吳希

摘 要：伴隨著現(xiàn)代科技的發(fā)展和進步，人工智能技術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概念和計算機輔助教學概念出發(fā)，對人工智能與計算機輔助教學關系以及計算機輔助教學現(xiàn)狀展開詳細分析，最后針對人工智能技術下的計算機輔助教學課件開發(fā)提出具體的策略。

關鍵詞：人工智能技術;計算機輔助教學;課件開發(fā)

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

1 人工智能及計算機輔助教學概念

在計算機科學當中，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與開發(fā)人腦功能的綜合型分支。人工智能的準確定義為：計算機系統(tǒng)具備人類行為與知識儲備，且具備判斷問題、學習解決問題、掌握人類語言以及記憶的能力。人工智能技術的運行過程是：對人類因各類事務與各種問題所帶來的應激反應，以及由此引起的問題推斷與處理解決、問題判斷與學習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計，把這些問題解決的過程進行公式化與模塊化，促使計算機可以具備結構化的方法來設計更為復雜的人類問題。這套結構化的可以有效應付問題的軟件體系，即為人工智能體系。

計算機輔助教學（CAI），自計算機技術被充分利用于教育工作中，就逐漸成為新型教學技術。計算機輔助教學是以計算機作為教學媒體來開展教育教學活動，具備教學信息即時性較強、教學方式多樣化、教學內(nèi)容適用范圍廣的優(yōu)點。對比其他教學媒體用具來看，計算機輔助教學能夠根據(jù)學生在課堂中的個別差異性，獲取教學程度分析數(shù)據(jù)，幫助教師采用更適合的教學素材與方法，順應和滿足學生的學習要求與學習特點。計算機輔助教學最主要的技術是將多媒體科技，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)于教師和學生面前，其迅速高效的處理方式，可以使教師快速獲取學生們學習情況的數(shù)據(jù)分析，更加快捷地做出課堂評價。

2 計算機輔助教學與人工智能技術的關聯(lián)

智能技術包含人工智能與計算機智能，采用人工智能技術可以促進人類智慧的轉化，形成新型計算機智能;利用計算機智能輔助教學能夠進一步轉化計算機智慧，進而形成人類智能。運用人類智能技術可以表述各項知識，即對各項知識進行細化處理;利用計算機智能能夠進行知識點的推理，即對其進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，計算機輔助教學是極其重要的一項內(nèi)容，而人工智能技術又很好地滲透到計算機輔助教學中，并且得到充分的運用。想要使計算機輔助教學做到因材施教，就要將人工智能技術充分運用于計算機教學領域。計算機輔助融合人工智能技術后的教學課件系統(tǒng)包括了三大領域，分別是學生模型領域、自然語言銜接領域以及教學決議領域，且在教學輔助、模擬訓練等各大教學領域里得到充分運用，體現(xiàn)了計算機輔助教學的交互特點。人工智能技術與計算機輔助教學之間的關聯(lián)（見圖1）。

3 人工智能技術下的計算機輔助教學課件開發(fā)現(xiàn)狀

3.1 欠缺較高的人機交互能力

當前已有的計算機輔助教學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生，很顯然這個過程較為被動。那么在這樣的課堂教學過程中，很難改變既定流程來展開教學，不管是教師還是學生，都無法充分地參與到教學互動當中，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內(nèi)容、合理安排教學進程、總結教學效果等。

3.2 師生之間缺乏互動

目前使用的教學計算機輔助課件，學生在自主學習時只能進行單方面的運用，教師無法通過一定的途徑掌握學生的學習完成度以及自主學習情況，在未對學生進行監(jiān)督管理的情況下，學生可能會應付地使用拖拽瀏覽的方式學習;當學生遇到困難時，無法第一時間求助教師，這樣問題遺留下來影響學習理解與效率，在這樣的學習情境下教師和學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)絡技術支撐，當前大部分計算機輔助教學課件都是在單機情況下使用，由此，不能利用網(wǎng)絡優(yōu)勢來快速更新知識庫，更不能提供實時互動功能，為遠程教學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

盡管人工智能技術發(fā)展快速，但是因為其起步時間較晚，所以輔助教學系統(tǒng)不夠完善，更多的是偏向于單項，不能針對學生的真實學習情況展開具體的教學。這需要人們對相關信息、符號以及問題等方面進行更加健全的處理，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)的框架設計和編程相關問題，以及確定哪些作為計算機輔助教學的具體內(nèi)容。希望國家和政府能出臺一系列政策支持，推行有關政策有效保護和支持人工智能技術的全面開發(fā)，通過宏觀調(diào)控不斷降低稅率，在技術研發(fā)上大力提供經(jīng)濟政策補助與支持。

