時間：2024-01-31 16:35:49
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【關鍵詞】人工智能；診斷學教學；智能教學系統(tǒng)；智能組卷系統(tǒng)；智能閱卷系統(tǒng)；智能仿真教學系統(tǒng)
人工智能（artificialintelligence，AI）的概念最早是在1956年的Dartmouth學會上提出的，隨著計算機核心算法的突破、計算能力的迅速提高以及海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的支撐，目前已被廣泛地應用于各個領域[1-2]。近年來，人工智能也給教育教學領域帶來了機遇，人工智能+教育正如火如荼地開展和推進，改變著傳統(tǒng)的教育形式及生態(tài)[3-4]。2018年教育部《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》，各大高校在人工智能及其教育發(fā)展上有了綱領性的指導[5]。醫(yī)學教育作為教育教學諸多領域的一隅，乘著人工智能發(fā)展的東風，各大高校在推進醫(yī)學教學改革方面進行了大量積極的探索與嘗試[6-8]。診斷學是由基礎醫(yī)學過度到臨床醫(yī)學的橋梁課，其教學質量的良莠直接影響到醫(yī)學生的培養(yǎng)質量，傳統(tǒng)的教學方法難以滿足現(xiàn)代醫(yī)學教學的要求，如何發(fā)揮人工智能的應用優(yōu)勢，讓其更好地應用于診斷學的教學工作，也是診斷學課程教改的重要研究方向。
1傳統(tǒng)的診斷學教學方法存在的問題
診斷學是學習臨床基本技能最重要的一門課程，其內容包括癥狀學、體檢檢查、實驗室檢查及輔助檢查等四大塊，分為理論課和見習課，目前大多數(shù)醫(yī)學院理論課采用的是以大班的形式在多媒體教室講授，而見習課則采取分小組的模式進行，多年的教學實踐發(fā)現(xiàn)該教學模式取得的教學效果不盡人意，尤其是近年來隨著全國各大醫(yī)學院校的擴招，出現(xiàn)了師資及教學資源配套的相對不足，上述教學模式的問題逐漸凸顯。理論知識以老師講授為主，采取的是“滿堂灌”的教學模式，然而該部分教學內容知識點繁多，知識串聯(lián)度不高，課堂靈活度、生動度較為薄弱，學生聽完課以后對課程內容印象不深，知識掌握度差，同時由于學生的學習主觀能動性差異大，不能進行課前充分預習的學生在課堂上更加難以跟上老師講授的節(jié)奏。見習課是對理論知識進行實踐，培養(yǎng)學生的實踐操作能力，前期理論知識掌握度差又會影響見習的教學質量，導致教學過程形成惡性循環(huán)[9]。見習課主要采取老師講授要領及演示操作流程，之后學生們互相練習的教學方法，該部分內容需反復加強練習，同樣的動作要領反復錘煉才能熟練掌握，因課堂見習時間有限，而老師講授及演示需占用大部分時間，學生動手實踐機會不多，老師對學生的操作手法、操作內容、操作順序等重要內容進行指導和勘誤的時間少，學生操作的規(guī)范性難以保證，在以后的臨床實踐中，往往存在實踐操作能力的缺陷。上述教學模式教師與學生們之間除了課堂時間，其余時間是脫節(jié)的，不能很好地溝通，學生們有疑問的知識點難以得到老師的及時解答，教學活動中沒有充分反饋，各個教學環(huán)節(jié)難以進行教學反思，形成教學相長的良性循環(huán)。課后復習及階段性總結復習是課堂知識內化及升華的重要方面，傳統(tǒng)的教學模式通常是給學生布置課后作業(yè)，學生完成后上交由老師批改留檔，這個環(huán)節(jié)學生與老師缺乏有效的溝通，且由于學生們學習主觀能動性差異，課后沒有老師的監(jiān)督及針對性地輔導，課后作業(yè)的質量良莠不齊，教學質量欠佳是顯而易見的。隨著現(xiàn)代醫(yī)學的發(fā)展及研究的開展，涌現(xiàn)了一大批新的診斷方法與手段，譬如關于腫瘤診斷的分子marker，評估預測疾病活動度及預后相關的指標，在臨床上已經(jīng)常規(guī)應用，但由于教材更新需要周期，很難跟新進展同步介紹，另外由于課時有限，難以全面地就學科前沿及新進展進行講授[10]。
2人工智能應用于診斷學教學的重要意義
2.1教師方面
將人工智能應用于診斷學教學實踐，削弱了教師的知識權威而強化了教師的價值引導，對教師的個人能力提出了更高的要求，促使教師踏實踐行終身學習并持續(xù)更新自身知識結構?；ヂ?lián)網(wǎng)高速發(fā)展的時代，知識呈幾何指數(shù)更新并出現(xiàn)大爆炸，基于各種互聯(lián)網(wǎng)即時通訊平臺及手機APP，診斷學體格檢查、理論知識講授相關的小視頻及研究進展不勝枚舉，這就要求教師及時獲取、更新知識并進行相應的知識儲備。人工智能的應用促使教師從單人施教發(fā)展為團隊施教，為開發(fā)更具個性化的課程教學注入團隊的力量。基于大數(shù)據(jù)的人工智能可以減少診斷學教學過程中的機械性、重復性工作，如平時作業(yè)的批改、考勤統(tǒng)計等，減輕了教師的工作負擔，教師可以將更多的精力投入到醫(yī)德醫(yī)風、醫(yī)患溝通能力以及體格檢查手法的規(guī)范化培養(yǎng)上，更多的心思放在豐富課程內容及教學形式上。同時大數(shù)據(jù)可以及時反應學生的學習動態(tài)，教師可以根據(jù)學生的反饋及課程評價有針對性地對學生進行相應的輔導。
2.2學生方面
將人工智能應用于診斷學教學實踐，可以實時動態(tài)記錄學生的學習情況及暴露的問題，如是否按時完成課程任務、測試中哪些知識點容易出錯等，人工智能系統(tǒng)能夠對這些數(shù)據(jù)進行關聯(lián)分析和深度挖掘，并且可視化呈現(xiàn)相應的數(shù)據(jù)，有利于教師及時掌握學生的學習進度、參與度以及學習效果，并根據(jù)具體的學情分析數(shù)據(jù)來調整輔導和教學方案?；谌斯ぶ悄軓姶蟮乃惴ê头治觯梢詾閷W生定制個性化的教學內容及進度，提供更有針對性的課堂內容和隨堂測試，并對測試及平時作業(yè)進行智能批改，真正做到查漏補缺。診斷學課程內容相對枯燥，學生們的學習興趣有限，基于人工智能的教學方式可以寓教于樂，在課程中將一些比較零散的知識點可以設置成互動小游戲，營造出良好的課堂氛圍，提高學生們的學習興趣及學習效率。
2.3教學過程
針對教學過程，人工智能亦發(fā)揮著至關重要的作用。第一，診斷學作為橋梁課程，是一門必修課，包括臨床醫(yī)學五年制、八年制、法醫(yī)學、基礎醫(yī)學等相應專業(yè)的學生均需要學習，人工智能擁有超強的計算能力和強大的“記憶力”，面對眾多不同專業(yè)的學生，可以根據(jù)大數(shù)據(jù)進行分析，制定出適合不同專業(yè)學生的完備教學目標。教學活動開展過程中，人工智能還可以根據(jù)學生的課堂及課后測試表現(xiàn)，依據(jù)分層教學的要求自動設置梯次教學目標，幫助學生們逐步提升學習能力和知識掌握度。第二，人工智能可以憑借自身信息化的特點，對各種教學資源進行分析，為教師和學生選擇更優(yōu)質更合適的資源提供依據(jù)，促進個性化的教與學。第三，傳統(tǒng)的教學方式、教學內容相對有限，人工智能基于大數(shù)據(jù)能夠啟發(fā)新的教學思路，創(chuàng)新教學方法，為診斷學教學提供更多的可能性。
3人工智能在診斷學教學中的應用
3.1智能教學系統(tǒng)
智能教學系統(tǒng)是教育技術學中重要的研究領域，其根本宗旨是使得學生的學習環(huán)境更加優(yōu)良和諧，智能教學系統(tǒng)能夠及時有效地調用最新最全的網(wǎng)絡資源并充分優(yōu)化后供學生學習，使得學生能夠更加全方位、多角度地學習專業(yè)知識，提高學習效果[11]。智能教學系統(tǒng)大致由領域知識部分、教師部分及學生部分3個部分構成[12]，其中領域知識部分又稱為專家部分，這一部分既包含了需要講授的內容及掌握的技能，又可以添加專家的學術成果，既能夠保證學生對于基本概念、基本理論及基本技能的掌握，又能夠拓寬知識面，增加知識的廣度。智能教學系統(tǒng)的教師及學生部分主要是為設計和制定教學方案及策略服務，基于大數(shù)據(jù)基礎上，根據(jù)課程的特點、歷年教學情況、學生身心發(fā)展特點及學習實際情況，制定更加個性化、高效的教學方案，促成教師因材施教，取得更加理想的教學效果。
3.2智能網(wǎng)絡組卷閱卷系統(tǒng)
診斷學教學內容包括理論和見習兩大塊，教學過程中教師的大量時間用于出題、閱卷、批改平時作業(yè)等與考核相關的工作，并且在出題過程中需要圍繞相對固定的重難點內容不斷創(chuàng)新題型，消耗教師大量的精力。智能網(wǎng)絡組卷閱卷系統(tǒng)能夠充分發(fā)揮其優(yōu)勢，將教師從繁冗的考核相關工作中解脫出來，使得教師的教學更高效，教師能夠把更多的時間。智能網(wǎng)絡組卷系統(tǒng)能夠有效收集和分析知名高校教學團隊編寫的在線題庫，實現(xiàn)教學資源的共享，通過隨機抽題組卷、答案隨機排序、題型隨機排序以及設置避免與歷年考卷重復等，顯著提升試卷的質量，亦能改善考試作弊的頑疾，客觀地考核學生對知識的掌握度。智能網(wǎng)絡閱卷系統(tǒng)有簡明的閱卷流程，能夠更有效地識別試卷及答案，能夠明顯降低傳統(tǒng)人工閱卷方式因疲勞帶來的出錯率，使得工作效率更高、考核結果更公正。
3.3智能仿真教學系統(tǒng)
診斷學教學的見習部分是學生提高技能的重要環(huán)節(jié)，常常采用分小組在病房完成的方式進行，在課程的開展過程也凸顯出了各種各樣的問題，譬如因學生分組進行詢問病史、體格檢查，重復次數(shù)多，患者難以多次配合；在教學時間段內病房缺相應的病種，無法對所學的癥狀進行直觀的學習；傳染病流行期間出于對學生健康安全的保護，無法進入病房見習等等，此時智能仿真教學系統(tǒng)能夠發(fā)揮重要的補充作用[13]。人工智能可以根據(jù)提供的海量真實臨床病例，由醫(yī)學專家整合其臨床特征，聯(lián)合計算機專家，根據(jù)相應的教學要求，形成虛擬病人學習系統(tǒng)，學生在仿真診療環(huán)境中，進行問診、體格檢查、診斷以及給出治療方案，同時系統(tǒng)能夠自動發(fā)現(xiàn)學生在問診及診斷過程中的錯誤，通過實踐、糾錯再實踐，提高學生采集病史、體格檢查的能力，同時能夠加強學生的臨床思維的訓練，夯實臨床基本功[14-16]。
4總結及展望
1.1集先進性、實用性和前沿性為一體的教學內容改革對國內外優(yōu)秀的人工智能教材[2-6]的內容進行整合，建立人工智能的知識體系，并提取人工智能課程的知識要點，確定集先進性、實用性和前沿性為一體的教學內容。人工智能的核心思想是研究人類智能活動規(guī)律和模擬人類智能行為的理論、方法和技術，因此人工智能應圍繞“智能”這個中心。由于智能本身的復雜性，難以用單一的理論與方法來描述，因此可以通過建立人工智能的不同層次來刻畫智能這個主題。人工智能的主要內容可按圖1所示劃分為最底層、抽象層、邏輯層和應用層這4個不同層次。在最底層，神經(jīng)網(wǎng)絡與演化計算輔助感知以及與物理世界的交互。抽象層反映知識在智能中的角色和創(chuàng)建，圍繞問題求解對知識進行抽象、表示與理解。邏輯層提出學習、規(guī)劃、推理、挖掘的模型與方式。應用層構造智能化智能體以及具有一定智能的人工系統(tǒng)。將人工智能劃分為這4個層次可確定人工智能課程的教學內容，并保證教學內容的循序漸進。
1.2基于人工智能知識體系的教學案例庫建設根據(jù)所確定的教學內容、知識重點和知識難點，從國內外經(jīng)典教材、科研項目、研發(fā)設計、生產(chǎn)建設以及國內外人工智能網(wǎng)站等多種途徑，收集案例素材，加以整理，撰寫各知識要點的教學案例及其內容。表1給出基于人工智能知識體系的教學案例示例。
2人工智能課程教學案例的詳細設計
在教學案例具體設計時應包括章節(jié)、知識重點、知識難點、案例名稱、案例內容、案例分析過程、案例教學手段、思考/討論內容等案例規(guī)范，分別從以下單一案例、一題多解案例和綜合應用案例3種情況進行討論。
2.1單一案例設計以人工智能課程中神經(jīng)網(wǎng)絡課堂教學內容為例，介紹基于知識點的單一案例的設計。神經(jīng)網(wǎng)絡在模式識別、圖像處理、組合優(yōu)化、自動控制、信息處理和機器人學等領域具有廣泛的應用，是人工智能課程的主要內容之一。教學內容主要包括介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡的由來、特性、結構、模型和算法，以及神經(jīng)網(wǎng)絡的表示和推理。這些內容是神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎知識。其重點在于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的結構、模型和算法。難點是人工神經(jīng)網(wǎng)絡的結構和算法。從教學要求上，通過對該章節(jié)內容的學習，使學生掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡的結構、模型和算法，了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡的由來和特性，一般性地了解神經(jīng)網(wǎng)絡的表示和推理方法。采用課件PPT和演示手段，由簡單到復雜，在學生掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理和方法之后，再講解反向傳播BP算法，然后運用“手寫體如何識別”案例，引導學生學習理解人工神經(jīng)網(wǎng)絡的核心思想及其應用方法。從國外教材中整理和設計該案例，同時應包括以下規(guī)范內容。章節(jié)：神經(jīng)網(wǎng)絡。知識重點：神經(jīng)網(wǎng)絡。知識難點：人工神經(jīng)網(wǎng)絡的結構、表示、學習算法和推理。案例名稱：手寫體如何識別。案例內容：用訓練樣本集訓練一個神經(jīng)網(wǎng)絡使其推廣到先前訓練所得結果，正確分類先前未見過的數(shù)據(jù)。案例分析過程：①訓練數(shù)字識別神經(jīng)網(wǎng)絡的樣本位圖；②反向傳播BP算法；③神經(jīng)網(wǎng)絡的表示；④使用誤差反向傳播算法訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡的泛化能力；⑤一個神經(jīng)網(wǎng)絡訓練完畢后，將網(wǎng)絡中的權值保存起來供實際應用。案例教學手段：手寫體識別的神經(jīng)網(wǎng)絡演示。思考/討論內容：①訓練改進與權值調整改進；②過學習/過擬合現(xiàn)象，即在一個數(shù)據(jù)集上訓練時間過長，導致網(wǎng)絡過擬合于訓練數(shù)據(jù)，對未出現(xiàn)過的新數(shù)據(jù)沒有推廣性。
2.2一題多解案例設計一題多解案例有助于學生把相關知識點聯(lián)系起來，形成相互關聯(lián)的知識網(wǎng)絡。以人工智能課程中知識及其表示教學內容為例，介紹一題多解案例的設計。知識及其表示是人工智能課程三大內容（知識表示、知識推理、知識應用）之一。教學內容主要包括知識表示的各種方法。其重點在于狀態(tài)空間、問題歸約、謂詞邏輯、語義網(wǎng)絡等知識表示方法。難點是知識表示方法的區(qū)別及其應用。從教學要求上，通過對該章節(jié)內容的學習，使學生掌握利用狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞演算法、語義網(wǎng)絡法來描述和解決應用問題，重點掌握幾種主要知識表示方法之間的差別，并對如何選擇知識表示方法有一般性的了解。通過講解和討論“猴子和香蕉問題”案例，來表示抽象概念。該案例從國內外教材中進行整理和設計，同時包括以下規(guī)范內容。章節(jié)：知識及其表示。知識重點：狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞邏輯法、語義網(wǎng)絡法等。知識難點：知識表示方法的區(qū)別及其應用。案例名稱：分別用狀態(tài)空間表示法與謂詞邏輯法表示猴子和香蕉問題。案例內容：房間內有一只機器猴、一個箱子和一束香蕉。香蕉掛在天花板下方，但猴子的高度不足以碰到它。猴子如何摘到香蕉？如何采用多種知識表示方法表示和求解該問題？案例分析過程：①狀態(tài)空間法的解題過程。用n元表列表示該問題的狀態(tài)；定義問題的操作算符；定義初始狀態(tài)變換為目標狀態(tài)的操作序列；畫出該問題的狀態(tài)空間圖。②謂詞邏輯法的解題過程。定義問題的常量；定義問題的謂詞；根據(jù)問題描述用謂詞公式表示問題的初始狀態(tài)、中間狀態(tài)和目標狀態(tài)。案例教學手段：猴子和香蕉問題的演示。思考/討論內容：①選擇知識表示方法時，應考慮哪些主要因素？②如何綜合運用多種知識表示方法獲得最有效的問題解決方案?
