教育技術的發展歷程可以分為三個階段：教育傳統技術、教育媒體技術和教育信息技術。教育傳統技術階段是從教育技術的產生到十九世紀末。這時期的教育技術指的是教育者所運用的技巧、技能和操作方法。主要包括口語（演講技能）、文字、黑板、粉筆、圖片、模型、實物等等。教育媒體技術階段從19世紀末開始，這一時期教育技術以各種現代教育媒體的使用為標志，主要包括：攝影、幻燈、投影、無線電廣播、電影、電視、語言實驗室等。教育信息技術階段主要以微電子技術和計算機技術為基礎，以信息處理為核心，更加注重人的作用。
2、信息技術。信息技術的發展歷程的發展經歷了五個階段，即五次革命。第一次信息技術革命是語言的使用。第二次是文字的創造。第三次是印刷術的發明和使用。第四次是電報、電話、廣播和電視的發明和普及應用。第五次是電子計算機的普及使用。我么現在所說的信息技術指的是第五次信息技術革命，是狹義的信息技術。
從兩者的發展歷程來看教育技術和信息技術的發展都伴隨著技術的發展，知識教育技術中技術的發展是影響教育教學，二信息技術的發展是影響信息的傳播方式。
（二）從研究領域來看
1、研究對象及范疇
（1）教育技術。教育技術是對學習過程和學習資源的設計、開發、利用、管理、評價的理論和實踐。教育技術屬于教育學科，其研究對象是有合適技術（所謂合適技術，包括現代技術、傳統技術、有形的物化技術和無形的智能技術。研究范疇是對信息的獲取、存儲、分析、加工、變換、傳輸與評價研究范疇則是對有合適技術支持的教學過程與教學資源的設計、開發、利用、管理與評價。這就表明，教育技術能力是任何學科（包括文科、理科、醫科、農科……）的教師都必須具有的能力，是大、中、小學每一位教師都必須具有的能力，也就是“如何進行教學的能力”（它相當于醫生“如何進行治病的能力”、律師“如何幫人打官司的能力”）。
（2）信息技術。信息技術是以計算機技術、網絡通信技術、微電子技術、傳感技術等為基礎的，對各種形態的信息進行處理的綜合性技術。信息技術屬于技術學科，其研究對象是信息，研究范疇是對信息的獲取、存儲、分析、加工、變換、傳輸與評價；信息技術的能力是指獲取、存儲、分析、加工、變換、傳輸與評價信息的能力。信息技術是解決信息時代教育問題的基本工具，但是教育技術不只限于信息技術的應用，教育也是一種傳播過程，而信息技術就是研究優化信息傳播、處理的技術，所以教育技術是信息技術在教育中應用的一個領域。
2、研究目標
（1）教育技術。教育技術能力培訓的目標是使受訓者具有教育技術素養，即具有運用教育技術的意識、能力與道德。其中，運用教育技術的能力是指對有合適技術支持的教學過程與教學資源進行設計、開發、利用、管理與評價的能力，也就是在有合適技術支持的教學環境下進行教學設計并有效地組織與實施教學的能力。
（2）信息技術。信息技術培訓的目標是是要使受訓者具有信息技術素養，即具有利用信息技術的意識、能力與道德。其中，利用信息技術的能力是指獲取、存儲、分析、加工、變換、傳輸與評價信息的能力。
3、研究內容
（1）教育技術。教育技術能力培訓教材則是圍繞教學設計和教學實施的各個環節展開。教育技術能力培訓涉及信息技術的內容，但目的是利用這類技術優化教學過程以提高學習的質量與效率
（2）信息技術。信息技術培訓教材圍繞各種信息處理技術而展開，盡管信息技術培訓中也涉及教學資源開發、教學軟件利用和教學自動測評等教學應用的內容，但目的是通過這類教學應用作案例去驗證相關的信息技術的實用性與有效性。
二、教育技術與信息技術的聯系
以教學設計和資源處理為核心的教育技術培訓與信息技術培訓有一定的聯系，但根本不同，具體如下：
（一）信息技術是教育技術的基礎。信息技術和教育技術二者雖有較密切的聯系，但卻屬于不同的學科，并有各自不同的研究對象和研究范疇。教育技術關注技術在教育中的作用，其研究對象是教學過程與教學資源，研究范疇則是教學過程與教學資源的設計、開發、利用、管理與評價。即教育技術關注的是應用于教育教學過程或作為教學資源的技術。而信息技術是指能夠支持信息的獲取、傳遞、加工、存儲和呈現的一類技術。其中，應用在教育領域中的信息技術主要包括電子音像技術、衛星電視廣播技術、多媒體計算機技術、人工智能技術、網絡通信技術、仿真技術和虛擬現實技術等。
（二）教育技術是信息技術在教學中的有效應用。教育技術是解決教學問題，提高教學質量方法方式的總和，信息技術是教育技術解決問題的一種手段和方法。當然現在教育技術中很多研究是與信息技術相關的，所以也造成了信息技術與教育技術的概念的混亂。在教育技術中關注的信息技術現在主要包括：廣播衛星電視技術，多媒體，計算機網絡通訊，人工智能和虛擬仿真等方面內容。教育技術的核心是教學設計，不應把信息技術等同于教育技術，教育技術不只關注信息技術，其核心點在于如何利用信息技術及其它技術提高教學質量，達到教育的最優化。
總之，教育技術在很大程度上以信息技術為基礎，但卻并不等同于信息技術。信息技術和教育技術二者雖有較密切的聯系，但卻屬于不同的學科，并有各自不同的研究對象和研究范疇，通過信息技術培訓和教育技術能力培訓所要達到的目標也完全不同。教育技術的有效應用，是要在先進的教育思想、理論等無形技術的指導下合理地選擇有形技術，將其有機地組織在一起，應用到實際教學中。而信息技術是指一切能夠擴展有關器官功能的技術，簡單的說教育技術關注的是媒體的合理應用，而信息技術關注的是教育領域關于計算機和網路等知識的應用。教育技術比信息技術包含的內容更為廣泛。
參考文獻
[1]祝智庭主編.現代教育技術――走向信息化教育[M].北京：教育科學出版社，2002.
