应用人工智能进行远程教学的系统探讨

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摘要:为了有效解决任课教师和学生之间的线上教学的互相交流问题，在校园良好的网络环境下，有必要建设一个便利高效的远程互动平台。本文基于人工智能，结合Agent的远程教学系统，提出了一种远程教学系统，能够为学生的学习提供个性化的学习功能，还实现了智能化教学的在线互动。本文主要阐述系统的总体功能设计，并对功能模块展开分析。仿真实验结果表明，该系统更适用于现阶段的教学。

关键词:人工智能；远程教学；系统设计；智能教学；网络教育

1引言

随着我国现代化进程和终身学习体系的建立，远程教育正步入快速发展的新阶段。网络技术在现代教育领域的应用，不仅为学生提供了大量的学习机会和丰富的学习资源，还为远程教学提供了强有力的技术支撑。由于当前远程教学系统无法针对不同层次的学生实施个性化教学，因此如何运用高新技术来提升现代远程教学水平就摆在教育工作者面前。为能够有效提高远程教学的同步效率，本文以人工智能技术为基础，设计了远程教学系统，阐述系统的总体功能设计，并对功能模块展开了分析。仿真实验结果表明，采用该远程教学系统具有广阔的发展前景，证明了该系统设计的可行性，同时可为远程教学质量的提升提供相应的参考[1]

2需求分析

2.1功能需求

远程教学系统的功能设计反面主要包含教师、学生以及管理员三个部分。管理员能够对教师、学生、班级和课程等方面进行管理；教师可以对视频、课件、作业布置等教学资源和学生的申请进行操作。而学生只能够进行选择课件和选课情况、学习资料下载以及留言等操作。

2.2系统性能需求

该系统的设计具有实时响应、超大存储空间以及安全控制等性能。2.3远程教学在远程教学系统设计过程当中，Agent可以有效提高系统的智能型，从而帮助该系统组成问题答疑、作业发布以及考试交互等功能，通过数据库实现教学资源共享。而计算机辅助教学(ComputerAidedInstruction，CAI)则可以通过对学生自身的情况和相应的因素分析学生的特征，然后为其安排合理的教学内容和方法，以满足学生的个性化需求，从而促进教学效率和质量的提升[2]。

3总体功能设计

3.1Agent技术和设计原则

Agent技术又被称为智能代理技术。作为一种人工智能技术，它可以通过从外部环境中以主动的方式来获取相关知识。然后，在自我不断的训练和改变下，进一步提高自身的能力。因此，本文基于人工智能技术设计的远程教学系统，不仅可以对学生的学习能力进行检测，还能够通过人工智能实现对学生进行针对性的训练。因此，基于该技术的远程教学系统，既可以给用户提供个性化的教学方式，还促进了远程教学质量的提升。但在远程教学系统设计过程中，需要充分满足学校、学生对该系统的需求，并能够做到及时更新。同时，在功能方面需要具备多样化的功能。如在该教学系统设计过程中，还需要将学生的考试成绩以及各方面的教学信息等统一录入电子档案中，并利用该系统对信息存储进行安全保存[3]。

3.2系统总体框架设计

利用B/S三层架构模式和模块化技术等实现系统多功能模块的构建和协同工作。该系统的总体框架设计可以划分为数据层、服务层及表现层等，如图1所示。通过三层架构模式，有效促进了该系统的拓展性，还可以实现跨系统的工作。同时，远程教学系统的设计，对应了web浏览器能够直接面向用户。中间层则包含了该系统的多个智能模块，如学习模块、教师模块等。系统数据库层实现了对学校相关教学资源的管理与服务。该系统的数据库层还实现了对教学资源、数据库资源等具体资源的存储任务。业务逻辑层实现了对学生Agent、教师Agent及教学管理等Agent的管理，并通过相应的浏览器实时显示用户界面。

