人工智能教育的应用精选(五篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的5篇人工智能教育的应用，期待它们能激发您的灵感。

篇1

【关键字】人工智能；教育；进展

【中图分类号】G40-057 【文献标识码】A 【论文编号】1009―8097（2008）13―0018―03

人工智能是一门综合的交叉学科，涉及计算机科学、生理学、哲学、心理学、哲学和语言学等多个领域。人工智能主要研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能，其长期目标是实现人类水平的人工智能。[1]从脑神经生理学的角度来看，人类智能的本质可以说是通过后天的自适应训练或学习而建立起来的种种错综复杂的条件反射神经网络回路的活动。[2]人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个可以模仿人脑行为的系统。这一研究一旦有突破，不仅给学习科学以技术支撑，而且能反过来促使人脑的学习规律研究更加清晰，从而提供更加切实有效的方法论。[3]人工智能技术的不断发展，使人工智能不仅成为学校教育的内容之一，也为教育提供了丰富的教育资源，其研究成果已在教育领域得到应用，并取得了良好的效果，成为教育技术的重要研究内容。

人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的，其主要研究领域有：专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统、人工神经网络和分布式人工智能等。[4]目前，在教育中应用较为广泛与活跃的研究领域主要有专家系统、机器人学、机器学习、自然语言理解、人工神经网络和分布式人工智能，下面就这些领域进行阐述。

一 专家系统

专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它使用人工智能技术，根据某个领域中一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。[5]专家系统主要组成部分为：知识库，用于存储某领域专家系统的专门知识；综合数据库，用于存储领域或问题的初始数据和推理过程中得到的中间数据或信息；推理机，用于记忆所采用的规则和控制策略的程序，使整个专家系统能够以逻辑方式协调地工作；解释器，向用户解释专家系统的行为；接口，使用户与专家系统进行对话。近几十年来，专家系统迅速发展，是人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域，广泛用于医疗诊断、地质勘探、军事、石油化工、文化教育等领域。

目前，专家系统在教育中的应用最为广泛与活跃。专家系统的特点通常表现为计划系统或诊断系统。计划系统往前走，从一个给定系统状态指向最终状态。如计划系统中可以输入有关的课堂目标和学科内容，它可以制定出一个课堂大纲，写出一份教案，甚至有可能开发一堂样板课，而诊断系统是往后走，从一个给定系统陈述查找原因或对其进行分析，例如，一个诊断系统可能以一堂CBI（基于计算机的教学，computer-based instruction）课为例，输入学生课堂表现资料，分析为什么课堂的某一部分效果不佳。在开发专家计划系统支持教学系统开发（ISD）程序的领域中最有名的是梅里尔（Merrill）的教学设计专家系统（ID Expert）。[6]

教学专家系统的任务是根据学生的特点（如知识水平、性格等），以最合适的教案和教学方法对学生进行教学和辅导。其特点为：同时具有诊断和调试等功能；具有良好的人机界面。已经开发和应用的教学专家系统有美国麻省理工学院的MACSYMA符号积分与定理证明系统，我国一些大学开发的计算机程序设计语言、物理智能计算机辅助教学系统以及聋哑人语言训练专家系统等。[7]

目前，在教育中，专家系统的开发和应用更多的集中于远程教育，为现代远程教育的智能化提供了有力的技术支撑。基于专家系统构造的智能化远程教育系统具有以下几个方面的功能：具备某学科或领域的专门知识，能生成自己的提问和应答； 能够分析学生的特征，评价和记录学生的学习情况，诊断学生学习过程中的错误并进行补救教学；可以选择不同的教学方法实现以学生为主体的个别化教学。[8]目前应用于远程教育的专家系统有智能决策专家系统、智能答疑专家系统、网络教学资源专家系统、智能导学系统和智能网络组卷系统等。

二 机器人学

机器人学是人工智能研究是一个分支，其主要内容包括机器人基础理论与方法、机器人设计理论与技术、机器人仿生学、机器人系统理论与技术、机器人操作和移动理论与技术、微机器人学。[9]机器人的发展经历了三个阶段：第一代机器人是以 “示教―再现”方式进行工作；第二代机器人具有一定的感觉装置，表现出低级智能；第三代机器人是具有高度适应性的自治机器人，即智能机器人。目前开发和应用的机器人大多是智能机器人。机器人技术的发展对人类的生活和社会都产生了重要影响，其研究和应用逐渐由工业生产向教育、环境、社会服务、医疗等领域扩展。