人工智能案例教學設計范文3
關鍵詞:貝葉斯公式;教學設計;商品質量檢測
《概率論與數理統計》作為一門理學類專業課程又是學生必修的一門公共基礎課程，課程介紹了處理隨機現象的基本思想和方法，利用數學工具，運用概率統計方法分析和解決問題。這門課程不僅專業性強，而且具有很強的應用性，幾乎遍及自然科學、社會科學、工程技術、軍事科學及生活實際等各領域。它源于生活，應用于生活。在對這門課程進行教學設計的過程中，要結合《概率論與數理統計》的應用性最強、最為活躍的課程特點，教師要善于在課堂教學中以實際問題為依托，注重案例教學，從而激發學生的學習熱情，培養學生的綜合能力和創新能力。案例教學是美國哈佛大學法學院首先提出來的，它在培養學生開放性思維能力和自我分析、自我評價等方面具有顯著的效果。所謂案例教學法就是通過展示一個典型的案例，然后啟發學生用課堂知識對案例進行多角度深入的分析，從中得出一些有意義結論或者掌握某種解決問題的方法。它能較好地鍛煉學生理論聯系實際的能力，增強理論聯系實際的意識，從而更好地把所學的知識內容運用到生活實際中去，體現“用數學”的思想。課堂中老師提出與生活密切聯系的案例作為課堂教學內容，不僅能使枯燥的課堂充滿活力和新鮮感，激發學生的學習興趣和參與課堂的欲望，還能增強知識的說服力。同時一些典型案例還具有育人功效，對學生的科學觀、價值觀、理想信念、家國情懷等方面具有重要的培養作用。概率論與數理統計這門學科難度大而實用性又很強，在各行各業中都有舉足輕重的應用，針對該特點，教師和學生要善于收集生活中的實際例子，找準與知識的結合點，將這些例子與課程知識有機結合起來，使得課堂變得生動有趣，使課本上理論性的知識變得容易理解，學生的學習興趣和學習欲望也相對強烈，由此達到良好的教學效果。如果把上好一節課比作一道美味菜肴，那么教學內容是主料食材，教學技能是烹料手藝，教學手段是烹調用具，而案例是食鹽。食材、手藝、用具再好，如果沒有案例的加入，菜還是索然無味。在現在這樣一個信息豐富的時代，每時每刻都有大量信息充斥著我們的大腦和眼睛。要善19于發現這些信息與課堂知識的有機契合點，對信息進行查找、分析、整理，找出切合教學點并適合課堂教學的案例，這需要付出很大的精力。上課分析案例時，要找準案例和課堂知識的切合點，通過開展小組討論和案例分析，從中抽象出一些有助于我們理解并應用知識的認識和經驗，從而學以致用。在一節課中，案例的分析要把握時長，不可拖沓使得學生覺得去知識性、去專業性，也不可過于粗略，使學生覺得理解不透，取得適得其反的效果。以案例教學法為主要教學手法的課程在實施過程中，要把握好“教師主導、學生主體”這個度，以問題驅動課堂，由表面到本質、步步設問、層層推進，引導學生主動思考并踴躍參與課堂，激發學生的學習興趣，發散學生的思維，讓學生在對案例的探索和實踐中領悟知識的作用、掌握解決問題的辦法和升華對知識的理解，培養學生活學活用，“用數學”解決實際問題、進行科學研究的意識和能力，體現“授人以漁”的思想。通過對實際問題案例的分析，讓學生在發現問題、分析問題、解決問題的過程中，體驗“用數學”的樂趣，培養“用數學”的能力，建立“用數學”的意識。使學生學會運用數學的思維方式去觀察、分析，面對實際難題能主動嘗試著從數學的角度運用所學知識和方法，尋找解決問題的最佳途徑。近年來，涌現了一些基于案例教學法的教學設計，以《概率論與數理統計》第一章第三小節“貝葉斯公式”為例，文章［1］首先介紹了貝葉斯公式的本質，使學生掌握將信息與樣本結合起來用于統計推斷的思想，引入經典案例“狼來了”，對學生進行做人誠實守信的思想品德教育。文章［2］給出了“課程思政”指導下的貝葉斯公式的一種全新教學模式，充分發揮了課程和教師的主體責任。探討貝葉斯公式的理論與實踐，傳統的教學往往注重課程的理論體系，學生學起來感到困難重重難以理解，本文的教學設計采用案例教學法，將貝葉斯公式應用到與我們日常息息相關的商品質量檢測問題，活學活用，整體逐步推進，使學生在掌握知識的同時，培養良好的解決問題的概率思維。下面給出貝葉斯公式的課程教學設計:
1創設情境熱點新聞引入
教師創設情境，利用多媒體播放圖片，展示一則近日有關商品質量問題的新聞，引入商品質量檢測的話題。對商品進行隨機抽樣檢查，根據檢查結果，教師引導學生思考“檢測次品后顯示該商品為次品的幾率”這個問題。通過教師與學生的互動，引出本節課所要探討的商品質量檢測問題和解決問題的辦法—貝葉斯公式。使學生對接下來要學習的貝葉斯公式產生極大的興趣，迅速進入學習狀態。
2定義貝葉斯公式
