智能交互式课件的探索与研究

中国工商银行杭州金融研修学院课题组

人机交互技术不断推陈出新并影响着人的行为模式。随着大数据、云计算、人工智能等技术的相继兴起，一种全新的人机交互技术悄然诞生，那就是智能交互技术。而课件发展至今，伴随着单机、互联网、移动互联网的时代变迁发展，其功能不断完善。面对已经来临的人工智能时代，课件如何与智能交互技术更加深入的结合，值得全体教育从业人员深思。

一、课件交互形式的发展历程

课件作为学习者独立学习的知识载体，在最初被寄予厚望，希望其能够承担知识传授、学员互动、答疑解惑、因材施教等诸多功能，但由于技术所限，一直局限在单向的知识传输阶段，随着技术及理念的不断更新迭代，课件也一步步更新迭代，完成了由网络学习、移动学习、人工智能学习的三级华丽转变，其交互方式也随之从最原始的鼠标键盘的人机交互技术，到智能手机的多点触屏交互技术，再到如今的语音识别、图像识别等智能交互技术，这些改变带来的最大成果，就是课件有望逐渐完善其功能，并不断地演化出一系列值得期待的新功能。

整个课件交互形式的发展经历了四个大的阶段：课堂学习时期、网络学习时期、移动学习时期、人工智能学习时期。

在课堂学习时期，课件的出现主要是为了方便老师呈现知识内容，是黑板的电子化替代品，它是一种单纯的知识载体，局限在课堂以及课堂中的几十个学生，是一种单向的知识传授工具，这一阶段还没有发展出真正意义上的人机交互。

在网络学习时期，依托互联网走进千家万户，学生可以离开课堂，在网络上进行独立的学习，课件形式主要包括三分屏课件、案例交互课件、情景模拟（视频）课件、多媒体课件等形式。最显著的特点是其运行在互联网上，学员可以自主地在PC电脑前进行独立学习。交互形式主要依靠电脑的鼠标和键盘，处于传统的人机交互阶段，在原先内容单向传导的基础上，还增加了内容交互、操作交互以及状态监测三大功能。

在移动学习时期，课件形式及相应的教学模式发生了改变。学习者使用智能手机等智能终端设备，以微课为课件主体，采用翻转课堂的教学模式，并且致力于构建完善的学习生态圈。学员先行自主学习微课，学员之间可以针对某一知识开展交流，也可与老师有针对性地开展问答互动。碎片化学习、人人交互成了这一时期的主旋律。人机交互技术则主要采用多点触控技术。

随着人工智能与教育的不断融合，教育领域即将迎来人工智能学习时期，其最显著的特点就是在原有教育技术的基础上，结合人工智能、大数据以及云计算等前沿技术发展而来的针对不同学习个体，根据其不同身份背景、知识背景、环境背景等，开展学习内容、难易程度、展现形式各不相同的差异化教学，并通过不断收集学员的一系列学习数据，为进一步优化教学提供依据，并随之能够根据数据，有针对性地设计开发课程。其交互形式也一改以往必须接触才能进行的鼠标键盘或者屏幕触摸等形式，变成了可以依靠我们的声音、手势甚至脑电波的智能交互模式。

图1 自然语言处理技术五层架构

二、智能交互技术在课件中的应用

经过对课件发展历程的回顾以及实际应用的总结，我们得出课件的主要功能主要包括：知识载体、操作交互、内容交互、状态监测、学员互动、答疑解惑、数据沉淀、智能推送等。下面，我们通过现阶段已经比较成熟的三项技术，探讨智能交互技术在课件中的具体应用场景及相关要点。

（一）基于自然语言处理的智能交互技术在课件中的应用探索

自然语言处理技术（Natural Language Processing，NLP）属于人工智能的一个子领域，是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工。它对计算机和人类的交互方式有许多重要的影响，是智能交互技术中现阶段应用最多的技术。现如今智能手机的语音助手、智能音箱、翻译机器人、车载语音系统等都已经深入到日常生活中，为我们的工作与生活带来方便，我们也在渐渐熟悉这种解放双手，通过语音来进行人机交互的新方式。

