人工智能教育功能精選(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篇人工智能教育功能，期待它們能激發您的靈感。

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關鍵詞 人工智能 網絡 專家系統

中圖分類號：TP27 文獻標識碼：A

0引言

20 世紀以來，計算機的發展日新月異，不斷更新換代，以最早期的機械運行方式為基礎，經歷了電子管時代、晶體管時代直到集成電路，時至今日已涉及到人們生活、工作和學習的各個方面，伴隨著計算機的出現并逐步普及應用，人們又開始力圖根據認識水平和技術條件，試圖用機器來代替人的部分腦力勞動，以提高征服自然的能力。

1人工智能的概念

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI，也稱機器智能。“人工智能”一詞最初是在1956年的Dartmouth學會上提出的。它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。主要探討如何運用計算機模仿人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設計、學習、思考、規劃以及問題求解等思維活動，并以此解決如咨詢、診斷、預測、規劃等需要人類專家才能處理的復雜問題。通俗的說，人工智能可以分為兩部分來理解，即“人工”和“智能”，顧名思義就是人造的智能。人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。

2人工智能和教育的關系

（1）人工智能和教育的關系。人工智能以及人工智能科學從1956年誕生起，其研究和應用領域就與教育緊密相關。人工智能就是研究讓計算機接受教育、提高智能的科學技術。AI的研究成果又反過來應用到我們日常生活的各個方面，并可以改進我們的生活。比如應用到教育過程中，促進教育的工作效率（減少教師的數量和工作時間、甚至直接提高受教育者的智能）。還可以產生新的教學模式，如網上學習共同體、合作學習等。（2）人工智能在教育中的應用。人工智能原理和技術從誕生起就應用于教育，其產品通常稱作智能指導系統ITS或者智能計算機輔助教學ICAI。

ICAI系統可以采用多種形式。從根本上講，它是在保證學生和程序靈活性的方式下，應用人工智能原理和技術，組織安排教學系統的各種成分。它并不是根據預先輸入的問題、預先想到的解答、預先指定的分支等進行工作，而是根據學生學習時積累的知識而工作。它的一般工作準則和標準，是依賴本身的知識結構和近期活動事件，如學生回答的歷史記錄。許多ICAI系統都具有這樣的重要特點，即能夠實現與學生的自然語言對話。

3人工智能與網絡教育的融合

隨著人工智能的理論與技術發展，其在教育中的應用日漸擴大，例如Internet上的web站點，其網頁的組織形式，就包含智能的原理。目前人工智能在教育領域特別是網絡環境下的應用主要有以下幾個方面：

（1）ICAI。計算機輔助教學（CAI）是由程序教學發展而來。但是以程序教學為理論基礎開發的CAI課件，在推理機制和學生模型方面存在不足，因而不能根據不同學生的實際情況進行動態調整，缺乏靈活的應變能力。

借鑒人工智能中的專家系統知識，由于專家系統中包含知識庫和推理機兩個基本模塊，在一般專家系統中再加入一個“學生模型”模塊，就構成智能計算機輔助教學（ICAI）系統的基本結構。其中推理機的作用相當于現實教學中的教師，它可以根據知識庫中的內容和學生模型推斷出每個學生的學習能力、認知特點和當前知識水平，根據學生的不同特點選擇最適當的教學內容與教學方法，并可對學生進行有針對性的個別指導，提高教學效果。

（2）智能。在我們傳統的教學過程中，最經典的教學模式是以教師為主，教師講、學生聽，它是一種單向溝通模式。這種教學模式的優點是有利于教師主導作用的發揮，便于教師組織、監控整個教學活動進程，便于師生之間的情感交流，因而有利于系統的科學知識的傳授，并能充分考慮情感因素在學習過程中的重要作用。

上世紀90年代以來，隨著多媒體和網絡技術的迅速發展，強調以學生為中心的建構主義學習理論日益流行。這種理論強調在教師主導下以學生為中心的學習，即一種“主導――主體”教學結構。在這種教學并重的結構中，教師是教學過程的組織者、是良好情操的培養者；學生是信息加工與情感體驗的主體，是知識意義的主動建構者；教學媒體既是輔助教師教的演示工具，又是促進學生自主學習的工具。

在網絡遠程教學中，為實現上述教學模式，把人工智能中的智能體（Agent）技術應用到網絡遠程教學中，并逐漸成為在教學領域實現智能化的一種主流技術。

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關鍵詞：人工智能；教育；應用；問題

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2012）03-0159-02

人工智能是研究如何構造智能機器（智能計算機）或智能系統，使其模擬、延伸、擴展人類智能的學科。隨著人工智能的理論與技術在社會各個領域的廣泛應用，其在教育領域內的應用也越來越受到重視，并取得了一定的研究成果。

