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【中图分类号】G40-057 【文献标识码】A 【论文编号】1009―8097（2008）13―0018―03
人工智能是一门综合的交叉学科，涉及计算机科学、生理学、哲学、心理学、哲学和语言学等多个领域。人工智能主要研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能，其长期目标是实现人类水平的人工智能。[1]从脑神经生理学的角度来看，人类智能的本质可以说是通过后天的自适应训练或学习而建立起来的种种错综复杂的条件反射神经网络回路的活动。[2]人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个可以模仿人脑行为的系统。这一研究一旦有突破，不仅给学习科学以技术支撑，而且能反过来促使人脑的学习规律研究更加清晰，从而提供更加切实有效的方法论。[3]人工智能技术的不断发展，使人工智能不仅成为学校教育的内容之一，也为教育提供了丰富的教育资源，其研究成果已在教育领域得到应用，并取得了良好的效果，成为教育技术的重要研究内容。
人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的，其主要研究领域有：专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统、人工神经网络和分布式人工智能等。[4]目前，在教育中应用较为广泛与活跃的研究领域主要有专家系统、机器人学、机器学习、自然语言理解、人工神经网络和分布式人工智能，下面就这些领域进行阐述。
一 专家系统
专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它使用人工智能技术，根据某个领域中一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。[5]专家系统主要组成部分为：知识库，用于存储某领域专家系统的专门知识；综合数据库，用于存储领域或问题的初始数据和推理过程中得到的中间数据或信息；推理机，用于记忆所采用的规则和控制策略的程序，使整个专家系统能够以逻辑方式协调地工作；解释器，向用户解释专家系统的行为；接口，使用户与专家系统进行对话。近几十年来，专家系统迅速发展，是人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域，广泛用于医疗诊断、地质勘探、军事、石油化工、文化教育等领域。
目前，专家系统在教育中的应用最为广泛与活跃。专家系统的特点通常表现为计划系统或诊断系统。计划系统往前走，从一个给定系统状态指向最终状态。如计划系统中可以输入有关的课堂目标和学科内容，它可以制定出一个课堂大纲，写出一份教案，甚至有可能开发一堂样板课，而诊断系统是往后走，从一个给定系统陈述查找原因或对其进行分析，例如，一个诊断系统可能以一堂CBI（基于计算机的教学，computer-based instruction）课为例，输入学生课堂表现资料，分析为什么课堂的某一部分效果不佳。在开发专家计划系统支持教学系统开发（ISD）程序的领域中最有名的是梅里尔（Merrill）的教学设计专家系统（ID Expert）。[6]
教学专家系统的任务是根据学生的特点（如知识水平、性格等），以最合适的教案和教学方法对学生进行教学和辅导。其特点为：同时具有诊断和调试等功能；具有良好的人机界面。已经开发和应用的教学专家系统有美国麻省理工学院的MACSYMA符号积分与定理证明系统，我国一些大学开发的计算机程序设计语言、物理智能计算机辅助教学系统以及聋哑人语言训练专家系统等。[7]
目前，在教育中，专家系统的开发和应用更多的集中于远程教育，为现代远程教育的智能化提供了有力的技术支撑。基于专家系统构造的智能化远程教育系统具有以下几个方面的功能：具备某学科或领域的专门知识，能生成自己的提问和应答； 能够分析学生的特征，评价和记录学生的学习情况，诊断学生学习过程中的错误并进行补救教学；可以选择不同的教学方法实现以学生为主体的个别化教学。[8]目前应用于远程教育的专家系统有智能决策专家系统、智能答疑专家系统、网络教学资源专家系统、智能导学系统和智能网络组卷系统等。
二 机器人学
机器人学是人工智能研究是一个分支，其主要内容包括机器人基础理论与方法、机器人设计理论与技术、机器人仿生学、机器人系统理论与技术、机器人操作和移动理论与技术、微机器人学。[9]机器人的发展经历了三个阶段：第一代机器人是以 “示教―再现”方式进行工作；第二代机器人具有一定的感觉装置，表现出低级智能；第三代机器人是具有高度适应性的自治机器人，即智能机器人。目前开发和应用的机器人大多是智能机器人。机器人技术的发展对人类的生活和社会都产生了重要影响，其研究和应用逐渐由工业生产向教育、环境、社会服务、医疗等领域扩展。
机器人技术涉及多门科学，是一个国家科技发展水平和国民经济现代化、信息化的重要标志，因此，机器人技术是世界强国重点发展的高技术，也是世界公认的核心竞争力之一，很多国家已经将机器人学教育列为学校的科技教育课程，在孩子中普及机器人学知识，从可持续和长远发展的角度，为本国培养机器人研发人才。[10]在机器人竞赛的推动下，机器人教育逐渐从大学延伸到中小学，世界发达国家例如美国、英国、法国、德国、日本等已把机器人教育纳入中小学教育之中，我国许多有条件的中小学也开展了机器人教育。
机器人在作为教学内容的同时，也为教育提供了有力的技术支撑，成为培养学习者创新精神和实践能力的新的载体与平台，大大丰富了教学资源。多年来，我国中小学信息技术教育的主要载体是计算机和网络，教学资源单一，缺乏前瞻性。教学机器人的引入，不仅激发了学生的学习兴趣，还为教学提供了丰富的、先进的教学资源。随着机器人技术的发展，教学机器人种类越来越多，目前在中小学较为常用的教学机器人有：能力风暴机器人、通用机器人、未来之星机器人、乐高机器人、纳英特机器人、中鸣机器人等。
三 机器学习
机器学习是要使计算机能够模仿人的学习行为，自动通过学习来获取知识和技巧，[11]其研究综合应用了心理学、生物学、神经生理学、逻辑学、模糊数学和计算机科学等多个学科。机器学习的方法与技术有机械学习、示教学习、类比学习、示例学习、解释学习、归纳学习和基于神经网络的学习等，近年来，知识发现和数据挖掘是发展最快的机器学习技术。机器学习（自动获取新的事实及新的推理算法）是使计算机具有智能的根本途径，对机器学习的研究有助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。[12]
随着计算机技术的进步和机器学习研究的深入，机器学习系统的性能大大提高，各种学习算法的应用范围不断扩大，例如将连接学习用于图文识别，归纳学习、分析学习用于专家系统等，大大推动了在教育中的应用，例如在建构适应性教学系统中，用机器学习与朴素的贝叶斯分类器动态了解学生的学习偏好，有较高的准确率[13]。基于案例的推理（case-based reasoning，CBR）是一种新兴的机器学习和推理方法，其核心思想是重用过去人们解决问题的经验解决新问题，在计算机辅助教育方面，已经出现了基于CBR的图形仿真教育系统，并且，针对个体特征的教育教学方法研究也有所突破。[14]另外，数据挖掘和知识发现在生物医学、金融管理、商业销售等领域的成功应用，不仅给机器学习注入新的生机，也为机器学习在教育中的应用提供了新的前景。
四 自然语言理解
自然语言理解就是研究如何让计算机理解人类的自然语言，以实现用自然语言与计算机之间的交流。一个能够理解自然语言信息的计算机系统看起来就像一个人一样需要有上下文知识以及根据这些上下文知识和信息用信息发生器进行推理的过程。[15]自然语言理解包括口语理解和书面理解两大任务，其功能为：回答问题，计算机能正确地回答用自然语言提出的问题；文摘生成，计算机能根据输入的文本产生摘要；释义，计算机能用不同的词语和句型来复述输入的自然语言信息；翻译，计算机能把一种语言翻译成另外一种语言。由于创造和使用自然语言是人类高度智能的表现，因此对自然语言处理的研究也有助于揭开人类高度智能的奥秘，深化对语言能力和思维本质的认识。[16]
自然语言理解最早的研究领域是机器翻译，随着应用研究的广泛开展，也为机器人和专家系统的知识获取提供了新的途径，例如由MIT研制的指挥机器人的自然语言理解系统SHRDLU就可以接收自然语言，进行人机对话，回答关于桌面上积木世界中的各种问题。同时，对自然语言理解的研究也促进了计算机辅助语言教学和计算机语言设计等方面的发展，例如“希赛可”网络智能英语学习系统，这个基于网络的“人-机”语境的建立，突破了普通英语教师和传统的单机的多媒体教学软件所能具备能力限制，也比建立于网络的“人-人”语境更具灵活性，可以为远程学习者提供良好的英语学习支持，在国内第一次系统地将用自然语言进行的人机对话系统应用在计算机辅助外语教学上，在国际上也是一种创新。[17]
五 人工神经网络
人工神经网络就是在对大脑的生理研究的基础上，用模拟生物神经元的某些基本功能的元件（即人工神经元），按各种不同的联结方式组织起来的一个网络，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某个方面的功能，例如可以用于模仿视觉、模式识别、声音信号处理、控制、故障诊断等领域，人工神经元是人工神经网络的基本单元。[18]人工神经网络有两种基本结构：递归（反馈）网络和多层（前馈）网络，两种主要学习算法：有指导式学习和非指导式学习。
人工神经网络从模拟人类大脑神经网络的结构和行为出发，具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力，特别适合于处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题，[19]这使人工神经网络具有更大的发展潜能，目前已经开发和应用的人工神经网络模型有30多种。人工神经网络在教育中的应用大多是与教学专家系统相结合，以此来改进教学专家系统的性能，提高智能性，使其在教学过程中对突发问题具有更好的应对能力。人工神经网络在学校管理中也得到应用，例如采用误差反传算法（BP）的多层感知器已应用于高校管理之中。
六 分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence，DAI)
分布式人工智能是分布式计算与人工智能结合的结果，研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型，主要研究问题是各Agent之间的合作与对话，包括分布式问题求解和多Agent系统两个领域。[20]分布式人工智能系统一般由多个Agent组成，每个Agent又是一个半自治系统，Agent之间及Agent与环境之间进行并发活动并进行交互来完成问题求解。[21]由于分布式人工智能系统具有并行、分布、开放、协作和容错等优点，在资源、时空和功能上克服了单智能系统的局限性，因此获得了广泛的应用。
