一、引言

　　关于教育技术，在不同时期不同学科背景的学者有着不同的理解，其典型的定义来自于美国教育传播与技术协会(Association for Educational Communications and Technology，简称AECT)，包括：媒体—工具论(AECT’70)、手段—方法论(AECT’72)、理论—实践论(AECT’94)、绩效—创新论(AECT’05)等。虽然教育技术的内涵与外延均在不断变化，但是从各种定义可以看出：(1)教育技术支持和优化教学，最终促进学习者的学习；(2)教育技术围绕教学过程和教学资源展开理论研究和实践；(3)教育技术的基本要素包括方法、工具和技能[1]。因此，有一点是无可争议的：教育技术要研究“技术”在教育中的应用问题，即如何运用“技术”来支持和优化(教育)教学过程。这里的“技术”主要是指狭义的技术(物化的技术)，尤其包括计算机与人工智能中的新技术。

　　从认识论的角度看，教学过程是教师的教与学生的学相结合的双边活动过程[2]，包括“教师的教”、“学生的学”和“学与教的互动”等三个方面。从“技术”支持教学过程的角度来看，近一个世纪以来，人们或多或少存在这样一种取向：用“技术”来（部分地）“代替”教师进行教学。从20世纪20年代的教学机开始，到50年代美国教育心理学家斯金纳发明程序教学机器，教育界出现了一场场轰轰烈烈的改革运动[3]。尽管现在这股浪潮早已平息下去，但“教学机器”却大大影响了教育界，并成为CAI/CAL (计算机辅助教学/学习)的雏形。直到20世纪90年代中期以前，CAI/CAL软件开发一直被计算机界与教育技术界认为是“技术含量”较高的、比较“有水平”的一类研究工作。这对教育教学的改革与发展起到了积极的作用，丰富了人类知识的宝库。

　　但是，早在20世纪80年代中期，就有研究表明：一项技术（或者一种工具）应用于教学的效果取决于使用者如何使用，而不是技术本身。从学习理论的发展来看，也经历了行为主义、认知主义和人本主义等学习理论的发展，特别是由认知主义学习理论发展起来的建构主义学习理论，曾经在20世纪90年代风靡于全球。直到20世纪末，人们发现风靡于全球的e-Learning并不如想象的那样有效，人们开始反思学习理论与技术应用方式，试图用B-Learning来实行“回归”，即综合运用不同的学习理论、不同的技术和手段、以及不同的应用方式来实施“教学”。“混合学习”（Blended Learning）就是面对面的课堂学习（Face to Face）和在线学习（Online Learning，或E-Learning）两种方式的有机整合。混合学习的核心思想是根据不同问题、要求，采用不同的方式解决问题，在教学上就是要采用不同的媒体与信息传递方式进行学习，而且这种解决问题的方式要求付出的代价最小，取得的效益最大[4]。

　　学与教的观念在变，学与教的环境与方式也在变，教师从为课堂教学“备课”，到为学生“自学”而“备资源”，再到运用多种方式来实施“教学”，这虽然不是一种必然变化路径，但也是一种普遍发展趋势。随着教学理念的变化，教学的设计、教学(过程)互动的分析与教学评价方式变革的重要性日益凸显出来。显然，这对教师的要求越来越高，教师的“额外工作”也变得越来越繁杂。那么，能否利用新技术来(部分)支持教师的“额外工作”呢？更进一步说，新技术应用于教育教学能否(显著)提高其效果、效益或效率呢？

　　本文将介绍与此相关的四个关键技术：教学设计自动化技术、教学互动分析技术、教学自动测评技术与教育系统仿真技术。前三种技术主要关注教育的微观层面，即教学的三个关键环节：“前期准备”(教学设计）、“教学实施”(互动过程)、“教学效果”(教学评价)；后者关注教育的宏观层面：把教育看成一个复杂的巨系统进行研究，从数量与模型角度研究和发现一些普遍的规律。随着知识科学领域的兴起与知识工程等的进一步发展，这四项关键技术可望在未来不长的时间内，为广大教师与教育研究者提供支持和服务。

　　二、教学设计自动化技术

　　众所周知，教学设计是教育技术学最核心的内容之一，也是教育技术学区别于教育学领域中其它学科的最重要特征之一，教学设计理论的发展为教育技术学的发展奠定了坚实的基础。但是，教学设计仍然是少数教学设计专家的“专利”，在广大教师中普及应用仍然有一定的距离。究其原因，首先教学设计方法需要进一步完善和发展，包括教学设计的过程模式比较复杂、“通用”模式在各种教学情况下的不适应等；其次“设计”的工作量过于繁杂(如内容分析阶段的ABCD方法就是一项复杂的“机械”劳动)，尤其是在新的知识观背景下，知识管理越来越重要。因此，若能让计算机帮助教师完成一些“机械劳动”，让教师把更多的精力关注于学与教的过程和行为，具有非常重要的理论意义和现实意义。

