国内人工智能教育应用研究现状与反思_徐鹏
国内人工智能教育应用研究现状与反思
１从 时 间纵 向维度 看 国 内人 工智 能教 育教学 应 ．
用研 究 的趋 势
通过 文献 检索 ， 检索 到 人 工 智 能 教育 应 用 相 共 关论 文 ３２篇 ， 均 匀 的分 布 于 ２０ ０ 不 ００年 至 ２０ ０８年 各个 年份 之 中 ， 体 分 布 情 况 如 图 １所 示 。从 图 中 具
一
、
引 言
人 工智 能是计 算 机 科 学 的一 个 分 支 ， 涉及 计 算 机 科学 、 息 科 学 、 理学 、 学 、 理 学 等 众 多 领 信 心 哲 生
域 ， 一 门综 合 性极 强 的边 缘 学 科 。 自 ２ 是 ０世 纪 ５ Ｏ 年代诞 生 以来 ， 工 智 能 的研 究 领 域 主 要 有专 家 系 人
信息 化 的发 展 ， 工 智 能 在教 育 领 域 的应 用也 逐 渐 人 得 到 了人们 的重视 ， 内许 多 专 家 学 者从 不 同角 度 国 对人 工智 能的教育 教 学 应 用 展 开 了 深入 的研 究 ， 取 得 了丰硕 的成果 。本 文从纵 向时间 和横 向研究 内容 两个维 度对 近年来 国内有关 人工 智能 教育 应用 的研 究 脉 络做 以梳理 ， 以期 发现研 究 趋势 ， 思研究 中存 反 在的 问题 ， 发未 来研 究 。 启
图 １ 人 工 智 能教 育 教 学应 用研 究 论文 按 年 份 分 布 图
２ 从 研 究 内容 横 向维 度看 国 内人 工智 能教 育教 ．
学 应用研 究 趋势 为 了进 一步 了解 国 内人 工 智能 教育 教学应 用 的
人工智能教育应用研究报告
人工智能教育应用研究报告人工智能（Artificial Intelligence, AI）的快速发展使其在教育领域的应用成为热点话题。
本文将从不同角度探讨人工智能教育应用的研究，并总结其意义和未来的发展方向。
一、概述当前，教育领域面临着许多挑战，如学生学习兴趣不高、个性化教育难度大等。
而人工智能技术的迅猛发展为这些挑战提供了解决方案。
人工智能教育应用的研究旨在通过利用智能化的教学工具，提升教育质量，推动教育进步。
二、个性化学习人工智能技术可以通过数据分析和学习算法对学生进行个性化学习推荐。
基于学生的兴趣、学习风格和能力水平，智能教育系统能够为每个学生提供适合其个体差异的教学内容和学习方式，从而提高学习效果。
三、知识管理人工智能技术可以帮助教师管理和组织大量的教学资源。
通过自然语言处理和机器学习算法，教师可以用更高效的方式整理和搜索学科知识，并将其应用于课堂教学中。
同时，教师还可以利用人工智能技术优化教学安排和课程设计，提高教学效率。
四、智能辅助评估传统的教育评估方式往往依靠教师的主观评价，存在着一定的主观性和不准确性。
而采用人工智能技术进行评估，可以根据大量的数据进行客观的量化分析，提供更准确和全面的评估结果，为学生和教师提供有针对性的反馈和指导。
五、教师辅助工具人工智能技术可以为教师提供强大的辅助工具。
例如，教师可以利用语音识别技术将课堂笔记转化为电子文档，减轻教师的工作负担。
同时，教师还可以借助智能助手对学生的学习情况进行监测和分析，并及时调整教学策略，提供个性化的教育服务。
六、教育创新与研究人工智能教育应用的研究还可以促进教育创新与研究。
通过利用人工智能技术，教育领域可以开展更加深入和广泛的研究，不仅能够改进现有的教学方法，还能够发现新的教育模式和教育理论。
七、教育治理人工智能技术在教育治理中也发挥着重要作用。
通过人工智能技术，教育管理者可以获得教育的大数据，深入了解教育发展趋势和问题，为教育政策的制定和调整提供科学依据。
国内基础教育人工智能技术应用的现状、热点以及趋势——基于近十年CNKI核心数据库的文献知识图谱分析
