本文从人机合作的角度对智能教学系统中的学习者的自主度进行了探讨。通过梳理人机交互设计领域和行为决策领域的相关研究,结合教学场景中的相关实验案例,讨论了智能教学系统中学习者自主度设计的大致原则:一方面,应保证学习者适当的自主度,以满足其自主性的心理需要,同时授予其部分修正系统错误的能力,减少算法厌恶的发生;另一方面,过多或不恰当的学习者自主度也无益于学习,可能导致无法为学习者的学习提供适当的支持,以及选择过载和选择困难的发生。最后,本文提出了设计智能教学系统中学习者自主度的三条具体建议:关注学习者特征,根据学习者特征设计合适的自主度;增加系统和算法的透明度,使得用户能理解智能系统的决策逻辑,或授予用户部分修改算法的权限,以减少算法厌恶的发生;为学习者提供必要的自主学习支持,而非简单地将某些学习过程的控制权交给学习者。

本文应用数据挖掘软件Weka,对北京大学2015年在Coursera平台上线的一门课程中学员的网上学习行为数据进行了相关分析。对全体学员和有学习成绩的学员的学习行为分析结果均表明:学员的学习成绩与课程网页浏览次数、平时测验总成绩、论坛发帖数、论坛回帖得票呈正相关关系。对无学习成绩的学员学习行为分析结果表明:他们的论坛讨论参与度不高,不重视平时测验。出现这个现象的原因可能是他们不关注考试成绩和证书,只关注学习过程。基于以上数据挖掘结果,为了取得较好的教学效果,我们建议MOOC课程应该积极引导学生参与论坛的发帖,重视课程网页和课件的设计,同时可考虑改进平时测验的内容和方式,关注学习者的需求,以便引起学员注意,让学员积极主动地完成测验。