人工智能的教育精品(七篇)

序论：写作是一种深度的自我表达。它要求我们深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隐藏在内心深处的真相，好投稿为您带来了七篇人工智能的教育范文，愿它们成为您写作过程中的灵感催化剂，助力您的创作。

篇(1)

【关键字】人工智能；教育；进展

【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。

参考文献

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篇(2)

关键词：新工科；人工智能导论；实践教学；校企合作；案例库

随着物联网、大数据、5G及人工智能等信息技术的发展，为了应对中国产业变革及新一轮的科技革命，适应“中国制造2025”国家战略需要及产业经济创新发展，同时将国际工程教育思想本土化，“新工科”应运而生[1]。信息技术发展催生出了人工智能相关的专业，国内高校纷纷设立了智能科学与技术专业。近年来，人工智能技术的发展引领着人类社会正逐渐走进智能社会，人工智能将深刻影响人类社会。随着人工智能的进一步发展，高等教育的价值也将进一步提高[2]。因此，各高校应尽快建立与新工科相一致的智能科学与技术专业，并深入研究我国人工智能的人才培养体系、课程设置、实验平台及成果转化等方法，改革传统人工智能的教育教学方法，形成有新工科特色的智能科学与技术专业工程教育方法。由于传统的专业是按学科划分的，因此，目前的智能科学与技术专业课程体系以理论为主，强调学科知识的系统性和完备性[3]。人工智能导论作为智能科学与技术专业的核心课程，同时也是人工智能“入门性”和“引导性”的课程。但是，目前人工智能导论的课程设置上主要存在课程内容陈旧、实践课程不足、教材理论过强、教学模式老旧及实践教学与企业需求不适应等问题。尤其是人工智能导论课程，缺乏实践教学将会降低学生学习人工智能的兴趣和积极性。因此，为了解决这些问题，并使高校跟上人工智能时代的脚步，抓住高等教育发展的新机遇，进行面向新工科的人工智能导论实践教学模式探索具有重要的现实意义。

1人工智能对新工科人才的新要求

1.1具备多学科交叉知识。人工智能导论是一个多个学科交叉而成的一门课程。人工智能导论主要包括知识系统、智能搜索技术、脑科学、机器学习、神经网络、支持向量机、专家系统、智能计算及分布式智能等内容[4]。因此，一个合格人工智能专业人才需要具备多学科知识。1.2具备多领域应用能力。人工智能导论的应用领域广泛，基本包含工业、农业及社会生活的各个行业（如工业生产、通信、医疗、金融、社会治安、交通领域及服务业等）[5]。人工智能导论课程要求学生在学好理论前提下也应该掌握各行业的相关知识，只有这样才能提高人工智能技术在各领域的应用。1.3具备人工智能创新创业精神。目前，创新驱动发展成为了我国现阶段发展的重要力量，人工智能成为经济发展的新引擎[5]。在大众创业、万众创新的号角下，人工智能技术作为创新创业过程中的一个大趋势。因此，当今新形势下培养具有创新创业精神的人工智能专业人才对我国经济发展及大学毕业生创新创业具有重要意义。1.4具备人工智能人文素养。人的内在品质就是人文素养，人文科学的知识水平和研究能力是人文素养的重要组成部分，人文素养是人文科学体现出来的以人为研究对象和中心的精神[6]。人工智能对人类社会带来的是便利还是带来灾难，关键是使用者的思想道德和人文素养。因此，培养具有人文精神的人工智能专业人才具有重要的意义。