第24期2020年12月No.24December，20200 引言近年来，国家对于人工智能的发展也越来越重视，2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，在该文件中明确指出了人工智能的发展对于教育行业发展的重要性。
2018年5月，教育部发布了《教育信息化2.0行动计划》，再次强调了发展智能教育的重要性，开启了智能教育时代。
2020年3月，美国高等教育信息化组织发布的《2020年地平线报告：教与学版》，再次强调了人工智能技术在教育中的重要作用。
1 数据来源与研究方法1.1 数据来源研究数据的收集来源于中国知网（CNKI ）数据库，在高级检索页面中主题词设定为“人工智能”并含“教育”。
学科设定为“社会科学Ⅱ辑”中的社会科学理论与方法、社会科学及统计学、教育理论与教育管理、高等教育；“信息科技”中的无线电电子学、电信技术、计算机硬件技术、计算机软件及计算机应用和互联网技术。
时间跨度为2010年1月1日至2020年3月15日。
期刊来源选取“核心期刊”和“CSSCI ”。
共检索到914篇，剔除不符合主题的文献，共得到792篇作为研究样本。
1.2 研究方法本研究利用CiteSpace V 软件进行可视化分析，绘制了2010年以来国内人工智能教育的作者、机构合作图谱，关键词共现图谱等，对现有的文献进行定量和定性分析。
知识图谱是通过“图”和“谱”的双重特征与性质，基于科学知识对象显示其发展进程和结构关系，通过可视化知识图形和序列化的知识谱系，呈现知识元或知识群之间网络结构互动交叉演化或衍生等诸多复杂的关系。
本文除了采用文献研究法之外，还采用了对比分析法，通过对不同的文献进行对比分析，了解人工智能教育的应用现状以及特点。
摘 要：近年来，随着科技的发展，人工智能已经成为人们生活中不可忽略的一个部分。
在教育行业中，也有越来越多的教育单位选择使用人工智能技术开展教育工作，但是目前国内针对人工智能教育的应用却依旧存在一定的问题，亟待改善和解决。
人工智能对教育的应用与反思
人工智能对教育的应用与反思随着信息化时代的到来，人工智能技术也得到了急剧发展。
越来越多的领域开始应用这项技术，其中教育领域也不例外。
人工智能技术的应用对教育有着积极的作用，但同时也需要我们认真思考其反面影响。
一、人工智能对教育的应用1.智能选课在传统教育模式下，学生需要手动选择自己感兴趣的科目或者专业，而在人工智能技术的帮助下，学生的选课可以更加简便快捷。
学生可通过系统进行自我测试得到自己的兴趣爱好、优点、弱点以及所适合的职业领域等信息，进而推荐符合自己兴趣和能力的专业或职业。
2.学习辅助人工智能技术能为学生提供针对性的学习辅助，通过对学生的学习过程进行监控，收集学生的问题以及经验，再利用算法进行分析将信息提供给老师和其他学生，以便他们更好地理解和掌握知识3.智能评估对学生进行评估，以了解他们在哪些方面存在不足，可以帮助老师做好教学设计和人员安排。
人工智能技术能够帮助我们更客观、详细地评估学生的学习情况，能够输出带有成员信息和去伪加粗的测评结果。
二、反思1.如果仅仅依赖人工智能技术，那么孩子们会变得“头重脚轻”传统教育是“灌输”式的，而教育领域对人工智能技术的依赖会导致孩子们变得“头重脚轻”，即只重视自己所擅长的技能，而忽略其他技能的培养和学习，这与我们培养全面人才的初衷相违背。
2.人工智能机制未能解决真实的问题人工智能通过动态监控和加强和反馈学生的学习，可以提高传统教育所缺乏的个性化、交互性、反馈等方面的问题。
但人工智能机制的制定、实施和评估往往与现实情况脱离，问题得不到真实的解决，这使得教育从业者的职责被不断推卸，没有落实教育的初衷。
3.技术也不能完全取代人人工智能算法对学生进行评估时，从题目本身出发而不是从学生的特点出发，容易评价不准确。
学生的思考过程独特，但算法无法达到这一点，这加强了对人类专业判断的需求。
