[教学资源]国内外网上智能答疑系统比较研究 (二)

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调研的国外智能答疑系统主要采用英语语系，目前基于英语的自然语言处理技术、文本检索和数据挖掘技术都已经得到了长期的发展，并取得了优秀的成果。普林斯顿大学认知科学实验室创建的英文的词汇语义网络系统（EnWN）使得消歧率超过 60%。目前文本检索的主要趋势是对问题的反馈是检索出文本的片断（snipper）而不是整篇文档（documents），并且问题的答案并不是后产生的而是原来就设计好的。很多研究机构正在并已经构建了许多问题模型和相应的解答模型。这些技术的发展是国外智能答疑系统的高准确率的保证。另外，国外除了对已有知识进行调用作为答案外，还在进行 “将已有知识根据问题的专业背景进行处理与整合产生新的知识内容作为答案”这方面的探索。这种研究和专家系统比较类似，研究扩展了答疑系统所能解决的问题的范围。
三、思考与分析
从上面5个方面的比较，我们可以了解世界网上智能答疑系统虽然逐渐受到人们的关注并已经开始了实践的探索。然而，国内系统的智能只局限在部分功能中而不是整个系统，设计对智能的支持不够，智能性受到相关技术水平的限制。基于调研，笔者认为以下几个问题是国内网上智能答疑系统建设需要反思的主要问题，而其中有些问题国外给我们提供了借鉴的经验。
1．答疑系统的智能性特征
网上智能答疑系统应该具备哪些特征才能称之为具有智能性呢？人工智能领域从具有生命的生物系统的智能分析中界定和描述了智能系统应该具备记忆、计算、逻辑处理、交互、学习等8个特征。基于这种理解，我们认为网上智能答疑系统应能通过友好的交互接口和问题逻辑推理部件接受和理解用户的问题，并根据一定计算方法和推理搜索已有的知识库和信息库找到问题的可能答案或相应资源，找到的信息通过答案的解释部件呈现给用户尽可能简单、明了的可能的答案和答案信息；系统还支持多种问题求解途径包括提供具有自动特征的人际交互渠道；该系统的知识库和信息库有自动学习和更新的能力；系统的问题提交和答案呈现模块支持多媒体的呈现方式；系统同时提供对答疑行为和情况相关数据的计算和统计功能，从而优化系统知识库和信息库的结构以及提供有关数据输出；系统提供自动化和可操作的知识和信息管理功能。
由此可见，仅仅支持自然语言的自动答疑只是智能的一个体现，国内系统在交互、学习和自动化方面还具有很大差距。
2．网上智能答疑系统的运行方式及相应的功能设计
独立运行的网上答疑系统和嵌入在教学平台上运行的答疑系统在用户、系统的功能、资源库结构和内容等方面都会不同。国内很多的答疑系统都属于后者。这类系统面对的用户群主要是参加教学或学习平台学习的学生和教师。在这类系统中，学生的问题围绕课程展开，因此，系统资源库的组织主要基于课程进行。然而以这种方式来组织知识和问题答案有一定的局限性，它割裂了各个课程知识之间的横向联系，不利于学生有效地进行基于知识的高层次的学习 !如探究式学习、研究性学习等。
国外许多优秀网上答疑系统是独立运行，这使我们反思网上答疑系统的最大价值究竟是什么。不可否认，网上教学平台需要答疑系统的支持，那么什么样的系统既能够解答学生的课程问题，又能支持对学科的学习和理解呢？尤其是当前研究性学习在中小学校正广泛提倡和推广之时，我们更迫切需要一个拥有广博的、跨学科知识的网上答疑系统。因此局限在课堂相关问题解答的答疑系统是远远不够的，还需要很多基于学科或专业知识结构建立的网上答疑系统，这些系统可以基于多种专业知识资源构建，如学科知识结构、某类专业期刊、优秀教育网站。
比起关注系统提供了哪些能够支持问题处理的功能，学生也许更关心系统能解答他们的哪些问题以及解答的质量。因此，答疑系统的功能设计并不追求功能的复杂和丰富，而应力求高质量的、最简单的满足用户的需求。
3．如何通过设计弥补系统的技术智能性
