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“人體解剖學”智能導學系統的研發和運用

時間:2021-01-30作者:許敏 李變鋒 邵向陽
本文導讀:這是一篇關于“人體解剖學”智能導學系統的研發和運用的文章,“人體解剖學”是研究人體正常形態結構的科學,其任務在于理解和掌握人體各器官的形態結構、位置和毗鄰關系,為學習其他基礎醫學和臨床醫學奠定基礎。傳統的人體解剖學大班制教學模式存在師生交流較少、實驗教學受限、

  摘    要: 目的 實現“人體解剖學”個性化學習,促進學生對解剖學知識的掌握和開發學生的持續學習能力。方法 利用通用智能導學系統框架(generalized intelligent framework for tutoring,GI-FT)設計并實現了“人體解剖學”智能導學系統,并將其應用于漯河醫學高等?茖W校2019級康復治療技術專業274名學生中進行分組測試。實驗組137人,使用智能導學系統學習“人體解剖學”內容;對照組137人,通過傳統的教學方法學習。學習結束后,對兩組學生分別進行2次測試,并對其成績進行統計分析;同時對實驗組學生進行智能導學系統教學滿意度調查。結果 實驗組2次解剖學測試成績均高于對照組,差異具有統計學意義(P<0.05)。實驗組學生對智能導學系統使用效果各項指標中“很不符合”“不符合”的累計占比在3%~19%。結論 “人體解剖學”智能導學系統能有效幫助學生施展個性化學習、提高學習效果,有利于其對解剖學基礎知識的掌握和醫學持續學習能力的培養。

  關鍵詞: 人體解剖學; 智能導學系統; 個性化學習;

  Abstract: Objective To achieve personalized learning of human anatomy, promote students' mastery of anatomical knowledge and develop their continuous learning ability. Methods Intelli-gent tutoring system of human anatomy was designed and made by using generalized intelligent framework for tutoring(GIFT), and was then applied in the group test of 274 students majoring in rehabilitation treatment technology in the class of 2019 from Luohe Medical College. Intelligent tutoring system was adopted in the learning of human anatomy in the experimental group, while traditional teaching method was given to the control group, with 137 students in each. After the learning, 2 tests were conducted to students in the 2 groups, and the results were analyzed stati-stically. Meanwhile, survey was given to students in the experimental group to collect their satis-faction of intelligent tutoring system. Results Scores of the 2 anatomical tests in the experimen-tal group were higher than those in the control group, and the difference is of statistical signifi-cance(P<0.05). For students in the experimental group, the cumulative proportion of "very in-consistent" and "inconsistent" among various indicators of the effect of using intelligent tutoring system is 3%~19%. Conclusion Intelligent tutoring system of human anatomy can effectively he-lp students implement personalized learning, improve learning effects, and is beneficial for them to master the basic knowledge of anatomy and cultivate their continuous medical learning ability.

  Keyword: Human anatomy; Intelligent tutoring system; Personalized learning;

  “人工智能”是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的科學[1]。2020年新冠肺炎疫情期間,“人工智能+教育”顯得尤為重要;谌斯ぶ悄、學習分析等技術的智能導學系統(intelligent tutoring systems,ITS)是包含學習內容、教學策略和教學方法,能模擬人類教學專家進行教學活動的軟件系統,它能針對學生對知識的理解和掌握程度選擇適當的教學策略,幫助其有效地施展個性化學習,不僅促進學生問題解決能力,也促進其認知、元認知發展[2]。

  “人體解剖學”是研究人體正常形態結構的科學,其任務在于理解和掌握人體各器官的形態結構、位置和毗鄰關系,為學習其他基礎醫學和臨床醫學奠定基礎。傳統的人體解剖學大班制教學模式存在師生交流較少、實驗教學受限、教師對教學效果的評價不夠及時、學生成績評價不全面等問題[3]。另外,“人體解剖學”網絡學習仍然處于最基本的信息發布、課程更新、知識分享、教師直播授課和被動答疑的水平,如文獻[4]中使用人體解剖學網絡自主學習考試系統解決人體解剖學教學過程中知識點多、時間緊等問題,但學生在使用過程中教師仍需要值班答疑,系統不具備智能導學的功能。文獻[5]中在系統解剖學教學過程中使用翻轉課堂方式,但并沒有介紹在學生利用網絡學習的過程中如何充分利用在線學習的優勢實現個性化教學。隨著人工智能技術以及認知科學在智能教育系統中應用研究的逐步深入,我們越來越重視適合個體特征的學習支持[6]。智慧教學模式旨在培養學生解決問題的能力,一改以往以教師為中心的教學模式,轉變了學生的學習地位,以滿足學習者的個性化需求[7]。

