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人工智能与数学教育深度融合:问题解决认知模拟

来源:齐鲁网

作者:魏雪峰

2019-09-20 10:50:09

当前,大数据、云计算、移动互联网等技术的快速兴起及广泛应用,为推动教育创新提供了无限广阔的空间。智能教育是指人工智能技术与教育的融合,随着人工智能技术的不断发展,不仅改变了教与学的方式,而且已经开始深入影响到教育的理念与生态。智能教育时代,教育学术实践活动与信息科学、脑科学以及认知科学进行交叉和融合,将有助于探索和发现教育教学活动的基本规律。为了鼓励自然科学与人文社会学科交叉,探索支持教育科学研究,教育部和国家自然基金委达成共识,已于2018年专门开辟支持教育研究的有关渠道,推动以自然科学范式和手段开展教育研究,特别是让传统教育科学与认知科学、信息科学相交叉,研究教育基本理论,从而推动有关教育的科学发展。

多年来,“人是如何学习的”是学者们普遍关心的问题之一,不同领域的研究者尝试探索学习机制。智能教育时代,亟需开展多学科视域下学习机制的研究,综合运用教育学、信息科学、脑科学、认知科学、心理学等研究成果,提出了学习认知机制的理论框架,分析认知过程,实现认知模拟,并在课堂教学中开展应用。在心智、脑科学和教育(Mind, Brain and Education)之间建立桥梁,将理论创新与实践应用相结合。

教学过程依赖于学习过程,数学是培养学生创新能力的有效载体,问题解决是数学学习的主要形式,将认知模拟技术应用于小学生数学问题解决过程,揭示认知规律,实现了技术、学习者和学习内容的有效契合,进而推动了人工智能与数学教育的深度融合。将教育学与信息科学、认知科学、脑科学交叉融合代表教育未来发展方向,基于教育学、心理学、脑科学及认知科学研究成果,构建了问题解决认知模型,分析认知过程,实现认知模拟,使问题解决这一隐式过程可视化,这一点是传统教育研究无法实现的。问题解决认知模拟不仅有助于揭示学生认知规律,加深对“学习”这一内部过程的客观认识,而且有助于对学习障碍学生进行认知诊断,提供有针对性的辅导。理论和实践相结合、量化和质性相结合的研究方法,既有理论创新,又有实践应用,提高了研究的学术价值和实践意义。

一、问题解决认知模型(一)认知模型的特点

小学数学问题解决认知模型以小学儿童思维特点为基础,考虑小学数学的学科规律,具有以下特点:

1. 突出问题情境的重要性。小学生抽象知识少,解题过程中理解问题情境非常重要,问题情境能帮助学生理解问题,将应用问题转换为计算问题,计算问题对学生来讲较为简单,很容易正确解答。问题情境的设置要与学生的实际生活相关。

2. 长时陈述性记忆中内容较少,且以感知的、具体实物的知识为主,随着年级的增长,抽象知识逐渐增多。

3. 长时程序性记忆中低年级学生关于解题策略和步骤的内容非常少,在解题过程中不断增加。

4. 产生式规则集合中,小学低年级数学问题主要是简单的产生式规则,随着年级的增长和所学知识的丰富,一些简单的产生式规则形成“组块”,产生一个新的产生式规则,保存在长时程序性记忆中。

4. 问题解决认知过程细化,可用于诊断,也可解释自动化的情况。

(二)认知模型的几点说明

1. 认知模型从记忆水平上描述问题解决的思维过程

模型虽然描述的是问题解决的思维过程,但是在认知水平上构建,这样可以从记忆水平上对思维过程进行更详细的解释,为教学提供更具体的可操作的方法层面的指导。

2. 解题过程是一个非线性的过程

解题过程中可能会发生这样的事情,学生可能想出了一个非常优秀的解题思想,而且跳过了所有的准备步骤直接得到了该题目的解答,没有经历认知模型中的阶段。但是如果学生忽略了问题解决中的某一个阶段而没有一个好的想法,则很难正确解答问题。如果学生还没有理解问题就开始计算,不会正确解答问题。在执行方案的过程中,如果学生检查每一个步骤,就能避开很多错误。如果学生不去重新检查或再一次考虑所完成的解答,可能会失去某些最好的效果。问题解决可能会因为学生个体知识和问题本身的不同而表现出不同的过程。

3. 认知模型中并没有考虑学生的“意愿”、“意志力”等情感因素在解题过程中的作用

在解题过程中,只理解题目是不够的,学生还需要有解题的意愿。如果学生没有强烈的解题愿望,解题过程中遇到困难时可能会放弃,不可能解出一道难题,只有具备这样的愿望,才有可能正确解答问题。情感因素在问题解决过程中的作用非常复杂,不是本研究关注的问题。

(三)认知模型的教育意义

小学数学问题解决的认知模型对教学过程中的问题设计及诊断具有重要意义。

1. 通过模型可以看出,问题解决由几个阶段所构成,每个阶段包含有若干个内部加工的过程。要产生一定的学习结果,在设计问题过程中应依内部加工的过程为根据。如:设计问题时,根据小学生的认知特点,突出问题情境与学生生活实际相联系。

2. 诊断解题过程中出现的问题,并提供干预,确保学习发生。对于解题结果,不能以简单的“对”或“错”来判断,通过认知模型来分析导致解题错误的内部过程,并提出刺激相关规则回忆的问题来引导学生自己正确解答问题。例如在“众数”概念学习时,提供“过生日”情境和“班主任”角色来引导学生自己得出“过生日人数最多月份”这一规则。

3. 解释问题解决行为,预期学习结果。认知模型能够分析问题解决的内部加工过程,根据内部过程推断长时陈述性记忆和程序性记忆的激活情况,解释问题解决行为,预期学习结果。

[责任编辑:杨凡、王江华]

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