吳希

摘 要：伴隨著現(xiàn)代科技的發(fā)展和進(jìn)步，人工智能技術(shù)在教育工作中的價值和作用也日漸顯現(xiàn)。本文將從人工智能技術(shù)概念和計算機輔助教學(xué)概念出發(fā)，對人工智能與計算機輔助教學(xué)關(guān)系以及計算機輔助教學(xué)現(xiàn)狀展開詳細(xì)分析，最后針對人工智能技術(shù)下的計算機輔助教學(xué)課件開發(fā)提出具體的策略。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù);計算機輔助教學(xué);課件開發(fā)

人工智能（Artificial Intelligence，AI）在眾多的計算機科學(xué)領(lǐng)域當(dāng)中，是極富創(chuàng)造價值與挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。伴隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，人類開始將計算機運用至教學(xué)當(dāng)中。20世紀(jì)70年代開始，相關(guān)學(xué)者就研發(fā)出了具有教學(xué)能力的專家系統(tǒng)，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，推動著人們將知識表達(dá)和問題解答技術(shù)結(jié)合至計算機輔助教學(xué)（CAI）之中，由此形成了智能化計算機輔助教學(xué)（ICAI）模式，帶動了計算機輔助教學(xué)課件的開發(fā)。經(jīng)過幾十年的發(fā)展，人工智能技術(shù)不斷提高，且研究成果得以充分運用，其中不乏在教學(xué)領(lǐng)域的運用，從而推進(jìn)了我國現(xiàn)代化教學(xué)的發(fā)展。

1 人工智能及計算機輔助教學(xué)概念

在計算機科學(xué)當(dāng)中，人工智能是非常重要的一個分支，是一項探究利用計算機模擬技術(shù)與開發(fā)人腦功能的綜合型分支。人工智能的準(zhǔn)確定義為：計算機系統(tǒng)具備人類行為與知識儲備，且具備判斷問題、學(xué)習(xí)解決問題、掌握人類語言以及記憶的能力。人工智能技術(shù)的運行過程是：對人類因各類事務(wù)與各種問題所帶來的應(yīng)激反應(yīng)，以及由此引起的問題推斷與處理解決、問題判斷與學(xué)習(xí)以及問題決議等的過程，將其中過程劃分成一個一個的基本步驟，再利用計算機程序設(shè)計，把這些問題解決的過程進(jìn)行公式化與模塊化，促使計算機可以具備結(jié)構(gòu)化的方法來設(shè)計更為復(fù)雜的人類問題。這套結(jié)構(gòu)化的可以有效應(yīng)付問題的軟件體系，即為人工智能體系。

計算機輔助教學(xué)（CAI），自計算機技術(shù)被充分利用于教育工作中，就逐漸成為新型教學(xué)技術(shù)。計算機輔助教學(xué)是以計算機作為教學(xué)媒體來開展教育教學(xué)活動，具備教學(xué)信息即時性較強、教學(xué)方式多樣化、教學(xué)內(nèi)容適用范圍廣的優(yōu)點。對比其他教學(xué)媒體用具來看，計算機輔助教學(xué)能夠根據(jù)學(xué)生在課堂中的個別差異性，獲取教學(xué)程度分析數(shù)據(jù)，幫助教師采用更適合的教學(xué)素材與方法，順應(yīng)和滿足學(xué)生的學(xué)習(xí)要求與學(xué)習(xí)特點。計算機輔助教學(xué)最主要的技術(shù)是將多媒體科技，集合聲音、圖像、文字內(nèi)容融為一體，使得同一項教育內(nèi)容可以采用多樣的形式展現(xiàn)于教師和學(xué)生面前，其迅速高效的處理方式，可以使教師快速獲取學(xué)生們學(xué)習(xí)情況的數(shù)據(jù)分析，更加快捷地做出課堂評價。

2 計算機輔助教學(xué)與人工智能技術(shù)的關(guān)聯(lián)

