智能教育機(jī)器人系統(tǒng)構(gòu)建及關(guān)鍵技術(shù)
——以“智慧學(xué)伴”機(jī)器人為例

盧 宇 薛天琪 陳鵬鶴 余勝泉

(1. 北京師范大學(xué) 未來教育高精尖創(chuàng)新中心，北京100875; 2.北京師范大學(xué) 教育學(xué)部教育技術(shù)學(xué)院，北京 100875)

一、背景與挑戰(zhàn)

(一)研究背景

隨著人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展，人機(jī)協(xié)作的教學(xué)交互模式可能成為未來教育的主要形態(tài)之一。教育機(jī)器人作為未來教學(xué)交互模式的主要對(duì)象之一，在K-12教育階段逐漸具備了改變傳統(tǒng)教育教學(xué)方式的應(yīng)用潛力與前景，也引發(fā)了學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的大量研究與實(shí)踐探索。近年來，我國提出了推動(dòng)機(jī)器智能在教育領(lǐng)域全方位應(yīng)用的戰(zhàn)略規(guī)劃，并陸續(xù)頒布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》(國務(wù)院，2017)、《教育信息化2.0行動(dòng)計(jì)劃》(教育部，2018)以及《中國教育現(xiàn)代化2035》(國務(wù)院，2019)等政策文件，指出要大力發(fā)展智能化教育，推動(dòng)機(jī)器智能等在教育領(lǐng)域的多維度應(yīng)用，尤其要加強(qiáng)對(duì)教育機(jī)器人、智能教學(xué)助手等關(guān)鍵技術(shù)的研究與實(shí)踐，促進(jìn)教育理念與人才培養(yǎng)模式的改革與創(chuàng)新，從而提升我國教育的質(zhì)量與效率。

廣義而言，教育機(jī)器人可以定義為面向教育領(lǐng)域?qū)ｉT研發(fā)的、以培養(yǎng)學(xué)生分析創(chuàng)造能力和實(shí)踐能力為目標(biāo)的機(jī)器人。教育機(jī)器人需要具有教學(xué)適用性、人機(jī)交互性、開放性及可擴(kuò)展性等特點(diǎn)。按照實(shí)際用途，教育機(jī)器人總體上可以分為教學(xué)活動(dòng)類機(jī)器人與教育服務(wù)類機(jī)器人。教學(xué)活動(dòng)類機(jī)器人主要用于教學(xué)課程與課堂教學(xué)活動(dòng)，作為教輔工具直接輔助學(xué)習(xí)者進(jìn)行機(jī)器人領(lǐng)域相關(guān)知識(shí)的學(xué)習(xí)與實(shí)踐，并支持學(xué)習(xí)者自行拆裝或編程。例如，模塊化的機(jī)器人套件及其資源與實(shí)體平臺(tái)是此類機(jī)器人常見的產(chǎn)品形態(tài)。教育服務(wù)類機(jī)器人指可以直接對(duì)教學(xué)過程進(jìn)行智能輔助服務(wù)的機(jī)器人，其應(yīng)用過程常被歸類為三種基本角色，即導(dǎo)師、學(xué)伴及監(jiān)督者。其中，導(dǎo)師角色指機(jī)器人作為教師助手，為學(xué)習(xí)者提供優(yōu)質(zhì)教學(xué)資源、個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑以及針對(duì)性教學(xué)反饋等；學(xué)伴角色指智能教育機(jī)器人作為學(xué)習(xí)伙伴參與學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程，開展學(xué)習(xí)互動(dòng)、協(xié)助學(xué)習(xí)時(shí)間管理以及情感支持等；監(jiān)督者角色指機(jī)器人通過情境感知、智能測評(píng)等技術(shù)對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)狀態(tài)及體征數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測與采集。區(qū)別于教學(xué)活動(dòng)類機(jī)器人，教育服務(wù)類機(jī)器人大多具有固定的軟硬件結(jié)構(gòu)，不支持用戶自行拆裝。本研究主要針對(duì)教育服務(wù)類機(jī)器人，服務(wù)于初中或小學(xué)學(xué)習(xí)者，定位是學(xué)伴角色，同時(shí)融合導(dǎo)師與監(jiān)督者角色的關(guān)鍵功能與服務(wù)。

針對(duì)教育機(jī)器人在教學(xué)中的作用和應(yīng)用，學(xué)術(shù)界做了大量研究。 阿利米西斯(Alimisis，2013)認(rèn)為，教育過程引入機(jī)器人作為工具，不能促進(jìn)學(xué)習(xí)效果的顯著提升，需要增強(qiáng)其與課程設(shè)計(jì)及學(xué)習(xí)環(huán)境的契合度以及在現(xiàn)有教學(xué)中應(yīng)用模式的研究；江口(Eguchi,2014)也認(rèn)為教育機(jī)器人需要提高與傳統(tǒng)教育的契合，還提供了運(yùn)用教育機(jī)器人的典型成功案例。同時(shí)，研究者發(fā)現(xiàn)，使用教育機(jī)器人能夠增強(qiáng)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)，最終提高學(xué)習(xí)成績(Chin et al.，2014)。機(jī)器人扮演的角色隨學(xué)習(xí)者對(duì)機(jī)器人感知的變化而變化(Alves-Oliveira et al.，2016)?？驳禄舴?Kandlhofer，2016)驗(yàn)證了教育機(jī)器人對(duì)數(shù)學(xué)和科學(xué)研究技能、團(tuán)隊(duì)合作技能以及社交技能有顯著的正向促進(jìn)作用。奧斯佩尼科娃等(Ospennikova et al.，2015)提出教育機(jī)器人在學(xué)生技術(shù)創(chuàng)造力上可以發(fā)揮良好作用，但實(shí)踐應(yīng)用仍處于初始階段，不總是有效。國內(nèi)外研究者還系統(tǒng)討論了教育機(jī)器人對(duì)未來教育的意義(Benitti，2012)，并采用科學(xué)計(jì)量方法，總結(jié)國際范圍內(nèi)教育機(jī)器人研究的熱點(diǎn)和前沿(周進(jìn)等,2018；張堯等,2019)。

(二)面臨挑戰(zhàn)