2人工智能导论课程教学现状

目前，许多高校已经认识到传统的人工智能导论课程已经不能适应社会和学生发展的需要。尤其是地方普通高校在师资、科研及学科力量薄弱情况下进行人工智能导论的实践教学。目前人工智能导论的课程设置上主要存在的问题如下：⑴本科生课程内容陈旧。近年来，随着云计算、大数据、5G等信息技术的快速发展，也带动人工智能技术发展日新月异。对于高校来说，要紧跟人工智能技术前沿，传授学生的知识也要紧跟人工智能的发展。目前，虽然也出现了不少新的人工智能导论教材，但在课堂上能够教学的新内容仍然不多，教材内容仍然集中在传统的人工智能技术（如问题求解、知识表示、归结原理及经典推理等技术）上。⑵研究生课程内容重叠。研究生的人工智能导论课程应作为本科生课程的一个延续，但部分高校对研究生人工智能导论课程的教学重视不够。很多本科生已经学过的内容在研究生阶段又进行了重复。因此，在新工科背景下培养高层次的人工智能人才，就必须要在研究生阶段加强新工科人才实践能力的培养，选择合理的人工智能导论课程，改革研究生阶段人工智能导论的教学理念和教学模式。⑶实践课程不足。实践教学是提高人工智能新工科人才能力的重要路径。目前，大多数院校的人工智能导论课程理论与实践联系不够紧密，对学生实践能力的培养不够，只知道理论，而不进行实际的实践应用就不能成为合格的人工智能新工科人才。另外，大多数地方高校的人工智能实验室建设投入不足，实验条件差，验证性的实验较多，实验课时不足，学生对人工智能新技术的接触不够。⑷人工智能导论教材理论性过强。目前，现有的人工智能导论教材以理论为主，缺乏人工智能实践内容。在课程教学过程中学生经常会感觉索然无味，当实践课程开设不足时，这种情况会非常明显。学生会渐渐的对人工智能导论课程失去兴趣和热情，最终会导致课程的教学质量和效果下降，不能达到新工科人工智能专业人才培养的预期。⑸教学模式老旧。人工智能导论是多学科交叉的课程，课程内容理论性强、抽象、多知识点是新工科的特点。然而，大多数地方高校仍然采用过去的课堂教学模式（即“教师讲、学生听”的教学模式），这种单向灌输的教学方式以教师为主，学生的主动性不够，只是在被动接收知识。学校这种重视理论不重视实践的教学模式，在一定程度上影响了新工科人才的实践能力，从而导致教学内容与企业社会需求脱节。

3人工智能导论实践教学初探

3.1人工智能导论课程实践平台建设。为了提高学生对实践教学的兴趣，南阳师范学院计算机科学与技术学院在人工智能导论授课过程中广泛应用多种计算机实验教学平台，如采用开源的PaddlePaddle百度飞桨深度学习平台，希冀一体化人工智能实践教学平台及大数据综合实验平台。教师可以在实践教学过程中方便的使用这些平台进行授课，学生也可以在课堂中跟随老师完成相关实验，并能够在课下进行相关实验练习及提交作业。3.2人工智能导论课程实验内容优化。在人工智能导论实践教学过程中，以学生兴趣为导向，开展相关应用课程实验，南阳师范学院计算机科学与技术学院对人工智能导论实验课程内容进行优化。优化后的主要实验课程包括搜索优化算法实现、智能计算实现、贝叶斯分类实验、最近邻算法实验、机器学习实验及神经网络实验。最后，通过期末课程设计进一步提高学生解决实际问题及创新创业的能力。3.3人工智能导论实践教学模式改革。⑴校企合作为使人工智能导论实践教学不与企业脱节，校企合作是关键。应积极派遣教师进企业进修，了解企业需求，并提高教师的工程能力。从2018年以来，南阳师范学院计算机科学与技术学院每年暑假期间累积派遣教师58人/次前往百度、中兴、科大讯飞、神舟数码及江苏传智播客公司等进修培训。同时已经在固定时间邀请相关企业讲师到学校进行人工智能方面的项目教学。建立起了具有地方区域特色的师资队伍及校企协调的实践教学模式，从而避免人工智能导论课程实践与企业实际脱节。⑵“双导师”负责制人工智能导论实践课程实行“双导师”制，邀请企业中实践经验丰富的人才任教或任职，校企合作建立实践教师指导团队，改革教学策略及教学方法，以项目为牵引，将人工智能导论实践课程作为第二课堂学分。还要积极制定人工智能相关的科技作品竞赛的奖励机制，积极引导学生参加各种人工智能相关的比赛，从而进一步提高学生在创新实践方面的能力。⑶采用案例教学法以案例导入进行教学，提高学生兴趣。首先，从人工智能竞赛的部分赛事中、（如百度的人工智能大赛，“2020年全国人工智能大赛”，“2020中国高校计算机大赛人工智能创意赛”等）中选取贴近实际问题的案例作为人工智能导论实践课程的案例来源。然后，采用目前主流的人工智能开发软件进行算法代码的编写，引导学生采用Python语言调用第三方接口库进行算法的实现。最后，让学生使用主流的编程语言（如C++、Java等）开发完善算法或进行系统设计与实现。

4结束语

在新工科背景下，人工智能导论作为智能科学与技术专业的基础核心课程，人工智能人才培养应注重提高学生解决问题的能力。在这种背景下，笔者结合近年来了解到的企业需求和上课的实际，对人工智能导论实践教学模式进行初探，具体如下：①校企合作，构建人工智能实践平台；②建立案例库，优化实践的内容；③校企“双导师”制，采用案例教学，从而进一步提高学生在创新实践方面的能力。