因此，教育领域还是需要教育从业者的人为判断，人工智能技术的辅助。
总之，人工智能技术应用在教育领域，可以更好地满足个体差异化、反馈与评估、交互与体验等需求。
AI在在线教育中的应用调研报告
AI在在线教育中的应用调研报告在过去几年中，人工智能（AI）技术的迅速发展和普及已经给教育领域带来了诸多变革和机遇。
特别是在在线教育中，AI的应用已经成为改善教学效果和个性化学习的重要手段。
本篇报告将对AI在在线教育中的应用进行调研分析，以期了解其现状、优点、挑战和未来发展方向。
一、AI在在线教育中的现状AI技术在在线教育中的应用已经逐渐得到普及和推广。
首先是智能辅助教学系统的出现，利用AI技术为学生提供个性化的辅导和任务评估。
这些系统可以根据学生的学习情况调整课程内容和难度，提供针对性的学习建议，帮助学生更好地理解和掌握知识。
其次，AI技术也被应用于教学内容的生成和自动批改。
通过自然语言处理和机器学习算法，AI可以分析学生的作业答案，给出评价和批改建议。
同时，AI还能够生成教学课件和教材，提供更加丰富和个性化的学习资源。
此外，AI还在在线教育平台中实现了智能推荐和学习路径优化。
通过分析大量学习数据和学生行为，AI可以给出个性化的学习推荐和学习计划，帮助学生高效地进行学习和复习。
二、AI在在线教育中的优点AI在在线教育中的应用带来了许多优点。
首先，AI可以为学生提供个性化的学习支持。
通过分析学生的学习数据和行为，AI可以根据学生的学习特点和需求，给出个性化的学习建议和学习路径，使学生可以更加高效地学习和掌握知识。
其次，AI可以提高教学评估的准确性和效率。
利用AI技术进行自动批改和评估作业答案可以大大减轻教师的工作负担，同时提供及时准确的反馈信息，帮助学生更好地理解和改进自己的学习成果。
另外，AI还可以通过自动生成教学资源来提高教学效果和丰富教学内容。
AI生成的教学课件和教材可以更加精准地满足学生的学习需求，同时减少教师的制作时间和工作量。
三、AI在在线教育中的挑战尽管AI在在线教育中的应用有诸多优点，但也面临一些挑战。
首先是数据隐私和安全问题。
AI需要大量的学习数据来进行分析和个性化推荐，然而学生的个人信息和隐私需要得到保护和处理的合规性。
人工智能在教育智能化教学中的应用调研报告
人工智能在教育智能化教学中的应用调研报告【摘要】本篇报告对人工智能在教育智能化教学中的应用进行了调研，并分析了其优势和挑战。
研究表明，人工智能技术在教育中的应用能够提供个性化的学习方式，提升学生的学习效果。
然而，其应用也存在着数据隐私和伦理道德等问题。
因此，在运用人工智能技术进行教学智能化的过程中，应注重平衡技术发展和教育伦理的关系。
【引言】随着科技的不断进步，人工智能技术在各个领域得到了广泛应用。
在教育领域，人工智能技术在教育智能化教学中展现出了巨大的潜力。
本报告旨在调研人工智能在教育智能化教学中的应用情况，并探讨其优势和挑战。
【一、人工智能在教育中的应用】近年来，人工智能技术在教育领域的应用呈现出蓬勃发展的势头。
首先，人工智能可以提供个性化的学习方式。
通过分析学生的学习数据和反馈信息，人工智能系统可以针对每个学生的学习特点和需求，提供量身定制的学习内容和教学方法，从而提升学习效果。
其次，人工智能技术还可以辅助教师进行教学。
人工智能系统可以通过自动评估学生的学习情况，提供教学建议和反馈，帮助教师更好地进行教学设计和教学活动安排。
同时，人工智能还能为教师提供智能化的作业和考试批改功能，减轻教师的负担，提高工作效率。
再次，人工智能技术在教育中的应用可以打破地域和时间的限制。
通过在线学习平台，学生可以随时随地进行学习，不再受限于传统的教室教学模式。
同时，人工智能系统还可以实现学习过程的自动化管理，为学生和教师提供更加便捷的学习环境。
【二、人工智能教育的优势】人工智能在教育中的应用具有许多优势。
首先，个性化学习是人工智能教育的核心优势之一。
