智能导师系统之网格方向同学研讨会议记录

会议主题：智能导师系统实践

会议时间：2009年10月、11月

研讨小组：韩*、孟*、冉*、陈*、王*、黄*、贺*、王*、张*（组长）

记录人：王*

    智能导师系统作为AI(人工智能)在教育当中的运用模式，近年来在国内外得到广泛的关注。“教育技术学基础理论研究”不是坐在实验室当中可以得出成果的，一定要注重研究方法的学习和课堂实践。我们小组根据这个理念，开展了一次ITS的研讨会，下面是各位同学的发言摘要。

   韩*：ASPIRE: An Authoring System for Developing and Delivering Intelligent Tutoring Systems on the Web（运行在web上的写作系统，为了开发和推广智能导师系统）

   一、ITS开发环境

     1、必要性

    尽管开发了很多ITSs，但他们很少被应用在现实的教学中，主要问题就是：ITSs是一个非常复杂的系统，需要花费大量的时间、资源和知识来开发。研究者估计需要花费大约300个小时来开发一个ITSs，因此需要一个写作工具，支持自动生成ITSs，使得非计算机专家也能开发ITSs。

    2、写作工具的分类

    Murray把ITSs的写作工具分为两大类：教学导向型（pedagogy-oriented）和表现导向型(performance-oriented)。教学导向型系统关注教学顺序，教一些相对固定的内容。相反，表现导向型系统集中精力提供丰富的学习环境，学生可以从解决问题的过程中以及关于他们进步的动态反馈中学习。这些系统都有一个深入专业知识模型（a deep model of expertise），这使导师能够纠正学生的错误并提供解决问题的指导。写作系统因此要能够获得领域模型。典型的例子即是，复杂（sophisticated）的机器学习技术在领域专家的支持与帮助下被用来获取领域的规则。

    3、认知写作工具

    认知导师写作工具（CTAT），促进基于模式追踪的ITSs的创建与传播（delivery）。这些工具的主要目标是：减少人工智能（AI）编程需要的专门知识的数量。这个系统允许写作者（author）创建两种类型的导师：‘认知导师’（cognitive tutors）和‘虚拟导师’(pseudo tutors)。‘认知导师’包含一个认知模型即用检测器模拟学生的思考过程并在问题解决过程中提供教学帮助。相反，‘虚拟导师’没有认知模型：为了开发这种类型的导师，写作者需要详细记录学生可能的反应以及相应的反馈信息。尽管‘虚拟导师’不需要AI编程，但他们xx于已证明过的问题，不能处理写作者之前未指定的学生的行为。

二、ASPIRE

  1、ASPIRE是一个有助于构建基于约束的导师中的领域模型并自动为网络上的导师系统服务的写作系统。

  2、ASPIRE目标是：使得没有专业的编程知识和人工智能知识的人员也能开发新的ITSs

  3、ASPIRE包含写作服务器（ASPIRE——Author）——用来辅助开发新系统和导师服务器(ASPIRE——Tutor)——用来进行辅导。这两类服务器像web服务器一样，用户可以通过标准的web浏览器访问。ASPIRE——作者使人类专家（作者）描述教学领域和学生任务，具体化问题及解决方法。一旦ASPIRE具体指定了一个ITS，教学服务器就将开发的系统传递给学生。

三、ASPIRE-Author

   开发领域模型是开发ITS过程中最复杂、最花费时间的一项任务。ASPIRE支持这个过程，通过自动化处理所需的任务并为作者提供支持。

（一）写作过程包括以下7步

1、对领域结构进行建模---领域建构建模 

    例如这个领域是否包含关注具体的子领域，以及这个领域是否是程序化的知识（procedural）。

2、开发领域本体---语义工作组  

    一个领域的本体通过识别（identify）重要的概念及概念间的关系来描述这个领域。本体用上位概念和下位概念给出了领域分层次结构的轮廓图。每个概念都有一些属性，可能会与其他领域的概念相关。本体有助于约束的形成

3、对问题和解决方法的结构进行建模---问题/解决方法结构模型

    问题包含许多组成部分（文本和图形）和对问题的陈述。在我们所举例的范围内，问题包含一个普通的声明（“把这些分数相加”）和即将被解决的问题（例如“1/3+1/5”）。学生的解答也由几部分构成。解决方法的总体框架取决于这个领域是程序性的还是说明性的（declarative）。说明性的任务需要包含许多成分的单一的解决方法，而程序性任务对程序的每一步都要给出一个解决方法。因此，要对解决问题的每一步进行建模。

4、设计学生界面 ---学生界面设计器

    这个阶段的{zh1}成果就是提供一个基于表格的界面，学生可用它构建（compose）自己的解决方案。这个系统最初生成了一个默认（default）的界面，即给问题解决框架中所定义的每一部分都提供一个输入区域。领域专家可以重新安排界面的组成部分，以给学生提供一个更直观的界面。

