智能教学系统：起源、发展与未来

智能教学系统：起源、发展与未来作者：梅鑫华吴伟来源：《中国教育技术装备》2013年第15期摘要追溯ITS的起源与形成，从体系结构、ITS国际会议论文主题、典型ITSs三个方面，重点分析介绍ITS的发展，并从学习理论、计算机科学与技术及学科有机整合三个方面探讨ITS的未来。

关键词智能教学系统；约束模型；学习支持系统中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1671-489X（2013）15-0048-03科学与技术的发展，使得智能化成为现实。

而智能化工具作为人类智能的延伸，使得各领域的智能化成为其发展的必然趋势。

将智能化引入教育领域，形成智能教学系统（Intelligent Tutoring System，简称 ITS）。

由计算机系统模拟专家的思维过程，效仿教师的策略选择和方案实施，帮助和引导学生学习，实现个性化和适应性教学。

1 什么是智能教学系统1.1 智能教学系统的概念智能教学系统（ITS）是一种借助于人工智能技术，让计算机扮演教师的角色实施个别化教学，向不同需求、不同特征的学习者传授知识，提供指导的适应性学习支持系统（Adaptive Learning System）[1]。

这是目前国内学者普遍接受的观点。

而国外有学者认为，所有智能教学系统有一个共同的目标：提供支持学习的教师服务[2]。

1）智能的本质：适应性。

主要表现为能判断不同认知水平、知识水平的学生，并灵活提供相适应的教学材料，实施相对应的教学策略。

2）ITS的需求价值：提供服务。

即面对不同学生的需求，能提供相适应的教师服务。

1.2 智能教学系统的学科基础人类认识的深入、技术的发展，使得许多新兴学科相继形成并蓬勃发展。

智能教学系统正是在认知科学、智能技术的不断深入与发展下而形成的，其学科基础主要包括两个方面。

1）“智能”相关学科：计算机软件、计算机应用技术、信息学、人工智能。

2）“教学”相关学科：教育学、心理学、行为科学、认知科学。

其中，认知科学是智能教学系统的理论基础，因为ITS所要解决的问题是“教”与“学”的认识思维过程、模型及特征，追其根源，属认知科学的范畴[3]。

2 智能教学系统从何时来2.1 源端追溯机器应用于教学的源端可以追溯到20世纪20年代，普莱西设计了几种自动测验智力及知识的机器。

学生首次按压正确按钮，则进入下一项目；若按错，则继续原项目至按出正确选项为止。

普莱西指出，这类机器不仅能够测验与记分，还能教学[4]83。

2.2 形成标志从普莱西设计的自动教学机器，历经一些研究者设计的教学机器，至20世纪六七十年代，智能计算机辅助教学（ICAI）已经有所发展。

1970年，由Jaime Carbonell创造的SCHOLAR系统被认为是第一个ITS，而术语“智能教学系统”则是由Sleeman和Brown于1982年提出，标志其正式形成[2]2。

3 智能教学系统如何发展3.1 体系结构的发展智能教学系统的研究从结构中心向去“结构中心”发展。

1）结构中心。

Hartley和Sleeman（1973）年提出智能教学系统“三模型”结构：领域模型、学生模型、教学模型。

其领域模型主要包括领域的观念、规则、问题解决策略。

该模型需要评估学生成绩、检测错误、提供专家知识等。

学生模型是ITS核心部分，主要包括丰富的学生认知、情感知识，以及学习进程中的发展知识。

Self（1988）认为，学生模型需要完成纠错、完善、指导、诊断、预测、评估的功能。

教学模型主要接受领域模型和学生模型的输入，作出教学策略的选择，并实施教学[2]4-5。

在三模型的基础上，Woolf等人提出增加人机接口模型，即四模型结构；Joseph beck等人提出将领域模型与专家知识独立，即五模型结构[5]。

无论是四模型还是五模型结构，其基础都是三模型。

虽然在随后的30多年里，智能教学系统研究一直没有形成公认的体系结构，但Hartley和Sleeman所提出的三模型结构一直是智能教学系统研究的基础与核心[6]。

2）去“结构中心”。

智能教学系统的多学科基础，决定了其向去“结构中心”的发展。

研究者对认知科学、教育学等不同程度的认识与强调，会设计出不同的ITS体系结构，然而没有一种体系结构能单独支持所有的教学策略（Nwana，1990）。

人工智能教育（AIED）杂志的特刊主题、人工智能教育及智能教学系统会议的论文类别主题，都表明议题广泛化，体系结构不再是关注的焦点（Woolf等，2008）。

智能教学系统的体系结构向“去中心”发展，在一定程度上受后现代主义思潮的影响。

后现代主义（postmodernism）始于20世纪后半叶，强调差异性、多元性、偶然性及“去中心”的观点。

3.2 ITS国际会议论文主题的发展ITS会议是国际一流的关于技术系统支持与促进人类学习的会议之一，每两年举行一次。

最近第11届ITS会议于2012年6月在希腊哈尼亚举行，会议具体主题是：技术与人的协作适应学习。

有研究对前8届会议论文分析指出，ITS国际会议都十分关注自然语言对话、分布式环境、学生模型、教与学的评价、教学策略、著作系统等方面的研究[5]。

结合上述研究，本文对最近3届ITS国际会议论文进行分析，其论文数量及主题分布情况如表1所示。

从表1可以看出，最近3届国际ITS会议仍有关注自然语言对话、教学策略、学生模型等方面的研究，也加强了对智能游戏、情感等方面的关注。

通过对国际ITS的会议论文主题发展的分析，论文主题广泛化。

11届ITS会议，技术与人的协作适应学习效果成了关注的焦点。

此外，未来的智能教学系统将以数据挖掘、智能代理、增强现实等技术来构建。

3.3 典型智能教学系统的发展智能教学系统从20世纪六七十年代发展至今已有四五十年，留下了一系列典型的智能教学系统，如地理学的SCHOLAR系统、电子学的SOPHIE系统等。

