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摘要:
作为教育人工智能的核心,教学人工智能对于提升教学质量有十分积极的意义。了解教学中人工智能技术的运用现状有助于理解这一领域的潜力及局限,但目前少有分析。本文将教学人工智能归为四类:行为探测、学习模型、预测模型及智能测评。行为探测利用计算机视觉、机器学习等技术预测学生的专注度,但由于准确率、成本等问题,这类研究多在实验阶段。预测模型通过构建机器学习模型预测学习效果,这类研究在MOOC中有少量应用。学习模型综合利用自然语言处理、机器人学等技术引导学生进行自适应学习,主要面临分析模式有限、学科分布不均等问题。智能测评主要涉及机器命题、自动评分,机器命题目前仍依赖命题专家与计算机协作,自动评分则主要局限于英文。本文认为,教学人工智能距离全面、成熟的应用还有不小的距离。因此政府或可成立权威的第三方评估机构,对市场上的智能教学产品去伪存真。
一、引言
人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)的概念诞生于1956年在美国召开的达特茅斯会议,其定义为:让机器的行为看起来像人所表现出的智能行为。迄今为止,人工智能的发展主要经历了三次高峰、两次低谷[1- 2]。
1956-1974年间,人工智能迎来了第一个发展高峰,主要成就是解决了一些数学、几何问题,但由于能够处理的问题复杂程度有限,因此经历了1974-1980年间的低谷。专家系统的崛起使人工智能在1980-1987年间迎来第二个发展高峰,然而当时的专家系统通用性较差、维护成本高,受限于此,人工智能又经历了1987-1993年间的发展低谷。1993年至今是人工智能发展的第三个高峰,主要推动力是算力强大的计算机、能够构建深层智能的数学模型及大数据。概括来讲,现代人工智能是计算机基于机器学习从大数据中学来的。例如,翻译人工智能源于中英文对照大数据;围棋人工智能AlphaGo则由围棋对局大数据中得来。