2.3綜合應用案例設計與單一案例、一題多解案例相比，綜合應用案例能更加有效地啟發(fā)學生全方位地思考和探索問題的解決方法。以機器人行動規(guī)劃模擬為例，介紹人工智能綜合應用案例的設計，該案例包括以下規(guī)范內容。章節(jié)：人工智能綜合應用。知識重點：人工智能的研究方向和應用領域。知識難點：人工智能的技術集成。案例名稱：機器人行動規(guī)劃模擬。案例內容：綜合應用行為規(guī)劃、知識表示方法、機器人學、神經(jīng)網(wǎng)絡、人工智能語言等多種人工智能技術與方法，對機器人行動規(guī)劃問題進行描述和可視化。案例分析過程：①機器人行為規(guī)劃問題求解。采用狀態(tài)歸約法與分層規(guī)劃技術，將機器人須完成的總任務分解為若干依序排列的子任務；依據(jù)任務進程，確定若干關鍵性的中間狀態(tài)，將狀態(tài)對應為進程子規(guī)劃的目標；確定規(guī)劃的執(zhí)行與操作控制，以及機器人過程控制與環(huán)境約束。②基于謂詞邏輯表示的機器人行為規(guī)劃設計。定義表達狀態(tài)的謂詞邏輯；用謂詞邏輯描述問題的初始狀態(tài)、問題的目標狀態(tài)以及機器人行動規(guī)劃過程的中間狀態(tài)；定義操作的約束條件和行為動作。③機器人控制系統(tǒng)。定義機器人平臺的控制體系結構，包括反應式控制、包容結構以及其他控制系統(tǒng)等。④基于神經(jīng)網(wǎng)絡的模式識別。采用神經(jīng)網(wǎng)絡方法以及BP算法對桌面茶壺、杯子等物體進行識別，提取物體圖形特征。⑤機器人程序設計語言。運用人工智能語言實現(xiàn)機器人行動規(guī)劃行為的可視化。案例教學手段：機器人行動規(guī)劃的模擬演示。思考/討論內容：人工智能將會怎樣發(fā)展？應該在哪些方面進一步開展研究？
3案例教學環(huán)節(jié)和過程的具體實施細節(jié)
人工智能案例教學的實施面向筆者所在學院軟件工程專業(yè)三年級本科生展開。具體實施細節(jié)如下。（1）教學內容的先進性、實用性和前沿性。引進和整合國外著名人工智能教材內容，保證課程內容具有先進性。同時將前沿人工智能的研究成果與技術有機地融入課程案例教學之中。（2）案例教學的創(chuàng)新教學模式。在教師的引導下，將案例中涉及的人工智能內容推廣到對人工智能的一般性認識。案例的教學過程，成為認識人工智能、初步運用人工智能的理論與方法分析和解決實際應用問題的過程，使學生具備運用人工智能知識解決實際問題的意識和初步能力。在課程教學中，打破國內常規(guī)教學方式，建立和實施開放式案例教學模式。采用動畫課件、錄像教學、實物演示、網(wǎng)絡教學等多種多媒體教學手段，以及集中講授與專題討論相結合的教學方式將理論、方法、技術、算法以及實現(xiàn)有機結合，感性認識與理性認識相結合，理論與實際相結合，極大地激發(fā)學生自主和創(chuàng)新性學習的熱情。（3）“課堂教學—實踐活動—現(xiàn)實應用”的有機融合。在案例教學過程中，從傳統(tǒng)教學觀以學會為中心轉化為創(chuàng)新應用型教學觀以創(chuàng)新為中心，以及從傳統(tǒng)教學的以課堂教學為中心轉化為以課堂教學與實踐活動并重為中心，構造具體問題場景以及設計教學案例在情境中的現(xiàn)實應用，加深學生對教學內容的理解，同時提高學生的思考能力和實際綜合應用能力。
4結語
關 鍵 詞:Agent；智能網(wǎng)絡；答疑系統(tǒng)
1 緒論
隨著現(xiàn)代通信與信息技術的高速發(fā)展, 以網(wǎng)絡教育為基礎的現(xiàn)代遠程教育系統(tǒng)得到了迅猛發(fā)展，并且取得了良好的社會效應和教育效應。然而一般的遠程教育系統(tǒng)教育方法較為單一，用戶和系統(tǒng)之間的交互性較差，用戶界面也較為單一。Agent技術提供了一種網(wǎng)絡智能程序設計方法，多Agent則放松對集中式、規(guī)劃、順序控制的限制，提供了分散控制和并行處理，該技術適用于多用戶和并發(fā)處理，適用于網(wǎng)絡教學系統(tǒng)的開發(fā)?；贏gent的智能網(wǎng)絡答疑系統(tǒng)能夠通過個性化分析準確了解用戶學習中的難點重點，并且根據(jù)用戶個性化信息推導問題的最佳答案。本論文論述了多Agent理論在網(wǎng)絡智能答疑系統(tǒng)中的應用。
2 Agent技術概述
Agent技術是人工智能的一種，其概念是由麻省理工學院的著名計算機學家和人工智能學科創(chuàng)始人之一的Minsky首先提出。 Agent可以理解為計算社會中的一些特殊個體，它的體系結構就是用軟件或硬件的方式來實現(xiàn)Agent的過程[2]。Agent的基本結構如圖1所示[3]。
圖1 Agent 基本結構
從圖2.1中可知，Agent主要由環(huán)境感知模塊、執(zhí)行模塊、通訊模塊、信息處理模塊、決策與智能控制模塊以及知識庫和任務表組成。環(huán)境感知模塊、執(zhí)行模塊和通訊模塊負責與系統(tǒng)環(huán)境和其它Agent 進行交互，任務表為該Agent 所要完成的功能和任務。信息處理模塊負責對感知和接收到的信息進行初步地加工、處理和存儲，決策與智能控制模塊是賦予Agent 智能的關鍵部件。它運用知識庫中的知識對信息處理模塊處理所得到的外部環(huán)境信息和其它Agent 的通訊信息進行進一步的分析、推理，為進一步的通訊或從任務表中選擇適當?shù)娜蝿展﹫?zhí)行模塊執(zhí)行做出合理的決策。
3 網(wǎng)絡智能答疑結構框圖
基于多Agent理論的網(wǎng)絡智能答疑系統(tǒng)的功能如下：
（1）用戶通過登陸能對學習過程中遇到的問題，運用自然語言進行提問，并可對提問方式進行選擇，也可選擇系統(tǒng)自動回答的相關參數(shù)。
（2）系統(tǒng)可以通過常見問題庫、知識庫及課件素材庫中搜索答案并自動回答用戶所提問題，也可以通過e-mail、BBS或留言板等方式使用戶的問題得以解答。
（3）系統(tǒng)呈現(xiàn)在用戶瀏覽器上的答案應包括兩方面內容：一是多媒體形式的問題解答；二是用戶應鞏固復習的知識點建議、少量練習題等。
（4）系統(tǒng)能夠自動生成和維護常見問題庫（FAQ庫），并保持其結構良好性，同時還應該支持專任教師用戶的人工維護（增加、刪除和修改等）。
多Agent系統(tǒng)強調從整體上對多個Agent集體行為的性質進行分析與定義，因此Agent 是能自主學習、適應環(huán)境的實體，應用基于多Agent系統(tǒng)的網(wǎng)絡教學模式，能克服一般系統(tǒng)的局限和不足，提高了系統(tǒng)的智能性，達到了個性化教育和改善教學效果的目的?；诙郃gent思想的智能答疑系統(tǒng)結構框圖如圖2所示。
圖2 答疑系統(tǒng)結構框圖
智能答疑系統(tǒng)由接口層、功能實現(xiàn)層和數(shù)據(jù)服務器三層體系，其中接口層由學員Agent和教師Agent通過Internet與數(shù)據(jù)服務器進行交互，其中接口可以實現(xiàn)學員以多種方式連接系統(tǒng)并且提問；；功能實現(xiàn)層是整個系統(tǒng)的應用核心，由Agent自主進行學習、自動答疑、自動交互等功能；數(shù)據(jù)服務器主要是管理用戶資料和存放知識庫等大型數(shù)據(jù)，并且數(shù)據(jù)庫Agent可以自動生成和維護常見問題庫。
客戶端Agent包括學習者、教師和管理員三類用戶，每類用戶均通過瀏覽器登錄系統(tǒng), 經(jīng)過客戶端的Agent處理, 與服務器端的Agent進行聯(lián)系, 并從服務器端取回相應需要的數(shù)據(jù)。功能實現(xiàn)層就是各個Agent實體進行通信的過程，由Agent自主進行學習、自動答疑、自動交互；數(shù)據(jù)服務器Agent在接收到學習者Agent的描述后，會自動根據(jù)提取的特征詞進行數(shù)據(jù)庫匹配。由于一般數(shù)據(jù)庫層所包含的數(shù)據(jù)量較大，因此必須使用高效快速的搜索算法進行結果匹配，才能滿足多用戶同時應用的需求。
4 主要Agent設計
在網(wǎng)絡智能答疑系統(tǒng)的設計中，根據(jù)網(wǎng)絡智能答疑系統(tǒng)的功能，把整個系統(tǒng)拆分為多個Agent系統(tǒng)，并且對主要的Agent進行設計。
總體來看，客戶端Agent除了用戶的權限有區(qū)別外，其他行為模型是一致的，在系統(tǒng)收到客戶端信息匹配后，由通信層的Agent進行信息的提取、問題分類等工作。對于人機交互界面的Agents,主要功能是對身份信息的識別和提取，首先由系統(tǒng)提示用戶輸入個人信息，然后由交互界面的Agent進行判斷，如果用戶信息錯誤，則轉到提示錯誤界面，如果用戶信息正確，則轉到系統(tǒng)的下層界面，流程圖如圖3所示。
圖3 Agent 登錄流程
通信層Agent包括用戶管理Agent，用戶模型Agent，答疑Agent，教學管理Agent，答疑信息Agent等Agent組件，分別負責用戶管理、用戶模型匹配、用戶提問處理、答疑系統(tǒng)維護等，以答疑Agent為例進行說明。
在答疑Agent中，用戶進入提問后，系統(tǒng)給出提問輸入界面，等待用戶輸入。在用于確定提出來的問題后，點擊“提交問題”，此時系統(tǒng)的答疑Agent開始工作，工作原理如圖4所示。
圖 4 答疑Agent 工作原理
答疑Agent通過與外界的交互感知了解用戶的輸入動作，得到用戶輸入的問題，通過目標分解，把用戶問題分解為小問題。通過數(shù)據(jù)庫對問題進行匹配，提取出問題的答案等知識信息。然后在輸出層對問題整合，并且最終把整合后的信息傳遞給用戶。
5 結論
本文論述了智能答疑系統(tǒng)在網(wǎng)絡教育中的重要地位，介紹了Agent系統(tǒng)和主要結構，分析了多Agent系統(tǒng)在網(wǎng)絡答疑中的作用，對整個答疑系統(tǒng)的功能及其功能實現(xiàn)進行了論述和剖析，最后結合系統(tǒng)中Agent的功能，分析了Agent的設計思想和設計思路。
參考文獻
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【關鍵字】人工智能；教育；進展
【中圖分類號】G40-057 【文獻標識碼】A 【論文編號】1009―8097（2008）13―0018―03
人工智能是一門綜合的交叉學科，涉及計算機科學、生理學、哲學、心理學、哲學和語言學等多個領域。人工智能主要研究用人工的方法和技術，模仿、延伸和擴展人的智能，實現(xiàn)機器智能，其長期目標是實現(xiàn)人類水平的人工智能。[1]從腦神經(jīng)生理學的角度來看，人類智能的本質可以說是通過后天的自適應訓練或學習而建立起來的種種錯綜復雜的條件反射神經(jīng)網(wǎng)絡回路的活動。[2]人工智能專家們面臨的最大挑戰(zhàn)之一是如何構造一個可以模仿人腦行為的系統(tǒng)。這一研究一旦有突破，不僅給學習科學以技術支撐，而且能反過來促使人腦的學習規(guī)律研究更加清晰，從而提供更加切實有效的方法論。[3]人工智能技術的不斷發(fā)展，使人工智能不僅成為學校教育的內容之一，也為教育提供了豐富的教育資源，其研究成果已在教育領域得到應用，并取得了良好的效果，成為教育技術的重要研究內容。
人工智能的研究更多的是結合具體領域進行的，其主要研究領域有：專家系統(tǒng)、機器學習、模式識別、自然語言理解、自動定理證明、自動程序設計、機器人學、博弈、智能決策支持系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡和分布式人工智能等。[4]目前，在教育中應用較為廣泛與活躍的研究領域主要有專家系統(tǒng)、機器人學、機器學習、自然語言理解、人工神經(jīng)網(wǎng)絡和分布式人工智能，下面就這些領域進行闡述。
一 專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)是一個具有大量專門知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)，它使用人工智能技術，根據(jù)某個領域中一個或多個人類專家提供的知識和經(jīng)驗進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以解決那些需要專家決定的復雜問題。[5]專家系統(tǒng)主要組成部分為：知識庫，用于存儲某領域專家系統(tǒng)的專門知識；綜合數(shù)據(jù)庫，用于存儲領域或問題的初始數(shù)據(jù)和推理過程中得到的中間數(shù)據(jù)或信息；推理機，用于記憶所采用的規(guī)則和控制策略的程序，使整個專家系統(tǒng)能夠以邏輯方式協(xié)調地工作；解釋器，向用戶解釋專家系統(tǒng)的行為；接口，使用戶與專家系統(tǒng)進行對話。近幾十年來，專家系統(tǒng)迅速發(fā)展，是人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域，廣泛用于醫(yī)療診斷、地質勘探、軍事、石油化工、文化教育等領域。
