智能导学系统在远程教育中的应用研究*

刘艺琴

(云南广播电视大学传媒与信息工程学院，云南昆明 650223)

智能导学系统(Intelligent Tutoring System，ITS)是现代远程教育向智能化发展的新阶段，它借助人工智能技术，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、提供指导的适应性教学系统。目前我国的远程教育系统基本上只能实现资源呈现和网络交互功能，不能实现个性化的智能导学，本文通过分析现阶段远程教育中存在问题，研究了如何将智能导学系统应用到远程教育中，从而真正实现远程教育中的个性化智能教学。

一、现代远程教育自主学习过程中存在的问题

(一)资源堆积，没有完整的知识体系

目前的远程教育资源建设基本是将教材、课件、视频以及试题等资源上传到网上，各种资源之间没有建立明确的联系。知识点之间的组成关系、前驱关系、相关关系没有明确体现，缺乏完整的知识体系。学习者面对繁杂的网络资源，很难找到好的切入点进行学习，同时在学习过程中对同一知识点的搜索需要手动从不同资源中进行查找，对知识点之间的关系需要自己摸索，这对于缺乏教师指导的学习者来说难度太大。

(二)盲目学习，很难客观评价自己的学习状况

远程教育的特点决定了学习者与教师和学习同伴之间无法进行实时的面对面交流，学习者只能根据自己的思路进行学习，然后通过做习题，参加考试进行测评。而每次系统抽出来的习题偶然性很大，无法体现完整的知识体系，学习者不知道自己掌握了哪些知识，还有哪些知识没有掌握，自己的知识达到什么水平。另外学习者也无法和学习同伴进行横向比较，不知道自己的学习状况在同学之间处于什么层次。因此，学习者对自己的学习状况难以作出比较客观的评价。

(三)无个别化指导

在目前的远程教育环境中，无论是学习能力强、基础较好的同学，还是学习能力弱、基础差的同学，他们面对的都是同样的平台、同样的资源，系统无法根据个体的情况给出不同的学习指导。随着学习的进展，学习者对知识的掌握和运用能力差异也越来越大，有的同学可以向更深层次的知识学习，甚至扩充一些相关的外延知识，而有的同学对基本知识还没掌握，仍需要复习之前学习过的知识，这样就需要系统根据学习者的不同情况给出不同的引导，而目前的远教环境是无法实现的。

二、智能导学系统的构成

智能导学系统一般由领域知识模块、学习者模块、导学策略模块组成。系统根据学习者的认知模型提供的信息，通过智能搜索与推理，判断学习者的学习水平，制定新的教学计划。

(一)领域知识模块

领域知识模块是智能导学系统的基础，主要包括教学领域相关的知识、概念以及他们之间的关系，一般由知识点库、知识树两部分组成。知识点库是教学内容的集合，包括事实、概念、规则、定义以及定理等，每个知识点指向若干个相关的辅助教学软件、课件库、试题库以及素材库等。各知识点之间有着相关性，一部分是另一部分的基础，又是另一部分的延伸，知识树库主要用于存储知识点之间的逻辑关系，将课程的知识点之间的关系以树形结构表示。领域知识以一定的形式存储在知识库中，供检索、修改、推理以及判断等使用。教师根据领域知识模块中的内容建立教学任务列表。

(二)学习者模块

学习者模块包括学习者的基本信息模块、行为信息模块。基本信息是指学习者学号、姓名、性别、年龄、专业、教育程度等信息。行为信息是指学习者的学习过程信息，包括学习者登录时间、登录次数、登录时长、访问路径、练习情况、提问信息、作业情况、考试成绩等信息。系统将这些信息存入学习者数据库。通过对网络日志以及学习者数据库中的数据进行抽取、转换、加载，导入到数据仓库中，作为个性化分析和挖掘的数据源，通过推理分析评测出学习者对知识的掌握情况，推断出学习者已经学到哪些知识点，还想学习哪些知识点，将每个学习者对知识点的掌握情况列入各自的知识点掌握状态表中，供导学策略模块调用。

(三)导学策略模块

导学策略模块是智能导学系统的重要组成部分，其输入是学习者对知识的掌握情况，该模块根据学习者的个体情况，调用领域知识库中相关知识点的资源以及教学任务表生成学习者的导学策略。

三、智能导学系统在现代远程教育中的应用

智能导学系统可以对目前远程教育中学习者自主学习存在的问题给予很好的解决。主要包括学习路径引导、薄弱环节训练、学习进度控制、试题诊断解答、统计学习者对知识点的掌握情况等功能。

