人工智能在现代远程教育中的应用研究

发布时间：2021-08-17 03:54

　　远程教育如何引入人工智能技术,运用AI的最新成果来提升教育水平是具有重大意义的创新性工程。本文主要介绍了当前人工智能在远程教育中的应用研究热点,包括远程教育智能网络教学平台、远程教育教学资源智能检索系统、智能仿真远程实验教学系统、远程教育智能化测评等。 

【文章来源】：中国远程教育. 2008,(12)北大核心CSSCI

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

基于 Agent 的远程教育智能网络教学平台模型

图 2 为基于 XML 和自然语言处理的智能化资源检索系统体系结构，整个系统由资源预处理子系统和资源检索子系统两部分组成。资源预处理子系统一方面负责获取各类资源的元信息并加以描述，结合中文信息处理技术和索引技术建立资源元信息的索引库；另一方面负责构造同义词库和相关词库，用于关键词扩展以实现智能化检索。资源检索子系统负责分析用户提交的请求，以索引库、同义词库和相关词库为依托，完成智能化的资源检索。系统可以应用中文信息处理的分词技术，使得用户提交自然语言描述的查询请求，而不必按关键词方式输入查询条件。3. 智能仿真远程实验教学系统在远程教育教学中，实验教学是一个不可缺少的教学环节，但目前以教学教务管理为主的网络教学平台很少涉及实验教学内容。远程实验教学的主要难点在于如何克服远程实验教学中存在的分散性(空间)、流动性(时间)、自主性和便携性，而近年来仿真技术的智能化将有望为打通远程实验教学的瓶颈开启方便和智慧之门。

算机输入设备将问题的答案输入给计算机，计算机自动或半自动判断答案并记录分数。图 4 为一智能化测评系统功能结构。CAA 可在诊断性、形成性和总结性等三类评价中得到有效应用，此外既可以用于学生的自我评价，也可以用于教师对学生的评价。CAA 系统的构成主要包括三个方面：(1)题库与组卷；(2)测试环境与自动阅卷；(3)测评数据的统计分析：负责管理测评结果，按要求生成各种报表以及对题目进行分析。近两年，运用 AI 技术来提高教学自动测评的效率和效果成为研究热点，主要集中在以下几个方面：⑴智能组卷技术：如何把专家系统的技术应用于计算机辅助考试系统的核心部分──自动组卷，智能组卷算法研究；(2)计算机自适应测试 (CAT)：指在具有一定规模的精选试题组成的题库支持下，按照一定的规则并根据被试的反应选取试题，直到满足停止条件为止；(3)基于 Internet 的远程考试与评价；⑷主观题的测评问题及其自动化


本文编号：3347006