人工智能技术下的计算机辅助教学课件开发策略

吴希

摘 要：伴随着现代科技的发展和进步，人工智能技术在教育工作中的价值和作用也日渐显现。本文将从人工智能技术概念和计算机辅助教学概念出发，对人工智能与计算机辅助教学关系以及计算机辅助教学现状展开详细分析，最后针对人工智能技术下的计算机辅助教学课件开发提出具体的策略。

关键词：人工智能技术;计算机辅助教学;课件开发

人工智能（Artificial Intelligence，AI）在众多的计算机科学领域当中，是极富创造价值与挑战性的领域。伴随着人工智能技术的不断发展，人类开始将计算机运用至教学当中。20世纪70年代开始，相关学者就研发出了具有教学能力的专家系统，随着人工智能技术的发展，推动着人们将知识表达和问题解答技术结合至计算机辅助教学（CAI）之中，由此形成了智能化计算机辅助教学（ICAI）模式，带动了计算机辅助教学课件的开发。经过几十年的发展，人工智能技术不断提高，且研究成果得以充分运用，其中不乏在教学领域的运用，从而推进了我国现代化教学的发展。

1 人工智能及计算机辅助教学概念

在计算机科学当中，人工智能是非常重要的一个分支，是一项探究利用计算机模拟技术与开发人脑功能的综合型分支。人工智能的准确定义为：计算机系统具备人类行为与知识储备，且具备判断问题、学习解决问题、掌握人类语言以及记忆的能力。人工智能技术的运行过程是：对人类因各类事务与各种问题所带来的应激反应，以及由此引起的问题推断与处理解决、问题判断与学习以及问题决议等的过程，将其中过程划分成一个一个的基本步骤，再利用计算机程序设计，把这些问题解决的过程进行公式化与模块化，促使计算机可以具备结构化的方法来设计更为复杂的人类问题。这套结构化的可以有效应付问题的软件体系，即为人工智能体系。

计算机辅助教学（CAI），自计算机技术被充分利用于教育工作中，就逐渐成为新型教學技术。计算机辅助教学是以计算机作为教学媒体来开展教育教学活动，具备教学信息即时性较强、教学方式多样化、教学内容适用范围广的优点。对比其他教学媒体用具来看，计算机辅助教学能够根据学生在课堂中的个别差异性，获取教学程度分析数据，帮助教师采用更适合的教学素材与方法，顺应和满足学生的学习要求与学习特点。计算机辅助教学最主要的技术是将多媒体科技，集合声音、图像、文字内容融为一体，使得同一项教育内容可以采用多样的形式展现于教师和学生面前，其迅速高效的处理方式，可以使教师快速获取学生们学习情况的数据分析，更加快捷地做出课堂评价。

2 计算机辅助教学与人工智能技术的关联

智能技术包含人工智能与计算机智能，采用人工智能技术可以促进人类智慧的转化，形成新型计算机智能;利用计算机智能辅助教学能够进一步转化计算机智慧，进而形成人类智能。运用人类智能技术可以表述各项知识，即对各项知识进行细化处理;利用计算机智能能够进行知识点的推理，即对其进行智能化与自动化的处理，这些统一起来成为“知识工程”。在知识体系中，计算机辅助教学是极其重要的一项内容，而人工智能技术又很好地渗透到计算机辅助教学中，并且得到充分的运用。想要使计算机辅助教学做到因材施教，就要将人工智能技术充分运用于计算机教学领域。计算机辅助融合人工智能技术后的教学课件系统包括了三大领域，分别是学生模型领域、自然语言衔接领域以及教学决议领域，且在教学辅助、模拟训练等各大教学领域里得到充分运用，体现了计算机辅助教学的交互特点。人工智能技术与计算机辅助教学之间的关联（见图1）。

