人工智能教學策略精選(五篇)

序言：作為思想的載體和知識的探索者，寫作是一種獨特的藝術，我們為您準備了不同風格的5篇人工智能教學策略，期待它們能激發您的靈感。

篇1

關鍵詞：人工智能；英語教育；積極影響；消極影響

人工智能概念是20世紀五六十年代正式提出的，隨著信息技術的不斷發展，人工智能已成為一門新的技術科學。時至今日，人工智能技術的發展經歷了人工智能起步期、專家系統推廣期和深度學習期等階段，而在應用領域也取得了重大突破，如Google的無人駕駛技術和運用深度學習算法的AlphaGo戰勝圍棋冠軍等。除此之外，人工智能已被日益廣泛地應用于經濟社會各個領域，在教育領域亦是如此。2018年教育部就印發了《高等學校人工智能創新行動計劃》，要求進一步提升高校人工智能領域科技創新、人才培養和服務國家需求的能力。因此，人工智能必將不斷被融合到教育領域，并為大學教育變革提供新方式。基于人工智能的機器學習、人機交互與知識圖譜等技術方法，可以為大學英語教師在課堂教學、備課與教學研究等多個方面提供支撐；可以為大學英語教學管理與治理提供決策支持；可以為大學生英語自主學習和教師備課提供智能推薦支撐。目前，學者們已對人工智能對英語教育的影響進行了相關的研究。如高華偉分析了外語作文智能評閱與形成性評價融合策略；劉洋針對人工智能技術與高校英語教學的相互關系，通過調查問卷和訪談等方式，分析了現有計算機輔助語言學習軟件和系統的不足，并提出了相應的解決策略；張艷璐對人工智能在給英語教學帶來機遇的基礎上，探究了人工智能在大學英語教學中的應用；趙生學分析了人工智能時代大學英語教學的變革與策略；嚴燕分析了人工智能時代英語教學促進學生深度學習的路徑。在人工智能時代，人工智能技術必將對大學英語教育領域各個方面產生重大影響，如大學英語人才培養目標、教學內容、教學計劃、教學策略、教學模式、成績評價體系與英語領域科研等方面。針對此，本文在現有研究的基礎上，重點從教師和學生兩個層面分析人工智能對大學英語教育的積極影響和消極影響，并提出相關建議，以期為大學英語教師教學與大學生英語學習提供參考。

一、人工智能的積極影響

人工智能技術在大學英語教育領域的應用，將對大學英語教學資源、教學模式與大學生二語習得等方面產生積極作用，主要體現為以下幾個方面。

（一）豐富了大學英語教與學資源人工智能技術的發展與應用為大學英語教與學提供了豐富的資源。如互聯網上含有豐富的英語視頻與圖片等資源；在線教育平臺也提供了大量的英語課程資源，如中國大學生慕課、雨課堂等，它們各具特色，可為教師與學生提供多樣化選擇。因此，人工智能技術一方面可為大學英語教師提供豐富的教學素材，同時還可根據大學生學習目標與學習習慣等為其英語學習提供豐富的課外資料。同時，很多網絡資源可下載或者回放，這樣可以使得大學生的英語學習不再受到時間與空間的限制。特別是對于教育資源缺乏的地區而言尤為重要，可以在很大程度上解決教育資源不平衡問題。其中，百度教育大腦的智能備課系統便是典型應用案例。其依托百度人工智能、大數據和云平臺的優勢，整合了豐富的優質資源。對于教師而言，此平臺可按照教學進度為教師提供經過篩選的教學素材，節省教師的備課時間，提高其工作效率。

（二）豐富了大學英語的教學方式傳統的大學英語授課往往以線下課堂教學方式為主，而人工智能技術的使用豐富了大學英語單一的教學方式。可利用網絡平臺，如雨課堂、慕課平臺等，開展大學英語線上教學模式或者線上線下混合教學模式。新的教學模式有利于教師在大學英語教學過程中采用不同的教學策略。使用新的教學模式和不同的教學策略可以提高大學生學習英語的興趣，進而有助于提高大學生英語習得的效率。

（三）提高了大學生英語習得的效率由于英語習得是一個復雜的心理過程，與大學生的情感因素、學習動機等密切相關。采用人工智能技術的大學英語線上教學方式，使得教師與學生之間不是面對面的交流互動，可以在一定程度上緩解學生焦慮、害怕等情緒，有利于學生的英語學習。動機是英語習得中重要的非智力因素，也是影響大學生英語習得效率的重要內在因素之一。學習動機與使用另一種語言的興趣密切相關。而人工智能技術采用豐富的英語學習資源以及英語教學方式的多樣化，這些有助于提高學生學習英語的興趣，進而增強學習英語的動力。

（四）形成了大學生英語習得分析數據庫人工智能技術是以大數據為依托，可以跟蹤和記錄大學生英語課堂學習和課后學習等各種信息數據，進而可形成大學生英語習得數據庫。基于大數據分析與人工智能技術方法，如數據挖掘、關聯性分析和回歸預測等，可以挖掘大學生英語學習背后的規律特征，了解到每個學生的具體情況。進而構建每個學生的英語學習畫像，如學生的線上學習狀態、課程作業完成情況、測試成績和學習方式等。可為教師形成可視化的學生個體和班級整體的學情分析報告。因此該數據庫有利于教師掌握每位學生的英語學習狀態，掌握學生個體差異，為調整教學方式、教學方法與策略提供支撐。同時，上述數據為大學英語教學與大學生英語習得的研究也提供了數據支撐。

