论文题目:学院：计算机与信息学院
专业年级：
学姓号：名：指导教师.职称：
2012年11月25日
目录
目录................................................................................................................................................1一. 人工智能概述............................................................................................................................ 1
1. 人工智能概念....................................................................................................................... 12. 人工智能研究范围................................................................................................................1二. 现代教育技术概述..................................................................................................................... 2
1. 教育技术基本概念................................................................................................................2
2. 现代教育技术的概念及特征................................................................................................. 23. 现代教育技术教学系统的特点............................................................................................. 2
三. 人工智能在教育中的应用类型...................................................................................................2四. 人工智能在现代教育技术中的应用............................................................................................3
1. 智能教学系统....................................................................................................................... 3
2. 机器学习.............................................................................................................................. 3
3. 自然语言理解....................................................................................................................... 3
4. 人工神经网络....................................................................................................................... 4
5. 分布式人工智能(DistributedArtificial Intelligence ，DAI)....................................................... 4
6. 专家系统.............................................................................................................................. 4
五. 人工智能在现代教育技术中的发展方向.................................................................................... 5
参考文献：.....................................................................................................................................5
人工智能在现代教育技术中的应用
摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，以独特的研究对象和广泛的应用前景而引起人们的普遍关注。现代教育技术以计算机为核心的信息技术在教育教学中的理论与技术，运用现代教育理论和技术，通过对教学过程和资源的设计.开发.应用.管理和评价，以实现教学现代化的理论与实践。教育信息化是教育领域全面.深入地运用IT 来促进教育改革的过程，新世纪教育信息化也促进了人工智能的应用。本文论述了人工智能的定义，阐述了人工智能技术应用于教学过程的必然性.必要性和有效性，分析了目前在新世纪教育教学等领域的应用，总结了人工智能在该领域中的研究现状，分析了其发展方向。
关键词：人工智能；现代教育技术；应用
人工智能是指研究.开发用于模拟.延伸和扩展人的智能的理论.方法.技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能又称为智能模拟，是用计算机系统模仿人类的感知.思维.推理等思维活动。它研究和应用的领域包括模式识别.自然语言理解与生成.专家系统.自动程序设计.定理证明.联想与思维的机理.数据智能检索等。
随着现代科技的飞速发展，多媒体计算机在教育领域得到了广泛应用，并对教育.教学过程产生着深刻影响。为了使教学改革能与之相适应，需要引入先进的教学手段，而使用计算机辅助教学系统可以提供理想的教学环境，容易激发学习者的学习积极性和主动性，从而显著提高教学效果。多媒体技术的日益发展以及人工智能技术的结合，必然促进计算机辅助教学系统的进一步发展。
本文针对人工智能的发展前景，阐述了人工智能在教育系统中的具体应用，重点论述人工智能技术对现代教育信息化的重大影响。
一. 人工智能概述
1. 人工智能概念
一般认为，智能是指个体对客观事物进行合理分析.判断及有目的地行动和有效地处理周围环境事宜的综合能力。其包括感知能力.思维能力.行为能力。而人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论.方法和技术。它是在电子学.计算机.自动控制论.信息论.系统论.生理学.心理学.仿生学.语言学.哲学等多种学科的发展基础上诞生的。其基本原理可以简要概括为：
外界信息传感系统主控系统运动动力系统。2. 人工智能研究范围
（1）专家系统
这类系统能向用户提供指定学科领域中专家们的结论，其发展关键在于如何表示和运用这些学科的人类专家们所拥有的知识。专家系统是人工智能领城的一个重要分支，它的研究能对人工智能的应用产生巨大的影响。
（2）自然语言处理
研究用电子计算机模拟人的语言交际过程，使计算机能理解和运用人类社会的自然语言如汉语.英语等，实现人机之间的自然语言通信，以代替人的部分脑力劳动，包括查询资料.解答问题.摘录文献.汇编资料以及一切有关自然语言信息的加工处理。
（3）机器人学
机器人的研制是人工智能的一个重要领域，主要解决规划动作序列。目前已有许多机器人投入应用，主要用于深海.高温.有毒等恶劣的工作环境。
（4）自动程序设计
自动程序设计就是要解决由计算机来编写程序，人们只需告诉计算机想要做什么，并最终由计算机设计产生。此外人工智能的研究领域还有还有感知问题.组合调度问题.从数据库中进行智能检索的问题.对策论问题等等。
二. 现代教育技术概述
1. 教育技术基本概念
教育技术是人类在教育活动中所采用的一切技术手段的总和，包括物化形态的技术和智能形态的技术两大类。教育技术是对学习过程和学习资源进行设计.开发.运用.管理和评估的理论与实践。换句话说，教育技术是教学硬件.软件和教学方法组成的系统。
2. 现代教育技术的概念及特征
现代教育技术以信息技术为主要依托，即涵盖信息技术的教育技术手段组成的系统称之为现代教育技术。教育.教学过程实质上是信息的产生.选择.存储.传输.转换和分配的过程，而信息技术正是指用于上述一系列过程的各种先进技术的应用，包括微电子技术.多媒体技术.计算机技术.计算机网络技术和远距离通讯技术等方面。把这些技术引入到教育.教学过程中，可以大大提高信息处理的能力，即大大提高教与学的效率。
3. 现代教育技术教学系统的特点
从教学规律看，现代教育技术克服了传统教学知识结构线性的缺陷，具有信息呈现多形式.非线性网络结构的特点，符合现代教育认知规律。从教学模式看，现代教育技术教学系统既是一个可以进行个别化自主学习的教学环境与系统，同时又是能够形成相互协作的教学环境与系统。从教学内容看，应用现代教育技术教学系统改变了传统教学方式，使学生占有的时空不断扩大。而传统教学方式则依靠文字教材和教师的课堂讲课，强调教学过程由近及远.由浅入深.由具体到抽象的原则。从教学手段看，现代教育技术的教学系统主要是指多媒体教学系统，多媒体教学系统强调以计算机为中心的多媒体群的作用，使得教学过程与教学效果达到最优化状态。学生在整个学习过程中，充分利用学生的视觉与听觉功能，对大脑产生多重刺激作用，从而使得学习效果显著提高。
三. 人工智能在教育中的应用类型
人工智能在教育中的应用类型：
（1）.学习人工智能
把人工智能作为学习对象，内容包括人工智能的基础知识.基本技能及其对社会的影响等。
（2）.用人工智能来进行学习
学生把人工智能技术与工具作为学习工具，主要包括用人工智能来处理信息。
（3）.从人工智能学习
教师把人工智能作为一种辅助的教学工具来辅助教学.辅助测试.辅助备课.管理教学等工作。
四. 人工智能在现代教育技术中的应用
1. 智能教学系统
智能教学系统是一种借助人工智能技术,让计算机扮演教师的角色实施个别化教学,向不同需求.不同特征的学习者传授知识.提供指导的适应性教学系统。