参考文献:

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篇(3)

2016年1月，美国佐治亚理工学院计算机学院的教授AshokGoel，借助IBM的Watson人工智能系统创建了一个在线机器人JillWatson，并将其作为课程教学助理。其目的是帮助教师回答学生通过在线论坛提出的大量课程问题。通过几个月的反复调试，JillWatson的回答已经能够达到97%的正确率。现在，机器人助教已经可以直接与学生沟通，不需要真人助教的帮助。这项人工智能在教育中的使用，解决了AshokGoel教授的助教人数不够，难以及时回答学生提问的困境，增加了学生参与在线学习的兴趣，提高了在线学习的留存率。

这只是人工智能在教育领域的小试牛刀。虽然有专家预测在未来十年内不会看到人形机器人替代教师进入课堂，不过地平线报告2016年基础教育版和2107年高等教育版都预测未来五年内人工智能将会在教育行业普及。

教育行业已有的人工智能研究和应用

Woolf等人在2013年提出了人工智能在教育领域应努力解决“五大挑战”：①为每一个学习者提供虚拟导师：无处不在地支持用户建模、社会仿真和知识表达的整合。②解决21世纪技能：协助学习者自我定位、自我評估、团队合作等。③交互数据分析：对个人学习、社会环境、学习环境、个人兴趣等大量数据的汇集。④为全球课堂提供机会：增加全球教室的互联性与可访问性。⑤终身学习技术：让学习走出课堂，进入社会。

过去十年，一些研究者对人工智能在教育领域中的应用做了大量的探索。相关的研究成果包括：①跟踪学习者的思维步骤和解决问题的潜在目标结构（Anderson等，1995）；②诊断误解和评估学习者的理解域（VanLehn，1988）；③提供及时的指导、反馈和解释（Shute，2008）；④促进高效学习的行为，如自我调节、自我监控和自我解释（Azevedo&Hadwin，2005）；⑤以合适的难度水平和最适当的内容来规划学习活动（VanLehn，2006）。

这些研究，基本上使用到了人工智能的每一项技术——自然语言处理、不确定性推理、规划、认知模型、案例推理、机器学习等。“智能导师系统”就是基于这些研究和技术而开发的人工智能教育应用。类似的成熟产品包括Tabtor（hellothinkster.com）、CarnegieLearning（carnegielearning.com）和FrontRow（frontrowed.com）。2014年，加拿大西蒙弗雷泽大学的一项试验发现用智能导师系统的学习者比使用其他教学方法的学习者获得的成绩更高。

人工智能在教育行业的新发展

教育行业的三种类型（内容、平台和评估）的服务商都在经历着一场变革。内容出版商面临纸质印刷到数字出版和开放教育内容的挑战。学习平台正试图区分自适应、个性化和数据分析的功能。评估供应商则继续探寻从多项选择题测试转向更具创新性的问题类型。人工智能将为这三种类型教育服务商带来新的发展思路和契机，同时也惠及教育生态系统中的所有利益相关者。学生通过即时反馈和指导提高学习效率，教师将获得丰富的学习分析和个性化指导经验，父母能够低成本地为孩子改进职业前景，学校能够规模化提高教育质量，政府能够提供负担得起的教育。2017年，人工智能将在以下领域发挥其效益。

1.人工智能批改作业

批改作业和试卷是一件乏味的工作，这通常会占据教师大量的时间，而这些时间本可以更多地用于与学生互动、教学设计和专业发展。

目前，人工智能批改作业已经相当接近真人教师了，除了选择题、填空题外，作文的批改能力已经大幅提高。美国斯坦福大学已经成功开发出一种机器学习程序，能够批改8～10年级的作文。随着图像识别能力的大幅提高，手写答案的识别也接近可能。就连占有美国标准化考试60%市场份额的全球最大教育企业——培生公司也认为，人工智能已经可以出现在教室并提供足够可信的评估。据培生公司近期的报告IntelligenceUnleashed推测，人工智能软件所具有的广泛的、定制的反馈能够最终淘汰传统测试。

2.人工智能实现一对一辅导

自适应学习软件已经能为学生提供个性化学习支撑。据2011年VanLehn的一项研究发现，人工智能在某些特定主题和方法上比未经训练的导师更具有效性。进一步的研究发现，人工智能导师能在学生出错的具体步骤上给予实时干预，而不是就整个问题的答案给予反馈（Corbett&Anderson，2001；Shute，2008）。