二、人工智能的消極影響

人工智能在大學英語教育領域對教師與學生發揮著積極的作用，同時對他們也產生了一些消極的影響，主要體現為以下幾個方面：

（一）對教師的消極影響由于大學英語課堂教學存在一定的缺陷，往往需要改進此教學方式。而人工智能技術的應用，雖有助于大學英語教學改革，但還需要教師熟練掌握人工智能相關技術的使用，會給信息技術能力比較薄弱的教師造成壓力。借助人工智能平臺，大學英語教學不受時間、空間和學生人數等影響，勢必會減少大學英語教師的需求，造成大學英語教師面臨失業的壓力。進而影響大學英語教師的工作積極性，以及大學英語教學質量。

（二）對學生的消極影響根據語言資本理論與期望價值理論，大學生英語學習的期望價值主要是經濟期望價值。而大學生英語學習的期望價值與學習目的和行為密切相關。比如大學生英語學習經濟期望價值主要體現為學習英語對未來找工作很重要，可以增加經濟收入。而人工智能技術在語言領域的應用，勢必會影響大學生對英語學習的期望價值。如人工智能翻譯機的出現，使得各種語言之間翻譯非常容易。即使不懂英語，也可使用它進行英語交流。因此，人工智能技術在英語領域的應用，將降低大學生英語學習的期望值，進而影響他們英語學習的興趣與目的。

（三）對師生關系的消極影響基于人工智能技術的大學英語教學，將改變傳統的以教師為中心的模式，使得教師在教學過程中的中心地位得到弱化。學生通過人工智能技術，可以很好地收集到自己需要的各種英語學習資源，如在線課程、英語講座視頻和英語文本資料等，甚至可以通過自學的方式完成英語學習任務。但這些將弱化教師與學生之間的互動以及情感，從而隔閡了教師與學生之間的關系。

篇2

隨著信息技術的不斷發展，計算機科學滲透生活的各個領域，改變了人們的生活方式和學習方式。其中，人工智能作為計算機科學中迅猛發展的一部分，正在以其獨特的魅力走進人們的視野。“人工智能”（Artificial Intelligence），顧名思義，即通過應用計算機來模擬人腦的信息接收、思考、判斷以及決策等思維行為過程，進而擴展人腦的思維和行動，幫助人們高效智能化地解決特定問題。近年，人工智能在教育領域中發揮的作用越來越顯著[1]，其與眾不同的特點決定了其在教育培訓中的地位，將人工智能應用在農業知識培訓中的可行性也成為教育界熱議的新話題。

1我國農業發展背景和農業培訓必要性分析

11我國農業發展背景

我國是傳統的農業大國，農業對我國的經濟發展具有極其重要的影響，一方面是由于我國人口基數大；另一方面是由于我國進出口貿易主要依靠農產品，農業發展成為影響我國經濟發展最重要的因素之一。但由于各方面原因，我國農業發展還比較落后，尤其與發達國家的現代化農業相比，依舊有較大差距。

12開展農業知識培訓的必要性

反思其他發達國家在?r業發展上實施過的舉措，包括重視農業教育、科研和技術推廣，注意提高勞動者素質；推廣現代農業機械和高技術，重視農場管理；經營集約化、產業化；生產專業化；服務社會化；市場機制與政府扶持相結合；加強農業基礎設施建設等，可以看出，我國在農業知識培訓、素質教育、技術推廣方面與發達國家差距明顯。為發展我國農業，培養一批高素質、懂技術、會經營的農民以及一批愿意為農業發展做出自己貢獻的高學歷人才成為關鍵。農業的發展離不開農民的發展和進步，也離不開受過高等教育的精英人才的共同努力，而開展農業知識培訓，則是為他們的發展奠定了一條夯實的道路。

2人工智能在教育中的應用與發展

近年來，伴隨著人工智能在各行業的應用和發展，人工智能在教育領域中發揮的作用也越來越顯著。例如，智能化的作業批改可以大大減輕教育工作者的沉重負擔，在線學習等網絡教學模式可以讓人們更靈活地接受教育。從人工智能誕生伊始，其就與教育產生了密不可分的聯系，延續發展至今，人工智能在教育領域中的應用主要包含以下幾個方面。

21基于人工智能的計算機網絡課程

計算機網絡教育是對傳統教育方式的一次革新，而人工智能對網絡教育的滲透，又將其推向了新的發展高度。[2]學生可以自主地登錄網絡平臺進行在線學習，根據智能導學系統制訂學習計劃，進行在線測試。例如近年來大為流行的MOOC課程，學生可以便捷地通過網絡獲取全球最高質量的教學資源，并可以量身打造自己的學習計劃。

22基于人工智能的教師輔助系統

近十年來，智能傳感器、語音識別、圖像識別、深度學習、大數據等方面的蓬勃發展令信息的采集及處理越來越準確高效，這無疑使得人工智能與輔助教學系統的融合變得越來越深入。借助于語音識別、圖像識別等技術，學生可以將學習過程中遇到的問題上傳至系統，借助于數據庫系統對信息準確的搜素和整合能力，實時地為學生提供答案或相關信息，答疑解惑。目前此類應用軟件的應用廣泛，例如小猿搜題、百度作業幫等。

23基于人工智能的教育數據庫系統

隨著信息化時代的到來，如何高效地搜集、分類和檢索碎片化的教育信息和教學資源，無疑是一項巨大的挑戰。為了更有效地分配和管理信息，在教育中引入智能化的數據庫系統勢在必行。現如今數據挖掘和深度學習的研究成果不斷深入，依托知識庫系統對教育信息的整合與構建，學生可以將已習得的零星的知識點進行擴充，由點至面的不斷學習新知識；依托教育資源管理系統中來，教育管理工作者可以合理分配教學資源，讓人們從爆炸式的高密度信息中解放出來，真正做到物為己用，因材施教。