分布式人工智能中的Agent和多Agent技术在教学中的应用逐渐受到关注。在教学中引入Agent可以有效地提高教学系统的智能性，创造良好的学习情境，并能激发学习者的学习兴趣，进行个性化教育。目前，Agent和多Agent技术多用于远程智能教学系统，通过利用其分布性、自主性和社会性等特点，提高网络教学系统的智能性，使教学资源得到充分利用，并可实现对学习者的学习行为进行动态跟踪，为学习者的网络学习创造合作性的学习环境。在网络教学软件中应用Agent技术的一个典型是美国南加利福尼亚大学（USC）开发的教学Adele（Agent for Distance Education - Light Edition） [22]。Agent技术在网络教学软件中取得的良好效果，促进了研究者对分布式人工智能在教育中的应用研究。
综上所述，科学技术的发展将会推动人工智能技术在教育中应用的广度和深度。从人工智能的应用趋势来看，人工智能在教育中应用的扩展可以通过以下三个方面进行：一是人工智能与其他先进信息技术结合。人工智能已经与多媒体技术、网络技术、数据库技术等有效的融合，为提高学习效率和效度提供了有力的技术支持，而引起教育技术界广泛关注。[23]例如人工智能技术通过与多媒体技术相结合，可以提高智能教学系统的教学效果；与网络通讯技术相结合，可以提高和改进远程教育的智能性。二是人工智能应用研究领域间的集成。人工智能应用研究领域之间并不是彼此独立，而是相互促进，相互完善，它们可以通过集成扩展彼此的功能和应用能力。例如自然语言理解与专家系统、机器人的集成，为专家系统和机器人提供了新的知识获取途径。三是人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸与扩展，这些新领域有分布式人工智能与Agent、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现以及人工生命等[24]，这些发展与应用蕴藏着巨大潜能，必将对教育产生重要的影响。
技术发展不断发挥着引导教育技术研究的作用，一种新兴技术的出现总是会掀起相应的研究热潮, 引发对技术在教育中应用的探讨、评价以及与传统技术的对比。[25] 人工智能作为一门交叉的前沿学科，虽然在基本理论和方法等方面存在着争论，但从其研究成果与应用效果来看，有着广阔的应用前景，值得进一步的开发和利用。
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人工智能技术作为社会媒介化发展的特殊产物，不仅能够建构起智能媒介化的信息社会，更能深入到传媒研究领域，引导影视传媒研究朝着“互联网+教育”的方向发展。当前影视传媒教育正面临重要的转型阶段，如何通过媒介信息技术调整现有的理论学习模式和教学培养目标，已经成为影视教育进行改革创新的突破口。基于人工智能为教育信息化带来的机遇和挑战，影视教育正致力于从“刀切教育”迈向“精准教育”，从“课堂缺席”转为“课堂在场”，从人才培养模式到教育信息平台搭建，都在不断强化智能教育培养，力求为影视传媒教育的智能化改革和实践提供决策依据。
一、影视教育智能化发展的应用价值
智能化影视传媒研究是教育信息化极为重要的应用场景，人工智能技术不仅拓宽了影视传媒教育的研究方向，同时也在技术手段、渠道搭建、傳媒伦理等层面发挥着重要作用。
1.消除数据鸿沟，发挥智能传媒教育技术赋能和知识平权的双重功能。影视传媒研究是以实践为基础的理论性教学，以培养创新型和复合型人才为教育目标。教育学者是影视文化传播的驱动者，因个体间存在传播技能、信息储备和交往行为方面的差异，造成影视传媒教育具有严重的知识鸿沟。在影视研究学者步入算法教育的重要阶段，智能教育平台可通过读取人的反馈改变原有的教学模式，调整每一位受教育者的天赋类型。与此同时，教育学者能够充分利用算法技术和人工智能手段，获取定制化的影视资源和学习条件，以技术逻辑引导学习流程，用分析框架提高教学模式的理论性和可操作性，通过强化教与学的变革场景，激活文化创作的想象力和逻辑性思维，使科技创新在理性与感性、理论与实践的引导作用下，从一般的理论教学形成智能媒介化的信息教学模式，从单向传授转变为双向互动的学习教育模式。
2.拓宽学习渠道，推动教育形态从理论课堂到智能媒体教育课堂的变革。人工智能技术与影视教育教学的深度融合，正引发起一场新的教学革命。从教育手段和学习途径上来看，原有的课堂教学已无法满足理论和实践的双重需求，大数据催生出的智能化影视教育，在虚拟世界和现实世界间搭建起新的算法课堂，利用人工神经网络简化理论教学的概念，又通过具有超强运算能力和通讯能力的技术手段协助实践操作。例如，人工智能照相机作为辅助型的教学工具，被运用于智慧课堂的摄影实践教学中，借助云端技术和物联网连接远程数据中心，可以帮助不懂摄影技术的学习新手尽快了解电影拍摄的理论框架和基本技能，推动教学场景从应用性教学到智慧型课堂的氛围建构。人工智能与影视教学的跨界融合，成为智能传媒教育进行颠覆式创新的重要表现形式，教育形态正逐渐从智慧课堂过渡到智慧校园，从传统的理论范式过渡到智慧媒体的应用型范式，帮助构建起新的学科话语体系。
3.重视传媒伦理，推动智能化影视传媒教育价值观和技术性的生成。人工智能是以追求效益为初心的理性工具，在技能研发阶段尚未对伦理规范提出强制要求，技术伦理向来是人工智能难以逾越的一道鸿沟；影视传媒教育则是以培养学生的伦理观和价值观为出发点，重视以道德审美为核心的理性意识。智能化传媒教育将信息技术和影视教学进行结合，使得理性工具得以同理性意识深度融合，人文关怀建立在技术作用之上，这既是培养受教育者核心价值观的时代需要，亦是强化人工智能技术伦理的有效途径。人工智能时代，强调智能化影视传媒教育技术性和价值观的生成，与其说是建立在影视教育应用场景上的技术伦理规范，不如说是借信息技术完成对传媒伦理和受教育者价值观的理性建构，让人工智能发展紧密联系意识形态和伦理道德问题，加深技术手段和教育学习的彼此作用，从而获得传媒教学在伦理层面的共识。随着传媒影响力的逐步扩大，以内容为载体的影视教学活动意味着要担负起更重要的教学责任，学科研究核心价值观的建设必须以注重传媒伦理和技术伦理为教学基础，重新建构现有的伦理道德观念，为人工智能技术注入价值观的活的灵魂。
二、影视教育智能化发展的风险问题
人工智能技术的迅速发展，赋予影视传媒教育极大的应用价值，与此同时也面临着潜在的风险问题。
1.灌输式教育仍占据主流，智能化影视教学陷入价值认知困境。在人工智能技术出现以前，理论+实践的教学策略已经成为一种固定的形态存在于传统影视教学工作中，受教育者根据统一的培养目标规划自己的学习方式，包括影视创作及影视理论等相关课程都按照相同的培养模式进行。由于教育主体对人工智能的认知存在两极分化的现象，过往只能够通灌输式对学生进行强制教育，智能化影视教学则是处于小范围内的实践和创新。对影视教育而言，理论与实践是学习的内容，继承与创新才是研究的实质。明确人工智能教育的价值认知，从灌输教育逐步迈向定制化教育，为高校的人才培养提供重要的智力支持，应当是影视教育智能化转型发展的着力点。
2.智能教育应用场景缺乏思考，其深度和广度有待进一步挖掘。当前，智慧课堂、智慧校园的出现奠定了智能传媒教育的基本雏形，依靠大数据、物联网等信息技术支撑的智能传媒教育，在平台搭建层面已出现显著性成果，但对应用场景的深度和广度挖掘还存在明显问题。影视教育智能化应当以追求个性化和定制化教育为目标，崇尚的是终身学习的教学理念，不应当将人工智能技术仅局限于传统的教学课堂，除了要从“线下”走向“线上”，还需要考虑到以人机交互为主要形态的教学应用场景，挖掘人工智能教育更多的应用情境和展现方式，从而对影视课堂的理论与实践教学价值提供合理的在场性证明。
3.专业壁垒依然存在，智能化教学成果马太效应极为明显。智能教育世界要求培养更加多元化的应用型人才，但人工智能的马太效应逐渐渗透到影视传媒教育工作中，也会导致教学成果受到出现严重的失衡现象，难以满足高校对人才培养的多元化需求。作为艺术研究的影视教学活动，其科学精神和创新实践同样重要。尤其在媒介融合背景下，要想推进受教育者从“影视学者”逐渐过渡到“影视作者”，人工智能不仅需要满足师生的定制化教学任务，还应当破除专业和行业的壁垒，对其相关联的学科和传媒领域进行合作，才能够改变当前智能化影视教育在教学模式上面临的不足，不断为社会输送更多的应用型人才。
三、影视教育智能化发展的转型实践
面对智能传媒教育的风险与挑战，影视专业更应当立足于自身的教育发展特色，从人才培养模式、应用场景建设、教育资源整合等方面，推进影视教育智能化发展的转型实践。
1.从“灌输教育”走向“精准教育”，创建新的人才培養模式。智能传媒教育范式的自主性建构，应当立足于对传统教学效率和人才培养模式的颠覆。基于当前影视传媒智能化发展在人才培养模式层面的不足，其转型实践需要从受教育者的个性化需求出发，在师生、家长和社会的通力合作下，创建新的人才培养模式，利用碎片化学习完成系统化的学习过程，逐渐从“灌输式教育”走向“精准化教育”。例如，人工智能时代对影视学生的培养更趋向于“以个人为导向的系统化学习”，通过前期对受教育者的大数据整理，对每一位同学的逻辑性、想象力、创造性和沟通能力等进行分析，从影视理论和影视创作两大方向出发对受教育者形成定制化的学生画像，并提供针对性的智慧作业，帮助教师采集学生的学习情况，从而实现规范化的信息管理。可以预见的是，智能传媒时代，“互联网+教育”学习模式的生成，在推动知识平权化等方面发挥重要价值，成为影视教育智能化追求的重要转型路径。
2.从“课堂缺席”走向“课堂在场”，打造新的传媒教育平台。人工智能不仅要改变传统的人才培养模式，同样也应当提供更加多元化的学习应用场景。过去的影视研究多局限于单一的课堂场景，采用课上理论和课下实践的方式进行授课，完成影视教学的闭环。人工智能时代，影视传媒教育应当调整原有的受教育模式，通过搭建合理的人工智能应用平台，可以巧妙地将课堂场景与智能技术结合起来，为受教育者提供更加多样性的教学应用场景，从而实现成长课堂的“在场共生”。例如，人工智能可以带动影视制作的推陈出新，通过搭建智慧超媒体系统，将电影屏幕从影院搬到校园，自动生成无穷界面。与此同时，影视传媒的智能化还可以帮助教师自动生成电影梗概，将理论性教学转变为可视化形象，使电影理论同定制化的影像人物之间建立匹配关联，让教育场景从线下逐步延伸到线上，为影视研究提供重要的云服务。
新课改要求教学应当促进学生全面发展，其中，对创新思维和实践能力的培养尤为重视。初中阶段如何科学、有效地培养学生的创新思维与实践能力是每一个教育者需要思考和研究的问题。
一、创新思维与实践能力的培养
1.创新思维与实践能力的重要性
每个人都拥有创造能力，这种能力是可以开发的，并对学生人生发展起重要作用，如何科学开发学生的创造能力，离不开对创新思维和实践能力的培养。教师应该有意识的发现和训练学生的创新思维，多锻炼学生的动手能力，提高他们的实践能力，为学生主动创造做准备。
2.培养创新思维与实践能力的途径
培养创新思维和实践能力的途径有很多，初中阶段学校的数学课、自然科学课、社会实践课、信息技术课等课程是培养学生创新思维和实践能力的有效途径。其中以人工智能教育为重点的信息技术课可以利用编程技术、信息化技术、大数据技术的学习，高效、系统地开发学生创新思维，科学地提升学生的实践能力。
二、人工智能教育与信息技术课的融合
