1 La inteligencia artificial y sus campos de investigación
La investigación sobre la inteligencia artificial se remonta a la llamada inteligencia artificial propuesta por el antiguo filósofo griego Aristóteles en su obra (Instrumentalismo) Lógica formal y razonamiento deductivo de silogismos. Desde 1956, la inteligencia artificial se ha desarrollado rápidamente como una disciplina emergente. Durante más de medio siglo, la inteligencia artificial se ha estudiado desde las perspectivas de la resolución de problemas, el razonamiento lógico y la demostración de teoremas, la comprensión del lenguaje natural, los juegos, la programación automática, los sistemas expertos, el aprendizaje y la inscripción de máquinas, y ha logrado investigaciones notables en muchos campos. . Resultados. Al igual que otras disciplinas aplicadas, la investigación sobre inteligencia artificial se lleva a cabo junto con aplicaciones específicas. Las principales áreas de investigación actuales de la inteligencia artificial incluyen: sistemas expertos, aprendizaje automático, reconocimiento de patrones, comprensión del lenguaje natural, robots, redes neuronales artificiales, juegos y juegos, etc.
Expert System (Expert Sy~em) es un programa informático inteligente que utiliza el conocimiento y el razonamiento lógico para imitar a los expertos humanos y resolver problemas complejos en campos relacionados.
El aprendizaje automático es un símbolo importante de la inteligencia artificial y la forma fundamental para que las máquinas adquieran conocimientos. El aprendizaje automático estudia principalmente cómo permitir que las computadoras simulen o incluso realicen funciones de aprendizaje humano, como mecanismos y métodos de aprendizaje humano. El reconocimiento de patrones (Pa~em Recognition) permite a las computadoras reconocer eventos determinados y clasificarlos en patrones iguales o similares. El objetivo principal del reconocimiento de patrones es utilizar computadoras para simular diversas habilidades de reconocimiento humano. Actualmente simula principalmente capacidades visuales y auditivas para el reconocimiento de patrones y el reconocimiento de voz.
El procesamiento del lenguaje es el estudio de cómo permitir que las computadoras comprendan el lenguaje natural humano y las ideas que expresa. El propósito de estudiar la comprensión del lenguaje natural es mejorar la capacidad de los humanos para interactuar con las computadoras, de modo que los humanos puedan comunicarse con las computadoras de manera más conveniente en lenguaje natural. Un robot es una máquina que puede realizar las mismas acciones y funciones que los humanos en un entorno determinado. Puede utilizarse en muchos campos, como la industria, la agricultura, la defensa nacional, la educación y la atención médica, y desempeña un papel inconmensurable en el desarrollo de la sociedad moderna.
La investigación sobre redes neuronales artificiales se inició en la década de 1940. Es un sistema informático que utiliza varias unidades de procesamiento simples conectadas entre sí de forma específica para simular la estructura y función del sistema nervioso del cerebro humano. Las redes neuronales artificiales se han utilizado con éxito en muchos aspectos de la inteligencia artificial y tienen ventajas incomparables a la hora de imitar funciones de computación neuronal biológica.
Los juegos tratan principalmente de estudiar estrategias y luchar contra el ingenio, como el ajedrez y las cartas, juegos de estrategia y otras actividades intelectuales. El juego se basa en la resolución de problemas y el reconocimiento de patrones, lo que refleja mejor las ventajas de la tecnología de inteligencia artificial.
2. La aplicación de la inteligencia artificial en la educación moderna
Con el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial y la profundización de la informatización educativa, la aplicación de la tecnología de inteligencia artificial en la educación moderna es cada vez más y más importante. Ser tomado en serio. Analizando la situación actual, la aplicación de la inteligencia artificial en la educación moderna incluye principalmente las siguientes categorías.
21 Sistema de Enseñanza Inteligente (Intelligence/utoringSystem)
El sistema de enseñanza inteligente es una de las aplicaciones importantes de la tecnología de inteligencia artificial en la educación y es un paso más en la investigación relacionada con la informática. desarrollar la enseñanza asistida (CAD). El sistema de enseñanza inteligente tiene como objetivo crear un entorno de aprendizaje excelente para los estudiantes, permitiéndoles acceder fácil y rápidamente a diversos recursos, recibir una gama completa de servicios de aprendizaje y lograr el éxito en el aprendizaje. En la actualidad, los sistemas de enseñanza inteligentes se basan principalmente en tecnología de agentes inteligentes. Al establecer materias para profesores, materias para estudiantes y materias de gestión docente, se pueden formular e implementar estrategias de enseñanza correspondientes de acuerdo con las características de los diferentes estudiantes para brindarles servicios de enseñanza personalizados. El sistema de enseñanza inteligente distribuido basado en red es la última dirección de desarrollo de sistemas de enseñanza inteligentes. Puede permitir que los estudiantes originalmente dispersos en diferentes regiones aprendan juntos en un entorno virtual, aprovechen al máximo los recursos de la red y den pleno juego a la iniciativa de los alumnos. y traer un mejor efecto de enseñanza.
