人工智能和教育
北京大学教育学院教育技术系
贾积有Email: jyjia@gse.pku.edu.cnhttp://www.gse.pku.edu.cn/jyjiahttp://www.csiec.com
2005-12-9
于E-Learning大讲堂
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内容提要
1 人工智能与教育的关系—历史回顾和哲学思考
1.1 教育1.2 自然智能
1.3 人工智能和人工智能科学
1.4 人工智能和教育的关系
2 人工智能研究领域和最新进展
3 人工智能在教育中的应用: 一些典型案例介绍和分析
4 关于计算机和人工智能作用的一些典型讨论4.1 计算机能够取代教师吗？4.2 计算机会让学生变得愚蠢或者聪明吗？
5 CSIEC—一个智能型网络英语聊天机器人的研制和在英语学习中的应用实践
5.1 理论和实践价值
5.2 理论基础和系统结构
5.3 应用领域
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1 人工智能与教育的关系—
历史回顾和哲学思考
．1 教育
教育作为一个名词，是指一个由人和物所组成的动态系统或者指这个动态系统的变化过程。在这个系统中，必须有一个人是受教育者。所谓的受教育者是指他（她）的(自然) 智能在这个动态系统中得到提高的人。换句话说，教育是一个受教育者的智能得到提高的动态系统或者指受教育者在这个动态系统中的智能得到提高的过程。这个动态系统必须包括受教育者，也可以包括教育者。教育者是指帮助受教育者提高智能的人。
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一般教学系统包括：
–
–
–
–
–教育者受教育者教学媒体教学内容或者材料教学方法与理论
教学系统的工作效率可以用这样一个公式来表示：
教育效率
=该系统中所有受教育者的智能的提高程度总和/（该系统所耗费的教育者的人力资源总和+
该系统所耗费的自然资源总和+
该系统所耗费的时间）
如果我们强调或者研究受教育者，这个过程就是学（Study, Learning）。如果我们强调教育者，这个过程就是教(Teaching, Instruction)。
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1.2 自然智能
•人类的自然智能就是人类具有的智力和行为能力。别的生物（动物和植物）也有自己的一定程度的自然智能，比如蚂蚁的群体合作能力。
•根据[张仰森P.5],人类的自然智能包括感知能力、记忆能力、思维能力、行为能力和语言能力几个方面。
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1.3 人工智能和人工智能科学传统意义上，人工智能就是用人工的方法在机器（包括计算机）上实现的智能；或者说就是人们使用机器模拟人类和其它生物的智能, 包括感知能力、记忆能力、思维能力、行为能力、语言能力。由于人工智能是在机器上实现的，因此又称为机器智能。
广义上讲，智能理解为解决问题的能力，人工指任何人工形成的，可以达到解决问题目标的方法。所以说人工智能并不简单意味着对人类问题解决方法的模拟，而是指可以用来改善问题解决的任何合理的方法。
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1.4 人工智能和教育的关系从上面的对人工智能科学和教育这两个概念的分析可以看出来，人工智能就是研究让计算机接受教育、提高智能的科学技术。
AI 的研究成果又反过来应用到我们日常生活的各个方面，并可以改进我们的生活。比如，应用到教育过程中，促进教育的工作效率（减少教师的数量和工作时间、甚至直接提高受教育者的智能）。还可以产生新的教学模式。如网上学习共同体，合作学习等。
人工智能以及人工智能科学从1956年诞生起，其研究和应用领域就与教育紧密相关。
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人工智能和教育的区别
人类的教育是渐进的，连续变化的，逐步完善的；（目前的）人工智能是突变的，一次赋予的。
教育的成果是不可复制的，即同一个教学系统中不可能产生两个完全相同的受教育者；人工智能的成果是可以复制的，可以重复出现的。
教育是社会性的，（目前的）人工智能主要是面向单个机器的。
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2 人工智能研究领域和最新进展•人工智能要模拟人类和其它生物的智能, 包括感知能力、记忆能力、思维能力、行为能力、语言能力。当然这些能力是密切相关，不可截然分开的。不过对于某一方面的特别关注，产生了人工智能的主要的一些研究领域。比如，对感知能力和行为能力的模仿促进了机器人技术的发展；对记忆和思维能力的模仿促进了知识工程、人工神经网络、机器学习技术的发展；对语言能力的研究和模仿促进了自然语言处理技术的发展；等等。
•半个世纪以来，人工智能的各个领域都实现了很大突破，虽然离人们的期待还相差很远。比如，著名的数学家和计算机科学的奠基人图灵在1950年的COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE曾经斗胆预言，到20世纪末计算机就会通过图灵测试。但事实上呢？我们可以看一下1994年开始的年度LOEBNER 竞赛的对话结果，就知道现在人工智能技术、特别是自然语言处理技术的突破多么有限了。
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研究领域
•知识工程：如何从现实世界获取知识、如何将已有知识在计算机中合理表示、如何运用这些知识进行推理•机器学习：如何使用计算机来模拟人类学习活动
•自然语言处理：理解（听懂、看懂）和产生自然语言
•专家系统：模拟人类专家求解问题的思维过程，解决某一领域的各种问题。
•机器人技术：模仿人类/动物的感知和行为能力
•人工神经网络：用硬件（如电路）和算法来模拟大脑神经系统的结构和功能。
•问题求解：问题表示空间、搜索策略、规约策略。典型的是下棋程序。
•AGENT 技术：分布式人工智能，模仿人在社会环境中的行为：反应性、自治性、社交能力、自发行为。
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最新进展
•国际象棋人机大战：1997 DEEP BLUE vsKasparov= 3.5 : 2.5 http://www.research.ibm.com/deepblue/•SONY 机器人: 打太极拳、跳舞、家用http://www.sony.net/SonyInfo/QRIO/
•动画和游戏制作：中科院“天鹅”系统全过程计算机辅助动画制作
•手写体识别：汉王系统http://www.hw99.com/
•语音识别和合成：IBM 和MICROSOFT 的系统•网络搜索技术和社会性软件：GOOGLE 、BLOG 等
