浅谈人工智能在教学设计中的应用

许力行

摘  要 讨论人工智能在教学需求分析、学习者特征分析、教学方案设计、建立评估体系等方面的应用，总结人工智能在教学设计过程中带来的效益。

关键词 信息技术;人工智能;教学设计;计算机科学

中图分类号：G642    文献标识码：B

文章编号：1671-489X（2019）06-0027-03

Discussion about Application of Artificial Intelligence in Instruc-tional Design//XU Lixing

Abstract This paper introduces the application of artificial intelli-gence in the process of teaching design， includes analysis of teaching

needs， analysis of learners characteristics， design of teaching schemes，

and establishment of evaluation system. In the last， the paper briefly concludes benefits brought by artificial intelligence to teaching design process.

Key words information technology; artificial intelligence; instruc-tional design; computer science

1 引言

随着科技的快速发展，信息技术在教育领域的应用也越来越成熟，2012年MOOC的崛起也让更多的人开始关注多媒体在教学方面的作用。随着互联网的快速发展以及多媒体设备的更新换代，如今几乎人人都能在多媒体设备上进行学习，也让线上教育成为被人们普遍接受的一种学习方式。近几年来，线上教育在我国得到大范围的推广和普及。

计算机技术的飞速发展使得人工智能技术能应用的领域也越来越广。随着技术的成熟及社会需要，人工智能也被逐渐地应用到教育领域。如利用人工智能的自然语言处理与XML技术结合，可以使得教学资源的智能检索更为高效;以及利用计算机辅助评价（Computer Assisted Assessment，

简称CAA）辅助教学智能测评等[1]。人工智能可以利用电脑去对人的思维模式、推理及演算方法以及决策进行模拟，让计算机拥有近似于人类大脑的部分功能，完成一些以往只能通过人类的智慧才能完成的工作，一定程度上代替人力资源完成相关任务，为教育行业带来极大的便捷。

2 什么是人工智能

人工智能所涉及的领域较为广泛，有认知科学、不定性论、信息论、自动化、生物学、心理学、医学、哲学、控制论、语言学等众多学科，目前为止，人工智能主要研究范畴有智能搜索、感知问题、语言的学习与处理、神经网络、推理、计算机视觉等。人工智能中最为成熟，同时在线上教育中应用最为广泛的是专家系统。专家系统也是近30年来人工智能领域发展起来的一种极具代表性的智能应用系统。其主要研究方向是令计算机具有能够模仿人类在某些领域的专家的能力，去解决相关领域一些专业性较强的问题。而在网络教育中，专家系统的应用主要包括智能导学系统、智能决策系统、智能教学系统和智能化的硬件网络设施四大模块[2]。

3 人工智能与教学需求分析

教学需求分析是教学设计的第一步，它能够帮助教师明确教学目标，有利于教师基于学习者的需求开发一系列课程。教学需求分析首先要进行需求评估和目标分析，需求评估可以为有效教学提供基本数据，目标分析能够以提出问题的方式确定学习者的特性及需求。在完成需求评估和目标分析后便可进行绩效评估，识别出教学过程中不需要处理的问题，将课程的有效程度最大化。

以往的教学需求分析往往是由专业的教学设计人员去执行，从需求评估的规划、数据收集和分析、总结，到目标分析、评估比较，再到绩效评估，整个过程的工作量较为庞大。特别是在做一些较为新型的课程的教学设计时，往往需要收集大容量的数据样本，以进行数据的分析。随着科技的发展，人工智能技术中专家系统的应用，只要将原本收集好的数据导入数据库中，利用专家系统模拟教学设计专业人员的逻辑、推理、演算过程，能够大量节省在教学需求分析过程中的时间和精力，为企业、学校等机构节省人力物力资源。同时，人工智能系统能够避免人们主观意识对评估的影响，最大限度减少评估中由于个人情感问题带来的误差，增强教学需求分析过程中的客观性。

4 人工智能与学习者特征分析

学习者特征分析是教学设计里较为核心的一部分，被视为对教学设计和实施的基本约束之一，也是理解教学设计的起点[3]。以往传统的学习者特征分析是靠教学过程设计者或者教师本身来对学习者进行特征分析，通过人工区分变量来分析其一般特征，然后逐步深层地对学习者进行分析。虽然这些步骤在个体较少的情况下能够将工作做到位，但其效率以及资源利用率非常低。在学习者数量较为庞大的情况下，则需要消耗大量的人力与物力。这种情况下利用信息技术对学习者进行特征分析，能够大大减少资源消耗，使资源利用最大化，提升整个教学设计过程的效率。