2.2 Sistema de examen en red inteligente En la actualidad, el examen sin papel se ha convertido en una nueva forma de examen importante. En términos generales, los exámenes sin papel incluyen el establecimiento y gestión de bancos de preguntas, selección de temas, exámenes y calificación por computadora. No sólo revoluciona la forma de los exámenes tradicionales en papel, sino que también mejora enormemente el diseño y la evaluación de los exámenes. La invención tiene las ventajas de bajo costo, baja eficiencia, buena confidencialidad y alta consistencia de los exámenes. Incluso con muchas limitaciones, aún puede generar exámenes que cumplan con los requisitos de acuerdo con la estrategia de exámenes dada. Al mismo tiempo, el banco de preguntas basado en red puede recopilar ejercicios clásicos escritos por profesores, compartir de forma centralizada el éxito del trabajo de los profesores y garantizar la alta calidad de los exámenes. El sistema de calificación que utiliza inteligencia artificial puede identificar eficazmente los exámenes y reducir la cantidad de errores. , mejorando enormemente la eficiencia del proceso de marcado. 2.3 Sistema inteligente de apoyo a las decisiones El sistema inteligente de apoyo a las decisiones es una de las aplicaciones importantes de la inteligencia artificial. Es una combinación de inteligencia artificial y sistema de apoyo a las decisiones. Al aplicar sistemas expertos, los sistemas de soporte de decisiones pueden aplicar plenamente el conocimiento humano, como el conocimiento descriptivo sobre los problemas de toma de decisiones, el conocimiento de procesos en el proceso de toma de decisiones y el conocimiento de razonamiento utilizado para resolver problemas, para ayudar a resolver problemas complejos de toma de decisiones a través de razonamiento lógico. El sistema inteligente de soporte a decisiones consta principalmente de una base de datos, una biblioteca de modelos, una biblioteca de métodos, una interfaz hombre-computadora y componentes inteligentes. En la actualidad, los sistemas inteligentes de apoyo a las decisiones se han convertido en la principal dirección de desarrollo de los sistemas de apoyo a las decisiones, mostrando un enorme potencial de desarrollo y brillantes perspectivas en la aplicación de la educación en línea. 2. 4 Simulación Inteligente 7 Tecnología La enseñanza experimental es un vínculo de enseñanza indispensable en la educación a distancia, pero actualmente las plataformas de enseñanza en línea basadas en temas docentes y académicos rara vez involucran contenidos de enseñanza experimental. La tecnología de simulación inteligente es un alto grado de integración de la inteligencia artificial y la tecnología de simulación, y se esfuerza por superar las limitaciones de los modelos de simulación y métodos de modelado tradicionales, así como los problemas del modelado laborioso, las interfaces monótonas y los resultados confusos. Hasta cierto punto, los sistemas de simulación inteligentes pueden reemplazar a los expertos en simulación a la hora de completar los pasos de modelado, diseño de experimentos, comprensión y evaluación de los resultados de la simulación, y tienen ciertas capacidades de aprendizaje. El uso de sistemas de simulación inteligentes para desarrollar material didáctico experimental puede ahorrar enormemente mano de obra y recursos materiales, reducir los costos de desarrollo, acelerar el desarrollo y acortar el ciclo de desarrollo.
Resumen
La tecnología de inteligencia artificial está cambiando la forma de pensar y los conceptos tradicionales de las personas, y mejorando el conocimiento y el lenguaje humanos. Desde el nacimiento de la inteligencia artificial y la ciencia de la inteligencia artificial, sus campos de investigación y aplicación han estado estrechamente relacionados con la educación. La inteligencia artificial es el estudio de la ciencia y la tecnología para educar a las computadoras y mejorar su inteligencia. Los resultados de la investigación de la inteligencia artificial se aplican a su vez al proceso educativo, promoviendo la eficiencia de la educación y produciendo nuevos modelos de enseñanza. En definitiva, con el avance de la inteligencia artificial, ésta será más utilizada en el ámbito educativo, impulsando así continuamente el desarrollo de la educación en nuestro país.