1. 教育性不足

教育功能是智能教育機(jī)器人的核心。它要針對(duì)學(xué)習(xí)活動(dòng)的多樣性、認(rèn)知過程的科學(xué)性等設(shè)計(jì)符合教學(xué)規(guī)律的教學(xué)過程與評(píng)估方式，即通過人機(jī)交互技術(shù)采集與分析學(xué)習(xí)者的全過程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，自動(dòng)診斷學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)障礙和薄弱知識(shí)點(diǎn)；通過精準(zhǔn)推薦和使用優(yōu)質(zhì)的學(xué)習(xí)資源為學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化教學(xué)服務(wù)。然而，目前的教育機(jī)器人設(shè)計(jì)多注重游戲或簡單的重復(fù)性教學(xué)功能的開發(fā)，產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重，教育專業(yè)化程度較低，教學(xué)策略的設(shè)計(jì)、教學(xué)資源的推薦及精準(zhǔn)認(rèn)知狀態(tài)的評(píng)估等較為欠缺。

2. 交互性較差

交互是教學(xué)過程的重要環(huán)節(jié)，能及時(shí)校正或強(qiáng)化學(xué)習(xí)者的認(rèn)知過程和效果。及時(shí)的交互可以為學(xué)習(xí)者提供心理與情感支持，縮短學(xué)習(xí)者與教學(xué)目標(biāo)之間的距離。然而，目前大多數(shù)教育機(jī)器人缺乏前沿的自然語言處理、最優(yōu)教學(xué)干預(yù)策略設(shè)計(jì)等關(guān)鍵技術(shù)的支撐，交互性差，不能為學(xué)習(xí)者提供實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)效果強(qiáng)化和認(rèn)知過程矯正。

3. 感知力欠缺

感知力指教學(xué)過程中識(shí)別和理解學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情緒、學(xué)習(xí)環(huán)境等的能力。良好的感知力可以為教育機(jī)器人的教學(xué)反饋提供基礎(chǔ)信息，對(duì)學(xué)習(xí)者的多維度學(xué)習(xí)狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，拓展學(xué)習(xí)者與機(jī)器人之間的交互帶寬，增強(qiáng)機(jī)器人對(duì)學(xué)習(xí)者基本信息的采集。然而，當(dāng)前智能教育機(jī)器人較少或者只能通過單一維度感知學(xué)習(xí)者及其學(xué)習(xí)過程，缺乏通過表情、動(dòng)作等多維數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)感知與理解學(xué)習(xí)狀態(tài)與學(xué)習(xí)情境，造成教育機(jī)器人智能性不足。

為應(yīng)對(duì)和解決教育機(jī)器人發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)，本研究嘗試借助人工智能領(lǐng)域的知識(shí)圖譜、自然語言處理以及機(jī)器學(xué)習(xí)等關(guān)鍵與前沿技術(shù)，結(jié)合教育心理學(xué)的經(jīng)典理論，構(gòu)建具備教育專業(yè)性、實(shí)時(shí)反饋與感知能力的新一代智能教育機(jī)器人。

二、理論基礎(chǔ)與關(guān)鍵技術(shù)

(一) 理論基礎(chǔ)

“智慧學(xué)伴”教育機(jī)器人采用經(jīng)典的自我決定理論(self-determination theory)(Ryan & Deci, 2000)作為設(shè)計(jì)的理論基礎(chǔ)與基本原則。自我決定理論由美國心理學(xué)家理查德(Richard Koestner)等人提出，在教育心理學(xué)等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。該理論認(rèn)為，個(gè)體有三種天生的心理需求，即自主感(autonomy)需求、勝任感(competence)需求以及關(guān)系感(relatedness)需求。這三類心理需求得到滿足時(shí)，個(gè)體的內(nèi)部動(dòng)機(jī)就會(huì)增強(qiáng)，同時(shí)會(huì)促進(jìn)外部動(dòng)機(jī)的內(nèi)化，推進(jìn)目標(biāo)的達(dá)成與個(gè)體的成長。如果上述三種基本需求得到滿足，學(xué)習(xí)者可以獲得良好的學(xué)習(xí)體驗(yàn)和激勵(lì)，最終提高其學(xué)習(xí)效果與效率。以自我決定理論的三種基本心理需求為基礎(chǔ)(Lu et al.，2018)，我們確定了“智慧學(xué)伴”教育機(jī)器人的設(shè)計(jì)原則：

1. 自主感

自主感指個(gè)體在充分了解個(gè)人意愿及客觀環(huán)境的基礎(chǔ)上，對(duì)自身行為作出自由而非強(qiáng)制選擇的感受。這種自由選擇能夠引導(dǎo)個(gè)體產(chǎn)生符合其心理需求、有益于個(gè)體成長的行為，促成其內(nèi)在動(dòng)機(jī)，即出于興趣或活動(dòng)本身的樂趣進(jìn)行選擇。內(nèi)在動(dòng)機(jī)通常能促使個(gè)體開展更高水平且創(chuàng)造性的學(xué)習(xí)，能夠自覺運(yùn)用有效的學(xué)習(xí)策略，面對(duì)困難也更能堅(jiān)持。因此，針對(duì)學(xué)習(xí)者自主感的心理需求，我們提出教育機(jī)器人的三條設(shè)計(jì)原則：1)為學(xué)習(xí)者提供多個(gè)符合教學(xué)規(guī)律且合理的學(xué)習(xí)活動(dòng)選擇；2)了解學(xué)習(xí)者對(duì)當(dāng)前學(xué)習(xí)內(nèi)容的感受并作相應(yīng)的反饋或調(diào)整；3)盡量減少學(xué)習(xí)活動(dòng)對(duì)學(xué)習(xí)者的壓力感與被控制感。

