教育技術(shù)與人工智能

前言

教育，是人們傳授知識、培養(yǎng)能力和提升素質(zhì)的一項(xiàng)基本社會活動，旨在不斷改善人類認(rèn)識世界和改造世界的能力，為人類的生存和發(fā)展創(chuàng)造越來越好的條件?？梢哉J(rèn)為，教育，是推動人類社會發(fā)展的最為基礎(chǔ)性的活動。沒有教育的社會，是一種沒有開化的社會；一個(gè)國家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展水平如何，在很大程度上取決于它的教育發(fā)展程度。作為人類的基礎(chǔ)性活動，人是教育成敗的首要因素。但是為了提高教育活動的效果和效率，除了應(yīng)當(dāng)具備必要的人力資源和教育基礎(chǔ)設(shè)施之外，還需要借助恰當(dāng)?shù)慕逃ぞ摺]有工具的教育活動，是原始的教育活動，很難達(dá)到高效率和高水平的程度。一切可以用來幫助改進(jìn)教育質(zhì)量、提高教育水平和改善教育效率的工具以及制造這些工具的工藝，都可以稱之為教育技術(shù)。教育技術(shù)越是先進(jìn)，教育的效果和效率就可能越好。隨著教育事業(yè)的發(fā)展，隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，歷代先人創(chuàng)造了各種各樣的教育工具：從比較簡單到比較復(fù)雜，從比較低級到比較高級。而在迄今所創(chuàng)造的各種教育技術(shù)之中，人工智能教育技術(shù)可能是最有前景的一類教育技術(shù)。這是因?yàn)?，教育活動是教育者與被教育者之間復(fù)雜的人文交互過程，而且必須實(shí)現(xiàn)互相理解，于是要求介入教育活動過程的教育工具也必須具有一定程度的人性化的魅力，具有一定程度的理解能力；而只有人工智能技術(shù)才能賦予教育工具以一定的情感能力和理解能力。

內(nèi)容概要

　　從理論意義上講，本著作系統(tǒng)地論述了教育、教育技術(shù)與人工智能之間的關(guān)系，對人工智能和教育關(guān)系的理論探索具有一定的參考作用。從實(shí)踐意義上講，本著作融入了科研工作的最新進(jìn)展和成果，對教育技術(shù)和其它相關(guān)領(lǐng)域的研究人員和學(xué)生應(yīng)用人工智能技術(shù)進(jìn)行教育領(lǐng)域的系統(tǒng)設(shè)計(jì)和開發(fā)，具有一定的借鑒作用。

作者簡介

賈積有，北京大學(xué)教育學(xué)院教育技術(shù)系副教授。北大學(xué)士、碩士。德國奧格斯堡大學(xué)博士，德國柏林自由大學(xué)、韓國高等科學(xué)技術(shù)院訪問學(xué)者。目前主要研究方向：教育技術(shù)學(xué)、人工智能教育應(yīng)用。主持和參與十多項(xiàng)國內(nèi)重要科研項(xiàng)目和國際合作項(xiàng)目。在德國出版一本關(guān)于英語語言分析與計(jì)算模型的專著。受邀在美國出版的關(guān)于語言學(xué)習(xí)與信息技術(shù)的專著中撰寫一章。主編和參編三本計(jì)算機(jī)類教材。在國內(nèi)外重要期刊和國際重要會議等場合發(fā)表教學(xué)和科研論文五十多篇。其中國外SCI／SSCI期刊四篇。EI／ISTP二十多篇。一篇論文應(yīng)邀刊載于美國AAAI會刊《AI Magazine》2009年夏季期。為該刊自1980年創(chuàng)刊以來發(fā)表的第一篇來自中國大陸的Article。2008年7月在美國芝加哥舉行的第20屆人工智能創(chuàng)新應(yīng)用國際大會上。論文獲創(chuàng)新部署應(yīng)用獎(jiǎng)（IAAI Deployed Application Award）。為中國大陸首次獲得該獎(jiǎng)。多次獲得北京大學(xué)教學(xué)科研和全國性學(xué)術(shù)會議獎(jiǎng)勵(lì)。