教師展示定理內容，給出貝葉斯公式［2］:設試驗E的樣本空間為Ω，B1，B2，…，Bn是它的一個完備事件組，且P(Bi)＞0(i=1，2，…，n)，則對任一事件A，且P(A)＞0，有由前面所學的條件概率公式出發，教師結合線路圖對公式進行直觀的推導。教師引導學生對定義進行理解，在上一節全概率公式的基礎上，直觀地將Bi看成是導致A發生的各種可能原因，且P(ABi)已知，如果A已發生，反過來要探究眾多的原因中由Bi這個原因所引發的概率。它是一個“由果索因”的條件概率，并且在日常生活中有著廣泛的應用。利用多媒體插入數學家貝葉斯的照片，介紹貝葉斯公式是1763年由英國數學家貝葉斯首次提出來的，并由此思想形成了后來的“貝葉斯方法”。通過引入貝葉斯公式相關的數學文化，開闊學生的知識視野。教師還可引申數學家積極探索，追求科學真理的精神，培養學生不畏挫折、勇攀高峰的學習精神。
3案例分析:商品質量檢測
教師展示商品質量檢測的一則案例:假設某商品的次品率為0．1%，而現有的檢測手段靈敏度為95%(即發現商品確實為次品的概率為95%)，將好的商品判為次品的概率為1%。此時對商品質量進行隨機抽樣檢查，檢查結果顯示該商品為次品。問儀器在檢測次品后顯示該商品為次品的概率。教師引導學生對案例進行分析，首先引入數學符號A表示“檢測為次品”，B1表示“商品為次品”，B2表示“商品為正品”。由題目已知的條件可得:P(AB1)=0．95，P(AB2)=0．01，P(B1)=0．001，P(B2)=1－P(B1)=0．999，目的是求P(B1A)。為了更加清楚的理解題目，教師借助于全概率公式的路徑圖(如圖1)來表示，有兩條路徑可以抵達“檢測為次品A”的目的地。一條是商品本身就是次品，檢測為次品;另外一條是商品本身是正品，檢測為次品。檢測為次品A的概率就是這兩條路徑的概率之和，即代入具體數據計算可得P(B1A)約等于8．68%。教師提問學生對這個結果數字大小是否感覺到意外，通過課堂實踐發現大部分學生會覺得數字之小有點出乎意料。這個數字看起來非?；闹嚽也磺泻蠈嶋H，因為這樣的結果告訴我們現有對于次品商品的檢測手段極其不靠譜，誤判的概率極大。教師對案例進行分析總結:由于實際商品的次品率很低，即實際送來的商品中絕大多數是沒有質量問題的，也就是說1000個商品中，只有1個是次品，但是在檢測中我們可以看到，儀器顯示這1000個商品中存在著10．94個次品，結果相差了10倍。所以，這就告訴我們，在實際生產制造過程中，當一個商品檢測出是次品后，必須要通過再一次的復檢，才能大概率確定該商品為次品。
4小組應用討論
人工智能案例教學設計范文4
關鍵詞:智慧教學;體驗式循環;教學設計能力
教育部等五部委聯合下發《教師教育振興行動計劃(2018－2020年)》，計劃要求在“十三五”期間“采取切實措施建強做優教師教育，推動教師教育改革發展，全面提升教師素質能力，努力建設一支高素質專業化創新型教師隊伍?！保?］為此高等學校特別是師范類專業要創新教育教學模式，培養高素質專業化，肩負時代重任的卓越教師。然而，文件出臺的背后映射正是教師教育改革的困境，特別是地方本科院校師范人才培養的難處，教學改革與創新的痛處。本研究旨在發展KOLB體驗式學習循環理論，以地方性本科課程“語文學科教學設計”課程為案例，在智慧教學環境下，以互動式、啟發式以及探究式為核心，進行循環模式設想，以培養漢語言文學專業師范生教學設計能力為中心，打造實踐課程，實現師范課程的實踐性取向，為新時代教師教育的持續發展奠定基礎。
一、KOIB體驗式學習循環理論
美國教育學家Kolb全面審視了勒溫、杜威以及皮亞杰等人研究，以哲學、心理學、生理學等多種不同學科為視角，在體驗式學習模式、行為研究模式和認知發展模式等研究成果基礎上，在其理論著作《體驗學習－－讓體驗成為學習和發展的源泉》一書中，提出體驗學習循環理論。Kolb認為，學習是在特定的物理空間中，學生以動態的認知體驗與挖掘知識的內在邏輯形式，建立主體與客體的自我概念，理解所承載的情感、態度、價值觀的最深層次的循環延續過程。Kolb依據體驗學習過程建立體驗式學習循環模型(圖1)KOIB體驗式學習模型是由四個階段構成的循環系統，即具體體驗、反思觀察、抽象概括、行動應用。該模型的關鍵在于適應世界的雙重辯證對立之間矛盾。具有兩種不同獲取體驗方式:感知(具體體驗)，領悟(抽象概括)，感知與領悟之間的辯證統一需要學習者通過體驗的轉換才可完成。體驗轉化涉及到兩種不同的加工方式:內涵轉換(反思觀察)與外延轉換(行動應用)。兩種不同的體驗轉換方式之間也存在著辯證對立的關系。［2］Kolb體驗式學習理論與教學實踐相結合，不僅有助于課堂教學模式的建構，而且指向學生人格的和諧發展。教育者引導學生將自己的身心投入到外在的交往之中，在反思與實踐中，觸及到傳統教育與網絡學習所無法涉及的人格及社會性的發展領域。該循環理論不是簡單的止步于學生的體驗活動，而是通過學生對體驗進行領悟、體察、反思，從而實現理性的升華，同時突破了個體學習的牢籠，以活動交往為方式，進行意義化的挖掘，深刻剖析問題，在思維碰撞中，促進學生學習能力的培養。