智能技術(shù)包含人工智能與計算機智能，采用人工智能技術(shù)可以促進(jìn)人類智慧的轉(zhuǎn)化，形成新型計算機智能;利用計算機智能輔助教學(xué)能夠進(jìn)一步轉(zhuǎn)化計算機智慧，進(jìn)而形成人類智能。運用人類智能技術(shù)可以表述各項知識，即對各項知識進(jìn)行細(xì)化處理;利用計算機智能能夠進(jìn)行知識點的推理，即對其進(jìn)行智能化與自動化的處理，這些統(tǒng)一起來成為“知識工程”。在知識體系中，計算機輔助教學(xué)是極其重要的一項內(nèi)容，而人工智能技術(shù)又很好地滲透到計算機輔助教學(xué)中，并且得到充分的運用。想要使計算機輔助教學(xué)做到因材施教，就要將人工智能技術(shù)充分運用于計算機教學(xué)領(lǐng)域。計算機輔助融合人工智能技術(shù)后的教學(xué)課件系統(tǒng)包括了三大領(lǐng)域，分別是學(xué)生模型領(lǐng)域、自然語言銜接領(lǐng)域以及教學(xué)決議領(lǐng)域，且在教學(xué)輔助、模擬訓(xùn)練等各大教學(xué)領(lǐng)域里得到充分運用，體現(xiàn)了計算機輔助教學(xué)的交互特點。人工智能技術(shù)與計算機輔助教學(xué)之間的關(guān)聯(lián)（見圖1）。

3 人工智能技術(shù)下的計算機輔助教學(xué)課件開發(fā)現(xiàn)狀

3.1 欠缺較高的人機交互能力

當(dāng)前已有的計算機輔助教學(xué)課件大部分都采用移動硬盤、U盤或者光盤作為主要的信息載體，一般只是利用多媒體技術(shù)展現(xiàn)教材里的知識內(nèi)容，根據(jù)事先備課的內(nèi)容按照一定的流程機械地傳遞給學(xué)生，很顯然這個過程較為被動。那么在這樣的課堂教學(xué)過程中，很難改變既定流程來展開教學(xué)，不管是教師還是學(xué)生，都無法充分地參與到教學(xué)互動當(dāng)中，所以無法很好地實現(xiàn)人機交互功能，即以人機對話的方式溝通討論教學(xué)內(nèi)容、合理安排教學(xué)進(jìn)程、總結(jié)教學(xué)效果等。

3.2 師生之間缺乏互動

目前使用的教學(xué)計算機輔助課件，學(xué)生在自主學(xué)習(xí)時只能進(jìn)行單方面的運用，教師無法通過一定的途徑掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)完成度以及自主學(xué)習(xí)情況，在未對學(xué)生進(jìn)行監(jiān)督管理的情況下，學(xué)生可能會應(yīng)付地使用拖拽瀏覽的方式學(xué)習(xí);當(dāng)學(xué)生遇到困難時，無法第一時間求助教師，這樣問題遺留下來影響學(xué)習(xí)理解與效率，在這樣的學(xué)習(xí)情境下教師和學(xué)生之間是相互分割的。這樣的話，軟件系統(tǒng)帶來的積極作用將會大大降低。與此同時，因為缺乏網(wǎng)絡(luò)技術(shù)支撐，當(dāng)前大部分計算機輔助教學(xué)課件都是在單機情況下使用，由此，不能利用網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢來快速更新知識庫，更不能提供實時互動功能，為遠(yuǎn)程教學(xué)以及師生的交流帶來不便捷的因素。

3.3 人工智能體系發(fā)展不夠健全

盡管人工智能技術(shù)發(fā)展快速，但是因為其起步時間較晚，所以輔助教學(xué)系統(tǒng)不夠完善，更多的是偏向于單項，不能針對學(xué)生的真實學(xué)習(xí)情況展開具體的教學(xué)。這需要人們對相關(guān)信息、符號以及問題等方面進(jìn)行更加健全的處理，增強人工智能的信息錄入與輸出能力，符號識別與處理能力。這里面主要指的是電腦系統(tǒng)的框架設(shè)計和編程相關(guān)問題，以及確定哪些作為計算機輔助教學(xué)的具體內(nèi)容。希望國家和政府能出臺一系列政策支持，推行有關(guān)政策有效保護和支持人工智能技術(shù)的全面開發(fā)，通過宏觀調(diào)控不斷降低稅率，在技術(shù)研發(fā)上大力提供經(jīng)濟政策補助與支持。

4 人工智能技術(shù)下的計算機輔助教學(xué)課件開發(fā)策略

4.1 提高人機交互能力

當(dāng)前，人工智能技術(shù)主要運用于人機交互、言語識別、定義證明以及圖像識別等內(nèi)容上。不過普遍存在的問題是在教學(xué)活動之中，教師運用人工智能技術(shù)的能力較差，使用率較低，欠缺實際操作和運用的經(jīng)驗。因此，需要對教師進(jìn)行全面的能力強化，同時也需要提高人工智能技術(shù)。例如，可增強電腦的圖像識別技術(shù)，以此來提高作業(yè)和試卷的批改效率，也可充分利用人機交互技術(shù)來實現(xiàn)在線互動答疑，這在教育教學(xué)方面是非常重要的功能。因此需要加大力度實現(xiàn)，才能在技術(shù)上實現(xiàn)新的突破。

