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人工智能與課堂范文第1篇

【關(guān)鍵詞】高職英語 任務(wù) 形式功能意義

隨著二語教學(xué)的理論和教學(xué)法發(fā)展，基于建構(gòu)主義的交際法和任務(wù)型教學(xué)法在高職英語課堂教學(xué)中被廣泛運用，教師們用豐富的活動構(gòu)成課堂設(shè)計主體，學(xué)生們通過角色扮演，小組合作等各種交際活動使用英語，在完成各種任務(wù)中使用英語，以期達(dá)到習(xí)得英語的目的。我們在實踐中，也一直存在一種困惑：是否還需要在交際時注意英語的表達(dá)是否符合語法規(guī)范，是否在完成任務(wù)時還要糾正學(xué)生的詞形和句型？其實，我們都在關(guān)注一個二語習(xí)得的問題，那就是語言形式，語言功能和語言意義的整合性問題。

一、形式-功能-意義原則

形式-功能-意義原則（form-function-meaning）也被成為整合性原則，是由澳大利亞語言學(xué)家David Nunan于2004年對他本人1999年提出的形式-功能原則做出的補充，指“在教學(xué)中，教師設(shè)計的任務(wù)要注重語言形式、功能和意義的結(jié)合，語言的形式，功能和意義是融合在一起的一個整體，缺一不可”。他認(rèn)為語言形式、交際功能和語言意義是融合在一起的一個整體。任務(wù)的設(shè)計必須使語言形式和語言功能有效結(jié)合，讓學(xué)習(xí)者不僅能掌握語言形式，而且能運用語言，正確表達(dá)語言承載的意義。傳統(tǒng)高職英語課堂常常把語言練習(xí)和交際功能割裂開，過多關(guān)注語法形式和語言形式，語言練習(xí)就是機械的操練，脫離功能，脫離意義?；顒又械恼Z言形式或語法是重點，從而導(dǎo)致學(xué)生知道一種語法的不同的語言形式，但卻不能用這些形式得體地表達(dá)功能和意義。但是我們同樣要避免忽視語言形式和語法，只關(guān)注功能，如果只讓學(xué)生表達(dá)，忽略語言形式和語義準(zhǔn)確，學(xué)生積極性高，僅靠只言片語來完成任務(wù)，課堂看似很熱鬧，但學(xué)生的語言形式表達(dá)毫無準(zhǔn)確性可言，必然會影響語言交際，再次使用類似形式還是會影響意義的表達(dá)。因此，高職英語課堂的活動設(shè)計有必要使學(xué)生在完成任務(wù)時，同樣提高學(xué)生對語言形式的關(guān)注度。只有重視語言、功能及意義的和諧統(tǒng)一，才能賦予學(xué)習(xí)真正的意義。整合性原則就是在真實性原則的基礎(chǔ)上，明確語言形式、功能和意義的統(tǒng)一，讓學(xué)習(xí)者在任務(wù)實施中用合適的語言形式，表達(dá)得體的意義。

二、如何分析語言的形式、功能與意義

通過研究幾位語言學(xué)家對任務(wù)的分析，我們可以發(fā)現(xiàn)如何分析語言的形式功能和意義。

Littlewood（2004）指出“任務(wù)形式可以分為五種，這五種形式雖然不同但并非彼此割裂，它們因各自的特點排列于一個連續(xù)體（a continuum）上，關(guān)注形式（forms）的任務(wù)形式在連續(xù)體的一端，關(guān)注意義（meaning）的任務(wù)形式在另一端，從關(guān)注形式逐漸過渡到關(guān)注意義的其它三種任務(wù)形式則排列在中間。”

同樣，按照Nunan對任務(wù)的分類，我們發(fā)現(xiàn)對語言形式的聚焦和功能意義的關(guān)注也體現(xiàn)了出來。Nunan認(rèn)為任務(wù)分為真實性任務(wù)或目標(biāo)任務(wù)（real-world /target task ）和教育性任務(wù)（pedagogical task）。真實性任務(wù)就是人們?nèi)粘Ｉ钪幸谜Z言做的事情；教育性任務(wù)是在課堂上由真實性任務(wù)轉(zhuǎn)換而來的。教育性任務(wù)可以看作是一個連續(xù)體，其中一端是演練式任務(wù)（rehearsal task），另一端是激活式任務(wù)（activation task）。演練式任務(wù)和生活中的真實性任務(wù)相似，如在報紙上尋職并模仿求職過程。激活式任務(wù)激活學(xué)習(xí)者新學(xué)習(xí)的語言技能，例如角色表演，信息交換等任務(wù)。學(xué)習(xí)者把所知的詞匯、句子結(jié)構(gòu)和表達(dá)方式開始創(chuàng)造性地運用出來。Nunan特別指出語言形式的教學(xué)對于尤其是初學(xué)階段的學(xué)習(xí)者來說是有必要的，他把這些聚焦于形式（form-focused）的教學(xué)活動稱為使能性任務(wù)（enabling skills）。使能性任務(wù)可以分為語言練習(xí)（language exercise）和交際活動（commutative activity）兩種。語言練習(xí)關(guān)注的是詞匯、語音和語法，而交際活動處于語言練習(xí)和教育性任務(wù)的中間地帶，是任務(wù)型語言教學(xué)的基本構(gòu)成部分。

任務(wù)型教學(xué)框架

通過對以上學(xué)者的理論分析，我們發(fā)現(xiàn)Littlewood的“連續(xù)體兩端的任務(wù)形式”其實和Nunan 對“使能性任務(wù)”（enabling tasks）、“交際任務(wù)”（communicative tasks）及“教育性任務(wù)”（pedagogical tasks）所作的分類表現(xiàn)出一樣的內(nèi)涵。這就回答了我們的困惑，表明對語言形式，即詞匯，語音和語法的關(guān)注是必要的并且是達(dá)到交際，完成各種真實性任務(wù)的基礎(chǔ)。

