人工智能應用于教育的新進展

【摘要】隨著人工智能的發展，其研究成果對人類的經濟、社會與文化產生了重要影響，日益受到教育研究者的關注與重視。該文闡述了目前在教育中應用較為廣泛與活躍的六個人工智能應用研究領域及其在教育中應用的新進展。

【關鍵字】人工智能；教育；進展

【中圖分類號】G40-057 【文獻標識碼】A 【論文編號】1009—8097（2008）13—0018—03

人工智能是一門綜合的交叉學科，涉及計算機科學、生理學、哲學、心理學、哲學和語言學等多個領域。人工智能主要研究用人工的方法和技術，模仿、延伸和擴展人的智能，實現機器智能，其長期目標是實現人類水平的人工智能。[1]從腦神經生理學的角度來看，人類智能的本質可以說是通過后天的自適應訓練或學習而建立起來的種種錯綜復雜的條件反射神經網絡回路的活動。[2]人工智能專家們面臨的最大挑戰之一是如何構造一個可以模仿人腦行為的系統。這一研究一旦有突破，不僅給學習科學以技術支撐，而且能反過來促使人腦的學習規律研究更加清晰，從而提供更加切實有效的方法論。[3]人工智能技術的不斷發展，使人工智能不僅成為學校教育的內容之一，也為教育提供了豐富的教育資源，其研究成果已在教育領域得到應用，并取得了良好的效果，成為教育技術的重要研究內容。

人工智能的研究更多的是結合具體領域進行的，其主要研究領域有：專家系統、機器學習、模式識別、自然語言理解、自動定理證明、自動程序設計、機器人學、博弈、智能決策支持系統、人工神經網絡和分布式人工智能等。[4]目前，在教育中應用較為廣泛與活躍的研究領域主要有專家系統、機器人學、機器學習、自然語言理解、人工神經網絡和分布式人工智能，下面就這些領域進行闡述。

一 專家系統

專家系統是一個具有大量專門知識與經驗的程序系統，它使用人工智能技術，根據某個領域中一個或多個人類專家提供的知識和經驗進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以解決那些需要專家決定的復雜問題。[5]專家系統主要組成部分為：知識庫，用于存儲某領域專家系統的專門知識；綜合數據庫，用于存儲領域或問題的初始數據和推理過程中得到的中間數據或信息；推理機，用于記憶所采用的規則和控制策略的程序，使整個專家系統能夠以邏輯方式協調地工作；解釋器，向用戶解釋專家系統的行為；接口，使用戶與專家系統進行對話。近幾十年來，專家系統迅速發展，是人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域，廣泛用于醫療診斷、地質勘探、軍事、石油化工、文化教育等領域。

目前，專家系統在教育中的應用最為廣泛與活躍。專家系統的特點通常表現為計劃系統或診斷系統。計劃系統往前走，從一個給定系統狀態指向最終狀態。如計劃系統中可以輸入有關的課堂目標和學科內容，它可以制定出一個課堂大綱，寫出一份教案，甚至有可能開發一堂樣板課，而診斷系統是往后走，從一個給定系統陳述查找原因或對其進行分析，例如，一個診斷系統可能以一堂CBI（基于計算機的教學，computer-based instruction）課為例，輸入學生課堂表現資料，分析為什么課堂的某一部分效果不佳。在開發專家計劃系統支持教學系統開發（ISD）程序的領域中最有名的是梅里爾（Merrill）的教學設計專家系統（ID Expert）。[6]

教學專家系統的任務是根據學生的特點（如知識水平、性格等），以最合適的教案和教學方法對學生進行教學和輔導。其特點為：同時具有診斷和調試等功能；具有良好的人機界面。已經開發和應用的教學專家系統有美國麻省理工學院的MACSYMA符號積分與定理證明系統，我國一些大學開發的計算機程序設計語言、物理智能計算機輔助教學系統以及聾啞人語言訓練專家系統等。[7]

目前，在教育中，專家系統的開發和應用更多的集中于遠程教育，為現代遠程教育的智能化提供了有力的技術支撐。基于專家系統構造的智能化遠程教育系統具有以下幾個方面的功能：具備某學科或領域的專門知識，能生成自己的提問和應答； 能夠分析學生的特征，評價和記錄學生的學習情況，診斷學生學習過程中的錯誤并進行補救教學；可以選擇不同的教學方法實現以學生為主體的個別化教學。[8]目前應用于遠程教育的專家系統有智能決策專家系統、智能答疑專家系統、網絡教學資源專家系統、智能導學系統和智能網絡組卷系統等。

