人工智能技術(shù)在教育中應用

1、學院專業(yè)研究方向_學生姓名_學號任課教師姓名_任課教師職稱_2013年6月 24日摘要：人工智能（AI）以及人工智能科學從誕生起，其研究和應用領(lǐng)域就與教育緊密相 關(guān)。 人工智能就是研究讓計算機接受教育、提高智能的科學技術(shù)。AI的研究成果又反過 來應用到應用到教育過程中，促進教育的工作效率、產(chǎn)生新的教學模式。用人工智能技術(shù)技 術(shù)支持教學（過程）的設計、互動分析與評價，進而支持教師及其教學，這已經(jīng)成為一個重要 趨勢；本文闡述了教學設計自動化技術(shù)、教學自動測評技術(shù)、專家系統(tǒng)、Agent等概念、 重點關(guān)注的問題，以期為廣大教育技術(shù)工作者提供一點借鑒.關(guān)鍵詞:人工智能;教學設計自動化;教學自動測評，專家

2、系統(tǒng)，Agent技術(shù)一、教學設計自動化技術(shù)“教學設計自動化 ”（Automated Instructional Design 或Automating Instructional Design，簡稱AID）是指有效利用計算機技術(shù)，為 教學設計人員和其他教學產(chǎn)品開發(fā)人員在教學設計和教學產(chǎn)品開發(fā)過程中提供 輔助、指導、咨詢、幫助或決策的過程1?！敖虒W設計自動化”更為貼切的提 法應該是“計算機輔助的教學設計” （Computer Aided Instructional Design，簡稱 CAID）教學設計是教育技術(shù)學最核心的內(nèi)容之一，教學設計理論的發(fā)展為教育技術(shù)學的 發(fā)展奠定了堅實的基礎。但是，教學

3、設計仍然是少數(shù)教學設計專家的“專利”， 在廣大教師中普及應用仍然有一定的距離。其原因主要有二，首先教學設計方法 需要進一步完善和發(fā)展，包括教學設計的過程模式比較復雜、“通用”模式在各 種教學情況下的不適應等；其次“設計”的工作量過于繁雜（如內(nèi)容分析階段的 ABCD方法就是一項復雜的“機械”勞動）。因此，若能讓計算機幫助教師完成一 些“機械勞動”，讓教師把更多的精力關(guān)注于學與教的過程和行為，具有非常重 要的理論意義和現(xiàn)實意義。從1984年梅瑞爾首次提出“教學設計自動化”開始，教學設計自動化吸 引了很多教育技術(shù)專家、心理學家、人工智能專家和計算機專家的參與并取得了 相當多的成果1。目前教學設計自動

4、化的研究主要集中在5個方面 1 2 3 :(1)提供集成寫作工具。如WebCT、WebCL等各大網(wǎng)絡教學支撐平臺都集成了寫作工具，充分利用網(wǎng)絡的優(yōu)勢，簡化了過程。提供教學設 計專家系統(tǒng)。例如，梅瑞爾等人研究與開發(fā)的ID Expert就是基于規(guī)則的專家 系統(tǒng)，它可以根據(jù)教學設計人員提供的信息，提出關(guān)于課程組織、內(nèi)容結(jié)構(gòu)、教 學策略等方面的建議。(3)提供教學設計咨詢服務。專家系統(tǒng)開辟了教學設計的 新領(lǐng)域，但是卻抑制了教學設計開發(fā)人員創(chuàng)造性的發(fā)揮，咨詢系統(tǒng)更注重發(fā)揮教 學設計人員的主觀能動性。(4)提供教學設計的信息管理系統(tǒng)。如學習研究協(xié) 會 ( Institute for Research on

5、 Learning ) 開 發(fā) 的 IDE (Instructional Design Environment)系統(tǒng)。提供電子績效支持系統(tǒng)(EPSS)。如AGD績效支持系統(tǒng)等。另外，教學設計自動化技術(shù)一個最直接的應用是為教 師提供教學設計模板Web Quest就是一個很好的例子，它提供了多套方便適 用的教學設計模板，教學設計人員和教師只需填入相應的內(nèi)容，就可生成 WebQuest教學網(wǎng)站，大大降低了教學設計的難度。教學設計自動化的更進一步發(fā)展要求它具備更高的“智能”，這需要積極借助自 然語言理解和信息檢索領(lǐng)域的成果。例如，我們有理由要求教學設計自動化系統(tǒng) 能夠幫助我們抽取文章中的概念以及概念之