三、高職英語課堂的活動分析

觀察我們的高職英語課堂，因為學(xué)生并沒有升學(xué)考試之類的壓力，一些教師的課堂活動設(shè)計在語言形式上關(guān)注度不夠，不能提供給學(xué)生足夠輸出語言的練習(xí)和任務(wù)。常常特別注重情景和交際，但是缺乏對語言形式的關(guān)注。這種脫離語言形式的交際不能夠深入，也不能形成優(yōu)質(zhì)高效的課堂。

Nunan和Willis都認(rèn)為任務(wù)型教學(xué)不是脫離形式教學(xué)，而是在適當(dāng)?shù)臅r期注意某些語言形式。

人工智能與課堂范文第2篇

關(guān)鍵詞：人工智能；音樂教育；智能樂器；大數(shù)據(jù)

1引言

隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，重新塑造音樂使得音樂教育的學(xué)科素養(yǎng)培育、審美感知、藝術(shù)表現(xiàn)和文化理解變得更有支持和創(chuàng)意。探索應(yīng)用人工智能技術(shù)推進(jìn)音樂教學(xué)的改革與發(fā)展有具有十分重要的意義。本文通過研究與實踐，引導(dǎo)學(xué)生學(xué)會用科學(xué)的方法培育計算思維創(chuàng)作音樂，用科學(xué)的意境欣賞音樂陶冶學(xué)生的音樂審美感，用科學(xué)的評價提升音樂課堂教學(xué)效率。通過這些措施，可以使學(xué)校音樂教育精準(zhǔn)地開展因材施教差異化教學(xué)，彰顯音樂教育的特色。

2人工智能與音樂

人工智能技術(shù)與音樂教育有機融合，豐富了課堂教學(xué)資源，拓展了智能樂器的功能，提升了音樂教育技術(shù)手段。它支持個性化學(xué)習(xí)，可以觀察音樂課堂學(xué)習(xí)，分析音樂的旋律與節(jié)拍，有效評價教學(xué)效果，激發(fā)音樂教師運用人工智能技術(shù)創(chuàng)新音樂教學(xué)的熱情，發(fā)揮教師在課堂教學(xué)中的主導(dǎo)作用。

2.1樂器的智能化

樂器是學(xué)習(xí)音樂的重要工具。樂器植入人工智能技術(shù)，形成了智能化樂器。它能夠大量儲存多種樂器的音樂數(shù)據(jù)。尤其是在音樂鍵盤中運用，功能的提升特別突出，應(yīng)用于音樂教學(xué)中引發(fā)了多種形式的教學(xué)模式。例如，圖1顯示了融合多媒體計算機、主控系統(tǒng)、音樂課堂教學(xué)智能評價系統(tǒng)將多部電子鋼琴連接起來的智能樂器實驗室。通過語音室方式授課，可以實現(xiàn)多種樂器的分組教學(xué)。這在傳統(tǒng)的音樂課堂上是無法完成的。

2.2智能化樂曲創(chuàng)作

智能樂器不僅能夠儲存樂器音色，而且還能用指令對各種音色播放進(jìn)行控制，各種音色按照指令進(jìn)行演奏。這種創(chuàng)作功能是以往其他樂器都無法比擬的[1]。例如，能唱出《月亮代表我的心》十七聲部的合唱團(tuán)，很好聽，但很難。運用智能樂器按指令合成該十七聲部音樂則輕而易舉。2.2.1機器學(xué)習(xí)生成樂曲人工智能技術(shù)賦能智能樂器，使得機器學(xué)習(xí)的功能日趨進(jìn)步。機器學(xué)習(xí)在音樂領(lǐng)域所做的事情，就是提取音樂作品的“數(shù)據(jù)”，輸入給定模型學(xué)習(xí)音樂的“特征”，再對音樂數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和編排。例如，如果輸入的是《梨園金曲》民族音樂，則機器就能學(xué)會民族音樂的曲調(diào)特征，生成掌握特征模型的民族音樂作品。2.2.2用軟件生成樂譜使用MuseScore3forMac軟件可以制作樂譜，在工具欄選擇對應(yīng)時值的音符輸入音符。例如，在MuseScore3窗口輸入如圖2所示的“我和我的祖國”樂譜，再導(dǎo)出MP3文件進(jìn)行播放。2.2.3代碼生成樂曲用Python代碼生成曲子，要借助音樂標(biāo)準(zhǔn)格式MIDI—樂器數(shù)字接口，運用Python-midi庫編寫程序，編譯MIDI文件生成音樂。例如，生成一個簡單樂譜的MIDI文件需要使用Python-midi，其中：Pattern對象表示樂譜；Track對象表示音軌，通常樂譜都有多條軌道組成，每種樂器是一個軌道；midi.NoteOnEvent表示每個音符的開端，在參數(shù)表中可以定義每個音符的音長和音高；midi.NoteOffEvent表示每個音符的結(jié)束。參考代碼如下：importmidi#定義patternpattern=midi.Pattern()#定義軌道track=midi.Track()#添加軌道到patternpattern.append(track)#音符開始，并定義位置、音量、音高on=midi.NoteOnEvent(tick=0,velocity=50,pitch=midiG_3)track.append(on)#音符結(jié)束off=midi.NoteOffEvent(tick-100,pitch=midi.G_3)track.append(off)#軌道結(jié)束eot=midi.EndOfTrackEvent(tick=1)track.append(eot)#存儲midi.write_midifile("example.mid",pattern)程序運行結(jié)果生成了如圖3所示的簡單音符：這樣如圖2的“我和我的祖國”樂譜，也可以通過Python代碼生成MIDI文件。

3AI賦能音樂課堂

在AI賦能的音樂教育環(huán)境，促使音樂教學(xué)實踐變革以及學(xué)生學(xué)習(xí)音樂方式。例如，圖4所示的集音樂創(chuàng)作教學(xué)及教學(xué)評價于一體的“智能化音樂課堂教學(xué)評價系統(tǒng)”，在教學(xué)設(shè)計的優(yōu)化、教學(xué)方法的高效、教學(xué)手段的更新、教學(xué)評價的智能、教學(xué)策略的調(diào)整方面都具有借鑒意義[2]。

