摘 要：人工智能技術的發(fā)展，推動著社會生產力的提高，同時也融入到教育教學中。本文主要介紹了前與網絡教育有關的人工智能的研究領域，并論述了人工智能與網絡教育的結合點。
關鍵詞：網絡教育；人工智能； 專家系統； Agent
計算機網絡的出現是人類科學技術發(fā)展史上具有劃時代意義的大事，它的出現，極大的改變了人類的工作方式、學習方式和生活方式。數字化、網絡化、信息化已滲透進我們生活的每個角落。同時，計算機網絡的發(fā)展也將人類帶入了網絡化教育時代。
一、網絡教育的特點
網絡教育是計算機網絡環(huán)境下的一種新的教育方式。在網絡教育環(huán)境中，學習者能進入課堂，實驗室，參與廣泛的討論而不受時間與空間的限制。與傳統教育相比較而言,網絡教育展現更多的靈活性、創(chuàng)造性、和主動性。
1. 教育將在虛擬環(huán)境中進行，主要方式是人機對話。虛擬現實技術的出現與發(fā)展，創(chuàng)造出一種區(qū)別于自然的虛擬環(huán)境。在虛擬環(huán)境中，學生將主要通過人機交流與對話，獲得需要的信息、知識與技能。
2.網絡教育能激發(fā)學生學習興趣，提高學習的積極主動性。在傳統教學過程中，學生只能被動參與整個過程。而在網絡教育這樣的交互式學習環(huán)境中，學生可以按照自己的學習基礎、學習興趣來選擇自己所要學習的內容，也可以選擇適合自己水平的練習。這樣學生就擁有了主動參與的機會。這種在學習過程中，學生地位的改變可以有效的激發(fā)學生的學習興趣，使學生產生強烈的學習欲望，從而產生學習動力，發(fā)揮自己最大潛能獲取更多、更前沿的知識。
3.網絡教育能培養(yǎng)學生的創(chuàng)新能力。創(chuàng)新是一個國家和民族的活力所在，網絡教育由于更加注重個體的個性化發(fā)展，因而能夠最大限度的發(fā)揮學習者的潛力，提高自己的創(chuàng)造性。同時，由于網絡教育資源的豐富性及發(fā)展的快速性，也要求受教育者具有創(chuàng)新能力，從而緊跟時代步伐。
4.網絡教育能擴大教育者的范圍，提供終身學習機會。受教育的年齡、地域、種族等界限將逐漸被打破，國際化、終身化成為網絡時代教育的主要特征。同時，網絡化時代知識發(fā)展的速度加快，使得知識的有效時間變短，這也要求社會成員終生不斷的學習新的知識。
5.網絡教育能擴充教育資源，開闊視野，培養(yǎng)更全面的人才。網絡為學習者提供了極為豐富的資源，使學生能面對更為廣闊的世界，有機會開闊自己的視野，從而更好、更全面的掌握學科知識，提高整體素質。
隨著技術的進步，網絡教育也快速的向前發(fā)展，并呈現出良好的發(fā)展勢頭，其發(fā)展趨勢之一便是網絡教育與人工智能的更進一步結合。
二、人工智能研究的領域
人工智能（Artificial Intelligence）又稱機器智能，是計算機科學中一門發(fā)展迅速的邊緣學科。人工智能的研究目標是：探討人類智能的基本機理，研究如何利用各種自動機來模擬人的某些思維過程和智能行為，從而構造智能的人工制品。
人工智能的研究領域非常廣泛，而且涉及的學科也非常多。目前，人工智能的主要研究領域包括：分布式人工智能、知識工程和專家系統、自然語言處理、機器人、機器學習和人工神經網絡、模式識別、定理證明、自動程序設計、知識庫系統和計算機視覺等。下面主要介紹在網絡教育環(huán)境中常用的智能技術。
1.專家系統
專家系統是人工智能走向實用化的一個最新的研究領域。所謂專家系統，就是在一個特定領域內，以人類專家水平去解決該領域中困難問題的計算機系統。它是將某一領域的專家知識、經驗加以總結，形成規(guī)則，存入計算機中建立知識庫，并采用合適的控制策略，按輸入的原始數據進行推理、演繹，從而作出判斷和決策。一般來說，一個高性能的專家系統應具有以下特征：
