人工智能与教育-信息技术教育应用

信息技术教育应用人工智能与教育-信息技术教育应用第1页第六章人工智能与教育本章主要知识点：

人工智能技术概念、发展史、分类人工智能研究领域智能计算机辅助教育系统设计模型人工智能与教育-信息技术教育应用第2页第六章人工智能与教育6.1人工智能概述6.1.1

概念：主要研究用人工方法和技术，模仿、延伸和扩展人智能,实现机器智能。图灵测试6.1.2

简史：第一个阶段（1956年以前）：孕育时期第二个阶段（1956－1970）形成期第三个阶段（1970～）发展期人工智能与教育-信息技术教育应用第3页第六章人工智能与教育6.1.3

分类：符号智能、计算智能符号智能是以知识为基础，经过推理进行问题求解。也即所谓传统人工智能。计算智能是以数据为基础，经过训练建立联络，进行问题求解。人工神经网络、遗传算法、含糊系统、进化程序设计、人工生命等都能够包含在计算智能。人工智能与教育-信息技术教育应用第4页第六章人工智能与教育6.1.4IDSS(智能决议支持系统)成功实例

东海渔业资源评定教授系统

以卫星遥感渔业分析技术、海洋渔业服务地理信息系统技术和渔情分析教授系统技术为支撑海洋渔业遥感信息与资源评定服务系统。人工智能与教育-信息技术教育应用第5页第六章人工智能与教育2.工商行固定资产贷款风险决议系统

本系统是一个交互式系统，即在决议过程中向用户提出一些需要以数字回答问题，界面简练、友好。在人机对话过程中，系统需要用户以数值形式输入一些供决议用参数，如企业经营者素质评定，经济实力，资金结构，经济效益，发展前景，信用等级系数，贷款金额，等等。同时给出一些选项供用户选择，如抵押贷款方式，确保贷款方式，信用贷款方式，以及贷款形态等。系统依据用户提供信息计算出全部贷款资产风险权重额，全部固定资产贷款资产风险度，并结合企业信用等级，给出评定图表，最终给出贷款是否提议。人工智能与教育-信息技术教育应用第6页第六章人工智能与教育6.2人工智能研究领域6.2.1人工智能框架图人工智能与教育-信息技术教育应用第7页第六章人工智能与教育6.2.2问题求解求解难题下棋（如国际象棋）程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能到达很高水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改进其性能。人工智能与教育-信息技术教育应用第8页第六章人工智能与教育6.2.3逻辑推理与定理证实逻辑推理是人工智能研究中最持久子领域之一。其中尤其主要是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中相关实际上，留心可信证实，并在出现新信息时适时修正这些证实。对数学中臆测定理寻找一个证实或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不但需要有依据假设进行演绎能力，而且需要一些直觉技巧。1976年7月，美国阿佩尔（K.Appel）等人合作处理了长达124年之久难题──四色定理。他们用3台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为重复修改500多处。四色定理成功证实曾轰动计算机界。人工智能与教育-信息技术教育应用第9页

第六章人工智能与教育6.2.4自然语言了解

自然语言处理是研究怎样让计算机了解人类自然语言一个研究领域。当前语言处理研究主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量普通常识──世界知识和期望作用主要性。语言翻译语音了解人工智能与教育-信息技术教育应用第10页第六章人工智能与教育6.2.5

自动程序设计程序设计是人工智能一个主要研究领域，已经研制出能够以各种不一样目标描述（比如输入／输出对，高级语言描述，甚至英语描述算法）来编写计算机程序。这方面进展局限于少数几个完全现成例子。对自动程序设计研究不但能够促进半自动软件开发系统发展，而且也使经过修正本身数码进行学习（即修正它们性能）人工智能系统得到发展。人工智能与教育-信息技术教育应用第11页第六章人工智能与教育6.2.6教授系统概念：一个含有大量专门知识与经验程序系统，它应用人工智能技术与计算机技术，依据某领域一个或多个教授提供知识和经验，进行推理和判断，模拟人类教授决议过程，方便处理那些需要人类教授处理复杂问题。简而言之，教授系统是一个模拟人类教授处理领域问题计算机程序系统。结构：知识库推理机答案教授知识输入或提问人工智能与教育-信息技术教育应用第12页第六章人工智能与教育教授系统能够处理问题普通包含解释、预测、诊疗、设计、规划、监视、修理、指导和控制等。发展教授系统关键是表示和利用教授知识，即来自人类教授并已被证实对处理相关领域内经典问题是有用事实和过程。在已经建立教授咨询系统中，有能够诊疗疾病（包含中医诊疗智能机），预计潜在石油等矿藏，研究复杂有机化合物结构以及提供使用其它计算机系统参考意见等。

人工智能与教育-信息技术教育应用第13页第六章人工智能与教育新一代教授系统特征：并行技术与分布处理多教授系统协同工作高级语言和知识语言描述含有自学习功效引入新推理机制含有自纠错和自我完善能力先进智能人机接口分布教授系统：要处理功效分布、知识分布、接口设计、系统结构和驱动方式等问题。协同式教授系统：要处理任务分解、公共知识导出、“讨论”方式、裁决问题、驱动方式等问题。人工智能与教育-信息技术教育应用第14页第六章人工智能与教育6.2.7机器学习概念：是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识学问。机器学习策略：机械学习、经过传授学习、类比学习和经过事例学习。人工智能与教育-信息技术教育应用第15页第六章人工智能与教育6.2.8人工神经网络生理神经元组成结构图生理神经元功效：时空整合功效、兴奋与抑制状态、脉冲与电位转换、神经纤维传导速度、突触延时和不应期、学习、遗忘和疲劳人工神经元组成：用处理单元模拟生理神经元，用有向弧模拟轴突－－突触－－树突对。有向弧权值表示两处理单元间相互作用强弱。惯用人工神经网络：反向传递网（BP网）等。人工智能与教育-信息技术教育应用第16页第六章人工智能与教育6.2.9机器人学这个领域所研究问题，从机器人手臂最正确移动到实现机器人目标动作序列规划方法，无所不包。智能机器人研究和应用表达出广泛学科交叉，包括众多课题，如机器人体系结构、机构、控制、智能、视觉、触觉、力觉、听觉、机器人装配、恶劣环境下机器人以及机器人语言等。机器人已在各种工业、农业、商业、旅游业、空中和海洋以及国防等领域取得越来越普遍应用。

