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[關鍵詞]人工智能；中學輔助教育；教育資源
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.36.197
1 中學教育現(xiàn)狀
教育乃立國之本，而中學教育乃是重中之重。一方面，中學生處于青春的成長期，各項綜合素質逐漸完善中，中學教育意義和責任重大；另一方面，中學教育仍然是應試教育為主，仍然需要面對千軍萬馬過獨木橋的“中考”“高考”，中學教育很大程度左右了學生的未來。
目前的中學教育資源，分為公共教育資源――公辦/民辦學校教育，和社會教育資源――私人家教、補習班等，有如下兩個特點。
1.1 學生得到的公共教育資源不足
學校班級結構的構成是：一名班主任教師，多名科任教師。在大多數(shù)學校中，無論是班主任教師，還是科任教師，均會承擔其他班級的教學任務。可以看出，教師資源是非常有限的，加上“中考”“高考”的上線壓力，教師往往會將有限的精力分散關注在所有的學生上，每個學生得到的公共教育資源并不多。
1.2 學生獲取的社會教育資源不公
學生若在學校無法獲取更多的教育資源，將不得不轉向社會教育資源去求助。據(jù)統(tǒng)計，學生參與社會教育資源的成本在200元/小時，學習費用成本過高，進一步造成普通學生的社會教育資源也無法獲取。
本文要探討的，正是通過人工智能這一現(xiàn)代信息化技術，構建智能輔助學習系統(tǒng)，使中學生能夠獲取到更多、更公平的教育資源。
2 智能輔助學習
2.1 人工智能簡介
人工智能（Artificial Intelligence）是計算機科學的一個分支，是一門研究運用計算機模擬和延伸人腦功能的綜合性學科，能夠對人的意識、思維等信息過程進行模擬。隨著計算機科學技術的發(fā)展，特別是近年來大數(shù)據(jù)技術的成功應用，人工智能在越來越多的行業(yè)展現(xiàn)出蓬勃的沖擊力。以谷歌圍棋機器人“阿爾法”、微軟助理機器人“小娜”等為代表的虛擬智能機器人，能像人那樣思考，也具備超過常人的智能。
在國內，人工智能在教育領域的理論研究和教學實踐表現(xiàn)得越來越活躍，盡管人工智能并不是為教育專門研發(fā)的，但是人工智能的不斷發(fā)展，使得其在教育中的應用也越來越廣泛，教育的智能化一直是教育界和教育技術領域的理想和目標。
2.2 智能輔助學習系統(tǒng)
智能輔助學習系統(tǒng)，其表現(xiàn)形式是能夠為每個學生，配備一個虛擬教師。學生能夠通過電子設備（如手機、計算機），與虛擬教師進行交流對話，咨詢虛擬教師各學科的問題，并得到有效的學習輔助。
該智能輔助學習系統(tǒng)，具備以下幾個特征。
2.2.1 虛擬教師跨學科能力
與傳統(tǒng)的教師專一某一學科不同，虛擬教師并沒有學科邊界劃分。只要學習系統(tǒng)研發(fā)出某一學科的學習算法，該虛擬教師就能夠獲取該門學科的能力。
2.2.2 虛擬教師深度自學習
虛擬教師的“智能”來源于三方面。一是學生基本信息檔案，該檔案涵蓋了從小學教育開始的學科成績、綜合能力、愛好特長等，虛擬教師得到學生的人物畫像。二是虛擬教師對學生的自學習，每一次雙方的溝通交流，虛擬教師都能夠不斷更新發(fā)展學生的畫像。三是虛擬教師對學校課堂內容的自學習，虛擬教師并不是獨立于學校教育存在的，而是作為學習教育資源的一個補充，虛擬教師能夠掌握課堂進展、作業(yè)部署、考試動態(tài)等信息。
2.2.3 接近自然語義的溝通
學生與虛擬教師之間，可以通過自然語義的語音和文字進行溝通，如 “今天數(shù)學作業(yè)第2題不會”“《荷塘月色》全文中心思想是什么”“Lets start a conversation”等。其他計算輔助手段為補充，如上傳某道數(shù)學題圖片，虛擬教師通過圖形識別匹配，給出該題的解題思路和講解。
2.3 優(yōu)勢分析
智能輔助學習系統(tǒng)，有三大核心優(yōu)勢。
一是“即學即問”，相比目前的學校教育和社會教育，學生在學習遇到困難時，只有有限的時間與教師交流，在智能輔助學習系統(tǒng)中學生將不受空間、時間限制，隨時隨地可以與虛擬教師互動，獲取充足的教育資源。
二是“定制教學”，相比目前的教育形式，課堂上教師與學生是一對多的關系，教師不可能專為某個學生定制教學方案，在智能輔助學習系統(tǒng)虛擬教師與學生是一對一的關系，虛擬教師能夠更了解學生，根據(jù)學生的具體情況制訂最佳學習方案。
三是“受眾廣闊”，相比目前的公共教育資源緊缺、社會教育資源費用昂貴，智能輔助學習系統(tǒng)一旦推廣，受眾學生可無限增加，邊際效應非常明顯。并且計算機系統(tǒng)設計特有的水平擴展能力，能夠隨著學生人數(shù)的增加而增加，支撐廣大的學生輔助學習。
2.4 前景預測
筆者比較看好人工智能在中學輔助教育中的落地前景，除了前文所述的人工智能技術發(fā)展，為中學教育帶來的價值外，當前國家政策和社會環(huán)境也非常有利。
第一，未來10年國家政府和教育部門會大幅增加在教育信息化產(chǎn)業(yè)上的投入，隨著《國家中長期教育改革和發(fā)展綱要（2010―2020年）》和《教育信息化十年發(fā)展規(guī)劃（2011―2020年）》等相關規(guī)劃相繼出臺，各級地方政府和教育部門都非常重視教育信息化產(chǎn)業(yè)的投入，人工智能+云計算是重中之重，人工智能技術的興起必將教育信息化推向一個新的高度。
第二，教育信息化逐漸成為風口，根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究《中國在線教育市場前景與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》統(tǒng)計，2015年在線教育市場規(guī)模大約為479億美元，而這一數(shù)字在2020年預計將增長到504億美元。這個持續(xù)迅猛增長的市場正在吸引越來越多的創(chuàng)意和資本，教育領域中的人工智能也很快會成為熱點，涉足其中的高科技公司也會越來越多。
3 結 論
本文通過智能輔助學習系統(tǒng)，探索了人工智能在中學輔助教育中的一個應用。雖然沒有介紹具體的技術實現(xiàn)、系統(tǒng)研發(fā)，但對現(xiàn)狀痛點、應用前景做了綜合性分析概述，相信隨著科學技術的持續(xù)發(fā)展、教育領域的融合開放，本文探索的這個應用將實現(xiàn)于市場，使廣大中學生能夠獲取到更多、更公平的教育資源。
參考文獻：
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關鍵詞：隱喻；認知功能；外語教學
一、隱喻的認知功能
對隱喻認知功能的研究最早可追溯至亞里士多德時代。亞氏把隱喻看做是一個概念對另一個概念的替換，并且指出，詩歌中隱喻的運用有一定的語境(Mahon，1999)。隱喻的認知功能在17和18世紀再次被Vico和Teasaoro提及，只是進入20世紀以后，隱喻的認知功能才被貶低，隱喻被當成了一種靜態(tài)的形式邏輯的符號。例如Searle(1977)從語言學的觀點出發(fā)，把隱喻僅僅看做是一種語用現(xiàn)象。為此，萊科夫和約翰遜一針見血地指出，“典型的看法都認為隱喻僅僅是一種語言特點，是語言的問題而不是思想或行為問題”(Lakoff & Johnson， 1980)。他們以《我們賴以生存的隱喻》一書大張旗鼓地提出了隱喻的認知功能，從而把對隱喻的認知功能的研究推向前所未有的高度。他們認為，隱喻的本質是通過甲事物來理解和體驗乙事物，人的概念系統(tǒng)就是通過隱喻建構起來的，即所謂“我們的思想和行為本質上都是隱喻的” (Lakoff,1980)。自此，對隱喻的認知功能的研究逐漸發(fā)展起來。卡梅倫(1999)也指出，隱喻具有語言修辭功能、認知功能和語用功能。國內學者束定芳在《隱喻學研究》一書中，把隱喻功能劃分為修辭功能、語言學功能、詩歌功能、認知功能、社會功能和文字游戲功能。其中隱喻的認知功能主要指隱喻是人類認識概念系統(tǒng)的基礎和組織經(jīng)驗的工具，為人類認識世界提供了新的視角。一般認為，隱喻的認知機制主要體現(xiàn)為從源領域到目標域的映射，表現(xiàn)為人的思維中存在的系統(tǒng)的概念隱喻。在特定語境中，這種概念隱喻常常意味著信息的篩選和整合，而且根據(jù)Lakoff的“不變原則”，這種認知映射具有系統(tǒng)性特點，即源領域的結構系統(tǒng)映射到目標域時，原有的基本圖式結構不變。
二、外語教學中隱喻的應用研究回顧
卡梅倫較早地探討了具有認知功能的隱喻的應用。她認為，隱喻首先是一種語言使用現(xiàn)象，語言的認知性與社會性相互作用產(chǎn)生了語言行為。因為語言是一個復雜的、動態(tài)的系統(tǒng)，語言資源只有在特定的語境中被應用、加工，才能達到互動的目的。作為語言學者，應當揭示種種語言行為的內在過程。因此，研究隱喻，要把隱喻的社會層面和認知層面都包括進來。在此基礎上，卡梅倫建構了隱喻的應用框架：1)理論層面；2)加工層面；3)神經(jīng)層面(Cameron， 1999)。近年來，第一層面主要研究隱喻的認定和分類，第二層面主要指隱喻在特定文化語境下的作用和解釋，第三層面研究處理隱喻時的神經(jīng)活動。國外對隱喻的認知功能的應用研究已逐漸擴展到很多領域，例如Gwyn(1999)有關隱喻的認知功能在醫(yī)療中的應用研究，Clarke (1999)對兒童話語中隱喻的分析，F(xiàn)orceville(2000)對廣告中隱喻的認知作用的研究，等等。
