時間：2023-08-27 15:16:35
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關鍵詞：人工智能影視教育課堂在場價值觀
人工智能技術作為社會媒介化發展的特殊產物，不僅能夠建構起智能媒介化的信息社會，更能深入到傳媒研究領域，引導影視傳媒研究朝著“互聯網+教育”的方向發展。當前影視傳媒教育正面臨重要的轉型階段，如何通過媒介信息技術調整現有的理論學習模式和教學培養目標，已經成為影視教育進行改革創新的突破口?；谌斯ぶ悄転榻逃畔⒒瘞淼臋C遇和挑戰，影視教育正致力于從“刀切教育”邁向“精準教育”，從“課堂缺席”轉為“課堂在場”，從人才培養模式到教育信息平臺搭建，都在不斷強化智能教育培養，力求為影視傳媒教育的智能化改革和實踐提供決策依據。
一、影視教育智能化發展的應用價值
智能化影視傳媒研究是教育信息化極為重要的應用場景，人工智能技術不僅拓寬了影視傳媒教育的研究方向，同時也在技術手段、渠道搭建、傳媒倫理等層面發揮著重要作用。
1.消除數據鴻溝，發揮智能傳媒教育技術賦能和知識平權的雙重功能。影視傳媒研究是以實踐為基礎的理論性教學，以培養創新型和復合型人才為教育目標。教育學者是影視文化傳播的驅動者，因個體間存在傳播技能、信息儲備和交往行為方面的差異，造成影視傳媒教育具有嚴重的知識鴻溝。在影視研究學者步入算法教育的重要階段，智能教育平臺可通過讀取人的反饋改變原有的教學模式，調整每一位受教育者的天賦類型。與此同時，教育學者能夠充分利用算法技術和人工智能手段，獲取定制化的影視資源和學習條件，以技術邏輯引導學習流程，用分析框架提高教學模式的理論性和可操作性，通過強化教與學的變革場景，激活文化創作的想象力和邏輯性思維，使科技創新在理性與感性、理論與實踐的引導作用下，從一般的理論教學形成智能媒介化的信息教學模式，從單向傳授轉變為雙向互動的學習教育模式。
2.拓寬學習渠道，推動教育形態從理論課堂到智能媒體教育課堂的變革。人工智能技術與影視教育教學的深度融合，正引發起一場新的教學革命。從教育手段和學習途徑上來看，原有的課堂教學已無法滿足理論和實踐的雙重需求，大數據催生出的智能化影視教育，在虛擬世界和現實世界間搭建起新的算法課堂，利用人工神經網絡簡化理論教學的概念，又通過具有超強運算能力和通訊能力的技術手段協助實踐操作。例如，人工智能照相機作為輔助型的教學工具，被運用于智慧課堂的攝影實踐教學中，借助云端技術和物聯網連接遠程數據中心，可以幫助不懂攝影技術的學習新手盡快了解電影拍攝的理論框架和基本技能，推動教學場景從應用性教學到智慧型課堂的氛圍建構。人工智能與影視教學的跨界融合，成為智能傳媒教育進行顛覆式創新的重要表現形式，教育形態正逐漸從智慧課堂過渡到智慧校園，從傳統的理論范式過渡到智慧媒體的應用型范式，幫助構建起新的學科話語體系。
3.重視傳媒倫理，推動智能化影視傳媒教育價值觀和技術性的生成。人工智能是以追求效益為初心的理性工具，在技能研發階段尚未對倫理規范提出強制要求，技術倫理向來是人工智能難以逾越的一道鴻溝；影視傳媒教育則是以培養學生的倫理觀和價值觀為出發點，重視以道德審美為核心的理性意識。智能化傳媒教育將信息技術和影視教學進行結合，使得理性工具得以同理性意識深度融合，人文關懷建立在技術作用之上，這既是培養受教育者核心價值觀的時代需要，亦是強化人工智能技術倫理的有效途徑。人工智能時代，強調智能化影視傳媒教育技術性和價值觀的生成，與其說是建立在影視教育應用場景上的技術倫理規范，不如說是借信息技術完成對傳媒倫理和受教育者價值觀的理性建構，讓人工智能發展緊密聯系意識形態和倫理道德問題，加深技術手段和教育學習的彼此作用，從而獲得傳媒教學在倫理層面的共識。隨著傳媒影響力的逐步擴大，以內容為載體的影視教學活動意味著要擔負起更重要的教學責任，學科研究核心價值觀的建設必須以注重傳媒倫理和技術倫理為教學基礎，重新建構現有的倫理道德觀念，為人工智能技術注入價值觀的活的靈魂。
二、影視教育智能化發展的風險問題
人工智能技術的迅速發展，賦予影視傳媒教育極大的應用價值，與此同時也面臨著潛在的風險問題。
1.灌輸式教育仍占據主流，智能化影視教學陷入價值認知困境。在人工智能技術出現以前，理論+實踐的教學策略已經成為一種固定的形態存在于傳統影視教學工作中，受教育者根據統一的培養目標規劃自己的學習方式，包括影視創作及影視理論等相關課程都按照相同的培養模式進行。由于教育主體對人工智能的認知存在兩極分化的現象，過往只能夠通灌輸式對學生進行強制教育，智能化影視教學則是處于小范圍內的實踐和創新。對影視教育而言，理論與實踐是學習的內容，繼承與創新才是研究的實質。明確人工智能教育的價值認知，從灌輸教育逐步邁向定制化教育，為高校的人才培養提供重要的智力支持，應當是影視教育智能化轉型發展的著力點。
2.智能教育應用場景缺乏思考，其深度和廣度有待進一步挖掘。當前，智慧課堂、智慧校園的出現奠定了智能傳媒教育的基本雛形，依靠大數據、物聯網等信息技術支撐的智能傳媒教育，在平臺搭建層面已出現顯著性成果，但對應用場景的深度和廣度挖掘還存在明顯問題。影視教育智能化應當以追求個性化和定制化教育為目標，崇尚的是終身學習的教學理念，不應當將人工智能技術僅局限于傳統的教學課堂，除了要從“線下”走向“線上”，還需要考慮到以人機交互為主要形態的教學應用場景，挖掘人工智能教育更多的應用情境和展現方式，從而對影視課堂的理論與實踐教學價值提供合理的在場性證明。
3.專業壁壘依然存在，智能化教學成果馬太效應極為明顯。智能教育世界要求培養更加多元化的應用型人才，但人工智能的馬太效應逐漸滲透到影視傳媒教育工作中，也會導致教學成果受到出現嚴重的失衡現象，難以滿足高校對人才培養的多元化需求。作為藝術研究的影視教學活動，其科學精神和創新實踐同樣重要。尤其在媒介融合背景下，要想推進受教育者從“影視學者”逐漸過渡到“影視作者”，人工智能不僅需要滿足師生的定制化教學任務，還應當破除專業和行業的壁壘，對其相關聯的學科和傳媒領域進行合作，才能夠改變當前智能化影視教育在教學模式上面臨的不足，不斷為社會輸送更多的應用型人才。
三、影視教育智能化發展的轉型實踐
面對智能傳媒教育的風險與挑戰，影視專業更應當立足于自身的教育發展特色，從人才培養模式、應用場景建設、教育資源整合等方面，推進影視教育智能化發展的轉型實踐。
