人工智能技術(shù)在教育中應(yīng)用

人工智能技術(shù)在教育中應(yīng)用摘要：人工智能(AI)以及人工智能科學(xué)從誕生起，其研究和應(yīng)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(xué)技術(shù)。AI的研究成果又反過來應(yīng)用到應(yīng)用到教育過程中，促進(jìn)教育的工作效率、產(chǎn)生新的教學(xué)模式。用人工智能技術(shù)技術(shù)支持教學(xué)(過程)的設(shè)計、互動分析與評價，進(jìn)而支持教師及其教學(xué)，這已經(jīng)成為一個重要趨勢；本文闡述了教學(xué)設(shè)計自動化技術(shù)、、教學(xué)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(xué)設(shè)計自動化;教學(xué)自動測評，專家系統(tǒng)，Agent技術(shù)一、教學(xué)設(shè)計自動化技術(shù)“教學(xué)設(shè)計自動化"(AutomatedInstruetionalDesign或AutomatingInstruetionalDesign，簡稱AID)是指有效利用計算機技術(shù)，為教學(xué)設(shè)計人員和其他教學(xué)產(chǎn)品開發(fā)人員在教學(xué)設(shè)計和教學(xué)產(chǎn)品開發(fā)過程中提供輔助、指導(dǎo)、咨詢、幫助或決策的過程[1]?！敖虒W(xué)設(shè)計自動化”更為貼切的提法應(yīng)該是“計算機輔助的教學(xué)設(shè)計”(ComputerAidedInstruetionalDesign，簡稱CAID)教學(xué)設(shè)計是教育技術(shù)學(xué)最核心的內(nèi)容之一，教學(xué)設(shè)計理論的發(fā)展為教育技術(shù)學(xué)的發(fā)展奠定了堅實的基礎(chǔ)。但是，教學(xué)設(shè)計仍然是少數(shù)教學(xué)設(shè)計專家的“專利”，在廣大教師中普及應(yīng)用仍然有一定的距離。其原因主要有二，首先教學(xué)設(shè)計方法需要進(jìn)一步完善和發(fā)展，包括教學(xué)設(shè)計的過程模式比較復(fù)雜、“通用”模式在各種教學(xué)情況下的不適應(yīng)等；其次“設(shè)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(fù)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(xué)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(xué)設(shè)計自動化”開始，教學(xué)設(shè)計自動化吸引了很多教育技術(shù)專家、心理學(xué)家、人工智能專家和計算機專家的參與并取得了相當(dāng)多的成果[1]。目前教學(xué)設(shè)計自動化的研究主要集中在5個方面[2][3]：(1)提供集成寫作工具。如WebCT、WebCL等各大網(wǎng)絡(luò)教學(xué)支撐平臺都集成了寫作工具，充分利用網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢，簡化了過程。(2)提供教學(xué)設(shè)計專家系統(tǒng)。例如，梅瑞爾等人研究與開發(fā)的IDExpert就是基于規(guī)則的專家系統(tǒng)，它可以根據(jù)教學(xué)設(shè)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(xué)策略等方面的建議。(3)提供教學(xué)設(shè)計咨詢服務(wù)。專家系統(tǒng)開辟了教學(xué)設(shè)計的新領(lǐng)域，但是卻抑制了教學(xué)設(shè)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(xué)設(shè)計人員的主觀能動性。(4)提供教學(xué)設(shè)計的信息管理系統(tǒng)。如學(xué)習(xí)研究協(xié)會(InstituteforResearchonLearning)開發(fā)的IDE(InstruetionalDesignEnvironment)系統(tǒng)。(5)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(xué)設(shè)計自動化技術(shù)一個最直接的應(yīng)用是為教師提供教學(xué)設(shè)計模板。WebQuest就是一個很好的例子，它提供了多套方便適用的教學(xué)設(shè)計模板，教學(xué)設(shè)計人員和教師只需填入相應(yīng)的內(nèi)容，就可生成WebQuest教學(xué)網(wǎng)站，大大降低了教學(xué)設(shè)計的難度。教學(xué)設(shè)計自動化的更進(jìn)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(xué)設(shè)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間的關(guān)系，生成一定的可視化圖表，如概念圖、思維導(dǎo)圖等，并在人工校對后，生成可用的演示文稿。達(dá)成這一目標(biāo)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)。二、 教學(xué)自動測評技術(shù)教學(xué)自動測評是計算機輔助評價(Computer-AssistedAssessment,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(wù)通過計算機終端傳給學(xué)生，學(xué)生通過計算機輸入設(shè)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?jǐn)?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(yīng)用；既可以用于學(xué)生的自我評價，也可以用于教師對學(xué)生的評價［4］。CAA系統(tǒng)的構(gòu)成主要包括三個方面：(1)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(fù)責(zé)管理測評結(jié)果，按要求生成各種報表以及對題目進(jìn)行分析。目前，CAA應(yīng)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(yù)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；計算機自適應(yīng)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(yīng)選取試題，直到滿足停止條件為止；(3)基于Internet的遠(yuǎn)程考試與評價?？陀^測試和計算機化自適應(yīng)測試的相關(guān)的理論、方法與技術(shù)已相當(dāng)成熟，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：⑴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(jìn)展；(2)技能性非客觀題的測評。三、 專家系統(tǒng)在教育中的應(yīng)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(shè)性的意見。