職業(yè)教育論文-智能輔助教學(xué)系統(tǒng)模型的設(shè)計與展望摘要：近年來，智能輔助教學(xué)系統(tǒng)已經(jīng)成為國內(nèi)教育技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點，本文首先闡述了智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的發(fā)展歷程，其次對智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的模型進行了構(gòu)建，再次預(yù)測了智能教學(xué)系統(tǒng)的未來趨勢，最終指出這個有著誘人發(fā)展前景的領(lǐng)域，值得人們進一步研究和設(shè)計。關(guān)鍵詞：智能；教學(xué)系統(tǒng)；模型智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的開發(fā)是涉及人工智能、計算機科學(xué)、教育學(xué)、心理學(xué)和行為科學(xué)的綜合性任務(wù)，其研究的最終目的是由計算機系統(tǒng)擔負起教育、教學(xué)的相關(guān)責任，即賦予計算機系統(tǒng)以智能，由計算機系統(tǒng)在一定程度上代替教師實現(xiàn)最佳教學(xué)。一、智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的發(fā)展歷程智能輔助教學(xué)系統(tǒng)興起于上世紀七十年代，BoltNeranekNewman公司開發(fā)了Scholar系統(tǒng)，它被認為是最早出現(xiàn)的智能輔助教學(xué)系統(tǒng)。當時應(yīng)用人工智能技術(shù)在計算機輔助教學(xué)系統(tǒng)中添加了學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、能力以及訓(xùn)練策略。同時人工智能技術(shù)還被用于建立學(xué)習(xí)顧問之中，即存放所要教授課程的問題和技能，控制訓(xùn)練策略并給出適合學(xué)生的學(xué)習(xí)內(nèi)容，使之產(chǎn)生根據(jù)學(xué)生的能力、弱點以及所喜愛的學(xué)習(xí)風(fēng)格進行教學(xué)的軟件系統(tǒng)。隨后又出現(xiàn)了Why、Sophie、West、Buggy、Neomycin等系統(tǒng)，并將知識表示、專家系統(tǒng)、問題求解、推理方法等人工智能技術(shù)用于智能輔助教學(xué)系統(tǒng)，取得了豐碩的成果。我國智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的研究起步較晚，開始的研究工作主要集中在少數(shù)大學(xué)和研究機構(gòu)里斷續(xù)進行，且多為研究和演示用的系統(tǒng)，經(jīng)過嚴格評測的系統(tǒng)很少。最近幾年則發(fā)展較快，一些計算機公司也投入其中，伴隨著智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的迅猛發(fā)展，必將對我國的教育改革起到積極的推動作用。二、智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的模型構(gòu)建智能輔助教學(xué)系統(tǒng)是以認知學(xué)為理論基礎(chǔ)，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于CAI，是智能化的CAI。在智能輔助教學(xué)系統(tǒng)中，學(xué)生的學(xué)習(xí)也可以借助于智能化的推理機制對大量知識進行選擇、判斷與處理，使學(xué)習(xí)內(nèi)容更有針對性，從而提高學(xué)習(xí)效果。一般，智能輔助教學(xué)系統(tǒng)模型的構(gòu)建包括以下幾個模塊：1知識庫作為智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的重要組成部分，知識庫主要提供一個指導(dǎo)性的、自適應(yīng)的、開放的、可操作的框架和服務(wù)設(shè)施。為各個學(xué)科知識提供規(guī)范的知識輸入和組織，其它教學(xué)資源，如題庫、課件、素材等，均依據(jù)它來組織管理，這將使用戶可以建立適用于自己的知識體系，使各類知識應(yīng)用能夠有一個好的開發(fā)和集成基礎(chǔ)。