一、人工智能教育應用的主要形式

人工智能在教育領域應用的最直接結果就是誕生了智能教學系統。智能教學系統是以計算機輔助教學為基礎而興起的，它是以學生為中心，以計算機為媒介，利用計算機模擬教學專家的思維過程而形成的開放式人機交互系統。目前，智能教學系統已成為人工智能在教育中應用的主要形式。智能教學系統主要是在知識表示、推理方法和自然語言理解等方面應用了人工智能原理。由于它綜合了知識專家、教師與學生三者的活動，因此，與之相對應的，智能教學系統一般分成知識庫、教學策略和學生模型三個基本模塊，再加上一個自然語言智能接口。智能教學系統的功能具體來說有以下幾條：了解每個學生的學習能力、認知特點和當前知識水平；能根據學生的不同特點選擇適當的教學內容和教學方法，并可對學生進行有針對性的個別指導；允許學生用自然語言與“計算機導師”進行人機對話。智能教學系統的設計不僅要有計算機科學的知識，還需要有教育科學的理論指導。

二、人工智能在教育中應用的局限性分析

1.阻礙人工智能發展的關鍵因素。在人工智能的發展中，一直存在著對“計算機是否能代替人腦甚至超過人腦”的問題的討論，實際上，以電子計算機為主要工具模擬人的某些思維活動而產生的人工智能是有局限的。①計算機處理問題的根本原理。要計算機解決某種問題，有三個基本的前提：必須把問題形式化；問題還必須是可計算的，即要有一定的算法；問題必須有合理的復雜度，即要避免指數爆炸。由于人的智能活動不能完全形式化，因此，機器就不能將人腦的智力活動全部復制出來。電子計算機最終只能把握0、1這兩個開關代碼，遇到不能形式化、不能找到算法或不能程序化的任務，計算機則難以執行。②人和機器之間的根本區別。智能模擬利用了人和機器的共性，即兩者都是一個信息轉換系統，但兩者之間存在著不容忽視的本質區別。智能模擬與天然智能屬于兩種不同的進化系統，人類的智能是人類社會實踐的產物，機器的智能是機械制造的結果。大腦和電腦的組織結構也不相同，兩者屬于兩種不同的運動過程，前者是復雜的生理--心理過程，后者是機械--物理過程。智能模擬可以在局部上超過天然智能，但是，模擬的根本方法是功能模擬法，兩個系統在結構和實際過程上是不一樣的。智能模擬不具有人的思維的社會性，不具有主觀世界。

2.人工智能在教育中應用的局限。就目前人工智能的發展水平以及人工智能本身的特點而言，它在教育中的應用也是有其局限性的。①與學生之間無法暢通交流。教育本質上是一種“交互”活動，而智能教學系統無法實現最充分、最真實的交互。目前自然語言理解的研究成果非常有限，遠不能達到人人交流的要求。此外，就態度、品德、情感等教育問題而言，機器只能通過學生輸入計算機的信息來判斷其掌握和內化程度，而無法像人類教師通過自然狀態的交流和觀察來判斷學生的真實情況，因此，“機器智能”很容易被蒙蔽“雙眼”，無法做到像人與人之間那樣自然暢通的交流。②決策和推理機制不完善。智能教學系統的關鍵智能所在是其決策和推理機制，即“教學策略”模塊根據不同學生的具體情況通過推理做出靈活決策，這種決策基于學生模塊提供的有關學生的知識水平、認知特點和學習風格，而這些不能完全被形式化。同時，隨著教育理念的不斷更新以及教學模式和教學方法的不斷改進，系統所應用的教學策略模塊用于評估和判斷學生學習過程的能力是有限的。③人工智能并非適合所有的學習領域。根據加涅的學習結果分類，學習分為言語信息、智慧技能、認知策略、動作技能和態度五類。言語信息分為符號學習、事實學習和有組織的知識學習，這些屬于可形式化內容，適用于智能教學系統；智慧技能分為辨別、具體概念、定義性概念、規則和高級規則，其中前四項屬于可形式化內容，適用于智能教學系統，而高級規則屬于復雜――形式化內容，部分內容不適用于智能教學系統；動作技能和態度領域的學習，在其認知成分中可以使用智能教學系統，但情感和行為成分等非形式化內容，則難以用智能教學系統來實現。因此，并不是所有的學習領域都適用于智能教學系統。智能教學系統在教育中應用的重點應放在認知領域中的符號學習、事實學習和有組織的知識學習、辨別、具體概念、定義性概念以及規則這些學習內容上。

三、人工智能教育應用的發展方向

近年來，隨著計算機技術、網絡技術、人工智能技術以及現代教育教學理論的發展，人工智能在教育中應用的發展呈現出以下幾個趨勢。

1.開始突破單一的個別化教學模式。長期以來，計算機輔助教學系統和智能教學系統都是強調個別化教學模式，這種模式在發揮學生的學習積極性、主動性和進行因人而異的指導等方面確實有許多優點。但是，隨著認知學習理論研究的進展，人們發現在計算機輔助教學系統和智能教學系統中只強調個別化是不夠的，在某些場合（例如問題求解）采用協作方式往往更能奏效。因此，近年來在智能教學系統中，協作型教學模式得到越來越多的重視和研究。

2.智能教學系統日益與超媒體技術相結合。超媒體系統具有良好的開發環境、靈活方便的用戶界面以及圖、文、聲并茂的特點，而且其信息的組織方式與人類認知的聯想記憶習慣相符，已成為目前一種最理想的信息載體和最有效的信息組織與信息管理技術，在許多領域尤其是教育領域有廣闊的應用前景。把超媒體技術引入智能教學系統，從而發展成為智能超媒體輔助教學系統，可以大大改善計算機輔助教學系統的教學環境，激發學生的學習積極性，從而顯著提高教學效果。

