智能导学系统AutoTutor:理论、技术、应用和预期影响
本文关键词：智能导学系统AutoTutor:理论、技术、应用和预期影响
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【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x API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有学习平台整合,实现优势互补。
【作者单位】： 华中师范大学心理学院;新乡医学院心理学系;怀化学院教育科学学院;孟菲斯大学智能系统研究所;
【关键词】： AutoTutor 智能导学系统 自然语言对话 潜在语义分析
【分类号】：TP391.1;G434
【正文快照】： 智能导学系统是一种整合了理论研究(如认知科学、学习科学)、技术发展(如计算机科学、计算机工程)、教育实践和实证评估的集成系统。Auto Tutor由美国孟菲斯大学1997年起研发。该系统整合了现实教学中教师所采用的有效教学策略以及基于学习研究的理想化教学策略,已被用于计算
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，本文编号：825455
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