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计算机智能教师中的学习风格分析

作者 :陈家思更新时间:2012-10-31

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题、图形、音乐、电影、社交和个别;而Gradner的理论还指出在考虑某一特定学习风格也要考虑文化背景因素,这包括对待服饰、十五、建筑、审美及颜色、年龄、性别等的态度。根据皮亚杰的儿童智能发展理论,学习风格从出生到11岁期间是不断发展变化着的,儿童从直观的学习发展到抽象的思维,皮亚杰理论支持积极的学习或发现式学习, 但是这种形式的设计主要是面向K-12学生的,不能满足成人学习的需要,KniwlesCross提出了皮亚杰理论的补充,即成人教育理论,在KniwlesCross的模型中,成人学习的学习风格是受经验、年龄和当前的学习需要所影响。

2)计算机智能教师如何实现学生学习风格的分类

目前在设计计算机智能教师机器人中如何满足学习风格似乎还没有什么很有效的方法,值得尝试的一种方法是利用下意识作图法确定学习者的学习风格,这是一种很容易实现的也比较有效的方法,就是在课程开始,学生登陆的时候,利用一个用户界面(GUI)选择机制来实现,然后将这一信息存贮起来,作为课程设置的一部分,每次学生登陆开始学习的时候就自动切换为他最喜欢的那种风格。

    由于个性在学习风格测量方法中都是与学习风格联系在一起的,并且对个体的各种活动都产生潜在的影响,因此,从理论上说,也能够用潜意识的影响来确定大体的学习风格。对潜意识的研究表明,人们所接收的信息很大程度上是受潜意识影响(Todd  Stark,1997&Sean Draine,1998)。某种程度上潜意识也可以Gardner的多重智能理论相联系起来。Gardner的理论的基础是,当呈现的信息材料满足学生最强的智能领域的时候,能够获得最好的学习。这些都能够看作是学习风格,是受潜意识影响的。确定学习风格的最快最容易的过程,应该是反映个体学习风格的潜意识部分的,因此,在教师机器人设计中,能够利用学生所选择的GUI确定学生的学习风格。

    具体方法是让学生回答一系列的信息,如姓名、年龄、性别、年级等。每个问题必须单独回答,之后,在提供的若干个图片中选择一个进入下一问题,这些图片可以是一系列随意的形状、大小和颜色的图形,并且用一系列不同的符号表示不同的种类,学生在首次登录的时候,选择自己喜欢的图片,系统根据学生的选择,得到关于学习风格特征的信息。计算机将这一信息存储起来,作为课程设置的一部分,这样提供的课程进度应该是满足学生学习风格要求的,将有助于提高学生学习的效率。

三、结论

    随着计算机技术的普及,计算机智能教师也会逐渐的被人们所接受,但是目前,计算机智能教师存在的一个弊端就是还是不能很好的实现师生之间的互动,计算机智能教师不能像人一样激发学生的学习动机,本文从心理学的角度提出了目前能够实现的一些方法,将学习风格理论和计算机技术相结合,使计算机智能教师能够更好的为学习者服务。

参考文献:

[1]闫冰寒.学习过程设计[M].北京:教育科学出版社,2005,第一版.

[2]祝智庭.网络教育应用教程[M].北京:北京师范大学出版社,2002,第二版.

[3]陈琦,刘儒德.当代教育心理学[M].北京:北京师范大学出版社,2006年,第20.

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