基于人工智能的育人助理系统——“AI好老师”的体系结构与功能
发布时间：2022-01-01 03:02
育人是教育的本质诉求,教育应以育人为本。然而,实践中长期存在的重智轻德观念使教师和家长在面对孩子成长过程中的典型问题时,常因不了解问题背后的教育学、心理学、社会学、生理学等知识与规律而无从下手,或只是粗暴地教训或干预,不利孩子的健康成长。人工智能技术在结构化表征育人知识及知识间的关联、个性化知识推理上优势明显。本研究力图构建0-18岁儿童成长过程中的典型问题的知识图谱及其解决案例知识库,构建个性化育人助理系统——AI好老师,以期利用技术力量助力破解育人难题。AI好老师具有育人问题情境化解决、育人知识个性化辅导、育人知识结构化组织、育人知识协同进化、育人案例智能化推理等特征,可以成为教师指导学生的得力助手、家长教育孩子的专业导师和学生自我诊断的贴心顾问,从而实现人机结合的高效育人。
【文章来源】：开放教育研究. 2019,25(01)北大核心CSSCI
【文章页数】：12 页
【部分图文】：
育人案例语义网络
税咐?澈蟮娜耍?没Э梢越?⒂敫冒咐?喙氐?社会网络，在与其他用户的社会化交往过程中了解问题解决方式，以激发新的思考和创新。本研究育人案例的社会性特征设计如图5所示。用户可以通过查看育人案例背后的社会认知网络了解相关案例，还可以了解与该案例相关的用户及其贡献程度，并任意选择开展会话交流，建立社会网络，促进对育人问题的理解和把握。图5育人案例社会性特征第三，对于案例的进化性和生成性特征，一方面，育人案例可通过社会信任计算和编辑贡献帮助案例内容加以完善和进化生成(见图6)，用户可以对案例内容进行评价打分，还可以编辑案例贡献自己的观点，而系统将审核根据用户的信任评价和贡献，并合理地纳入案例进化机制中，使育人案例进化和版本迭代。而迭代后的版本中用户可以重新参与编辑、评论、收藏等，案例也将在已有的交互基础上叠加人际网络，且随用户互动的不断增加而丰富，最终实现育人案例知识网络和人际网络的交互融合。图6育人案例进化迭代4．基于知识图谱的理解与推理AI好老师需要基于知识图谱实现育人问题的理解与推理，即系统能通过人机对话理解引擎掌握用户的问题需求，并基于知识图谱进行推理和方案找寻，为教师、家长和学生提供育人服务。对于基于知识图谱的理解，我们首先通过人机对话引擎将用户的自然语言输入转化为系统可以理解的语言，并基于知识图谱模式(育人问题解决逻辑)进行相关实体和关系的抽取，理解用户意图，并加以响应。对于基于知识图谱的推理，本系统运用基于相似度的子图匹配算法计算相似节点，理解用户用自然语言输入的特定特征，推理出可能的问题行为和相应的解决方案，具体推理过程如下:首先，系统需要基于?
(二)系统处理系统会对用户的自然语言描述进行语义解析，识别用户意图，判断用户输入背后的目的是什么，如是寻求育人问题辅导还是其他无关情境，进而作出响应。对于寻求育人问题辅导情境，系统会基于育人知识图谱利用算法对语义解析后的输入进行实体链接和关系识别，将识别出的实体和关系拼装成数据库语义查询语句，从而定位到问题的诊断和可能的解决方案，并将结果返回。对于其他无关情境，系统需在给予反馈的同时引导用户意识到系统的核心功能是育人辅导。图7AI好老师应用功能模型图8AI好老师功能架构设计(三)系统输出系统将基于知识图谱查询返回的结果输出给用户，包括可能的问题解决方案、相关案例和专家等辅助用户解决难题。而育人图谱和数据统计等可以帮助用户掌握问题背后的规律，挖掘大规模数据揭示的育人规律，提升育人能力。基于上述应用功能模型，本研究细化了用户需求，设计了以解答问题为主体中心、以知识学习为辅助服务、以数据分析为规律揭示的智能育人助理(见图8)。该系统由四大模块组成，分别是咨询答疑模块、学习中心模块、数据统计模块和用户共建模块。各模块紧密联系，相互配合。用户共建模块融合于咨询答疑模块和学习中习模块中实施，而咨询答疑和学习中心需纳入用户的有用性价值评判进行·03·余胜泉，彭燕，卢宇，基于人工智能的育人助理系统———“AI好老师”的体系结构与功能OEＲ．2019，25(1)
【参考文献】：
期刊论文
[1]人工智能中的推理:进展与挑战[J]. 吴飞,韩亚洪,李玺,郑庆华,陈熙霖. 中国科学基金. 2018(03)
[2]从情感教育视角看教师如何育人——对落实《中小学德育工作指南》的思考[J]. 朱小蔓,王平. 中国教育学刊. 2018(03)
[3]小班幼儿家长教育观念现状及其提升[J]. 张红霞. 学前教育研究. 2018(03)
[4]通过教育路径追寻生命的整全何以可能——评《追寻生命的整全:个体成人的教育哲学阐释》[J]. 陶志琼. 教育学报. 2018(01)
[5]人工智能教师的未来角色[J]. 余胜泉. 开放教育研究. 2018(01)
[6]育人能力是教师教育教学能力的核心[J]. 董奇. 中国教育学刊. 2017(01)