4.2 因材施教，全面實現(xiàn)學(xué)生個性化學(xué)習(xí)

因材施教是教學(xué)方法中非常重要的一種，在教學(xué)過程中，教師根據(jù)學(xué)生現(xiàn)有的知識水平、學(xué)習(xí)方式和學(xué)習(xí)能力，選取一定的教學(xué)方法來滿足不同學(xué)生的需求，并開展具體的針對性教學(xué)。然而，這樣的一種教學(xué)方法在應(yīng)試教育的今天，落實起來卻非常困難。結(jié)合人工智能技術(shù)之后，可以大大提升因材施教方法的可行度。由此，可以利用以下兩種方法實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)：一是創(chuàng)建知識圖冊，建立知識架構(gòu)。充分進(jìn)行教學(xué)內(nèi)容分析，在優(yōu)化和更新教學(xué)模型、學(xué)生模型以及課程內(nèi)容模型后創(chuàng)建知識圖冊，對課堂的每個重難點問題標(biāo)注上難度系數(shù)、對應(yīng)的學(xué)習(xí)方式、學(xué)習(xí)時長等信息標(biāo)簽，這樣學(xué)生不僅能輕松學(xué)習(xí)，還能準(zhǔn)確地了解自己的學(xué)習(xí)情況。二是建設(shè)自適應(yīng)平臺，用來進(jìn)行智能學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)推薦。人工智能技術(shù)就是利用計算機方法分析教學(xué)相關(guān)數(shù)據(jù)，如學(xué)生學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)、學(xué)生作業(yè)及測評環(huán)節(jié)、師生互動環(huán)節(jié)等信息數(shù)據(jù)，根據(jù)這些信息數(shù)據(jù)，選取匹配度最高的能夠滿足學(xué)生學(xué)習(xí)需求的內(nèi)容與教學(xué)策略，以此來提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率。例如美國著名“Knewton”自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺，教師利用Knewton數(shù)字化技術(shù)對所教授的課程內(nèi)容進(jìn)行數(shù)字化評測，通過對學(xué)生知識點掌握能力的不斷評估，給予每位學(xué)生最適合的動態(tài)化學(xué)習(xí)內(nèi)容與策略，并且獲取和掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)信息，預(yù)測學(xué)生未來學(xué)習(xí)水平和程度，確定其接下來的學(xué)習(xí)內(nèi)容，并進(jìn)行個性化的內(nèi)容推薦，也可以進(jìn)行學(xué)習(xí)結(jié)果的呈現(xiàn)和評價反饋，以此滿足學(xué)生個性化學(xué)習(xí)的需要。

4.3 利用數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化教學(xué)資源

利用人工智能技術(shù)將得到的全部數(shù)據(jù)錄入計算機，然后展開充分的數(shù)據(jù)分析。例如，將學(xué)生測評的作業(yè)及試卷，利用信息編譯轉(zhuǎn)化為計算機能夠識別與處理數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，以建立個性化教學(xué)資源，充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對教學(xué)過程進(jìn)行追蹤，關(guān)注教師的教與學(xué)生的學(xué)習(xí)過程，以此全面獲取師生在課上課下行為表現(xiàn)的數(shù)字化痕跡，方便教育教學(xué)的評價。本研究針對1000名學(xué)生進(jìn)行學(xué)習(xí)情況調(diào)查，其中學(xué)生的及格率為58.4%，課上學(xué)習(xí)完成率為90.2%，人均每天瀏覽網(wǎng)頁次數(shù)為642次，從這些具體數(shù)據(jù)，教師可以針對性地制定教學(xué)計劃和進(jìn)行教學(xué)設(shè)計（見表1）。

