智能教学系统：起源、发展与未来
人工智能教育2024年AI教育应用展望
06
AI教育应用的未来展望
AI教育将更加普及和个性化
• AAI教育将更加普及和个性化 ***教育将更加普及，越来越多的学校和教育机构将采用AI技术进行教学。 ***教育将更加个性化，可以根据学生的学习进度和能力进行定制化教学。 ***教育将更加注重实践和应 用，培养学生的创新思维和实践能力。 4AI教育将更加普及和个性化 ***教育将更加注重跨学科融合， 培养学生的综合素质和跨学科思维能力。
习方案
智能批改：自 动批改作业， 提高教学效率
智能答疑：实 时解答需求，推荐适 合的学习资源
和课程
在线学习资源推荐
智能推荐系统：根据学生的学习进度和兴趣，推荐适合的学习资源和课程 在线辅导平台：提供实时的在线辅导服务，帮助学生解决学习中遇到的问题 虚拟实验室：提供虚拟的实验环境和设备，让学生在模拟环境中进行实验操作 智能测评系统：对学生的学习情况进行实时的测评和分析，提供个性化的学习建议和反馈
机器学习技术
机器学习的定义和原理
机器学习的分类和应用场景
机器学习的关键技术和算法
机器学习在AI教育中的应用和 挑战
虚拟现实技术
定义：利用计 算机技术生成 的虚拟环境， 让用户沉浸在 其中进行交互
和学习
应用场景：在 AI教育中，可 以用于模拟实 验、模拟操作 等场景，提高 学习效果和体
验
关键技术：包 括图形渲染、 动作捕捉、空
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人工智能教育2024年AI教
育应用展望
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添加目录项标题 人工智能教育的发展历程 2024年AI教育应用的主要场景
AI教育应用的关键技术 AI教育应用的挑战与对策
计算机辅助教学智能化的发展历程
使用人工智能技术 初步尝试对学生的 学习情况进行评估 。
开发简单的教育软 件，提供学习资料 和练习题。
人工智能在教育领域的应用
利用人工智能技术为学生提供 个性化学习方案。
开发智能教育平台，整合线上 线下教育资源。
使用大数据技术对学生的学习 行为进行分析，为教学提供参
考。
此阶段的挑战与瓶颈
技术水平较低，难以实现复杂的人工智能应用。 教育资源匮乏，难以满足学生的个性化需求。
智能代理
智能代理是一种可以自动执行特定任务的软件代理，例如管理学习进度、提供学习建议或 与其他学习资源进行交互。这些代理使用人工智能技术来理解和执行学生的指令，并为其 提供个性化的学习体验。
自然语言处理和机器学习的引入
自然语言处理（NLP）
NLP技术使得计算机能够理解和分析人类语言，从而支持更自然和流畅的人机交 互。在计算机辅助教学领域，NLP技术被用于自动化学生作业评估、智能答疑和 个性化学习推荐等方面。
VS
智能教育平台的应用
智能教育平台能够为学生提供个性化的学 习方案，为教师提供数据支持，实现精准 教学。此阶段的前Fra bibliotek技术和未来趋势
前沿技术
随着技术的不断发展，当前的前沿技术包 括深度学习、自然语言处理、计算机视觉 等，这些技术为智能教育提供了更加强大 的支持。
未来趋势
未来的智能教育将更加注重个性化和多元 化，通过更加深入的数据分析和学习跟踪 ，为每个学生提供更加精准的学习方案。 同时，智能教育将更加注重与实际应用的 结合，实现教育与实践的紧密连接。
缺乏有效的评估机制，难以客观评价学生的学习效果。
03
发展阶段二：深入应用
人工智能技术的进一步应用
专家系统
智慧教育PPTppt
5G技术将为智慧教育提供更快速、更稳定、更广泛的数据传输和 网络连接，促进教育的数字化转型。
虚拟现实技术的应用