3人工智能與農業知識培訓的結合

新時代社會經濟的發展為國家農業產業的發展翻開了新的篇章，如何加快社會主義農業現代化，促進農業轉型，這為新時代的農業知識教育提出了新的要求。另外，近年來勞動力轉型的趨勢日益顯著。隨著農業勞動人口數量的減少，為了提高農業生產效率，需要有素質、懂知識的農民投入農業生產中來。因而，對于農業知識培訓的革新作為農業現代化建設的重中之重，已被提上日程。

人工智能技術和教育領域融合的不斷完善成熟，基于人工智能的農業知識培訓正如雨后春筍般涌現，在農業教育培訓領域嶄露頭角。

31人工智能應用于農業知識培訓的優勢

從我國農業發展的現狀看，較之于發達國家，我國農業從業者的基數巨大但是整體受教育程度偏低，農業專業領域的知識匱乏，農業知識教育的推廣不僅薄弱，而且效率低下。因此，伴隨著信息化時代“互聯網+”的新型教育模式對傳統教模式的強有力革新，基于人工智能的農業知識培訓展示了其強大的威力和優勢，具體可以總結為如下兩個方面。

311個性化教育針對性強

相比于課堂教學的傳統模式，基于人工智能的網上在線教育模式能夠為學生個性化地制訂學習計劃，靈活安排學習時間。這有力地解決了學生參加農業知識培訓的時間成本問題，農業從業者可利用閑暇時間自主安排學習。另外，針對于培訓者的當前知識水平和培訓需求，培訓平臺可以個性化地安排教學相關領域的專業知識和操作技能。

312教育資源利用率高

我國當前的農業知識培訓，教育教師需求數量和實際在崗教師資源極不匹配，具備豐富農業專業知識和農業生產經驗的教師數量缺乏，這是導致農業知識培訓推廣速度緩慢的重要原因。而人工智能為這一問題的解決帶來了福音，智能化的教學進程得以讓教師從繁重的教學負擔中解放。同時，基于網絡的課程資源共享可以讓先進的農業技術走進千家萬戶，讓學生與優秀農業知識的距離不再遙遠。

4平臺開發的系統架構

基于人工智能技術，一個合理的農業知識培訓平臺能夠像一個優秀的教師那樣具備完備的農業專業知識和優良的教學技能知識，并且能夠模擬及擴充教師的教學過程。除此之外，該培訓平臺還能夠準確實時地與學生進行信息交互，有針對性地開展個性化教學，并可以自適應地完成教學效力評估和反饋，不斷更新和完善教學內容和教學策略。基于以上分析，該開發平臺的系統架構分為學生模型、教師模型、綜合數據庫模型和人機交互接口四個組成部分，結合下圖對每一部分分別進行詳細闡述。

41學生模型

學生模型應針對不同的學生，準確地評估學生當前的學習水平，對學生的學習背景、知識水平、知識架構進行診斷和評定，以便有針對性地制訂教學方案，進而實施個性化教育。

另外，學生模型需要對學習過程中的學生的學習情況進行記錄入庫，對教育效果進行評定，從而診斷出當前教學計劃是否合適，以便下述教師模型中對教學內容和教學策略的靈活調整。

42教師模型

教師是教學工作開展過程中的主體，一個合理的教師模型應該包括如下三個部分。

教師模型首先完成教學內容的選擇，這要根據學生模型中對學生當前的學習水平的評定，并且針對學生既定的學習目標，并從下述知識庫中調取對應的內容，為教學的開展做好準備。

在確定了教什么的問題之后，教室模型要確定如何教的問題，即選取合理的教學策略開展教學。教學方式的選擇依附于學生模型，而又能根據學生學習情況記錄進行反饋動態，不斷完善和調整教學策略。

另外，在傳統教學模式中，教師傳授知識，并能為學生答疑解惑。當學生在學習過程中遇到問題和疑惑時，教師模型應該實時地提供信息支持，為學生提供針對性的幫助。因而教師模型要實現與人機交互接口的實時連接，在問題到來時控制模塊驅動應答部分為學生答疑解惑。

43綜合數據庫模型

綜合數據庫模塊為農業知識培訓系統提供數據庫支持，主要包括以下三個模塊。

知識庫模塊中分類別地存放著農業領域的專業知識，包括文本、圖像、自然語言、多媒體等多個類型的學習知識。一旦教師模型中完成了教學內容的選擇，便由此模塊中調取相對應的文件開展教學。

專家評估模塊用于處理教學過程中的教學效果評價和經驗總結，為教師模型中的各個環節的反饋和更新迭代提供數據支持。在一個完善的教學過程，教師需要根據學生的學習效果進行總結和反饋，以此指導下一步的教學內容和策略的更新。

為了對學生階段性學習的效果進行評估，還需要引入測試考核模塊對學生的成績進行量化考核。測試考核模塊中包含學生答題庫和成績測評庫，準確檢測出開展農業知識培?的作用與效果。

44人機交互接口

基于人工智能的農業知識培訓的過程是學生和系統進行交流的過程，所以一個友好的人機接口是系統必不可少的組成部分。在這一模塊中，友好的圖形用戶界面的設計能夠幫助學生流暢地接收信息，提高學習效率。同時，借助于人工智能中對語音和圖像信號的先進識別技術，人機交互接口可以智能化地接收分析和理解學生的自然語言信息和動作信息，進而為系統提供寶貴的輸入信息。

