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【摘要】應用人工智能及決策支持技術，結合網絡環境，開發基于人工智能的計算機輔助教學系統，研究學生學習思維的特征和過程，尋求學習知識的模式，使學生獲得個別化自適應學習的方法，真正做到因人施教，從而使學生學得更快、更有效，為學生營造一個適合個體特征的學習環境；與此同時解決現有教育軟件針對性不強的問題，提高計算機輔助教學系統“智能化”水平，并根據學生的知識基礎、能力基礎和學習歷史有針對性地組合學習菜單，提供合適的學習方法和訓練策略，幫助學生學習。

【關鍵詞】“互聯網+”;人工智能;實驗教學

輔助系統目前實驗輔助教學系統缺乏開放性、人機交互能力、教師與學生的互動及智能性；智能實驗輔助教學系統利用“互聯網+”信息，采用人工智能的專家系統（ExpertSystem）和決策支持系統（DecisionSupportSystem，DSS）相結合，使決策支持系統無法表示復雜決策過程的局限性的缺陷，通過兩者的結合將定性、定量分析有機結合，可以使實驗數學輔助系統更具有智能性。但是人工智能“知識庫”具有“瓶頸”問題，雖然專家系統能夠有效地解決實際問題，但是知識表達較困難、知識的系統整理和邏輯思維表達也很困難，這就使知識獲取受到極大的限制，所以如何解決這個困難，使輔助系統更智能化本課題有必要進一步研究。

一、國內外研究現狀述評

國內關于人工智能教育教學應用的理論研究和技術開發研究較多，而實踐應用研究則相對偏少。有關智能實驗輔助教學系統對于適應性學習支持的研究還不夠深入；構建真實的智能教學環境相關研究國內還較少，亟待我們在以后的研究中加以改進[1]。國外技術現狀1971年首次提出自適應考試CAT（ComputerAdaptiveTest）[2]，在以后幾年中得到了廣泛的應用，隨著支持網上教學平臺系統的出現，互聯網已經沖破了時間和地域的限制，通過計算機和網絡技術把教學內容傳遞到相隔一定距離的個人或分散在不同地域和群體，如美國NTU遠程教育是著名的教程教育機構，它實現了“遠程教育”、“網絡培訓”和“在線學習”。[3]

二、“互聯網+”智能化實驗教學輔助系統的主內容

智能化成績考核：自動組卷，尤其對主觀題根據難易進行組卷；在考核方面可以查看成績，對學生操作錯誤有分析過程，并給出正確的答案，對所有成績進行分數排序，可以進行作業提交與批閱等。提供人工判卷功能：除系統能自動判卷，教師根據實際情況也可以對學生考核在網上進行人工打分，最后將成績自動上傳并存儲在數據庫中。隨時更新數據庫及在線出題功能：教師可以根據教學任務和要求，補充及修改題庫，對非本專業知識的考核提供在線出題，以滿足不同任課教師的需求。智能化監控：教師可以監控每個學生的實驗情況，發現問題通過屏幕對話交流，如對違紀、缺考等學生進行監控。智能考勤：對學生出勤進行考核。

三、技術要求

應用上采用“互聯網+”人工智能相結合，人工智能主要是專家系統和決策支持，其中人工智能“知識庫”是整個課題知識點應用中心，知識提取的主要任務就是構建知識圖以及生成圖結點間的關系，本課題將重點選取簡單、有效、擴展性良好的方法，另外在知識圖的結點和邊上附加合適的權重對于上層應用至關重要。推理機的設計也是本課題的難點之一，找到一個切實有效的推理算法是解決問題的關鍵，本系統采用加權不確定性推理，用加權因子表示證據的相對重要性，根據證據的可靠情況實時地修正知識的可信度值，可以提高不確定性推理的準確度。

四、系統總體設計

首先確定系統整體功能模塊，如成績考核模塊、作業模塊等，然后設計環境方案，采用B/S結構進行系統設計，多層次B/S結構是目前很有優勢并且具有先進的Internet構建技術，它特別適用于構建Internet的應用系統，無論從性能、可擴展性及成本都是首選，最后是網絡設計方案，系統程序安裝在指定服務器上，用戶在客戶端訪問WEB服務器，完成自己相應工作，遠程用戶可以通過Internet訪問WEB服務器，完成所需要的所有操作。1、數據庫設計。開發數據庫是非常重要的，可以用DB2，因為它適用于所有平臺，雖然價格最高，但有可伸縮性、并行性及安全性。同時可以在后期實現各個信息系統之間的掛接。

與以往的輔助教學系統不同，它增加了軟件的智能化，通過人工智能的推理機進行知識選擇、判斷、處理，能自動生成各種問題與練習，能診斷學生錯誤，分析原因并采取糾正措施。利用“互聯網+”人工智能實現智能化課堂教學管理，使教學質量提高，增加學生學習興趣，教師授課方式發生歷史性轉變。

參考文獻

[1]徐鵬.國內人工智能教育應用研究現狀與反思.現代遠距離教育[J].2009年第5期總第125期.

[2]高曉康.計算機輔助測試技術及其應用.計算機自動測量與控制[J].2001年9月（5）

[3]郭婷婷.無限的學習空間--------記美國NTU的遠程教育[J].中關村[J].2003年第06期

作者:金艷 單位:長春醫學高等?？茖W校