專家系統(tǒng)(ExpertSystem)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(fù)雜問題，達(dá)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(xué)專家系統(tǒng)就能夠像真正的醫(yī)學(xué)專家一樣，診斷病人的疾病，判斷病情的嚴(yán)重性，并給出相應(yīng)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(yīng)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題的重大突破。目前，被大多數(shù)人認(rèn)可的專家系統(tǒng)在教育中的應(yīng)用主要有兩種：即將專家系統(tǒng)作為學(xué)習(xí)的工具和學(xué)習(xí)的對象。專家系統(tǒng)作為學(xué)習(xí)的工具專家系統(tǒng)作為學(xué)習(xí)的工具首先將改變現(xiàn)有的教育模式，勃朗遜(RobertBranson)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(xué)模式》［7］一文中，描述了一個以教育技術(shù)為基礎(chǔ)的未來教育模式，該模式是由教師、專家系統(tǒng)和學(xué)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(xué)專家系統(tǒng)。以它作為學(xué)習(xí)的工具，為學(xué)習(xí)者提供像學(xué)科專家一樣的學(xué)習(xí)支持，學(xué)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(xué)科事務(wù)中解放出來，使其有更多的時間和精力來協(xié)調(diào)學(xué)習(xí)者之間、學(xué)習(xí)者與專家系統(tǒng)之間的關(guān)系，使教師的主導(dǎo)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(xué)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(wù)，支持服務(wù)是現(xiàn)代遠(yuǎn)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(xué)習(xí)環(huán)境，使學(xué)習(xí)者方便快捷地調(diào)用各種資源，接受關(guān)于學(xué)習(xí)的全方位服務(wù)，以獲得學(xué)習(xí)的成功。建立和維持一個高效靈活、強有力的支持服務(wù)子系統(tǒng)是有效地開發(fā)、管理和實施遠(yuǎn)程教育項目的保證，關(guān)系到現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育的發(fā)展和生存。但當(dāng)前遠(yuǎn)程教育中的學(xué)習(xí)支持服務(wù)并不盡人意，導(dǎo)學(xué)和答疑的手段都還十分落后，服務(wù)方式也受到諸多限制（如：地域、時間、人員和設(shè)施等），缺乏主動性、針對性和策略性。欲改變支持服務(wù)的被動狀況，提高支持服務(wù)的質(zhì)量，其有效途徑之一就是引進(jìn)人工智能技術(shù)，實現(xiàn)服務(wù)的智能化。例如在20世紀(jì)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)（IntelligenceDecisionSupportSystem）,它比傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)具有更有效的輔導(dǎo)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(biāo)、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(zhǔn)則、多目標(biāo)情況下的比較和優(yōu)化； 綜合分析，包括決策結(jié)構(gòu)或方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(xué)習(xí)的對象教育部于2003年4月正式頒布普通高中課程標(biāo)準(zhǔn)（實驗稿），首次在信息技術(shù)課程中設(shè)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(rèn)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(xué)習(xí)對象，可以對學(xué)生的以下幾個方面產(chǎn)生積極的作用：1、培養(yǎng)學(xué)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（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(xué)生在中學(xué)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(xué)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(shè)計，可以讓學(xué)生在了解專家系統(tǒng)的基本特征，體驗、認(rèn)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(xué)生了解計算機解決問題方法的多樣性，培養(yǎng)學(xué)生的多種思維方式，達(dá)到提高信息素養(yǎng)的目的。2、 培養(yǎng)學(xué)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)＜姨峁┲R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(xué)中，可以要求學(xué)生自行構(gòu)建由產(chǎn)生式規(guī)則組成的知識庫，學(xué)生作為知識工程師或領(lǐng)域?qū)＜?，即要能清楚地向他人表述自己意圖，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(xué)生的人際交流的能力，提高協(xié)作意識。3、 開發(fā)學(xué)生的元認(rèn)知能力元認(rèn)知又稱反省認(rèn)知，即對認(rèn)知的認(rèn)知，是個人關(guān)于他自己的認(rèn)知活動過程和結(jié)果以及與之有關(guān)的任何事項的認(rèn)知，其實質(zhì)是個體對自己認(rèn)知活動的自我意識和自我調(diào)節(jié)［8］。斯騰伯格認(rèn)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(rèn)知能力，相比單純的認(rèn)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(xué)習(xí)目標(biāo)大都以布盧姆的教育目標(biāo)分類學(xué)或加涅的理論為指導(dǎo)，在制定學(xué)習(xí)目標(biāo)時往往忽略元認(rèn)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(xué)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(xué)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)，可以為學(xué)習(xí)者提供一個反思自身思維過程的機會，有助于學(xué)生認(rèn)知水平的提高。