二、“語文學科教學設計”課程中體驗循環理論模型建構
“語文學科教學設計”是一門針對漢語言文學(師范)專業開設的教師教育必修課。該課程是在教育學、心理學基礎上具有應用性和實踐性特點，目的是增強學生教育教學專業化的思維意識以及語文教學設計意識，提高學生教學設計能力。因此，本文以“語文學科教學設計”課程為應用案例，基于KOLB體驗循環理論進行教學設想，在智慧教學背景下，改善學生學習體驗，促進學生教學設計能力的培養。如圖2所示:體驗式教學活動流程圖將教學內容分為案例講授、研讀分享、團隊設計、成果展示四個階段的外循環，每一個階段都引導學生經歷相應的內循環，即具體體驗、反思觀察、抽象概念、主動實驗。第一階段教師進行案例講授，通過啟發提問、類比研究的方式，激發學生的興趣，在具體的體驗中引導學生明確任務、界定問題。第二階段教師提供輔助支架，學生在觀察、反思的過程之中深化對問題的理解、提取問題關鍵、內化設計結構。第三階段學生組建團隊進行教學設計建構，通過頭腦風暴、分配任務、模型建構等過程，優選認知策略，設計教學方案。第四階段學生以團隊為單位進行微課制作、展示，并以線上投票、線下點評的方式，引導學生對教學設計進行一輪又一輪的迭代優化。以上的階段中，將教師講解、學生探索、團隊合作貫穿于其中，通過內外循環、層層遞進，遷移性、系統化地促進學生教學設計能力提高。以下將結合課程內容對KOLB學習循環四個階段進行闡述:
(一)具體體驗具體體驗是通過把感覺、思維和情緒融入到真實的環境之中，并與之相互作用進行體驗，該課程中教師內容的準備應基于學生的起點以及潛在發展點，創設情境，通過學生對知識的符號認知重組，加深其意義化、社會化的認知，打破學生常規思維，勾起學生進行意義化的情緒。具體教學如下:首先教師通過對優秀語文案例分解以及類比不同文體的案例的形式，讓學生了解其語文教學設計內部結構與功能，形成對相關概念宏觀的初步認知。其次學生以小組的形式，進行優秀案例與問題案例的拆分，在互動中探究問題的根源，明確語文教學設計的理論與實踐的融合基礎，界定語文教學設計要素的微觀問題。教師應關注學生的生活經驗，拉近教材或案例與學生的距離，充分關注學生的動機、興趣、情緒及其感受，促進學生具體體驗能力的提高。
(二)觀察反思觀察反思是體驗式循環理論最為關鍵的部分，也是學生建構新認知的突破點，學生依據已有的知識經驗對具體體驗階段形成的初步認知進行觀察與反思，尋找新舊經驗的交叉點，探尋其相關性。觀察反思階段作為一種突破性階段，不僅要讓學習者感知書面上的顯性知識，而且更多的挖掘留存于深層、內在的緘默知識，從而更好地深化問題理解、提取問題關鍵、建構問題新認知。教師作為引導者輔助提供支架，學生作為主體者一方面反思教師提供案例，一方面內化教學設計結構認知。課堂上，在教師案例分解、小組拆分研討的基礎上，教師提供問題支架，在學生障礙點處引導學生進行觀察反思。例如:學情分析上如何做到不空泛、隨意?教材分析上如何把握好文本的主線，不做無邊的個性化解讀?如何做到教學設計面向學習者?如何做到以課程觀來統領教學設計?這些問題從具體到抽象，從顯性到緘默，讓學生反思問題根源，內化設計內涵，挖掘自身不足，促使學生對語文教學設計有更深層次的認識與理解，促進學生文本解讀能力的發展，以及反思觀察能力的提高。
人工智能案例教學設計范文5
[關鍵詞] 信息化模式；外招生；中醫教學
[中圖分類號]G424 [文獻標識碼]C [文章編號]1673-7210（2009）05（a）-163-02
The application of information-based teaching model in Chinese medicine teaching for students coming beyond the boundaries
QIN Jiajia
(Department of TCM of Medical School in Ji'nan University,Guangzhou 510632,China)