  基于此,該團隊利用通用智能導學系統框架GI- FT設計并實現了“人體解剖學”的智能導學系統,該系統包含該門課程的學習內容、教學策略和教學方法,能模擬一線解剖教學團隊進行教學活動;并且能根據學生對解剖學知識的理解和掌握程度針對性地選擇適當的教學策略,幫助學生有效地施展個性化學習,促進學生對解剖學基礎知識的掌握和醫學持續學習能力的培養;同時,還有效評估學習過程并將結果反饋給學生,使其了解自己的學習狀態。
 

“人體解剖學”智能導學系統的研發和運用
 

  1 、“人體解剖學”智能導學系統的設計

  GIFT通用智能導學系統框架是由美國陸軍實驗室的Sottilare博士及其團隊所研究的一個開源的通用智能導學系統框架。研究者可以根據自己的需求使用該框架的源代碼來構建、部署并管理自己的課程,還可以在已有模塊上添加新的功能[8];贕IFT框架的通用型和源代碼開源等優點,Sottilare博士及其團隊在GIFT框架內設計并實現“人體解剖學”智能導學系統。具體從傳感器模塊、學習者模塊、教學模塊、領域模塊4個模塊設計其具體功能(如圖1所示)。

  圖1 “人體解剖學”智能導學系統功能結構圖
圖1 “人體解剖學”智能導學系統功能結構圖

  1.1 、傳感器模塊功能設計

  該模塊的主要功能是:首先接收有關學習者行動的數據,包含學習者互動信息接收和圖像與聲音信息,然后對接收數據進行清理缺省值和噪聲,規約維度刪除冗余信息,最后將結果提供給學習者模塊。

  1.2、 學習者模塊功能設計

  該模塊主要包含3個功能:首先獲取學習者的學習數據和交互數據等信息;然后更新并管理有關學習者的學習表現的信息,如情緒、知識點掌握程度、有效交互反應等;最后根據現有的數據信息評估學習者的狀態并將結果輸出到教學模塊中。

  1.3 、教學模塊功能設計

  相當于教師課程設計策略,該系統中該模塊主要包含以下功能:從學習者模塊接受學習者狀態信息;從領域模塊接收有關教學內容的信息;根據學習者的狀態、學業表現和教學內容信息制定學習者的學習策略;同時,根據領域模塊反饋的教學效果,動態識別有效學習策略。

  1.4 、領域模塊功能設計

  該模塊主要包含以下功能:管理該課程各個知識點相關的教學和試題資源;根據教學模塊推薦的教學策略,確定教學內容的具體呈現方式;在學習者學習過程中評估學習者的學習表現和課程學習的進展;最后將評估結果反饋給學習者模塊和教學模塊。

  2 、“人體解剖學”智能導學系統實現

  2.1 、系統服務器端軟硬件環境部署

  該系統運行在聯想RD450服務器上,處理器型號為Intel Xeon E5-2609 v3,主頻為1.9GHz,內存32G,硬盤2T,做raid1全備份。將GIFT安裝包拷貝到服務器內,運行installGIFT.bat文件,按照提示安裝GIFT。安裝成功后進行課程的設計與開發,開發完畢后發布。

  2.2 、客戶端軟硬件環境

  客戶端為臺式機或筆記本,處理器i3以上,內存2G以上,帶800萬以上像素攝像頭,谷歌瀏覽器。

  2.3 、傳感器模塊功能的工作原理及數據的獲取

  GIFT體系結構中的傳感器模塊是與軟件或硬件驅動的傳感器通信的。該系統采用的傳感器是攝像頭和麥克風,攝像頭用來查看學習者學習過程中的畫面,尤其是測評時需要抓拍學習者答題時的面部表情;麥克風用來采集學習過程中的聲音。這些數據的采集為學習者狀態評估提供有效的數據支持。

