人机协商：基于生成式人工智能的个性化学习路径推荐
Journal: Modern Education Forum DOI: 10.12238/mef.v8i8.12341
Abstract
个性化学习路径推荐能够根据学习者的个性化需求,为学习者提供针对性的学习体验。目前个性化学习路径推荐主要是智能系统依据学习者个性化特征来进行推荐。然而,智能系统对学习者的了解片面且路径推荐为“黑箱”状态,无法有效运用推荐的个性化学习路径。生成式人工智能技术在自然语言理解和生成上表现优越,能够为人机协商提供技术支持,搭建起学习者与智能系统双向沟通的桥梁。据此,本研究基于生成式人工智能技术,将人机协商的理念运用于学习者的个性化学习路径推荐。学习者与智能代理在平等交流、公开透明、互惠共进、优化学习的原则下交流协商,共同构建个性化学习路径。个性化学习路径推荐可分为确定学习目标、生成初始学习路径、动态调整学习路径以及反馈优化学习路径四个环节。最后,文章从技术提升、学生素养、学习评价三个方面论述人机协商的个性化学习路径推荐行动路向。
Keywords
人机协商；生成式人工智能(AIGC)；个性化学习
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