人工智能技术在教育中应用论文Word格式.docx
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AI的研究成果又反过来应用到应用到教育过程中，促进教育的工作效率、产生新的教学模式。
用人工智能技术技术支持教学（过程）的设计、互动分析与评价，进而支持教师及其教学，这已经成为一个重要趋势；
本文阐述了教学设计自动化技术、、教学自动测评技术、专家系统、Agent等概念、重点关注的问题，以期为广大教育技术工作者提供一点借鉴.
关键词:
人工智能;
教学设计自动化;
教学自动测评,专家系统，Agent技术
一、教学设计自动化技术
“教学设计自动化”（Automated
Instructional
Design或Automating
Design，简称AID）是指有效利用计算机技术，为教学设计人员和其他教学产品开发人员在教学设计和教学产品开发过程中提供辅助、指导、咨询、帮助或决策的过程[1]。
“教学设计自动化”更为贴切的提法应该是“计算机辅助的教学设计”（Computer
Aided
Design，简称CAID）
教学设计是教育技术学最核心的内容之一，教学设计理论的发展为教育技术学的发展奠定了坚实的基础。
但是，教学设计仍然是少数教学设计专家的“专利”，在广大教师中普及应用仍然有一定的距离。
其原因主要有二，首先教学设计方法需要进一步完善和发展，包括教学设计的过程模式比较复杂、“通用”模式在各种教学情况下的不适应等；
其次“设计”的工作量过于繁杂（如内容分析阶段的ABCD方法就是一项复杂的“机械”劳动）。
因此，若能让计算机帮助教师完成一些“机械劳动”，让教师把更多的精力关注于学与教的过程和行为，具有非常重要的理论意义和现实意义。
从1984年梅瑞尔首次提出“教学设计自动化”开始，教学设计自动化吸引了很多教育技术专家、心理学家、人工智能专家和计算机专家的参与并取得了相当多的成果[1]。
目前教学设计自动化的研究主要集中在5个方面[1]
[2]
[3]：
（1）提供集成写作工具。
如WebCT、WebCL等各大网络教学支撑平台都集成了写作工具，充分利用网络的优势，简化了过程。
（2）提供教学设计专家系统。
例如，梅瑞尔等人研究与开发的ID
Expert就是基于规则的专家系统，它可以根据教学设计人员提供的信息，提出关于课程组织、内容结构、教学策略等方面的建议。
（3）提供教学设计咨询服务。
专家系统开辟了教学设计的新领域，但是却抑制了教学设计开发人员创造性的发挥，咨询系统更注重发挥教学设计人员的主观能动性。
（4）提供教学设计的信息管理系统。
如学习研究协会（Institute
for
Research
on
Learning）开发的IDE（Instructional
Design
Environment）系统。
（5）提供电子绩效支持系统（EPSS）。
如AGD绩效支持系统等。
另外，教学设计自动化技术一个最直接的应用是为教师提供教学设计模板。
Web
Quest就是一个很好的例子，它提供了多套方便适用的教学设计模板，教学设计人员和教师只需填入相应的内容，就可生成WebQuest教学网站，大大降低了教学设计的难度。
教学设计自动化的更进一步发展要求它具备更高的“智能”，这需要积极借助自然语言理解和信息检索领域的成果。
例如，我们有理由要求教学设计自动化系统能够帮助我们抽取文章中的概念以及概念之间的关系，生成一定的可视化图表，如概念图、思维导图等，并在人工校对后，生成可用的演示文稿。
达成这一目标的核心技术包括信息抽取领域的实体抽取技术和关系抽取技术。
二、教学自动测评技术
教学自动测评是计算机辅助评价（Computer-
Assisted
Assessment，简称CAA）的核心内容和研究前沿之一，其基本流程是：