3.智能教學系統與網絡的關系日益密切。網絡的應用和普及為遠程教育和終身教育提供了一個良好的空間。當前，智能教學與多媒體網絡的結合成為人工智能在教育中應用的一個勢不可擋的發展趨勢。

4.傳統人工智能與神經網絡模糊決策機制相結合。傳統人工智能從宏觀角度開展認知模擬，可以部分地模擬人類的邏輯思維過程，而神經網絡模糊決策機制從微觀方面進行認知模擬，著力實現模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。今后將探索一種新的智能處理模型：把神經網絡的模糊決策機制和符號專家系統的推理能力結合起來，利用多重知識源、多種模型進行復合協同處理。如果上述技術能夠成熟運用，那將對人工智能的發展及其在教育中的應用起到決定性的作用。

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蘇霍姆林斯基在《教育藝術》中認為，“在人的心靈深處有一種根深蒂固的需要，就是希望自己是一個發現者、研究者、探索者。在兒童的精神世界中，這種需要特別強烈”。我們要敢于打破傳統的教學模式，運用現代教育技術培養真正適應于經濟社會發展的創新型和國際化人才。現代教育技術是伴隨現代科技的發展，特別是電子、通訊、計算機的飛速發展而產生的，也是現代教育理論發展到一定階段的產物。

作為新一輪科技革命的代表，人工智能（AI）技術已經或正在顛覆性地改變著許多行業和領域，而教育就是其中之一。來自谷歌的世界頂尖的人工智能專家團隊將AI的智能l展劃分成了三級：第一級是“弱人工智能”，只能夠專注在一個特定領域，如下圍棋；第二級是“強人工智能”，能夠達到或超過人類水準；第三級是比人類聰明1000萬倍的人工智能。

目前，“弱人工智能”已經滲透到我們生活的方方面面：搜索引擎、實時在線地圖、手機語音助手、智能客服等都運用了人工智能技術。盡管人工智能要從感知、行為和認知三個維度全面模擬甚至超越人類，還有很長的路要走，但目前的AI憑借強大的計算能力、存儲能力和大數據處理能力，已經改變著傳統教育模式與教育形式，在破解教育資源不均、提高教育效率和教學質量、提供個性化精準化教學、優化教育評價系統等方面將發揮重要作用。

浙江西湖高等研究院人工智能研究室主任于長斌認為，人工智能下一步應用可能是遠程教育、自我強化教育，甚至是教育領域的機器換人。從人工智能現階段研究成果來看，機器人做數學題、英語題完全沒有問題，有科學家還成功用人工智能自動生成科研和學術論文，其中有一些甚至被期刊錄用。

高考機器人

在今年6月7日的“高考”中，人工智能機器人AI-Maths在數學科目的兩套試題考試中分別取得了105分和100分的成績。整個答題過程中，機器人不聯網、不連接題庫、無人工參與，全由機器人獨立完成解答。研究人員表示，由于AI-Maths在識別自然語言時遇到了一些困難，導致部分考題失分。

AI-Maths先后解答了2017年數學科目高考的北京文科卷和全國Ⅱ卷的試題，分別用時22分鐘和10分鐘，北京文科卷得分105分，全國Ⅱ卷（數學）得分100分。對這臺機器人來說，解答一道題目的時間最快不到一秒。此前總共做了不到500套試卷，大約12000道數學題。而一個中國學生，按照每天10道數學題估算，到高考前已經做了大約30000道數學題。

考試結果顯示，這臺高考解題機器人在不依賴大數據的前提下，邏輯分析能力遠超人類，但在文意理解、多樣性思維上要比人類遜色得多。參與閱卷的資深數學老師表示，AI-Maths相當于中等成績水平的高中畢業生，失分主要是因為“讀不懂題目”，遇到一些人類語言（而非數學語言）時，無法理解。

專家指出，這次機器人不得高分的原因較多，首先這個機器人并沒有代表機器人的最高水平，其次機器人沒有聯網，不能夠聯想自己的知識，這樣得低分也是理所當然的了。經過更多的訓練和學習以后，未來AI-Maths會取得更好的成績。

該機器人是由成都準星云學科技有限公司研發的一款以自動解題技術為核心的人工智能系統，誕生于2014年。該公司參與了科技部的863“超腦計劃”。

同時進行的另一場機器人高考測試中，學霸君的Aidam首次與6名高考理科狀元在北京同臺PK，解答2017年高考文科數學試題。Aidam的成績為134分，6名狀元的平均分為135分。Aidam答題耗時9分47秒。為了展示，Aidam當天答題放慢了六倍速度，平時每道題完成時間應該在7-15秒。

從2014年開始，國內人工智能引領者科大訊飛就聯合了包括北大、清華等在內的超過30家科研院校和企業，共同開啟了一項隸屬國家863計劃的“高考機器人”項目，他們希望通過這個項目的實施，研制出能夠參加高考并在2020年考上北大、清華的智能機器人。“超腦計劃”匯集了國內近60%的人工智能專家，其重點就是要研究突破機器的知識表達、邏輯推理和在線學習能力。