相比之下，在外語教學領域里，有關隱喻認知功能的應用研究要少得多，僅有零星的研究散見在認知語言學著作里。在首屆全國認知語言學研討會上，龐繼賢和丁展平(2002)曾撰文討論過隱喻的應用語言學研究，嘗試把卡梅倫的三個層面應用于外語教學。王寅(2004)提出了在外語教學中培養(yǎng)學生的隱喻能力的問題，蔡龍權(2005)也提出了把隱喻性表達作為一項外語交際能力的設想。但是隱喻的研究成果仍未在外語教學領域里引起足夠的重視。國外的相關研究亦很少，且多為母語為英語的二語習得研究。例如Cameron(2003)對英語國家課堂中出現(xiàn)的隱喻的分析，Cortazzi(1999)對本族語教師與學生有關“教學”、“教師”等概念的隱喻性理解和表達的研究。另外，這些研究也都沒有直接探討外語教學和隱喻的關系。
鑒于此，本文擬在前人研究的基礎上探討隱喻在外語教學中的主要應用層面，分析外語教學中隱喻應用的可能性，以期為隱喻的認知功能在外語教學中的進一步應用探索路徑。
三、隱喻的認知功能在外語教學中的應用
隱喻作為一種認知模式，出現(xiàn)在政治、經(jīng)濟等各類語篇中(孫厭舒，2004)。我們的外語教材中也有大量的隱喻。隱喻在外語教學中的作用不容忽視。
基于卡梅倫的應用框架理論，在中國文化語境下，隱喻在外語教學中的應用也可分為三個層面：1)語言層面；2)交際層面；3)文化層面。語言層面主要包括隱喻的認知功能在外語教學中對各種語言現(xiàn)象的提煉和組織的作用。隱喻在交際層面上的應用是培養(yǎng)學生語言能力的重要方面，也是外語教學中經(jīng)常涉及的問題。文化層面上，隱喻的認知功能在外語教學中主要涉及到文化教學與語篇理解。
關鍵詞：人工智能；教育；應用；問題
中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2012）03-0159-02
人工智能是研究如何構造智能機器（智能計算機）或智能系統(tǒng)，使其模擬、延伸、擴展人類智能的學科。隨著人工智能的理論與技術在社會各個領域的廣泛應用，其在教育領域內的應用也越來越受到重視，并取得了一定的研究成果。
一、人工智能教育應用的主要形式
人工智能在教育領域應用的最直接結果就是誕生了智能教學系統(tǒng)。智能教學系統(tǒng)是以計算機輔助教學為基礎而興起的，它是以學生為中心，以計算機為媒介，利用計算機模擬教學專家的思維過程而形成的開放式人機交互系統(tǒng)。目前，智能教學系統(tǒng)已成為人工智能在教育中應用的主要形式。智能教學系統(tǒng)主要是在知識表示、推理方法和自然語言理解等方面應用了人工智能原理。由于它綜合了知識專家、教師與學生三者的活動，因此，與之相對應的，智能教學系統(tǒng)一般分成知識庫、教學策略和學生模型三個基本模塊，再加上一個自然語言智能接口。智能教學系統(tǒng)的功能具體來說有以下幾條：了解每個學生的學習能力、認知特點和當前知識水平；能根據(jù)學生的不同特點選擇適當?shù)慕虒W內容和教學方法，并可對學生進行有針對性的個別指導；允許學生用自然語言與“計算機導師”進行人機對話。智能教學系統(tǒng)的設計不僅要有計算機科學的知識，還需要有教育科學的理論指導。
二、人工智能在教育中應用的局限性分析
1.阻礙人工智能發(fā)展的關鍵因素。在人工智能的發(fā)展中，一直存在著對“計算機是否能代替人腦甚至超過人腦”的問題的討論，實際上，以電子計算機為主要工具模擬人的某些思維活動而產(chǎn)生的人工智能是有局限的。①計算機處理問題的根本原理。要計算機解決某種問題，有三個基本的前提：必須把問題形式化；問題還必須是可計算的，即要有一定的算法；問題必須有合理的復雜度，即要避免指數(shù)爆炸。由于人的智能活動不能完全形式化，因此，機器就不能將人腦的智力活動全部復制出來。電子計算機最終只能把握0、1這兩個開關代碼，遇到不能形式化、不能找到算法或不能程序化的任務，計算機則難以執(zhí)行。②人和機器之間的根本區(qū)別。智能模擬利用了人和機器的共性，即兩者都是一個信息轉換系統(tǒng)，但兩者之間存在著不容忽視的本質區(qū)別。智能模擬與天然智能屬于兩種不同的進化系統(tǒng)，人類的智能是人類社會實踐的產(chǎn)物，機器的智能是機械制造的結果。大腦和電腦的組織結構也不相同，兩者屬于兩種不同的運動過程，前者是復雜的生理--心理過程，后者是機械--物理過程。智能模擬可以在局部上超過天然智能，但是，模擬的根本方法是功能模擬法，兩個系統(tǒng)在結構和實際過程上是不一樣的。智能模擬不具有人的思維的社會性，不具有主觀世界。
2.人工智能在教育中應用的局限。就目前人工智能的發(fā)展水平以及人工智能本身的特點而言，它在教育中的應用也是有其局限性的。①與學生之間無法暢通交流。教育本質上是一種“交互”活動，而智能教學系統(tǒng)無法實現(xiàn)最充分、最真實的交互。目前自然語言理解的研究成果非常有限，遠不能達到人人交流的要求。此外，就態(tài)度、品德、情感等教育問題而言，機器只能通過學生輸入計算機的信息來判斷其掌握和內化程度，而無法像人類教師通過自然狀態(tài)的交流和觀察來判斷學生的真實情況，因此，“機器智能”很容易被蒙蔽“雙眼”，無法做到像人與人之間那樣自然暢通的交流。②決策和推理機制不完善。智能教學系統(tǒng)的關鍵智能所在是其決策和推理機制，即“教學策略”模塊根據(jù)不同學生的具體情況通過推理做出靈活決策，這種決策基于學生模塊提供的有關學生的知識水平、認知特點和學習風格，而這些不能完全被形式化。同時，隨著教育理念的不斷更新以及教學模式和教學方法的不斷改進，系統(tǒng)所應用的教學策略模塊用于評估和判斷學生學習過程的能力是有限的。③人工智能并非適合所有的學習領域。根據(jù)加涅的學習結果分類，學習分為言語信息、智慧技能、認知策略、動作技能和態(tài)度五類。言語信息分為符號學習、事實學習和有組織的知識學習，這些屬于可形式化內容，適用于智能教學系統(tǒng)；智慧技能分為辨別、具體概念、定義性概念、規(guī)則和高級規(guī)則，其中前四項屬于可形式化內容，適用于智能教學系統(tǒng)，而高級規(guī)則屬于復雜――形式化內容，部分內容不適用于智能教學系統(tǒng)；動作技能和態(tài)度領域的學習，在其認知成分中可以使用智能教學系統(tǒng)，但情感和行為成分等非形式化內容，則難以用智能教學系統(tǒng)來實現(xiàn)。因此，并不是所有的學習領域都適用于智能教學系統(tǒng)。智能教學系統(tǒng)在教育中應用的重點應放在認知領域中的符號學習、事實學習和有組織的知識學習、辨別、具體概念、定義性概念以及規(guī)則這些學習內容上。
三、人工智能教育應用的發(fā)展方向
近年來，隨著計算機技術、網(wǎng)絡技術、人工智能技術以及現(xiàn)代教育教學理論的發(fā)展，人工智能在教育中應用的發(fā)展呈現(xiàn)出以下幾個趨勢。
1.開始突破單一的個別化教學模式。長期以來，計算機輔助教學系統(tǒng)和智能教學系統(tǒng)都是強調個別化教學模式，這種模式在發(fā)揮學生的學習積極性、主動性和進行因人而異的指導等方面確實有許多優(yōu)點。但是，隨著認知學習理論研究的進展，人們發(fā)現(xiàn)在計算機輔助教學系統(tǒng)和智能教學系統(tǒng)中只強調個別化是不夠的，在某些場合（例如問題求解）采用協(xié)作方式往往更能奏效。因此，近年來在智能教學系統(tǒng)中，協(xié)作型教學模式得到越來越多的重視和研究。
2.智能教學系統(tǒng)日益與超媒體技術相結合。超媒體系統(tǒng)具有良好的開發(fā)環(huán)境、靈活方便的用戶界面以及圖、文、聲并茂的特點，而且其信息的組織方式與人類認知的聯(lián)想記憶習慣相符，已成為目前一種最理想的信息載體和最有效的信息組織與信息管理技術，在許多領域尤其是教育領域有廣闊的應用前景。把超媒體技術引入智能教學系統(tǒng)，從而發(fā)展成為智能超媒體輔助教學系統(tǒng)，可以大大改善計算機輔助教學系統(tǒng)的教學環(huán)境，激發(fā)學生的學習積極性，從而顯著提高教學效果。
3.智能教學系統(tǒng)與網(wǎng)絡的關系日益密切。網(wǎng)絡的應用和普及為遠程教育和終身教育提供了一個良好的空間。當前，智能教學與多媒體網(wǎng)絡的結合成為人工智能在教育中應用的一個勢不可擋的發(fā)展趨勢。
4.傳統(tǒng)人工智能與神經(jīng)網(wǎng)絡模糊決策機制相結合。傳統(tǒng)人工智能從宏觀角度開展認知模擬，可以部分地模擬人類的邏輯思維過程，而神經(jīng)網(wǎng)絡模糊決策機制從微觀方面進行認知模擬，著力實現(xiàn)模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。今后將探索一種新的智能處理模型：把神經(jīng)網(wǎng)絡的模糊決策機制和符號專家系統(tǒng)的推理能力結合起來，利用多重知識源、多種模型進行復合協(xié)同處理。如果上述技術能夠成熟運用，那將對人工智能的發(fā)展及其在教育中的應用起到?jīng)Q定性的作用。
