文摘

目前,人工智能技术的发展已进入一个新阶段。在接下来的几年中,人类生活将大大被人工智能。人工智能(AI)是一种智能技术,模拟人脑的思维操作。中国学生学习英语是非常困难的。此外,目前,仍有许多领域需要改进或改进英语辅助教学系统的设计(eai)在中国。本研究旨在研究一种基于AI的eai。本研究提出了一个算法与神经网络相结合。本研究设计一个系统,可以使学生的自主学习系统,英语老师辅助教学、人工智能专家智能诊断、管理和分析数据和系统管理员。这项研究测试系统的实际效果。通过比较两个类在学校的学业表现,结果表明,虽然学生的平均分数的每月测试使用AI eai波动后,它往往作为一个整体上升。 Moreover, its initial score of 81.5 was 1.1 lower than that of the class without the teaching system and finally increased to 90.11. It is 6.89 points higher than the class that does not use the teaching system. This shows that the auxiliary system designed in this study has a certain effect on the improvement of students’ English performance.

1。介绍

计算机信息技术的不断发展给人们的生活带来了许多变化。计算机辅助教学(CAD)是最早在1950年代在美国,然后,在世界各地广泛传播。直到最近,越来越多的教师开始理解它在教学中使用。

人工智能是研究使计算机来模拟某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划)。人工智能计算是比人类大脑更快和更准确。主要包括计算机实现智能的原理、制造计算机类似于人类大脑智力,这样计算机能实现更高层次的应用。

大多数雅思课程在线集中精力提高测试技能。然后,本研究采用的方法测试,教学,和重新测试。首先,进行诊断测试,其次是教学干预和测试后。在线课程的有效性决定通过采访老师、学生的反馈、诊断测试分数和出口水平的比较分数,和语料库语言的使用方法来检查词汇和语法功能。

互联网的诞生和扩大教育提供了一个更大的发展空间。它集成了现代信息技术与教育天然和有机的方式。即使用人工智能技术在现代教育使终身学习的过程。网络课程的建设是高校越来越普遍。在很多网络课程,如何将智能教学平台是一个热门话题,和大多数现有的智能产品仍在实验和理论研究阶段。情报仍处于初级阶段,尚未获得广泛接受和使用。因此,基于网络的人工intelligence-assisted教学系统的设计研究是重要的实际意义。

成熟的智能写作评价系统对英语写作教学有一个配角,如挂钩,IEA, E-rater,贝琪,Auto-mark, iWrite, Pigai网络,宾果英语,回家,和国外。本研究选择Pigai网络(http://www.pigai.org)作为实验平台,因为它在中国相对更大的用户群。除了Pigai网络,两个平台,Chaoxing学习(https://i.chaoxing.com)和Waiyan阅读(https://edu.unistudy.top),也被用来测试学生的英语水平。

本研究的创新是设计一个智能英语辅助教学系统与人工智能技术相结合。在这项研究中,实际使用的系统和测试。测试结果与数据和图表。结果能更好地反映该系统的优势。该系统结合了学生的自主学习和学习情况两个方面评估。它结合了教学评价和自主学习,加强教师和学生之间的联系和互动。它可以更好地实现辅助教学的目的。

2。相关工作

AI-assisted教学,目前,许多学者进行了相关研究AI-assisted英语教学体系。杜等人提出了基于ai CAI系统的实现。实践表明,该系统可以有效地提高学生的自主学习能力1]。为了减少负担的英语教师组成校正,提高他们的写作能力,郭和王研究和实现计算机辅助英语写作评分系统的角度对中国大学生英语写作教学。郭和王结合中国大学英语写作教学的特点,智能调整的现状,辅助教学的需要。他研究和设计了一个计算机辅助英语写作的作文评分系统适合大学英语写作教学。它结束了一个系统的初步实现。同时,为了提高学生的学习效果和优化系统引擎,郭和王研究和实施相应的推荐算法和引擎优化方案。研究表明,系统更合理,适合大学英语写作教学,它具有良好的应用前景和研究意义2]。张等人讨论和分析了特征选择方法(TF-IDF、搞笑和CHI)。张等人研究了自动作文评分的影响从语言学的角度来看,使用多元回归方法来评估最终的得分。张等人考虑的特性主要包括简单的语言特性和复杂的语言特性。最后,他的算法进行了性能分析模型通过设置控制实验。结果表明,该算法模型有一定的影响(3]。Bochari等人使用描述性的定性方法分析错误由第四学期大学英语教育研究项目在准备英语被动句(4]。猫是计算机辅助翻译技术。作为一种重要的辅助手段,它已广泛应用于软件本地化和翻译科技作品。这需要现实的发展吸引了越来越多的关注和使用CAT工具。猫的应用翻译教学在中国仍处于起步阶段。姚介绍了CAT技术的现状在中国翻译教学(5]。Narayanan检查参与者的看法和性能的在线雅思(国际英语语言测试系统,它是一个著名的国际英语标准化水平测试。雅思测试共同成立于1989年,是由英国文化协会、英国剑桥大学考试委员会和澳大利亚教育国际开发署(IDP))女士团队提供的课程在网上教学平台。这说明学生没有热情表现不佳,而好成绩的学生是那些从事自学和在某种程度上是自主的学习者。尽管上述研究促进了eai的发展在某种程度上,在中国大部分的研究必须基于理论。它有更少的实际系统的设计和应用,特别是研究人工智能技术和eai的结合。因此,下面的eai设计与人工智能具有巨大的价值和参考意义。

