本文通过典型案例法和文献计量法,分析近三年来(即从2007年初到2009年底),国外人工智能教育应用研究的最新进展。典型案例法表明,一个成效显著的语言和文化智能教学系统综合运用了自然语言处理、智能代理等人工智能技术。文献计量法结果则显示,智能代理和自然语言处理是人工智能教育应用中出现频次最多的两个关键词。殊途同归,特殊案例和普遍性的文本分析结合起来,可以发现,自然语言处理、智能代理等是近三年来人工智能教育应用国际研究中应用最多的技术,也是最为关注的问题。

适应性和个性化学习系统是近几年来教育技术研究和应用领域的热点问题之一。电子化学习不仅发生在课堂上,还发生在课堂之外的工作单位、休息场所及旅途中。在网络和泛在学习环境中,如何自动识别学习者的特性和学习风格,为之提供适当的内容、练习和指导,减轻教师和助教的工作负担,是适应化和个性化学习研究的主要问题之一。认知科学和心理学领域的最新研究成果,为这项研究奠定了理论基础和模型,泛在计算等则在网络技术的基础上,为这项研究提供了新的技术支撑。金书轲(Kinshuk)教授是目前国际上知名的年轻教育技术专家之一,他任加拿大阿萨巴斯卡大学(Athabasca University)计算机和信息系统学院院长,适应性和个性化系统工业教席教授。他是SSCI索引源期刊《教育技术与社会》(Journal of Educational Technology & Society)的创办人和主编,国际电气电子工程师协会(IEEE)学习技术专业委员会(Technical Committee on Learning Technology)创始人和主席,主持和参与了众多大规模的适应性教育环境方面的研究项目,在国际知名刊物、会议和书籍著作中发表了230多篇研究论文。他发起、组织了学习技术方面的很多国际性的学术会议和工作坊,比如IEEE高级学习技术国际会议(ICALT),无线、移动和泛在学习技术(WMUTE)等等。本刊组织国内相关领域的研究者与其对话,探讨了适应性和个性化学习系统研究的前沿问题。