目前，高考機器人在英語學習方面也取得階段性成果：一是翻譯，已經能夠讓翻譯能力達到高考入門水平。二是在廣東地區的英語高考、中考場景中，在發音準不準、填空題選擇題，判斷你懂不懂知識上，機器已經超過人工。三是口語作文實現突破。比如給學生一個題目《My Mother》，現在AI機器的評測打分已經比人類打分更精準。

有人提出了一個十分滑稽的問題，那就是人工智能要是通過高考考上大學，是不是意味著我們的教育培養出來的就是考試的機器？這個問題的邏輯不一定嚴密，但巧妙地折射出了現行教育體制的一些問題。如果以應試為主的教育方式不改變，智能機器取代老師幾乎是必然。更可怕的是，這樣的教育培養出的人也將被智能機器淘汰。

AI閱卷批改作業

面對龐大的考生規模和多種多樣的考試，專家和老師閱卷成為一個獨特的景觀。從傳統的紙筆閱卷到網上閱卷，再到今天的機器智能閱卷，AI可以輕松解決繁重復雜的閱卷難題，大大提高閱卷的效率和質量。

通過對試卷進行數字化掃描、格式化處理，轉換成機器可識別的信號，機器就能按閱卷專家的評判標準，進行自動化閱卷，還可以自動檢測出空白卷、異常卷，并給出最終的評閱報告及考試分析報告。原來三個月的工作，現在一周就能完成，而且更準確、公正。

中國教育部考試中心對“超腦計劃”的閱卷工作進行了驗證，結果是，在“與專家評分一致率、相關度”等多項指標中，機器均優于現場人工評分。

除了代替人工閱卷，人工智能還可以幫老師做批改作業、備課等重復枯燥的工作，不僅節省大量時間，還可以減少工作量。

語音識別和語義分析技術的進步，使得自動批改作業成為可能，對于簡單的文義語法，機器可以自動識別糾錯，甚至是提出修改意見，這將會大大提高老師的教學效率。

今年兩會期間，科大訊飛董事長劉慶峰在提案中提到，科大訊飛的英語口語自動測評、手寫文字識別、機器翻譯、作文自動評閱技術等已通過教育部鑒定并應用于全國多個省市的高考、中考、學業水平的口語和作文自動閱卷。而基于國家“十三五”863“基于大數據的類人智能關鍵技術與系統”階段性成果構建的“訊飛教育超腦”已在全國 70% 地市、1 萬多所學校應用。

國外也有多個智能測評公司和實踐案例。GradeScope是美國加州伯克利大學一個邊緣性的產品，它旨在簡化批改流程，使老師們更專注于教學反饋。目前有超過150家知名學校采用該產品。MathodiX是美國實時數學學習效果評測網站，算法會對每一步驟都進行檢查、反饋。

美國教育考試服務中心（ETS）是世界上最大的私營非盈利教育考試及評估機構，已經成功將AI引入SAT和GRE論文批改，同人類一起扮演評卷人角色。

計算機科學家喬納森研發了一款可進行英語語法糾錯的軟件，不同于其他同類型軟件的是，它能夠聯系上下文去理解全文，然后做出判斷，例如各種英語時態的主謂一致，單復數等。它將提高英語翻譯軟件或程序翻譯的準確性，解決不同國家之間的交流問題。

雖然人工智能可以閱卷、批改作業，但誠如《信息時報》刊發的《推廣“機器人老師”可為廣大教師減壓》一文所言：教育需要尊重“異質思維”，同樣的問題，學生會給出差異化、個性化的答案；目前“機器人老師”在閱卷、批改作業的時候會有明顯的局限性，可能更適用于客觀題卻不適用于主觀題。

不可否認，最初機器是用來輔助人工教學的，未來的趨勢則是人輔助機器，而這個過程會一次次重塑考、學、教、管的服務流程。未來，當進入強人工智能和超人工智能時代，機器人更像是老甚至在許多方面超越老師。

機器人當老師

城鄉、區域教育鴻溝，擇校問題，學區房問題，都是教育教學資源不均衡導致的，歸根到底是優秀教師的稀缺，而智能教育機器人則是解決這一問題的有力工具。“機器人老師”不僅有助于解決師資不足和師資結構不合理等難題，還能大大緩解社會矛盾，促進教育公平。

目前國內已涌現出像魔力學院這樣的創業公司。幾年前魔力學院創始人張海霞從北大畢業時，她的畢業論文是國內最早對人工智能教學進行研究的學術論文，同時在上大學期間，她就已經是新東方出國留學部最好的英語老師。這種雄厚的技術和教學背景，讓她成為國內最早一批人工智能領域的創業者。

“與大多數互聯網教育領域的產品不同，魔力學院從一開始，我們要解決的問題就是用人工智能機器替代老師進行講課。曾經有很多投資人建議我們妥協一下，暫時用真人老師講課，后面再一步步地進化到人工智能老師，但我們從來沒有妥協。”張海霞說。

直到2016年3月，魔力學院第一個商業化的版本上線，企業開始有了第一筆收入，成為全球在人工智能老師這個領域第一家產品上線的創業公司，也是第一家實現了持續收入和盈利的創業公司。至今，在人工智能老師這個領域，魔力學院的相關產品仍然是惟一能從教、學、練、測各個維度提供人工智能老師教學的公司。

