智能助手在教育領域的應用場景分析與系統設計

劉德建

摘要：人工智能技術為應對教育大數據的挑戰、實現教育公平性與個性化提升提供了技術支撐。智能助手作為智能技術的一個領域，目前已形成相對成熟的通用型智能助手技術生態，教育智能助手的技術研究雖起步較晚但也在持續推選，研究重點放在擬人化技術上。當前研究圍繞人才培養過程，人工智能教育應用的場景可劃分為學習一教學一管理三類，智能助手應用于三類場景，支持教師教學的智能助手研究較多，理論與開發并行;促進學生學習的智能助手研究還處在探索階段，潛力巨大;提升教育管理的智能助手研究較少且挖掘不深。未來研究需要推動理論與應用的對話，將智能助手置于技術中介學習服務系統下開展系統研究，將落腳點放在促進學習上，最后從技術與教育需求出發，對支持學生學習型智能助手的功能做了矩陣式的思考。

關鍵詞：智能助手;教育應用場景;功能設計

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A

由于自動化技術、人工智能及物聯網技術的發展，智能虛擬助手市場規模持續發展。咨詢公司Grand View Research的一份《智能虛擬助手規模、份額及趨勢報告》顯示，2018年，全球虛擬助手市場的價值規模達到23.9億美元，2019-2025年的復合年均增長率預計為40.4%[1]。

智能助手與早期用戶助手一脈相承，在服務與功能上進行了擴展和提升。信息化早期，信息技術快速發展，用戶在信息產品的使用過程中面臨大量信息帶來的認知沖擊，用戶認知能力與技術環境之間的差距無疑會弱化產品的使用體驗，為幫助用戶縮小差距，產品研發方開始內置用戶助手。比如微軟在Office系統中內置了一個曲別針的卡通形象-Clippy，通過自發跳出的方式幫助用戶進行操作學習，但是這項設計最終被評價為是煩人的、不禮貌的，并且會打斷用戶的T作流程。隨著智能時代的到來，智能技術在幫助用戶快速了解、使用產品上的優勢受到重視，并且各類面向日常生活的服務功能也得到了開發。微軟公司從Windowl0開始，就內置了更加智能的個人助手Cortana，在私人和商務場合提供服務[2]。

隨著智能助手突破早期用戶助手的單一功能，智能助手的應用領域不斷擴展。有研究表明，智能助手在日常生活和家庭、工作支持以及電子學習（e-Learning）_個領域中的應用具有前景[3]。佐治亞大學的Ashok Goel教授研發了Dubbed JillWatson助教系統，幫助教師應對網絡課程中學生的大量提問，成為人工智能應用于教育場景的一次成功嘗試。智能助手的教育應用為促進教育大數據分析應用，實現教育公平性和個性化提供了新思路。

一、大數據、個性化教育催生教育智能助手

（一）教育系統在信息化建設下的大量數據有待處理

1990年，以“信息化校園計劃”（The CampusComputing Project）大型科研項目為標志[4]，拉開了全球數字校園建設的帷幕。在上世紀90年代，我國高校也開始建設校園局域網，探索信息技術與高等教育的結合之路。在基礎教育階段，隨著“三通兩平臺”的建設，中小學校的信息化建設大步邁進，教育主管部門的信息化管理不斷深化。隨之而來的是信息技術在教育系統的應用使得相關數據呈現膨脹之勢，各類系統中龐雜的數據挑戰著個體的認知極限。如何快速梳理出滿足用戶個人偏好的數據，幫助用戶分析形成有用的信息，成為下一步教育信息化需要解決的問題。

智能助手顛覆了傳統的檢索方式，通過加載專門用于改進信息檢索過程的軟件代理，對基于Web的信息進行過濾;通過具有自主學習能力的推薦系統，智能助手可以主動支持用戶的數據需求;通過內部集成的專家系統，智能助手能夠為數據的意義解讀提供幫助，如一種使用貝葉斯網絡的專家系統iAPERAS，能夠針對非專業運動員的訓練數據和營養信息，提供基于科學研究發現和領域專家評估的信息服務[5]。

