智能導(dǎo)師系統(tǒng)研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢 *

劉清堂，吳林靜，劉 嫚，范桂林，毛 剛

(華中師范大學(xué) 教育信息技術(shù)學(xué)院，湖北 武漢 430079)

智能導(dǎo)師系統(tǒng)研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢 *

劉清堂，吳林靜①，劉 嫚，范桂林，毛 剛

(華中師范大學(xué) 教育信息技術(shù)學(xué)院，湖北 武漢 430079)

智能導(dǎo)師系統(tǒng)(ITS)是實(shí)現(xiàn)智能化教學(xué)的有力工具，它的誕生及發(fā)展給教育教學(xué)帶了很大的契機(jī)和挑戰(zhàn)。該文對(duì)智能導(dǎo)師系統(tǒng)的發(fā)展歷程進(jìn)行了詳細(xì)的梳理，進(jìn)一步明確了智能導(dǎo)師系統(tǒng)的概念及其內(nèi)涵。文章在分析智能導(dǎo)師系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，詳細(xì)介紹了系統(tǒng)各組成部分的功能以及近幾年的最新研究成果；最后，總結(jié)了智能導(dǎo)師系統(tǒng)研究的發(fā)展趨勢，并展望了未來的發(fā)展前景。

智能導(dǎo)師系統(tǒng)；ITS；領(lǐng)域知識(shí)庫；學(xué)生模型；推理機(jī)制；人機(jī)接口

一、智能導(dǎo)師系統(tǒng)的發(fā)展歷程

自出現(xiàn)教師這個(gè)職業(yè)以來，人們便尋求各種辦法，希望在提高教學(xué)質(zhì)量的同時(shí)減輕教學(xué)負(fù)擔(dān)。20世紀(jì)20年代出現(xiàn)的智能機(jī)器使得這種“希望”變得不是那么遙不可及，當(dāng)時(shí)美國俄亥俄州立大學(xué)的心理學(xué)教授Sidney L. Pressey開發(fā)了一個(gè)智能機(jī)器，用于給學(xué)生提供練習(xí)。雖然這個(gè)機(jī)器并沒有那么“智能”，但它開啟了智能教學(xué)系統(tǒng)研究的先河[1]。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，到了21世紀(jì)的今天，理論和實(shí)踐研究的不斷深入也為智能導(dǎo)師系統(tǒng)的發(fā)展提供了更多的契機(jī)，使得智能導(dǎo)師系統(tǒng)正在不斷走向成熟和完善。根據(jù)智能導(dǎo)師系統(tǒng)的成熟程度，我們將智能導(dǎo)師系統(tǒng)的發(fā)展分為三個(gè)大的發(fā)展階段。

(一)萌芽階段

20世紀(jì)50-70年代，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展及其在教育領(lǐng)域的應(yīng)用，出現(xiàn)了計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)(Computer-Assisted Instruction, CAI)、基于計(jì)算機(jī)的培訓(xùn)(Computer-Based Training, CBT)[2]、計(jì)算機(jī)輔助學(xué)習(xí)(Computer-Assisted Learning, CAL)等教學(xué)形式。這一類教學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)深受行為主義學(xué)習(xí)理論的影響，一般都采用程序模式進(jìn)行設(shè)計(jì)[3]。這類教學(xué)系統(tǒng)開始在程序設(shè)計(jì)中考慮不同學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)進(jìn)度差異，并為其提供不同的學(xué)習(xí)分支，已經(jīng)具備了智能教學(xué)的雛形。但是這一類系統(tǒng)依然不能給學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)指導(dǎo)，沒有辦法根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情況動(dòng)態(tài)的調(diào)整教學(xué)策略，所以在20世紀(jì)60年代飽受教育專家詬病。我們把這一時(shí)期定義為智能教學(xué)系統(tǒng)的萌芽階段。

(二)形成階段

20世紀(jì)70-90年代，隨著人工智能技術(shù)，尤其是專家系統(tǒng)引入到教育領(lǐng)域[4]，出現(xiàn)了一批真正意義上的智能教學(xué)系統(tǒng)。其理論基礎(chǔ)也由行為主義學(xué)習(xí)理論轉(zhuǎn)變?yōu)檎J(rèn)知學(xué)習(xí)理論。典型的代表性系統(tǒng)有：Jaime Carbonell于1970年開發(fā)的教授南美洲地理課程的SCHOLAR系統(tǒng)；Collins等人于1975年在SCHOLAR系統(tǒng)基礎(chǔ)上研制了教授學(xué)生探索降雨原因的根源的WHY系統(tǒng)；1977年，Standford大學(xué)Wescourt等人設(shè)計(jì)的輔助Basic語言教學(xué)的BIP系統(tǒng)；1977年的WUMPUS游戲系統(tǒng)，該系統(tǒng)可用于訓(xùn)練邏輯學(xué)、概率、判斷理論和幾何學(xué)[5]。毫無疑問，這一類系統(tǒng)的出現(xiàn)使得“智能化”教學(xué)往前邁進(jìn)了一大步。另一方面，由于認(rèn)知學(xué)習(xí)理論是指導(dǎo)這一時(shí)期智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)的主導(dǎo)力量，使得系統(tǒng)的設(shè)計(jì)關(guān)注于知識(shí)的結(jié)構(gòu)，但學(xué)習(xí)環(huán)境的創(chuàng)建和非智力因素在學(xué)習(xí)過程中的作用尚未被重視。我們將這一時(shí)期定義為智能教學(xué)系統(tǒng)的形成階段。