3所示。基于人工智能的eai的设计方法

3.1。人工智能技术

与人工智能研究的增加,越来越多的人工智能应用程序(6- - - - - -8在日常生活中也越来越多地出现。人工智能的研究已经渗透到实际生活的各个领域,例如,智能机器人,智能音箱,个人助理,面临支付。很多相关研究领域的研究已经完成金融、医疗、自动驾驶,教育,等等。图1描述了人工智能的提高教学研究文献相关文献搜索引擎在中国,表明人工智能技术正在认真研究。这些实际的研究已经使人们的生活更容易。人工智能的发展现在已经发展到一个新的水平。在未来几年,AI将对人类生活产生巨大的影响。至关重要的个人理解和掌握人工智能技术尽快可行的在这个环境中。缺乏与人工智能和计算机科学与技术相关的一些课程在中小学,甚至在幼儿园级别,以及一些教育教学的研究和规划方案和策略方面的人工智能应用研究领域的教育在这个阶段。因此,开发和研究一组通用人工智能教育教学系统是至关重要的。人工智能的研究内容包括人工智能理论体系,广义的知识模型,关联知识库,自组织推理引擎,知识获取工具,专家系统开发环境,高智商的机器人及其应用研究[9,10),新一代人工智能机器,高性能的大脑模型,高度智能专家系统,智能仪表。

与西方相比,人工智能的研究领域的中国教育开始较晚。然而,近年来,由于相关政策的推广和社会研究的热潮,研究人工智能与教育的结合逐渐出现。从2014年到2016年,人工智能的应用领域的教育仍处于基础研究阶段,并没有进行深入、具体的研究在一个特定的领域。当前发展的人工智能与教育的结合,现有的研究在人工智能领域的教育主要分为两个部分。一种研究侧重于应用的教育教学水平。其他关注的研究策略和方案的组合基本教学和人工智能。图2显示了人工智能的文献检索分类教学相关文献搜索网站在中国11]。

高频关键词的统计数据,可以表示如下: 在哪里代表最高的频率米是高频阈值。

的9人工智能高频关键词的排名,在国外和中国,如表所示1和2。这些关键字说明了目前人工智能教育或教学的研究热点。

研究的策略和方案的组合基本教学和人工智能主要侧重于基本知识体系的建设和完善的观众,教育教学的计划和策略设置系统,等。这种程度的研究可以分为两种类型。一个是人工智能的集成与特定学科或学术阶段,如人工智能与音乐教育、职业教育、医学研究、和未来的教育。另一种是将人工智能的基本知识体系和关键技术。从最基本的人工智能的基本知识,激发学习兴趣的观众和听众的思维方式。它使AI的后续发展充分的准备(12,13]。同时,结合每个学生自己的学习风格和特点,他们可以制定个性化教育和教学方法。更智能地推荐相关的学习资源和学习路径雪(14,15]。图3显示了应用程序形式的人工智能教学系统。此外,一些数据挖掘系统应用于教育领域也可以提供强有力的支持,学校管理和教学方法的变换。

图4显示了人工智能教学系统的设计的影响,以及研究策略的基本教学计划主要是针对一个特定的人口。例如,大学的课程设置和相关学科建立的一些培训机构要求参与者有一定基础的相关的技术知识。因此,迫切需要设计一个通用的人工智能教育和学习系统能够覆盖所有的人,以便促进深入研究和人工智能的研究16]。