通过学习者模型的构建和数据分析，人工智能系统可以根据学生的学习风格、兴趣和能力，提供个性化的学习建议和学习资源，满足学生多样化的学习需求，有效提升学习效果。
其次，人工智能教育可以提供即时反馈和评估。
传统教育中，学生通常需要等待一段时间才能获得教师的评估和反馈。
而人工智能系统可以实时监测学生的学习进展，并根据学生的答题情况和学习行为，及时给出反馈和评估结果，帮助学生及时调整学习策略，提高学习效果。
人工智能教育应用发展趋势研究
人工智能教育应用发展趋势研究【摘要】本文旨在探讨人工智能在教育领域的应用发展趋势，并对其影响进行深入分析。
首先介绍了人工智能技术在教育领域的现状，然后探讨了人工智能对教育的影响以及教育机构在人工智能教育应用上的实践。
接着分析了人工智能教育应用的发展趋势，探讨了挑战与机遇。
最后对未来发展趋势进行了预测，并进行了总结回顾。
本文旨在为读者提供对人工智能教育应用发展趋势的深入了解，帮助他们更好地把握未来教育发展的方向和机遇。
【关键词】人工智能教育应用、发展趋势、教育领域、影响、分析、实践、挑战、机遇、预测、总结、展望未来1. 引言1.1 简介引言随着人工智能技术的不断发展和普及，人工智能在各个领域得到了广泛应用，其中教育领域也不例外。
人工智能技术在教育领域的应用已经呈现出快速增长的趋势，为教育改革和教学方式提供了新的可能性。
人工智能教育应用的发展不仅可以提高教学效率，还可以为学生提供更加个性化和针对性的学习体验。
本文将探讨人工智能在教育领域的应用现状，分析人工智能技术对教育的影响，研究人工智能教育应用的发展趋势，并介绍教育机构在人工智能教育应用方面的实践经验。
我们也将探讨人工智能教育应用所面临的挑战和机遇，展望人工智能教育应用未来的发展趋势。
通过本文的研究与讨论，我们可以更好地了解人工智能在教育领域的应用现状，为促进人工智能教育应用的发展提供参考和借鉴。
1.2 研究意义人工智能在教育领域的应用已经成为一种不可逆转的趋势，其在教育教学过程中的重要性不言而喻。
人工智能技术的不断发展和应用，正在深刻地改变着教育的传统模式，为教育带来了更多的可能性和创新。
对人工智能教育应用的发展趋势进行研究具有重要的意义。
研究人工智能教育应用的发展趋势可以帮助我们更好地了解人工智能技术在教育领域中的作用和影响，从而为教育决策提供科学依据和参考。
通过深入分析人工智能在教育中的应用现状和趋势，可以为教育机构和决策者提供指导，帮助他们更好地利用人工智能技术改善教育教学质量。
人工智能在教育评价中的应用发展现状与未来趋势分析
人工智能在教育评价中的应用发展现状与未来趋势分析随着科技的快速发展，人工智能已成为教育领域关注的热点之一。
教育评价一直被视为促进学生发展的重要工具，而人工智能的出现给教育评价带来了无限的可能性。
本文将探讨人工智能在教育评价中的应用发展现状和未来趋势。
一、人工智能在教育评价中的应用现状人工智能在教育评价中的应用已经开始渐渐显现。
首先，人工智能能够通过大数据分析，对学生的学习情况进行智能化的评估。
通过学习数据的收集和分析，人工智能可以了解学生的学习习惯、弱点和潜力，并据此给出针对性的建议和辅导。
这种个性化的评估方式有助于提高教学效果，为学生提供更加精准的学习指导。
其次，人工智能还可以应用于学生作业的自动评阅。
传统上，教师需要花费大量时间和精力进行作业批改。
而有了人工智能的帮助，作业的评阅过程可以实现自动化，从而节省了教师的时间和精力，提高了评阅的效率。
同时，人工智能还可以通过对大量的作业数据进行分析，精确评估学生的学习成果，为教师制定改进教学策略提供有益的参考。
再次，人工智能还可以应用于学校或教育机构的综合评价。
通过对学生的日常表现、考试成绩和其他因素的综合评估，人工智能能够为学校和家长提供全面的学生评估报告。
在评估过程中，人工智能可以帮助教育机构更加客观和公正地评价学生的综合素质，为学校的教育决策提供科学依据。