智能教学系统产生可以追溯到上世纪60年代的程序教学(ProgrammedInstruction,PI),随后出现的基于计算机的训练(CBT)和计算机辅助教学(CAI)。CBT 和CAI 在一定程度上有助于学生的学习,但都没有提供“一个学生对应”的教学方式,其主要原因在于“传统的CAI 中的教学信息是按预置的教学流程提供给学生的”。换言之,传统的CBT 和CAI 的不足之处在于:系统不了解学生的认知风格和认知水平,不了解学生当前的知识状态,当学生有学习困难时不能诊断原因并提出针对性的指导意见,也不能根据学生的认知风格和认知水平提供个性化的学习材料。
（1）.智能教学系统的特征
智能教学系统能够了解学生的学习情况并且根据该学习情况能进行针对性的教学，同时智能教学系统可以用自然语言和学生交互，方便与学生的交流
（2）.智能教学系统的框架
首先，必须有知识领域，即专家模型(ExpertModel)或专家知识,它主要解决教什么的问题(Whatto teach),包含了系统试图教授给学生的知识。
其次，还必须有学习者知识，即学生模型(StudentModel),它主要解决教谁的问题(Whomto teach),即指明学生已知道什么和不知道什么以及学生的认知特点。
最后，还必须有教学策略知识看，即导师模型(TutorModel)或教师模型,它要解决怎么教的问题(Howto teach), 主要提供有针对性的教学策略
2. 机器学习
机器学习是要使计算机能够模仿人的学习行为，自动通过学习来获取知识和技巧，其研究综合应用了心理学.生物学.神经生理学.逻辑学.模糊数学和计算机科学等多个学科。机器学习的方法与技术有机械学习.示教学习.类比学习.示例学习.解释学习.归纳学习和基于神经网络的学习等，近年来，知识发现和数据挖掘是发展最快的机器学习技术。机器学习（自动获取新的事实及新的推理算法）是使计算机具有智能的根本途径，对机器学习的研究有助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。算机技术的进步和机器学习研究的深入，机器学习系统的性能大大提高，各种学习算法的应用范围不断扩大，例如将连接学习用于图文识别，归纳学习.分析学习用于专家系统等，大大推动了在教育中的应用，例如在建构适应性教学系统中，用机器学习与朴素的贝叶斯分类器动态了解学生的学习偏好，有较高的准确率。基于案例的推理（case-basedeasoning，CBR）是一种新兴的机器学习和推理方法，其核心思想是重用过去人们解决问题的经验解决新问题，在计算机辅助教育方面，已经出现了基于CBR 的图形仿真教育系统，并且，针对个体特征的教育教学方法研究也有所突破。另外，数据挖掘和知识发现在生物医学.金融管理.商业销售等领域的成功应用，不仅给机器学习注入新的生机，也为机器学习在教育中的应用提供了新的前景。
3. 自然语言理解
自然语言理解就是研究如何让计算机理解人类的自然语言，以实现用自然语言与计算机之间的交流。一个能够理解自然语言信息的计算机系统看起来就像一个人一样需要有上下文知识以及根据这些上下文知识和信息用信息发生
器进行推理的过程。自然语言理解包括口语理解和书面理解两大任务，其功能为：回答问题，计算机能正确地回答用自然语言提出的问题；文摘生成，计算机能根据输入的文本产生摘要；释义，计算机能用不同的词语和句型来复述输入的自然语言信息；翻译，计算机能把一种语言翻译成另外一种语言。由于创造和使用自然语言是人类高度智能的表现，因此对自然语言处理的研究也有助于揭开人类高度智能的奥秘，深化对语言能力和思维本质的认识。自然语言理解最早的研究领域是机器翻译，随着应用研究的广泛开展，也为机器人和专家系统的知识获取提供了新的途径，例如由MIT 研制的指挥机器人的自然语言理解系统SHRDLU 就可以接收自然语言，进行人机对话，回答关于桌面上积木世界中的各种问题。
同时，对自然语言理解的研究也促进了计算机辅助语言教学和计算机语言设计等方面的发展，例如“希赛可”网络智能英语学习系统，这个基于网络的“人-机”语境的建立，突破了普通英语教师和传统的单机的多媒体教学软件所能具备能力限制，也比建立于网络的“人-人”语境更具灵活性，可以为远程学习者提供良好的英语学习支持，在国内第一次系统地将用自然语言进行的人机对话系统应用在计算机辅助外语教学上，在国际上也是一种创新。
4. 人工神经网络
人工神经网络就是在对大脑的生理研究的基础上，用模拟生物神经元的某些基本功能的元件（即人工神经元），按各种不同的联结方式组织起来的一个网络，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某个方面的功能，例如可以用于模仿视觉.模式识别.声音信号处理.控制.故障诊断等领域，人工神经元是人工神经网络的基本单元。人工神经网络有两种基本结构：递归（反馈）网络和多层（前馈）网络，两种主要学习算法：有指导式学习和非指导式学习。人工神经网络从模拟人类大脑神经网络的结构和行为出发，具有大模并行.分布式存储和处理.自组织.自适应和自学习能力，特别适合于处理需要同时考虑许多因素和条件的.不精确和模糊的信息处理问题，这使人工神经网络具有更大的发展潜能，目前已经开发和应用的人工神经网络模型有30多种。
人工神经网络在教育中的应用大多是与教学专家系统相结合，以此来改进教学专家系统的性能，提高智能性，使其在教学过程中对突发问题具有更好的应对能力。人工神经网络在学校管理中也得到应用，例如采用误差反传算法（BP）的多层感知器已应用于高校管理之中。