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2016年1月，美國佐治亞理工學院計算機學院的教授AshokGoel，借助IBM的Watson人工智能系統(tǒng)創(chuàng)建了一個在線機器人JillWatson，并將其作為課程教學助理。其目的是幫助教師回答學生通過在線論壇提出的大量課程問題。通過幾個月的反復調試，JillWatson的回答已經(jīng)能夠達到97%的正確率。現(xiàn)在，機器人助教已經(jīng)可以直接與學生溝通，不需要真人助教的幫助。這項人工智能在教育中的使用，解決了AshokGoel教授的助教人數(shù)不夠，難以及時回答學生提問的困境，增加了學生參與在線學習的興趣，提高了在線學習的留存率。
這只是人工智能在教育領域的小試牛刀。雖然有專家預測在未來十年內不會看到人形機器人替代教師進入課堂，不過地平線報告2016年基礎教育版和2107年高等教育版都預測未來五年內人工智能將會在教育行業(yè)普及。
教育行業(yè)已有的人工智能研究和應用
Woolf等人在2013年提出了人工智能在教育領域應努力解決“五大挑戰(zhàn)”：①為每一個學習者提供虛擬導師：無處不在地支持用戶建模、社會仿真和知識表達的整合。②解決21世紀技能：協(xié)助學習者自我定位、自我評估、團隊合作等。③交互數(shù)據(jù)分析：對個人學習、社會環(huán)境、學習環(huán)境、個人興趣等大量數(shù)據(jù)的匯集。④為全球課堂提供機會：增加全球教室的互聯(lián)性與可訪問性。⑤終身學習技術：讓學習走出課堂，進入社會。
過去十年，一些研究者對人工智能在教育領域中的應用做了大量的探索。相關的研究成果包括：①跟蹤學習者的思維步驟和解決問題的潛在目標結構（Anderson等，1995）；②診斷誤解和評估學習者的理解域（VanLehn，1988）；③提供及時的指導、反饋和解釋（Shute，2008）；④促進高效學習的行為，如自我調節(jié)、自我監(jiān)控和自我解釋（Azevedo&Hadwin，2005）；⑤以合適的難度水平和最適當?shù)膬热輥硪?guī)劃學習活動（VanLehn，2006）。
這些研究，基本上使用到了人工智能的每一項技術——自然語言處理、不確定性推理、規(guī)劃、認知模型、案例推理、機器學習等。“智能導師系統(tǒng)”就是基于這些研究和技術而開發(fā)的人工智能教育應用。類似的成熟產(chǎn)品包括Tabtor（hellothinkster.com）、CarnegieLearning（carnegielearning.com）和FrontRow（frontrowed.com）。2014年，加拿大西蒙弗雷澤大學的一項試驗發(fā)現(xiàn)用智能導師系統(tǒng)的學習者比使用其他教學方法的學習者獲得的成績更高。
人工智能在教育行業(yè)的新發(fā)展
教育行業(yè)的三種類型（內容、平臺和評估）的服務商都在經(jīng)歷著一場變革。內容出版商面臨紙質印刷到數(shù)字出版和開放教育內容的挑戰(zhàn)。學習平臺正試圖區(qū)分自適應、個性化和數(shù)據(jù)分析的功能。評估供應商則繼續(xù)探尋從多項選擇題測試轉向更具創(chuàng)新性的問題類型。人工智能將為這三種類型教育服務商帶來新的發(fā)展思路和契機，同時也惠及教育生態(tài)系統(tǒng)中的所有利益相關者。學生通過即時反饋和指導提高學習效率，教師將獲得豐富的學習分析和個性化指導經(jīng)驗，父母能夠低成本地為孩子改進職業(yè)前景，學校能夠規(guī)模化提高教育質量，政府能夠提供負擔得起的教育。2017年，人工智能將在以下領域發(fā)揮其效益。
1.人工智能批改作業(yè)
批改作業(yè)和試卷是一件乏味的工作，這通常會占據(jù)教師大量的時間，而這些時間本可以更多地用于與學生互動、教學設計和專業(yè)發(fā)展。
目前，人工智能批改作業(yè)已經(jīng)相當接近真人教師了，除了選擇題、填空題外，作文的批改能力已經(jīng)大幅提高。美國斯坦福大學已經(jīng)成功開發(fā)出一種機器學習程序，能夠批改8～10年級的作文。隨著圖像識別能力的大幅提高，手寫答案的識別也接近可能。就連占有美國標準化考試60%市場份額的全球最大教育企業(yè)——培生公司也認為，人工智能已經(jīng)可以出現(xiàn)在教室并提供足夠可信的評估。據(jù)培生公司近期的報告IntelligenceUnleashed推測，人工智能軟件所具有的廣泛的、定制的反饋能夠最終淘汰傳統(tǒng)測試。
2.人工智能實現(xiàn)一對一輔導
自適應學習軟件已經(jīng)能為學生提供個性化學習支撐。據(jù)2011年VanLehn的一項研究發(fā)現(xiàn)，人工智能在某些特定主題和方法上比未經(jīng)訓練的導師更具有效性。進一步的研究發(fā)現(xiàn)，人工智能導師能在學生出錯的具體步驟上給予實時干預，而不是就整個問題的答案給予反饋（Corbett&Anderson，2001；Shute，2008）。
自適應學習在拉美地區(qū)正在興起。AndréUrani市政學校的學生使用人工智能軟件Geekie觀看在線課程（視頻和練習）。Geekie為學生提供每一步的實時反饋，并隨著學習的進展來傳授更為精細的課程內容。
早在1984年，本杰明·布盧姆的研究就提出一對一輔導能帶來更好的學習效果。而人工智能技術可以模擬一對一輔導，以更好地跟蹤、適應和支持個體學習者。這將是人工智能在教育中更高層次的個性化學習應用。例如，比爾·蓋茨看好的人工智能聊天機器人或個人虛擬導師，能在學生面臨挑戰(zhàn)時提供強有力的支持，隨時隨地回答學生的提問；還可以為學生訂制學習方案和規(guī)劃職業(yè)發(fā)展路徑，并引導學生走向成功。更重要的是，人工智能可以匹配聊天機器人或虛擬導師的面孔和聲音來滿足學生個人喜好。對比網(wǎng)頁界面的自適應學習系統(tǒng)，這才是真正做到了一人一導師。
3.人工智能關注學生情感
2016年地平線報告高等教育版把情感計算列為教育技術發(fā)展普及的重要方向。也就是說，人工智能不僅限于模擬人類傳遞知識，還能通過生物監(jiān)測技術（皮膚電導、面部表情、姿勢、聲音等）來了解學生在學習中的情緒，適時調整教育方法和策略。例如，機器人導師捕捉到學生厭煩的面部表情時，就可以立即改變教學方式努力激發(fā)他們的興趣。這種關注情感的人機交流為學生營造一個更真實的個性化學習環(huán)境，更好地維持了學習者的動機。美國匹茲堡大學開發(fā)的AttentiveLearner智能移動學習系統(tǒng)就能通過手勢監(jiān)測學生的思想是否集中。突尼斯蘇斯國家工程學院的研究人員正在研究開發(fā)基于網(wǎng)絡的人工智能教學系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠識別學生在任何地方開展科學實驗的面部表情，以優(yōu)化遠程虛擬實驗室的教學過程。
進一步的研究發(fā)現(xiàn)，人工智能還可以關注學生的心理健康。當前已經(jīng)有使用人工智能來為自閉癥兒童提供有效支持的案例。例如，倫敦知識實驗室在Topcliffe小學開展試驗，讓自閉癥學生與半自動虛擬男孩安迪開展互動交流，研究人員發(fā)現(xiàn)患有自閉癥的學生在社交能力方面有進步。
4.人工智能改進數(shù)字出版
教科書等課程材料并非總是完美，傳統(tǒng)印刷出版讓課程的修訂變得過于緩慢。這不僅是生產(chǎn)工藝的問題，更主要的是紙質課程材料無法快速獲取使用者的反饋來識別缺陷所在。而數(shù)字化出版在人工智能的支撐下能徹底改變這一現(xiàn)狀。
人工智能可幫助使用者快速識別課程缺陷。大規(guī)模網(wǎng)絡開放課程Coursera的提供者已經(jīng)將這一想法付諸實踐。當發(fā)現(xiàn)大量學生的作業(yè)提交了錯誤的答案時，系統(tǒng)會提示課程材料的缺陷，進而有助于彌補課程的不足。
另一項人工智能在數(shù)字化出版的應用是自動化組織和編寫教材。這是基于深度學習系統(tǒng)能模仿人類的行為進行讀和寫。ScottR.Parfitt博士的內容技術公司CTI就依據(jù)這項技術幫助教師定制教科書——教師導入教學大綱，CTI的人工智能引擎能自動填充教科書的核心內容。
隨著自然用戶界面和自然語言處理在人工智能領域的成熟應用，課程材料的數(shù)字化出版也會有更新的形態(tài)——不再局限于書本或網(wǎng)頁的形式，聊天機器人和虛擬導師將成為內容表達的更好的方式。
5.人工智能作為學生
多年的研究表明，教會別人才是更好的學習，即learning-by-teaching。美國斯坦福大學教育學教授DanielSchwartz正基于這一理念來開發(fā)新的人工智能產(chǎn)品。他聯(lián)合了多個領域的專家一起開發(fā)了人工智能應用——貝蒂的大腦（Betty’sBrain），讓學生來教貝蒂學習生物知識。試點研究發(fā)現(xiàn)，使用這一方法來學習的學生比其他學生成績更好，且在科學推理上也更勝一籌。
類似的研究和開發(fā)還有瑞典隆德大學的TimeElf和美國卡內基梅隆大學的SimStudent，這兩個人工智能產(chǎn)品也是基于learning-by-teaching而開發(fā)，讓學生在教會機器人知識的過程中深化對知識的理解。
另外，人工智能還推動其他教育方法和技術更好實現(xiàn)。如讓虛擬現(xiàn)實學習環(huán)境更具沉浸感；給學生帶來更多動手實踐的機會；提供基于豐富學習分析的仿真和游戲化學習場景等。