1.從“灌輸教育”走向“精準教育”，創建新的人才培養模式。智能傳媒教育范式的自主性建構，應當立足于對傳統教學效率和人才培養模式的顛覆。基于當前影視傳媒智能化發展在人才培養模式層面的不足，其轉型實踐需要從受教育者的個性化需求出發，在師生、家長和社會的通力合作下，創建新的人才培養模式，利用碎片化學習完成系統化的學習過程，逐漸從“灌輸式教育”走向“精準化教育”。例如，人工智能時代對影視學生的培養更趨向于“以個人為導向的系統化學習”，通過前期對受教育者的大數據整理，對每一位同學的邏輯性、想象力、創造性和溝通能力等進行分析，從影視理論和影視創作兩大方向出發對受教育者形成定制化的學生畫像，并提供針對性的智慧作業，幫助教師采集學生的學習情況，從而實現規范化的信息管理?？梢灶A見的是，智能傳媒時代，“互聯網+教育”學習模式的生成，在推動知識平權化等方面發揮重要價值，成為影視教育智能化追求的重要轉型路徑。
2.從“課堂缺席”走向“課堂在場”，打造新的傳媒教育平臺。人工智能不僅要改變傳統的人才培養模式，同樣也應當提供更加多元化的學習應用場景。過去的影視研究多局限于單一的課堂場景，采用課上理論和課下實踐的方式進行授課，完成影視教學的閉環。人工智能時代，影視傳媒教育應當調整原有的受教育模式，通過搭建合理的人工智能應用平臺，可以巧妙地將課堂場景與智能技術結合起來，為受教育者提供更加多樣性的教學應用場景，從而實現成長課堂的“在場共生”。例如，人工智能可以帶動影視制作的推陳出新，通過搭建智慧超媒體系統，將電影屏幕從影院搬到校園，自動生成無窮界面。與此同時，影視傳媒的智能化還可以幫助教師自動生成電影梗概，將理論性教學轉變為可視化形象，使電影理論同定制化的影像人物之間建立匹配關聯，讓教育場景從線下逐步延伸到線上，為影視研究提供重要的云服務。
3.從“媒教分離”走向“共建合作”，實現產研學的自主對接。影視教育智能化發展的最終目的是為了尋求理論與實踐的融和，幫助構建起傳媒教育和傳媒業界的良性生態關系。傳媒教育智能化也可以全面提高受教育者的學習效率和工作效率，通過優化教育資源，帶動影視內容的高質量生產、影視人才的高質量創作。因此，從“媒教分離”走向“共建合作”，引導產研學的自主對接也成為了影視教育智能化轉型實踐的有效探索。未來的影視傳媒發展，能夠抓取海量資源建構獨立的影像景觀模型，為機器人參加藝考創造可能性，并且也可以緊抓電影內容的智能化生產，從前期的電影腳本自動化寫作到后期的虛擬演員個性化定制，系統均可以對劇本創作、電影拍攝等課程進行精準化評估，從中篩選出符合影視公司要求的作品，進入后續的市場化操作。
關鍵詞：人工智能；教育；應用；問題
中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2012）03-0159-02
人工智能是研究如何構造智能機器（智能計算機）或智能系統，使其模擬、延伸、擴展人類智能的學科。隨著人工智能的理論與技術在社會各個領域的廣泛應用，其在教育領域內的應用也越來越受到重視，并取得了一定的研究成果。
一、人工智能教育應用的主要形式
人工智能在教育領域應用的最直接結果就是誕生了智能教學系統。智能教學系統是以計算機輔助教學為基礎而興起的，它是以學生為中心，以計算機為媒介，利用計算機模擬教學專家的思維過程而形成的開放式人機交互系統。目前，智能教學系統已成為人工智能在教育中應用的主要形式。智能教學系統主要是在知識表示、推理方法和自然語言理解等方面應用了人工智能原理。由于它綜合了知識專家、教師與學生三者的活動，因此，與之相對應的，智能教學系統一般分成知識庫、教學策略和學生模型三個基本模塊，再加上一個自然語言智能接口。智能教學系統的功能具體來說有以下幾條：了解每個學生的學習能力、認知特點和當前知識水平；能根據學生的不同特點選擇適當的教學內容和教學方法，并可對學生進行有針對性的個別指導；允許學生用自然語言與“計算機導師”進行人機對話。智能教學系統的設計不僅要有計算機科學的知識，還需要有教育科學的理論指導。
二、人工智能在教育中應用的局限性分析
1.阻礙人工智能發展的關鍵因素。在人工智能的發展中，一直存在著對“計算機是否能代替人腦甚至超過人腦”的問題的討論，實際上，以電子計算機為主要工具模擬人的某些思維活動而產生的人工智能是有局限的。①計算機處理問題的根本原理。要計算機解決某種問題，有三個基本的前提：必須把問題形式化；問題還必須是可計算的，即要有一定的算法；問題必須有合理的復雜度，即要避免指數爆炸。由于人的智能活動不能完全形式化，因此，機器就不能將人腦的智力活動全部復制出來。電子計算機最終只能把握0、1這兩個開關代碼，遇到不能形式化、不能找到算法或不能程序化的任務，計算機則難以執行。②人和機器之間的根本區別。智能模擬利用了人和機器的共性，即兩者都是一個信息轉換系統，但兩者之間存在著不容忽視的本質區別。智能模擬與天然智能屬于兩種不同的進化系統，人類的智能是人類社會實踐的產物，機器的智能是機械制造的結果。大腦和電腦的組織結構也不相同，兩者屬于兩種不同的運動過程，前者是復雜的生理--心理過程，后者是機械--物理過程。智能模擬可以在局部上超過天然智能，但是，模擬的根本方法是功能模擬法，兩個系統在結構和實際過程上是不一樣的。智能模擬不具有人的思維的社會性，不具有主觀世界。
2.人工智能在教育中應用的局限。就目前人工智能的發展水平以及人工智能本身的特點而言，它在教育中的應用也是有其局限性的。①與學生之間無法暢通交流。教育本質上是一種“交互”活動，而智能教學系統無法實現最充分、最真實的交互。目前自然語言理解的研究成果非常有限，遠不能達到人人交流的要求。此外，就態度、品德、情感等教育問題而言，機器只能通過學生輸入計算機的信息來判斷其掌握和內化程度，而無法像人類教師通過自然狀態的交流和觀察來判斷學生的真實情況，因此，“機器智能”很容易被蒙蔽“雙眼”，無法做到像人與人之間那樣自然暢通的交流。②決策和推理機制不完善。智能教學系統的關鍵智能所在是其決策和推理機制，即“教學策略”模塊根據不同學生的具體情況通過推理做出靈活決策，這種決策基于學生模塊提供的有關學生的知識水平、認知特點和學習風格，而這些不能完全被形式化。同時，隨著教育理念的不斷更新以及教學模式和教學方法的不斷改進，系統所應用的教學策略模塊用于評估和判斷學生學習過程的能力是有限的。③人工智能并非適合所有的學習領域。根據加涅的學習結果分類，學習分為言語信息、智慧技能、認知策略、動作技能和態度五類。言語信息分為符號學習、事實學習和有組織的知識學習，這些屬于可形式化內容，適用于智能教學系統；智慧技能分為辨別、具體概念、定義性概念、規則和高級規則，其中前四項屬于可形式化內容，適用于智能教學系統，而高級規則屬于復雜――形式化內容，部分內容不適用于智能教學系統；動作技能和態度領域的學習，在其認知成分中可以使用智能教學系統，但情感和行為成分等非形式化內容，則難以用智能教學系統來實現。因此，并不是所有的學習領域都適用于智能教學系統。智能教學系統在教育中應用的重點應放在認知領域中的符號學習、事實學習和有組織的知識學習、辨別、具體概念、定義性概念以及規則這些學習內容上。
