前言：本文是团员“木南”的第6篇输出，欢迎有更多的团员们也来分享你的AI干货～
“学习者模型” 与 “教学策略” 匹配关系
前言
前文介绍过，“学习者模型”就是表征学习者学习状态的模型。在整个ITS系统中，学习者模型可以看作是“教学模型”的输入；用学习者模型来表征不同的学习者个性化的学习状态，将个性化的学习状态输入到教学模型，教学模型再根据不同的状态，反馈与之对应的教学策略。因此构建可以表征学习者差异化状态的学习者模型是系统实现个性化自适应的前提。
从“教学策略” 出发，根据教学理论需求来确定“学习者模型”的变量是一种构建学习者模型的思路，本篇文章将介绍：三大类经典的教学策略以及对应的策略衍生出的学习者模型。
本文中的教学策略来自中佛罗里达大学模拟与训练研究所（Institute for Simulation and Training）最近发布了一个名为“教学策略指标”（Instructional Strategies Indicator (ISI) (Tarr, 2012).）。ISI共收录了150余种教学策略，并对每一种策略有评分，文中作者选取了效果最明显7-9（10分制）分区间的13种策略。
策略名（目标设定，脚手架，分布式联系，聚合练习，适应性教学，多媒体教学，智能教学系统（ITS）。情感ITS，贝叶斯方法，同伴学习，教学代理人，自我反省，自我评估）
上表中的13种策略，有些是包含关系，有些是方法而非策略，因此原文作者做了二次分类和删减，最终变为3大类，9个子策略，如下图。 本文将按这个结构分别展开介绍：
一、自我调节学习策略 （Self-Regulated Learning Strategies）
自我调节策略如下图所示，实现串行的流程化的关系也可以将下述的四个步骤拆分成独立的学习策略。
学习过程中学习者可以设定学习目标或表现目标。学习者可以监控他们实现目标的进度（例如，对学习的判断或阅读的页数）。根据对目标的感知进展，学习者可以调用一些控制策略（例如，释义，总结，记笔记）。最后，学习者可能会从更整体的角度反思自己的表现，并做出相应的归因（例如，材料很难，所以这需要很长时间）。
1、制定目标（Goal Setting）
1）如何设置目标？
目标设定遵循以下原则可以提升学习者的学习效果，这三个原则以及经过验证有效。
原则1 ： 具象化 （具体目标允许更好地确定所需的努力和是否取得了成功）
原则2： 临近性 （临近目标比远期目标更容易制定，短期收益让学习者可见）
原则3： 困难度 （有一定难度可以有效增加学习者对任务的投入度）
2）为什么这几条原则有效？
已经确定了四种机制来解释目标对绩效的影响（Locke&Latham，2002年）。
- 目标关注与目标相关的活动。这可以帮助学习者忽略信息这与目标无关。
- 目标激活相关的模式和过程，以实现目标。任务熟悉的情况下，计划，执行基本上是自动的。（笔者解读：目标设置的越清楚，后面学习者制定计划和执行是水到渠成的事情 ）
- 作为如上所述，努力程度与感知到的困难成正比。因此，更难目标可以导致付出更大的努力。
- 随着努力的增加，困难的目标往往增加在任务上花费的时间。
该策略下，学习者模型的变量是“具象化”，“临近性”，“困难度”，学习者模型应该具备从这个三个维度评估教学策略的目标的能力。
2、自我评估（Self-Assessment）
自我评估的环节的作用是让学习者了解自己当前的状态，明确后续的学习策略是否需要调整。
Paris和Winograd（1999）确定了自我评估的三种方式评估可以改善学习。
- 将他人的学习风格和学习策略与自身的学习风格和学习策略进行比较。
- 有效关注注意力分布和努力需要找出知识上的弱点和差距。
- 自我评估通过促进有效的监测和修复使用，提高自我效能感和控制力策略。
自我评估包括对工作进度、努力程度、策略的有效性，以及对优势和劣势的感知，目标困难程度感知； 聪明的系统应该具备：辨识当前学习者采用了哪种策略学习，或者有能力问询学习者使用了哪种策略。
3、自我反省（Self-Reflection）
根据Zimmerman（2002）的观点，自我反思发生在学习任务之后，但可能涉及自我表现与他人表现或其他标准的比较。这些比较意味着一种向后看的判断（整体表现上哪些实现了）和一种向前看的判断（判断还有哪些表现有待实现）。尽管可以说这些判断在学习任务中，自我反省也包括解释整体表现的归因，因此可以认为与自我评估不同（Pintrich，2000；Zimmerman，2002）。