结合以往相关典型ITS的研究，对典型系统的发展及近些年来涉及的智能教学系统进行整理与分析。

1）基于约束模型的典型智能教学系统发展[7]。

基于约束模型（CBM）由Stellan Ohlsson 于1992年提出。

至1995年，SQL-Tutor是第一个基于约束模型的智能教学系统，用于计算机学科的SQL语言辅导。

此后，发展出许多其他基于约束模型的ITS，如表2所示。

典型智能教学系统发展过程中，基于约束模型（CBM）已经从一个理论设想发展为成熟、可靠、有效的方法。

未来基于约束模型的智能教学系统将支持多种教学策略、合作、动机、元认知技能等。

2）近10年相关研究涉及的智能教学系统。

通过对近10年ITS论文的收集，将研究论文涉及的部分ITS系统分析整理如表3所示。

由表3可知，文化学习、元认知学习、情感判断等将是现在及未来一段时期内ITS的发展趋势。

此外，3D技术、虚拟现实技术、网络通信技术、自然语言处理技术等一些增强感官体验与通信交流的技术也将进一步应用于ITS。

4 智能教学系统向何处走智能教学系统是一门跨学科的研究。

“跨学科”带来了丰富的理论支撑——各学科理论技术的发展促进ITS的发展；同时也带来了挑战——如何整合各学科的发展，使智能教学系统最优化？未来智能教学系统的发展趋向主要表现在下面几个方面。

4.1 学习理论从“本质上”把握ITS的发展方向ITS的功用是服务于学习者，实现最佳教学。

因此，学习理论是从本质上改变ITS的发展方向。

现代较流行的学习理论主要有建构主义学习理论和人本主义学习理论。

建构主义学习理论强调主动建构、社会互动、情境真实。

人本主义学习理论强调情感在学习过程中的作用，认为学生的学习是情感与认知相结合的精神活动。

ITS应用现代学习理论，可以预见主动性、互动性、情境性及情感性是其未来的发展趋向。

但是，行为主义及认知主义学习理论在知识的接受效果上比现代学习理论明显。

因此，ITS的架构与设计依然需要应用传统的行为主义及认知主义学习理论，而现代学习理论是其发展的补充。

4.2 计算机科学与技术从“现实上”实现ITS的发展无论哪种体系结构的ITS，都依赖于计算机科学与技术才能得以实现。

技术将从现实上实现ITS的发展。

ITS情境真实性，需要有计算机虚拟现实技术来实现。

由计算机模拟产生一个三维空间的虚拟世界，提供一种极为真实的交互式人工环境。

未来ITS的发展将应用这种技术，以增强智能教学系统的感官性、真实性、交互性、趣味性。

ITS与人之间交互的“无缝”性，可由自然语言处理技术来实现。

由计算机理解和接受人类用自然语言的输入指令，完成自然语言到计算机语言的翻译。

应用最先进的自然语言处理技术是未来发展的趋向。

4.3 多学科的有机整合从“优化上”促进ITS的发展若学习理论的要求无法在技术上实现，或技术的发展无相应的学习理论，那么ITS并不会有实质上的发展。

只有各学科的有机整合，才能使ITS发展最优化。

1）文化与技术整合。

文化差异也是技术人员必须考虑的因素，因为在全球化世界中，不同文化背景的人正在使用同一ITS。

因此，设计与研究“文化自适应ITS”也是未来的发展趋势。

2）学科教育研究者与工程人员合作。

学科教育研究者具有教育理论优势，而工程人员具有技术优势。

两者合作互补，能更好地设计与开发ITS。

我国未来ITS的发展，应当是具有不同优势的研究所相互合作。

此外，一些教育软硬件研发公司也具备技术优势，师范院校研究所与这些公司的合作也应当是我国ITS的一种走向。

参考文献[1]智勇.分布式学习环境中的智能授导系统研究[D].南京：南京师范大学，2004.[2]Nkambou R， Bourdeau J， Mizoguchi R. Advances in Intelligent TutoringSystems[M].Berlin： Springer-Verlag Berlin Heidelberg，2010.[3]宋云娴，白鹏.智能教学系统设计与实现[M].北京：电子工业出版社，1995.[4]普莱西，斯金纳.程序教学和教学机器[M].刘范，等，译.北京：人民教育出版社，1979.[5]陈天云，张剑平.智能教学系统（ITS）的研究现状及其在中国的发展[J].中国电化教育，2007（2）：95-99.[6]陈仕品，张剑平.智能教学系统的研究热点与发展趋势[J].电化教育研究，2007（10）：41-46.[7]Mitrovic A. Fifteen years of constraint-based tutors： what we have achieved and where we are going[J].User Modeling and User-Adapted Interaction，2012，22（1-2）：39-72.。