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摘要:為了有效解決任課教師和學生之間的線上教學的互相交流問題，在校園良好的網絡環境下，有必要建設一個便利高效的遠程互動平臺。本文基于人工智能，結合Agent的遠程教學系統，提出了一種遠程教學系統，能夠為學生的學習提供個性化的學習功能，還實現了智能化教學的在線互動。本文主要闡述系統的總體功能設計，并對功能模塊展開分析。仿真實驗結果表明，該系統更適用于現階段的教學。

關鍵詞:人工智能；遠程教學；系統設計；智能教學；網絡教育

1引言

隨著我國現代化進程和終身學習體系的建立，遠程教育正步入快速發展的新階段。網絡技術在現代教育領域的應用，不僅為學生提供了大量的學習機會和豐富的學習資源，還為遠程教學提供了強有力的技術支撐。由于當前遠程教學系統無法針對不同層次的學生實施個性化教學，因此如何運用高新技術來提升現代遠程教學水平就擺在教育工作者面前。為能夠有效提高遠程教學的同步效率，本文以人工智能技術為基礎，設計了遠程教學系統，闡述系統的總體功能設計，并對功能模塊展開了分析。仿真實驗結果表明，采用該遠程教學系統具有廣闊的發展前景，證明了該系統設計的可行性，同時可為遠程教學質量的提升提供相應的參考[1]

2需求分析

2.1功能需求

遠程教學系統的功能設計反面主要包含教師、學生以及管理員三個部分。管理員能夠對教師、學生、班級和課程等方面進行管理；教師可以對視頻、課件、作業布置等教學資源和學生的申請進行操作。而學生只能夠進行選擇課件和選課情況、學習資料下載以及留言等操作。

2.2系統性能需求

該系統的設計具有實時響應、超大存儲空間以及安全控制等性能。2.3遠程教學在遠程教學系統設計過程當中，Agent可以有效提高系統的智能型，從而幫助該系統組成問題答疑、作業發布以及考試交互等功能，通過數據庫實現教學資源共享。而計算機輔助教學(ComputerAidedInstruction，CAI)則可以通過對學生自身的情況和相應的因素分析學生的特征，然后為其安排合理的教學內容和方法，以滿足學生的個性化需求，從而促進教學效率和質量的提升[2]。

3總體功能設計

3.1Agent技術和設計原則

Agent技術又被稱為智能代理技術。作為一種人工智能技術，它可以通過從外部環境中以主動的方式來獲取相關知識。然后，在自我不斷的訓練和改變下，進一步提高自身的能力。因此，本文基于人工智能技術設計的遠程教學系統，不僅可以對學生的學習能力進行檢測，還能夠通過人工智能實現對學生進行針對性的訓練。因此，基于該技術的遠程教學系統，既可以給用戶提供個性化的教學方式，還促進了遠程教學質量的提升。但在遠程教學系統設計過程中，需要充分滿足學校、學生對該系統的需求，并能夠做到及時更新。同時，在功能方面需要具備多樣化的功能。如在該教學系統設計過程中，還需要將學生的考試成績以及各方面的教學信息等統一錄入電子檔案中，并利用該系統對信息存儲進行安全保存[3]。

3.2系統總體框架設計

利用B/S三層架構模式和模塊化技術等實現系統多功能模塊的構建和協同工作。該系統的總體框架設計可以劃分為數據層、服務層及表現層等，如圖1所示。通過三層架構模式，有效促進了該系統的拓展性，還可以實現跨系統的工作。同時，遠程教學系統的設計，對應了web瀏覽器能夠直接面向用戶。中間層則包含了該系統的多個智能模塊，如學習模塊、教師模塊等。系統數據庫層實現了對學校相關教學資源的管理與服務。該系統的數據庫層還實現了對教學資源、數據庫資源等具體資源的存儲任務。業務邏輯層實現了對學生Agent、教師Agent及教學管理等Agent的管理，并通過相應的瀏覽器實時顯示用戶界面。

