智能教學系統的特點與設計方法

陳興貴

[摘要]:智能系統應用于教育領域不僅給人們提供了大量便捷的學習機會、豐富的教學環境和教學資源，而且使學習活動更加自主化、個性化。文章基于此，主要分析了智能化教學系統的特點與設計方法。

[關鍵詞]:智能教學 多媒體 特點 設計方法

在當前，計算機技術發展引起的智能化普遍應用的情況下，深入探索智能教學環境下的教育理念、教學模式和教學方法，充分利用現有信息技術成果，研究更加先進的智能網絡教學模型，不僅可行，而且也是智能網絡教學系統研究、開發和應用中的一項重要內容。文章擬主要分析當前智能化教學系統的特點與設計方法。

一、智能化教學系統的特點

智能教學系統是以認知科學為理論基礎，綜合利用人工智能技術、教育心理學、計算機科學等多門學科的成果而形成的一種對學生實施有效教學的技術。系統的智能性主要表現為能夠實現“一對一”的教學，這種教學模式被譽為是最有效果的教學方式。“一對一”的教學方式可以歸結為以下三點：（1）指導教師可以采用測試和問題的方式來探測學生實時的知識狀態。（2）在學生開始學習某個知識之前，指導教師能夠為他設計一條從最基礎知識到某一個具體知識的學習路徑。（3）在教師和學生的交互過程中，教師能夠了解潛在的探測此學生所具有的學習風格，并且提供風格匹配的教學材料給學生進行學習。

基于以上的實踐經驗以及人工智能技術，設計和開發一個基于計算機的智能教學系統來模擬人類教師的教學方式和行為已經成為可能，并且很有前景。使用具有智能性的智能教學系統，將可以有效地彌補其教育教學上的缺陷和不足，改善學生的學習效果，提高教學效率，對教育具有極大的推動作用。

二、智能教學系統的設計方法

1.智能教學系統的設計原理

進行科學的教學系統設計，必須從了解學習的發生機制和學習的本質問題入手。教學系統設計，是架設于學習理論與教育教學實踐之間的一座橋梁?？v觀教學系統設計的發展軌跡，可以清晰地看到學習理論對教學系統設計的影響最為深刻。每一次學習理論的發展，都必然為教學系統設計帶來巨大的觸動和沖擊。學習理論的發展大致可以分為行為主義學習理論、認知廣義學習理論、建構主義學習理論和人本主義學習理論等，所以相應地出現了基于行為主義的教學系統設計理論、基于認知主義的教學系統設計理論、基于建構主義的教學系統設計理論和基于人本主義的教學系統設計理論。

2.智能教學系統的的主要功能

智能教學系統關鍵在于能夠對學習者的學習效果進行檢驗并能夠給出相應的學習建議，從而實現學習過程的智能化。主要功能包括：

(l)建立教學內容的智能知識庫。根據不同的教學內容，按知識體系結構進行知識點的劃分，并建立學習要素的數據庫。

(2)對學習過程進行評價。學習效果是學習質量的重要標志，學習過程包括在線學習、在線練習、在線測試、實踐教學，收集學習過程信息，進而對學習效果進行合理評價。

(3)學習指導和建議。根據學習情況給出學習效果評價，然后根據學習效果給出學習指導和學習建議，從而使學習過程具有更強的針對性，以達到提高學習質量的目的。

(4)學習導航。及時收集學生的應答信息，并加以分析處理，評判學生的成績；為不同的學生選擇不同的教學內容，將學生不具備學習條件的知識過濾掉；幫助學生分析錯誤原因，判斷并標示出學生當前最需要學習的知識點，提供針對性的個別輔導和適當的補充材料。

（5）教學方法。允許學生用自然語言與計算機導師進行交流，這樣就突破了傳統的學法指導和教法，并且教法還可以針對特定學生進行，即“一對一”教學模式。

3.智能教學系統的組成

(1)領域模型。存放傳授給學生的課程專業知識，還能生成問題，提供對問題的正確解答以及求解問題的過程。領域模型一般包含兩方面的知識：一是有關課程的內容，二是有關應用這些知識來求解問題的知識，即過程知識。知識表示方法有語義網絡、規則等。

(2)診斷模型。利用診斷規則來分析學生的響應，判斷學生己經懂得的知識或學生產生的錯誤概念，并傳遞到學生模型的當前狀態中去。

(3)學生模型。準確反映學生的知識水平、學習能力等，為系統實現個別化教學提供依據。

(4)教師模型。結合教學策略和課程結構方面的知識，為學生選擇問題供他們解答，監督和評價他們的行為，當學生需要時為他們選擇適當的補習材料。教師模型中，交叉和解釋模式以及學生模型是實現“面向個人以交互方式進行教學”的具體手段。教師模型中采用的教學策略主要有診斷或排錯法、蘇格拉底法、教練法等。

(5)人機接口。人機接口作為學生與系統之間交流信息的媒介，它所提供的表達知識和信息的手段必須是學生熟悉并便于使用的。

4.智能教學系統的使用

學生使用教學系統進行學習活動時，可以自己選擇學習內容，也可以在教師模型的作用下由系統引導進入某一教學單元。教師利用測試結果，通過診斷模塊和診斷規則來判斷學生當前的認知能力，通過學生的總體認知能力來決定學生下一步的行為。

（1）教學診斷模塊。主要負責判斷學生對某一知識點的掌握情況，進而能判斷學生的當前知識水平，為判斷學生的認知能力提供依據。

（2）能力測定模塊。主要負責評價學生的學習能力。在教學之前、教學期間和教學之后都要進行。通過評價取得反饋信息以修正、完善教學計劃，為教師模型制定正確的教學策略提供條件，保證教學的順利完成。它是本系統的重要部分。

（3）學生行為評定。對學生行為的評價，依據評價的目的不同，分絕對評價和相對評價兩種方法，系統中以教學目標為基準進行絕對評價，以掌握學生達到教學目標的程度和診斷學生知識、能力結構中的缺欠，即根據專家知識庫中的測試題目信息及學生的回答情況，給出分析結果及相應各認知能力不同層次的分數比重，為制定相應的教學策略提供數據依據。

（4）試題評定。主要是對試卷的要求進行綜合評價，包括學生測試的內容是否是學習過的，是否符合教學大綱的要求，試題分數的比例是否符合難度比例、認知層次比例和各章節的分配比例。

（5）教學內容生成。系統根據學生的認知能力、當前的知識水平和學習歷史，利用教學策略生成個性化教學內容。

三、結語

智能教學系統能監控學生的學習過程，實現教學各環節的知識共享與交互，從而實現學生的按需學習和教師的因材施教，體現“以學習者為中心”的教學思想。但是，目前的智能教學系統的研究可以說仍然處于基礎理論的研究階段，其主要的研究方法就是將遠程教學技術與傳統的智能教學系統相結合，運用人工智能技術來更加有效地實現教學的個性化和智能化。

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