四、Agent技術(shù)在教育中的應(yīng)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(biāo)的驅(qū)動下采取社會交往、學(xué)習(xí)等行為對環(huán)境的變化作出主動的反應(yīng)，完成特定任務(wù)。Agent的特點主要包括自主性、進(jìn)化性、協(xié)作性、進(jìn)化性、通信性、移動性等。目前的網(wǎng)絡(luò)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(luò)教學(xué)中，教學(xué)方式單一，教學(xué)內(nèi)容沒有很好的針對性，對于學(xué)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問題。Agent應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中以后，主要的優(yōu)點有以下幾個方在面：1、 網(wǎng)絡(luò)教育的個別化目前的網(wǎng)絡(luò)教育中教育的個別化只是時空上的個別化，而要教學(xué)方式和教學(xué)內(nèi)容上沒有發(fā)生根本變化。網(wǎng)絡(luò)由于其自身的特點，個別化教育應(yīng)是其重要的一個優(yōu)點。但如果只是將課堂教學(xué)簡單搬上網(wǎng)絡(luò)，不但沒有實現(xiàn)其個別化的特點，反而使傳統(tǒng)課堂教學(xué)中的優(yōu)點也被剝奪了。在Agent被應(yīng)用以后，利用其智能性可以針對每一個教學(xué)對象的水平、學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)中遇到的難點、學(xué)習(xí)的動機等一系列的特征，采取不同的教學(xué)方式，提供不同的教學(xué)資源，做到對每一個學(xué)習(xí)者的教學(xué)資源和過程都不盡相同。學(xué)習(xí)者的Agent組成為每一個學(xué)習(xí)者的“私人教師”。2、 人性化的交互和教學(xué)方式Agent引入后，教學(xué)系統(tǒng)和學(xué)習(xí)者的交互方式將發(fā)生根本的變革?；贏gent的網(wǎng)絡(luò)課程的根本特點在于學(xué)習(xí)者的極大“關(guān)懷”。在教學(xué)的過程中學(xué)生將感到與以往完全不同的教學(xué)氣氛，計算機隨時地“傾聽”學(xué)習(xí)者的聲音，并對教學(xué)過程進(jìn)行調(diào)整。3、 強大的自我進(jìn)化功能Agent本身的進(jìn)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(xué)生建立在一個屬于自己的Agent以后，整個Agent組處在不停的進(jìn)化過程中，通過與學(xué)習(xí)者的交互，對學(xué)習(xí)者的了解日趨深入，使整個的Agent組越來越適合學(xué)習(xí)者。資源的數(shù)量和資源的質(zhì)量(從某種意義上是指對學(xué)習(xí)者的適當(dāng)應(yīng)性)。4、 對網(wǎng)絡(luò)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(xué)習(xí)者需要的是一種知識(knowledge)。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(fù)雜的工具。因此在目前的狀況下，很多的學(xué)習(xí)者在利用網(wǎng)絡(luò)資源的時候，是被“溺水”而不是有效地利用了網(wǎng)絡(luò)資源。在基于Agent的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)體系中，資源Agent將主動地為學(xué)習(xí)者完成這一過程，網(wǎng)絡(luò)的信息(information)和數(shù)據(jù)(data)將變成學(xué)習(xí)者所需的知識(knowledge).5、 討論協(xié)作學(xué)習(xí)智能化傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中，學(xué)習(xí)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(luò)環(huán)境只是提供了一個交流的場所。而在基于Agent的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)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(dǎo)學(xué)生作更深入的研究和探討，發(fā)揮協(xié)作式學(xué)習(xí)的優(yōu)越性。6、 改善學(xué)習(xí)模式，培養(yǎng)學(xué)習(xí)者的各種能力，有益于素質(zhì)教育的開展學(xué)習(xí)者可以提出自己的問題，或者根據(jù)已有的問，在學(xué)習(xí)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(luò)學(xué)習(xí)體系將的提供開放的環(huán)境、詳盡的資源，而不是呆板的學(xué)習(xí)模式，學(xué)習(xí)者可以自主地選擇學(xué)習(xí)者重點、學(xué)習(xí)者的方式。在學(xué)習(xí)過程中，自身的問題得到逐步的解決，同時解決問題的各種能力出得到提高?；贏gent的網(wǎng)絡(luò)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(kuò)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(fù)利用，并加以擴(kuò)展。相對于現(xiàn)在的一次性課件，從長遠(yuǎn)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，UnitedStatesArmyWarCollege已完成人工智能課程的學(xué)習(xí)Agent,并投入使用。以上所談及的幾項技術(shù)是當(dāng)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(dāng)前的教育產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，它改變了教師的角色、開發(fā)了新的教學(xué)模式、極大提高了學(xué)生學(xué)習(xí)效果；隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展和深入，這種影響將會更加持久和深遠(yuǎn)。參考文獻(xiàn)：馬寧，余勝泉?簡述教學(xué)設(shè)計自動化研究[DB/OL].http:///articledigestl6/jianshu.htm.Merrill,M.David.AnIntegratedModelforAutomatingInstructionalDesignandDelivery[A].MichaelSpector.MarthaC.Polson&DanielJ.Muraida.AutomatingInstruetionalDesign:ConceptsandIssues[C].EnglewoodCliffs,NJ:EducationalTechnologyPublications,1993. 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