人工智能技术的发展促进了社会生产力的提高，也融入了教育教学中。以下文章与边肖编辑和分享的关于人工智能在教育中的应用的论文相关。欢迎阅读！
人工智能在教育中的应用：论文1
论人工智能与教育
人工智能技术的发展促进了社会生产力的提高，也融入了教育教学中。本文介绍了当前人工智能与教育相关的研究领域，探讨了人工智能与教育的关系，以及人工智能与网络教育的结合。
人工智能；网络；专家系统
中国图书馆分类号：TP27文献识别码：a。
0简介
20世纪以来，计算机的发展日新月异，不断更新。基于最早的机械运行方式，经历了电子管时代、晶体管时代、集成电路。如今，它已经涉及到人们生活、工作、学习的方方面面。随着计算机的出现和逐渐普及，人们正在根据自己的认知水平和技术条件，尝试用机器代替人的部分脑力劳动，以提高征服自然的能力。
1人工智能的概念
人工智能，缩写为AI，也叫机器智能。“人工智能”一词是1956年在达特茅斯学会上首次提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等学科相互渗透而发展起来的一门综合性学科。本文主要讨论如何利用计算机模仿人脑的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划、解决问题等思维活动，从而解决咨询、诊断、预测、规划等复杂问题。需要人类专家来处理。一般来说，人工智能可以分为“人工”和“智能”两部分，顾名思义就是人工智能。人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动，从而延伸人的智能的一门科学。
2人工智能与教育的关系
(1)人工智能与教育的关系。人工智能和人工智能科学自1956年诞生以来，其研究和应用领域与教育密切相关。人工智能是研究使计算机能够接受教育并提高其智能的科学技术。AI的研究成果反过来应用到我们日常生活的方方面面，可以改善我们的生活。比如可以应用到教育过程中，促进教育的工作效率(减少教师的数量和工作时间，甚至直接提高受教育者的智力)。它还可以产生新的教学模式，如在线学习社区和合作学习。(2)人工智能在教育中的应用。人工智能的原理和技术从诞生之日起就应用于教育，其产品通常被称为ITS或ICAI。
ICAI系统可以采取多种形式。从根本上说，就是应用人工智能的原理和技术，以保证学生和程序灵活性的方式，组织和安排教学系统的各个组成部分。按照预先输入的问题，预先想好的答案，预先指定的分支等等都不行。而是根据学生在学习期间积累的知识来工作。它的一般工作原理和标准取决于自身的知识结构和最近发生的事件，比如学生回答的历史记录。很多ICAI系统都有一个很重要的特点，就是可以和学生实现自然语言对话。
3人工智能与在线教育的融合
随着人工智能理论和技术的发展，其在教育中的应用日益扩大。比如互联网上网页的组织形式就包含了智能化的原理。目前，人工智能在教育领域的应用，尤其是在网络环境下，主要包括以下几个方面：
ICAI .计算机辅助教学是在程序教学的基础上发展起来的。然而，CAI课件开发o
借鉴人工智能中专家系统的知识，专家系统包含两个基本模块：知识库和推理机。在一般专家系统的基础上增加一个“学生模型”模块，构成了智能计算机辅助教学(ICAI)系统的基本结构。推理机相当于真实教学中的老师。它可以根据知识库和学生模型的内容，推断每个学生的学习能力、认知特点和当前的知识水平，根据学生的不同特点，选择最合适的教学内容和教学方法，对学生进行有针对性的个别指导，提高教学效果。
(2)智能代理。在我们传统的教学过程中，最经典的教学模式是以教师为中心，教师讲，学生听。它是一种单向的交流方式。这种教学模式的优点是有利于教师的主导作用，有利于教师对整个教学过程的组织和监控，有利于师生之间的情感交流。因此有利于传授系统的科学知识，可以充分考虑情感因素在学习过程中的重要作用。
20世纪90年代以来，随着多媒体和网络技术的快速发展，强调以学生为中心的建构主义学习理论日益流行。该理论强调教师指导下的以学生为中心的学习，即“主导-主体”教学结构。在这种教学并重的结构中，教师是教学过程的组织者和良好情感的培养者；学生是信息加工和情感体验的主体，是知识意义的主动建构者；教学媒体不仅是辅助教师的演示工具，也是促进学生自主学习的工具。
在网络远程教学中，为了实现上述教学模式，人工智能中的Agent技术被应用到网络远程教学中，并逐渐成为教学领域实现智能化的主流技术。
实现智能信息服务。Agent技术应用于信息服务领域，可以充分发挥其主动性、智能性和协作性，为用户提供方便简单的信息搜索和处理手段，提高学习者的信息获取和处理能力。当Agent技术应用于网络信息搜索时，其主要特点是具有学习功能，可以在信息交互中获取用户的信息，包括用户的兴趣、爱好和思维方式。在此前提下，系统能够主动地、有规律地为用户查找信息，并根据用户搜索信息的变化，调整“知识库”中的常用词和关键词，使其能够有效地适应专门领域的信息搜索。
(3)智能数据库。随着网络教学资源的增加，组织和管理的难度也越来越大。同时，信息检索的工作量也相应增加。利用人工智能中知识库系统的理论和技术，可以提高网上信息的管理和检索能力。近年来，数据库研究的热点问题之一是数据仓库系统，其中数据挖掘离不开人工智能技术。
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