[7]树立新时代的家庭教育价值观[J]. 翟博. 教育研究. 2016(03)
[8]泛在学习环境下的学习资源进化模型构建[J]. 杨现民,余胜泉. 中国电化教育. 2011(09)
[9]泛在学习环境中的学习资源设计与共享——“学习元”的理念与结构[J]. 余胜泉,杨现民,程罡. 开放教育研究. 2009(01)
本文编号：3561518
【文章来源】：开放教育研究. 2019,25(01)北大核心CSSCI
【文章页数】：12 页
【部分图文】：
育人案例语义网络
税咐?澈蟮娜耍?没Э梢越?⒂敫冒咐?喙氐?社会网络，在与其他用户的社会化交往过程中了解问题解决方式，以激发新的思考和创新。本研究育人案例的社会性特征设计如图5所示。用户可以通过查看育人案例背后的社会认知网络了解相关案例，还可以了解与该案例相关的用户及其贡献程度，并任意选择开展会话交流，建立社会网络，促进对育人问题的理解和把握。图5育人案例社会性特征第三，对于案例的进化性和生成性特征，一方面，育人案例可通过社会信任计算和编辑贡献帮助案例内容加以完善和进化生成(见图6)，用户可以对案例内容进行评价打分，还可以编辑案例贡献自己的观点，而系统将审核根据用户的信任评价和贡献，并合理地纳入案例进化机制中，使育人案例进化和版本迭代。而迭代后的版本中用户可以重新参与编辑、评论、收藏等，案例也将在已有的交互基础上叠加人际网络，且随用户互动的不断增加而丰富，最终实现育人案例知识网络和人际网络的交互融合。图6育人案例进化迭代4．基于知识图谱的理解与推理AI好老师需要基于知识图谱实现育人问题的理解与推理，即系统能通过人机对话理解引擎掌握用户的问题需求，并基于知识图谱进行推理和方案找寻，为教师、家长和学生提供育人服务。对于基于知识图谱的理解，我们首先通过人机对话引擎将用户的自然语言输入转化为系统可以理解的语言，并基于知识图谱模式(育人问题解决逻辑)进行相关实体和关系的抽取，理解用户意图，并加以响应。对于基于知识图谱的推理，本系统运用基于相似度的子图匹配算法计算相似节点，理解用户用自然语言输入的特定特征，推理出可能的问题行为和相应的解决方案，具体推理过程如下:首先，系统需要基于?
(二)系统处理系统会对用户的自然语言描述进行语义解析，识别用户意图，判断用户输入背后的目的是什么，如是寻求育人问题辅导还是其他无关情境，进而作出响应。对于寻求育人问题辅导情境，系统会基于育人知识图谱利用算法对语义解析后的输入进行实体链接和关系识别，将识别出的实体和关系拼装成数据库语义查询语句，从而定位到问题的诊断和可能的解决方案，并将结果返回。对于其他无关情境，系统需在给予反馈的同时引导用户意识到系统的核心功能是育人辅导。图7AI好老师应用功能模型图8AI好老师功能架构设计(三)系统输出系统将基于知识图谱查询返回的结果输出给用户，包括可能的问题解决方案、相关案例和专家等辅助用户解决难题。而育人图谱和数据统计等可以帮助用户掌握问题背后的规律，挖掘大规模数据揭示的育人规律，提升育人能力。基于上述应用功能模型，本研究细化了用户需求，设计了以解答问题为主体中心、以知识学习为辅助服务、以数据分析为规律揭示的智能育人助理(见图8)。该系统由四大模块组成，分别是咨询答疑模块、学习中心模块、数据统计模块和用户共建模块。各模块紧密联系，相互配合。用户共建模块融合于咨询答疑模块和学习中习模块中实施，而咨询答疑和学习中心需纳入用户的有用性价值评判进行·03·余胜泉，彭燕，卢宇，基于人工智能的育人助理系统———“AI好老师”的体系结构与功能OEＲ．2019，25(1)
【参考文献】：
期刊论文
[1]人工智能中的推理:进展与挑战[J]. 吴飞,韩亚洪,李玺,郑庆华,陈熙霖. 中国科学基金. 2018(03)
[2]从情感教育视角看教师如何育人——对落实《中小学德育工作指南》的思考[J]. 朱小蔓,王平. 中国教育学刊. 2018(03)
[3]小班幼儿家长教育观念现状及其提升[J]. 张红霞. 学前教育研究. 2018(03)
[4]通过教育路径追寻生命的整全何以可能——评《追寻生命的整全:个体成人的教育哲学阐释》[J]. 陶志琼. 教育学报. 2018(01)
[5]人工智能教师的未来角色[J]. 余胜泉. 开放教育研究. 2018(01)
[6]育人能力是教师教育教学能力的核心[J]. 董奇. 中国教育学刊. 2017(01)
[7]树立新时代的家庭教育价值观[J]. 翟博. 教育研究. 2016(03)
[8]泛在学习环境下的学习资源进化模型构建[J]. 杨现民,余胜泉. 中国电化教育. 2011(09)
[9]泛在学习环境中的学习资源设计与共享——“学习元”的理念与结构[J]. 余胜泉,杨现民,程罡. 开放教育研究. 2009(01)
本文编号：3561518
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