机器人技术涉及多门科学，是一个国家科技发展水平和国民经济现代化、信息化的重要标志，因此，机器人技术是世界强国重点发展的高技术，也是世界公认的核心竞争力之一，很多国家已经将机器人学教育列为学校的科技教育课程，在孩子中普及机器人学知识，从可持续和长远发展的角度，为本国培养机器人研发人才。[10]在机器人竞赛的推动下，机器人教育逐渐从大学延伸到中小学，世界发达国家例如美国、英国、法国、德国、日本等已把机器人教育纳入中小学教育之中，我国许多有条件的中小学也开展了机器人教育。

机器人在作为教学内容的同时，也为教育提供了有力的技术支撑，成为培养学习者创新精神和实践能力的新的载体与平台，大大丰富了教学资源。多年来，我国中小学信息技术教育的主要载体是计算机和网络，教学资源单一，缺乏前瞻性。教学机器人的引入，不仅激发了学生的学习兴趣，还为教学提供了丰富的、先进的教学资源。随着机器人技术的发展，教学机器人种类越来越多，目前在中小学较为常用的教学机器人有：能力风暴机器人、通用机器人、未来之星机器人、乐高机器人、纳英特机器人、中鸣机器人等。

三 机器学习

机器学习是要使计算机能够模仿人的学习行为，自动通过学习来获取知识和技巧，[11]其研究综合应用了心理学、生物学、神经生理学、逻辑学、模糊数学和计算机科学等多个学科。机器学习的方法与技术有机械学习、示教学习、类比学习、示例学习、解释学习、归纳学习和基于神经网络的学习等，近年来，知识发现和数据挖掘是发展最快的机器学习技术。机器学习（自动获取新的事实及新的推理算法）是使计算机具有智能的根本途径，对机器学习的研究有助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。[12]

随着计算机技术的进步和机器学习研究的深入，机器学习系统的性能大大提高，各种学习算法的应用范围不断扩大，例如将连接学习用于图文识别，归纳学习、分析学习用于专家系统等，大大推动了在教育中的应用，例如在建构适应性教学系统中，用机器学习与朴素的贝叶斯分类器动态了解学生的学习偏好，有较高的准确率[13]。基于案例的推理（case-based reasoning，CBR）是一种新兴的机器学习和推理方法，其核心思想是重用过去人们解决问题的经验解决新问题，在计算机辅助教育方面，已经出现了基于CBR的图形仿真教育系统，并且，针对个体特征的教育教学方法研究也有所突破。[14]另外，数据挖掘和知识发现在生物医学、金融管理、商业销售等领域的成功应用，不仅给机器学习注入新的生机，也为机器学习在教育中的应用提供了新的前景。

四 自然语言理解

自然语言理解就是研究如何让计算机理解人类的自然语言，以实现用自然语言与计算机之间的交流。一个能够理解自然语言信息的计算机系统看起来就像一个人一样需要有上下文知识以及根据这些上下文知识和信息用信息发生器进行推理的过程。[15]自然语言理解包括口语理解和书面理解两大任务，其功能为：回答问题，计算机能正确地回答用自然语言提出的问题；文摘生成，计算机能根据输入的文本产生摘要；释义，计算机能用不同的词语和句型来复述输入的自然语言信息；翻译，计算机能把一种语言翻译成另外一种语言。由于创造和使用自然语言是人类高度智能的表现，因此对自然语言处理的研究也有助于揭开人类高度智能的奥秘，深化对语言能力和思维本质的认识。[16]

自然语言理解最早的研究领域是机器翻译，随着应用研究的广泛开展，也为机器人和专家系统的知识获取提供了新的途径，例如由MIT研制的指挥机器人的自然语言理解系统SHRDLU就可以接收自然语言，进行人机对话，回答关于桌面上积木世界中的各种问题。同时，对自然语言理解的研究也促进了计算机辅助语言教学和计算机语言设计等方面的发展，例如“希赛可”网络智能英语学习系统，这个基于网络的“人-机”语境的建立，突破了普通英语教师和传统的单机的多媒体教学软件所能具备能力限制，也比建立于网络的“人-人”语境更具灵活性，可以为远程学习者提供良好的英语学习支持，在国内第一次系统地将用自然语言进行的人机对话系统应用在计算机辅助外语教学上，在国际上也是一种创新。[17]

五 人工神经网络

人工神经网络就是在对大脑的生理研究的基础上，用模拟生物神经元的某些基本功能的元件（即人工神经元），按各种不同的联结方式组织起来的一个网络，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某个方面的功能，例如可以用于模仿视觉、模式识别、声音信号处理、控制、故障诊断等领域，人工神经元是人工神经网络的基本单元。[18]人工神经网络有两种基本结构：递归（反馈）网络和多层（前馈）网络，两种主要学习算法：有指导式学习和非指导式学习。