隨著信息技術的不斷發(fā)展，計算機科學滲透生活的各個領域，改變了人們的生活方式和學習方式。其中，人工智能作為計算機科學中迅猛發(fā)展的一部分，正在以其獨特的魅力走進人們的視野。“人工智能”（Artificial Intelligence），顧名思義，即通過應用計算機來模擬人腦的信息接收、思考、判斷以及決策等思維行為過程，進而擴展人腦的思維和行動，幫助人們高效智能化地解決特定問題。近年，人工智能在教育領域中發(fā)揮的作用越來越顯著[1]，其與眾不同的特點決定了其在教育培訓中的地位，將人工智能應用在農業(yè)知識培訓中的可行性也成為教育界熱議的新話題。
1我國農業(yè)發(fā)展背景和農業(yè)培訓必要性分析
11我國農業(yè)發(fā)展背景
我國是傳統(tǒng)的農業(yè)大國，農業(yè)對我國的經(jīng)濟發(fā)展具有極其重要的影響，一方面是由于我國人口基數(shù)大；另一方面是由于我國進出口貿易主要依靠農產(chǎn)品，農業(yè)發(fā)展成為影響我國經(jīng)濟發(fā)展最重要的因素之一。但由于各方面原因，我國農業(yè)發(fā)展還比較落后，尤其與發(fā)達國家的現(xiàn)代化農業(yè)相比，依舊有較大差距。
12開展農業(yè)知識培訓的必要性
反思其他發(fā)達國家在?r業(yè)發(fā)展上實施過的舉措，包括重視農業(yè)教育、科研和技術推廣，注意提高勞動者素質；推廣現(xiàn)代農業(yè)機械和高技術，重視農場管理；經(jīng)營集約化、產(chǎn)業(yè)化；生產(chǎn)專業(yè)化；服務社會化；市場機制與政府扶持相結合；加強農業(yè)基礎設施建設等，可以看出，我國在農業(yè)知識培訓、素質教育、技術推廣方面與發(fā)達國家差距明顯。為發(fā)展我國農業(yè)，培養(yǎng)一批高素質、懂技術、會經(jīng)營的農民以及一批愿意為農業(yè)發(fā)展做出自己貢獻的高學歷人才成為關鍵。農業(yè)的發(fā)展離不開農民的發(fā)展和進步，也離不開受過高等教育的精英人才的共同努力，而開展農業(yè)知識培訓，則是為他們的發(fā)展奠定了一條夯實的道路。
2人工智能在教育中的應用與發(fā)展
近年來，伴隨著人工智能在各行業(yè)的應用和發(fā)展，人工智能在教育領域中發(fā)揮的作用也越來越顯著。例如，智能化的作業(yè)批改可以大大減輕教育工作者的沉重負擔，在線學習等網(wǎng)絡教學模式可以讓人們更靈活地接受教育。從人工智能誕生伊始，其就與教育產(chǎn)生了密不可分的聯(lián)系，延續(xù)發(fā)展至今，人工智能在教育領域中的應用主要包含以下幾個方面。
21基于人工智能的計算機網(wǎng)絡課程
計算機網(wǎng)絡教育是對傳統(tǒng)教育方式的一次革新，而人工智能對網(wǎng)絡教育的滲透，又將其推向了新的發(fā)展高度。[2]學生可以自主地登錄網(wǎng)絡平臺進行在線學習，根據(jù)智能導學系統(tǒng)制訂學習計劃，進行在線測試。例如近年來大為流行的MOOC課程，學生可以便捷地通過網(wǎng)絡獲取全球最高質量的教學資源，并可以量身打造自己的學習計劃。
22基于人工智能的教師輔助系統(tǒng)
近十年來，智能傳感器、語音識別、圖像識別、深度學習、大數(shù)據(jù)等方面的蓬勃發(fā)展令信息的采集及處理越來越準確高效，這無疑使得人工智能與輔助教學系統(tǒng)的融合變得越來越深入。借助于語音識別、圖像識別等技術，學生可以將學習過程中遇到的問題上傳至系統(tǒng)，借助于數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)對信息準確的搜素和整合能力，實時地為學生提供答案或相關信息，答疑解惑。目前此類應用軟件的應用廣泛，例如小猿搜題、百度作業(yè)幫等。
23基于人工智能的教育數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
隨著信息化時代的到來，如何高效地搜集、分類和檢索碎片化的教育信息和教學資源，無疑是一項巨大的挑戰(zhàn)。為了更有效地分配和管理信息，在教育中引入智能化的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)勢在必行。現(xiàn)如今數(shù)據(jù)挖掘和深度學習的研究成果不斷深入，依托知識庫系統(tǒng)對教育信息的整合與構建，學生可以將已習得的零星的知識點進行擴充，由點至面的不斷學習新知識；依托教育資源管理系統(tǒng)中來，教育管理工作者可以合理分配教學資源，讓人們從爆炸式的高密度信息中解放出來，真正做到物為己用，因材施教。
3人工智能與農業(yè)知識培訓的結合
新時代社會經(jīng)濟的發(fā)展為國家農業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展翻開了新的篇章，如何加快社會主義農業(yè)現(xiàn)代化，促進農業(yè)轉型，這為新時代的農業(yè)知識教育提出了新的要求。另外，近年來勞動力轉型的趨勢日益顯著。隨著農業(yè)勞動人口數(shù)量的減少，為了提高農業(yè)生產(chǎn)效率，需要有素質、懂知識的農民投入農業(yè)生產(chǎn)中來。因而，對于農業(yè)知識培訓的革新作為農業(yè)現(xiàn)代化建設的重中之重，已被提上日程。
人工智能技術和教育領域融合的不斷完善成熟，基于人工智能的農業(yè)知識培訓正如雨后春筍般涌現(xiàn)，在農業(yè)教育培訓領域嶄露頭角。
31人工智能應用于農業(yè)知識培訓的優(yōu)勢
從我國農業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀看，較之于發(fā)達國家，我國農業(yè)從業(yè)者的基數(shù)巨大但是整體受教育程度偏低，農業(yè)專業(yè)領域的知識匱乏，農業(yè)知識教育的推廣不僅薄弱，而且效率低下。因此，伴隨著信息化時代“互聯(lián)網(wǎng)+”的新型教育模式對傳統(tǒng)教模式的強有力革新，基于人工智能的農業(yè)知識培訓展示了其強大的威力和優(yōu)勢，具體可以總結為如下兩個方面。
311個性化教育針對性強
相比于課堂教學的傳統(tǒng)模式，基于人工智能的網(wǎng)上在線教育模式能夠為學生個性化地制訂學習計劃，靈活安排學習時間。這有力地解決了學生參加農業(yè)知識培訓的時間成本問題，農業(yè)從業(yè)者可利用閑暇時間自主安排學習。另外，針對于培訓者的當前知識水平和培訓需求，培訓平臺可以個性化地安排教學相關領域的專業(yè)知識和操作技能。
312教育資源利用率高
我國當前的農業(yè)知識培訓，教育教師需求數(shù)量和實際在崗教師資源極不匹配，具備豐富農業(yè)專業(yè)知識和農業(yè)生產(chǎn)經(jīng)驗的教師數(shù)量缺乏，這是導致農業(yè)知識培訓推廣速度緩慢的重要原因。而人工智能為這一問題的解決帶來了福音，智能化的教學進程得以讓教師從繁重的教學負擔中解放。同時，基于網(wǎng)絡的課程資源共享可以讓先進的農業(yè)技術走進千家萬戶，讓學生與優(yōu)秀農業(yè)知識的距離不再遙遠。
4平臺開發(fā)的系統(tǒng)架構
基于人工智能技術，一個合理的農業(yè)知識培訓平臺能夠像一個優(yōu)秀的教師那樣具備完備的農業(yè)專業(yè)知識和優(yōu)良的教學技能知識，并且能夠模擬及擴充教師的教學過程。除此之外，該培訓平臺還能夠準確實時地與學生進行信息交互，有針對性地開展個性化教學，并可以自適應地完成教學效力評估和反饋，不斷更新和完善教學內容和教學策略。基于以上分析，該開發(fā)平臺的系統(tǒng)架構分為學生模型、教師模型、綜合數(shù)據(jù)庫模型和人機交互接口四個組成部分，結合下圖對每一部分分別進行詳細闡述。
41學生模型
學生模型應針對不同的學生，準確地評估學生當前的學習水平，對學生的學習背景、知識水平、知識架構進行診斷和評定，以便有針對性地制訂教學方案，進而實施個性化教育。
另外，學生模型需要對學習過程中的學生的學習情況進行記錄入庫，對教育效果進行評定，從而診斷出當前教學計劃是否合適，以便下述教師模型中對教學內容和教學策略的靈活調整。
42教師模型
教師是教學工作開展過程中的主體，一個合理的教師模型應該包括如下三個部分。
教師模型首先完成教學內容的選擇，這要根據(jù)學生模型中對學生當前的學習水平的評定，并且針對學生既定的學習目標，并從下述知識庫中調取對應的內容，為教學的開展做好準備。
在確定了教什么的問題之后，教室模型要確定如何教的問題，即選取合理的教學策略開展教學。教學方式的選擇依附于學生模型，而又能根據(jù)學生學習情況記錄進行反饋動態(tài)，不斷完善和調整教學策略。
另外，在傳統(tǒng)教學模式中，教師傳授知識，并能為學生答疑解惑。當學生在學習過程中遇到問題和疑惑時，教師模型應該實時地提供信息支持，為學生提供針對性的幫助。因而教師模型要實現(xiàn)與人機交互接口的實時連接，在問題到來時控制模塊驅動應答部分為學生答疑解惑。
43綜合數(shù)據(jù)庫模型
綜合數(shù)據(jù)庫模塊為農業(yè)知識培訓系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)庫支持，主要包括以下三個模塊。
知識庫模塊中分類別地存放著農業(yè)領域的專業(yè)知識，包括文本、圖像、自然語言、多媒體等多個類型的學習知識。一旦教師模型中完成了教學內容的選擇，便由此模塊中調取相對應的文件開展教學。
