智能教学系统(ITS)的发展与前沿——从支架式教学到 AI 代理

文摘   2025-01-17 00:03   马来西亚  
虽然当前AI智能体一词来源于 AI Agent,但很多并不能称为真正的AI Agent(AI 代理),近期OpenAI发布了 其首个 AI Agent——Tasks(在 ChatGPT 的话语体系内, 通过提示词定制化的工具被称为 GPTs,而不是智能体或 AI Agent),虽然没有想象中的好用,但我想它正在教会我们什么是真正的 AI Agent——能够定期主动完成一些复杂任务

“安排 ChatGPT 在未来做一些事”

无论是一次性提醒还是重复性任务,现在你只需要向 ChatGPT 说明需求和时间(如每天 8 点准时整理前一天 AI 相关新闻并推送给我),Tasks就能实现自动化处理并给你。无论是定时触发(一次性或重复)还是通过用户界面手动触发,ChatGPT 都会执行预设任务,且不受用户在线状态影响,直到用户将收到推送通知或邮件提醒
由 AI Agent 驱动的智能教学系统(ITS),可能才是真正的教育智能体。
一、什么是智能教学系统(ITS)
智能教学系统(ITS)是一种计算机系统,旨在模拟人类导师,为学习者提供即时和个性化的指导或反馈,通常不需要人类教师的介入。ITS的目标是通过多种计算技术使学习变得有意义和有效,通过支架式教学为学习者提供逐步解决问题的支持。
ITS 的雏形可以追溯到 Sidney Pressey 在 1920 年代发明的教学机器。该机器能够呈现多项选择题并提供即时反馈,但它缺乏适应性和灵活性,无法根据学生的学习情况进行调整。B.F. Skinner 在 1950 年代提出的程序化教学对 ITS 的发展产生了重要影响。程序化教学将学习材料分解成小的步骤,并根据学生的回答提供即时反馈和强化。这种方法被应用于早期的计算机辅助教学 (Computer-Assisted Instruction, CAI) 系统中。


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智能教学系统的概念最早出现在20世纪70年代,随着计算机技术的进步,ITS逐渐演变为一种重要的教育工具。早期的ITS主要集中在特定学科的个性化教学上,例如数学和编程。随着研究的深入,越来越多的ITS被开发出来,以适应不同学生的需求
二、支架式教学的起源
“支架式教学”(Scaffolding) 的概念起源于发展心理学,并在教育领域得到广泛应用。它指的是教师或更有能力的同伴在学习过程中为学习者提供支持,帮助他们完成自身无法独立完成的任务,并逐步撤去支持,最终使学习者能够独立解决问题的教学策略


1976 年布鲁纳等人在一篇题为 “The Role of Tutoring in Problem Solving” 的论文中首次正式使用了 “支架” (scaffolding) 一词。他们将学习过程比作建造房屋,教师提供的帮助就像建筑工人使用的脚手架,为学习者提供临时性的支持,帮助他们逐步构建自己的知识体系。并提出了支架的六个关键特征:
  • 引起学习者兴趣 (Recruitment):吸引学习者参与到任务中来。
  • 简化任务 (Reduction in degrees of freedom):将任务分解成更小的、易于管理的步骤。
  • 维持方向 (Direction maintenance):确保学习者朝着目标前进。
  • 标明关键特征 (Marking critical features):突出任务的关键方面。
  • 控制挫折 (Frustration control):帮助学习者应对困难和挫折。
  • 示范 (Demonstration):展示完成任务的方法。
二、支架式教学在智能辅导系统中的核心作用
支架式教学在智能辅导系统 (Intelligent Tutoring Systems, ITS) 中扮演着至关重要的角色,可以说是 ITS 的核心机制之一。ITS 的目标是模拟人类教师的教学行为,为学生提供个性化的学习体验,而支架式教学则为 ITS 提供了实现这一目标的有效途径。具体来说,支架式教学在 ITS 中发挥以下几个方面的作用:


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1. 提供个性化的学习支持:
  • 诊断学生学习状态ITS 通过跟踪学生的学习过程,分析他们的答案、错误类型、反应时间等数据,来诊断学生的知识水平、技能缺陷和学习风格。这与支架式教学中教师评估学习者当前发展水平的需求相吻合。
  • 动态调整支持力度:基于对学生学习状态的诊断,ITS 可以动态调整提供的支持力度。对于掌握较好的知识点,ITS 可以减少支架,鼓励学生独立思考;对于学生感到困难的部分,ITS 可以提供更多、更具体的提示、解释和指导,就像教师在 ZPD 内提供帮助一样
2. 促进学生主动建构知识:

  • 提供探究式学习环境许多 ITS 采用基于问题或项目的学习模式,鼓励学生主动探索和发现知识。支架式教学的理念指导 ITS 在这种环境中为学生提供必要的脚手架,例如分解任务、提供线索、引导思考等,帮助学生克服困难,而不是直接给出答案。
  • 促进元认知技能发展:ITS 可以通过一些支架策略,例如引导学生进行自我解释、自我监控和自我评估,来促进学生元认知技能的发展,使他们能够更好地监控自己的学习过程,并逐步学会独立学习。
3. 维持学习动机和参与度:
  • 控制挫折感:ITS 可以根据学生的表现调整任务难度,避免学生因任务过难而产生挫败感,或因任务过易而感到无聊。这与支架式教学中控制挫折的原则一致。
  • 提供积极反馈:ITS 可以及时地为学生提供积极的反馈,鼓励他们继续学习,增强他们的自信心。反馈的形式可以多样化,例如文本提示、动画演示、语音鼓励等,这些都可以作为支架的一部分。
  • 营造互动学习氛围:一些 ITS 采用了对话式交互方式,模拟师生之间的对话,使学习过程更加自然和有趣。这种对话式的支架可以增强学生的参与感,提高学习效果。
4. 模拟专家思维过程:
  • 提供专家示范:ITS 可以通过动画、视频等形式展示专家解决问题的思维过程和策略,为学生提供示范性的支架
  • 提供认知学徒制环境:一些 ITS 模拟认知学徒制的学习环境,让学生在真实的或模拟的任务情境中学习,并得到 ITS 提供的专家指导。
支架式教学为 ITS 提供了重要的理论指导和实践策略,帮助 ITS 实现个性化教学的目标。通过动态评估学生的学习状态,提供不同形式和力度的支持,促进学生主动学习和元认知技能的发展,ITS 可以更有效地帮助学生掌握知识和技能,成为他们学习过程中的智能伙伴。随着人工智能技术的不断发展,支架式教学在 ITS 中的应用也将更加深入和完善,为学生提供更加个性化和有效的学习体验。
三、真正的教育智能体:ITS 的个性化与智能化
随着人工智能技术的不断进步,ITS 将变得更加智能、更加个性化,并在教育领域发挥越来越重要的作用。

  • 数据驱动的 ITS:随着大数据和机器学习技术的进步,ITS 开始利用学习分析技术来收集和分析学生的学习数据,从而更精准地评估学生的学习状态,并提供更加个性化的学习支持。
  • 情感计算的融入:研究人员开始探索如何将情感计算技术融入 ITS 中,以识别学生的情绪状态,并根据学生的情绪调整教学策略。
  • 深度学习的应用:深度学习技术在自然语言处理、图像识别等领域的突破为 ITS 的发展带来了新的可能性。例如,可以使用深度学习模型来自动生成教学内容、评估学生的作业、构建更精准的学生模型等。
  • 自适应学习平台的兴起:许多商业公司开始开发基于 ITS 原理的自适应学习平台,这些平台通常集成了大量的学习资源和评估工具,并能够根据学生的学习进度和表现自动推荐学习路径和内容。
  • 关注可解释性和透明度:随着 ITS 的智能化程度越来越高,其决策过程的可解释性和透明度也越来越受到关注。研究人员开始探索如何让学生和教师更好地理解 ITS 的工作原理,从而增强他们对 ITS 的信任和接受度。
AI Agent 具备一定的自主性,能够根据学习环境和学生状态主动调整教学策略,而不仅仅是被动地响应学生的请求。例如,Agent 可以主动监测学生的学习进度,发现潜在的学习困难,并及时提供帮助。展望未来, AI Agent 驱动的 ITS 将朝着更加智能化、个性化的方向发展。随着人工智能技术的不断进步,以及教育理念的不断更新,AI Agent 将在教育领域发挥越来越重要的作用,为构建未来教育新生态提供强大的技术支持。

教育学人AIED
课程与教学研究与分享,包括但不限于教育概念辨析,教育观念批判。
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