(三)發(fā)展階段

20世紀(jì)90年代之后，隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、多媒體技術(shù)、人工智能技術(shù)的發(fā)展及其在教育領(lǐng)域的運(yùn)用，智能教學(xué)系統(tǒng)的研究開始轉(zhuǎn)向支持個(gè)別化學(xué)習(xí)與協(xié)作學(xué)習(xí)。除了認(rèn)知學(xué)習(xí)理論外，建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論在這一時(shí)期也開始受到專家們的重視，并將其引入到智能教學(xué)系統(tǒng)中。在這一階段，出現(xiàn)的代表性智能系統(tǒng)主要有：南加州大學(xué)開發(fā)的RIDES系統(tǒng)、斯坦福大學(xué)的MMAP系統(tǒng)、北伊利諾伊州大學(xué)的CIRCSIM-Tutor等。這一時(shí)期，在人工智能技術(shù)的支持下，智能教學(xué)系統(tǒng)也得到了長足的發(fā)展。生成式教學(xué)內(nèi)容、動(dòng)態(tài)教學(xué)策略、智能化教學(xué)環(huán)境成為這一時(shí)期智能化教學(xué)系統(tǒng)的主要特征。我們將這一時(shí)期定義為智能教學(xué)系統(tǒng)的發(fā)展階段。

盡管智能導(dǎo)師系統(tǒng)發(fā)展至今，在教學(xué)方面已經(jīng)取得了顯著的成效，已經(jīng)應(yīng)用于計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)教學(xué)、語言教學(xué)、醫(yī)學(xué)教學(xué)、數(shù)學(xué)教學(xué)等各個(gè)方面，但是我們認(rèn)為智能導(dǎo)師系統(tǒng)的深化和成熟階段還尚未完全到來。隨著技術(shù)的發(fā)展，智能導(dǎo)師系統(tǒng)已經(jīng)成為一個(gè)多學(xué)科交叉的研究領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)技術(shù)為智能導(dǎo)師系統(tǒng)的構(gòu)建提供技術(shù)支撐；人工智能技術(shù)則能夠促進(jìn)個(gè)性化教學(xué)的實(shí)施；認(rèn)知科學(xué)可以幫助我們更深層次地理解學(xué)習(xí)者如何進(jìn)行思考、學(xué)習(xí)和解決問題；網(wǎng)絡(luò)技術(shù)則能夠讓學(xué)習(xí)者無限制地、隨時(shí)隨地獲取信息資源。虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)應(yīng)用于教學(xué)有效增強(qiáng)了學(xué)習(xí)中的交互性和沉浸感；情感計(jì)算則有效彌補(bǔ)了智能導(dǎo)師系統(tǒng)中情感的缺失。但是上述每一項(xiàng)技術(shù)都還有許多尚未解決的問題，這也在一定程度上限制了智能導(dǎo)師系統(tǒng)的成熟與應(yīng)用。因此，本文擬從智能導(dǎo)師系統(tǒng)的定義與功能、組成結(jié)構(gòu)等方面進(jìn)行分析，以期能夠?yàn)橹悄軐?dǎo)師系統(tǒng)的研究提供參考。

二、智能導(dǎo)師系統(tǒng)的定義與功能

(一)智能導(dǎo)師系統(tǒng)的定義

在國際上“智能導(dǎo)師系統(tǒng)(Intelligent Tutoring System, ITS)”這一概念由Sleeman和Brown于1982年正式提出。他們同時(shí)還給出了智能導(dǎo)師系統(tǒng)的定義，他們認(rèn)為智能導(dǎo)師系統(tǒng)是利用計(jì)算機(jī)模仿教學(xué)專家的經(jīng)驗(yàn)、方法來輔助教學(xué)工作的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)[6]。還有許多學(xué)者都提出了自己對(duì)智能導(dǎo)師系統(tǒng)的理解。如：Joseph Psotka將智能導(dǎo)師系統(tǒng)定義為一種能夠給學(xué)習(xí)者提供及時(shí)且個(gè)性化的指導(dǎo)和反饋的教學(xué)系統(tǒng)[7]；Graesser A.認(rèn)為智能導(dǎo)師系統(tǒng)是利用人工智能技術(shù)提供個(gè)性化學(xué)習(xí)指導(dǎo)的自適應(yīng)教學(xué)系統(tǒng)[8]；張利遠(yuǎn)認(rèn)為,“智能導(dǎo)師系統(tǒng)是借助人工智能技術(shù)，由計(jì)算機(jī)扮演教師的角色以實(shí)施一對(duì)一的教學(xué)，向不同需求和特征的學(xué)習(xí)者傳遞知識(shí)”[9]。上述有一個(gè)基本的共識(shí)是大家都認(rèn)為智能導(dǎo)師系統(tǒng)是一種提供個(gè)性化指導(dǎo)的教學(xué)系統(tǒng)。

在國內(nèi)，智能導(dǎo)師系統(tǒng)的研究大約起始于19世紀(jì)80年代末。我國學(xué)者也認(rèn)同智能導(dǎo)師系統(tǒng)是一種提供個(gè)性化指導(dǎo)的教學(xué)系統(tǒng)，但不同的時(shí)期，學(xué)者們的研究重心有所變化。20世紀(jì)90年代國內(nèi)主要研究集中在領(lǐng)域知識(shí)構(gòu)建、ITS的系統(tǒng)模型、ITS集成開發(fā)環(huán)境等方面，并開始涉及系統(tǒng)中自然語言人機(jī)接口的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。從2000年前后開始關(guān)注教學(xué)過程、知識(shí)表示及推理、學(xué)習(xí)者模型及教學(xué)策略，并開始研究將Web技術(shù)、分布式、超媒體、Agent、Ontology、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)應(yīng)用于ITS。近年來，研究重心更多地體現(xiàn)在自適應(yīng)、動(dòng)態(tài)學(xué)生模型、學(xué)習(xí)推理機(jī)制等方面，語義網(wǎng)、本體、網(wǎng)格等技術(shù)的應(yīng)用也備受關(guān)注。

在本文中，我們給出“智能導(dǎo)師系統(tǒng)”的定義如下：利用人工智能技術(shù)模仿人類教師在教學(xué)中所承擔(dān)的的角色，為學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化學(xué)習(xí)指導(dǎo)，幫助不同需求和特征的學(xué)習(xí)者獲得知識(shí)和技能的一種智能化的計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)。