二 機器人學

機器人學是人工智能研究是一個分支，其主要內容包括機器人基礎理論與方法、機器人設計理論與技術、機器人仿生學、機器人系統理論與技術、機器人操作和移動理論與技術、微機器人學。[9]機器人的發展經歷了三個階段：第一代機器人是以 “示教—再現”方式進行工作；第二代機器人具有一定的感覺裝置，表現出低級智能；第三代機器人是具有高度適應性的自治機器人，即智能機器人。目前開發和應用的機器人大多是智能機器人。機器人技術的發展對人類的生活和社會都產生了重要影響，其研究和應用逐漸由工業生產向教育、環境、社會服務、醫療等領域擴展。

機器人技術涉及多門科學，是一個國家科技發展水平和國民經濟現代化、信息化的重要標志，因此，機器人技術是世界強國重點發展的高技術，也是世界公認的核心競爭力之一，很多國家已經將機器人學教育列為學校的科技教育課程，在孩子中普及機器人學知識，從可持續和長遠發展的角度，為本國培養機器人研發人才。[10]在機器人競賽的推動下，機器人教育逐漸從大學延伸到中小學，世界發達國家例如美國、英國、法國、德國、日本等已把機器人教育納入中小學教育之中，我國許多有條件的中小學也開展了機器人教育。

機器人在作為教學內容的同時，也為教育提供了有力的技術支撐，成為培養學習者創新精神和實踐能力的新的載體與平臺，大大豐富了教學資源。多年來，我國中小學信息技術教育的主要載體是計算機和網絡，教學資源單一，缺乏前瞻性。教學機器人的引入，不僅激發了學生的學習興趣，還為教學提供了豐富的、先進的教學資源。隨著機器人技術的發展，教學機器人種類越來越多，目前在中小學較為常用的教學機器人有：能力風暴機器人、通用機器人、未來之星機器人、樂高機器人、納英特機器人、中鳴機器人等。

三 機器學習

機器學習是要使計算機能夠模仿人的學習行為，自動通過學習來獲取知識和技巧，[11]其研究綜合應用了心理學、生物學、神經生理學、邏輯學、模糊數學和計算機科學等多個學科。機器學習的方法與技術有機械學習、示教學習、類比學習、示例學習、解釋學習、歸納學習和基于神經網絡的學習等，近年來，知識發現和數據挖掘是發展最快的機器學習技術。機器學習（自動獲取新的事實及新的推理算法）是使計算機具有智能的根本途徑，對機器學習的研究有助于發現人類學習的機理和揭示人腦的奧秘。[12]

隨著計算機技術的進步和機器學習研究的深入，機器學習系統的性能大大提高，各種學習算法的應用范圍不斷擴大，例如將連接學習用于圖文識別，歸納學習、分析學習用于專家系統等，大大推動了在教育中的應用，例如在建構適應性教學系統中，用機器學習與樸素的貝葉斯分類器動態了解學生的學習偏好，有較高的準確率[13]。基于案例的推理（case-based reasoning，CBR）是一種新興的機器學習和推理方法，其核心思想是重用過去人們解決問題的經驗解決新問題，在計算機輔助教育方面，已經出現了基于CBR的圖形仿真教育系統，并且，針對個體特征的教育教學方法研究也有所突破。[14]另外，數據挖掘和知識發現在生物醫學、金融管理、商業銷售等領域的成功應用，不僅給機器學習注入新的生機，也為機器學習在教育中的應用提供了新的前景。

四 自然語言理解

自然語言理解就是研究如何讓計算機理解人類的自然語言，以實現用自然語言與計算機之間的交流。一個能夠理解自然語言信息的計算機系統看起來就像一個人一樣需要有上下文知識以及根據這些上下文知識和信息用信息發生器進行推理的過程。[15]自然語言理解包括口語理解和書面理解兩大任務，其功能為：回答問題，計算機能正確地回答用自然語言提出的問題；文摘生成，計算機能根據輸入的文本產生摘要；釋義，計算機能用不同的詞語和句型來復述輸入的自然語言信息；翻譯，計算機能把一種語言翻譯成另外一種語言。由于創造和使用自然語言是人類高度智能的表現，因此對自然語言處理的研究也有助于揭開人類高度智能的奧秘，深化對語言能力和思維本質的認識。[16]

自然語言理解最早的研究領域是機器翻譯，隨著應用研究的廣泛開展，也為機器人和專家系統的知識獲取提供了新的途徑，例如由MIT研制的指揮機器人的自然語言理解系統SHRDLU就可以接收自然語言，進行人機對話，回答關于桌面上積木世界中的各種問題。同時，對自然語言理解的研究也促進了計算機輔助語言教學和計算機語言設計等方面的發展，例如“希賽可”網絡智能英語學習系統，這個基于網絡的“人-機”語境的建立，突破了普通英語教師和傳統的單機的多媒體教學軟件所能具備能力限制，也比建立于網絡的“人-人”語境更具靈活性，可以為遠程學習者提供良好的英語學習支持，在國內第一次系統地將用自然語言進行的人機對話系統應用在計算機輔助外語教學上，在國際上也是一種創新。[17]