目前，專家系統(tǒng)在教育中的應用最為廣泛與活躍。專家系統(tǒng)的特點通常表現(xiàn)為計劃系統(tǒng)或診斷系統(tǒng)。計劃系統(tǒng)往前走，從一個給定系統(tǒng)狀態(tài)指向最終狀態(tài)。如計劃系統(tǒng)中可以輸入有關的課堂目標和學科內容，它可以制定出一個課堂大綱，寫出一份教案，甚至有可能開發(fā)一堂樣板課，而診斷系統(tǒng)是往后走，從一個給定系統(tǒng)陳述查找原因或對其進行分析，例如，一個診斷系統(tǒng)可能以一堂CBI（基于計算機的教學，computer-based instruction）課為例，輸入學生課堂表現(xiàn)資料，分析為什么課堂的某一部分效果不佳。在開發(fā)專家計劃系統(tǒng)支持教學系統(tǒng)開發(fā)（ISD）程序的領域中最有名的是梅里爾（Merrill）的教學設計專家系統(tǒng)（ID Expert）。[6]
教學專家系統(tǒng)的任務是根據(jù)學生的特點（如知識水平、性格等），以最合適的教案和教學方法對學生進行教學和輔導。其特點為：同時具有診斷和調試等功能；具有良好的人機界面。已經(jīng)開發(fā)和應用的教學專家系統(tǒng)有美國麻省理工學院的MACSYMA符號積分與定理證明系統(tǒng)，我國一些大學開發(fā)的計算機程序設計語言、物理智能計算機輔助教學系統(tǒng)以及聾啞人語言訓練專家系統(tǒng)等。[7]
目前，在教育中，專家系統(tǒng)的開發(fā)和應用更多的集中于遠程教育，為現(xiàn)代遠程教育的智能化提供了有力的技術支撐。基于專家系統(tǒng)構造的智能化遠程教育系統(tǒng)具有以下幾個方面的功能：具備某學科或領域的專門知識，能生成自己的提問和應答； 能夠分析學生的特征，評價和記錄學生的學習情況，診斷學生學習過程中的錯誤并進行補救教學；可以選擇不同的教學方法實現(xiàn)以學生為主體的個別化教學。[8]目前應用于遠程教育的專家系統(tǒng)有智能決策專家系統(tǒng)、智能答疑專家系統(tǒng)、網(wǎng)絡教學資源專家系統(tǒng)、智能導學系統(tǒng)和智能網(wǎng)絡組卷系統(tǒng)等。
二 機器人學
機器人學是人工智能研究是一個分支，其主要內容包括機器人基礎理論與方法、機器人設計理論與技術、機器人仿生學、機器人系統(tǒng)理論與技術、機器人操作和移動理論與技術、微機器人學。[9]機器人的發(fā)展經(jīng)歷了三個階段：第一代機器人是以 “示教―再現(xiàn)”方式進行工作；第二代機器人具有一定的感覺裝置，表現(xiàn)出低級智能；第三代機器人是具有高度適應性的自治機器人，即智能機器人。目前開發(fā)和應用的機器人大多是智能機器人。機器人技術的發(fā)展對人類的生活和社會都產(chǎn)生了重要影響，其研究和應用逐漸由工業(yè)生產(chǎn)向教育、環(huán)境、社會服務、醫(yī)療等領域擴展。
機器人技術涉及多門科學，是一個國家科技發(fā)展水平和國民經(jīng)濟現(xiàn)代化、信息化的重要標志，因此，機器人技術是世界強國重點發(fā)展的高技術，也是世界公認的核心競爭力之一，很多國家已經(jīng)將機器人學教育列為學校的科技教育課程，在孩子中普及機器人學知識，從可持續(xù)和長遠發(fā)展的角度，為本國培養(yǎng)機器人研發(fā)人才。[10]在機器人競賽的推動下，機器人教育逐漸從大學延伸到中小學，世界發(fā)達國家例如美國、英國、法國、德國、日本等已把機器人教育納入中小學教育之中，我國許多有條件的中小學也開展了機器人教育。
機器人在作為教學內容的同時，也為教育提供了有力的技術支撐，成為培養(yǎng)學習者創(chuàng)新精神和實踐能力的新的載體與平臺，大大豐富了教學資源。多年來，我國中小學信息技術教育的主要載體是計算機和網(wǎng)絡，教學資源單一，缺乏前瞻性。教學機器人的引入，不僅激發(fā)了學生的學習興趣，還為教學提供了豐富的、先進的教學資源。隨著機器人技術的發(fā)展，教學機器人種類越來越多，目前在中小學較為常用的教學機器人有：能力風暴機器人、通用機器人、未來之星機器人、樂高機器人、納英特機器人、中鳴機器人等。
三 機器學習
機器學習是要使計算機能夠模仿人的學習行為，自動通過學習來獲取知識和技巧，[11]其研究綜合應用了心理學、生物學、神經(jīng)生理學、邏輯學、模糊數(shù)學和計算機科學等多個學科。機器學習的方法與技術有機械學習、示教學習、類比學習、示例學習、解釋學習、歸納學習和基于神經(jīng)網(wǎng)絡的學習等，近年來，知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘是發(fā)展最快的機器學習技術。機器學習（自動獲取新的事實及新的推理算法）是使計算機具有智能的根本途徑，對機器學習的研究有助于發(fā)現(xiàn)人類學習的機理和揭示人腦的奧秘。[12]
隨著計算機技術的進步和機器學習研究的深入，機器學習系統(tǒng)的性能大大提高，各種學習算法的應用范圍不斷擴大，例如將連接學習用于圖文識別，歸納學習、分析學習用于專家系統(tǒng)等，大大推動了在教育中的應用，例如在建構適應性教學系統(tǒng)中，用機器學習與樸素的貝葉斯分類器動態(tài)了解學生的學習偏好，有較高的準確率[13]?；诎咐耐评恚╟ase-based reasoning，CBR）是一種新興的機器學習和推理方法，其核心思想是重用過去人們解決問題的經(jīng)驗解決新問題，在計算機輔助教育方面，已經(jīng)出現(xiàn)了基于CBR的圖形仿真教育系統(tǒng)，并且，針對個體特征的教育教學方法研究也有所突破。[14]另外，數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)在生物醫(yī)學、金融管理、商業(yè)銷售等領域的成功應用，不僅給機器學習注入新的生機，也為機器學習在教育中的應用提供了新的前景。
四 自然語言理解
自然語言理解就是研究如何讓計算機理解人類的自然語言，以實現(xiàn)用自然語言與計算機之間的交流。一個能夠理解自然語言信息的計算機系統(tǒng)看起來就像一個人一樣需要有上下文知識以及根據(jù)這些上下文知識和信息用信息發(fā)生器進行推理的過程。[15]自然語言理解包括口語理解和書面理解兩大任務，其功能為：回答問題，計算機能正確地回答用自然語言提出的問題；文摘生成，計算機能根據(jù)輸入的文本產(chǎn)生摘要；釋義，計算機能用不同的詞語和句型來復述輸入的自然語言信息；翻譯，計算機能把一種語言翻譯成另外一種語言。由于創(chuàng)造和使用自然語言是人類高度智能的表現(xiàn)，因此對自然語言處理的研究也有助于揭開人類高度智能的奧秘，深化對語言能力和思維本質的認識。[16]
自然語言理解最早的研究領域是機器翻譯，隨著應用研究的廣泛開展，也為機器人和專家系統(tǒng)的知識獲取提供了新的途徑，例如由MIT研制的指揮機器人的自然語言理解系統(tǒng)SHRDLU就可以接收自然語言，進行人機對話，回答關于桌面上積木世界中的各種問題。同時，對自然語言理解的研究也促進了計算機輔助語言教學和計算機語言設計等方面的發(fā)展，例如“希賽可”網(wǎng)絡智能英語學習系統(tǒng)，這個基于網(wǎng)絡的“人-機”語境的建立，突破了普通英語教師和傳統(tǒng)的單機的多媒體教學軟件所能具備能力限制，也比建立于網(wǎng)絡的“人-人”語境更具靈活性，可以為遠程學習者提供良好的英語學習支持，在國內第一次系統(tǒng)地將用自然語言進行的人機對話系統(tǒng)應用在計算機輔助外語教學上，在國際上也是一種創(chuàng)新。[17]
五 人工神經(jīng)網(wǎng)絡
人工神經(jīng)網(wǎng)絡就是在對大腦的生理研究的基礎上，用模擬生物神經(jīng)元的某些基本功能的元件（即人工神經(jīng)元），按各種不同的聯(lián)結方式組織起來的一個網(wǎng)絡，其目的在于模擬大腦的某些機理與機制，實現(xiàn)某個方面的功能，例如可以用于模仿視覺、模式識別、聲音信號處理、控制、故障診斷等領域，人工神經(jīng)元是人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元。[18]人工神經(jīng)網(wǎng)絡有兩種基本結構：遞歸（反饋）網(wǎng)絡和多層（前饋）網(wǎng)絡，兩種主要學習算法：有指導式學習和非指導式學習。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡從模擬人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡的結構和行為出發(fā)，具有大規(guī)模并行、分布式存儲和處理、自組織、自適應和自學習能力，特別適合于處理需要同時考慮許多因素和條件的、不精確和模糊的信息處理問題，[19]這使人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有更大的發(fā)展?jié)撃?，目前已?jīng)開發(fā)和應用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型有30多種。人工神經(jīng)網(wǎng)絡在教育中的應用大多是與教學專家系統(tǒng)相結合，以此來改進教學專家系統(tǒng)的性能，提高智能性，使其在教學過程中對突發(fā)問題具有更好的應對能力。人工神經(jīng)網(wǎng)絡在學校管理中也得到應用，例如采用誤差反傳算法（BP）的多層感知器已應用于高校管理之中。
六 分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence，DAI)
分布式人工智能是分布式計算與人工智能結合的結果，研究目標是要創(chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的精確概念模型，主要研究問題是各Agent之間的合作與對話，包括分布式問題求解和多Agent系統(tǒng)兩個領域。[20]分布式人工智能系統(tǒng)一般由多個Agent組成，每個Agent又是一個半自治系統(tǒng)，Agent之間及Agent與環(huán)境之間進行并發(fā)活動并進行交互來完成問題求解。[21]由于分布式人工智能系統(tǒng)具有并行、分布、開放、協(xié)作和容錯等優(yōu)點，在資源、時空和功能上克服了單智能系統(tǒng)的局限性，因此獲得了廣泛的應用。
分布式人工智能中的Agent和多Agent技術在教學中的應用逐漸受到關注。在教學中引入Agent可以有效地提高教學系統(tǒng)的智能性，創(chuàng)造良好的學習情境，并能激發(fā)學習者的學習興趣，進行個性化教育。目前，Agent和多Agent技術多用于遠程智能教學系統(tǒng)，通過利用其分布性、自主性和社會性等特點，提高網(wǎng)絡教學系統(tǒng)的智能性，使教學資源得到充分利用，并可實現(xiàn)對學習者的學習行為進行動態(tài)跟蹤，為學習者的網(wǎng)絡學習創(chuàng)造合作性的學習環(huán)境。在網(wǎng)絡教學軟件中應用Agent技術的一個典型是美國南加利福尼亞大學（USC）開發(fā)的教學Adele（Agent for Distance Education - Light Edition） [22]。Agent技術在網(wǎng)絡教學軟件中取得的良好效果，促進了研究者對分布式人工智能在教育中的應用研究。
綜上所述，科學技術的發(fā)展將會推動人工智能技術在教育中應用的廣度和深度。從人工智能的應用趨勢來看，人工智能在教育中應用的擴展可以通過以下三個方面進行：一是人工智能與其他先進信息技術結合。人工智能已經(jīng)與多媒體技術、網(wǎng)絡技術、數(shù)據(jù)庫技術等有效的融合，為提高學習效率和效度提供了有力的技術支持，而引起教育技術界廣泛關注。[23]例如人工智能技術通過與多媒體技術相結合，可以提高智能教學系統(tǒng)的教學效果；與網(wǎng)絡通訊技術相結合，可以提高和改進遠程教育的智能性。二是人工智能應用研究領域間的集成。人工智能應用研究領域之間并不是彼此獨立，而是相互促進，相互完善，它們可以通過集成擴展彼此的功能和應用能力。例如自然語言理解與專家系統(tǒng)、機器人的集成，為專家系統(tǒng)和機器人提供了新的知識獲取途徑。三是人工智能的研究和應用出現(xiàn)了許多新的領域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸與擴展，這些新領域有分布式人工智能與Agent、計算智能與進化計算、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)以及人工生命等[24]，這些發(fā)展與應用蘊藏著巨大潛能，必將對教育產(chǎn)生重要的影響。