3.1大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)

大數(shù)據(jù)云計算可以將所有音樂家們音樂數(shù)據(jù)存儲在云中，運用人工智能技術(shù)為學(xué)生提供更多有價值的音樂數(shù)據(jù)。學(xué)生通過音樂云學(xué)習(xí)音樂知識，欣賞音樂魅力、體驗音樂節(jié)奏、理解音樂韻律。它使得優(yōu)質(zhì)音樂教學(xué)資源跨越校園，開放延伸音樂教學(xué)，遠(yuǎn)程輻射共享資源。這樣就擴展了學(xué)生的視野，音樂知識的來源無限擴大，整個音樂云皆有學(xué)生的學(xué)習(xí)教材。特別是大數(shù)據(jù)音樂云不僅可以推送給學(xué)生更多的即興音樂和更多的音樂信息，還能指導(dǎo)音樂愛好者創(chuàng)作出雅正、健康的音樂作品。

3.2個性化學(xué)習(xí)

人工智能技術(shù)從音樂學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)搜集、數(shù)據(jù)分析與運用、個性化學(xué)習(xí)評價多方位幫助學(xué)生定制個性化的學(xué)習(xí)成長路徑。推送在線音樂教育資源，指導(dǎo)表演建議樂器學(xué)習(xí)技巧。搭建音樂教育虛擬課堂，匹配音樂教學(xué)資源，實現(xiàn)因材施教的個性化學(xué)習(xí)，支持一對一的教學(xué)輔導(dǎo)和群組式討論。通過這些措施提高教學(xué)質(zhì)量和效率。

3.3教學(xué)評價智能化

運用人工智能技術(shù)將多個音樂輔助教學(xué)設(shè)備連接的音樂創(chuàng)作教學(xué)系統(tǒng)，基于音樂課堂教學(xué)的學(xué)生學(xué)習(xí)特質(zhì)分析與教學(xué)效果分析的音樂課堂教學(xué)管理系統(tǒng)，來實現(xiàn)音樂教學(xué)的全程智慧管理，使音樂學(xué)習(xí)更有效率。例如，在虛擬音樂課堂樂器教學(xué)可以變成一對多的自選教學(xué)模式，使課堂變得輕松、愉快。教師可以開啟課堂教學(xué)觀察模塊，捕捉每位學(xué)生同步練習(xí)的音準(zhǔn)、節(jié)奏、力度數(shù)據(jù)，分析判斷將評價信息同步反饋，給出學(xué)習(xí)指導(dǎo)建議。3.3.1創(chuàng)作教學(xué)模塊“智能化音樂課堂教學(xué)評價系統(tǒng)”中的音樂創(chuàng)作教學(xué)模塊，集視、聽、練和反饋評價為一體，適時演示教師教學(xué)作品和評價學(xué)生練習(xí)作品。例如，在進(jìn)行《我和我的祖國》授課時導(dǎo)入電影片段，欣賞“我和我的祖國”音樂的表現(xiàn)形式、演唱形式以及歌曲風(fēng)格，可以使學(xué)生更好地體驗作品的創(chuàng)作意境，激發(fā)創(chuàng)作意識。使用MuseScore創(chuàng)作“我和我的祖國”三聲部習(xí)作音樂，并能儲存、刻錄，編輯等二度創(chuàng)作。3.3.2課堂教學(xué)評價模塊音樂課堂教學(xué)評價有著傳統(tǒng)音樂教學(xué)評價無法比擬的靈活性、客觀性和實用性。從大數(shù)據(jù)分析角度獲取音樂課堂教與學(xué)相關(guān)數(shù)據(jù)，對學(xué)生的音樂基本素養(yǎng)與學(xué)習(xí)態(tài)度進(jìn)行科學(xué)分析判斷。例如，以創(chuàng)作《紅河谷》中的和聲與音樂作品風(fēng)格內(nèi)容的“編配伴奏音樂”教學(xué)過程為例。課前在“課堂教學(xué)評價模塊”上安排學(xué)生根據(jù)作品風(fēng)格完成伴奏的音樂；播放制作好的《紅河谷》MIDI音樂（在第二和第六個小節(jié)缺失編配和弦）；使學(xué)生感受、探討大小三和弦的表現(xiàn)力，形成對大小三和弦的感知。然后要求學(xué)生試著用MuseScore為《紅河谷》缺失的兩小節(jié)選配和弦，以適合歌曲的伴奏風(fēng)格。學(xué)生需要邊哼唱歌曲邊試著套用不同的伴奏風(fēng)格，找到他們認(rèn)為最恰當(dāng)?shù)暮拖野樽囡L(fēng)格，說出理由并提交[3]。評價系統(tǒng)將學(xué)生提交的作業(yè)比照音樂要素進(jìn)行評價。及時反饋學(xué)習(xí)評價的信息，并對學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)程制定一個個性化的學(xué)習(xí)方案[4]。同時通過教學(xué)反饋深度優(yōu)化決策模型，促進(jìn)教師實時改進(jìn)教學(xué)策略，提高教學(xué)效率和效果，提升教學(xué)質(zhì)量。

4結(jié)語

人工智能技術(shù)在音樂教育領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，為傳統(tǒng)的音樂教育模式注入了活力，為音樂教師創(chuàng)新音樂教學(xué)理念開辟了新思路[5]，為因材施教提供了新的適合學(xué)生學(xué)習(xí)的音樂教學(xué)模式。人工智能在音樂教育模式方面的探索，不僅給音樂教育教學(xué)的發(fā)展帶來了物質(zhì)技術(shù)層面的進(jìn)步，還從音樂教學(xué)層面促進(jìn)計算思維培育開辟新途徑。這對音樂教育理念、教學(xué)手段、教學(xué)方式和方法以及拓展學(xué)生音樂視野、學(xué)習(xí)音樂、享受音樂、創(chuàng)造音樂等都帶來深刻的變化和積極的影響。

參考文獻(xiàn)