当前，人工智能技术发展得如火如荼，语音识别、机器翻译、计算机交互、计算机视觉、机器阅读识别等技术的突破，向我们展示了人工智能的优越性和未来前景，很多地区和学校也已将人工智能教育，如编程、信息处理，作为必修内容纳入了学校的教学大纲之中。人工智能教育包含编程、大数据、机器人等多个技术领域的学习，中学阶段可以利用信息技术课将人工智能教育的相关内容融入教学中，例如：Python编程、APP制作、机器人教育。
在初中信息技术教学中，应当向学生传授编程的相关知识，让学生初步认识编程、了解编程常识，并引导学生利用计算机进行编写代码。利用现代教学思路和教学创新激发学生兴趣，提高学生信息技术课学习效率和实践能力。为学生打造智能化、个性化，富有创造性的学习体验。
三、人工智能教育的实践要求
在信息技术课程的教学过程中融入编程等人工智能知识，可以丰富教学内容，拓宽学生视野，增加学生知识储备，同时也能有效激发学生兴趣，满足学生好奇心，转化为实践、创新的动力。但是在实施人工智能教育的过程中，需要注意以下几个问题，以信息技术课中编程教学为例：
1. 要考虑学生的接受度，体现量力性教学原则，不超纲不越级。
2. 要注重环境的创设，打造轻松愉快的学习环境，充分调动学生热情，帮助激发学生创新思维和实践动机。
3. 要注重编程常识的普及和实践引导，给学生充足的思维空间和操作机会。
4. 要注重教学的系统性和连贯性，加强编程技术同信息技术知识、其他人工智能技术的关联，为学习的水平、顺向迁移打好基础。
只有明确教学目标，不断地优化教学过程，监控各个环节，加强与学生沟通，积极开发和训练学生的创新思维和实践能力，才能将人工智能教育的效果最大化，从而不断提高人工智能教育的教学质量。
四、人工智能教育存在的问题
自新课改提出了信息化教育后，我国不少地区已经开始探索人工智能教育问题，尤其在义务教育阶段，开展了各种形式的人工智能教育，但是由于各地区经济发展水平不同，教育基础、教学水平和资源条件不同，正面临着诸多问题。
目前在我国中学阶段，人工智能教育发展水平整体较低，存在着地区不均衡、教育资源不均衡、教学水平不均衡、学生学习程度不均衡等多方面问题，需要人力物力财力的持续投入，优化人工智能教育平台，完善人工智能教育基础设施，让人工智能教育更规范。同时，教育工作者也需要不断研究、调整教学模式，更好地激发学生创新思维，提高实践能力。
五、结语
本文通过中学生信息技术课和人工智能教育的结合，浅谈人工智能教育与培养学生创新思维、实践能力的关系。人工智能教育的实施有利于中学生开发创新思维，提升动手能力，可以和多学科联动教学，加强学科间的联系，促进学生全面发展。目前在我国中学阶段，人工智能教育发展水平整体较低，存在着地区不均衡、教育资源不均衡、教学水平不均衡、学生学习程度不均衡等多方面问题，仍需教育工作者不断研究改进，让人工智能教育更规范，更好地激发学生创新思维及实践能力。
参考文献
一、网站的构建
1.网站框架设计
我国高中阶段人工智能教育还处于起步阶段，据调查，全国已开设人工智能课程的中学不超过十所。事实上，对于人工智能这一前沿学科，大部分信息技术教师还缺乏足够的了解，因此对于该课程的开设也一直处于观望状态。考虑到人工智能教育的实际情况以及网站的主要对象，我们以高中信息技术选修课教材《人工智能初步》为基础，按教学内容设置和划分栏目，同时又围绕“学人工智能、教人工智能、用人工智能、机器人专题”四大专题进行内容重组。当然，网站的基本架构并非一成不变，它需要在实际应用中进行检验与修正，最终实现网站的完美架构。依据上述思路建构的网站基本框架如图1所示。
2.网站的栏目设计
新闻栏目以图文的形式人工智能发展的最新情况，这是激发并维持广大师生关注人工智能的基础，也是师生获取最新信息的窗口。子栏目“中国动态”“欧美动态”等分别介绍了各地区最新的人工智能信息，尤其是机器人产品的新闻。子栏目“会议论坛”，“比赛通知”为师生、参与比赛提供服务。
论文栏目是作为资源型网站的基础。子栏目“教学研究”主要面向从事人工智能教育的研究者和教师，探讨教学方法、分析教学案例、推荐教材和参考书，为更好的开展人工智能教学提供理论依据。子栏目“学习乐园”主要面向学生，展示活动实录、阐述学习感受，聆听专家意见，为更好的学习人工智能提供事实参考，教师也通过“学习乐园”来了解学生的所思所感所想。子栏目“赛事规则”介绍了各个地区和各级机器人比赛的一些规则，有利于师生更好的进行人工智能的教与学。
资源、视频、图库、酷站：这四个栏目是资源型网站的核心。尤其是资源模块中的子栏目“电子书刊”“教学课件”“人工智能软件”分别以不同的文件格式向师生提供教与学的资源，使其能快速准确地获取符合需求的资源，免去了在因特网上盲目搜索出现大量冗余信息的麻烦。网站整合了文本、视频、图片等多媒体信息，以丰富多彩的形式呈现资源，增强了网站的吸引力和信息的可阅读性。
爱问栏目是作为学习型网站的基础，也是本网站的一大特色。“爱问”是采用了模仿“百度知道系统”的程序设计，更注重知识的答疑解惑。我们将此栏目划分为“学人工智能”“教人工智能”“用人工智能”“机器人问题”四个子栏目，师生可根据各自的需要进行提问、回答问题、搜索问题等操作。同时，设立了积分制，激发师生提问和回答问题的热情。
用户中心栏目是学习型网站的核心。作为一个专题网站，必然要十分强调学习的功能。子栏目“网络书签”的功能可以使学习者记录自己所浏览过的或所感兴趣的网页，便于在下次登陆后继续学习。在子栏目“信息”功能中，学习者可以新闻、论文、资源、爱问等信息，待管理员审核通过后即可在网站中显示出来。另外，教师也可在教学过程中通过此模块要求学生提交作业，便于教师随时随地的批改作业。
二、网站的访问数据分析
人工智能教育专题网站从开设至今将近8个月的时间，已经有超过1万的独立访客访问了本站，我们选取了最近访问的2000位独立访客进行研究。通过对地域、被检索方式、受访页面及回头率的分析，可为网站下一步的改进与完善提供依据，为其他人工智能教育类网站的建设，在网站的用户类型，网站的内容选择与更新，网站的推介宣传等方面提供参考与借鉴。
1.地域分析
在统计到的访问该网站的地域中，国外共有12个国家访问了本网站。国内除西藏、澳门之外，其他省份、直辖市、特别行政区都有访问过本网站，这为我们今后在高中普及人工智能教育提供了有力的依据。但是，通过图2的数据我们也可看到，各个地区间的访问量差距较大，并且访问量靠前的几个省份基本上是沿海地区，而中部和西部地区的访问量比较少，所以在今后的工作中不仅要加强网站本身的建设和宣传，更要把人工智能教育的理念推广到中部和西部地区，使那里的中小学师生也接触人工智能的知识，激发他们对信息技术美好前景的向往。
2.被检索方式分析
搜索引擎是网络上最常用的获取资源的方式。掌握用户使用搜索引擎的情况，有助于了解网站的被检索方式。统计搜索关键字的次数，有助于了解网站被检索访问的原因。在专题网站建设完成后，向“百度”、“Google”等大型搜索引擎系统提交收录网页申请是极其必要的，它有利于提高网站的知名度和访问量。而在网站中增加“人工智能”，“prolog 源程序”等文字内容，将会有利于用户在盲目搜索时能访问到该专题网站。
3.受访页面分析
受访页面是指用户访问该专题网站时所停留的页面。通过对受访页面的统计，使我们能够掌握用户相对较为关注网站的哪些内容。表1数据中“学人工智能”占23.82%，“资源下载”占了16.32%，表明用户对人工智能的知识还不是很了解，对人工智能的认识还停留在“学”的层面，远未达到“教”的程度。人工智能教育类网站在建设中，如果能提供大量的人工智能的基础知识以及丰富的可下载资源，将会显著提高网站的受欢迎度以及用户的认可度。
4.回头率分析
在网站访问统计中，通常将距离上次访问超过12小时的再次访问记录为一次回头。通过对回头率的统计（表略）看出该专题网站的粘性不是很高，尤其是3次回访以上的用户还不多。通过对部分用户访谈后了解到，网站的更新速度慢，资源较少，内容偏难是其不愿进行多次回访的主要原因。所以，人工智能教育类网站在维护期间要注意内容的时效性、丰富性、通俗性才能保证网站访问的可持续性。
三、网站建设的若干思考
目前国内外有关人工智能的专题网站不多，针对人工智能教育的网站更少。在可供借鉴的成熟案例较少、研究又处于刚起步阶段的情况下，有必要对我们的工作进行反思总结。通过上述访问数据的分析，以及在人工智能教育专题网站建设的准备阶段，实施阶段及运行阶段的实践，我们认为在建设人工智能教育类网站时应当注意以下几个问题。
1. 充分关注用户信息
访问量是综合类或门户类网站的生命线，应当尽可能地拓宽访问者的类型与层次。但人工智能作为一门新兴学科，其专题网站的学科性特点甚至比普通的专题学习网站还要突出，因此单从访问量上来说，它是无法和门户类网站相比的。所以在建设的初期首先就要考虑的网站的对象问题，也就是要关注哪类人访问了网站。只有准确的掌握了用户的信息才能更好提供用户需要的资源。
在这里，人工智能教育专题网站是通过以下三种手段来获取用户信息的。
第一，用户必须注册才能访问网站，注册的内容包括年龄、身份、学历，电子邮件等内容。
第二，在网站中设立“网站调查”栏目，可以对“你是如何知道本站的”，“你觉得本站建设的如何”等内容教学在线调查。
第三，通过“中国站长站”等专业的数据收集程序来获取用户基本信息，可收集到用户地域、受访问页面、用户回头率等信息。只有掌握了准确的用户信息，才能更好的为用户提供服务。
2.与用户携手共建网上资源
人工智能的子学科门类众多，仅高中教材《人工智能初步》中就有知识及其表达、推理与专家系统、人工智能语言与问题求解等多个主题。而且我国的人工智能研究相对薄弱，很多资料都是外文的。任何一个人要很熟练的掌握人工智能的各个内容是很困难也是不现实的。我们通过一年多的实践也体会到，仅仅依靠课题组成员很难保证网站资源库内容的全面性和针对性。所以在网站最新一次改版中，我们增加了用户的信息功能，使得用户自己可以新闻、添加文章，上传资源，只要经过管理员审核即可在网站中显示。
另外，在人工智能教学过程中，我们也充分利用学生的优势，要求学生以作业的形式提交文本和视频资源，并将作业的数量和质量作为考察学生学习效果的一个指标。这些举措保证了网站内容更新的时效性和内容的针对性。用户所的就是用户所关注的，用户所关注的就是网站所要收集的。
3.通过多种形式充分发挥网站作用
目前，全国高中开设了“人工智能初步”选修课的学校极少，教师手头上可供选择的教材也只有5套。从专题网站上统计的数据来看，虽然网站目前的用户主要是教师，但“学人工智能”页面访问量却远多于“教人工智能”。从这些情况看，单靠几个人工智能教育类的专题网站无法从根本上解决高中人工智能教育现阶段所面临的窘境。所以，在条件允许的情况下，可以通过研修班、会议论坛等形式组织教师进行面对面的交流。
例如，我们就在2007年5月25日至27日在浙江师范大学举办了全国首届“高中人工智能课程研修班”，来自全国十个省市的70余位信息技术教师及教研员参加了研修班的学习。在研修活动中，教师不仅学习了人工智能的知识，也对人工智能教育的现状及发展过程中遇到的问题做了充分了探讨和交流。本次研修活动结束后，人工智能教育专题网站则成了学员们交换信息、交流体会、共享资源的有效平台。
四、结束语
总之，借助专题网站的平台作用开展各种活动，不仅弥补了人工智能教育网站缺乏面对面交流和互动的缺点，也为把网站资源建设的更具针对性提供了有效帮助。
参考文献：
[1]张剑平. 关于人工智能教育的思考[J] .电化教育研究.2003，（1）.