3.2。英语教学系统的现状

所有多媒体教室在很多学校可以连接到校园网和互联网在任何时候。至关重要,充分利用校园网和互联网的网络资源,实现教学评估之间的联系和学生的学习,以改变传统教学模式,提高学生的学习兴趣。它可以提高学生的学习能力,适应教育改革的丰富教学格式和网络上的共享优质资源。如今,大部分学生基本的英语理解是不够的,这创造了一个瓶颈阻碍学生的综合英语素质的进步(17]。

学生的语法基础差,根据语言学习的评估专业新生几所学校。学生不掌握语言的综合基础知识,如词汇、语法、句子结构,就是明证新生的英语等级考试。此外,在几所学校的外语部,为英语四级已经建立了辅导计划。老师发现,许多学生缺乏基本的词汇、语法和句子结构的影响教师的辅导效果,进而影响学生的学习成果。因此,我们需要开发多个学习计划根据不同学生的学习需要,即。,我们需要更智能教学辅助系统18]。图5描述了智能英语教学应用的层次结构。

此外,目前,大部分学校开始使用新课程改革要求的教材,教授和每个单元的模块来说,听力,阅读,写作。它完全放弃了以前的教学模式语法为纲,翻译为方法,从一个极端到另一端,导致许多学生不能翻译句子和可怜的基本的语法知识,这严重影响了学生的英语学习和改进19]。

3.3。英语教学系统的设计

3.3.1。学生自主学习系统

知识库维护、诊断实践,知识点加强实践,改进实践的四个核心模块自主学习系统。其功能的实现可以执行基于人工智能神经网络的自主学习20.)学习模式(它是一种分布式并行信息处理的算法数学模型,模拟动物大脑网络的行为属性)。这个网络调整大量的内部节点之间的相互关联关系达到处理信息的目的,根据系统的复杂性。符号函数和他们的许多近似,并行性、容错性、硬件实现和自学属性都用于神经网络方法。神经网络的结构如图6。

(1)知识库维护。样品的用户维护模块只有英语专家。神经网络的网络结构确定后,连接权重的设计和调整是非常重要的,通常在学习完成样品。因此,维护样本确定神经网络的特征和功能。英语领域的专家输入样本,知识工程师初始化网络,系统根据样本训练神经网络。它不断修改网络的权值和阈值,最后得到的网络结构参数诊断自己的学生。当网络不适应,专家可以添加、修改、和删除样本,和知识工程师可以调整网络结构和优化网络。

(2)诊断运动。登录到系统之后,就可以学习多种知识分样本银行的问题。有150个问题。练习完成后,他们可以做一个自我诊断的解决问题的情况。

(3)强化实践知识的点。系统分为知识不足点,熟悉点,和未经检验的知识要点。学生可以选择和实践根据自己的学习需要相应的模块。

(4)提高练习。在本部分中,它主要针对熟练的用户在学生用户。每次学生练习系统,系统数据库将被保存。在这个模块中,用户的实践将上市日期和时间供学生参考。同时,系统提供了学生学习的结论根据历史实践和为每一个知识点列出了相应的练习,需要依法巩固记忆和遗忘。它使用户能够巩固知识点,提高学习效率,增强对英语学习的兴趣,在英语学习方面,实现智能管理。

3.3.2。系统数据库设计

有很多数据表中使用的数据库系统。用户信息表:它可以节省系统的所有类型的用户,还有子类型相关的类别下的详细信息。在这里,我们介绍主要的数据表,包括用户名、密码和用户类别。用户静态知识表:保存英语静态知识,只能通过领域专家来维护。有多个静态知识表,记录所有的知识的英语词汇和语法层级结构。它包括知识的类别分,知识的名字点,和知识的表点相关的问题银行:保存领域专家提供的英语考试的问题,包括问题根源,选项和答案。规则知识表保存领域专家的领域知识。领域专家可以维护它。它存储领域专家的知识和经验为根据建立知识库格式的开发人员,包括主题数,知识点数量和确定性。

样本数据库表是指人工智能学习网络的训练样本,包括名称和样品编号。组分析结果表:保存分析发达后学生团体的英语老师每次上传测试结果,包括测试号码,点数量,知识掌握和确定性。样品管理数据库表:节省学习样本的具体内容,包括样本编号,主题序列号,序列号,知识和确定性。体重管理库表:保存学习后每个样品的重量分布,包括样本编号和体重。学生运动历史数据库表:拯救每个练习的结果,包括编号、日期、标题序号和正确性。学生历史运动分析表:拯救学生每次锻炼后的结果分析,包括运动时间、知识序列号,和知识掌握点(21]。

