浅谈支持情境感知的智能教学系统设计在教育中的应用

闫欢

摘要：智能教学系统设计是将人工智能技术应用到计算机网络技术中，以教育学、心理学等为理论依据，开发出的用于指导学生自主学习、协作学习的一系列软硬件体系，实现以学生为中心，个性化的教学模式。通过分析智能教学系统的发展、特点及在高校中应用存在的问题，探究支持情境感知的智能教学系统设计在教育中的应用。

关键词：情境感知；智能教学系统；智能教学系统设计

一、引言

随着计算机技术、网络技术的不断成熟，教育领域也在信息技术的推动下发生了巨大的革命。计算机最早引入到教育领域中时，只是作为教学的辅助手段，学者们将其称为CAI。随着技术的不断成熟、发展，人们对技术在教育领域中的探索及要求的提高，人工智能技术和计算机技术的结合形成了“智能教学系统”（ITS）。这一教学系统融合了教育学、认知科学、计算机科学和人工智能等多门学科，实现了“计算机导师”根据每个学习者的特点制定教学计划、选择教学策略的功能，开发出了具有因材施教功能的教学系统。

二、智能教学系统的发展及特点

（一）智能教学系统的发展

20世纪20年代，普莱西设计的几种自动测验智力及知识的机器是最早将计算机应用于教学中的开端。开始只是简单的测验，到20世纪50年代，计算机可以根据人们输入的线性数据库程序，划分成一系列知识点，学生通过对知识点的学习达到教学目标。20世纪六七十年代开始，形成了计算机辅助教学（CAI）的应用研究，在教学中出现了分支程序结构，可以实现根据学生回答问题的情况来决定问题呈现的顺序，形成了最初始的因材施教教学模式。20世纪70年代以后，随着人工智能技术的发展，出现了专家系统，使教学行为更加有效，尤其是Jaime Carbonell创造了SCHOLAR系统，促使“智能教学系统”（ITS）的发展。直到现在，智能教学系统也在不断地完善中，学生和系统直接通过自然语言对话实现交互。基于智能教学系统的设计正在走入学校的课堂教学中，指导学生的学习，如用于指导学生算术四则运算的WEST系统、用于逻辑学、集合论和定理证明的EX-CHECK系统，辅助Basic语言教学的BIP系统等。20世纪90年代后，随着人工智能技术的发展及智能教学模式的更新，协作型教学模式被引入到智能教学系统设计中。这种教学模式可以为多个学习者提供协作小组学习，为学习者间的交流、协作提供支持。

（二）智能教学系统的特点

智能教学系统（ITS）不同于以往的计算机辅助教学系统（CAI）的一个重要特征是增加了智能性功能。系统的设计是以认知科学为理论基础，结合人工智能技术、教育心理学、计算机科学、网络技术等多门学科，在教学中注重因人施教，能够根据学习者的学习风格和知识背景为不同的学生选用不同的教学内容、教学方法、教学模式及问题的呈现方式，并可根据学习者的知识掌握程度，自动调整学习进度和学习内容，实现个别化教学。这种智能教学系统即“计算机导师”系统与传统的教师相比，具有存储量大、不知疲倦、准确快速等人类无法比拟的优点。

三、智能教学系统设计及在应用中存在的问题

基于智能教学系统的智能性、个别性教学功能的实现，在教学系统设计中必须充分考虑到学科知识、学生特点及教学策略。而这些都要人为地输入进计算机中，计算机不能像人类大脑一样自动更新。

（一）智能教学系统的设计

通过对智能教学系统因材施教需求的分析，如生成各种问题与练习、根据学生的知识结构选择、调整学习内容及进度、自然语言与机器语言的交互、对学生的行为作出适当的响应等，在教学系统设计时必须有以下几大模块：专家知识结构模块、学生模块、教学策略选择模块及人机交互接口模块。

专家知识结构模块：专家知识模块也有人称之为专家领域模型，这一模块包涵学科知识的组成，即数据库系统中将集成该领域内的相关知识，作为指导学生学习的基础。

学生模块：学生模型是智能教学系统对现实中的学生的模拟，主要分为覆盖模型、差别模型和干扰模型等。这一模块将集合学生的知识状态、认知特点和个性特点等。

教学策略选择模块：此模块是模拟现实中的教师在教学原理的指导下，选择教学内容、教学方法及问题的呈现，再通过接口展示给学生，并能根据学生的个性特点随时调整教学策略。

人机交互接口模块：是实现人机对话的端口，能够将自然语言和机器语言实时转换，保障学生与智能教学系统交互的正常进行。

（二）智能教学系统设计在应用中存在的问题

尽管人工智能技术引入到计算机辅助教学后，使教学系统更加智能化，能够做到因材施教、对学生进行个性化的教学。但是智能教学系统还有许多地方须要进一步的完善，尤其是在智能性的提高上，比如对学生情境的感知上，如何由学生的表现推知学生的知识结构、认知能力、学生出错原因的分析等。

1.智能教学系统不能自我更新、自我改进。智能教学系统的设计原理是把当前的知识和教师的教学方法、教学理念和教学策略集中到数据库中。然而，随着教学内容、教学理论的不断更新，智能教学系统却需要人为地进行程序、数据库的更新甚至是重新设计，而不能实现自我更新、自我改进。

2.智能教学系统还无法大面积的推广。由于智能教学系统并不适用于所有的学习领域，尤其是一些涉及到无规则变化的领域，存在应用局限，不能像人脑一样自主思维。

3.智能教学系统无法实现情感互动。智能教学系统为学习者提供的是一种虚拟的自主学习环境，这种虚拟的学习环境无法实现教师和学习者、学习者和学习者之间的情感交互，协作学习的氛围也难以实现，学习者的孤单感、挫败感等不良情绪无法得到疏导。

四、基于情境感知的智能教学系统设计在教育中的应用

通过对智能教学系统应用中存在问题的探究，研究者们一直在致力于系统的完善，重视系统的情境创设。基于情境感知的智能教学系统设计也是高校应用中研究的热点。通过情境感知为每个协作者创立全局的、一致的协作环境，实现相互之间的信息交互，使协作更透明、更高效。

支持协作学习的智能教学系统在高校中的应用，改进了之前的支持自主学习的智能教学系统。使学习过程具有群体性，为学习者和教师提供相互感知的协作学习空间，信息流动性增强，考虑到学习者的情感体验，智能性更高，提升了教学系统的有效性。随着自然语言和机器语言接口模块的不断完善，支持情境感知的智能教学系统在高校中的应用将更加智能化、个性化。

五、结束语

人工智能技术的发展及计算机技术、网络技术的不断进步，为人们获取更加精确的表情数据信息及大量数据存储、分析提供技术支持。3D 技术、虚拟现实技术、网络通信技术、自然语言处理技术等将使支持情境感知的智能教学系统的实现更进一步。教学系统在设计上也会融入更加人性化的情感判断，运用现代较流行的学习理论指导学习者的学习。但由于技术实现及机器自身的局限性，在实际的教学中不能忽略教师的作用，在系统设计开发中也要注意教学模式的运用，真正做到个性化的因材施教。

参考文献：

[1]梅鑫华，吴伟.智能教学系统：起源、发展与未来[J].中国教育技术装备，2013，（05）.

[2]程萌萌，林茂松，王中飞.应用表情识别与视线跟踪的智能教学系统研究[J].中国远程教育，2013，（03）.

[3]沈映珊，李克东.CSCL中的协作角色分析与其本体建构[J].中国电化教育，2010，（05）.

编辑∕岳 凤