如在大型企业员工培训阶段，由于员工的教育背景、工作经验都有所差异，因此，他们在培训期间的起点能力也有所不同。同时，每个人本身的学习风格也有所不同，相同的培训内容有可能会造成与某些学习者的学习偏好相悖，导致培训效果不佳。对已经进入社会的成人学习者而言，他们的学习特征相比在校园的学生要更为复杂及多样化。成人学习者往往对参与学习和培训的动机更为强烈，并且在时间的安排上也更为重视，多数成人学习者对效率的重视大于对学习本身所需要消耗的经济需求的重视。这一系列復杂多样的特征，利用人工智能技术能够进行准确的数据收集，导入数据库，然后利用专家系统将相似特征的学习者进行分类，有利于企业针对性地设计培养方案。

在学习者的特征分析过程中，还有一些较为特殊的学习者，如有学习障碍的学习者，其中包括身体残障人员（如有听觉、视觉损伤）、语言障碍及智力障碍的学习人员以及部分在学习能力方面有缺陷的学习者。该类较为特殊的学习者在某些方面对自身学习能力的判断欠缺准确性。通过专家系统的辅助，利用大数据分析，能够对该类学习者进行一个较为准确的学习特征判断。

5 人工智能与教学方案的设计

随着线上教育的普及，人们在使用线上学习平台的过程中也难免遇到各式各样的问题。对具有不同特征的学习者应该进行区别教学，因此衍生出一系列在线上教学的教学设计中关于教学材料方面的问题。对学习者而言，选择线上教育的一个主要因素就是能以较为便捷的方式，通过反复观看课程内容，来突破传统课堂的空间、时间限制，弥补传统课堂不具有反复性的不足。因此，大多数线上学习者并不愿意在学习一门课程前去做过多的知识准备，而是希望已选的课程本身含有一些相关的基础性内容，以及课程外的一定程度上的扩展。学习者的特征判断，对于在线课程来说本身具有一定的难度。在最初，针对不同的学习者制定对应的在线课程，主要是通过学习者的主动选择，以及依靠一些调查问卷的形式大致对该学习者的特征进行判断，然后为其推荐较为适合的课程进行学习。这样的评估形式，准确性往往较低，因此容易出现部分学习者对在线课程学习效果不满的现象。

出现这类问题的主要原因是教学方案或教学资源对学习者的适配性较低：一是学习者之间学习基础存在差异，这也是学习过程中普遍存在的现象;二是学习者之间学习能力存在差异，在学习基础以及其他条件相同的情况下，学习能力之间的差异导致学习效果差距较大。这两大方面的问题在传统线下课堂能够通过学生课后主动询问教师，或者课堂上即时提问得到解决。对于线上课堂，这方面的即时解决能力则相对较差，因此在教学方案的准备上就需要进行区分。随着信息技术的发展，大数据及人工智能等较为先进的技术也逐渐被引进教育领域，针对为不同的个体制订不同的学习方案的问题，通过信息技术的应用能够得到有效解决。

对于学习基础不同的学习者，如大学英语四级考试的相关在线课程，一些英语基础较差的学生可能连基本语法知识的掌握都不到位，那么在准备教学材料过程中，就应该在此方面有所考量。对于这方面的判断，通过人工形式一对一进行考核工作量过大，而利用人工智能技术的专家系统，能够对学生的基础知识进行一个较为准确的判断，再将数据上传至数据库，通过智能决策系统进行逻辑推理，为学生制订最适合的教学方案。在课程的不同阶段，通过人工智能技术能够对学生进行动态分析，为其下一阶段的学习制订不同的教学方案。

目前，这类技术在我国线上教育领域已经得到广泛应用，在学习者完成某一阶段的学习后进行智能测评，分析学习者的知识漏洞，然后针对性地为学习者推送下一套课程。这样的动态教学方案可以有效减少学生在课程的各个阶段的知识盲点，提高学习效率。人工智能技术还能将一些较为经典的教学方案、教学资源和教学技能进行整理，并为学生制定具有针对性的教学辅导[4]。

对于学习能力不同的学习者，想要针对性地制订较为适合其学习的教学方案，对于传统课堂的教学模式来说较为困难。在传统课堂上，一个班级里学习成绩优异和学习成绩较差的学生，很难通过教师对教案的制定来达到相对应的解决效果，主要是由于传统课堂在时间和空间上有限制。针对这一问题，性价比最高的解决方案便是利用线上教育，通过人工智能的专家系统相对较为快捷地对不同学习能力的学习者制订不同的学习方案。