自适应学习在拉美地区正在兴起。AndréUrani市政学校的学生使用人工智能软件Geekie观看在线课程（视频和练习）。Geekie为学生提供每一步的实时反馈，并随着学习的进展来传授更为精细的课程内容。

早在1984年，本杰明·布卢姆的研究就提出一对一辅导能带来更好的学习效果。而人工智能技术可以模拟一对一辅导，以更好地跟踪、适应和支持个体学习者。这将是人工智能在教育中更高层次的个性化学习应用。例如，比尔·盖茨看好的人工智能聊天机器人或个人虚拟导师，能在学生面临挑战时提供强有力的支持，随时随地回答学生的提问；还可以为学生订制学习方案和规划职业发展路径，并引导学生走向成功。更重要的是，人工智能可以匹配聊天机器人或虚拟导师的面孔和声音来满足学生个人喜好。对比网页界面的自适应学习系统，这才是真正做到了一人一导师。

3.人工智能关注学生情感

2016年地平线报告高等教育版把情感计算列为教育技术发展普及的重要方向。也就是说，人工智能不仅限于模拟人类传递知识，还能通过生物监测技术（皮肤电导、面部表情、姿势、声音等）来了解学生在学习中的情绪，适时调整教育方法和策略。例如，机器人导师捕捉到学生厌烦的面部表情时，就可以立即改变教学方式努力激发他们的兴趣。这种关注情感的人机交流为学生营造一个更真实的个性化学习环境，更好地维持了学习者的动机。美国匹兹堡大学开发的AttentiveLearner智能移动学习系统就能通过手势监测学生的思想是否集中。突尼斯苏斯国家工程学院的研究人员正在研究开发基于网络的人工智能教学系统。该系统能够识别学生在任何地方开展科学实验的面部表情，以优化远程虚拟实验室的教学过程。

进一步的研究发现，人工智能还可以关注学生的心理健康。当前已经有使用人工智能来为自闭症儿童提供有效支持的案例。例如，伦敦知识实验室在Topcliffe小学开展试验，让自闭症学生与半自动虚拟男孩安迪开展互动交流，研究人员发现患有自闭症的学生在社交能力方面有进步。

4.人工智能改进数字出版

教科书等课程材料并非总是完美，传统印刷出版让课程的修订变得过于缓慢。这不仅是生产工艺的问题，更主要的是纸质课程材料无法快速获取使用者的反饋来识别缺陷所在。而数字化出版在人工智能的支撑下能彻底改变这一现状。

人工智能可帮助使用者快速识别课程缺陷。大规模网络开放课程Coursera的提供者已经将这一想法付诸实践。当发现大量学生的作业提交了错误的答案时，系统会提示课程材料的缺陷，进而有助于弥补课程的不足。

另一项人工智能在数字化出版的应用是自动化组织和编写教材。这是基于深度学习系统能模仿人类的行为进行读和写。ScottR.Parfitt博士的内容技术公司CTI就依据这项技术帮助教师定制教科书——教师导入教学大纲，CTI的人工智能引擎能自动填充教科书的核心内容。

随着自然用户界面和自然语言处理在人工智能领域的成熟应用，课程材料的数字化出版也会有更新的形态——不再局限于书本或网页的形式，聊天机器人和虚拟导师将成为内容表达的更好的方式。

5.人工智能作为学生

多年的研究表明，教会别人才是更好的学习，即learning-by-teaching。美国斯坦福大学教育学教授DanielSchwartz正基于这一理念来开发新的人工智能产品。他联合了多个领域的专家一起开发了人工智能应用——贝蒂的大脑（Betty’sBrain），让学生来教贝蒂学习生物知识。试点研究发现，使用这一方法来学习的学生比其他学生成绩更好，且在科学推理上也更胜一筹。

类似的研究和开发还有瑞典隆德大学的TimeElf和美国卡内基梅隆大学的SimStudent，这两个人工智能产品也是基于learning-by-teaching而开发，让学生在教会机器人知识的过程中深化对知识的理解。

另外，人工智能还推动其他教育方法和技术更好实现。如让虚拟现实学习环境更具沉浸感；给学生带来更多动手实践的机会；提供基于丰富学习分析的仿真和游戏化学习场景等。

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1-7月份，全国规模以上工业企业实现利润总额42481.2亿元，同比增长21.2%，增速比1-6月份放缓0.8个百分点。1-7月份，规模以上工业企业中，国有控股企业实现利润总额9273.9亿元，同比增长44.2%；集体企业实现利润总额259.4亿元，增长3.7%；股份制企业实现利润总额29907.3亿元，增长22.9%；外商及港澳台商投资企业实现利润总额10197.7亿元，增长17.7%；私营企业实现利润总额14161.6亿元，增长14.2%。点评：中性偏好。统计局解读称，7月份，规模以上工业企业中，国有控股企业利润同比增长34.2％，增速比6月份加快13.5个百分点；其中，中央企业利润同比增长8.5％，扭转了6月份同比下降6.5％的局面。主要归因于石油加工、煤炭和钢铁等行业效益明显提升。 