基于自然语言处理技术的产品，在技术上主要分为五个层面，分别是知识体系层、核心引擎层、语义分析层、语义处理层、交互界面层，具体技术架构如图1所示。

借鉴当前市面上对于自然语音处理技术的相关应用场景，以及课件的具体功能，我们可以在以下三个方面打造我们的智能交互式课件。

图2 智能聊天机器人的处理流程

1.操作交互

课件发展至今，越来越注重学员与课件之间的互动，这样可以有效激发学员的学习参与感。其中最典型的就是网络课件中常用的学习目录及相关的菜单功能，例如开始学习、暂停、下一页、退出等按钮，都是课件中的必备选项。原先学员通过鼠标自主地决定相关操作。引入语音识别后，学员可以摆脱鼠标，只需要通过语音来发布指令，实现操作交互的智能化。

2.内容交互

在学习过程中或者学习完毕后，小练习是检验学习成果的常用手段，题型包括判断、单选、多选、连线等多种形式。而在智能交互课件中，在一些需要考验学员开口说的环节，我们可以设计一些语音对话题，通过学员说，课件采集到声音后进行分析，并与标准答案按照一定规则的匹配进行正确度判断，向学员反馈成绩，形成一个学习应用的闭环。这一方式现阶段已经广泛地应用于幼儿英语学习的相关课件中，实时锻炼儿童英语的口语能力。而在成人学习中，例如银行从业人员服务客户的相关话术训练等场景，都可以引入该技术，通过在课件中的不断练习，为实际工作提前做好准备。

3.状态监测

由于网络课件依托互联网开展，不像现场学习有固定的时间点和地点，缺乏有效的教学控制手段，如何实时监测学员的学习状态一直是网络课件开发人员的痛点。现阶段运用最多的就是在课件中加入无数个断点，通过学员的人机操作进行监测。在引入智能交互技术后，我们可以通过实时监测学员的声音，例如操作交互或者内容交互时发出的声音，来判断其当前学习的状态。

结合自然语言处理技术的五层架构，我们发现操作交互、内容交互、状态监测三项功能的智能化交互设计，主要集中在交互界面层及语义处理层，其目的主要是为了提升学员的学习体验及改进学习效果，属于简单的学员与课件之间的智能化交互。

（二）基于智能聊天机器人的智能交互技术在课件中的应用探索

除了知识讲授、操作交互、内容交互和状态监测，根据课件的发展历程我们不难看出，增强人与人的交互也是课件的主要发展方向之一，通过学员之间的交流互动或者社群学习增强学习的兴趣及动力，通过学员与老师之间的问答探讨解决学员对疑难知识的困惑，加深学员对知识的掌握程度。

1.学员互动

成人学习希望在平等、和谐、参与的气氛中学习。现场培训有体验式培训、行动学习等方式，而网络培训，则需要营造一种可以实现人人互动的学习氛围，打造社群化的学习，实现人与人之间的相互促进、相互分享、相互比拼的学习环境。这一功能的实现，除了通过学习平台打造一个沟通途径外，课件也可以通过数据的获取，将当前全网学习的相关人员信息、进度、成绩等进行展现，还可以提供现阶段流行的弹幕等功能，呈现学习者对于该课件的相关评价信息，实现学员之间的互动交流。

2.答疑解惑

网络培训，正常来说一般都发起于学习者的兴趣或者实际需求，注重对问题的即刻解决和知识的当下掌握。但在学习过程中基本都会遇到对于知识理解方面的困惑，最迫切的需求就是得到相关老师或者专家的实时解答，或针对案例开展深入的探讨，或提供一些相关扩充知识，帮助学员更好地掌握相关知识内容。

在学员互动和答疑解惑这两方面，相比起现场培训，网络培训一直有所欠缺。特别是某些课件学习人少或老师无法保证7×24实时在线的情况普遍存在。现阶段随着人工智能技术的不断升级优化，我们可以通过引入智能聊天机器人，来实现虚拟人物的引入，构造学习伙伴和学习导师两大角色。现阶段的智能聊天机器人已经能够实现接近真人的真实反馈，在各个领域都得到了广泛的应用。例如苹果的Siri能够展现丰富的知识，帮助用户更便捷地使用手机，并通过联网解决一些常见的问题。另外还有日本的聊天机器人“琳娜”，可以实现与用户连续4小时的聊天。智能聊天机器人具体的处理流程如图2所示。