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[2]郭文進(jìn).“互聯(lián)網(wǎng)+教育”運行模式探究.決策與信息（下旬刊）,2015(9):63

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[4]王迪.淺析娛樂教育中元學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng).河北廣播電視大學(xué)學(xué)報,2007(1):79-80

人工智能與課堂范文第3篇

第一，選擇合適的教材

《計算智能》這門課，很多高校都使用褚蕾蕾老師的《計算智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)》這本書，我也曾經(jīng)使用過這本教材。這本書詳細(xì)的闡述了實現(xiàn)智能計算的相關(guān)數(shù)學(xué)知識，要求學(xué)生有非常硬的數(shù)學(xué)功底，否則學(xué)起來會很吃力。最好是數(shù)學(xué)專業(yè)的學(xué)生來學(xué)習(xí)比較合適。但是問題是開設(shè)計算智能這門課的專業(yè)不僅僅只有數(shù)學(xué)專業(yè)，計算機和信息與計算科學(xué)專業(yè)都開設(shè)這門課，而這本教材對他們來說太深了，他們更注重于實際應(yīng)用。

除了《計算智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)》這本書之外，《計算智能――理論、技術(shù)與應(yīng)用》也是非常優(yōu)秀的教材，它主要針對研究生和科研人員學(xué)習(xí)使用。因此，對于信息與計算科學(xué)專業(yè)，我們既要他們理解計算智能，也要他們能夠從實際出發(fā)，實現(xiàn)智能計算。這是我們的教學(xué)目標(biāo)，純粹講解數(shù)學(xué)，對他們來說是興趣的一個磨滅。因此，我建議采用曹承志老師編著的《智能技術(shù)》這本書，基于其中的若干章節(jié)（主要是第四、五、六章）來講解計算智能這門專業(yè)限選課。

第二，制定教學(xué)大綱

計算智能是借助現(xiàn)代計算工具模擬人的智能機制、生命的演化過程和人的智能行為而進(jìn)行信息獲取、處理、利用的理論和方法。計算智能信息處理系統(tǒng)是以模型為基礎(chǔ)，以仿生計算為特征含數(shù)據(jù)、算法和實現(xiàn)的柔互式系統(tǒng)。當(dāng)前，計算智能在用計算科學(xué)與技術(shù)模擬人和生命的智能及行為方面，主要有模擬智能產(chǎn)生與作用賴以智能表現(xiàn)與功能行為的邏輯觀點。

基于這些觀點和視野，形成了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、演化計算與模糊邏輯為代表的三個典型分支。本課程在這三個分支中，選擇了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法和模糊邏輯的基礎(chǔ)知識作為教學(xué)的基本內(nèi)容。這些內(nèi)容對于進(jìn)一步學(xué)習(xí)、研究計算智能、人工智能等高級信息處理，以及信息科學(xué)和工程技術(shù)都是必要的、基礎(chǔ)性的。

教學(xué)重點：感知器，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，模糊集與模糊系統(tǒng)，模糊邏輯與模糊推理，模糊模式識別與模糊控制等部分內(nèi)容。同時掌握運用所學(xué)知識解決實際問題也是在教學(xué)過程中不斷要強調(diào)的內(nèi)容。

教學(xué)難點：在計算智能的教學(xué)過程中，難點主要是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法和模糊邏輯的理論講解，要用簡明形象的語言描述理論知識，讓學(xué)生感興趣。同時，將理論轉(zhuǎn)化為實際解決問題的能力也是教學(xué)上的一個難點。

第三，按照大綱要求，開展有序的課堂教學(xué)

根據(jù)大綱要求，計算智能這門課共有48個學(xué)時，其中實驗學(xué)時8節(jié)，學(xué)習(xí)時間共18周，每周1～2次課。

這種時間安排方式是比較合理的，設(shè)計時主要考慮到知識的學(xué)習(xí)順序，避免實驗與理論課不能配合的現(xiàn)象發(fā)生。實驗1在第10周做，那么我們就可以利用前面9周的時間給學(xué)生講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論和實驗軟件等等，為實踐做準(zhǔn)備工作。這樣，學(xué)生在做課程實驗時，才不會覺得無從下手。實驗2在16周做，當(dāng)中空閑的兩周主要用于學(xué)習(xí)MATLAB遺傳算法工具箱。

第四，設(shè)計作業(yè)與課程實驗

該課程有兩次作業(yè)，分別在第6周和第12周布置，作業(yè)時間為1～2周。這兩次作業(yè)內(nèi)容分別針對“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”和“遺傳算法”。從表中不難看出，當(dāng)做完相應(yīng)章節(jié)的作業(yè)后，立即進(jìn)行課程實驗，這樣的設(shè)計，使得學(xué)生難免更加深刻地理解和掌握知識。

值得提出的是，這門課的實驗工具――MATLAB6.5。以前，我們曾經(jīng)使用過C/C++/VC＋＋等等高級語言來做計算智能仿真實驗，但最后的效果并不是很令人滿意，學(xué)生往往會知難而退，從而喪失對這門課的興趣和信心。

因此，我認(rèn)為，針對信科專業(yè)或者計算機相關(guān)專業(yè)的學(xué)生，他們的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)并不是非常扎實，而計算智能又是一門專業(yè)限選課。要想讓學(xué)生對這門課產(chǎn)生興趣，我們可以考慮采用一些成熟的工具箱來支持我們的實驗教學(xué)，如MATLAB6.5的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱”“遺傳算法工具箱”和“模糊邏輯工具箱”。學(xué)生通過使用這些工具箱，方便而有效地感覺到“智能的計算”的存在。實踐證明，這種方法能夠取得更好的實驗教學(xué)目的。

第五，與學(xué)生的課后交流

教師在課堂上傳授完知識后，要及時與學(xué)生進(jìn)行交流，了解他們的學(xué)習(xí)情況并獲取建設(shè)性意見。通過平時的觀察和總結(jié)，大學(xué)教師與學(xué)生交流的方式和方法主要有以下幾種：