5. 分布式人工智能(DistributedArtificial Intelligence ，DAI)
分布式人工智能是分布式计算与人工智能结合的结果，研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型，主要研究问题是各Agent 之间的合作与对话，包括分布式问题求解和多Agent 系统两个领域。分布式人工智能系统一般由多个Agent 组成，每个Agent 又是一个半自治系统，Agent之间及Agent 与环境之间进行并发活动并进行交互来完成问题求解。由于分布式人工智能系统具有并行.分布.开放.协作和容错等优点，在资源.时空和功能上克服了单智能系统的局限性，因此获得了广泛的应用。
分布式人工智能中的Agent 和多Agent 技术在教学中的应用逐渐受到关注。在教学中引入Agent 可以有效地提高教学系统的智能性，创造良好的学习情境，并能激发学习者的学习兴趣，进行个性化教育。目前，Agent 和多Agent 技术多用于远程智能教学系统，通过利用其分布性.自主性和社会性等特点，提高网络教学系统的智能性，使教学资源得到充分利用，并可实现对学习者的学习行为进行动态跟踪，为学习者的网络学习创造合作性的学习环境。在网络教学软件中应用Agent 技术的一个典型是美国南加利福尼亚大学（USC）开发的教学代理Adele（Agentfor Distance Education -Light Edition）。Agent技术在网络教学软件中取得的良好效果，促进了研究者对分布式人工智能在教育中的应用研究。
6. 专家系统
专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它使用人工智能技术，根据某个领域中一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。专家系统主要组成部分为：知识库，用于存储某领域专家系统的专门知识；综合数据库，用于存储领域或问题的初始数据和推理过程中得到的中间数据或信息；推理机，用于记忆所采用的规则和控制策略的程序，使整个专家系统能够以逻辑方式协调地工作；解释器，向用户解释专家系统的行为；接口，使用户与专家系统进行对话。近几十年来，专家系统迅速
发展，是人工智能中最活跃.最有成效的一个研究领域，广泛用于医疗诊断.地质勘探.军事.石油化工.文化教育等领域。
目前，专家系统在教育中的应用最为广泛与活跃。专家系统的特点通常表现为计划系统或诊断系统。计划系统往前走，从一个给定系统状态指向最终状态。如计划系统中可以输入有关的课堂目标和学科内容，它可以制定出一个课堂大纲，写出一份教案，甚至有可能开发一堂样板课，而诊断系统是往后走，从一个给定系统陈述查找原因或对其进行分析，例如，一个诊断系统可能以一堂CBI 课为例，输入学生课堂表现资料，分析为什么课堂的某一部分效果不佳。在开发专家计划系统支持教学系统开发（ISD）程序的领域中最有名的是梅里尔（Merrill）的教学设计专家系统（IDExpert）。
目前，在教育中，专家系统的开发和应用更多的集中于远程教育，为现代远程教育的智能化提供了有力的技术支撑。基于专家系统构造的智能化远程教育系统具有以下几个方面的功能：具备某学科或领域的专门知识，能生成自己的提问和应答；能够分析学生的特征，评价和记录学生的学习情况，诊断学生学习过程中的错误并进行补救教学；可以选择不同的教学方法实现以学生为主体的个别化教学。[8]目前应用于远程教育的专家系统有智能决策专家系统.智能答疑专家系统.网络教学资源专家系统.智能导学系统和智能网络组卷系统等。
五. 人工智能在现代教育技术中的发展方向
综上所述，科学技术的发展推动了人工智能技术在教育中应用的广度和深度。从人工智能的应用趋势来看，人工智能在教育中应用的扩展可以通过以下三个方面进行：一是人工智能与其他先进信息技术结合。人工智能已经与多媒体技术.网络技术.数据库技术等有效的融合，为提高学习效率和效度提供了有力的技术支持，而引起教育技术界广泛关注。例如人工智能技术通过与多媒体技术相结合，可以提高智能教学系统的教学效果；与网络通讯技术相结合，可以提高和改进远程教育的智能性。二是人工智能应用研究领域间的集成。
人工智能应用研究领域之间并不是彼此独立，而是相互促进，相互完善，它们可以通过集成扩展彼此的功能和应用能力。例如自然语言理解与专家系统.机器人的集成，为专家系统和机器人提供了新的知识获取途径。三是人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸与扩展，这些新领域有分布式人工智能与Agent. 计算智能与进化计算.数据挖掘与知识发现以及人工生命等，这些发展与应用蕴藏着巨大潜能，必将对教育产生重要的影响。技术发展不断发挥着引导教育技术研究的作用，一种新兴技术的出现总是会掀起相应的研究热潮,引发对技术在教育中应用的探讨.评价以及与传统技术的对比。人工智能为一门交叉的前沿学科，虽然在基本理论和方法等方面存在着争论，但从其研究成果与应用效果来看，有着广阔的应用前景，值得进一步的开发和利用。
参考文献：
[1]任友群.技术支撑的教与学及其理论基础[M].上海:上海教育出版社,2007.42-43.
[2]朱铭琳.简论人工智能的发展前景.山西：运城学院，2003.
[3]马颖峰,肖晓飞.AI教育应用研究的回顾与反思一一我国教育技术界十年AI应用研究回眸[J].现代教育技术,2006.76-79.