要給學(xué)習(xí)者提供不同的學(xué)習(xí)活動(dòng)及選擇，一方面需要建設(shè)多模態(tài)、高質(zhì)量的學(xué)習(xí)資源，滿足學(xué)習(xí)者根據(jù)自身特點(diǎn)開展學(xué)習(xí)的需求；另一方面要利用合理科學(xué)的方式對(duì)學(xué)習(xí)資源、教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)概念等進(jìn)行有效組織和架構(gòu)，利用簡單、友好的可視化方式，支持學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)內(nèi)容間的自由交互與選擇。因此，設(shè)計(jì)新型的教育知識(shí)圖譜，將學(xué)習(xí)者當(dāng)前的認(rèn)知狀態(tài)進(jìn)行疊加，可幫助學(xué)習(xí)者客觀認(rèn)識(shí)自身學(xué)習(xí)狀態(tài)，引導(dǎo)學(xué)習(xí)者選擇學(xué)習(xí)資源。其次，及時(shí)了解學(xué)習(xí)者對(duì)學(xué)習(xí)內(nèi)容的感受并作相應(yīng)的反饋或調(diào)整，需要教育機(jī)器人能夠通過不同類別的傳感器實(shí)時(shí)采集與分析學(xué)習(xí)者的過程性與測評(píng)性學(xué)習(xí)活動(dòng)數(shù)據(jù)，并根據(jù)認(rèn)知科學(xué)等理論設(shè)計(jì)相應(yīng)的反饋，動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容。比如，推斷學(xué)習(xí)者遇到障礙，有大概率產(chǎn)生“疑惑”等情緒時(shí)，教育機(jī)器人可以及時(shí)提供學(xué)科知識(shí)問答以及支架式教學(xué)反饋或干預(yù)。最后，引入激勵(lì)機(jī)制與放松環(huán)節(jié)，可盡量減少學(xué)習(xí)活動(dòng)對(duì)學(xué)習(xí)者帶來的壓力感與被控制感。有效的激勵(lì)能夠緩解學(xué)習(xí)者的緊張，有利于學(xué)習(xí)進(jìn)程的穩(wěn)步推進(jìn)；適當(dāng)?shù)姆潘煞催^來可以減輕學(xué)習(xí)的被控制感。

2. 勝任感

勝任感指學(xué)習(xí)者完成學(xué)習(xí)任務(wù)或測評(píng)過程中，對(duì)所遇挑戰(zhàn)的掌控感與積極的自我肯定。如果學(xué)習(xí)者能夠持續(xù)體驗(yàn)到勝任感，其內(nèi)部動(dòng)機(jī)可以得到增強(qiáng)，反之會(huì)導(dǎo)致挫敗感。因此，針對(duì)學(xué)習(xí)者對(duì)勝任感的心理需求，我們提出教育機(jī)器人的兩條設(shè)計(jì)原則：1)準(zhǔn)確估計(jì)學(xué)習(xí)者的知識(shí)掌握程度與能力，鼓勵(lì)學(xué)習(xí)者開展高層級(jí)知識(shí)的學(xué)習(xí)，逐步引導(dǎo)其學(xué)習(xí)和理解挑戰(zhàn)性內(nèi)容。2)及時(shí)肯定學(xué)習(xí)者正確應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)和取得的進(jìn)步。

這就要對(duì)學(xué)習(xí)者的知識(shí)掌握水平、學(xué)科能力等關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確建模，使教育機(jī)器人可以在正確的時(shí)間適當(dāng)提高學(xué)習(xí)內(nèi)容的難度和挑戰(zhàn)性；通過自然語言交互等方式鼓勵(lì)與肯定學(xué)習(xí)者的關(guān)鍵性進(jìn)步，強(qiáng)化學(xué)習(xí)者應(yīng)對(duì)新的學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)的內(nèi)部動(dòng)機(jī)。

3. 歸屬感

歸屬感指學(xué)習(xí)者需要來自周圍環(huán)境與學(xué)習(xí)伙伴的溝通、理解與支持。良好的關(guān)心與溝通可以促進(jìn)學(xué)習(xí)者增強(qiáng)內(nèi)部動(dòng)機(jī)，幫助其高效完成預(yù)定的學(xué)習(xí)內(nèi)容和任務(wù)。因此，針對(duì)學(xué)習(xí)者對(duì)歸屬感的心理需求，我們提出教育機(jī)器人兩條設(shè)計(jì)原則：1)在與學(xué)習(xí)者交互時(shí)，機(jī)器人盡可能傳達(dá)出與學(xué)習(xí)者直接相關(guān)的個(gè)性化與標(biāo)志性信息。2)如技術(shù)條件和教學(xué)進(jìn)程允許，機(jī)器人可以和學(xué)習(xí)者擇機(jī)開展與教學(xué)內(nèi)容無關(guān)的交流和溝通。

基于上述設(shè)計(jì)原則，教育機(jī)器人與學(xué)習(xí)者的交互盡可能采用基于學(xué)習(xí)者個(gè)人信息的個(gè)性化交互方式和內(nèi)容，比如根據(jù)學(xué)習(xí)者的性別、姓名、經(jīng)歷等設(shè)置問候語等導(dǎo)引信息，自然傳達(dá)對(duì)學(xué)習(xí)者的尊重、喜愛與親密。同時(shí)，設(shè)計(jì)非教學(xué)用途的聊天對(duì)話可使學(xué)習(xí)者與教育機(jī)器人之間產(chǎn)生直接“聯(lián)系”，增強(qiáng)學(xué)習(xí)者的歸屬感。

(二)關(guān)鍵支撐技術(shù)

要落實(shí)上述基于自我決定理論的三類心理需求及機(jī)器人系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原則，需要利用多項(xiàng)前沿技術(shù)作為其關(guān)鍵支撐和功能實(shí)現(xiàn)保障。

1．知識(shí)圖譜技術(shù)構(gòu)建教育認(rèn)知地圖

知識(shí)圖譜技術(shù)通常指利用具有結(jié)構(gòu)化語義知識(shí)的概念網(wǎng)絡(luò)，描述通用領(lǐng)域或垂直領(lǐng)域的實(shí)體以及這些實(shí)體間關(guān)聯(lián)的知識(shí)表示。利用知識(shí)圖譜技術(shù)可以結(jié)構(gòu)化表示教學(xué)過程涉及的不同客觀實(shí)體，如知識(shí)點(diǎn)、教學(xué)目標(biāo)、學(xué)科教材等，以及這些實(shí)體間存在的具有教育意義的各類認(rèn)知關(guān)系，如知識(shí)點(diǎn)間的前驅(qū)后繼關(guān)系、習(xí)題與學(xué)習(xí)目標(biāo)間的評(píng)測考查關(guān)系等。同時(shí)，教育知識(shí)圖譜疊加學(xué)習(xí)者知識(shí)點(diǎn)掌握程度等認(rèn)知狀態(tài)信息，可以進(jìn)一步構(gòu)建教育領(lǐng)域的認(rèn)知地圖，直觀呈現(xiàn)給學(xué)習(xí)者，幫助學(xué)習(xí)者了解其學(xué)習(xí)進(jìn)程和掌握程度。

在“智慧學(xué)伴”教育機(jī)器人中，教育知識(shí)圖譜一方面作為學(xué)科專業(yè)知識(shí)與教學(xué)相關(guān)各類實(shí)體的底層數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與基本結(jié)構(gòu)，支持學(xué)科知識(shí)性智能問答與檢索等基本交互功能；另一方面，教育認(rèn)知地圖可以直接呈現(xiàn)給學(xué)習(xí)者，并作為人機(jī)交互界面幫助學(xué)習(xí)者自主選擇與調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容。