(二)智能導(dǎo)師系統(tǒng)的基本功能

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，智能導(dǎo)師系統(tǒng)的功能也在不斷深化和完善。綜合文獻(xiàn)，智能導(dǎo)師系統(tǒng)的主要功能大致包含以下幾個(gè)方面：(1)自動(dòng)產(chǎn)生問題求解方案。這一功能主要體現(xiàn)為計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)對(duì)問題進(jìn)行求解，并給出解題的過程和提示以供學(xué)習(xí)者參考。(2)表示學(xué)習(xí)者的知識(shí)獲取過程。智能導(dǎo)師系統(tǒng)應(yīng)該能夠?qū)W(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程即知識(shí)的建構(gòu)過程進(jìn)行采集和表示，以完善學(xué)習(xí)者模型，并為學(xué)習(xí)診斷提供數(shù)據(jù)來源。(3)診斷學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)活動(dòng)。這一功能主要體現(xiàn)為對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程和學(xué)習(xí)效果進(jìn)行診斷和評(píng)價(jià)，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)過程中的優(yōu)點(diǎn)與不足之處。(4)及時(shí)為學(xué)習(xí)者提供學(xué)習(xí)建議和反饋。完成診斷后，給出反饋，向?qū)W習(xí)者提供有針對(duì)性的學(xué)習(xí)建議，并為其推薦個(gè)性化的學(xué)習(xí)資源。

一個(gè)智能導(dǎo)師系統(tǒng)往往會(huì)包含上述功能中的多個(gè)甚至是全部功能。如華南師范大學(xué)研制的“基于語音評(píng)測的英語口語智能導(dǎo)師系統(tǒng)”可以對(duì)學(xué)生的口語學(xué)習(xí)過程進(jìn)行診斷，并推薦個(gè)性化學(xué)習(xí)資源[10]。美國教育測試服務(wù)中心(Education Testing Service)旗下的ETS公司研制的線上英文練習(xí)系統(tǒng)Criterion，可以在學(xué)生提交作文之后迅速給出其整體評(píng)價(jià)結(jié)果和詳細(xì)分析報(bào)告[11]。由中國自主研發(fā)的句酷批改網(wǎng)也具有類似功能。

三、智能導(dǎo)師系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)

智能導(dǎo)師系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)在不同的文獻(xiàn)中有些許的差異。部分專家認(rèn)為智能導(dǎo)師系統(tǒng)是由三個(gè)部分組成，即領(lǐng)域知識(shí)庫、學(xué)生模型、教學(xué)策略和推理模塊。也有部分專家認(rèn)為智能導(dǎo)師系統(tǒng)由五部分組成，即學(xué)生模型、教學(xué)策略和推理模塊、人機(jī)接口、專家模型與領(lǐng)域知識(shí)庫[12]。國內(nèi)的文獻(xiàn)則大部分采用四部分之說，即包含四個(gè)組成部分。這四部分的基本關(guān)系如下圖所示。

智能導(dǎo)師系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)

(一)領(lǐng)域知識(shí)庫

領(lǐng)域知識(shí)庫又被稱為認(rèn)知模型、專家知識(shí)模型。它是針對(duì)某一領(lǐng)域求解需要而構(gòu)建的，是智能導(dǎo)師系統(tǒng)的重要組成部分，主要解決“教什么”的問題，包含教學(xué)所需的相關(guān)知識(shí)(概念、事實(shí)、規(guī)則)以及問題求解策略。領(lǐng)域知識(shí)庫是專家知識(shí)的來源，是評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)表現(xiàn)或錯(cuò)誤判定的標(biāo)準(zhǔn)。它的優(yōu)劣直接決定著ITS的質(zhì)量。

構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)庫的核心工作包括知識(shí)獲取與知識(shí)表示。由于計(jì)算機(jī)不能像人一樣理解知識(shí)，為了實(shí)現(xiàn)對(duì)知識(shí)的存儲(chǔ)和處理，必須對(duì)知識(shí)進(jìn)行符號(hào)化處理，即將知識(shí)表示成計(jì)算機(jī)能夠理解的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。采用不同的知識(shí)表示方法，產(chǎn)生的效果可能會(huì)有很大的差異。只有采用合理的知識(shí)表示方法，才能將領(lǐng)域知識(shí)有效地組合在一起。

早期知識(shí)庫一般是基于知識(shí)點(diǎn)構(gòu)建的，周曉軍等人提出了一種基于SC文法的知識(shí)點(diǎn)表示方法[13]，吳鄭紅等為了使構(gòu)建的知識(shí)點(diǎn)關(guān)系適合學(xué)習(xí)者的認(rèn)知結(jié)構(gòu)，采用基于解釋結(jié)構(gòu)模型的方法，并生成了可視化的知識(shí)點(diǎn)關(guān)系[14]。

隨著語義網(wǎng)的發(fā)展，現(xiàn)在知識(shí)庫的創(chuàng)建和知識(shí)表示，采用較多的是知識(shí)工程中本體論的方法。南京師范大學(xué)開發(fā)的智能導(dǎo)師系統(tǒng)DS-TUTOR中利用本體論的方法，從六個(gè)維度即概念、子知識(shí)本體、行為、屬性、實(shí)例、關(guān)系，建立了領(lǐng)域知識(shí)模型，并取得了不錯(cuò)的效果[15]。賓夕法尼亞州匹茲堡大學(xué)醫(yī)學(xué)院的R. Crowley開發(fā)的可視化分類問題解決智能導(dǎo)師系統(tǒng)在構(gòu)建知識(shí)庫時(shí)也利用了本體論的方法[16]。蘭州理工大學(xué)采用本體論的方法，利用概念—關(guān)系模型存儲(chǔ)知識(shí)，形成了一種新的知識(shí)查詢模式——基于本體論的知識(shí)查詢[17]。本體論在知識(shí)構(gòu)建方面的應(yīng)用將有助于知識(shí)的重用和各智能導(dǎo)師系統(tǒng)之間的知識(shí)共享。

