基于概念圖的教學專家系統(tǒng)

摘要： 教學專家系統(tǒng)是一種借助人工智能技術(shù)，讓計算機扮演教師的角色實施個別化教學，向不同需求、不同特征的學習者傳授知識、提供指導的適應(yīng)性教學系統(tǒng)。本文將概念圖引入到專家系統(tǒng)，解決了傳統(tǒng)CAI不能利用領(lǐng)域知識和學生模型進行決策的不足，以及目前教學專家系統(tǒng)知識表示的瓶頸問題。基于概念圖的教學專家系統(tǒng)通過在2004級-2007級學生中的廣泛實際應(yīng)用，驗證了該方法的可行性和有效性，得到了師生的高度評價。

關(guān)鍵詞： 專家系統(tǒng) 知識表示 概念圖 計算機基礎(chǔ)教學

1.教學專家系統(tǒng)研究進展

教學專家系統(tǒng)產(chǎn)生的歷史可以追溯到上世紀60年代的程序教學（Programmed Instruction，PI），隨后出現(xiàn)的基于計算機的訓練（Computer-based Training，CBT）和計算機輔助教學（Computer Assisted Instruction，CAI）在一定程度上有助于學生的學習，但它們都沒有提供“一個學生對應(yīng)一個教師（One to One）”教學的個性化關(guān)注，而是采用“一種教學適合所有學生（One fit all）”的教學方式，其主要原因在于“傳統(tǒng)的CAI中的教學信息是按預(yù)置的教學流程提供給學生的”。［１］例如，一個練習中的教學策略“如果第8題回答正確，則轉(zhuǎn)向20題，否則轉(zhuǎn)向16題”，可見這種CAI系統(tǒng)并沒有考慮學習者的能力水平。換言之，傳統(tǒng)的CBT和CAI的不足之處在于：系統(tǒng)不了解學生的認知風格和認知水平，不了解學生當前的知識狀態(tài)，當學生有學習困難時不能診斷原因并提出針對性的指導意見，也不能根據(jù)學生的認知風格和認知水平提供個性化的學習材料。

正是針對采用傳統(tǒng)CAI和CBT計算機基礎(chǔ)教學的不足，學術(shù)界提出了基于領(lǐng)域知識和學生模型進行決策和指導的智能軟件系統(tǒng)的研究與開發(fā)。該系統(tǒng)具備根據(jù)學生的認知特點、當前的知識水平等特征表示教學材料的靈活性以及對不同學生需求的響應(yīng)能力，通過提供“怎樣按學生的信息進行教學”的教學策略來實現(xiàn)系統(tǒng)的“智能”。研究的最終目的是由計算機系統(tǒng)擔當學習者的引導者和幫助者，即賦予計算機以智能，由計算機系統(tǒng)在一定程度上代替人類教師實現(xiàn)最佳教學［２］。

Hartley和Sleeman提出了教學專家系統(tǒng)的基本架構(gòu)，認為教學專家系統(tǒng)必須處理三方面的知識：

（1）領(lǐng)域知識，即課程模型，它主要解決教什么的問題（What to teach），包含了系統(tǒng)試圖教授給學生的知識；

（2）學習者知識，即學生模型，它主要解決教誰的問題（Whom to teach），即指明學生已知道什么和不知道什么以及學生的認知特點；

（3）教學策略知識，即導師模型（Tutor Model），它主要解決怎么教的問題（How to teach），主要提供有針對性的教學策略。

上述基本架構(gòu)對于教學專家系統(tǒng)的研究具有重要的指導意義。雖然在隨后的30多年里，教學專家系統(tǒng)研究一直沒有形成公認的體系結(jié)構(gòu)，但上述架構(gòu)一直是教學專家系統(tǒng)研究的基礎(chǔ)與核心，絕大多數(shù)研究工作都圍繞著這一基本架構(gòu)而展開。

2.基于概念圖的教學專家系統(tǒng)

2.1概念圖知識的形式化

概念結(jié)構(gòu)（concept stricture）［３］是由美國的John F.Sowa提出的基于語言學、心理學、哲學為一體的一種最新的知識表示方法。它不但能夠表示傳統(tǒng)知識表示方法所表示的知識，而且具有表達能力強、表達直觀、可靠性好、易于實現(xiàn)、接近自然語言等特點。因此，自從被提出后，就在美國得到了很高的評價。美國、加拿大、澳大利亞等國家有不少學者從事這方面的研究工作。國內(nèi)主要有西北大學計算機系人工智能研究室從事這方面的教學、研究與應(yīng)用開發(fā)工作，并取得了一些成果［４］。概念圖的形式化定義為：CGer（Concept，Relation，F(xiàn)），其中：

