人工智能与计算机教学：基于智能化教学的个性化学习支持服务

人工智能应用于教学，可以辅助教师备课，实施精准教学，开展个性化答疑与辅导，而且可以大大减轻教师的负担，提高教学效率。

（一）教学发展的过程

随着信息技术的发展，教学形式也在不断变化。根据技术工具在教学中的应用，可以将教学发展过程分为传统教学、电化教学、数字化教学和智能化教学四个阶段。

随着幻灯、录音、录像、广播、电视、电影等技术在教学活动中的应用，传统教学开始向电化教学转变。从早期的留声机播放语言发音，到无线广播应用于远程教学、扩大教学规模，再到盘式录音机可以进行标准发音，以及后来电视教学、录像机成为视听学习源泉等，这些都对教学的发展具有积极的推动作用，扩大了教学范围，提高了教学效率。

在互联网、计算机、移动终端发展的推动下，教学模式逐步走向数字化，教学理念也由“教师主体”转变为“教师为主导，学生为主体”，师生地位被重新定位。网络技术、多媒体的广泛应用使教学形式更加丰富，出现了网络教学、混合式教学、翻转课堂等新型教学模式；音频、视频、动画等媒介形态和虚拟现实、增强现实技术使教学内容和形式更加多样化和立体化。

从传统教学到数字化教学，教学理念、教学内容、教学工具等都发生了很大改变，然而信息技术与教学还未深度融合，教学质量还未得到显著提升。面对数字化教学发展存在的难题，如何创新应用人工智能、大数据、云计算等技术提升教学的智能化水平，促进技术与教学的深度融合，成为智能教育发展亟待解决的问题。

（二）智能化教学的内涵

在传统教学环境下，由于缺少技术支撑，教师往往根据经验来开展教学，难以实现真正的个性化教学。近年来，伴随着大数据、人工智能等技术的发展，人工智能融入教学，使传统教师、学生为主的二元教学主体向机器、教师、学生为主的三元教学主体转变，有助于提升教师的教学智慧，促进创新创造型人才的培养。

1.智能化环境是智能化教学的基础

智能化教学环境的建设为开展智能化教学创造了条件。传统教学、数字化教学再到智能化教学的改变是伴随着教学环境不断发展的，而每次变化都会对教学理念、教学模式等产生影响。在教学方式上，智能化教学环境提供的各种智能化教学工具和优质教学资源，为精准教学、个性化教学的开展提供了有力支持；人工智能与虚拟现实、增强现实的结合使教学更加立体、形象；大数据技术强化了对教学数据的分析能力，使教学更具针对性。

2.机器、教师、学生是智能化教学的主体

教学主体的发展经历了教师唯一主体、学生唯一主体、双主体论、主导主体说、三体论、主客转化说、复合主客体论、过程主客体说等发展过程，具体内容见表1-6。

表1-6　教学主体论

续　表

可以发现，无论是何种学说，教学过程的核心要素都是教师和学生，在教学中出现的音频、视频、动画等媒介形态，录音机、电视等教学工具，虚拟现实、增强现实等技术手段，也仅仅是充当辅助教学的角色，并没有改变教学核心要素的地位。当人工智能进入教学，机器可以在整个教学过程中辅助教师备课、演示、教学、答疑、测评，全方位陪伴学生学习，教学核心要素因此发生改变，教师、学生和机器成为教学的核心，机器将在教与学这一过程中扮演重要角色。

从教师—机器视角来说，一方面教师可以向机器发令，利用机器帮助教师搜索优质教学资源，将智能机器生成的个性化教学内容推送至学生学习空间，通过学情分析报告了解班级整体学习情况；另一方面，机器可以向教师提醒教学过程中学生存在的问题，提供决策支持服务，帮助教师批改作业、进行答疑，减轻了教师的负担，使教师可以把更多的时间和精力用于提升教学质量和教学创新上，最终实现机器与教学场景的紧密融合，为学习者提供更具个性化的教学体验。

从学生—机器视角开说，学习者在学习过程中可以随时向机器提问，搜索学习资源等。而机器在学生学习过程中可以起到引导、陪伴、激励、调节学习情绪的作用，让学习者感受到学习伙伴的支持，减少畏难情绪，激发学习兴趣。智能机器通过分析学生的基础信息数据、行为数据和学习数据，智能生成个性化学习路径，提供个性化学习支持服务，推送个性化学习资源以及进行智能测评与及时反馈，帮助学生更好地进行自主学习。