6、間的關(guān)系，生成一定的可視化圖表， 如概念圖、思維導圖等，并在人工校對后，生成可用的演示文稿。達成這一目標 的核心技術(shù)包括信息抽取領(lǐng)域的實體抽取技術(shù)和關(guān)系抽取技術(shù)。教學自動測評技術(shù)教學自動測評是計算機輔助評價(Computer- Assisted Assessment，簡稱CAA) 的核心內(nèi)容和研究前沿之一，其基本流程是：把問題和任務通過計算機終端傳給 學生，學生通過計算機輸入設備將問題的答案輸入給計算機，計算機自動或半自 動判斷答案并記錄分數(shù)。CAA可在診斷性、形成性和總結(jié)性等三類評價中均可 得到有效應用；既可以用于學生的自我評價，也可以用于教師對學生的評價4。 CAA系統(tǒng)的構(gòu)成主要包括三個方

7、面：題庫與組卷；(2)測試環(huán)境與自動閱卷； (3)測評數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析：負責管理測評結(jié)果，按要求生成各種報表以及對題目 進行分析。目前，CAA應用研究主要集中在三個方面5： (1)客觀測試：測試題的答案從預 先定義好的有限個問題答案中選擇或比較，計算機對考題答案的評分不需要任何 的主觀因素參與，客觀測試主要用于評估知識覆蓋型和事實記憶型為主的課程； (2)計算機自適應測試(CAT):指在具有一定規(guī)模的精選試題組成的題庫支持下, 按照一定的規(guī)則并根據(jù)被試的反應選取試題，直到滿足停止條件為止；(3)基于 Internet的遠程考試與評價?？陀^測試和計算機化自適應測試的相關(guān)的理論、方 法與技術(shù)已相當成

8、熟，能比較好地解決了知識層面的評價問題。其熱點及前沿課 題主要有兩方面:(1)主觀題的測評問題及其自動化，例如，對自由文本答案的計 算機測評的研究目前已經(jīng)取得很大的進展；(2)技能性非客觀題的測評。三、專家系統(tǒng)在教育中的應用謂專家，一般都擁有某一特定領(lǐng)域的大量知識和豐富的經(jīng)驗。在解決問題時，專 家們通常擁有一套獨特的思維方式，能較圓滿的解決一類難題，或向用戶提出一 些建設性的意見。專家系統(tǒng)(Expert System )可視為一類具有大量專門知識的計算機智能程序系 統(tǒng)6。它能運用特定領(lǐng)域一位和眾多專家提供的專門知識和經(jīng)驗，并采用人工 智能中推理技術(shù)來求解和模擬通過由專家才能解決的各種復雜問題，

9、達到與專家 具有同等解決問題的能力。它可使專家的特長不受時間和空間的限制。因此，專 家系統(tǒng)必須包含領(lǐng)域?qū)＜业拇罅恐R，擁有類似人類專家思維的推理能力，并能 用這些知識來解決實際問題。例如，一個醫(yī)學專家系統(tǒng)就能夠像真正的醫(yī)學專家 一樣，診斷病人的疾病，判斷病情的嚴重性，并給出相應的處方和治療建議等。 同領(lǐng)域和不同類型的專家系統(tǒng)，其體系結(jié)構(gòu)和功能有一定的差異，但它們的組成 基本不變。一個基本的專家系統(tǒng)有知識庫、數(shù)據(jù)庫、推理機、解釋器、知識獲取 和用戶界面六個部分組成6。專家系統(tǒng)是人工智能研究中最重要的分支之一，它實現(xiàn)了人工智能從理論研究走 向?qū)嵺`應用，從一般思維方法的探討轉(zhuǎn)入運用專門知識求解專門問

