摘  要：人工智能技術(shù)的發(fā)展，推動著社會生產(chǎn)力的提高，同時也融入到教育教學(xué)中。本文主要介紹了前與網(wǎng)絡(luò)教育有關(guān)的人工智能的研究領(lǐng)域，并論述了人工智能與網(wǎng)絡(luò)教育的結(jié)合點。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)教育；人工智能； 專家系統(tǒng)； Agent

計算機網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)是人類科學(xué)技術(shù)發(fā)展史上具有劃時代意義的大事，它的出現(xiàn)，極大的改變了人類的工作方式、學(xué)習(xí)方式和生活方式。數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、信息化已滲透進我們生活的每個角落。同時，計算機網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展也將人類帶入了網(wǎng)絡(luò)化教育時代。

一、網(wǎng)絡(luò)教育的特點

網(wǎng)絡(luò)教育是計算機網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的一種新的教育方式。在網(wǎng)絡(luò)教育環(huán)境中，學(xué)習(xí)者能進入課堂，實驗室，參與廣泛的討論而不受時間與空間的限制。與傳統(tǒng)教育相比較而言,網(wǎng)絡(luò)教育展現(xiàn)更多的靈活性、創(chuàng)造性、和主動性。

1. 教育將在虛擬環(huán)境中進行，主要方式是人機對話。虛擬現(xiàn)實技術(shù)的出現(xiàn)與發(fā)展，創(chuàng)造出一種區(qū)別于自然的虛擬環(huán)境。在虛擬環(huán)境中，學(xué)生將主要通過人機交流與對話，獲得需要的信息、知識與技能。

2.網(wǎng)絡(luò)教育能激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣，提高學(xué)習(xí)的積極主動性。在傳統(tǒng)教學(xué)過程中，學(xué)生只能被動參與整個過程。而在網(wǎng)絡(luò)教育這樣的交互式學(xué)習(xí)環(huán)境中，學(xué)生可以按照自己的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)興趣來選擇自己所要學(xué)習(xí)的內(nèi)容，也可以選擇適合自己水平的練習(xí)。這樣學(xué)生就擁有了主動參與的機會。這種在學(xué)習(xí)過程中，學(xué)生地位的改變可以有效的激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，使學(xué)生產(chǎn)生強烈的學(xué)習(xí)欲望，從而產(chǎn)生學(xué)習(xí)動力，發(fā)揮自己最大潛能獲取更多、更前沿的知識。

3.網(wǎng)絡(luò)教育能培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力。創(chuàng)新是一個國家和民族的活力所在，網(wǎng)絡(luò)教育由于更加注重個體的個性化發(fā)展，因而能夠最大限度的發(fā)揮學(xué)習(xí)者的潛力，提高自己的創(chuàng)造性。同時，由于網(wǎng)絡(luò)教育資源的豐富性及發(fā)展的快速性，也要求受教育者具有創(chuàng)新能力，從而緊跟時代步伐。

4.網(wǎng)絡(luò)教育能擴大教育者的范圍，提供終身學(xué)習(xí)機會。受教育的年齡、地域、種族等界限將逐漸被打破，國際化、終身化成為網(wǎng)絡(luò)時代教育的主要特征。同時，網(wǎng)絡(luò)化時代知識發(fā)展的速度加快，使得知識的有效時間變短，這也要求社會成員終生不斷的學(xué)習(xí)新的知識。

5.網(wǎng)絡(luò)教育能擴充教育資源，開闊視野，培養(yǎng)更全面的人才。網(wǎng)絡(luò)為學(xué)習(xí)者提供了極為豐富的資源，使學(xué)生能面對更為廣闊的世界，有機會開闊自己的視野，從而更好、更全面的掌握學(xué)科知識，提高整體素質(zhì)。

隨著技術(shù)的進步，網(wǎng)絡(luò)教育也快速的向前發(fā)展，并呈現(xiàn)出良好的發(fā)展勢頭，其發(fā)展趨勢之一便是網(wǎng)絡(luò)教育與人工智能的更進一步結(jié)合。