从教师—学生视角来说，人工智能进入教学，教师能够及时感知学生的学习需求，提供个性化学习支持，学生与教师间的交互更加及时、流畅，教学不再是“满堂灌”，而是学生主动探索、主动学习的过程。

3.智能化教学有助于提升教师的教学智慧

智能化教学使教师的课堂管理更加高效，教师可以实时掌握学生的学习状态，提供针对性的指导。通过智能化机器辅助教师备课，帮助教师批改作业，大大减轻教师教学负担，使其将更多的时间用于思考教学设计，与其他教师分享教学方法、心得体会，更好地进行教学反思，促进教学效果的提升。

（三）智能化教学模式设计

以教师、学生、机器为核心的教学主体的改变，将实现教师与机器、学生与机器、教师与学生的交互更加高效、开放和多元，技术的发展、环境的改善、自适应学习资源使得教学过程更加流畅、教学交互更加深入及时、教学效果更加明显。从课前、课中到课后，智能化教学相比传统教学在各个环节上都更加高效，围绕人工智能发展带来的变化构建了智能化教学模式。

课前，教师将学习目标、个性化的预习内容推送至学生个人学习空间，学生进行自主预习。教师可远程监控学生的学习轨迹，根据学习者的学习行为、学习进度及时推送个性化的学习资源，满足学习者的学习需求，并随时提供远程辅导。所有学生完成课前预习时，智能教学平台自动生成预习报告，教师可查看班级整体以及学生个体的学习情况，了解学生知识薄弱环节，进而调整教学内容，设计更具针对性的课堂活动。

课中，教师首先对学生课前的预习情况进行快速点评，总结学生在预习过程中存在的共性问题。通过智能教学平台，学生可以与教师实时互动，教师可以“一对多”地解决不同学生的问题，充分调动学生课堂学习的积极性，使每一位学生都参与其中；实时监控每一位学生的学习过程，了解其学习进展与困难，进行个性化指导。

课后是学生对课堂所学内容进一步深化的过程，智能平台对学生课堂学习的数据进行分析，智能判断每个学生可能存在的知识难点，提供个性化学习辅导。对于教师而言，智能教学平台可根据教师的教学过程和学生的课堂表现，给予教师关于教学方法的针对性建议，帮助教师及时反思、查漏补缺，实现分层教学。下面，笔者将围绕课前智能备课、课中精准教学、课后教学反思进行具体探讨。

1.智能化备课

备课是真实教学实践的预演，其既是确保教学质量的条件，也是教师专业发展的途径，是教师教学工作的关键环节之一。备课过程中教师要尽可能照顾所有学生的学习进度。而在真正的教学中，教学进度难以掌控，可能会出现有些学生“吃不饱”，有些学生“无法消化”等情况。由人工智能辅助教师备课，可以有效解决上述问题。具体的备课过程包括钻研教材、学情分析、规划教学过程。

（1）钻研教材

备课不能只做表面文章，应付学校检查，更不能一味地奉行拿来主义，拿起参考书就抄、拿起网络搜索的课件就用、有现成的教案就搬。教师要告诉学生本节内容在整个学习阶段的地位和作用、学习它是为解决什么问题、本节的思想方法是什么、学习后可以提升哪些能力。因此，备课的前提是教师要认真钻研教材，熟练掌握教材的内容，明确教学目的、教学重点和难点以及教学方法的基本要求等，要能做到统领全局，抓住教学主线。

教师在认真钻研教材的基础上，利用智能备课系统进行备课。首先，备课系统可以根据教师的授课教材信息和即将要备课的章节，向教师推荐优秀教案，教师通过学习教案，吸收先进的教学方法和教学思路。其次，备课系统可智能推送与该教材章节相关联的各类资源，教师自主选择适合教学内容的教学资源，或者教师通过智能备课系统自动搜索教学资源来充实教学内容。例如，IBM Waston研发的教师辅助工具Waston1.0，利用自然语言理解技术创建了智能搜索引擎，教师可以通过搜索找到所需的内容。另外，理论上通过人工智能深度学习用户的数据进行不断改进和完善搜索引擎，能够为教师提供丰富的资源。

（2）学情分析

教学是教师教和学生学的双向互动过程，因此对学生的分析是教师备课过程中不容忽视的环节。教师对学生进行分析，不仅要了解整个班级的学习氛围，还要了解每个学生对学科知识和技能的掌握程度、学习习惯和学习态度、思维特点等。学情分析是教师进一步设计教学活动、选择教学资源的依据。然而，教师以往对学生的分析一般是依据个人教学经验和对学生的主观认识进行的，无法了解班级所有学生的学习情况，也就无法实现真正的因材施教、个性化教学。(www.chuimin.cn)