技術發(fā)展不斷發(fā)揮著引導教育技術研究的作用，一種新興技術的出現(xiàn)總是會掀起相應的研究熱潮, 引發(fā)對技術在教育中應用的探討、評價以及與傳統(tǒng)技術的對比。[25] 人工智能作為一門交叉的前沿學科，雖然在基本理論和方法等方面存在著爭論，但從其研究成果與應用效果來看，有著廣闊的應用前景，值得進一步的開發(fā)和利用。
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關鍵詞:人工智能;創(chuàng)新性教學;精品課程;課程建設;教學改革
人工智能課程是計算機類專業(yè)的核心課程之一,也是智能科學與技術、自動化和電子信息等專業(yè)的重要課程,其知識點具有不可替代的重要作用。該課程內容廣泛,具有很強的綜合性、應用性、創(chuàng)新性和挑戰(zhàn)性[1],其開設能夠更好地培養(yǎng)學生的創(chuàng)新思維和技術創(chuàng)新能力,為學生提供了一種新的思維方法和問題求解手段。同時,本課程能夠培養(yǎng)學生對計算機前沿技術的前瞻性,提高他們的科技素質和學術水平。通過課程的學習,學生對人工智能的定義和發(fā)展、基本原理和應用有一定的了解和掌握,啟發(fā)了對人工智能的學習興趣,培養(yǎng)創(chuàng)新能力。
中南大學人工智能課程開設于20世紀80年代中期。1983年,蔡自興作為訪問學者赴美國普度大學研修人工智能,并與美國國家工程科學院院士傅京孫(K. S. Fu)教授及清華大學徐光v教授合作研究人工智能。在傅京孫院士教授的指導下,蔡自興和徐光v教授執(zhí)筆編著《人工智能及其應用》一書,并于1987年5月在清華大學出版社問世,成為國內率先出版的具有自主知識產(chǎn)權的人工智能教材。本教材不僅為我校人工智能課程提供了一部好教材,而且促進了國內高校普遍開設人工智能課程。此后,又陸續(xù)編著出版了《人工智能及其應用》第二版、第三版“本科生用書”和“研究生用書”、第四版等,修讀該課程的學生也與日俱增。該書第二版還獲得國家教育部科技進步一等獎。經(jīng)過近20年建設,該我校人工智能課程于2003年評為國家精品課程,并在2008年評為國家雙語教學示范課程。這是至今國內唯一同時獲得國家級精品課程和雙語教學示范課程的人工智能課程。同時,我們還開發(fā)了人工智能網(wǎng)絡課程,具有網(wǎng)絡化、智能化和個性化等特色,被國家教育部評為優(yōu)秀網(wǎng)絡課程,供兄弟院校人工智能教學參考使用,受到普遍歡迎[2]。
作為國內第一門人工智能精品課程,我們按照教育部精品課程標準建設《人工智能》課程,尤其是在教學內容、創(chuàng)新性教學方法和教學模式上進行不斷進行改革與探索,取得了很好的效果。本文即為我校人工智能精品課程建設與改革經(jīng)驗的初步總結。
1教學內容優(yōu)化
1.1課堂教學內容優(yōu)化
教學內容的確定是課程的首要任務。如何選好教學內容,使學生既能了解本領域的概貌,又能適合學生的基礎,便于他們在有限的時間完成學習任務,是一件難事。教學內容除了包含基礎理論外,還應該反映人工智能領域的新發(fā)展和新動態(tài),跟上學科發(fā)展的步伐。本課程最初設定的教學內容分基礎部分和擴展應用部分?；A部分主要包括人工智能的定義和發(fā)展、知識的表示以及推理,而擴展應用部分主要包括專家系統(tǒng)、機器學習、機器規(guī)劃、機器視覺等。
近年來人工智能科學的快速發(fā)展,涌現(xiàn)出了大批新的方法和算法,研究熱點問題也從符號計算發(fā)展到智能計算和Agent等。
學內容,既能使學生了解本領域的概貌,又能適合學生的基礎,便于他們在有限的時間完成學習任務,是一件難事。教學內容除了包含基礎理論外,還應該反映人工智能領域的新發(fā)展和新動態(tài),跟上學科發(fā)展的步伐。本人工智能課程最初設定的教學內容分基礎部分和擴展應用部分?；A部分主要包括人工智能的定義和發(fā)展、知識的表示以及推理,而擴展應用部分主要包括專家系統(tǒng)、機器學習、機器規(guī)劃、機器視覺等。
近年來人工智能科學的快速發(fā)展,涌現(xiàn)出了大批新的方法和算法,研究熱點問題也從符號計算發(fā)展到智能計算和Agent等。
隨著科學技術的不斷進步,在科學研究和工程實踐中遇到的問題變得越來越復雜,傳統(tǒng)的計算方法無法在一定時間內獲得精確的解。為了在求解時間和求解精度上取得平衡,很多具有啟發(fā)式特征的智能計算算法應運而生。這些算法通過模擬大自然和人類的智慧來實現(xiàn)對問題的優(yōu)化求解。計算智能作為人工智能的一個新的分支是目前的研究熱點,它主要涉及神經(jīng)計算、模糊計算、進化計算和人工生命等領域,在如模式識別、圖像處理、自動控制、通信網(wǎng)絡等很多領域都得到了成功應用。另一個近10年來人工智能的研究熱點是Agent和多Agent系統(tǒng),其理論最早來自分布式人工智能,并隨著并行計算和分布式處理等技術的發(fā)展而逐漸成為熱點。
以上兩個內容都是人工智能的重要分支。因此,我們在《人工智能及其應用》第三第3版[3]和第四第4版教材[4]中已經(jīng)順應形勢加入了這方面的內容,并將教學內容也進行了相應的擴展,加入了計算智能、分布式人工智能與Agent。由于不確定性推理和基于概率的推理方法應用也越來越廣泛,我們也將此類非經(jīng)典推理方法單獨作為一章來進行教學。另外,還增加了一些新的內容,如本體論和非經(jīng)典推理、粒群優(yōu)化和蟻群計算、決策樹學習和增強學習、詞法分析和語料庫語言學,以及路徑規(guī)劃和基于Web的專家系統(tǒng)等。圖1給出本課程的教學內容大綱。
人工智能的教學內容涉及面廣且內容較多,要在有限課時內完成教學計劃并讓學生掌握,具有一定難度。因此需要根據(jù)教學對象的需求有所取舍。中南大度。因此需要根據(jù)教學對象的需求有所取舍。中南大學在智能科學與技術、計算機、自動化三3個專業(yè)中均開設了人工智能課程,根據(jù)相關專業(yè)課程教學對象,對學時和教學內容進行適當調整。對于智能科學與技術專業(yè),人工智能課程為必修課,共48個學時含實驗8個學時。表1表示為相關專業(yè)的人工智能課程教學內容分配情況。對于計算機和自動化專業(yè),人工智能課程為選修課,共32個學時含實驗8個學時。許多兄弟院校的計算機專業(yè)都把人工智能定為必修課,課程學時也在50學時左右。因此,我們一再強烈建議我校的計算機專業(yè)把人工智能列為必修課,并適當增加學時。由于智能科學與技術專業(yè)開設有專家系統(tǒng)和智能計算選修課程,因此在人工智能教學內容中只將這兩部分做簡要闡述,而將重點放在知識表示和推理以及擴展應用上。對于計算機專業(yè)學生來說,除基本的知識表示和推理外,計算智能和Agent技術也是他們在軟件開發(fā)和通訊技術理論學習中需掌握的重要概念。同時,計算智能、專家系統(tǒng)對自動控制和電氣工程也十分重要,對自動化專業(yè)則應掌握該方面的內容。
1.2實驗實踐教學創(chuàng)新
國內人工智能課程在開設之初大多沒有安排實驗內容,僅為理論基礎和概念講授。由于理論比較抽象,很難理解,學習效果不理想,學生們對于其應用實現(xiàn)也十分困惑。此后,各高校也逐步在該課程中分配了實驗學時,大多數(shù)采用prolog語言和專家系統(tǒng)作為實驗語言和對象[5]。為了改進該課程的教學,我們也從沒有實驗到將實驗學時從零調整為設置4個學時的實驗課時,然后到現(xiàn)在的8個學時的實驗課時。隨著課堂教學內容的改革,實驗內容也進行了優(yōu)化和更新。
人工智能課程實驗的目的是幫助學生掌握基本理論,發(fā)揮主動性,研究探討人工智能算法和系統(tǒng)的運行和實現(xiàn)過程,提出思路并驗證自己探索的思路,從而更好的地掌握知識,培養(yǎng)研究能力和創(chuàng)新能力。因此,在實驗教學內容的設計上,實驗項目應具備研究性和綜合性。實驗項目目標明確,要求學生帶著問題和任務進行實驗,但實驗過程又要有一定的靈活性,學生可以根據(jù)自己的思考進行適當?shù)恼{整。再者,充分采用虛擬實驗方式進行實驗,大大提高了學生的興趣,提供了分析和探討智能算法的很好平臺。同時,學生的實驗數(shù)據(jù)和實驗結果分析既有格式要求,又給學生報告自己的研究的過程和結果留有空間,并在評分時加以充分考慮。這些做法能夠鼓勵學生,特別是鼓勵優(yōu)秀學生進行獨立性研究,滿足他們學習的需求。
1) 人工智能課程的實驗環(huán)節(jié)不足和課時分配問題。
中南大學的人工智能課程的實驗環(huán)節(jié)經(jīng)歷了從精品課程建設前沒有到開設,一直到其內容和形式上的不斷改進過程。但目前實驗還主要處于演示性和編程的實驗階段,而非設計和訓練階段。此外,由于人工智能課程涵蓋范圍廣、內容多,而課程所設置的學時有限。,如何分配好課堂教學與實驗課時也是一個需要在今后課程建設中不斷探索的問題。
對于某些專業(yè)的人工智能課程,可以考慮單獨開設人工智能實驗課程或人工智能程序設計與實驗課程。
2) 人工智能技術發(fā)展迅速情況下如何保持該精品課程持續(xù)發(fā)展的問題。
人工智能作為一門高度融合的交叉科學,其發(fā)展速度迅速,不斷有新理論、新問題涌現(xiàn)出來。我們的
人工智能教學既要注重基礎理論知識,又要緊跟學科發(fā)展的步伐,勢必要求對課程內容進行不斷更新,這對我們的教學資源和教師素質都提出了更高的要求。
4結語
本文介紹了中南大學的精品課程――人工智能課程教學內容和創(chuàng)新性教學方法的一些探索,已在課堂教學內容的優(yōu)化、實驗環(huán)節(jié)的改進、教學方法的創(chuàng)新的實施上取得了很好的效果,充分激勵了學生的學習積極性和主動性,多方位培養(yǎng)學生發(fā)現(xiàn)問題、分析問題和解決問題的能力。我們的想法和做法可供兄弟院校同行參考。不過,仍然存在一些不足之處。隨著智能科學與技術的發(fā)展和更為廣泛的應用,人工智能課程的重要地位必將更加突顯,我們也需要繼續(xù)努力,與時俱進,不斷完善人工智能精品課程的建設。
注:本文受教育部質量工程國家級精品課程人工智能(2003)、全國雙語教學示范課程人工智能(2007)項目支持。
參考文獻:
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Exploration of Innovative Teaching Mode of Artificial Intelligence Elabrate Course
――Construction and Reformation in Elaborate Course of Artificial Intelligence
CHEN Bai-fan, CAI Zi-xing, LIU Li-jue
(Institute of Information Science and Engineering, Centnal South University, Changsha 410083, China)
關鍵詞：教學改革；智能科學；精品課程群；人才培養(yǎng)
智能科學精品課程教學團隊長期堅持“嚴肅對待教育工作、嚴格要求學生、嚴密組織教學過程”的先進教育理念，履行“嚴謹教學改革是教育發(fā)展的動力”的指導思想[1]。本教學團隊圍繞“人工智能”和“智能控制”國家精品課程、“人工智能”國家級雙語教學示范課程、“人工智能PK人類智能”國家級精品視頻公開課、“智能控制”國家級精品資源共享課程、“智能科學基礎系列課程教學團隊”（國家級）、“人工智能網(wǎng)絡課程”教育部國家新世紀網(wǎng)絡課程建設工程以及“智能控制”、“人工智能”、“機器人學基礎”和“智能系統(tǒng)原理與應用”等省級和校級智能科學系列課程群建設，潛心教學改革，建立了以師生互動、多維交叉、強化實踐為特點的創(chuàng)新型人才培養(yǎng)模式，取得一些獲得同行首肯的教學改革成果[2-7]。
本文著重介紹教學團隊在智能科學精品課程群建設方面的基本情況。
一、智能科學精品課程群的建立
該團隊逐步推進智能科學精品課程群建設，不斷積累教學改革成果。首先，利用頗具特色的優(yōu)秀教材群，建立起國內首個立體交叉的智能科學教材體系。其次，把多元智能理論和本體論的知識組織方法用于課程群建設，并建立了智能科學課程群之間的內在聯(lián)系，建成國家級智能科學精品課程群。再次，增強實驗教學，整合多元資源，創(chuàng)建開放式軟硬件訓練環(huán)境，促進智能科學精品課程群的進一步建設與發(fā)展。