10、題的重大突 破。目前，被大多數(shù)人認可的專家系統(tǒng)在教育中的應用主要有兩種：即將專家系 統(tǒng)作為學習的工具和學習的對象。專家系統(tǒng)作為學習的工具專家系統(tǒng)作為學習的工具首先將改變現(xiàn)有的教育模式，勃朗遜(Robert Branson) 在美國的教育技術(shù)雜志上發(fā)表的題為過去、現(xiàn)在和未來的教學模式7 一文中，描述了一個以教育技術(shù)為基礎的未來教育模式，該模式是由教師、專家 系統(tǒng)和學生三個方面所組成的。其中的專家系統(tǒng)是一個由知識和數(shù)據(jù)庫組成的智 能教學專家系統(tǒng)。以它作為學習的工具，為學習者提供像學科專家一樣的學習支 持，學生通過主動地與專家系統(tǒng)的交互來獲取知識。同時，在這一系統(tǒng)中，將教 師從學科事務中解放出來，使

11、其有更多的時間和精力來協(xié)調(diào)學習者之間、學習者 與專家系統(tǒng)之間的關(guān)系，使教師的主導作用得以充分的發(fā)揮。這一模式的實現(xiàn)， 可以使目前的“以教師為中心”、“以課堂為中心”的教學模式從根本上有所改 變。其次，專家系統(tǒng)能提供智能化的決策服務，支持服務是現(xiàn)代遠程教育系統(tǒng)的重要 構(gòu)成要素，其宗旨是創(chuàng)造一個優(yōu)良的學習環(huán)境，使學習者方便快捷地調(diào)用各種資 源，接受關(guān)于學習的全方位服務，以獲得學習的成功。建立和維持一個高效靈活、 強有力的支持服務子系統(tǒng)是有效地開發(fā)、管理和實施遠程教育項目的保證，關(guān)系 到現(xiàn)代遠程教育的發(fā)展和生存。但當前遠程教育中的學習支持服務并不盡人意， 導學和答疑的手段都還十分落后，服務方式也受到

12、諸多限制（如：地域、時間、 人員和設施等），缺乏主動性、針對性和策略性。欲改變支持服務的被動狀況， 提高支持服務的質(zhì)量，其有效途徑之一就是引進人工智能技術(shù)，實現(xiàn)服務的智能 化。例如在20世紀80年代初提出來的，把決策系統(tǒng)與人工智能相結(jié)合，尤其是 與專家系統(tǒng)相結(jié)合的智能決策系統(tǒng)（Intelligence Decision Support System）， 它比傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)具有更有效的輔導決策作用。智能決策系統(tǒng)可以實現(xiàn)以 下的一些功能：分析和識別問題；形成候選的決策方案（目標、規(guī)劃、方法和途徑等）；構(gòu)造決策問題的求解模型；多方案、多準則、多目標情況下的 比較和優(yōu)化；綜合分析，包括決策結(jié)構(gòu)或方

13、案對實際問題可能產(chǎn)生的作用和影響的分析，以及各種環(huán)境因素、變量對決策方案或結(jié)果的影響程度分析 專家系統(tǒng)作為學習的對象教育部于2003年4月正式頒布普通高中課程標準（實驗稿），首次在信息技術(shù) 課程中設立“人工智能初步”選修模塊，從而邁出了我國高中階段開展人工智能 教育的第一步。專家系統(tǒng)在人工智能領(lǐng)域享有很高的聲譽，曾被認為“是人工智能從幻想到實 踐，再由實踐到理論的主角”。以專家系統(tǒng)作為學習對象，可以對學生的以下幾 個方面產(chǎn)生積極的作用：1、培養(yǎng)學生問題解決方法的多樣性人們在現(xiàn)實生活中遇到的問題按其結(jié)構(gòu)劃分，大致可以分為三類：6結(jié)構(gòu)化問 題（能用形式化或公式化方法描述和求解的問題）、非結(jié)構(gòu)化問題

