基于智能問答系統的網絡教學交互研究

谷欣昀 萬妍 蔣潤喆 張燕 胡翠華

摘要：針對現有網絡教學中師生交互效率低，教學系統難以達到高質高效教學效果的難點，文章提出了一種基于智能問答系統的網絡教學交互系統。該系統通過允許學生/教師自定義聊天參與者，交互數據可沿用進入知識圖譜，設置實時提醒以及未回答消息提醒，相關熱門問題推薦，個性化學習導圖等功能提高網絡教學交互效果。

關鍵詞： 智能問答; 網絡教學; 交互; 系統設計; 混合式教學

中圖分類號：TP393? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）22-0124-04

智能問答系統從起步到現在，已經在電商、醫(yī)藥等行業(yè)取得了廣泛應用。比如，淘寶客服機器人作為大眾熟知的一種應用，它可以根據客戶在聊天界面提出的問題進行語義解析，提取關鍵字詞，再向客戶輸出反饋。雖然智能問答系統已在商業(yè)領域取得較快發(fā)展，但在教育教學領域的應用仍顯不足。

新冠肺炎疫情初起的半年時間內，為了保護學生的生命安全，避免更大范圍的疫情擴散，大中小學紛紛響應國家號召居家學習，進行網絡教學。近兩年依據教育部“停課不停學”的倡導，網絡教學成為高校學生在家繼續(xù)接受教育的必要途徑，高質量的教學需要依靠完善的網絡教學體系來支持學生的系統學習，因此網絡教學的交互性顯得尤為重要，智能問答系統有利于提高網絡教學的交互性。

1 研究背景

隨著互聯網的快速發(fā)展與普及，誕生了以互聯網為依托的一系列信息獲取方式。對高校而言，答疑是學習過程中較為重要的一個環(huán)節(jié)，它可以幫助學生及時解決遺留的難題;對教師而言，答疑可以幫助教師更好地了解學生的學習進度，從而適當地調整教學計劃。在網絡教學交互中，答疑這一環(huán)節(jié)往往會更難進行，其難點具體表現在交互雙方時空分離、交互設計繁雜和學習效果未知等。而智能問答系統能夠在一定程度上解決這些問題，為學生提供一個實時同步交互平臺，無論何時何地，學生在學習中遇到的問題都能得到及時解答，同時教師的負擔也得以減輕，教育的公平性也得到了一定的保證。

知識庫是智能問答系統中的核心環(huán)節(jié)，其工作是對問題的特定信息點進行研究分析形成建議，并通過書籍、書刊、文獻和相關數據庫資源等方式獲取原始資料。知識庫的建設應滿足動態(tài)性、前瞻性、交互性3個原則，目的是其使用便捷、回答建議精確有效、資源獲取容易。

從最早的微課起，網絡現如今，智能問答系統已從單個領域走向開放領域，從單一數據走向多源數據，從簡單問答走向復雜問答，未來將開拓更多技術領域。本文通過研究現有的智能問答系統，對網絡教學交互系統的建設以及應用，提出具有建設性的，為以智能問答系統為基礎的網絡教學交互設計及其進一步發(fā)展提供參考，以便更好地在高校教學中進行應用。

2 現有的網絡教學平臺分析

師生交互及協作式在線學習環(huán)境是協作式在線教學交互的內在動力，體現學生在網絡學習產生的知識流轉與建立的過程[1]。教學交互=學習者與學習資源的交互+社會交互，學習者的學習以其與學習資源的交互為主，而當社會交互只是處于輔助地位時，這種學習就變成了學習者的自主學習。由于疫情的影響，高校開展網絡教學也逐漸成為主流，然而教師與學生在網絡教學中的時與空的分離雖然有許多便捷之處，但是也同樣弱化了教與學之間的關系，線上師生交流效率較低，自主學習的教學質量往往達不到線下教學質量。因此，很多國內外線教學平臺對此做出針對性設計，例如：①騰訊課堂[2]：課堂討論功能可以讓學生和老師進行教學交流，但是數據不能夠永久保留，需要教師重復回答相同問題，且系統不穩(wěn)定，閃退現象頻發(fā)。②超星學習通：在網絡教學提供：選人、測驗、作業(yè)、討論等交互功能，在討論區(qū)教師可設置置頂討論以便同學進行交流，一般在教學中會與其他軟件結合使用，例如：騰訊會議、MOOC、微信等，缺點在于不方便實時溝通，消息提醒具有滯后性。③Tweedback：系統提供三種溝通方式，其中包括問卷、問題墻和學生端提問窗口。其中的問題墻與討論區(qū)相似，即學生（可以選擇匿名方式） 提出問題，同學可以對同樣不理解的問題進行點贊，教師將通過解答高贊數的問題，來解決同學的疑問。缺點在于，由于教師可能只關注較多贊數的回答，該系統對小眾問題考慮較少。