二、人工智能研究的領(lǐng)域

人工智能（Artificial Intelligence）又稱機器智能，是計算機科學(xué)中一門發(fā)展迅速的邊緣學(xué)科。人工智能的研究目標是：探討人類智能的基本機理，研究如何利用各種自動機來模擬人的某些思維過程和智能行為，從而構(gòu)造智能的人工制品。

人工智能的研究領(lǐng)域非常廣泛，而且涉及的學(xué)科也非常多。目前，人工智能的主要研究領(lǐng)域包括：分布式人工智能、知識工程和專家系統(tǒng)、自然語言處理、機器人、機器學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識別、定理證明、自動程序設(shè)計、知識庫系統(tǒng)和計算機視覺等。下面主要介紹在網(wǎng)絡(luò)教育環(huán)境中常用的智能技術(shù)。

1.專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是人工智能走向?qū)嵱没囊粋€最新的研究領(lǐng)域。所謂專家系統(tǒng)，就是在一個特定領(lǐng)域內(nèi)，以人類專家水平去解決該領(lǐng)域中困難問題的計算機系統(tǒng)。它是將某一領(lǐng)域的專家知識、經(jīng)驗加以總結(jié)，形成規(guī)則，存入計算機中建立知識庫，并采用合適的控制策略，按輸入的原始數(shù)據(jù)進行推理、演繹，從而作出判斷和決策。一般來說，一個高性能的專家系統(tǒng)應(yīng)具有以下特征：

啟發(fā)性：不僅能使用邏輯性知識，也能使用啟發(fā)性知識。

透明性：能向用戶解釋它的推理過程，回答用戶的一些關(guān)于他自身的問題。

靈活性：知識庫的知識便于修改、補充和精練。

2. 自然語言理解

自然語言處理是語音信息處理的一個分支，主要研究使用計算機理解和生成自然語言的理論基礎(chǔ)和基本技術(shù)。研究自然語言理解的目的是提高人—機交換信息的能力，使人更容易與計算機進行溝通。

處理自然語言的長遠目標是用自然語言進行人—機對話，目前距離這一目標尚有相當(dāng)?shù)木嚯x。目前的研究主要集中在以下幾個方面：

書面語的理解

口語的理解

手寫文字識別

3.知識庫系統(tǒng)

知識庫系統(tǒng)是計算機科學(xué)和人工智能都在研究的課題。其任務(wù)是存儲記憶全部智能檢索所需要的知識，并利用知識庫的知識推導(dǎo)出新的知識。因此，知識庫系統(tǒng)應(yīng)具備以下功能：

能理解自然語言，允許用自然語言提出各種詢問。

具有較強的聯(lián)想能力，能根據(jù)對需求的大致描述找到有關(guān)知識。

推理能力，能根據(jù)存儲的知識，演繹出所需的答案。

具有較強的知識獲取能力，并具有自學(xué)功能。

目前這方面的研究側(cè)重于知識檢索，因此又被稱作智能數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。

4.分布式人工智能

分布式人工智能系統(tǒng)一般由多個智能體（Agent）組成，每個智能體又是一個半自治系統(tǒng)，Agent之間以及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。智能體實際就是包含了諸如知識、信念、承諾和能力等精神狀態(tài)的實體。

分布式人工智能主要研究在合作或競爭的環(huán)境下如何協(xié)調(diào)多智能系統(tǒng)的行為，其主要目的是為了有效的利用資源，控制智能系統(tǒng)的異步操作，均衡智能系統(tǒng)的目標。

5.機器學(xué)習(xí)

學(xué)習(xí)是人類具有的一種重要智能行為，機器學(xué)習(xí)則是研究怎樣使用計算機模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)活動的一門科學(xué)，因此，機器學(xué)習(xí)的研究同認知科學(xué)、邏輯學(xué)、心理學(xué)、教育學(xué)等學(xué)科有著密切的關(guān)系。機器學(xué)習(xí)將對人工智能的其它分支如專家系統(tǒng)、自然語言理解等方面的研究產(chǎn)生重要的推動作用。

