研究人员开发新型人工智能以帮助创建辅导系统

卡内基梅隆大学的研究人员展示了如何构建智能辅导系统。这些系统在教授各种科目（包括代数和语法）方面非常有效。

研究人员使用了一种新方法，依赖于人工智能，以便让教师教导计算机。这种方法听起来有些混乱，但可以把它看作计算机被人类教师教导如何教学。计算机可以通过人类教师展示如何解决特定问题（如多列加法）来学习。如果计算机解决问题错误，教师可以纠正它。

自主解决问题

这种方法的一个有趣方面是，计算机系统不仅可以按照教师的教学方法解决问题，还可以通过概括来解决该主题中的所有其他问题。这意味着计算机最终可以通过教师未教导的方式解决问题。

Daniel Weitekamp III 是卡内基梅隆大学人机交互研究所（HCII）的博士生。

“学生可能只学习一种解决问题的方法，这就足够了，”Weitekamp 说。“但辅导系统需要学习解决问题的所有方法。它需要学习如何教授解决问题的方法，而不仅仅是如何解决问题。”

Weitekamp 解释的挑战是人工智能辅导系统开发中的最大挑战之一。新开发的智能辅导系统可以跟踪学生进度，帮助确定下一步骤，并通过选择有效的练习问题帮助学生发展新技能。

人工智能辅导系统的开发

Ken Koedinger 是人机交互和心理学教授。Koedinger 是智能导师的早期开发者之一，通过手动编程生产规则。根据 Koedinger 的说法，每一小时的辅导教学需要 200 小时的开发时间。最终，该团队开发了一种更有效的方法，展示了解决问题的所有可能方法。这将 200 小时的开发时间减少到 40 或 50 小时，但对于某些模式来说，展示所有可能的解决方案非常困难。

Koedinger 表示，新方法可能会让教师在相同的时间内开发出 30 分钟的课程。

“迄今为止，唯一能够创建完整智能导师的方法是编写这些人工智能规则，”Koedinger 说。“但现在，系统正在编写这些规则。”

在新方法中，使用机器学习程序来模拟学生的学习方式。Weitekamp 创建了一个教学界面，它使用“展示和纠正”过程进行编程。

虽然该方法是通过多列加法来演示的，但用于此方法的机器学习引擎可以应用于其他科目，例如方程式求解、分数加法、化学、英语语法和科学实验环境。

一个主要目标是让教师能够在不需要人工智能程序员的情况下构建自己的计算机化课程。这使教师能够应用他们自己的教学方法或使用的方法。

Weitekamp、Koedinger 和 HCII 系统科学家 Erik Harpstead 撰写了描述该方法的论文。该论文被人机交互会议（CHI 2020）接受。该会议原本计划在这个月举行，但由于 COVID-19 大流行被迫取消。该论文现在可以在会议论文集中找到，位于计算机协会的数字图书馆中。

教育科学研究所和谷歌帮助支持了这项研究。