論計算機輔助教學智能化

□文/張 天

（河北聯(lián)合大學 河北·唐山）

計算機輔助教學的智能化源于20世紀五十年代后期。英國數學家圖靈在“計算機器與智能”一文中提出了著名的圖靈測試，用來測試一臺機器有無智能。當時，麥卡錫和紐厄爾等人認為機器能夠像人一樣思考的時代已經近在咫尺，實現這一目標的主要問題只是需要創(chuàng)建更大的、運算速度更快的計算機。如果機器能夠像人一樣地思考這一命題成立，就可以據此提出一個合理的假設：人們能夠制造出聰明的機器，它能夠執(zhí)行需要人類思考才能完成的復雜任務，例如開展教學。計算機輔助教學的智能化研究正是基于這樣的假設，從20世紀五十年代至今，在計算機科學、教育科學、認知科學等學科專家的不懈努力下取得了不少成果。

普萊西于1924年發(fā)明了第一臺教學機器，但是直到20世紀五十年代，哈佛大學心理學家斯金納把他研究的操作條件反射和積極強化原理成功地運用到教學機器上，在美國軍隊中進行應用并取得了良好的教學效果，使程序教學獲得社會的承認并有了很大的發(fā)展，才導致了教學機器和程序教學的興起。程序教學（PI）就是將教學內容按一定的邏輯順序分解成若干小的學習單元，編制成教學程序由學習者自主學習。程序教學具有小的學習步驟、自定學習進度、積極反應、即時反饋等特點，綜合使用比單個使用某種能產生更好的記憶效果，從而改善學習。如果將視、聽覺和做結合起來，那么學習效果會有更大的提高。通過多媒體條件下個性化學習環(huán)境的創(chuàng)設，智能教學系統(tǒng)能夠有效地支持學生看、聽和做，從而提高學習效率。但智能教學系統(tǒng)也存在著一些難以解決的問題，例如，如何讓學生從被動地接受教學轉為主動的建構式學習；如何根據學生的需求和教學目標，實現學習者和教學系統(tǒng)之間有效的知識通訊；如何在網絡環(huán)境下有效地支持個別化學習、協(xié)作學習和探究學習等。此外，智能教學系統(tǒng)的開發(fā)需要領域專家、知識工程師、教學專家的通力合作，開發(fā)難度大。由于人工智能技術自身的局限，當前智能教學系統(tǒng)的智能化程度并不令人滿意。

20世紀九十年代以來，計算機多媒體技術、網絡通信技術以及人工智能技術的發(fā)展，為基于建構主義學習理論的多媒體教學環(huán)境的構建提供了有效的技術支持，數字化學習（e-Learning）迅速成為人們崇尚的一種學習方式。但是，在網絡環(huán)境下，教學材料的選擇和組織往往缺乏系統(tǒng)的設計，容易造成數字化學習者的認知超載和網絡迷航。為了提高網絡學習效率和學習質量，一些智能教學系統(tǒng)的研究專家開始轉向網絡環(huán)境下的適應性學習支持系統(tǒng)研究。

在學習過程中，學習者個體具有很大的差異性，具體表現在個人的能力、背景、學習風格以及學習目標等各個方面。即使是個體本身，在學習過程中其知識狀態(tài)也是在不斷變化和發(fā)展的。適應性學習支持系統(tǒng)（ALSS），是針對個體學習過程中的差異性而提供的適合個體特征的一種支持學習的系統(tǒng)。適應性學習支持系統(tǒng)本質上是一類個別化的學習支持系統(tǒng)，它能夠提供一個適應用戶個性化特征的用戶視圖，這種個性化的學習視圖不僅包括個性化的資源，而且包括個性化的學習過程和策略。適應性學習支持系統(tǒng)提供對不同學習者個別化需求的適應，包括學習診斷、學習內容、自主選擇學習策略等。對于相同的學習內容，該系統(tǒng)可以為不同的學生提供不同的學習方式。不同的學習者通過適應性學習支持系統(tǒng)學習同樣的知識，會有不同的學習路徑、學習策略和學習內容。

換言之，適應性學習支持系統(tǒng)提供的學習是個別化的、因人而異的，是符合學習者個人學習情況的。在其支持之下，學習者能夠以更快的速度，更加有效地進行學習。由于學習者在適應性學習支持系統(tǒng)中不僅可以進行個別學習，而且可以開展在線的協(xié)作學習、探究式學習等多種學習方式，適應性學習支持系統(tǒng)已經超越了作為傳統(tǒng)意義上的輔助教學的工具，而是作為認知工具、協(xié)作交流工具和情感激勵工具，可以作為導師、學習伙伴和學習工具。