14、（難用確定的 形式來描述，主要根據(jù)經(jīng)驗來求解的一類問題）和半結(jié)構(gòu)化問題（介于以上兩種 之間的問題）。學生在中學階段要求解決的大都是結(jié)構(gòu)化問題。求解結(jié)構(gòu)化問題主要途徑是：算 法+數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。而專家系統(tǒng)最適合那些沒有高效算法解決的情況，即非結(jié)構(gòu)化問 題和半結(jié)構(gòu)化問題。解決這類問題，推理可能是尋求較好解決方法的唯一希望。 因此，求解非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問題的主要途徑是：知識+推理。通過讓學生借助專家系統(tǒng)工具建造專家系統(tǒng)，包括知識庫的構(gòu)建和推理機制的設 計，可以讓學生在了解專家系統(tǒng)的基本特征，體驗、認識專家系統(tǒng)的知識與技術(shù) 的過程中獲得對非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問題解決過程的了解，從而使學生了解計算 機解決問題

15、方法的多樣性，培養(yǎng)學生的多種思維方式，達到提高信息素養(yǎng)的目的。2、培養(yǎng)學生人際交流的能力為成功開發(fā)一個專家系統(tǒng)要求領(lǐng)域?qū)＜?、知識工程師和用戶的密切配合，領(lǐng)域?qū)?家提供知識和求解方法，用戶提供需求，知識工程師從專家那里獲取知識，并將 其轉(zhuǎn)化到計算機上。在專家系統(tǒng)的教學中，可以要求學生自行構(gòu)建由產(chǎn)生式規(guī)則 組成的知識庫，學生作為知識工程師或領(lǐng)域?qū)＜遥匆芮宄叵蛩吮硎鲎约?意圖，又要具備從別人那里獲得對自己有用的信息的能力。通過這種角色扮演， 有利于培養(yǎng)學生的人際交流的能力，提高協(xié)作意識。3、開發(fā)學生的元認知能力元認知又稱反省認知，即對認知的認知，是個人關(guān)于他自己的認知活動過程和結(jié) 果以及與之

16、有關(guān)的任何事項的認知，其實質(zhì)是個體對自己認知活動的自我意識和 自我調(diào)節(jié)8。斯騰伯格認為，人們對自身思維過程（分析、創(chuàng)造和實踐性的問 題解決、推理和決策制定等）了解和控制的元認知能力，相比單純的認知能力（如 知覺、記憶和思維過程）更能影響到智力9。而我國現(xiàn)行的學習目標大都以布 盧姆的教育目標分類學或加涅的理論為指導，在制定學習目標時往往忽略元認知 能力的培養(yǎng)。由于專家系統(tǒng)中的知識組織和推理過程是對人類專家思維方式的一種模擬與再 現(xiàn)，因此學生在建造知識庫過程中，需要反省自己的思維過程，將原來零碎的未 成型的知識概念化、形式化和條理化，從而內(nèi)化為學生自己的東西。通過自己實 踐構(gòu)建一個小型的專家系統(tǒng)，

17、可以為學習者提供一個反思自身思維過程的機會， 有助于學生認知水平的提高。四、Agent技術(shù)在教育中的應用Agent是一個具有自治能力的實體，這個實體是一個由軟件支持下的系統(tǒng)10。 一般以軟件為多。這種軟件能夠在目標的驅(qū)動下采取社會交往、學習等行為對環(huán) 境的變化作出主動的反應，完成特定任務Agent的特點主要包括自主性、進化 性、協(xié)作性、進化性、通信性、移動性等。目前的網(wǎng)絡教育課程很大程度上是把傳統(tǒng)的教育課程搬到了網(wǎng)上，原有的教育體 系中一些好的方面沒有被繼承和發(fā)揚。在網(wǎng)絡教學中，教學方式單一，教學內(nèi)容 沒有很好的針對性，對于學生的關(guān)心程度幾乎為零Agent技術(shù)的引入，有望較 好地解決這些存在的

18、問題。Agent應用網(wǎng)絡教學中以后，主要的優(yōu)點有以下幾個方在面：1、網(wǎng)絡教育的個別化目前的網(wǎng)絡教育中教育的個別化只是時空上的個別化，而要教學方式和教學內(nèi)容 上沒有發(fā)生根本變化。網(wǎng)絡由于其自身的特點，個別化教育應是其重要的一個優(yōu) 點。但如果只是將課堂教學簡單搬上網(wǎng)絡，不但沒有實現(xiàn)其個別化的特點，反而 使傳統(tǒng)課堂教學中的優(yōu)點也被剝奪了。在Agent被應用以后，利用其智能性可以 針對每一個教學對象的水平、學習內(nèi)容、學習中遇到的難點、學習的動機等一系 列的特征，采取不同的教學方式，提供不同的教學資源，做到對每一個學習者的 教學資源和過程都不盡相同。學習者的Agent組成為每一個學習者的“私人教 師”。