篇3

一、頂層設計,構建全方位、多層次、可操作的指導體系。

為了保障人工智能教育在我校真正落實和長期發展，學校將人工智能教育工作納入到學校整體三年發展規劃中，并作出明確要求。

為了讓師生更加重視人工智能教育，促進學生全面發展，特修訂了我校“五美”能行課程體系，將人工智能課程進行了重新定位和設計。

為了建設符合我校校情、學情的人工智能課程體系，學校成立了人工智能課程建設與實施的探索與研究項目管理團隊，制定了項目計劃書，從項目名稱、項目團隊、項目背景、項目創新點及解決問題、項目推進措施、項目完成期限等方面進行了具體規劃。

二、支撐保障

完善軟硬件設施和文化建設，為人工智能教育開展做好支撐和保障。除了四樓獨立的人工智能實驗室，我校還自主改造了五樓的創客教室和閱覽室，擴寬了人工智能教育場所，盡全力滿足學生人工智能上課需求。

學校高度重視人工智能教育，不斷加大投入。在資金緊張的情況下依然給學生購買了小學生C++趣味編程書和人工智能超變戰場的場地。

三、具體做法

1.基于校情和學情的人工智能課程設計

課程設置：開學之前，課程部整體規劃，實行信息技術課兩節聯排。

人工智能課程開設內容安排：基于校情學情，本學期3-6年級全面鋪開人工智能課程，3年級以信息技術基礎知識、編程貓、樂高搭建基礎入門為主；4年級AI神奇動物，5-6年AI變形工坊，是集搭建和編程于一體的人工智能課程體系。本學期信息技術類人工智能特色社團的開設：人工智能機器人社團、信息學奧C++社團、創意編程社團。

2.三位一體，三組聯動推進人工智能課程的開發與實踐。三組是：項目組、教研組和集備組。具體做法是：

項目組的做法：根據人工智能項目管理計劃書的內容和要求，3月初進行項目工作總結和4月份計劃匯報，5月份進行了中期匯報。進一步梳理人工智能校本課程的內容，促進人工智能課程實施與落地，進行了生本AI人工智能校本課程的開發與研究，重點對課程目標和課程內容進行了設計和探索。

教研組的做法：1.參加區首次信息技術教研活動，明確方向和工作重點。組織信息技術教師按時參加區里首次信息技術教研活動，并將區里的要求傳達給每一位信息技術老師，為接下來的工作做好鋪墊指明方向。2. 教研組內進行磨課，四年級潘倩老師執教了四年級AI神奇動物—敏捷的蛇；徐娜老執教了五年級AI神奇變形工坊—設計“地雷”，課后及時聽評課，提出優點與不足，并進一步改進完善。

集備組活動：各年級備課組利用雙周周二上午時間進行集備，研究本周的上課內容、梳理課堂具體流程及教學設計。

3.加強教師培養力度，積極組織教師參加人工智能培訓和學習。學校鼓勵教師進行小課題的研究，提升教學專業素養。2019年區級小課題《小學人工智能課程體系、教學策略和教學評價的研究》順利結題。2020年區級小課題《奎文區人工智能教育專項課題--小學人工智能教育教學策略及評價方法的研究》立項。

4.為了拓寬視野，為人工智能教育的發展進一步指明方向。落實請進來：邀請區教研室專家進校為學校人工智能開展情況進行診斷；邀請優必選指導老師入校指導人工智能課程，并進行賽事輔導和培訓。

5.為了給學生的學習搭建更廣闊的平臺，豐富學生的課余文化生活，促進學生信息素養的提升。以賽促學，積極組織學生參加各級各類比賽。

四、取得成效

1.學校層面：以人工智能教育為契機近年來，我校的信息化、數字化、智能化水平不斷提升，互聯網+教育、智慧校園工作取得了巨大的進步，學校獲得省市區多項榮譽。

篇4

【關鍵詞】人工智能；計算機；輔助教學；應用

計算機輔助教學是一種新興的教學手段，幫助課堂進入到一種更加智能化和現代化的環境與條件中，將傳統的教學模式和方法與多媒體和網絡結合起來，為學生營造更好更有趣的教學氛圍。但是由于技術的不成熟以及經驗的不充分，導致其依舊存在問題和不足。

1計算機輔助教學開展現狀和發展困境

1.1缺少開放包容的特性

近年來，計算機輔助教學的開發和應用已取得了一些較好的成績，但由于我國計算機網絡工程和相關領域的技術革新起步較晚，對于計算機教學的發展與改革依舊存在較多的不足和缺陷。首先是在開放包容性上的缺失。這一缺失的原因主要來自于兩個方面，第一個方面是思想上的落后和閉塞，人們對于計算機輔助教學的態度依舊存在負面和抵觸的情緒，這是由于害怕計算機的加入讓課堂和教學秩序失控，所以并沒有充分開發和展現出計算機在教學中的優勢。第二個方面是技術層面上的限制，我國對于計算機輔助教學的課件和軟件技術都只是按照一種最傳統和安全的方式進行，缺少探索和冒險的精神、開放和包容的態度[1]。