人工神经网络从模拟人类大脑神经网络的结构和行为出发，具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力，特别适合于处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题，[19]这使人工神经网络具有更大的发展潜能，目前已经开发和应用的人工神经网络模型有30多种。人工神经网络在教育中的应用大多是与教学专家系统相结合，以此来改进教学专家系统的性能，提高智能性，使其在教学过程中对突发问题具有更好的应对能力。人工神经网络在学校管理中也得到应用，例如采用误差反传算法（BP）的多层感知器已应用于高校管理之中。

六 分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence，DAI)

分布式人工智能是分布式计算与人工智能结合的结果，研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型，主要研究问题是各Agent之间的合作与对话，包括分布式问题求解和多Agent系统两个领域。[20]分布式人工智能系统一般由多个Agent组成，每个Agent又是一个半自治系统，Agent之间及Agent与环境之间进行并发活动并进行交互来完成问题求解。[21]由于分布式人工智能系统具有并行、分布、开放、协作和容错等优点，在资源、时空和功能上克服了单智能系统的局限性，因此获得了广泛的应用。

分布式人工智能中的Agent和多Agent技术在教学中的应用逐渐受到关注。在教学中引入Agent可以有效地提高教学系统的智能性，创造良好的学习情境，并能激发学习者的学习兴趣，进行个性化教育。目前，Agent和多Agent技术多用于远程智能教学系统，通过利用其分布性、自主性和社会性等特点，提高网络教学系统的智能性，使教学资源得到充分利用，并可实现对学习者的学习行为进行动态跟踪，为学习者的网络学习创造合作性的学习环境。在网络教学软件中应用Agent技术的一个典型是美国南加利福尼亚大学（USC）开发的教学Adele（Agent for Distance Education - Light Edition） [22]。Agent技术在网络教学软件中取得的良好效果，促进了研究者对分布式人工智能在教育中的应用研究。

综上所述，科学技术的发展将会推动人工智能技术在教育中应用的广度和深度。从人工智能的应用趋势来看，人工智能在教育中应用的扩展可以通过以下三个方面进行：一是人工智能与其他先进信息技术结合。人工智能已经与多媒体技术、网络技术、数据库技术等有效的融合，为提高学习效率和效度提供了有力的技术支持，而引起教育技术界广泛关注。[23]例如人工智能技术通过与多媒体技术相结合，可以提高智能教学系统的教学效果；与网络通讯技术相结合，可以提高和改进远程教育的智能性。二是人工智能应用研究领域间的集成。人工智能应用研究领域之间并不是彼此独立，而是相互促进，相互完善，它们可以通过集成扩展彼此的功能和应用能力。例如自然语言理解与专家系统、机器人的集成，为专家系统和机器人提供了新的知识获取途径。三是人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸与扩展，这些新领域有分布式人工智能与Agent、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现以及人工生命等[24]，这些发展与应用蕴藏着巨大潜能，必将对教育产生重要的影响。

技术发展不断发挥着引导教育技术研究的作用，一种新兴技术的出现总是会掀起相应的研究热潮, 引发对技术在教育中应用的探讨、评价以及与传统技术的对比。[25] 人工智能作为一门交叉的前沿学科，虽然在基本理论和方法等方面存在着争论，但从其研究成果与应用效果来看，有着广阔的应用前景，值得进一步的开发和利用。

参考文献

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[22] Erin Shaw, W. Lewis Johnson, and Rajaram Ganeshan, Pedagogical Agents on the Web[DB/OL].

篇2

关键词：人工智能；机器学习；教育应用

一、前言

当前的人工智能虽然还不够完善但其在人类的发展进程中起到了巨大的作用。因为其具有了超强的学习和分析的能力，在个人以及人工智能较量的过程中人工智能一直都是处在领先的地位，为此可以利用到人工智能来促进到人类社会的快速发展。

二、相关概念阐述

人工智能又称AI，是模拟物种智能应用的技术实现和科学。机器智能的科研市场领域包括各种图像和语言结构的快速识别，以及使用语言直接处理和服务机器人。它不仅相当于人类行为的智能，还可以系统地模拟物种的思维，并将在几年内超越历史上的物种。在未来，机器人不断学习，以使仿人机器人模仿人类的学习方式，在这一过程，获得新的各种知识，智能机器人的学习过程更快，可以实现对海量综合数据的深入分析。此外，人工智能机器人不仅可以获得更准确的结果，而且具有独特且更快的信号传输速率。许多科学家有能力超越人类自身。在深入思考核心问题时，实际上，很多人因为机器人是人类设计的，所以不可能超越人类的历史，但是人工智能机器人可能具有集成的学习功能，因此这种可能性将变得非常大。人工智能机器人具有继续学习技术的能力，没有人能够预测学习数据后的整体智能水平。