把问题和任务通过计算机终端传给学生，学生通过计算机输入设备将问题的答案输入给计算机，计算机自动或半自动判断答案并记录分数。
CAA可在诊断性、形成性和总结性等三类评价中均可得到有效应用；
既可以用于学生的自我评价，也可以用于教师对学生的评价[4]。
CAA系统的构成主要包括三个方面：
（1）题库与组卷；
（2）测试环境与自动阅卷；
（3）测评数据的统计分析：
负责管理测评结果，按要求生成各种报表以及对题目进行分析。
目前，CAA应用研究主要集中在三个方面[5]：
（1）客观测试：
测试题的答案从预先定义好的有限个问题答案中选择或比较，计算机对考题答案的评分不需要任何的主观因素参与，客观测试主要用于评估知识覆盖型和事实记忆型为主的课程；
（2）计算机自适应测试
（CAT）：
指在具有一定规模的精选试题组成的题库支持下，按照一定的规则并根据被试的反应选取试题，直到满足停止条件为止；
（3）基于Internet的远程考试与评价。
客观测试和计算机化自适应测试的相关的理论、方法与技术已相当成熟，能比较好地解决了知识层面的评价问题。
其热点及前沿课题主要有两方面：
（1）主观题的测评问题及其自动化,例如，对自由文本答案的计算机测评的研究目前已经取得很大的进展；
（2）技能性非客观题的测评。
三、专家系统在教育中的应用
谓专家，一般都拥有某一特定领域的大量知识和丰富的经验。
在解决问题时，专家们通常拥有一套独特的思维方式，能较圆满的解决一类难题，或向用户提出一些建设性的意见。
专家系统（Expert
System）可视为一类具有大量专门知识的计算机智能程序系统[6]。
它能运用特定领域一位和众多专家提供的专门知识和经验，并采用人工智能中推理技术来求解和模拟通过由专家才能解决的各种复杂问题，达到与专家具有同等解决问题的能力。
它可使专家的特长不受时间和空间的限制。
因此，专家系统必须包含领域专家的大量知识，拥有类似人类专家思维的推理能力，并能用这些知识来解决实际问题。
例如，一个医学专家系统就能够像真正的医学专家一样，诊断病人的疾病，判断病情的严重性，并给出相应的处方和治疗建议等。
同领域和不同类型的专家系统，其体系结构和功能有一定的差异，但它们的组成基本不变。
一个基本的专家系统有知识库、数据库、推理机、解释器、知识获取和用户界面六个部分组成[6]。
专家系统是人工智能研究中最重要的分支之一，它实现了人工智能从理论研究走向实践应用，从一般思维方法的探讨转入运用专门知识求解专门问题的重大突破。
目前，被大多数人认可的专家系统在教育中的应用主要有两种：
即将专家系统作为学习的工具和学习的对象。
专家系统作为学习的工具
专家系统作为学习的工具首先将改变现有的教育模式，勃朗逊（Robert
Branson）在美国的《教育技术》杂志上发表的题为《过去、现在和未来的教学模式》[7]一文中，描述了一个以教育技术为基础的未来教育模式，该模式是由教师、专家系统和学生三个方面所组成的。
其中的专家系统是一个由知识和数据库组成的智能教学专家系统。
以它作为学习的工具，为学习者提供像学科专家一样的学习支持，学生通过主动地与专家系统的交互来获取知识。
同时，在这一系统中，将教师从学科事务中解放出来，使其有更多的时间和精力来协调学习者之间、学习者与专家系统之间的关系，使教师的主导作用得以充分的发挥。
这一模式的实现，可以使目前的“以教师为中心”、“以课堂为中心”的教学模式从根本上有所改变。
其次，专家系统能提供智能化的决策服务，支持服务是现代远程教育系统的重要构成要素，其宗旨是创造一个优良的学习环境，使学习者方便快捷地调用各种资源，接受关于学习的全方位服务，以获得学习的成功。
建立和维持一个高效灵活、强有力的支持服务子系统是有效地开发、管理和实施远程教育项目的保证，关系到现代远程教育的发展和生存。
但当前远程教育中的学习支持服务并不尽人意，导学和答疑的手段都还十分落后，服务方式也受到诸多限制（如：