啟發(fā)性：不僅能使用邏輯性知識，也能使用啟發(fā)性知識。
透明性：能向用戶解釋它的推理過程，回答用戶的一些關于他自身的問題。
靈活性：知識庫的知識便于修改、補充和精練。
2. 自然語言理解
自然語言處理是語音信息處理的一個分支，主要研究使用計算機理解和生成自然語言的理論基礎和基本技術。研究自然語言理解的目的是提高人—機交換信息的能力，使人更容易與計算機進行溝通。
處理自然語言的長遠目標是用自然語言進行人—機對話，目前距離這一目標尚有相當的距離。目前的研究主要集中在以下幾個方面：
書面語的理解
口語的理解
手寫文字識別
3.知識庫系統
知識庫系統是計算機科學和人工智能都在研究的課題。其任務是存儲記憶全部智能檢索所需要的知識，并利用知識庫的知識推導出新的知識。因此，知識庫系統應具備以下功能：
能理解自然語言，允許用自然語言提出各種詢問。
具有較強的聯想能力，能根據對需求的大致描述找到有關知識。
推理能力，能根據存儲的知識，演繹出所需的答案。
具有較強的知識獲取能力，并具有自學功能。
目前這方面的研究側重于知識檢索，因此又被稱作智能數據庫系統。
4.分布式人工智能
分布式人工智能系統一般由多個智能體（Agent）組成，每個智能體又是一個半自治系統，Agent之間以及Agent與環(huán)境之間進行并發(fā)活動，并進行交互來完成問題求解。智能體實際就是包含了諸如知識、信念、承諾和能力等精神狀態(tài)的實體。
分布式人工智能主要研究在合作或競爭的環(huán)境下如何協調多智能系統的行為，其主要目的是為了有效的利用資源，控制智能系統的異步操作，均衡智能系統的目標。
5.機器學習
學習是人類具有的一種重要智能行為，機器學習則是研究怎樣使用計算機模擬或實現人類學習活動的一門科學，因此，機器學習的研究同認知科學、邏輯學、心理學、教育學等學科有著密切的關系。機器學習將對人工智能的其它分支如專家系統、自然語言理解等方面的研究產生重要的推動作用。
機器學習所采用的策略大致可分為四種：機械學習、通過傳授學習、通過例子學習和基于解釋學習。目前機器學習研究的熱點是基于解釋的學習和基于實例的學習，而遺傳式學習和神經網絡學習研究也得到了很大發(fā)展。
6. 人工神經網絡
所謂人工神經網絡，說的通俗一點，就是基于模仿生物大腦的結構而構成的一種信息處理系統。人工神經網絡與專家系統的最大區(qū)別是，專家系統屬于人類智能的功能模擬，而人工神經網絡則偏重走結構模擬的路子。與其它智能系統相比，人工神經網絡具有以下特點：
學習能力：學習能力是神經網絡具有智能的重要表現，即通過訓練可抽象出訓練樣本的主要特征，表現出強大的自適應能力。
分布式結構：在傳統的串行體系計算機中信息分布在獨立的存儲單元中，而在神經網絡中，信息則分散在神經元的連接上。神經網絡的信息分布特性，使之具有強大的容錯能力和記憶聯想能力。
并行性：神經網絡主要是對人腦的結構模擬。各種神經元在處理信息時是獨立完成的，不同神經元之間具有并行性，這種并行處理使得信息處理速度大大加快。
三、人工智能與網絡教育的融合
隨著人工智能的理論與技術發(fā)展，其在教育中的應用日漸擴大，例如Internet上的Web站點，其網頁的組織形式，就包含智能的原理。目前人工智能在教育領域特別是網絡環(huán)境下的應用主要有以下幾個方面。
1. CAI
計算機輔助教學（CAI）是由程序教學發(fā)展而來。但是以程序教學為理論基礎開發(fā)的CAI課件，在推理機制和學生模型方面存在不足，因而不能根據不同學生的實際情況進行動態(tài)調整，缺乏靈活的應變能力。