3.3系統主要硬件設計

該系統設計最關鍵的地方在于針對學生的學習效果檢驗以及提出相應的建議，從而實現智能化教學和學習[4]。系統主要包括學生學習模塊、教師教學模塊、評估模塊以及人機交互模塊、知識庫模塊等多個模塊，如圖2所示。同時，該系統的組件均是在知識庫的支撐下才能夠實現的。

3.3.1學生學習模塊設計

該模塊的設計，主要可以對學生自身的學習能力和技能水平進行精準的反饋，然后為學生的學習提供個性化教學。模塊由多個代理以及教學協調代理等共同組成，因此不同的教學代理自身具備了獨立解決問題所需要的相關知識和能力?？梢詫⑵淇闯梢粋€人工智能個體。它可實現對教學材料的呈現、幫助解決問題，從而為學生的學習提供相應的意見。同時，利用協作機制，可以有效實現知識的共享。在教學過程中，利用協調代理還可以結合教學管理實現對學習大綱以及教學策略進行相應的調整[5]。

3.3.2教師教學模塊設計

該模塊的設計，能夠根據學校教學課程結構相關知識，可以為學生所選擇的問題提供正確的答案，也可以實現對學生的學生行為進行監督。同時，能夠實現對個人交互方式的學習，并結合學習要求為學生的學習提供對應的教學方法。因此，整個教學的過程中，任課教師可以通過利用互聯網對學生的反饋信息進行收集，以此來促進教學策略庫的完善。系統能夠通過借助智能化的推理分析，實現對教學過程中存在的問題進行智能化的指導。最后，能夠結合教師教學模型數據，利用評估模塊實現為教師教學行為的評估提供相應的數據作為支撐，能更好更客觀地評價學生。

3.3.3評估模塊設計

該模塊的設計可以結合對應的評估機制，對學生學習以及教師的教學等進行判斷，并將最后的結果傳遞到相應的模塊中。同時，可以以人工智能推理的形式，實現對學生的學習行為、態度、效果等多個方面進行全面的綜合評估，以及教師在教學過程中學生反應的問題進行綜合評估。

3.3.4知識庫模塊設計

該模塊的設計可以將其劃分教學知識和教學策略知識等兩個部分。教學知識的構架由總體線性和局部非線性等結構構成。它可以結合課程的知識結構，以超文件的文件形式實現存放，可以供學生學習和查詢。而非線性結構可以將其看作結合課程教學內容中的章、節中的知識點來劃分相應的層次。章為線性，而從節開始則為非線性。因此，在學習過程中，學生可以通過對學習內容的選擇，形成教學策略知識并將其在對應的數據庫中進行存放[6]。

3.3.5人機界面模塊設計

該模塊的設計，主要實現了學生、教師以及系統等多方面之間的溝通交流。作為媒介，它還能夠為學生提供熟知的表達知識。同時，結合學生自身所具備的學習能力和歷史學習記錄，為學生選擇沒有學過或者教學的相關內容，從而有針對性地為學生制定合理的學習方案。

4軟件設計

該系統數據庫服務器為SQLServer2000型號服務器，并使用Internet5.1作為信息服務器。結合web瀏覽器，在不受硬件條件的約束下，實現了該系統的跨平臺使用，從而為學習在網絡中的學習提供各方面有效支撐，還為教師的教學提供支持和幫助。具體地，該系統的軟件設計可以劃分為遠程教學數據采集、遠程教學通信協議、AI智能課堂以及智能教學評價等。

4.1遠程教學數據采集

該部分的設計在于系統為遠程教學提供相應的數據流。該系統基于網絡，因此通過Web形式來實現網上的工作交互、文檔流轉，結合Web得出對應的遠程教學html語言。在此基礎上，通過對相應數據的采集，實現了遠程教學數據的收集。并且，在對遠程教學數據的收集過程中，還可以通過利用采集端來確定遠程教學的數據，不用安裝任何軟件，也不需要進行任何相關配置，同樣可以實現對數據的采集工作[7]。