(1)利用一切時間（如上課提前幾十分鐘到教室、課間或下課時間等等）與學(xué)生交談，了解他們的學(xué)習(xí)動態(tài)及回答他們提出的問題。

(2) 建立課程網(wǎng)站，學(xué)生登陸后可以通過論壇或聊天室向教師提問。可以確定一個時間（如每周三晚7點，開放聊天室進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)實時答疑），平時學(xué)生可以通過在論壇上發(fā)帖，教師回復(fù)的方式獲得答疑。

(3) 如果沒有課程網(wǎng)站，教師可以留給學(xué)生一個常用的Email地址，或者其他的聯(lián)系方式，讓學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中遇到困難時可以聯(lián)系到教師。

(4) 固定輔導(dǎo)的時間和地點。這個地點可以是教室、辦公室、會議室等等。如果場所有限，可以分班進(jìn)行。

上面的四類方法是經(jīng)常使用的，我們對此進(jìn)行了一個問卷調(diào)查，對象是03級和04級信息與計算科學(xué)的150名學(xué)生，要求他們選出三種最合適的交流方式。經(jīng)過認(rèn)真的調(diào)查和詳細(xì)的統(tǒng)計，有106位學(xué)生選擇了采用學(xué)習(xí)網(wǎng)站的方式進(jìn)行交流，97位學(xué)生選擇了固定場所答疑，76位學(xué)生選擇了課間交談方式。而類似Email、QQ和打電話的方式似乎不受學(xué)生青睞。論壇和聊天室方式介于它們之間，而這兩種方式完全可以包容在“課程學(xué)習(xí)網(wǎng)站”中。

第六，計算智能與人工智能的關(guān)系

在我校，要求學(xué)生先學(xué)習(xí)計算智能，再學(xué)習(xí)人工智能，其實兩者的順序并不重要，未必要先學(xué)習(xí)計算智能。但是，在教學(xué)過程中，要讓學(xué)生明確學(xué)習(xí)目的，了解學(xué)習(xí)這門課的意義所在，計算智能與人工智能相比，是更低層的運算，它強調(diào)的是數(shù)據(jù)，而人工智能強調(diào)的是知識。

從事這門課的教學(xué)有很長時間了，也逐漸地有一些研究課題，對于個別特別感興趣的學(xué)生，可以吸引他們加入我們的研究隊伍，這也是因材施教思想的一個體現(xiàn)。

參考文獻(xiàn)：

[1]丁永生.計算智能――理論、技術(shù)與應(yīng)用[M].科學(xué)出版社，2004.

人工智能與課堂范文第4篇

智能化;適時;評價;變革;創(chuàng)新;質(zhì)量

教學(xué)評價是整個教學(xué)活動的一個重要環(huán)節(jié)，目的在于獲得反饋信息，改進(jìn)教學(xué)，提升質(zhì)量，促進(jìn)發(fā)展，實現(xiàn)課程目標(biāo)。通過開展科學(xué)有效的課堂教學(xué)評價，能夠有效地鑒定教師的教學(xué)態(tài)度、教學(xué)質(zhì)量、工作能力、業(yè)務(wù)水平等，使學(xué)校的管理工作更系統(tǒng)化，決策更科學(xué)化。在推進(jìn)“智慧校園”研究與建設(shè)的大背景下，有條件、有能力運用信息技術(shù)前沿技術(shù)人工智能于課堂教學(xué)評價中，“智能化課堂教學(xué)評價系統(tǒng)”在眾多的電子課堂教學(xué)評價系統(tǒng)中率先融入人工智能技術(shù)，課堂組織管理評價、學(xué)習(xí)知識的定性評價、適時評價信息引導(dǎo)教學(xué)進(jìn)程三個方面的發(fā)揮著積極有效的作用，用技術(shù)的力量，深化提升教學(xué)評價的效果。

一、智能化課堂教學(xué)評價系統(tǒng)的概述

1.智能化課堂教學(xué)評價系統(tǒng)簡介

“智能化課堂教學(xué)評價系統(tǒng)”（intelligent teaching evaluation system縮寫：ITES）是一套開源的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺。該平臺包括教師平臺和學(xué)生平臺兩部分，教師平臺主要功能為教學(xué)活動管理、教學(xué)資源管理、動態(tài)教學(xué)流程設(shè)計、教學(xué)評價前置設(shè)計和課堂教學(xué)評價管理;學(xué)生平臺主要功能為學(xué)習(xí)態(tài)度管理、學(xué)習(xí)資源多元化、知識遷移的監(jiān)測。該平臺功能模塊的各類教學(xué)活動設(shè)計都具有評價功能，其中“評價管理”是專門為教學(xué)評價活動設(shè)計的模塊。

2.“智能化”研究的三個主要方面

（1）課堂組織管理評價

一般具備教學(xué)評價功能的電子教學(xué)平臺都是通過登入帳戶、密碼完成上課報到。普遍存在著代簽的盲區(qū)。而ITES是學(xué)生通過藍(lán)牙（隨著“智慧校園”的建設(shè)進(jìn)程）或指紋識別完成上課報到，學(xué)生進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)教室后以學(xué)習(xí)小組形式等自由入座通過圖形界面快速有序地登錄課程學(xué)習(xí)環(huán)境，瀏覽本課學(xué)案和教學(xué)任務(wù)。教師界面高效適時地評價課堂組織狀態(tài)，學(xué)生出勤以及教學(xué)目標(biāo)任務(wù)情況;后臺運用“逃逸算法”掃描終端機在線在學(xué)狀態(tài)。

（2）課堂知識的定性評價

一般具備教學(xué)評價功能的電子教學(xué)平臺，定性問題（主觀題）的評價是用人工（教師）評價方式解決的，評價信息嚴(yán)重滯后，難以像客觀性問題評價那樣“即時”。而ITES則運用SBT平衡樹（AT前沿技術(shù)）作為教學(xué)資源庫數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，時空復(fù)雜為O（logn），以二分查找法為檢索算法，檢索速度更快、占用內(nèi)存更小、更具跨平臺性與教學(xué)設(shè)計同步進(jìn)行。以一個標(biāo)準(zhǔn)班級56人為計，完成 100字以內(nèi)主觀題，評價平均用時7秒以內(nèi)。完全適用于課堂定性問題的適時評價。

