浅谈人工智能在教育教学中的应用（刘磊阜阳市颍东区阜阳市第二十一中学）.doc

浅谈人工智能在教育教学中的应用 刘磊 阜阳市 颍东区 阜阳市第二十一中学2018-9-14 19:53:49 【摘要】人工智能技术作为21世纪的三大顶端科技技术之一，其对教育领域的影响极为深远。本文从人工智能的现状分析，浅谈了人工智能在教育领域中的应用。【关键词】人工智能 资源共享 专家系统 教学系统【引言】 人工智能的诞生和发展。使得人们一直试图将人工智能技术应用于教育教学领域。随着现代科技的飞速发展，人工智能已经在教育教学领域得到了广泛的应用，并对教育，教学过程，教学管理产生了深远的影响。人工智能技术可以优化教学环境，激发学生的学习积极性和主动性；可以提高教学管理水平，使教学管理更加有效和合理。几十年来，随着人工智能技术的日渐成熟，它的一些研究成果被陆续运用到教育教学领域。本文将对人工智能在教育教学领域中的应用成果进行简略介绍。一.网络教学资源共享网络教学资源的不断建设和发展以及上网条件的改善，为日常教学过程中共享网络教学资源提供了方便。在教学的各个环节中共享网络教学资源开始为广大教师和学生所采用。网络教学资源共享包括提出资源共享请求，搜索引擎进行资源搜索，得到网络教学资源信息及链接跳转到教学资源网站进行资源下载或在线共享过程。广义上，能够为教学所用的网络资源都可以成为网络教学资源，因此，通过搜索引擎在当前网络教学资源共享过程中扮演了重要的角色。通过搜索引擎根据教师和学生提出的要求，能够方便快捷地搜索相关的网络教学资源，并根据一定的排序算法将搜索结果排序后提供给用户选择。但通用搜索引擎用于网络教学资源搜索与共享还存在一定的问题。首先是通用搜索引擎并不单纯为网络教学资源共享服务，因此搜索到的资源信息比较庞杂，教师和学生作为资源共享用户，经常会面临选择的资源和自己的需求相差甚远的情况。其次是通用搜索引擎只根据自身的排序算法对搜索到的网络资源信息进行排序，没有考虑教学过程中对资源共享的不同需求。例如资源收费对教师和学生在选择共享资源时影响等。第三，通用搜索引擎没有考虑教师和学生所处结点的网络环境给资源共享质量和效果带来的变化，如国内国外网络教学资源共享时的不同，在线共享时网络宽带的保证等。因此，在共享网络教学资源过程中，除了利用通用搜索引擎进行相关教学资源的搜索外，还需要从教师和学生的角度出发，根据教学的实际要求和所处的网络条件，对搜索到的教学资源进行进一步的优化，从中选择高质量的网络教学资源信息供教师和学生共享选择。为了实现上述网络教学资源共享的优化，可以将网络教学资源的搜索和共享分为资源搜索，资源优化，资源信息库更新以及资源共享等过程，如图： 搜索过程借助通用搜索引擎在Internet和本地网络教学资源信息库中进行，其中本地资源信息库保存了历次共享过程中积累的资源信息。网络教学资源建设的蓬勃发展 ，为基于网络的各种教学提供了丰富的资源支撑，提高了教师和学生利用网络开展教学的积极性。教师的日常备课与教学，学生的知识学习和能力的拓展，都越来越离不开教学资源的支持。面对丰富的网络教学资源，需要有效的资源搜索定位方法，为教师和学生的日常教学服务。如何有效搜索和定位网络教学资源，正受到越来越多的重视和研究。通用搜索引擎在网络教学资源搜索和共享中扮演了重要的角色，但也存在着很多问题。以上介绍的基于遗传算法的网络教学资源共享优化方法，可以将通用搜索引擎功能强大化，从教室和学生共享的实际需求出发，搜索优质的网络教学资源，方便教室和学生在教学中共享优质的网络教学资源。 二智能教学专家系统 专家系统是人工智能的一个重要分支，随着计算机技术的飞速发展，其应用也越来越广泛。