国务院要求中小学设人工智能课程、编程教育概念受关注、盛通股份、泰禾光电

据媒体报道。国务院近日印发《新一代人工智能发展规划》。明确指出人工智能成为国际竞争的新焦点。应逐步开展全民智能教育项目。在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育、建设人工智能学科。培养复合型人才。形成我国人工智能人才高地。

在我国人工智能技术的总体发展规划中。也明确提出了我国新一代人工智能“三步走”发展战略。即中小学设置人工智能课程推广编程教育。高校增加硕博培养形成“人工智能+X”模式和普及智能交互式教育开放研发平台。在2030年我国将要发展成为世界主要人工智能创新中心。专家表示。人工智能的发展是大势所趋。未来所有行业都将随着人工智能而带来升级与变革。此次规划出台。将会加快编程培训进入中小学课堂的实施进度。

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A股市场中有人工智能概念的公司不在少数，但敢说自己以人工智能为主业并且赚到钱的公司寥寥无几，科大讯飞作为智能语音的行业龙头，在人工智能方面可谓颇有建树。

从2016年科大讯飞的年报可以看出，科大讯飞目前有六项主要业务，分别是教育行业产品和服务、系统集成、互联网产品和增值运营、IFLYTEK―C3（智慧城市）、语音支持软件及产品、大数据产品和服务等。

在六大业务中人工智能的成色到底有多少呢？我们分项看一下。

首先教育行业产品和服务。科大讯飞的产品涵盖“考、评、教、学、管”全产品体系，另外就是办学收入，k学收入不属于人工智能范畴，公司主要的人工智能应用融入在机器阅卷、普通话及口语评测或者融入语音交互的智慧课堂设备中。

近日引起热议的高考机器人，即“国家863计划”中科大讯飞牵头研制的“高考机器人”项目，成都准星云学的AI-MATHS在断网断题库的环境下用时22分钟完成北京卷文科数学高考试题并获得105分。这是科大讯飞在教育行业产品和服务人工智能应用方面比较典型的代表。

从收入角度来看，教育方面可以贡献收入的有四项业务：一、教育信息化过程中为“三通两平台”建设提供软件及系统；二、讯飞启明提供的口语及普通话机器评测；三、讯飞皆成提供的智慧课堂；四、收购乐知行带来的数字校园业务。从以上几项收入来看，目前科大讯飞在教育智能应用上已经探索出较为成熟的业务模式。

其次，系统集成包括信息工程和音、视频监控，这主要是为他人做技术支持，人工智能很难在这个业务范畴去创新，系统集成属于应用已成熟技术的业务领域，所以我们可能难以看到科大讯飞在这个维度上做智能突破。

第三，互联网产品和增值运营，业务包括：电信增值产品运营、智能硬件产品、互联网运营服务。智能硬件产品是人工智能的重要阵地，这也是科大讯飞做人工智能重点突破的领域。目前基于人机交互界面AIUI拓展在智能家居、机器人、智能穿戴等方面的软硬件一体化应用比较有前景，其典型产品有叮咚智能音箱、智能遥控器以及儿童智能语音玩具。

第四，IFLYTEK―C3，业务主要是公共安全行业产品和智慧城市行业应用，这项业务与系统集成类似，是利用成熟技术为其他下游做配套，所以难以有人工智能的创新。

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>> 引入深度学习的人工智能类课程 中西合璧的人工智能课程双语教学模式 可调戏的人工智能 生活中的人工智能 不断超越的人工智能 逐渐靠近的人工智能 正在落地的人工智能 2035年的人工智能 航天类专业“人工智能”课程的教学探索 林业院校人工智能课程教学的思考 人工智能导论课程的兴趣教学法 人工智能概论课程的教学思考 “人工智能”课程教学的实践与探索 游戏开发应用中的“人工智能”课程教学方法探讨 人工智能的应用研究 人工智能的日常应用 人工智能的应用和发展 浅析电气自动化控制中的人工智能应用 分析继电保护中的人工智能技术及其应用 电气自动化控制中的人工智能应用分析 常见问题解答 当前所在位置：l)。在情境创设时,教师根据学生特点提出了多种应用需求,例如化妆品销售咨询等。学生利用该工具,兴趣盎然地开发了自己的小型专家系统,不仅理解了专家系统的特点、作用、运行方式等,还具有强烈的成就感。