5、增加问题和解决方法---问题/解决方法编辑器

    输入问题和解决方法作为例子。对每个问题，写作者要输入对问题的陈述以及一、两种正确的解决方法。为了使写作系统能理解一个问题的不同解法，专家要提供一个问题的多种解决方法，即从不同的方面解决问题的方法。写作系统利用这些解决方法产生语义约束

6、生成约束（语法和语义） 

    语法约束—— 由本体概念的性质和关系约束转化而来。语义约束——由机器学习算法即学习每个问题的解决方法产生。它分析多组解决方法，辨别它们的异同。

7、验证生成的约束

   ASPIRE——Autor包含一个web界面，写作控制者，约束产生器，约束验证器和领域模型管理者。领域专家与web界面的每个部分交互产生领域模型。写作控制器管理并指导写作过程。这个模块从接口界面获得各种需求，发动其他的模块一起处理，{zh1}将结果返回给相关的接口界面。语法约束生成器通过分析领域本体生成语法约束。语义约束产生器用机器学习算法即通过问题和策略学习，来生成语义约束。约束验证器应该能执行需要的操作，以来验证由约束生成器生成的约束。领域模型管理器包含存储领域模型的相关部分所需要的类。它负责增加和更新领域模型部分，例如本体、问题解决框架、问题、解决方法等。为了数据传送，领域模型管理器也要能够对所有的领域模型部分提供XML表示。

 四、ASPIRE-Tutor

   ASPIRE导师即是导师服务器。它把ASPIRE——作者开发的所有的系统传送给学生。ASPIRE导师包含一系列的模块，每个模块都有特殊的功能。ASPIRE——Tutor也被设计来收集基于典型的ITSs结构框架组成的模块。ASPIRE能够为并行的为许多导师系统服务。ASPIRE——导师所服务的每个导师系统都有它自己{wy}的URL。学生通过点击浏览器到适当的URL即可访问与他们相关的导师系统。

    学生通过web浏览器登录ASPIRE服务的智能导师系统。学生的每一个行为都会传送给会话管理者，会话管理者将把适当的需求传送给教学模块会话管理者因此就可以控制内部交流。会话管理者（the session manager）负责在交互的过程中保持（maintaining）每一个学生的状态。.学生目前的状态由如下信息描述，所选领域、子领域和问题的数目。会话管理者也是系统的主要入口，调用相关的模块执行所需的任务。例如，当一个学生提交了一个要被验证的解决方法时，会话管理者把所有的信息传递给教学模块，并将反馈结果并呈现给学生。

    教学模块（PM）决定如何对每个学生的要求做出反应。它负责传递所有与教学相关的需求，包括选择一个新的问题、评价学生提交的内容并且提供反馈。对于评价学生提交的内容和提供反馈来说，PM将评价解决方法的任务交给诊断模块，并且通过查阅学生模型决定适当的反馈。教学模块决定采取什么行动来满足学生的请求，并向其他模块提出适当的要求，即诊断模块、领域管理者、学生模型、Log管理者、用户管理。教学模块因此管理教学决策。

    接口模块负责为每个在服务器上开发的导师系统提供一个接口界面。这个界面提供了基本特征，如输入/输出，选择/改变问题，为评价提交解决方法等。

    诊断模块分析学生的解决方法，辨别学生所犯的错误。为了能够执行这项任务，诊断模块需要领域专家提供的服务。在诊断模型诊断的表现基础上，学生建模器更新学生模型，即系统对学生知识的观点。学生模型采取教学行为满足学生能力发展的需要。

    所有学生的行为都被记录，登录管理器负责保持纪录。最终用户管理器是保存用户信息的部分，并确保只有授权的用户可以登录ASPIRE以及它所定义的各种各样的导师系统。ASPIRE有多种类型的用户：学生、老师、管理员、开发者、作者。每组用户都有不同的权利和职责，可以登录系统的不同部分。用户管理器确保用户可以登录他们使用的ASPIRE的部分。

冉*同学：

AutoTutor采用五步对话模式：

第1步：导师问的问题（或提出问题）
第2步：学习者回答问题（或开始解决问题）
第3步：导师给出及时反馈的答案（或解决方案）
第4步：教师和学习者协作改善答案的准确性
第5步：导师评估学习者的理解的答案

王*同学：

   Anders系统主张学生学习由加强家庭作业的帮扶力度做起。虽然这是个智能导师系统，其实仅仅只是代替了纸笔去解决作业而已。学生照样按照以前的做法，课本一样，课程一样，还有实验室一样、背书一样。美国海军5年的研究表明，Andes系统xxxx了学习。其关键在于互动的获取量。多数导师系统只是要求学生输入答案，但该系统要求学生输入整个推导过程，这样，像作矢量图、设计协作系统、定义变量和写等式等步骤都可以看到，接着都给予了反馈机制。当学生个中需要辅导时，该系统将给出对有错误的步骤或下一步骤给出提示。所以，Andes的互动获取量是解决问题的一个简单步骤。本文对此作了易于理解的描述，包括其教学原则和教学特点，系统设计和应用，教学效果的演进，以及我们的推广计划。