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人工智能技术在教育中应用
学院
专业
研究方向
学生XX
学号
任课教师XX
任课教师职称
2013年6月 24日
人工智能技术在教育中应用
三个方面[5]：(1)客观测试：测试题的答案从预先定义好的有限个问题答案中选择或比拟，计算机对考题答案的评分不需要任何的主观因素参与，客观测试主要用于评估知识覆盖型和事实记忆型为主的课程；(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，按照一定的规那么并根据被试的反响选取试题，直到满足停顿条件为止；(3)基于Internet的远程考试与评价。客观测试和计算机化自适应测试的相关的理论、方法与技术已相当成熟，能比拟好地解决了知识层面的评价问题。其热点及前沿课题主要有两方面：(1)主观题的测评问题及其自动化,例如，对自由文本答案的计算机测评的研究目前已经取得很大的进展；(2)技能性非客观题的测评。
三、 专家系统在教育中的应用
谓专家，一般都拥有某一特定领域的大量知识和丰富的经历。在解决问题时，专家们通常拥有一套独特的思维方式，能较圆满的解决一类难题，或向用户提出一些建立性的意见。
专家系统〔Expert System〕可视为一类具有大量专门知识的计算机智能程序系统[6]。它能运用特定领域一位和众多专家提供的专门知识和经历，并采用人工智能中推理技术来求解和模拟通过由专家才能解决的各种复杂问题，到达与专家具有同等解决问题的能力。它可使专家的特长不受时间和空间的限制。因此，专家系统必须包含领域专家的大量知识，拥有类似人类专家思维的推理能力，并能用这些知识来解决实际问题。例如，一个医学专家系统就能够像真正的医学专家一样，诊断病人的疾病，判断病情的严重性，并给出相应的处方和治疗建议等。同领域和不同类型的专家系统，其体系构造和功能有一定的差异，但它们的组成根本不变。一个根本的专家系统有知识库、数据库、推理机、解释器、知识获取和用户界面六个局部组成[6]。
专家系统是人工智能研究中最重要的分支之一，它实现了人工智能从理论研究走向实践应用，从一般思维方法的探讨转入运用专门知识求解专门问题的重大突破。目前，被大多数人认可的专家系统在教育中的应用主要有两种：即将专家系统作为学习的工具和学习的对象。
专家系统作为学习的工具
专家系统作为学习的工具首先将改变现有的教育模式，勃朗逊(Robert Branson)在美国的"教育技术"杂志上发表的题为"过去、现在和未来的教学模式"[7]一文中，描述了一个以教育技术为根底的未来教育模式，该模式是由教师、专家系统和学生三个方面所组成的。其中的专家系统是一个由知识和数据库组成的智能教学专家系统。以它作为学习的工具，为学习者提供像学科专家一样的学习支持，学生通过主动地与专家系统的交互来获取知识。同时，在这一系统中，将教师从学科事务中解放出来，使其有更多的时间和精力来协调学习者之间、学习者与专家系统之间的关系，使教师的主导作用得以充分的发挥。这一模式的实现，可以使目前的"以教师为中心〞、"以课堂为中心〞的教学模式从根本上有所改变。
其次，专家系统能提供智能化的决策效劳，支持效劳是现代远程教育系统的重要构成要素，其宗旨是创造一个优良的学习环境，使学习者方便快捷地调用各种资源，承受关于学习的全方位效劳，以获得学习的成功。建立和维持一个高效灵活、强有力的支持效劳子系统是有效地开发、管理和实施远程教育工程的保证，关系到现代远程教育的开展和生存。但当前远程教育中的学习支持效劳并不尽人意，导学和答疑的手段都还十分落后，效劳方式也受到诸多限制〔如：地域、时间、人员和设施等〕，缺乏主动性、针对性和策略性。欲改变支持效劳的被动状况，提高支持效劳的质量，其有效途径之一就是引进人工智能技术，实现效劳的智能化。例如在20世纪80年代初提出来的，把决策系统与人工智能相结合，尤其是与专家系统相结合的智能决策系统〔Intelligence Decision Support System〕，它比传统的决策支持系统具有更有效的辅导决策作用。智能决策系统可以实现以下的一些功能：  分析和识别问题； 形成候选的决策方案〔目标、规划、方法和途径等〕； 构造决策问题的求解模型；多方案、多准那么、多目标情况下的比拟和优化；  综合分析，包括决策构造或方案对实际问题可能产生的作用和影响的分析，以及各种环境因素、变量对决策方案或结果的影响程度分析
专家系统作为学习的对象
教育部于2003年4月正式公布普通高中课程标准〔实验稿〕，首次在信息技术课程中设立"人工智能初步〞选修模块，从而迈出了我国高中阶段开展人工智能教育的第一步。
专家系统在人工智能领域享有很高的声誉，曾被认为"是