書籍目錄

第1章 緒論1.1 什么是教育?1.2 什么是人類的自然智能?1.3 什么是人工智能?1.4 什么是教育技術(shù)?1.5 教育，自然智能，教育技術(shù)與人工智能之間的關(guān)系第2章 一般教學(xué)系統(tǒng)2.1 定義2.2 一般教學(xué)系統(tǒng)中各個(gè)要素之間的關(guān)系2.3 一般教學(xué)系統(tǒng)的動態(tài)性2.4 一般教學(xué)系統(tǒng)的開放性2.5 一般教學(xué)系統(tǒng)中教育者的功能2.6 一般教學(xué)系統(tǒng)中的教學(xué)方法和理論基礎(chǔ)2.6.1 行為主義：學(xué)習(xí)依靠強(qiáng)化訓(xùn)練2.6.2 認(rèn)知主義：學(xué)習(xí)依靠理解2.6.3 建構(gòu)主義：學(xué)習(xí)依靠經(jīng)歷和解釋第3章 計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)3.1 定義3.2 計(jì)算機(jī)在一般教學(xué)系統(tǒng)中的功能第4章 知識表達(dá)技術(shù)4.1 概述4.1.1 知識的定義4.1.2 知識的分類4.1.3 知識的自然表達(dá)方法——自然語言4.1.4 計(jì)算機(jī)和自然語言4.2 謂詞表示法4.2.1 命題邏輯4.2.2 謂詞邏輯4.2.3 謂詞公式的等價(jià)性與永真蘊(yùn)涵4.2.4 自然演繹推理方法4.2.5 邏輯編程語言Pmlog簡介4.3 產(chǎn)生式表示法4.3.1 定義4.3.2 產(chǎn)生式系統(tǒng)的組成4.3.3 產(chǎn)生式表示法的特點(diǎn)4.4 語義網(wǎng)絡(luò)表示法4.4.1 定義4.4.2 語義網(wǎng)絡(luò)表示法的特點(diǎn)4.4.3 語義網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)：W0rdNet、HowNet和CYC4.5 框架表示法4.5.1 定義4.5.2 框架表示法的特點(diǎn)4.6 面向?qū)ο蟊硎痉?.7 腳本表示法4.7.1 定義4.7.2 腳本的推理4.8 小結(jié)4.9 在教育技術(shù)上的應(yīng)用第5章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)5.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征5.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在個(gè)性化教學(xué)上的應(yīng)用案例5.3.1 人類性格——大五理論5.3.2 人類智能——多元智力理論5.3.3 通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別個(gè)人特征5.3.4 學(xué)習(xí)行為評價(jià)5.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在高校教學(xué)評估中的應(yīng)用5.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在高校發(fā)展預(yù)測中的應(yīng)用第6章 機(jī)器學(xué)習(xí)6.1 概述6.2 基本模型6.3 機(jī)械學(xué)習(xí)6.4 傳授式學(xué)習(xí)6.5 類比學(xué)習(xí)6.6 歸納學(xué)習(xí)6.7 基于解釋的學(xué)習(xí)6.8 在教育技術(shù)上的應(yīng)用第7章 自然語言處理7.1 自然語言理解和產(chǎn)生7.1.1 概述7.1.2 詞法分析7.1.3 句法分析7.1.4 語義分析7.2 智能答疑系統(tǒng)7.2.1 聊天機(jī)器人：xiaoi和CSIEC7.2.2 ELIZA：關(guān)鍵詞匹配技術(shù)7.2.3 AL,ICEBOT與AIML7.2.4 模式匹配原理的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)7.2.5 關(guān)鍵詞匹配技術(shù)應(yīng)用：網(wǎng)絡(luò)搜索7.2.6 漢字智能答疑系統(tǒng)7.3 語音識別和合成技術(shù)7.3.1 語音識別技術(shù)及其教學(xué)應(yīng)用7.3.2 語音合成技術(shù)7.3.3 語音識別和合成軟件介紹第8章 其它技術(shù)8.1 專家系統(tǒng)8.1.1 發(fā)展簡史8.1.2 專家系統(tǒng)的定義8.1.3 分類8.1.4 基本結(jié)構(gòu)8.1.5 設(shè)計(jì)與建造8.1.6 系統(tǒng)評價(jià)內(nèi)容8.1.7 開發(fā)工具8.1.8 專家系統(tǒng)與教育8.2 Agent技術(shù)8.2.1 Agent歷史與概念8.2.2 Agent的特性8.2.3 多Agent系統(tǒng)8.2.4 智能和社會性Agent技術(shù)在教育上的應(yīng)用以希賽可系統(tǒng)為例第9 章希賽可系統(tǒng)9.1 動因9.2 指導(dǎo)理論9.3 相關(guān)工作9.4 CSIEC中的英語語法體系9.4.1 句子9.4.2 從句9.4.3 短語9.4.4 單詞9.5 希賽可系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和技術(shù)機(jī)理9.5.1 瀏覽器／服務(wù)器接口9.5.2 英語解析器9.5.3 NLML解析器9.5.4 自然語言數(shù)據(jù)庫NLDB9.5.5 常識性知識9.5.6 文本蘊(yùn)涵機(jī)理GTE9.5.7 交流性反應(yīng)機(jī)理CR9.5.8 多通道用戶界面和可以選擇的聊天模式9.5.9 適應(yīng)于用戶偏好和話題的自由聊天9.5.10 在給定場景中的引導(dǎo)性對話9.5.11 無限定答案填空練習(xí)的自動評分9.5.12 兩個(gè)機(jī)器人的對話演示(“二人轉(zhuǎn)”)9.5.13 聽力訓(xùn)練9.5.14 積分機(jī)制9.6 系統(tǒng)應(yīng)用和評估9.6.1 自由用戶使用情況分析9.6.2 系統(tǒng)在韓國和日本應(yīng)用情況分析9.6.3 英語課程整合和評估9.6.4 希賽可系統(tǒng)課程整合研究結(jié)論、反思與討論附錄1 插圖索引附錄2 表格索引參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