盡管在領(lǐng)域知識(shí)的構(gòu)建方法上獲得了很大的進(jìn)展，但知識(shí)的表征依然具有相當(dāng)高的復(fù)雜性。智能導(dǎo)師系統(tǒng)可能要面對(duì)領(lǐng)域知識(shí)、教學(xué)知識(shí)和語言知識(shí)等，各種知識(shí)間存在著復(fù)雜的關(guān)系，單一的知識(shí)表示方法很難滿足系統(tǒng)構(gòu)建的所有需求。如何對(duì)同一知識(shí)從多個(gè)側(cè)面進(jìn)行表示以滿足智能導(dǎo)師系統(tǒng)的需要是領(lǐng)域知識(shí)庫研究的難題。

(二)學(xué)生模型

學(xué)生模型建立于領(lǐng)域知識(shí)庫之上，是智能導(dǎo)師系統(tǒng)的核心[18]。它負(fù)責(zé)存儲(chǔ)學(xué)習(xí)者的基本信息和有關(guān)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過程的動(dòng)態(tài)信息，該動(dòng)態(tài)信息隨學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程動(dòng)態(tài)更新。收集學(xué)生特征進(jìn)行建模，是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教學(xué)的基礎(chǔ)。而個(gè)性化教學(xué)正是未來教學(xué)的發(fā)展方向：研究表明個(gè)性化教學(xué)充滿人文關(guān)懷，有利于提高學(xué)習(xí)效率[19]。國內(nèi)關(guān)于學(xué)生個(gè)性化模型的研究，可查詢到的最早的文獻(xiàn)為1989年張一立等人的文章《智能教學(xué)系統(tǒng)PCICAI, SETTI和GITUS》，在該文中作者強(qiáng)調(diào)個(gè)別教學(xué)的開展需要建立學(xué)生模型[20]。學(xué)生模型的構(gòu)建過程是一個(gè)對(duì)學(xué)習(xí)者全面認(rèn)識(shí)的過程，它包含知識(shí)模型、認(rèn)知模型、心理模型等。

學(xué)生知識(shí)模型有覆蓋模型、偏差模型、干擾模型等。覆蓋模型是將學(xué)生實(shí)際的學(xué)習(xí)狀況與其需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容進(jìn)行對(duì)比，如果對(duì)于某個(gè)知識(shí)點(diǎn)，學(xué)習(xí)者做題的正確率低于一定的比例，則需要重學(xué)。偏差模型則是對(duì)覆蓋模型的優(yōu)化，它會(huì)對(duì)學(xué)生做錯(cuò)的題進(jìn)行分析，得出錯(cuò)誤的類型，了解學(xué)生的缺陷所在，然后再進(jìn)行有針對(duì)性的教學(xué)。構(gòu)建偏差模型需要對(duì)學(xué)習(xí)者的整個(gè)學(xué)習(xí)過程進(jìn)行跟蹤診斷。干擾模型則在覆蓋模型的基礎(chǔ)上加入錯(cuò)誤知識(shí)的表示，學(xué)生的知識(shí)不再只是專家知識(shí)的子集，而是既有領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)表示，又有學(xué)生可能持有的錯(cuò)誤概念的知識(shí)。

認(rèn)知模型強(qiáng)調(diào)對(duì)學(xué)生認(rèn)知狀態(tài)的建模，武棟針對(duì)認(rèn)知活動(dòng)復(fù)雜程度的六個(gè)等級(jí)構(gòu)建了ITS中的學(xué)生模型[21]。郭富強(qiáng)從學(xué)習(xí)者個(gè)體學(xué)習(xí)情況和學(xué)習(xí)需求出發(fā)，在分析影響學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、認(rèn)知能力、心理因素的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了學(xué)生模型，并給出了學(xué)生模型的動(dòng)態(tài)調(diào)整算法[22]。為了克服單一學(xué)生模型結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理的障礙，首師大的楊卉、忻州師范的郝耀軍等建立了兩層動(dòng)態(tài)學(xué)生模型[23][24]。重慶大學(xué)的文春明等設(shè)計(jì)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能教學(xué)系統(tǒng)學(xué)生模型[25]。

心理模型關(guān)注學(xué)習(xí)者的心理因素，如學(xué)生的學(xué)習(xí)偏好、學(xué)習(xí)風(fēng)格等。20世紀(jì)90年代，隨著情感計(jì)算技術(shù)的引入，智能導(dǎo)師系統(tǒng)開始關(guān)注情感對(duì)學(xué)習(xí)過程的影響，通過對(duì)學(xué)習(xí)者面部表情和動(dòng)作行為的實(shí)時(shí)觀察和分析，了解學(xué)習(xí)者的個(gè)性化的情感信息，并將其納入到學(xué)生模型中，以構(gòu)建更加個(gè)性化的智能導(dǎo)師系統(tǒng)。新西蘭梅西大學(xué)的A. Sarrafzadeh等在智能導(dǎo)師系統(tǒng)中引入了表情識(shí)別和手勢識(shí)別以監(jiān)測學(xué)生的學(xué)習(xí)行為，獲得有效的教學(xué)反饋[26]。程萌萌等提出了一個(gè)結(jié)構(gòu)模型和技術(shù)框架，能夠?qū)⒈砬樽R(shí)別與視線跟蹤技術(shù)相結(jié)合以獲取信息[27]。

(三)教學(xué)策略和推理模塊

教學(xué)策略和推理模塊(或稱教學(xué)模塊，或教師模型)接收來自學(xué)生模型的信息，依據(jù)教學(xué)原理，選擇合適的教學(xué)策略，根據(jù)教學(xué)策略從領(lǐng)域知識(shí)庫中選擇合適的教學(xué)內(nèi)容。該模塊關(guān)注如何合理有效地組織教學(xué)，即解決“如何教”的問題。

