生物化学AI教材大规模个性化教学应用数据的可视化分析

摘要

人工智能(artificial intelligence,AI)教材优势在于大规模个性化教学应用,但面临海量学习数据难以可视化呈现的新问题。研究应用了AI教材《医学生物化学》对436名学生的学习行为数据进行系统分析,着力解决数据可视化呈现的3大难题:(1)平行大班之间的学习特征差异;(2)平行大班内精细亚群的学习画像分析;(3)平行大班内AI交互深度思考的可视化分析。通过7个核心参数展示了平行大班间的学习特征差异;在一个平行大班内根据学习行为的异质性将学生细分为9个亚群,分析了亚群间的个性化差异;以自建的AI提问思维支架为牵引,对一个平行大班内所有学生和AI的互动问题进行聚类分析,实现了对学生深度思考效果的可视化评价。未来研究需基于上述策略开发AI教材数据可视化的自动展示功能,为大规模个性化教学决策提供依据。

关键词

人工智能教材 / 生物化学 / 大规模个性化教学 / 数据可视化分析