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当前位置关于人工智能教育应用的几个问题
人工智能是研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统来模拟、延伸和扩展人类智能的学科。随着人工智能理论和技术在社会各个领域的广泛应用，其在教育领域的应用也越来越受到重视，并取得了一定的研究成果。
一，人工智能教育应用的主要形式
人工智能在教育领域的应用，最直接的结果就是智能教学系统的诞生。智能教学系统是基于计算机辅助教学的。它是以学生为中心，以计算机为媒介，用计算机模拟教学专家思维过程的开放式人机交互系统。目前，智能教学系统已经成为人工智能在教育中应用的主要形式。智能教学系统主要在知识表示、推理方法和自然语言理解方面应用人工智能原理。由于它集成了知识专家、教师和学生的活动，相应地，智能教学系统一般分为三个基本模块：知识库、教学策略和学生模型，外加一个自然语言智能界面。智能教学系统的功能如下：了解每个学生的学习能力、认知特点和当前的知识水平；根据学生的不同特点，可以选择合适的教学内容和教学方法，对学生进行有针对性的个别指导；允许学生用自然语言与“电脑导师”进行人机对话。智能教学系统的设计不仅需要计算机科学的知识，还需要教育科学的理论指导。
二，人工智能在教育中应用的局限性
1.阻碍人工智能发展的关键因素。在人工智能的发展中，一直存在着计算机能否取代人脑甚至超越人脑的讨论。事实上，以电子计算机为主要工具来模拟某些人的思维活动所产生的人工智能是有限的。(1)计算机处理问题的基本原理。计算机解决某个问题有三个基本前提：问题必须形式化；问题也必须是可计算的，即必须有一定的算法；问题必须有合理的复杂度，即避免指数爆炸。因为人的智力活动不可能完全形式化，机器不可能复制人脑所有的智力活动。最终计算机只能掌握0和1这两个开关代码，计算机很难执行无法形式化、无法找到算法或无法编程的任务。人和机器的根本区别。智能利用了人和机器的共性，即两者都是一个信息转换系统，但两者有着不可忽视的本质区别。模拟和自然智能属于两个不同的进化系统。人类智能是人类社会实践的产物，机器智能是机械制造的结果。大脑和计算机的组织结构也不一样。它们属于两种不同的运动过程。前者是复杂的生理-心理过程，后者是机械-物理过程。模拟可以局部超越自然智能，但模拟的根本方法是功能模拟。这两个系统在结构和实际过程上是不同的。模拟不具备人类思维和主观世界的社会性。
2.人工智能在教育中应用的局限性。就目前人工智能的发展水平和人工智能本身的特点而言，其在教育中的应用也有其局限性。与学生沟通不畅。教育本质上是一种“互动”活动，但智能教学系统并不能实现最充分、最真实的互动。目前自然语言理解的研究成果非常有限，远远不能满足交流的要求。另外，就态度、品德、情感等教育问题而言，机器只能通过学生输入计算机的信息来判断其掌握和内化程度，而不能像人类老师那样通过自然状态的交流和观察来判断学生的真实情况。所以“机器智能”很容易被“眼睛”蒙蔽，无法像人一样自然流畅地交流。决策和推理机制不完善。智能教学系统的关键智能在于其决策和推理机制，即“教学策略”模块根据不同学生的具体情况，通过推理做出灵活的决策。这个决定是基于学生模块提供的学生的知识水平、认知特点和学习风格，不能完全形式化。同时，随着教育理念的不断更新，教学模式和方法的不断改进，系统中使用的教学策略模块对学生学习过程的评价和判断能力有限。人工智能并不适合所有的学习领域。根据加涅的学习成果，学习可以分为五类：言语信息、智力技能、认知策略、运动技能和态度。信息分为符号学习、事实学习和有组织的知识学习，属于可形式化的内容，适用于智能教学系统。智慧分为辨别和具体概括。
阅读、定义概念、规则、高级规则，其中前四项属于可形式化内容，适用于智能教学系统，而高级规则比较复杂；形式化的内容，有些不适合智能教学系统；学习技能和态度在其认知成分中可以使用智能教学系统，但情感和行为成分等非正式内容难以用智能教学系统实现。所以，并不是所有的学习领域都适合智能教学系统。智能教学系统在教育中的应用应侧重于符号学习、事实学习、有组织的知识学习、辨别、特定概念、定义概念和认知领域的规则。
三、人工智能教育应用的发展方向
近年来，随着计算机技术、网络技术、人工智能技术和现代教育教学理论的发展，人工智能在教育中的应用发展呈现出以下趋势。
1.开始突破单一的个性化教学模式。长期以来，计算机辅助教学系统和智能教学系统都强调个性化教学模式，这种教学模式在充分发挥学生学习的积极性和主动性、因人而异等方面具有诸多优势。然而，随着认知学习理论的发展，人们发现在计算机辅助教学系统和智能教学系统中，仅仅强调个性化是不够的。在某些情况下(比如解决问题)，协作往往更有效。因此，近年来，在智能教学系统中，协作教学模式越来越受到重视和研究。
2.智能教学系统日益与超媒体技术相结合。超媒体系统具有良好的开发环境，灵活方便的用户界面，丰富的图像、文本和声音。而且它的信息组织方式符合人类认知的联想记忆习惯。目前，超媒体系统已经成为一种理想的信息载体和最有效的信息组织和信息管理技术，在许多领域，尤其是教育领域有着广阔的应用前景。将超媒体技术引入智能教学系统，发展成为智能超媒体辅助教学系统，可以极大地改善教学环境
3.智能教学系统与网络的关系日益密切。互联网的应用和普及为远程教育和终身教育提供了良好的空间。目前，智能教学与多媒体网络的结合已经成为人工智能在教育中应用的不可阻挡的发展趋势。
4.将传统人工智能与神经网络模糊决策机制相结合。传统人工智能从宏观角度进行认知模拟，可以部分模拟人类的逻辑思维过程，而神经网络模糊决策机制从微观角度进行认知模拟，努力实现模仿人类右脑的模糊处理功能和全脑的并行处理功能。未来将探索一种新的智能处理模式：将神经网络的模糊决策机制与符号专家系统的推理能力相结合，利用多知识源、多模型进行复合协同处理。如果上述技术能够成熟运用，将对人工智能的发展及其在教育中的应用起到决定性的作用。
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