借鑒人工智能中的專家系統知識，由于專家系統中包含知識庫和推理機兩個基本模塊，在一般專家系統中再加入一個“學生模型”模塊，就構成智能計算機輔助教學（ICAI）系統的基本結構。其中推理機的作用相當于現實教學中的教師，它可以根據知識庫中的內容和學生模型推斷出每個學生的學習能力、認知特點和當前知識水平，根據學生的不同特點選擇最適當的教學內容與教學方法，并可對學生進行有針對性的個別指導，從而真正作到因材施教，提高教學效果。
如果再把自然語言理解技術引入ICAI系統，構成智能接口模塊，從而實現人—機自然語言對話，使計算機輔助教學系統真正能夠與人類教師相媲美，這在師生分離的網絡教育環(huán)境中將更具意義。
2.智能代理
在我們傳統的教學過程中，最經典的教學模式是以教師為主，教師講、學生聽，它是一種單向溝通模式。這種教學模式的優(yōu)點是有利于教師主導作用的發(fā)揮，便于教師組織、監(jiān)控整個教學活動進程，便于師生之間的情感交流，因而有利于系統的科學知識的傳授，并能充分考慮情感因素在學習過程中的重要作用。其主要缺點是：完全以教師為中心，忽視學生的學習主體作用，不利于發(fā)揮學生的積極主動性，也不利于創(chuàng)造型人材的培養(yǎng)。實際上上面講的智能計算機輔助教學主要強調的是計算機代替老師進行“教”，沒有把以學生為中心的“學”提到同等地位。
九十年代以來，隨著多媒體和網絡技術的迅速發(fā)展，強調以學生為中心的建構主義學習理論日益流行。這種理論強調在教師主導下以學生為中心的學習，即一種“主導——主體”教學結構。在這種教學并重的結構中，教師是教學過程的組織者，學生良好情操的培養(yǎng)者； 學生是信息加工與情感體驗的主體，是知識意義的主動建構者；教學媒體既是輔助教師教的演示工具，又是促進學生自主學習的工具。
在網絡遠程教學中，為實現上述教學模式，把人工智能中的智能體（Agent）技術應用到網絡遠程教學中，并逐漸成為在教學領域實現智能化的一種主流技術。
作為教師代理
Agents系統作為教師代理，可以運用自身的推理機制，在了解學生實際情況的前提下，產生恰當的教學策略，以便實施因材施教，有的放矢的進行導學。
作為學生代理。作為學生代理Agents系統可以充當學習者的學習伙伴或知心朋友，與學習者進行平等的討論、交流，從而克服網絡教育環(huán)境中學習者之間交流不足的缺點，提高網絡教學的效率。
實現智能化信息服務。Agent技術應用于信息服務領域可以充分發(fā)揮其主動性、智能性和協作性，為用戶提供方便簡單的信息搜索、處理手段，提高學習者的信息獲取、處理能力。將Agent技術應用于網絡信息搜索，其最主要的特征是具有學習功能，能夠在信息交互中獲得用戶的信息，包括用戶的興趣、愛好和思維方式，在此前提下，系統可以主動、定期地為用戶查找信息，并根據用戶搜索信息的變化調整“知識庫”中的通用字和關鍵字，使之能夠有效地適應專門領域的信息搜索。
3.智能數據庫
隨著網絡教學資源的增加，對其進行組織管理的難度明顯加大。同時，進行信息檢索的工作量也相應的加大。運用人工智能中關于知識庫系統的理論和技術，可以提高對網上信息的管理和檢索能力。近年來關于數據庫研究方面的熱點問題之一數據倉庫系統，其中的數據挖掘也離不開人工智能技術。
4. 網絡課程評價
網絡課程的評價是教學資源開發(fā)中不可或缺的步驟，也是促進網絡教育的重要環(huán)節(jié)。運用模糊數學原理，可以對網絡課程進行更合理、客觀的綜合評定。
以上主要介紹了人工智能在網絡教育“軟環(huán)境”中的應用，現實中人工智能在網絡教育“硬環(huán)境”中的應用也是非常廣泛的。例如：采用Agent技術解決異種網互連問題，實際網絡中的路由選擇，流量控制、擁塞控制等。
總之，隨著人工智能的進步，必將在教育領域得到更廣泛的應用，從而推動教育發(fā)展，提高網絡教育效率和效果。