目前在新東方也開始這樣的實驗，教室里沒有人類老師上課，機器人將重要知識點經過搜集和教學設計后，用非常幽默的方式向學生傳授，從課堂效果來看，“學生很愿意聽”。

新東方教育集團董事長俞敏洪認為，未來10年內，教師七成教學內容一定會被機器取代。不過，缺少人類老師的教學必然不完整，因為課堂教學不光是把知識點告訴學生，更需要對學生開展知識融合、創造性思維、批判性思維等能力訓練。對于這些思維方式的訓練教學，機器人老師還無法勝任。“未來的課堂將是機器人智能教學、老師情感和創新能力的發揮及學生學習的三者結合。”

除了民辦教育在積極引入機器人老師，我國的“福州造”教育機器人已在部分城市的學校開始“內測”，今后有望向全國中小學推廣。這款教育機器人除了幫助老師朗誦課文、批改作業、課間巡視之外，還能通過功能強大的傳感器靈敏地感知學生的生理反應，扮演“測謊高手”角色。一旦和“學生機”綁定，可更清楚地了解學生對各個知識點的掌握情況。

對于機器人老師，國外早有應用。2009年，日本東京理科大學小林宏教授就按照一位女大學生的模樣塑造出機器人“薩亞”老師。“薩亞”皮膚白皙、面龐清秀，皮膚后藏有18臺微型電機，可以使面部呈現出6種表情。她會講大約300個短語，700個單詞，可以對一些詞語和問題做出回應，還可以學會講各種語言。“薩亞”給一班10歲左右的五年級學生講課，受到新奇興奮的孩子們的極大歡迎。

教育是塑造靈魂的特殊職業，教師是人類靈魂的工程師，面對的都是活生生的具有不同個性情感的學生，在價值觀塑造和創新思維啟發方面，“機器人老師”有著明顯的局限性。盡管機器人老師不知疲倦，知識淵博，能平等地對待學生，加上它的特殊身份能激發學生的學習興趣和動力，然而機器人永遠無法完全替代“真正的人類教師”。

當老師們從繁重的重復性工作中解放出來，實際上可以將更多的時間和精力花在富有創造性的工作上。比如培養學生的素質和情商，激發學生對學習的熱情，鼓勵學生獨立思考，形成自己的價值觀和思想體系，成為有美好人格和創新能力的個體。

實際上，老師充當的是一個引導者、啟發者的角色，老師做的應該是“準備環境-引導孩子-觀察-改進環境-再引導-退出-再觀察”。極少干預和不斷引導，讓孩子能最大限度地擁有獨立性、專注度和創造力。

機器人進課堂是大勢所趨。不久的將來，人類老師將負責進行情感、心理、人品、人格上的健康教育和品德教育，以及各類知識的融會貫通、學習方法的引導、創新能力的培養。而知識教育這部分，將會以“機器換人”的形式讓渡給人工智能。這將對老師提出更高的要求，因為除知識教育外的這些教學內容，需要由真正有能力的老師來傳授。“老師要避免被機器取代，就要先避免自己成為機器。”

可見，教師需要快速適應現代化教學需要，熟練使用各類領先科技產品，提升綜合素質，這將決定教師本人的去與留，更是教育希望與未來的關鍵所在。

個性化教育

因材施教在我國已有2000多年歷史，但在我國應試教育大環境下，根據學生不同的認知水平、學習能力以及自身素質來制定個性化學習方案，真是說易行難。當傳統思想與尖端科技相結合，因材施教的可行性有了大幅提高。人工智能介入后，個性化教育有兩條實現途徑。

一是構建知識圖譜。構建和優化內容模型，建立知識圖譜，讓學生可以更容易地、更準確地發現適合自己的內容。國外這方面的典型應用是分級閱讀平臺，推薦給學生適宜的閱讀材料，并將閱讀與教學聯系在一起，文后帶有小測驗，并生成相關閱讀數據報告，老師得以隨時掌握學生閱讀情況。

Newsela將新聞與英語學習融為一體。通過科學算法衡量讀者英語水平，抓取來自《彭博社》《華盛頓郵報》等主流媒體的內容，由專人改寫成不同難度系數的版本。LightSail也是相同應用，不過它的閱讀材料是出版書籍，它收集了適合K12學生閱讀的來自400多個出版商的8萬多本圖書。

2015年底Newsela用戶量超過400萬，LightSail和紐約市教育局、芝加哥公立學校、丹佛公立學校等機構達成了合作，而目前我國沒有如此規模、與官方達成合作的個性化閱讀學習平臺。

二是自適應學習。人工智能可以從大量的學生中收集數據，預測學生未來表現，智能化推薦最適合學生的內容，最終高效、顯著地提升學習效果。當一個學生閱讀材料并回答題時，系統會根據學生對知識的掌握情況給出相關資料。系統知道應該考學生什么問題，什么樣的方式學生更容易接受。系統還會在盡可能長的時間內保留學生信息，以便未來能給學生帶來更多的幫助。

在美國喬治計算機學院，有一門課叫“人工智能概論”。這門課是艾薩克?格爾教授創建的。他有一個教學助理叫吉爾。這個課程的特點是以問答方式授課，學生提問，老師和助教回答。第一年就有大約1000多名學生參與，提出了超過1萬個問題，其中40%的問題是由助教吉爾回答的。讓學生驚奇的是，吉爾竟然是一個機器人，而且教了他們整整一個學期。格爾教授采用IBM沃森界面，創建了這個AI驅動的BOT交互系統，也開發了整個課程的內容和形式。