1.2缺少人機交互的能力

計算機輔助教學過程中，計算機不僅僅是一個信息的載體，更應該將其當作課堂的一份子，能夠充分參與到整個課堂的活動和教學工作中。但是大多數的智慧課堂在使用計算機時，僅僅利用其多媒體的播放功能，教學的主體和主要角色依舊是教師，只是把課本和板書照搬到了多媒體課件中。教學的內容仍然是枯燥和單一的，學生依舊帶有一種被強迫的學習心理。這種教學缺乏人機之間的交互，機器不能自主獲取學生學習的狀態和對知識的掌握情況，學生也無法通過計算機主動地得到反饋和解答，讓人機之間僅僅是流程化的配合和交流。在這種刻板的學習模式下，甚至會讓一部分學生喪失學習的樂趣和興趣。

1.3缺少課程教學的特點

不同的課程有著不同的教學重點和偏向，這就對教師的教學工作提出了更高的要求，計算機的加入，本來應該能夠為教師提供一個新的教學方向和思路，但是由于計算機的便捷性導致一部分教師產生偷懶和敷衍的教學心態，在教學過程中全程使用多媒體播放課件，喪失了課程自身的特性和特質。尤其是一些對實踐能力要求較高的課程，教師過度使用計算機只會導致教學趣味性的流失。

1.4缺少師生互動的樂趣

教師作為課堂教學的主要角色，不僅僅是要把知識以一種通俗外化的形式傳遞給學生，更是應該做學生心理特征的發掘者、學生學習習慣的糾正者和幫助者。教師的鼓勵和贊許都會對學生起到重要作用。但是計算機輔助教學之后，教師將更多的精力放到了如何制作精美的教學課件上，而忽略了與學生之間最直接的感情和語言交流，喪失師生互動的樂趣。

1.5缺少有序的教學策略

教學策略是保證一節課是否能夠有序開展和進行的重要條件與因素。但是計算機參與和設計的教學環節，只是一個程式化的展示，在課堂上會遇到多種多變的教學情況，一旦在某一個環節出現問題，就有可能導致計算機設計的教學步驟全部打亂，陷入一種無序的狀態中[2]。1.6缺少靈活的智能性能計算機技術的開發和應用在我國已經逐漸形成了一套完善和成熟的體系，但是計算機在教學中的應用與引進時間并不長，導致當前多數計算機輔助下的課堂并不具備充分的靈活和智能性，大部分的教學工作和考核評價工作依舊是由教師人工完成，對于不同學生的學習狀態掌握也有所偏差。

2人工智能在計算機輔助教學中的應用

2.1建立知識庫

人工智能在計算機輔助教學中應用的主要原則，就是將深度學習與認知學的理論知識作為整個程序模塊設計開發的基礎，通過建立一個知識庫，將收集到的知識案例進行分類，訓練機器進行自動識別，從而提取和分析出不同學生在不同的知識中所表現出來的學習能力與掌握熟練程度，進而可以有針對性和有選擇性地進行復習與鞏固，達到機器代替部分人工教學、緩解教師壓力的目的。第一步就需要進行知識庫的建立，主要包括了專家決策的核心系統對所輸入的知識進行判斷與篩選調取。同時知識庫還可以實現共享的功能，對知識進行簡化與提煉，做到精益求精。知識庫的搭建應該要盡量簡單和易修改[3]。

2.2打造專家模塊

在建立了知識庫之后，就需要圍繞人工智能教學的主要目的進行專家模塊的打造，專家模塊存在的意義在于能夠將其比喻為整個學習系統中的推理機。在需要和使用的情況下，由專家模塊自動隨機地生成問題，并且可以通過知識庫的相關內容調取形成答案并充分解釋。其次，專家模塊的另一個作用就在于能夠幫助評價和考核學生的學習情況，實現一種更加公正透明的評價過程。在進行專家模塊打造時，通常使用的是兩種方法，一種是固定算法，即根據題庫的問題模板，循規蹈矩、規規范范地進行問題的設立和解答的編寫。而另一種就是啟發策略，這種專家模塊更多的是引導學生通過簡單和有限的提示信息，自己推理摸索找尋正確的答案和解決方案。除此之外，專家模塊還可以自動匹配，依據學生能力分配問題。

2.3建立學生模塊

與專家模塊相互配合相互輔助的就是學生模塊。學生模塊的本質其實也屬于專家系統，模塊內部所存儲和容納的是學生的不同學習習慣和學習行為特征。這個模塊建立的目的主要是兩個，一個是為了讓學生在學習的過程中可能出現的錯誤習慣和方法被快速識別，并且能夠通過機器語言進行記憶與編譯，從而建立一個比較完整和全面的錯誤類型數據庫，進而深層分析找到錯誤的原因。第二個目的就是為了幫助學生對錯誤學習行為和習慣進行解釋，從更加深層次的角度挖掘學生由于知識理論掌握不充分而導致錯誤的原因。學生模式的建立一般依靠的就是人工智能的自我學習和接受訓練讓系統能夠建立起模型對學生的學習習慣進行模擬。這樣在上一步打造的專家模型就可以為學生模型提供一個對比的樣本，專家模型的兩種運算和教學方式可以分別評估學生的學習能力和學習錯誤[4]。

2.4優化教學模塊

教學模塊是人工智能在計算機輔助教學模式中必不可少的一個環節，教學模塊的內容是基于傳統教學設計和規劃之上的。在計算機與人進行交互的過程中，教學策略主要是由教學的不同分支來體現，能夠達到較好的發散性和綜合性的效果。但是其不足的地方也比較明顯，那就是只能按照某一類型或者某一個的教學方法進行，系統不能快速地根據不同內容識別和選擇最適合最有效率的教學模式。具體的應用和實現過程就是將專家模塊和學生模塊的內容進行連接和合并，將專家模塊生成的問題及答案與學生模塊中上傳和學習到的進行對比，選擇覆蓋或者是分析提取，能夠比較客觀地發現學生學習中存在的理解性偏差和實踐性錯誤。之后再將結果傳回到知識庫中，調用相關的知識內容，形成一個完整的反饋鏈，幫助教師做出教學決策，調整教學進度和教學規劃。但是這個模塊的設計也應該充分考慮到諸多情況和因素，因此在條件判斷時應加入更多的循環。