國內(nèi)早期的智能導(dǎo)師系統(tǒng)對(duì)教學(xué)策略的選擇一般采用兩種方式：一種是提供菜單供學(xué)習(xí)者自己選擇學(xué)習(xí)內(nèi)容；另一種方式則是系統(tǒng)自動(dòng)選擇策略。前者是教師的某種教學(xué)策略的系統(tǒng)表現(xiàn)形式，是固化的，不能隨意進(jìn)行更改；后者則依據(jù)人類導(dǎo)師的經(jīng)驗(yàn)，提前建立教學(xué)策略庫，運(yùn)行過程中，根據(jù)知識(shí)內(nèi)容特點(diǎn)和學(xué)生信息選擇某種教學(xué)策略。后者比前者在個(gè)性化教學(xué)方面有更好的適應(yīng)性和靈活性，但依然不能完全滿足智能化教學(xué)的需要。

在最近的研究趨勢中，學(xué)者們開始越來越強(qiáng)調(diào)對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)過程進(jìn)行追蹤、診斷和評(píng)價(jià)，并根據(jù)診斷結(jié)果，適時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整教學(xué)策略和教學(xué)資源。早期的診斷技術(shù)更加注重對(duì)學(xué)習(xí)結(jié)果的診斷，而缺乏對(duì)學(xué)習(xí)過程的診斷與監(jiān)控?，F(xiàn)在，學(xué)者們開始研究如何對(duì)學(xué)習(xí)過程進(jìn)行有效的監(jiān)控和診斷，以保證教學(xué)策略的調(diào)整能夠更加及時(shí)和有針對(duì)性。如李昕等利用數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)，在對(duì)學(xué)生模型和Web日志信息進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，對(duì)學(xué)習(xí)過程進(jìn)行診斷性評(píng)價(jià)，制定個(gè)性化的教學(xué)策略，并能在此基礎(chǔ)上利用模式匹配和推理技術(shù)進(jìn)一步修正和完善[28]。

(四)人機(jī)接口

人機(jī)接口又稱交互模塊，是智能導(dǎo)師系統(tǒng)的前端交互界面，集成了包括圖形、文本、多媒體、鍵盤輸入、鼠標(biāo)驅(qū)動(dòng)菜單等在內(nèi)的與學(xué)習(xí)者交互所需的所有類型的信息。它負(fù)責(zé)學(xué)習(xí)者或教師與智能導(dǎo)師系統(tǒng)之間的交互。交互設(shè)計(jì)的研究最為多樣化，主要研究熱點(diǎn)包括自然語言理解、人機(jī)對(duì)話、虛擬現(xiàn)實(shí)等。

1.自然語言理解、人機(jī)對(duì)話

自然語言理解的目的是為計(jì)算機(jī)理解人類語言提供理論和方法。自然語言包括語言表達(dá)的兩種基本形式：一種是語音，另一種是文字表述。例如，瓦倫西亞大學(xué)的Miguel Arevalillo-Herráez等人設(shè)計(jì)了用于解答應(yīng)用題的智能導(dǎo)師系統(tǒng)(ITS for Word Problem Solving)，能夠?qū)⒄Z言描述的數(shù)學(xué)問題智能轉(zhuǎn)換成代數(shù)符號(hào)表示[29]。Patricia A. Jaques等人開發(fā)了基于規(guī)則的，能夠?yàn)榇鷶?shù)問題解決提供分步指導(dǎo)的智能導(dǎo)師系統(tǒng)PAT2Math[30]。句酷科技和南京大學(xué)共同研發(fā)了句酷批改網(wǎng)能夠?qū)W(xué)生提交的英語作文進(jìn)行智能化批改，標(biāo)識(shí)出作文中的語法、拼寫錯(cuò)誤，短語、詞組的用法建議等，并能給出作文的綜合評(píng)定分?jǐn)?shù)[31]。此外，很多智能導(dǎo)師系統(tǒng)中都實(shí)現(xiàn)了人機(jī)對(duì)話，如首爾國民大學(xué)、伊利諾理工大學(xué)等多校聯(lián)合開發(fā)的CIRCSIMTutor、曼徹斯特城市大學(xué)開發(fā)的Oscar等[32][33]。

2.虛擬現(xiàn)實(shí)

虛擬現(xiàn)實(shí)(Virtual Reality，VR)技術(shù)是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)生成逼真的虛擬環(huán)境，用戶可以與環(huán)境中的對(duì)象進(jìn)行交互。虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)在構(gòu)建學(xué)習(xí)情境方面的應(yīng)用，增強(qiáng)了智能導(dǎo)師系統(tǒng)的真實(shí)性，感官性和交互性。該技術(shù)目前被廣泛應(yīng)用于教學(xué)的實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)，例如醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)、機(jī)械操作實(shí)驗(yàn)、電力系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)等，以實(shí)現(xiàn)教學(xué)內(nèi)容的視覺化，增加沉浸感和真實(shí)感，并且有效降低教學(xué)成本。華南師范大學(xué)開發(fā)的智能導(dǎo)師系統(tǒng)iTutor，支持真實(shí)情境下的做中學(xué)和問題解決[34]。麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的MACH系統(tǒng)，虛擬了一個(gè)真實(shí)的教師，通過與學(xué)習(xí)者的互動(dòng)，捕捉并分析學(xué)習(xí)者的肢體動(dòng)作、語言特征，從而提供實(shí)時(shí)的分析反饋，幫助學(xué)習(xí)者有效提高在面試等情境中的語言和動(dòng)作表達(dá)能力。

虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)在智能導(dǎo)師系統(tǒng)中還可以用來作為交互界面、或是用于構(gòu)建虛擬圖書館、虛擬研討等。利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)構(gòu)建交互界面可以增加學(xué)生的感官感受，有效增加沉浸感。虛擬圖書館可以為學(xué)習(xí)者提供豐富的學(xué)習(xí)資源，方便學(xué)習(xí)者隨時(shí)隨意的查閱。虛擬研討會(huì)可以為學(xué)習(xí)者之間創(chuàng)建有效的溝通交流的環(huán)境，讓處于不同地域的學(xué)習(xí)者協(xié)同工作成為可能。

四、發(fā)展趨勢與展望

智能導(dǎo)師系統(tǒng)是一個(gè)多種學(xué)科、多種技術(shù)的融合體，它的發(fā)展與計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展有著最直接、最緊密的聯(lián)系。在發(fā)展的初級(jí)階段，ITS只能自動(dòng)生成各種問題和練習(xí)，不能根據(jù)學(xué)生的水平進(jìn)行教學(xué)安排，不能自動(dòng)解決問題生成答案。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，智能導(dǎo)師系統(tǒng)也得到了長足的進(jìn)步，逐步具有了自然語言的生成和理解能力、教學(xué)內(nèi)容的解釋咨詢能力，錯(cuò)誤診斷能力和分析能力等人類基礎(chǔ)能力。隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，智能導(dǎo)師系統(tǒng)的研究將不僅僅聚焦于幫助學(xué)習(xí)者理解和掌握知識(shí)，而會(huì)以促進(jìn)學(xué)習(xí)者的個(gè)性化發(fā)展、為學(xué)習(xí)者提供環(huán)境、感情等全方位的支持為發(fā)展目標(biāo)，不斷提高智能化程度，為學(xué)習(xí)者帶來更好的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。圍繞上述目標(biāo)，智能導(dǎo)師系統(tǒng)的未來發(fā)展趨勢主要體現(xiàn)在以下五個(gè)方面：

(一)自適應(yīng)開放式學(xué)習(xí)環(huán)境

智能導(dǎo)師系統(tǒng)不僅僅是一個(gè)系統(tǒng)工具，還應(yīng)該是一個(gè)環(huán)境創(chuàng)建工具，是一個(gè)學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)。隨著“學(xué)習(xí)化社會(huì)”和“社會(huì)化學(xué)習(xí)”的提出，以及虛擬現(xiàn)實(shí)、交互模擬、教學(xué)游戲的應(yīng)用，越來越多的研究者將焦點(diǎn)放在了自適應(yīng)開放式學(xué)習(xí)環(huán)境的研究上。利用智能導(dǎo)師系統(tǒng)為學(xué)習(xí)者開發(fā)自適應(yīng)學(xué)習(xí)環(huán)境，在這種環(huán)境中允許學(xué)習(xí)者進(jìn)行自由探索。學(xué)習(xí)者可以根據(jù)自己的需要，組織制定學(xué)習(xí)目標(biāo)和計(jì)劃，自主選擇適合自己的學(xué)習(xí)內(nèi)容和策略。智能導(dǎo)師系統(tǒng)通過與學(xué)習(xí)者交互，對(duì)學(xué)習(xí)活動(dòng)進(jìn)行監(jiān)控和評(píng)估，以此獲得學(xué)習(xí)者的相關(guān)信息，隱性調(diào)整學(xué)習(xí)過程中優(yōu)先呈現(xiàn)的資源和工具，幫助學(xué)習(xí)者獲得最優(yōu)化的發(fā)展策略。

(二)情感感知與服務(wù)

智能導(dǎo)師系統(tǒng)不僅僅是一個(gè)知識(shí)學(xué)習(xí)的幫助系統(tǒng)，還應(yīng)該是一個(gè)情感支持系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)應(yīng)該能夠像人類教師一樣通過學(xué)生的情感來了解學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)內(nèi)容的了解和掌握情況，是愉快的學(xué)習(xí)、緊張的思考還是困惑不解。通過人臉表情識(shí)別、眼球追蹤、生理信號(hào)采集等技術(shù)，分析和理解學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中的情緒，通過適當(dāng)?shù)那楦屑?lì)策略，適時(shí)地給予干預(yù)，提升學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)興趣、給予積極的鼓勵(lì)、幫助克服困難和不足。

(三)協(xié)作學(xué)習(xí)環(huán)境

智能導(dǎo)師系統(tǒng)不僅僅是一個(gè)幫助個(gè)體學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)環(huán)境，還應(yīng)該是一個(gè)培養(yǎng)協(xié)作學(xué)習(xí)能力的開放學(xué)習(xí)場所。協(xié)作是當(dāng)前知識(shí)社會(huì)中必須具備的一項(xiàng)能力?！敖處熀蛯W(xué)生以及學(xué)生和學(xué)生之間缺乏交流會(huì)導(dǎo)致一系列的問題：學(xué)習(xí)者對(duì)問題認(rèn)識(shí)的廣度和深度受到自身?xiàng)l件和認(rèn)識(shí)水平的局限，學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中會(huì)產(chǎn)生孤獨(dú)感等”[35]。因此，智能導(dǎo)師系統(tǒng)應(yīng)關(guān)注協(xié)作學(xué)習(xí)環(huán)境的創(chuàng)建。香港城市大學(xué)開發(fā)的SQL Tutor+系統(tǒng)就是一個(gè)典型的代表，它能夠?yàn)閷W(xué)生與學(xué)生、學(xué)生與老師提供一個(gè)學(xué)習(xí)SQL語言的協(xié)作環(huán)境[36]。武漢大學(xué)吳青等構(gòu)建了支持協(xié)作學(xué)習(xí)的群體感知模型，為構(gòu)建具有協(xié)作學(xué)習(xí)環(huán)境的智能導(dǎo)師系統(tǒng)提供了技術(shù)參考[37]。盡管如此，基于協(xié)作學(xué)習(xí)理念的智能導(dǎo)師系統(tǒng)還不夠成熟，仍然需要進(jìn)一步的深入探索。