2. 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建學(xué)習(xí)者模型

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)通常指利用數(shù)據(jù)或以往經(jīng)驗(yàn)，優(yōu)化計(jì)算機(jī)程序的性能和標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)。作為人工智能領(lǐng)域進(jìn)展最快的關(guān)鍵技術(shù)之一，其在智能教育機(jī)器人的構(gòu)建中起著重要作用。教育機(jī)器人估計(jì)和判斷學(xué)習(xí)者認(rèn)知狀態(tài)和學(xué)習(xí)能力的基礎(chǔ)是對(duì)學(xué)習(xí)者建模。例如，知識(shí)追蹤(knowledge tracing)是對(duì)學(xué)習(xí)者的動(dòng)態(tài)認(rèn)知過程進(jìn)行量化建模，通常利用貝葉斯理論、一階馬爾可夫模型機(jī)器學(xué)習(xí)算法等進(jìn)行構(gòu)建。大規(guī)模在線學(xué)習(xí)者及其各學(xué)科測評(píng)信息的采集，為學(xué)習(xí)者建模提供了豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。同時(shí)，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的深度知識(shí)追蹤模型可以直接幫助解決多知識(shí)點(diǎn)動(dòng)態(tài)建模等關(guān)鍵問題。

在“智慧學(xué)伴”教育機(jī)器人的實(shí)際系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)中，我們利用深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建了包括知識(shí)追蹤模型(Chen et al.，2018)在內(nèi)的一系列學(xué)習(xí)者模型，為機(jī)器人提供學(xué)習(xí)者當(dāng)前學(xué)習(xí)狀態(tài)的動(dòng)態(tài)估計(jì)信息，使機(jī)器人可以及時(shí)診斷和干預(yù)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)障礙或困難。同時(shí)，將較為準(zhǔn)確的學(xué)習(xí)者認(rèn)知狀態(tài)等信息嵌入教育知識(shí)圖譜，構(gòu)建完整的教育認(rèn)知地圖。

3．自然語言處理技術(shù)構(gòu)建問答與對(duì)話系統(tǒng)

自然語言處理技術(shù)是利用機(jī)器對(duì)人類自然語言進(jìn)行理解、處理和運(yùn)用的技術(shù)，是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域最富挑戰(zhàn)性的子領(lǐng)域之一。在教育機(jī)器人的系統(tǒng)構(gòu)建中，基于自然語言處理技術(shù)的問答系統(tǒng)與聊天系統(tǒng)是支持學(xué)習(xí)者與機(jī)器人有效教學(xué)的關(guān)鍵交互環(huán)節(jié)。問答系統(tǒng)通常通過對(duì)學(xué)習(xí)者提問進(jìn)行語義理解與解析，并基于底層知識(shí)圖譜等知識(shí)庫高效檢索所需的信息，提取答案信息，最終生成學(xué)習(xí)者可以接受和理解的自然語言應(yīng)答。對(duì)話系統(tǒng)通常分任務(wù)導(dǎo)向型對(duì)話系統(tǒng)和非任務(wù)導(dǎo)向型對(duì)話系統(tǒng)。任務(wù)導(dǎo)向型對(duì)話系統(tǒng)旨在幫助用戶完成特定任務(wù)，非任務(wù)導(dǎo)向型對(duì)話系統(tǒng)沒有清晰的任務(wù)，主要模仿人與人之間聊天等非結(jié)構(gòu)性對(duì)話與交互。

在“智慧學(xué)伴”教育機(jī)器人中，我們同時(shí)引入問答引擎與對(duì)話代理引擎，支持學(xué)習(xí)者的不同需求。問答引擎專注于處理學(xué)習(xí)者提出的學(xué)科教學(xué)類知識(shí)問題，通過對(duì)底層教育知識(shí)圖譜進(jìn)行圖搜索生成自然語言答案。對(duì)話代理引擎主要支持學(xué)習(xí)者與機(jī)器人的閑聊功能，以通用知識(shí)圖譜及深度學(xué)習(xí)模型支持該部分功能的實(shí)現(xiàn)。

4．情感計(jì)算技術(shù)估計(jì)學(xué)習(xí)情緒與專注度

情感計(jì)算技術(shù)通常指與人類情感相關(guān)、來源于情感或能夠?qū)η楦惺┘佑绊懙募夹g(shù)，其目的是賦予機(jī)器識(shí)別、理解、表達(dá)和適應(yīng)人類的情感能力，創(chuàng)建更加有效的人機(jī)交互過程。例如，通過計(jì)算機(jī)視覺分析，實(shí)時(shí)采集和分析學(xué)習(xí)者的面部表情和身體姿態(tài)等關(guān)鍵信息，輸出包括愉悅、驚訝等情緒結(jié)果。同時(shí)，結(jié)合當(dāng)前學(xué)習(xí)內(nèi)容的難度、學(xué)習(xí)者能力及認(rèn)知科學(xué)理論可估計(jì)和預(yù)測學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情緒和專注度等學(xué)習(xí)狀態(tài)指標(biāo)，對(duì)教學(xué)作出及時(shí)調(diào)整、干預(yù)或反饋，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的教學(xué)服務(wù)與情境感知。

利用機(jī)器人的前置攝像頭等傳感器設(shè)備，我們建立了學(xué)習(xí)情緒識(shí)別模型，可以較準(zhǔn)確地判斷學(xué)習(xí)者對(duì)學(xué)習(xí)內(nèi)容產(chǎn)生的負(fù)面情緒。同時(shí)，我們提出了學(xué)習(xí)分析框架LEARNSense(Lu et al.,2017)。該框架基于學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為和動(dòng)作等信息，結(jié)合認(rèn)知科學(xué)的經(jīng)典理論，估計(jì)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)專注度，最終構(gòu)建情感計(jì)算引擎，實(shí)現(xiàn)教育機(jī)器人對(duì)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)情感狀態(tài)的準(zhǔn)確感知和識(shí)別。

三、系統(tǒng)架構(gòu)與實(shí)現(xiàn)

