复杂性科学视域下的学习干预:概念解析、核心要素及模型构建

迅猛发展的智能技术在变革教育样态的同时,也使得教育的复杂性本质日益凸显。立足复杂性科学视角开展精准化、个性化的学习干预有利于满足学习者学习实践中的现实需求。文章在阐述了复杂性科学与学习干预的基本概念之后,对复杂性科学指导学习干预实施的适切性进行了分析。进而从学习问题诊断、干预策略匹配、干预策略实施、干预结果分析四个核心要素出发,分别解析了学习干预的复杂性特征,并由此构建了复杂性科学视域下的学习干预模型,包含问题诊断层、动力引擎层、推理匹配层和进化适应层四个逻辑层次,依次描绘了基于学习分析技术的学习问题发现、基于元素自组织的学习问题归因、基于因果链推理的干预策略匹配以及基于多主体进化的干预策略实施。该模型形成了完整的智能学习服务路径,为智能时代开展人机协同的精准学习干预提供了理论与实践依据。