虚拟现实技术将为智慧教育提供更多的沉浸式学习体验，增强学生 的学习效果。
教育公平与质量提升
资源共享
智慧教育将实现优质教育资源的共享，让更多的 学生享受到优质的教育资源。
个性化教学
智能教学辅助系统
总结词
详细描述
通过智能化手段，辅助教师进行教学 管理。
智能教学辅助系统是智慧教育中专门 为教师设计的一款智能化教学工具， 它通过智能化手段，辅助教师进行教 学管理，提高教学质量和效率。智能 教学辅助系统能够实现自动化点名、 教学资料管理、教学评估等功能，让 教师更加便捷地进行教学管理。
04
智慧教育的挑战与解决方案
技术难题
缺乏技术支持
智慧教育需要技术支持，如智能教学系统、数字化教育资源等 ，但目前很多地区和学校缺乏这些技术支持。
技术更新缓慢
现有的技术和设备更新缓慢，不能满足智慧教育的需求。
技术与实际教学脱节
现有的技术不能很好地与实际教学相结合，无法满足师生的需 求。
教育资源不均衡
推动教育公平
智慧教育能够缩小城乡和地区之间 的教育差距，让更多的学生享受到 优质的教育资源和服务，推动教育 公平。
02
智慧教育技术
云计算技术
云计算的定义
云计算是一种将计算资源和服务通过互联网提供给客户的模式， 它实现了快速部署、按需使用和灵活扩展。
云计算在智慧教育中的应用
云计算可以提供虚拟化、高可用性、可扩展性等特性，为智慧教 育提供了更高效、更灵活和更可靠的计算服务。
03
智慧教育应用
个性化学习
计算机辅助教学发展历史和趋势研究
计算机辅助教学发展历史和趋势研究一、本文概述《计算机辅助教学发展历史和趋势研究》这篇文章旨在全面回顾计算机辅助教学（C）的发展历程，并深入探讨其未来的发展趋势。
本文将首先概述计算机辅助教学的起源和发展历程，从早期的简单教学程序到现在的高度智能化和个性化的教学系统，分析各个阶段的特点和影响。
接着，文章将探讨计算机辅助教学的核心技术和应用领域，包括、大数据、云计算等技术在教育领域的应用及其对计算机辅助教学的影响。
本文将分析计算机辅助教学在当前教育领域中的优势和挑战，探讨如何克服存在的问题，进一步推动计算机辅助教学的创新与发展。
文章将展望计算机辅助教学的未来趋势，包括个性化教学、智能化评估、虚拟现实与增强现实在教学中的应用等方面，以期为教育领域的改革和发展提供有益的参考和启示。
通过本研究，我们期望能够更好地理解计算机辅助教学的历史演变和未来发展，为教育领域的科技进步做出积极贡献。
二、计算机辅助教学的发展历史计算机辅助教学（C）的发展历程可以追溯到20世纪50年代末，随着计算机技术的飞速发展和普及，教育领域也开始探索计算机在教育中的应用。
早期的C系统主要依赖于简单的程序设计和教学模型，例如线性教学模型和分支教学模型，这些模型在一定程度上提高了教学效率，但仍然存在很大的局限性。
进入20世纪60年代，随着人工智能和认知科学的发展，CAI系统开始采用更加智能和适应性强的教学方法。
例如，智能教学系统（ITS）的出现，使得CAI能够根据学生的学习情况和反馈，动态地调整教学内容和难度，从而提高学生的学习效果。
到了20世纪70年代和80年代，多媒体技术和网络通信技术的快速发展，为CAI的发展提供了更加广阔的空间。
多媒体教学系统（MLI）和网络教学系统（WBI）的出现，使得CAI不再局限于传统的课堂教学，而是可以通过网络、音频、视频等多种形式，实现远程教学、自主学习和协作学习等多种教学模式。
进入21世纪，随着大数据、云计算等新一代信息技术的发展，C 迎来了更加广阔的发展前景。
计算机辅助教学智能化的发展历程
•计算机辅助教学智能化的起源•发展阶段一：人工智能在计算机辅助教学中的应用•发展阶段二：计算机辅助教学智能化的多元化发展目录•发展阶段三：计算机辅助教学智能化的个性化发展•未来趋势：计算机辅助教学智能化的融合与创新目录计算机辅助教学的早期形式硬件限制早期的计算机辅助教学人工智能的发展在20世纪80年代，人工智能技术开始崭露头角，为计算机辅助教学智能化提供了新的可能性。