二、人工智能在教育评价中的未来趋势人工智能在教育评价中的应用前景广阔。
首先，随着技术的进一步发展，人工智能可以更加准确地预测学生的学习需求和潜力。
通过对学生历史数据和学习过程的深度分析，人工智能可以提供个性化、精准的学习指导和辅导方案。
这可以帮助学生更好地规划学习路径，提高学习效果。
其次，人工智能还可以与虚拟现实技术相结合，实现更加沉浸式的教育评价体验。
虚拟现实技术可以将学生置身于各种情景之中，并通过对学生的行为和反应的分析，提供有关学生情绪、动机和学习效果的评估。
这种沉浸式的评估方式可以更加真实地反映学生的实际情况，为教育评价提供更加全面的信息。
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此次研 究主 要采用 文献 研究 法 , 对 中国 知网 ()中的相关文献进行检索 。文 献发表时间为从 2000 年到 2008年 , 检索关键词为 “人工智能 ”、“智能教学 ”和 “ Agent”等 。文献数据 库选取 “中国学术期刊网络出版总库 ”、“中国博士 学位论文全文数据库 ”和 “中国优秀硕士学位论文 全文数据库 ”, 其中 , 在 “中国学术期刊网络出版总 库 ”中 , 我们选取了 《中国电 化教育 》 《电化教育研
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分类 。 通过研究发现 , 国内人工智能的教育教学应 用的研究大体上可以分为理论研究 、技术开发研究 和实践应用研究三大类 , 具体的论文数量分布情况 如图 2所示 。从图中可以看出 , 国内关于人工智能 教育教学应用的理论研究和技术开发研究较多 , 而 实践应用研究则相对偏少 。
图 2 人工智能教育教学应用论文按研究内容分布图
图 1 人工智能教育教学应用研究论文按年份分布图
2.从研究内容横向维度看国内人工智能教育教 学应用研究趋势
为了进一步了解国内人工智能教育教学应用的 研究趋势 , 我们将对检索到的论文按研究内容进行
【基金项目 】国家社会科学基金 “十一五 ”规划教育学重点课题 (课题编号 :ACA07004)“以教育技术促进学校教育创新研究 ” 。 【作者简介 】徐鹏 , 东北师范大学网络信息中心工程师 , 教育技 术学博士 研究生 ;王以宁 , 东 北师范 大学传媒 科学学 院院长 , 教 授 , 教育技术学博士生导师 。
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学位论文 《基于代理的智能远程教学系统研究 》[ 3] , 在对智能代理技术进行充分研究的基础上 , 开发出 了一个基于智能代理的远程教学系统 。 教育教学过 程中智能 代 理 模型 的 开 发 , 例 如 , 张 剑平 发 表 于 2004年第 5期 《电化教育研究 》上面的 《网络协作学 习中的智能代理模型研究 》[ 4] , 详细阐述 了网络协 作学习中智能代理模型的系统结构和工作过程 。
【关键词 】人工智能 ;教育应用 ;研究综述 【中图分类号 】G64 【文献标识码 】C 【文章编号 】1001 -8700(2009)05 -0003 -03
一 、引言
人工智能是计算机科学的一个分支 , 涉及计算 机科学 、信息科学 、心理学 、哲学 、生理 学等众多领 域 , 是一门综合性 极强的边缘学科 。 自 20 世纪 50 年代诞生以来 , 人工智能的研究领域主要有专家系 统 、机器学习 、模式识别 、自然语言理解 、人工神经网 络 、博弈和分布式人工智能等 , 其研究成果在工业 、 农业等社会生产部门得到了广泛的应用 。 进入 21 世纪以来 , 随着人工智能研究的不断深入以及教育 信息化的发展 , 人工智能在教育领域的应用也逐渐 得到了人们的重视 , 国内许多专家学者从不同角度 对人工智能的教育教学应用展开了深入的研究 , 取 得了丰硕的成果 。本文从纵向时间和横向研究内容 两个维度对近年来国内有关人工智能教育应用的研 究脉络做以梳理 , 以期发现研究趋势 , 反思研究中存 在的问题 , 启发未来研究 。