专家系统就是模仿专家的功能，将专家的知识和经验总结成规则，以适应的方式存入计算机系统，建立知识库，然后对输入的原始数据选用适用的规则进行推理，作出决策和判断，使它具有专家的知识，能解决只有专家能解决的问题。专家系统已广泛应用于企业，学校和政府等部门。目前，高等教育正经历着深刻的变革，教育的手段由传统的课堂教学转变为网络，电视等多途径的综合运用，而现有的网络教学系统能够较好地实现网上教育信息资源，教师资源的共享，但是还存在许多问题，譬如，无法因材施教，对不同的层次的学生采取一样的教学策略，学习的主动权由学生掌握，在学习的过程中容易出现网络迷航，偏离学习目的评价手段单一，基本用于区别对或错，不能从根本上促进学习者的反思和自我表现这一主动发展过程等。上述问题的出现，除了主观的认识与对待不足外，主要是由于技术的原因。网络化教学系统必须能够根据学生的个人情况和认识结构来确定和调整教学策略，具有自动监控和激励功能，即具备智能化。智能教学专家系统是多门学科在教育领域具体应用的产物，其最主要的特点是能够依据学生自身和学习过程中的变化选择相应的教学策略，已达到个性化，智能化的教学目的。智能教学专家系统关键在于能够对学习者的学习效果进行检验并能够给出相应的学习建议，从而实现学习过程的智能化，主要功能包括以下几个：（1） 建立教学内容的智能知识库。根据不同的教学内容，按知识体系结构进行知识点的划分，并建立学习要素的数据库。（2） 对学习过程进行评价。学习效果是学习质量的重要标志，学习过程包括在线学习，在线练习，在线测试，实践教学，收集学习过程信息，进而对学习效果进行合理评价。（3） 学习指导和建议。根据学习情况给出学习效果评价，然后根据学习效果给出学习指导和学习建议，从而使学习过程具有更强的针对性，以达到提高学习质量的目的。（4） 学习导航。及时收集学生的应答信息，并加以分析处理，评判学生的成绩，为不同的学生选择不同的教学内容，帮助学生分析错误原因，判断并标识出学生当前最需要学习的知识点，提供有针对性的个别辅导和适当的补习资料。（5） 允许学生用自然语言与计算机导师进行交流。（6） 为学生创造交互协作学习的环境。 智能教学专家系统主要包括知识库，学生模型，教师模型和智能接口，其基本结构框架图如下：（1）知识库 知识库又称为领域模型，是某一领域或学科知识的知识库结构，它是智能教学专家系统的基础。存放传授给学生的课程专业知识，还能生成问题，提供对问题的正确解答以及求解问题的过程。知识库一般包含两方面的知识：一是有关课程的内容；二是有关应用这些知识来求解问题的知识，即过程知识。（2）学生模型 能准确反映学生的知识水平，学习能力等，为系统实现个别化教学提供依据。（3）教师模型 综合教学策略和课程结构方面的知识，为学生选择问题供他们解答。监督和评价他们的行为，当学生需要时为他们选择适当的补习资料。（4）诊断模型 利用诊断规则来分析学生的响应，判断学生已经懂得的知识或学生产生的错误概念，并传递到学生模型的当前状态中去。（5）人机接口 人机接口作为学生与系统之间交流信息的媒介，它所提供的表达知识和信息的手段必须是学生熟悉并便于使用的。 为了提高学生的学习质量与学习效率，必须首先了解人类学习活动的内在规律，运用系统方法分析教学问题和确定教学目标，建立解决教学问题的策略方案，试行解决方案，评价试行结果和对方方案进行修改。最终了解学习者要获得某种特定类型的知识或技能，教师应该如何使用与之相 适应的特定教学策略进行教学。由于智能教学专家系统是十分复杂的系统，所以在理论和具体实现上有大量的课题需要深入研究。【参考文献】【1】王晓根.基于遗传算法的网络教学资源共享优化调度J.电化教育研究，2006（10）【2】金聪.郭京蕾.人工智能原理与应用J.北京：清华大学出版社，2009.10【3】尹朝庆，尹皓.人工智能与专家系统M.北京：中国水利水电出版社，2002