2.5開發智能接口模塊

人工智能在計算機輔助教學模式中的應用和融合最后一步就是要開發出一個穩定和高效能的智能接口模塊，主要作用是為了連接學生和計算機之間的信息交換和溝通，即進行信息的輸入與傳出。在接收到學生傳遞的學習信號后，接口模塊要及時調動起教學模塊、專家模塊和學生模塊，把信息傳遞給不同模塊處理，之后再由教學模塊所作出的教學決策和結果論證信息輸出反饋給人，實現了機器語言與人類語言之間的轉化。一個能夠正常運轉并且具備較高實用性和參考性的教學系統，一定融匯了思想教學、策略和心理學等多方面的因素和知識內容體系，所以智能接口模塊的設計與開發，一定要全面考慮這些成分，開發出更加靈活多變的接口模塊[5]。

3結語

人工智能在近年來獲得了快速的發展和進步，成為我國當前各個行業領域之內炙手可熱的先進技術。對于計算機輔助教學的開展和改革來說，人工智能的融入與應用有著重要的價值與意義。

參考文獻

[1]張鎰麟.關于計算機輔助教學中人工智能技術的應用研究[J].當代旅游,2019(1):239.

[2]劉蔭.人工智能在計算機網絡技術中的應用研究[J].科學與信息化,2019(2):20-21.

[3]孫玉梅,趙駿,王美春,等.基于人工智能技術的《單片機原理及應用》課程CAI軟件研制[J].教育教學論壇,2016(45):268-270.

[4]張園.人工智能技術在計算機輔助教學中的應用研究[J].科技資訊,2007(34):108-109.

篇5

關鍵詞：ICAI；系統模型；教學策略；綜合集成方法論MSM；現代教育技術

中圖分類號：G250.73 文獻標識碼：B 文章編號：1673-8454(2012)01-0030-04

計算機輔助教學（Computer Aided Instruction，簡稱CAI）是利用計算機來模擬教師的行為，通過學生與計算機之間的交互活動來達到教學的目的。即在計算機輔助下進行的各種教學活動，主要是以對話方式和學生討論教學內容、安排教學進程、進行教學訓練的方法與技術。CAI為學生提供一個個人化的學習環境，綜合應用多媒體、知識庫等計算機技術，這是傳統CAI的主要應用方式。

在沒有智能系統支持的情況下，傳統CAI盡管可能具有良好的教學材料模型，但它往往僅借助于計算機來展示教學內容，并不能很好地根據它所教學生的學習特征，以不同的教學策略和教學方法來教授；只是盲目地傳授知識給學生，如果某個學生不能接受提供的教學策略，系統沒有為這個學生提供可供選擇的另外的教學策略。目前使用的絕大多數CAI是將全部教學信息以編程方式預置于課件中，這樣的CAI課件一旦制作完成，很難對課件進行更新和維護，尤其是在這樣的CAI系統中，學生的學習仍然處于被動狀態，即完全受計算機控制。

一、智能化計算機輔助教學概念

現代教育技術的日益發展以及與其他領先技術的結合，必然促使計算機輔助教學CAI的進一步發展。人工智能技術應用于CAI產生的基于網絡環境的智能化CAI，就是現代信息化社會發展的產物，并在教育教學領域中有很好的發展前景。

人工智能是計算機科學的一個分支，它的目標是構造能表現出一定智能行為的，目的就是讓計算機這臺機器能夠像人一樣思考。人工智能的研究更多地是結合具體領域進行的，主要研究領域有專家系統、機器學習、模式識別、博弈、智能決定支持系統、人工神經網絡等等。人工智能技術與專家系統的成就，促使人們把問題求解、知識表示這些技術引入CAI，并借助于網絡環境來實施，這便是智能型計算機輔助教學。

智能計算機輔助教學ICAI（Intelligence Computer Assisted Instruction）屬于人工智能的一個分支，是以認知科學和思維科學為理論基礎，綜合人工智能技術，教育心理學等多門學科的知識對學生實施教育的一門新的教育技術。ICAI通過研究人類學習思維的特征和過程，探索學習知識的模式，利用信息化網絡環境使學生獲得個別化自適應性學習的獲取知識方法，從而使學生的學習更有針對性，更有效。

ICAI依靠人工智能技術的進步，主要應在因材施教方面取得進展。其主要特點是:

（1）能自動生成適合學習者程度的學習內容。

（2）能根據學生的不同認知水平與學習風格選擇教學策略和教學方法。

（3）能評價學生的學習結果，并不斷地在教學中改善教學策略。

二、智能化計算機輔助教學研究現狀

現階段，在一些發達國家，如美國、日本、加拿大、英國、法國、澳大利亞等，CAI已經普遍存在于學校和家庭中，正起著越來越大的作用。而ICAI的研究還處于初始階段。目前國內在這一領域的研究主要集中在CAI和ICAI的優缺點比較，ICAI的理論來源、系統特征、模塊建設、發展趨勢等基礎理論知識的研究，基于相關課程或學科的實踐研究還比較少見。智能教學系統的設計和開發是一項復雜的系統工程，由于需要考慮的因素較多，系統比較龐大，同時也依賴于人工智能等技術的發展,因而要建立完善的ICAI還是比較困難的。[1]因此ICAI有很大的理論和實踐發展空間。

