第六章人工智能与教育信息技术教育应用

信息技术教育运用第六章人工智能与教育本章主要知识点：人工智能技术的概念、开展史、分类人工智能的研讨领域智能计算机辅助教育系统的设计模型第六章人工智能与教育6.1人工智能概述6.1.1概念：主要研讨用人工的方法和技术，模拟、延伸和扩展人的智能,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〕构成期第三个阶段〔1970～〕开展期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根底，经过推理进展问题求解。也即所谓的传统人工智能。计算智能是以数据为根底，经过训练建立联络，进展问题求解。人工神经网络、遗传算法、模糊系统、进化程序设计、人工生命等都可以包括在计算智能。第六章人工智能与教育6.1.4IDSS(智能决策支持系统)胜利实例东海渔业资源评价专家系统

以卫星遥感渔业分析技术、海洋渔业效力地理信息系统技术和渔情分析专家系统技术为支撑的海洋渔业遥感信息与资源评价效力系统。第六章人工智能与教育2.工商行固定资产贷款风险决策系统

本系统是一个交互式系统，即在决策过程中向用户提出一些需求以数字回答的问题，界面简约、友好。在人机对话过程中，系统需求用户以数值方式输入一些供决策用的参数，如企业运营者素质评价，经济实力，资金构造，经济效益，开展前景，信誉等级系数，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，保证贷款方式，信誉贷款方式，以及贷款形状等。系统根据用户提供的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，并结合企业的信誉等级，给出评价图表，最后给出贷款与否的建议。第六章人工智能与教育6.2人工智能的研讨领域6.2.1人工智能框架图第六章人工智能与教育6.2.2问题求解求解难题的下棋〔如国际象棋〕程序把各种数学公式符号汇编在一同，其性能到达很高的程度，并正在为许多科学家和工程师所运用。有些程序甚至还可以用阅历来改善其性能。第六章人工智能与教育6.2.3逻辑推理与定理证明逻辑推理是人工智能研讨中最耐久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把留意力集中在一个大型数据库中的有关现实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻觅一个证明或反证，确实称得上是一项智能义务。为此不仅需求有根据假设进展演绎的才干，而且需求某些直觉技巧。1976年7月，美国的阿佩尔〔K.Appel〕等人协作处理了长达124年之久的难题──四色定理。他们用3台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进展人为反复修正500多处。四色定理的胜利证明曾惊动计算机界。第六章人工智能与教育6.2.4自然言语了解

自然言语处置是研讨如何让计算机了解人类自然言语的一个研讨领域。目前言语处置研讨的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为根底，留意大量的普通常识──世界知识和期望作用的重要性。言语翻译语音了解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的一个重要研讨领域，曾经研制出可以以各种不同的目的描画〔例如输入／输出对，高级言语描画，甚至英语描画算法〕来编写计算机程序。这方面的进展局限于少数几个完全现成的例子。对自动程序设计的研讨不仅可以促进半自动软件开发系统的开展，而且也使经过修正本身数码进展学习〔即修正它们的性能〕的人工智能系统得到开展。第六章人工智能与教育6.2.6专家系统概念：一个具有大量的专门知识与阅历的程序系统，它运用人工智能技术与计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和阅历，进展推理和判别，模拟人类专家的决策过程，以便处理那些需求人类专家处置的复杂问题。简而言之，专家系统是一种模拟人类专家处理领域问题的计算机程序系统。构造：知识库推理机答案专家知识输入或提问第六章人工智能与教育专家系统可以处理的问题普通包括解释、预测、诊断、设计、规划、监视、修缮、指点和控制等。开展专家系统的关键是表达和运用专家知识，即来自人类专家的并已被证明对处理有关领域内的典型问题是有用的现实和过程。在曾经建立的专家咨询系统中，有可以诊断疾病的〔包括中医诊断智能机〕，估计潜在石油等矿藏的，研讨复杂有机化合物构造的以及提供运用其他计算机系统的参考意见等。

第六章人工智能与教育新一代专家系统的特征：并行技术与分布处置多专家系统协同任务高级言语和知识言语描画具有自学习功能引入新的推理机制具有自纠错和自我完善才干先进的智能人机接口分布专家系统：要处理功能分布、知识分布、接口设计、系统构造和驱动方式等问题。协同式专家系统：要处理义务的分解、公共知识的导出、“讨论〞方式、判决问题、驱动方式等问题。第六章人工智能与教育6.2.7机器学习概念：是一门研讨机器获取新知识和新技艺，并识别现有知识的学问。机器学习的战略：机械学习、经过教授学习、类比学习和经过事例学习。第六章人工智能与教育6.2.8人工神经网络生理神经元的组成构造图生理神经元的功能：时空整合功能、兴奋与抑制形状、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的组成：用途置单元模拟生理神经元，用有向弧模拟轴突－－突触－－树突对。有向弧的权值表示两处置单元间相互作用的强弱。常用的人工神经网络：反向传送网〔BP网〕等。第六章人工智能与教育6.2.9机器人学这个领域所研讨的问题，从机器人手臂的最正确挪动到实现机器人目的的动作序列的规划方法，无所不包。智能机器人的研讨和运用表达出广泛的学科交叉，涉及众多的课题，如机器人体系构造、机构、控制、智能、视觉、触觉、力觉、听觉、机器人装配、恶劣环境下的机器人以及机器人言语等。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获得越来越普遍的运用。

