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基于全信息理论的智能授导系统创作应用综合平台研究

金星  
【摘要】: 教育,是以教育者和受教育者主体之间的信息交互为主要特征的,是人类所经历的最复杂的全信息过程之一:教学作为有目的的活动,达成教学目标依赖于每一次授课对学生产生的效用,教师必须观察学生的学习状况,动态调整教学过程,所有与教学相关的因素都是关心的对象,它们是广泛而复杂的。对于教学中的复杂信息处理,机器智能和人类智能都有自身的长处和短处,本文的目的和意义,在于从智能授导系统创作应用综合平台的角度,建立让它们和谐协作的全信息机制。 自从计算机出现以来,智能授导系统就受到持续而广泛的研究,正在逐渐进入社会应用,但仍有一些深刻的障碍尚未跨越:控制信息结构过于复杂,不易创作和维护;和人类教师相比,其机器角色让它们更难帮助学生保持良好的学习状态。针对这些挑战,本文提出了基于全信息理论的智能授导系统创作应用综合平台信息架构。本文认为,智能授导系统创作工具技术的定位,是智能授导系统技术在开发模式、功能模式和应用模式上的全面延展。创作平台为使用它创建的智能授导系统提供了统一基础信息架构,而不仅仅是提供开发和质量保障的途径,创作平台为多智能授导系统的协同服务提供了基础,也为基于多智能授导系统协同服务的扩展功能提供了基础。 首先,本文提出基于全信息理论的智能授导系统信息架构,通过对教学过程的全信息内涵的深入考察,提出由“状态-概念-时机-效用”构成的简洁通用的全信息控制单元架构,使用模糊逻辑方案初步处理概念中的不确定性。其次,提出了基于全信息理论的自我管理和良好习惯自我养成辅助系统信息架构,为提升学生学习状态的问题提供了一个创新的综合解决方案;同时,通过提出和建立用户自我时间管理辅助系统信息架构,创造性地实现了多智能授导系统在同一应用平台上的协调服务。然后,本文提出了一套基于统计特征选择的智能知识发现综合算法,在学生的自我时间管理和自我觉察数据上智能地发现有启示和意义的知识,让平台真正成为了一个智能信息伴侣,为学生进一步提供自我管理上有价值的建议。 作为理论基础,我们在此简述全信息的概念。主体关于某事物的认识论层次信息,是指主体所感知或表述的关于该事物的运动状态及其变化方式,包括状态及其变化方式的形式、含义和效用。它同本体论层次信息的区别在于:认识论层次的信息是从主体的角度出发,具有相对性,以主体的存在为条件,而后者则是该事物运动的状态和状态变化方式的自我表述,具有绝对性和普遍性。首先,主体具有感觉能力,能够感觉到事物运动状态及其变化方式的外在形式;其次,v主体具有理解能力,能够理解事物运动状态及其变化方式的内在含义;再次,主体具有目的性,因而能够判断事物运动状态及其变化方式对自己的目的而言有无价值。我们把仅仅计及其中形式因素的部分称为“语法信息”,把仅仅计及其中的含义因素的信息部分称为“语义信息”,把计及其中效用因素的部分称为“语用信息”,把这样一个丰富完整的认识论信息的定义称为全信息。 本文把认知过程看作是主体能动地接收和处理信息的过程,而这里的信息是认识论层次的信息,也就是全信息。主体在认知目标的引导下,能动的挑选值得注意的语法信息;然后对这个子集加以能动的理解得到语义信息,在理解的过程中利用了主体原有的知识和推理、联想等思维方法;获得语义信息造成知识的增加,对认知目标而言,信息的效用就是通过该认识过程达到的主体知识积累程度,可以描述为主体对事物认知状态的改变。 教学是一个全信息过程,也是学生作为能动主体在老师指导下的认知过程。教师作学生认知活动中的外部信息提供者,以学生的认知活动为关注中心,其教学目标是指导和帮助学生达成认知目标,而学生借助老师提供的授课内容完成认知过程。由于学生和教师的思维能动性,授课时学生接收到老师想要表达的所有语法信息,但获得的语义信息和教师的理解会不同,实际取得的效用也和教师的规划不同,可把授课过程看作一种含有能动作用的全信息信道;教师关心的是教学目标的达成,而达成教学目标依赖于每一次授课对学生产生的效用。为了达成目标,教师必须观察学生的学习状况,动态调整教学过程。所有与教学相关的结果都是关心的对象,如学生吸收授课内容后对学习进度的帮助、对各种关键特征如兴趣、好恶、环境的影响等,这些信息构成了所关心的授课内容的实际效用集。 教师设计授课内容的过程,首先需要根据学生的认知效用状态和教学目标,在效用层次上规划授课内容,然后,根据授课内容的效用要求,进一步设计授课内容的细节,如组织足够的教学材料等,但直到授课时,这些才转化为语法信息。一般人类教学中,教师所设计的教学单元实际上隐含的包括了这些内容,教师们根据经验掌握了这些教学单元应该在怎样的条件下被使用,并产生怎样的综合效用。而对于智能授导系统的创作,则要求教学单元包含这些控制信息,而不仅仅包含授课内容的呈现。 在本文提出的智能授导系统全信息架构中,系统从整体上看是一个松散的分子结构。每一个授课单元如同一个独立的分子,包含自己适合发生的条件、在某些有代表性的条件下的预测效用,以及具体授课内容。