（二）教育的公平性和個性化目標有待實現

近日，中共中央、國務院印發了《中國教育現代化2035》，重申“更加注重面向人人”“更加注重因材施教”的基本理念，教育的公平性和個性化成為推進教育現代化的重要抓手。國際上，聯合國教科文組織攜手聯合國兒童基金會、世界銀行等機構在2015年世界教育論壇提出了2030年的教育愿景，實現包容和公平的全民優質教育和終身學習，承諾在所有環境中以及在各級教育中促進優質的全民終身學習機會，并要提供靈活的學習途徑，承認、驗證和認證通過非正規和非正式教育獲得的知識、技能和能力。這一宣言從教育的包容能力和個性化教育服務兩個角度提出了教育發展的目標和方向：一方面教育體系要面向所有人提供教育服務，即實現教育服務對象上的公平;另一方面，又規定了服務的起點是個體學習者，即為每一個學習者提供個性化的教育。

在以智能化等前沿技術為代表的第四次工業革命背景下，信息技術對教育公平性、個性化的技術支撐作用巨大。根據麥肯錫全球研究2017年的《Artificial Intelligence： The Next Digital Frontier？》報告，在2030年之前實現普遍的小學教育，世界還需要招聘和培訓2440萬小學老師，而全球小學老師的缺口高達4440萬，人工智能是解決教師缺口問題的一種方法。斯坦福大學2016年發布的《2030年的人工智能與人類生活》指出，當前快速發展的學習分析能夠尋找到學生的錯誤模式，對學生的失敗風險展開預測，并提供實時的成績反饋，有助于學生改進學習方式，滿足學生個性化學習需求，鞏固提升學習效果。

（三）智能助手的發展階段

進入計算機時代以來，計算機技術應用于教育大致經歷了三個階段。從1958年到上世紀90年代，綜合應用多媒體、超文本、人工智能和知識庫等計算機技術，圍繞練習、輔導和模擬等學習需求，發展了計算機輔助教學（Computer Aided Instruction，CAI）技術。上世紀90年代后，開始出現智能教學系統（lntelligent Tutoring System，ITS），以人工智能技術為基礎，在沒有人類導師指導的情況下幫助學習者獲取知識和技能，具有信息感知、實時反饋和學習建議等功能。隨后的發展中，ITS通過增加語義、代理和約束的功能模塊，以VR/AR優化用戶接口、開放與大數據的接口等，不斷優化功能結構，實現基于不同技術重點的突破發展。當前，隨著智能技術的發展，技術對學習全過程的變革成為可能，智能學習環境（Smart Learning Environment，SLE）初現端倪，這是一種能感知學習情景、識別學習者特征、提供合適的學習資源與便利的互動工具、自動記錄學習過程和評測學習成果，以促進學習者有效學習的學習場所或活動空間[6]。作為普通數字化學習環境的高端形態，智慧學習環境是教育技術發展的必然結果。作為智能學習環境中的典型技術，智能助手從人工智能技術研究領域分化出來，受到教育技術研究者的關注，并被納入教育人工智能技術框架之中[7]。

智能助手（lntelligent Assistant）技術在智能代理（lntelligent Agent）技術的基礎上發展而來。智能代理強調智能技術在教育過程中作為自主性實體存在，而非嵌套在某些教育環節中，通過學習，它能夠適應其動態環境，減少工作和信息過載。而智能助手是幫助用戶執行特定任務的軟件代理，它通過幾乎無限的任務和應用程序與用戶協作，能隱藏困難任務的復雜性、代表用戶執行任務以及指導用戶監視事件和過程等，實現與人溝通、合作、討論和指導。相比而言，兩者都能夠根據類似的以往經驗不斷改進其行為，但智能助手更具有社會性，能夠向用戶展示其能力，同時發展社會關系以吸引用戶。

需要指出的是，“智能助手”一詞在名稱上還未達成統一。英文表達中，除了“Intelligent Assistant”之外，也有“Smart PersonalAssistant”“Virtual Personal Assistant”的表達。具體到教育領域，2017年《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》中的表述是“智能教育助理”，另有“智能書童”“Animated PedagogicalAgents”“Virtual Affective Tutor”等說法。