專家評估模塊用于處理教學過程中的教學效果評價和經(jīng)驗總結，為教師模型中的各個環(huán)節(jié)的反饋和更新迭代提供數(shù)據(jù)支持。在一個完善的教學過程，教師需要根據(jù)學生的學習效果進行總結和反饋，以此指導下一步的教學內容和策略的更新。
為了對學生階段性學習的效果進行評估，還需要引入測試考核模塊對學生的成績進行量化考核。測試考核模塊中包含學生答題庫和成績測評庫，準確檢測出開展農業(yè)知識培?的作用與效果。
44人機交互接口
基于人工智能的農業(yè)知識培訓的過程是學生和系統(tǒng)進行交流的過程，所以一個友好的人機接口是系統(tǒng)必不可少的組成部分。在這一模塊中，友好的圖形用戶界面的設計能夠幫助學生流暢地接收信息，提高學習效率。同時，借助于人工智能中對語音和圖像信號的先進識別技術，人機交互接口可以智能化地接收分析和理解學生的自然語言信息和動作信息，進而為系統(tǒng)提供寶貴的輸入信息。
【關鍵詞】人工智能；計算機；輔助教學；應用
計算機輔助教學是一種新興的教學手段，幫助課堂進入到一種更加智能化和現(xiàn)代化的環(huán)境與條件中，將傳統(tǒng)的教學模式和方法與多媒體和網(wǎng)絡結合起來，為學生營造更好更有趣的教學氛圍。但是由于技術的不成熟以及經(jīng)驗的不充分，導致其依舊存在問題和不足。
1計算機輔助教學開展現(xiàn)狀和發(fā)展困境
1.1缺少開放包容的特性
近年來，計算機輔助教學的開發(fā)和應用已取得了一些較好的成績，但由于我國計算機網(wǎng)絡工程和相關領域的技術革新起步較晚，對于計算機教學的發(fā)展與改革依舊存在較多的不足和缺陷。首先是在開放包容性上的缺失。這一缺失的原因主要來自于兩個方面，第一個方面是思想上的落后和閉塞，人們對于計算機輔助教學的態(tài)度依舊存在負面和抵觸的情緒，這是由于害怕計算機的加入讓課堂和教學秩序失控，所以并沒有充分開發(fā)和展現(xiàn)出計算機在教學中的優(yōu)勢。第二個方面是技術層面上的限制，我國對于計算機輔助教學的課件和軟件技術都只是按照一種最傳統(tǒng)和安全的方式進行，缺少探索和冒險的精神、開放和包容的態(tài)度[1]。
1.2缺少人機交互的能力
計算機輔助教學過程中，計算機不僅僅是一個信息的載體，更應該將其當作課堂的一份子，能夠充分參與到整個課堂的活動和教學工作中。但是大多數(shù)的智慧課堂在使用計算機時，僅僅利用其多媒體的播放功能，教學的主體和主要角色依舊是教師，只是把課本和板書照搬到了多媒體課件中。教學的內容仍然是枯燥和單一的，學生依舊帶有一種被強迫的學習心理。這種教學缺乏人機之間的交互，機器不能自主獲取學生學習的狀態(tài)和對知識的掌握情況，學生也無法通過計算機主動地得到反饋和解答，讓人機之間僅僅是流程化的配合和交流。在這種刻板的學習模式下，甚至會讓一部分學生喪失學習的樂趣和興趣。
1.3缺少課程教學的特點
不同的課程有著不同的教學重點和偏向，這就對教師的教學工作提出了更高的要求，計算機的加入，本來應該能夠為教師提供一個新的教學方向和思路，但是由于計算機的便捷性導致一部分教師產(chǎn)生偷懶和敷衍的教學心態(tài)，在教學過程中全程使用多媒體播放課件，喪失了課程自身的特性和特質。尤其是一些對實踐能力要求較高的課程，教師過度使用計算機只會導致教學趣味性的流失。
1.4缺少師生互動的樂趣
教師作為課堂教學的主要角色，不僅僅是要把知識以一種通俗外化的形式傳遞給學生，更是應該做學生心理特征的發(fā)掘者、學生學習習慣的糾正者和幫助者。教師的鼓勵和贊許都會對學生起到重要作用。但是計算機輔助教學之后，教師將更多的精力放到了如何制作精美的教學課件上，而忽略了與學生之間最直接的感情和語言交流，喪失師生互動的樂趣。
1.5缺少有序的教學策略
教學策略是保證一節(jié)課是否能夠有序開展和進行的重要條件與因素。但是計算機參與和設計的教學環(huán)節(jié)，只是一個程式化的展示，在課堂上會遇到多種多變的教學情況，一旦在某一個環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題，就有可能導致計算機設計的教學步驟全部打亂，陷入一種無序的狀態(tài)中[2]。1.6缺少靈活的智能性能計算機技術的開發(fā)和應用在我國已經(jīng)逐漸形成了一套完善和成熟的體系，但是計算機在教學中的應用與引進時間并不長，導致當前多數(shù)計算機輔助下的課堂并不具備充分的靈活和智能性，大部分的教學工作和考核評價工作依舊是由教師人工完成，對于不同學生的學習狀態(tài)掌握也有所偏差。
2人工智能在計算機輔助教學中的應用
2.1建立知識庫
人工智能在計算機輔助教學中應用的主要原則，就是將深度學習與認知學的理論知識作為整個程序模塊設計開發(fā)的基礎，通過建立一個知識庫，將收集到的知識案例進行分類，訓練機器進行自動識別，從而提取和分析出不同學生在不同的知識中所表現(xiàn)出來的學習能力與掌握熟練程度，進而可以有針對性和有選擇性地進行復習與鞏固，達到機器代替部分人工教學、緩解教師壓力的目的。第一步就需要進行知識庫的建立，主要包括了專家決策的核心系統(tǒng)對所輸入的知識進行判斷與篩選調取。同時知識庫還可以實現(xiàn)共享的功能，對知識進行簡化與提煉，做到精益求精。知識庫的搭建應該要盡量簡單和易修改[3]。
2.2打造專家模塊
在建立了知識庫之后，就需要圍繞人工智能教學的主要目的進行專家模塊的打造，專家模塊存在的意義在于能夠將其比喻為整個學習系統(tǒng)中的推理機。在需要和使用的情況下，由專家模塊自動隨機地生成問題，并且可以通過知識庫的相關內容調取形成答案并充分解釋。其次，專家模塊的另一個作用就在于能夠幫助評價和考核學生的學習情況，實現(xiàn)一種更加公正透明的評價過程。在進行專家模塊打造時，通常使用的是兩種方法，一種是固定算法，即根據(jù)題庫的問題模板，循規(guī)蹈矩、規(guī)規(guī)范范地進行問題的設立和解答的編寫。而另一種就是啟發(fā)策略，這種專家模塊更多的是引導學生通過簡單和有限的提示信息，自己推理摸索找尋正確的答案和解決方案。除此之外，專家模塊還可以自動匹配，依據(jù)學生能力分配問題。
2.3建立學生模塊
與專家模塊相互配合相互輔助的就是學生模塊。學生模塊的本質其實也屬于專家系統(tǒng)，模塊內部所存儲和容納的是學生的不同學習習慣和學習行為特征。這個模塊建立的目的主要是兩個，一個是為了讓學生在學習的過程中可能出現(xiàn)的錯誤習慣和方法被快速識別，并且能夠通過機器語言進行記憶與編譯，從而建立一個比較完整和全面的錯誤類型數(shù)據(jù)庫，進而深層分析找到錯誤的原因。第二個目的就是為了幫助學生對錯誤學習行為和習慣進行解釋，從更加深層次的角度挖掘學生由于知識理論掌握不充分而導致錯誤的原因。學生模式的建立一般依靠的就是人工智能的自我學習和接受訓練讓系統(tǒng)能夠建立起模型對學生的學習習慣進行模擬。這樣在上一步打造的專家模型就可以為學生模型提供一個對比的樣本，專家模型的兩種運算和教學方式可以分別評估學生的學習能力和學習錯誤[4]。
2.4優(yōu)化教學模塊
教學模塊是人工智能在計算機輔助教學模式中必不可少的一個環(huán)節(jié)，教學模塊的內容是基于傳統(tǒng)教學設計和規(guī)劃之上的。在計算機與人進行交互的過程中，教學策略主要是由教學的不同分支來體現(xiàn)，能夠達到較好的發(fā)散性和綜合性的效果。但是其不足的地方也比較明顯，那就是只能按照某一類型或者某一個的教學方法進行，系統(tǒng)不能快速地根據(jù)不同內容識別和選擇最適合最有效率的教學模式。具體的應用和實現(xiàn)過程就是將專家模塊和學生模塊的內容進行連接和合并，將專家模塊生成的問題及答案與學生模塊中上傳和學習到的進行對比，選擇覆蓋或者是分析提取，能夠比較客觀地發(fā)現(xiàn)學生學習中存在的理解性偏差和實踐性錯誤。之后再將結果傳回到知識庫中，調用相關的知識內容，形成一個完整的反饋鏈，幫助教師做出教學決策，調整教學進度和教學規(guī)劃。但是這個模塊的設計也應該充分考慮到諸多情況和因素，因此在條件判斷時應加入更多的循環(huán)。
2.5開發(fā)智能接口模塊
人工智能在計算機輔助教學模式中的應用和融合最后一步就是要開發(fā)出一個穩(wěn)定和高效能的智能接口模塊，主要作用是為了連接學生和計算機之間的信息交換和溝通，即進行信息的輸入與傳出。在接收到學生傳遞的學習信號后，接口模塊要及時調動起教學模塊、專家模塊和學生模塊，把信息傳遞給不同模塊處理，之后再由教學模塊所作出的教學決策和結果論證信息輸出反饋給人，實現(xiàn)了機器語言與人類語言之間的轉化。一個能夠正常運轉并且具備較高實用性和參考性的教學系統(tǒng)，一定融匯了思想教學、策略和心理學等多方面的因素和知識內容體系，所以智能接口模塊的設計與開發(fā)，一定要全面考慮這些成分，開發(fā)出更加靈活多變的接口模塊[5]。
3結語
人工智能在近年來獲得了快速的發(fā)展和進步，成為我國當前各個行業(yè)領域之內炙手可熱的先進技術。對于計算機輔助教學的開展和改革來說，人工智能的融入與應用有著重要的價值與意義。
參考文獻
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[4]張園.人工智能技術在計算機輔助教學中的應用研究[J].科技資訊,2007(34):108-109.
