人工智能與網(wǎng)絡教育

1、人工智能與網(wǎng)絡教育 摘 要：人工智能技術的發(fā)展，推動著社會生產(chǎn)力的提高，同時也融入到教育教學中。本文主要介紹了目前與網(wǎng)絡教育有關的人工智能的研究領域，并論述了人工智能與網(wǎng)絡教育的結合點。關鍵詞：網(wǎng)絡教育；人工智能； 專家系統(tǒng)； Agent  計算機網(wǎng)絡的出現(xiàn)是人類科學技術發(fā)展史上具有劃時代意義的大事，它的出現(xiàn)，極大的改變了人類的工作方式、學習方式和生活方式。數(shù)字化、網(wǎng)絡化、信息化已滲透進我們生活的每個角落。同時，計算機網(wǎng)絡的發(fā)展也將人類帶入了網(wǎng)絡化教育時代。 一、 一、        

2、  網(wǎng)絡教育的特點 網(wǎng)絡教育是計算機網(wǎng)絡環(huán)境下的一種新的教育方式。在網(wǎng)絡教育環(huán)境中，學習者能進入課堂，實驗室，參與廣泛的討論而不受時間與空間的限制。與傳統(tǒng)教育相比較而言,網(wǎng)絡教育展現(xiàn)更多的靈活性、創(chuàng)造性、和主動性。1. 1.     教育將在虛擬環(huán)境中進行，主要方式是人機對話。虛擬現(xiàn)實技術的出現(xiàn)與發(fā)展，創(chuàng)造出一種區(qū)別于自然的虛擬環(huán)境。在虛擬環(huán)境中，學生將主要主要通過人機交流與對話，獲得需要的信息、知識與技能。2. 2.       網(wǎng)絡教育能激發(fā)學生學習興趣，提高學習的積極主

3、動性。在傳統(tǒng)教學過程中，學生只能被動參與整個過程。而在網(wǎng)絡教育這樣的交互式學習環(huán)境中，學生可以按照自己的學習基礎、學習興趣來選擇自己所要學習的內(nèi)容，也可以選擇適合自己水平的練習。這樣學生就擁有了主動參與的機會。這種在學習過程中，學生地位的改變可以有效的激發(fā)學生的學習興趣，使學生產(chǎn)生強烈的學習欲望，從而產(chǎn)生學習動力，發(fā)揮自己最大潛能獲取更多、更前沿的知識。3. 3.       網(wǎng)絡教育能培養(yǎng)學生的創(chuàng)新能力。創(chuàng)新是一個國家和民族的活力所在，網(wǎng)絡教育由于更加注重個體的個性化發(fā)展，因而能夠最大限度的發(fā)揮學習者的潛力，提高自己的創(chuàng)造性。同時，

4、由于網(wǎng)絡教育資源的豐富性及發(fā)展的快速性，也要求受教育者具有創(chuàng)新能力，從而緊跟時代步伐。4. 4.       網(wǎng)絡教育能擴大教育者的范圍，提供終身學習機會。受教育的年齡、地域、種族等界限將逐漸被打破，國際化、終身化成為網(wǎng)絡時代教育的主要特征。同時，網(wǎng)絡化時代知識發(fā)展的速度加快，使得知識的有效時間變短，這也要求社會成員終生不斷的學習新的知識。5. 5.       網(wǎng)絡教育能擴充教育資源，開闊視野，培養(yǎng)更全面的人才。網(wǎng)絡為學習者提供了極為豐富的資源，使學生能面對更為廣闊的世界，

5、有機會開闊自己的視野，從而更好、更全面的掌握學科知識，提高整體素質(zhì)。隨著技術的進步，網(wǎng)絡教育也快速的向前發(fā)展，并呈現(xiàn)出良好的發(fā)展勢頭，其發(fā)展趨勢之一便是網(wǎng)絡教育與人工智能的更進一步結合。 二、 二、      人工智能研究的領域 人工智能（Artificial Intelligence）又稱機器智能，是計算機科學中一門發(fā)展迅速的邊緣學科。人工智能的研究目標是：探討人類智能的基本機理，研究如何利用各種自動機來模擬人的某些思維過程和智能行為，從而構造智能的人工制品。人工智能的研究領域非常廣泛，而且涉及的學科也非常多。目前，人工智