基于以上教育心理學(xué)理論基礎(chǔ)和人工智能領(lǐng)域的關(guān)鍵支撐技術(shù)，我們對(duì)“智慧學(xué)伴”教育機(jī)器人進(jìn)行了系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)(見圖1)。從系統(tǒng)層面而言，“智慧學(xué)伴”教育機(jī)器人分兩大基本模塊：1)基于機(jī)器人硬件系統(tǒng)的教學(xué)交互模塊；2)基于“智慧學(xué)伴”服務(wù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)與資源模塊。兩大基本模塊通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行信息傳輸和共享。其中，服務(wù)器端的“智慧學(xué)伴”服務(wù)平臺(tái)提供學(xué)習(xí)者基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和教學(xué)資源，客戶端依托機(jī)器人的硬件系統(tǒng)完成教學(xué)交互功能。

圖1 “智慧學(xué)伴”教育機(jī)器人系統(tǒng)架構(gòu)

(一) 教學(xué)交互模塊

教學(xué)交互模塊是“智慧學(xué)伴”教育機(jī)器人的核心模塊，負(fù)責(zé)機(jī)器人的教學(xué)過程及與學(xué)習(xí)者交互功能的實(shí)現(xiàn)，其底層設(shè)計(jì)了三類基本引擎，即情感計(jì)算引擎、問答引擎和對(duì)話代理引擎。

1．情感計(jì)算引擎

如前所述，情感計(jì)算引擎主要基于泛在計(jì)算、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)，負(fù)責(zé)完成對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情緒、學(xué)習(xí)專注度等狀態(tài)與指標(biāo)的識(shí)別與估計(jì)。學(xué)習(xí)者的表情可以反映學(xué)習(xí)的情緒和狀態(tài)，因此實(shí)時(shí)了解學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)狀態(tài)并給予實(shí)時(shí)反饋與教學(xué)支持有重要作用。“智慧學(xué)伴”教育機(jī)器人利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型，根據(jù)學(xué)習(xí)者的面部表情特征，細(xì)分出八種基本情緒的概率值，分別為憤怒、輕蔑、厭惡、害怕、悲傷、驚訝、愉悅與中性。當(dāng)憤怒、輕蔑等前六種情緒的概率值之和或者單一情緒的概率值高于閾值，即判斷學(xué)習(xí)者處于負(fù)面的學(xué)習(xí)情緒。相反，當(dāng)憤怒、輕蔑等前六種情緒的概率值之和小于閾值或者愉悅的概率值高于閾值，可以判斷學(xué)習(xí)者處于相對(duì)正面的學(xué)習(xí)情緒。

學(xué)習(xí)專注度描述學(xué)習(xí)者的努力程度和投入程度，同時(shí)表征學(xué)習(xí)者認(rèn)知系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn)效率和對(duì)學(xué)習(xí)內(nèi)容的興趣(Trowler,2010)。當(dāng)學(xué)習(xí)者處于較高水平的學(xué)習(xí)沉浸度時(shí)，通常會(huì)取得較好的學(xué)習(xí)效果和更深的認(rèn)知程度，這時(shí)可以啟動(dòng)激勵(lì)機(jī)制促進(jìn)高水平學(xué)習(xí)專注度的持續(xù)。當(dāng)學(xué)習(xí)者處于較低水平的學(xué)習(xí)專注度時(shí)，通常難以達(dá)到預(yù)定學(xué)習(xí)效果和認(rèn)知程度，往往需要采取干預(yù)措施。另一方面，學(xué)習(xí)專注度有隱含性和時(shí)變性，通過學(xué)習(xí)者自陳報(bào)告和教師評(píng)價(jià)等形式的主觀數(shù)據(jù)通常很難準(zhǔn)確、連續(xù)地評(píng)估學(xué)習(xí)沉浸度。近年來，教育與認(rèn)知科學(xué)研究(Chi & Wylie，2014)已經(jīng)證明，不同級(jí)別的專注度可以通過學(xué)習(xí)過程的外顯行為(overt behavior)有效推斷。因此，“智慧學(xué)伴”機(jī)器人在識(shí)別學(xué)習(xí)者的面部表情與肢體動(dòng)作等外顯行為基礎(chǔ)上，結(jié)合LEARNSense (Lu et al.，2017)等學(xué)習(xí)分析框架，估計(jì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)專注度。

建立教育機(jī)器人對(duì)學(xué)習(xí)者情緒與專注度的識(shí)別與估計(jì)能力，可提高教育機(jī)器人的感知力，拓寬與學(xué)習(xí)者之間的交互帶寬，提升機(jī)器人的智能性，同時(shí)為教育機(jī)器人的教學(xué)反饋提供基礎(chǔ)信息，為學(xué)習(xí)者提供心理與情感支持，增強(qiáng)學(xué)習(xí)者的自主性，最終為學(xué)習(xí)者的認(rèn)知過程提供實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、適當(dāng)?shù)姆答伵c支持。

2. 問答引擎

問答引擎主要通過自然語言交流的方式接收、處理和應(yīng)答學(xué)習(xí)者提出的學(xué)科教學(xué)類知識(shí)問題。問答系統(tǒng)需要理解與解析學(xué)習(xí)者提出的問題，學(xué)科類問題由問答引擎處理和應(yīng)答；否則，由對(duì)話代理引擎負(fù)責(zé)處理。對(duì)于學(xué)科專業(yè)問題，問答引擎會(huì)先調(diào)用學(xué)科知識(shí)圖譜，然后通過圖搜索的方式檢索和推理相關(guān)信息，生成學(xué)習(xí)者可以接受和理解的自然語言應(yīng)答。例如，學(xué)習(xí)者提問“除了綠色植物，還有哪些生物可以進(jìn)行光合作用？”問答引擎首先判斷該問題為生物學(xué)科問題，然后開始在生物學(xué)科知識(shí)圖譜上進(jìn)行圖搜索，并將檢索到的“藍(lán)細(xì)菌”“紫細(xì)菌”“海兔”等信息，通過自然語言生成功能，組成學(xué)習(xí)者可以理解的答案，例如，“藍(lán)細(xì)菌、紫細(xì)菌甚至海兔都可以進(jìn)行光合作用”。同時(shí)，為使學(xué)習(xí)者與教育機(jī)器人的交互獲得與類似人類教師交互的體驗(yàn)，問答引擎利用自然語言處理的文字轉(zhuǎn)語音功能，調(diào)整機(jī)器人應(yīng)答，并模仿人類教師的語音和語調(diào)，附加鼓勵(lì)話語，如“這個(gè)問題問得很好，還有別的問題嗎？”。

