開放和遠端教育/人工智慧在開放和遠端教育中的應用例項
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Karal 等人（2019）評估了一種名為 ARTIMAT 的基於人工智慧的遠端教育系統，該系統旨在培養數學問題解決能力，並從概念能力、易用性和學生對問題解決過程的貢獻方面進行了評估（Karal 等人，2019）。ARTIMAT 由特拉布宗安納托利亞高中的 59 名十年級學生體驗。在下一節（3. 優勢和劣勢）中，將討論人工智慧系統的更多功能。然而，簡單地說，根據學生訪談，人工智慧系統被發現非常有效且令人滿意。
也有一些情況下，人工智慧專門用於有特殊需要的學生（例如，閱讀障礙）。正如 Drigas 和 Dourou (2013) 所論證的那樣，閱讀障礙兒童有特殊的學習技能，因此大多數情況下只有專門的機構才能更好地瞭解並能夠支援他們的閱讀困難。然後，研究人員開發了一個名為 AGENT-DYSL 的軟體。根據 Drigas 和 Dourou (2013)，
人工智慧系統的主要功能是
- 透過提供定製的閱讀材料，為閱讀障礙兒童提供個性化的閱讀系統。
- 融入學校環境。
- 將學習背景納入考量。
此外，人工智慧軟體程式的獨特功能是
- 個性化幫助。
- 結合語音識別。
- 透過影像進行狀態識別。
- 透過自適應和個性化支援來分析錯誤。
因此，AGENT-DYSL 似乎能夠在很多方面支援這些特殊學生。我們相信這可以應用於更廣泛的背景，不僅僅是特殊需要的學生，而且包括所有學生在學習中。例如，在日本公立學校，課堂上通常有一些特殊需要的學生。此外，還有一些學生不需要特殊支援，但仍然在學習中遇到一些困難。因此，將這種人工智慧系統整合到學校環境中將為學生提供個性化幫助，並考慮其學校環境的背景。
與之前的人工智慧系統類似，似乎有很多人工智慧系統特別關注閱讀輔助。R2 aft 輔導（重複閱讀自適應流暢度輔導）是為了提高閱讀障礙學生的閱讀流暢度而開發的。由於該人工智慧系統仍在評估過程中，因此尚未在全球範圍內廣泛使用。因此，網際網路上沒有提供太多資訊。然而，根據 Drigas 和 Dourou (2013)，R2 aft 輔導的重要組成部分是它透過一個名為 TASA（文字和故事組裝器）的故事組裝引擎生成要閱讀的文字。
也有一種認知工具可以提高數學任務的效能。該人工智慧系統稱為空間數學輔導，它是在一個線上輔導環境中開發、測試和整合的（Drigas 和 Dourou，2013）。透過圖形表示和 CG 物件的操作，考慮到所有輔助 3D 圖形技術和互動式輔導，該人工智慧系統被認為是學習者的有益工具（Drigas 和 Dourou，2013）。
聊天機器人作為一種人工智慧技術，被稱為對話代理，指的是一個計算機程式，它以自然語言與人類進行對話或模擬人類與計算機程式之間的非正式聊天通訊（Chak 和 LugChatter，2015）。正如 Liu 等人（2019）提到的，“在教育領域，聊天機器人的作用在電子學習的背景下得到了突出，並引起了相當多的關注。”在 Pereira 等人（2019）的研究中，基於移動裝置的聊天機器人被用來記錄 MOOC 學生的聲音，以便他們能夠更積極地參與同伴評估。根據 Pereira 等人（2019）的研究，我們可以想象，由於當今的學生傾向於依賴個人裝置（如手機或社交媒體應用程式），學者們也開始將人工智慧透過手機輔助學習系統融入開放和遠端教育。因此，談論人工智慧應用時，我們不僅應該考慮計算機，還應該考慮手機等裝置。
在 Goel 和 Joyner (2017) 的研究中，他們為一所機構的線上課程設定了一個基礎線上人工智慧課程，以解決對人工智慧課程的快速增長需求問題。這些課程由 MOOC 提供商 Udacity 提供。在研究中，人工智慧以兩種方式使用：一是人工智慧概念的智慧輔導；二是人工智慧研究中的真實參與。對於前者，在影片課程中設定了練習，“奈米輔導員”被設定為支援這些練習。正如 Goel 和 Joyner (2017) 提到的，“奈米輔導員”的作用是“指導學生對特定技能的理解，例如，為特定問題完成語義網路或模擬代理在積木世界中的規劃”。根據學生滿意度調查，他們發現大多數學生同意“奈米輔導員”在幫助他們理解材料方面發揮了作用。對於後者，人工智慧課程可以允許學生重新建立人工智慧代理，作為一種真實的參與方式。這有助於學生了解人工智慧的動態和新興理論。儘管這項研究似乎是特定的，因為它使用人工智慧來教授人工智慧。但是，我們也可以從實踐中獲得一些啟示，即人工智慧可以用來進行自我教學。此外，我們發現本文中有趣的是，它提到影片課程本身可能不像學校情境中的一般課程那樣具有互動性，而像論壇這樣的討論部分可能在這一部分發揮著重要作用。因此，將人工智慧插入以促進互動似乎是未來研究的一個有趣主題。
根據 Putra 和 Triastuti (2019)，在評估一個國家在將人工智慧融入遠端教育環境方面的積極形象時，“準備度”將是一個有用的標準。具體而言，他們認為，遠端教育中人工智慧應用的準備度必須考慮對每個情況、機構或學習計劃的具體影響（Putra 和 Triastuti，2019）。他們強烈認為，儘管各種因素會影響人工智慧的實施和有效性，但“準備度”將是一個關鍵的成功因素。從這個角度出發，Putra 和 Triastuti (2019) 分析了人工智慧在印度尼西亞遠端教育中的實施情況。然後，他們指出，以下幾點是印度尼西亞目前必須處理的一些問題。
- 印度尼西亞需要對教師進行技術培訓。
- 印度尼西亞教師需要了解他們在電子學習過程中的促進者、合作者、導師、培訓師和學習夥伴的角色。
- 印度尼西亞政府需要改善支援遠端教育的設施和基礎設施，以滿足最新人工智慧技術的需要，例如
- 電力覆蓋到該地區。
- 快速網際網路連線。
- 配備最新系統的計算機。