三、人工智能教育應用的發展方向
近年來，隨著計算機技術、網絡技術、人工智能技術以及現代教育教學理論的發展，人工智能在教育中應用的發展呈現出以下幾個趨勢。
1.開始突破單一的個別化教學模式。長期以來，計算機輔助教學系統和智能教學系統都是強調個別化教學模式，這種模式在發揮學生的學習積極性、主動性和進行因人而異的指導等方面確實有許多優點。但是，隨著認知學習理論研究的進展，人們發現在計算機輔助教學系統和智能教學系統中只強調個別化是不夠的，在某些場合（例如問題求解）采用協作方式往往更能奏效。因此，近年來在智能教學系統中，協作型教學模式得到越來越多的重視和研究。
2.智能教學系統日益與超媒體技術相結合。超媒體系統具有良好的開發環境、靈活方便的用戶界面以及圖、文、聲并茂的特點，而且其信息的組織方式與人類認知的聯想記憶習慣相符，已成為目前一種最理想的信息載體和最有效的信息組織與信息管理技術，在許多領域尤其是教育領域有廣闊的應用前景。把超媒體技術引入智能教學系統，從而發展成為智能超媒體輔助教學系統，可以大大改善計算機輔助教學系統的教學環境，激發學生的學習積極性，從而顯著提高教學效果。
3.智能教學系統與網絡的關系日益密切。網絡的應用和普及為遠程教育和終身教育提供了一個良好的空間。當前，智能教學與多媒體網絡的結合成為人工智能在教育中應用的一個勢不可擋的發展趨勢。
4.傳統人工智能與神經網絡模糊決策機制相結合。傳統人工智能從宏觀角度開展認知模擬，可以部分地模擬人類的邏輯思維過程，而神經網絡模糊決策機制從微觀方面進行認知模擬，著力實現模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。今后將探索一種新的智能處理模型：把神經網絡的模糊決策機制和符號專家系統的推理能力結合起來，利用多重知識源、多種模型進行復合協同處理。如果上述技術能夠成熟運用，那將對人工智能的發展及其在教育中的應用起到決定性的作用。
參考文獻：
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關鍵詞：高職教育；人工智能；轉型發展
一、高職教育現狀
（一）客觀層面
（1）社會面。當前社會發展處于轉型關鍵期，高職教育迎來全新發展機遇，對人才培養質量不斷提高。傳統思想中，家長學生都帶著有色眼鏡看待高職教育。隨著社會給技術技能型人才提供很多高薪崗位，部分學生主動選擇高職院校進修學業，提高自身技能水平。高職院校必須以社會發展趨勢為導向，及時調整自身發展戰略。（2）政策面。在新課程改革視域下，政府高度重視高職教育的發展，出臺了多項扶持政策，如《國家職業教育改革實施方案》《職業學校專業頂崗實習標準》《關于推進高等職業教育改革創新引領職業教育科學發展的若干意見》等，極大的推動了高職教育的穩定發展。
（二）主觀層面
（1）教學理念。高職教師受傳統思想影響，往往重視成績和理論知識，亟需引進新的教學理念，并落實在實際教學中。高職院校已經意識到人工智能時代，自身轉型創新的必要性，正積極將全新的教學理念貫穿在人才培養過程中。（2）教學方式。高職教育逐漸創新教學方式，將頂崗實習、校企合作、實訓教學等應用在常規教學中，適應時展，彰顯職教特色。但在實際教學中，教師理念未發生變化，能力無法滿足新型教學方式需求，存在亟需改進優化的地方。（3）教學體系。只有完善的教學體系，才能為高職教育的改革創新提供依據參考。當前高職教育體系中含有諸多不足，如學科單一、理論與實踐比重不協調、知識內容陳舊等。高職教育要想適應新時展趨勢，應積極完善教學體系。
二、人工智能現狀
（1）國家戰略。近年來，國家高度重視人工智能發展，國務院《關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》（國發〔2017〕35號），提出科技創新的主要方向是人工智能，提倡積極構建全新的人工智能科技創新協同機制，進一步完善人工智能教育體系，實現人才儲備和梯隊建設的目標，推動智能經濟的發展。各部委也積極頒布一系列政策，如《智能制造2025》《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》《機器人產業發展規劃（2016-2020）》等[2]?？梢姡瑖覟槿斯ぶ悄芗夹g的發展提供了充足動力，人工智能已成為國家戰略的一部分。（2）產業發展。多年的探索，人工智能技術有了明顯提升，在問題求解、泛邏輯理論、不確定推理、拓撲學、圖像處理、模式識別、專家系統等方面有了顯著研究成果，一部分成果甚至領先世界水平。例如我國在模式識別領域的研究，文字識別、語言識別、虹膜識別都取得優異成果，被廣泛應用在生物醫藥、機器人視覺研究、衛星遙感、自主導航、軍事等領域。企業十分關注人工智能技術的發展應用，像360人工智能研究院、阿里人工智能研究院、百度人工智能研究院等。人工智能技術的深度研究，使應用和商業價值最大化。據不完全統計，2017年人工智能產業創造700億元市場價值，預計在2020年產業規模超過1600億元。
三、人工智能推動新時代高職教育轉型發展的必要性
（一）技術技能型人才的需求
高職教育發展的目的是培養適合崗位需求的技術技能型人才。人工智能時代，先進技術的廣泛應用，大部分崗位對人才的需求發生明顯變化，逐漸形成了“機器換人”的局面。企業中簡單、重復、勞動強度大的崗位，都由智能機器人予以代替。例如在京東電商的物流中，出現無人機配送方式，直接沖擊了傳統人工物流配送模式。相信在不久的將來，會有更多的智能機器人走向物流配送的工作崗位，形成全新的工作體系。此外，在生產制造的質檢環節，由于傳統人工監測方式存在諸多不足，應用人工智能的圖像識別技術，可以實現對產品質量的動態檢測?？梢姡斯ぶ悄軙r代會有大批崗位“消失”，取而代之的是智能化機器人。高職教育必須轉變以往的教育模式，順應時展趨勢，結合社會崗位對技能人才的需求，調整高職教育方向，實現高職教育價值。
（二）國家發展戰略的要求
以往的發展致力于“中國制造”，但新時代“中國制造”已無法提升綜合國力，國家必須調整發展戰略。人工智能時代將“中國制造”轉變為“中國創造”“中國智造”。這一發展戰略的轉變，能看出先進科學技術在國家發展中的重要地位。為了2025年實現“中國智造”的目標，高職院校創新人才培養模式，順應國家發展戰略的調整。同時，高職教育轉型過程中，轉變以往以理論、成績為主的思想觀念，對人才進行更加系統的培養，調整理論知識、實習實踐之間的關系比例。人工智能時代的高職教育轉變與創新，可以加大對學生創新意識的培養力度，使人才綜合素養得到更好提升，滿足“中國創造”的需求。