人工智能在教育领域的应用人工智能技术使得计算机能够根据学生的学习进度和理解能力调整教学内容，以更好地满足学生的个性化需求。
人工智能的出现智能教学系统的开发萌芽阶段的技术进步计算机辅助教学智能化的萌芽专家系统的应用总结词：初步探索详细描述：在人工智能的初步探索阶段，专家系统开始被尝试应用于计算机辅助教学。
这种技术通过模拟人类专家的决策过程，为特定领域的问题提供解答。
在教育领域，专家系统通常被用来提供个性化学习建议和评估学生的学习进度。
然而，这个阶段的技术尚不成熟，存在很多局限性。
自然语言处理技术的应用机器学习技术的应用百花齐放、多种模式、个性化教学详细描述随着技术的进步，智能教学系统开始呈现出多元化的发展趋势。
系统不再局限于单一的教学模式，而是根据不同的学科特点和学生的个性化需求，提供多种教学模式和教学方法。
例如，在线学习平台、互动教学系统、自适应学习系统等纷纷涌现，为学生提供更加灵活、个性化的学习体验。
总结词智能教学系统的多元化发展VS总结词身临其境、高度仿真、增强现实要点一要点二详细描述虚拟现实技术的应用为计算机辅助教学智能化注入了新的活力。
通过模拟真实的场景和环境，虚拟现实技术能够让学生身临其境，感受到高度的仿真体验。
同时，增强现实技术可以将虚拟元素与现实场景相结合，进一步增强教学的趣味性和实效性。
这些技术的应用，使得教学效果更加生动形象，有利于激发学生的学习兴趣和积极性。
虚拟现实技术的应用智能代理的应用总结词详细描述个性化教学的兴起个性化教学的定义个性化教学的必要性数据挖掘和个性化推荐系统的应用数据挖掘技术01个性化推荐系统02数据挖掘和个性化推荐系统的结合03自适应学习技术的定义自适应学习技术的发展自适应学习技术的实现自适应学习技术的应用人工智能与其他技术的融合人工智能与云计算的融合人工智能与物联网的融合人工智能与大数据的融合计算机辅助教学智能化的发展趋势与挑战03020103教育大数据的应用创新与发展的未来展望01深度学习技术的应用02智能教育平台的构建。
探索人工智能在初中教育中的应用
智能评估：通过 大数据分析和机 器学习技术，对 学生学习成果进 行智能评估和反 馈。
智能管理：利用 AI技术对学校管 理流程进行优化， 提高管理效率。
智能安全：通过 AI技术实现校园 安全监控和管理， 保障学生安全。
人工智能在初中 教育中的应用场 景
个性化学习
人工智能可以根据学生的学习情况和能力水平，提供个性化的学习资源和教学方案，提高学生的 学习效果和兴趣。
虚拟实验：AI技术可以为学生提供虚 拟实验环境，让学生在安全的环境中 实践操作，提高实验教学的效果和质 量。
AI在初中教育中的未来展望
个性化教育：AI技 术将更好地满足学 生的个性化需求， 实现因材施教。
智能评估：AI可以对 学生的学习情况进行 智能评估，为教师提 供更准确的教学反馈。
虚拟实验：AI可以为 学生提供虚拟实验环 境，增强学生的实践 能力和创新能力。
人工智能概念的形成：20世纪50年代，计 算机科学和数学的发展为人工智能的诞生奠 定了基础。
人工智能的初步探索：20世纪60年代，专 家系统、机器学习等概念开始出现，人工智 能进入初步探索阶段。
人工智能的快速发展：20世纪80年代以 后，随着计算机性能的提高和神经网络的 深入研究，人工智能技术得到了快速发展。
智能评估
自动批改作业：减轻教师负担，提高工作效率 个性化推荐学习资源：根据学生需求和兴趣，智能推荐适合的学习资料 智能题库：提供海量题库资源，方便学生练习和巩固知识点 实时反馈：及时反馈学生的学习情况，帮助学生及时调整学习策略