隨高校網絡教學系統需求越來越強烈，目前主流的網絡教學平臺中，往往存在缺乏同步師生交互、交互信息的延續(xù)及個性化交互回答的問題，使學生在網絡學習中產生的疑問不能及時解決，導致學習不高效。本文采用問卷調查的形式了解學生需求后，擬在高校網絡教學平臺中增加允許學生/教師自定義聊天參與者;交互數據可沿用進入知識圖譜;設置實時提醒以及未回答消息提醒;相關熱門問題推薦;個性化學習導圖，實現智能問答系統與教學框架的銜接與融合。

3 系統需求分析

3.1 問卷調查情況

本文采用問卷調查形式，對高校學生網絡答疑需求進行研究。問卷分為基本信息、教學交互效果及學生需求三個方面：

（1） 基本信息。在填寫了問卷調查的232名大學生，其中大一學生占比8.62%，大二學生占比31.03%，大三學生占比42.67%，其次是大四學生占比14.22%。在接受問卷調查的學生中，35.31%學生高校位于一線城市就讀，49.3%的學生二線城市，100%的學生上過網課，說明即使疫情防控穩(wěn)定，網絡教學依然是常見的工作方式，線上線下混合式教學模式仍將延續(xù)。

（2） 教學交互效果。在現有的網絡教學系統中，有兩成以上的學生很少利用教學軟件進行溝通，其原因主要在于，一是認為實名方式不愿意主動在討論區(qū)提問以及與老師溝通，二是網絡回復效率低且回答簡略無法完全理解。大學生們普遍認為線上答疑都只能解決一部分問題，需要優(yōu)化現有的答疑系統功能，以滿足學生學習需求。

（3） 學生需求。①定向答疑。從調查結果來看，不同年級的高校學生培養(yǎng)方案不同、知識層面不同，所以學習的側重點也不同，更多人會傾向于選擇能一對一或者多對一或者一對多的定向答疑，即個性化答疑。學生提出問題所涉獵的范圍廣泛，在目前現有高校網絡教學平臺中，普遍存在教師無法同時顧及多學生多問題的解答，所以會忽視一些小眾問題，學生依舊無法解決。②答疑高效?，F有的教學系統普遍存在非上課時間段內，教師的回復率不高，多數學生的需求是希望在問題提出的一小時內，得到解答。③答疑類別擴展。除了學科類的答疑，學生希望增加教學管理類的問題答疑，普遍反映在課程以及成績等方面，應該設置答疑系統，方便學生隨時查詢自己的學業(yè)安排。通常各項教學信息會分散在不同的網址，如果通過一個系統軟件實現多方面的問題解答，可以節(jié)省查詢時間以及效率。

3.2 性能需求分析

針對高校學生網絡答疑需求調研分析，我們發(fā)現學生對智能問答系統的需求比較迫切，可以在功能方面從如下幾個方面考慮：

（1） 允許學生/教師自定義聊天參與者。高校教學中，學生課業(yè)個性化程度高，教師通常教導成百上千名來自不同年級不同和專業(yè)的學生，所以精準劃分答疑群體可以大幅提高高校網絡教學質量。從學生角度分析，學生存在集體疑問的概率很大，學生產生疑問后，將優(yōu)先詢問身邊同學，在大家相互討論的過程中遇到障礙，無法得出最終的答案時，同學將集體對教師提出相同的問題。自定義聊天可以定向解決大家的統一問題，針對問題針對對象進行統一的解答。從教師角度分析，如果學生在討論區(qū)或者聊天窗口，都提出相同或者類似疑問，自定義聊天參與者可以方便教師進行統一解答。聊天窗口可在教學界面公開，有相同需求的同學，加入聊天即可進入問答界面，查看歷史記錄，得到解答。

