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摘要 教育信息化是国民经济和社会信息化的重要组成部分，是实现教育跨越式发展的重要手段。伴随着互联网络的日益发展，智能化与人性化将是数字化教学重要的发展方向。本文选择自适应智能授导系统作为数字化技术辅助教学研究的一个切入点，综合先进的智能方法，在理念与技术应用之间寻找恰当的连接点，从理论功能层面优化完善智能授导的系统构建策略，从具体技术实现的角度提高系统的自适应能力，并最终达到促进学习者知识获取的目的。
【关键词】 智能授导系统；辅助教学；语义Web
中图分类号TP31 文献标识码A 文章编号 1 14- 108（2012）58-01 5-02
计算机辅助教学(CAI)是以对话方式利用多媒体计算机的功能与特点与学生讨论教学内容、安排教学进程和进行教学训练的方法与技术。但是存在交互能力差和缺乏虚拟技术支持、智能性及教学策略等问题。人工智能（AI）是计算机科学、信息论、神经生理学、控制论、心理学、语言学等多种学科互相交叉渗透而发展起来的一门综合性学科。它用人工的方法在机器(计算机)上执行智能行为：感知、理解、学习、判断、推理、规划、设计、求解等。其技术特征主要是具有搜索功能、知识表示能力、一定的推理功能、抽象功能、语音识别功能及模糊信息处理能力。
1 智能授导系统
智能授导系统（ITS）技术是在对计算机辅助教学研究局限性的改革突破中发展起来的，它不仅克服了仅仅关注学生行为的缺陷，还引入了对知识的描述以及智能推理技术，智能授导系统的独特之处是能依据每个学习对象的不同需求而调整教学策略。
ITS从上个世纪80年代提出到至今已有30多年了，几乎涉及人工智能技术的所有问题，而且一直是人工智能技术在教育领域的核心研究之一。比较有代表性的是Peng-Kiat Pek和Kim-Leng Poh应用贝叶斯网络构建的学生模型可以较好的估计出学生的学习兴趣值，从而对学生的学习行为方向进行预测；Dietrich Albert和Cord Hockemeyer通过分析知识空间理论而得出的超文本结构和知识空间在结构上的有很强的相似性，通过对知识空间进行建模，使之适用于网络Web结构模式；Joel Martin和Kurt VanLehn使用贝叶斯网络技术对学生的学习结果进行评估，有效的分析出学生学习过程中的问题和不足；Declan Kelly和Brendan Tangney提出了一种多Agent技术（Multi-Agent System，MAS），通过对个体的个性化学习进行动态建模的智能框架的建构重组，满足了学习者的不同需求。随着国内数字化教学与教育信息化的大趋势，最近几年国内对于该领域的研究发展的相对比较快，而且需要进行综合性的研究，以不断促进智能授导系统的实际应用价值。
2 自适应智能授导系统机制
由于个体学习者基本上是基于资源的自主学习，在教学上的有效组织主要体现在学习资源的组织、传递和共享上，良好的资源组织和个性化资源服务是学习个体最强烈的需求。为了支持个体的自主学习，辅助教学研究十分强调“授导”。“授”即系统地对教学内容的组织和传播，通常反映为学习目标制定、学习材料序列化、学习路径引导以及学习结果评价等方面；而“导”则侧重对学生的具体学习过程提供针对性的学习支持。
2.1 网络智能授导的技术实现
网络辅助教学平台设计者们一直致力于智能授导机制的理论研究和实现，不仅在理论上提出很多模型和设想，而且实践上也有所突破，特别是可以借助计算机网络技术和人工智能技术构建一个更有针对性的、更智能的信息空间，为学习者提供个性化的学习支持。通过调研，网络辅助教学中智能授导的研发技术路线主要是模拟课堂面授的路线、人工智能的技术路线和网络协同进化的路线。
2.2 本体的智能授导机制
根据Brusilovsky提出的关于虚拟校园环境的部件理论知道，当前分布式虚拟环境支撑的网络教学平台大多是围绕内容部件、行为部件、通信部件、管理部件来提供学习者本体的智能授导应用功能。
