高等教育研究的自適應性專家系統應用探索

摘要：自適應性專家系統（self-adaptive expert system）體現計算機科學、信息管理學等學科的交互，已被現代社會諸多領域使用，該系統傳統上基于規則對已知事物進行推理，呈現出一定的優越性，也存在缺陷。隨著高等教育研究與實踐信息化程度的增強，專家系統的運用正進入一個關鍵階段。旨在分析專家系統的特征及運用，并嘗試從教育信息管理的角度，遵循原則性、對象性及啟發性原則，通過建立機制以促使自適應行為發生并提高其有效性。

關鍵詞：專家系統；自適應性；啟發性原則；學習體系

中圖分類號：G640 文獻標識碼：A 文章編號：1007-0079（2014）35-0015-03

近年來，專家系統被廣泛運用于計算機科學、心理學、語言學和信息管理科學等領域，日漸發展為多學科交叉理論，成為人們研究和討論的熱門問題。專家系統最早起源于20世紀六七十年代，由f.a.費根鮑姆等人最先研制。它是一個涵蓋大量專門知識與經驗的程序系統，應用人工智能技術和計算機技術，根據某領域一個或多個專家提供的知識和經驗，進行推理和判斷，模擬專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復雜問題。簡而言之，專家系統被稱為人工智能的一個重要分支，可以看做是一類具有專門知識和經驗的計算機智能程序系統。盡管專家系統旨在模擬實現人工技能，但實際操作過程中往往存在重大缺陷，如耗時長、程序復雜等，但普遍存在的問題是無法基于經驗實現知識和技能的深度習得，系統本身適應性不夠，影響功能的實現。

專家系統同樣能夠被運用于高等教育研究中，眾多高校均設置了高教研究機構，部分甚至建立了符合本校發展實際的專家資源共享庫，這些實體可以作為該系統載體。在分析該系統的發展進程及核心理念、重要作用、意義以及構建途徑的基礎上，可以嘗試構建一種能夠基本滿足用戶需求的、基于問題解決的系統模式，最終旨在通過夯實高校研究機構的信息能量和運轉效率，促使行業領域最新知識信息的流通與交換，提高資源共享的力度和廣度。

一、適應性專家系統的特征及其在高等教育研究知識管理中的意義

高等教育研究機構一般為高校自主設立，其主要功能為高校教師從事科研的主要陣地，也是高校實現學科完善發展、完善教學體、健全行政機構的重要組成部分，在高等教育發展中起到不可忽視的作用。但是伴隨著院校研究的興起，高等教育研究所的功能有必要進行重新審視和定位。①高校科研機構能夠致力于整合高校內外科研資源，增強科研資源的配置能力，同時創新科學研究，提升服務地方經濟與社會的能力。而要實現這些目標，最基本的就是要遵循知識管理相關理念和原則，提升知識創新速度，完善學習體系，實現科研機構與個體或團體用戶之間的良性雙贏互動。對于專家系統而言，其本身的適應性強弱直接影響高等教育研究的知識管理效用，最終影響到研究機構的運轉和興衰。

1.創建并優化學習環境

“學習”最初的概念主要立足于人類通過一定途徑獲得知識和技能的過程，是一種使個體可以得到持續變化（知識和技能，方法與過程，情感與價值的改善和升華）的行為方式。②但隨著信息時代的到來，很多人開始設想“計算機”能否實現“學習”功能，甚至意欲對“學習”進行重新定義。現有的關于“學習”的研究，均普遍認同學習行為的四大基本要素為：學習者、學習環境或方式、學習互動與協作以及學習結果。其中的“學習者”可被視為一個相對獨立的體系，能夠實現學習行為并主動適應學習環境，反之，不斷變化的學習環境又能夠促使學習者不斷強化學習行為。