（2） 設置未回答消息提醒。通常高校教師時間安排緊湊，在非上課時段，教師對信息的回復效率將會下降，教師點開消息可能存在當下忘記回復的情況，當超過6個工作小時消息未回復時，可增加未回答消息提醒，在教師的聊天界面根據時長優(yōu)先置頂。根據教師的回復情況，在教師信息欄中增加教師回復率數據欄，需要在平臺中安排具有優(yōu)秀專業(yè)知識的學生或者有一定資質的老師線上坐班答疑，當教師的學生過多無法一一回答時，可向同學推薦相同學院其他教師或者優(yōu)秀學生助教進行問題的解答。

（3） 相關熱門問題推薦及個性化學習導圖。依據學生在該學科討論區(qū)或者自定義聊天中，熱度較高的問題進行信息推送，系統通過學生學習中產生的數據進行分析，與淘寶APP根據用戶數據進行“猜你喜歡”的商品推送一樣，根據教學視頻觀看時長、學習次數、問題關鍵詞重復次數等信息，進行個性化推薦，教學視頻觀看時間越長，瀏覽次數越多，同學對該知識點的側重程度越多。同學可以根據推薦內容選擇性加入聊天討論，瀏覽歷史記錄。通過以上學生學習路徑所產生的數據的跟蹤分析，系統將可以產生個性化學習導圖，便于同學復習查看。

（4） 交互數據可沿用進入知識圖譜?；谥悄軉柎鹣到y的網絡教學首先需要對知識庫梳理，需要收集各個渠道的題目，并將不同科目、不同專業(yè)、不同年級的題目梳理分類，根據用戶信息進行推薦。并可以將以往學生在該課程存在的問題輸入知識圖譜，沿用信息，及時根據教學需要更新信息。當用戶輸入關鍵詞時，可以查找到與這個知識點有關的各類問題與答案，涵蓋各類題型，用戶查詢時，需要依據系統反饋的答案，將自己的滿意程度反饋到系統，如果遇到不滿意的答案，可以將自己在其他途徑獲得的答案添加到系統中。

3.3 可行性分析

3.3.1 市場可行性分析

在疫情常態(tài)化的社會環(huán)境下，越來越多課程運用線上線下相結合的方式進行課程授課，網絡教學交互系統的優(yōu)化與完善有助于提高用戶的學習體驗。本文所設計的系統不僅有有關學科問題的問答系統，還包括教務層面問題解答;針對所提出的學科問題，系統將形成個人特有的思維導圖以及錯題集，定時提醒學生上網溫習;問答系統解答疑問更加及時高效。

3.3.2 技術可行性分析

智能問答系統的數據來源主要包括兩個：一個是非結構化數據，如文檔、問答對等;二是結構化數據，如知識圖譜等。基于知識圖譜的智能問答系統現在已經有大量的研究，比較知名的有Freebase、DBpedia、YAGO等，使用知識圖譜中的專業(yè)知識來解答用戶的問題，技術相對成熟，可行性高。

3.4 業(yè)務流程分析

（1） 用戶注冊/登錄流程。在初次登陸智能問答系統網頁時，用戶需要先進行注冊，選擇教師或學生身份并填寫個人信息，再進行登錄。

（2） 智能問答系統使用流程。

①學生用戶。在使用智能問答系統時，學生用戶需要通過文本或語音錄入問題，系統通過語義分析在知識圖譜中檢索。若相關信息不存在，則問題自動反饋到教師端;若信息存在，則反饋相關信息。學生用戶需要確認系統輸出信息的相關性或準確性，若系統給出所需答案，則結束流程;若系統未給出所需答案，學生可以選擇重新輸入或是直接反饋到教師端。學生用戶使用流程見圖1所示：