近年來，我國不少學者開始對適應性學習支持系統(tǒng)進行研究，例如開放的、通用的適應性學習支持系統(tǒng)外殼A-Tutor；基于教師經驗性知識的適應性學習系統(tǒng)在中小學校的應用，等等。智能教學系統(tǒng)的主要特點在于能夠針對不同學生進行因材施教，但由于該類系統(tǒng)過于強調理想化的教育，生硬的界面和過多的程序控制往往無法激發(fā)學習者學習的主動性或維持學習者的學習興趣，因此，它的實現和應用受到了較大的限制。計算機作為教師，監(jiān)控學生學習過程，執(zhí)行錯誤診斷和生成提示信息采用知識表示技術，教學內容由系統(tǒng)自動安排多媒體，主要由文本構成、輔以圖片、動畫、聲音適應性學習支持系統(tǒng)開放的網絡學習環(huán)境下自主學習、協(xié)作學習、探究學習。計算機作為學習伙伴，或作為認知工具、協(xié)作和交流工具、情感激勵工具由多媒體、超媒體構成，采用適應性超媒體、超文本系統(tǒng)綜合了生成性CAI和面向幀的CAI的設計思想，并規(guī)定了問題的描述格式，系統(tǒng)據此生成參數，然后在數據庫里查詢正確的答案。

卡內基梅隆大學卡波納嘗試將人工智能（AI）技術應用于CAI系統(tǒng)，并設想了這樣一種教學系統(tǒng)。該系統(tǒng)有一個包含教學主題材料和授導教學規(guī)律的知識庫，能夠用自然語言與學生對話，能夠以自然的方式從它的通用知識庫里面生成問題和反饋。卡波納按照上述設想建立了第一個智能化的地理教學系統(tǒng)SCHOLAR，它采用語義網絡知識表示，建立了覆蓋學生模型，能夠自動生成教學材料和問題，也是第一個能夠用自然語言與學生交互的系統(tǒng)。SCHOLAR的出現標志著智能計算機輔助教學（ICAI）的開始。

在智能教學系統(tǒng)中，學生主要通過問題解決的方式學習，這些問題都是經過恰當選擇的，能夠為學習者提供良好的學習經驗。哈特利和史利曼認為智能教學系統(tǒng)必須提前考慮三個方面的知識：第一，系統(tǒng)通過評估學生已有的知識基礎，建立起學生模型；第二，系統(tǒng)考慮到學生需要學習什么，建立起領域專家模型；第三，系統(tǒng)還必須決定下一步應該教學生學習哪一個教學單元，怎么呈現教學內容，即具備教師模型。系統(tǒng)在上述基礎上選擇或生成一個問題，并通過專家模型生成該問題的解決方案。智能教學系統(tǒng)時時比較學生的解答與計算機的解答，并診斷兩者的差異。針對學生是否已經接受了系統(tǒng)提供的學習建議，系統(tǒng)還會提供進一步的反饋。當反饋循環(huán)結束后，智能教學系統(tǒng)會更新學生的技能記錄（一個關于學生知道什么和不知道什么的記錄）、學習進度標識，從而更新了學生模型。然后系統(tǒng)又開始新一輪的循環(huán)，選擇或生成一個新問題。從領域知識、學習者知識、教學策略知識的視角，對程序教學系統(tǒng)、計算機輔助教學系統(tǒng)、生成性CAI系統(tǒng)以及智能教學系統(tǒng)進行考察，不難看出它們的差異所在。

程序教學系統(tǒng)是基于教學機器和教學程序來實現教學的，計算機輔助教學系統(tǒng)則是利用計算機代替或輔助教師執(zhí)行部分或全部教學任務，它們都將領域知識和教學策略事先靜態(tài)地綁定在一起，后者雖然可以根據學生回答問題的正確與否來選擇不同的學習分支，但還是沒有建立獨立的學生模型。

生成性CAI系統(tǒng)針對傳統(tǒng)CAI系統(tǒng)難以實現因材施教的局限性，將教學內容和教學策略分離，開始考慮學生的心理認知過程，為此而建立了學生模型，并能根據學生模型動態(tài)地生成問題。但這里的學生模型主要記錄學生的行為反應，而不是跟蹤學生的知識狀態(tài)。智能教學系統(tǒng)則建立了更為完善的學生模型，不僅可以記錄學生認知風格和認知基礎，還能動態(tài)地跟蹤學生的知識狀態(tài)。在這里，領域知識可以采用多種表示方法，如語義網絡、產生式規(guī)則、框架等，系統(tǒng)將根據學生模型動態(tài)地生成教學內容，選擇相應的教學策略?？梢?，智能教學系統(tǒng)的主要特點在于：采用人工智能（AI）的知識表示方式來表示領域知識；建立了能夠動態(tài)更新的學生模型，有利于系統(tǒng)了解教學對象；預先定義了知識和推理規(guī)則，而不是由程序控制固定的教學序列；提供了詳細的錯誤診斷，以及更為友善的人機交互?！?/p>