适应性学习支持系统

ALSS是在ITS和AHS的基础上发展而来的，因此它们的结构有许多相似之处。但由于国内外学者的研究角度不同，因此关于ALSS的结构目前还没有公认的观点。文献分析表明，DeBra等(1999)提出的适应性超媒体应用模型AHAM是ALSS的重要原型，LoraAroyo等(2006)在此基础上增加了情境模型和适应性模型，提出了增强型适应性超媒体模型EAHAM。

一般而言，ALSS包含三个核心组件：

(1)学习者模型：是对学习者的若干特征信息的抽象描述，包括其在学习过程中呈现出来的知识状态、目标、背景、认知风格和爱好等。

(2)领域知识模型：其内容包括学习资源、课程结构、教学策略以及练习测试库等。

(3)适应性引擎：包括一些学习策略和学习工具，能根据学习者的有关信息，对其认知能力和知识水平进行诊断，动态地构建适合的学习内容及其呈现方式，并能对教学进行监测和管理，不断修改和维护学习者模型。

此外，ALSS还应支持学习者进行协作和探究学习，培养其元认知和社会性认知能力，以克服传统的ITS和AHS系统在此方面的不足。

ALSS的研究最早可追溯到上世纪70年代，至今已经历了孕育、起步和发展三个阶段：

(1)孕育阶段：早在1970年，美国自然科学基金资助研制了TICCIT，利用计算机辅助自适应测试技术作为主要手段，试图提供适应性教学。80年代期间，在ITS领域开始注重认知模型和模式追踪的研究，力图实现教学的智能化和个别化。

(2)起步阶段：90年代初期，研究者开始利用适应性导航技术开发能适应不同学习者的超媒体学习系统。90年后期，基于Web的AHS成为研究热潮，并出现了三大方向：利用适应性超媒体组件创建基于Web的教育系统、探索AHS的新技术、开发AHS的框架和著作工具。研究人员对AHS的体系结构、方法和技术进行了深入探索并开发了一批适应性学习系统。

(3)发展阶段：21世纪初以来，学习支持系统的研究日益受到关注。许多来自ITS~IAHS领域的学者成为ALSS研究队伍的主要成员，他们对ALSS的发展起到了积极的推动作用。ALSS的研究呈现具体化和多元化趋势，其研究热点集中于适应性学习模式、适应性用户模型、适应性引擎技术、适应性协作学习支持等方面。

网络学习将成为2l世纪的重要学习方式，因此ALSS具有良好的发展和应用前景，其未来趋势主要包括：

1.新领域和新方向的拓展

(1)传统的研究和应用集中于教学领域，在未来它将与更多领域进行整合，如在文字处理程序或某些用户支持系统中引入适应性技术；(2)早期的ALSS多为封闭式结构，不同系统间不能实现信息互通，未来的ALSS将采取开放式主体结构，以支持系统问的相互理解；(3)未来将会尝试在手持或移动设备中应用ALSS技术，使学习者获得个性化的移动学习支持。

2.新技术和新理论的应用

(1)自然语言生成技术、非符号化的人工智能技术(如基于案例的推理、机器学习、Bayesian模型、神经网络等)将在ALSS中得到广泛应用；(2)分布式学习、网络认知和本体理论将为ALSS提供有力的支持，并促其从现有的单一应用转向模块化、分布式的应用，多个系统协同工作，共享学习者模型的信息和适应性学习规则，从而在更大的范围内发挥作用。

3.新体系和新形式的出现

(1)采用组件化和分布式的体系结构，将优化ALSS的开发和维护，有利于不同系统中组件的共享和重用；(2)开发有效可靠的服务和通信协议，将更好的支持组件间信息的交流和共享；(3)设计开发通用的ALSSPb壳或创作工具将大大降低系统的开发难度和成本；(4)适应性学习形式的多样化将促使ALSS的多样化，如适应性教育游戏系统即为典型一例。 [1]

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