山东省东营市胜利第一中学 257000
摘 要：针对学生在学习中遇到自己也不清楚问题出在哪里的困惑，利用深度学习智能算法和大数据分析，通过人机对话，实现对学生学习中遇到问题的理解，并进行推测该问题的本质。进一步结合智能学习跟踪系统的跟踪分析报告，理解问题核心，提出解决问题思路，推送具体解决方案，最后通过反馈不断优化。
关键词：智能学习 自然语言理解 语境预测
在学习中我们经常会遇到很多困惑，一种情况是问题非常清晰，比如某个知识点不明白，找老师或者资料都比较容易解决。还有另一种情况，就是自己也不是很清晰问题出在哪里，比如自己已经非常努力，可是在某门功课上就是难以提高成绩，而且感觉知识点也都会。如何判断问题出在哪里，并针对性进行建议和训练，通过有效的手段提高学习成绩是很多学生面临的问题。这就如同医生看病，病人往往只是表观感觉，病因则要考医生判断，医生找到病因，往往问题也就解决了一半。
笔者利用深度学习理论结合目前流行的跟踪学习软件，提出建立智能专家系统，通过人机对话，结合作业考试跟踪分析，找出问题本质，提出优化学习方案，提高学习成绩。
一、概述
目前通过课外辅导提高学习成绩的方法有以下几种：
1.寻找有经验的老师进行一对一辅导，这是一种非常有效的方法，老师利用自身的经验，结合学生的实际情况，进行针对性辅导，老师的经验越丰富，效果越明显，身边这样获得成果的实例非常多。但是缺点是经验丰富的老师是稀缺资源，很难满足学生需要。同时由于资源稀缺，造成费用较高，很多家庭也难以承担。
2.一对多集中辅导，这种幅度是课堂教育的延伸，对于有明显弱科的同学，可以进行加强训练。但是针对性不强，一般效果不明显，更多的是心理作用。
3.通过网上购买辅导课程，好处是费用较低、课程多、学习时间灵活，缺点也是没有针对性。
４.智能学习跟踪系统，一般是和学校结合，对学生的作业和考试进行跟踪分析，并给出建议。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆这种方法虽然有一定针对性，但是仅仅是作业一个维度，反映问题并不全面。
笔者对以上方法都进行过尝试，结合自己的学习经验，希望通过深度学习人机对话，进行语境预测，结合智能学习跟踪系统，共同判断学习可能出现的问题，并通过大数据分析在此类问题上哪些学生的解决方法最优有效，并进行智能优选，给学生提供有效的解决办法。
解决该问题的关键：
（1）机器如何准确实现自然语言的理解，并对提问者要表达的问题意图进行归纳。
（2）结合智能学习系统对问题进一步提升，更接近问题的本质。
（3）找到问题后，利用大数据统计分析和人工智能结合，筛选最有效的解决问题办法，并推送给学生。
（4）进行跟踪反馈，优化解决思路。
二、基于深度学习的自然语言理解和语境预测
1.建立关键词和语言模式。
当对话范围不受限制时，对自然语言理解和语境预测具有较大困难，本文只是针对学生在学习中遇到的问题，语境范围较窄，对机器学习非常有利。首先通过机器学习和输入可以建立关键词表，语言模式归类。在此基础上，机器能够更好地理解语境。对于不是非常清晰的问题，可以和学生进行聊天互动；机器也可以引导学生使用关键词和语言模式和机器对话，更有利于对语境的理解，结合人工智能分析，实现语境预测和问题归纳。
2.利用深度学习建立语境预测模型。
三、智能学习跟踪系统和语境预测结合
1.一种智能跟踪学习系统介绍。
“智学网”是以考试阅卷为基础，以数据统计、分析、评价为核心的综合性应用系统，注重学生学习过程中的发展性评价及教与学分析。通过学生学习大数据分析，实现个性化、基于知识图谱的学习诊断。不但可以帮助学生挖掘错题根源，还可以推送相匹配的微课讲解和难度适中的习题资源为学生针对性学习。
2.智能学习跟踪系统和语境预测结合。
四、问题的解决
1.解决问题的思路。
当我们通过语境预测和学习跟踪系统确定问题后，有效的解决方案来源于对在此类问题上进行了有效解决的学生的做法进行智能学习，并适配该学生特点。不仅给出问题的解决思路，同时利用智学网的微课讲解和习题推送，提供具体的解决办法。
2.反馈与优化。
及时跟踪学生的学习状态，每天通过人机对话、语境预测、问题分析，结合实际做题情况，进行方案优化，实现最有效地提高学生成绩。
五、结论
智能时代来临，给教育体系将带来巨大的变革。目前网络教育、专家在线授课等仅仅是开始，本文提出的基于自然语言理解、语境预测、学习跟踪的结合实现智能专家系统，和目前流行智能医生类似，具有广阔的推广应用前景。
论文作者:赵丹石
论文发表刊物:《教育学》2019年1月总第166期
论文发表时间:2019/1/24
标签：语境论文; 智能论文; 自然语言论文; 学生论文; 系统论文; 针对性论文; 大数论文; 《教育学》2019年1月总第166期论文;