關鍵詞:教學改革;人工智能;游戲設計;游戲編程
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是計算機科學的一個分支,是研究、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學[1]。人工智能技術研究領域包括機器人、模式識別、自然語言處理、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、人工神經(jīng)網(wǎng)絡和專家系統(tǒng)等[2],其最為廣泛的應用之一就是游戲設計[3]。游戲設計雖然涉及多門學科,但其作為應用并沒有形成一門單獨的理論[4-5]。由于游戲存在較大的市場以及其作為人工智能的一個重要應用,國外已有多所大學開設了游戲設計課程。如卡內基梅隆大學(Carnegie Mellon University)于1999年設立了娛樂科技碩士學位,并開設了相關課程;南加州大學(The University of Southern California)設立了為期3年的互動媒體藝術(fine arts in interactive media)碩士學位課程,并于大學部設立電子游戲設計(video-game design)副修課程。該校也為美國軍隊創(chuàng)作訓練士兵的電子游戲,透過戰(zhàn)斗情境模擬來進行沙盤演練。麻省理工學院(Massachusetts Institute of Technology)提供多種電子游戲設計相關課程,并研發(fā)將電玩游戲納入教室教學的方法。斯坦福大學(Stanford University)提供電子游戲設計史及包含最佳電子游戲競賽獎的計算機繪圖課程。華盛頓藝術學院(The Art Institute of Washington)為亞特蘭大藝術學院的分校,提供授予學士學位的視覺及游戲程序設計課程。在初期的藝術與設計重點培訓后,學生將學習立體動畫相關技術。國內也有多所高校開設了游戲設計的相關課程,如北京郵電大學,首都師范大學等,為了適應市場許多培訓機構也開設了游戲設計課程,但培訓機構將課程的重點放在了實際的編輯代碼中而過少的關注理論。中南大學開設人工智能課程已有20多年的歷史,在教學實踐中,中南大學智能系統(tǒng)與智能軟件研究所的教師們在教學科研方面取得了許多令人振奮的成果。在良好的環(huán)境中,人工智能與游戲編程課程應運而生[6-7]。
1教學目標與要求
中南大學人工智能與游戲設計課程主要面向智能方向4年級學生,在4年級第一學期開設。學習該門課程之前需要具備人工智能以及計算機編程方面的課程知識,并且需要一定的計算機圖形學的相關知識基礎。
此門課程的學習使學生了解游戲設計與虛擬現(xiàn)實的基本概念和術語及其基本設計方法,理解人工智能在游戲中的相關應用,熟悉游戲設計中編程以及建模技術,為學生將來利用人工智能技術以及游戲設計技術奠定必要的知識基礎。除此之外向學生介紹計算機游戲的基本原理和最新進展,包括計算機游戲動畫的最新概況、游戲程序設計概覽、2D游戲的基本編程技術、3D游戲動畫的基本編程技術、3D游戲場景的組織與繪制、游戲中的高級圖形技術、游戲中的音頻編程、游戲中的人機界面技術、人工智能在游戲動畫中的應用,紋理貼圖、基于圖像的繪制和加速算法等。
基于該教學目標,本課程有兩個重點內容,其分別是人工智能技術如何在游戲設計中的應用,以及游戲編程的相關技術。對于人工智能技術在游戲設計中的應用這一內容,主要采用理論結合實際的理念,將學生已具備的人工智能理論知識與游戲設計的具體應用聯(lián)系起來,使學生一方面能體會人工智能的基礎理論,另一方面使學生能夠將其所學用于實踐,避免理論與實踐脫節(jié)。游戲編程內容主要從設計模式入手,然后依托多媒體平臺對學生進行講授設計以及編程方面的相關知識。
圍繞這個教學目標,我們安排了28個學時的課堂教學,4個學時的實驗,總共32個學時的課程。接下來針對課堂教學、實驗設計、考核方式這幾個方面分別展開討論。
2課堂教學設計
本課程采用培訓學校模式與大學理論教育折中的方式進行講授,本節(jié)將著重對28個學時的課堂教學內容分別介紹。
1) 游戲程序設計概論與計算機圖形學基礎。
該部分內容可以分為以下兩部分。
(1) 計算機游戲簡介與游戲設計概論(2課時)。
(2) 計算機圖形學基礎(2課時)。
概論部分主要介紹計算機游戲的基本概念、特點以及目前國際上該領域的研究和應用情況。圖形學部分主要是介紹計算機圖形學的相關理論基礎,目的是讓沒有學過計算機圖形學的學生有一定了解,由于考慮到智能專業(yè)也開設計算機圖形學的相關選修課,因此,本部分內容只是對之前學習的相關知識的復習,目的是為后續(xù)的程序設計課程打好相應的理論基礎。
本次課程是正門課程的開篇之講,一方面,教師要開宗明義,讓學生明確何為計算機游戲,并對計算機游戲有大致的了解,為后續(xù)課程學習起鋪墊作用;另一方面,為增強學生學習興趣,必須介紹計算機游戲的類型以及各種知識與其的關聯(lián)。
2) 游戲編程技術。
如上所述,游戲編程是本門課程的一個重點內容,游戲編程可以分為如下幾個部分。
(1)Windows編程基礎(2課時)。
(2)DirectX編程基礎(2課時)。
(3)2D游戲的基本編程(2課時)。
(4)3D游戲場景的組織和繪制(2課時)。
(5)3D動畫的基本編程技術(2課時)。
(6)游戲中的人機界面技術(2課時)。
對于Windows編程基礎,其主要內容是Windows操作系統(tǒng)的發(fā)展史、Win32程序的基本結構、消息循環(huán)與處理、Windows窗口、GDI接口、集成開發(fā)環(huán)境(IDE)。
DirectX編程[8]基礎的主要內容是DirectX開發(fā)包的歷史及其框架、介紹每一個組件的功能、DirectX開發(fā)包的安裝以及與IDE連接的配置。
2D游戲基本編程的主要內容是游戲的基本流程和體系結構、游戲開發(fā)的基本理念及方法、游戲引擎簡介、游戲的調試與測試。
3D游戲場景的組織與繪制的主要內容是3D場景的組織與管理、游戲場景的幾何優(yōu)化、3D場景的快速可見性判斷與消隱、地形場景的繪制與漫游、3D游戲場景中的碰撞檢測。
3D動畫的基本編程技術的主要內容是3D動畫技術概述、Direct3D開發(fā)包的使用、關鍵幀動畫技術、基于動作捕捉的動畫技術、腳本驅動的動畫技術。
游戲中的人機界面技術主要內容是游戲的可玩性與人機界面、用戶界面設計基礎。
游戲程序設計部分內容主要是讓學生了解和掌握面向Windows平臺的游戲編程的技能。現(xiàn)在絕大部分游戲和娛樂都是基于Windows平臺,因此掌握Windows平臺的設計模式與編程方法是必須的。又因為DirectX軟件開發(fā)包是微軟公司面向Windows平臺開發(fā)的一套專門應用于游戲開發(fā)的API,因此了解其原理以及掌握其技術能夠提高學生的游戲開發(fā)能力。
3) 人工智能在游戲中的應用。
如今的游戲應用了大量的人工智能技術,本門課程將從以下幾個方面介紹人工智能技術在游戲中的應用。
(1)遺傳算法(6學時)。
(2)神經(jīng)網(wǎng)絡(6學時)。
遺傳算法主要內容是遺傳算法的概念及其相關研究、雜交操作、變異操作、適應性函數(shù)選擇、遺傳算法優(yōu)化的算子、創(chuàng)建和處理矢量圖形。
神經(jīng)網(wǎng)絡主要內容是神經(jīng)網(wǎng)絡概述、適應性函數(shù)、環(huán)境探測、有監(jiān)督的學習、演化神經(jīng)網(wǎng)絡的拓撲。
該部分內容主要是介紹如何將人工智能中的理論用計算機語言實現(xiàn),并介紹如何在游戲設計中應用這些理論。這部分內容是本門課程一個核心內容,通過學習學生們能夠認識到人工智能在游戲設計中的重要性,并提高應用能力。
3實驗設計與課程設計
由于該門課程為選修課,因此課時較少,除課堂課時之外只剩下4個學時的實驗課時。我們針對這4個課時的實驗進行了重點設計,其主要內容是引導學生熟悉Visual Studio .Net 2008集成開發(fā)環(huán)境、安裝與配置DirectX 軟件開發(fā)包、使用有限狀態(tài)機設計狀態(tài)驅動智能體,設計2D圖形驅動引擎。
雖然課時很短,但學生能夠實際動手操作,熟悉游戲編程的相關開發(fā)工具與開發(fā)包,另外,學生學習興趣提高了,學習內容從枯燥的抽象概念、理論變成實際的事例。此外,學生還可以在課下完成任務,繼續(xù)鉆研新的理論應用。
我們針對本門課程實驗課時少的缺點,特別設定了一個課程設計環(huán)節(jié)。課程設計并不占用實驗課時,而是要求學生利用課外的時間,自由組合,以團隊的模式完成相應的設計要求。