篇4

2016年1月，美國佐治亞理工學院計算機學院的教授AshokGoel，借助IBM的Watson人工智能系統創建了一個在線機器人JillWatson，并將其作為課程教學助理。其目的是幫助教師回答學生通過在線論壇提出的大量課程問題。通過幾個月的反復調試，JillWatson的回答已經能夠達到97%的正確率。現在，機器人助教已經可以直接與學生溝通，不需要真人助教的幫助。這項人工智能在教育中的使用，解決了AshokGoel教授的助教人數不夠，難以及時回答學生提問的困境，增加了學生參與在線學習的興趣，提高了在線學習的留存率。

這只是人工智能在教育領域的小試牛刀。雖然有專家預測在未來十年內不會看到人形機器人替代教師進入課堂，不過地平線報告2016年基礎教育版和2107年高等教育版都預測未來五年內人工智能將會在教育行業普及。

教育行業已有的人工智能研究和應用

Woolf等人在2013年提出了人工智能在教育領域應努力解決“五大挑戰”：①為每一個學習者提供虛擬導師：無處不在地支持用戶建模、社會仿真和知識表達的整合。②解決21世紀技能：協助學習者自我定位、自我評估、團隊合作等。③交互數據分析：對個人學習、社會環境、學習環境、個人興趣等大量數據的匯集。④為全球課堂提供機會：增加全球教室的互聯性與可訪問性。⑤終身學習技術：讓學習走出課堂，進入社會。

過去十年，一些研究者對人工智能在教育領域中的應用做了大量的探索。相關的研究成果包括：①跟蹤學習者的思維步驟和解決問題的潛在目標結構（Anderson等，1995）；②診斷誤解和評估學習者的理解域（VanLehn，1988）；③提供及時的指導、反饋和解釋（Shute，2008）；④促進高效學習的行為，如自我調節、自我監控和自我解釋（Azevedo&Hadwin，2005）；⑤以合適的難度水平和最適當的內容來規劃學習活動（VanLehn，2006）。

這些研究，基本上使用到了人工智能的每一項技術——自然語言處理、不確定性推理、規劃、認知模型、案例推理、機器學習等。“智能導師系統”就是基于這些研究和技術而開發的人工智能教育應用。類似的成熟產品包括Tabtor（hellothinkster.com）、CarnegieLearning（carnegielearning.com）和FrontRow（frontrowed.com）。2014年，加拿大西蒙弗雷澤大學的一項試驗發現用智能導師系統的學習者比使用其他教學方法的學習者獲得的成績更高。

人工智能在教育行業的新發展

教育行業的三種類型（內容、平臺和評估）的服務商都在經歷著一場變革。內容出版商面臨紙質印刷到數字出版和開放教育內容的挑戰。學習平臺正試圖區分自適應、個性化和數據分析的功能。評估供應商則繼續探尋從多項選擇題測試轉向更具創新性的問題類型。人工智能將為這三種類型教育服務商帶來新的發展思路和契機，同時也惠及教育生態系統中的所有利益相關者。學生通過即時反饋和指導提高學習效率，教師將獲得豐富的學習分析和個性化指導經驗，父母能夠低成本地為孩子改進職業前景，學校能夠規模化提高教育質量，政府能夠提供負擔得起的教育。2017年，人工智能將在以下領域發揮其效益。

1.人工智能批改作業

批改作業和試卷是一件乏味的工作，這通常會占據教師大量的時間，而這些時間本可以更多地用于與學生互動、教學設計和專業發展。

目前，人工智能批改作業已經相當接近真人教師了，除了選擇題、填空題外，作文的批改能力已經大幅提高。美國斯坦福大學已經成功開發出一種機器學習程序，能夠批改8～10年級的作文。隨著圖像識別能力的大幅提高，手寫答案的識別也接近可能。就連占有美國標準化考試60%市場份額的全球最大教育企業——培生公司也認為，人工智能已經可以出現在教室并提供足夠可信的評估。據培生公司近期的報告IntelligenceUnleashed推測，人工智能軟件所具有的廣泛的、定制的反饋能夠最終淘汰傳統測試。

2.人工智能實現一對一輔導

自適應學習軟件已經能為學生提供個性化學習支撐。據2011年VanLehn的一項研究發現，人工智能在某些特定主題和方法上比未經訓練的導師更具有效性。進一步的研究發現，人工智能導師能在學生出錯的具體步驟上給予實時干預，而不是就整個問題的答案給予反饋（Corbett&Anderson，2001；Shute，2008）。

自適應學習在拉美地區正在興起。AndréUrani市政學校的學生使用人工智能軟件Geekie觀看在線課程（視頻和練習）。Geekie為學生提供每一步的實時反饋，并隨著學習的進展來傳授更為精細的課程內容。