二、教育智能助手技術重點關注擬人化

（一）智能助手技術基礎完善

上世紀90年代，智能私人助手（lntelligentPersonal Assistant，IPA）這一概念被首次提出[8]。而為此奠定基礎的是個人數據助理（Personal DataAssistant，PDA），也即手持個人電腦。手持個人電腦首次發行是在上世紀80年代中期，以方便用戶的日常生活并保證數據的可及性，但是隨著帶有觸屏技術的可便攜裝置的發展，手持個人電腦變得落后，更加智能化的個人助理成為新的需求[9]。伴隨著人工智能領域相關技術的應用，制造更加智能化機器的可能性提高，再加上數據挖掘和機器學習算法等技術的融人，制造出反映靈敏、能自我知覺的機器成為可能。

智能助手的發展離不開三類技術的支撐。首先是語音技術和語義技術，這是人工智能應用的基礎，解決人機交互的問題;其次是機器學習、深度學習、知識庫等知識推理、整合技術，這是智能助手的核心技術，決定著智能助手智能水平的高低;最后是大數據和云計算技術，屬于智能助手的支撐技術，解決最基礎的信息存儲、傳輸等問題[10]。隨著各類技術的成熟，出現了支持智能助手研發的支撐框架，如Bot Framework、Api.ai、Wit.ai、Chatfuel、圖靈機器人等。隨著交互發現、分析整合和傳輸計算等工具的完善，形成了相對完善的技術生態，支持虛擬助手研發的技術工具包已然形成[11]。

當前，融合機器人技術和虛擬現實（VirtualReality）技術，智能助手得到進一步發展。廣義來看，機器人可以算作是智能助手的一種，但作為實體性的機器人，其所依賴的導航與定位、路徑規劃、智能控制等關鍵技術，為智能助手實體化發展提供了借鑒。虛擬現實技術計算機仿真技術，它能夠創建并生成交互式的三維動態視景，進一步提升智能助手的人機交互體驗。

而隨著用戶對智能助手需求的不斷擴大，當前數據中心架構的計算極限被不斷逼近，智能助手應用所需的基礎性技術問題受到關注，如何發展未來的服務器體系結構來支持這類新興的應用程序成為新的技術研究點。有研究發現加速器對于智能助手服務的未來可擴展性至關重要，而基于GPU和FPGA服務器結構的加速器能夠改善查詢延遲，對于給定的吞吐量能夠有效減少數據中心（Datacenter，DCs）的數量、降低總擁有成本（TotalCost of Ownership， TC0）[12].

（二）智能助手在教育中的應用研究關注擬人化

圍繞教學應用中的實際需求，教育智能助手領域重點關注了相應技術。為使智能助手能夠提供知識引導，關注語義網絡知識（Semantic WebKnowledge）技術，以解決教學內容層面的問題;為使智能助手能夠根據學習環境采取合適行動，關注情境感知（Context-awareness）技術，以解決教學環境層面的問題;為實現多通道的自然教學交互，關注多模態（Multimodality）技術，解決教學互動方式層面的問題。而為使得學生能夠獲得更加智能化、人性化的學習體驗，智能助手的擬人化（Anthropomorphism）技術受到重點關注。

智能助手的擬人化程度有很大的差別，不同的信息通道對其產生影響，如蘋果公司開發的智能助手Siri就沒有擬人的形象，而僅僅依靠聲音。但有研究表明，高擬人化程度通常與社會性的交互同時發生;在控制技術方面的原因后，設備的擬人化可以預測用戶的滿意度[13]。在教育領域，智能助手產品的擬人化對吸引學生參與具有重要價值。當前的研究從智能助手的外形、動態、手勢以及表情等方面進行探尋，旨在提升智能助手的社會屬性。