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3 人工智能在教育中的应用: 一些典
型案例介绍和分析
•人工智能原理和技术从诞生起就应用于教育，其产品通常称作智能指导系统ITS 或者智能计算机辅助教学ICAI 。•ICAI 系统可以采用多种形式。从根本上讲，它是在保证学生和程序灵活性的方式下，应用人工智能原理和技术，组织安排教学系统的各种成分。它并不是根据预先输入的问题、预先想到的解答、预先指定的分支等进行工作，而是根据学生学习时积累的知识而工作。它的一般工作准则和标准，是依赖本身的知识结构和近期活动事件，如学生回答的历史记录。许多ICAI 系统都具有这样的重要特点，即能够实现与学生的自然语言对话。
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案例
SCHOLAR: 1970 南美洲地理学习
WHY ：1977 学习降雨的原因和复杂的地球物理学过程SOPHIE ：1975 反应性的学习环境
BUGGY ：1979 解释了学生的错误原因
GUIDON ：1980 教授医学诊断方法
EXCHECK ：1982 证明检验系统
MAIS ：1984 适应性教学系统，围绕学习、记忆和认知PHONEPASS ：1996 英语听力和口语自动测试系统CSIEC ：2003 英语对话系统•••••••••
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学生模型（个性化学习）
•个性化学习中个性（如学习习惯和特性）的识别，可以通过人工神经网络或者机器学习的方法来实现。例如：
•Jia-Jiunn Lo, Pai-Chuan Shu. Identification of learning styles online by observing learner’s browsing behavior through a neural network. British Journal of Educational Technology, Vol. 36 No.1 2005, P.43-55.
•上文中引用的论文也提供了相似的案例。如Castellano et.2001, •Mullier 1999.1. Geoffrey I. Webb, Michael J. Pazzaniand Daniel Billsus. Machine Learning for User Modeling，User Modeling and User-Adapted Interaction，Volume 11, Issue 1-2，2001. P.19 –29。
•Victoria Tsiriga, Maria Virvou. A Framework for the Initialization of Student Models in Web-based Intelligent Tutoring Systems.UserModeling and User-Adapted Interaction, Volume 14 Issue 4. August 2004. P. 289 –316.
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4 关于计算机和人工智能作用的一
些典型讨论
4.1 计算机能够取代教师吗？
•教师的功能包括
–
–
–
–
–
–知识表达知识传授布置作业和学习成绩检查释疑解惑激发兴趣因材施教
•如果计算机想取代教师的功能，则必须具备自然语言理解和生成的能力和个性化教学的能力
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4.2 计算机会让学生变得愚蠢或
者聪明吗？
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•流行的看法：计算机在教学中的使用会促进学生成绩的提高和智能的增长？反对意见：学校和家庭中计算机的使用具有负面影响。德国10月份以来的媒体和教育界正在热烈地讨论IFO （慕尼黑经济研究所）的一个研究报告：学校中计算机的使用具有负面影响。IFO 2005年10月4日报告摘要：慕尼黑经济研究所的研究人员对国际PISA 数据的大量分析表明，家用计算机的普及和学校中计算机的广泛使用，不仅不会带来PISA 中可以测试出来的好的学生表现，反而和较差的成绩相关。（背景：2000和2003年PISA 测试中德国学生的表现均不佳）。
这份报告一出炉，就引起了媒体和教育界的广泛关注。著名的南德意志报、镜报等纷纷发表文章，指责计算机使得学生愚笨了。
IFO 教育专家Ludger Wößmannand Thomas Fuchs 分析指出：–如果计算机用于教育目的，则会提高学生成绩；如果被用来玩游戏，则产生负面影响。
–计算机的优点和应用应当充分体现在个性化教育上。
–仅仅有计算机硬件是不够的，更需要的是他们在教学上（特别是个性化教学）的有效利用。••
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•这些恰恰是人工智能的研究领域。媒体教育专家Gabi Reinmann强调：计算机与学科教学整合的重要性。
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5 CSIEC—一个智能型网络英语聊天机器人在英语学习中的应用
5.1 理论和实践价值
•如[穆肃]所述，在现实的外语教学过程中，依靠传统的教学方法，教师不可能保证在课堂上与众多的学生进行个别的、长时间的、高频率的语言应用练习，因此我们有必要借用现代信息技术来解决这一问题，网络智能聊天技术就是已经采用的一种方法。
建构主义的一句名言就是：“做中学，学中做”。所以语境对于英语学习至关重要。
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•作者应用国外一个典型的聊天系统为用户提供英语模拟语境，在2002年做了两个月的试验，结果及简单分析见文章。
•应用结果不令人满意, 原因是仅仅使用了简单的模式匹配方法，相当于儿童的语言学习阶段。
•但是用户对该系统的热烈反应却激发了作者进一步开发一个新的英语聊天系统的强烈愿望。
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人类自然语言理解的三个层次和相应的计算
机模拟系统：教育角度的思考
•第一个层次是不假思索的直接反应。学前儿童的从家庭和社会的语言习得可能就是通过这种方式。很多计算机程序模拟这个层次的自然语言理解。一个最早和最典型的系统是20世纪60年代Weizenbaum 的ELIZA 。目前一个应用很广的系统是ALICEBOT ，即[穆肃]中的AI CHATBOT。•第二个层次是语言的语法和语义分析。一个人从小学到中学、大学的语文课程学习的就是这个层次的语言理解和处理能力. 在这个层次的一个较早的典型的计算机程序是20世纪70年代Winograd 的"SHRDLU".