完善的ICAI系統需能夠充分調動學生的主動性，并能通過分析推理，對某具體學生做出適合的教學決策。使學生獲得個別化自適應性學習的學習方法，達到因材施教的目的。人工智能技術的發展必將會對ICAI的發展起到巨大的推動作用。隨著計算機科學的發展，21世紀的教育教學輔助手段將是以ICAI為主線，多學科、多方位發展的新技術的體現，越來越多的教育工作者會從更多的視角審視ICAI，并從事ICAI的研究。相信ICAI將會在現代教育領域中有更廣泛的應用。

“現代教育技術”既是教育技術專業的必修課程，也是大中專院校廣泛設置的選修課程，適用范圍非常廣泛。本文以《現代教育技術》這門課程為主要研究對象，來研究智能化教學系統設計在具體實踐中的應用。

三、ICAI決策系統的理論依據

1.綜合集成理論

教育是以人為主體參與的活動，而人本身就是一個復雜巨系統，因此以這種大量的復雜巨系統為子系統組成的系統――教育系統，是一個復雜巨系統。依據系統與其環境是否有物質、能量和信息的交換，將系統劃分為開放系統和封閉系統來看，學生的學習受到教師、同學、家庭及社會等因素的影響，所以教育系統是一個開放的復雜巨系統。

錢學森的理論和實踐研究表明：現在能用的、惟一能有效處理開放的復雜巨系統的方法，就是定性定量相結合的綜合集成方法論。綜合集成方法論（Meta-synthesis Methodology MSM）是方法論上的創新，它是研究復雜巨系統和復雜性問題的方法論。[2]定性定量相結合的綜合集成方法是將專家群體(各種有關的專家)、數據和各種信息與計算機技術有機結合起來，把各種學科的科學理論和人的經驗知識結合起來，發揮這個系統的整體優勢和綜合優勢。[3]它把人的經驗、知識、智慧以及各種情況、資料和信息系統集成起來，從多方面定性認識上升到定量認識，從而達到解決復雜系統問題的目的。在解決問題的過程中，專家群體和專家的經驗知識起著重要的作用。

教學系統設計是一個復雜的系統，它是由教育系統的復雜性決定的。教育系統具有復雜系統的基本特點，它在結構與功能上表現為規模大、相關因素多且相關方式復雜、目標多樣等；在運動上表現為隨機性、非線性等。用一般的理論方法無法全面合理地解決這一不良結構的問題，本研究嘗試用綜合集成方法論來指導、分析教學設計智能化過程。因此，運用綜合集成理論的方法來研究教學設計系統，探討具體科目的教學設計在設計過程中遇到的復雜性問題，進而構建科學合理的教學設計系統，具有重要的理論和實踐價值。

2.教學設計理論

本文采用“雙主”教學模式作為ICAI的教學設計的理論基礎。“雙主”教學模式既能發揮教師的主導作用又能充分發揮學習者認知主體作用，是在教師主導下的課堂中能讓學習者參與進來共同學習的一種教學模式。

基于“雙主”的教學模式，要求根據學習者的特征、學習內容、學習策略、學習目標等多種因素的不同情況研究它們的結合方式，以使系統達到理想的教學效果。

基于網絡環境的ICAI相對于傳統的CAI來說，充分體現了“雙主”的教學模式。ICAI中有專門分析學習者學習方式和認知水平的學生模型，有專門為不同的學習內容選擇不同的學習策略的策略庫模型（也稱為教師模型），有評價學習效果并反饋給系統的評價模型。學生模型是對學習者的學習特征進行分析，包括學習者的學習風格、認知水平。策略庫模型包含有豐富教學策略和有一個智能推理機，能根據學生模型的信息和學習目標為學習者選擇合適的學習策略，指導學習者學習。

3.建構主義學習理論

當代建構主義者主張，世界是客觀存在的，但是對于世界的理解和賦予意義卻是由每個人自己決定的。建構主義者認為學習者要以自己的經驗為基礎來建構現實，或者至少說是在解釋現實，每個人的經驗世界是用自己的頭腦創建的。

學習過程同時包含兩方面的建構：一方面是對新知識意義的建構，同時又包含對原有經驗的改造和重組。建構主義者強調學習者在學習過程中能夠靈活地建構起用于指導實踐活動的圖式，這種圖式是對概念的豐富理解，依據個人經驗背景的不同而不同。

教學應當把學習者原有的知識經驗作為新知識的生長點，引導學習者從原有的知識經驗中，生長新的知識經驗。教學不是知識的傳遞，而是知識的處理和轉換。

ICAI伴隨著這種理論的發展而發展，它注重的是由學習者來控制學習過程，重視學習內容的知識結構和學習情境，讓學習者主動構建對自己有意義的知識的活動。基于網絡環境的ICAI積極地為學習者創設學習情境，幫助學習者用他們已有的知識去建構、生成、整合新的知識。

4.教學處方理論

“教學處方理論”是鄭永柏博士于1998年提出的一種新型適合于信息化教學設計的理論，他通過對教學系統設計理論和計算機輔助教學設計方面的研究，建構了一種新型的教學系統設計理論――教學處方理論。該理論主要包括：六個基本概念、一個理論框架、三條基本原理和兩個關于教學設計的知識庫。[4]