在外形上，有研究表明，智能助手具體化為男性時被認為更強大，而女性具體化的智能助手被認為更可愛;微笑的代理人被認為比舉止中性的代理人更討人喜歡[14]。在動態化上，有研究探索了唇形同步、可視文本到語音轉化兩種方式下，促進嵌入式動畫代理表現出自發面部活動的情況，以促進智能助手在講解、對話時的形象性[15]。在手勢方面，有研究表明對于指示手勢在提供注意力提示方面的效果，在缺乏其他注意力線索的情況下，智能助手的頭部活動及手勢活動可能有時會分散學生的注意力，將其引導到代理本身而不是關鍵信息元素上[16]。在表情方面，有研究提出了一種計算機概率模型，該模型能夠幫助智能助手在人機互動中自動選擇和展現合適的微笑行為，并自動計算出使用者對所體現的社會姿態的潛在感知[17]。

三、教育智能助手的成熟度不及通用型智能助手產品

（一）通用型智能助手產品相對成熟

服務教學管理的智能助手，如AdmitHub研發的一款自定義虛擬助手Oli，針對美國佐治亞州準大學生在注冊入學前會放棄入學的現象（SummerMelt），受佐治亞州政府的委托，開發了一款智能軟件，旨在幫助學生了解有關入學任務的提醒和相關信息，收集關鍵調查數據，并隨時回答學生的問題，目前Oli只能接受基于文本的智能交互，下一步將計劃實現基于語言的智能交互。

四、教育智能助手研究圍繞從教學、學習及管理展開

（一）三類智能技術與教育融合場景

北京師范大學未來教育高精尖創新中心2018年發布的《“人工智能+教育”藍皮書》，圍繞學校人才培養的核心功能，將人工智能與教育的融合應用梳理出5個典型應用場景：智能學習過程支持、智能教育評價、智能教師助理、教育智能管理與服務以及智能教育環境。邏輯上，可劃分為面向學生學習、教師教學、行政管理的三類，最終構建成以學生智能學習為中心的智能教育環境。

這種學習一教學一管理三分法也符合教育應用層面智能技術發展圖景。楊現民等的研究建構了教育人工智能的技術框架，在教育應用層面上列出了八項技術，大體也可以按照三類場景劃分，包括支持學生學習的拍照搜題、個性化學習，幫助教師開展教學的自動化測評、智能導學，支持教學管理的智能批發、學情監測和分層排課，以及與智能助手技術息息相關的教育機器人[24]。

由此，智能助手在教育中的應用場景也可以分成學習、教學和管理三類（如下圖所示）。進一步分析，當前智能助手與教育的三類場景的融合程度存在差異，從目前的研究來看，支持教師教學的智能助手研究更多，且理論與開發并行;支持學生學習的智能助手研究潛力巨大;支持教學管理的智能助手研究不多，有待深入。

（二）支持教師教學的智能助手的研究理論與開發并行

基于智能教學系統的研發，支持教師教學的智能教學代理（Graphics Pedagogical Accelerators）快速發展。智能教學代理是虛擬助理在遠程教育領域的一項典型應用，以鮮活的動畫人物或擬人形象出現在計算機輔助教學中，對學習者進行一對一的個性化學習輔導[25]。隨著動畫代理技術的快速發展，圖形加速器（Graphics Accelerators）技術的可及性和可支付性得到提升，教育中應用動畫代理成為可能。南加州大學先后研究開發出Steve和Adele兩款教學智能代理動畫產品。Steve運用虛擬現實技術，開展與學生的真實合作，構建了新的互動模式[26];Adele拓展了Steve的教學功能，并基于互聯網技術開展遠程教學。Adele的內部結構功能包括學習內容呈現、學生監測和反饋、問題探測、暗示和解釋等，整體架構支持瀏覽器環境下的客戶端操作，并且能夠接人開架的創制工具[27]。

