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“人工智能与教育”研究领域最新发展——ＡＩ－ＥＤ９３综述 |
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北京师范大学电子系主任 何克抗教授 第一届人工智能与教育世界大会（ＡＤ－ＥＤ９３）于１９９３年８月２２日～２ ７日在英国爱丁堡市举行。这次大会的主办单位是“国际计算机教育促进协会（ＡＡＣＥ ）”下属的ＡＩ－ＥＤ学会，承办单位是爱丁堡大学。 这次ＡＩ－ＥＤ世界大会虽是首次召开，但内容丰富充实，出席人数众多，显示出世 界各国对人工智能应用于教育过程的理论、方法及其应用系统开发的兴趣和重视度与日俱 增，也说明智能辅助教学系统具有广阔的发展前景和强大的生命力。 本次大会的目的是为世界各国从事“人工智能与教育”领域研究与开发的专家、学者 及工程技术人中提供一次文学的学术交流机会，并展示当前国际上有关这一领域的理论方 法研究和应用系统开发方面的最新成果。涉及的主要课题有： ·智能辅助教学系统（ＩＴＳ）； ·协作型教学模式； ·学习环境与微世界； ·学习模型与认知诊断； ·写作系统； ·智能超媒体辅助教学系统； ·可视化与图形接口； ·知识、技能的获取与知识表达； ·概念改变与元认识。 其中给人印象深刻的、有关ＡＩ－ＥＤ研究领域的最新发展有三个方面，即作型教学 模式、认识学生模型建造和智能超媒体辅助教学系统。下面根据个人感受对这三个方面的 研究情况作一概括的介绍。 关于协作型教学模式的研究 长期以来，ＣＡＩ和ＩＣＡＩ都是强调个别化教学模式，这种模式和以教师为中心 的班级教学模式相比确实有许多优点，尤其在发挥学生的学习积极性、主动性和进行因人 而异的指导等方面是其他教学模式难以比拟的。但是随着认知学习理论研究的发展，人们 发现在ＣＡＩ和ＩＣＡＩ中只强调个别化是不够的，在某些学习场合（例如问题求解）采 用协作（Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｏｎ）方式往往更能奏效。因此，近年来在智能辅助教 学系统中不少学者已开始对协作型教学模式（特别是协作问题求解）进行多方面的探索。 所谓协作型教学模式被看作是，为多个学习者提供对同一问题用多种不同观点进行观 察比较和分析综合的机会，这种机会显然将对问题的深化理解、知识的掌握运用和能力的 训练提高大有裨益。用于协作学习和问题求解的计算环境有多种形式：可以支持多个学习 者的协作小组学习系统，也可以是计算机对单个学习者进行协助的学习系统。 协作教学模式强调以“协商”和“辩论”作为主要的教学机制。在ＩＴＳ中引入协商 有两方面的动机：第一，可以就学习过程、学习策略和学习内容等进行讨论，从而使传统 ＩＴＳ中的个别指导变得比较宽松和自由；第二，由于导师并非一贯正确，因此允许学生 对导师的观点提出商榷。在ＩＴＳ中引入辩论则是基于以下理由：非形式化的辩论是把推 理过程引向深７入的必要条件，所以辩论是应该被传授的一种技能。 下面进一步讨论这两种教学机制的建模问题。 １．建立协商模型 协商总是和达到“一致”（或“调和”、“妥协”等等）相关联。协商的特点是：开 始往往有对立的看法；在交互过程中除了要使用各种策略让对方接受自己的观点以外，还 要设法提出各种可能的建议和设想，以便在对方不能完全接受自己的观点时寻求折衷或妥 协。“协商”的类型和方式或以根据下述不同要求来定义： （１）根据学习者的目的与态度； （２）根据所要协商事物的内容与对象； （３）根据为达到共同目标而采取的策略与手段。 