近年来，随着人工智能、大数据与学习分析技术的发展，教师可以轻松了解每个学生的学习特点。通过智能环境记录学生学习过程数据，基于大数据技术可以智能分析和挖掘学习者的知识掌握、学习兴趣、学习风格等信息。通过备课系统对教学平台上学生的作业练习、预习准备情况等数据进行挖掘分析，可视化呈现“诊断报告单”。报告上显示每一个学生对当前知识点的掌握情况，并给出分析，如何改进、对症下药，从而查漏补缺，制订科学、合理的个性化教学方案。这有利于满足学生的学习需要，提高教学效果。

（3）规划教学过程

教师在理解教材、了解学生的基础上，要依据学习者的学习风格、学习需求等参数，选择教学资源、教学策略，规划教学过程，要做到重点突出、难易适度、论据充足，以保证学生有效地学习。教师在对上述内容了然于胸时，通过搜索与整合智能备课系统中的资源，形成电子教案。同时，智能备课系统依据教案内容为教师制作课件以及提供课堂测试习题。教师仅需根据所教班级的学生特点与个人的教学习惯，对教案、练习题以及课件稍做调整即可用于教学。

2.精准教学

精准教学是基于斯金纳的行为学习理论提出的方法，用于评估任意给定的教学方法有效性的框架。从理论上看，精准教学可以追溯到孔子的因材施教和苏格拉底的启发式教学，他们都把“精准”作为教学的目标和理想。

在传统教学环境下，由于缺少技术支撑，教师往往是根据经验开展教学，难以实现真正的精准教学。近年来，大数据、人工智能等技术的发展，使得精准教学成为可能。本研究所探讨的精准教学，是借助大数据、人工智能等技术手段提供个性化教学内容、实时监控教学过程、智能指导教学，即利用技术辅助教师更好地进行因材施教。

（1）提供个性化教学内容

当前学校教育中，教师根据课本以及学校安排的课程时间进行教学。每年的教学内容几乎一致，教师无法及时补充并拓展教学内容。而且，传统教学过程对所有学生采用统一的教材，不能够为学生提供个性化的教学内容和研究方向。而要实现对学生的个性化教学，就要为学习者提供不同的教学内容。但对一个知识点实行个性化教学，就需要提供成百上千的教学内容，而所有这些知识内容都靠人工开发是不现实的。

利用人工智能可动态组合出符合学习者特定风格、特定能力结构、特定学习终端、特定学习场景、特定学习策略的个性化学习内容。在人工智能取得突破性进展以前，上述内容的提取和建模不太理想，因而为学习者提供个性化教学内容和制订个性化教学方案一直难以真正实现。随着人工智能、大数据、云计算等技术的不断成熟，基于上述智能技术进行学习者行为精准数据挖掘，为个性化教学内容建设提供了关键技术支撑。

目前，在提供个性化的学习内容和差异化的学习辅导方面，Knewton平台可以满足不同学习风格和不同学习习惯学生的需求，并根据学生的学习进度不断调整。在技术层面，Knewton平台构建了三部分基础设施，包括数据基础设施、推理基础设施和个性化基础设施。其中，个性化基础设施部分包括推荐引擎和预测分析引擎。推荐与分析引擎能为学习者持续推荐个性化学习内容，并对学生的内容掌握程度、学习表现等方面进行精准推断。

未来，每位学生学习的课程、科目、内容将不尽相同，实现个性化培养，打破同样年龄的学生在同一时间、同一地点学习同样内容的教学形式。

（2）实时监控教学，记录教学数据

传统教学中教师无法记录教学过程中的数据，而数据是基础信息，只有采集了教学过程中常态化的海量数据，教师才能说“了解”每一个学生，才能看到学生发展进步的动态过程。智能教学平台、智能穿戴设备等技术手段已经可以将教学过程中的数据记录下来，为指导教学提供支持。

课堂教学中，通过情感计算对整个教学过程进行实时监测，推断学生的学习状态和注意力状态，实时调控教学过程，并将这些监测数据实时上传至人工智能教学平台，作为教师评估学生课堂学习表现和改进教学策略的依据。学习状态和注意力状态监测主要包括声音监测、面部表情监测、脑电图监测等。

麻省理工学院的Sandy Pentland团队开发了一个“智能徽章”，它能追踪佩戴者的位置，也可以感知其他徽章佩戴者的位置，并从佩戴者的声音中察觉情感。未来可以将这项技术应用于教学，学生佩戴类似功能的徽章，当学生跑神时，徽章通过信号传递到人工智能教学系统，使得教师可以轻易发现哪些学生需要被关注。