（1）率先建設立體交叉的智能科學教材體系
智能科學具有高度交叉、多學科融合的特點，結合這些特點研究了不同課程、不同學歷層次、不同學科門類之間的交叉鏈接關系。建設以信息學科類本科生教育為主，兼顧碩士和博士研究生的教材體系，并輻射到管理類、機械類等專業(yè)。教學團隊與時俱進，對教材不斷更新，自1987年以來共出版人工智能、機器人學、智能控制等教材共20個版本[8-13]。例如，《人工智能及其應用》、《機器人原理及其應用》和《智能控制》均為我國相關課程的第一部具有自主知識產(chǎn)權的著作，被譽為“智能三部曲”，為國內高等院校廣泛使用。
（2）建立多層次智能科學精品課程群
團隊把多元智能理論和本體論的知識組織方法運用于課程群建設，并依據(jù)個性化元素特征和個體差異構建模塊化課程體系及系列化課程設置，并據(jù)此設計課程群及課程相關的實踐環(huán)節(jié)。
設計出各課程間的橫向關系和專業(yè)間的縱向關系，即建立智能科學課程群之間在知識、技能、素質三個維度上的橫向聯(lián)系，以及在本科生、碩士研究生、博士研究生三個學歷層次與專業(yè)基礎課、專業(yè)課專業(yè)層次上的縱向關系。
經(jīng)過長期建設，10年來共獲準12項各級質量工程等立項，建立與形成了國家級智能科學精品課程群。其中包括國家級精品課程、全國雙語教學示范課程、國家級教學團隊、全國優(yōu)秀網(wǎng)絡課程、國家級規(guī)劃教材、國家級精品視頻公開課和國家級精品資源共享課程以及省級和校級精品課程等。
（3）整合資源，加強實驗，創(chuàng)建開放式訓練軟硬件教學環(huán)境
教學改革沒有最好，只有更好。教學團隊不斷增加與逐步完善智能科學精品課程群的實驗和實踐環(huán)節(jié)，開設智能科學相關培訓課程和專題講座。注重整合各種資源，增強智能學科與其他學科的交叉，創(chuàng)建開放式訓練環(huán)境和訓練中心，建設智能科學與技術創(chuàng)新實驗室、大學生程序設計競賽訓練中心、大學生智能移動機器人科技創(chuàng)新平臺等。此外，還積極參與智能類學科競賽，如“飛思卡爾”大學生智能車競賽、全國大學生智能設計大賽、ACM/ICPC程序設計大賽，以及多種智能機器人和智能小車大賽等。
經(jīng)過多年精品課程建設與積累，目前，教學大綱、教學日歷、教案或演示文稿、重點難點指導、作業(yè)、參考資料目錄和課程全程教學錄像等教學必需資源均進行了持續(xù)建設與更新補充。其中一些特色資源得到建設與共享。首先，共享國家級教學名師積累的豐富教學資源。通過建立名師工作室、名師示范項目實驗室和名師圖書室，形成多元化的帶教制度，使老教師的教學理念和經(jīng)驗得以傳承。這樣就能夠加快年輕教師的培養(yǎng)與成長。其次，共享網(wǎng)絡課程資源。各門網(wǎng)絡課程均采用智能技術中的知識推理和智能算法來實現(xiàn)編程、答疑和虛擬實驗，具有智能化、個性化、情境化和形象化等特色，以及導航系統(tǒng)多樣化、向導學習個性化和情景化學習等功能。促進了各課程教學改革，提高學生培養(yǎng)質量，深受學生歡迎。再次，共享實驗資源。教學實驗從無到有，從弱到強，逐步建立教學實驗室和科研實驗室，全面向學生開放，使廣大學生共享實驗資源。通過實驗，學生發(fā)揮了主動性，提出并積極驗證和探索自己的思路，從而更好地掌握知識，培養(yǎng)學生的理論聯(lián)系實際能力和創(chuàng)新能力。
二、改革課程教學，建設精品課程群
著力課程教學改革，建立以精品課程群為核心、以課堂教學為基礎、以實踐訓練深化教學效果的課堂教學與實踐教學創(chuàng)新體系。為了實現(xiàn)教學目標，保證課程群的教學和教改的順利進行，加強了教師隊伍建設和教學管理，建立教學質量評價系統(tǒng)，保證課程群的教學質量。
（1）建立以精品課程群為核心，以課堂教學為基礎，以實訓深化教學效果的課堂教學與實踐教學創(chuàng)新體系。
提出“以趣導課、以疑啟思、以法解惑、以律求知”的“四以”教學方法。建立“課堂講授+啟發(fā)互動+創(chuàng)新實踐”三位一體的教學模式，探索出“項目驅動教學”（Project-orientedlearning）和“做中學、趣導思”的主動教學方法和學生培養(yǎng)途徑。開發(fā)雙語教學平臺，改進與強化雙語教學模式，完善雙語教學的方法和手段，提高教學質量。
（2）加強教師隊伍建設，改進管理，改革考試，促進課程群的教學和教改的順利進行。
總結并推行“嚴肅對待教學工作，嚴格要求學生，嚴密組織教學過程，嚴謹施行教學改革”的“四嚴”教育思想，指導教師隊伍思想建設[1]。注重對青年教師的業(yè)務培養(yǎng)，提高他們的授課水平。改革考試制度和方法，培養(yǎng)學生思維、分析能力和創(chuàng)造創(chuàng)新能力。
（3）建立教學質量評價系統(tǒng)，監(jiān)控課程教學全過程，保證課程群的教學質量。
將控制論（Cybernetics）中的閉環(huán)控制信息反饋和故障診斷理念引入教學質量評估過程，建立教學質量的診斷、分析與校正評價系統(tǒng)DIACES （Diagnosis，Analysis and Correction Evaluation System）。
（4）利用教師試講、督導聽課、網(wǎng)上評教、同行評議、講課競賽、質量評優(yōu)、師生座談、公開示范課等一系列措施，反映教學中的存在問題和成功范例。然后通過集體討論分析，提出對存在問題的糾正措施或對成功范例的推廣意見，實現(xiàn)評估監(jiān)控過程的自動化、智能化與常態(tài)化，保證教師授課技能、教學效果和人才培養(yǎng)質量的提高。
三、經(jīng)驗與結論
在智能科學精品課程群建設過程中，取得了豐碩成果，探索與積累了豐富經(jīng)驗。主要體會如下：
（1）在該精品課程群建設中，始終貫徹“以人為本”的育人理念，把多元教學理論和本體論的知識組織方法用于課程群建設，創(chuàng)建因材施教和探索性的學習環(huán)境。以“教書育人”為根本任務，堅持“嚴肅對待教學工作，嚴格要求學生，嚴密組織教學過程題，嚴謹施行教學改革”（“四嚴”）教育指導思想，奠定創(chuàng)新型人才培養(yǎng)的理論基礎。
（2）注重“課程核心”教育定位，總結出“以趣導學、以疑啟思、以法解惑、以律求知”（“四以”）的教學方法和“做中學、趣導思”的綜合素質培養(yǎng)方法。做到師生互動，理論聯(lián)系實際，深化教學，摸索出創(chuàng)新型人才培養(yǎng)的有效途徑。
（3）建立覆蓋多層次、多專業(yè)、多語種、立體配套的智能科學精品課程群系列教材體系，實現(xiàn)課程群系列教材的“精品化”。建立網(wǎng)絡化、個性化、智能化的多維教育網(wǎng)絡課程體系。建立一種教學質量評估系統(tǒng)，即質量診斷、分析與校正閉環(huán)評價系統(tǒng)。這些措施為課程教學和創(chuàng)新型人才培養(yǎng)提供了有力保障。
參考文獻：
先給大家重點推薦一本期刊：中國職業(yè)技術教育
中國職業(yè)技術教育雜志征稿信息
《中國職業(yè)技術教育》雜志是由中華人民共和國教育部主管，教育部職業(yè)技術教育中心研究所、中國職業(yè)技術教育學會和高等教育出版社共同主辦的一份綜合性中文期刊，集政策指導性、學術理論性和應用服務于一身，是教育部指導全國職業(yè)教育工作的重要輿論工具，是服務各級各類職業(yè)教育機構的主要陣地。
中國職業(yè)技術教育投稿欄目：主要有職教要聞、專稿專訪、綜合管理方略、課程教材、教研與教學、師資隊伍建設、研究與探討、職業(yè)指導、職業(yè)培訓、高等職業(yè)教育等欄目。
再給大家推薦職業(yè)教育范文：人工智能背景下職業(yè)教育變革及模式建構
董文娟1，黃堯2(1.天津大學教育學院，天津300350；2.北京師范大學國家職業(yè)教育研究院，北京100875)
摘要：順應人工智能時代的浪潮，基于新興技術的職業(yè)教育變革及新模式建構勢在必行。該文從職業(yè)教育智慧化、經(jīng)濟發(fā)展、政策保障、信息化生態(tài)重構四個方面，剖析了人工智能時代職業(yè)教育變革的現(xiàn)實訴求，并進一步分析了當前職業(yè)教育外部環(huán)境及其自身發(fā)展的困境。人工智能背景下職業(yè)教育的變革體現(xiàn)出融合、創(chuàng)新、跨界、終身化的新特征?；诖耍瑥恼n程、教學、學習、環(huán)境、教師發(fā)展、評價、教育管理及組織等方面，探究職業(yè)教育的變革路徑及模式建構。最后探討了職業(yè)教育模式變革還面臨回歸教育本質、規(guī)避技術弊端等挑戰(zhàn)，并提出“適應—引領人工智能”的發(fā)展目標。
關鍵詞：人工智能；職業(yè)教育變革；模式建構；智慧化
“人工智能的迅速發(fā)展將深刻改變人類社會生活、改變世界。特別是在移動互聯(lián)網(wǎng)、超級計算等新理論、新技術及經(jīng)濟社會發(fā)展強烈需求的共同驅動下，人工智能發(fā)展呈現(xiàn)出深度學習、跨界融合、人機協(xié)同、群智開放、自主操控等新特征?！盵1]人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅動力，為我國供給側結構性改革下的“新常態(tài)”經(jīng)濟發(fā)展注入新動能，使人們的思維模式和生活方式發(fā)生了深刻變革。近年來，國家高度重視與社會經(jīng)濟發(fā)展聯(lián)系最為密切的職業(yè)教育，積極推進職業(yè)教育信息化，運用人工智能改革教學方法和人才培養(yǎng)模式，構建新型智能職教體系，提升信息技術引領職業(yè)教育創(chuàng)新發(fā)展的能力。
一、人工智能背景下職業(yè)教育變革的現(xiàn)實訴求
人工智能對傳統(tǒng)教育理念產(chǎn)生了革命性沖擊，職業(yè)教育結構不斷調整，勞動力素質與市場需求的矛盾、學習方式與自我價值實現(xiàn)的矛盾等促使職業(yè)教育向智慧化、智能化發(fā)展。目前，我國處于教育信息化2.0、工業(yè)4.0的新時期，全球范圍內新一輪的科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正在加速進行。“一帶一路”“中國制造2025”人工智能等重大國家戰(zhàn)略的提出，及以新技術、新產(chǎn)業(yè)為特征的新興經(jīng)濟模式要求教育領域，尤其是職業(yè)教育培養(yǎng)行業(yè)、產(chǎn)業(yè)急需的技術技能型、智慧型人才，具備更高的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力和跨界整合能力，促進智慧化發(fā)展，助力經(jīng)濟轉型升級。
(一)職業(yè)教育智慧化訴求：職業(yè)教育信息化發(fā)展的必然選擇
“智慧教育是以物聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)等信息技術為依托，創(chuàng)造智慧教學環(huán)境，轉換教育方法，內容與手段，注重教育網(wǎng)絡化，個性化和智能化的一種教育新模式。”[2]智慧教育作為“一種由學校、區(qū)域或國家提供的高學習體驗、高內容適配性和高教學效率的教育行為(系統(tǒng))”，被視為教育信息化發(fā)展的高端形態(tài)[3]。因此，職業(yè)教育的智慧化并非簡單的數(shù)字化，強調信息技術推動職業(yè)教育教學模式和方法的變革，改變思維模式，創(chuàng)建價值等方面共享的學習共同體，培養(yǎng)創(chuàng)新型、智慧型人才。
職業(yè)教育智慧化是職業(yè)教育信息化發(fā)展的必然選擇。目前，我國的職業(yè)教育信息化水平正在穩(wěn)步提高，投入持續(xù)增加，各種智能信息技術應用于教育教學、實習實訓、測量評價等領域，并逐步成熟，正在努力打造一個信息化、智慧化的現(xiàn)代職業(yè)教育生態(tài)系統(tǒng)。新時期我國很多地區(qū)及職業(yè)院校積極提升現(xiàn)有信息化系統(tǒng)的智慧化水平，積極創(chuàng)建智慧校園、智慧社區(qū)等，逐步實現(xiàn)了組織管理的智慧化、資源環(huán)境的智慧化和服務評價的智慧化。
(二)經(jīng)濟發(fā)展訴求：人工智能時代的新興經(jīng)濟需要高技能智慧型人才