Concept={c1，c2，……，cm}，概念結(jié)點（Concept node）的集合；

Relation={rl，r2，……w}，關(guān)系結(jié)點（Relation node）的集合；

F（Concept×Relation）U（Relation×Concept），弧的集合。

概念圖以圖形表示就是一種有向連通圖，它包括兩種結(jié)點：概念結(jié)點和概念關(guān)系結(jié)點，弧的方向代表概念結(jié)點和概念關(guān)系結(jié)點之間的聯(lián)系。概念結(jié)點表示問題領(lǐng)域中的一個具體的或抽象的實體，概念關(guān)系結(jié)點表示概念結(jié)點之間的聯(lián)系。

在概念圖中，概念結(jié)點用方框表示，概念關(guān)系結(jié)點用圓圈表示，有向弧標出了概念關(guān)系結(jié)點所鄰接的概念結(jié)點。例如，在信息技術(shù)課堂中，學生在剛開始學習Windows操作時，由于對文件和文件夾的概念沒有很好地理解，因而經(jīng)常會將建立文件夾錯建成文件，或?qū)⑽募e建成文件夾。而如果在教學中運用圖1這張有關(guān)文件和文件夾相關(guān)概念的概念圖來向?qū)W生講解它們之間的關(guān)系，就可以使學生清楚地認識到，文件夾是用來存放文件或子文件夾的，而文件中存儲的才是具體的內(nèi)容，根據(jù)存儲的內(nèi)容的不同，可以將文件分為文本文件、圖像文件、聲音文件、動畫文件、視頻文件等，這些文件都可以存儲在各種磁盤上。這樣運用概念圖講授這個知識點，可以收到很好的教學效果，從而使學生在操作時少犯錯誤。

2.2概念圖知識的實現(xiàn)

概念圖可以變換為易于機器操作的內(nèi)部表示形式。文獻［５］用Prolog實現(xiàn)了概念圖及基于概念圖的規(guī)則。要表示一個概念圖，需三種類型的Prolog謂詞，一個規(guī)則用帶四個參數(shù)的謂詞rule/4表示：

rule（rulenum，and（r1，r2…），r，［［*x］］）

其中，rulenum表示規(guī)則號；（r1，r2…）為規(guī)則左邊的第一個圖；r為規(guī)則右邊的第一個圖；［*x］為約束變量，指出了不同概念結(jié)點具有相同值這一特性。一個概念結(jié)點用帶三個參數(shù)的謂詞concept/3表示：

concept（label，Ref，renamelist，Cid）

其中，label為概念的類標號；ref為概念的所指域；renamelist為與該概念相連的關(guān)系名表；Cid為概念標識符。一個關(guān)系結(jié)點用帶四個參數(shù)的謂詞relation/4表示：

relation（label：cid1，cid2，Rid）

其中，label為關(guān)系的類型標號；cid1為與該關(guān)系相連的起始概念標識符；cid2為與該關(guān)系相連的終止概念標識符；Rid為關(guān)系標識符。一個概念圖用帶四個參數(shù)的謂詞graph/4表示：

graph（Name，Clist，Rlist，Gid）

其中，Name為概念圖的名字；Clist為該圖中的概念標識符表；Rlist為該圖的關(guān)系標識符表；Gid為圖標識符。

需要說明的是，規(guī)則的前提并不全是“and”運算，但總可以化成這種形式，這一點很容易做到。

2.3基于概念圖的教學專家系統(tǒng)框架

該教學專家系統(tǒng)基本組成如圖2所示：

系統(tǒng)的主要模塊以及功能說明如下：

知識源：主要來自于課本和教師的經(jīng)驗。

人機接口：是用戶和系統(tǒng)進行通信的模塊，通過該模塊用戶將信息告訴系統(tǒng)，以便系統(tǒng)進行分析整理，人機接口模塊設(shè)計的好壞也是系統(tǒng)的一個關(guān)鍵。系統(tǒng)管理主要包括個人信息（用戶名、密碼等）及系統(tǒng)登錄和增加刪除用戶等方面的功能。

解釋器模塊：是在推理過程中或者推理之后，向用戶解釋系統(tǒng)是如何得出結(jié)論的，一般的專家系統(tǒng)都具有該模塊，因為向用戶解釋推理的過程，可以增加對系統(tǒng)推理的可信度。

數(shù)據(jù)庫：相當于記憶結(jié)構(gòu)，用來記錄系統(tǒng)推理過程中用到的控制信息、中間假設(shè)和中間結(jié)果及結(jié)論的數(shù)據(jù)庫或工作存儲器。

知識獲取模塊：用來把新的知識或事實添加到知識庫中去，或修改現(xiàn)存的規(guī)則知識，專家系統(tǒng)解決問題的能力主要取決于它所使用的知識的數(shù)量和質(zhì)量，建造專家系統(tǒng)的瓶頸也就是知識的獲取問題。