通过仔细分析智能聊天机器人的相关业务处理流程，我们发现，只需要加强针对该课程的语义知识库和基础知识库的打造，利用现阶段成熟的自然语言处理技术，就可以很好地实现学员互动和答疑解惑的相关智能交互需求。

（三）基于大数据的智能交互技术在课件中的应用探索

现场培训的老师，除了完成知识讲解及师生互动外，还有一项非常重要的工作就是根据学员的不同，开展有针对性的讲解，并根据学员的现场反馈，对内容进行补充、优化、调整，做到千人千面，实现培训效果的最优化。而网络课件一直以来都是千人一面的情况，所有人学习的网络课件都是一模一样的，它是一个没有生命的纯知识载体。而随着智能交互技术的引入，该现状有望得到改善，其中发挥主要作用的就是大数据技术。

1.数据沉淀

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。要想利用大数据技术实现智能交互，首先第一步就需要沉淀数据，这就要求我们制作课件时想办法记录下学习者的信息，作为在互联网上开展教学活动的课件，一直都有相当多的数据信息产生，例如人员信息、知识点的学习信息、各操作按钮的操作频率、在线交流的高频词汇等等，有一些信息我们可以基于课件进行采集，还有一些例如个人信息，则需要与其他平台或者机构进行联合采集。数据的成功收集，为我们利用大数据技术开展教学活动提供了坚实的基础。当信息量足够大后，我们还需要一套成熟的数据模型和云计算技术来帮助我们对这些数据进行专业化的处理。

2.智能推送

在完成数据沉淀后，根据一些模型和算法进行大数据处理后，我们可以根据得出的结果进行后续的一系列智能化的应用。例如根据学员画像精准推送相关知识，根据学员学习记录自动省略其已经掌握的知识，根据学员的学习习惯调整课件的呈现方式等等，这些个性化的改变，不仅仅是课件学习效果最优这么简单，而是赋予课件一定的智慧，让其可以更加符合学员内心的真实想法，做到比学员自身更懂得其需要什么。

相关的大数据应用在在线学习领域已经应用得比较成熟及广泛，各大学习平台基本都已实现根据学习者的数据有针对性地推荐课程，但我们发现单独的课件应用大数据技术进行智能交互还尚未涉及，但其实技术原理和机制基本相同。我们可以将整个学习平台视作一门知识体系非常翔实的课件来看待，那么其相关的思维和方法都值得进行借鉴与思考。

三、总结与展望

随着人工智能技术的不断高速发展，智能交互技术也必将不断打破常规，出现各种闻所未闻的以便利人类生活学习为最终目的的应用。本文基于现阶段已经在各领域成功应用并且成熟的技术，结合课件的全功能定位，从课件、生态、智慧三个维度开展了智能交互技术在课件中应用探索研究。课件维度聚焦的是课件自诞生发展至今的最根本功能，如内容呈现、操作交互等。生态维度根据现阶段的发展趋势，打造依托互联网开展的基于课件的学习沟通分享生态圈。智慧维度立足当下的人工智能、大数据、云计算等前沿技术打造因人而异的智慧课件。

现阶段的智能交互技术，于学习者而言能够实现“教—学—用”的全方位体验提升，于培训从业者而言能够进一步丰富培训多样性。历史的发展历程证明，一项技术的诞生或者一个技术时代的来临，带来的往往不会是对于以往流程及理念的简单优化和改良，而是突破和颠覆。随着现阶段人工智能、大数据等技术逐渐渗入到我们工作生活的方方面面，它带来的改变是我们肉眼不可见的，并且我们在不知不觉中已经适应了这些改变。在课件领域，肯定也会有更多本文没有提到的一些应用出现，它将为我们的学习带来便捷，未来无限的可能还等待着人类去激发。