(四)元認(rèn)知導(dǎo)師

智能導(dǎo)師系統(tǒng)不僅僅是一個(gè)幫助學(xué)習(xí)知識(shí)的工具，還應(yīng)該是一個(gè)幫助學(xué)習(xí)者進(jìn)行元認(rèn)知的導(dǎo)師。元認(rèn)知是對(duì)認(rèn)知活動(dòng)進(jìn)行調(diào)節(jié)和控制，是對(duì)自身正在進(jìn)行的認(rèn)知活動(dòng)的認(rèn)識(shí)和思考。通過智能導(dǎo)師系統(tǒng)，監(jiān)控、分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)規(guī)劃策略、問題解決策略、協(xié)作學(xué)習(xí)等策略，在方法論的層面幫助學(xué)習(xí)者了解自身，改進(jìn)、完善元認(rèn)知方法?？▋?nèi)基梅隆大學(xué)的Ido Roll等人開發(fā)的Help Tutor就是這方面研究的一個(gè)很好的嘗試[38]。

(五)計(jì)算知識(shí)引擎

智能導(dǎo)師系統(tǒng)不僅僅是幫助學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的工具，還應(yīng)該是一個(gè)幫助學(xué)習(xí)者解決問題的助手。學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中可能會(huì)遇到各種各樣的問題，但無論是谷歌、百度、雅虎還是自動(dòng)問答系統(tǒng)，輸入問題進(jìn)行查詢，返回的往往都是多條的搜索結(jié)果。盡管這些搜索結(jié)果已經(jīng)按照相關(guān)性進(jìn)行了排序，但問題的答案仍然需要學(xué)習(xí)者在查看了多條結(jié)果之后進(jìn)一步歸納總結(jié)。Stephen Wolfram開發(fā)的計(jì)算知識(shí)引擎Wolfram Alpha則顛覆了對(duì)傳統(tǒng)的信息檢索模式，而轉(zhuǎn)向?qū)χR(shí)的查詢，它可以針對(duì)用戶輸入的問題，計(jì)算出問題答案，并將答案直接顯示給用戶。這種全新的計(jì)算方法——基于知識(shí)的計(jì)算，不僅可以使用原始數(shù)據(jù)，還能使用大量的內(nèi)建知識(shí)，來對(duì)特定問題計(jì)算新的答案。如何將計(jì)算知識(shí)引擎應(yīng)用于智能導(dǎo)師系統(tǒng)將是未來努力的方向。

智能教學(xué)系統(tǒng)的研究涉及到人工智能、認(rèn)知科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)，人機(jī)交互、教育學(xué)、心理學(xué)等多個(gè)研究領(lǐng)域，它的發(fā)展水平代表這些領(lǐng)域研究的融合發(fā)展水平，隨著研究的深入以及智能導(dǎo)師系統(tǒng)廣泛投入使用，智能導(dǎo)師系統(tǒng)已經(jīng)涉及人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)、自然語言理解、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，還有一些熱點(diǎn)技術(shù)例如云計(jì)算的應(yīng)用、網(wǎng)格的應(yīng)用等[39][40]。隨著新技術(shù)的發(fā)展及應(yīng)用，ITS將越來越智能化和個(gè)性化，也將會(huì)在未來學(xué)習(xí)中發(fā)揮越來越重要的作用。

[1]Pressey, S. L. A simple apparatus which gives tests and scores, and teaches[J].School and Society,1926,(586):373-376.

[2]陳仕品,張劍平.智能教學(xué)系統(tǒng)的研究熱點(diǎn)與發(fā)展趨勢[J].電化教育研究,2007,(10):41-46.

[3]程永清,胡慶,楊靜宇.智能教學(xué)系統(tǒng)IPTS[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展,1988,(10):9-14.

[4]武棟.基于WEB的ITS中學(xué)生模型和教學(xué)策略的設(shè)計(jì)[J].現(xiàn)代教育技術(shù),2007,(5):6-64.

[5]許高攀,曾文華,黃翠蘭.智能教學(xué)系統(tǒng)研究綜述[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2009,(11):4019-4022.

[6]Sleeman D H, Brown J S.Intelligent Tutoring Systems:An Overview[A].In: Sleeman D H,Brown J S,eds.Intelligent Tutoring Systems[C].New York: Academic Press,1982.1-11.

[7]Joseph Psotka,Sharon A. Mutter.Intelligent Tutoring Systems: Lessons Learne[M].United States: Lawrence Erlbaum Associates,1988.

[8]Graesser, A., Chipman, P., Haynes, B. C., & Olney, A. AutoTutor:an intelligent tutoring system with mixed-initiative dialogue[J].IEEE Transactions on Education,2005,(4):612-618.

[9][39]張利遠(yuǎn),王春麗.面向智能導(dǎo)師系統(tǒng)的Siri個(gè)人助理應(yīng)用研究[J].中國電化教育,2012,(10):131-135.

[10]梁迎麗,梁英豪.基于語音評(píng)測的英語口語智能導(dǎo)師系統(tǒng)研究[J].現(xiàn)代教育技術(shù),2012,(11):82-85.

[11][30]P. Jaques, H. Seffrin, G. Rubi et al. Rule-based expert systems to support step-by-step guidance in algebraic problem solving: The case of the tutor PAT2Math[J].Expert Systems with Applications,2013,(14):5456-5465.

[12]李紅美,徐振華.智能教學(xué)系統(tǒng)支持英語學(xué)習(xí)的案例研究[J].遠(yuǎn)程教育雜志,2012,(3):66-72.

[13]周曉軍,黃河燕,張普.智能教學(xué)系統(tǒng)中的知識(shí)樹增長模型[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展,2001,(10):1217-1223.

[14]吳鄭紅,吳彥文,李金玲.ITS中可視化知識(shí)點(diǎn)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].中國遠(yuǎn)程育,2005,(10):71-73.

[15]陳剛.基于本體論的ITS領(lǐng)域知識(shí)建模[J].開放教育研究,2004,(6):74-76.