论文题目:学院：计算机与信息学院
专业年级：
学姓号：名：指导教师.职称：
2012年11月25日
目录
目录................................................................................................................................................1一. 人工智能概述............................................................................................................................ 1
1. 人工智能概念....................................................................................................................... 12. 人工智能研究范围................................................................................................................1二. 现代教育技术概述..................................................................................................................... 2
1. 教育技术基本概念................................................................................................................2
2. 现代教育技术的概念及特征................................................................................................. 23. 现代教育技术教学系统的特点............................................................................................. 2
三. 人工智能在教育中的应用类型...................................................................................................2四. 人工智能在现代教育技术中的应用............................................................................................3
1. 智能教学系统....................................................................................................................... 3
2. 机器学习.............................................................................................................................. 3
3. 自然语言理解....................................................................................................................... 3
4. 人工神经网络....................................................................................................................... 4
5. 分布式人工智能(DistributedArtificial Intelligence ，DAI)....................................................... 4
6. 专家系统.............................................................................................................................. 4
五. 人工智能在现代教育技术中的发展方向.................................................................................... 5
参考文献：.....................................................................................................................................5
人工智能在现代教育技术中的应用
摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，以独特的研究对象和广泛的应用前景而引起人们的普遍关注。现代教育技术以计算机为核心的信息技术在教育教学中的理论与技术，运用现代教育理论和技术，通过对教学过程和资源的设计.开发.应用.管理和评价，以实现教学现代化的理论与实践。教育信息化是教育领域全面.深入地运用IT 来促进教育改革的过程，新世纪教育信息化也促进了人工智能的应用。本文论述了人工智能的定义，阐述了人工智能技术应用于教学过程的必然性.必要性和有效性，分析了目前在新世纪教育教学等领域的应用，总结了人工智能在该领域中的研究现状，分析了其发展方向。
关键词：人工智能；现代教育技术；应用
人工智能是指研究.开发用于模拟.延伸和扩展人的智能的理论.方法.技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能又称为智能模拟，是用计算机系统模仿人类的感知.思维.推理等思维活动。它研究和应用的领域包括模式识别.自然语言理解与生成.专家系统.自动程序设计.定理证明.联想与思维的机理.数据智能检索等。
随着现代科技的飞速发展，多媒体计算机在教育领域得到了广泛应用，并对教育.教学过程产生着深刻影响。为了使教学改革能与之相适应，需要引入先进的教学手段，而使用计算机辅助教学系统可以提供理想的教学环境，容易激发学习者的学习积极性和主动性，从而显著提高教学效果。多媒体技术的日益发展以及人工智能技术的结合，必然促进计算机辅助教学系统的进一步发展。
本文针对人工智能的发展前景，阐述了人工智能在教育系统中的具体应用，重点论述人工智能技术对现代教育信息化的重大影响。
一. 人工智能概述
1. 人工智能概念
一般认为，智能是指个体对客观事物进行合理分析.判断及有目的地行动和有效地处理周围环境事宜的综合能力。其包括感知能力.思维能力.行为能力。而人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论.方法和技术。它是在电子学.计算机.自动控制论.信息论.系统论.生理学.心理学.仿生学.语言学.哲学等多种学科的发展基础上诞生的。其基本原理可以简要概括为：
外界信息传感系统主控系统运动动力系统。2. 人工智能研究范围
（1）专家系统
这类系统能向用户提供指定学科领域中专家们的结论，其发展关键在于如何表示和运用这些学科的人类专家们所拥有的知识。专家系统是人工智能领城的一个重要分支，它的研究能对人工智能的应用产生巨大的影响。
（2）自然语言处理
研究用电子计算机模拟人的语言交际过程，使计算机能理解和运用人类社会的自然语言如汉语.英语等，实现人机之间的自然语言通信，以代替人的部分脑力劳动，包括查询资料.解答问题.摘录文献.汇编资料以及一切有关自然语言信息的加工处理。
（3）机器人学
机器人的研制是人工智能的一个重要领域，主要解决规划动作序列。目前已有许多机器人投入应用，主要用于深海.高温.有毒等恶劣的工作环境。
（4）自动程序设计
自动程序设计就是要解决由计算机来编写程序，人们只需告诉计算机想要做什么，并最终由计算机设计产生。此外人工智能的研究领域还有还有感知问题.组合调度问题.从数据库中进行智能检索的问题.对策论问题等等。
二. 现代教育技术概述
1. 教育技术基本概念
教育技术是人类在教育活动中所采用的一切技术手段的总和，包括物化形态的技术和智能形态的技术两大类。教育技术是对学习过程和学习资源进行设计.开发.运用.管理和评估的理论与实践。换句话说，教育技术是教学硬件.软件和教学方法组成的系统。
2. 现代教育技术的概念及特征
现代教育技术以信息技术为主要依托，即涵盖信息技术的教育技术手段组成的系统称之为现代教育技术。教育.教学过程实质上是信息的产生.选择.存储.传输.转换和分配的过程，而信息技术正是指用于上述一系列过程的各种先进技术的应用，包括微电子技术.多媒体技术.计算机技术.计算机网络技术和远距离通讯技术等方面。把这些技术引入到教育.教学过程中，可以大大提高信息处理的能力，即大大提高教与学的效率。
3. 现代教育技术教学系统的特点
从教学规律看，现代教育技术克服了传统教学知识结构线性的缺陷，具有信息呈现多形式.非线性网络结构的特点，符合现代教育认知规律。从教学模式看，现代教育技术教学系统既是一个可以进行个别化自主学习的教学环境与系统，同时又是能够形成相互协作的教学环境与系统。从教学内容看，应用现代教育技术教学系统改变了传统教学方式，使学生占有的时空不断扩大。而传统教学方式则依靠文字教材和教师的课堂讲课，强调教学过程由近及远.由浅入深.由具体到抽象的原则。从教学手段看，现代教育技术的教学系统主要是指多媒体教学系统，多媒体教学系统强调以计算机为中心的多媒体群的作用，使得教学过程与教学效果达到最优化状态。学生在整个学习过程中，充分利用学生的视觉与听觉功能，对大脑产生多重刺激作用，从而使得学习效果显著提高。
三. 人工智能在教育中的应用类型
人工智能在教育中的应用类型：
（1）.学习人工智能
把人工智能作为学习对象，内容包括人工智能的基础知识.基本技能及其对社会的影响等。
（2）.用人工智能来进行学习
学生把人工智能技术与工具作为学习工具，主要包括用人工智能来处理信息。
（3）.从人工智能学习
教师把人工智能作为一种辅助的教学工具来辅助教学.辅助测试.辅助备课.管理教学等工作。
四. 人工智能在现代教育技术中的应用
1. 智能教学系统
智能教学系统是一种借助人工智能技术,让计算机扮演教师的角色实施个别化教学,向不同需求.不同特征的学习者传授知识.提供指导的适应性教学系统。