例如，根据学习者的目的与态度，协商可以区分为“竞争性”的（如每一个或某一个 学习者想要使自己的观点或建议被接受的场合）和“非竞争性”的（如没有初始目标冲突 或观点冲突的场合，这种协商的目的是为了达到对问题的更全面、更深入的理解）；根据 所要协商事物的内容和对象，可以把协商区分为“目标协商”（涉及学习目标的分岐）和 “认识协商”（涉及问题求解与观点的分）；根据为达到共同目标而采取的策略与手段， 则或以把协商区分为“交互作用协商”、“元交互作用协商”和“元推理协商”三类。 交互作用协商涉及学习者在交互作用过程中自我了解的要求和愿望。例如一个学生可 以和计算机导师就他自己的能力和知识水平（即学生模型）进行协商。 元交互作用协商涉及交互作用双方权限和义务的规定。例如在传统的教学活动中教师 有权对学生的回答或解释加以否定的评价，而学生一般不会对教师的回答或解释加以否定 。但在协作型教学活动中，协商双方的权限和义务应是对等的：对协商的最终结果双方均 有提出候选建议和加以评价的权利，若提不出反驳意见则双方对协商结果均有接受的义务 。在协商过程中不允许一方将意见强加给另一方。 元推理协商涉及对话的语境，即要从上下文语义和语用含义去理解交互作用内容。 对各种不同类型教学对话的分析表明，所有上述各种协商形式都在教学过程中起作用 。例如在ＩＴＳ中，至少下列内容是要协商的：学习重点与问题求解目标、问题求解步骤 与求解方法、对求出结果的分析与评价、有关原理的适用范围和实际意义等等。 协商的共同目标（即协商结果）是要达到彼此“一致”或“同意”，即产生双方都能 接受的结论而不一定是双方各自。“同意”或“一致”意味着愿意接受某个命题，并用它 作为继续推理的前提。 在协作式问题求解的交互作用过程中，同意的解并不是由可接受命题的简单累加而得 到的，而是根据以上分析，我们可以通过建立“联合接受空间”（Ｊｏｉｎｔ Ａｃｃｅ ｐｔａｎｃｅ Ｓｐａｃｅ，简称ＪＡＳ）的方法将协商过程模型化，具体步骤是： （１）给出初始分岐和共同目标（协商结果）。 （２）将协商过程划分为若干阶段。 （３）做出当前阶段的ＪＡＳ，将本阶段的ＪＡＳ与共同目标加以比较，找出差异。 若差异不为零但与上一阶段相比有所减小则重复本步骤；若差异不为零且与上一阶段相比 并未减小则转入步骤（４）。若差异已为零则转入步骤（５）。 （４）转向辩论模型，对有关问题展开进一步的辩论。 （５）达到共同目标，结束协商过程。 ２．建立辩论模型 在学习过程中通常采用的辩论型式是“辩论对话”，在辩论对话中应区分两种逻辑： ·辩论逻辑——用于确定一个命题集到其他命题的合法转移； ·辩论对话逻辑——用于确定辩论对话规则，这些规则规定辩论双方应采取的竞争方 式（例如在何种条件下进行答辩、让步、采纳或拒绝）。 为了说明在学习者认知变化过程中辩论所起的作用，我们考虑下面的例子。 设辩论的一方为Ａ１，他提出的看法为Ｃ１；辩论的另一方为Ａ２，他反对Ｃ１，Ａ １为Ｃ１而辩护，于是产生一个辩论对话过程。由于辩论结果有“输”、“赢”和“平局 ”三种可能，所以可事先提出下面三个假设： Ｈ１（相信程度改变）：如果Ａ１赢，则Ａ２采纳Ｃ１，并且Ｃ１成为联合接受空间 （ＪＡＳ）的一部分；如果Ａ１输，则Ａ１降低对Ｃ１相信程度。 Ｈ２（客观化并反映）：对Ｃ１进行辩论的结果是，Ａ１和Ａ２都加深了对客观规律 的认识并反映到和Ｃ１有关的相信程度，使Ｃ１被修改，修改后的Ｃ１成为ＪＡＳ的一部 分。 Ｈ３（保持分岐）：关于Ｃ１的辩论的结果未能缩小分岐，因而Ａ１和Ａ２均认识到 Ｃ１不是ＪＡＳ的一部分。 建立辩论对话模型需解决以下几个问题： （１）给出不同冲突类型的定义； （２）确定辩论的双方（支持者与反对者）； （３）难出合法的惯用语的集合； （４）制定形式化的论证规则。 论证规则的作用是使辩论能以合理的方式结束。例如论证规则中有一条是：“如果辩 论一方不能作出有效的辩护或反驳（他可能采用的辩护或反驳已使用过），就必须承认该 命题”。 