人工智能与教育-信息技术教育应用第17页第六章人工智能与教育6.2.10

模式识别“模式”（Pattern）：指供模仿标本。模式识别就是指识别出给定物体所模仿标本。人工智能所研究模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式，是对人类感知外界功效模拟，研究是计算机模式识别系统，也就是使一个计算机系统含有模拟人类经过感官接收外界信息、识别和了解周围环境感知能力。在模式识别领域，神经网络方法已经成功地用于手写字符识别、汽车牌照识别、指纹识别、语音识别等方面。人工智能与教育-信息技术教育应用第18页第六章人工智能与教育6.2.11

机器视觉在人工智能中研究感知过程通常包含一组操作。比如，可见景物由传感器编码，并被表示为一个灰度数值矩阵。这些灰度数值由检测器加以处理。检测器搜索主要图像成份，如线段、简单曲线和角度等。这些成份又被处理，方便依据景物表面和形状来推断相关景物三维特征信息。机器视觉前沿研究领域包含实时并行处理、主动式定性视觉、动态和时变视觉、三维景物建模与识别、实时图像压缩传输和复原、多光谱和彩色图象处理与解释等。机器视觉已在机器人装配、卫星图像处理、工业过程监控、飞行器跟踪和制导以及电视实况转播等领域取得极为广泛应用。人工智能与教育-信息技术教育应用第19页第六章人工智能与教育6.2.12智能控制智能控制是驱动智能机器自主地实现其目标过程。智能控制关键在高层控制，即组织级控制。其任务在于对实际环境或过程进行组织，即决议和规划，以实现广义问题求解。已经提出用以结构智能控制系统理论和技术有分级递阶控制理论、分级控制器设计熵方法、智能逐层增高而精度逐层降低原理、教授控制系统、学习控制系统和基于NN控制系统等。当前研究得较多是以下６个方面：智能机器人规划与控制、智能过程规划、智能过程控制、教授控制系统、语音控制以及智能仪器。人工智能与教育-信息技术教育应用第20页第六章人工智能与教育6.2.13智能检索搜索方式:(是否使用启发式信息)启发式搜索、盲目搜索(问题表示方式)状态空间搜索、与/或树搜索搜索策略：宽度优先搜索：沿着树宽度遍历树节点，假如发觉目标，则算法中止。属于盲目搜索。深度优先搜索：沿着树最大深度方向生成节点并与目标节点进行比较，只有当上次访问节点不是目标节点，而且没有其它节点能够生成时候，才转到上次访问节点父节点，然后搜索该节点其它子节点。所以深度优先搜索也称为回溯搜索。它既不是完备，也不是最优。人工智能与教育-信息技术教育应用第21页第六章人工智能与教育迭代加深搜索：对深度优先搜索进行了一定改进，对搜索树深度进行控制，即有界深度优先搜索。不过深度限制值d选取是一个问题，所以试图尝试全部可能深度限制，即在找到目标之前，经过迭代不停增大d以确保完备性和最优性。启发式OR图搜索算法AND-OR图启发式搜索约束满足搜索

人工智能与教育-信息技术教育应用第22页第六章人工智能与教育6.2.14智能代理概念：代表用户或其它程序以主动服务方式完成一组操作机动计算实体。特征：自治性、社会性、反应性、能动性多Agent系统：Agent之间协作、对环境适应基于MAS信息检索系统：自动搜索引擎可自动发觉新信息并对其进行自动分类、自动索引和自动摘要，并能进行含糊检索、概念检索等。人工智能与教育-信息技术教育应用第23页第六章人工智能与教育6.3人工智能教育应用6.3.1人工智能应用概述智能辅助教学系统组成部分：含有教学决议模块、学生模型模块和自然语言接口功效：了解学生学习能力、认知特点和当前知识水平能依据学生不一样特点选择最适当教学内容和教学方法，并可对学生进行有针对性个别指导。允许学生用自然语言与“计算机导师”进行人机对话。教育技术中包括人工智能领域：知识表示和访问、对学生错误自动诊疗、实现智能超媒体教学系统。人工智能与教育-信息技术教育应用第24页第六章人工智能与教育6.3.2智能计算机辅助教育ICAI设计模型：学生统计模块教授系统模块教学模块人机接口界面用户人工智能与教育-信息技术教育应用第25页第六章人工智能与教育ICAI与CAI区分：将教学策略从被教授课程知识中分离，不过从教育计划中分离课程领域知识，需要一个数据结构来组织那些能表示各类问题特征和各课程间相互关系专业知识。智能导师系统：人工智能在教育领域最初应用，结合虚拟现实技术，现在在人机界面方面有了很多改进，同时借助于多代理系统优势，在教学策略方面也有了许多改变。人工智能与教育-信息技术教育应用第26页第六章人工智能与教育智能导师系统实例ADELE智能导师南加利福尼亚大学信息科学学院一研究中心开发，可经过远距离网络对学习者给予指导，主查关于医学方面教学，它采取一个模拟环境促使学生在该环境中处理问题。组成部分：解释引擎、运行在独立窗口逼真角色、会话管理器