智能教学系统产生可以追溯到上世纪60年代的程序教学(ProgrammedInstruction,PI),随后出现的基于计算机的训练(CBT)和计算机辅助教学(CAI)。CBT 和CAI 在一定程度上有助于学生的学习,但都没有提供“一个学生对应”的教学方式,其主要原因在于“传统的CAI 中的教学信息是按预置的教学流程提供给学生的”。换言之,传统的CBT 和CAI 的不足之处在于:系统不了解学生的认知风格和认知水平,不了解学生当前的知识状态,当学生有学习困难时不能诊断原因并提出针对性的指导意见,也不能根据学生的认知风格和认知水平提供个性化的学习材料。
（1）.智能教学系统的特征
智能教学系统能够了解学生的学习情况并且根据该学习情况能进行针对性的教学，同时智能教学系统可以用自然语言和学生交互，方便与学生的交流
（2）.智能教学系统的框架
首先，必须有知识领域，即专家模型(ExpertModel)或专家知识,它主要解决教什么的问题(Whatto teach),包含了系统试图教授给学生的知识。
其次，还必须有学习者知识，即学生模型(StudentModel),它主要解决教谁的问题(Whomto teach),即指明学生已知道什么和不知道什么以及学生的认知特点。
最后，还必须有教学策略知识看，即导师模型(TutorModel)或教师模型,它要解决怎么教的问题(Howto teach), 主要提供有针对性的教学策略
2. 机器学习
机器学习是要使计算机能够模仿人的学习行为，自动通过学习来获取知识和技巧，其研究综合应用了心理学.生物学.神经生理学.逻辑学.模糊数学和计算机科学等多个学科。机器学习的方法与技术有机械学习.示教学习.类比学习.示例学习.解释学习.归纳学习和基于神经网络的学习等，近年来，知识发现和数据挖掘是发展最快的机器学习技术。机器学习（自动获取新的事实及新的推理算法）是使计算机具有智能的根本途径，对机器学习的研究有助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。算机技术的进步和机器学习研究的深入，机器学习系统的性能大大提高，各种学习算法的应用范围不断扩大，例如将连接学习用于图文识别，归纳学习.分析学习用于专家系统等，大大推动了在教育中的应用，例如在建构适应性教学系统中，用机器学习与朴素的贝叶斯分类器动态了解学生的学习偏好，有较高的准确率。基于案例的推理（case-basedeasoning，CBR）是一种新兴的机器学习和推理方法，其核心思想是重用过去人们解决问题的经验解决新问题，在计算机辅助教育方面，已经出现了基于CBR 的图形仿真教育系统，并且，针对个体特征的教育教学方法研究也有所突破。另外，数据挖掘和知识发现在生物医学.金融管理.商业销售等领域的成功应用，不仅给机器学习注入新的生机，也为机器学习在教育中的应用提供了新的前景。
3. 自然语言理解
自然语言理解就是研究如何让计算机理解人类的自然语言，以实现用自然语言与计算机之间的交流。一个能够理解自然语言信息的计算机系统看起来就像一个人一样需要有上下文知识以及根据这些上下文知识和信息用信息发生
器进行推理的过程。自然语言理解包括口语理解和书面理解两大任务，其功能为：回答问题，计算机能正确地回答用自然语言提出的问题；文摘生成，计算机能根据输入的文本产生摘要；释义，计算机能用不同的词语和句型来复述输入的自然语言信息；翻译，计算机能把一种语言翻译成另外一种语言。由于创造和使用自然语言是人类高度智能的表现，因此对自然语言处理的研究也有助于揭开人类高度智能的奥秘，深化对语言能力和思维本质的认识。自然语言理解最早的研究领域是机器翻译，随着应用研究的广泛开展，也为机器人和专家系统的知识获取提供了新的途径，例如由MIT 研制的指挥机器人的自然语言理解系统SHRDLU 就可以接收自然语言，进行人机对话，回答关于桌面上积木世界中的各种问题。
同时，对自然语言理解的研究也促进了计算机辅助语言教学和计算机语言设计等方面的发展，例如“希赛可”网络智能英语学习系统，这个基于网络的“人-机”语境的建立，突破了普通英语教师和传统的单机的多媒体教学软件所能具备能力限制，也比建立于网络的“人-人”语境更具灵活性，可以为远程学习者提供良好的英语学习支持，在国内第一次系统地将用自然语言进行的人机对话系统应用在计算机辅助外语教学上，在国际上也是一种创新。
4. 人工神经网络
人工神经网络就是在对大脑的生理研究的基础上，用模拟生物神经元的某些基本功能的元件（即人工神经元），按各种不同的联结方式组织起来的一个网络，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某个方面的功能，例如可以用于模仿视觉.模式识别.声音信号处理.控制.故障诊断等领域，人工神经元是人工神经网络的基本单元。人工神经网络有两种基本结构：递归（反馈）网络和多层（前馈）网络，两种主要学习算法：有指导式学习和非指导式学习。人工神经网络从模拟人类大脑神经网络的结构和行为出发，具有大模并行.分布式存储和处理.自组织.自适应和自学习能力，特别适合于处理需要同时考虑许多因素和条件的.不精确和模糊的信息处理问题，这使人工神经网络具有更大的发展潜能，目前已经开发和应用的人工神经网络模型有30多种。
人工神经网络在教育中的应用大多是与教学专家系统相结合，以此来改进教学专家系统的性能，提高智能性，使其在教学过程中对突发问题具有更好的应对能力。人工神经网络在学校管理中也得到应用，例如采用误差反传算法（BP）的多层感知器已应用于高校管理之中。