2.2面向研究的情境创设

苏霍姆林斯基认为,研究型教学法应该充分体现学生的主体地位,激励、引导和帮助学生去主动发现问题、分析问题和解决问题,激发学生学习的内在兴趣和成就动机[4]。人工智能课程中包含了大量的前沿问题,研究型课题比比皆是,如何平衡这些研究课题与兴趣、实用的关系,是教学设计中重点考虑的内容。

下面以“规划”中的路径规划内容为例,详细分析以研究为导向的情境创设过程。表2给出了整个教学设计。

综合几次研究课题完成情况,班级中有1/3的学生通过广泛查阅资料和多次与教师讨论,提交了质量尚可的标准格式论文,并因此获得了学院的科研学分。除此之外,教师还组织这部分具备一定科研潜力的学生参加科研项目,进一步磨练科研技能,极大提高了学生的学习兴趣和能力。

3DBR驱动的教学过程

人工智能课程各单元内容相对独立,难以形成统一的联系,怎样验证各单元的学习效果?从提出问题到任务解决,每个单元的学习通常要跨越几节课甚至几周,怎样在此期间保持学生的兴趣和关注?

DBR是情境设计、实施、评价、再设计、理论形成等环节多次迭代循环的过程,柯林斯称之为“不断进步的修正”(Progressive Refinement),以检测设计的价值。因此,评价是教学过程中非常重要的一环。本课程教学主要做好两个环节,以驱动整个教学过程的推进。

1) 实践环节。

通常的实践环节是课程结束后固定时间的实际任务,而本课程的实践却贯穿整个教学过程,是单元教学、教师、学生之间的粘合剂。实践包括应用型实践和研究型实践,一般在每个单元教学开始,提出问题后,实践任务就被布置下去,例如前面所述的“黑白棋”、“路径规划算法研究”等。学生接受任务后,带着问题搜索解决途径,在此期间需要教师提供方法指导及答疑(既可固定时间,也可通过E-mail等形式)。及时地交流,特别是针对实际问题的交流,不仅有效率,而且便于教师及时调整教学设计。

2) 教学评价。

除了课程考核以外,每个教学单元结束时都有反馈和评价环节。评价方式包括单元测试、编写软件测试、研讨会等。具体采用何种形式,要根据前一阶段的反馈信息决定。这些来自学生反馈信息包括前一阶段学习的接受情况、兴趣点、其他课业繁忙情况等。在学期的不同时间点采用合适的评价方式,有助于加强学习刺激,总结和发现教学设计中的问题,及时调整。

通过上述两个环节的推动,精心设计的教学内容得以顺利实施并被学生欣然接受。2/3的学生在整个学期教学中都保持了积极的态度和充分的关注度,确实感受到人工智能的魅力,并能够从技术角度看待人工智能,消除了未学或初学时的神秘感。

4教学实施效果分析

1) 正效果分析。

中原工学院计算机学院作为普通工科院校,以培养实用型人才为主,人工智能并非主干课程,学生重视程度不足。两年来,经过教师与学生的共同努力,教学改革成果逐步体现。人工智能类学生人数从过去的5%上升到15%,科研论文数量从1%上升到20%。有20%的学生接触过或正在从事人工智能类项目的研究与开发,考研选择人工智能科目的学生比例从0上升到15%,考研成功人数占毕业生总人数的20%。

人工智能教学中采用的应用型与研究型情境创设,不仅促进了学生理解接受知识,而且锻炼提高了学生独立分析、解决问题及开发能力。学习也不再局限于课堂,而是拓展到图书馆、互联网等更广阔的空间。学生在学习期间保持了高度的关注,充分发挥了主动性和主体意识,为持续发展奠定了良好的基础。

2) 不足分析。

DBR的方法论能够促使教师在教学过程中不断完善教学设计,融合先进的教学理论及工具,逐步加深学习的理解和设计的提升,切实提高教学效果。然而,仍然存在一些DBR无法解决或完善的问题。具体表现在:

(1) 缺乏合适的教材。目前大多数教材的示例以解答式或推证式为主,设计型或实际项目案例较少。

(2) 投入时间限制。尽管上述教学设计和教学过程都经过精心准备与实施,但是要取得好的成效,还需要教师和学生都投入大量时间交流、研究或开发。而学生课业繁忙造成了实施的瓶颈。