  GIFT通過GIFT監視器應用程序(GIFT monitor module)調用并查看傳感器數據,其中該系統服務器使用GIFT監視器應用程序查看一個或多個網絡攝像頭的具體操作如下:

  首先團隊人員指導學習者按照以下步驟操作,服務器能夠訪問客戶端視頻數據。

 、僭诳蛻舳擞嬎銠C上下載并安裝Yawcam。

 、诖蜷_Yawcam應用程序。在該程序的“控制面板”選項卡上,選擇“流”旁邊的“啟用”按鈕,并在出現的“Yawcam-設置”對話框中選中“啟動流輸出”和“在啟動時隱藏到托盤欄”。注意,GIFT監視器將使用默認端口8081,可以在 “Yawcam-設置”對話框中選擇“輸出”—“流”找到默認端口。

 、墼诳蛻舳松贤ㄟ^瀏覽器并訪問URL“http://p-8081. localhost/”來確認網絡攝像頭的正常播放。

  然后在服務器端,配置監控器攝像機配置文件,該文件可通過“GIFT\config\tools\monitor\cameras.txt”路徑找到,如圖2所示。

  圖2 GIFT監視器攝像頭配置文件
圖2 GIFT監視器攝像頭配置文件

  最后,在GIFT監視器應用程序窗口查看指定攝像頭的信息。該窗口的左側包含可供查看的傳感器列表,選擇攝像頭,列表中顯示camera.txt配置文件中使用的攝像頭名稱。單擊攝像機的名稱,在該窗口右側的查看面板中就會顯示來自該網絡攝像頭的視頻流,如圖3所示。

  2.4 、“人體解剖學”導學內容的實現

  團隊通過GIFT的課程創建界面創建“人體解剖學”課程。該界面是一個易于使用的拖放界面。左邊的工具提供了可以利用的可能的課程對象(如:文本、圖片、網站地址、本地網頁、PDF、視頻、幻燈片、調查/測試、對話、問題銀行、自適應課程流、結構化的評論和外部連接虛擬現場等對象)。中間窗口是一個課程地圖,顯示在課程流程的對象順序,一旦一個對象從屏幕左側被拖動到主程序流,它可以被創作、被編寫,還可以拖動它到課程流程中任意不同的地方。點擊任意對象,其具體實現過程就會在該界面右側小窗口內顯示,也可在該窗口內設置教師希望在該模塊內實現的功能(如圖4所示)。

  “人體解剖學”課程流程包含歡迎、情感技能評估、期望教師反饋評估、自適應課程流、課程回顧和學習反饋等對象。其中,情感技能評估、期望教師反饋評估主要通過問卷調查的方式實現;自適應課程流主要包含調用學習資料,調用攝像頭和麥克風,測評,根據結果推送詳細內容等過程。

  3 、“人體解剖學”智能導學系統的應用

  學生通過學號和密碼登錄系統后,系統會跳出歡迎界面,該界面詳細顯示出學生的當前狀態:學習者首次登錄系統,其情感狀態為“未知”,知識和技能屬性為“新手”。系統會在學習者學習之前,對其情感、技能進行課前調查評估,然后選擇將要學習的知識點,簡單學習之后,系統會進行測評。如果測試未通過,系統會提示學生需要更詳細的學習,然后就推送更多、更詳細的學習內容供其學習,之后再進行測試,直到測試通過。學習結束后學生會收到有關此次學習的反饋,讓學生了解自己的學習狀態。