4所示。人工智能英语教学的实践和测试系统

4.1。AI智能操作模型

在数字信号处理中,进行归一化处理:

引入的目的函数是正弦函数是一个矩形脉冲的振幅1傅里叶变换在傅里叶变换(意味着函数满足某些条件可以表示为一个三角函数(正弦和/或余弦函数)或者他们的积分的线性组合。它是数字信号处理的基本操作和广泛应用领域的离散时域信号的表示和分析)。矩形带通滤波器在频域可以表示为 在哪里分别指低频和高频。

G函数可以通过傅里叶反变换得到:

因此,特征提取的表达 在哪里信号输入,是输出。

平滑系数引入原始函数来获得

和可以表示为

特征提取和神经网络处理后的输入信号,可以获得相应的概率特性标量通过分析输出向量 : 在哪里k代表了k数据信号。

然后,转录的概率ϕ是

通过积累所有输出序列的概率可以被映射到真正的标签,我们获得

英语演讲的可辨认的功能模型

很多情况下,它可以表示为 在哪里n代表数据矩阵和水平的位置米代表了垂直信号。

重复通过合并计算时,当有两个相邻字符对应的标签是相同的,通过的概率的总和所有前缀节点的子路径在时间t可以表示为

其他人则

同样的,当两个相邻字符对应的标签是相同的,通过的概率的总和所有后缀子节点的路径在时间t可以表示为

其他人则

然后,所有节点的总概率

它可以获得的,在任何时候,所有路径的概率和可以通过遍历所有节点:

因此,端到端自主训练模型的实现。

4.2。系统设计

系统设计的总体结构和功能研究中在图所示7。设计主要在四个方面:教师辅助教学、学生自主学习、系统管理员和AI智能专家诊断。

系统的数据处理也进行了四个方面:教师辅助教学、学生自主学习、系统管理员和AI智能专家诊断,如图8。

4.3。仿真实验

本研究随机选择两个类在学校的英语课程是由同一个老师教,每周和英语课程的数量是相等的。这两个类的情况如表所示3。两类的类中使用AI eai,和B类使用通常的正常教学方法比较的平均分数每月两类学生的英语考试。结果如图所示9。

虽然学生的平均分数每月测试后波动AI-assisted英语教学系统中引入类,它倾向于整体上升,如图9。此外,最初的得分81.5升级到90.11点和6.89点高于B级的83.22分,尽管事实上它是1.1分的B类分数低于82.6。这表明在这项研究中提出的辅助系统有一些对学生英语水平的影响。

5。结论

本研究首先,迅速提出了全文的研究背景和相关性,论述了全文的主要研究材料的概念,并说明了本研究的实验设计和结果的总结部分。研究接着介绍计算机辅助教学的重要内容,以及本研究的意义和创新内容的介绍。最后,为了理解这一研究材料的研究现状和当前的挑战,本研究进行一个例子分析相关工作。本研究首先介绍了人工智能的进化理论的教学和使用人工智能英语教学研究。本研究讨论了当前状态的英语教学系统,以及英语教学系统的设计方法,其中包括为学生自主学习系统和数据库的设计方法。使用英语辅助系统建立研究和常规的英语学习系统,本研究比较两个类在学校的英语成绩。研究结果表明,在本研究中提出的辅助系统对学生的英语水平产生积极的影响。

尽管AI English-assisted教学体系提出了研究已经取得了一些成果。然而,它仍然有一些需要解决的缺陷,包括以下。(1)本研究将提高对人工智能技术的理解,继续研究的实施和应用国内外先进的人工智能技术,并不断提高系统的实现能力。(2)本研究应进一步沟通与英语教学更深层次。它深化英语教学改革的认识和理解,优化现有模块,添加新模块和该系统的功能得到提升和扩展。同时,易于操作的系统仍然需要进一步的努力和进步。(3)在大量的信息环境中,学生的自主学习系统应该更倾向于学“自治”和“智能”当系统服务学生。它为每个学生提供个性化的学习环境,真正实现个性化的智能自主学习系统。随着记忆科学的进步,记忆忘记应该进一步优化的数学模型更符合人类的记忆遗忘的规律。(4)本研究进行网络可靠性测试和智能测试系统,这需要进一步解决未来的工作实践。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从作者要求。

的利益冲突

作者没有任何可能的利益冲突。

确认

本研究由吉林省高等教育协会在2021年作为一个关键项目(JGJX2021C96),其标题是“一个实证研究在高职院校英语写作教学基于POA辅助人工智能。”