(一)学习路径引导

当学习者首次登陆系统选择某一知识点进行学习时，系统调用领域知识模块，搜索当前知识点的前驱知识点和后续知识点，并通过练习判断对前驱知识点的掌握情况，如果掌握情况未达到要求，则系统转到对前驱知识点的学习;如果达到要求，则将转入到对当前知识点的学习，当学习者完成对当前知识点的学习后，将会对学习者的学习情况进行测试，测试通过，将该知识点的学习情况添加入学习者知识点掌握状态表中，集合中将该知识点标记为已掌握。同时系统会为学习者提供当前知识点的相关知识，由学习者自行选择扩展学习内容。如果未通过检测，学习者的学习掌握情况也将被添加到学习者知识点掌握状态表中，集合中将根据测试情况标记该知识点的掌握情况。

当学习者再次登录系统时，导学策略模块将学习者知识点掌握状态表和教学任务列表的内容进行比对，将学习者知识点掌握状态表中已掌握的知识点剔除，将掌握情况不好的知识点抽出来，然后根据这些知识点生成新的学习计划表，学习者就可以有针对性的对没掌握的或掌握不好的知识进行继续学习，然后再进行测试，通过后学习者知识点掌握状态表中将会把该知识点标记为已掌握，否则将根据具体情况做不同的标记。系统中存储了每个学习者的学习知识点掌握状态表，每个同学在登录时系统都会调用自己的学习知识点掌握状态表和教学任务列表生成自己的学习路径。学生随时都可以了解自己的整体学习状况。

(二)薄弱环节训练

学习者可以选择自认为没有掌握好的知识点进行学习，系统也可以根据学习者前次学习结束后的知识点掌握情况表内容提取出掌握不好的知识点。当学习者点击这些知识点进行学习时，系统将会查询领域知识库相关内容调出该知识点相对应的视频、课件、相关资料、练习题以及试题等内容，供学习者学习以及进行测试。

(三)学习进度控制

开始课程学习之前，学习者制定自己的学习计划，计划中列出在什么时候应该完成哪些学习内容，如果时间到了而学习者还没有完成任务，可以进行提醒。可以在一定的时段内将学习者的学习状况进行统计，列出本段时间已经掌握的知识点和掌握不好的知识点，同时系统将列出同类课程中其他同学的学习情况，以便学习者将自己的情况和其他同学进行比对，客观的评估自己的学习状况。可以将学习状况相当的同学进行互相推荐，使他们之间可以相互交流共同进步。

(四)试题诊断解答

学习者通过练习题加强对知识点的掌握，通过试题来检测自己对知识的掌握情况，对于做错的习题或者试题，系统将调用领域知识库中与该知识点相关的材料展现给学习者，便于该学习者强化学习。

系统可以统计出错率较高的试题，针对出错率较高的知识点，教师可以修改教学计划，加强对该知识点的训练。学习者对习题和试题的解答情况也将成为期末考核的一部分。

(五)客观评价学习者的知识掌握情况

系统可以将学习者对每章节的知识点掌握情况和教学任务表中的章节内容进行对照，评估出学习者对本章内容的掌握情况。在本课程结束时，系统可以根据学习者对所有章节的知识点掌握情况表和教学任务表的内容比较，评估出学习者对本门课程的整体掌握情况。同时结合学习者的练习、考试情况以及知识点掌握情况表内容，给出学习者最终的学习成绩。这种评价方式可以将学习者平时的表现和学习者最终考试成绩很好的结合起来，更客观的评价学生的整体情况。

系统可以统计所有学习者对每个知识点的掌握情况，通过分析所有学习者知识点掌握情况表中对同一知识点的掌握情况，列出大部分同学掌握不好的知识点，以表格形式呈现给教师，对于普遍掌握不好的知识点，教师可以通过专题辅导、座谈等方式有针对性的对这些知识点进行强化教学，并修改教学计划。

智能导学系统是远程教育发展必不可少的工具，它很好的解决远程教育中现存的各种问题，能够有效的组织资源，客观的根据学生对知识点的掌握情况及时生成新的学习路径、实时诊断学生的练习及测试情况并给予解答、实时把学习者的情况进行横向比较、筛选大部分同学掌握不好的知识点，真正将教师从繁杂的工作中解放出来。但智能导学系统的发展、完善过程中仍然存在很多问题，比如知识点之间的组成关系、相关关系、前驱关系在领域知识库中如何表示，学习者模块中如何更准确的从日志中挖掘出有用信息、如何更客观的评估学生的知识掌握状况等问题都有待于进一步研究探索。

［1］陈士品，张剑平.智能教学系统的研究热点域发展趋势［J］.电化教育研究，2007，(10):41-46.

［2］康健.以知识点为中心的智能导学系统的研究与实现［C］. 硕士学位论文，2010，5:14-27.

［3］马宜青.多Agent技术在智能导学系统中的应用［J］.科教前沿，2011，(31).