人工智能時代職業(yè)教育運用移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新興技術，與經(jīng)濟及其他部門跨界融合，不斷創(chuàng)造新產(chǎn)品、新業(yè)務，推動職業(yè)教育模式創(chuàng)新，形成了以互聯(lián)網(wǎng)為基礎設施、人工智能為實現(xiàn)手段的經(jīng)濟發(fā)展新常態(tài)。人工智能時代是以現(xiàn)代科學技術為支撐的新時代，各行各業(yè)的運作發(fā)展和對知識技術的掌握要求達到了更高層面，相應的教育需求也有所提升，市場環(huán)境渴求勇于創(chuàng)新、個性化的高技能智慧型人才。職業(yè)教育要應對行業(yè)上升發(fā)展的勞動力需求問題，基于人工智能應用，提高技能培養(yǎng)層級，以適應新的社會勞務需求。現(xiàn)代企業(yè)生產(chǎn)依托互聯(lián)網(wǎng)科技，與智能化設備直接聯(lián)接，通過數(shù)據(jù)分析和應用，促進科技成果轉化為生產(chǎn)力。勞動密集型企業(yè)已不適應現(xiàn)代行業(yè)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展，需升級為網(wǎng)絡智能型，與此同時，職業(yè)院校的課程模式、專業(yè)設置、實習實訓、師資結構等也做出相應的調整和革新，既促進了職業(yè)教育的智慧化、智能化，又推動了產(chǎn)業(yè)升級和工業(yè)變革。
(三)政策保障：國家從宏觀層面保障人工智能時代的職業(yè)教育發(fā)展
2016年是我國人工智能元年，2017年我國頒布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出了“將發(fā)展人工智能放在國家戰(zhàn)略層面進行系統(tǒng)謀劃和布局”，這預示著我國人工智能時代的全面到來，為我國職業(yè)教育的發(fā)展提供了良好的宏觀政策環(huán)境。人工智能給職業(yè)教育帶來了符合時代精神的新內容，積極融合信息技術，整合職業(yè)教育資源，提升公共服務水平，影響和改變了原有的教育生態(tài)。緊密依托信息共享平臺，突破時空限制，讓學習者自我選擇，更加人性化和智能化。我國很多職業(yè)院校已經(jīng)開啟了智慧校園的行動計劃，一些大中城市也在積極制定實施智慧城市的發(fā)展規(guī)劃，在良好的政策保障中提升智慧化水平。
(四)信息化生態(tài)重構訴求：人工智能時代的職業(yè)教育變革是對職業(yè)教育信息化生態(tài)系統(tǒng)的重構
“依據(jù)《2006-2020年國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略》，我國正在有序推進數(shù)字教育向智慧教育的躍遷升級和創(chuàng)新發(fā)展?！盵4]在新興智能信息技術的催促下，技術變革帶來了職業(yè)教育系統(tǒng)的顛覆性創(chuàng)新改革，打破現(xiàn)有的條條框框，改革傳統(tǒng)教育模式，再造教育業(yè)務新流程。在職業(yè)教育領域創(chuàng)新應用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等先進技術，提升各科各門教育教學業(yè)務，打造各級各類智能實訓部門、培訓機構，覆蓋貫通中高職院校，整合系統(tǒng)內外現(xiàn)有資源，推進智慧教育生態(tài)有序發(fā)展，為各類用戶提供最適合、最智能的職業(yè)教育資源和服務，完成對職業(yè)教育信息化生態(tài)系統(tǒng)的重構。
二、當前職業(yè)教育發(fā)展的現(xiàn)實困境
人工智能對各行各業(yè)的影響具有革命性和顛覆性，可能帶來新的發(fā)展機遇，也可能帶來不確定性的挑戰(zhàn)，比如可能會改變就業(yè)結構、影響政府管理、威脅經(jīng)濟安全等，還可能會沖擊法律與社會倫理，影響社會穩(wěn)定乃至全球治理。當前，人工智能與“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”浪潮席卷而來，職業(yè)院校既是人工智能應用的戰(zhàn)場，又是培養(yǎng)技術創(chuàng)新型人才的“夢工廠”[5]。人工智能時代的職業(yè)教育信息化發(fā)展迅速，影響是廣而深的，對職業(yè)教育外部環(huán)境及其本身都造成了極大的沖擊。
(一)職業(yè)教育外部環(huán)境發(fā)展困境
“據(jù)聯(lián)合國教科文組織預測，到2020年，人工智能將替代20億個工作崗位”[6]，那些技術含量低、重復性強的技能將被智能機器、數(shù)碼設備所替代，工業(yè)機器人也將大面積應用。智能設備替代行業(yè)勞動力，能夠降低勞動成本，且具有高效、易操作等競爭優(yōu)勢。傳統(tǒng)職業(yè)教育培養(yǎng)模式很難適應未來行業(yè)、產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需求，人工智能沖擊職業(yè)教育就業(yè)崗位，撼動其所依附的崗位基礎，對職業(yè)教育的生存與定位產(chǎn)生了威脅。因此，根據(jù)智能時代職業(yè)教育的崗位特征與需求，提升職業(yè)人才的知識結構和專業(yè)技能，是新形勢下職業(yè)教育的發(fā)展方向。
(二)職業(yè)教育自身發(fā)展困境
近年來，人工智能在職業(yè)教育領域內的應用和提高是目前職業(yè)教育的發(fā)展趨勢。我國重視職業(yè)教育信息化、智能化發(fā)展，各級各類職業(yè)院校在信息化基礎設施建設、校園信息化管理等方面都有了顯著提升，但信息技術與職業(yè)教育的深度融合仍不夠緊密，表現(xiàn)出信息化管理效率低、科學決策水平低等現(xiàn)象。人工智能背景下職業(yè)教育自身發(fā)展的困境表現(xiàn)在：
1.課程與教學困境
職業(yè)院校新課程改革提倡構建智慧課堂，制定個性化學習計劃，注重課堂實施效果。但目前的實際課程教學仍是以教師為中心，強調知識的灌輸，重視統(tǒng)一性和計劃性，與教育改革提倡的個性化教學相去甚遠。教學方法、教學理念更新慢，很難激發(fā)學生的內在學習動力，創(chuàng)新性思維弱，使得個性化教育的無法實現(xiàn)。近年來，中央、省、市、縣四級教育平臺逐步建立起來，課程與教學的層級設計逐步完善，但在實施的過程中，各級平臺之間存在溝通不暢等問題，各級資源內容不系統(tǒng)，不銜接，導致無序疊加和資源的重復浪費，“精品課程”等項目豐富了課程資源，但質量不高。在線課程與教學以傳統(tǒng)的科目、章節(jié)為單元，構建系統(tǒng)性的在線教育內容，為用戶提供專業(yè)化的知識選擇，但由于受時間條件等限制，大多數(shù)受教育者習慣于碎片化學習，連貫性和整體性差，缺乏對課程與教學體系的系統(tǒng)性學習。
2.認知困境
隨著人工智能時代的到來，許多職業(yè)院校將“未來教室”“智慧課堂”定位為未來發(fā)展方向，進行了多種嘗試和改革，如MOOC混合教學、翻轉課堂、多屏教學等，但“管理者和施教者對智慧教育的理解多停留在‘智慧課堂=多媒體+傳統(tǒng)教學的層面’，教學觀念和思維依然固化，并沒有因為新技術的參與而得到實質改變”[7]，缺乏對多媒體網(wǎng)絡架構和智能學習平臺的深層認識，更缺乏對管理評價和互動交流等模塊的理解與掌握，雖投入大量人力財力采購了數(shù)量巨大、設備精良的多媒體設備和智能服務設備，但沒有充分有效使用，大大限制了智慧教育的發(fā)展?jié)摿Α?/p>
3.用戶困境
傳統(tǒng)教學以群體教育為基本單元，教師和學習者作為學習共同體，在管理、學習的互動過程中形成強大的群體約束力，促進雙方共同進步。在信息化教育時代，學習者自由掌握學習時間和進度，遇到問題可能無法及時解決并獲得反饋，無法進行面對面交流，因此，基于人工智能網(wǎng)絡化學習平臺，學習者需要高自控力、高學習能力才能適應這種全新的學習方式。
4.評價困境
傳統(tǒng)的評價方式多依靠經(jīng)驗和觀察，智慧型評價則是基于學習過程的一種發(fā)展性評價，以采集到的學習數(shù)據(jù)為客觀基礎。在人工智能、數(shù)字信息化環(huán)境下教育效果的評價實際要受到很多因素的影響和局限，在信息技術與職業(yè)教育融合的過程之中，許多智能技術應用于教育教學實踐，難以進行定性定量的智慧評價，如互動交流及深層次的學習評價等。
三、人工智能背景下職業(yè)教育變革的新特征
人工智能帶來了思維模式的創(chuàng)新，改變了人們認識問題、思考和解決問題的方式，越來越多地依賴人與智能網(wǎng)絡的協(xié)同創(chuàng)新。人工智能背景下的職業(yè)教育變革圍繞經(jīng)濟社會發(fā)展大局，“主動服務國家重大發(fā)展戰(zhàn)略，加大虛擬現(xiàn)實、云計算等新技術應用，體現(xiàn)校企合作、知行合一等職教特色，以應用促融合、以融合促創(chuàng)新、以創(chuàng)新促發(fā)展。”[8]人工智能背景下職業(yè)教育的變革必將加速推進職業(yè)教育的現(xiàn)代化、智能化進程，表現(xiàn)出了融合、創(chuàng)新、跨界和終身化的新特征。
(一)融合
人工智能技術科學應用于當前職業(yè)教育，在最短的時間內整合、重組大量的知識信息，形成科學的技術技能知識體系，為職業(yè)教育資源、企業(yè)資源、產(chǎn)業(yè)資源、社會資源等一切有可能聯(lián)結的資源融合提供了可能。為促進職業(yè)教育的智慧化發(fā)展，在現(xiàn)有的合作模式、集團模式、產(chǎn)教融合模式等實體協(xié)作發(fā)展的基礎上，建立智能互動的智慧教育供給平臺、常態(tài)化智慧課堂和大數(shù)據(jù)化智慧教育生態(tài)系統(tǒng)，為我國新興經(jīng)濟發(fā)展提供高技能、智慧型人才支撐。
(二)創(chuàng)新
信息化時代下“變”為創(chuàng)新立足之要點。創(chuàng)新時代最需要提升的就是創(chuàng)造智慧。“由知識的理解記憶，轉向知識的遷移、應用并最終指向創(chuàng)造發(fā)明”[9]，以提高學習者的學習能力和應用能力，提升其創(chuàng)新思維和智慧思維，不斷開拓人類社會發(fā)展的高度和寬度。智能化、信息化的時代是創(chuàng)新不斷的時代，是原有知識不斷被更新、技術不斷被升級的時代。人工智能促使社會化協(xié)同大規(guī)模發(fā)展，促進職業(yè)教育體系核心要素的重組與重構，創(chuàng)新生產(chǎn)關系，呈現(xiàn)出新的協(xié)作架構，開創(chuàng)了新的教育供給方式，增加了教育的選擇性，推動了教育的民主化。學習者能夠按照自己的價值觀、興趣與愛好等選擇適合自己個性發(fā)展的學習方式和學習內容，促進學習者個性化、多樣化發(fā)展，最終實現(xiàn)教育公平。
(三)跨界
智能科學與職業(yè)教育連接起來，搭建起兩者溝通的橋梁，跨越了人工智能虛擬教育和線下實體教育的界限，實現(xiàn)了兩者之間的融合。教育供給由競爭資源轉變?yōu)閰f(xié)同合作，直線型的中心組織管理轉向去中心化、泛化管理。通過大數(shù)據(jù)智能技術平臺、遠程教育平臺等對職業(yè)教育資源進行整合共享，跨越教育邊界，與市場、行業(yè)、企業(yè)以及職業(yè)教育培訓機構對接，提供更加便捷的智慧化服務。
(四)終身化
人工智能時代職業(yè)教育的變革堅持“以人為本”的教育理念，滿足學習者在任意時間、任意地點、以任意方式、任意步調終身學習的需求[10]。打破了地域和時間的限制，體現(xiàn)了教育的泛在化、個性化和終身化，與終身教育理念的發(fā)展目標不謀而合。人工智能時代社會經(jīng)濟發(fā)展加快，人們追求高層次自我價值的實現(xiàn)，充分體現(xiàn)出終身學習的必要性和緊迫性。目前，我國正在積極創(chuàng)建泛在學習環(huán)境，致力于構建終身化學習型社會，努力創(chuàng)造有利條件向全民提供終身教育與學習的機會。
四、人工智能背景下職業(yè)教育發(fā)展的模式建構
人工智能背景下職業(yè)教育的變革預示著全新思維意識形態(tài)、社會發(fā)展形態(tài)的變革，重塑職業(yè)教育可持續(xù)發(fā)展的新思維，重構信息時代職業(yè)教育的價值鏈和生態(tài)系統(tǒng)。智能化技術科學將現(xiàn)代職業(yè)教育內部各要素，以及內部要素與外部環(huán)境之間，通過虛擬技術和智能化手段互聯(lián)貫通，突破傳統(tǒng)教育價值的鏈狀模式，使職業(yè)教育由傳統(tǒng)模式走向“人工智能+職業(yè)教育”模式的建構。人工智能對職業(yè)教育課程、教學、評價、管理、教師發(fā)展等方面產(chǎn)生系統(tǒng)性影響，為職業(yè)教育提高教育質量和提升服務水平提供了技術支持和現(xiàn)實路徑，解決不能兼顧職業(yè)教育規(guī)模和質量的矛盾問題。下面將從課程、教學、學習、環(huán)境、教師發(fā)展、評價、教育管理及組織等方面來探究職業(yè)教育的變革路徑及模式建構。
