和人工智能有关的论文
人工智能是一门研究机器智能的高技术学科，是计算机科学，控制论，信息论，心理学，语言学等多种学科相互渗透和发展起来的学科;以下是小编整理分享的人工智能有关论文，欢迎阅读!
人工智能有关的论文篇一
[摘 要]人工智能是一门研究机器智能的高技术学科，是计算机科学，控制论，信息论，心理学，语言学等多种学科相互渗透和发展起来的学科;是模拟，延伸和扩展人类智能，实现某些脑力劳动自动化的技术基础;是探索人脑奥秘科学的重要分支和计算机应用的一个新领域。迄今为止，人工智能技术已经成功地应用于制造，建筑，服务，军事，娱乐等领域。随着人工智能技术的进步，以及研究的深入和在教育领域的逐步推广，对教育领域产生了深远的影响，传统的教育理念，教学策略，学习方式正在发生重大的变革。
[关键词]人工智能 教育
人工智能是现代计算机科学的一个重要的分支，它涉及了计算机科学、信息科学、心理学、哲学、生理学等众多的领域，是一门综合性极强的新兴边缘学科。进入2]世纪以来，随着人工智能研究的不断深入以及教育信息化的发展，人工智能在教育领域的应用也逐渐得到了人们的重视，我国的许多专家学者从不同角度对人工智能的教育教学应用展开了深入的研究，取得了丰硕的成果。
1 人工智能及其研究领域
人工智能的研究可以追溯至古希腊哲学家亚里士多德在其著作(工具论)中提出的形式逻辑和称为三段论的演绎推理。从1956年开始，人工智能作为一门新兴的学科开始快速的发展起来。在半个多世纪的时间里，人工智能从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习及机器入学等多个角度展开了研究，在许多领域取得了令人瞩目的研究成果。与其他应用型学科一样，人工智能的研究都是集合具体的应用来开展的。人工智能目前的主要研究领域有：专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、机器人、人工神经网络、博弈与游戏等，
专家系统(Expert Sy~em)是一个智能的计算机程序，它运用知识与逻辑推理来模仿人类专家解决相关领域的复杂问题。
机器学习(Machine Learning)是机器具有智能的一个重要标志，同时也是机器获取知识的根本途径。机器学习主要研究如何使计算机能够模拟，甚至是实现人类的学习功能，如人类的学习机理，学习方法等。模式识别(Pa~em Recognition)就是使计算机能够对给定的事件进行鉴别，并把它们归人与之相同或是相似的模式中。模式识别的主要目标是用计算机来模拟人类的各种识别能力，目前主要是对视觉和听觉能力的模拟，用于图形识别和语音识别中。
自然语言理解(Namral LanguageProcessing)是研究如何让计算机理解人类的自然语言及其所表达的思想。研究自然语言理解的目的是提高人类与计算机交互的能力，使人类可以更加便利的用自然语言的方式与计算机进行沟通， 机器人(Robot)是在一定的环境下能够完成与人类相同行动和功能的机器，它可以应用于工业、农业、国防、教育、医疗等多种领域，对现代社会的发展有着不可估量的作用。
人工神经网络(Artificial Neural Network)的研究开始于20世纪40年代，是利用多个简单的处理单元按照某种特定的方式相互连接起来的计算机系统，用于模拟人类大脑神经系统的结构和功能。人工神经网络已经成功应用于人工智能领域的许多方面，在模仿生物神经计算功能方面有着计算机难以比拟的优势。
博弈(Game)主要是研究对策与斗智，例如棋牌，策略游戏等智能活动。博弈以问题求解和模式识别为基础，最能够体现人工智能技术的优势。
2，人工智能在现代教育中的应用情况
随着人工智能技术的发展和教育信息化的不断深入，人工智能技术在现代教育领域中的应用正日益受到人们的重视。分析目前的状况，人工智能在现代教育中的应用主要有以下几类。
2，1智能教学系统(Intelligence/utoringSystem)
智能教学系统是人工智能技术在教育中的重要应用之一，是对计算机辅助教学(CAD相关研究的进一步发展。智能教学系统旨在为学生创造一个优良的学习环境，使学生可以方便快捷的调用各种资源，接受全方位的学习服务，以获得学习的成功。当前的智能教学系统主要依靠智能主体技术来进行构建，通过建立教师主体、学生主体、教学管理主体等，可以根据不同学生的特点来制定和实施相应的教学策略，为学生提供个性化的教学服务。基于网络的分布式智能教学系统是目前智能教学系统的最新发展方向，它可以使原本相隔在不同地区的学生在虚拟的环境之中共同学习，充分利用网络资源，发挥学习者的主动性，带来更好的教学效果，
2，2智能网络组卷阅卷系统(IntelligentNetwork Examine System)目前无纸化考试已经成为了考试的一种重要的新型形式。从广义上来说，无纸化考试包括使用计算机来建立与管理题库、选题组卷、考试与阅卷等多个环节。它不仅从形式上对传统的纸质考试方式进行了创新，对考试的设计与评价环节也有了重大的改进。智能网络组卷系统具有成本低、效率低、保密性好、试卷一致性高，即使在限制条件较多的情况下，仍可以按给定的组卷策略生成满足要求的试卷。同时，基于网络的试题库可以收集广大教师的编写的经典习题，集中和共享了教师的劳动成功，确保了试卷的高质量。采用人工智能的阅卷系统能够有效地识别试卷，并减少出错的可官旨�，极大地提高阅卷流程的工作效率。 2，3智能决策支持系统(Intelligent DecisionSupport System) 智能决策支持系统是人工智能的重要应用之一，是人工智能和决策支持系统相结合，应用专家系统，使决策支持系统能够更充分地应用人类的知识，如关于决策问题的描述性知识，决策过程中的过程性知识，求解问题的推理性知识，通过逻辑推理来帮助解决复杂的决策问题。智能决策支持系统主要由数据库、模型库、方法库、人机接口以及智能部件组成。目前，智能决策支持系统已经成为了决策支持系统的主要发展方向，在网络教育领域的应用方面显示出了极强的发展潜力和美好的前景。 2，4智能仿真教学系统(Intelligent Simulation7echnology) 在远程教育教学中，实验教学是一个不可缺少的教学环节，但目前以教学教务管理为主的网络教学平台很少涉及实验教学内容。智能仿真技术是人工智能与仿真技术的高度集成，它力求克服以往传统仿真的模型及建模方法的局限性，以及建模艰巨、界面单调和结果费解等方面的问题。智能仿真系统在某种程度上可替代仿真专家完成建模、设计实验、理解及评价仿真结果的步骤，并具有一定的学习能力，运用智能仿真系统来开发实验教学课件可以大大节省人力物力，降低开发成本，加快开发速度，缩短开发周期，
总结
人工智能技术正在改变着人们的思维方式和传统观念，改善人类知识和人类语言。人工智能以及人工智能科学从诞生起，其研究和应用领域就与教育紧密相关。人工智能就是研究让计算机接受教育、提高智能的科学技术。人工智能的研究成果又反过来应用到教育过程中，促进教育的工作效率、产生新的教学模式。总之，随着人工智能的进步，必将在教育领域得到更广泛的应用，从而不断推动我国教育的发展。
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