以上說明，良性學習環境能夠彌補學習者偶然性的主動性不足，增強二者的交互式聯系，最終能不斷改善學習效果。高校研究機構中的專家系統正好給特定需求和范圍的學習個人或團體提供了環境和平臺，無論是專家資源庫本身，還是由此衍生的相關拓展領域資源，都能夠與這些用戶實現充分互動，促進知識的發生—交互—再生—再交互的過程。同時，在科研及專家信息資源庫更迭迅速、舊的信息喪失時效或者新的信息未被證明和演繹的情形下，基于計算機信息管理應用程序的專家系統本身的適應性顯得尤為重要，單純的知識集聚與單向傳遞是遠遠不夠的。專家系統必須提高自身之于知識本身的適應性，密切契合研究機構的發展實際、資源庫服務器的容納力度和更新速度、高等教育研究前沿、教育專家的研究領域和研究動向、用戶反饋信息等。

2.實現知識共享與轉化

專家系統為高校研究機構實現資源共享提供了一個平臺，系統通過服務器實現最新知識、相關專家與用戶的交融，有利于知識習得過程的實現，同時通過知識更新和再度研發，能夠最終運用于實踐。專家系統所含的共享型資源本身可大致歸為兩類：一是源知識，即客觀存在的并已被業界普遍接納的真理性知識，通常由專家系統直接將內容傳授給學習者或相關用戶。二是推理性知識，由源知識衍生、推理或在特定行業領域未被明確定義的內容，通常需在專家系統內外部的共享、交互過程中達成一致并得出結論，對于某些高等教育發展的前沿和最新問題，甚至始終保持爭論狀態，同時催生一些新的思想和理念，有助于推動整個高教研究領域的發展。當然，推理性知識對專家系統本身的適應性也提出了較高的要求。

適應性專家系統記憶每一個用戶提出的問題以及提交的驗證問題，在知識交融、觀點碰撞之后總結歸納最新研究動向，自動分析研究趨勢，適時得出大多數高教研究者基本認同的結論，最終目的是將相關結論引入科學實驗階段，實現知識從理論到實踐的成功轉化，積極發揮高等教育研究機構在院校發展當中的決策參考作用，將知識成功轉化到實踐活動中加以運用。

3.優化高校教育研究機構的管理

自適應性專家系統能夠復制教育專家們的知識和技能，降低廣泛知識交流和傳播的成本。由于這種系統開發注重啟發式設計，知識資源庫的更新和修正顯得非常容易操作。同時，自適應性專家系統24小時不斷運作，能夠通過不斷提供新知識，提高用戶的問題解決能力，系統運行穩定，避免現實面對面交流中可能出現的情感、健康等因素。高等教育研究機構通過該系統對內部知識資源庫的建設以及師生使用情況進行監控，能夠把握整個研究工作動向，提高管理效率。

自適應性專家系統的運用為研究機構內部或特定的外部用戶提供方便，系統建設屬于一次性投入，后期只需要定期維護，卻能夠永久性的為研究人員或師生節約研究成本，系統管理人員可以控制整個訪問權限，根據需要面向社會開放，能夠降低信息管理成本，一定程度提高院校研究機構的影響力。

二、高等教育研究機構中適應性專家系統的構建及應用

高等教育研究機構中的專家系統建設首先要遵循信息管理以及知識管理的基本框架結構，在滿足一定的計算機網絡硬件基礎的條件下，方能啟動系統建設。專家系統建設要按照學習行為中的啟發性原則，實際運用計算機程序if-then語句，系統工作時定義某一特定條件，通過詢問用戶相關問題完成訪問，系統需具備一個或多個動作的反應，在與用戶交互過程中適時更新資源庫。

1.適應性專家系統中的知識網絡結構

網絡知識結構是知識習得的實現方式之一，其適應性專家系統的建立首先要以適應性強為基本原則，同時具備明確的目標導向性。在一個完整的知識網絡中，所有節點都可以表示為處理對象，通過節點的創建和修正實現系統的適應性。知識網絡結構可存在兩種類型的節點：問題節點（代表性的相關問題）和行動節點（相應行為的反應）。