采用結(jié)構(gòu)化的高質(zhì)量教育教學(xué)資源有助于開發(fā)自適應(yīng)教學(xué)平臺。開發(fā)自適應(yīng)教學(xué)平臺時，教師應(yīng)充分利用有效的教學(xué)數(shù)據(jù)，采集的這些數(shù)據(jù)不單單只是作業(yè)或者測評結(jié)果，還應(yīng)包含學(xué)生的學(xué)習(xí)規(guī)律、學(xué)習(xí)策略、學(xué)習(xí)速度、學(xué)習(xí)習(xí)慣以及學(xué)習(xí)內(nèi)容等與學(xué)習(xí)息息相關(guān)的信息數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系很復(fù)雜，自然情況下的教學(xué)數(shù)據(jù)并非結(jié)構(gòu)化的。但自適應(yīng)教學(xué)平臺具備的海量學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，不僅可以幫助學(xué)生進(jìn)行學(xué)習(xí)問題的診斷分析，還可以在分析后制定有針對性和個性化的學(xué)習(xí)資源，定期推送給使用者。

4.4 建設(shè)知識庫

知識庫的建設(shè)需要利用知識庫管理系統(tǒng)展開具體管理，以確保知識的完全性與共享性。其包含了計算機輔助教學(xué)課件的教學(xué)內(nèi)容與聯(lián)系內(nèi)容，集合了大量的教學(xué)專家經(jīng)驗，能凸顯出課程教學(xué)重難點。知識庫的建設(shè)共包含兩方面內(nèi)容：第一，每一學(xué)習(xí)單元的具體知識內(nèi)容，將由基礎(chǔ)概念、定義、技能以及具體實例等等共同組成。每一單元為一個環(huán)節(jié)，和課程教學(xué)重難點相符合，和課程教學(xué)時長保持一致，每一單元都能夠自建體系，學(xué)生們可以依據(jù)具體需求進(jìn)行選擇。第二，知識測試庫，將由數(shù)據(jù)庫組成，可以劃分為三大測試模式，分別為基礎(chǔ)概念測試、技能操作測試以及應(yīng)用實力測試。可以運用難度等級制，采取形式不同的針對性測試模式。知識庫應(yīng)該擁有充分的適用性和公開性，其需要不斷吸納新知識內(nèi)容，整合相關(guān)控制信息數(shù)據(jù)，滿足系統(tǒng)知識的動態(tài)化更新。有些教師具備較高的技術(shù)能力，可對其展開篩選和剪輯，以匹配自身的教學(xué)計劃與方法。知識庫的界面應(yīng)友好，體系應(yīng)便于檢索和存取。

4.5 發(fā)展與深化智能分析與測評

作為分析推理體系，應(yīng)首先能夠針對學(xué)生學(xué)習(xí)的初始信息，制定學(xué)習(xí)計劃與安排，依據(jù)學(xué)生需求，確定學(xué)生學(xué)習(xí)級別;此外能夠針對學(xué)生的測試結(jié)果，對學(xué)生學(xué)習(xí)狀況進(jìn)行判斷，且確定接下來的學(xué)習(xí)計劃與安排，為教學(xué)設(shè)計帶來具體性指導(dǎo)。對學(xué)生的問題回答情況進(jìn)行判斷，并提交于分析推理系統(tǒng)，便于根據(jù)規(guī)則要求進(jìn)行具體判斷，帶動學(xué)生自主獲取和掌握新知識。如若學(xué)生錯誤與事先假設(shè)不同時，應(yīng)該提出具體的診斷要求，進(jìn)行準(zhǔn)確判斷。

5 結(jié)語

人工智能技術(shù)在教育教學(xué)領(lǐng)域的開發(fā)和利用已經(jīng)略有成效，當(dāng)前使用的學(xué)習(xí)平臺，如學(xué)習(xí)通、釘釘?shù)榷伎梢詫崿F(xiàn)在線作業(yè)批改、在線閱卷、教學(xué)資源上傳與共享、后臺數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析等。當(dāng)前，人工智能技術(shù)的運用盡管還停留在學(xué)習(xí)輔助功能上，但計算機輔助教學(xué)課件在人工智能的運用上將會逐步深入，人工智能技術(shù)的融入也將為現(xiàn)代化教學(xué)注入新鮮血液。

隨著人工智能技術(shù)日益成熟，智能化計算機輔助教學(xué)體系的作用將更為凸顯，也就是說計算機可以有自主處理事務(wù)的能力，將會實現(xiàn)人機交互系統(tǒng)和現(xiàn)實通訊以及強大的數(shù)據(jù)分析功能，這樣的功能勢必會更好地推動教學(xué)質(zhì)量的提升，促使學(xué)習(xí)理念的優(yōu)化和學(xué)習(xí)方式的完善，對現(xiàn)代教學(xué)產(chǎn)生重大的影響。

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