學(xué)科問答能力的建立，是支持學(xué)習(xí)者與機(jī)器人有效教學(xué)交互的必要和關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，不僅能夠優(yōu)化和節(jié)省學(xué)習(xí)者的信息搜索過程與時(shí)間，提高教學(xué)反饋的效率和能力，更能增強(qiáng)教育機(jī)器人指導(dǎo)的教育性與專業(yè)性。

3. 對(duì)話代理引擎

與問答引擎不同，對(duì)話代理引擎主要支持學(xué)習(xí)者與機(jī)器人的自由問答和閑聊功能，對(duì)學(xué)習(xí)者及機(jī)器人的語音交互內(nèi)容不作教學(xué)限定。同時(shí)，區(qū)別于傳統(tǒng)的任務(wù)導(dǎo)向型對(duì)話系統(tǒng)，該對(duì)話代理引擎無需幫助用戶完成特定任務(wù)，主要基于通用知識(shí)圖譜及深度學(xué)習(xí)模型等關(guān)鍵技術(shù)，模仿人與人之間聊天開展非結(jié)構(gòu)性對(duì)話與交互。例如，“智慧學(xué)伴”教育機(jī)器人可以智能地安慰學(xué)習(xí)者的抱怨(如“這個(gè)問題好難啊”“我肯定學(xué)不會(huì)”等)、對(duì)機(jī)器人本身信息的詢問(如“你多大了”“誰是你的父母”等)以及對(duì)通用領(lǐng)域和簡單生活知識(shí)的閑聊。但是，受限于自然語言處理技術(shù)，目前“智慧學(xué)伴”教育機(jī)器人閑聊的智能水平有局限。如果機(jī)器人不能找到可以回復(fù)的答案，它會(huì)主動(dòng)引導(dǎo)學(xué)習(xí)者回到學(xué)習(xí)進(jìn)程(如“這個(gè)問題我不懂哈，要不我們還是繼續(xù)剛才的學(xué)習(xí)吧？”)。另外，“智慧學(xué)伴”教育機(jī)器人利用面部識(shí)別技術(shù)自動(dòng)識(shí)別學(xué)習(xí)者身份，并在閑聊等環(huán)節(jié)自動(dòng)使用學(xué)習(xí)者的名字、昵稱等，以增強(qiáng)與學(xué)習(xí)者之間的聯(lián)結(jié)，提高學(xué)習(xí)者使用機(jī)器人的興趣。

(二)數(shù)據(jù)與資源模塊

數(shù)據(jù)與資源模塊作為教育機(jī)器人底層的信息基礎(chǔ)模塊，主要利用“智慧學(xué)伴”平臺(tái)(余勝泉，2017)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)韧緩綖榻虒W(xué)過程以及人機(jī)交互功能提供數(shù)據(jù)與資源支持，包括學(xué)科知識(shí)圖譜、社會(huì)性學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)和個(gè)性化認(rèn)知地圖。

1. 學(xué)科知識(shí)圖譜

如前所述，知識(shí)圖譜通常指描述通用領(lǐng)域或垂直領(lǐng)域的各類實(shí)體以及這些實(shí)體間關(guān)聯(lián)的結(jié)構(gòu)化知識(shí)庫。語文、數(shù)學(xué)、生物、歷史等學(xué)科便于構(gòu)建專屬的學(xué)科知識(shí)圖譜，表征該學(xué)科教學(xué)涉及的不同元素及元素之間具有教育意義的有效關(guān)系。學(xué)科知識(shí)圖譜主要基于該學(xué)科核心知識(shí)點(diǎn)之間的語義關(guān)系，形成知識(shí)之間的邏輯關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，并能有效組織教學(xué)、評(píng)價(jià)等環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。以知識(shí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)者為核心對(duì)象，學(xué)科知識(shí)圖譜可以實(shí)現(xiàn)語義理解和推理，幫助教育機(jī)器人完成知識(shí)教學(xué)和學(xué)科問答等。

2. 社會(huì)性學(xué)習(xí)資源

學(xué)習(xí)活動(dòng)及其所需學(xué)習(xí)資源具備社會(huì)屬性，需要利用個(gè)體的社會(huì)化學(xué)習(xí)行為進(jìn)行資源聚合，并提升其質(zhì)量和結(jié)構(gòu)化程度。知識(shí)之間的內(nèi)在關(guān)系與人的社會(huì)性交互形成的人與知識(shí)共生的社會(huì)性知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，有助于學(xué)習(xí)資源的有效聚合與質(zhì)量提升。同時(shí)，學(xué)習(xí)資源具有多模態(tài)性，需要涵蓋教材、測評(píng)試題以及課標(biāo)庫等。其中，多模態(tài)教材包括高質(zhì)量的視頻類微課等多媒體教學(xué)資源，測評(píng)試題可以利用語音識(shí)別等技術(shù)進(jìn)行答案采集。學(xué)習(xí)資源還要根據(jù)課程教學(xué)大綱標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行細(xì)顆粒度知識(shí)點(diǎn)標(biāo)注，并根據(jù)教學(xué)大綱的學(xué)習(xí)目標(biāo)劃分與歸類能力層級(jí)，供個(gè)性化認(rèn)知地圖及精準(zhǔn)推薦使用。教育機(jī)器人的硬件支持多種學(xué)習(xí)資源使用，如視頻教學(xué)資源可以通過機(jī)器人的前置屏幕或者后置投影等，高清晰地展示與播放。

3. 學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)與分析

學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)涵蓋學(xué)習(xí)者產(chǎn)生的學(xué)習(xí)測評(píng)數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)報(bào)告數(shù)據(jù)。其中，學(xué)習(xí)測評(píng)數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)為學(xué)習(xí)報(bào)告的生成提供信息支持。學(xué)習(xí)測評(píng)數(shù)據(jù)主要來源于學(xué)習(xí)者的各類測試結(jié)果，包括學(xué)習(xí)者作答正確與否、作答順序、時(shí)長等關(guān)鍵信息；學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)包括學(xué)習(xí)者與機(jī)器人交互過程信息，包括所有的學(xué)科問答與聊天對(duì)話數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)者面部表情與動(dòng)作等過程性信息。在此基礎(chǔ)上，機(jī)器人自動(dòng)生成學(xué)習(xí)者階段性學(xué)習(xí)分析報(bào)告，涵蓋薄弱或易錯(cuò)知識(shí)點(diǎn)、與機(jī)器人教學(xué)互動(dòng)以及試題作答等情況，在實(shí)際教學(xué)應(yīng)用中還可以生成可視化報(bào)告等。

