基于內容分析法的智能導學(xué)系統研究綜述

隨著(zhù)科技的高速發(fā)展，人工智能技術(shù)也在不斷升級換代與創(chuàng )新變革。人工智能與教育的深度融合，改變了教育模式、教學(xué)技術(shù)和教學(xué)資源。根據黨中央、國務(wù)院關(guān)于人工智能教育與教育現代化的戰略部署及教育部《教育信息化2.0 行動(dòng)計劃》要求，“人工智能+ 教育”，計算機輔助教學(xué)(Computer-Assisted Instruction，CAI)^[1]開(kāi)始受到教育工作者的關(guān)注。20 世紀70 年代，隨著(zhù)人工智能技術(shù)的高速發(fā)展，教育研究人員將專(zhuān)家系統引入到教育領(lǐng)域^[2]，促使智能導學(xué)系統的誕生。

智能導學(xué)系統（Intelligent Tutoring System，ITS），是指利用人工智能技術(shù)模仿人類(lèi)教師在教學(xué)中所承擔的角色，為學(xué)習者提供個(gè)性化學(xué)習指導，幫助不同需求和特征的學(xué)習者獲得知識和技能的一種智能化的計算機輔助教學(xué)系統。^[3]智能導學(xué)系統與學(xué)生進(jìn)行互動(dòng)，對學(xué)生的個(gè)人意圖做出反應。智能導學(xué)系統有效結合了建構主義學(xué)習理論，讓學(xué)生在學(xué)習過(guò)程中占據主導地位，控制學(xué)生進(jìn)行積極地有效學(xué)習。它通過(guò)分析用戶(hù)的問(wèn)題，與用戶(hù)進(jìn)行互動(dòng)，準確顯示用戶(hù)搜索的信息。智能導學(xué)系統整個(gè)系統貫穿了“人工智能+ 教育”的思想，通過(guò)人工智能技術(shù)對學(xué)生進(jìn)行有效的教學(xué)輔導，以提高學(xué)生的學(xué)習效率。目前，廣泛使用的智能導學(xué)系統有Autotutor^[4]，Gift^[5]等。

1   研究設計

1.1 研究對象

智能導學(xué)系統致力于輔導學(xué)生進(jìn)行有效學(xué)習，故本文研究樣本以“智能導學(xué)系統”為關(guān)鍵詞，在中國知網(wǎng)數據庫中檢索與關(guān)鍵詞相關(guān)期刊論文文獻為主要研究對象。在知網(wǎng)數據庫中進(jìn)行檢索，經(jīng)過(guò)刪除無(wú)效樣本后，得到文章331 篇。

1.2 研究方法

本研究主要采用內容分析法，對國內相關(guān)文獻進(jìn)行統計分析。內容分析法是一種對研究?jì)热葸M(jìn)行客觀(guān)、系統、定量描述的研究方法^[6]。該方法通常旨在對研究對象的本質(zhì)性事實(shí)和發(fā)展趨勢進(jìn)行清晰的梳理和了解，以此對其中所蘊含的深層次內容進(jìn)行進(jìn)一步的揭示和挖掘，并對其發(fā)展趨勢加以預測和把握。內容分析法的實(shí)施步驟通常分為以下幾步：首先根據研究問(wèn)題界定目標總體的范圍，然后對目標總體范圍進(jìn)行篩選，梳理出研究樣本，接著(zhù)選定研究的分析單元，確定研究編碼體系，對文獻樣本進(jìn)行編碼統計、處理，最后對統計數據進(jìn)行分析，并得出一定的研究結果[7]。本文將按照該步驟對文獻內容進(jìn)行分析、處理。

1.3 內容分析維度

本文基于內容分析法研究智能導學(xué)系統，主要研究?jì)热轂榘l(fā)文時(shí)間分析、發(fā)文量分析、研究主體分析、關(guān)鍵詞分析。

2   研究結果與分析

2.1 發(fā)文時(shí)間與發(fā)文量分析

本文主要研究智能導學(xué)系統相關(guān)文獻發(fā)文時(shí)間與發(fā)文量，并對其數據進(jìn)行分析統計，對智能導學(xué)系統相關(guān)文獻發(fā)表時(shí)間線(xiàn)進(jìn)行梳理，可以在宏觀(guān)上把握智能導學(xué)系統未來(lái)發(fā)展的趨勢，為后期智能導學(xué)系統的研究打好基礎。