將互聯網技術結合進智能助手系統價值重大。有研究認為這將極大支持教師的遠程網絡教學，提高現有遠程教學、網絡教學的質量，智能代理在網絡教學系統中可承擔助手（Assistant）和實時導師（Real-Time Tutor）兩種任務[28]。另有研究認為以人工智能與模式識別為核心，虛擬助手在遠程教育、個性化支持服務領域具有巨大的應用潛力，如可以通過大數據等智能化計算程序理解并判斷學習者的學習狀態及需求，改善遠程學習系統中資源與知識單向傳輸和缺乏個性化的問題;可以利用語音、圖像識別技術與學習者進行高效互動，引導學習者學習并提供過程性的學習支持;可以利用互動過程監測技術，了解學習者遠程學習過程中的情緒變化，緩解由于時空分離而造成的負面情緒，促進學生社會性交往。然而也應該認識到智能助手在支持遠程教育方面還存在資源推送算法、人機交互模式、情緒狀態識別等方面的技術難點[29]。

智能助手的教學效果受到關注。有研究表明，基于動畫形象的智能助手對學生的心理具有積極影響，互動的學習環境中逼真的人物形象對學生感知他們的學習經歷具有正面作用，即使這個形象并不怎么做解說;另外動畫人物形象多種類型的解釋行為對學生的情感體驗和學習表現也有影響[30]。另有研究關注智能助手在網上學習環境下提供情感交互的能力，Victor是一個集成在在線輔導系統中的嵌入式對話代理，能夠通過與學生交談、手勢和面部表情顯示，提供關于學習過程的基本反饋，為使用在線輔導的學生提供一個人性化的輔導，從而提高他們的體驗質量[31]。

（三）促進學生學習的智能助手研究還需探索且潛力巨大

智能助手支持學生學習方面的研究關注學生模型的建構。有研究認為每個學生的需求都是基于學生的模型，要滿足學生個性化的需求就需要研究學生模型，但是由于學生往往具有自我認知等的誤解，學生模型遠比其他模型復雜[32]。隨著人工智能、深度學習和神經網絡等技術的發展，智能助手能夠基于以往的經驗不斷改進行為，未來將能夠更好地發現用戶的習慣、能力、偏好和目標，更準確地識別和預測用戶的意圖，開拓學生模型建構的思路和技術方法[33]。

智能助手促進學生第二語言學習方面，有研究關注智能助手將如何并在何種程度上可以被應用于人機交互和學習中，認為隨著人工智能技術，尤其是自然語言處理技術的引進，利用智能助手進行第二語言學習的價值需要重視和深究[34]。另有研究更進一步，關注作為同伴的智能助手，在幫助中國兒童提高英語學習能力上的作用，并探討了兩種形態，即軟性的機器人化身和有實體的互動型玩具機器人，在學生英語學習上的應用模式[35]。

智能虛擬助手作為一種學習支持系統受到教育領域的關注，但是整體還處于探索階段。智能虛擬助手具有個性化輔導、交互式問答、情境學習等學習支持功能，將能促進教育智能化、個性化發展[36]。隨著傳感器、虛擬現實、人工智能、模式識別技術的發展，人們已經越來越注意到智能助手在滿足學習者需求和喜好、提供個性化學習支持方面的優勢，但是其進一步發展還需攻克資源推送算法、人機互動模式、情緒狀態識別等技術難點[37]。

（四）提升教育管理的智能助手研究較少且挖掘不深

有研究針對傳統英語課堂的現狀，從信息交互及操作交互層面，設計并實現了以智能手機為載體的英語課堂助手[38]。另有研究針對大學課堂上教師點名的應用場景，為了減輕點名的負擔、節省時間，研發一款基于Android平臺的教師課堂智能助手系統。該系統基于Android移動平臺，采用藍牙技術，幫助教師開展課堂的智能管理[39]。

另有研究關注智能助手對學生狀態的監控，研制出一款StudentLife的APP，測定達特茅斯大學學生的身心狀態，并以此數據解釋學生為期10周的學習過程[40]。這為利用智能助手監測學生身體和心理健康狀態，并進一步探究不同狀態與教育成果之間的關系提供了新思路。