[16][34]R. Crowley,O. Medvedeva.An intelligent tutoring system for visual classification problem solving[J].Artificial intelligence in medicine,2006,(1):85-117.

[17]李睿,王旭陽,蕭波.智能教學(xué)系統(tǒng)中知識(shí)查詢研究[J].電化教育研究,2011,(4):73-76.

[18]王冬青,柳泉波,任光杰等.一種面向問題解決的智能導(dǎo)師系統(tǒng)[J].中國電化教育,2008,(8):90-94.

[19]郭延兵.現(xiàn)代遠(yuǎn)程開放教育個(gè)性化教學(xué)的特點(diǎn)[J].電化教育研究,2011,(7):73-77.

[20]張一立,劉亞練,林桑楠,唐常杰.智能教學(xué)系統(tǒng)PCICAI,SETTI和GITUS[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),1989,(8):632-634.

[21]武棟.基于WEB的ITS中學(xué)生模型和教學(xué)策略的設(shè)計(jì)[J].現(xiàn)代教育技術(shù),2007,(5):62-64.

[22]郭富強(qiáng).智能教學(xué)系統(tǒng)中動(dòng)態(tài)學(xué)生模型的研究與設(shè)計(jì)[J].中國電化教育,2011,(1):119-123.

[23]楊卉,王陸,馮紅.在智能教學(xué)系統(tǒng)中兩層動(dòng)態(tài)學(xué)生模型的研究[J].電化教育研究,2005,(1):72-75.

[24]郝耀軍,王建國,趙青杉.網(wǎng)絡(luò)智能教學(xué)系統(tǒng)中雙層學(xué)生模型的設(shè)計(jì)[J].中國遠(yuǎn)程教育,2011,(12):64-67.

[25]文春明,吳建生.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能教學(xué)系統(tǒng)學(xué)生模型設(shè)計(jì)[J].智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用,2011,(6):52-53.

[26]A. Sarrafzadeh, S. Alexander, F. Dadgostar et al.“How do you know that I don’t understand?” A look at the future of intelligent tutoring systems[J]. Computers in Human Behavior,2008,(4):1342-1363.

[27]程萌萌,林茂松,王中飛.應(yīng)用表情識(shí)別與視線跟蹤的智能教學(xué)系統(tǒng)研究[J].中國遠(yuǎn)程教育,2013,(3):59-64.

[28]李昕,荊永君,王鵬.智能授導(dǎo)系統(tǒng)中的教學(xué)策略研究[J].中國電化教育,2012,(10):126-130.

[29]M. Arevalillo-Herráez, D. Arnau, L. Marco-Giménez. Domainspecific knowledge representation and inference engine for an intelligent tutoring system[J].Knowledge-Based Systems,2013, (1):97-105.

[31]蔣艷,馬武林.中國英語寫作教學(xué)智能導(dǎo)師系統(tǒng):成就與挑戰(zhàn)——以句酷批改網(wǎng)為例[J].電化教育研究,2013,(7):76-81.

[32]C. Woo, M. Evens, R. Freedman et al. An intelligent tutoring system that generates a natural language dialogue using dynamic multi-level planning[J].Artificial intelligence in medicine, 2006,(1):267-280.

[33]A. Latham, K. Crockett, D. McLean et al. A conversational intelligent tutoring system to automatically predict learning styles[J].Computers &Education,2012,(1):95-109.

[35]董宏建,金慧,秦彩霞,孫振天.網(wǎng)絡(luò)課程中協(xié)作學(xué)習(xí)環(huán)境的設(shè)計(jì)框架研究[J].電化教育研究,2012,(5):43-47.

[36]H. wang. SQL Tutor+: A co-operative ITS with repository support[J].Information and Software Technology,1997,(5):343-350.

[37]吳青,羅儒國.智能教學(xué)系統(tǒng)中支持協(xié)作學(xué)習(xí)的群體感知模型[J].現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究,2013,(4):107-112.

[38]I. Roll, V. Aleven, B. McLaren et al. Improving students’ helpseeking skills using metacognitive feedback in an intelligent tutoring system[J].Learning and Instruction,2011, (2):267-280.

[40]丁暉,徐欽赟.基于知識(shí)網(wǎng)格的智能教學(xué)系統(tǒng)[J].計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程,2010,(8):129-132.

Research Status and Development Trend of Intelligent Tutoring System

Liu Qingtang, Wu Linjing, Liu Man, Fan Guilin
(School of Educational Information Technology, Central China Normal University, Wuhan Hubei 430079)

Intelligent Tutoring System (ITS) is a powerful tool to realize intelligent and personalized learning. Its appearance and development has brought great opportunities and challenges for education. This paper gives a detailed description of the history and development of Intelligent Tutoring System. In this paper the authors clarify the concept and connotation of intelligent tutoring system. Then it describes the basic structure and essential components of intelligent tutoring system. The functions of each component and the latest research results are also introduced. At last, the paper summarizes the main research trends and future developments of intelligent tutoring system.

Intelligent Tutoring System; ITS; Domain Knowledge Base; Student Model; Reasoning Mechanism; Man-machine Interface

G434

A

劉清堂：教授，博士生導(dǎo)師，常務(wù)副院長，研究方向?yàn)閿?shù)字化學(xué)習(xí)技術(shù)、版權(quán)保護(hù)、知識(shí)挖掘與知識(shí)服務(wù)(liuqtang@mail.ccnu.edu.cn)。

吳林靜：講師，博士，研究方向?yàn)橹R(shí)挖掘與知識(shí)服務(wù)、文本分析和語義分析(wlj_sz@126.com)。

2016年7月9日

責(zé)任編輯：宋靈青

1006—9860(2016)10—0039—06

* 本文系全國教育科學(xué)規(guī)劃教育部青年課題“基于知識(shí)地圖的教育資源個(gè)性化推薦研究”(課題編號(hào)：ECA140366)階段性研究成果。

① 吳林靜為本文的通訊作者。