（三）學生自身價值實現的需求
時代的發展使高職學生的思想發生變化，傳統的高職教育雖能提高學生專業能力，但并不滿足當前企業對工作崗位的需求，學生無法實現自身價值。曾經的學生，沒有認識到自身與社會的關系，存在“得過且過”等不良思想。新時代，高職學生逐漸認清自身地位，意識到自己與國家民族是“命運共同體”，是實現偉大復興“中國夢”的主要力量。高職教育轉型創新，根據時展要求、學生需求，合理調整教學方案與計劃。
關鍵詞：人工智能；英語教育；積極影響；消極影響
人工智能概念是20世紀五六十年代正式提出的，隨著信息技術的不斷發展，人工智能已成為一門新的技術科學。時至今日，人工智能技術的發展經歷了人工智能起步期、專家系統推廣期和深度學習期等階段，而在應用領域也取得了重大突破，如Google的無人駕駛技術和運用深度學習算法的AlphaGo戰勝圍棋冠軍等。除此之外，人工智能已被日益廣泛地應用于經濟社會各個領域，在教育領域亦是如此。2018年教育部就印發了《高等學校人工智能創新行動計劃》，要求進一步提升高校人工智能領域科技創新、人才培養和服務國家需求的能力。因此，人工智能必將不斷被融合到教育領域，并為大學教育變革提供新方式?；谌斯ぶ悄艿臋C器學習、人機交互與知識圖譜等技術方法，可以為大學英語教師在課堂教學、備課與教學研究等多個方面提供支撐；可以為大學英語教學管理與治理提供決策支持；可以為大學生英語自主學習和教師備課提供智能推薦支撐。目前，學者們已對人工智能對英語教育的影響進行了相關的研究。如高華偉分析了外語作文智能評閱與形成性評價融合策略；劉洋針對人工智能技術與高校英語教學的相互關系，通過調查問卷和訪談等方式，分析了現有計算機輔助語言學習軟件和系統的不足，并提出了相應的解決策略；張艷璐對人工智能在給英語教學帶來機遇的基礎上，探究了人工智能在大學英語教學中的應用；趙生學分析了人工智能時代大學英語教學的變革與策略；嚴燕分析了人工智能時代英語教學促進學生深度學習的路徑。在人工智能時代，人工智能技術必將對大學英語教育領域各個方面產生重大影響，如大學英語人才培養目標、教學內容、教學計劃、教學策略、教學模式、成績評價體系與英語領域科研等方面。針對此，本文在現有研究的基礎上，重點從教師和學生兩個層面分析人工智能對大學英語教育的積極影響和消極影響，并提出相關建議，以期為大學英語教師教學與大學生英語學習提供參考。
一、人工智能的積極影響
人工智能技術在大學英語教育領域的應用，將對大學英語教學資源、教學模式與大學生二語習得等方面產生積極作用，主要體現為以下幾個方面。
（一）豐富了大學英語教與學資源人工智能技術的發展與應用為大學英語教與學提供了豐富的資源。如互聯網上含有豐富的英語視頻與圖片等資源；在線教育平臺也提供了大量的英語課程資源，如中國大學生慕課、雨課堂等，它們各具特色，可為教師與學生提供多樣化選擇。因此，人工智能技術一方面可為大學英語教師提供豐富的教學素材，同時還可根據大學生學習目標與學習習慣等為其英語學習提供豐富的課外資料。同時，很多網絡資源可下載或者回放，這樣可以使得大學生的英語學習不再受到時間與空間的限制。特別是對于教育資源缺乏的地區而言尤為重要，可以在很大程度上解決教育資源不平衡問題。其中，百度教育大腦的智能備課系統便是典型應用案例。其依托百度人工智能、大數據和云平臺的優勢，整合了豐富的優質資源。對于教師而言，此平臺可按照教學進度為教師提供經過篩選的教學素材，節省教師的備課時間，提高其工作效率。
（二）豐富了大學英語的教學方式傳統的大學英語授課往往以線下課堂教學方式為主，而人工智能技術的使用豐富了大學英語單一的教學方式?？衫镁W絡平臺，如雨課堂、慕課平臺等，開展大學英語線上教學模式或者線上線下混合教學模式。新的教學模式有利于教師在大學英語教學過程中采用不同的教學策略。使用新的教學模式和不同的教學策略可以提高大學生學習英語的興趣，進而有助于提高大學生英語習得的效率。
（三）提高了大學生英語習得的效率由于英語習得是一個復雜的心理過程，與大學生的情感因素、學習動機等密切相關。采用人工智能技術的大學英語線上教學方式，使得教師與學生之間不是面對面的交流互動，可以在一定程度上緩解學生焦慮、害怕等情緒，有利于學生的英語學習。動機是英語習得中重要的非智力因素，也是影響大學生英語習得效率的重要內在因素之一。學習動機與使用另一種語言的興趣密切相關。而人工智能技術采用豐富的英語學習資源以及英語教學方式的多樣化，這些有助于提高學生學習英語的興趣，進而增強學習英語的動力。
（四）形成了大學生英語習得分析數據庫人工智能技術是以大數據為依托，可以跟蹤和記錄大學生英語課堂學習和課后學習等各種信息數據，進而可形成大學生英語習得數據庫?；诖髷祿治雠c人工智能技術方法，如數據挖掘、關聯性分析和回歸預測等，可以挖掘大學生英語學習背后的規律特征，了解到每個學生的具體情況。進而構建每個學生的英語學習畫像，如學生的線上學習狀態、課程作業完成情況、測試成績和學習方式等?？蔀榻處熜纬煽梢暬膶W生個體和班級整體的學情分析報告。因此該數據庫有利于教師掌握每位學生的英語學習狀態，掌握學生個體差異，為調整教學方式、教學方法與策略提供支撐。同時，上述數據為大學英語教學與大學生英語習得的研究也提供了數據支撐。
二、人工智能的消極影響
人工智能在大學英語教育領域對教師與學生發揮著積極的作用，同時對他們也產生了一些消極的影響，主要體現為以下幾個方面：
（一）對教師的消極影響由于大學英語課堂教學存在一定的缺陷，往往需要改進此教學方式。而人工智能技術的應用，雖有助于大學英語教學改革，但還需要教師熟練掌握人工智能相關技術的使用，會給信息技術能力比較薄弱的教師造成壓力。借助人工智能平臺，大學英語教學不受時間、空間和學生人數等影響，勢必會減少大學英語教師的需求，造成大學英語教師面臨失業的壓力。進而影響大學英語教師的工作積極性，以及大學英語教學質量。
（二）對學生的消極影響根據語言資本理論與期望價值理論，大學生英語學習的期望價值主要是經濟期望價值。而大學生英語學習的期望價值與學習目的和行為密切相關。比如大學生英語學習經濟期望價值主要體現為學習英語對未來找工作很重要，可以增加經濟收入。而人工智能技術在語言領域的應用，勢必會影響大學生對英語學習的期望價值。如人工智能翻譯機的出現，使得各種語言之間翻譯非常容易。即使不懂英語，也可使用它進行英語交流。因此，人工智能技術在英語領域的應用，將降低大學生英語學習的期望值，進而影響他們英語學習的興趣與目的。