知識庫和推理機：是整個系統(tǒng)的核心部件，知識庫及推理機的構(gòu)建和知識表示的關(guān)系很大，系統(tǒng)采用概念圖知識表示，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了系統(tǒng)的知識庫和推理機。

3.基于概念圖的教學專家系統(tǒng)應(yīng)用效果

3.1教學質(zhì)量和效率

通過問卷調(diào)查方式，對運用該系統(tǒng)的“教改班”和沒有使用的“非教改班”進行網(wǎng)上調(diào)查，了解了學生對自己所學知識掌握程度的評價，如圖3所示。在教改班中，有81%的學生認為自己已經(jīng)大部分或完全掌握所學的知識；而在非教改班中，只有68.4%的學生認為自己已經(jīng)大部分或完全掌握所學的知識。另外，教師對兩種類型學生同類作業(yè)的評價如圖4所示，在教改班中，有64.5%的學生作業(yè)為良好以上；而在非教改班中，只有32%的學生作業(yè)為良好以上。同時，我們計算機基礎(chǔ)課程的學時數(shù)只有30學時（其中已包含12個實驗學時），這在我省高校中學時數(shù)是屬于比較少的，要在有限的學時數(shù)內(nèi)學完教學大綱所規(guī)定的內(nèi)容是非常困難的，學時數(shù)嚴重不足是影響教學效果的一個主要原因，學時不足使原來教學計劃中的部分內(nèi)容只能改為學生的自學內(nèi)容，效果較差。采用了本系統(tǒng)之后，將部分原本課堂講授的內(nèi)容改為學生通過自主學習，大大節(jié)省了課堂的教學時間，使原本沒有時間在課堂上講授的內(nèi)容添加了進來。在相同的時間內(nèi)，教改試驗班的學生比非教改班學生還要多做了一個綜合性的大型作業(yè)。這對教學無疑起到一定的促進作用。

3.2學生的學習自覺性及興趣

過去以教師授課為主的教學模式，學生是被動學習，積極性不高。現(xiàn)在采用了新的學習模式后，學生可以在教學網(wǎng)站中欣賞到其他同學及過去學生的優(yōu)秀作業(yè)，及時找到自己的不足，增強了競爭意識。同時通過參考他人作業(yè)也可以激發(fā)自己的創(chuàng)作靈感，從而制作出更好的作品。另一方面，由于增加了學生互評的評價方式，使學生在評價他人作業(yè)的同時自己也得到提高。其中原來對課程不太感興趣甚至完全不感興趣的學生中有54.7%轉(zhuǎn)變?yōu)楦信d趣，如圖5所示。

3.3學生接受的學習新模式

調(diào)查中我們還發(fā)現(xiàn)，學生通過這門課程的學習，已經(jīng)養(yǎng)成了一種良好的學習習慣，學會循序漸進、理論聯(lián)系實際和協(xié)同學習的方法，并在解決實際問題的時候具有較強的創(chuàng)新能力。另外，學會通過搜索網(wǎng)絡(luò)資源進行學習、通過網(wǎng)上論壇、留言、電子郵件等方式討論并解決問題的習慣。不少學生在不知不覺中將此方法應(yīng)用到其他課程的學習上，促進了其他課程的學習。在掌握了這種學習方法后，有89%的學生表示會有意識地將這一方法用于其他課程的學習。而且在全國計算機等級考試通過率以近10%逐年提高，圖6為近三年來我們學生的等級考試通過率情況。同時，學生在學習的過程中有充分的自由度，學生可以根據(jù)自己的水平自由選擇題目來完成作業(yè)，這樣可以培養(yǎng)學生的創(chuàng)造性思維，激發(fā)學生的創(chuàng)造欲望。另一方面，由于我們提供了一個有充分網(wǎng)絡(luò)資源的教學網(wǎng)站，學生可以很快找到更多有用的信息，不斷提出問題，積極協(xié)商討論、使知識得以歸納重組。同時豐富的網(wǎng)絡(luò)資源使學生擴大了視野，豐富了想象，增強了創(chuàng)新意識、提高了創(chuàng)新能力，所有這些成績都可以通過學生的作業(yè)反映出來。

參考文獻：

［1］陳天云，張劍平.智能教學系統(tǒng)（ITS）的研究現(xiàn)狀及其在中國的發(fā)展［J］.中國電化教育，2007，（2）：95-99.

［2］張劍平.現(xiàn)代教育技術(shù)理論與應(yīng)用（第2版）［M］.北京：高等教育出版社，2006：117.

［3］John F.Sowm，Conceptual structure［J］.UK：Addison-Wesley，1984.

［4］白振興.一種新的知識表示方法：概念結(jié)構(gòu)［J］.計算機科學，1992.

［5］李衛(wèi)華.IBM-PC機編譯型PROLOG語言［M］.武漢大學出版社.

基金項目：江蘇大學科研資助項目（1293000215）