为了能通过辩论促进认识的改变和更快地证实当前的假设，我们在“输”、“赢”、 “平局”三种可能结局之外，再引入另外两种可能的结局：成功的辩护与成功的反驳。如 果支持者赢了上一轮已完成的辩论，那么该命题被成功地辩护；反之，如果反对者赢了上 轮已完成的辩论，则该命题被成功地反驳。 由于辩论的结果不取决于个人的主观愿望与信念，而是取决于对客观规律的共认识与 理解，根据这种思想可以提出一种称之为“语句库提取”（Ｃｏｍｍｉｔｍｅｎｔ ｓｔ ｏｒｅｓ）的模型，用来对学习者的辩论过程进行分析和模型化。所谓“语句库”是指在 辩论过程中将被逐个提取出来的陈述句（即命题）的集合。语句库中各个语句的提取顺序 及提取方式则取决于上面所述的辩论逻辑、辩论对话以及论证规则。 关于认识学生模型的研究 自８０年代中期以来，建造认识学生模型的作用一直是和学生错误诊断功能紧密联系 在一起的。这是因为，效率高的教学，其知识的传授必须适合学生的认识结构，特别是要 能适合学生具有的有关该学科领域的知识。辅助教学系统根据对学生领域知识的在线评估 以及这种评估随时间的变化，对学生进行有针对性的指导。但是迄今为止，基于认识学生 模型的错误诊断系统并不很成功，尽管做了大量的研究与开发，还是只有少数几个ＩＴＳ 在较窄的学科领域内利用认识学生模型实现了学生错误的在线诊断。这种诊断错误的方法 受到了一些著名专家的批评，主要的批评意见有这样几个方面： ·不能帮助学生自己去获取新概念、新知识； ·学生错误不像事先假设的那样有规律，因而有时不能做出准确的诊断； ·这种诊断系统过于庞大复杂，开发成本过高。 为了克服认识学生模型用于错误诊断所存在的问题，目前国际上正从两个方面进行探 索：一是将认识学生模型与交互式学习环境（Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ Ｌｅａｒｎｉｎ ｇ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，简称ＩＬＥ）相结合，通过二者性能的互补来克服基于认 识学生模型的错误诊断系统的缺陷；二是设法扩充认识学生模型的智能辅助教学过程中的 其他功能，以充分发挥认识学习理论对ＣＡＩ的指导作用。下面我们对这两个方向的研究 作一综述。 １．认识学生模型与ＩＬＥ的结合 如上所述，ＩＴＳ通过建造认识学生模型按照每个学生原有的认识结构（包括领域知 识水平、生活经验和认识特点等）进行有针对性的个别化教学。但是它缺少有效的方法来 帮助学生自己去获取新概念、新知识；而交互式学习环境（ＩＬＥ）刚好相反，它能向学 生提供直观的视图（可视化的内部状态），使学生能够提供自己去发现和理解有关概念或 隐藏在状态之中的规律及因果关系，但是它缺少有效的方法来确定学生的知识水平，不能 指导学生根据自己的意愿和理解能力去进行适合自己的学习。以上事实表明，在认知学生 模型和ＩＬＥ之间存在互补关系，如果二者结合在一起将有可能弥补各处存在的缺陷。 例如，假定ＩＴＳ询问学生：“水稻是否生长在黑龙江”，而学生不能正确回答。对 于这种情况，在传统ＩＴＳ中将首先利用认识学生缺陷与错误根源，然后用预定的内容对 该生的错误部分进行个别指导。但是如果采用上述互补思想，对于这种情况就不必对错误 根源进行诊断，只需简单地确定错误所在，然后就可让ＩＬＥ提供一个适应性学习环境来 帮助学生自己去进行学习：如果学生不知道黑龙江在哪里，可以让学生去查系统所提供的 电子词典或电子地图；如果学生不知道水稻的生长条件，则可让学生对系统的数据库进行 有关内容的查询检索。在这种互补系统中，由于认识学生模型的作用只是用来确定学生原 有的知识水平和认识特点（以便提供适合于该生的学习内容），而无需用来诊断学生的错 误根源，因此系统的结构大为简化。这样，既避免了建造庞大、复杂错误诊断系统的困难 ，又能充分调学生的主观能动性，有效地帮助学生自己去探索、去获取新的概念、新的知 识，从而达到两全其美的效果。 