(4)智能化教育决策支持系统开发 智能决策支持系统 (IDSS)是人工智 能的重要 应用之一 , 是人工智能 (AI)和决策支持系统 (DSS) 相结合 , 应用专家系统 , 使决策支持系统能够更充分 地应用人类的知识 , 如关于决策问题的描述性知识 , 决策过程中的过程性知识 , 求解问题的推理性知识 , 通过逻辑推理来帮助解决复杂的决策问题 。 目前智 能决策支持系统广泛应用于军事 、商业等领域 , 近些 年来 , 其在教育管理方面的应用也逐渐得到了相关 学者的关注 。 焦宝聪 、柳少军发表于 2004年第 7期 《电化教育研究 》上面的 《对建设基础教育信息化投 资智能管理与决策支持系统的探讨 》[ 7] 一文 , 就基 于当代教育信息化投资方面的重大问题 , 提出了建 立基础教育信息化投资智能管理与决策支持系统的 整体框架 , 具体包括 :信息查询 、情况分析 、预测 、会 议支持 、决策方案辅助生成 、模拟论证 、方案比较评 价 、辅助方案修改及优化 、辅助制定实施计划和决策 执行监控等组成部分 。
景 , 采用人工智能与认知技术相结合的方法 , 开展基 于学习者个性模型的智能答疑平台的设计研究 , 重 点探讨了如何进行学习者个性建模以及如何基于该
模型进行自适应知识内容呈现的智能答疑系统等问 题的研究 。杨志国在其硕士论文 《AI网络课程中的 智能答疑与实验 》[ 6] 中 , 设计开发了一个名为 “ AI博 士 ”的智能答疑系统 , 利用汉语的自动分词技术 , 提 高了答疑系统的智能性 。
究 》《开放教育研究 》 《中国远程教育 》《远程教育杂 志 》《现代教育技术 》和 《现代远距离教育 》七种在国 内发行量较大 , 影响范围较广的期刊作为期刊检索 来源 。
三 、研究综述 1.从时间纵向维度看国内人工智能教育教学应 用研究的趋势 通过文献检索 , 共检索到人工智能教育应用相 关论文 302篇 , 不均匀的分布于 2000 年至 2008 年 各个年份之中 , 具体分布情况如图 1所示 。从图中 可以看出 , 发表论文的数量在总体上呈现逐年递增 的趋势 , 这表明国内教育技术界对于人工智能的教 育教学应用的关注度逐渐提高 , 研究范围逐渐扩大 。
(3)人工智能与仿真技术的结 合 , 衍生出智能 仿真技术 , 具有广阔的应用前景 。目前 , 智能仿 真技术被广泛的应用于日常教学的实验环节 , 基于 智能仿真技术的智能实验系统 , 可以很好的对实验 数据进行预处理 , 生成实验模型 , 选择有效的实验方 法 , 对实验结果进行分析解释 , 显示出了强大的智能
性。 2.智能教学系统 (ITS)的研究趋势与反思 (1)在智能教学系统的开发理念方面 , 趋向于
用先进的教学理论和学习理论去指导智能教学系统 的开发 , 特别是建构主义 , 在我们此次研究所收集的 有关智能教学系统开发的论文中 , 以建构主义为指 导的占 90%以上 。
现代远距离教育 特约栏目
2009年第 5期 总第 125期
国内人工智能教育应用研究现状与反思
徐 鹏 1 , 王以宁 2
(1.东北师范大学 , 吉林 长春 130024;2.东北师范大学 , 吉林 长春 130117))
【摘 要 】人工智能技术作为 21世纪的三大尖端科学技术之一 , 其对教育领域的影响十分深远 。 文章通 过对 2000年到 2008年国内有关人工智能教育应 用的论文的检索与分析 , 发现 研究趋势 , 反思 研究问 题 , 以 期待启 发未 来的研究 。
通过研究发现 , 近年来国内教育技术界对于人 工智能教育教学应用的技术开发研究关注度较高 , 研究范围也比较广泛 , 涉及教育教学活动的诸多环 节 , 具体集中在以下几个方面 :