智能管理
智能排课系统：根据教师和学生的时间，自动排课，提高教学效率。 智能作业系统：自动批改作业，减轻教师负担，提高工作效率。 智能监控系统：实时监控学生的学习情况，及时发现和解决问题。
人工智能的起源
人工智能的起源第一点：人工智能的起源与发展人工智能（Artificial Intelligence, AI）的概念最早可以追溯到古希腊神话中拥有智慧的机械人。
然而，作为一门科学领域，人工智能的起源和发展始于20世纪。
1950年，Alan Turing发表了著名的论文《计算机器与智能》，提出了“图灵测试”作为衡量机器智能的标准。
这一论文被认为是人工智能的基石，Turing也被称为“人工智能之父”。
1956年，约翰·麦卡锡（John McCarthy）等人在达特茅斯会议（Dartmouth Conference）上正式提出了“人工智能”这一术语，并将其定义为“制造智能机器的科学与工程”。
这次会议也被认为是人工智能诞生的标志。
此后，人工智能领域经历了多次繁荣与低谷的轮回。
20世纪60年代到70年代，人工智能研究主要集中在基于知识的系统和问题求解上。
80年代，人工智能开始关注认知模型和自然语言处理。
90年代，随着互联网的发展，机器学习和数据挖掘成为研究的热点。
进入21世纪，特别是最近几年，人工智能取得了前所未有的进展。
深度学习、大数据、云计算等技术的发展，使得人工智能应用广泛渗透到工业自动化、医疗健康、金融投资、交通运输、安全监控等各个领域。
从AlphaGo战胜世界围棋冠军，到自动驾驶汽车在道路上进行测试，再到个人助理Alexa在家庭中的应用，人工智能正在以前所未有的速度改变着我们的生活。
第二点：人工智能的技术与应用人工智能的核心技术主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。
机器学习是人工智能的基础，它使计算机能够通过数据学习并做出决策。
深度学习是机器学习的一个子领域，它使用神经网络模拟人脑处理信息的方式，通过层层抽象提取数据的特征。
自然语言处理使计算机能够理解和生成人类语言，而计算机视觉则使计算机能够“看”到世界，识别图像和视频中的物体和场景。
随着技术的进步，人工智能的应用也在不断扩展。
智慧教育的定义与发展历程分析报告
智慧教育的定义与发展历程分析报告声明：本文内容信息来源于公开渠道，对文中内容的准确性、完整性、及时性或可靠性不作任何保证。
本文内容仅供参考与学习交流使用，不构成相关领域的建议和依据。
一、智慧教育的概念解析（一）智慧教育的定义智慧教育，通常被理解为借助先进的信息技术手段，通过对教育资源的整合、优化和创新，提升教育效率和质量，实现个性化、全面化、终身化的教育目标。
其核心理念是以人为本，注重学生的个性化和全面发展，通过智慧化、数字化的手段，为学生提供更为丰富、多元、灵活的学习体验。
智慧教育不仅仅是技术的简单应用，而是技术与教育的深度融合。
它要求教育者具备先进的教育理念和技术能力，能够运用信息技术手段，创新教学模式和方法，满足学生多样化、个性化的学习需求。
（二）智慧教育的特征1、数字化：智慧教育以数字化为基础，通过大数据、云计算、人工智能等技术手段，实现教育资源的数字化存储、处理和传播。
2、个性化：智慧教育强调学生的个性化发展，通过对学生学习行为、能力、兴趣等方面的数据分析，提供个性化的学习资源和教学方案。
3、互动性：智慧教育注重师生之间的互动性，通过在线课程、社交平台等工具，加强师生之间的交流与合作，提升学习效果。
4、开放性：智慧教育具有开放性的特征，它打破了传统教育的时空限制，实现了教育资源的共享和优化配置。
5、创新性：智慧教育鼓励教育者和学生运用信息技术手段进行创新性的学习和教学，培养创新思维和实践能力。
