（文章來源：千家網(wǎng)）

智能輔導(dǎo)系統(tǒng)已經(jīng)顯示出可以有效地幫助教授某些學(xué)科，例如代數(shù)或語法，但是創(chuàng)建這些計算機(jī)化的系統(tǒng)既困難又費力?，F(xiàn)在，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的研究人員已經(jīng)表明，實際上可以通過教計算機(jī)進(jìn)行教學(xué)來快速構(gòu)建它們。

通過使用一種采用人工智能的新方法，教師可以通過演示解決某個主題中的問題的幾種方法來教計算機(jī)，例如添加多列，并在計算機(jī)響應(yīng)不正確時進(jìn)行糾正?？▋?nèi)基梅隆大學(xué)人機(jī)交互研究所(HCII)學(xué)生Daniel Weitekamp III表示，值得注意的是，計算機(jī)系統(tǒng)不僅要學(xué)會以教授的方式解決問題，而且要泛化以解決該主題中的所有其他問題，并以與老師不同的方式來解決問題。

Weitekamp解釋說：“學(xué)生可能會學(xué)習(xí)解決問題的一種方法，而這已經(jīng)足夠了?！?“但是，輔導(dǎo)系統(tǒng)需要學(xué)習(xí)解決問題的各種方法?！彼枰獙W(xué)習(xí)如何教授解決問題的方法，而不僅僅是學(xué)習(xí)如何解決問題。人機(jī)交互和心理學(xué)教授Koedinger說，對于開發(fā)基于AI的輔導(dǎo)系統(tǒng)的開發(fā)人員來說，這一挑戰(zhàn)一直是一個持續(xù)的問題。智能輔導(dǎo)系統(tǒng)旨在持續(xù)跟蹤學(xué)生的進(jìn)度，提供下一步提示并挑選有助于學(xué)生學(xué)習(xí)新技能的練習(xí)問題。

當(dāng)Koedinger和其他人開始建立第一批智能導(dǎo)師時，他們手工編寫了生產(chǎn)規(guī)則。他說，這一過程每個導(dǎo)師每小時要花費大約200個小時的開發(fā)時間。后來，他們將開發(fā)一條捷徑，在其中他們將嘗試演示解決問題的所有可能方法。他指出，這將開發(fā)時間減少到40或50小時，但是對于許多主題，幾乎不可能展示所有可能問題的所有可能解決方案，從而降低了快捷方式的適用性。

新方法可以使教師在大約30分鐘的時間內(nèi)創(chuàng)建30分鐘的課程，在智能導(dǎo)師的開發(fā)人員中，Koedinger將其稱為“宏偉愿景”。Koedinger說：“到目前為止，要成為完整的智能導(dǎo)師，唯一的方法就是編寫這些AI規(guī)則?！?“但是現(xiàn)在系統(tǒng)正在編寫這些規(guī)則?！?/p>

由Weitekamp，Koedinger和HCII系統(tǒng)科學(xué)家Erik Harpstead撰寫的描述該方法的論文被計算系統(tǒng)中的人為因素會議(CHI 2020)接受，該會議原定于本月召開，但由于新冠病毒COVID-19大流行而被取消。目前，該論文現(xiàn)已發(fā)表在計算機(jī)協(xié)會數(shù)字圖書館的會議記錄中。

這種新方法利用了一種模擬學(xué)生學(xué)習(xí)方式的機(jī)器學(xué)習(xí)程序。Weitekamp為該機(jī)器學(xué)習(xí)引擎開發(fā)了一個教學(xué)界面，該界面易于使用，并且采用了“顯示并糾正”過程，該過程比編程容易得多。對于CHI論文，作者展示了他們在多列加法主題上的方法，但是基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)引擎已被證明可用于各種主題，包括方程求解、分?jǐn)?shù)加法、化學(xué)、英語語法和科學(xué)實驗環(huán)境。

該方法不僅加快了智能導(dǎo)師的發(fā)展，而且有望使教師(而不是AI程序員)構(gòu)建自己的計算機(jī)化課程成為可能。例如，有些老師對如何教授加法或在化學(xué)中使用哪種表示法有自己的偏好。Koedinger說，新界面將使教師能夠為AI導(dǎo)師創(chuàng)建他們喜歡的作業(yè)，從而可以增加智能導(dǎo)師的采用率。

他補(bǔ)充說，使教師能夠構(gòu)建自己的系統(tǒng)也可以導(dǎo)致對學(xué)習(xí)的更深刻見解。創(chuàng)作過程可能會幫助他們識別作為專家自己不會遇到的學(xué)生的問題所在。Koedinger解釋說：“機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)經(jīng)常在與學(xué)生相同的地方絆倒。” “當(dāng)您在教計算機(jī)時，我們可以想象老師可能會因為難于學(xué)習(xí)機(jī)器而對難以學(xué)習(xí)的東西有了新的認(rèn)識?！边@項研究得到了教育科學(xué)研究所和Google的部分支持。
（責(zé)任編輯：fqj）