3.3系统主要硬件设计

该系统设计最关键的地方在于针对学生的学习效果检验以及提出相应的建议，从而实现智能化教学和学习[4]。系统主要包括学生学习模块、教师教学模块、评估模块以及人机交互模块、知识库模块等多个模块，如图2所示。同时，该系统的组件均是在知识库的支撑下才能够实现的。

3.3.1学生学习模块设计

该模块的设计，主要可以对学生自身的学习能力和技能水平进行精准的反馈，然后为学生的学习提供个性化教学。模块由多个代理以及教学协调代理等共同组成，因此不同的教学代理自身具备了独立解决问题所需要的相关知识和能力。可以将其看成一个人工智能个体。它可实现对教学材料的呈现、帮助解决问题，从而为学生的学习提供相应的意见。同时，利用协作机制，可以有效实现知识的共享。在教学过程中，利用协调代理还可以结合教学管理实现对学习大纲以及教学策略进行相应的调整[5]。

3.3.2教师教学模块设计

该模块的设计，能够根据学校教学课程结构相关知识，可以为学生所选择的问题提供正确的答案，也可以实现对学生的学生行为进行监督。同时，能够实现对个人交互方式的学习，并结合学习要求为学生的学习提供对应的教学方法。因此，整个教学的过程中，任课教师可以通过利用互联网对学生的反馈信息进行收集，以此来促进教学策略库的完善。系统能够通过借助智能化的推理分析，实现对教学过程中存在的问题进行智能化的指导。最后，能够结合教师教学模型数据，利用评估模块实现为教师教学行为的评估提供相应的数据作为支撑，能更好更客观地评价学生。

3.3.3评估模块设计

该模块的设计可以结合对应的评估机制，对学生学习以及教师的教学等进行判断，并将最后的结果传递到相应的模块中。同时，可以以人工智能推理的形式，实现对学生的学习行为、态度、效果等多个方面进行全面的综合评估，以及教师在教学过程中学生反应的问题进行综合评估。

3.3.4知识库模块设计

该模块的设计可以将其划分教学知识和教学策略知识等两个部分。教学知识的构架由总体线性和局部非线性等结构构成。它可以结合课程的知识结构，以超文件的文件形式实现存放，可以供学生学习和查询。而非线性结构可以将其看作结合课程教学内容中的章、节中的知识点来划分相应的层次。章为线性，而从节开始则为非线性。因此，在学习过程中，学生可以通过对学习内容的选择，形成教学策略知识并将其在对应的数据库中进行存放[6]。

3.3.5人机界面模块设计

该模块的设计，主要实现了学生、教师以及系统等多方面之间的沟通交流。作为媒介，它还能够为学生提供熟知的表达知识。同时，结合学生自身所具备的学习能力和历史学习记录，为学生选择没有学过或者教学的相关内容，从而有针对性地为学生制定合理的学习方案。

4软件设计

该系统数据库服务器为SQLServer2000型号服务器，并使用Internet5.1作为信息服务器。结合web浏览器，在不受硬件条件的约束下，实现了该系统的跨平台使用，从而为学习在网络中的学习提供各方面有效支撑，还为教师的教学提供支持和帮助。具体地，该系统的软件设计可以划分为远程教学数据采集、远程教学通信协议、AI智能课堂以及智能教学评价等。

4.1远程教学数据采集

该部分的设计在于系统为远程教学提供相应的数据流。该系统基于网络，因此通过Web形式来实现网上的工作交互、文档流转，结合Web得出对应的远程教学html语言。在此基础上，通过对相应数据的采集，实现了远程教学数据的收集。并且，在对远程教学数据的收集过程中，还可以通过利用采集端来确定远程教学的数据，不用安装任何软件，也不需要进行任何相关配置，同样可以实现对数据的采集工作[7]。