相关技术的发展始终是网上智能答疑系统发展的瓶颈。然而我们可以通过设计来部分弥补技术的限制，国外的很多系统都给我们提供了很好的范例，比如Ask Jeeves系统提供给用户一些问题的样例和提问技巧以保证系统快速给出更为确切的答案。
除了让用户更有效地表达问题外，我们还可以通过设计让问题的类型和答案的解释关联起来。不同类型的问题其答案的开放程度和表达等也会不同，目前，国外相关专家正进行问题建模、答案推理和设计等方面的尝试，我国有些专业人员也进行了这方面的探索，但没有将成果应用到教育意义的网上答疑中。通过设计用户问题类型、构建各类问题模型以及各种答案类型和呈现模型，相信能够提高系统对问题检索的效率，并从用户的角度增加了系统的智能性和人性化特征。
4．如何发挥系统的网络优势
网络给答疑系统提供了更丰富的资源，包括人的资源也包括信息资源。我们调研的所有杰出的网上智能答疑系统都充分利用了这些资源，它们将人工答疑与自动答疑结合使用，不仅因为人工答疑能够辅助系统解答更为复杂或新出现的问题，还因为网络提供了更为便捷、开放的人际交互环境，故而网智能答疑系统一定要注重将人工和自动答疑结合起来设计。
除了人的资源外，网上浩瀚的教育知识和信息是答疑系统取之不尽的资源，然而现在国内很多答疑系统还没有充分利用这些资源，国外这方面已经走在了前面，众多优秀的教育资源网站都成为国外答疑系统的资源来源。将网上的已有教育资源作为答疑系统的资源不但能够充分利用网上已有的优秀教育资源，而且避免了资源的重复建设。
从系统的智能性考虑，我们希望系统这种对网上信息的搜集能够自动化、智能化，部分实现系统的学习功能。国外有些系统人为地结构化网上信息以支持系统对资源的查询（如START系统）和扩充，实际上可扩展标记语言（简称XML）的出现以及相应国家和国际标准的制定为网上信息的交换、检索提供很好的支持。XML语言能够对文档的内容本身进行标记，使在网上信息的交换、检索提供很好的支持。XML语言能够对文档的内容本身进行标记，使在互联网上对教育资源进行基于内容的检索成为可能。XML与以学习对象元数据为基本框架的教育资源属性的绑定对资源进行检索时提供了依据。目前我国的现代远程教育标准体系的子标准——学习对象元数据规范（简称DLTS-3）就是基于学习对象元数据规范发展的。基于DLTS-3来定义XML的属性并将这些属性扩展将是国内将半结构化的网上信息结构化的较好方案，因此这个方案将成为网上答疑系统资源库建设的基础。
四、结束语
综上所述，我国的网上智能答疑系统还刚刚起步，正处于探索阶段。尽管国内人工智能发展水平以及缺乏教育应用的经验都严重制约了网上智能答疑系统的智能水平，但是国外的实践经验在系统设计方面给国内提供了启发和参考。基于此，国内需要从高效利用网络资源、提高问题解答质量、整合已成熟的高新技术三个角度重新反思网上答疑系统的建设。
【参考文献】
1．余胜泉《网络教学支撑系统的研究与实现》博士论文，2000年5月
2．柳泉波《智能答疑系统的设计与开发》硕士论文，2000年5月
3．廖均勇《网络自动答疑系统的设计实现》硕士论文，2000年5月
4．陆汝钤《世纪之交的知识工程与知识科学》清华大学出版社2001年9月
资源评价：网上智能答疑系统的完善是网络远程教育中存在的重要问题。一方面，智能答疑系统使答疑突破了时间、空间局限并广泛扩展了问题解答的资源内容、资源呈现形式和资源获取方式，提供了高效、高质的教学交互。另一方面，我国国内的答疑系统是否满足了网络教学的需要呢？作者怀着对上面问题的质疑，对国内外的诸多网上智能答疑系统进行了调研，并对国内和国外的智能答疑系统从独立性、功能、智能性、系统相关资源库和相关技术5个方面进行了对比和分析。最后提出了国内网上智能答疑系统建设需要反思的主要问题，对我国网上答疑系统的建设有很好的指导意义。

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