（3）適時評價信息引導(dǎo)教學(xué)進(jìn)程

每個教學(xué)環(huán)節(jié)評價結(jié)束后，教師可以運用評價系統(tǒng)了解教和學(xué)兩方面的信息，發(fā)現(xiàn)問題及時調(diào)整教學(xué)進(jìn)程，改進(jìn)教學(xué)方法，指導(dǎo)學(xué)習(xí)方法。使分層次教與學(xué)活動的開展有了依據(jù)，評價功能與教學(xué)活動形影相隨，更方便地服務(wù)于教師。

二、運用智能化課堂教學(xué)評價系統(tǒng)進(jìn)行評價

信息技術(shù)教學(xué)一般都在網(wǎng)絡(luò)多媒體教室進(jìn)行。在信息技術(shù)教學(xué)過程中，必須對教師教學(xué)和學(xué)生學(xué)習(xí)質(zhì)量進(jìn)行評價。通過評價，了解教和學(xué)兩方面的評價信息，依據(jù)適時的評價信息及時調(diào)整教學(xué)進(jìn)程、改變教學(xué)方法、指導(dǎo)學(xué)習(xí)方法，促進(jìn)知識遷移。根據(jù)課程標(biāo)準(zhǔn)的要求，信息技術(shù)教學(xué)評價可以從認(rèn)知、操作兩個方面進(jìn)行，具體的有：基本概念、基本技能、創(chuàng)新能力、綜合運用能力的 測評。

1.學(xué)習(xí)態(tài)度的評價

學(xué)習(xí)態(tài)度情感價值觀的評價因應(yīng)成為課堂教學(xué)評價不可或缺的組成部分。學(xué)生登錄后，就成為課堂教學(xué)被評價的對象（圖一左所示），囿于“教學(xué)平臺”完成一堂課的學(xué)習(xí)內(nèi)容。

圖1的中圖上是監(jiān)控學(xué)生機的運行狀況，其中綠色塊點表示正常，紅塊表示某個時間段該機發(fā)生“脫機”現(xiàn)象?！懊摍C、脫系統(tǒng)”的可能性：一是硬件故障（紅色?。?，教師可及時處置。二是故意違紀(jì)脫離（終端機更改設(shè)置）系統(tǒng)（紅色），記錄其違規(guī)時間，促其在一定的時間范圍內(nèi)返回。三是學(xué)生終端脫離系統(tǒng)（藍(lán)色）開小差做學(xué)習(xí)以外的事，五秒內(nèi)教師機自動發(fā)出“歸隊”的警示。教師利用課堂教學(xué)間隙在投影屏幕顯示一下監(jiān)控畫面對違規(guī)學(xué)生也是一種提醒。

與其它評價系統(tǒng)相比，ITES 上課過程始終運行“逃逸算法”掃描終端機在線在學(xué)狀態(tài)，并記錄“脫機”“開小差”時間。下課后給每位學(xué)習(xí)者一個客觀的“學(xué)習(xí)態(tài)度”的分值。使得課堂組織管理更加科學(xué)。

2.知識與能力的評價

一般的電子教室教學(xué)平臺對客觀問題的評價基本都準(zhǔn)確、及時到位。而主觀問題的評價目前則只能采用人工方式進(jìn)行，做不到“自動及時”。智能化課堂教學(xué)評價系統(tǒng)重點解決在課堂教學(xué)中主觀問題的定性評價上的客觀、及時的焦點問題。主要表現(xiàn)在兩個方面。

（1）學(xué)習(xí)態(tài)度。從二個方面進(jìn)行評價：①空白卷;②全文雷同率。雷同率越高， “學(xué)習(xí)態(tài)度”的評價等級就 越低。

人工智能與課堂范文第5篇

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)教學(xué)；Agent技術(shù)；個性化

中圖分類號：G250.73 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B 文章編號：1673-8454(2012)01-0068-03

一、引 言

近幾年，隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺的不斷涌現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)的應(yīng)用普及率越來越高，個性化教學(xué)系統(tǒng)的研究和開發(fā)成為網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中的關(guān)鍵問題和熱點。史敏軍運用Web挖掘技術(shù)與協(xié)同過濾技術(shù)，建立用戶興趣模型，并搭建了基于個性化服務(wù)技術(shù)的教學(xué)平臺；陳麗花根據(jù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論設(shè)計和實現(xiàn)了一種基于和SQL Server數(shù)據(jù)庫技術(shù)的個性化教學(xué)系統(tǒng)；陳智勇提出了基于XML Web Service技術(shù)的教學(xué)資源集成方案，并根據(jù)此方案利用ASP. NET編程語言構(gòu)建了一個教學(xué)資源綜合平臺。[1-3]網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)雖然在應(yīng)用中取得了一定的成果，但也存在一些問題，概括起來主要有：（1）系統(tǒng)缺乏智能性和自適應(yīng)性，并且對系統(tǒng)用戶采用基本相同的教學(xué)策略,難以實現(xiàn)按需學(xué)習(xí)和因材施教；（2）單一的教學(xué)模式使得呈現(xiàn)內(nèi)容的界面比較簡單，不能實現(xiàn)個性化的內(nèi)容傳導(dǎo)模式。針對目前網(wǎng)上教學(xué)系統(tǒng)存在的不足與難點，以個性化相關(guān)學(xué)習(xí)理論為指導(dǎo)，本文研究了基于Agent的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)構(gòu)建技術(shù)，進(jìn)而分析了對現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)的方法，指出Agent技術(shù)在應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的優(yōu)勢。