該理論指出教學處方可以看作是教學設計者(有時可以看作是教師)依據系統分析后使用的各種教學模式、教學方法和教學內容處理模式的組合；說明了在特定教學條件下對特定教學結果的教學，以不同的學習理論和教學理論為指導將會采用不同的教學方法，即教學處方，這也是本研究的核心內容，是該系統設計的指導理論。“教學處方理論”具有更好的包容性、開放性，能夠吸收和容納豐富的學習和教學研究成果。

四、ICAI系統的模塊結構

1.前端分析模塊：認知能力、學習動機、認知風格

前端分析是美國學者哈利斯（Harless，J．）在1968年提出的一個概念，指的是在教學設計過程開始的時候，先分析若干直接影響教學設計但又不屬于具體設計事項的問題，本文主要指認知能力、學習動機和認知風格方面的分析。前端分析模塊主要是建立相應的學生特征類型的數據庫。

認知能力的測量采用認記、理解、應用、分析、綜合、評價六個維度，每個維度有“優、良、中、差”四個選項。通過數據分析找出學習者的現狀和期望之間的差距，確定需要解決的問題是什么，并確定問題的性質，形成不同層次的教學設計項目的目標。

學習風格和學習動機通過專門的量表來收集數據。

2.內容分析模塊

教學內容分析就是在確定好總教學目標的前提下，借助歸類分析法、圖解分析法、層級分析法、信息加工分析法等方法，分析學習者要實現總的教學目標，需要掌握哪些知識、技能或形成什么態度。通過對教學內容的處理，確定學習者所需學習內容的范圍和深度，確定內容各組成部分之間的關系，為以后教學順序的安排奠定好基礎。

對教學內容的處理主要包括：教學內容的選擇、教學內容的編排、確定單元目標及對內容進行初步評價、分析教學內容類別及性質等四個基本方面。在構建規定性教學內容處理模式庫時，應對上述四個方面提供具體的方法。[5]

3.決策模塊

教學策略（處方）的制定就是根據特定的教學目標、教學內容、教學對象等條件，來合理地選擇相應的教學順序、教學方法、教學組織形式。在數據庫中建立可供選擇的不同的教學策略（處方），是本文所研究的ICAI系統的主要模塊，也是特色模塊。

教學策略（處方）的制定包括教學順序的確定、教學方法的選擇、教學組織形式的選擇等。教學順序的確定就是要確定教學內容各組成部分之間的先后順序；教學方法的選擇就是要通過講授法、演示法、討論法、練習法、實驗法、示范模仿法等不同方法的選擇，來激發并維持學習者的注意和興趣，傳遞教學內容；教學組織形式主要有集體授課、小組討論和個別化自學三種形式，各種形式各有所長，須根據具體情況進行相應的選擇。教學策略的制定是根據具體的目標、內容、對象等來確定的，要具體問題具體分析，不存在能適用于所有目標、內容、對象的教學策略。

4.評價模塊

在基于網絡環境的ICAI的評價模塊，要依據前面確定的教學目標，運用評價量表，分析學習者對預期學習目標的完成情況，主要收集三個方面的基本信息，一是要收集關于教師對教學設計方案和教學方案實施結果的滿意度的信息數據，二是要收集關于學習者對教學過程、教學策略的適應性的信息數據，三是要看與其他方法相比，本處方中所采用的方法是否有獨到之處，是否有不足之處。[6]在數據分析的基礎上，對教學策略和教學內容的修改和完善提出建議，并以此為基礎對ICAI各個環節的工作進行相應的修改。

5.ICAI系統模型框圖

學習者前端數據采集數據庫包括：認知結構測量及分析系統、學習動機測量及分析系統、學習風格測量及分析系統和學生基本信息系統。系統模型如圖所示。

五、ICAI決策系統實驗數據來源

本課題實踐研究的調查對象來自云南大學，是2008屆市場營銷教育和財會教育本科生，共89人，課程設置為現代教育技術。學生調查表包括本科生基本信息表，所羅門學習風格量表，學習者認知能力調查問卷，學習者學習動機調查問卷四份表格組成。實際收到數據表89份，有效數據表75份。數據表中的信息選項根據所占權重，統一折合成百分制進行處理。

六、總結

本文把教學設計理論、方法與“現代教育技術”課程相結合，擬研發出一個基于綜合集成方法論的廣義智能網絡教學設計輔助系統。主要研究成果如下：

（1）把綜合集成方法論引入解決教學設計這一不良結構問題；

（2）結合數字化方法和數據挖掘技術，它能對學習者進行數字化的前端分析；

（3）它所自動化給出的教學設計方案，可為青年教師提供良好借鑒，有利于教師因材施教、因風格施教、因需要施教；

（4）它所自動化給出的學習者學習建議方案，有利于促進學習者自主學習。

現有的CAI存在的許多問題隨著新技術的不斷出現而顯得越來越不能適應新環境的需求，因此以基于網絡環境的ICAI為代表的新計算機輔助教學系統，將是教育教學研究人員在教育技術上需要不斷探求、努力實現的發展方向。

參考文獻：

[1]楊采堅，董玉銘.智能教學系統設計[J].中國電大教育,1993（3）.

[2]于景元,涂元季.從定性到定量綜合集成方法――案例研究[J].系統工程理論與實踐,2002.5.

[3]錢學森,于景元,戴汝為.一個科學新領域：開放的復雜巨系統及其方法論[J].自然雜志,1990(1).

[4]鄭永柏.教學系統設計理論和方法研究:教學處方理論和ISD-EPSSS的設計與開發[D].北京師范大學博士學位論文，1998.