人工智能概念是20世纪五六十年代正式提出的，随着信息技术的不断发展，人工智能已成为一门新的技术科学。时至今日，人工智能技术的发展经历了人工智能起步期、专家系统推广期和深度学习期等阶段，而在应用领域也取得了重大突破，如Google的无人驾驶技术和运用深度学习算法的AlphaGo战胜围棋冠军等。除此之外，人工智能已被日益广泛地应用于经济社会各个领域，在教育领域亦是如此。2018年教育部就印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，要求进一步提升高校人工智能领域科技创新、人才培养和服务国家需求的能力。因此，人工智能必将不断被融合到教育领域，并为大学教育变革提供新方式。基于人工智能的机器学习、人机交互与知识图谱等技术方法，可以为大学英语教师在课堂教学、备课与教学研究等多个方面提供支撑；可以为大学英语教学管理与治理提供决策支持；可以为大学生英语自主学习和教师备课提供智能推荐支撑。目前，学者们已对人工智能对英语教育的影响进行了相关的研究。如高华伟分析了外语作文智能评阅与形成性评价融合策略；刘洋针对人工智能技术与高校英语教学的相互关系，通过调查问卷和访谈等方式，分析了现有计算机辅助语言学习软件和系统的不足，并提出了相应的解决策略；张艳璐对人工智能在给英语教学带来机遇的基础上，探究了人工智能在大学英语教学中的应用；赵生学分析了人工智能时代大学英语教学的变革与策略；严燕分析了人工智能时代英语教学促进学生深度学习的路径。在人工智能时代，人工智能技术必将对大学英语教育领域各个方面产生重大影响，如大学英语人才培养目标、教学内容、教学计划、教学策略、教学模式、成绩评价体系与英语领域科研等方面。针对此，本文在现有研究的基础上，重点从教师和学生两个层面分析人工智能对大学英语教育的积极影响和消极影响，并提出相关建议，以期为大学英语教师教学与大学生英语学习提供参考。
一、人工智能的积极影响
人工智能技术在大学英语教育领域的应用，将对大学英语教学资源、教学模式与大学生二语习得等方面产生积极作用，主要体现为以下几个方面。
（一）丰富了大学英语教与学资源人工智能技术的发展与应用为大学英语教与学提供了丰富的资源。如互联网上含有丰富的英语视频与图片等资源；在线教育平台也提供了大量的英语课程资源，如中国大学生慕课、雨课堂等，它们各具特色，可为教师与学生提供多样化选择。因此，人工智能技术一方面可为大学英语教师提供丰富的教学素材，同时还可根据大学生学习目标与学习习惯等为其英语学习提供丰富的课外资料。同时，很多网络资源可下载或者回放，这样可以使得大学生的英语学习不再受到时间与空间的限制。特别是对于教育资源缺乏的地区而言尤为重要，可以在很大程度上解决教育资源不平衡问题。其中，百度教育大脑的智能备课系统便是典型应用案例。其依托百度人工智能、大数据和云平台的优势，整合了丰富的优质资源。对于教师而言，此平台可按照教学进度为教师提供经过筛选的教学素材，节省教师的备课时间，提高其工作效率。
（二）丰富了大学英语的教学方式传统的大学英语授课往往以线下课堂教学方式为主，而人工智能技术的使用丰富了大学英语单一的教学方式。可利用网络平台，如雨课堂、慕课平台等，开展大学英语线上教学模式或者线上线下混合教学模式。新的教学模式有利于教师在大学英语教学过程中采用不同的教学策略。使用新的教学模式和不同的教学策略可以提高大学生学习英语的兴趣，进而有助于提高大学生英语习得的效率。
（三）提高了大学生英语习得的效率由于英语习得是一个复杂的心理过程，与大学生的情感因素、学习动机等密切相关。采用人工智能技术的大学英语线上教学方式，使得教师与学生之间不是面对面的交流互动，可以在一定程度上缓解学生焦虑、害怕等情绪，有利于学生的英语学习。动机是英语习得中重要的非智力因素，也是影响大学生英语习得效率的重要内在因素之一。学习动机与使用另一种语言的兴趣密切相关。而人工智能技术采用丰富的英语学习资源以及英语教学方式的多样化，这些有助于提高学生学习英语的兴趣，进而增强学习英语的动力。
（四）形成了大学生英语习得分析数据库人工智能技术是以大数据为依托，可以跟踪和记录大学生英语课堂学习和课后学习等各种信息数据，进而可形成大学生英语习得数据库。基于大数据分析与人工智能技术方法，如数据挖掘、关联性分析和回归预测等，可以挖掘大学生英语学习背后的规律特征，了解到每个学生的具体情况。进而构建每个学生的英语学习画像，如学生的线上学习状态、课程作业完成情况、测试成绩和学习方式等。可为教师形成可视化的学生个体和班级整体的学情分析报告。因此该数据库有利于教师掌握每位学生的英语学习状态，掌握学生个体差异，为调整教学方式、教学方法与策略提供支撑。同时，上述数据为大学英语教学与大学生英语习得的研究也提供了数据支撑。
二、人工智能的消极影响
人工智能在大学英语教育领域对教师与学生发挥着积极的作用，同时对他们也产生了一些消极的影响，主要体现为以下几个方面：
（一）对教师的消极影响由于大学英语课堂教学存在一定的缺陷，往往需要改进此教学方式。而人工智能技术的应用，虽有助于大学英语教学改革，但还需要教师熟练掌握人工智能相关技术的使用，会给信息技术能力比较薄弱的教师造成压力。借助人工智能平台，大学英语教学不受时间、空间和学生人数等影响，势必会减少大学英语教师的需求，造成大学英语教师面临失业的压力。进而影响大学英语教师的工作积极性，以及大学英语教学质量。
（二）对学生的消极影响根据语言资本理论与期望价值理论，大学生英语学习的期望价值主要是经济期望价值。而大学生英语学习的期望价值与学习目的和行为密切相关。比如大学生英语学习经济期望价值主要体现为学习英语对未来找工作很重要，可以增加经济收入。而人工智能技术在语言领域的应用，势必会影响大学生对英语学习的期望价值。如人工智能翻译机的出现，使得各种语言之间翻译非常容易。即使不懂英语，也可使用它进行英语交流。因此，人工智能技术在英语领域的应用，将降低大学生英语学习的期望值，进而影响他们英语学习的兴趣与目的。
中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044(2007)12-21667-02
The Application of Artificial Intelligence in Education
HU Ji-li,YIN Yun-xia
( Anhui University of Traditional Chinese Medicine, Hefei 230038,China)
Abstract:As a result of the interpenetration of older branches into each other, scientific theories and their application of Artificial Intelligence have expanded into nearly all the areas of human activity. This paper introduces the application of Artificial Intelligence in education, especially deals with Intelligence Computer Aided Instruction based on the artificial Intelligence.