6 人工智能与评估体系的建立

在一个课程的结尾或者是课程中某一阶段的最后部分，往往会对学生的学习效果做一个测试，同时会对整个教学过程的结果进行一个评估，以测试学习者对知识与技能的掌握和教学效果。以往这些工作同样是由教学设计人员或者教师对学习者进行评估，通过评估结果来了解学员实际解决问题的能力，并且从中得到学习者在相关培训课程中对教学效果的反馈。同样，在学习者数目较为庞大的情况下，这一阶段给评估者本身带来巨大的工作量，并且因为测试体系的问题，测试结果本身也并非具有很高的代表性。同样的一份测试题，在不同时间、不同学习阶段给同一个学习者测试，得到的结果也不一样。而对教学质量的评估需要给出到科学、客观、合理的评价。人工智能技术的应用能很大程度上弥补传统评估体系在这方面的不足[5]。

因此，要对学习者进行相对准确的评估，最好的方式是在学习过程中对学习者进行动态评估。综合每一次的测试结果，以科学的算法进行演算和推理，得到一个较为准确的评估结果。这样贴身的评估系统，以传统人为的方式实现成本过高。而通过计算机辅助评价（CAA）系统的辅助，能够让学习者通过多媒体设备在设计好的学习过程中进行动态评估，并记录每一次评估的数据，让学习者能够准确得知自己对知识和技能的掌握程度。同时，教师能及时得到教学效果的反馈，对教学效果有一个较为及时与准确的了解。

7 人工智能在教师教学过程与学生学习过程中的应用与展望

当一个完整的教学设计方案完成时，其最终目的还是应用到实际教学中。通过人工智能技术的辅助对教学设计进行优化、改善之后，在教与学过程中也适当加入人工智能系统的应用，无论是实体课堂还是在线课堂，都能够最大限度地发挥教学设计的价值，提高课堂效率。随着未来人工智能的进一步发展及普及，一些较为先进的科技项目，如面部表情识别、人工智能语音系统等，若能有机地结合到课堂中，相信对教与学都能有质的提升。

对于教师而言，目前在线课堂教学过程中最大的问题就是无法准确实时地了解学生的学习状态。在传统课堂中，一名优秀的教师能够通过丰富的教学经验，对学生在课堂上的学习状态、精神集中程度等进行精准判断，从而对课堂教学过程进行相应调整。如今随着信息技术的发展，即便不少在线课堂能够实现在教学过程中让学生与教师通过弹幕、留言等形式进行实时互动，一些课堂学员数目较少的课程甚至可以进行双向视频互动，但依旧无法解决教师对课堂掌控程度不高的状况。通过人工面部表情的智能识别，能够运用人工智能技术对学生在课堂中的注意力集中程度进行判断，有效提高在线课堂中教师对学生状态的判断，从而做出相对的措施以提高教学质量。

对学生而言，在线上课堂学习过程中往往会遇到一些知识点中的疑惑，无法及时向教师询问从而得到解答。尤其是学员数量较为庞大的课程，教师往往无法兼顾所有学员进行逐一答疑。通过人工智能技术对课堂内容进行分析，再利用专家系统对学生的问题与课程内容进行对应归类，能够方便教师在课后对此类型的问题进行统一解析;一些已经解析过的问题则可以导入数据库，通过专家系统的归类后，直接将解答内容发送给学生，以提高大型线上课程教学中对学生遇到的问题进行答疑的效率。

8 结语

人工智能作为目前计算机科学中一个较为火热的研究领域，其研究内容依然在不断扩充，所涉及的范围也在不断扩大。教育领域作为人类社会中极为重要的一个领域，人工智能这样一项能给人类带来极大帮助的技术必将得到广泛应用。目前，我国教育领域也在不断革新，随着教育信息化的不断普及，人工智能不仅在教学设计中能够得到广泛应用，在教育的各个方面也能带来巨大的帮助。相信未来人工智能的不断开发，能够让教学质量、教学效率有更显著的提升，让教育领域在信息化时代能够得到跨越式发展。■

参考文献

[1]钟琦，胡水星.人工智能在教育中的整合应用研究[J].赣南师范学院学报，2011（6）：66-69.

[2]冯玉婷，史君华.关于人工智能在网络教育中的应用研究[J].合肥师范学院学报，2015，33（6）：89-91.

[3]吴南中.理解课程：MOOC教学设计的内在逻辑[J].电化教育研究，2015（3）：29-33.

[4]吴天宇.人工智能在教學领域的应用探究[J].科技经济导刊，2018，26（23）：141-142.

[5]褟少茵.人工智能在教学质量监控中的应用[J].电脑与电信，2006（12）：42-48.