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开源智能教学系统的架构及功能框架研究

作者：陈凯泉刘璐

来源：《中国教育信息化·高教职教》2020年第02期

摘;要：开源智能教学系统是人工智能在教学领域的重要应用方向。与传统智能教学系统

相比，开源智能教学系统的适应性、灵活性、自主性更强。GIFT平台由美国军队研究实验室

主导开发，该平台支持在学科教学、医疗培训、技能训练等多个教育領域实现基于情境的智能

课程开发。GIFT主要由传感器模块、学习者模块、教学模块、领域模块这四大基础模块支撑

其体系架构，提供教学创作、教学管理和教学评估三大基本功能。基于GIFT平台的多个教学

实例，显现出该平台能在不同学习领域适应不同情境下的教学或训练需求，且在极大程度上降

低了教师开发智能课程的技术门槛。

关键词：智能教学系统;GIFT平台;适应性学习

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中图分类号：G623文献标志码：A文章编号：1673-8454（2020）03-0052-05

从1956年美国达特茅斯会议首次系统讨论人工智能（ArtificialIntelligence，AI）这一概念

之后，历经几十年的发展和积累，人工智能在各领域获得广泛应用。开源智能教学系统是人工

智能在教学领域的一个重要应用分支和研究方向，与传统智能教学系统相比，开源智能教学系

统的适应性、灵活性、自主性更强，便于使用者的二次开发以更好地满足教学需要。近年来，

出现了许多应用范围较广的开源智能教学系统，例如：由美国联邦基金资助、伍斯特理工学院

主办的免费公共服务平台ASSISTments平台[1]，为学生提供个性化指导;由Google公司推出的

TensorFlow开源人工智能系统[2]，具有灵活性、高效性以及良好的可扩展性、可移植性等特

征。上述平台对推动人工智能在教育领域的“落地”起到了促进作用，但这些平台也存在一些不

足，如对使用者所需具备的能力要求较高，需要使用者掌握一定的编程开发能力，对广大一线

教师而言，具有较高的技术门槛。

开源的GIFT（GeneralizedIntelligentFrameworkforTutoring，通用智能教学框架）是一款

优秀的智能教学系统，它可以模块化地实现对自适应学习内容的建构、部署和管理，这一系统

提供各种软硬件接口以方便与其他多类型应用的结合[3]。GIFT系统是在美国军队研究实验室

人类研究和工程指挥部（ArmyResearchLaboratoryHumanResearchandEngineering

Directorate，ARL-HRED）的支持下由智能辅导学习环境（LearninginIntelligentTutoring

Environments，LITE）实验室主导开发的适应性学习研究项目。GIFT系统自2012年5月发布

以来，在学科教学、医疗培训、技能训练等多个教育领域实现了基于情境的课程开发，发展至

今已经较为成熟。截至2019年10月，GIFT社区已经有来自76个不同国家和地区超过1500

名活跃用户，讨论区已发表超过1200个主题讨论[4]。

一、GIFT系统的架构

GIFT系统是一个基于经验的、面向服务的，集工具、规则和标准于一体的通用智能教学

框架。它开源的特性使得编写智能教学系统、开展教学管理和评估教学效果变得容易实现。

GIFT的构成元素包括组件、模块、模型、消息、数据库和接口等，它们支持GIFT的创作、教

学和评估功能。系统基于以学习者为中心的理念，通过传感器模块收集学习者的行为、特征和

偏好等多模态学习数据，准确评估学习者的状态，形成更加稳定、持久的学习者模型。通过精

确分类学习者的各项数据，在教学模块中选择最优的教学策略，结合领域模块中的知识对学习

者的学习做出指导和反馈[5][6]。GIFT从体系架构上主要包含传感器模块、学习者模块、教学

模块、领域模块这四大基础模块。

传感器模块1.（SensorModule）

GIFT传感器模块包含一组用于行为传感器和生理传感器的特定传感器接口。它接受原始

的来自传感器的数据，通过传感器处理模块将这些数据转换成可用的形式，该模块过滤、分段

或提取数据中的特征值。传感器处理模块将处理后的数据传输到学习者模块。由于传感器模块