(三)智慧教育的发展历程智慧教育的发展经历了以下几个阶段：1、数字化教育阶段：以计算机和网络技术为基础，实现教育资源的数字化存储和传播。
这一阶段主要关注如何将传统的教育资源转化为数字形式，方便师生获取和使用。
2、网络化教育阶段：随着互联网技术的快速发展，教育资源开始在网络上广泛传播和共享。
这一阶段注重在线课程建设和网络教学资源的整合与共享。
3、智能化教育阶段：以大数据、云计算、人工智能等先进技术为基础，实现对教育资源的深度挖掘和智能推荐。
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智能教学系统：起源、发展与未来作者：梅鑫华吴伟来源：《中国教育技术装备》2013年第15期摘要追溯ITS的起源与形成，从体系结构、ITS国际会议论文主题、典型ITSs三个方面，重点分析介绍ITS的发展，并从学习理论、计算机科学与技术及学科有机整合三个方面探讨ITS的未来。
关键词智能教学系统；约束模型；学习支持系统中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1671-489X（2013）15-0048-03科学与技术的发展，使得智能化成为现实。
而智能化工具作为人类智能的延伸，使得各领域的智能化成为其发展的必然趋势。
将智能化引入教育领域，形成智能教学系统（Intelligent Tutoring System，简称 ITS）。
由计算机系统模拟专家的思维过程，效仿教师的策略选择和方案实施，帮助和引导学生学习，实现个性化和适应性教学。
1 什么是智能教学系统1.1 智能教学系统的概念智能教学系统（ITS）是一种借助于人工智能技术，让计算机扮演教师的角色实施个别化教学，向不同需求、不同特征的学习者传授知识，提供指导的适应性学习支持系统（Adaptive Learning System）[1]。
这是目前国内学者普遍接受的观点。
而国外有学者认为，所有智能教学系统有一个共同的目标：提供支持学习的教师服务[2]。
1）智能的本质：适应性。
主要表现为能判断不同认知水平、知识水平的学生，并灵活提供相适应的教学材料，实施相对应的教学策略。
2）ITS的需求价值：提供服务。
即面对不同学生的需求，能提供相适应的教师服务。
1.2 智能教学系统的学科基础人类认识的深入、技术的发展，使得许多新兴学科相继形成并蓬勃发展。
智能教学系统正是在认知科学、智能技术的不断深入与发展下而形成的，其学科基础主要包括两个方面。
1）“智能”相关学科：计算机软件、计算机应用技术、信息学、人工智能。
2）“教学”相关学科：教育学、心理学、行为科学、认知科学。
其中，认知科学是智能教学系统的理论基础，因为ITS所要解决的问题是“教”与“学”的认识思维过程、模型及特征，追其根源，属认知科学的范畴[3]。
2 智能教学系统从何时来2.1 源端追溯机器应用于教学的源端可以追溯到20世纪20年代，普莱西设计了几种自动测验智力及知识的机器。
学生首次按压正确按钮，则进入下一项目；若按错，则继续原项目至按出正确选项为止。
普莱西指出，这类机器不仅能够测验与记分，还能教学[4]83。
2.2 形成标志从普莱西设计的自动教学机器，历经一些研究者设计的教学机器，至20世纪六七十年代，智能计算机辅助教学（ICAI）已经有所发展。
1970年，由Jaime Carbonell创造的SCHOLAR系统被认为是第一个ITS，而术语“智能教学系统”则是由Sleeman和Brown于1982年提出，标志其正式形成[2]2。
3 智能教学系统如何发展3.1 体系结构的发展智能教学系统的研究从结构中心向去“结构中心”发展。
1）结构中心。
