可解释学习者建模:价值意蕴与应用图景

作     者：王一岩 郑永和 WANG Yiyan;ZHENG Yonghe

作者机构：北京师范大学教育学部北京100875 北京师范大学科学教育研究院北京100875 

基　　金：科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目“面向智慧教育的学习者认知与情感计算研究”子课题“面向学习成效评价的认知与情感计算模型”(2022ZD0117101) 

出 版 物：《现代远程教育研究》 (Modern Distance Education Research)

年 卷 期：2023年第35卷第5期

页      码：96-103页

摘      要：学习者模型的“复杂性”和机器智能决策的“不透明性”,使得可解释学习者建模成为教育人工智能研究的重要议题。可解释学习者建模旨在通过对学习者多维度、多层次、多场景的精准刻画,实现学习者的可表征、可理解、可干预,进而为学习策略、教学模式、教育评价的设计和开展提供科学依据。其核心价值体现在对外在学习行为的准确表征、对学习者潜在特征的深度挖掘、对学习者模型的完整构建以及对学习机理的准确阐释,且在模型构建过程中充分体现出透明度和可解释性,进而增强教育主体对机器智能分析与决策的信任度和接受度。可解释学习者建模能够实现全景化细粒度的教育诊断,提供易于理解和接受的学习干预,推动高度适配且便于实施的教学决策,支持综合化高效能的教育管理,在“人机协同”的教育教学活动中具有广阔的应用前景。未来,还需通过加强多学科理论融合、科学智能方法运用、智能教育产品研发等途径推进可解释学习者建模研究。

主 题 词：学习者建模 可解释人工智能 可解释学习者建模 人机协同 科学智能 

学科分类：0401[教育学-教育学类] 04[教育学] 040110[040110] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1009-5195.2023.05.011

馆 藏 号：203123970...