(一)人工智能背景下職業(yè)教育的課程模式
人工智能時代的信息知識、科學技術正在以前所未有的速度增長、更新和迭代，呈現(xiàn)出了碎片化、多元化、創(chuàng)新性、社會性的特征。人工智能背景下職業(yè)教育的課程模式是為學習者提供按需可隨時選擇的知識儲備智能模式，解決了傳統(tǒng)職業(yè)院校課程教學的滯后性，呈現(xiàn)的是現(xiàn)代職業(yè)教育的前沿信息和內容。課程革命愈演愈烈，靈活多樣的微課、慕課等形式層出不窮，在線課程將成為常態(tài)，信息傳播媒介、知識獲取方式等都發(fā)生了巨大改變，課程內容和結構的表現(xiàn)形態(tài)、呈現(xiàn)方式、實施及評價等也都進行了相應變革。智能化信息科學技術為課程的設計、架構、實施提供了快捷和便利，為學習者的個性化、終身化選擇提供了多種渠道。人工智能背景下職業(yè)教育的課程模式的建構表現(xiàn)為：首先，線上線下融合的大規(guī)模開放課程融入現(xiàn)代職業(yè)教育，課程的表現(xiàn)形態(tài)和實施途徑呈現(xiàn)出智能化、數(shù)字化、立體化的特征，成為學校常態(tài)課程的有機組成部分，為學習者提供了更多的可選擇機會，使實施個性化課程成為可能?，F(xiàn)代職業(yè)教育的課程內容強調學術性與生活性相互融合與轉化，融入社會資源，立足于我國社會經(jīng)濟的新常態(tài)和學習者的全面發(fā)展，實現(xiàn)社會化協(xié)同發(fā)展，共贏共創(chuàng)；其次，課程實施的空間得以拓展，跨越了社會組織邊界、職業(yè)院校邊界，將從班級、年級、全校擴展到網(wǎng)絡社區(qū)以及更大的空間。課程的整體結構從分散走向整合，以技術為媒介，形成跨學科、多學科整合的課程；最后，課程內容的組織、課程的實施逐步模塊化、碎片化、移動化與泛在化，社會化分工更加精細，教師也將承擔教學設計、技術開發(fā)、在線輔導等不同的角色。
(二)人工智能背景下職業(yè)教育的教學模式
人工智能時代將信息技術有效地融合于職業(yè)教育各學科的教學過程，從知識的傳遞轉變?yōu)檎J知的建構，從注重講授和內容，轉變成重視學習過程[11]，構建“以教師為主導，以學生為主體”的以數(shù)字化、智能化為特征的智慧教學模式，重視學生的主體地位，引導學生“自主、探究、合作”。人工智能背景下職業(yè)教育的教學模式的建構表現(xiàn)為：首先，人們的學習方法、認知方式和思維模式已經(jīng)發(fā)生了巨大的轉變。信息化教學使得信息技術已成為學習者認知的必要工具，認知方式也由“從技術中學”轉型為“用技術學”。其次，信息化教學的重點從“面向內容設計”轉變到“面向學習過程設計”，更加重視學習者發(fā)現(xiàn)問題、分析和解決問題能力的培養(yǎng)，關注學習者的學習過程，以及其獲得學習活動的體驗。同時，信息化教學要將課堂內的學習知識和課堂外的實踐活動聯(lián)結互動，按照學習者的個性化需求和認知方式自主選擇學習內容。第三，智慧教學將成為課堂教學的新重點。日常教學工作形態(tài)不再是點線面的連接，而是呈現(xiàn)為智能化、立體化的教學空間，智慧課堂將會促進學習者的深度學習、交互學習和融合學習，智能備課、批閱以及個性化指導等也將成為教育者新的教學工作形式。從機械評價學習結果轉變成適應性評價學習結果。第四，在線教學、整合技術的學科教學法將成為新的教學形態(tài)，促進教育均衡發(fā)展，實現(xiàn)跨學校、跨區(qū)域的流轉。移動學習、遠程協(xié)作等信息化教學模式，能夠實現(xiàn)教師的“教”與學生的“學”的全面實時互動，最大限度地調動學習者的主觀能動性，提升教學質量與人才培養(yǎng)質量。
(三)人工智能背景下職業(yè)教育的學習模式
智能系統(tǒng)和互聯(lián)網(wǎng)絡為學習者提供了豐富多元的學習資源和環(huán)境，推進了教育教學活動與學習環(huán)境的融合發(fā)展，人工智能背景下職業(yè)教育的學習模式也逐步建立起來，具體表現(xiàn)為：首先，智能時代的互聯(lián)網(wǎng)絡全面覆蓋每一個人、每一個角落，活動空間由課堂內拓展到課堂外，學習與非正式學習正在互相補充、互相與融合，導致學習者的學習行為變化、學習方式的革新。其次，基于互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)了一批創(chuàng)新的學習方式，借助情景感知技術及智慧信息技術，進行真實過程體驗的情境學習，促進學習者知識遷移運用的情境化和社會化。第三，借助互聯(lián)網(wǎng)云技術和各種應用工具，學習者可根據(jù)自身學習需求，選擇最優(yōu)學習方式，也可利用數(shù)據(jù)分析技術，追蹤記錄學習路徑和學習交互過程，隨時隨地獲取個性化教學服務和量身定制的學習資源，拓寬了智慧教育視野。第四，各職業(yè)院校開始拓展校園智慧學習的時間和空間，以實現(xiàn)虛擬和現(xiàn)實相互結合的智慧校園育人環(huán)境。推進網(wǎng)絡學習空間建設，加強教與學全過程的數(shù)據(jù)采集和分析，“引導各地各職業(yè)院校開發(fā)基于工作過程的虛擬仿真實訓資源和個性化自主學習系統(tǒng)”[12]，強化優(yōu)質資源在學習環(huán)境中的實際應用。
(四)人工智能背景下職業(yè)教育的環(huán)境模式
智慧教育環(huán)境是以大數(shù)據(jù)、多媒體、云計算等智能信息技術為基礎而構建的虛實融合、智能適應的均衡化生態(tài)系統(tǒng)。信息技術與職業(yè)教育的深度融合，為師生的全面發(fā)展提供了智慧化的成長環(huán)境，如智慧云平臺、智慧校園。人工智能背景下職業(yè)教育的環(huán)境模式的建構表現(xiàn)為：首先，智慧教育環(huán)境將信息技術與職業(yè)教育服務結合、面對面教學和在線學習結合，形成數(shù)字化的、虛實結合的職業(yè)教育智能服務新模式。其次，智慧教育環(huán)境將促進各種智能化、數(shù)字化信息技術融入職業(yè)院校的各個業(yè)務范圍和業(yè)務領域，與系統(tǒng)內的其他業(yè)務橫向互聯(lián)、縱向貫通，且信息能夠適時生成和采集，全過程實現(xiàn)數(shù)字化與互聯(lián)化。第三，智慧教育環(huán)境能夠感知學習者所處的學習情境，理解學習者的行為與意圖，滿足學習者的個性化需求，提供多元化的適應服務和智能感知的信息服務?；ヂ?lián)網(wǎng)應用基于智能數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)智能調節(jié)與自動監(jiān)控，為學習者提供定制式的學習服務和個性化的學習環(huán)境。未來教室必將變成“虛擬+現(xiàn)實”的智慧課堂，在網(wǎng)絡空間中參與線上課程、線下活動，實現(xiàn)線上線下互動交流。同時，智慧校園的創(chuàng)建和管理，能夠對每個班級、學區(qū)進行動態(tài)管理，構建出一個以問題、任務為線索，學生實現(xiàn)自主學習的知識體系和促進師生互動、生生互動的智慧管理平臺。到2020年，“90%以上的職業(yè)院校建成不低于《職業(yè)院校數(shù)字校園建設規(guī)范》要求的數(shù)字校園，各地普遍建立推進職業(yè)教育信息化持續(xù)健康發(fā)展的政策機制”[13]，以學習者為中心的自主、泛在學習普遍開展，精準的智能服務能夠滿足職業(yè)教育的終身化定制。
(五)人工智能背景下職業(yè)教育的教師發(fā)展模式
人工智能背景下職業(yè)教育的變革對教師的專業(yè)發(fā)展、素質能力提出了新要求，改變了教師的能力結構和工作狀態(tài)。教育信息化大背景下，互聯(lián)網(wǎng)技術、多媒體手段的產(chǎn)生、智能化設備的使用極大提高了教師的專業(yè)發(fā)展和能力素養(yǎng)，以適應新課程改革與教育信息化的要求。人工智能背景下職業(yè)教育的教師發(fā)展模式的建構表現(xiàn)為：首先，新時代教師專業(yè)發(fā)展的內在要求和外在環(huán)境都要求教師能夠認識、了解和應用互聯(lián)網(wǎng)新技術工具，促使教師專業(yè)發(fā)展能力和素養(yǎng)的提升和豐富。其次，教師的專業(yè)發(fā)展要面向實際、情境化、網(wǎng)絡化的教學問題，教師需要在多變的教育情境中綜合運用核心教學技能，將信息技術知識、學科內容知識、教學法知識很好地融合并遷移運用。新時代的教師要學會掌握使用智能化設備和數(shù)字化網(wǎng)絡資源，積極加強與其他專家、教師的合作，或遠程工作，形成基于智慧教育技術的多元化的學習共同體。教師的工作狀態(tài)由個體的單獨工作轉變?yōu)槿后w的共同協(xié)作，大大提升了教師的工作效率。第三，信息化背景下教師的教學理念要發(fā)生轉變，由促進學生“接受學習”轉變?yōu)椤爸鲃咏嫛?，由“被動適應”轉變?yōu)椤爸鲃訁⑴c”，越來越強調以學生為中心的過程體驗，從了解信息技術轉變?yōu)檎莆罩腔劢逃夹g，保持學科知識，教學方法，核心技術的動態(tài)平衡，促進學生智慧學習的發(fā)生。第四，信息化教師要學會使用智能化教育技術，積極開發(fā)數(shù)字化學習資源，創(chuàng)設豐富多元的教學活動，鼓勵學生掌握智能信息工具，學會探究和解決問題，發(fā)展提升學生的創(chuàng)新思維能力和信息化學習能力。教師的信息化教學能力和素養(yǎng)全面提升，信息技術應用能力實現(xiàn)常態(tài)化。
(六)人工智能背景下職業(yè)教育的評價模式
現(xiàn)代教育價值趨于多元，以互聯(lián)網(wǎng)為基礎的智能化信息技術使教育評價在評價依據(jù)、評價內容、評價主體等多個方面實現(xiàn)了全面轉變。人工智能背景下職業(yè)教育的評價模式的建構表現(xiàn)為：首先，互聯(lián)網(wǎng)信息技術應用于學習過程使得伴隨式評價成為可能，更加關注學習者的個體差異和特點。強調過程評價和多元共同評價，更加客觀全面，重視評價過程的診斷與改進功能，以促進學習者的個性化發(fā)展。其次，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、智能云技術的出現(xiàn)使得評價的技術和手段多樣化、智能化，節(jié)省人力物力財力，提高了評價的科學性、針對性。第三，以大數(shù)據(jù)為基礎的適應性評價因人而異，可獲得及時反饋，可真實地測評學習者的認知結構、能力傾向和個性特征等，從知識領域擴展到技能領域、情感、態(tài)度與價值觀，構建以學習者核心素養(yǎng)為導向的教育測量與評價體系，促進學習者發(fā)展。
(七)人工智能背景下職業(yè)教育的管理模式
智能化信息技術、云計算技術、大數(shù)據(jù)技術等能夠促進大規(guī)模社會化協(xié)同，拓展教育資源與服務的共享性，提高教育管理、決策與評價的智慧性，因此，基于互聯(lián)網(wǎng)的教育管理必將逐步走向“智慧管理”模式。人工智能背景下職業(yè)教育的管理模式的建構表現(xiàn)為：首先，互聯(lián)網(wǎng)將家庭、學校、社區(qū)等緊密、方便地聯(lián)系在一起，拓寬了家長和社會機構參與學校管理的渠道，各利益相關者可共同參與現(xiàn)代職業(yè)院校的學校管理，協(xié)作育人。其次，新時代的職業(yè)院校管理模式通過可視化界面進行智能化管理，業(yè)務數(shù)據(jù)幾乎全部數(shù)字化，能有效降低信息管理系統(tǒng)的技術門檻，使管理工作更加輕松、高效。通過深度的數(shù)據(jù)挖掘與分析，能夠實現(xiàn)個性化、精準資源信息的智能推薦和服務，為管理人員和決策者提供及時、全面、精準的數(shù)據(jù)支持，以提高決策的科學性。第三，通過互聯(lián)網(wǎng)信息技術可以實現(xiàn)全方位、隨時的遠程監(jiān)督與指導，從督導評估轉變?yōu)閷崟r評估，可以實現(xiàn)大規(guī)模的實時溝通與協(xié)作，促進社會化分工，促進職業(yè)院校內部重構管理業(yè)務流程，使管理智能化、網(wǎng)絡化、專業(yè)化。
(八)人工智能背景下職業(yè)教育的組織模式