另外，核心的教學(xué)領(lǐng)域知識將被分解為相互聯(lián)系的知識點，形成知識樹，提供可視化的、操作性好的知識樹編輯界面，方便教師將教學(xué)領(lǐng)域的知識輸入到知識庫。例如，有的智能輔助教學(xué)系統(tǒng)中的知識庫，是從知識表示入手，在SC文法知識表示體系和知識樹映射方法的基礎(chǔ)上，提出了一個動態(tài)、實時、自適應(yīng)、交互式知識庫模型。模型包括基于SC文法的知識點表示方法、知識樹結(jié)構(gòu)、知識樹映射、知識點學(xué)習(xí)循環(huán)等內(nèi)容，模型在智能輔助教學(xué)系統(tǒng)中經(jīng)過實例化設(shè)計和運用，可以表現(xiàn)出動態(tài)教/學(xué)、領(lǐng)域無關(guān)、人機交互、自適應(yīng)、個別化、可擴展等智能特點。2學(xué)生模型學(xué)生模型就是用于表示學(xué)生實際認知狀況，并通過解釋學(xué)生的活動得出他對領(lǐng)域知識和技能的掌握情況。系統(tǒng)中每個學(xué)生有唯一的ID標識，建立唯一的學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)信息和特征數(shù)據(jù)庫，系統(tǒng)智能功能的實現(xiàn)在于如何動態(tài)地、正確地提取學(xué)生的主題特征。一般，系統(tǒng)可以采用領(lǐng)域知識樹模型來表示學(xué)生對領(lǐng)域知識的掌握情況。例如，可以設(shè)學(xué)習(xí)中的整個領(lǐng)域知識樹為DKT；學(xué)生已學(xué)習(xí)過的知識樹為SKT，未學(xué)過的知識樹為SNKT；學(xué)生已掌握的知識樹為GKT，未掌握的知識樹為GNKT。則SNKT=DKT-SKT、GNKT=SKT-GKT，如果SNKT和GNKT皆為空時，則表示學(xué)生達到了學(xué)習(xí)的要求。其中，如果GNKT不為空，則學(xué)生不能進入下一階段的學(xué)習(xí)，只能進行重復(fù)學(xué)習(xí)和補充練習(xí)，直到GNKT為空時，才進入下一階段的學(xué)習(xí)。3專家決策機制該模塊可以看作智能輔助教學(xué)系統(tǒng)中的推理機，它一般采用兩級推理相結(jié)合的方法，即基于語義網(wǎng)絡(luò)的推理和基于產(chǎn)生式規(guī)則的推理，其中基于語義網(wǎng)絡(luò)的推理用于確定教學(xué)內(nèi)容，而基于產(chǎn)生式規(guī)則的推理用于確定教學(xué)策略。也有觀點認為基于規(guī)則的推理是容易健忘的，即基于規(guī)則的推理對于每一個問題的求解都是從頭開始，而不管類似的問題以前是否遇到過。但日常的智力行為則不同，人們往往迅速地把事件或問題同以前的經(jīng)驗相聯(lián)系。與基于規(guī)則的推理不同，基于范例的推理被認為是基于以前經(jīng)驗的推理。因此，在有的智能輔助教學(xué)系統(tǒng)中采用的是基于范例的推理?；诜独评淼墓ぷ鬟^程為：分析輸入，確定范例的索引，根據(jù)索引從范例庫中取出相近的范例，改善范例的問題求解方法并使之適應(yīng)于需要求解的新問題。如果成功，則創(chuàng)建索引、形成新范例并存儲；若不成功，則首先分析失敗的原因，修正解法，重新測試，或轉(zhuǎn)至重新指定索引進行范例檢索。4智能接口模塊該模塊實際上是作為系統(tǒng)與用戶交互作用的部件，它除了提供學(xué)生信息的輸入與注冊外，還實現(xiàn)了學(xué)生與系統(tǒng)之間的通信功能。與之相關(guān)的技術(shù)有自然語言處理、人機對話內(nèi)部處理、知識庫系統(tǒng)化維護、學(xué)生模型初始化、教師模型自適應(yīng)調(diào)整等。該模塊為實現(xiàn)協(xié)商、辯論、會話等教學(xué)形式的應(yīng)用提供了一個良好的環(huán)境。三、智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的未來趨勢智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的發(fā)展不是孤立、單一的，它的發(fā)展要涉及計算機科學(xué)、教育學(xué)、認知科學(xué)和人工智能等多門學(xué)科，就目前而言，其表現(xiàn)為以下幾方面的發(fā)展趨勢。