对话式智能导学系统研究现状及趋势

对话式智能导学系统通过模仿人类自然语言对话辅导，能够促进学习者的综合分析、定性推理等深度学习能力。本研究基于深度学习视角，用文献分析法对其概念内涵、理论基础、架构特点和学习效果等相关研究进行梳理，指出对话式智能导学系统对深度学习具有明显的促进作用，但也存在学习效率欠佳、深度学习支持不足及开发成本过高三个亟待解决的问题。为进一步推动对话式智能导学系统的发展，本研究建议重视跨学科合作、引入通用智能导学框架、考虑潜在的伦理问题，同时着重关注多模态交互方式、多维度情感计算和多代理团队学习三个新兴研究方向...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	开放教育研究 2020-08, Vol.26 (4), p.112-120
Hauptverfasser:	屈静(QU Jing), 刘凯(LIU Kai), 胡祥恩(HU Xiangen), 杨钋(YANG Po), 蒋卓轩(JIANG Zhuoxuan)
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	对话式智能导学系统通过模仿人类自然语言对话辅导，能够促进学习者的综合分析、定性推理等深度学习能力。本研究基于深度学习视角，用文献分析法对其概念内涵、理论基础、架构特点和学习效果等相关研究进行梳理，指出对话式智能导学系统对深度学习具有明显的促进作用，但也存在学习效率欠佳、深度学习支持不足及开发成本过高三个亟待解决的问题。为进一步推动对话式智能导学系统的发展，本研究建议重视跨学科合作、引入通用智能导学框架、考虑潜在的伦理问题，同时着重关注多模态交互方式、多维度情感计算和多代理团队学习三个新兴研究方向
ISSN:	1007-2179
DOI:	10.13966/j.cnki.kfjyyj.2020.04.013