6、能的主要研究領域包括：分布式人工智能、知識工程和專家系統(tǒng)、自然語言處理、機器人、機器學習和人工神經(jīng)網(wǎng)絡、模式識別、定理證明、自動程序設計、知識庫系統(tǒng)和計算機視覺等。下面主要介紹在網(wǎng)絡教育環(huán)境中常用的智能技術。1. 1.       專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是人工智能走向?qū)嵱没囊粋€最新的研究領域。所謂專家系統(tǒng)，就是在一個特定領域內(nèi)，以人類專家水平去解決該領域中困難問題的計算機系統(tǒng)。它是將某一領域的專家知識、經(jīng)驗加以總結，形成規(guī)則，存入計算機中建立知識庫，并采用合適的控制策略，按輸入的原始數(shù)據(jù)進行推理、演繹，從而作出判斷和決策。一般來說，一個高

7、性能的專家系統(tǒng)應具有以下特征：s s   啟發(fā)性：不僅能使用邏輯性知識，也能使用啟發(fā)性知識。s s   透明性：能向用戶解釋它的推理過程，回答用戶的一些關于他自身的問題。s s   靈活性：知識庫的知識便于修改、補充和精練。2. 2.       自然語言理解自然語言處理是語音信息處理的一個分支，主要研究使用計算機理解和生成自然語言的理論基礎和基本技術。研究自然語言理解的目的是提高人機交換信息的能力，使人更容易與計算機進行溝通。處理自然語言的長遠目標是用自然語言進行人機對話，

8、目前距離這一目標尚有相當?shù)木嚯x。目前的研究主要集中在以下幾個方面：s s           書面語的理解s s   口語的理解s s   手寫文字識別3. 3.       知識庫系統(tǒng)知識庫系統(tǒng)是計算機科學和人工智能都在研究的課題。其任務是存儲記憶全部智能檢索所需要的知識，并利用知識庫的知識推導出新的知識。因此，知識庫系統(tǒng)應具備以下功能：s s   能理解自然語言，允許用自然

9、語言提出各種詢問。s s   具有較強的聯(lián)想能力，能根據(jù)對需求的大致描述找到有關知識。s s   具有推理能力，能根據(jù)存儲的知識，演繹出所需的答案。s s   具有較強的知識獲取能力，并具有自學功能。目前這方面的研究側重于知識檢索，因此又被稱作智能數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。4. 4.       分布式人工智能分布式人工智能系統(tǒng)一般由多個智能體（Agent）組成，每個智能體又是一個半自治系統(tǒng)，Agent之間以及Agent與環(huán)境之間進行并發(fā)活動，并進行交互來完成問題求解。智能體實際就是包含了

10、諸如知識、信念、承諾和能力等精神狀態(tài)的實體。分布式人工智能主要研究在合作或競爭的環(huán)境下如何協(xié)調(diào)多智能系統(tǒng)的行為，其主要目的是為了有效的利用資源，控制智能系統(tǒng)的異步操作，均衡智能系統(tǒng)的目標。5. 5.       機器學習學習是人類具有的一種重要智能行為，機器學習則是研究怎樣使用計算機模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學習活動的一門科學，因此，機器學習的研究同認知科學、邏輯學、心理學、教育學等學科有著密切的關系。機器學習將對人工智能的其它分支如專家系統(tǒng)、自然語言理解等方面的研究產(chǎn)生重要的推動作用。機器學習所采用的策略大致可分為四種：機械學習、通過傳授學習、

11、通過例子學習和基于解釋學習。目前機器學習研究的熱點是基于解釋的學習和基于實例的學習，而遺傳式學習和神經(jīng)網(wǎng)絡學習研究也得到了很大發(fā)展。6. 6.       人工神經(jīng)網(wǎng)絡所謂人工神經(jīng)網(wǎng)絡，說的通俗一點，就是基于模仿生物大腦的結構而構成的一種信息處理系統(tǒng)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡與專家系統(tǒng)的最大區(qū)別是，專家系統(tǒng)屬于人類智能的功能模擬，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡則偏重走結構模擬的路子。與其它智能系統(tǒng)相比，人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有以下特點：s s           學習能力

12、：學習能力是神經(jīng)網(wǎng)絡具有智能的重要表現(xiàn)，即通過訓練可抽象出訓練樣本的主要特征，表現(xiàn)出強大的自適應能力。s s           分布式結構：在傳統(tǒng)的串行體系計算機中信息分布在獨立的存儲單元中，而在神經(jīng)網(wǎng)絡中，信息則分散在神經(jīng)元的連接上。神經(jīng)網(wǎng)絡的信息分布特性，使之具有強大的容錯能力和記憶聯(lián)想能力。s s           并行性：神經(jīng)網(wǎng)絡主要是對人腦的結構模擬。各種神經(jīng)元在處理信息時是獨立完成

