曹延丰梅雨张静
自年开展现代远程教育试点以来，大连理工大学始终重视在线学习模式的研究，以云计算、AI、大数据等新技术为驱动，致力于开展符合应用型人才培养目标的智慧学习模式探索与实践，该学习模式经实践获得良好成效，改善了学生学习过程中交互性弱、工学矛盾等问题，显著提升学院网络教育教学质量。
一、研究智慧学习模式的现实意义
教育部在《年教育信息化和网络安全工作要点》中要求，积极发展“互联网+教育”，创新教育和学习方式。在互联网与终身学习深度融合的时代，智慧学习模式的深度探索，将助力继续教育质量提升和学习型社会建设。在网络高等教育发展初期，教学模式的发力点集中于将“传统教学”搬到线上，将教学资源与内容“线上化”、“平台化”，时至今日，教学模式必须进一步突破，尤其是去年疫情的推动下，在线教育未来只有不断将新技术与教学深度融合，才能够更好实现学习模式的“智慧化”。
二、智慧学习模式的探索与实践
在线学习既要将高质量的课程资源从线下转移到线上，更为重要的是将互动的学习过程从传统的教室课堂搬到学习平台上，只有充分注重新技术的应用，才能在课堂转移过程中完整还原教与学的过程。
（1）追求真实体验的智慧学习课堂
我院将新技术融入学习情境和网络课件中，让学生获得真实课堂的体验。通过多种触控系统技术操作，使得教师的理论推导过程清晰、完整，让学生感受具有强烈表现力的教师授课过程。利用Autodesk3dMax、AutodeskMaya等三维动画软件，使平面课件立体化，通过3DMAX建模，使得学习内容更易于理解。借助新技术进行虚拟仿真效果呈现，仿照真实环境下的实验设备和实验条件，通过计算机中用软件来模拟仪器、设备和元器件等实验器材，使得学生能够操作、控制虚拟对象，体验实践操作，模拟现实实验所得出的数据。运用FLASH、JAVASCRIPT、HTML5等技术实现随堂小测验、章节测试、课后讨论、知识扩展等辅助教学功能，真正实现了网络教育学生随时随地学习的需求。
（2）提供“个性化”的学习支持服务
基于学习平台大数据，规划引导学生学习全过程，全方位为学生提供“个性化”的学习支持服务。在学习平台引入AI+教育的理念，从学生的身份识别开始，为学生画像，通过对学习过程中的学习端移动的网络行为、论坛行为、学习行为等数据收集分析，判断学生的学习风格、学习能力、以及知识掌握情况，为学生定制个性化的学习方案。学生通过自我画像的查看，了解自己学习进度，并通过勤奋型、懒惰型等类型的判断，调整个人的学习计划。系统以层次分析AHP方法进行建模，对学生学习积极性进行深入剖析，筛选14个行为变量、3个状态变量，涵盖全部学习环节，可预测学生学习过程，并对学习过程进行监管，通过上述方案使得学生得到一体化的学习支持服务。
（3）构建“多元化”的实践教学体系
为保证学生适应网络教育的线上实践学习环境，学院规划“多层次、多方式”的实验形式来提高学生的实际动手操作能力和专业技能水平，将工科的验证性实验、技能训练性实验和项目工程实验系统整合，学生可通过各网端呈现的实践框架，完成整个网络实践体系的深度体验。通过Autodesk3dMax、AutodeskMaya、Flash、JAVASCRIPT等各项虚拟、立体技术的融合，使学生体验更灵活直观的虚拟实践。运用JAVA3D开发的机械虚拟实验系统，成功在网页中还原了大量机械装置，学生可以在线多视角观察设备，随意放大缩小、拆装设备，同时可以在页面中读取设备各种性能数据。新技术驱动下的虚拟实践安全性强，方式灵活多变，可有效提高学生的学习兴趣，有利于学生对知识的理解和掌握。
（4）开展公正便捷的学习效果检测
为使学生在学习过程中可以公正便捷的进行学习效果检测和考核，我院从年引入网络考试在线系统，调整考核形式，优化考核方案，部分课程使用了“网考”、“机考”进行考核。学生只需下载安装考试在线系统，经简要的步骤操作，即可开展一场与真实考场考评完全一致的在线考试。同时，在线考试系统支持查看考生考试信息，考生的入场和过程中抓拍照片，可对于异常情况标记ICON，通过图像数据采集，对作弊情况进行预警提示；通过水印照片、原始照片及轮播照片考后补偿检测，判断考试异常，多种技术手段保证了考试的真实性。通过新的网考、机考形式，学生可以将部分考试科目约考时间整合，在方便的时间段里，集中完成考试任务，有效缓解工学矛盾。在“抗疫”期间，升级的网考系统完成了人次的学生线上考试，成为解决考试问题的及时雨。
（5）打造立体灵动的云端校园
拓宽学生和学校间的互动方式，打造立体灵动的云端校园。移动互联网的蓬勃发展带来了多样化的媒体模式，抖音、