4.2远程教学通信协议

想要实现远程教学，该系统的设计离不开远程高级通信协议。只有这样才能够为学生或教师提供相应的服务。而能够支持远程教学的通信，还需要能够允许该系统在网络中构建一个基于远程移动端以及通信设备两者支架的逻辑连接。这样，就以利用web数据驱动相应的应用，实现对远程教学数据的传输以及智能调频。最后，通过通信协议，还可以将相关数据实时地发送到前端显示界面，从而有效保证远程教学数据传输的稳定性。

4.3AI智能课堂

该设计，能够实现自适应的学习视频。它可以将优质的教学资源，结合系统制定合理的教学步骤和专业知识点，录制成为所需的视频切片。同时，结合不同的教学过程和情境，如问题的正误回答等情况，为学生们提供不同的视频学习内容。此外，切片处理后的教学视频资源，由于时间间隔短，可以减少视频播放前加载时间，利用web服务器进行直播和点播，还能够在多种教学情境中重复利用。其原因主要是基于人工智能，因此才能够实现视频资源的自适应性展现。

4.4智能教学评价

智能教学评价设计，主要是结合课堂视频中的学习情况进行问答抽取、错题纠错等。基于语音特征，从而对学生的问题回答实现层级划分，从而量化学生在课堂中的表现。最后通过自动化形成对应的学习报告，以客观的方式体现出学生的学习变化和成长。同时，在互联网环境下，想要充分实现对学生的个性化教学，不仅要保障学生能够自主性的学习，还要对其进行针对性的引导。通过对其教学内容进行合理的调整和优化，从而可以帮助不同层次的学生获取符合自身水平的教学策略，因材施教。而基于人工智能的远程教学模式，既可以从一定程度上激发学生自身的学习感官思维，促进其学习积极性的提升，还可以利用模块化结构技术，提高该系统的安全性。

5实施效果

为了进一步验证基于人工智能技术提出的远程教学系统的可行性，本文结合相应的仿真实验对该系统进行了验证。

5.1实验准备

此次实验以一些学校中学生与任课教师为对象，通过利用远程教学系统进行远程教学。为有效保证该系统的实时性要求，将远程教学同步率作为实现的指标。同时，还通过新旧系统的对比分析，来验证该系统的可行性。首先，该系统利用MODBUS软件采集远程教学同步率，并通过传统系统实现远程教学，对远程教学同步率进行采集。然后，基于人工智能的远程教学系统进行对比分析并记录相应的结果。

5.2实验结果分析

首先，在大数据的支持下，本文通过对传统系统和人工智能的远程教学系统之间的教学效果以及同步率进行相应的对比分析。结果显示，基于人工智能的远程教学系统效果要远远高于传统系统。例如，将该校学生的成绩进行划分，在500分的基础上，对该系统进行比较，具体结果如表1所示。从表1可以发现，相同学生人数的不同系统教学，传统系统的学生成绩低于本文远程教学系统的成绩；传统系统不同人数（300-600）的情况下最高分为400分；基于人工智能远程教学系统不同人数（300-600）情况下最高分为490；随着学生人数的增加，传统系统教学情况下学生的分数在逐渐降低，由此对这两种系统的结果对比发现，基于人工智能的远程教学系统，更加可以激发学生的学习兴趣，提高学生的学习成效。同时，通过实现对比刚开始这两种系统均会受延迟的影响，使得其教学效率和质量无法得到提高。但在人工智能技术的应用下，有效解决了远程教学系统的延迟问题。综上所述，经试验证明基于人工智能设计的远程教学系统具有可行性[8]。

6结束语

综上所述，远程教学优势越来越受人们的重视。为了进一步对现有的远程教学系统功能进行完善，本文利用人工智能技术有效解决了远程教学系统的复杂性与并发性。而且，该系统还具有相应的人工智能学习能力，更加有利于辅助学生的学习。因此，基于人工智能的远程教学系统具有广阔的发展前景。

作者：张惠娟 单位：厦门工学院计算机科学与信息工程学院