【笔者解读：自我反省与自我评估的区别在于自我评估是当前状态的一种的表征，而自我反省是更深刻的原因追溯（类似于：工作后的总结复盘）。】
自我反省中涉及的一般目标定向需要在较长的时间内跟踪学习者。相关变量包括个人兴趣、进步历史、优势和劣势。
小结：自我调节策略对应的学习者变量
二、社会建构主义（Social Constructivism）
社会构建主义倡导社会情境在学习发展中的重要性，写下“人类的学习以特定的社会性质和儿童成长的过程为前提，它们进入周围人的智力生活（Palincsar，1998）”，维果茨基的框架在哲学上与许多教学策略。
社会构建注意有两个核心观点：
- 观点1 ：理解必须先于生产，学习者在应用知识前必须先理解知识。
- 观点2 ：近端发育区，描述了孩子们可以在别人的帮助下生活。（笔者解读：孩子拓展知识的前提是周围的人具备新知识的环境并且影响他，没有该条件孩子将无法拓展知识。）
社会建构主义的教学策略及其所需学生模型非常强调学习的适应性、协作性和社会性。
1、“脚手架”与情感ITS（Scaffolding and Affective ITS）
这里先科普一下什么是“脚手架”策略，比如：我们要教会一个孩子够到苹果树上的苹果，开始让小孩自己去探索，如果孩子需要提示，则告诉他“可以尝试一下使用工具”；如果孩子还是没有进展，再告诉他“他可以尝试一下梯子或者竹竿”......，依次类推，当学习者充分思考没有解决方案的时候，再提供恰当的提示。这样的教学策略称为“脚手架”。
“脚手架”策略主要由六个部分组成：
- 吸引。导师通过吸引学生的注意力，激发他们兴趣，培养对学习任务的投入程度。
- 减少自由度。导师将任务难度降低到适合学生能力水平的水平。
- 方向维护。导师通过提供情感和必要时提供激励性支持。
- 标记关键特征。导师提供反馈、提示和其他类型的指导帮助学生完成学习任务。
- 挫败感控制。导师防止负面影响，阻碍成功的学习。
- 示范。导师根据学生当前的尝试来模拟学习任务，强调学生遇到困难时任务部分。
1）吸引，需要一个广义的学生兴趣概念（即，做什么学生/人类通常会觉得有趣）和/或某个特定学生兴趣的概念。在这两种情况下，兴趣模型会指导老师进行学生兴趣与学习任务之间的关联工作。最后，吸引涉及培养对学习任务的投入感。承诺可能与学生的目标有关，因此，在学习任务和学生目标之间建立联系提供了一种方法培养承诺（见上面的目标设定）。然而，承诺也可能来自社会规范和冲动，如希望取悦导师或以其他方式表现出有能力知识渊博的。我们将这些问题的讨论推迟到下面的教学代理部分。
【笔者解读： 兴趣映射为学习者对学习的投入度，它可能来自对任务目标的承诺，可能会来自取悦导师，或者某些方面被认可获得的成就感。】
2）降低自由度。理想情况下，学习者模式支持为学生选择适当难度的学习任务学生的先前知识和进步。
3）方向维护，脚手架的第三部分，包含一个任务上和任务下行为的模型。此外，导师应该能够确定是否有任务完成行为是由于对任务的误解或是由于消极的情感/动机状态导致公然放弃学习任务或放弃学习任务。这种区别应该说明导师是采用认知策略还是情感策略引导学生进行任务行为。
【笔者解读： 方向维护是指模型可以识别未完成任务是因为“情感原因”放弃了，还是因为“知识欠缺”放弃了。因为情感原因，系统需要给予情感鼓励，因为知识欠缺，系统需要提供提示引导。】
4）标记关键特征，通常在学习者模型中实现覆盖模型结构（见本卷第5章，Pavlik等人）。覆盖模型通常关联掌握分数与领域模型的元素，并根据学生的进步更新这些分数。因此，覆盖模型允许系统提供对答案的反馈以及建议学生应该考虑下一步。
【笔者解读： 系统可以记录更新学习者最新的状态特征，比如最近的一次测试分数】
5）挫折控制，第五个组成部分，同样需要一个学习者情感模型，无论是在一般意义上在个体化的意义上。挫折感的一般模型包括情感特征，情感状态和任务难度的局部/全局模型。挫折感的个体化模型可以追踪一个学生是否有比正常人更大或更小的沮丧倾向（一种特质），以及适当的传感器甚至可以在学习过程中实时预测挫折感（一种状态）。任务挫折的困难模型可能包括任务困难、任务时间和挫折之间的相关性，考虑到挫折可能在任务困难的长期积累。尽管对智能辅导系统的一些分析发现，挫折感起着次要的作用（Baker，D'Mello，Rodrigo&Graesser，2010），这可能更多地归因于保持适当的任务难度而不是与学习挫折无关的系统上下文。