类似，Altuhaifa也提出了一个通过学生的声音推断情感的系统，该系统通过捕捉声音、提取语音的特征、从声音中提取情感、识别验证的声音、分辨重叠声音等过程，来对语音、语调进行分析，推断学生的兴奋、难过、害羞、恐惧等情感，从而发现学生在课堂上遇到的问题，并由系统提供一个合适的解决方案。

通过监测学生的脑电波来识别其注意力水平，也是一种可行的方案。由哈佛大学中国留学生组成的开发团队Brain Co，研发出一款脑机交互应用Focus1，该产品可以通过前额和耳朵后面的传感器来捕捉学生的脑电波，从而判断学生的注意力水平。

（3）精准指导教学

在借助相关智能教学平台组织教学的过程中，实时便捷地采集学生学习过程中的数据，智能分析学生的学习态度、学习风格、知识点掌握情况等信息，使教师能够精准掌握学生个体的学习需求，智能辅助教师开展动态的教学决策，依据教学数据，开展针对性教学，从而帮助每一个学生实现个性化学习，用技术提升教学效率。另外，通过统计班级整体的学习氛围状况、薄弱知识点分布、成绩分布等学情信息，教师能够精准掌握班级整体的学习需求，最终为合理规划教学资源、恰当选取教学方式提供专业指导意见，实现教学过程的精准化。

3.智能化答疑与辅导

个性化答疑与辅导一直是教育追求的目标，然而课堂教学时间有限，教师无法为所有学生答疑和辅导，但人工智能的发展，为解决上述问题带来了新的方案。

（1）智能辅导系统

智能辅导系统是指一个能够模仿人类教师或者助教来帮助学习者进行某个学科、领域或者知识点学习的智能系统。一个成功的智能教学系统应当具备教育者的基本功能，即拥有某个学科领域的知识，用合适的方式向学习者展示学习内容，了解学习者的学习进度和风格，对学习者的学习情况给予及时而恰当的反馈，帮助学习者解决问题。通常情况下，一个智能教学系统通常包括学习者模型、领域模型和教学模块。学习者模型主要描述学习者的知识水平、认知和情感状态、学习风格等个性信息；领域模型是采用各种知识表示方法来存储学科领域知识；教学模块（或辅导模块）是具体实施教学过程的模块，包括生成教学过程和形成教学策略的规则。

例如，IBM的Watson助教是通过建立教育领域的专家知识库，实现类似教师功能的智能指导。美国佐治亚州理工大学计算机科学教授艾休克·戈尔用人工智能回答MOOC课程问题。他将名为吉尔·沃特森（Jill Watson）的机器人（一款基于IBM沃森技术的聊天机器人）安排做助教，为学生授课5个月，这一聊天机器人回答问题能力非常强，学生甚至没有注意到课程助教是个机器人。

未来，通过建立相应的知识图谱与知识库，结构化处理后内置到机器人中，人工智能就可以实现接收问题，建立问题库，自动答疑，并将典型问题转送给教师为学习者答疑解惑。

（2）利用智能图像识别技术进行扫描识图、在线答疑

教学中有时会存在一些抽象难理解的知识点，比如物理的磁场分布、化学的有机分子空间构型等。对这些抽象的知识点学生学起来很困难，同样教师教起来也会感觉无从下手。为了将这些抽象的知识变得具象化，一些教育机构将人工智能与增强现实结合，推出了将人工智能应用于教育行业场景的产品——“AR知识点解析”，即通过图像识别、增强现实、3D模型等技术原理，将抽象的知识真实、立体地呈现在学习者面前。以前不擅长空间想象的学生，对于这些抽象的内容可能无法理解，但是跟随AR动态的讲解，学习变得轻松高效。

学习者在学习过程中只要对着书上的一张二维的图像进行扫描，手机就会在较短的时间内匹配出正确的知识解析，帮助学生梳理相关知识点，为学生呈现清晰的知识脉络；当学生在解题过程中遇到困难时，只要手机点击相机切换至AR模式，手机摄像头就会对题目知识点配图扫描提取特征点，并与已记录的知识点配图特征点进行配对，从而加载预先设计好的3D模型知识点信息，将原本枯燥、抽象的知识点变得更加直观形象，大大提高复习效率。

立体化呈现，将内容严谨、有趣的科学知识以逼真的画面呈现，会让学生感觉犹如置身其中，轻松领略自然、科学、历史、人文、地理的千姿百态，而且可以增强学生的体验感，同时对提升学生认知能力很有帮助。