二、Agent技術(shù)分析

Agent技術(shù)源自分布式人工智能（DAI），是現(xiàn)代計算機技術(shù)和通信技術(shù)發(fā)展的必然結(jié)果。Agent是人工智能計算機軟件領(lǐng)域內(nèi)的一個新興技術(shù)，Agent概念可追溯至1977年Hewitt提出的并發(fā)演員（actor）模型，從上個世紀(jì)80年代開始，Agent技術(shù)從分布式人工智能領(lǐng)域分離出來，并與其他領(lǐng)域的處理方法進(jìn)行融合，成為一個交叉性的學(xué)術(shù)領(lǐng)域，涵蓋人工智能、分布式系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、知識工程和并行計算等多個領(lǐng)域，到了90年代，Agent技術(shù)進(jìn)入迅猛發(fā)展階段，多Agent系統(tǒng)的研究成為分布式人工智能的研究熱點問題。近年來，Agent發(fā)展尤為迅速，研究者在社會的各個領(lǐng)域如電子商務(wù)、供應(yīng)鏈、智能決策、軟件工程等對Agent理論及其應(yīng)用做了大量的研究，Agent技術(shù)逐漸成為人們關(guān)注的熱點問題。目前，關(guān)于Agent的研究不僅受到了人工智能研究者的關(guān)注，也引起了機器人、數(shù)據(jù)通信、人機界面設(shè)計等多個領(lǐng)域研究者的關(guān)注，成為一個富有生機的研究領(lǐng)域，且有越來越多的研究者將Agent技術(shù)應(yīng)用在不同的領(lǐng)域。

目前，對于Agent技術(shù)的定義還沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，不同專業(yè)的人對Agent的理解也不大相同。大家普遍認(rèn)為，Agent是一種在特定的環(huán)境下能夠感知環(huán)境，并且能夠靈活、自主地運行來實現(xiàn)一系列設(shè)計目標(biāo)的、自主的計算程序或?qū)嶓w，它能夠感知環(huán)境，并且對外界的信息做出判斷和推理，從而來控制自己的決策和行動，完成一定的任務(wù)。[4]

Agent具有社會能力、自主性、自適應(yīng)性和移動性等許多特性，這些特性決定了Agent技術(shù)不同于以往任何一種軟件開發(fā)技術(shù)，利用Agent技術(shù)開發(fā)的軟件實體將更具智能性，能在一定程度上實現(xiàn)程序的自動化和智能化。為了完成一項復(fù)雜的任務(wù)，可創(chuàng)建多個相互協(xié)作的Agent，以提高系統(tǒng)實際解決問題的能力。多個單個的自主Agent組成的整體是一個多Agent系統(tǒng)，多Agent系統(tǒng)不僅具備一般分布式系統(tǒng)所具有的實時性好、易于擴充、資源共享、靈活、可靠性高等特點，并且Agent之間能夠通過相互協(xié)調(diào)、協(xié)作解決大量的復(fù)雜問題，使系統(tǒng)具有很強的魯棒性、可靠性及自組織能力，非常適合于個性化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺的構(gòu)建。

三、Agent技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺中的應(yīng)用

1.基于多Agent技術(shù)的協(xié)同遠(yuǎn)程教學(xué)

遠(yuǎn)程教學(xué)主要以建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論和教學(xué)理論為基本指導(dǎo)，借助于互聯(lián)網(wǎng)并運用計算機多媒體處理技術(shù)，提供網(wǎng)上虛擬情景課堂進(jìn)行教學(xué)，支持學(xué)生在線進(jìn)行個性化的學(xué)習(xí)。其特點從兩個方面可以體現(xiàn)：一是學(xué)生是學(xué)習(xí)的主體，通過互聯(lián)網(wǎng)虛擬的情景課堂來進(jìn)行交互式的自主學(xué)習(xí)；另一方面教師是教學(xué)的主體，要通過對授課的課程進(jìn)行規(guī)劃與設(shè)計，采用在線專題討論和知識點總結(jié)、創(chuàng)立問題情景與綜合評價、激勵等措施，從而激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣以及學(xué)習(xí)的主動性，提高他們理解能力和掌握知識體系的能力，培養(yǎng)他們的創(chuàng)新精神，從而能督促學(xué)生進(jìn)行廣泛、深入的學(xué)習(xí)。因此，怎樣發(fā)現(xiàn)和掌握不同學(xué)習(xí)主體的認(rèn)知結(jié)構(gòu)，針對不同的主體，有計劃地建立動態(tài)的的學(xué)習(xí)情景，促使學(xué)生的學(xué)習(xí)活動與現(xiàn)有的認(rèn)知結(jié)構(gòu)相互作用，推動現(xiàn)有認(rèn)知框架不斷分化、協(xié)作、重組和擴展，進(jìn)而實現(xiàn)學(xué)習(xí)目標(biāo)，是遠(yuǎn)程教學(xué)模型設(shè)計的重中之重。

Agent是以主動服務(wù)的方式自動完成一組操作的計算機程序。一方面主動應(yīng)該包括主動適應(yīng)，即在完成操作的過程中，可以自動地獲取關(guān)于操作的知識以及關(guān)于用戶的偏好知識與意圖，而且在以后的操作中加以利用；另一方面包括主動，也就是說無需用戶發(fā)出指令，只要當(dāng)前的狀態(tài)符合一定的條件即可代表用戶執(zhí)行相應(yīng)的操作。

基于Agent具有的各種優(yōu)良、獨有的特性，將Agent技術(shù)應(yīng)用于遠(yuǎn)程教學(xué)環(huán)境，能從根本上克服現(xiàn)階段遠(yuǎn)程教學(xué)平臺的局限性：

第一，能夠最大限度地支持教學(xué)過程與內(nèi)容的個性化，增加趣味性，有效提高教學(xué)質(zhì)量和改善教學(xué)效果；

第二，利用Agent的社會性特征，能滿足協(xié)同學(xué)習(xí)的需要，把每類學(xué)生看成一個Agent，學(xué)生之間通過Agent的協(xié)作機制來完成協(xié)同學(xué)習(xí)，從而提高學(xué)生的學(xué)習(xí)質(zhì)量與學(xué)習(xí)效果，那么同樣也可以把老師看成一個個Agent，通過MAS的協(xié)作性和社會性與學(xué)生Agent交互信息，有效地掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)；