这些不足制约了上述教学方法的实际实施效果,需要今后不断改进。

5小结

本文针对普通工科院校学生特点,将DBR研究成果应用于人工智能课程。教学效果表明,精心设计的应用型与研究型情境有助于维持学生长时间的关注度、主动性和兴趣;强调基于评价的修正使教学过程可调节,学生的学习效果更可靠。希望本文研究能够对人工智能教学及学生培养起到一定的参考作用,下一阶段的主要工作是进行适合的教材建设。

参考文献:

[1] 杨南昌. 基于设计的研究:正在兴起的学习研究新范式[J]. 中国电化教育,2007(5):6-10.

[2] 曾安,余永权,曾碧. 人工智能课程教学模式的探讨[J]. 江西教育学院学报:综合版,2006,27(6):40-43.

[3] 李鸣华. 案例教学法在高中人工智能课程中的运用研究[J]. 中国电化教育,2008(2):99-102.

[4] 杨种学. 研究型教学法在数据结构课程中的应用研究[J]. 计算机教育,2007(1):55-56.

DBR Utilized Teaching Method for Artificial Intelligence

WANG Lu, LU Xiao-xia

(School of Computer, Zhongyuan University of Technology, Zhengzhou 450007, China)

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关键词：人工智能；计算机网络教学；现状；运用

中图分类号：TP393-4

所谓人工智能，就是利用人工方法在计算机上实现智能，也可以说是人工智能在计算机上的一种模拟。人工智能广泛融合了神经学、语言学、信息论和通讯科学等众多学科和领域。目前主要存在三条人工智能研究途径：一是以生物学理论为支撑，掌握人类智能的本质规律；二是以计算机科学为支撑，通过人工神经网络进行智能模拟，实现人机互动；三是以生物学理论为支撑。

1 人工智能技术的特征

智能技术主要分为两类，人类和计算机智能，两者存在相辅相成的关系。利用人工智能技术能够实现人类智能向机器智能的转化，相反，机器智能也能够利用智能教学转化为人类智能。

1.1 人工智能的技术特征。首先，人工智能具备非常强的搜索功能。该功能是利用相关搜索搜索技术实现对海量信息的快速检索，满足个性化信息需求；其次，人工智能具备很强的知识表示能力。具体来讲，就是人工智能对信息的行为，能够像人类智能一样，对模糊的信息加以表示；最后，人工智能具有较强的语音识别和抽象功能。前者主要是为了对模糊信息加以处理。而后者主要是为了对信息重要度加以区分，以便提高信息处理效率。用户只需要智能机器提出具体要求便可，至于复杂的解决方案就交给智能程序了。

1.2 智能多媒体技术。首先，人机对话更加灵活。传统多媒体在人机对话方面极为欠缺，导致教学单调乏味，不能取得预期良好效果，但智能多媒体却不然，他能够实现人机自由对话和互动，同时还能结合学生实际对学生的问题给出不同层次的答案。其次，教学可行性更强。由于学生在认知能力和个人素养方面都存在差异，而且学习主动性也不尽相同，人工智能必须要结合学生实际学习状况，为每一位学生设计制定个性化的学习计划和学习目标，对学生进行针对性较强的教学，真正实现因材施教。再次，具有强大的创造性和纠错性。前者属于人工智能的显著特征，而后者属于人工智能的重要表现方面。最后，智能多媒体具有老师特征。在实际教学过程中，智能多媒体可以对教学双方的行为进行智能评价，以便能够及时发现教学中的薄弱点，有助于实现教学相长，全面提高教学质量和教学效果。

2 计算机网络教育的现状

随着现代科学的进步，网络信息的发达，人们的教学观念和学习观念都发生了前所未有的改变，网络时代正全面到来。为了满足现代社会对人才的实际需求，培养大量现代化优秀人才，计算机网络教学模式业已成型并不断完善。目前，高校正规教学模式依然是现代教学主流，尽管在系统传授知识和规范培养人才方面具有无可比拟的优势，但在资金投入、效益创收和时空限制等方面具有很大的弊端，灵活性不足，无法有效满足现代教育的发展要求。