問題節點可包含一個或多個輸入連接，每個連接加權，加權值的變化基于搜索的成功與否。每個輸入連接對應兩個輸出連接，輸出連接再直接關聯其他問題節點或行動節點。每個問題節點包含一個相關問題和對應的解答。系統推理過程中，如果某個問題節點被信息激活，該問題將被評估并反饋至下一個激活程序。同樣的，一個行動節點可包含一個或多個輸入連接，并加權，加權值的變化基于用戶的反饋。一個行動節點可進行一個或多個操作，并可被問題節點的信息激活。

同時，知識網絡結構包含一個源知識體系（即一組問題節點和行動節點適當的連接）。用戶使用過程中，由于問題的多樣性，源知識體的適應性可能呈現出不足。因此，亟需通過調整源知識體和創建新的知識體來適應這些變更。改良后的知識體內，各節點通過某個相關問題或動作來關聯數值，并與其他節點相連。適應性較強的知識體系能夠重新定義新節點的創建以及各個節點之間的關聯性。

2.適應性專家系統的特性

如圖1所示，在系統推理過程中，自適應性專家系統加入了生成和測試回路，具備學習功能，而傳統的專家系統則只是一種單向的行為流。從系統構建看，與傳統專家系統相比，適應性專家系統具備如下特性：一是傳統專家系統的知識庫是靜態的，適應性專家系統包含一個動態的知識庫，通過知識網絡（即訪問對象和它們之間的相互作用）加以呈現，從而可以基于與用戶之間的適時交互實現動態修正。二是除了具備傳統推理引擎的功能外，適應性專家系統可以根據用戶反饋信息適時修正，甚至重建整個知識網絡。

上述適應性專家系統的建構包含三大主要部分：推理引擎、知識網絡以及帶有節點矯正功能的代理引擎。推理引擎通過篩選符合一定條件的行為，完成任務并被賦予一定的執行命令，自動選擇優先權，最終得到滿意結果。知識網絡包含知識節點以及節點鏈。負責節點矯正的代理引擎要進行節點的建立、維護和節點之間的關聯。這些代理分析反饋信息并根據需要調整知識資源庫。該專家系統的最終目標旨在以較高的自適應能力為媒介，滿足訪問用戶的需求。

3.適應性專家系統的設計基礎

總體來說，適應性專家系統的設計應涵蓋以下方面：

（1）任務分析：定義目標和范圍。任務分析乃建構專家系統的第一步。在任務分析階段，系統設計者需要了解和分析問題，大致上可以分為以下三個層次：基礎數據、源知識以及衍生知識、典型案例分析。基礎數據來源于專家系統各個組件的信息，系統知識庫內的分布式知識則影響著整個數據采集和分析過程，而典型案例的分析模塊則被視為針對各教學部門的一種監督和評估。因而，專家系統構建起初必須建立在對研究機構基本情況、專家資源庫、信息資源庫等充分了解的基礎之上，才能夠做到目的明確、內容豐富、重點突出。

（2）知識資源庫建立。知識習得是整個適應性專家系統信息資源庫建立的大方向，必須對資源知識網絡進行合理組織，才能最大程度發揮效用，滿足學習者習得知識的需要。設計者首先要將既定知識即源知識以資源庫的形式寫入系統，然而又不僅僅局限于簡單的復制，還需要在條件允許的情況下通過計算機程序進行必要的處理和轉換，才能夠有針對性的應對用戶提出的各種問題。筆者認為，知識資源庫建設程序可以分兩個階段：一是來源于已公開發行的書籍、期刊、文件、技術手冊和數據庫，這類知識通常能被業界廣泛討論，具備一定的科研參考價值，設計者需征詢專家群的意見，從中篩選比較權威和前沿的相關內容。二是充分發揮專家群的作用，采取訪談、座談、會議等形式積極與關聯領域專家協商，完善源知識資源庫的背景知識并適當補充新的信息。同時，對于資深專家或者在某個領域比較有影響力的學者，要發揮他們的巨大潛力，采取單獨協商的方式，探討學界典型案例，進行適當分析。