3 人工智能技术下的计算机辅助教学课件开发现状

3.1 欠缺较高的人机交互能力

当前已有的计算机辅助教学课件大部分都采用移动硬盘、U盘或者光盘作为主要的信息载体，一般只是利用多媒体技术展现教材里的知识内容，根据事先备课的内容按照一定的流程机械地传递给学生，很显然这个过程较为被动。那么在这样的课堂教学过程中，很难改变既定流程来展开教学，不管是教师还是学生，都无法充分地参与到教学互动当中，所以无法很好地实现人机交互功能，即以人机对话的方式沟通讨论教学内容、合理安排教学进程、总结教学效果等。

3.2 师生之间缺乏互动

目前使用的教学计算机辅助课件，学生在自主学习时只能进行单方面的运用，教师无法通过一定的途径掌握学生的学习完成度以及自主学习情况，在未对学生进行监督管理的情况下，学生可能会应付地使用拖拽浏览的方式学习;当学生遇到困难时，无法第一时间求助教师，这样问题遗留下来影响学习理解与效率，在这样的学习情境下教师和学生之间是相互分割的。这样的话，软件系统带来的积极作用将会大大降低。与此同时，因为缺乏网络技术支撑，当前大部分计算机辅助教学课件都是在单机情况下使用，由此，不能利用网络优势来快速更新知识库，更不能提供实时互动功能，为远程教学以及师生的交流带来不便捷的因素。

3.3 人工智能体系发展不够健全

尽管人工智能技术发展快速，但是因为其起步时间较晚，所以辅助教学系统不够完善，更多的是偏向于单项，不能针对学生的真实学习情况展开具体的教学。这需要人们对相关信息、符号以及问题等方面进行更加健全的处理，增强人工智能的信息录入与输出能力，符号识别与处理能力。这里面主要指的是电脑系统的框架设计和编程相关问题，以及确定哪些作为计算机辅助教学的具体内容。希望国家和政府能出台一系列政策支持，推行有关政策有效保护和支持人工智能技术的全面开发，通过宏观调控不断降低税率，在技术研发上大力提供经济政策补助与支持。

4 人工智能技术下的计算机辅助教学课件开发策略

4.1 提高人机交互能力

当前，人工智能技术主要运用于人机交互、言语识别、定义证明以及图像识别等内容上。不过普遍存在的问题是在教学活动之中，教师运用人工智能技术的能力较差，使用率较低，欠缺实际操作和运用的经验。因此，需要对教师进行全面的能力强化，同时也需要提高人工智能技术。例如，可增强电脑的图像识别技术，以此来提高作业和试卷的批改效率，也可充分利用人机交互技术来实现在线互动答疑，这在教育教学方面是非常重要的功能。因此需要加大力度实现，才能在技术上实现新的突破。

4.2 因材施教，全面实现学生个性化学习

因材施教是教学方法中非常重要的一种，在教学过程中，教师根据学生现有的知识水平、学习方式和学习能力，选取一定的教学方法来满足不同学生的需求，并开展具体的针对性教学。然而，这样的一种教学方法在应试教育的今天，落实起来却非常困难。结合人工智能技术之后，可以大大提升因材施教方法的可行度。由此，可以利用以下两种方法实现个性化学习：一是创建知识图册，建立知识架构。充分进行教学内容分析，在优化和更新教学模型、学生模型以及课程内容模型后创建知识图册，对课堂的每个重难点问题标注上难度系数、对应的学习方式、学习时长等信息标签，这样学生不仅能轻松学习，还能准确地了解自己的学习情况。二是建设自适应平台，用来进行智能学习数据推荐。人工智能技术就是利用计算机方法分析教学相关数据，如学生学习环节、学生作业及测评环节、师生互动环节等信息数据，根据这些信息数据，选取匹配度最高的能够满足学生学习需求的内容与教学策略，以此来提高学生的学习效率。例如美国著名“Knewton”自适应学习平台，教师利用Knewton数字化技术对所教授的课程内容进行数字化评测，通过对学生知识点掌握能力的不断评估，给予每位学生最适合的动态化学习内容与策略，并且获取和掌握学生的学习信息，预测学生未来学习水平和程度，确定其接下来的学习内容，并进行个性化的内容推荐，也可以进行学习结果的呈现和评价反馈，以此满足学生个性化学习的需要。