通過(guò)分析中國知網(wǎng)相關(guān)文獻，我們可以了解到在中國知網(wǎng)上首次發(fā)表與智能導學(xué)系統相關(guān)文獻是在1993年由日本學(xué)者發(fā)表，直到現在與智能導學(xué)系統相關(guān)論文仍在不斷發(fā)表，截止到2021 年7 月累計已有331 篇相關(guān)文獻可以在中國知網(wǎng)上查閱，這些文章包含國內外學(xué)者對智能導學(xué)系統研究的相關(guān)內容，時(shí)間跨度為28 年。通過(guò)在知網(wǎng)上檢索，我們可以發(fā)現與智能導學(xué)系統相關(guān)文獻的發(fā)文時(shí)間持久，發(fā)文量逐漸增加。20世紀90年代，人工智能技術(shù)仍處于初始發(fā)展階段，人們開(kāi)始嘗試將人工智能技術(shù)應用到各個(gè)領(lǐng)域。在教育領(lǐng)域，人工智能技術(shù)的加入，促使智能導學(xué)系統的誕生與使用。而隨著(zhù)技術(shù)的不斷發(fā)展，對話(huà)系統，自然語(yǔ)言處理等技術(shù)的發(fā)展使智能導學(xué)系統也隨之大力發(fā)展，人們也一直致力于研究如何將智能導學(xué)系統更好地應用在教學(xué)過(guò)程中。智能導學(xué)系統相關(guān)文獻具體發(fā)文時(shí)間與發(fā)文量如圖1 所示。

由圖1 所示，我們可以觀(guān)察到，在1993 年中國知網(wǎng)收錄了第一篇智能導學(xué)系統相關(guān)文獻，該文獻是由日本學(xué)者撰寫(xiě)。從1993 年開(kāi)始，智能導學(xué)系統逐漸受到教育研究者的關(guān)注，2009 年發(fā)文21 篇，到2016 年發(fā)文增加至32 篇。我們可以發(fā)現隨著(zhù)人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，智能導學(xué)系統相關(guān)文獻發(fā)表數量也在逐年上升。隨著(zhù)人工智能技術(shù)和教育相關(guān)理論的不斷發(fā)展，使得智能導學(xué)系統也在不斷改革創(chuàng )新和大力發(fā)展，智能導學(xué)系統的研究與應用也在不斷深入?？傮w來(lái)看，近年來(lái)智能導學(xué)系統逐漸成為教育領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。

圖1 智能導學(xué)系統發(fā)文量（截至2021年7月1日）

2.2 被引用量分析

論文的被引用量反映出論文的科學(xué)性與可學(xué)性，從側面體現出論文的研究?jì)r(jià)值，為后續的研究發(fā)展提供相應的參考。表1 是被引用量排名前十位的智能導學(xué)系統相關(guān)文獻。

表1 智能導學(xué)系統相關(guān)文獻被引用次數排名前十名

（截至2021年7月1日）

表1 已列出相關(guān)文獻的篇名，作者和被引用量相關(guān)信息。根據表1 內相關(guān)信息，被引用次數最多的是由韓建華，姜強，趙蔚，劉東亮，Gautam Biswas一起合作完成的《智能導學(xué)環(huán)境下個(gè)性化學(xué)習模型及應用效能評價(jià)》。這篇文章主要研究個(gè)性化學(xué)習理論和學(xué)習分析理論，構建了相關(guān)的智能導學(xué)系統的結構模型與學(xué)習過(guò)程模型，從而對學(xué)生進(jìn)行輔導教學(xué)。文章于2016 年刊登在現代教育技術(shù)專(zhuān)業(yè)的核心期刊《電化教育研究》上，文章為研究開(kāi)發(fā)智能導學(xué)系統提供了有效案例，為后續的研究提供了有效范例。

2.3 研究主題分析

論文研究主題是每一篇文章的靈魂，研究論文主題能為后續相關(guān)研究提供強有力的文獻支持，促進(jìn)對專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域知識的深入認識與學(xué)習。

智能導學(xué)系統通過(guò)人工智能技術(shù)輔助學(xué)生學(xué)習，協(xié)助學(xué)生解決問(wèn)題或者進(jìn)行反思，讓學(xué)生積極投入和參與教學(xué)活動(dòng)中，達到輔導的最佳效果。根據知網(wǎng)相關(guān)數據分析可得，大部分文章主要研究智能導學(xué)系統的設計與開(kāi)發(fā)，其余文章則基于智能導學(xué)系統延伸出去討論學(xué)習者個(gè)體、個(gè)性化學(xué)習、現代遠程教育、數據挖掘等相關(guān)領(lǐng)域。這充分體現了智能導學(xué)系統知識面涵蓋廣泛，它包含人工智能技術(shù)，計算機科學(xué)與技術(shù)，教育學(xué)理論，教育心理學(xué)等領(lǐng)域的相關(guān)知識。在這些領(lǐng)域的深入研究與發(fā)展后又促進(jìn)智能導學(xué)系統的應用與發(fā)展。