三、人工智能视域下机器人学习的适切性

在当前的文化和教育生活环境中，由于智能教育的兴起，大数据情境系统功能可以为学生综合分析和选择各种类型的信息，从而重用具有潜在影响的知识可以促进智能教育的发展。智能机器人继续学习，但借助计算机来分析综合数据，例如，以完全掌握规则并进行非常有效的分析和预测。可以看出，机器人正为人类智能教育而学习更有益。在教育中，信息化的进程在今天的时代，智能教育无疑已经成为吸引学生在学习过程中的重要因素。将学习与先进技术核心技术结合起来的方法有很多。人工智能机器人必然会给文化教育生态系统带来帮助。向人工智能机器人学习的方式很多，学校教师可以提高和教育的整体质量和效率，学生也可以赢得符合自身市场需求的学习服务，这有助于减轻学生和家长的负担。

四、人工智能视域下机器人学习的应用创新研究

从人工智能技术的角度来看，智能机器人学习是目前世界上最先进的技术。大数据在教育相关领域的应用具有很好的业务前景。人工智能机器人持续学习的应用可以帮助一些学生实现相关知识与数据之间的联系。

（一）机器人学习与教育之间的融合仅从当前的现象来看，大多数教师不了解核心技术，而了解该技术的人也不了解教育，这很容易导致无法在教育与核心之间形成良好的关系。因为技术研发人员不了解教育，所以不能从教育的多个角度审视开发过程，优秀的教师也不能从技术角度回应数据的全面发展。在人工智能开发领域，机器人应该深入地整合到学习和教育中。组织技术实施和教育核心领域的相关人员进行直接沟通和交流，使人工智能机器人在学习和应用过程中能够更充分地认识到技术研发和生产人员的过程。

（二）机器人学习在学习场景方面的应用人工智能在学校教育领域的应用，因其未来的发展趋势而呈现出明显的趋势。然而，随着学校教育核心领域的许多专业学科的介入，对学习人工智能机器人的要求将越来越高。当你开始学习同一个主题时，需要在同一个应用程序中逐步建立不同的场景。这对机器人来说更难在未来继续学习，但也是最值得创新的。仿人机器人普遍对大量综合数据进行深入分析，分析每个学习内容主题的特点和各部分学生的特点，并采取相应的更有针对性的基本教学方法，提高同学教育的速度和效率。

（三）机器人学习对于智慧环境创新方面的应用首先，由于文化教育市场中的数据种类繁多且缺乏正常秩序，这也增加了在大型集成数据系统中分析和处理文化和教育数据的难度。其次，在随后的数据处理过程中，随着时间的推移会遇到数据隐私问题，如何保护数据隐私是另一个需要注意的关键问题。因此，在教育的相关领域，大综合数据的后续处理以改善文化教育和质量，并确保在教育中最终数据的合理使用，必须在许多方面进行协调与合作，从而促进共享的合法性。最后，必须有效地确保可以长期保持教育中的数据情况并实现流程标准化。有可能实现最终数据的统一，这将大大降低全面数据交换的总体成本，并努力实现数据的无缝集成。数据的最终数据主要是由于目标学生的地区差异，以满足同一学生学习知识的不同需求。

篇3

2016年1月，美国佐治亚理工学院计算机学院的教授AshokGoel，借助IBM的Watson人工智能系统创建了一个在线机器人JillWatson，并将其作为课程教学助理。其目的是帮助教师回答学生通过在线论坛提出的大量课程问题。通过几个月的反复调试，JillWatson的回答已经能够达到97%的正确率。现在，机器人助教已经可以直接与学生沟通，不需要真人助教的帮助。这项人工智能在教育中的使用，解决了AshokGoel教授的助教人数不够，难以及时回答学生提问的困境，增加了学生参与在线学习的兴趣，提高了在线学习的留存率。

这只是人工智能在教育领域的小试牛刀。虽然有专家预测在未来十年内不会看到人形机器人替代教师进入课堂，不过地平线报告2016年基础教育版和2107年高等教育版都预测未来五年内人工智能将会在教育行业普及。

教育行业已有的人工智能研究和应用

Woolf等人在2013年提出了人工智能在教育领域应努力解决“五大挑战”：①为每一个学习者提供虚拟导师：无处不在地支持用户建模、社会仿真和知识表达的整合。②解决21世纪技能：协助学习者自我定位、自我評估、团队合作等。③交互数据分析：对个人学习、社会环境、学习环境、个人兴趣等大量数据的汇集。④为全球课堂提供机会：增加全球教室的互联性与可访问性。⑤终身学习技术：让学习走出课堂，进入社会。