Hartley和Sleeman（1973）年提出智能教学系统“三模型”结构：领域模型、学生模型、教学模型。
其领域模型主要包括领域的观念、规则、问题解决策略。
该模型需要评估学生成绩、检测错误、提供专家知识等。
学生模型是ITS核心部分，主要包括丰富的学生认知、情感知识，以及学习进程中的发展知识。
Self（1988）认为，学生模型需要完成纠错、完善、指导、诊断、预测、评估的功能。
教学模型主要接受领域模型和学生模型的输入，作出教学策略的选择，并实施教学[2]4-5。
在三模型的基础上，Woolf等人提出增加人机接口模型，即四模型结构；Joseph beck等人提出将领域模型与专家知识独立，即五模型结构[5]。
无论是四模型还是五模型结构，其基础都是三模型。
虽然在随后的30多年里，智能教学系统研究一直没有形成公认的体系结构，但Hartley和Sleeman所提出的三模型结构一直是智能教学系统研究的基础与核心[6]。
2）去“结构中心”。
智能教学系统的多学科基础，决定了其向去“结构中心”的发展。
研究者对认知科学、教育学等不同程度的认识与强调，会设计出不同的ITS体系结构，然而没有一种体系结构能单独支持所有的教学策略（Nwana，1990）。
人工智能教育（AIED）杂志的特刊主题、人工智能教育及智能教学系统会议的论文类别主题，都表明议题广泛化，体系结构不再是关注的焦点（Woolf等，2008）。
智能教学系统的体系结构向“去中心”发展，在一定程度上受后现代主义思潮的影响。
后现代主义（postmodernism）始于20世纪后半叶，强调差异性、多元性、偶然性及“去中心”的观点。
3.2 ITS国际会议论文主题的发展ITS会议是国际一流的关于技术系统支持与促进人类学习的会议之一，每两年举行一次。
最近第11届ITS会议于2012年6月在希腊哈尼亚举行，会议具体主题是：技术与人的协作适应学习。
有研究对前8届会议论文分析指出，ITS国际会议都十分关注自然语言对话、分布式环境、学生模型、教与学的评价、教学策略、著作系统等方面的研究[5]。
结合上述研究，本文对最近3届ITS国际会议论文进行分析，其论文数量及主题分布情况如表1所示。
从表1可以看出，最近3届国际ITS会议仍有关注自然语言对话、教学策略、学生模型等方面的研究，也加强了对智能游戏、情感等方面的关注。
通过对国际ITS的会议论文主题发展的分析，论文主题广泛化。
11届ITS会议，技术与人的协作适应学习效果成了关注的焦点。
此外，未来的智能教学系统将以数据挖掘、智能代理、增强现实等技术来构建。
3.3 典型智能教学系统的发展智能教学系统从20世纪六七十年代发展至今已有四五十年，留下了一系列典型的智能教学系统，如地理学的SCHOLAR系统、电子学的SOPHIE系统等。
结合以往相关典型ITS的研究，对典型系统的发展及近些年来涉及的智能教学系统进行整理与分析。
1）基于约束模型的典型智能教学系统发展[7]。
基于约束模型（CBM）由Stellan Ohlsson 于1992年提出。
至1995年，SQL-Tutor是第一个基于约束模型的智能教学系统，用于计算机学科的SQL语言辅导。
此后，发展出许多其他基于约束模型的ITS，如表2所示。
典型智能教学系统发展过程中，基于约束模型（CBM）已经从一个理论设想发展为成熟、可靠、有效的方法。
未来基于约束模型的智能教学系统将支持多种教学策略、合作、动机、元认知技能等。
2）近10年相关研究涉及的智能教学系统。
通过对近10年ITS论文的收集，将研究论文涉及的部分ITS系统分析整理如表3所示。
由表3可知，文化学习、元认知学习、情感判断等将是现在及未来一段时期内ITS的发展趋势。
此外，3D技术、虚拟现实技术、网络通信技术、自然语言处理技术等一些增强感官体验与通信交流的技术也将进一步应用于ITS。