早在1984年，本杰明·布盧姆的研究就提出一對一輔導能帶來更好的學習效果。而人工智能技術可以模擬一對一輔導，以更好地跟蹤、適應和支持個體學習者。這將是人工智能在教育中更高層次的個性化學習應用。例如，比爾·蓋茨看好的人工智能聊天機器人或個人虛擬導師，能在學生面臨挑戰時提供強有力的支持，隨時隨地回答學生的提問；還可以為學生訂制學習方案和規劃職業發展路徑，并引導學生走向成功。更重要的是，人工智能可以匹配聊天機器人或虛擬導師的面孔和聲音來滿足學生個人喜好。對比網頁界面的自適應學習系統，這才是真正做到了一人一導師。

3.人工智能關注學生情感

2016年地平線報告高等教育版把情感計算列為教育技術發展普及的重要方向。也就是說，人工智能不僅限于模擬人類傳遞知識，還能通過生物監測技術（皮膚電導、面部表情、姿勢、聲音等）來了解學生在學習中的情緒，適時調整教育方法和策略。例如，機器人導師捕捉到學生厭煩的面部表情時，就可以立即改變教學方式努力激發他們的興趣。這種關注情感的人機交流為學生營造一個更真實的個性化學習環境，更好地維持了學習者的動機。美國匹茲堡大學開發的AttentiveLearner智能移動學習系統就能通過手勢監測學生的思想是否集中。突尼斯蘇斯國家工程學院的研究人員正在研究開發基于網絡的人工智能教學系統。該系統能夠識別學生在任何地方開展科學實驗的面部表情，以優化遠程虛擬實驗室的教學過程。

進一步的研究發現，人工智能還可以關注學生的心理健康。當前已經有使用人工智能來為自閉癥兒童提供有效支持的案例。例如，倫敦知識實驗室在Topcliffe小學開展試驗，讓自閉癥學生與半自動虛擬男孩安迪開展互動交流，研究人員發現患有自閉癥的學生在社交能力方面有進步。

4.人工智能改進數字出版

教科書等課程材料并非總是完美，傳統印刷出版讓課程的修訂變得過于緩慢。這不僅是生產工藝的問題，更主要的是紙質課程材料無法快速獲取使用者的反饋來識別缺陷所在。而數字化出版在人工智能的支撐下能徹底改變這一現狀。

人工智能可幫助使用者快速識別課程缺陷。大規模網絡開放課程Coursera的提供者已經將這一想法付諸實踐。當發現大量學生的作業提交了錯誤的答案時，系統會提示課程材料的缺陷，進而有助于彌補課程的不足。

另一項人工智能在數字化出版的應用是自動化組織和編寫教材。這是基于深度學習系統能模仿人類的行為進行讀和寫。ScottR.Parfitt博士的內容技術公司CTI就依據這項技術幫助教師定制教科書——教師導入教學大綱，CTI的人工智能引擎能自動填充教科書的核心內容。

隨著自然用戶界面和自然語言處理在人工智能領域的成熟應用，課程材料的數字化出版也會有更新的形態——不再局限于書本或網頁的形式，聊天機器人和虛擬導師將成為內容表達的更好的方式。

5.人工智能作為學生

多年的研究表明，教會別人才是更好的學習，即learning-by-teaching。美國斯坦福大學教育學教授DanielSchwartz正基于這一理念來開發新的人工智能產品。他聯合了多個領域的專家一起開發了人工智能應用——貝蒂的大腦（Betty’sBrain），讓學生來教貝蒂學習生物知識。試點研究發現，使用這一方法來學習的學生比其他學生成績更好，且在科學推理上也更勝一籌。

類似的研究和開發還有瑞典隆德大學的TimeElf和美國卡內基梅隆大學的SimStudent，這兩個人工智能產品也是基于learning-by-teaching而開發，讓學生在教會機器人知識的過程中深化對知識的理解。

另外，人工智能還推動其他教育方法和技術更好實現。如讓虛擬現實學習環境更具沉浸感；給學生帶來更多動手實踐的機會；提供基于豐富學習分析的仿真和游戲化學習場景等。

篇5

關鍵詞：人工智能；網絡教育；應用；前景

中圖分類號：TP18

“人工智能”一詞最早是在20世紀50年代末期在Dartmouth學會上提出的。它是計算機技術的一個分支學科，但又同時包含了很多領域的不同學科，例如生物信息學、機械理論學、數理推論、語言文化等，它的研究領域非常的廣泛，包括機器翻譯研究、智能控制研究、專家系統學、機器人研究、語言和圖像理解研究、遺傳編程研究、自動程序設計研究、航天科學與應用、龐大的信息處理、儲存、管理研究。此后，越來越多的科研人員開始了對人工智能技術的研究。國際上比較先進的研究機構有麻省理工學院、斯坦福大學、加州大學伯克利分校、賓夕法尼亞大學、耶魯大學、德國人工智能研究中心、索尼公司等，中國的先進研究機構主要有清華大學、北京紫光優藍機器人技術有限公司、中國科學院先進技術研究院、北京大學、南京理工大學、哈爾濱工業大學、中國科學技術大學、北京郵電大學等幾十家機構。

目前，將人工智能應用在網絡教育中是很多研究者關注的熱點，在近些年的研究中取得了很大的進步，取得了一些先進的成果，但是在研究中也遇到了一些問題，需要研究人員進行解決并創新。本文首先介紹了網絡教育的現狀，探討了人工智能在網絡教育中的應用，通過研究提出了做好人工智能在網絡教育中應用的有效措施，最后對人工智能在網絡教育中的發展前景進行展望。