它们共享同一个状态空间,在这个状态空间上定义了元概念集,用于表达各种条件。授课内容中不再单独含有控制结构,仅仅是内容呈现,所以,只要设计该智能授导系统的教师们公开了这些状态和概念的意义,那么其他的教师就会很容易读懂系统的控制结构,而且也很容易修改完善,比如增加授课单元,修改原有的条件和效用设置等。 近年来,智能授导系统领域开始关注一个很有意义的问题,就是如何控制学生在接受智能教学过程中的不良行为,提升学生学习状态。主要使用的方法有:系统对用户的这些行为独立地加以建议、在特定情况下拒绝完成某些任务、提高软件人机交互设计质量等。本文认为,学生是否在智能授导系统上高效学习,一方面取决于系统的教学设计是否合理,另一方面则取决于学生自身是否具备良好的学习习惯。习惯对学生学习的影响是全局性的、更深刻的,也是中国青少年素质教育的要求,而智能系统具有的运算和精确优势、时空优势、角色优势,让它能够和人类教师互补地承担一部分辅助或陪护学生进行良好习惯的自我养成的任务。本文提出的是一个自我管理辅助系统,它和智能授导系统在教育上的侧重不同,前者作为一个学生的信息陪伴者,理解学生的行为特征,帮助学生自我养成良好的习惯,而后者作为教学者,懂得如何传授各学科知识,两种角色协同工作,成为和谐的学习生活“信息伴侣群”。 在辅助学生养成良好习惯的方法上,本文认为,良好习惯的形成依赖于自我觉察,同时,时间管理也是一个必要基础。对于习惯养成的目标,语用信息是那些表达某一次或某一段时间的实践对学生某个习惯养成的效用,需要系统对学生的各种记录做知识抽取才能获得;语义信息则是系统关注辅助学生习惯养成的目标时,从某个经验中所感受到的意义;基本自我管理模型包含的信息,比如关于学生在什么时候做了哪一些事情,学生的日常生活包含了哪些事情,学生完成某件事情后针对某个觉察属性的自我觉察记录等,是进行更复杂、更高层次信息抽取的来源,总体上属于语法信息。学习状态支持系统的功能是:让用户对自己的时间有预先的计划,从而避免因为一时的热情而临时决定使用智能授导系统学习,然后又很容易地中途放弃;帮助用户综合使用多个智能授导系统,而它作为智能授导系统的服务信息中心,即本系统中的信息伴侣控制中心;帮助用户进行自我管理和自我良好习惯养成,如观察学生所使用的智能授导系统中那些正在完成的学习计划,以便在学生制定的时间计划不符合智能授导系统要求的时候,能够提示学生做一些时间管理上的调整;在信息伴侣控制中心提供各具特色的智能知识发现服务,进一步帮助用户对自己的生活习惯提升觉察的广度、提高自我管理水平。 整体系统是一个基于全信息理论的智能授导系统创作应用综合平台,提供双向支持:教师使用智能授导系统创作工具子系统进行面向各种课程知识的智能授导系统创作,而学生在智能授导系统应用综合平台上,协调使用多个智能授导系统,进行多学科的学习,同时也在应用平台的辅助下进行自我管理和良好习惯的自我养成。 我们从面向使用者角色区分,分两个部分进行实验和评估,即智能授导系统创作工具部分和智能授导系统综合应用平台部分。一方面作为智能授导系统创作工具,目的是让教师们可以更快速方便地制作各种内容的智能授导系统,实验和评估侧重其开发快速性、简洁性和可维护性;另一方面,它也是该创作工具创作的智能授导系统的使用平台,特色在于支持多种智能授导系统在该平台上的综合使用、辅助用户进行自我良好习惯养成等,实验和评估则侧重于技术角度,也就是系统的功能实现、知识发现数量以及其中让用户主观感受到对其自我成长有效用的知识比率等。在智能授导系统应用综合平台上,本文采用创新的评估方式,把一些使用中的特定参数组做为前提,统计系统在智能知识发现上的表现:以一个实验中的计划条目数目、事情数目、觉察属性数目等作为前提,然后观察智能知识发现中,在广泛知识发现上的发现的重要关联数目和在这些发现中用户自己未发现的比率、用户认为有用或特别有用的比率等,后者是一个对用户主观看法的统计量。结果证实它能够在不需要作者编程的情况下,支持快速开发智能授导系统,基于全信息理论的信息架构为复杂控制结构提供了通用性的支持,系统控制信息清晰简洁,具有可维护性;智能知识发现部分,则能够在学生的自我时间管理和自我觉察数据上智能地发现有启示和意义的知识,以智能评估和建议的方式,为学生良好学习和生活习惯的自我养成提供有效的帮助。 本文首先综述全信息理论、智能授导系统创作工具等相关基础;第二章进入信息科学和技术哲学视角,提出研究定位;接下来的一章提出基于全信息理论的智能授导系统创作工具;第四章讨论机器教学广泛面临的学生学习过程中不良行为问题,提出学习状态支持系统理论;第五章深入提出基于全信息理论的学习状态支持系统综合信息架构;第六章讨论智能授导系统应用综合平台中的智能知识发现问题;第七章对本智能授导系统创作应用综合平台,从智能授导系统创作和智能知识发现两个方面,进行了实验和评估分析;最后一章,给出工作总结和展望。


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