1智能代理技術(shù)的應(yīng)用智能代理技術(shù)是能自動執(zhí)行用戶委托任務(wù)的計算實體，從技術(shù)的角度來看，智能代理技術(shù)應(yīng)當是由各種技術(shù)支撐著的，許多實用的應(yīng)用特性的集合，開發(fā)者正是使用這些應(yīng)用特性來擴展應(yīng)用的功能和價值，從而達到能自動執(zhí)行用戶委托任務(wù)的目的。在智能輔助教學(xué)系統(tǒng)中，學(xué)生可以使用智能代理技術(shù)進行搜索、導(dǎo)引來查詢有效知識。由于它具備學(xué)習(xí)的功能，能夠主動、高效地從網(wǎng)絡(luò)信息空間中發(fā)現(xiàn)和收集用戶所需要的信息，因此有助于解決使用單一關(guān)鍵字匹配查詢、搜索引擎引起的大量無關(guān)信息的涌現(xiàn)、信息檢索的精確度較低等問題，使得教師和學(xué)生在教與學(xué)的過程中，提高知識選取效率，加強交互學(xué)習(xí)和自主能動性學(xué)習(xí)。2自然語言處理技術(shù)的應(yīng)用自然語言處理屬于高技術(shù)學(xué)科，是知識信息處理中的核心課題。長期以來人們對計算機理解自然語言頗感興趣，計算機專家采用人工智能的理論和技術(shù)，將設(shè)定的自然語言機理用計算機程序表達出來，構(gòu)造能夠理解自然語言的系統(tǒng)。他們從系統(tǒng)功能的角度出發(fā)，把輸出對輸入文本的反映作為衡量計算機理解語言的判別標準。在智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的研究開發(fā)中，特別是智能人機接口方面，可以結(jié)合運用多種自然語言處理技術(shù)的研究成果，提高系統(tǒng)的智能。例如，通過自然語言人機接口，可以實現(xiàn)更加方便的人機交互功能；利用語義網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，可以充分實現(xiàn)知識點之間的層次關(guān)系和語義聯(lián)系；通過智能模糊查詢技術(shù)，可以實現(xiàn)系統(tǒng)知識庫的知識查找和知識利用；利用機器翻譯技術(shù)，可以開展跨語言的知識學(xué)習(xí)。3虛擬現(xiàn)實技術(shù)的應(yīng)用虛擬現(xiàn)實技術(shù)是由多媒體技術(shù)、仿真技術(shù)以及計算機技術(shù)相結(jié)合而生成的一種交互式人工世界，它的根本目標就是達到真實體驗和基于自然技能的人機交互。而教學(xué)是一個傳授知識的過程，通過親身經(jīng)歷能加速這一過程和鞏固所傳授的知識，在智能輔助教學(xué)系統(tǒng)中，使用創(chuàng)建的虛擬環(huán)境，可以在一般人所不能親身體驗的情景中，達到演示、操作的教學(xué)目的。它允許學(xué)生與現(xiàn)有的各種信息發(fā)生交互作用，學(xué)生可以在仿真過程中經(jīng)歷不同的時間和空間，可以與各種仿真物體接觸，還可以與虛擬境界的各個部分接觸，為增強學(xué)生的學(xué)習(xí)實踐提供了方便的途徑。4現(xiàn)代學(xué)習(xí)理論的應(yīng)用現(xiàn)代學(xué)習(xí)理論認為，學(xué)習(xí)不是一個被動地記錄外界信息的過程，而是一個主動建構(gòu)的過程。它要求學(xué)生由外部刺激的被動接受者和知識的灌輸對象轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔⒓庸さ闹黧w、知識意義的主動建構(gòu)者。學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中，主動地選擇一些信息，忽視一些信息，并運用原有的經(jīng)驗和具體情況去理解新的信息?，F(xiàn)代學(xué)習(xí)理論在智能輔助教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用，能為學(xué)生建構(gòu)知識提供充足的信息，容易激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)主動性，更能滿足學(xué)生的個性化要求。在當今教育改革的大環(huán)境下，智能輔助教學(xué)系統(tǒng)將顯示出越來越重要的作用。目前，我國在這方面的成果還不多，真正能投入教學(xué)實踐的系統(tǒng)則更少，這個有著誘人發(fā)展前景的領(lǐng)域，值得我們進一步研究和設(shè)計。參考文獻：1莫贊等智能教學(xué)系統(tǒng)的發(fā)展與前瞻J計算機工程與應(yīng)用，2002，（6）：7-82肖雯人工智能技術(shù)在計算機