计算机网络教学对传统教学形成了巨大挑战，并产生了深远影响。它不仅有效弥补了传统教学的时空限制缺陷，而且赋予了教学极大的乐趣性，吸引了越来越多的人积极投身到网络教学建设中去，任何人无论何时何地都能够通过网络课堂去学习和提高。但目前计算机网络教学发展仍处于探索期，在实际运用方面还存在许多问题：第一，计算机网络教学中的学习支持服务体系尚不健全，导学手段和答疑方法还非常落后，由于各种原因，在服务方式上缺乏针对性、策略性和积极性；第二，计算机网络实验教学中存在着空间分散、时间流动和自主性差等问题和弊端；第三，计算机网络的系统承载能力和信息查询能力还十分有限；第四，如何实现计算机网络考试的开放性，确保考试的客观性、公正性、权威性，已经成为网络教学发展的瓶颈；第五，计算机网络教学中的核心支撑系统――CAI，还无法有效满足和适应网络教学的实际需求和发展要求。

主流CAI课件主要有两种，一种是单机版的初级课件，包括简单的Authorware课件、PPT幻灯片和图文网页等。一种是高级的网络版课件。该类课件主要以静态图文和动态演示组成的网页为主，以聊天室、电子邮件和QQ群等形式为辅，实现师生互动、网络答疑的一种改进型课件。初级课件在实际教学中以操作容易、更新及时和维护方便著称，但实际上就是传统教学手段的变相挪用。还有些课件，尽管在互动性方面有着不错的效果，但是制作繁琐、更新较慢和维护复杂。因此，高级网络课件是目前网络教学中的主流课件，已经成为了计算机网络课件的固定模板。改进型的网络课件有效地解决了传统多媒体在师生互动不足的问题。上述两类课件是现在最为常见的两种CAI课件，尽管两者都有各自的优势，但作为网络教学的重要手段，仍存在许多问题和弊端：无法实现因材施教，无法开展层次教学；作为教学的一大主体，学生在个性化交互操作方面仍有很大不足；对学习过程中出现的普遍问题无法进行智能统计、分析和评价等。

3 人工智能技术在计算机网络教学中的运用

3.1 人工智能多媒体系统。（1）知识库。智能多媒体已经不再是用来进行纸质媒体数字转化的工具了，它应该具备相应完善的知识库，而知识库里的教学内容要结合教学实际和学生现状进行针对性、个性化设计。同时，要实现知识库资源的高度共享，并及时加以更新和补充，如此才能充分发挥知识库的教学服务作用。（2）教学板块。教学板块的设计主要是出于教学综合性考虑的，教学方法的创新是其关注的重点内容。该模块的实现要以掌握专业知识、教学策略和人机对话等领域的知识为前提，结合学生实际学习现状和特点，利用智能系统的现代化技术手段对知识和相关教育措施加以高效搜索。（3）学生板块。及时掌握学生心理动态和学习状况是智能网络教学的一大特征，结合学生实际状况加以智能评判，进而加以针对性指导和个性化辅导，实现因人施教和因材施教，全面提高学习效率和学习质量。（4）用户模块。用户模块是智能系统无法忽视和省略的关键模块，整个智能系统的正常运行离不开人工程序操作，用户需要通过用户终端将教学内容上传到网络教学平台，才能顺利完成教学。

3.2 人工智能多媒体教学的发展。（1）加强与网络的结合。随着网络技术的成熟，智能网络教学与网络之间的关系日益紧密，多元化、多维度网络空间日益成为一种趋势。互联网具有信息量大、更新速度快、超时空性等优势，加强与网络的结合是人工智能计算机网络教学未来发展的重要方向。（2）加强智能的应用。人机对话、机器指导的教学模式将成为未来网络教学的核心模式，传统教师的角色将逐渐被计算机取代。最为典型的就是现代智能导航系统。（3）加强系统软件的研发。系统软件的更新日新月异，旧的系统软件已经无法有效满足网络发展的时代要求，加强系统软件的研发以便充分满足网络要求，更好地帮助学生解决实际问题，进而提高学习效率和教学质量。

4 结束语

人工智能技术在计算机网络教学中的运用将为现代化教育提供新的发展思路，将全面改善网络教学环境，拓展学习服务渠道，提高计算机网络教学质量，并有可能彻底打破计算机网络教育的时空限制，全面加强网络教学的开放性，实现网络学习的个性化、人性化和智能化，充分落实以学生为本的教学理念。未来CAI技术的进一步成熟将全面提高网络教学的整体格局，我们有理由相信，智能网络教学将迎来全新的发展春天。

参考文献：

[1]刘广钟，高军，刘，李吉彬.报文分析技术在计算机网络教学中的应用[J].计算机教育，2014（01）.

[2]赵冉，朱西方.仿真技术在高职计算机网络教学中的应用探讨[J].河南科技，2014（01）.