Key words:Artificial Intelligence;CAI;expert system;knowledge base
1 引言
人工智能作为当今世界三大尖端技术(空间技术、能源技术和人工智能技术)之一，是计算机科学的一个分支，它的目标是构造能表现出一定智能行为的。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学和哲学、机器学习、计算机视觉等。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的，主要研究领域有专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决定支持系统和人工神经网络。它总的来说是面向应用的，随着人工智能的诞生和发展， 人们开始把计算机用于教学领域。同时， 自七十年代以来， 有教学能力的专家系统得到研制。人工智能技术与专家系统的成就， 促使人们把问题求解、知识表示这些技术引入计算机辅助教学(CAI) ， 这便是智能型计算机辅助教学(CAI)。
近几十年来， 随着人工智能技术的日渐成熟， 它的一些研究成果被陆续应用到教学领域， 推进了教育发展改革和教学现代化进程。人工智能在教学系统的重要性也已形成共识。
2 人工智能在教育中的作用
目前在教育技术中涉及到AI的主要有以下领域：
2.1 知识的表示与访问
基于人工智能的知识表示是以知识为对象，以计算机的软硬件和计算机科学及人工智能和专家系统技术为工具，以哲学、心理学和逻辑学等为方法和指导，将知识表达成计算机可以直接处理的“知识库”，使用“计算机的智能”来模拟人类专家或“人类智能”，对知识进行快速、精确、自动、科学的处理。它不属于通常的“数据管理或信息管理”的“数据”层次，而是属于“知识处理”或“知识”的智能化层次。其主要内容是对于知识进行形式化的表示、自动化的推理，智能化的教学或创造。计算机辅助教育是其中重要的组成部分。
2.2 符号计算
符号计算包括数值计算、符号计算和函数作图。其代表软件是Mathematica，当该软件在1988年第一次，对科技及很多其他领域的计算机使用方式产生了深刻的影响。Mathematica 1.0时，商业周报将其列入当年最重要的十大新产品名单。这标志着现代科技计算的开始。Mathematica也被大量地用于教育:有成百上千的课程，从高中课程到研究生课程用它作基础。随着各种学生版的，Mathematica也已成为全世界各种不同专业学生的重要工具。
2.3 对学生错误的自动诊断
采用人工智能技术，使得教学过程中系统可以自动诊断学生的学习水平，不仅能发现学生的错误，而且能指出学生错误的根源，从而做出有针对性的辅导或学习建议。而且根据学生的特点自动选择教学内容，自动调整教学进度，自动选择教学策略与方法。
2.4 实现智能性超媒体教学系统
超媒体系统有理想的教学环境，容易激发学生的学习兴趣和学习主动性，但不能保证达到预期的学习目的，而且由于不了解所要教的对象，所以不能做到有针对性的指导，不能因材施教。智能辅助教学系统正好与此相反。将二者结合起来，就可实现性能互补，从而研究制出新一代高性能的智能超媒体教学系统。
3 人工智能应用于教育的新方向：ICAI
3.1 传统CAI的不足
传统的CAI由于其集成性、交互性、多媒体性等特点，在教学中可以极大地激发学生的学习动机，提高教师的教学效率和学生的学习效率。但在使用过程中，CAI的一些弱点也逐渐暴露出来。主要表现有:
(1)缺乏人机交互能力
现有CAI 大多以光盘作为信息的载体， 将教材中的内容以多媒体的形式展现出来， 教学信息是按预置的教学流程机械式地提供给学生的， 学生接受起来很被动。而且在课堂教学中， 一般也只能通过教师按预定的课件流程进行操作， 无论学生还是教师都不能很好地参与教与学的过程， 因此人机交互没有很好地实现。
(2)缺乏教师与学生的互动
现有的CAI 课件在学生自学、进行操作使用时，如何学习都是学生自己的事。教师不能完全了解学生的情况，学生在碰到问题时，也不能向教师求助，师生之间是互相封闭的，软件所起的积极效果大打折扣。同时由于缺乏网络支持，现有的绝大多数CAI 课件是在单机环境下运行的，它们无法利用网络的优势使知识内容快速更新，也更无法提供便捷的学习讨论空间、随时随地的师生交流方式以及远程教学实现的条件。
(3)缺乏智能性
要想面对不同情况的学生进行不同程度的教学过程， 使学生的学习变为主动， 并能由系统自动地提供助学信息而有选择地学习，要想使教师的教学能积极地参与进去并根据系统提供的信息按照学生的认知模型为其准备最适合的学习内容， 给予不同方式的教学模式与方法， 没有智能性的CAI 课件系统， 是很难实现以上目的并达到良好教学效果的。由此可见，现有的CAI 随着人们要求的提高， 已经不能尽如人意。因此以智能CAI 为代表的新的计算机辅助教学系统将是教师在教育技术上需要不断探求、努力实现的发展方向索。
3.2 ICAI－人工智能与多媒体技术的结合
为了克服传统CAI的缺点，需要在知识表示、推理方法和自然语言理解等方面应用人工智能原理。因此很多专家提出了智能计算机辅助教学(ICAI)，智能计算机辅助教学(Intelligence Computer Assisted Instruction－ICAI)以认知学为理论基础。将人工智能技术应用于CAI，是智能化的CAI。在ICAI系统中，允许学生与计算机进行较自由的对话，学生的应答不限于数字或简单的短语。系统能够判定学生应答的正确程度，并给予适当的反馈，而不是简单地说“对”或“错”。ICAI的宗旨在于利用现有计算机技术实现较好的人工智能，模仿人类的交互方式、思维习惯及情绪流动，修饰和掩盖计算机的缺陷。
3.3 ICAI的优点
(1)将教学内容与教学策略分开，根据学生的认知模型提供的信息，通过智能系统的搜索与推理，动态生成适合于个别化教学的内容与策略。
(2)通过智能诊断机制判断学生的学习水平，分析学生产生错误的原因，同时向学生提出更改建议、以及进一步学习内容的建议。
(3)通过对全体学生出现的错误分布统计，智能诊断机制将向教师提供教学重点、方式、测试重点、题型的建议。
(4)为教师提供友好的教学内容、测试内容维护界面，无需改变软件的结构即可调整教学策略。
(5)通过对学生认知模型、教学内容、测试结果的智能分析，向教学督导人员提供对任课教师教学业绩评价的参考意见。可以说，一个理想、完美的ICAI系统就是一个自主、优秀的“教师”。
3.4 ICAI的标准
以现有的科学技术水平而言，短时期内显然无法实现具备上述全部功能的ICAI系统。一般认为，只要具有下列一个或几个特征的CAI系统就可以称之为ICAI系统。
(1)能自动生成各种问题与练习。
(2)根据学生的学习水平与学习情况选择与调整学习内容和进度。
(3)在了解教学内容的基础上自动解决问题，生成解答。
(4)具有自然语言生成与理解能力，以便实现比较自由的教学问答系统，提高人机交互的主动性。
(5)对教学内容有解释咨询能力。
(6)能诊断学生错误，分析原因并采取纠正措施。
(7)能评价学生的学习行为。
(8)能评价教师的教学行为。
不难看出，ICAI与传统的CAI相比，更加符合教育教学的规律，切合学生的认知习惯，具有明显的优越性。
3.5 ICAI的结构
ICAI主要由三个模块组成:专家系统模块、教师模块和学生模块。
(1)知识库
知识库是实现知识推理与专家系统的基础，而建造知识库的前提则是要解决知识的形式化，人工智能技术在教育中的应用表示以及知识的访问与调用问题。因此，知识的表示与访问是人工智能的核心技术之一，也是将AI引入教育领域必须首先解决的一个难题。
ICAI中的资源库应该包括以下一些内容:
①多媒体素材库:包括所要呈现的知识的一些素材，包括:文本、图像、声音、动画及数字影象等多媒体教学资源。这些用于多媒体数据库管理，便于分类、增删、修改及查询等操作。
②教学内容库:教学内容库用于存放教学内容，包括领域知识库(含辅助知识库、提示帮助库、练习题库，和测试题库)。这些教学内容，包括习题和试题分章、节、课及知识点等有序存贮。供专家决策系统调用。
(2)学生模块
学生模块主要包括以下三个模块:学生登陆模块、学生水平评价模块和学生监督模块。
①学生登陆模块:利用该模块主要用于学生使用ICAI时登录，第一次登录时学生输人姓名、性别、年龄、学历等相关信息，然后对学生进行询问，选择合适的测验题对学生进行初测推荐学习计划。当再次登录时，系统根据保存的信息安排合适的学习内容。
②学生水平评价模块:学生水平测试模块用于评价某一教学单元学习完后测试成绩。通过测试等因素分析，可以比较确切地了解学生的具体情况，从而制定出合理的教学策略和教学过程
③学习监测模块:学习检侧模块用于监测记录学生的日常学习情况，记录学生学习某教学单元时的参数值，并记录在学生档案中。包括:学生目前学习单元号；学习方式；正常学习、练习、提前浏览、学后复习；学习时间；学生提示问题的类型和次数；学生本次练习出错次数。
(3)专家决策模块
CAI中的专家决策系统可以看作专家系统中的推理机。专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域，它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术，模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种问题，其水平可以达到甚至超过入类专家的水平。计算机中存有人类专家的知识并具有推理能力，从而可解决诊断、规划、调度、预报、决策等要靠人类专家才能完成的任务。
成功的例子如:① DENDRL系统的性能已超过一般专家的水平，可供数百人在化学结构分析方面的使用;②MYCIN系统可以对血液传染病的诊断治疗方案提供咨询意见经正式鉴定结果，对患有细菌血液病、脑膜炎方而的诊断和提供治疗方案已超过了这方面的专家。
ICAI根据学生模块提供的学生学习情况，通过智能系统的搜索与推理，得出智能化的教学方法与教学策略，能够较科学地评估学生的学习水平，还可以通过分析学生以往的学习兴趣和学习习惯，预测学生的知识需求和常犯错误，动态地将不同的学习内容、学习方法与不同的学生匹配，智能地分析学生错误的原因，进而有针对地提出合理的教学建议、学习建议以及改进方法，既提高了学生学习的满意度，激发了学生的学习热情，也对教师教学提供了客观的依据和科学的方法。
4 结束语
由此可见人工智能技术已经逐步应用于计算机辅助教学中，与教学现代化有着密切的关系。人工智能技术的发展也必将会对ICAI 的发展起到巨大推动作用。近几年来，人工智能的研究者们尝试着使学生脱离“辅导学习”的过程来接受新知识，而采用“通过活动进行学习”的方式。在教学的其他方面，人工智能技术还可以建立人类推理模型学习工具等诸多的运用， 展示出越来越好的实用性。随着Internet 的发展，虚拟现实技术的广泛应用， ICAI 也将得到进一步的完善。21 世纪的教育教学手段将是以智能化CAI 为主线，多学科、多方位发展的新技术的体现。这种手段产生了人机交互、人机共生等全新概念，使人类扩展了自己的能力，促进了教育领域方方面面的改革。
参考文献：
2 人工智能的发展概述
50年代，人工智能的概念首先提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、求解程序、USP表处理语言等，在这一阶段，人工智能专家重视问题求解的方法，忽视了知识的重要性，导致在机器翻译等方面出现了失败，使人工智能走入了低谷。从60年代末到70年代，专家系统的出现，使人工智能研究出现了新。随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大的发展，这一时期人工智能的主要方向就是制造智能机器人。80年代末，神经网络理论和技术得到飞速发展。到90年代，由于网络技术特别是国际互联网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能体的研究，另一方面因为计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大，计算机的硬件有了突飞猛进的发展，许多原来无法完成的工作都能实现，因此，人工智能出现新的。其中有些技术已经实用化，人工智能深入到社会上生活的各个领域。
3 英语教学系统设计分析