(1)智能教学系统 (ITS) 智能教学系统是人工智能技术在教育中的重要 应用之一 , 是对计算机辅助教学 (CAI)相关研究的 进一步发展 。它能够模拟人类专家 , 根据学生自身 的特点 , 对其实施个性化教学 , 主要包括领域知识模 块 、学生模型 、教学策略模块和自然语言接口四个部 分 。经过研究发现 , 近年来 , 国内学者对智能教学系 统的研究 , 既有对智能教学系统的整体设计研究 , 例 如 , 首都师 范 大学 乔 向杰 的硕 士 学位 论 文 《基于 Web和 数 据 挖 掘 的 智 能 教 学 系 统 的 研 究 与 开 发 》[ 1] , 在充分分析智能教学系统的基本原理 、特点 及其相关模型的基础上 , 将数据挖掘技术应用到系 统中 , 从理论上提出了一个基于 Web和数据挖掘的 智能教学系统的研究思路 , 并给出了系统的总体设 计和实施方案 。 也有针对智能教学系统某一模块的 研究开发 , 例如 , 杨卉发表于 《电化教育研究 》 2005 年第 1期上的 《在智能教学系统中两层动态学生模 型的研究 》[ 2] , 提出 了一种两层动态学生模型及在 此模型基础之上的模糊综合评价算法 , 解决了传统 学生模型不能对学习者的学习特征进行客观的和全 面的评价的弊端 。 (2)智能代理 (Agent)技术的教育应用 智能代理是一种以主动服务方式自动完成一组 操作的机动计算机程序 , 具有自主性 、主动适应性和 迁移性等特点 , 目前已广泛应用于教育教学当中 , 比 较典型的教育应用有智能教师代理 、智能学生代理 、 智能信息资源代理等等 。 通过文献研究分析发现 , 目前国内对于智能代理的教育应用技术开发主要有 基于智能代理的教学系统开发 。 例如 , 周明的硕士
(3)智能答疑系统开发 智能答疑系统 , 是将人工智能技术应用于答疑 系统 , 克服以往答疑系统中存在的缺乏个性化交互 的问题 , 从而能够更加有效的解决学生的疑难问题 , 消除学生的学习障碍 , 促进学习 。国内关于这方面 的研究开 发 较 多 , 例 如 , 吴 彦 文和 吴 郑红 发 表 于 2005年第 6期 《电化教育研究 》上面的 《基于学习者 个性模型的智能答疑平台的设计 》[ 5] 一文 , 以网络 环境下可以更好的支持个性化学习的系统为研究背
四 、研究趋势与反思
1.人工智能教育应用的总体研究趋势与反思 此次研究通过对 2000 年到 2008年间 , 国内主 流教育技术类核心期刊和历年优秀博硕论文中有关
人工智能教育应用类的论文 , 有关技术开发类的论
文占论文总数的 52.3%, 由此 可以看到 , 国内教育 技术界对于人工智能教育应用的研究重点已经由上 个世纪末的理论研究转向了技术开发研究 , 开始逐 步开展更深层次的研究 , 且研究成果显著 。 比较有 代表性的研究成果有 “ Z+Z智能教学系统 ”, 由中 科院院士张景中主持开发 , 该系统能够进行智能解 题 、人机交互 、自动推理和动态作图 , 教学内容涵盖 初中代数 、三角函数 、解析几何 、立体几何 、初中物 理 、初中化学等学科 。 但是在取得丰硕成果的同时 , 我们也应该看到 , 在人工智能教育应用类论文中 , 有 关实践应用类的论文偏少 , 仅占论文总数的 13%。 这就说明 , 我们所研究开发的技术成果尚未真正应 用于真实的教育环节中去 , 也就难以获得强大的实 践数据反馈 , 这将会对我们下一步的研究造成一定 的阻碍 。因此 , 在今后的研究过程中 , 我们要在注重 人工智能教育应用技术开发的同时 , 也要注重适时 的将相关技术成果引入真实的教学与 学习过程中 去 , 用大量的实验反馈数据去检验相应的技术成果 , 以便在今后的研究过程中加以改进 , 使其更好的服 务于教师的教和学生的学 。