 機器學(xué)習(xí)所采用的策略大致可分為四種：機械學(xué)習(xí)、通過傳授學(xué)習(xí)、通過例子學(xué)習(xí)和基于解釋學(xué)習(xí)。目前機器學(xué)習(xí)研究的熱點是基于解釋的學(xué)習(xí)和基于實例的學(xué)習(xí)，而遺傳式學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)研究也得到了很大發(fā)展。

6. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

所謂人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，說的通俗一點，就是基于模仿生物大腦的結(jié)構(gòu)而構(gòu)成的一種信息處理系統(tǒng)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)的最大區(qū)別是，專家系統(tǒng)屬于人類智能的功能模擬，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則偏重走結(jié)構(gòu)模擬的路子。與其它智能系統(tǒng)相比，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以下特點：

學(xué)習(xí)能力：學(xué)習(xí)能力是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有智能的重要表現(xiàn)，即通過訓(xùn)練可抽象出訓(xùn)練樣本的主要特征，表現(xiàn)出強大的自適應(yīng)能力。

  分布式結(jié)構(gòu)：在傳統(tǒng)的串行體系計算機中信息分布在獨立的存儲單元中，而在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，信息則分散在神經(jīng)元的連接上。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息分布特性，使之具有強大的容錯能力和記憶聯(lián)想能力。

并行性：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是對人腦的結(jié)構(gòu)模擬。各種神經(jīng)元在處理信息時是獨立完成的，不同神經(jīng)元之間具有并行性，這種并行處理使得信息處理速度大大加快。

三、人工智能與網(wǎng)絡(luò)教育的融合

隨著人工智能的理論與技術(shù)發(fā)展，其在教育中的應(yīng)用日漸擴大，例如Internet上的Web站點，其網(wǎng)頁的組織形式，就包含智能的原理。目前人工智能在教育領(lǐng)域特別是網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的應(yīng)用主要有以下幾個方面。

1. CAI

計算機輔助教學(xué)（CAI）是由程序教學(xué)發(fā)展而來。但是以程序教學(xué)為理論基礎(chǔ)開發(fā)的CAI課件，在推理機制和學(xué)生模型方面存在不足，因而不能根據(jù)不同學(xué)生的實際情況進行動態(tài)調(diào)整，缺乏靈活的應(yīng)變能力。

借鑒人工智能中的專家系統(tǒng)知識，由于專家系統(tǒng)中包含知識庫和推理機兩個基本模塊，在一般專家系統(tǒng)中再加入一個“學(xué)生模型”模塊，就構(gòu)成智能計算機輔助教學(xué)（ICAI）系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。其中推理機的作用相當(dāng)于現(xiàn)實教學(xué)中的教師，它可以根據(jù)知識庫中的內(nèi)容和學(xué)生模型推斷出每個學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、認知特點和當(dāng)前知識水平，根據(jù)學(xué)生的不同特點選擇最適當(dāng)?shù)慕虒W(xué)內(nèi)容與教學(xué)方法，并可對學(xué)生進行有針對性的個別指導(dǎo)，從而真正作到因材施教，提高教學(xué)效果。

如果再把自然語言理解技術(shù)引入ICAI系統(tǒng)，構(gòu)成智能接口模塊，從而實現(xiàn)人—機自然語言對話，使計算機輔助教學(xué)系統(tǒng)真正能夠與人類教師相媲美，這在師生分離的網(wǎng)絡(luò)教育環(huán)境中將更具意義。

2.智能代理

在我們傳統(tǒng)的教學(xué)過程中，最經(jīng)典的教學(xué)模式是以教師為主，教師講、學(xué)生聽，它是一種單向溝通模式。這種教學(xué)模式的優(yōu)點是有利于教師主導(dǎo)作用的發(fā)揮，便于教師組織、監(jiān)控整個教學(xué)活動進程，便于師生之間的情感交流，因而有利于系統(tǒng)的科學(xué)知識的傳授，并能充分考慮情感因素在學(xué)習(xí)過程中的重要作用。其主要缺點是：完全以教師為中心，忽視學(xué)生的學(xué)習(xí)主體作用，不利于發(fā)揮學(xué)生的積極主動性，也不利于創(chuàng)造型人材的培養(yǎng)。實際上上面講的智能計算機輔助教學(xué)主要強調(diào)的是計算機代替老師進行“教”，沒有把以學(xué)生為中心的“學(xué)”提到同等地位。