課程設計主要內容是要求學生完成一個項目設計,該項目設計主要是要求學生使用相關的集成開發(fā)環(huán)境和開發(fā)包,利用一個人工智能技術編寫出一個小的游戲軟件,并給出設計報告。考慮到學生的實際能力,開發(fā)與報告以小組的形式進行設計開發(fā),設計團隊由3～5人自由組合,具體分工必須在報告中體現(xiàn),報告要求不少于4000字,以軟件開發(fā)文檔的形式提交,報告中不僅有游戲軟件的需求分析文檔、設計文檔和測試文檔,還必須包括游戲的內容設計,即游戲的情節(jié)創(chuàng)意或功能設計。設計題目以及游戲類型由學生自選,圖形界面可以是3D也可以是2D,開發(fā)包可以使用Direct3D也可是Windows自帶的GDI。
4考核方式及其安排
考核一個方面是檢測學生學習的狀況,另一個方面是為了通過考核方式,提高學生的實踐動手能力。基于這個原因,我們將整個考核分為3個模塊。
1) 期末考試(開卷),占總成績的50%。
2) 項目設計,占總成績的35%。
3) 實驗,占總成績的15%。
期末考試采用開卷形式,主要目的在于檢測學生通過課程學習,對知識點的掌握程度,以及運用知識點解決問題的能力。其占總成績比例的一半。雖然期末考試為開卷,但考核的知識點無法直接從教材中直接找到,需要學生實際運用能力和解題手段才能完成答題。精心設計的開卷試題,可以使學生對虛擬現(xiàn)實知識體系進行一個系統(tǒng)的回顧,同時,它也是對教學的補充。
課程設計需要學生有很強的自主性,認真完成將使學生受益匪淺,敷衍了事不僅學生沒有得到鍛煉,教學目的也難以達成。課程設計以小組的形式有優(yōu)勢也有劣勢,好處在于學生可以根據(jù)自身能力對應團隊中的角色,例如,某同學編程能力強,他可以作為程序設計與開發(fā)人員;另一同學數(shù)學好,或理論方面出色,他就可以擔任算法設計的工作;某些同學有創(chuàng)意,他則可以擔任游戲情節(jié)設計的工作,等等。這樣做分工明確,每個人都能夠根據(jù)自己的實際需求和情況得到鍛煉。劣勢在于,如果團隊同學能力重點都一樣,就會出現(xiàn)分工不清,而最大的問題就是團隊合作會導致某些同學出現(xiàn)依賴思想,最終導致整個團隊只有一個人完成整個項目,甚至導致項目無法完成的情況。對此,我們應當強調每一個學生都要積極主動參與到課程設計中來,發(fā)揮自己的主觀能動性,協(xié)作完成項目。
5結語
本文探討了人工智能與游戲設計教學目標與任務、課堂教學、實驗設計、考核方式,希望能夠給其他相關教學工作者以參考和啟發(fā),共同促進其完善與提高。
由于人工智能與游戲設計這門課程是中南大學新開的一門課程,在許多方面存在考慮不周或欠缺的情況,需要向兄弟單位多學習并且多在教學實踐中摸索與提高。本門課程是以中南大學智能系統(tǒng)與智能軟件研究所為依托,它具有很好的研究基礎與良好的實驗平臺,并能夠將這門課程融會貫通,使學生理解人工智能與游戲開發(fā)設計的基本理念,并培養(yǎng)學生實際應用技能。
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Design in Artificial Intelligent and Game Programming Courses
LI Yi
(Institute of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)
關鍵詞：航天類專業(yè) 人工智能 教學探索
中圖分類號：G64 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）10（b）-0155-02
面對航天科技迅猛發(fā)展，現(xiàn)代軍備技術快速提升，培養(yǎng)具有專業(yè)性的高素質航天類人才，是我國航天科技發(fā)展的戰(zhàn)略選擇，也是航天重點高校面向并有效服務航天事業(yè)的歷史責任。航天類本科生的教育形式也需要突破傳統(tǒng)的方式，著重多樣性、前沿性、工程性，因此，該專業(yè)的各門課程教育都應該結合專業(yè)特點，探索新的教學模式。
人工智能自1956年誕生50多年以來，引起眾多科研機構、政府和企業(yè)的空前關注，已成為一門具有日臻完善的理論基礎、日益廣泛的應用領域和廣泛交叉的前沿學科。由于航天領域的特殊要求，人工智能在其發(fā)展中發(fā)揮著不可替代的重要作用，各發(fā)達國家都相繼開展了人工智能與航天技術相結合的研究，致力于實現(xiàn)可重構的、具有容錯能力的、智能的飛行系統(tǒng)和管理系統(tǒng)。因此，“人工智能”作為航天類專業(yè)的一門特色選修課，應結合專業(yè)特點展開更具有實用性和創(chuàng)新性的教學。
1 人工智能課程特點
一方面，“人工智能”是一門多學科交叉的綜合學科，它涉及計算機科學、數(shù)學、心理學、認知科學等眾多領域，具有知識點多、涉及面廣、內容抽象、不易理解、理論性強等特點，使得該課程的教學具有較大的靈活度和較高的難度。另一方面，“人工智能”是一門正在發(fā)展中的學科，具有較強的前沿性，計算機科學、信息科學、生物科學等相關學科的發(fā)展不斷的提出了許多新的研究目標和研究課題，使得人工智能的技術和算法也需要不斷更新，這在很大程度上增加了“人工智能”課程的教學難度。
2 航天類專業(yè)特點
首先，航天類專業(yè)具有較強的工程性。在專業(yè)的教學改革中有統(tǒng)一的特點，即強調要體現(xiàn)航天工程技術的綜合性、系統(tǒng)性， 注重培養(yǎng)復合型人才。其次，航天類專業(yè)具有一定的前沿性。因為航天飛行器作為現(xiàn)代高科技和多種學科技術綜合應用的結晶，應及時把現(xiàn)代先進科技融入到了專業(yè)基礎和專業(yè)類的課程教學中， 專業(yè)知識更新快成為又一特點；另外，航天類專業(yè)應注重實踐性教育。尊重個性和興趣，強調動手能力，實驗室對學生開放，要求學生自主地設計完成實驗，強調對學生設計理念和創(chuàng)造能力的培養(yǎng)。最后，航天類專業(yè)應重視產(chǎn)學合作。產(chǎn)學合作的目的在于推動學校與航天產(chǎn)業(yè)的持續(xù)全面合作，造就一支科學技術研究和工程實踐兼?zhèn)涞慕處熽犖椤?/p>
3 教學模式的探索
3.1 教材的選擇
人工智能作為一門新興的學科，其理論與方法都還在不斷的發(fā)展與完善中。就目前來看，關于人工智能的定義和范圍都沒有一個統(tǒng)一的標準，不同的教材所介紹的內容也不盡相同。在教材選用方面，需要綜合考慮專業(yè)特點和學生的知識背景。本課程主要針對航天類專業(yè)高年級本科生，該類學生具有一定的數(shù)學、計算機、信息論、通信理論等基礎知識，對航天應用的基本需求有初步的了解，因此，“人工智能”課程難度應該控制在中級，可以較深入的介紹人工智能的基礎算法和應用案例。
中南大學蔡自興教授積累了多年的教學與科研經(jīng)驗，借鑒了國內外其他專家和作者的最新研究成果，吸取了國內和國外人工智能領域學術書籍的長處，于1987年編寫了“人工智能及其應用”一書，該書根據(jù)人工智能學科的新發(fā)展不斷修訂，推出四個版本。本課程采用“人工智能及其應用（第4版）”，其中大部分內容適合本科生學習。另外，本課程還給學生提供其他一些參考書目，如N.J.Nilsson 的“Artificial Intelligence：A New Synthesis.Morgan Kanfmann”等經(jīng)典教材。
3.2 課堂教學形式的探索
“人工智能”課程內容較抽象，概念較為繁多，若采用單一的課堂講授的方式，學生容易概念混淆、理解不透，逐漸產(chǎn)生厭倦情緒，導致教學效果差。本文探索不同的課堂教學手段，根據(jù)不同內容采用不同的教學手段，有利于學生對課程內容的理解與吸收。另外，考慮到航天類的專業(yè)特點，突出課程內容的工程應用，增加研究性質的教學內容與形式，有利于培養(yǎng)學生的創(chuàng)新能力和實踐能力。
（1）課件采用圖文并茂的PPT。綜合利用文字、圖像、聲音、視頻等多種媒體表示方法，在介紹原理和概念時采用精辟的文字，介紹算法流程時采用圖像，介紹算法應用時采用視頻。在PPT中適當利用不同的字體、顏色或動畫來突出重點，細化流程，引導學生的思路，便于集中注意力接受重點內容。
（2）適當增加課堂討論與練習。對于人工智能的一些基本問題，可以引導學生進行調研和討論，來深化課程內容的了解，并提高學生的學習興趣；對于重要的算法和理論，可以增加課堂練習，讓學生實際動手進行公式的推導或演算，并在練習中分析學生對問題的理解程度，有針對性的增加講解或指導。