（三）對師生關系的消極影響基于人工智能技術的大學英語教學，將改變傳統的以教師為中心的模式，使得教師在教學過程中的中心地位得到弱化。學生通過人工智能技術，可以很好地收集到自己需要的各種英語學習資源，如在線課程、英語講座視頻和英語文本資料等，甚至可以通過自學的方式完成英語學習任務。但這些將弱化教師與學生之間的互動以及情感，從而隔閡了教師與學生之間的關系。
2016年1月，美國佐治亞理工學院計算機學院的教授AshokGoel，借助IBM的Watson人工智能系統創建了一個在線機器人JillWatson，并將其作為課程教學助理。其目的是幫助教師回答學生通過在線論壇提出的大量課程問題。通過幾個月的反復調試，JillWatson的回答已經能夠達到97%的正確率?，F在，機器人助教已經可以直接與學生溝通，不需要真人助教的幫助。這項人工智能在教育中的使用，解決了AshokGoel教授的助教人數不夠，難以及時回答學生提問的困境，增加了學生參與在線學習的興趣，提高了在線學習的留存率。
這只是人工智能在教育領域的小試牛刀。雖然有專家預測在未來十年內不會看到人形機器人替代教師進入課堂，不過地平線報告2016年基礎教育版和2107年高等教育版都預測未來五年內人工智能將會在教育行業普及。
教育行業已有的人工智能研究和應用
Woolf等人在2013年提出了人工智能在教育領域應努力解決“五大挑戰”：①為每一個學習者提供虛擬導師：無處不在地支持用戶建模、社會仿真和知識表達的整合。②解決21世紀技能：協助學習者自我定位、自我評估、團隊合作等。③交互數據分析：對個人學習、社會環境、學習環境、個人興趣等大量數據的匯集。④為全球課堂提供機會：增加全球教室的互聯性與可訪問性。⑤終身學習技術：讓學習走出課堂，進入社會。
過去十年，一些研究者對人工智能在教育領域中的應用做了大量的探索。相關的研究成果包括：①跟蹤學習者的思維步驟和解決問題的潛在目標結構（Anderson等，1995）；②診斷誤解和評估學習者的理解域（VanLehn，1988）；③提供及時的指導、反饋和解釋（Shute，2008）；④促進高效學習的行為，如自我調節、自我監控和自我解釋（Azevedo&Hadwin，2005）；⑤以合適的難度水平和最適當的內容來規劃學習活動（VanLehn，2006）。
這些研究，基本上使用到了人工智能的每一項技術——自然語言處理、不確定性推理、規劃、認知模型、案例推理、機器學習等?！爸悄軐熛到y”就是基于這些研究和技術而開發的人工智能教育應用。類似的成熟產品包括Tabtor（hellothinkster.com）、CarnegieLearning（carnegielearning.com）和FrontRow（frontrowed.com）。2014年，加拿大西蒙弗雷澤大學的一項試驗發現用智能導師系統的學習者比使用其他教學方法的學習者獲得的成績更高。
人工智能在教育行業的新發展
教育行業的三種類型（內容、平臺和評估）的服務商都在經歷著一場變革。內容出版商面臨紙質印刷到數字出版和開放教育內容的挑戰。學習平臺正試圖區分自適應、個性化和數據分析的功能。評估供應商則繼續探尋從多項選擇題測試轉向更具創新性的問題類型。人工智能將為這三種類型教育服務商帶來新的發展思路和契機，同時也惠及教育生態系統中的所有利益相關者。學生通過即時反饋和指導提高學習效率，教師將獲得豐富的學習分析和個性化指導經驗，父母能夠低成本地為孩子改進職業前景，學校能夠規模化提高教育質量，政府能夠提供負擔得起的教育。2017年，人工智能將在以下領域發揮其效益。
1.人工智能批改作業
批改作業和試卷是一件乏味的工作，這通常會占據教師大量的時間，而這些時間本可以更多地用于與學生互動、教學設計和專業發展。
目前，人工智能批改作業已經相當接近真人教師了，除了選擇題、填空題外，作文的批改能力已經大幅提高。美國斯坦福大學已經成功開發出一種機器學習程序，能夠批改8～10年級的作文。隨著圖像識別能力的大幅提高，手寫答案的識別也接近可能。就連占有美國標準化考試60%市場份額的全球最大教育企業——培生公司也認為，人工智能已經可以出現在教室并提供足夠可信的評估。據培生公司近期的報告IntelligenceUnleashed推測，人工智能軟件所具有的廣泛的、定制的反饋能夠最終淘汰傳統測試。
2.人工智能實現一對一輔導
自適應學習軟件已經能為學生提供個性化學習支撐。據2011年VanLehn的一項研究發現，人工智能在某些特定主題和方法上比未經訓練的導師更具有效性。進一步的研究發現，人工智能導師能在學生出錯的具體步驟上給予實時干預，而不是就整個問題的答案給予反饋（Corbett&Anderson，2001；Shute，2008）。
自適應學習在拉美地區正在興起。AndréUrani市政學校的學生使用人工智能軟件Geekie觀看在線課程（視頻和練習）。Geekie為學生提供每一步的實時反饋，并隨著學習的進展來傳授更為精細的課程內容。
早在1984年，本杰明·布盧姆的研究就提出一對一輔導能帶來更好的學習效果。而人工智能技術可以模擬一對一輔導，以更好地跟蹤、適應和支持個體學習者。這將是人工智能在教育中更高層次的個性化學習應用。例如，比爾·蓋茨看好的人工智能聊天機器人或個人虛擬導師，能在學生面臨挑戰時提供強有力的支持，隨時隨地回答學生的提問；還可以為學生訂制學習方案和規劃職業發展路徑，并引導學生走向成功。更重要的是，人工智能可以匹配聊天機器人或虛擬導師的面孔和聲音來滿足學生個人喜好。對比網頁界面的自適應學習系統，這才是真正做到了一人一導師。
3.人工智能關注學生情感
2016年地平線報告高等教育版把情感計算列為教育技術發展普及的重要方向。也就是說，人工智能不僅限于模擬人類傳遞知識，還能通過生物監測技術（皮膚電導、面部表情、姿勢、聲音等）來了解學生在學習中的情緒，適時調整教育方法和策略。例如，機器人導師捕捉到學生厭煩的面部表情時，就可以立即改變教學方式努力激發他們的興趣。這種關注情感的人機交流為學生營造一個更真實的個性化學習環境，更好地維持了學習者的動機。美國匹茲堡大學開發的AttentiveLearner智能移動學習系統就能通過手勢監測學生的思想是否集中。突尼斯蘇斯國家工程學院的研究人員正在研究開發基于網絡的人工智能教學系統。該系統能夠識別學生在任何地方開展科學實驗的面部表情，以優化遠程虛擬實驗室的教學過程。