第六章人工智能与教育6.2.10方式识别“方式〞〔Pattern〕：指供模拟的标本。方式识别就是指识别出给定物体所模拟的标本。人工智能所研讨的方式识别是指用计算机替代人类或协助人类感知方式，是对人类感知外界功能的模拟，研讨的是计算机方式识别系统，也就是使一个计算机系统具有模拟人类经过感官接受外界信息、识别和了解周围环境的感知才干。在方式识别领域，神经网络方法曾经胜利地用于手写字符的识别、汽车牌照的识别、指纹识别、语音识别等方面。第六章人工智能与教育6.2.11机器视觉在人工智能中研讨的感知过程通常包含一组操作。例如，可见的景物由传感器编码，并被表示为一个灰度数值的矩阵。这些灰度数值由检测器加以处置。检测器搜索主要图像的成分，如线段、简单曲线和角度等。这些成分又被处置，以便根据景物的外表和外形来推断有关景物的三维特性信息。机器视觉的前沿研讨领域包括实时并行处置、自动式定性视觉、动态和时变视觉、三维景物的建模与识别、实时图像紧缩传输和复原、多光谱和彩色图象的处置与解释等。机器视觉已在机器人装配、卫星图像处置、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获得极为广泛的运用。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的的过程。智能控制的中心在高层控制，即组织级控制。其义务在于对实践环境或过程进展组织，即决策和规划，以实现广义问题求解。曾经提出的用以构造智能控制系统的实际和技术有分级递阶控制实际、分级控制器设计的熵方法、智能逐级增高而精度逐级降低原理、专家控制系统、学习控制系统和基于NN的控制系统等。目前研讨得较多的是以下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、专家控制系统、语音控制以及智能仪器。第六章人工智能与教育6.2.13智能检索搜索方式:(能否运用启发式信息)启发式搜索、盲目搜索(问题的表示方式)形状空间搜索、与/或树搜索搜索战略：宽度优先搜索：沿着树的宽度遍历树的节点，假设发现目的，那么算法中止。属于盲目搜索。深度优先搜索：沿着树的最大深度方向生成节点并与目的节点进展比较，只需当上次访问的节点不是目的节点，而且没有其他节点可以生成的时候，才转到上次访问节点的父节点，然后搜索该节点的其他子节点。因此深度优先搜索也称为回溯搜索。它既不是完备的，也不是最优的。第六章人工智能与教育迭代加深搜索：对深度优先搜索进展了一定改良，对搜索树的深度进展控制，即有界深度优先搜索。但是深度限制值d的选取是一个问题，因此试图尝试一切能够的深度限制，即在找到目的之前，经过迭代不断增大d以保证完备性和最优性。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：代表用户或其他程序以自动效力的方式完成一组操作的机动计算实体。特性：自治性、社会性、反响性、能动性多Agent系统：Agent之间的协作、对环境的顺应基于MAS的信息检索系统：自动搜索引擎可自动发现新信息并对其进展自动分类、自动索引和自动摘要，并能进展模糊检索、概念检索等。第六章人工智能与教育6.3人工智能教育运用6.3.1人工智能运用概述智能辅助教学系统的组成部分：具有教学决策模块、学生模型模块和自然言语接口功能：了解学生的学习才干、认知特点和当前知识程度能根据学生的不同特点选择最适当的教学内容和教学方法，并可对学生进展有针对性的个别指点。允许学生用自然言语与“计算机导师〞进展人机对话。教育技术中涉及人工智能的领域：知识的表示和访问、对学生错误的自动诊断、实现智能超媒体教学系统。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：学生记录模块专家系统模块教学模块人机接口界面用户第六章人工智能与教育ICAI与CAI的区别：将教学战略从被教授的课程知识中分别，但是从教育方案中分别课程领域知识，需求一种数据构造来组织那些能表达各类问题的特征和各课程间相互关系的专业知识。智能导师系统：人工智能在教育领域的最初运用，结合虚拟现实技术，如今在人机界面方面有了很多改良，同时借助于多代理系统的优势，在教学战略方面也有了许多变化。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的一研讨中心开发，可经过远间隔网络对学习者予以指点，主查关于医学方面的教学，它采用一个模拟的环境促使学生在该环