智能教學(xué)系統(tǒng)(ITS)是一種計算機(jī)教育系統(tǒng),其目的是提供即時和定制的指令或反饋給學(xué)�(xí)�,通常沒有來自人需要干�(yù)教師。ITS的共同目�(biāo)是通過使用各種計算技�(shù)以有意義和有效的方式�(jìn)行學(xué)�(xí)。在正規(guī)教育和專�(yè)�(huán)境中都使用ITS的例子很�,它們已�(jīng)證明了它們的功能和局限性。智能輔�(dǎo),認(rèn)知學(xué)�(xí)理論與設(shè)計之間有著密切的�(guān)�。并且正在�(jìn)行改�(jìn)ITS有效性的研究。ITS通常旨在�(fù)制證明的一對一個性化輔導(dǎo)的好�,在這種情況�,學(xué)生本來可以從單個老師那里獲得一對多的指�(dǎo)(例如課堂講課),或者根本沒有老師(例�,在線作�(yè))。ITS的設(shè)計目�(biāo)通常是為每個學(xué)生提供高�(zhì)量的教育�
基于研究人員的普遍共識,智能�(bǔ)�(xí)系統(tǒng)(ITS)包含四個基本組件:
域模�
�(xué)生模�
輔導(dǎo)模式
用戶界面模型
該領(lǐng)域模型(也被稱為�(rèn)知模型或?qū)<抑R模型)是建立在學(xué)�(xí),比如一個理論ACT-R它試圖考慮到所有需要的可能的措施來解決問題的理論。更具體地說,該模型“包含要�(xué)�(xí)的領(lǐng)域的概念,規(guī)則和解決問題的策略。它可以扮演多個角色:作為專家知識的來�,評估學(xué)生表�(xiàn)或檢測錯誤的�(biāo)�(zhǔn)�?!遍_�(fā)�(lǐng)域模型的另一種方法是基于Stellan Ohlsson的從性能錯誤中學(xué)�(xí)的理�,被稱為基于約束的建模(CBM)。在這種情況�,將域模型表示為對正確解的一組約��
該學(xué)生模型可以被看作是域模型的疊加。它被認(rèn)為是ITS的核心組成部�,要特別注意�(xué)生的�(rèn)知和情感狀�(tài)及其隨著�(xué)�(xí)過程的發(fā)展而演�。在�(xué)生逐步解決問題的過程中,ITS參與了稱為模型跟蹤的過程。只要學(xué)生模型偏離域模型,系�(tǒng)就會識別或標(biāo)記已�(fā)生錯誤。另一方面,在基于約束的導(dǎo)師中,學(xué)生模型表示為約束集上的覆蓋圖?;诩s束的�(dǎo)師根�(jù)約束集評估學(xué)生的解決方案,并確定滿意和違反的約束。如果存在任何違反的約束,則�(xué)生的解決方案不正�,并且ITS提供有關(guān)這些約束的反�?;诩s束的�(dǎo)師提供負(fù)面反饋(即關(guān)于錯誤的反饋)以及正面反饋�
智能�(bǔ)�(xí)系統(tǒng)
該導(dǎo)師模型從域和�(xué)生機(jī)型接受信息并使得有關(guān)輔導(dǎo)策略和行動的選擇。在問題解決過程中的任何時�,學(xué)�(xí)者都可以要求相對于他們在模型中當(dāng)前位置的下一步操作指南。此�,系�(tǒng)會識別學(xué)�(xí)者何時偏離了模型的生�(chǎn)�(guī)�,并為學(xué)�(xí)者提供及時的反饋,從而縮短了�(dá)到目�(biāo)技能水平的時間。導(dǎo)師模型可能包含數(shù)百條生產(chǎn)�(guī)則,可以說它們存在于兩種狀�(tài)之一,即已學(xué)�(xí)或未�(xué)�(xí)。每�(dāng)�(xué)生成功將�(guī)則應(yīng)用于問題�,系�(tǒng)都會更新該學(xué)生已�(xué)�(xí)該規(guī)則的概率估計。系�(tǒng)會繼�(xù)對要求有效應(yīng)用規(guī)則的練習(xí)�(jìn)行演練,直到掌握�(guī)則的概率�(dá)到至�95%的概率為止�
知識跟蹤可跟蹤學(xué)�(xí)者從一個問題到另一個問題的�(jìn)�,并建立相對于生�(chǎn)�(guī)則的�(yōu)缺點的概�。卡�(nèi)基梅隆大�(xué)的約翰·安德森(John Anderson)開�(fā)的認(rèn)知輔�(dǎo)系統(tǒng)將知識跟蹤的信息作為一個技能表來展�,該圖表是學(xué)�(xí)者成功解決與代數(shù)問題有關(guān)的每個受�(jiān)控技能的直觀圖表。當(dāng)�(xué)�(xí)者請求提示或�(biāo)記錯誤時,知識跟蹤數(shù)�(jù)和技能表將實時更��
該用戶界面組件“集成了三個類型的信息都需要�(jìn)行對話:�(guān)于解釋的模式(了解揚(yáng)聲器)和行動(產(chǎn)生話語)對話中的知識;需要溝通的�(nèi)容領(lǐng)域知�;所需要的知識交流意圖��
Nwana�1990)宣稱:“基于同一體系�(jié)�(gòu)找到兩個ITS幾乎是罕見的[這是該地區(qū)工作的實驗性質(zhì)所致�。他�(jìn)一步解釋說,不同的輔導(dǎo)哲學(xué)�(qiáng)�(diào)�(xué)�(xí)過程的不同組成部分(即領(lǐng)�,學(xué)生或?qū)煟?。ITS的體系結(jié)�(gòu)�(shè)計反映了這一重點,并�(dǎo)致了多種體系�(jié)�(gòu),其中每種體系結(jié)�(gòu)都不能單獨支持所有補(bǔ)�(xí)策略。此�,ITS項目可能會根�(jù)組件的相對智能水平而有所不同�
除了ITS體系�(jié)�(gòu)之間的差異(每個體系結(jié)�(gòu)都強(qiáng)�(diào)不同的元素)之外,ITS的開�(fā)與任何教�(xué)�(shè)計過程都是相同的。Corbett�。(1997年)將ITS的設(shè)計和開發(fā)總結(jié)為四個迭代階段:
�1)需求評�
�2)認(rèn)知任�(wù)分析
�3)最初的�(dǎo)師實施和
�4)評估�
需求評估的xxx階段是任何教�(xué)�(shè)計過程(尤其是軟件開�(fā))所共有�。這涉及學(xué)�(xí)者分�,與主題專家�/或講師協(xié)�。xxx步是專家/知識和學(xué)生領(lǐng)域發(fā)展的一部分。目的是指定�(xué)�(xí)目標(biāo)并概述課程的總體計劃;當(dāng)�(wù)之急是不要將傳�(tǒng)概念計算�(jī)�,而應(yīng)通過總體上定義任�(wù)并理解學(xué)�(xí)者處理任�(wù)的可能行為以及在較小程度上指�(dǎo)教師行為的行為來開發(fā)新的課程�(jié)�(gòu)。為�,需要處理三個關(guān)鍵方面:
�1)學(xué)生能夠解決問題的可能性;
�2)達(dá)到此成績水平所需的時�
�3)學(xué)生將來會主動使用此知識的概率。需要分析的另一個重要方面是接口的成本效��
第二階段,認(rèn)知任�(wù)分析,是專家系統(tǒng)編程的詳�(xì)方法,目的是開發(fā)所需問題解決知識的有效計算模�。開�(fā)域模型的主要方法包括�
�1)采訪域?qū)�?BR> �2)與�?qū)<疫M(jìn)行“大聲思考”協(xié)議研�
�3)與新手�(jìn)行“大聲思考”研�
�4)觀察教與學(xué)行為�
盡管最常用的是xxx種方法,但是專家通常無法報告�(rèn)知成�。要求專家大聲報告自己在解決典型問題時的想法的“大聲思考”方法可以避免此問題。觀察教師與�(xué)生之間的實際在線互動,可以提供與解決問題的過程有�(guān)的信�,這對于在對話系統(tǒng)中建立對話或互動性非常有用�
第三階段,初始導(dǎo)師實施,涉及建立一個問題解決環(huán)�,以實現(xiàn)并支持可靠的�(xué)�(xí)過程。在此階段之�,將�(jìn)行一系列評估活動作為最后階段,這再次類似于任何軟件開發(fā)項目�
第四階段,評估包�
�1)初步研究以確定基本的可用性和教育影響�
�2)對正在開發(fā)的系�(tǒng)的形成性評估;
�3)檢查系�(tǒng)功能有效性的參數(shù)研究�
�4)對最終導(dǎo)師的效果的總�(jié)性評估:�(xué)�(xí)率和漸近成就水平�
安德森、Corbett�,詳�(xì)闡述了那些強(qiáng)�(diào)包羅萬象的原�,他們認(rèn)為這些原則主導(dǎo)著智能導(dǎo)師的�(shè)�,他們將這一原則稱為�
智能�(dǎo)師系�(tǒng)�(yīng)使學(xué)生能夠工作成功解決問題�
將學(xué)生的能力表示為一個產(chǎn)品集�
溝通解決問題的目標(biāo)�(jié)�(gòu)�
在解決問題的上下文中提供指導(dǎo)�
促�(jìn)對解決問題的知識的抽象理��
最小化工作�(nèi)存負(fù)載�
提供有關(guān)錯誤的即時反��
通過�(xué)�(xí)�(diào)整指�(dǎo)的粒��
促�(jìn)對目�(biāo)技能的逐次逼近