插圖：2.6一般教學(xué)系統(tǒng)中的教學(xué)方法和理論基礎(chǔ)  前面一節(jié)我們歸納了教育者應(yīng)該具備的能力。這種歸納實(shí)際上是建立在對幾種典型的教學(xué)方法的理論基礎(chǔ)的概括總結(jié)之上的。在教育史上曾經(jīng)出現(xiàn)了各種各樣的教學(xué)方法和教學(xué)理論，我們這里簡單介紹三種影響最廣的理論：行為主義、認(rèn)知主義和建構(gòu)主義。這些理論其實(shí)也是計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)。需要指出的是，這些理論的區(qū)分不是絕對的，在實(shí)際教學(xué)實(shí)踐中的應(yīng)用也不是彼此排斥的。2.6.1行為主義：學(xué)習(xí)依靠強(qiáng)化訓(xùn)練  行為主義的奠基人是1904年諾貝爾醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)獲得者、俄國生理學(xué)家巴甫洛夫（Iwan Petrovich Pavlov）。他在狗的條件反射實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，狗一看見將要喂給它的食物就分泌唾液，而不是吃到食物后才分泌；久而久之，狗一看見喂它的訓(xùn)練人就分泌唾液了。他還發(fā)現(xiàn)，作為對于喂食的條件反射的唾液分泌，也可以因?yàn)閯e的事件而出現(xiàn)，如果這個(gè)事件和喂食存在著必然聯(lián)系。例如，如果在喂食的時(shí)候響鈴了，那么過了一段時(shí)間后僅僅這個(gè)鈴響就會使狗分泌唾液。如此兩個(gè)刺激之間的關(guān)聯(lián)被稱作經(jīng)典的條件化。按照巴甫洛夫的說法，這種條件化促進(jìn)了某種行為方式的學(xué)習(xí)。美國人桑代克（E.L Thomdike）、華生（J.B.Watson）和斯金納（B.F.Skinner）的研究集中在通過強(qiáng)化訓(xùn)練的措施促進(jìn)學(xué)習(xí)成績的提高。實(shí)驗(yàn)動物的某些行為會增加，如果這些行為受到獎(jiǎng)勵(lì)；反之會減少，如果這些行為受到懲罰。華生發(fā)展了行為主義的學(xué)習(xí)理論并強(qiáng)調(diào)，通過條件反射，人類可以形成任何期望的行為和得到任何期望的能力。他的著名言論就是：“給我十幾個(gè)健康的兒童和一個(gè)特殊環(huán)境，以讓他們成長。我可以保證，我可以將其中的任何一個(gè)按照我的愛好培養(yǎng)為任何一種專家——醫(yī)生，律師，藝術(shù)家，商人，甚至乞丐和小偷，不管他的天分、愛好、理想、能力和家庭背景如何?！保╓atson，1913）

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