过去十年，一些研究者对人工智能在教育领域中的应用做了大量的探索。相关的研究成果包括：①跟踪学习者的思维步骤和解决问题的潜在目标结构（Anderson等，1995）；②诊断误解和评估学习者的理解域（VanLehn，1988）；③提供及时的指导、反馈和解释（Shute，2008）；④促进高效学习的行为，如自我调节、自我监控和自我解释（Azevedo&Hadwin，2005）；⑤以合适的难度水平和最适当的内容来规划学习活动（VanLehn，2006）。

这些研究，基本上使用到了人工智能的每一项技术——自然语言处理、不确定性推理、规划、认知模型、案例推理、机器学习等。“智能导师系统”就是基于这些研究和技术而开发的人工智能教育应用。类似的成熟产品包括Tabtor（hellothinkster.com）、CarnegieLearning（carnegielearning.com）和FrontRow（frontrowed.com）。2014年，加拿大西蒙弗雷泽大学的一项试验发现用智能导师系统的学习者比使用其他教学方法的学习者获得的成绩更高。

人工智能在教育行业的新发展

教育行业的三种类型（内容、平台和评估）的服务商都在经历着一场变革。内容出版商面临纸质印刷到数字出版和开放教育内容的挑战。学习平台正试图区分自适应、个性化和数据分析的功能。评估供应商则继续探寻从多项选择题测试转向更具创新性的问题类型。人工智能将为这三种类型教育服务商带来新的发展思路和契机，同时也惠及教育生态系统中的所有利益相关者。学生通过即时反馈和指导提高学习效率，教师将获得丰富的学习分析和个性化指导经验，父母能够低成本地为孩子改进职业前景，学校能够规模化提高教育质量，政府能够提供负担得起的教育。2017年，人工智能将在以下领域发挥其效益。

1.人工智能批改作业

批改作业和试卷是一件乏味的工作，这通常会占据教师大量的时间，而这些时间本可以更多地用于与学生互动、教学设计和专业发展。

目前，人工智能批改作业已经相当接近真人教师了，除了选择题、填空题外，作文的批改能力已经大幅提高。美国斯坦福大学已经成功开发出一种机器学习程序，能够批改8～10年级的作文。随着图像识别能力的大幅提高，手写答案的识别也接近可能。就连占有美国标准化考试60%市场份额的全球最大教育企业——培生公司也认为，人工智能已经可以出现在教室并提供足够可信的评估。据培生公司近期的报告IntelligenceUnleashed推测，人工智能软件所具有的广泛的、定制的反馈能够最终淘汰传统测试。

2.人工智能实现一对一辅导

自适应学习软件已经能为学生提供个性化学习支撑。据2011年VanLehn的一项研究发现，人工智能在某些特定主题和方法上比未经训练的导师更具有效性。进一步的研究发现，人工智能导师能在学生出错的具体步骤上给予实时干预，而不是就整个问题的答案给予反馈（Corbett&Anderson，2001；Shute，2008）。

自适应学习在拉美地区正在兴起。AndréUrani市政学校的学生使用人工智能软件Geekie观看在线课程（视频和练习）。Geekie为学生提供每一步的实时反馈，并随着学习的进展来传授更为精细的课程内容。

早在1984年，本杰明·布卢姆的研究就提出一对一辅导能带来更好的学习效果。而人工智能技术可以模拟一对一辅导，以更好地跟踪、适应和支持个体学习者。这将是人工智能在教育中更高层次的个性化学习应用。例如，比尔·盖茨看好的人工智能聊天机器人或个人虚拟导师，能在学生面临挑战时提供强有力的支持，随时随地回答学生的提问；还可以为学生订制学习方案和规划职业发展路径，并引导学生走向成功。更重要的是，人工智能可以匹配聊天机器人或虚拟导师的面孔和声音来满足学生个人喜好。对比网页界面的自适应学习系统，这才是真正做到了一人一导师。

3.人工智能关注学生情感

2016年地平线报告高等教育版把情感计算列为教育技术发展普及的重要方向。也就是说，人工智能不仅限于模拟人类传递知识，还能通过生物监测技术（皮肤电导、面部表情、姿势、声音等）来了解学生在学习中的情绪，适时调整教育方法和策略。例如，机器人导师捕捉到学生厌烦的面部表情时，就可以立即改变教学方式努力激发他们的兴趣。这种关注情感的人机交流为学生营造一个更真实的个性化学习环境，更好地维持了学习者的动机。美国匹兹堡大学开发的AttentiveLearner智能移动学习系统就能通过手势监测学生的思想是否集中。突尼斯苏斯国家工程学院的研究人员正在研究开发基于网络的人工智能教学系统。该系统能够识别学生在任何地方开展科学实验的面部表情，以优化远程虚拟实验室的教学过程。