②教師用戶。在使用智能問答系統時，教師用戶可以直接登入后臺，查看系統或學生發(fā)來的、系統未能解決的問題。教師用戶使用流程見下圖2所示：

4 系統設計概要

4.1 系統框架設計

對于高校網絡教學而言，智能問答系統框架設計由上而下分別是表現層、業(yè)務層、技術層和數據層，如圖3所示。

學生用戶的問題是整個系統的總輸入，系統給出的答案是整個系統的總輸出。其中表現層即是師生交流的聊天界面，用戶從表現層輸入問題，進入不同業(yè)務層模塊，如學科類、生活類、教學管理類、規(guī)章制度類等模塊進行提問，同時在該界面，展示熱門問答，以及大家最關心的問題。技術層即是電腦對問句進行處理分析的地方，將會對問題進行分詞，在分詞得出的語序中進行實體識別、關系抽取。電腦通過關系將實體聯系起來在知識圖譜中進行檢索，到達數據層，也就是問題回答模塊，數據層中儲存各類業(yè)務層模塊的相關專業(yè)知識和語料，將各類不同來源的數據源、知識庫、網絡信息進行融合，把科技智庫知識圖譜作為搜索引擎[3]，知識圖譜將利用單元特性完成數據的存儲和檢索功能，把在知識圖譜中找到的所有關系和屬性，在BERT模型[4]中進行相似度比對，BERT模型是自然語言處理的泛化能力強的預訓練模型，采用的Transformer的雙向結構，用于對比關系相似度，在知識圖譜中找出相似對最高的最佳答案，最后將答案返回至表現層，學生用戶即可獲取其需要的信息。

4.2 數據流向設計

數據流向設計最基本的是將數據流向分為外部和內部兩個部分，外部是用戶可以觀察到的，即用戶提出問題，得到答案;內部則是系統運作的過程，是系統處理的關鍵部分，如圖4所示。

4.3 功能模塊設計

4.3.1 學生用戶端功能模塊設計

學生用戶在登錄后進入學生端頁面，通過文本或語音錄入問題。系統通過關鍵詞提取、語義識別分析在數據庫中檢索。若相關信息不存在，則該問題同步反饋到教師端;若信息存在，則即時反饋檢索到的相關信息。學生用戶需要確認系統輸出信息的相關性和準確性，若系統給出所需答案，則結束該次問答;若系統未給出所需答案，學生可以選擇“重新輸入”回到初始界面或是選擇“直接反饋到教師端”，等待老師解答后系統的后續(xù)反饋。

同時，學生用戶可以對歷史使用記錄進行查詢，通過時間或關鍵詞檢索出問過或是回答過的問題。在結束某次問答時，系統也會跳出“猜你想問”“錯誤反饋”等選項，“猜你想問”通過其他用戶的行為分析，推送相關的問題;“錯誤反饋”會將問題反饋給教師端確認，教師將繼續(xù)完善該模塊回答，提高高校網絡教學質量。

4.3.2 用戶端功能模塊設計

教師用戶在登錄后進入教師端后臺，系統會推送學生提出的、系統未能解決的問題。教師回答某個問題后，答案在反饋給學生端的同時上傳到數據庫，系統自動篩選其他待回答問題中的同類型問題并過濾。教師用戶可參考相同問題提出頻率，進行課程進程的調整，也可以根據教材的更新，同步對該課程中的歷史討論進行修改。

用戶端功能模塊設計如圖5所示。

4.3.3 管理員端功能模塊設計

管理員分為超級管理員[5]和普通管理員。教師既是用戶又是普通管理員：教師使用用戶身份回答系統未能解決的問題，使用普通管理員身份將問題的回答上傳到數據庫。如果需要新增或是修改數據庫中的信息、新增普通管理員，則需要超級管理員進行操作。由于超級管理員具有最高級別的權限，登錄時需要進行二次驗證。

管理端功能模塊設計如圖6所示。

5 結論

針對高校網絡教學交互現狀反饋以及需求分析，本文基于智能問答系統的教學交互環(huán)節(jié)，提出具有建設性的系統設計，有利于優(yōu)化現有網絡教學系統的交互質量。改變高校網絡教學交互模式的創(chuàng)新是未來網絡教學發(fā)展的一個重要問題，隨著知識圖譜等技術在交互式教學中的應用，有利于提升高校網絡課程的教學質量，促進網絡教學全面發(fā)展。

參考文獻：

[1] 王思遙.在線課程教學的交互形式與學生學習投入表現的關系探究[J].華東師范大學學報（教育科學版），2021，39（7）：38-49.

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[3] 于升峰.面向科技智庫的知識圖譜系統構建[J].智庫理論與實踐，2021，6（1）：56-64.

[4] 董芷藝.基于答案選擇結合知識圖譜的問答模型研究[D].長春：吉林大學，2021.

[5] 王學光，馬愛芝，王海東，等.圖書館智能問答系統分析與設計[J].河北建筑工程學院學報，2021，39（2）：167-172.

【通聯編輯：王力】