4. 個(gè)性化認(rèn)知地圖

學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)和多模態(tài)教學(xué)資源可以進(jìn)一步構(gòu)成學(xué)習(xí)者個(gè)性化認(rèn)知地圖(萬海鵬，2017)。個(gè)性化認(rèn)知地圖以樹狀或網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)展現(xiàn)學(xué)科細(xì)顆粒度知識(shí)點(diǎn)，然后在知識(shí)點(diǎn)上疊加學(xué)習(xí)者當(dāng)前的認(rèn)知狀態(tài)(即是否掌握該知識(shí)、學(xué)習(xí)與測評(píng)進(jìn)度等)、多模態(tài)學(xué)習(xí)資源以及該知識(shí)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的教學(xué)目標(biāo)等教學(xué)關(guān)鍵性信息。個(gè)性化認(rèn)知地圖可以作為結(jié)構(gòu)化的基本信息，為教育機(jī)器人的上層教學(xué)服務(wù)提供數(shù)據(jù)支撐(如學(xué)科問答、知識(shí)學(xué)習(xí)等)，也可以用可視化與交互方式直接反饋給學(xué)習(xí)者，使學(xué)習(xí)者了解自身的知識(shí)掌握狀態(tài)，促進(jìn)其自我認(rèn)知和激勵(lì)。學(xué)習(xí)者還可以利用教育機(jī)器人的觸摸屏等硬件，與其個(gè)性化認(rèn)知地圖交互，自由選擇所點(diǎn)擊知識(shí)點(diǎn)的詳細(xì)信息和多模態(tài)學(xué)習(xí)資源的推薦。

綜上所述，基于教學(xué)交互、數(shù)據(jù)與資源兩大基本模塊的整體系統(tǒng)架構(gòu)，同時(shí)依托個(gè)性化認(rèn)知地圖、多模態(tài)教學(xué)資源等基礎(chǔ)性、結(jié)構(gòu)化信息，“智慧學(xué)伴”教育機(jī)器人可以實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)情緒與專注度識(shí)別、學(xué)科問答以及聊天對(duì)話等教學(xué)與交互功能。

四、應(yīng)用模式

在實(shí)現(xiàn)前述系統(tǒng)架構(gòu)的基礎(chǔ)上，“智慧學(xué)伴”教育機(jī)器人能夠作為學(xué)習(xí)者在家庭環(huán)境的教育指導(dǎo)者，利用其教育專業(yè)性、實(shí)時(shí)反饋與感知等關(guān)鍵能力，設(shè)計(jì)符合個(gè)體學(xué)習(xí)者特點(diǎn)的典型應(yīng)用模式，完成不同階段的教學(xué)目標(biāo)，滿足學(xué)習(xí)者對(duì)于自主感、勝任感及歸屬感等核心需求(見圖2)?！爸腔蹖W(xué)伴”教育機(jī)器人的典型應(yīng)用模式包括學(xué)習(xí)疑難問答、學(xué)情報(bào)告分析、學(xué)習(xí)督促提醒、學(xué)習(xí)陪伴激勵(lì)和家長教育助手五類。

圖2 “智慧學(xué)伴”教育機(jī)器人的典型應(yīng)用模式

(一) 學(xué)習(xí)疑難問答

“智慧學(xué)伴”教育機(jī)器人可以與學(xué)習(xí)者共同完成一系列學(xué)習(xí)活動(dòng)。首先，機(jī)器人基于內(nèi)置的教學(xué)目標(biāo)與自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑，將多模態(tài)學(xué)習(xí)資源向?qū)W習(xí)者精準(zhǔn)推薦和交互式講授，滿足學(xué)習(xí)者的自主感。在此過程中，機(jī)器人允許并鼓勵(lì)學(xué)習(xí)者提出問題，并通過問答引擎自動(dòng)處理和解答所涉及的知識(shí)問題，鼓勵(lì)學(xué)習(xí)者深入反思或者分享，觸發(fā)學(xué)習(xí)者的思考。其次，當(dāng)完成重要知識(shí)點(diǎn)的教學(xué)后，教育機(jī)器人會(huì)建議學(xué)習(xí)者完成三道題左右的測試。測試方式可以是自然語言，也可以是接觸機(jī)器人前端觸摸屏完成，從而幫助學(xué)習(xí)者鞏固知識(shí)點(diǎn)，也為機(jī)器人提供學(xué)習(xí)者掌握狀態(tài)的測評(píng)信息，有助于機(jī)器人準(zhǔn)確估計(jì)學(xué)習(xí)者認(rèn)知狀態(tài)。同時(shí)，學(xué)校端學(xué)習(xí)過程性和測評(píng)性數(shù)據(jù)的共享可以提高機(jī)器人對(duì)學(xué)習(xí)者的理解，包括其優(yōu)勢(shì)或者薄弱的科目和知識(shí)點(diǎn)，從而更好地解答學(xué)習(xí)者的疑難問題，推薦優(yōu)質(zhì)教學(xué)資源，動(dòng)態(tài)優(yōu)化學(xué)習(xí)路徑。

(二)學(xué)情報(bào)告分析

“智慧學(xué)伴”服務(wù)平臺(tái)的學(xué)校端，可以采集學(xué)習(xí)者長周期、多模態(tài)的過程性與測評(píng)性數(shù)據(jù)，如學(xué)習(xí)者的周期性單元微測與總測成績、心理與體質(zhì)健康測評(píng)數(shù)據(jù)、與教師在線互動(dòng)問答等數(shù)據(jù)，然后結(jié)合學(xué)習(xí)者個(gè)體、班級(jí)以及學(xué)校層面的分析模型，把個(gè)體與群體性學(xué)情報(bào)告通過機(jī)器人端呈現(xiàn)給家長和學(xué)習(xí)者?；趦?nèi)置的知識(shí)追蹤等學(xué)習(xí)者模型與階段性的知識(shí)測評(píng)信息，可以實(shí)時(shí)更新學(xué)習(xí)者的認(rèn)知地圖，如是否掌握當(dāng)前學(xué)習(xí)單元的知識(shí)點(diǎn)，從而動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)資源。學(xué)習(xí)者也可以直接與自己的個(gè)性化認(rèn)知地圖交互，選擇想學(xué)習(xí)的知識(shí)點(diǎn)或教學(xué)資源。多維度的學(xué)習(xí)報(bào)告以可視化方式呈現(xiàn)給學(xué)習(xí)者或者家長，讓其了解階段性學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)和意義，如學(xué)科能力素養(yǎng)水平、優(yōu)勢(shì)知識(shí)點(diǎn)、累計(jì)觀看的視頻資源數(shù)量等。學(xué)習(xí)者在家與機(jī)器人的互動(dòng)學(xué)習(xí)或在線學(xué)習(xí)行為，如學(xué)習(xí)內(nèi)容、觀看時(shí)間、停留學(xué)科等信息，也可以傳輸和共享給學(xué)校教師端，幫助教師及時(shí)了解學(xué)習(xí)者在家中的學(xué)習(xí)狀態(tài)。