实现上述互补功能的ＩＬＥ通常由一个功能很强的交互式图形接口、一个完备的数据 库和一个内部试验模块所组成。 交互式图形接口的作用是提供内部状态的直观视图，使系统变得透明；同时也为学生 和内部试验模块提供图文并茂的信息显示和对各种功能的方便而灵活的控制（这些控制包 括查词典、看地图、制表格、作统计等等）。 内部试验模块的作用则是帮助学生摆脱学习过程中的困境。为了做到这一点，内部试 验模块应能检查出学生可能尝试的所有各种操作，并应本模获得和该学生同样操作所得到 的同样信息。通过本模块的操作对内部状态产生的影响和学生操作所产生的影响也应相同 。内部试验模块通过下列步骤来实现以上功能（下列步骤中的假设就是为检查学生的可能 操作而提出的）： 步骤１（假设生成）：一个假设 部试验和领域知识所得到的数据来生成，其生成方 法由元知识给出（元知识中包含了给定学习环境中的所有假设的方法）。 步骤２（测试）：根据步骤１提出的假设，规划出对学生进行测试的合理步骤和方法 ，以便通过可能的“操作－结果对”的预测来检验该假设。 步骤３（证实）：如果该假设在反驳测试所得到的所有否定结果时获得成功，并且在 么驳测试所得到的肯定结果时失败，则该证实步骤成功地结束。 步骤４（诊断）：否则，根据步骤３中的反驳测试将检查出假设中的不合理性，与此 同时将返回到第一步骤以便重新生成假设。 在步骤２的测试过程中，如果学生的回答是对假设的反驳（以取代原来的假设），则 内部试验模块将指导学生沿步骤３和步骤４前进；如果测试结果发现学生处于某种困境之 中，则内部试验模块将通过交互式图形接口显示正确的操作，与此同时改变接口以引导脱 离困境，继续前进。 ２．认识学生模型的功能扩充 目前国际上对认识学生模型的功能扩充主要有两方面：其一是将认识学生模型作为形 成性教学评价的模拟学习者，其二是在协作教学模型中作为计算机化的学习伙伴。 （１）认识学生模型作为形成性教学评价的模拟学习者。 利用认识学生模型可以对教学过程如何被优化，给出更好的理解，可以为教学设计提 供指导方针，因而可作为形成性教学的工具，对于保证课件开发质量有重要意义。下面我 们以ＳＥＰＩＡ系统为例说明认识学生模型的这种应用。 ＳＥＰＩＡ系统是用于描述如何将正确的定性推理应用于定量问题求解的一种模型， 其应用领域是力学中具有恒定加速度的质点运动。该模型解释了几种如何利用定性知识实 现定量推理的方法，并可提供使方程能正确应用的先决条件和用于寻找定量解的约束条件 。 ＳＥＰＩＡ中的认识学生模型是一个问题求解能力模型，但该模型并不是要构造关于 某个学生问题求解能力的全部特征，它只是通过定性和定量推理方法为物理教学设计提供 指导。例如该模型可帮助确定哪一些定性和定量的物理知识对于求解某些问题是重要的， 从而可确定为达到既定的教学目标所应采取的教学内容和教学步骤。该模型还可以说明如 何能建立起定性和定量推理之间的局部联系。这正是问题求解的关键所在，也是要对学生 着重培养的能力之一。因此如何指导学生利用这种局部联系。这正是制定教学策略的主要 依据。可见，ＳＥＰＩＡ中的问题求解能力模型实际上可以为教学过程中的每个环节提供 具体的评价意见，并在此基础上给出关于教学内容与教学策略的正确指导从而保证整个教 学过程得到优化。 （２）认识学生模型作为计算机化的学习伙伴。 在协作教学模型中利用认识学生模型作为计算机化的学习伙伴，是一种很有前途有， 斩新应用。在这种场合，认识学生模型（作为人工学习伙伴）成为学习环境的一部分，可 用来激发人类学生在获取知识方面进行协作。下面以ＫＩＳ系统为例说明认识学生模型的 的这种应用。 ＫＩＳ是一个基于知识的模型，它用于描述有关生态学观点冲突中人们的行为及相互 作用过程。