智能计算机辅助教学系统在体育教学与训练的实现研究

王家君 丁凤华

(汕头大学体育部，广东 汕头 515063)

智能计算机辅助教学系统在体育教学与训练的实现研究

王家君 丁凤华

(汕头大学体育部，广东 汕头 515063)

随着人工智能技术的引入，计算机辅助教学(CAI)发展成为智能计算机辅助教学(ICAI)。ICAI不但克服了传统CAI弱点，而且大大地提高和改善了体育教学的效果和效率。对计算机辅助教学系统的特性和功能进行分析研究，并在此基础上给出一种相应的实现框架。

人工智能；计算机辅助教学；智能计算机辅助教学；认知型学生模型；体育教学

1 前言

计算机辅助教学(Computer Assisted Instruction,简称CAI)是利用计算计模拟体育教师的行为，通过学生和计算机之间的交互活动来达到体育教学目的。自从1959年美国IBM公司研制成功世界上的第一个计算机辅助教学系统，CAI已得到了各国的重视，出现了许多商品，并已形成了CAI产业。然而，由于传统CAI系统对教学途径和答案的限制，难以对不同水平和能力的学生采用相应的教学方式。

随着计算机科学和人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)技术的不断发展和成熟，将AI引入CAI中，使CAI系统可以理解教什么、教谁以及如何教，因而也就能合理安排体育教学内容、改变体育教学方法去满足个别体育教学的需要，这就是以AI技术和认知科学理论为基础而形成的智能计算机辅助体育教学系统(Intelligent Computer Instruction,简称ICAI)。这是计算机应用技术的一个新领域，代表了一种新的体育教学思想和体育教学方式，大大提高和改善了体育教学质量和效率。

2 CAI和ICAI特点

2.1传统的CAI

CAI是对课程进行目标分析，构成学习目标的层次结构；然后对各目标的学习任务展开画面(帧)设计，每个画面可包含体育项目技术说明和体育教学环节的解释、提问、对应于提问的理想的学生应答以及反馈信息等；将体育教学的画面按一定的体育教学逻辑连接起来，就形成了课件(Courseware)。这种由设计者预先固定结构而形成的课件称为CAI系统。由于这种课件缺乏足够的应变性，后来出现了适应性课件设计技术，在一定程序上将体育教学内容与体育教学逻辑分开，根据学生的学习情况，有一个体育教学决策机构向学生提供某一画面的学习内容，但仍是学生完全受计算机控制的学习方法。

2.2ICAI定义及特点

智能计算机辅助体育教学(ICAI)就是以认知学为理论基础，将人工智能技术应用于CAI，是智能化的CAI，它将体育教学内容与体育教学策略分开，根据学生认知模型提供的信息，通过智能系统的搜索与推理，动态生成适合于个体化教学的内容与策略；通过智能诊断机制判断学生的学习水平，分析学生产生错误动作的原因，同时向学生提出更改建议以及进一步学习内容的建议；通过对全体学生出现的错误进行分布统计，智能诊断机制将向体育教师提供体育教学重点、方式、测试重点、题型的建议；为体育教师提供友好的体育教学内容、测试内容维护界面，无需改变软件的结构即可调整体育教学策略；通过对学生认知模型、教学内容、测试结果的智能分析，向教学督导人员提供对任课教师教学业绩评价的参考意见。可以说，一个理想、完美的ICAI系统就是一个自主、优秀的“体育教师”。

3 ICAI系统的实现

3.1模块框架

我们实现的ICAI系统模块框架描述如下：

1)领域模型。存放传授给学生的课程专业知识，还能生成问题，提供对问题的正确解答以及求解问题的过程。领域模型一般包含两方面的知识：一是有关课程的内容；二是有关这些知识来求解问题的知识，即过程知识。知识表示方法有语义网络(主要采用命题语义网络或数据语义网络)、规则等形式。

2)诊断模型。利用诊断规则来分析学生的响应，判断学生已经懂得的知识或学生产生的错误慨念，并传递到学生模型的当前状态中去。

3)学生模型。准确反映学生的知识水平、学习能力等，为系统实现个别化教学提供依据。本ICAI系统结合认知理论，建立了认知型学生模型，是整个ICAI系统实现的核心技术。

4)教师模型。结合体育教学策略和课程结构方面的知识，为学生选择问题供他们解答，监督和评价他们的行为。当学生需要时为他们选择适当的补习材料。

3.2核心技术——认知型学生模型

常见的建立学生模型的两种方法：

1)覆盖模型(Overlay Mode)：表示学生知道什么、不知道什么的学生模型。它把学生的知识描述为领域知识模块中专业知识的一个子集，能告诉学生什么是错误的以及应该如何改正。

2)偏差模型(Buggy Model)：表示学生正确的和错误的知识的学生模型。它不是把学生的知识看成是领域知识中专业知识的子集，而是把它看成是对专业知识的偏差，故它还能发现导致学生错误的原因——不正确的知识。