進一步的研究發現，人工智能還可以關注學生的心理健康。當前已經有使用人工智能來為自閉癥兒童提供有效支持的案例。例如，倫敦知識實驗室在Topcliffe小學開展試驗，讓自閉癥學生與半自動虛擬男孩安迪開展互動交流，研究人員發現患有自閉癥的學生在社交能力方面有進步。
4.人工智能改進數字出版
教科書等課程材料并非總是完美，傳統印刷出版讓課程的修訂變得過于緩慢。這不僅是生產工藝的問題，更主要的是紙質課程材料無法快速獲取使用者的反饋來識別缺陷所在。而數字化出版在人工智能的支撐下能徹底改變這一現狀。
人工智能可幫助使用者快速識別課程缺陷。大規模網絡開放課程Coursera的提供者已經將這一想法付諸實踐。當發現大量學生的作業提交了錯誤的答案時，系統會提示課程材料的缺陷，進而有助于彌補課程的不足。
另一項人工智能在數字化出版的應用是自動化組織和編寫教材。這是基于深度學習系統能模仿人類的行為進行讀和寫。ScottR.Parfitt博士的內容技術公司CTI就依據這項技術幫助教師定制教科書——教師導入教學大綱，CTI的人工智能引擎能自動填充教科書的核心內容。
隨著自然用戶界面和自然語言處理在人工智能領域的成熟應用，課程材料的數字化出版也會有更新的形態——不再局限于書本或網頁的形式，聊天機器人和虛擬導師將成為內容表達的更好的方式。
5.人工智能作為學生
多年的研究表明，教會別人才是更好的學習，即learning-by-teaching。美國斯坦福大學教育學教授DanielSchwartz正基于這一理念來開發新的人工智能產品。他聯合了多個領域的專家一起開發了人工智能應用——貝蒂的大腦（Betty’sBrain），讓學生來教貝蒂學習生物知識。試點研究發現，使用這一方法來學習的學生比其他學生成績更好，且在科學推理上也更勝一籌。
類似的研究和開發還有瑞典隆德大學的TimeElf和美國卡內基梅隆大學的SimStudent，這兩個人工智能產品也是基于learning-by-teaching而開發，讓學生在教會機器人知識的過程中深化對知識的理解。
另外，人工智能還推動其他教育方法和技術更好實現。如讓虛擬現實學習環境更具沉浸感；給學生帶來更多動手實踐的機會；提供基于豐富學習分析的仿真和游戲化學習場景等。
關鍵詞：人工智能；網絡教育；應用；前景
中圖分類號：TP18
“人工智能”一詞最早是在20世紀50年代末期在Dartmouth學會上提出的。它是計算機技術的一個分支學科，但又同時包含了很多領域的不同學科，例如生物信息學、機械理論學、數理推論、語言文化等，它的研究領域非常的廣泛，包括機器翻譯研究、智能控制研究、專家系統學、機器人研究、語言和圖像理解研究、遺傳編程研究、自動程序設計研究、航天科學與應用、龐大的信息處理、儲存、管理研究。此后，越來越多的科研人員開始了對人工智能技術的研究。國際上比較先進的研究機構有麻省理工學院、斯坦福大學、加州大學伯克利分校、賓夕法尼亞大學、耶魯大學、德國人工智能研究中心、索尼公司等，中國的先進研究機構主要有清華大學、北京紫光優藍機器人技術有限公司、中國科學院先進技術研究院、北京大學、南京理工大學、哈爾濱工業大學、中國科學技術大學、北京郵電大學等幾十家機構。
目前，將人工智能應用在網絡教育中是很多研究者關注的熱點，在近些年的研究中取得了很大的進步，取得了一些先進的成果，但是在研究中也遇到了一些問題，需要研究人員進行解決并創新。本文首先介紹了網絡教育的現狀，探討了人工智能在網絡教育中的應用，通過研究提出了做好人工智能在網絡教育中應用的有效措施，最后對人工智能在網絡教育中的發展前景進行展望。
1 網絡教育的現狀
隨著信息技術和網絡技術的不斷發展，人們對教育的觀念以及接受教育的方式發生了巨大的改變，“網絡教育文化”日趨成熟。網絡的發展給傳統的教育模式帶來新的挑戰，它除了將傳統教育模式的一些顯著不足進行了改變以外，同時使教學更富有吸引力和生氣，吸引更多的人愿意到Internet教學中來學習自己想要的知識，他們可以不受時間、空間、身份的限制，到這個虛擬的課堂來進行“充電”。但在當前，網絡教育還在初級的發展階段，在實際的推廣和應用中還存在著一些問題：
（1）在網絡遠程教育的過程中，支持學習的服務系統沒有很好的滿足學習者的要求，引導學習者學習的手段和給學習者答疑的方法都比較落后，服務的方式受到一些客觀因素的限制；
（2）網絡實驗教學中有很的問題存在，例如空間的分散性差，時間的流動性和自主性差，除此之外，便攜性也比較差等；
（3）目前，雖然網絡教育中進行的考試具有開放性，但是考試的公平公正性、考試類型的科學性、出題的權威性都很難保證；
（4）目前來看，網絡系統本身具有了信息查詢能力，但這種查詢的能力是很有限的。
2 人工智能在網絡教育中的應用
2.1 智能決策支持系統
智能決策支持系統是在1980年左右由美國的研究大師波恩切克提出來的，是決策支持系統與人工智能技術相結合的產物。目前，由于智能決策支持系統的不斷發展和創新，在網絡教育的應用和研究方面表現出很強的發展潛力。例如，智能決策支持系統在數字和移動圖書館中的得到了廣泛的應用，該系統能夠為數字圖書館的管理人員提供決策和管理所需的數據、信息，幫助他們明確決策和管理的目標，通過建立決策模型并加以修改或完善，為數字圖書館正確、有效的管理和決策提供必要的支持。
2.2 智能教學系統
智能教學系統是在1970年以后迅速發展起來的，可以為學習者提供一種智能的授課環境，它將計算機的模擬功能來體現在整個教學過程中，使用人工智能技術和多媒體技術等先進的教學手段，共同形成一個交互式的開放的教學系統，在這個學習系統中，學生可以主動的獲取學習知識，系統可以根據學習者的個人情況來進行合理和科學的教學，以達到最佳的、理想的教學效果。
2.3 智能導學系統
支持服務是現代計算機網絡教育系統的重要構成要素。建立和維持一個高效靈活、強有力的支持服務子系統是有效地開發、管理和實施計算機網絡教育項目的保證。智能導學系統可以創造一個優良的學習環境，使學習者方便快捷地調用各種資源，以獲得學習的成功。
2.4 智能硬件網絡
智能網是20世紀80年代初期興起的研究課題。隨著網絡的日益普及，通過網絡進行學習，不僅要求多媒體綜合化的信息處理能力，而且要求網絡能夠提供高級信息處理能力。就目前的狀況而言，對現有的計算機教育網絡賦予其一定的“智能”，從硬件性能本身加以提升是一種不乏遠見的選擇。
3 做好人工智能在網絡教育中應用的有效措施
3.1 加大資金的支持
對于做好人工智能在網絡教育中的應用工作，絕對離不開資金的支持，因此各級政府部門應該做好相關的預算，落實好國家對于支持人工智能技術的相關政策，對于在人工智能技術發展中做出突出貢獻的企業和科研單位要給予一定的資金支持，支持這些企業、科研單位的研究工作，促進人工智能在網絡教育中更好的發展和應用。