(三)學(xué)習(xí)督促提醒

根據(jù)階段性學(xué)習(xí)報(bào)告發(fā)現(xiàn)的問題或者學(xué)習(xí)障礙，教育機(jī)器人可以語音提醒學(xué)習(xí)者或家長。同時(shí)，根據(jù)學(xué)習(xí)計(jì)劃，“智慧學(xué)伴”教育機(jī)器人可以利用其無線通訊模塊，連接學(xué)習(xí)者手機(jī)、智能手表或者手環(huán)等可穿戴設(shè)備，追蹤學(xué)習(xí)者的實(shí)時(shí)位置，并在適當(dāng)時(shí)間提醒其學(xué)習(xí)。如果學(xué)習(xí)者不在家庭學(xué)習(xí)區(qū)域或未能按時(shí)完成學(xué)習(xí)計(jì)劃，“智慧學(xué)伴”教育機(jī)器人可以發(fā)督促指令，制定干預(yù)措施，鼓勵(lì)其按時(shí)學(xué)習(xí)。

(四)學(xué)習(xí)陪伴激勵(lì)

機(jī)器人需要引導(dǎo)學(xué)習(xí)者逐步建立較好的人機(jī)關(guān)系與情感連結(jié)，使學(xué)習(xí)者熟悉與機(jī)器人交流的途徑和方法。具體而言，“智慧學(xué)伴”教育機(jī)器人在首輪交互中，會(huì)通過自然語言、人臉識(shí)別、游戲問答等方式，完成自我介紹、學(xué)習(xí)者信息采集(包括人臉、姓名、學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和背景等)與存儲(chǔ)、人機(jī)交互模式設(shè)置等(如語音或者觸屏交流等方式)。在此基礎(chǔ)上，機(jī)器人利用人臉識(shí)別登錄功能，在確認(rèn)交流對(duì)象身份和個(gè)體信息的基礎(chǔ)上，根據(jù)學(xué)習(xí)者的偏好采用不同風(fēng)格的交流方式和昵稱，創(chuàng)設(shè)符合學(xué)習(xí)者特點(diǎn)的學(xué)習(xí)場景。同時(shí)，機(jī)器人多個(gè)傳感器對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情緒與專注度等重要指標(biāo)實(shí)時(shí)監(jiān)測，如感知到學(xué)習(xí)者處于負(fù)面學(xué)習(xí)狀態(tài)時(shí)，會(huì)觸發(fā)對(duì)話代理引擎，對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行詢問，與學(xué)習(xí)者進(jìn)行非教學(xué)內(nèi)容的自由聊天或建議學(xué)習(xí)者短暫休息，從而滿足學(xué)習(xí)者歸屬感需求。“智慧學(xué)伴”教育機(jī)器人也采用積分等獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，或跳舞等方式，以提高學(xué)習(xí)者的勝任感。

(五)家長教育助手

“智慧學(xué)伴”教育機(jī)器人能夠作為家長的助手。它可以通過學(xué)習(xí)者的個(gè)體認(rèn)知地圖展示等，幫助家長輔導(dǎo)學(xué)習(xí)者。如果家長學(xué)科知識(shí)不夠，可以通過機(jī)器人的問答引擎詢問和求解。同時(shí)，教育機(jī)器人還可以在家庭端替代家長規(guī)劃學(xué)習(xí)者的家庭學(xué)習(xí)內(nèi)容與活動(dòng)時(shí)間，確保家庭教育有序開展。

五、趨勢(shì)與展望

(一) 教育專業(yè)化

當(dāng)前最豐富且優(yōu)質(zhì)的教學(xué)資源仍然以人類教師授課為基礎(chǔ)進(jìn)行設(shè)計(jì)，教育機(jī)器人只能針對(duì)某些特定學(xué)習(xí)內(nèi)容的簡單知識(shí)記憶進(jìn)行教學(xué)，如何針對(duì)教育機(jī)器人的特點(diǎn)對(duì)教學(xué)資源進(jìn)行開發(fā)，包括機(jī)器人教學(xué)方法的頂層設(shè)計(jì)、專業(yè)學(xué)科的知識(shí)圖譜建設(shè)、基于認(rèn)知科學(xué)的教學(xué)策略實(shí)施等，都是教育機(jī)器人走向教育專業(yè)化的重要保障。

(二) 交互智能化

人類教師與學(xué)習(xí)者的實(shí)時(shí)交流與反饋可以及時(shí)滿足學(xué)習(xí)者答疑解惑的需求，還可以滿足學(xué)習(xí)者溝通表達(dá)的情感需求。人機(jī)交互等技術(shù)的采用可以降低學(xué)習(xí)者與教育機(jī)器人之間的交流閾值，保證相互之間信息交流的便捷性和通暢性。隨著人工智能領(lǐng)域自然語言處理技術(shù)的發(fā)展，教育機(jī)器人需要提高其交互的自然性和高效性，如實(shí)現(xiàn)教學(xué)目標(biāo)驅(qū)動(dòng)的聊天對(duì)話系統(tǒng)，引導(dǎo)學(xué)習(xí)者在交互中完成特定學(xué)習(xí)任務(wù)，使交互具備教育意義及智能性。

(三) 感知情境化

不同的教育場景和教學(xué)內(nèi)容，通常需要對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行不同維度的觀察和理解。因此，教育機(jī)器人需要根據(jù)不同的教學(xué)情境，主動(dòng)感知學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)狀態(tài)及其學(xué)習(xí)環(huán)境。教育機(jī)器人將擁有越來越豐富的嵌入式傳感器，各類環(huán)境與可穿戴設(shè)備等可以為其提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)?；谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域的情境感知與情感計(jì)算等技術(shù)，教育機(jī)器人需要具備將這類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成可以對(duì)學(xué)習(xí)者內(nèi)在情緒、專注度、心理需求等進(jìn)行感知的能力，并在此基礎(chǔ)上提供自適應(yīng)教學(xué)服務(wù)與支持。