5. 分布式人工智能(DistributedArtificial Intelligence ，DAI)
分布式人工智能是分布式计算与人工智能结合的结果，研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型，主要研究问题是各Agent 之间的合作与对话，包括分布式问题求解和多Agent 系统两个领域。分布式人工智能系统一般由多个Agent 组成，每个Agent 又是一个半自治系统，Agent之间及Agent 与环境之间进行并发活动并进行交互来完成问题求解。由于分布式人工智能系统具有并行.分布.开放.协作和容错等优点，在资源.时空和功能上克服了单智能系统的局限性，因此获得了广泛的应用。
分布式人工智能中的Agent 和多Agent 技术在教学中的应用逐渐受到关注。在教学中引入Agent 可以有效地提高教学系统的智能性，创造良好的学习情境，并能激发学习者的学习兴趣，进行个性化教育。目前，Agent 和多Agent 技术多用于远程智能教学系统，通过利用其分布性.自主性和社会性等特点，提高网络教学系统的智能性，使教学资源得到充分利用，并可实现对学习者的学习行为进行动态跟踪，为学习者的网络学习创造合作性的学习环境。在网络教学软件中应用Agent 技术的一个典型是美国南加利福尼亚大学（USC）开发的教学代理Adele（Agentfor Distance Education -Light Edition）。Agent技术在网络教学软件中取得的良好效果，促进了研究者对分布式人工智能在教育中的应用研究。
6. 专家系统
专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它使用人工智能技术，根据某个领域中一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。专家系统主要组成部分为：知识库，用于存储某领域专家系统的专门知识；综合数据库，用于存储领域或问题的初始数据和推理过程中得到的中间数据或信息；推理机，用于记忆所采用的规则和控制策略的程序，使整个专家系统能够以逻辑方式协调地工作；解释器，向用户解释专家系统的行为；接口，使用户与专家系统进行对话。近几十年来，专家系统迅速
发展，是人工智能中最活跃.最有成效的一个研究领域，广泛用于医疗诊断.地质勘探.军事.石油化工.文化教育等领域。
目前，专家系统在教育中的应用最为广泛与活跃。专家系统的特点通常表现为计划系统或诊断系统。计划系统往前走，从一个给定系统状态指向最终状态。如计划系统中可以输入有关的课堂目标和学科内容，它可以制定出一个课堂大纲，写出一份教案，甚至有可能开发一堂样板课，而诊断系统是往后走，从一个给定系统陈述查找原因或对其进行分析，例如，一个诊断系统可能以一堂CBI 课为例，输入学生课堂表现资料，分析为什么课堂的某一部分效果不佳。在开发专家计划系统支持教学系统开发（ISD）程序的领域中最有名的是梅里尔（Merrill）的教学设计专家系统（IDExpert）。
目前，在教育中，专家系统的开发和应用更多的集中于远程教育，为现代远程教育的智能化提供了有力的技术支撑。基于专家系统构造的智能化远程教育系统具有以下几个方面的功能：具备某学科或领域的专门知识，能生成自己的提问和应答；能够分析学生的特征，评价和记录学生的学习情况，诊断学生学习过程中的错误并进行补救教学；可以选择不同的教学方法实现以学生为主体的个别化教学。[8]目前应用于远程教育的专家系统有智能决策专家系统.智能答疑专家系统.网络教学资源专家系统.智能导学系统和智能网络组卷系统等。
五. 人工智能在现代教育技术中的发展方向
综上所述，科学技术的发展推动了人工智能技术在教育中应用的广度和深度。从人工智能的应用趋势来看，人工智能在教育中应用的扩展可以通过以下三个方面进行：一是人工智能与其他先进信息技术结合。人工智能已经与多媒体技术.网络技术.数据库技术等有效的融合，为提高学习效率和效度提供了有力的技术支持，而引起教育技术界广泛关注。例如人工智能技术通过与多媒体技术相结合，可以提高智能教学系统的教学效果；与网络通讯技术相结合，可以提高和改进远程教育的智能性。二是人工智能应用研究领域间的集成。
人工智能应用研究领域之间并不是彼此独立，而是相互促进，相互完善，它们可以通过集成扩展彼此的功能和应用能力。例如自然语言理解与专家系统.机器人的集成，为专家系统和机器人提供了新的知识获取途径。三是人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸与扩展，这些新领域有分布式人工智能与Agent. 计算智能与进化计算.数据挖掘与知识发现以及人工生命等，这些发展与应用蕴藏着巨大潜能，必将对教育产生重要的影响。技术发展不断发挥着引导教育技术研究的作用，一种新兴技术的出现总是会掀起相应的研究热潮,引发对技术在教育中应用的探讨.评价以及与传统技术的对比。人工智能为一门交叉的前沿学科，虽然在基本理论和方法等方面存在着争论，但从其研究成果与应用效果来看，有着广阔的应用前景，值得进一步的开发和利用。
参考文献：
[1]任友群.技术支撑的教与学及其理论基础[M].上海:上海教育出版社,2007.42-43.
[2]朱铭琳.简论人工智能的发展前景.山西：运城学院，2003.
[3]马颖峰,肖晓飞.AI教育应用研究的回顾与反思一一我国教育技术界十年AI应用研究回眸[J].现代教育技术,2006.76-79.