[Abstract] In order to reinforce the Chinese medicine teaching effect for student coming beyond the boundaries, mobilize the students' activities, go-aheadism and participation, we develop the teaching model combining teaching in class with in internet according to the students' characteristic. We hope this model could improve the studying for student and strengthen our teacher's ability of cultivating talents which assure the teaching quality in traditional Chinese medicine speciality.
[Key words] Information-based teaching model; Students coming beyond the boundaries; Chinese medicine teaching
信息化教學設計就是運用系統方法，以學生為中心，充分、合理地利用現代信息技術和信息資源，對教學目標、教學內容、教學方法、教學策略和教學評價等教學環節進行具體計劃，創建教學系統的過程或程序，以更好地促進學習者的學習。信息化教學設計包括計劃管理、資源管理、信息管理和傳輸系統管理。它涉及新知識的創造或知識的創新。
我校為華僑學校，“僑校+名?！笔俏倚Ｒ回灥霓k學指導方針。多年來，港澳學生一直在我校招生規模中占有很大比例，尤其中醫專業，外招生所占比例尤甚。通過既往教學經驗總結，發現外招生具有如下特點：①普通話基礎不好。②思維活躍，不局限于常規模式，求知欲、探索欲強。③學習過程中比較感性化，易于接受案例式教學方法。鑒于以上特點，單純的課堂教學已不能滿足外招生教學需要。如何把課堂教學與課后網絡教學有機結合，充分體現信息化、網絡化教學設計在外招生教學模式中的優勢，是我們教師應該深刻思考的問題。
1 信息資源體現雙語教育特色
外招生普通話基礎不好是普遍現象。鑒于課堂上內、外招生同時授課，而且中醫教學本身要兼顧祖國文化背景及其東方語言特色。所以單純英語授課目前還未具備條件。普通話授課又給外招生帶來理解上的一定困難。鑒于此，借助網絡教學生動、形象的特點，可以在多媒體設計中采用中、英兩種語言，幫助外招生學習、理解。另外，雙語教學也是如今語言、文化、知識等全球化、國際化、信息化的需要。中醫為我國傳統精髓，是我國千年文化的沉淀。要想使其更好地被國內外了解、接受，學科語言的英語化是其基礎和前提。因為信息技術的開發者是以美國為主的英語國家，若要在信息交流與思考中游刃有余，除了掌握獨特的網絡語言外，英語的使用是至關重要的，中國要參與世界信息競爭洪流，必須運用網上的公共語言來進行交流與合作。因此，在信息環境的背景下，英語，特別是學科英語的熟練應用就成為交流的必須。
2 信息資源體現直觀化、動態化特色
信息化教學能夠提供文本、圖形圖像、音頻、動畫、視頻等多種媒體，甚至是人工智能。充分的交互性能夠創新地設計出生動、直觀、形象的學習環境，使教學直觀化、模型化、動態化。中醫教學的特點在于其理論性、敘述性均較強，概念過于抽象復雜，具有較強的思辯性，教學教具甚少，且大量的內容需要記憶，導致長期以來，中醫教學普遍存在枯燥、呆板、乏味等特點。當然，這與中醫文化特點有一定關系。外招生思維活躍，單純的理論講授和填鴨式教學方法不能引起他們的興趣和共鳴。因此，充分利用信息化教學模式，極豐富的信息資源，生動的表現力和強化的動態效果，把許多抽象難懂的內容變得生動有趣，將中醫的教學過程變得生動、活潑，能極大地激發學生的學習興趣。
3 信息資源體現學科特色，引入病例討論，理論與臨床并重