4.3 利用数据分析，优化教学资源

利用人工智能技术将得到的全部数据录入计算机，然后展开充分的数据分析。例如，将学生测评的作业及试卷，利用信息编译转化为计算机能够识别与处理数据，对数据进行存储，以建立个性化教学资源，充分利用大数据技术对教学过程进行追踪，关注教师的教与学生的学习过程，以此全面获取师生在课上课下行为表现的数字化痕迹，方便教育教学的评价。本研究针对1000名学生进行学习情况调查，其中学生的及格率为58.4%，课上学习完成率为90.2%，人均每天浏览网页次数为642次，从这些具体数据，教师可以针对性地制定教学计划和进行教学设计（见表1）。

采用结构化的高质量教育教学资源有助于开发自适应教学平台。开发自适应教学平台时，教师应充分利用有效的教学数据，采集的这些数据不单单只是作业或者测评结果，还应包含学生的学习规律、学习策略、学习速度、学习习惯以及学习内容等与学习息息相关的信息数据。数据与数据之间的联系很复杂，自然情况下的教学数据并非结构化的。但自适应教学平台具备的海量学习数据，不仅可以帮助学生进行学习问题的诊断分析，还可以在分析后制定有针对性和个性化的学习资源，定期推送给使用者。

4.4 建设知识库

知识库的建设需要利用知识库管理系统展开具体管理，以确保知识的完全性与共享性。其包含了计算机辅助教学课件的教学内容与联系内容，集合了大量的教学专家经验，能凸显出课程教学重难点。知识库的建设共包含两方面内容：第一，每一学习单元的具体知识内容，将由基础概念、定义、技能以及具体实例等等共同组成。每一单元为一个环节，和课程教学重难点相符合，和课程教学时长保持一致，每一单元都能够自建体系，学生们可以依据具体需求进行选择。第二，知识测试库，将由数据库组成，可以划分为三大测试模式，分别为基础概念测试、技能操作测试以及应用实力测试。可以运用难度等级制，采取形式不同的针对性测试模式。知识库应该拥有充分的适用性和公开性，其需要不断吸纳新知识内容，整合相关控制信息数据，满足系统知识的动态化更新。有些教师具备较高的技术能力，可对其展开筛选和剪辑，以匹配自身的教学计划与方法。知识库的界面应友好，体系应便于检索和存取。

4.5 发展与深化智能分析与测评

作为分析推理体系，应首先能够针对学生学习的初始信息，制定学习计划与安排，依据学生需求，确定学生学习级别;此外能够针对学生的测试结果，对学生学习状况进行判断，且确定接下来的学习计划与安排，为教学设计带来具体性指导。对学生的问题回答情况进行判断，并提交于分析推理系统，便于根据规则要求进行具体判断，带动学生自主获取和掌握新知识。如若学生错误与事先假设不同时，应该提出具体的诊断要求，进行准确判断。

5 结语

人工智能技术在教育教学领域的开发和利用已经略有成效，当前使用的学习平台，如学习通、钉钉等都可以实现在线作业批改、在線阅卷、教学资源上传与共享、后台数据统计与分析等。当前，人工智能技术的运用尽管还停留在学习辅助功能上，但计算机辅助教学课件在人工智能的运用上将会逐步深入，人工智能技术的融入也将为现代化教学注入新鲜血液。

随着人工智能技术日益成熟，智能化计算机辅助教学体系的作用将更为凸显，也就是说计算机可以有自主处理事务的能力，将会实现人机交互系统和现实通讯以及强大的数据分析功能，这样的功能势必会更好地推动教学质量的提升，促使学习理念的优化和学习方式的完善，对现代教学产生重大的影响。

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