3.2 加快人員培訓工作，建立技術研究團隊
人工智能在網絡教育中的應用工作具有技術性、專業性強等很多特征，因此，必須培養一批高素質的人工智能專業人才，同時還要對這些人員進行全面的業務培訓，使得這些人員既要懂管理，又要精通人工智能的專業知識，通過全面的業務培訓和人才引進，建立人工智能的技術研究團隊，使得這些人的才能得到很好的發揮，在人工智能方面有所創新，保證人工智能在網絡教育中得到更好的應用。
3.3 加強和先進研究機構的合作
在人工智能技術研究方面，美國、英國、德國等國家都走在世界的前列，而我國的人工智能技術研究的能力較低，與上述發達國家相比還存在一定的差距。因此，如何縮小這種差距，實現人工智能在網絡教育中更好的應用，就需要我們的研究人員加強專業知識的學習，和這些國家的先進研究機構進行有效的溝通和聯系，借鑒其先進的研究經驗，根據自己的實際需要，進行一些實際的合作。
4 結束語
由于人工智能技術本身存在著巨大的優勢，人工智能網絡技術也會不斷地進行發展而趨于成熟，這將極大地改善并且優化網絡教育的學習環境，全面提升網絡教育的整體教學質量，并有望增強網絡教育的全面開放性。為了做好人工智能在網絡教育中的應用，需要加大資金的支持，加快人員培訓工作，建立技術研究團隊，加強和先進研究機構的合作，使網絡學習的支持服務更加人性化和擬人化，更加體現以人為本的關懷精神。
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關鍵詞：人工智能；高職；技能培訓
一、人工智能概述
人工智能（Anificail Intelligence）是指利用計算機軟件技術與自動化處理的技術，讓計算機能夠模擬與擴展某些人類特定智能的學科，最近幾年來發展非常迅猛，在智能接口，數據挖掘，主體系統等方面取得了豐碩的成果。智能接口技術是研究如何實現人類與機器的便利溝通，現在已經實現了文字，語音，自然語言理解等方面實用化的功能。數據挖掘則是如何從大量不完備的數據中自動生成可應用的知識的技術，在大數據時代里將會有非常廣泛的應用；主體系統則是指的讓計算機具備愿望，能力，選擇等心智狀態的實體，實現計算機的自主性。從當前的應用發展趨勢來看，在未來的5～10年內，人工智能將會應用在教育，醫療，管理，生產等絕大多數的社會領域中，將推動社會的全面發展與進步。在本文中，作者將以高職技能教育為切面，分析人工智能在該領域內應用的前景，并提出建立一套基于人工智能的高等職業技術輔助教學系統的思路，方便進行人工智能應用的相關人士研究與借鑒。
二、人工智能在高職教育教學領域的典型應用及其不足
將人工智能應用到教育方面是很久以來的教育現代化的熱點，從最近幾年來的人工智能在教育方面的應用來看，主要有三種應用的層面：一是智能計算機輔助教學（ICAI），它是將人工智能的技術引入至CAI系統中來，實現更加智能化的教學支持，減輕教師的工作量。二是智能，即讓某些特定的課程與教學的內容，由人工智能來取代教師進行授課，即時答疑，提高教學的效率；三是智能數據庫，對于課程相關的網絡教學資源數據庫，應用人工智能的方法進行數據分析，提高數據庫的訪問速度與交互功能，便于快速搜索與整理數據。但是對于高等職業技能教學來說，上述的三大應用領域還有些不夠契合，主要體現在如下的方面：
（1）對于學習者的活動流程的監控與記錄能力不夠。傳統的CAI系統，側重于對理論思維知識的輔助教學，而對于學習者的身體活動的記錄能力不佳，這樣無法即時準確地保存技能學習過程中與身體活動相關的數據。眾所周知，技能的教學是與學習者身體的活動相關聯的，行動數據的獲取量不足就會導致無法對學習者的技能及其效果進行評估與糾偏。
（2）與使用者的交互功能不佳。傳統的人工智能交互是文本與圖像，雖然簡單直觀但形式單一，還無法通過生動的語音和動作與使用者進行交互。這樣在教學輔助方面的效果不盡如人意。
（3）智能水平有待于提升?，F代的人工智能輔助系統，雖然已經能夠實現教學數據的排序、統計、匯總等簡單的操作，但是離真正智能化的工作還有一定的差距。系統無法根據學生操作的具體情況做出個性化的情況統計分析，提出個性化的建議。在即時交互方面也還有很大的提升空間。
三、高職技能輔助教學系統的設計思路
針對上述教學人工智能應用的不足，結合高等職業技術學校的教學情況，特地提出一套人工智能輔助系統的設計思路：
（1）使用高級的智能接口技術實現行動數據的采集。
智能接口是為建立和諧的人機交互環境，使得人與機器之間的交流像人與人之間的交流一樣自然和方便。學習者在進行練習的過程中，無法像傳統的人機交互方式一樣將數據錄入至計算機中，而是需要智能系統通過攝像頭，運動傳感器等等高級的智能接口技術來感知學習者的活動，對活動進行分析與統計，并轉化為大數據存放至海量數據庫中。至于具體采用哪種智能接口技術，需要根據具體的學習內容而定。
（2）應用專家系統對于學習者在技能操作中產生的大數據進行分析。專家系統是目前人工智能領域最有實效的一個領域，它是利用人工智能的技術讓計算機能夠實現特定領域內的大量知識與經驗的系統。利用它來對技能學習過程中產生的大數據進行分析和挖掘，從中提煉出具有個性化的知識體系，發現學生與老師都沒有發覺到的某些特殊的學習狀態，能夠為進一步的學習反饋做好充分的準備。這樣可以使得學習的針對性更強，效率更高。
（3）使用智能檢索與生成技術對于分析結果進行輸出與展示。通過使用人工智能的檢索系統，可以快速地對分析的結果進行展示，可以利用網絡的環境，用生動形象的方式將結果展現在學習者或教師面前，方便掌握學習的過程。
四、輔助教學系統的應用展望
通過應用了上述的基于人工智能的輔助教學系統，將對于高職院校的教學產生非常強大與積極的影響。首先，該系統可以將教師從重復機械的日常教學環境中解放出來，不再通過傳統的測驗，考試，交流等方式獲知學生的學習狀態，由系統監控學習者在技能培訓過程中的一舉一動，自動進行學習效果的定性與定量的分析，積極地反饋給教師，從而使得教學更具備了明確的方向。其次，該系統也會增加技能教學的趣味性，將培訓的活動轉化為類似于電子競技的效果，學生在學習的過程中隨時可以觀察到自己的學習狀態，以及與其他同學的差異，更能夠培養自學的能力。第三，該系統可以與現有的高職院校校園網實現無縫的對接，將全院校的數據進行統一的智能加工與挖掘，可以更加方便高職院校的管理工作，也可以方便地擴展成為完備的高校智能管理系統。
參考文獻：
[1]邱月，人工智能技術在計算機輔助教學中的應用[J].福建電腦，2007（08）.