長期的教學經驗總結顯示，外招生在學習過程中，普遍存在感性思維。生動、形象的教學方法，特征鮮明的病例討論更能激發他們的興趣，加深記憶。中醫雖存在理論性強、記憶量大等特點，但中醫為臨床醫學，主要宗旨為治病救人。不論中醫基礎、中醫診斷等基礎學科，還是中醫內、外、婦、兒等臨床學科，任何一個環節都可以引入病例討論，學生根據已有的知識，進行案例分析，理論與臨床相結合，活躍教學氣氛。必要時，教師可轉換傳統的授課角色，以學生為中心，角色互換，通過啟發式提問，引導學生深入思考。另外，在教學過程中，不斷引入教師個人或典籍中的成功案例，同時介紹中醫悠久歷史及治療特色和經驗，激發學生的自豪感，引起其學習欲望。另外，當今醫學生臨床實習過程中，因患者的不配合、或患者自主意識提高、實習生多、患者少等情況，導致臨床中動手能力少，參與機會不多。為此，可充分利用信息資源這一特色，把一些不常見的或典型的病例資料以視頻或文本的形式提供給學生觀摩。
總之，中醫教學是教與學的互動過程，充分利用信息資源，在給學生提供大量信息資料的同時，也是對教師自身知識的整理和累積。教學互動，教學相長，充分利用信息資源是當代中醫教育不可或缺的手段。
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人工智能案例教學設計范文6
關鍵詞：學習分析技術；網絡教育平臺；數據挖據
中圖分類號：G434文獻標識碼：A文章編號文章編號：1672-7800（2013）012-0184-03
作者簡介：胥果（1982-），男，西華師范大學教育學院碩士研究生，研究方向為教育信息化。
0引言
網絡教育是在網絡環境下，以現代教育思想和學習理論為指導，充分發揮網絡的各種教育功能和豐富的網絡教育資源優勢，向受教育者和學習者提供一種網絡教和學的環境，傳遞數字化內容，開展以學習者為中心的非面授教育活動。[1]網絡教育作為繼信件、收音機、電視和計算機之后的第五代遠程教育，自1998年教育部開展現代遠程教育試點工作以來得到了迅速發展。據教育部統計數據，2010年網絡高等教育本、專科招生人數達166萬人，在校學生人數達453萬人[2]。實施網絡教育的關鍵是創設能夠促進學習者主動學習的網絡環境，而學習者在網絡教學環境中的學習活動離不開網絡教育平臺。
網絡教育平臺作為支持網上教學與學習活動的軟件系統，它的發展經歷了3個主要階段：第一階段：內容管理系統（CMS），主要用來存儲和管理教學資源，方便學生自主選擇網絡資源學習；第二階段：學習管理系統（LMS），主要用于存儲、管理、跟蹤、報告和傳送網絡教育課程，與CMS系統相比，LMS系統可以跟蹤學生表現，存儲學生的作業，讓學生與教師溝通；[3]第三階段：學習內容管理系統（LCMS），與LMS系統相比，LCMS系統提供了多用戶環境，系統管理者、教學設計人員、項目專家可以在數據庫內創造、存儲、重復利用、管理和傳輸數字化學習內容。LCMS專注于課程的開發、管理和，而這又需要通過LMS來傳送。盡管從定義上來說LMS和LCMS有區別，但LMS通常用來同時表示LMS和LCMS，Blackboard公司就把他們的Blackboard學習平臺稱作是一個LMS平臺。國外對于網絡教育平臺還有很多不同說法，如虛擬學習環境（VLE）、管理學習環境（MLEs）、個人學習環境（PLE）、學習平臺（LP）等等。網絡教育平臺為網絡教育的快速發展提供了有力支撐，也為大量學習者提供了幫助。
隨著網絡教育平臺的多年使用，在此過程中積累了大量的系統化、結構化的學習結果和學習行為數據。為了利用這些數據，教育界最初采用了教育數據挖掘（EDM）技術，應用數據挖掘方法將來自于教育平臺的數據提取出有意義的信息，利用這些信息為教育者、學習者、管理者、教育軟件開發者和教育研究者等提供服務。[4]而后隨著引入一些原本屬于社會科學領域的語義分析法、內容分析法、社會網絡分析法的使用，形成了一個新的概念：學習分析。相對于教育數據挖掘服務的主要對象是政府機構和管理人員，學習分析主要針對的是學習者和教師。學習分析使用學習者產生的數據，建立分析模型以發現社會關系和有用的信息，用以預測學習情況并對學習者提供建議。在首屆“學習分析和知識（LAK）國際會議”上，與會者對學習分析做出定義：學習分析技術是測量、收集、分析和報告有關學生及其學習環境的數據，用以理解和優化產生的環境的技術。[5]由于網絡教育平臺已經積累大量數據，我們把學習分析技術應用到網絡教育平臺將大有可為。在把握學習者的主要特征、網絡學習行為的特點、監控學習過程、了解學習行為的影響因素、干預學習進程、保障教育質量等方面，學習分析技術都能夠提供幫助。
1學習分析技術背景
在學習分析概念形成之前，相關方法、技術和工具都已經發展起來了。學習分析從一系列研究領域汲取技術，如數據統計、商業智能（Business Intelligence）、網頁分析（Web Analytics）、運籌學（Operational Research）、人工智能（AI）、教育數據挖掘（EDM）、社會網絡分析、信息可視化等。
