智能导学系统AutoTutor：理论、技术、应用和预期影响本文由《开放教育研究》授权发布
作者：
高红丽、隆舟、刘凯、徐升、蔡志强、胡祥恩
摘要
AutoTutor是一种基于自然语言的智能导学系统，在模拟人类教师教学基础上采用自然语言与学生对话。其使用预期-误解定制式对话，对学生的答案给予及时反馈，并根据学生对问题理解的程度随时调整对话内容，有效地引导学生构建理想答案。本文首先概述了AutoTutor的开发动因及自然语言导学的优势，然后介绍了其背后的理论和技术，回顾了已有应用研究，并展望了未来的预期影响。AutoTutor的开发以认知科学和学习科学理论为基础，充分利用最新的文本分析技术和对话技巧，使对话过程自然有效，其后期发展还纳入了学习情绪相关理论。AutoTutor对自然语言对话的分析主要采用正则表达式、潜在语义分析和言语行为分类器，并使用xAPI标准记录学习活动数据，以方便与其他系统进行信息交流。目前，AutoTutor已被应用于多个学习领域，学习效果可达0.8个标准差；在旁观者图灵测试中，被试不能区分对话脚本是由系统生成还是由真实教师生成的；已实现脚本的在线协同编辑。这种基于自然语言的定制式对话可与已