为缓解标记数据环节带来的局限,本文介绍以下两种机器学习方法:第一种是多任务学习法(multi-task learning),其基本思想是在统一框架下同时完成多项相关任务的学习。学习过程中,各项任务分享其他任务的数据,因此能实现比单独学习时更优的效果[97- 98]。举例来说,可将题目相似度判断[99]、题目认知属性自动标记[100]、自动评分三项教育相关任务在多任务学习框架中共同完成,在各自的数据量都不充足的条件下,每项任务都有希望获得学习效果的提升。第二种是迁移学习(transfer learning),其基本思想是将完成先前任务时学到的知识应用于解决当前的相关任务[101]。时下自然语言处理领域中的词嵌入模型(如word2vec[102]、GloVe[103]、ELMo[104]等)即为迁移学习的典型代表,该类模型基于海量文本保存词语的语法、语义信息,相比于传统的文本特征构建方法(如n-grams、词包模型),在高效运算、正确识别语义层面优势明显,因此更有助于教育文本的分析。
人工智能在提升教学质量方面潜力巨大,但相关学术研究仍在路上,期待这些研究早日取得新的进展,在不远的将来带给教育学研究者更多惊喜。