　　“教学设计自动化”（Automated Instructional Design或Automating Instructional Design，简称AID）是指有效利用计算机技术，为教学设计人员和其他教学产品开发人员在教学设计和教学产品开发过程中提供辅助、指导、咨询、帮助或决策的过程[5]。“教学设计自动化”更为贴切的提法应该是“计算机辅助的教学设计”（Computer Aided Instructional Design，简称CAID）。

　　从1984年梅瑞尔首次提出“教学设计自动化”开始，教学设计自动化吸引了很多教育技术专家、心理学家、人工智能专家和计算机专家的参与[5]，如：Tennyson、Spector等，并取得了相当多的成果。从1984年到90年代中期，教学设计自动化发展十分迅速，并产生了大量著作和产品原型，从90年代后期开始，教学设计自动化大多以别的面貌出现，其研究也越来越深入。

　　目前教学设计自动化的研究主要集中在5个方面[5][6][7][8][9]： (1)提供集成写作工具。如WebCT、WebCL等各大网络教学支撑平台都集成了写作工具，充分利用网络的优势，简化了过程。(2)提供教学设计专家系统。例如，梅瑞尔等人研究与开发的ID Expert就是基于规则的专家系统，它可以根据教学设计人员提供的信息，提出关于课程组织、内容结构、教学策略等方面的建议。(3)提供教学设计咨询服务。专家系统开辟了教学设计的新领域，但是却抑制了教学设计开发人员创造性的发挥，咨询系统更注重发挥教学设计人员的主观能动性。Duchastel提出的教学设计咨询系统原型IDAW-Instructional Design Advanced Workbench是一个基于计算机的基础开发平台，支持不限制设计者情况下的认知任务的教学设计。(4)提供教学设计的信息管理系统。如学习研究协会（Institute for Research on Learning）开发的IDE（Instructional Design Environment）系统。(5)提供电子绩效支持系统（EPSS）。如Paquette et al (1994)在Duchastel的Workbench基础上推出的名为AGD的绩校支持系统，Designers Edge(Chapman,1995)和Instructional DesignWare等。另外，教学设计自动化技术一个最直接的应用是为教师提供教学设计模板。Web Quest就是一个很好的例子，它提供了多套方便适用的教学设计模板，教学设计人员和教师只需填入相应的内容，就可生成WebQuest教学网站，大大降低了教学设计的难度。

　　教学设计自动化的更进一步发展要求它具备更高的“自动化”，这需要积极借助自然语言理解和信息检索领域的成果。例如，我们有理由要求教学设计自动化系统能够帮助我们抽取文章中的概念以及概念之间的关系，生成一定的可视化图表，如概念图、思维导图等，并在人工校对后，生成可用的演示文稿。达成这一目标的核心技术包括信息抽取领域的实体抽取技术和关系抽取技术。

　　三、教学互动分析技术

　　教学的互动本质说认为，师生之间的互动反映了教学过程的本质。教育心理学界很早就关注到：应从师生之间的互动行为入手解析教育教学现象，探讨互动与学生发展及学习效果之间的关系。比如对课堂情境中师生互动的特点及主要影响因素进行微观研究[11]，研究的主要方法就是分析课堂情境中的师生互动行为。

　　教学互动分析技术是一种适合从微观上探索行为规律和性质，综合运用结构性观察、描述性观察、访谈、内容分析、话语分析、定量数据处理等多种方法的研究技术，通常用于互动过程规律、互动特征、教学结构的发现以及教与学现象的评估。

　　课堂师生互动行为研究以弗兰德互动分析技术(Flander’s Interaction Analysis System， FIAS)为代表[12]。该分析技术大致由三个部分构成：(1)一套描述课堂师生互动行为（仅用于言语交互，不包括非言语交互）的编码系统；(2)一套关于观察和记录编码的规定标准；(3)一个用于显示数据，进行分析，实现研究目的的矩阵表格。弗兰德编码系统把课堂上的语言交互行为分为教师语言、学生语言和沉寂或混乱(无有效语言活动)三类共10种情况。按照弗兰德分析技术的规定，在课堂观察中，每3秒钟取样一次，对每个3秒钟的课堂语言活动都按编码系统规定的意义赋予一个编码码号，作为观察记录。这样，一堂课大约记录800—1000个编码，它们表达着课堂上按时间顺序发生的一系列事件，每个事件占有一个小的时间片断，这些事件先后接续，连接成一个时间序列，表现出课堂教学的结构、教学行为模式和教师的教学风格。对记录数据的显示和分析是通过分析矩阵来实现的。从弗兰德的课堂教学互动分析技术可以看出，教学互动分析强调结构化、定量化，有利于从大量微观的信息中挖掘意义。