（3）系統原型開發。任務分析和知識資源庫建設過程之后，接下來系統設計進入了關鍵的原型開發環節，需要通過計算機程序進行，對系統進行測試和適當的調整。在開發過程中，由于系統整體增量較大，設計者需要按模塊分段進行，而且期間需要篩選出最關鍵性的因素，便于系統的基礎測試。

知識網絡構建中，設計者需設定計算規則，可采取最常用的IF-THEN語句，通過IF語句設定前提和條件，THEN語句得出相關結論。IF-THEN命令的優勢在于能夠按照要求適時進行矯正，操作簡單方便，同時也能夠提供用戶所需的信息并在交互過程中協助解決問題。

（4）系統的測試、矯正以及改良。一是系統需要適時更新資源庫內存，除了及時通過多種途徑增加教育研究前沿知識以外，還需要適當清空過時的或不被用戶接納的信息，保持系統的反饋處于滿意程度。二是系統面向客戶開放之前需要經過系列測試，包括有效性、精準性、用戶即時體驗等，盡管此類測試不可或缺，但是目前業界暫無統一標準，系統開發部門要按照實際需求制定標準。

三、基于專家——用戶的交互式自適應系統案例分析

高校教育研究運用自適應性專家系統可以提供數據平臺協助管理，教學和非教學人員甚至包括學生都可以使用系統并進行評估，同時有助于根據企業、市場發展需求建設知識庫，進行適當的信息處理，因此該系統從技術層面提高了研究機構內部的管理能力。

從分層的角度處理數據的采集和分析。第一層闡述多方面（如高校教學資源信息庫、教育專家、教師、管理者等）進行數據采集的過程。第二層描述知識資源庫，由行業專家和知識庫建設的工程師完成。第三層則闡述了該專家系統的自適應性、充分性、有效性等。本文設計的案例基于高校已有專家資源庫的現實，模擬系統與用戶（system-user）之間的交互，盡可能保證系統設置的優越性，方便教師和學生訪問與使用。案例還會分別闡明專家系統獲得積極反饋和消極反饋之后，與用戶之間的交互過程。系統管理員全程可以進行后臺操作和管理，保證系統流暢有效運行，并能夠實時根據用戶意見和反饋完成更新。

四、結語

本文基于適應性原理設計高等教育研究的專家資源庫，以滿足師生及必要的社會大眾復雜問題求解的需要，具備基于環境反饋的學習認知、適應動態問題背景、不斷更新完善知識資源庫等功能。同時，系統能實現與用戶的良性溝通，適時根據用戶反饋信息提升適應性，有針對性的發現問題，更正系統缺陷，體現學習及記憶功能。自適應性專家系統的建立對于高校教育研究而言，便于提高其科研資源的儲存、流通以及使用的科學性，專家資源庫及教育資源庫的更新能夠夯實駕馭研究機構的實力，提高信息化資源管理水平及人才培養質量，促進高等教育研究的健康發展。

注釋：

①吳葉林，熊春榮.高等學校高等教育研究所功能審視——基于院校研究的視覺[J].西南農業大學學報（社會科學版），2010，8（6）.

②學習[EB/OL].http：//baike.baidu.com/subview/8261/11233800.htm？

fr=aladdin.

參考文獻：

[1]Tripathi P，Ranjan J.“Decision Supporting System for the Competence Management”[J].Procoeedings of the First International Conference on Information System Technology and Management，2007.

[2]魯宏偉，羅鋼.專家系統自適應性應用研究[J].武漢理工大學學報（交通科學與工程版），2003，（4）.

（責任編輯：孫晴）