进一步的研究发现，人工智能还可以关注学生的心理健康。当前已经有使用人工智能来为自闭症儿童提供有效支持的案例。例如，伦敦知识实验室在Topcliffe小学开展试验，让自闭症学生与半自动虚拟男孩安迪开展互动交流，研究人员发现患有自闭症的学生在社交能力方面有进步。

4.人工智能改进数字出版

教科书等课程材料并非总是完美，传统印刷出版让课程的修订变得过于缓慢。这不仅是生产工艺的问题，更主要的是纸质课程材料无法快速获取使用者的反饋来识别缺陷所在。而数字化出版在人工智能的支撑下能彻底改变这一现状。

人工智能可帮助使用者快速识别课程缺陷。大规模网络开放课程Coursera的提供者已经将这一想法付诸实践。当发现大量学生的作业提交了错误的答案时，系统会提示课程材料的缺陷，进而有助于弥补课程的不足。

另一项人工智能在数字化出版的应用是自动化组织和编写教材。这是基于深度学习系统能模仿人类的行为进行读和写。ScottR.Parfitt博士的内容技术公司CTI就依据这项技术帮助教师定制教科书——教师导入教学大纲，CTI的人工智能引擎能自动填充教科书的核心内容。

随着自然用户界面和自然语言处理在人工智能领域的成熟应用，课程材料的数字化出版也会有更新的形态——不再局限于书本或网页的形式，聊天机器人和虚拟导师将成为内容表达的更好的方式。

5.人工智能作为学生

多年的研究表明，教会别人才是更好的学习，即learning-by-teaching。美国斯坦福大学教育学教授DanielSchwartz正基于这一理念来开发新的人工智能产品。他联合了多个领域的专家一起开发了人工智能应用——贝蒂的大脑（Betty’sBrain），让学生来教贝蒂学习生物知识。试点研究发现，使用这一方法来学习的学生比其他学生成绩更好，且在科学推理上也更胜一筹。

类似的研究和开发还有瑞典隆德大学的TimeElf和美国卡内基梅隆大学的SimStudent，这两个人工智能产品也是基于learning-by-teaching而开发，让学生在教会机器人知识的过程中深化对知识的理解。

另外，人工智能还推动其他教育方法和技术更好实现。如让虚拟现实学习环境更具沉浸感；给学生带来更多动手实践的机会；提供基于丰富学习分析的仿真和游戏化学习场景等。

篇4

【关键词】计算机 人工智能技术 系统

人工智能（Artificial Intelligence）是研究使计算机模拟人的学习、推理、思考、规划等思维过程和智能行为的学科，用过对计算机实现智能的原理的研究，制造出类似于人脑智能的计算机，使计算机实现更高层次的应用。随着信息技术的发展和网络的广泛普及，人们教育观念正在悄然改变，新型的教育模式正在成形，计算机网络远程教育迅速发展，然而由于计算机网络远程教育发展尚不成熟，实际应用过程中存在诸多问题，而人工智能的引入，则使计算机网络教育水平提升到一个全新的发展台阶，并展现了其广阔的发展前景[1]。

一、人工智能技术概况

人工智能是通过研究人的智慧机理和思维过程，利用计算机体现和模拟人的智能行为。人工智能自其正式提出至今短短几十年内取得飞速的发展，已经成为一种成熟的工具。由于人工智能的效用堪比人的智慧，在进行信息分析处理时可以采取语音识别，实现人机对话，所以其应用范围自其发展以来逐步向诸多领域扩展，如医学、建筑学、地质学、机械等，而其研究课题也不断深入，如专家系统、机器人、自然语言处理系统、博弈等。人工智能具有理解经验并从中学习、辨别模糊或互相矛盾的信息、快速而成功地对新环境做出反应、在解决问题时使用推理进行有效的推导、能处理复杂的情况、应用知识控制环境等诸多能力。人工智能是一个知识信息系统，知识在人工智能中占据重要的地位，计算机的智能只有通过对知识的发现、储存、学习、推理和决策才能展现出来。人工智能主要有以下优势：首先，由于知识储存与计算机系统中，为人们知识传播和复制带来了极大的便利，计算机网络技术的发展，使知识的传播和复制突破时间和空间的限制，为人们带来无限的知识共享。其次，人工智能系统拓展了知识信息获取渠道，同时在某些任务处理的质量和速度上，人工智能展现的能力惊人的能力，远非人类所能及[2]。