  圖3 GIFT監視器攝像頭查看界面
圖3 GIFT監視器攝像頭查看界面

  圖4 “人體解剖學”智能導學系統課程流程圖
圖4 “人體解剖學”智能導學系統課程流程圖

  4 、“人體解剖學”智能導學系統教學效果評價

  為了客觀地分析該系統的應用情況,驗證其是否實現“人體解剖學”個性化學習,促進學生對解剖學基礎知識的掌握和醫學持續學習能力的培養,以學校2019級康復治療技術專業274名學生為研究對象,隨機分成兩組,其中1~2班137人為智能導學系統實驗組,3~4班137人為對照組。實驗組于2020年2月17日—5月29日使用智能導學系統進行“人體解剖學”內容學習;對照組在同一時間段內通過傳統的教學方法(網絡授課+日常課堂作業)學習相同內容。學習結束后,對兩組學生進行2次解剖學測試,并比較兩次考試成績;同時,通過網絡問卷調查對實驗組進行智能導學系統的使用效果,調查內容主要包含:系統是否助于學生的“人體解剖學”基礎知識學習;學生能否有效地在該系統指導下完成學習任務;系統中的課前評估能否準確地反映學生的基本情況和學習動機;系統中根據基礎知識測評推送的相關學習資料是否是學生需要加強學習的內容;系統中的課程反饋是否能夠幫助學生了解自己的學習狀態和進度;學生是否愿意將該智能導學系統推薦給其他學生使用;該系統是否激發了學生學習“人體解剖學”的興趣;系統是否仍存在需要完善的地方等八個方面。

  4.1、 兩組學生成績比較

  團隊人員對兩組學生統一閉卷考試(總分100分,客觀題占60分,主觀題占40分),并采取同一標準。采用SPSS 19.0軟件對兩組考試成績進行分析,成績以(x?±s)表示,采用回歸分析,以P<0.05為差異具有統計學意義(結果如表1所示)。

  從表1顯示,實驗組學生的主觀題平均成績、客觀題平均成績、總平均成績均優于對照組,差異具有統計學意義(P<0.05)。

  4.2 、“人體解剖學”智能導學系統教學滿意度調查

  教學結束后,對實驗組137名學生進行應用效果調查。共發放問卷137份,回收137份,有效率100%。結果顯示,有62%的學生認為該系統有助于其備考學習;75%的學生認為系統推送的相關學習資料確實是其需要加強學習的內容;71%的學生認為系統中的課程反饋能夠幫助了解自己的學習狀態和進度。同時,統計數據顯示,關于系統功能的各項調查項目中“很符合”和“符合”的累計占比較大,說明學生對該系統的認可度較高(如表2所示)。

  表1 實驗組和對照組考試成績比較
表1 實驗組和對照組考試成績比較

  表2 “人體解剖學”智能導學系統的有效性及滿意度調查表
表2 “人體解剖學”智能導學系統的有效性及滿意度調查表

  5、 討論

  基于GIFT平臺實現的“人體解剖學”智能導學系統包含該門課程的學習內容、教學策略和教學方法,該系統能針對學生知識的理解和掌握程度選擇適當的教學策略,幫助學生有效地施展個性化學習。實踐結果證明,使用該智能導學系統,學生能夠清晰地認識其學習狀態,更加牢固地掌握解剖學基礎知識;同時提高了學生自主學習的能力,有利于學生醫學持續能力的培養。

  雖然該系統經教學實踐應用取得了較好的教學效果;但是也存在一些不足,如受平臺限制,部分提示內容無法使用中文顯示、交互界面不夠美觀友好等。平臺研究者需要在今后的設計中進一步完善,并將其投入到較大規模的應用中,助力學生的自主學習,提高教學效果。

  參考文獻

  [1] 劉清堂,毛剛.智能教學技術的發展與展望[J].中國電化教育,2016(6):8-15.
  [2] 郭炯,榮乾,郝建江,等.國外人工智能教學應用研究綜述[J].電化教育研究,2020(2):91-98.
  [3] 王龍海,吳鵬,胡光民,等.互聯網+背景下的解剖學教學改革實踐[J].中國醫學教育技術,2017,31(6):678-680.
  [4] 劉畇,王兵威.網絡自主學習考試系統在人體解剖學教學中的應用研究[J].科技經濟導刊,2019,27(25):148,147.
  [5] 靳輝,楊蓬勃,肖新莉,等.翻轉課堂在系統解剖學實驗教學中的實踐與思考[J].中國醫學教育技術,2017,31(6):691-694.
  [6] 唐晶晶,王海燕.自適應學習系統學生模型的研究現狀分析[J].中國醫學教育技術,2018,32(2):126-130.
  [7] 王宇茹,王運武.智慧教育服務支持的教學模式轉變[J].中國醫學教育技術,2019,33(6):670-674.
  [8] 胡祥恩,匡子翌,彭霽,等.GIFT—通用智能導學系統框架[J].人工智能,2019(3):22-28.

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