目前的研究還是專注于課堂管理層面，對更加宏觀的學校管理乃至區域教育治理的研究不多，智能助手在促進教育管理流程優化、實現管理數據監控上的作用還沒觸及。

五、教育智能助手未來需結合理論開展系統設計

（一）促進應用研究與理論研究的對話互證

多媒體認知理論的指導與完善。多媒體認知理論為多通道的人機自然交互提供理論指導，但相關理論也面臨智能時代的挑戰。梅耶提出的多媒體認知理論主要探討了文本和圖片兩類信息的呈現方式，對學生自我認知建構的影響。在此理論指導下，有研究指出當前發展的動畫代理并不符合多媒體認知理論，當動畫代理在屏幕上和表格、圖片、動畫等一起出現的時候，代理本身會需要更多的視覺通道，從而帶來分散注意力的效果[41]。另一方面，盡管梅耶關注的文本既可以是以語言形式出現的，也可以是以書面形式出現，圖片也包括音頻、視頻，但是，隨著技術的進步，以虛擬現實（VirtualReality，VR）技術為代表的新技術帶來了新的信息呈現方式，多媒體認知理論在新的教育技術環境下面臨不斷完善的問題。

計算機為社會行動者（the Computers are SocialActors Paradigm，CASA）范式的意義與價值。在CASA范式下，計算機被視為社會行動者，人們對計算機的反應基本上是“社會性的”，當人們與計算機互動時，他們將社會規則、規范和期望作為人際關系的核心。有研究認為，根據CASA范式，確定在人際溝通和人際關系背景下促進和破壞信任的條件，可能有助于我們更好地理解人機溝通中的信任動態[42]。根據此范式，學生與智能助手的交互具有社會性，而智能助手的哪些特征將影響這種社會性表達及互動，相關研究將對智能助手的設計產生潛在價值。

（二）開展技術中介學習服務的系統設計

技術中介學習服務（Technology-mediatedLearning Services，TMLS）指的是學習者與學習材料（閱讀、作業、練習等）、同齡人和/或教師的互動通過先進的信息技術進行調節的環境，有時也簡稱為e-Learning。在實際中這種服務總是不同學習模式和方式的混合物，也可以被認為是一種混合學習，既可以是基于互聯網、計算機的學習，同步或異步的學習，也可以是指導下或自定步調的學習，個人或團隊的學習等。但通常，TMLS被認為是一種個人中心或知識中心的復雜服務[43]。另一方面，這種學習服務的過程還是一個黑箱狀態，需要進行系統研究，尤其需要關注學習者學習過程、學習方式的分布結構，未來智能助手的研究需要擴大視角，將其置于技術中介學習服務系統之下，進行更加系統化的研究設計。

隨著以人工智能為代表的新一代信息技術的發展，圍繞人才培養的教學范式將從“教師為中心”轉向“學習者為中心”[44]，智能助手無論是支持學習、教學還是管理，最終的落腳點都應放在促進學生學習上，圍繞學習過程開展智能助手的設計研發。無論是出現在界面上的智能助手還是具有實體性的智能助手，在設計中都需要遵循學生學習的規律，關注學生心理情感的需求，以多學科參與的方式共同應對設計中的復雜問題。

（三）教育智能助手功能的矩陣式思考

智能助手的功能設計中需要從技術應用和教育需求兩個方面進行矩陣式思考。本文試對支持學生學習型智能助手的功能進行了矩陣式分析，如表3所示。

從教育需求層面看，因材施教、提升教育質量、讓學生學會學習是不變的主題。因材施教需要在教育內容的適應性、方法的適當性上做出努力，在技術上真正推動個性化教育;教育質量提升要求利用相關技術開展有效的評價，通過積極互動幫助學生獲得學習成就感;學會學習是信息時代學生獲得持續發展的重要素質，需要通過智能化的監控技術幫助學生更好地認識學習過程，學會安排學習，了解學習中的情緒變化并培養學習興趣。著眼于以上教育需求，并以當前相對成熟的各類智能技術為手段，完成對教育智能助手功能的設定。未來合格的教育智能助手需要能夠完成內容的智能推薦、方法的適時調整、學習的增量評價、過程的積極互動、合理的學習安排以及情感的有效支持。

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