4.2遠程教學通信協議

想要實現遠程教學，該系統的設計離不開遠程高級通信協議。只有這樣才能夠為學生或教師提供相應的服務。而能夠支持遠程教學的通信，還需要能夠允許該系統在網絡中構建一個基于遠程移動端以及通信設備兩者支架的邏輯連接。這樣，就以利用web數據驅動相應的應用，實現對遠程教學數據的傳輸以及智能調頻。最后，通過通信協議，還可以將相關數據實時地發送到前端顯示界面，從而有效保證遠程教學數據傳輸的穩定性。

4.3AI智能課堂

該設計，能夠實現自適應的學習視頻。它可以將優質的教學資源，結合系統制定合理的教學步驟和專業知識點，錄制成為所需的視頻切片。同時，結合不同的教學過程和情境，如問題的正誤回答等情況，為學生們提供不同的視頻學習內容。此外，切片處理后的教學視頻資源，由于時間間隔短，可以減少視頻播放前加載時間，利用web服務器進行直播和點播，還能夠在多種教學情境中重復利用。其原因主要是基于人工智能，因此才能夠實現視頻資源的自適應性展現。

4.4智能教學評價

智能教學評價設計，主要是結合課堂視頻中的學習情況進行問答抽取、錯題糾錯等?；谡Z音特征，從而對學生的問題回答實現層級劃分，從而量化學生在課堂中的表現。最后通過自動化形成對應的學習報告，以客觀的方式體現出學生的學習變化和成長。同時，在互聯網環境下，想要充分實現對學生的個性化教學，不僅要保障學生能夠自主性的學習，還要對其進行針對性的引導。通過對其教學內容進行合理的調整和優化，從而可以幫助不同層次的學生獲取符合自身水平的教學策略，因材施教。而基于人工智能的遠程教學模式，既可以從一定程度上激發學生自身的學習感官思維，促進其學習積極性的提升，還可以利用模塊化結構技術，提高該系統的安全性。

5實施效果

為了進一步驗證基于人工智能技術提出的遠程教學系統的可行性，本文結合相應的仿真實驗對該系統進行了驗證。

5.1實驗準備

此次實驗以一些學校中學生與任課教師為對象，通過利用遠程教學系統進行遠程教學。為有效保證該系統的實時性要求，將遠程教學同步率作為實現的指標。同時，還通過新舊系統的對比分析，來驗證該系統的可行性。首先，該系統利用MODBUS軟件采集遠程教學同步率，并通過傳統系統實現遠程教學，對遠程教學同步率進行采集。然后，基于人工智能的遠程教學系統進行對比分析并記錄相應的結果。

5.2實驗結果分析

首先，在大數據的支持下，本文通過對傳統系統和人工智能的遠程教學系統之間的教學效果以及同步率進行相應的對比分析。結果顯示，基于人工智能的遠程教學系統效果要遠遠高于傳統系統。例如，將該校學生的成績進行劃分，在500分的基礎上，對該系統進行比較，具體結果如表1所示。從表1可以發現，相同學生人數的不同系統教學，傳統系統的學生成績低于本文遠程教學系統的成績；傳統系統不同人數（300-600）的情況下最高分為400分；基于人工智能遠程教學系統不同人數（300-600）情況下最高分為490；隨著學生人數的增加，傳統系統教學情況下學生的分數在逐漸降低，由此對這兩種系統的結果對比發現，基于人工智能的遠程教學系統，更加可以激發學生的學習興趣，提高學生的學習成效。同時，通過實現對比剛開始這兩種系統均會受延遲的影響，使得其教學效率和質量無法得到提高。但在人工智能技術的應用下，有效解決了遠程教學系統的延遲問題。綜上所述，經試驗證明基于人工智能設計的遠程教學系統具有可行性[8]。

6結束語

綜上所述，遠程教學優勢越來越受人們的重視。為了進一步對現有的遠程教學系統功能進行完善，本文利用人工智能技術有效解決了遠程教學系統的復雜性與并發性。而且，該系統還具有相應的人工智能學習能力，更加有利于輔助學生的學習。因此，基于人工智能的遠程教學系統具有廣闊的發展前景。

作者：張惠娟 單位：廈門工學院計算機科學與信息工程學院