數據統計歷來作為一個行之有效的手段用來解決假設檢驗問題。商業智能以數據倉庫、聯機分析處理、數據挖掘等技術為基礎，從不同的數據源中提取數據，將之轉換成有用的信息，它與學習分析有相似之處，但它歷來被定位于通過可能的數據訪問和績效指標總結使生產更高效。網頁分析工具如google analytics通過網頁訪問量，與互聯網網站、品牌等的關聯做出報告，這些技術可以用來分析學生的學習資源（課程，材料等）以追蹤學生的學習軌跡。運籌學通過設計優化數學模型和統計方法使目標最優化。
人工智能和數據挖掘中的機器學習技術建立在數據挖掘和人工智能方法上，它能夠檢測數據中的模式。在學習分析中的類似技術可用于智能教學系統，以更加動態的方式對學生進行分類而不是簡單地進行人口統計分類，可以通過協同過濾技術對特定的資源建立模型。社會網絡分析可以分析出隱含的人與人（如在論壇上的互動）和外顯的人與人（如朋友或者關注對象）之間的關系，在學習分析中可用于探索網絡集群、影響力網絡、參與及不參與狀況。信息可視化是很多分析的重要一步（包括上面列出的那些分析方法），它可以用來對所提供的數據進行意義建構，John Tukey1977年在他的《探索性數據分析》一書中給我們介紹了如何更好地利用信息可視化，Tukey強調使用可視化的價值在于幫助在形成正式的假設之前做檢驗。[6]以上這些學習分析技術都可以對大量數據進行分析和處理，形成分析報告為教育提供幫助。
學習分析技術的特點在于能夠為網絡教育平臺提供實時數據，通過利用這些實時數據，可以為教師、學生和教育管理人員提供幫助：①為個人學習者提供成績反饋及與他人溝通的行為模式；②為預測學習者提供支持與關注；③為教師和助理人員提供支持個人與集體的干涉計劃；④為如課程小組這樣的組織改善現有課程或開發新的課程提供幫助；（5）為機構管理者在營銷、招聘和效率等方面做決定時提供有效措施。[7]
2學習分析方法
發展中的學習分析技術吸納了許多其它領域的關鍵技術，以實現對學習過程的研究，下面介紹一些常用方法。
2.1社會網絡分析法
社會網絡分析法（SNA）可用于測繪和測量人、團體、組織、計算機、網址以及其它相互關聯的信息知識試題之間的關系。網絡中的節點是人和團體，它們之間的鏈接則顯示了節點之間的關系或者流量。社會網絡分析為人類關系提供可視化的數學分析。網絡教育平臺管理者可以用它來分析學習者之間的聯系、關系、角色以及關系網絡形成的過程與特點，從而幫助學習者建立自己的關系網絡以支持自己的學習。SNAPP軟件就可以通過論壇內的回復和跟帖狀況分析學習者交互情況，并得到可視化的圖標。
2.2影響力與消極性測量法
影響力與消極性測量法（Influence and passivity measure）通過測量傳遞、引用或者轉發的次數，評估人和信息的影響力。網絡教育平臺可以對學習者個體的影響力進行測量，分析了解為什么某些個體能夠獲得高影響力，低影響力學習者應該如何改進。
2.3性格分析法
性格分析法（Disposition Analytics）旨在獲得學生性格與他們學習情況的數據，以及兩者之間的關系。好奇的學生可能更傾向于提問，學習分析可以對獲得的這些數據進行分析。
2.4行為信任分析法
行為信任分析法（Behavioral trust analysis）使用人們談吐和交流中的信息（在人交流和使用信息的過程中將產生新的信息）作為信任關系的一個指標。網絡教育平臺可用來對人際關系進行分析。
2.5內容分析法
內容分析法（Content Analytics）可以對學習者的學習過程數據進行定量分析，尋找學習者的行為模式；還可以進行定性分析，運用已積累的數據經驗來預測當前的學習行為。網絡教育平臺可以對學習者的學習行為分析，找到優生和差生學習行為的差別，教師結合自己的教學經驗有針對性地干涉。由于網絡教育平臺數據的實時性，可以根據學習者的學習行為實時進行干涉，當然干涉的準確性需要數據庫的進一步積累，從而產生由量變到質變的效果。LOCO-Analyst軟件就可以對網絡教育平臺的內容進行分析。
2.6話語分析法
話語分析法（Discourse analytics）的目的在于獲得有意義的數據（不像社會網絡分析），旨在探討所使用語言的屬性，而不只是網絡上的互動，或者論壇帖子數量的統計。網絡教育平臺可用以探究知識構建的過程，從而使教師和教學研究者對學習發生的過程有更清晰的認識。
2.7社會學習分析法