4 智能教学系统向何处走智能教学系统是一门跨学科的研究。
“跨学科”带来了丰富的理论支撑——各学科理论技术的发展促进ITS的发展；同时也带来了挑战——如何整合各学科的发展，使智能教学系统最优化？未来智能教学系统的发展趋向主要表现在下面几个方面。
4.1 学习理论从“本质上”把握ITS的发展方向ITS的功用是服务于学习者，实现最佳教学。
因此，学习理论是从本质上改变ITS的发展方向。
现代较流行的学习理论主要有建构主义学习理论和人本主义学习理论。
建构主义学习理论强调主动建构、社会互动、情境真实。
人本主义学习理论强调情感在学习过程中的作用，认为学生的学习是情感与认知相结合的精神活动。
ITS应用现代学习理论，可以预见主动性、互动性、情境性及情感性是其未来的发展趋向。
但是，行为主义及认知主义学习理论在知识的接受效果上比现代学习理论明显。
因此，ITS的架构与设计依然需要应用传统的行为主义及认知主义学习理论，而现代学习理论是其发展的补充。
4.2 计算机科学与技术从“现实上”实现ITS的发展无论哪种体系结构的ITS，都依赖于计算机科学与技术才能得以实现。
技术将从现实上实现ITS的发展。
ITS情境真实性，需要有计算机虚拟现实技术来实现。
由计算机模拟产生一个三维空间的虚拟世界，提供一种极为真实的交互式人工环境。
未来ITS的发展将应用这种技术，以增强智能教学系统的感官性、真实性、交互性、趣味性。
ITS与人之间交互的“无缝”性，可由自然语言处理技术来实现。
由计算机理解和接受人类用自然语言的输入指令，完成自然语言到计算机语言的翻译。
应用最先进的自然语言处理技术是未来发展的趋向。
4.3 多学科的有机整合从“优化上”促进ITS的发展若学习理论的要求无法在技术上实现，或技术的发展无相应的学习理论，那么ITS并不会有实质上的发展。
只有各学科的有机整合，才能使ITS发展最优化。
1）文化与技术整合。
文化差异也是技术人员必须考虑的因素，因为在全球化世界中，不同文化背景的人正在使用同一ITS。
因此，设计与研究“文化自适应ITS”也是未来的发展趋势。
2）学科教育研究者与工程人员合作。
学科教育研究者具有教育理论优势，而工程人员具有技术优势。
两者合作互补，能更好地设计与开发ITS。
我国未来ITS的发展，应当是具有不同优势的研究所相互合作。
此外，一些教育软硬件研发公司也具备技术优势，师范院校研究所与这些公司的合作也应当是我国ITS的一种走向。
参考文献[1]智勇.分布式学习环境中的智能授导系统研究[D].南京：南京师范大学，2004.[2]Nkambou R， Bourdeau J， Mizoguchi R. Advances in Intelligent TutoringSystems[M].Berlin： Springer-Verlag Berlin Heidelberg，2010.[3]宋云娴，白鹏.智能教学系统设计与实现[M].北京：电子工业出版社，1995.[4]普莱西，斯金纳.程序教学和教学机器[M].刘范，等，译.北京：人民教育出版社，1979.[5]陈天云，张剑平.智能教学系统（ITS）的研究现状及其在中国的发展[J].中国电化教育，2007（2）：95-99.[6]陈仕品，张剑平.智能教学系统的研究热点与发展趋势[J].电化教育研究，2007（10）：41-46.[7]Mitrovic A. Fifteen years of constraint-based tutors： what we have achieved and where we are going[J].User Modeling and User-Adapted Interaction，2012，22（1-2）：39-72.。