人工智能時代信息科學技術的蓬勃發(fā)展沖擊著學校內部的組織結構向智能化、網(wǎng)絡化的方向發(fā)展，各職業(yè)院校需要合理調整內部組織結構和資源分配，通過互聯(lián)網(wǎng)加快信息流動等方式，提高各職業(yè)院校組織管理的效率和活力。人工智能背景下職業(yè)教育的組織模式的建構表現(xiàn)為：首先，當今時代人工智能的產(chǎn)生不可能替代學校教育，但可以改變學校教育的基本業(yè)務流程。人工智能推動了學校組織結構向網(wǎng)絡化方向發(fā)展，教學與課程是提供信息數(shù)據(jù)的重要平臺，學校組織則構成了教育大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)。其次，“互聯(lián)網(wǎng)+職業(yè)教育”的跨界融合將打破學校的圍墻的阻隔，互聯(lián)網(wǎng)將學校組織與企業(yè)、科研院所等社會機構緊密聯(lián)系起來，提供優(yōu)質教育資源供給，共同承擔知識的傳授、傳播、轉化等功能，促進學校組織體系核心要素的重構。第三，建設“智慧校園”，實現(xiàn)線上線下融合的智慧校園育人環(huán)境，實施一體化校園網(wǎng)絡認證，推動智能化教育資源共建共享，實現(xiàn)職業(yè)教育信息化建設的均衡發(fā)展。
五、人工智能背景下職業(yè)教育的模式變革面臨的挑戰(zhàn)及發(fā)展目標
人工智能將推進大數(shù)據(jù)、云技術等智能信息技術深層次融入職業(yè)教育課程與教學、組織與管理、評價與反饋等領域，形成社會化多元供給，為學習者提供多樣化的參與方式、自主選擇的學習形式和及時獲得反饋的評價途徑，有利于實現(xiàn)職業(yè)教育的共建、共享、共治。但其全面實現(xiàn)，還面臨著諸多挑戰(zhàn)。
(一)挑戰(zhàn)
首先，職業(yè)教育的新模式建構需要充足的資金支持。各職業(yè)院校積極建構智慧校園，努力實現(xiàn)智慧化產(chǎn)學研環(huán)境，打造一體化智慧城市網(wǎng)絡等核心技術的開發(fā)，都需要資金的根本保障。政府要給予資金政策保障并加強監(jiān)管，資金管理部門要合理規(guī)劃，合理利用，?？顚Ｓ茫涞綄嵦?。其次，職業(yè)教育的新模式建構的成果表現(xiàn)離不開學習者對技術的理解、掌握和應用。在實際實施過程中，教育工作者既要利用信息技術優(yōu)勢變革職業(yè)教育，也要避免技術中心主義傾向，“避免一味追趕技術新潮而不顧學生身心健康等，技術本身是一個禍福相依的辯證法?！盵14]第三，“目前的教育實踐中，仍未能充分實現(xiàn)人機合理分工和雙邊優(yōu)勢互補。人工智能終端系統(tǒng)擅長邏輯性、單調重復的工作，而人類則更適合情感性、創(chuàng)造性和社會性的工作?！盵15]現(xiàn)階段，信息化技術水平還有待提高，智能機器不能完全勝任知識傳播、數(shù)據(jù)處理等工作，有待于進一步開發(fā)和完善，絕對依賴互聯(lián)網(wǎng)絡和設備，還存在一定的風險。
(二)發(fā)展目標
人工智能時代職業(yè)教育變革重新架構了職業(yè)教育發(fā)展模式，完成了對資源的重新整合配置，改變了人的思維方式、學習方式和生活方式。人工智能時代下沒有職業(yè)教育模式的改革，就不可能建構真正的現(xiàn)代化職業(yè)教育。人工智能背景下職業(yè)教育的發(fā)展目標可以概括為個三方面：
1.“智慧腦”與“智能腦”融通
隨著第四次產(chǎn)業(yè)革命的到來，信息技術爆發(fā)式發(fā)展，造就了以電腦、互聯(lián)網(wǎng)為基礎的智能腦。職業(yè)教育智慧化發(fā)展的一個目標就是如何讓學習者發(fā)揮人腦“智慧腦”與機器設備“智能腦”的“雙腦”共同協(xié)作[16]。人工智能時代職業(yè)教育與信息技術的深度融合，就是要通過“智慧腦”和“智能腦”的協(xié)同作用，發(fā)揮互補優(yōu)勢，進行融通式學習，而不是簡單地人腦與電腦的技術對接。
2.“現(xiàn)實世界”與“虛擬世界”結合
在人工智能時代，網(wǎng)絡虛擬技術的發(fā)展使人類擁有了真實與虛擬兩個世界，虛擬信息技術的興起在一定程度上會影響職業(yè)教育的實體教育，實體教育的發(fā)展也需要虛擬技術的支撐。但在具體的學習實踐中，還會存在利用這兩個世界時顧此失彼、難以平衡的問題。目前，虛擬化教育技術在職業(yè)教育領域不斷應用與推廣，職業(yè)教育的發(fā)展模式不斷優(yōu)化，使得職業(yè)院校線上線下的邊界逐漸消融，“現(xiàn)實世界”與“虛擬世界”更好地結合。人工智能時代職業(yè)教育的本質沒有發(fā)生根本改變，學習者要學會利用這兩個世界虛實融合、高度互動，充分發(fā)揮出自身的優(yōu)勢，更好地學習與生活。
3.職業(yè)教育“適應人工智能”發(fā)展為“引領人工智能”
人工智能為職業(yè)教育帶來了強大的技術支持，為職業(yè)教育帶來了便利。初始階段的職業(yè)教育基本知識和技能被數(shù)字化和智能化，通過人工智能相關課程，云教育模式，個性化學習計劃等，適應并應用人工智能，以提高職業(yè)教育的效率和質量。職業(yè)教育重在技術創(chuàng)新，對于行業(yè)技術發(fā)展具有一定的引領性作用。未來人工智能將成為職業(yè)院?？焖侔l(fā)展和轉型的技術支撐?！叭缒承┞殬I(yè)院?；谧陨韮?yōu)勢專業(yè)與相關行業(yè)的智能自動化企業(yè)合作，實現(xiàn)以職業(yè)教育發(fā)展引領人工智能?！盵17]目前，人工智能處于適應性大發(fā)展階段，隨著信息化技術的提高和智能化設備的普及，人工智能時代必將由專用人工智能時代步入通用人工智能時代。在通用人工智能時代，人工智能與職業(yè)教育深度融合高效協(xié)作，職業(yè)教育完全適應且完美應用于人工智能，進一步引領人工智能發(fā)展，由“人工智能+職業(yè)教育”發(fā)展為“職業(yè)教育+人工智能”的時代。
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Basic Concept Problems of Academics Construction of “Intelligence”
WEI Shize
(Hebei University of Science and Technology, Shijiazhuang 050021, China)
[關鍵詞]:智能教學 多媒體 特點 設計方法
在當前，計算機技術發(fā)展引起的智能化普遍應用的情況下，深入探索智能教學環(huán)境下的教育理念、教學模式和教學方法，充分利用現(xiàn)有信息技術成果，研究更加先進的智能網(wǎng)絡教學模型，不僅可行，而且也是智能網(wǎng)絡教學系統(tǒng)研究、開發(fā)和應用中的一項重要內容。文章擬主要分析當前智能化教學系統(tǒng)的特點與設計方法。
一、智能化教學系統(tǒng)的特點
智能教學系統(tǒng)是以認知科學為理論基礎，綜合利用人工智能技術、教育心理學、計算機科學等多門學科的成果而形成的一種對學生實施有效教學的技術。系統(tǒng)的智能性主要表現(xiàn)為能夠實現(xiàn)“一對一”的教學，這種教學模式被譽為是最有效果的教學方式。“一對一”的教學方式可以歸結為以下三點：（1）指導教師可以采用測試和問題的方式來探測學生實時的知識狀態(tài)。（2）在學生開始學習某個知識之前，指導教師能夠為他設計一條從最基礎知識到某一個具體知識的學習路徑。（3）在教師和學生的交互過程中，教師能夠了解潛在的探測此學生所具有的學習風格，并且提供風格匹配的教學材料給學生進行學習。
基于以上的實踐經(jīng)驗以及人工智能技術，設計和開發(fā)一個基于計算機的智能教學系統(tǒng)來模擬人類教師的教學方式和行為已經(jīng)成為可能，并且很有前景。使用具有智能性的智能教學系統(tǒng)，將可以有效地彌補其教育教學上的缺陷和不足，改善學生的學習效果，提高教學效率，對教育具有極大的推動作用。
二、智能教學系統(tǒng)的設計方法
1.智能教學系統(tǒng)的設計原理
進行科學的教學系統(tǒng)設計，必須從了解學習的發(fā)生機制和學習的本質問題入手。教學系統(tǒng)設計，是架設于學習理論與教育教學實踐之間的一座橋梁?？v觀教學系統(tǒng)設計的發(fā)展軌跡，可以清晰地看到學習理論對教學系統(tǒng)設計的影響最為深刻。每一次學習理論的發(fā)展，都必然為教學系統(tǒng)設計帶來巨大的觸動和沖擊。學習理論的發(fā)展大致可以分為行為主義學習理論、認知廣義學習理論、建構主義學習理論和人本主義學習理論等，所以相應地出現(xiàn)了基于行為主義的教學系統(tǒng)設計理論、基于認知主義的教學系統(tǒng)設計理論、基于建構主義的教學系統(tǒng)設計理論和基于人本主義的教學系統(tǒng)設計理論。
2.智能教學系統(tǒng)的的主要功能
智能教學系統(tǒng)關鍵在于能夠對學習者的學習效果進行檢驗并能夠給出相應的學習建議，從而實現(xiàn)學習過程的智能化。主要功能包括：
(l)建立教學內容的智能知識庫。根據(jù)不同的教學內容，按知識體系結構進行知識點的劃分，并建立學習要素的數(shù)據(jù)庫。
(2)對學習過程進行評價。學習效果是學習質量的重要標志，學習過程包括在線學習、在線練習、在線測試、實踐教學，收集學習過程信息，進而對學習效果進行合理評價。
(3)學習指導和建議。根據(jù)學習情況給出學習效果評價，然后根據(jù)學習效果給出學習指導和學習建議，從而使學習過程具有更強的針對性，以達到提高學習質量的目的。
(4)學習導航。及時收集學生的應答信息，并加以分析處理，評判學生的成績；為不同的學生選擇不同的教學內容，將學生不具備學習條件的知識過濾掉；幫助學生分析錯誤原因，判斷并標示出學生當前最需要學習的知識點，提供針對性的個別輔導和適當?shù)难a充材料。
（5）教學方法。允許學生用自然語言與計算機導師進行交流，這樣就突破了傳統(tǒng)的學法指導和教法，并且教法還可以針對特定學生進行，即“一對一”教學模式。
3.智能教學系統(tǒng)的組成
(1)領域模型。存放傳授給學生的課程專業(yè)知識，還能生成問題，提供對問題的正確解答以及求解問題的過程。領域模型一般包含兩方面的知識：一是有關課程的內容，二是有關應用這些知識來求解問題的知識，即過程知識。知識表示方法有語義網(wǎng)絡、規(guī)則等。
(2)診斷模型。利用診斷規(guī)則來分析學生的響應，判斷學生己經(jīng)懂得的知識或學生產(chǎn)生的錯誤概念，并傳遞到學生模型的當前狀態(tài)中去。
(3)學生模型。準確反映學生的知識水平、學習能力等，為系統(tǒng)實現(xiàn)個別化教學提供依據(jù)。
(4)教師模型。結合教學策略和課程結構方面的知識，為學生選擇問題供他們解答，監(jiān)督和評價他們的行為，當學生需要時為他們選擇適當?shù)难a習材料。教師模型中，交叉和解釋模式以及學生模型是實現(xiàn)“面向個人以交互方式進行教學”的具體手段。教師模型中采用的教學策略主要有診斷或排錯法、蘇格拉底法、教練法等。
(5)人機接口。人機接口作為學生與系統(tǒng)之間交流信息的媒介，它所提供的表達知識和信息的手段必須是學生熟悉并便于使用的。
4.智能教學系統(tǒng)的使用
學生使用教學系統(tǒng)進行學習活動時，可以自己選擇學習內容，也可以在教師模型的作用下由系統(tǒng)引導進入某一教學單元。教師利用測試結果，通過診斷模塊和診斷規(guī)則來判斷學生當前的認知能力，通過學生的總體認知能力來決定學生下一步的行為。
（1）教學診斷模塊。主要負責判斷學生對某一知識點的掌握情況，進而能判斷學生的當前知識水平，為判斷學生的認知能力提供依據(jù)。
（2）能力測定模塊。主要負責評價學生的學習能力。在教學之前、教學期間和教學之后都要進行。通過評價取得反饋信息以修正、完善教學計劃，為教師模型制定正確的教學策略提供條件，保證教學的順利完成。它是本系統(tǒng)的重要部分。
（3）學生行為評定。對學生行為的評價，依據(jù)評價的目的不同，分絕對評價和相對評價兩種方法，系統(tǒng)中以教學目標為基準進行絕對評價，以掌握學生達到教學目標的程度和診斷學生知識、能力結構中的缺欠，即根據(jù)專家知識庫中的測試題目信息及學生的回答情況，給出分析結果及相應各認知能力不同層次的分數(shù)比重，為制定相應的教學策略提供數(shù)據(jù)依據(jù)。
（4）試題評定。主要是對試卷的要求進行綜合評價，包括學生測試的內容是否是學習過的，是否符合教學大綱的要求，試題分數(shù)的比例是否符合難度比例、認知層次比例和各章節(jié)的分配比例。
（5）教學內容生成。系統(tǒng)根據(jù)學生的認知能力、當前的知識水平和學習歷史，利用教學策略生成個性化教學內容。
三、結語
智能教學系統(tǒng)能監(jiān)控學生的學習過程，實現(xiàn)教學各環(huán)節(jié)的知識共享與交互，從而實現(xiàn)學生的按需學習和教師的因材施教，體現(xiàn)“以學習者為中心”的教學思想。但是，目前的智能教學系統(tǒng)的研究可以說仍然處于基礎理論的研究階段，其主要的研究方法就是將遠程教學技術與傳統(tǒng)的智能教學系統(tǒng)相結合，運用人工智能技術來更加有效地實現(xiàn)教學的個性化和智能化。
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