二、人工智能技术在计算机网络教育中的应用

（一）智能决策支持系统

智能决策支持系统（IntelligentDecision Support System）是由决策支持系统与人工智能结合的产物，在网络教育领域的应用展现出广阔的发展前景。智能决策支持系统在数字图书馆中的应用，则使得决策目标和进行问题的识别更加明确，帮助决策者建立起完善的决策模型，提供多种备选方案，同时对各种备选方案进行选择、优化、比较、分析，从而使决策者的决策更加准确、有效[3]。

（二）智能教学专家系统

智能教学专家系统ITES（Intelligent Teaching Expert System）是传统CAI系统转向的主要方向，是一种开放式交互教学系统，通过智能教学专家系统利用计算机对专家教授教学思维的模拟，从而为教学提供一个良好的智能环境。一方面，学生可以通过智能专家系统获取知识，另一方面，智能教学专家系统能根据学生的具体实际情况（包括知识储备、能力、学习方式等）进行知识传授，从而使教学效果大大提升。在智能教学专家系统中，智能计算机辅助教学占据重要地位，具有以下智能：首先，自动生成各种问题和练习，并在教学内容理解的基础上，形成问题解决方案，同时还能自动生成和理解自然语言；其次，能根据学生的自身实际情况，对学生的学习内容和教学进度进行合理调整，并对教学内容具有解释咨询的能力；再次，能对学生的错误进行判断，评价学生学习行为，并帮助学生纠正错误，同时使自身教学策略得到完善。

（三）智能导学系统

智能导学系统（Intelligent Induct-learning System）是现代继续安吉网络教育系统的重要组成部分，是实现计算机网络教育项目的保障。通过智能导学系统，能为学生提供一个良好的学习环境，并能快速地获取其所需要的各种资源，从而使学习者获得学习的全方位服务，进而达到学习的成功。智能Agent技术的智能导学系统，可根据学生的具体情况制定符合学生实际的导学策略，并为学生提供个性化、针对性的服务。在这种导学策略下，系统不仅能自动生成各种问题和解决方案，并且能合理规划、调整学习内容和进度，同时能针对信息反馈内容及时修正导学策略，使导学策略更加合理科学[4]。除了上述3各种系统在计算教学中的应用，还有智能仿真技术（Intelligent Simulation Technology）、智能硬件网络IHN（Intelligent Hardware Network）、智能网络组卷系统INES （Intelligent Network Examine System）、智能信息检索引擎 （Intelligence Information Retrieval Engine）等系统在计算机网络教学中应用，这些人工智能在计算机网络教学中的应用，共同推进了计算机网络教学的发展。

三、结语

计算机网络教育中加强对人工智能技术的引入，使我国现代计算机网络教育呈现蓬勃发展的态势，通过多种智能系统的应用，使计算机网络教育的学习环境得到极大的改善，计算机网络教育的时空制约进一步突破，大大延伸了计算机网络教育的服务领域。随着人工智能技术在计算机网络教育中应用的深入研究和发展，未来计算机网络教育的个性化将会更加突出，远程教育也将实现更好的发展。

参考文献：

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篇5

[关键词]人工智能；中学辅助教育；教育资源

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.36.197

1 中学教育现状

教育乃立国之本，而中学教育乃是重中之重。一方面，中学生处于青春的成长期，各项综合素质逐渐完善中，中学教育意义和责任重大；另一方面，中学教育仍然是应试教育为主，仍然需要面对千军万马过独木桥的“中考”“高考”，中学教育很大程度左右了学生的未来。

目前的中学教育资源，分为公共教育资源――公办/民办学校教育，和社会教育资源――私人家教、补习班等，有如下两个特点。

1.1 学生得到的公共教育资源不足

学校班级结构的构成是：一名班主任教师，多名科任教师。在大多数学校中，无论是班主任教师，还是科任教师，均会承担其他班级的教学任务。可以看出，教师资源是非常有限的，加上“中考”“高考”的上线压力，教师往往会将有限的精力分散关注在所有的学生上，每个学生得到的公共教育资源并不多。

1.2 学生获取的社会教育资源不公

学生若在学校无法获取更多的教育资源，将不得不转向社会教育资源去求助。据统计，学生参与社会教育资源的成本在200元/小时，学习费用成本过高，进一步造成普通学生的社会教育资源也无法获取。

本文要探讨的，正是通过人工智能这一现代信息化技术，构建智能辅助学习系统，使中学生能够获取到更多、更公平的教育资源。

2 智能辅助学习

2.1 人工智能简介

人工智能（Artificial Intelligence）是计算机科学的一个分支，是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科，能够对人的意识、思维等信息过程进行模拟。随着计算机科学技术的发展，特别是近年来大数据技术的成功应用，人工智能在越来越多的行业展现出蓬勃的冲击力。以谷歌围棋机器人“阿尔法”、微软助理机器人“小娜”等为代表的虚拟智能机器人，能像人那样思考，也具备超过常人的智能。