【關鍵詞】人工智能 計算機輔助教學 教學與控制
一、人工智能的定義
人工智能也稱機器智能，它是計算機科學、控制論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統角度來看，人工智能是研究如何制造出智能機器或智能系統，實現模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。人工智能是一門交叉科學，逐漸形成一門涉及心理學、認知科學、思維可循、信息科學、系統科學和生物學科等多學科的綜合性技術學科。
二、計算輔助教學體系和現狀
計算救助教學是利用多媒體計算機的功能與特點，利用計算機輔助教師完成各個教學環節，并通過與計算機之間的交互活動，激發學生的學習積極性和主動性，幫助學生更有效地學習。實用計算機輔助教學，有利于認識主體作用的發揮，它所提供的圖像、聲音、動畫等信息由利于學生知識的獲得與保持，達到提高教學教學的目的。
目前為止，所實用的絕大多數傳統以及理論證明等均被應用于計算機輔助教學系統，以提高其智能性和實用性。早期絕大多數計算機輔助教學將全部教學信息以編程方式預置于課件中，這樣的以及理論證明等均被應用于計算機輔助教學系統，以提高其智能性和實用性。因此現有的以及理論證明等均被應用于計算機輔助教學系統，以提高其智能性和實用性。早期絕大多數計算機輔助教學系統面臨許多挑戰，它主要存在以下幾個方面的問題。
1.計算機輔助教學系統的閉塞性
不具有開放性是目前以及理論證明等均被應用于計算機輔助教學系統，以提高其智能性和實用性。其弊端在于固定內容的局限性使課件的適用面狹窄，而且設定的運行路線使授課缺乏自主性;授課的針對性不強;無法利用新出現的資源在較高起點上進行二次開發。
2.智能性的欠缺
現有的計算機智能輔助課件系統不能對不同何曾度的學生進行有針對性的教育，學生的學習是被動的，不能由系統自動提供助學信息而使學生有選擇地學習。。
3.人機交互能力較弱
現有計算機智能輔助大多以光盤作為信息的載體，將材料中的內容以多媒體的形式展現出來，教學信息是按預置的教學流程機械式地提供給學者，學習者使用計算機智能輔助課件學習是完全被動的。
4.教師與學生的互動在教學中的缺乏
現有計算機智能輔助課件在學生自學以及進行操作使用時，如何學習都是學生自己的事。教師不能全完了解學習者的情況，學生在蹦到問題時不能向教師求教，師生之間互相封閉，談不上師生互動，因此課件所起的效果大打折扣。
5.課程特點沒有突出
各門課程在教學上有不同的要求，但現有課件對于這些不同要求完全不予理會。例如很多課程都要涉及到大量的曲線或曲面，對有些課程來說，將這些曲線或曲面給出了一個簡單的展示就足夠了，而有些課程這樣的展示不能達到教學目的的要求。
6.教學計劃的欠缺
在課件的開發過程中實際上離不開教學策略的設計，但課件的制作者往往并未意識到這一點。例如:現有的絕大多數課件都是單一的展播式，這樣的可見制作“精美”，但它不可逆、不能互動。實際上運用課件教學只是手段而不是目的，應該在教學設計理論的指導下講求課件的實效性，著眼點在于學生學習新知識、掌握新技術、培養各種能力有幫助，而不是表面上的制作“精美”。
綜上所述，現有的計算機智能輔助存在許多問題，隨著新技術的不斷出現，這些問題將使計算機智能輔助越來越不能適應新的要求。因此以智能計算機智能輔助為代表的心的計算機輔助教學系統將成為教育技術上需要不斷探求、努力實現的發展方向。 轉貼于
三、智能計算機輔助教學系統
智能計算機輔助教學系統(Intelligent ComputerAided Instruction)，簡稱ICAI。教學過程是一個復雜的教與學的思維過程，它需要教師以專門知識和經驗為依據，經過吸取、講解、推理、示例、綜合等多個步驟才能較好地完成。計算機輔助教學實際上是一個由計算機系統輔助教師進行教學以及學生進行學習并得以實現的系統。在智能ICAI中，教學思想、方法、學習內容可用知識形式表示，如何解決知識的形式化表示以及知識的訪問與調用問題，是人工智能的核心技術之一，也是將ICAI引入教育技術領域中所要面臨的一個問題。知識庫是實現知識推理與專家系統的基礎，可以用知識庫作為智能ICAI的構建環境。在知識庫中，教學內容等的有關知識可以用事實與規則表示，并存儲于知識庫內，教學與學習過程既是對知識庫中知識進行推理，并最終得出所需結果的過程。ICAI系統的一般包括以下幾個模塊:
1.知識庫。知識庫是關于教學內容的模塊，解決“教什么”問題。知識庫中的教學內容有待于教學與控制模塊和學生模塊進行選取、調用。
2.學生模塊。學生模塊是用于記錄學生的學習情況，對學生學習的各個環節信息進行搜集，以便系統對學生的學習情況進行自動評估，提出具有針對性的學習建議和個別化的輔導。學生模塊描述學生對教學內容理解、掌握的程度，系統可以根據學生模塊的具體情況調整教學策略并提供適當的反饋。
3.用戶接口模塊。這是系統與用戶交流的界面。整個系統依靠用戶接口模塊把教學內容呈現給用戶、接受用戶輸入的信息、并向用戶提供反饋。
4.教學與控制模塊。這是教學過程與整個系統的控制模塊，涉及到“如何教”的問題。它具有領域知識、教學策略和人機對話等方面的知識。根據學生模型提供的學生學習情況，通過智能系統的搜索與推理，得出智能化的教學方法與教學策略，能夠較科學地評估學生的學習水平，可以通過分析學生以往的學習興趣和學習習慣，預測學生的知識需求和常犯錯誤，動態地將不同的學習內容、學習方法與不同的學生匹配，智能地分析學生錯誤的原因進而針對地提出合理的教學建議、學習建議以及改進方法。
新世紀的教學將是以智能化的ICAI為主線，是多學科、多方位發展的新技術的體現。隨著人工智能技術的發展、計算機輔助教學的成效將更加明顯。
參考文獻
