开放和远程教育/人工智能在开放和远程教育中的应用实例
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Karal 等人（2019）评估了一种名为 ARTIMAT 的基于人工智能的远程教育系统，该系统旨在培养数学问题解决能力，并从概念能力、易用性和学生对问题解决过程的贡献方面进行了评估（Karal 等人，2019）。ARTIMAT 由特拉布宗安纳托利亚高中的 59 名十年级学生体验。在下一节（3. 优势和劣势）中，将讨论人工智能系统的更多功能。然而，简单地说，根据学生访谈，人工智能系统被发现非常有效且令人满意。
也有一些情况下，人工智能专门用于有特殊需要的学生（例如，阅读障碍）。正如 Drigas 和 Dourou (2013) 所论证的那样，阅读障碍儿童有特殊的学习技能，因此大多数情况下只有专门的机构才能更好地了解并能够支持他们的阅读困难。然后，研究人员开发了一个名为 AGENT-DYSL 的软件。根据 Drigas 和 Dourou (2013)，
人工智能系统的主要功能是
- 通过提供定制的阅读材料，为阅读障碍儿童提供个性化的阅读系统。
- 融入学校环境。
- 将学习背景纳入考量。
此外，人工智能软件程序的独特功能是
- 个性化帮助。
- 结合语音识别。
- 通过图像进行状态识别。
- 通过自适应和个性化支持来分析错误。
因此，AGENT-DYSL 似乎能够在很多方面支持这些特殊学生。我们相信这可以应用于更广泛的背景，不仅仅是特殊需要的学生，而且包括所有学生在学习中。例如，在日本公立学校，课堂上通常有一些特殊需要的学生。此外，还有一些学生不需要特殊支持，但仍然在学习中遇到一些困难。因此，将这种人工智能系统集成到学校环境中将为学生提供个性化帮助，并考虑其学校环境的背景。
与之前的人工智能系统类似，似乎有很多人工智能系统特别关注阅读辅助。R2 aft 辅导（重复阅读自适应流畅度辅导）是为了提高阅读障碍学生的阅读流畅度而开发的。由于该人工智能系统仍在评估过程中，因此尚未在全球范围内广泛使用。因此，互联网上没有提供太多信息。然而，根据 Drigas 和 Dourou (2013)，R2 aft 辅导的重要组成部分是它通过一个名为 TASA（文本和故事组装器）的故事组装引擎生成要阅读的文本。
也有一种认知工具可以提高数学任务的性能。该人工智能系统称为空间数学辅导，它是在一个在线辅导环境中开发、测试和整合的（Drigas 和 Dourou，2013）。通过图形表示和 CG 对象的操作，考虑到所有辅助 3D 图形技术和交互式辅导，该人工智能系统被认为是学习者的有益工具（Drigas 和 Dourou，2013）。
聊天机器人作为一种人工智能技术，被称为对话代理，指的是一个计算机程序，它以自然语言与人类进行对话或模拟人类与计算机程序之间的非正式聊天通信（Chak 和 LugChatter，2015）。正如 Liu 等人（2019）提到的，“在教育领域，聊天机器人的作用在电子学习的背景下得到了突出，并引起了相当多的关注。”在 Pereira 等人（2019）的研究中，基于移动设备的聊天机器人被用来记录 MOOC 学生的声音，以便他们能够更积极地参与同伴评估。根据 Pereira 等人（2019）的研究，我们可以想象，由于当今的学生倾向于依赖个人设备（如手机或社交媒体应用程序），学者们也开始将人工智能通过手机辅助学习系统融入开放和远程教育。因此，谈论人工智能应用时，我们不仅应该考虑计算机，还应该考虑手机等设备。
在 Goel 和 Joyner (2017) 的研究中，他们为一所机构的在线课程设置了一个基础在线人工智能课程，以解决对人工智能课程的快速增长需求问题。这些课程由 MOOC 提供商 Udacity 提供。在研究中，人工智能以两种方式使用：一是人工智能概念的智能辅导；二是人工智能研究中的真实参与。对于前者，在视频课程中设置了练习，“纳米辅导员”被设置为支持这些练习。正如 Goel 和 Joyner (2017) 提到的，“纳米辅导员”的作用是“指导学生对特定技能的理解，例如，为特定问题完成语义网络或模拟代理在积木世界中的规划”。根据学生满意度调查，他们发现大多数学生同意“纳米辅导员”在帮助他们理解材料方面发挥了作用。对于后者，人工智能课程可以允许学生重新创建人工智能代理，作为一种真实的参与方式。这有助于学生了解人工智能的动态和新兴理论。尽管这项研究似乎是特定的，因为它使用人工智能来教授人工智能。但是，我们也可以从实践中获得一些启示，即人工智能可以用来进行自我教学。此外，我们发现本文中有趣的是，它提到视频课程本身可能不像学校情境中的一般课程那样具有交互性，而像论坛这样的讨论部分可能在这一部分发挥着重要作用。因此，将人工智能插入以促进交互似乎是未来研究的一个有趣主题。
根据 Putra 和 Triastuti (2019)，在评估一个国家在将人工智能融入远程教育环境方面的积极形象时，“准备度”将是一个有用的标准。具体而言，他们认为，远程教育中人工智能应用的准备度必须考虑对每个情况、机构或学习计划的具体影响（Putra 和 Triastuti，2019）。他们强烈认为，尽管各种因素会影响人工智能的实施和有效性，但“准备度”将是一个关键的成功因素。从这个角度出发，Putra 和 Triastuti (2019) 分析了人工智能在印度尼西亚远程教育中的实施情况。然后，他们指出，以下几点是印度尼西亚目前必须处理的一些问题。
- 印度尼西亚需要对教师进行技术培训。
- 印度尼西亚教师需要了解他们在电子学习过程中的促进者、合作者、导师、培训师和学习伙伴的角色。
- 印度尼西亚政府需要改善支持远程教育的设施和基础设施，以满足最新人工智能技术的需要，例如
- 电力覆盖到该地区。
- 快速互联网连接。
- 配备最新系统的计算机。