•第三个层次是社会环境下的人与人的语言交流。这种语言交流依赖于双方对话人的个性、文化教育背景和话语环境等因素。并不是所有的成年人能够成功地驾御这种交流，所以这个层次的计算机系统并不多见。
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5.2 理论基础和系统框架理论基础:
–Chomsky 语法体系
–Frege 句子分解和组合原理
–Wittgenstein (语言) 分析哲学
–Habermas 交往行为理论
框架组成成分: NLML, NLOMJ, NLDB, World Model, CR。
测试语言：英语。完整的英语语法和词汇应用技术：面向对象程C/S模型，语音合成技术序设计，关系型数据库，
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5.3 CSIEC 在英语学习的应用领域•语法检查如果在输入语句中有任何错误拼写或者语法错误，系统都会检测出来，提示用户检查并修改。当然出于对学习者的考虑，这些错误最好由用户自己发现并修改。
•句子分析器系统能够分析任意的英语表达式并给出语法解释。•聊天伙伴这个系统的交流性反应功能可以给英语学习者提供一种聊天的语境。这种实时交流的语境对于语言学习至关重要。面对着这个虚拟的聊天机器人，学习者可能会更加自信。更重要的是，用户可以在任何时间、任何地点与这个聊天伙伴就任何话题进行聊天。这种功能不是一般的常人能够做到的。
•听力训练系统的语音合成功能可以给用户提供一个锻炼听力和提高理解能力的机会。
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参考文献：
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•Jiyou Jia, Mensch-Computer-Kommunikationmit natuerlicher Sprache in ComputerstuetztenLehr-und Lernsystemen: Problemeund Loesungen. CuvillierVerlag Goettingen, Germany. Nov. 2004. ISBN 3-86537-273-2.Jiyou Jia, The Study of the Application of a Web-Based ChatbotSystem on the Teaching of Foreign Languages. Proceedings of SITE 04, Atlanta, USA. P.1201-1207.Jiyou Jia, CSIEC (Computer Simulator in Educational Communication): A Virtual Context-Adaptive Chatting Partner for Foreign Language Learners (in English). In Proceedings of ICALT04 (International Conference on Advanced Learning Technology by IEEE Computer Society, Joensuu, Finland) IEEE Press, USA. Sept. 2004 , P.690-692.
穆肃，智能聊天系统及其教学应用，外语电化教学。2003年第5期，第58-61页。
Thomas Dean,James Allen,Yiannis Aloimonos 著，顾国昌等译，人工智能--理论与实践(Artificial Intelligence: Theory and Practice)，电子工业出版社，2004。ISBN: 7-120-00049-7。
James Allen著，刘群等译，自然语言理解(Natural Language Understanding)，电子工业出版社，2005。ISBN: 7-121-00755-X 。
克劳斯•迈因策尔著，曾国屏译，复杂性中的思维（THINKING IN COMPLEXITY）, 中央编译出版社, 1999年。或见于http://www.oash.com/read/zj/zx/f/fzxz/, 或者
http://www.booksir.com/books2003/cnread1/xsll/m/maiyinceer/fzxz，等等，2005年8月30日。
罗伯特加涅主编，张杰夫主译, 教育技术学基础, 教育科学出版社，1992。ISBN: 7-5041-0956-8。
陆汝钤主编, 世纪之交的知识工程与知识科学, 清华大学出版社，2001。ISBN: 7-302-04475-9．
张仰森, 人工智能原理与应用，高等教育出版社，2004 。ISBN: 7-04-014238-4．
http://cai.csu.edu.cn/jpkc/rengongzhineng/index.htm, 2005年1月20日.
http://www.chinaai.org, 2005年1月20日.
http://www.zcmet.net/jpkc/data/index.html, 2005年1月20日. ••••••••••
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