第三，用Agent技術(shù)來處理學(xué)生的基本信息，能夠有效地動態(tài)跟蹤學(xué)生的學(xué)習(xí)行為及學(xué)習(xí)效果，為更加有效地建立學(xué)生信息管理模型提供可靠的依據(jù)。[5]

利用Agent的智能化思想來分析遠(yuǎn)程教學(xué)平臺的總體需求并設(shè)計一體化解決方案，充分體現(xiàn)Agent技術(shù)在遠(yuǎn)程教學(xué)應(yīng)用中的智能性、主動性，尤其是在流行的Web技術(shù)的基礎(chǔ)上嵌入Agent技術(shù)，無疑會極大地促進(jìn)遠(yuǎn)程教學(xué)平臺的個性化與智能化，充分調(diào)動學(xué)生主體的自主學(xué)習(xí)興趣，有效地提高學(xué)生的創(chuàng)新能力。然而，遠(yuǎn)程教學(xué)平臺它本身就是一個非常龐大又復(fù)雜、不可預(yù)測的信息系統(tǒng)，一般會要覆蓋教學(xué)過程中的每個環(huán)節(jié)，因而，通常將其劃分成若干個子問題，來構(gòu)造多個具有一定功能的Agent，在由這些Agent去協(xié)作處理教學(xué)過程中相應(yīng)的子問題?；诙郃gent的網(wǎng)絡(luò)在協(xié)同教學(xué)系統(tǒng)模型，如圖所示。

2.基于Agent技術(shù)的教育資源配送

教育資源配送系統(tǒng)（ERPS，Education Resources Purvey System）是指在各種媒介（如Internet等）綜合環(huán)境下，為資源需求用戶（如學(xué)生、教師以及各種教育教學(xué)機構(gòu)）提供快捷、全面的各種媒體形式需要的教育資源的一種資源配送方式，信息資源配送系統(tǒng)是一種計算機軟件，因此，它需要一種計算機技術(shù)來實現(xiàn)這種新的資源配送方式，多Agent技術(shù)本身擁有的諸多特性使其可以大規(guī)模地應(yīng)用于教育資源的配送模式中。（1）多Agent的主動性非常適合于配送系統(tǒng)中的各個用戶結(jié)點，Agent技術(shù)自身能很好地滿足這些結(jié)點的自主性需求。（2）多Agent之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)能力為資源配送環(huán)境中的各個結(jié)點之間的信息交互與共享提供了技術(shù)支持。（3）Agent的反應(yīng)性能可以確保系統(tǒng)應(yīng)對各種動態(tài)的、復(fù)雜的資源配送環(huán)境的變化，Agent的反應(yīng)性還可以通過“感知―行為”模式來完成，行為通過與資源配送環(huán)境的交互來實現(xiàn)，它的特性就是能夠快速響應(yīng)環(huán)境的變化。（4）Agent的社會性特征符合配送系統(tǒng)所要求具備全局協(xié)調(diào)配送能力的要求，Agent的社會性指Agent能與其他Agent進(jìn)行交互以便協(xié)作完成任務(wù)，它克服了單Agent解決復(fù)雜性問題的不足，為Agent的整體協(xié)作解決問題創(chuàng)造了條件。在教育資源配送系統(tǒng)中，節(jié)點用戶對資源的動態(tài)要求以及配送環(huán)境的動態(tài)變化，都要求系統(tǒng)各個Agent能夠通過合理、有效的協(xié)調(diào)交互機制達(dá)到全局的合理配送?；贏gent技術(shù)建立教育資源配送系統(tǒng)，能改變資源配送的方式，大大提升整個配送系統(tǒng)的效率。

3.Agent技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)其他方面的應(yīng)用

文獻(xiàn)[6]闡述了網(wǎng)絡(luò)教學(xué)智能化、自適應(yīng)化是目前網(wǎng)絡(luò)教學(xué)發(fā)展的趨勢和提高教學(xué)效果的有效途徑，結(jié)合人工智能與網(wǎng)絡(luò)教學(xué)，提出了一種基于多Agent的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，利用Agent的智能性、主動性來實現(xiàn)教學(xué)系統(tǒng)的智能化、自適應(yīng)化，從而使教學(xué)真正做到個性化的學(xué)習(xí)，實現(xiàn)因材施教。文獻(xiàn)[7]探討了Agent技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)教學(xué)活動中的應(yīng)用，基于Agent技術(shù)的虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)可以改變傳統(tǒng)的教學(xué)方式和學(xué)習(xí)方式，使學(xué)習(xí)方式從傳統(tǒng)的獨學(xué)變?yōu)槿簩W(xué)、使學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)從封閉變?yōu)殚_放，最終使教學(xué)從知識傳授轉(zhuǎn)變?yōu)橹R建構(gòu)。文獻(xiàn)[8]從現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)缺乏深入了解用戶興趣的實際現(xiàn)狀出發(fā)提出了一種基于Agent的個性化教學(xué)系統(tǒng)，并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，以用戶興趣追蹤為出發(fā)點，探討了采用啟發(fā)式算法來獲取用戶興趣特征的方法，從而以最快的速度學(xué)習(xí)到最新的用戶興趣。另外Agent技術(shù)還應(yīng)用在教育信息化的其他各個方面。

四、總結(jié)

目前有關(guān)將Agent技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)教學(xué)領(lǐng)域的研究才剛剛起步，Agent技術(shù)在未來將大有用武之地，因此更好地利用日趨成熟的Agent技術(shù)推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)建設(shè)是我們未來工作的重點之一。本文列舉了Agent技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用，概要分析了Agent技術(shù)在解決網(wǎng)絡(luò)教學(xué)方面的優(yōu)勢，Agent技術(shù)的諸多優(yōu)點使得將Agent技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)教學(xué)領(lǐng)域，將大大推動網(wǎng)絡(luò)教育的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

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