1）内容部件是辅助教学系统的核心，多由构成课程的多媒体教学材料组成。运用静态超媒体比较容易实现，以一种同有的结构和形式呈现给学习者同样的教学内容。但是会产生由适应性内容所呈现的各种方法与技术问题，例如：附加解释、前提知识解释、比较性解释、解释变体、信息排序等。其实现需依赖于知识表示与呈现技术，特别是知识建模和知识本体的研究；2）行为部件主要功能是需要学生通过“做”的交互方式来完成的自主学习的过程，表现形式多指学习导航、练习、测试、模拟、实验等。其三个主要应用方向是自适应导航、自适应测试和虚拟实验；3）通信部件在智能授导系统中起到媒介作用，主要是支持学生与教师之间、学生相互之间的交流和沟通的通信工具，支持学习社区的协作学习和协同进化；其3个主要应用方向为)针对交互信息的知识发现、学习者智能互助和群体智慧；4）管理部件主要是支持教学过程中必要的管理职能。如学生管理、课程管理等。
2.3 自适应智能授导系统的构建策略
个性化的自适应辅助教学研究已成为现代教学系统应用的一个热点问题，而自适应智能授导系统运用人工智能技术，直接、科学地了解到学习者的个性特点及学习进展情况，灵活调整自身的策略、方案来满足受教育对象的需求。从集成观点出发，自适应智能授导系统首先涉及的是教学理论和思想与计算机技术的交叉。从计算机辅助教学的发展线索出发，网络技术与人工智能方法的应用是计算机辅助教学的必然趋势，但智能授导绝不是在计算机网络通信技术上的简单翻版，其需要进行更为深刻的分析与抽象。总的来看，自适应智能授导系统是一种建立在软件协同基础上的分布式的群体智能，更是一种人机协调的智能。
学习者模型是自适应智能授导系统的核心，而学习者学习过程中存在大量的不确定性因素和不确定性信息，因而成功获取学习者的情况是其它环节正确运行的保障。在学习者模型设计中，我们利用贝叶斯网络的条件概率分布量化知识项之间的组织关系及依赖关系，很好地反映学习者特定领域中的知识结构，当学习者模型中的知识项的状态发生改变时，将引起相关知识项的状态的改变，因而使学习者模型具有一定的预测能力。同时我们选择专门为语义Web设计的本体表示语言OWL语言来描述学习者模型，因为它具有更强大的功能来表示语义，比XML和RDF更容易被机器理解。
我们在辅助教学软件的研究开发中选择了语义Web下的自适应智能授导系统，因为它更多的关注系统各模块的标准化、形式化构建，以及系统间的互操作和知识共享与重用。其目标是使机器能够更好的理解网络上的内容，构建一个基础结构使在网络上运行的智能代理能够进行复杂的活动，对嵌入在基于网络的应用程序中的知识进行显性的描述，从而以智能化的方式来整合信息，提供基于语义的方式来访问网络，以及从文本中进行信息抽取。语义Web技术可以通过对智能授导系统不同模块中嵌入的知识和学习者的交互信息进行共享，从而在一定程度上推动了分布式智能授导系统的开放程度。图1给出了自适应智能授导系统的智能产生流程图。
3 结论
伴随着互联网络的日益发展，我们日常的学习与工作越发依赖数字化的资源与服务，智能化与人性化将是数字化教学重要的发展方向。我们选择了自适应智能授导系统作为数字化技术辅助教学研究的一个切入点，依据网络智能授导系统实现的三条技术路线，从理论框架上阐述了教学辅助平台中常见的智能授导机制，利用人工智能中贝叶斯网络的思想来设计学习者模型来实现适应性和个性化的教学，并选择了语义Web下的自适应智能授导系统来实现辅助教学软件的开发。
参考文献
[1]闵宇锋.浅谈网络教学平台中的智能授导机制[J].科技情报开发与经济，2010.
[2]Brusilovsky P. MILLER P., Course Delivery Systems for the Virtual University.
[3]王晓琳，高丹丹，张际平.语义Web下的智能授导系统[J].远程教育杂志，2009.
[4]王万森.人工智能原理及其应用[M].北京.电子工业出版社，2001.
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