19、2、人性化的交互和教學方式Agent引入后，教學系統(tǒng)和學習者的交互方式將發(fā)生根本的變革?；贏gent 的網(wǎng)絡課程的根本特點在于學習者的極大“關(guān)懷”。在教學的過程中學生將感到 與以往完全不同的教學氣氛，計算機隨時地“傾聽”學習者的聲音，并對教學過 程進行調(diào)整。3、強大的自我進化功能Agent本身的進化功能在引入到教育中以后，其潛力將得到最大程度的發(fā)揮。在 對每一個學生建立在一個屬于自己的Agent以后，整個Agent組處在不停的進 化過程中，通過與學習者的交互，對學習者的了解日趨深入，使整個的Agent 組越來越適合學習者。資源的數(shù)量和資源的質(zhì)量(從某種意義上是指對學習者的 適當應性)。4、對

20、網(wǎng)絡資源的有效利用目前,Internet的資源極大豐富，但是資源的存在方式卻是一種無序的、雜亂的 狀態(tài)，只能算是一種信息(information)或者數(shù)據(jù)(data)，而學習者需要的是 一種知識(knowledge)o要把這些信息和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為有用的知識點是一個龐 大而復雜的工具。因此在目前的狀況下，很多的學習者在利用網(wǎng)絡資源的時候， 是被“溺水”而不是有效地利用了網(wǎng)絡資源。在基于Agent的網(wǎng)絡教學體系中， 資源Agent將主動地為學習者完成這一過程，網(wǎng)絡的信息(information)和數(shù)據(jù) (data)將變成學習者所需的知識(knowledge).5、討論協(xié)作學習智能化傳統(tǒng)的網(wǎng)絡教學中，

21、學習者的交流和協(xié)辦作者的交流和協(xié)作者是靜態(tài)的，網(wǎng)絡環(huán) 境只是提供了一個交流的場所。而在基于Agent的網(wǎng)絡教學系統(tǒng)中，討論板塊對 討論的問題有總結(jié)提煉，并能根據(jù)討論的情況組織專題性的討論，引導學生作更 深入的研究和探討，發(fā)揮協(xié)作式學習的優(yōu)越性。6、改善學習模式，培養(yǎng)學習者的各種能力，有益于素質(zhì)教育的開展學習者可以提出自己的問題，或者根據(jù)已有的問，在學習系統(tǒng)的協(xié)助下受逐步求 解，甚至可以對領(lǐng)域內(nèi)的某一問題作深入的研究探討?；贏gent的網(wǎng)絡學習體 系將的提供開放的環(huán)境、詳盡的資源，而不是呆板的學習模式，學習者可以自主 地選擇學習者重點、學習者的方式。在學習過程中，自身的問題得到逐步的解決, 同

22、時解決問題的各種能力出得到提高?；贏gent的網(wǎng)絡課程出有其不足之外，主要是在實現(xiàn)方面有較高的技術(shù)要求和 資金投入。但隨著Agent軟件方法可重用性的可擴展性的提高，在不同的課程中 只要改變專業(yè)知識模塊，而整體的框架可重復利用，并加以擴展。相對于現(xiàn)在的 一次性課件，從長遠的角度來看，投入出并不高。在技術(shù)性方面，目前已經(jīng)有不 少的商用系統(tǒng)投入使用，效果良好。在教育領(lǐng)域， United States Army War College 已完成人工智能課程的學習 Agent，并 投入使用。以上所談及的幾項技術(shù)是當前人工智能技術(shù)在教育中的熱點技術(shù)，盡管一些技術(shù) 還不夠完善和成熟，但是它們已經(jīng)對當前的教育產(chǎn)生了深遠的影響，它改變了教 師的角色、開發(fā)了新的教學