在ICAI系统模型中，学生模型的主要作用一方面是登记学习者的个人信息，例如学号、姓名、性别等；另一方面，也是最主要的，就是准确反映学生的知识水平、学习能力等，为智能化体育教学提供依据。

认知能力是一个人用于支配自己学习、记忆和思维的能力，在很大程度上表现了一个人分析问题的能力。基于认知理论，我们运用人工神经网络(ANN)中的反向传播模型(BP模型)，建立能反映学生学习水平和认知能力的认知型学生模型。我们在BP模型的输入中包括选取布鲁姆所提出的认知活动的六个级别，即识记、理解、应用、分析、综合、评价六个方面的评判测验成绩以及姓名、性别、年龄等个人信息和学历、生理条件、学习环境等12个量作为输入节点，选取学生对慨念、技能和应用方面的掌握程度作为输出节点。实际上是完成一个12维空间到三维空间的非线性映射：fbp:X→Y,X={X1，X2，X3，…X12}，Y={Y1，Y2，Y3}。其中，X1，X2，…X6分别表示认知活动6个级别的评判测验成绩，X7，X8，X9，…X12分别表示姓名、性别、年龄、学历、生理条件、学习环境；Y∈差(0-59)中(60-75)、良(76-85)、优(86-100)，Y1，Y2，Y3分别表示学生对概念、技能和应用的掌握程度。

认知型学生模型的设计和应用思想是为教学内容的各个测试单元中的概念节点赋予认知类型和难易程度，同时预估学生认识能力的初值。学生对某一测试单元的概念或题型进行测试后，ICAI系统对学生的认知能力进行修正，根据难度，答对加分，答错减分，根据BP算法得到学习者经一次学习后六项认知类型的修正值，再跟据学生认知能力由推理规则选取适应的概念点，继续对学习者进行教学。

相应的体育教学内容和策略推理机的实现过程是：根据认知型学生模型提供的信息，我们采用产生式系统来智能化地推理生成不同的体育教学内容和策略。其形式表现为：If<学生水平表达式>Then<生成新教学内容和策略>。示例如下：

IF(知识的表示概念)=(差)

THEN(复习前导课程，讲解概念)

IF(知识表示概念)> =(及格)AND(知识表示法应用)=(差)

THEN(复习概念、讲解辅助知识、示例典型应用)

……

整个体育教学内容和策略的生成过程就是一个推理机的推理过程，它利用学生水平的表示值(Y1，Y2，Y3)根据上述产生式系统中相应的推理规则进行推理，生成下一步的教学内容和策略。在教学过程中，由于此过程是不断的重复，并对学生认知能力进行修正，如此下去，学生每学习一次，认知能力评价值就修改一次，最终通过BP算法逐步逼近学生认知能力的标准值。

3.3系统的显著特点

该ICAI系统用于体育教学具有如下显著特点：

1)基于认知理论进行设计，使课件具有一定的自适应能力；

2)提高了学生的学习兴趣，引导学生进入一个主动的、高效率的学习环境；

3)特别有利于个别化教育，因材施教；

4)即改善了教师的教学效果，又提高了学生的学习效率。

4 结束语

随着网络技术的加入，ICAI系统将由一个个别化的教学系统向智能远程教学系统发展。而虚拟现实技术的出现(由多媒体技术与仿真技术相结合而形成的一种交互世界)，将使ICAI系统更加完善。

[1] 陆汝铃.人工智能[M].北京:科学出版社,1989.

[2] 石纯一.人工智能原理[M].北京:清华大学出版社，1995.

[3] 李建国,张小真.计算机辅助教学[M].重庆:重庆大学出版社,1993.

[4] 魏宁.CAI当前课件的缺陷及未来CAI的发展方向[EB/OL].http：//kerc.bnu.edu.cn/elr/wenxian/wx007.htm,2001-10-12.

[5] 彭军.普通高校《排球》CAI课件的设计与制作[J].体育科学,2002，(5).

[6] 李林凯,刘玉林.篮球基本技术多媒体CAI课件的研制和应用的实验研究[J].体育科学,2002，(5).

TheResearchonImplementationoftheIntelligentComputerAssistedInstructionSysteminthePhysicalEducation’sTeachingandTraining

Wang Jiajun，Ding Fenghua

(The Physical Education Department of Shantou University, Shantou，515063,Guangdong, China)

By introducing the technology of artificial intelligence, computer assisted instruction (CAI) evolves into intelligent computer assisted instruction(ICAI). ICAI not only overcomes the weaknesses of traditional CAI, but also greatly enhances and improves effect and efficiency of the physical education’s teaching. This paper firstly conducts an analysis and research on characteristics and functions of the ICAI system, and then on which basis providing a corresponding implementation frame.

Artificial Intelligence; CAI; ICAI; cognitive student model; physical education’s teaching

2007-02-20

王家君(1962-)，男，山东人，讲师，研究方向：教学与训练。