觀(guān)察圖2 可知，有70篇文獻研究了智能導學(xué)系統的實(shí)現與開(kāi)發(fā)，人工智能技術(shù)的發(fā)展使得人們開(kāi)始逐漸關(guān)注與重視智能導學(xué)系統的研發(fā)。有20篇文獻主要研究了使用智能導學(xué)系統的學(xué)習者，從關(guān)注系統的角度轉移到關(guān)注其使用學(xué)習者的角度，充分體現了“以人為本”的教育思想，切合智能導學(xué)系統的終極研究目的，即為學(xué)習者服務(wù)，輔導學(xué)習者學(xué)習。另外，還有部分文獻研究了個(gè)性化學(xué)習，這也是智能導學(xué)系統的特色之一。智能導學(xué)系統能針對學(xué)習者個(gè)人的學(xué)習情況，為學(xué)習者提供一對一的個(gè)性化輔導，提高學(xué)習者的學(xué)習效率，從而達到個(gè)性化有效教學(xué)輔導的效果。這些相關(guān)研究都為后續研究智能導學(xué)系統提供了新的思路與模式，值得后續的研究者深入探索。

圖2 智能導學(xué)系統研究主題分布

2.4 關(guān)鍵詞分析

論文關(guān)鍵詞是文章的精髓所在，作者提煉出關(guān)鍵詞就是讓讀者對文章內容的核心一目了然，所以研究關(guān)鍵詞能讓我們更清楚地了解每一篇文章的核心之處，加深對文章的理解與掌握，把握住文章的中心內容，感受到文章的精神內核。

根據知網(wǎng)相關(guān)信息分析可知，智能導學(xué)系統的關(guān)鍵詞主要分布在兩個(gè)領(lǐng)域，一個(gè)是功能領(lǐng)域，一個(gè)是技術(shù)領(lǐng)域。

由圖3 可知，在功能領(lǐng)域，智能導學(xué)系統主要在于研究其功能模塊的設計與問(wèn)題解決過(guò)程，這兩者交集點(diǎn)在于學(xué)習功能和用戶(hù)界面的設計。其功能模塊的設計在于導學(xué)、自主學(xué)習與教學(xué)輔導模塊設計，其問(wèn)題解決過(guò)程在于問(wèn)題解決模式、已知條件和思維品質(zhì)方面。功能模塊主要是為學(xué)生提供有效輔導的方式方法，而問(wèn)題解決過(guò)程則是智能導學(xué)系統的核心所在。

圖3 功能領(lǐng)域關(guān)鍵詞

由圖4 可知，在技術(shù)領(lǐng)域，智能導學(xué)系統主要研究語(yǔ)義分析和自然語(yǔ)言理解兩個(gè)方面，二者主要涉及到的相關(guān)技術(shù)有相關(guān)的名詞概念、系統關(guān)鍵技術(shù)、數據庫管理技術(shù)、系統開(kāi)發(fā)平臺和系統測試這些相關(guān)技術(shù)。技術(shù)領(lǐng)域主要是研究用相關(guān)技術(shù)開(kāi)發(fā)智能導學(xué)系統，不斷地完善智能導學(xué)系統，使其能讓學(xué)生有更好的學(xué)習體驗，獲得更好的輔導學(xué)習效果。

圖4 技術(shù)領(lǐng)域關(guān)鍵詞

3   思考與建議

我們探索在智能導學(xué)系統中創(chuàng )建自動(dòng)化、個(gè)性化的反饋。我們的目標是以個(gè)性化反饋輔導學(xué)生學(xué)習，讓學(xué)生在輔導學(xué)習的過(guò)程中進(jìn)行自主思考，能判斷答案中確定正確和錯誤的概念，以實(shí)現更好的學(xué)生學(xué)習成果。個(gè)性化的反饋實(shí)現在技術(shù)層面仍不夠完善，需要繼續研究。智能導學(xué)系統解決在學(xué)習過(guò)程中學(xué)生遇到各種各樣的問(wèn)題，教師也可以使用智能導學(xué)系統評估學(xué)生當前的知識水平，并對知識水平的任何變化作出適當反應。教師還可以使用智能導學(xué)系統采取行動(dòng)來(lái)修復學(xué)生理解中的任何錯誤，提供立即的反饋和減少掌握概念所需的時(shí)間。有些智能導學(xué)系統的提供的對話(huà)功能還允許在學(xué)生無(wú)法自己制定策略時(shí)，制定適當的策略進(jìn)行教學(xué)。它可以為學(xué)生提供一些一對一的輔導，而且它可以在任何時(shí)候訪(fǎng)問(wèn)，這為學(xué)生學(xué)習提供了靈活性。

人工智能技術(shù)的發(fā)展促使基于對話(huà)的智能導學(xué)系統也有所得到發(fā)展，基于對話(huà)的智能導學(xué)系統支持與學(xué)生的自然語(yǔ)言互動(dòng)，并可以讓學(xué)生體驗協(xié)作解決問(wèn)題和反饋類(lèi)似于人類(lèi)導師，基于對話(huà)的智能導學(xué)系統在技術(shù)上的實(shí)現仍值得深入探究。未來(lái)，智能導學(xué)系統的使用還可以探索出更多模式，從而更好地輔導學(xué)生學(xué)習。

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（本文來(lái)源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2022年4月期）