（3）適當采用類比的講解方式。對人工智能的不同學派，不同方方法，以及方法的不同應用，廣泛的采用類比的形式進行講解，不僅可以復習已學習的內容，也利于對新內容的理解。并且，通過對不同內容的比較總結相似點、區(qū)分不同點，可以避免概念的混淆，清晰的掌握課程內容。
（4）增加研究性教學。研究性教學強調通過問題來進行學習，有必要將實際應用案例或者授課教師的科研項目融入日常的教學工作中去，用“啟發(fā)式”、“案例式”教學激發(fā)學生“自主學習”能力。
3.3 課程內容的探索
一方面，鑒于本科生知識結構還不夠完善，“人工智能”課程的內容要控制在適應本科生學科基礎的中等難度；另一方面，鑒于航天類專業(yè)的特點，課程內容應更注重與航天應用相結合的內容，并且在課程中增加具體應用的介紹。具體的課程內容如表1所示。
3.4 考核形式的改革
“人工智能”課程注重學生創(chuàng)新能力和實踐能力的培養(yǎng)，傳統(tǒng)的試卷形式不能全面的反應學生的學習效果，因此，應采用課堂表現(xiàn)和課程報告相結合的方式進行綜合考核。
一方面，重視學生提出問題、分析問題和解決問題的能力，對學生課堂討論與練習的表現(xiàn)進行考核評分，作為總成績的參考；另一方面，注重學生課題調研和實踐的能力，采取提交課程論文的形式進行考核。正確引導學生根據(jù)個人興趣、課程內容、可行性、實踐難度進行合理選題，并根據(jù)所選題目進行文獻查閱和總結，完成調研報告或算法實現(xiàn)報告。結合者兩個方面進行最終成績的評定，綜合衡量學生問題分析能力、論文寫作能力和創(chuàng)新實踐能力。
4 結語
航天類專業(yè)的本科生教學需針對專業(yè)特點有的放矢，該專業(yè)的課程教育都應該趨向于前沿性、專業(yè)性和實用性。本文的“人工智能”課程教學改革方案不僅考慮到該課程屬于前沿叉學科的特點，也綜合考慮了航天類專業(yè)的特點。為了使課程教學更好地服務于學生，本文提出的改革方案打破傳統(tǒng)的教學模式，將課堂理論講解、課堂討論、課后調研、項目實踐等相結合，充分調動學生的學習興趣和積極性，提高學生的創(chuàng)新能力，有利于培養(yǎng)真正符合航天領域所需要的綜合型高級人才。
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【關鍵詞】計算機 人工智能技術 系統(tǒng)
人工智能（Artificial Intelligence）是研究使計算機模擬人的學習、推理、思考、規(guī)劃等思維過程和智能行為的學科，用過對計算機實現(xiàn)智能的原理的研究，制造出類似于人腦智能的計算機，使計算機實現(xiàn)更高層次的應用。隨著信息技術的發(fā)展和網(wǎng)絡的廣泛普及，人們教育觀念正在悄然改變，新型的教育模式正在成形，計算機網(wǎng)絡遠程教育迅速發(fā)展，然而由于計算機網(wǎng)絡遠程教育發(fā)展尚不成熟，實際應用過程中存在諸多問題，而人工智能的引入，則使計算機網(wǎng)絡教育水平提升到一個全新的發(fā)展臺階，并展現(xiàn)了其廣闊的發(fā)展前景[1]。
一、人工智能技術概況
人工智能是通過研究人的智慧機理和思維過程，利用計算機體現(xiàn)和模擬人的智能行為。人工智能自其正式提出至今短短幾十年內取得飛速的發(fā)展，已經(jīng)成為一種成熟的工具。由于人工智能的效用堪比人的智慧，在進行信息分析處理時可以采取語音識別，實現(xiàn)人機對話，所以其應用范圍自其發(fā)展以來逐步向諸多領域擴展，如醫(yī)學、建筑學、地質學、機械等，而其研究課題也不斷深入，如專家系統(tǒng)、機器人、自然語言處理系統(tǒng)、博弈等。人工智能具有理解經(jīng)驗并從中學習、辨別模糊或互相矛盾的信息、快速而成功地對新環(huán)境做出反應、在解決問題時使用推理進行有效的推導、能處理復雜的情況、應用知識控制環(huán)境等諸多能力。人工智能是一個知識信息系統(tǒng)，知識在人工智能中占據(jù)重要的地位，計算機的智能只有通過對知識的發(fā)現(xiàn)、儲存、學習、推理和決策才能展現(xiàn)出來。人工智能主要有以下優(yōu)勢：首先，由于知識儲存與計算機系統(tǒng)中，為人們知識傳播和復制帶來了極大的便利，計算機網(wǎng)絡技術的發(fā)展，使知識的傳播和復制突破時間和空間的限制，為人們帶來無限的知識共享。其次，人工智能系統(tǒng)拓展了知識信息獲取渠道，同時在某些任務處理的質量和速度上，人工智能展現(xiàn)的能力驚人的能力，遠非人類所能及[2]。
二、人工智能技術在計算機網(wǎng)絡教育中的應用
（一）智能決策支持系統(tǒng)
智能決策支持系統(tǒng)（IntelligentDecision Support System）是由決策支持系統(tǒng)與人工智能結合的產(chǎn)物，在網(wǎng)絡教育領域的應用展現(xiàn)出廣闊的發(fā)展前景。智能決策支持系統(tǒng)在數(shù)字圖書館中的應用，則使得決策目標和進行問題的識別更加明確，幫助決策者建立起完善的決策模型，提供多種備選方案，同時對各種備選方案進行選擇、優(yōu)化、比較、分析，從而使決策者的決策更加準確、有效[3]。
（二）智能教學專家系統(tǒng)
智能教學專家系統(tǒng)ITES（Intelligent Teaching Expert System）是傳統(tǒng)CAI系統(tǒng)轉向的主要方向，是一種開放式交互教學系統(tǒng)，通過智能教學專家系統(tǒng)利用計算機對專家教授教學思維的模擬，從而為教學提供一個良好的智能環(huán)境。一方面，學生可以通過智能專家系統(tǒng)獲取知識，另一方面，智能教學專家系統(tǒng)能根據(jù)學生的具體實際情況（包括知識儲備、能力、學習方式等）進行知識傳授，從而使教學效果大大提升。在智能教學專家系統(tǒng)中，智能計算機輔助教學占據(jù)重要地位，具有以下智能：首先，自動生成各種問題和練習，并在教學內容理解的基礎上，形成問題解決方案，同時還能自動生成和理解自然語言；其次，能根據(jù)學生的自身實際情況，對學生的學習內容和教學進度進行合理調整，并對教學內容具有解釋咨詢的能力；再次，能對學生的錯誤進行判斷，評價學生學習行為，并幫助學生糾正錯誤，同時使自身教學策略得到完善。
（三）智能導學系統(tǒng)
智能導學系統(tǒng)（Intelligent Induct-learning System）是現(xiàn)代繼續(xù)安吉網(wǎng)絡教育系統(tǒng)的重要組成部分，是實現(xiàn)計算機網(wǎng)絡教育項目的保障。通過智能導學系統(tǒng)，能為學生提供一個良好的學習環(huán)境，并能快速地獲取其所需要的各種資源，從而使學習者獲得學習的全方位服務，進而達到學習的成功。智能Agent技術的智能導學系統(tǒng)，可根據(jù)學生的具體情況制定符合學生實際的導學策略，并為學生提供個性化、針對性的服務。在這種導學策略下，系統(tǒng)不僅能自動生成各種問題和解決方案，并且能合理規(guī)劃、調整學習內容和進度，同時能針對信息反饋內容及時修正導學策略，使導學策略更加合理科學[4]。除了上述3各種系統(tǒng)在計算教學中的應用，還有智能仿真技術（Intelligent Simulation Technology）、智能硬件網(wǎng)絡IHN（Intelligent Hardware Network）、智能網(wǎng)絡組卷系統(tǒng)INES （Intelligent Network Examine System）、智能信息檢索引擎 （Intelligence Information Retrieval Engine）等系統(tǒng)在計算機網(wǎng)絡教學中應用，這些人工智能在計算機網(wǎng)絡教學中的應用，共同推進了計算機網(wǎng)絡教學的發(fā)展。
三、結語
計算機網(wǎng)絡教育中加強對人工智能技術的引入，使我國現(xiàn)代計算機網(wǎng)絡教育呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展的態(tài)勢，通過多種智能系統(tǒng)的應用，使計算機網(wǎng)絡教育的學習環(huán)境得到極大的改善，計算機網(wǎng)絡教育的時空制約進一步突破，大大延伸了計算機網(wǎng)絡教育的服務領域。隨著人工智能技術在計算機網(wǎng)絡教育中應用的深入研究和發(fā)展，未來計算機網(wǎng)絡教育的個性化將會更加突出，遠程教育也將實現(xiàn)更好的發(fā)展。
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