6）演示（模拟学习任务）需要知道何时演示如何演示。知道何时演示是依赖于跟踪学生能力以及情感和动机因素的学习者模型。如果系统判断当前的学习任务超出了学生的能力范围给出提示和反馈，然后进行演示，以缓解这种僵局并防止情绪低落和负面影响。准确评估当前困难的叠加模型任务，或者将其与学生已经掌握的任务进行比较，或者考虑学生的与其他学生相比，掌握任务的基本能力可能有助于确定何时需要演示。
2、教学代理人（Pedagogical Agent）
教学代理是在特定的学习环境中扮演社会角色（老师，助教，学习伙伴）的计算机角色。因此，作为教学代理人很适合社会建构主义的观点。典型的，教学代理人是辅导代理，但他们也可能是同侪代理（对等关系）（见下面的同侪学习）。
【笔者解读： 教学代理就有虚拟的AI老师，可能是一个没有形象的对话机器人，也可能是一个有虚拟形象的ip。】
动画代理
本文还介绍了一些教学代理人的额外贡献（Johnson，Rickel&Lester，2000）。这些贡献的核心是将代理表示为动画代理，有时在虚拟环境中表示为动画代理。
- 第一个贡献是展示互动演示的能力，学生可以观看导师代理演示运动技能或复杂的对象操作。与预先录制的电影不同，这样的演示可能可参数化，可根据上述脚手架的第六部分进行理想化。
- 第二个贡献是使用凝视和手势引导学生注意力的能力（Lester等人，1999）。在脚手架上，集中注意力的能力很重要权重、指导维护和标记关键功能的组成部分。
- 第三个贡献，非语言反馈，可能有助于标记关键特征。
- 第四个贡献，动画代理可以传达和激发情感，支持招聘、指导维护和挫败感控制。
需要注意的是，动画代理有潜力和“脚手架”策略兼容，一项类似的研究发现，与纯文本学习相比，教师通过实例使用预先录制的人声和手势可以获得显著的学习效果（Atkinson，2002）。另一项研究操纵人物角色，为同一个学习环境的两个版本创建一个无情绪的“专家”代理和一个情绪显示的“导师”代理（贝勒和金，2005）。这项研究发现，专家代理促进学习收益，被认为是可信的，导师代理不仅提高学习成绩的同时也提高了自我效能感。这些不同的研究强调了APAs支持脚手架的潜力。
3、学习伙伴（Peer Learning）
1）导师代理
虽然学习伙伴可以采取多种形式，但众所周知的方法是“互惠教学”（Palincsar&Brown，1984；Palincsar，1986）。互惠教学创造了多个学习机会：教育者需要兼顾三个角色：一扮演回答学生的角色，二扮演观察学生，三扮演教师的角色。每个角色都有一点不同对学习者模型的启示。该模式是这样运行的：当教师阅读课文时，他们会出声思考，为学生建立理解过程的模型，包括他们对何时使用每种策略的推理。更具体地说，学生们逐段阅读并提出问题、总结、澄清术语和概念，并对课文中的内容做出预测。当老师对学生的问题、总结和其他活动进行评论和贡献时，或者当其他学生在小组会议中做出类似贡献时，这些练习变成了一种对话。
【笔者解读： 老师和学生，学生和学生之间已对话互动的形式，交换自己对知识的理解和思考。】
2）同侪代理 （可教代理 & 对等代理）
同侪代理的意思是虚拟的角色身份和学习者是平级关系，比如扮演学生的“同学” ；同侪代理又分为“可教代理” 和 “对等代理” 。
可教代理是一个虚拟的学生， 学习者通过扮演老师，来教会这个虚拟的学生知识。通过这样的过程来提升学习者自身对知识的掌握程度。贝蒂的大脑是一个著名的可教系统（Biswas等人，2005；Leelawong&Biswas，2008），学生直接操纵概念图（大脑），以便教贝蒂。最近的实验表明，教贝蒂的学生花费更多与使用相同系统但不使用贝蒂的学生相比，学习任务的时间（蔡斯，2011年），这表明一个可教的代理人可以增加学生的学习动机。
【笔者解读： 可教代理可以增加学习者的学习动机，提升学习者的投入时间】
对等代理是一个虚拟的“陪读书童 or 助教”，它可以即时为学习者提供建设性的提示或答案，以及错误分析。 评估其智能程度主要是有两个维度“回答问题的质量” 和 “主动性”（是否能主动辨识出学习者需要提示的时机）。研究根据学习结果和自我效能（Kim&Baylor，2006a）。有能力的同侪代理的学生学到了更多，但学生同龄人中能力较弱的代理表现出更强的自我效能感。具有主动同伴代理的学生在回忆测验中得分高于低反应性同伴代理的学生。