地域、时间、人员和设施等），缺乏主动性、针对性和策略性。
欲改变支持服务的被动状况，提高支持服务的质量，其有效途径之一就是引进人工智能技术，实现服务的智能化。
例如在20世纪80年代初提出来的，把决策系统与人工智能相结合，尤其是与专家系统相结合的智能决策系统（Intelligence
Decision
Support
System），它比传统的决策支持系统具有更有效的辅导决策作用。
智能决策系统可以实现以下的一些功能：
分析和识别问题；
形成候选的决策方案（目标、规划、方法和途径等）；
构造决策问题的求解模型；
多方案、多准则、多目标情况下的比较和优化；
综合分析，包括决策结构或方案对实际问题可能产生的作用和影响的分析，以及各种环境因素、变量对决策方案或结果的影响程度分析
专家系统作为学习的对象
教育部于2003年4月正式颁布普通高中课程标准（实验稿），首次在信息技术课程中设立“人工智能初步”选修模块，从而迈出了我国高中阶段开展人工智能教育的第一步。
专家系统在人工智能领域享有很高的声誉，曾被认为“是人工智能从幻想到实践，再由实践到理论的主角”。
以专家系统作为学习对象，可以对学生的以下几个方面产生积极的作用：
1、培养学生问题解决方法的多样性
人们在现实生活中遇到的问题按其结构划分，大致可以分为三类：
[6]]结构化问题（能用形式化或公式化方法描述和求解的问题）、非结构化问题（难用确定的形式来描述，主要根据经验来求解的一类问题）和半结构化问题（介于以上两种之间的问题）。
学生在中学阶段要求解决的大都是结构化问题。
求解结构化问题主要途径是：
算法＋数据结构。
而专家系统最适合那些没有高效算法解决的情况，即非结构化问题和半结构化问题。
解决这类问题，推理可能是寻求较好解决方法的唯一希望。
因此，求解非结构化、半结构化问题的主要途径是：
知识＋推理。
通过让学生借助专家系统工具建造专家系统，包括知识库的构建和推理机制的设计，可以让学生在了解专家系统的基本特征，体验、认识专家系统的知识与技术的过程中获得对非结构化、半结构化问题解决过程的了解，从而使学生了解计算机解决问题方法的多样性，培养学生的多种思维方式，达到提高信息素养的目的。
2、培养学生人际交流的能力
为成功开发一个专家系统要求领域专家、知识工程师和用户的密切配合，领域专家提供知识和求解方法，用户提供需求，知识工程师从专家那里获取知识，并将其转化到计算机上。
在专家系统的教学中，可以要求学生自行构建由产生式规则组成的知识库，学生作为知识工程师或领域专家，即要能清楚地向他人表述自己意图，又要具备从别人那里获得对自己有用的信息的能力。
通过这种角色扮演，有利于培养学生的人际交流的能力，提高协作意识。
3、
开发学生的元认知能力
元认知又称反省认知，即对认知的认知，是个人关于他自己的认知活动过程和结果以及与之有关的任何事项的认知，其实质是个体对自己认知活动的自我意识和自我调节[8]。
斯腾伯格认为，人们对自身思维过程（分析、创造和实践性的问题解决、推理和决策制定等）了解和控制的元认知能力，相比单纯的认知能力（如知觉、记忆和思维过程）更能影响到智力[9]。
而我国现行的学习目标大都以布卢姆的教育目标分类学或加涅的理论为指导，在制定学习目标时往往忽略元认知能力的培养。
由于专家系统中的知识组织和推理过程是对人类专家思维方式的一种模拟与再现，因此学生在建造知识库过程中，需要反省自己的思维过程，将原来零碎的未成型的知识概念化、形式化和条理化，从而内化为学生自己的东西。
通过自己实践构建一个小型的专家系统，可以为学习者提供一个反思自身思维过程的机会，有助于学生认知水平的提高。
四、Agent技术在教育中的应用
Agent是一个具有自治能力的实体，这个实体是一个由软件支持下的系统[10]。
一
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