ＫＩＳ是“Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ａｎｄ Ｉｎｔｅｎｔｉｏｎ ｉｎ Ｓｏ ｃｉａｌ ｄｉｌｅｍｍａｓ”的首字母缩写词，其含义是“交际困境中的知识与意图” 。在这种教学系统中，教学目的是利用合理的交际方式和生态学背景帮助学生获取知识， 并改变学生的意图和行为。这就要求ＫＩＳ所提供的学习环境，应能帮助学生在观点冲突 情景中获取知识，并确定自己的行为策略。为此，在ＫＩＳ系统中将认识模型设计成为一 个计算机化的学习伙伴——对人类学生来说，它按预先规定的方式直一个观点冲突的学习 伙伴的作用。整个交际学习环境可以按照教学目标和教学要求来形成。 关于智能超媒体辅助教学系统的研究 随着多媒体（Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ）与超文本（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ）技术的飞速 发展，由多媒体和超文本技术二者结合而成的超媒体（Ｈｙｐｅｒｍｅｄｉａ）系统目前 已成为一种最理想的信息载体和最有效的信息组织与管理技术。它具有良好的开发环境， 灵活方便的用户界面以及“图、文、声”并茂的特点，而且其信息组织方式与人类认识的 联想记忆习惯相符，因此受到用户欢迎，在许多领域尤其是教育领域有广阔的应用前景。 把超媒体技术引入智能辅助教学系统可以大大改善辅助教学环境，更容易激发学生学习的 积极性，从而能显著提高教学效果。 但是要建造基于超媒体的智能辅助教学系统是相当困难的，因为ＩＴＳ的设计人员通 常并不熟悉超媒体系统的设计技术，因此为了加快智能超媒体辅助教学系统的开发，目前 国际上已研制出一种基于超媒体的智能写作系统。 该写作系统的结构由下列部件组成：超媒体数据库编辑器、用户接口生成器、浏览工 具、预定义节点类型库、预定义用户接口库、一个称之为“说明控制”的专门部件、一个 用于建造用户模型的工具箱和一位专门管理和支持设计过程的“评论家”模块。 作为智能超媒体辅助教学系统主体部分的超媒体数据库（用于提供教学知识）可利用 超媒体数据库编辑器建造。为了表示领域知识的概念结构（比如语义网络），超媒体数据 库应由不同类型的节点和各种链组成。超媒体数据库编辑器则是由一个节点编辑器和一组 用于建构语义网络的工具所组成。为了创建带有相应内容的节点，开发者可以在系统提供 的预定义节点类型库中选择所需要的节点类型，也可以用节点编辑器定义自己所要求的类 型。浏览工具（比如地图）是动态的，可帮助用户看到数据库内部结构关系的全貌。用户 接口生成器可用于用户接口，如果开发者不打算自己生成一个用户接口，则可以从系统提 供的预定义用户接口库中选择一个。 只有在学习策略选择适当的条件下才可以从超媒体的环境中获益，但是有时做不到这 一点。为此系统提供一种混合控制，这种混合控制需要有一个能使控制适合于当前学习者 的用户模型，它可由专门建造用户模型的工具箱来建造。系统为新用户提供前进指南，但 对有经验的用户则让他自己去寻找适合于他自己的通过语义网络的通路。对于混合控制所 需要的知识说明由“说明控制”部件来完成，利用这些知识系统，就可以为用户计算出适 当的通路——从用户模型和已给出的特定属性／值对到数据库中所有节点的通路。 为支持开发者建造一个良好的超媒体辅助教学系统，“评论空”模块不仅管理超媒体 语义网络的建立，而且也管理系统的全部设计工作（包括用户接口部分和说明控制部分的 设计工作）。“评论家”模块由两个知识库组成：一个知识库包含建构超媒体网络所需要 的知识；另一个知识库则包含有关整个系统设计的知识。两个知识库均包含与应用有关及 无关的各种规则。 （计算机世界报 1994年 第1期） |
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