小结：社会构建策略对应的学习者变量
翻译
- 引导 ==> 注意力，普遍兴趣；个体学生兴趣（自我反省）；承诺（目标设定）
- 降低自由度 ==> 学生能力；任务难度（领域模型）；
- 标记关键特征域模型 ==> 方向维护（任务行为）开/关；
- 挫折控制（方向维护） ==> 情感特征 ; 情感状态 ; 会话难度（域模型） ; 任务难度
- 示范 ==> ;任务难度（领域模型） ; 学生能力
- 可教代理 ==> 互动模式推断策略
- 同侪代理 ==> 学生能力
三、增强记忆（Improving Memory）
这里说的增强记忆并不是提高记忆力的意思，而是研究如何让学习者学到的知识保留的更久。就本次讨论而言，有两个专题特别相关，即：练习的时间结构如何影响回忆，多媒体呈现如何影响回忆。
1、练习时间如何影响记忆
学习实践的时间结构主要涉及（Cepeda，Pashler，Vul，Wixted&Rohrer，2006年）。
（1）一个项目的学习时间
（2）项目重复呈现之间的时间间隔或间隔
（3）保留间隔或者从上一次研究到一次记忆测验 （这一条笔者不是很理解，附上原文：the retention interval, or time between the last study episode and a retention test ）。
鉴于这些区别，聚合实践关注学习单个项的时间规律研究，而分布式实践强调重复项之间间隔的实践项目的研究。
【笔者解读：这部分理论比较生涩，笔者理解也不到位，因此直接分享原文作者的观点：原文作者要表达的观点是“复习的时间间隔与记忆的长期保留成强相关关系，因此学习实践中找出最佳的时间间隔，可以有效的提升知识在记忆中的留存度”】
2、多媒体影响记忆
多媒体包括文字和图像的听觉和视觉表现。多媒体实例包括插图书籍、电视和基于计算机的学习环境。根据梅尔的说法（2008），多媒体学习的基本原理是：
（1）我们有两个处理通道 ，听觉和视觉刺激，
（2）我们在特定时间点处理信息的能力有限，
（3）在学习过程中，通过信息的组织和整合，使学习更深入。
梅耶阐述十大原则中的这些基本原则共同优化了信息的主动处理尊重认知加工的局限性。
设计多媒体课件这十条原则，每一条都规定了信息应该如何呈现对于学习者：
- 应尽可能减少外来物质
- 重要材料应通过概述主要思想来突出
- 不同渠道的冗余有助于学习，但同一渠道的冗余有损于学习
- 应保持空间的连续性，例如，将单词放在其各自的图像旁边。
- 应通过同步相关信息的呈现来保持时间连续性这是在不同的渠道。
- 材料应以小块的形式呈现。
- 在教一门复杂的课程之前，应该先对基本的词汇和概念进行预训练。
- 应使用口语文本和图像，而不是打印文本和图像。
- 应使用口语文本和图片，而不是单独使用。
- 材料应以个性化的对话方式呈现。
【笔者解读：上述原则可以应用于录播课视频的制作，比较实用】
多媒体原理适合应用于领域或教学领域模型-在教学本身的设计中，营造沉浸式学习体验。
小结：增强记忆的学习者变量
总结
在这一章中，我们从学习者模型的角度考察了ISI的十大策略以及这些策略对应的学习者模型的变量。
- 自我调节策略，包括变量近端以及最终目标、个人兴趣、改进历史、归因和策略使用学生行为的自我报告或推断。
- 社会建构主义策略包括与脚手架相关联的学习者模型变量，如学习材料的难易程度与学生的能力、兴趣、情感、目标、上下任务行为。
- 教学代理人，同时提供潜在的情感和手势支持脚手架与学习者模型几乎没有对应关系，除非可能是由于学习者的偏好。
- 可教代理为跟踪人类学生使用的策略和行为的大量新变量（例如，询问可教代理或学习电子书以准备教代理）。
- 合作伙伴的使用代理人可以从追踪人类学生能力水平和自我效能的学习者模型中获益，但这个问题有待于未来的研究。
- 增强记忆的表达了复习的时间间隔与记忆的长期保留成强相关关系。
附：团员“木南”的文章汇总
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作者：黄钊hanniman，图灵机器人-人才战略官，前腾讯产品经理，7年AI经验，10年互联网背景，微信公众号/知乎/在行ID“hanniman”，饭团“AI产品经理大本营”，分享人工智能相关原创干货，200页PPT《人工智能产品经理的新起点》被业内广泛好评，下载量1万+。