对话式智能导学系统研究现状及趋势

被引：15

作者：

屈静 ^{[1
]}

刘凯 ^{[2
,3
]}

胡祥恩 ^{[2
]}

杨钋 ^{[1
]}

蒋卓轩 ^{[4
]}

机构：

[1] 北京大学教育学院

[2] 华中师范大学心理学院

[3] 渤海大学教育科学学院

[4] 京东AI研究院

来源：

开放教育研究 | 2020年 / 26卷 / 04期

关键词：

深度学习; 对话; 对话式智能导学系统; 通用智能导学框架;

D O I：

10.13966/j.cnki.kfjyyj.2020.04.013

中图分类号：

G434 [计算机化教学];

学科分类号：

040110 ;

摘要：

对话式智能导学系统通过模仿人类自然语言对话辅导,能够促进学习者的综合分析、定性推理等深度学习能力。本研究基于深度学习视角,用文献分析法对其概念内涵、理论基础、架构特点和学习效果等相关研究进行梳理,指出对话式智能导学系统对深度学习具有明显的促进作用,但也存在学习效率欠佳、深度学习支持不足及开发成本过高三个亟待解决的问题。为进一步推动对话式智能导学系统的发展,本研究建议重视跨学科合作、引入通用智能导学框架、考虑潜在的伦理问题,同时着重关注多模态交互方式、多维度情感计算和多代理团队学习三个新兴研究方向。

引用

页码：112 / 120

页数：9

共 22 条

[1] “智适应”理论与实践——第三届人工智能和自适应教育国际大会综述 [J].