13、的，不同神經(jīng)元之間具有并行性，這種并行處理使得信息處理速度大大加快。 三、 三、           人工智能與網(wǎng)絡教育的融合 隨著人工智能的理論與技術發(fā)展，其在教育中的應用日漸擴大，例如Internet上的Web站點，其網(wǎng)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(wǎng)絡環(huán)境下的應用主要有以下幾個方面。1. 1.       ICAI計算機輔助教學（CAI）是由程序教學發(fā)展而來。但是以程序教學為理論基

14、礎開發(fā)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(jù)不同學生的實際情況進行動態(tài)調(diào)整，缺乏靈活的應變能力。借鑒人工智能中的專家系統(tǒng)知識，由于專家系統(tǒng)中包含知識庫和推理機兩個基本模塊，在一般專家系統(tǒng)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(tǒng)的基本結構。其中推理機的作用相當于現(xiàn)實教學中的教師，它可以根據(jù)知識庫中的內(nèi)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(jù)學生的不同特點選擇最適當?shù)慕虒W內(nèi)容與教學方法，并可對學生進行有針對性的個別指導，從而真正作到因才施較，提高教學效果。如果再把自然語言理解技術引入ICAI系統(tǒng)，構成智能接口模塊，從而實

15、現(xiàn)人機自然語言對話，使計算機輔助教學系統(tǒng)真正能夠與人類教師相媲美，這在師生分離的網(wǎng)絡教育環(huán)境中將更具意義。2. 2.       智能代理在我們傳統(tǒng)的教學過程中，最經(jīng)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(yōu)點是有利于教師主導作用的發(fā)揮，便于教師組織、監(jiān)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(tǒng)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。其主要缺點是：完全以教師為中心，忽視學生的學習主體作用，不利于發(fā)揮學生的積極主動性，也不利于創(chuàng)造型人材的培養(yǎng)。實際上上面講的智能

16、計算機輔助教學主要強調(diào)的是計算機代替老師進行“教”，沒有把以學生為中心的“學”提到同等地位。九十年代以來，隨著多媒體和網(wǎng)絡技術的迅速發(fā)展，強調(diào)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(diào)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，學生良好情操的培養(yǎng)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(wǎng)絡遠程教學中，為實現(xiàn)上述教學模式，把人工智能中的智能體（Agent）技術應用到網(wǎng)絡遠程教學中，并逐漸成為在教學領域?qū)崿F(xiàn)智能化的一種主流技術。s s

17、60;          作為教師代理Agents系統(tǒng)作為教師代理，可以運用自身的推理機制，在了解學生實際情況的前提下，產(chǎn)生恰當?shù)慕虒W策略，以便實施因材施教，有的放失的進行導學。s s           作為學生代理。作為學生代理Agents系統(tǒng)可以充當學習者的學習伙伴或知心朋友，與學習者進行平等的討論、交流，從而克服網(wǎng)絡教育環(huán)境中學習者之間交流不足的缺點，提高網(wǎng)絡教學的效率。s s  

18、;         實現(xiàn)智能化信息服務。Agent技術應用于信息服務領域可以充分發(fā)揮其主動性、智能性和協(xié)作性，為用戶提供方便簡單的信息搜索、處理手段，提高學習者的信息獲取、處理能力。將Agent技術應用于網(wǎng)絡信息搜索，其最主要的特征是具有學習功能，能夠在信息交互中獲得用戶的信息，包括用戶的興趣、愛好和思維方式，在此前提下，系統(tǒng)可以主動、定期地為用戶查找信息，并根據(jù)用戶搜索信息的變化調(diào)整“知識庫”中的通用字和關鍵字，使之能夠有效地適應專門領域的信息搜索。3. 3.       智能數(shù)據(jù)庫隨著網(wǎng)絡教學資源的增加，對其進行組織管理的難度明顯加大。同時，進行信息檢索的工作量也相應的加大。運用人工智能中關于知識庫系統(tǒng)的理論和技術，可以提高對網(wǎng)上信息的管理和檢索能力。近年來關于數(shù)據(jù)庫研究方面的熱點問題之一數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，其中的數(shù)據(jù)挖掘也離不開人工智能技術。4. 4.       網(wǎng)絡課程評價 網(wǎng)絡課程的評價是教學資源開發(fā)中不可或缺的步驟，也是促進網(wǎng)絡教育的重要環(huán)節(jié)。運用模糊數(shù)學原理，可以對網(wǎng)絡課程進行更合理、客觀的綜合評定。