九十年代以來，隨著多媒體和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展，強調(diào)以學(xué)生為中心的建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論日益流行。這種理論強調(diào)在教師主導(dǎo)下以學(xué)生為中心的學(xué)習(xí)，即一種“主導(dǎo)——主體”教學(xué)結(jié)構(gòu)。在這種教學(xué)并重的結(jié)構(gòu)中，教師是教學(xué)過程的組織者，學(xué)生良好情操的培養(yǎng)者； 學(xué)生是信息加工與情感體驗的主體，是知識意義的主動建構(gòu)者；教學(xué)媒體既是輔助教師教的演示工具，又是促進學(xué)生自主學(xué)習(xí)的工具。

在網(wǎng)絡(luò)遠程教學(xué)中，為實現(xiàn)上述教學(xué)模式，把人工智能中的智能體（Agent）技術(shù)應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)遠程教學(xué)中，并逐漸成為在教學(xué)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)智能化的一種主流技術(shù)。

作為教師代理

Agents系統(tǒng)作為教師代理，可以運用自身的推理機制，在了解學(xué)生實際情況的前提下，產(chǎn)生恰當(dāng)?shù)慕虒W(xué)策略，以便實施因材施教，有的放矢的進行導(dǎo)學(xué)。

作為學(xué)生代理。作為學(xué)生代理Agents系統(tǒng)可以充當(dāng)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)伙伴或知心朋友，與學(xué)習(xí)者進行平等的討論、交流，從而克服網(wǎng)絡(luò)教育環(huán)境中學(xué)習(xí)者之間交流不足的缺點，提高網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的效率。

實現(xiàn)智能化信息服務(wù)。Agent技術(shù)應(yīng)用于信息服務(wù)領(lǐng)域可以充分發(fā)揮其主動性、智能性和協(xié)作性，為用戶提供方便簡單的信息搜索、處理手段，提高學(xué)習(xí)者的信息獲取、處理能力。將Agent技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)信息搜索，其最主要的特征是具有學(xué)習(xí)功能，能夠在信息交互中獲得用戶的信息，包括用戶的興趣、愛好和思維方式，在此前提下，系統(tǒng)可以主動、定期地為用戶查找信息，并根據(jù)用戶搜索信息的變化調(diào)整“知識庫”中的通用字和關(guān)鍵字，使之能夠有效地適應(yīng)專門領(lǐng)域的信息搜索。

3.智能數(shù)據(jù)庫

隨著網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源的增加，對其進行組織管理的難度明顯加大。同時，進行信息檢索的工作量也相應(yīng)的加大。運用人工智能中關(guān)于知識庫系統(tǒng)的理論和技術(shù)，可以提高對網(wǎng)上信息的管理和檢索能力。近年來關(guān)于數(shù)據(jù)庫研究方面的熱點問題之一數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，其中的數(shù)據(jù)挖掘也離不開人工智能技術(shù)。

4. 網(wǎng)絡(luò)課程評價

網(wǎng)絡(luò)課程的評價是教學(xué)資源開發(fā)中不可或缺的步驟，也是促進網(wǎng)絡(luò)教育的重要環(huán)節(jié)。運用模糊數(shù)學(xué)原理，可以對網(wǎng)絡(luò)課程進行更合理、客觀的綜合評定。

以上主要介紹了人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育“軟環(huán)境”中的應(yīng)用，現(xiàn)實中人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育“硬環(huán)境”中的應(yīng)用也是非常廣泛的。例如：采用Agent技術(shù)解決異種網(wǎng)互連問題，實際網(wǎng)絡(luò)中的路由選擇，流量控制、擁塞控制等。

總之，隨著人工智能的進步，必將在教育領(lǐng)域得到更廣泛的應(yīng)用，從而推動教育發(fā)展，提高網(wǎng)絡(luò)教育效率和效果。