　　在远程教育领域，由于教学互动的媒介环境发生了根本变化，以媒体为中介的交互成为远程环境下学与教再度整合的关键，因此教学互动的问题得到了更多研究者的关注。应用互动分析的相关技术，可以深入探讨不同技术环境的交互性、不同教师的教学策略如何影响学生的互动行为、社会性互动对远程学习的影响等系列研究问题，从而为远程环境下的学习支持服务提供更多的思路和方法。

　　源于社会建构主义理论对互动的重视，计算机支持协作学习（Computer Supported Collaborative Learning，简称CSCL）强调学生与学生之间的互动，并认为互动是协同建构意义的形式，尤其注重言语所扮演的“社会情境角色”[13]。目前在CSCL领域中，互动分析技术主要集中在探讨以下四个方面的问题：（1）成员个体和小组整体的知识结构变化；(2)小组内社交关系网络（Social Network）的形成；(3)协同知识建构过程的互动结构；(4)互动过程中的情感水平和认知加工水平。这些问题的解决有助于智能交互支持系统的设计与开发，以保证高质量的意义协商、相互教导和小组协作。

　　目前教学互动分析技术主要是基于交互言语的分析，即会话分析（conversation analysis或discourse analysis）。许多与语言相关的理论成为互动分析的基础，其中尤以言语行为理论（Speech Act Theory）的作用最为显著。

　　虽然会话分析技术并不是一种新技术，但是应用现代信息技术辅助会话分析，并在以计算机为媒介的交互情境中应用会话分析，却是一类较新的研究领域。面对面的互动活动中，参与者的行为表现（包括身体姿势、语调、表情等）均可被录像保存供分析者作反复而细致的分析。以计算机为媒介的交互记录（包括文本信息、语音信息、与系统软件的交互行为序列）也可被保存。这些交互数据的分析可借助一些工具软件来实现，包括德国Altasti公司产品(支持文本、声音、视频格式的定性内容分析)、澳大利亚QSR公司产品NUD*IST、CATPAC(应用神经网络算法确定文本中词句的关联性)、Transana(方便标注视频录像信息，建立解释信息和视频信息的关联)、希腊的Agna(社交网络分析软件)等。

　　针对不同研究问题，编码后的交互信息的处理方法不一样，因此就出现了针对特定研究问题的互动分析工具。如：日本Osaka University的Akiko Inaba等人开发了专门支持CSCL中互动模式（比如认知学徒模式）辨识的分析工具；美国匹兹堡大学Amy Soller等人利用结构化的句首自动识别聊天室内的互动文本，并利用互动模型的匹配来判断互动的有效性。 

　　四、教学自动测评技术

　　计算机辅助评价(Computer- Assisted Assessment，简称CAA)是一个应用面比较普及的领域。教学自动测评是CAA的核心内容和研究前沿之一，其基本流程是：把问题和任务通过计算机终端传给学生，学生通过计算机输入设备将问题的答案输入给计算机，计算机自动或半自动判断答案并记录分数。CAA可在诊断性、形成性和总结性等三类评价中均可得到有效应用；既可以用于学生的自我评价，也可以用于教师对学生的评价[14]。CAA系统的构成主要包括三个方面：(1)题库与组卷；(2)测试环境与自动阅卷；(3)测评数据的统计分析：负责管理测评结果，按要求生成各种报表以及对题目进行分析。

　　目前，CAA应用研究主要集中在三个方面[15]：(1)客观测试：测试题的答案从预先定义好的有限个问题答案中选择或比较，计算机对考题答案的评分不需要任何的主观因素参与，客观测试主要用于评估知识覆盖型和事实记忆型为主的课程；(2)计算机自适应测试 (CAT)：指在具有一定规模的精选试题组成的题库支持下，按照一定的规则并根据被试的反应选取试题，直到满足停止条件为止；(3)基于Internet的远程考试与评价。客观测试和计算机化自适应测试的相关的理论、方法与技术已相当成熟，能比较好地解决了知识层面的评价问题。其热点及前沿课题主要有两方面：(1)主观题的测评问题及其自动化,例如，对自由文本答案的计算机测评的研究目前已经取得很大的进展；(2)技能性非客观题的测评。