社會學習分析法（Social Learning Analytics）的目的在于探索在學習過程中社會交互所扮演的角色，以及學習網絡的重要性，話語如何用來意義建構。網絡教育平臺管理者可以用來構建一個更好的學習者網絡，通過學習者之間的交互，達到相互幫助學習的目的，相互幫助實現知識結構構建。
2.8信息可視化方法
信息可視化（Information Visualization）可以避免我們在一堆枯燥的數據中尋找規律，數據可視化之后，我們可以更好地進行意義建構。BEESTAR Insight可以自動收集學生實時的參與數據，從而為教師、學生和管理者提供分析圖改善學習。
網絡教育平臺上的學習是學生、教師和管理者之間的共同交互過程，應運用不同的方法對這一復雜過程進行研究，才能得到滿意的結果，學習分析技術將在此過程中展現它的作用。
3學習分析技術促進網絡教育平臺發展
筆者將從數據面板、預測性分析和自適應學習分析分別舉例說明學習分析技術為網絡教育平臺帶來哪些幫助。
3.1學習管理系統分析面板（LMS Analytics Dashboards）
大多數網絡學習平臺上都開始使用學習分析數據面板。實際上，到目前為止，大部分的非專業人員都還不能對記錄數據進行解讀，但是通過一系列的圖像、表格和其它的可視化工具生成的報告，學生、教師和管理人員都可以讀懂。美國一些大學采用了更先進的綜合數據系統（如Helpdesk calls；學生信息系統），當然這些功能強大的系統也更難以學懂，這些系統能夠探索不同變量之間的關系，使用戶不僅止于掌握預先的報告。學習者在測驗分數、論壇貢獻、參與情況方面，可以得到一些基本分析報告。
EDUCAUSE匯集了一系列有用的高等教育案例，例如亞利桑那州立大學的研究表明，在學術和學習分析上進行投資能夠收到顯著的回報，該大學做了一個“Student 360”項目，通過該項目學?？梢粤私庠撔Ｃ恳幻麑W生的狀況。[8]
3.2預測性分析（Predictive Analytics）
這是學習分析的一種高級應用。通過對學習者的統計數據或者過去的成績之類的靜態數據，和在線登陸方式、討論發帖量之類的動態數據進行分析，追蹤分析學習者的類型。把學習者進行分類，例如該學習者屬于“高成就”，或者該生目前比較“危險”，或者是“社會型學習者”。然后根據學習者的類型進行實時的干預，對“高成就”類型提供一些更具挑戰性的學習任務，而對處于“危險”狀況的學生，教師則需要特別關注，給予一些學習上的幫助，而對于“社會型”的學生，則可能需要給予社交上的支持。
目前對于期末考試成績最可靠的預測，是在學習開始的時候做一個小的學習能力測驗。如果想設計更復雜的數據驅動預測模型，必須在此基礎上進行改進，而這需要進一步的數據分析，以確定哪些變量能夠預測“成功”。Purdue大學的Course Signal software非常知名，已經部分實現了這一技術。Signals在學生的學習過程提供了紅色、黃色、綠色等信號，以幫助教師和學生了解目前的學習狀況。最近的評估報告表明，參與Course Signal項目的學生獲得了更高的平均分，能夠更快速地尋找幫助資源。[9]來自密歇根大學的報告顯示，自適應干預技術能夠幫助參與E2Coach infrastructure項目的物理系學生學習健康信息，給他們提供定制的反饋，并鼓勵學生改變他們的學習策略。
3.3自適應學習分析（Adaptive Learning Analytics）
自適應學習平臺建立了一個學習某個主題（如代數；光合作用）的模型，并在標準化測試背景下建立了課程測試的模型。這種平臺能夠提供更細致的反饋（例如你已經掌握了哪些概念并掌握到何種程度），據此自動呈現以后的學習內容（例如不呈現基于學習者所未掌握概念的材料）。當然，建立學習者認知的動態模型，和準備自適應學習內容的引擎比設計和實現傳統的學習平臺需要更多的資源。大量的研究證據表明，采用這種方法將使個性化學習成為可能。
在智能教學系統和自適應平臺上大量的研究和資金投入，將會為網絡教育平臺帶來更好的用戶體驗?？▋然?梅隆大學的Open Learning Initiative課程是免費的，大家可以去體驗一下，而Grockit與Knewton公司的商業平臺也做得很好。
4結語
國外的大量實踐表明，學習分析技術越來越顯示出它的重要性?；趯W習分析技術巨大的發展潛力，也希望更多的公司和機構投入到這個領域，畢竟學習分析技術還處于發展應用的初期階段。而學習分析技術支持下的網絡教育平臺，將為我國遠程教育發展帶來新的機遇。
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