随着大学英语教学水平及大学新生英语水平的不断提高，教育部对大学教学大纲有了新的规定，对大学英语教学有了新的要求，对非英语专业学生有了更高的要求， 在这种情况下，有多媒体技术和网络技术支持的计算机辅助的大学英语教学迅速发展，这种教学方式旨在将传统课堂教学与现代信息技术结合起来，实行网络课程和传统课堂的优势互补，但是，目前的英语计算机辅助教学存在着种种问题，主要表现一下几个方面：
（1）师资不足问题。学生增多及英语小班化教学引起了师资短缺，英语教师精力不足，要从根本上解决这个问题就是要在有限师资下，提高教学质量，有针对性教学。
（2）学生基础知识不牢固问题。在大学教学改革下，英语教学的重点己经有了转移，教师没有多余的时间和精力给学生巩固基础知识，比如词汇、语法，基础知识在一定程度上阻碍了学生英语水平的提高，因此，要高效率帮学生巩固基础知识，进一步提高教学质量。
（3）学生自主学习意识不足问题。自主学习包含自我监控、自我指导、自我强化三个过程，要采取有计划的或已经熟练达到自动化程度学习的方法，督促学生定时有效的安排学习时间，使学生通过自我监控、反馈和调节实现学习目标。
4 英语教学系统功能结构分析
本系统采用B/S模式（浏览器/服务器）的体系结构，构建基于internet的网上教学辅助系统。系统包括两个两个模块：大学英语教学辅助专家系统、学生自主学习系统。整个系统包括四种用户：领域专家、英语教师、学生、系统管理员。用户登录时，根据不同的身份拥有不同的模块操作权限。
系统管理员：主要是指系统拥有者指定的对系统进行日常维护的人员，主要权限包括用户管理（对教师用户、学生用户、领域专家用户进行查询、增加、删除、修改）、题库管理（添加、查询、修改、删除）、修改密码等。
领域专家：指具有多年教学经验的资深英语教师，能够透彻分析英语试题中所涉及到的知识点、程度、确定度，能给出训练神经网络时所需要的既定格式的样本。主要权限包括知识库维护（对静态知识库和动态知识库进行添加、查询、修改、删除）、神经网络样本维护（添加、查询、修改、删除）、密码修改等。
教师：指普通英语教师，每个英语教师都有指定的班级和学生，主要权限有组织考试、上传考试结果、分析指定学生群体的知识点掌握情况等。
一、人工智能的定义
人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统角度来看，人工智能是研究如何制造出智能机器或智能系统，实现模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。人工智能是一门交叉科学，逐渐形成一门涉及心理学、认知科学、思维可循、信息科学、系统科学和生物学科等多学科的综合性技术学科。
二、计算辅助教学体系和现状
计算救助教学是利用多媒体计算机的功能与特点，利用计算机辅助教师完成各个教学环节，并通过与计算机之间的交互活动，激发学生的学习积极性和主动性，帮助学生更有效地学习。实用计算机辅助教学，有利于认识主体作用的发挥，它所提供的图像、声音、动画等信息由利于学生知识的获得与保持，达到提高教学教学的目的。
目前为止，所实用的绝大多数传统以及理论证明等均被应用于计算机辅助教学系统，以提高其智能性和实用性。早期绝大多数计算机辅助教学将全部教学信息以编程方式预置于课件中，这样的以及理论证明等均被应用于计算机辅助教学系统，以提高其智能性和实用性。因此现有的以及理论证明等均被应用于计算机辅助教学系统，以提高其智能性和实用性。早期绝大多数计算机辅助教学系统面临许多挑战，它主要存在以下几个方面的问题。
1.计算机辅助教学系统的闭塞性
不具有开放性是目前以及理论证明等均被应用于计算机辅助教学系统，以提高其智能性和实用性。其弊端在于固定内容的局限性使课件的适用面狭窄，而且设定的运行路线使授课缺乏自主性;授课的针对性不强;无法利用新出现的资源在较高起点上进行二次开发。
2.智能性的欠缺
现有的计算机智能辅助课件系统不能对不同何曾度的学生进行有针对性的教育，学生的学习是被动的，不能由系统自动提供助学信息而使学生有选择地学习。。
3.人机交互能力较弱
现有计算机智能辅助大多以光盘作为信息的载体，将材料中的内容以多媒体的形式展现出来，教学信息是按预置的教学流程机械式地提供给学者，学习者使用计算机智能辅助课件学习是完全被动的。
4.教师与学生的互动在教学中的缺乏
现有计算机智能辅助课件在学生自学以及进行操作使用时，如何学习都是学生自己的事。教师不能全完了解学习者的情况，学生在蹦到问题时不能向教师求教，师生之间互相封闭，谈不上师生互动，因此课件所起的效果大打折扣。
5.课程特点没有突出
各门课程在教学上有不同的要求，但现有课件对于这些不同要求完全不予理会。例如很多课程都要涉及到大量的曲线或曲面，对有些课程来说，将这些曲线或曲面给出了一个简单的展示就足够了，而有些课程这样的展示不能达到教学目的的要求。
6.教学计划的欠缺
在课件的开发过程中实际上离不开教学策略的设计，但课件的制作者往往并未意识到这一点。例如:现有的绝大多数课件都是单一的展播式，这样的可见制作“精美”，但它不可逆、不能互动。实际上运用课件教学只是手段而不是目的，应该在教学设计理论的指导下讲求课件的实效性，着眼点在于学生学习新知识、掌握新技术、培养各种能力有帮助，而不是表面上的制作“精美”。
综上所述，现有的计算机智能辅助存在许多问题，随着新技术的不断出现，这些问题将使计算机智能辅助越来越不能适应新的要求。因此以智能计算机智能辅助为代表的心的计算机辅助教学系统将成为教育技术上需要不断探求、努力实现的发展方向。 转贴于
三、智能计算机辅助教学系统
智能计算机辅助教学系统(Intelligent ComputerAided Instruction)，简称ICAI。教学过程是一个复杂的教与学的思维过程，它需要教师以专门知识和经验为依据，经过吸取、讲解、推理、示例、综合等多个步骤才能较好地完成。计算机辅助教学实际上是一个由计算机系统辅助教师进行教学以及学生进行学习并得以实现的系统。在智能ICAI中，教学思想、方法、学习内容可用知识形式表示，如何解决知识的形式化表示以及知识的访问与调用问题，是人工智能的核心技术之一，也是将ICAI引入教育技术领域中所要面临的一个问题。知识库是实现知识推理与专家系统的基础，可以用知识库作为智能ICAI的构建环境。在知识库中，教学内容等的有关知识可以用事实与规则表示，并存储于知识库内，教学与学习过程既是对知识库中知识进行推理，并最终得出所需结果的过程。ICAI系统的一般包括以下几个模块:
1.知识库。知识库是关于教学内容的模块，解决“教什么”问题。知识库中的教学内容有待于教学与控制模块和学生模块进行选取、调用。
2.学生模块。学生模块是用于记录学生的学习情况，对学生学习的各个环节信息进行搜集，以便系统对学生的学习情况进行自动评估，提出具有针对性的学习建议和个别化的辅导。学生模块描述学生对教学内容理解、掌握的程度，系统可以根据学生模块的具体情况调整教学策略并提供适当的反馈。
3.用户接口模块。这是系统与用户交流的界面。整个系统依靠用户接口模块把教学内容呈现给用户、接受用户输入的信息、并向用户提供反馈。
4.教学与控制模块。这是教学过程与整个系统的控制模块，涉及到“如何教”的问题。它具有领域知识、教学策略和人机对话等方面的知识。根据学生模型提供的学生学习情况，通过智能系统的搜索与推理，得出智能化的教学方法与教学策略，能够较科学地评估学生的学习水平，可以通过分析学生以往的学习兴趣和学习习惯，预测学生的知识需求和常犯错误，动态地将不同的学习内容、学习方法与不同的学生匹配，智能地分析学生错误的原因进而针对地提出合理的教学建议、学习建议以及改进方法。
新世纪的教学将是以智能化的ICAI为主线，是多学科、多方位发展的新技术的体现。随着人工智能技术的发展、计算机辅助教学的成效将更加明显。
人工智能技术是在计算机科学日新月异发展的进程中一大成果，由于其智能、高效、优化的强大功能，为许多研究者所重视。部分教育领域的研究者，将人工智能技术引入教育行业，探讨人工智能如何融入教育，促进教育深度发展。研究者们将人工智能与职业教育、继续教育、远程教育及教育技术结合，进行探讨，提出了一些很好的建议。农村远程教育虽然也属于远程教育范畴，但由于其自身具有许多特殊性，因此有必要单独将其应用于农村远程教育进行探讨。
1 我国当前农村远程教育发展面临的困境
我国农村远程教育是伴随着现代通讯技术的发展而在广大农村出现的一种新的教育模式。随着上世纪70年代末，以广播电视大学为代表的远程教育的兴起，为我国教育的发展写下了浓重的一笔，由于其不受时间、空间、学习者等要素的影响，充分体现了“时时能学、处处可学、人人皆学”的巨大优势。因此，本世纪初，国家将远程教育教学模式引入广大农村，于2003年推出了“农村党员干部现代远程教育”、“农村中小学现代远程教育工程”，于2004年依托广播电视大学体统推出了“一村一名大学生”工程，这些远程教育工程对推进农村教育起到了举足轻重的作用。但其发展也遇到了困难，具体说主要体现在以下几个方面：
1.1 师资力量短缺
由于受我国长期以来的城乡二元制经济发展模式的影响，导致城乡经济发展不均衡，直接造成了城乡教育发展失衡。在农村教育中，首先表现在教师配置上，由于农村教育经费投、教师工资水平均低于城市，造成了长期以来农村教育师资力量短缺，远程教育更是如此。据相关研究表明，现我国农村远程教育由于缺少懂计算机或网络技术的专业人才，往往用不相关专业的人才作为替代，且大都为兼职人员。这就造成了对远程教育设备的维护、远程教育资源的管理及远程教育教学辅导等方面出现问题。以广播电视大学系统为例，自2004年广播电视大学开始招收“一村一名大学生”学员，虽然学员增长速度很快，但其教学点仅延伸至县城，招收的学员往往为县城周边农村的农民，而广大较偏远地区正真渴望接受教育的农民缺少受教育机会，之所以没有延伸至乡镇及行政村，根本原因是缺少师资力量。
1.2 资源建设不足
由于农村远程教育是本世纪初才在农村兴起的一种新的教育模式，属于新生事物，因此缺少前期的积累，主要体现在教学资源的积累上。我们知道，是否拥有丰富优质的教学资源是关乎远程教育成败的关键。而长期以来，我们主要注重城市远程教育的发展，现城市远程教育已相当成熟，拥有一大批优质的教育资源，吸引了大批学习者。但由于农村远程教育与城市远程教育相比有其特殊性，广大农村学员需要掌握的不仅仅是理论知识，他们最迫切学习的是农业实用新技术及掌握能够改变自己生活现状的一技之长，而这些课程资源在城市远程教育中设计不多。因此我们没有现成的教育资源可供使用，需要另起炉灶进行建设。但由于投入农村远程教育的经费有限，用于资源建设的经费也不足。造成了现阶段农村远程教育资源依然短缺的现实。这不利于农村远程教育进一步发展。
1.3 课程设置不合理
如上所述，广大农村学员渴望学习的是改善自身生活的实用农业新技术及一技之长，同时广大农村也需要培养一批懂管理的乡村干部。因此在专业和课程设置上，客观上要求向这些方面靠拢。虽然现在农村远程教育在专业设置上慢慢转向适合农村学员的涉农专业，但在课程设置上还是不尽如人意，往往只根据自己师资情况及资源情况来设置课程，这样往往造成农民学员需要的课程没有涉及，而农民学员缺乏兴趣的理论课程所占比重过大的问题。这样会严重挫伤广大农村学员学习积极性，对农村远程教育发展极为不利。
1.4 网络教学平台存在不足
我国现阶段远程教育的网络辅导教学平台现阶段的形势往往通过QQ对话、Email邮件、BBS及一些音频、视频系统进行。这些方式当然是有效的网络教学方式，但存在问题也是十分明显的，最主要问题在于如果没有提前联系，教师就不会及时回复学生提出的问题，缺少师生互动。学生的学习效果会大打折扣。
2 人工智能应用于远程教育的优势
2.1 人工智能的概念
人工智能是计算机学科的一个分支，是一门研究计算机模拟和延伸人脑功能的综合性科学，部分研究者将其定义为：一个电脑系统具有人类的知识和行为，具有学习、推理判断来解决问题、记忆知识和了解人类自然语言的能力。人工智能的产生过程：对于人类因问题和事物而引起的刺激和反应，以及因此而引发的推理、解决问题及思考决策等过程，将这些过程分解成一些步骤，再通过程序设计，将这些人类解决问题的过程模拟化或公式化，使电脑能有一个系统的方法来设计或应付更复杂的问题，这套能够应付问题的软件系统，称之为人工智能。
2.2 人工智能切合了远程教育的要求