1 網絡教育的現狀

隨著信息技術和網絡技術的不斷發展，人們對教育的觀念以及接受教育的方式發生了巨大的改變，“網絡教育文化”日趨成熟。網絡的發展給傳統的教育模式帶來新的挑戰，它除了將傳統教育模式的一些顯著不足進行了改變以外，同時使教學更富有吸引力和生氣，吸引更多的人愿意到Internet教學中來學習自己想要的知識，他們可以不受時間、空間、身份的限制，到這個虛擬的課堂來進行“充電”。但在當前，網絡教育還在初級的發展階段，在實際的推廣和應用中還存在著一些問題：

（1）在網絡遠程教育的過程中，支持學習的服務系統沒有很好的滿足學習者的要求，引導學習者學習的手段和給學習者答疑的方法都比較落后，服務的方式受到一些客觀因素的限制；

（2）網絡實驗教學中有很的問題存在，例如空間的分散性差，時間的流動性和自主性差，除此之外，便攜性也比較差等；

（3）目前，雖然網絡教育中進行的考試具有開放性，但是考試的公平公正性、考試類型的科學性、出題的權威性都很難保證；

（4）目前來看，網絡系統本身具有了信息查詢能力，但這種查詢的能力是很有限的。

2 人工智能在網絡教育中的應用

2.1 智能決策支持系統

智能決策支持系統是在1980年左右由美國的研究大師波恩切克提出來的，是決策支持系統與人工智能技術相結合的產物。目前，由于智能決策支持系統的不斷發展和創新，在網絡教育的應用和研究方面表現出很強的發展潛力。例如，智能決策支持系統在數字和移動圖書館中的得到了廣泛的應用，該系統能夠為數字圖書館的管理人員提供決策和管理所需的數據、信息，幫助他們明確決策和管理的目標，通過建立決策模型并加以修改或完善，為數字圖書館正確、有效的管理和決策提供必要的支持。

2.2 智能教學系統

智能教學系統是在1970年以后迅速發展起來的，可以為學習者提供一種智能的授課環境，它將計算機的模擬功能來體現在整個教學過程中，使用人工智能技術和多媒體技術等先進的教學手段，共同形成一個交互式的開放的教學系統，在這個學習系統中，學生可以主動的獲取學習知識，系統可以根據學習者的個人情況來進行合理和科學的教學，以達到最佳的、理想的教學效果。

2.3 智能導學系統

支持服務是現代計算機網絡教育系統的重要構成要素。建立和維持一個高效靈活、強有力的支持服務子系統是有效地開發、管理和實施計算機網絡教育項目的保證。智能導學系統可以創造一個優良的學習環境，使學習者方便快捷地調用各種資源，以獲得學習的成功。

2.4 智能硬件網絡

智能網是20世紀80年代初期興起的研究課題。隨著網絡的日益普及，通過網絡進行學習，不僅要求多媒體綜合化的信息處理能力，而且要求網絡能夠提供高級信息處理能力。就目前的狀況而言，對現有的計算機教育網絡賦予其一定的“智能”，從硬件性能本身加以提升是一種不乏遠見的選擇。

3 做好人工智能在網絡教育中應用的有效措施

3.1 加大資金的支持

對于做好人工智能在網絡教育中的應用工作，絕對離不開資金的支持，因此各級政府部門應該做好相關的預算，落實好國家對于支持人工智能技術的相關政策，對于在人工智能技術發展中做出突出貢獻的企業和科研單位要給予一定的資金支持，支持這些企業、科研單位的研究工作，促進人工智能在網絡教育中更好的發展和應用。

3.2 加快人員培訓工作，建立技術研究團隊

人工智能在網絡教育中的應用工作具有技術性、專業性強等很多特征，因此，必須培養一批高素質的人工智能專業人才，同時還要對這些人員進行全面的業務培訓，使得這些人員既要懂管理，又要精通人工智能的專業知識，通過全面的業務培訓和人才引進，建立人工智能的技術研究團隊，使得這些人的才能得到很好的發揮，在人工智能方面有所創新，保證人工智能在網絡教育中得到更好的應用。

3.3 加強和先進研究機構的合作

在人工智能技術研究方面，美國、英國、德國等國家都走在世界的前列，而我國的人工智能技術研究的能力較低，與上述發達國家相比還存在一定的差距。因此，如何縮小這種差距，實現人工智能在網絡教育中更好的應用，就需要我們的研究人員加強專業知識的學習，和這些國家的先進研究機構進行有效的溝通和聯系，借鑒其先進的研究經驗，根據自己的實際需要，進行一些實際的合作。

4 結束語

由于人工智能技術本身存在著巨大的優勢，人工智能網絡技術也會不斷地進行發展而趨于成熟，這將極大地改善并且優化網絡教育的學習環境，全面提升網絡教育的整體教學質量，并有望增強網絡教育的全面開放性。為了做好人工智能在網絡教育中的應用，需要加大資金的支持，加快人員培訓工作，建立技術研究團隊，加強和先進研究機構的合作，使網絡學習的支持服務更加人性化和擬人化，更加體現以人為本的關懷精神。

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