五 人工神經網絡

人工神經網絡就是在對大腦的生理研究的基礎上，用模擬生物神經元的某些基本功能的元件（即人工神經元），按各種不同的聯結方式組織起來的一個網絡，其目的在于模擬大腦的某些機理與機制，實現某個方面的功能，例如可以用于模仿視覺、模式識別、聲音信號處理、控制、故障診斷等領域，人工神經元是人工神經網絡的基本單元。[18]人工神經網絡有兩種基本結構：遞歸（反饋）網絡和多層（前饋）網絡，兩種主要學習算法：有指導式學習和非指導式學習。

人工神經網絡從模擬人類大腦神經網絡的結構和行為出發，具有大規模并行、分布式存儲和處理、自組織、自適應和自學習能力，特別適合于處理需要同時考慮許多因素和條件的、不精確和模糊的信息處理問題，[19]這使人工神經網絡具有更大的發展潛能，目前已經開發和應用的人工神經網絡模型有30多種。人工神經網絡在教育中的應用大多是與教學專家系統相結合，以此來改進教學專家系統的性能，提高智能性，使其在教學過程中對突發問題具有更好的應對能力。人工神經網絡在學校管理中也得到應用，例如采用誤差反傳算法（BP）的多層感知器已應用于高校管理之中。

六 分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence，DAI)

分布式人工智能是分布式計算與人工智能結合的結果，研究目標是要創建一種能夠描述自然系統和社會系統的精確概念模型，主要研究問題是各Agent之間的合作與對話，包括分布式問題求解和多Agent系統兩個領域。[20]分布式人工智能系統一般由多個Agent組成，每個Agent又是一個半自治系統，Agent之間及Agent與環境之間進行并發活動并進行交互來完成問題求解。[21]由于分布式人工智能系統具有并行、分布、開放、協作和容錯等優點，在資源、時空和功能上克服了單智能系統的局限性，因此獲得了廣泛的應用。

分布式人工智能中的Agent和多Agent技術在教學中的應用逐漸受到關注。在教學中引入Agent可以有效地提高教學系統的智能性，創造良好的學習情境，并能激發學習者的學習興趣，進行個性化教育。目前，Agent和多Agent技術多用于遠程智能教學系統，通過利用其分布性、自主性和社會性等特點，提高網絡教學系統的智能性，使教學資源得到充分利用，并可實現對學習者的學習行為進行動態跟蹤，為學習者的網絡學習創造合作性的學習環境。在網絡教學軟件中應用Agent技術的一個典型是美國南加利福尼亞大學（USC）開發的教學代理Adele（Agent for Distance Education - Light Edition） [22]。Agent技術在網絡教學軟件中取得的良好效果，促進了研究者對分布式人工智能在教育中的應用研究。

綜上所述，科學技術的發展將會推動人工智能技術在教育中應用的廣度和深度。從人工智能的應用趨勢來看，人工智能在教育中應用的擴展可以通過以下三個方面進行：一是人工智能與其他先進信息技術結合。人工智能已經與多媒體技術、網絡技術、數據庫技術等有效的融合，為提高學習效率和效度提供了有力的技術支持，而引起教育技術界廣泛關注。[23]例如人工智能技術通過與多媒體技術相結合，可以提高智能教學系統的教學效果；與網絡通訊技術相結合，可以提高和改進遠程教育的智能性。二是人工智能應用研究領域間的集成。人工智能應用研究領域之間并不是彼此獨立，而是相互促進，相互完善，它們可以通過集成擴展彼此的功能和應用能力。例如自然語言理解與專家系統、機器人的集成，為專家系統和機器人提供了新的知識獲取途徑。三是人工智能的研究和應用出現了許多新的領域，它們是傳統人工智能的延伸與擴展，這些新領域有分布式人工智能與Agent、計算智能與進化計算、數據挖掘與知識發現以及人工生命等[24]，這些發展與應用蘊藏著巨大潛能，必將對教育產生重要的影響。

技術發展不斷發揮著引導教育技術研究的作用，一種新興技術的出現總是會掀起相應的研究熱潮， 引發對技術在教育中應用的探討、評價以及與傳統技術的對比。[25] 人工智能作為一門交叉的前沿學科，雖然在基本理論和方法等方面存在著爭論，但從其研究成果與應用效果來看，有著廣闊的應用前景，值得進一步的開發和利用。

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