有研究者指出：人工智能是研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使其模拟、延伸、扩展人类智能的学科。人工智能在教学领域应用的最直接结果就是诞生了智能教学系统。而所谓的智能教学系统是以计算机辅助教学为基础而兴起的，它是以学生为中心，以计算机为媒介，利用计算机模拟教学专家的思维过程而形成的开放式人机交流系统。由于它综合了知识专家、教师、学生三者的活动，因此，与之相对应，智能教学系统一般分为知识库、教学策略和学生模型三个基本模块，再加上自然语言智能接口。人工智能的这些功能和模块刚好切合了远程教育的特点及要求。我们开展的远程教育一直以来就强调以学生为中心，以学生自学为主，教师辅导为辅，教师通过计算机网络系统对学生进行实时和非实时辅导，以此来完成学生的学习过程。因此人工智能适合应用于远程教育教学过程。
2.3 人工智能能够有效加强对学生的管理，提高学习效率
长期以来远程教育为社会诟病的是，由于缺少师生间直接交流的机会，造成教师对学生的组织和管理方面的困难。如果我们仅仅依据学生登录次数、登录时间等方面来评价学生学习情况，这样往往造成对学生学习的错误评价，但对远程教育的教师来说也只能做到这些。但如果我们将人工智能引入远程教育，它可以依据自己强大的功能，通过对学生情况的数据分析，科学提供学生的学习能力、认知特点及当前的知识水平。更为重要的是，通过对这些信息的分析，它能为每位学习者制定适当的教学内容和教学方法，为学生提供个性化的学习服务，切实提高学生的学习效率，这是我们远程教育所倡导的最佳服务的效果。
2.4 人工智能可以从某方面解决农村远程教育师资力量
如上所述，由于城乡间经济差距，造成了长期以来城乡教育发展失衡，广大农村地区师资力量较为薄弱，特别是远程教育方面。这一问题解决的根本途径在于缩小城乡经济差距，但这并非一朝一夕就能解决的问题。因此农村师资力量特别是远程教育师资力量的解决，需要一个过程。而人工智能技术利用了计算机模拟教学专家的思维过程而形成的开放式人机交流系统，它集知识专家和教师于一身。广大学员可以通过自然语言系统，实现正真意义上的人机对话，完成适时的学习辅导过程，这从某种程度上解决了师资短缺的问题，为农村远程教育的发展提供了一条新的发展思路。
2.5 人工智能能够有效解决农村远程教育资源建设问题
目前我国农村远程教育在资源方面存在的问题除了数量较少，质量也不高，许多网络课程资源仅仅是课本的翻版，虽然资源制作者利用现代资源制作手段，以文字、视频及图片等手段来展现知识，但知识之间的逻辑联系性方面存在不足。这给学习者有效学习带来极大不便，影响了学习效果。而人工智能技术，能够对现有的网络课程资源进行智能加工，对知识结构进行重新构建，对知识间的层次性、逻辑性进行重新编排，为学习者展示学习重点、难点，切实提高学习效率。使资源更加优质高效。
2.6 人工智能能够提供实时交流，解决网络教学平台的不足
由于人工智能集知识专家、教师与一身，可以通过自然语言系统，开展人机对话，通过讨论解决学生遇到的问题。能改变传统网络教学平台缺乏及时交互性的问题。能够解决网络教学平台的不足。促进农村远程教育的发展。
3 结语
人工智能技术是计算机科学发展的成果之一，它具有智能、高效、优化的强大功能，许多行业都利用人工智能技术提高效率。对我国农村远程教育而言，如果能将人工智能引入，能从某种程度解决因为资金问题造成的师资力量缺乏问题；提高对远程教育学生的管理，为他们提供个性化的高效远程教育服务；能够利用它强大的功能重新编辑网络资源，让它更有利于学生学习；同时人工智能还能提供自然语言接口，打破以往网络教学平台的弊端。相信通过引入人工智能技术，我国农村远程教育会迎来新的发展。
参考文献
[1]张震，王文发.人工智能原理在人类学习中的应用[J].吉首大学学报，2006（1）：39-41.
[2]武晶晶.关于人工智能教育应用的几个问题[J].教育教学论坛，2012（9）：159-160.
[3]张.人工智能与教育技术[J].陕西师范大学学报（自然科学版），2005（6）：228-230.
人工智能是计算机科学的一个分支,是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科,对它的研究涉及控制论、信息论、系统论、语言学、神经生理学、数学、哲学等诸多的学科及领域,是一门综合性的交叉学科[1]。
人工智能的研究、应用和发展,在一定程度上代表着信息技术的发展方向,同时信息技术的广泛应用也对人工智能技术的发展提出了迫切的需求。今天,人工智能的不少研究领域如自然语言理解、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、人工神经网络等都走在了信息技术的前沿,有许多研究成果已经进入人们的生活、学习和工作中,并对人类的发展产生了重要影响[2]。
实践教学环节在大学教育中是一个非常重要的教学环节,是提高人才素质与能力的重要途径。人工智能课程除了具有较强的专业性之外,还具有突出的实践性,为了能深入理解和掌握所学内容,必须把讲授和实践结合起来。本文结合该课程实验教学,将研究型教学的理念引入到实验教学,并对教学过程中的经验和问题加以初步的总结。
1研究型教学模式背景
研究型教学是相对于以单向性知识传授为主的传统教学提出的,是指教师以课程内容和学生的学识积累为基础,引导学生创造性地运用知识和能力,自主地发现问题、研究问题和解决问题,在研究中积累知识、培养能力和锻炼思维的新型教学模式。研究性教学是对现有的大学课堂教学模式的突破。有利于开发大学生的创造潜能,提高学生适应社会需要的创造性和创新能力,充分展现现代大学培养人才、发展科学、服务社会的三大基本职能[3]。
19世纪初,德国著名教育家洪堡最早提出了教学与科研相统一的原则,为研究型教学模式的发展奠定了基础。20世纪50、60年代,美国著名教育心理学家布鲁纳提出了著名的“发现教学模式”[4],成为后来探究性学习和研究型教学的先导。20世纪70年代,美国研究教学专家萨奇曼正式提出了研究训练教学模式。他认为学生会本能地对周围新奇事物发生兴趣,并想方设法弄清这些新奇事物背后究竟发生了什么,这是一种进行科学研究的可贵的动力。
自此,研究型教学理念开始广泛使用。现在,哈佛大学、牛津大学、剑桥大学等世界著名大学,都非常注重学生能力的培养,普遍采取了研究型教学模式。以美国高校为例,虽然美国高校83%的教师在课堂教学中主要采用讲授法进行教学,但在整个教学过程中都渗透着研究型教学的方法,如积极引导学生参与教学过程,开设研究性课程,引导学生积极主动地参与科研活动等。我国自20世纪90年代初推出211工程建设以来,清华大学、北京大学、人民大学、复旦大学、浙江大学等一些重点大学都提出了建设世界一流的综合性研究型大学的目标。这些高校在实现从单向知识传授的传统型教学向关注创新性教育的研究型教学转变方面进行了许多有益的尝试。
2研究型实验教学
本科教学不仅要培养学生的应用能力,还要培养学生具备基本的科研素质。大学是培养未来一线创新人才的主要基地,必须从本科教学人手,深入探索研究型教学的手段和方法,才能满足未来经济增长和社会发展的需要,才能符合建设研究型大学的需要。特别是近几年来我国对科研的投入不断增加,研究生招生规模逐年增大,本科高年级学生打算继续读研的也不在少数。而人工智能是计算机相关学科非常活跃的研究课题,其涵盖的分支非常广泛,如模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、统计学习理论等,都是目前国际和国内热门的研究方向。
人工智能课程在计算机专业人才培养方案中占据着重要的位置。在专业理论方面,它承续了离散数学中的逻辑知识;在专业方法方面,是数据结构、算法分析与设计的继续;在专业工具方面,是面向对象程序设计的生动实例。并且人工智能的每一部分内容都可以作为一个深入的研究课题,课堂上讲解的内容不可能面面俱到,学生们也不可能对人工智能的每一领域都做很深入的学习。并且人工智能涉及很多的数理逻辑知识,有些显得难以理解,并且往往让学生感到比较枯燥,学生的学习兴趣就渐渐淡薄,学生往往被动“听讲”,难以获得预期的教学效果。
针对这一特点,在人工智能教学中,如何引导学生系统学习人工智能的知识、激发学生的研究兴趣,树立目标意识找准研究方向,为未来的科研工作打下基础,研究型实验教学就成为了人工智能课程教学的一个重要环节和必然选择。
2.1实验教学中加强学生的研究导向
在实验教学中,如果照搬一些教材中的例子或习题教学,一方面学生们会缺乏兴趣,另一方面学生对这个领域的知识缺乏全面的了解。应不断提出一些学生们感兴趣的开放性课题,比如基于支持向量机的人脸识别、基于肤色的人脸检测,基于内容的图像检索等,培养学生们的学习兴趣,让学生们逐渐深入的学习某一领域的知识。比如BP神经网络,在模式识别、经济数据分析、生物信息学、数据挖掘等众多领域都取得过成功应用,是一种具有强大的非线性学习能力的计算智能技术。然而BP神经网络算法自身也存在着一些缺点,如会有局部最小解、解受初值影响较大、理论解释不完善等,而支持向量机在这些方面具有显著优点。我们可以设计一个人脸识别的实验,用神经网络和支持向量机分别实现,并作以比较。让学生们在了解人工智能新技术的同时,也培养学生们如何分析问题、解决问题的科研能力。
2.2人工智能课程实验
该课程是一门对实验技术有较高要求的课程,对于基本原理和方法的实现,要求学生进行严格的计算机专业技能训练和培养良好的科研工作作风。因此对课程中的技能及技术性内容,除单独进行必要的基础训练外,还融入到综合和研究型试验中,通过多次反复实验练习,达到牢固掌握人工智能原理和人工智能的问题求解技术的目的。
该课程的实践环节主要是实践项目,由具备较强工程实践能力的任课教师和助教负责,学生可在全天候开放的专用机房完成。在实践环节的设计上,我们尝试把验证性实验和开发性实验相结合,结合实验教学进度,安排相应的开放实验,开放性实验以科学研究实验为主。并在课程的教学过程中,不断深化和扩展教学内容,结合人工智能学科的发展趋势和本院老师的最新研究成果,对实验内容进行更新。
课程主要设置三种层次的实验:1)基本原理和算法编程,测试例设计及程序测试实验;2)分析综合实验;3)研究型设计实验。整个实验包括课前讨论、实验操作、实验报告、结果讨论、总结提高等六个环节。对于综合性和研究型实验,把学生分成5个人一小组,每小组选做其中的一个。学生从指导老师处了解到实验课题后,即着手查资料,研读文献,钻研有关理论。在此基础上,学生先提出实验方案,经与老师讨论后,即可开始实验研究。
3实验平台的构建
民族关系问题对被访对象,特别对少数民族被访对象是非常敏感的问题,对民族关系的评价又存在个体层面、群体层面、不同阶层人群之间的差异,因此,仅仅以传统的文献分析、问卷统计和现场观察等民族学方法来进行调查,得到的数据会存在较多误差。
因此结合本校的民族特色和民族学领域独特的研究优势,将信息认知技术引入民族关系研究,运用图像、心电和脑电数据进行分析,将分析的结果和心理场景测试及民族学调查结果进行相互印证和参数修正,从而获得尽可能客观的数据,这些数据将有助于建立一个客观、完备、科学的民族关系监测体系,并真实全面地评估民族关系,从而使决策机构及时做出正确的决策。基于多信息融合的民族关系监测预警系统总体框图如图1所示。
目前该平台已经搭建,由北京市公共安全信息监测平台建设、北京市公共安全信息监测平台建设关键技术研究、基于多源信息融合的民族信任研究等多个重大项目支撑。在这个平台的下面,涉及到人脸识别、表情识别,视频监控、认识等领域,小波分析、神经网络、支持向量机、模糊数学、信息融合等人工智能知识得到了具体的应用。学生可以根据自己的兴趣爱好,自愿参加到该平台下的某一项目,切实对自己所学知识有一个深刻的理解和掌握。
4结语
研究型实验教学激发了学生的学习兴趣,不但使学生更好地掌握了人工智能的基本概念、基本理论和基本技术,也切实提高了学生的实际动手能力和编程能力。研究型实验教学在实践过程中还有以下问题需要改进:
1) 研究型实验教学的理念很难普及。很多教师对研究型教学模式的内涵未能准确把握,把研究型教学模式等同于学生实习或者写论文。
2) 研究型实验教学的辅导老师素养需要提高。研究型实验教学作为体现创新教育要求的现代教学模式,需要的不是知识传授型的教师,而是高素质的研究型教师。教师不仅是单一的教者,更应该成为一个学者,教师不仅要有研究型教学的教育观念、快速接受新知识的能力和高超的教学技能,要能够合理地规划和设计实验内容。
3) 需要建立一套合理的学生学业和教师绩效的评价体系。
参考文献:
[1] 王万森. 人工智能原理及其应用[M]. 北京:电子工业出版社,2007.