在国内，人工智能在教育领域的理论研究和教学实践表现得越来越活跃，尽管人工智能并不是为教育专门研发的，但是人工智能的不断发展，使得其在教育中的应用也越来越广泛，教育的智能化一直是教育界和教育技术领域的理想和目标。

2.2 智能辅助学习系统

智能辅助学习系统，其表现形式是能够为每个学生，配备一个虚拟教师。学生能够通过电子设备（如手机、计算机），与虚拟教师进行交流对话，咨询虚拟教师各学科的问题，并得到有效的学习辅助。

该智能辅助学习系统，具备以下几个特征。

2.2.1 虚拟教师跨学科能力

与传统的教师专一某一学科不同，虚拟教师并没有学科边界划分。只要学习系统研发出某一学科的学习算法，该虚拟教师就能够获取该门学科的能力。

2.2.2 虚拟教师深度自学习

虚拟教师的“智能”来源于三方面。一是学生基本信息档案，该档案涵盖了从小学教育开始的学科成绩、综合能力、爱好特长等，虚拟教师得到学生的人物画像。二是虚拟教师对学生的自学习，每一次双方的沟通交流，虚拟教师都能够不断更新发展学生的画像。三是虚拟教师对学校课堂内容的自学习，虚拟教师并不是独立于学校教育存在的，而是作为学习教育资源的一个补充，虚拟教师能够掌握课堂进展、作业部署、考试动态等信息。

2.2.3 接近自然语义的沟通

学生与虚拟教师之间，可以通过自然语义的语音和文字进行沟通，如 “今天数学作业第2题不会”“《荷塘月色》全文中心思想是什么”“Lets start a conversation”等。其他计算辅助手段为补充，如上传某道数学题图片，虚拟教师通过图形识别匹配，给出该题的解题思路和讲解。

2.3 优势分析

智能辅助学习系统，有三大核心优势。

一是“即学即问”，相比目前的学校教育和社会教育，学生在学习遇到困难时，只有有限的时间与教师交流，在智能辅助学习系统中学生将不受空间、时间限制，随时随地可以与虚拟教师互动，获取充足的教育资源。

二是“定制教学”，相比目前的教育形式，课堂上教师与学生是一对多的关系，教师不可能专为某个学生定制教学方案，在智能辅助学习系统虚拟教师与学生是一对一的关系，虚拟教师能够更了解学生，根据学生的具体情况制订最佳学习方案。

三是“受众广阔”，相比目前的公共教育资源紧缺、社会教育资源费用昂贵，智能辅助学习系统一旦推广，受众学生可无限增加，边际效应非常明显。并且计算机系统设计特有的水平扩展能力，能够随着学生人数的增加而增加，支撑广大的学生辅助学习。

2.4 前景预测

笔者比较看好人工智能在中学辅助教育中的落地前景，除了前文所述的人工智能技术发展，为中学教育带来的价值外，当前国家政策和社会环境也非常有利。

第一，未来10年国家政府和教育部门会大幅增加在教育信息化产业上的投入，随着《国家中长期教育改革和发展纲要（2010―2020年）》和《教育信息化十年发展规划（2011―2020年）》等相关规划相继出台，各级地方政府和教育部门都非常重视教育信息化产业的投入，人工智能+云计算是重中之重，人工智能技术的兴起必将教育信息化推向一个新的高度。

第二，教育信息化逐渐成为风口，根据前瞻产业研究《中国在线教育市场前景与投资战略规划分析报告》统计，2015年在线教育市场规模大约为479亿美元，而这一数字在2020年预计将增长到504亿美元。这个持续迅猛增长的市场正在吸引越来越多的创意和资本，教育领域中的人工智能也很快会成为热点，涉足其中的高科技公司也会越来越多。

3 结 论

本文通过智能辅助学习系统，探索了人工智能在中学辅助教育中的一个应用。虽然没有介绍具体的技术实现、系统研发，但对现状痛点、应用前景做了综合性分析概述，相信随着科学技术的持续发展、教育领域的融合开放，本文探索的这个应用将实现于市场，使广大中学生能够获取到更多、更公平的教育资源。

参考文献：

[1]何维贵.利用现代化教学手段打造高效课堂[J].广西教育（中等教育），2013（6）.

[2]王斐.人工智能在中学教育教学中的应用现状分析[J].中国医学教育技术，2013（4）.