4 人工智能技術下的計算機輔助教學課件開發(fā)策略

4.1 提高人機交互能力

當前，人工智能技術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活動之中，教師運用人工智能技術的能力較差，使用率較低，欠缺實際操作和運用的經(jīng)驗。因此，需要對教師進行全面的能力強化，同時也需要提高人工智能技術。例如，可增強電腦的圖像識別技術，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來實現(xiàn)在線互動答疑，這在教育教學方面是非常重要的功能。因此需要加大力度實現(xiàn)，才能在技術上實現(xiàn)新的突破。

4.2 因材施教，全面實現(xiàn)學生個性化學習

因材施教是教學方法中非常重要的一種，在教學過程中，教師根據(jù)學生現(xiàn)有的知識水平、學習方式和學習能力，選取一定的教學方法來滿足不同學生的需求，并開展具體的針對性教學。然而，這樣的一種教學方法在應試教育的今天，落實起來卻非常困難。結合人工智能技術之后，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)個性化學習：一是創(chuàng)建知識圖冊，建立知識架構。充分進行教學內(nèi)容分析，在優(yōu)化和更新教學模型、學生模型以及課程內(nèi)容模型后創(chuàng)建知識圖冊，對課堂的每個重難點問題標注上難度系數(shù)、對應的學習方式、學習時長等信息標簽，這樣學生不僅能輕松學習，還能準確地了解自己的學習情況。二是建設自適應平臺，用來進行智能學習數(shù)據(jù)推薦。人工智能技術就是利用計算機方法分析教學相關數(shù)據(jù)，如學生學習環(huán)節(jié)、學生作業(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生學習需求的內(nèi)容與教學策略，以此來提高學生的學習效率。例如美國著名“Knewton”自適應學習平臺，教師利用Knewton數(shù)字化技術對所教授的課程內(nèi)容進行數(shù)字化評測，通過對學生知識點掌握能力的不斷評估，給予每位學生最適合的動態(tài)化學習內(nèi)容與策略，并且獲取和掌握學生的學習信息，預測學生未來學習水平和程度，確定其接下來的學習內(nèi)容，并進行個性化的內(nèi)容推薦，也可以進行學習結果的呈現(xiàn)和評價反饋，以此滿足學生個性化學習的需要。

4.3 利用數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化教學資源

利用人工智能技術將得到的全部數(shù)據(jù)錄入計算機，然后展開充分的數(shù)據(jù)分析。例如，將學生測評的作業(yè)及試卷，利用信息編譯轉化為計算機能夠識別與處理數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行存儲，以建立個性化教學資源，充分利用大數(shù)據(jù)技術對教學過程進行追蹤，關注教師的教與學生的學習過程，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，方便教育教學的評價。本研究針對1000名學生進行學習情況調(diào)查，其中學生的及格率為58.4%，課上學習完成率為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計劃和進行教學設計（見表1）。

采用結構化的高質量教育教學資源有助于開發(fā)自適應教學平臺。開發(fā)自適應教學平臺時，教師應充分利用有效的教學數(shù)據(jù)，采集的這些數(shù)據(jù)不單單只是作業(yè)或者測評結果，還應包含學生的學習規(guī)律、學習策略、學習速度、學習習慣以及學習內(nèi)容等與學習息息相關的信息數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系很復雜，自然情況下的教學數(shù)據(jù)并非結構化的。但自適應教學平臺具備的海量學習數(shù)據(jù)，不僅可以幫助學生進行學習問題的診斷分析，還可以在分析后制定有針對性和個性化的學習資源，定期推送給使用者。

4.4 建設知識庫

知識庫的建設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課件的教學內(nèi)容與聯(lián)系內(nèi)容，集合了大量的教學專家經(jīng)驗，能凸顯出課程教學重難點。知識庫的建設共包含兩方面內(nèi)容：第一，每一學習單元的具體知識內(nèi)容，將由基礎概念、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)，和課程教學重難點相符合，和課程教學時長保持一致，每一單元都能夠自建體系，學生們可以依據(jù)具體需求進行選擇。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，分別為基礎概念測試、技能操作測試以及應用實力測試?？梢赃\用難度等級制，采取形式不同的針對性測試模式。知識庫應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能力，可對其展開篩選和剪輯，以匹配自身的教學計劃與方法。知識庫的界面應友好，體系應便于檢索和存取。

4.5 發(fā)展與深化智能分析與測評

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

5 結語

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

隨著人工智能技術日益成熟，智能化計算機輔助教學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質量的提升，促使學習理念的優(yōu)化和學習方式的完善，對現(xiàn)代教學產(chǎn)生重大的影響。

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