[2] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用[M]. 北京:清华大学出版社,2004.
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[4] 彭先桃.大学研究性教学的理念探析[J].教育导刊,2008(3):56-58.
Exploration and Practice of the Research Experiment on Artificial Intelligence
ZHANG Ting, YANG Guo-sheng
根据《朗曼应用语言学词典》中的定义,双语教学(Bilingual Teaching)指的是用两种语言作为教学媒介语,通过学习学科知识来达到掌握第二语言的目的。双语教学作为学科教学延伸,不是简单的母语加第二语言,而是将第二种语言融进学科知识,通过学习学科专业知识提高学生第二语言的听、说、读、写综合能力,培养学生用第二语言思考、解决问题的能力,培养适应社会发展需求的高素质、复合型人才,以适应信息时代我国经济和社会发展的需要。人工智能的主要目标是让机器具有应用符号逻辑的方法模拟人的问题求解、推理、学习等方面的能力,能够在各类环境中自主地或交互地执行各种任务,比如水下作业、输油管道、森林救火等。人工智能的发展,不仅代表计算机等科学技术的发展水平,也是一个国家工业化水平的重要标志。这对高校的教育提出了新的挑战。因此,选择人工智能课程的双语教学模式是非常必要的。
1人工智能课程分析
人工智能是一门多学科交叉的课程,特别涉及控制论、信息论、语言学、神经生理学、数学、哲学等多种学科[1-2]。学习该课程需要具有较好的数学基础和较强的逻辑思维能力,大多教师、学生在教、学的过程中都显得比较吃力。如何结合课程的特点,帮助学生找到好的学习方法,使他们能充分发挥自己的能力,提高学习兴趣成为教学研究过程中的首要目标。在目前高校提倡双语教学的环境下,我校已将人工智能立项为双语教学示范课程。人工智能课程具有如下特点:
(1) 是一门非常前沿的学科。
计算机最初是用来做科学计算的,但随着计算机科技的迅猛发展,人们开始考虑计算机还可以做些什么,能不能像人一样学习、思考,然后解决问题?这就是基于人的知识和经验,用符号推理的办法让计算机来做事情,是人工智能最早的研究成果。但是,知识并不都能用符号表示为规则,智能也不都是基于知识的。人们相信,自然智能的物质机构――神经网络的智能是基于结构演化的。因此,20世纪80年代在人工智能理论发展出现停顿时,人工神经网络理论出现新的突破,基于结构演化的人工智能迅速成为人工智能研究的新方向。事实上,智能问题无论从广度还是深度,都远比人们想象的要复杂得多。因此,我们一刻也不能放弃钻研,并且要时刻关注该领域发展的最新动态。在高校开展人工智能课程的双语教学,可以促使学生了解该领域以及相关领域,如模式识别、机器视觉、智能检索、人工生命等发展的最新动态,掌握大量的专业词汇,锻炼理解问题、解决问题、了解领域文化等实际能力,对培养国际化、工程化、实用化的复合型人才等具有重要的现实意义。
(2) 涉及面宽、难度大。
人工智能是一门多学科交叉的、极富挑战性的前沿学科,它几乎涉及于社会科学和自然科学的每个领域。人工智能课程是一门理论性非常强、知识点比较分散、知识更新快的课程,它以编程语言、数据库原理、概率统计、数据结构、离散数学以及编译原理等前趋课程为基础,还涉及到控制论、信息论、通信原理、图像处理、模式识别等课程。因此,人工智能课程的知识点难度较大。通过该课程的双语教学过程,学生不但学习了课程的专业知识,而且还学习了相关理论课程的第二语言表示方法及应用情况,对于培养具有个性化的多层次人才具有重要的价值。
人工智能课程的特点决定了它的双语教学也具有很大的难度。根据普通高校的实际情况,我们组织了人工智能的双语教学体系结构,教学实践表明,该模式行之有效。
2人工智能双语教学体系结构
要达到双语教学的目的,就必须将传统的“注入式”教学模式改变为新型的“以学生为中心”的教学模式。然而,这种“以学生为中心”的双语教学模式是多样化的,其教学过程是复杂的,在我国还处于探索阶段[3-5]。在人工智能课程的教学过程中,根据学生的实际情况,我们采用课堂教学多样化、基于CDIO理念的实践教学,不断地探索研究,形成高校人工智能双语教学体系结构,如图1所示。
计算机双语教学的正常开展,必须依托优秀的计算机专业外语教科书和教学参考用书。根据学生的实际情况,我们采用了Nils J.Nilsson教授编著的《Artificial Intelligence A New Synthesis》,该教材是美国斯坦福大学计算机系本科教材,不仅内容丰富、取材新颖,更重要的是内容组织结构比较符合学生的认知规律,便于学生学习、理解。参考书主要选用了蔡自兴、徐光v老师的《人工智能》。
3双语教学方法
由于人工智能是一门非常前沿、涉及知识面宽、应用范围广的学科,因而在教学的具体过程中,我们多种教学手段并用,主要采取理论联系实际的案例驱动讲授、CDIO实践模式、综合考证等讲授方法。
3.1理论教学
(1) 修改教学大纲和课程设计的实验大纲。参考吸收国外先进教材中的内容,结合普通高校的实际情况,形成有针对性的、合理的教学体系。
(2) 采用多种教学方法和手段。设计和制作简洁、易懂的英文电子教学课件,采用多媒体教学手段,丰富教学内容。建设课程网站,电子课件在网上公开,帮助学生预习专业词汇、了解教师讲解线索和重点内容,降低学习难度。
(3) 课堂提问。提问一些重要内容,鼓励学生积极思考,既能加深学生对所学课程知识的理解,也有利于其英文表达能力的提高。
(4) 案例驱动法。将有意义的案例贯穿在教学过程中,培养学生的兴趣,提高学生分析问题、解决问题的能力;
(5) 课后小组讨论。每6～8位同学分为一组,实行小组长负责制,组织学生讨论和解决学习中遇到的问题,交流学习心得,一方面起到温故而知新的作用,同时培养团队协作精神。
3.2实践教学
由于学生的英语水平、专业基础知识以及知识面都有差别,因此教师必须因材施教,培养学生的兴趣。实践课题来源于实际工程,将CDIO理念贯穿于实践教学过程中,提高学生综合创新能力与团体协作精神。
(1) 实验题目多样化。学生可以选择,也可以根据老师的要求自己构思,以培养学生的兴趣与查阅资料的能力。
(2) 分工与合作。来源于工程实践的题目,学生通常很难在短时间内独立完成,因而需要分工合作,培养学生的协作精神。
(3) 整体设计方案的灵活性。学生领会题目本意,自主设计解决方案,培养学生分析问题、解决问题的综合创新能力。
(4) 编程实现。培养学生的编程能力,形成科学的编程风格。
3.3考核方式
(1) 多种形式的平时测试(30%)。主要包括平时测验、讨论、作业等。主要考察学生对基本知识的掌握,英文表达能力以及知识面的拓宽等。
(2) 实践教学(30%)。主要考察学生对实践题目的理解、整体方案的设计、团队间的协作精神以及实现结果等。
(3) 期末考试(50%)。试题全部用英文形式出现,鼓励学生用英文作答。
人工智能课程采用双语教学,可以使学生最准确地理解专业知识,又可以使英语和专业课的学习相互促进。
4教学效果分析
课程结束后,我们对学生进行了教学效果讨论与调查,结果如表1所示。
从本课程讨论和调查的结果以及其他普通高等院校的双语教学调查结果可以看出,双语教学效果基本上达到了要求。但也存在一些值得思考的问题:不适应的人数比例偏高,专业知识的学习效果一般,甚至有学生因为跟不上进度放弃专业课的学习。为此,提出以下的建议:
(1) 加强学生认识。学生必须从思想上认识到人工智能双语教学的重要性,克服教学过程中的种种困难、持之以恒,主动与同学、老师进行讨论,密切关注学科发展动态。
(2) 提高实施条件。双语教学过程中,学生是主体,教师是关键。因此,要求老师要有较高的专业知识和英语水平,学生要有较好英语基础。
(3) 完善教学体系结构。双语教学在我国还处在探索阶段,因而必须在教学实践过程中不断地改进完善双语教学的体系结构。
只有解决好这些问题,才能培养出更高素质的复合型人才,适应国内外科学与经济发展的需要。
参考文献:
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Exploration and Practice on Bilingual Teaching Architecture for Artificial Intelligence Course
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