人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用被賦予了極大的希望。結(jié)合上文相關(guān) Tensor Flow 的分析和教育信息化現(xiàn)狀，本研究認(rèn)為 Tensor Flow 在教育領(lǐng)域可應(yīng)用于教育大數(shù)據(jù)分析、學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)、教學(xué)游戲和教育機(jī)器人等方面，助力智能教學(xué)應(yīng)用的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

1 教育大數(shù)據(jù)分析

教育大數(shù)據(jù)的主要類型包括文本數(shù)據(jù)、語(yǔ)音數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)等，海量復(fù)雜的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)需要有效的方法進(jìn)行分析以產(chǎn)生更好的教育價(jià)值。本研究總結(jié)了 Tensor Flow在教育大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的主要應(yīng)用，如表 2 示。

2 個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)

在教育領(lǐng)域，個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦是指根據(jù)學(xué)習(xí)者的具體學(xué)習(xí)情況，為學(xué)習(xí)者推薦個(gè)性化、適應(yīng)性的課程和資源，它是大數(shù)據(jù)時(shí)代和信息智能時(shí)代提高學(xué)習(xí)效果的一種有效方式。在推薦系統(tǒng)的研究中，“寬度與深度學(xué)習(xí)”（Wide & Deep Learning）是集成于 Tensor Flow 的一種有效推薦算法，它通過將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（用于歸納）與寬線性模型（用于記憶）聯(lián)合進(jìn)行訓(xùn)練，取得了良好的推薦效果。

本研究設(shè)計(jì)了一種基于寬度與深度學(xué)習(xí)的通用型個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)，如圖

2 所示。該系統(tǒng)基于學(xué)習(xí)者信息、學(xué)習(xí)資源的訪問行為等數(shù)據(jù)，為學(xué)習(xí)者推薦相關(guān)的學(xué)習(xí)資源。該系統(tǒng)的推薦部分包括候選生成和排序兩個(gè)模塊：首先，由候選生成模塊通過機(jī)器學(xué)習(xí)或人工定義規(guī)則等方法，生成高相關(guān)性的候選集合數(shù)據(jù)；隨后，排序模塊使用“寬度與深度學(xué)習(xí)”推薦算法，對(duì)候選集合數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，最終產(chǎn)生推薦結(jié)果。

3 教學(xué)游戲

人工智能在教學(xué)游戲中的應(yīng)用主要涉及兩方面：①使用人工智能操作游戲，如 Deep Mind團(tuán)隊(duì)所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)在多個(gè)游戲中擊敗了世界頂級(jí)玩家，證明人工智能可通過深度學(xué)習(xí)掌握游戲技巧，并獲得和人類一樣的操控力，甚至在某些方面還超過了人類；②將人工智能元素融入游戲的設(shè)計(jì)與開發(fā)中，如游戲關(guān)卡設(shè)計(jì)和非玩家控制角色（Non-player Character，NPC）類游戲等。目前，引入人工智能要素的教學(xué)游戲還較少，這是未來教學(xué)游戲設(shè)計(jì)中需要重點(diǎn)考慮的問

題。Tensor Flow 提供的深度學(xué)習(xí)算法可應(yīng)用于教學(xué)游戲，并通過恰當(dāng)?shù)哪Ｐ瓦x擇與訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)游戲中智能化要素的設(shè)計(jì)。如何在教學(xué)游戲中融入更多、更新穎的人工智能要素，是教學(xué)游戲設(shè)計(jì)人員面對(duì)的新課題，這就需要設(shè)計(jì)人員真正理解玩家和人工智能之間的關(guān)系，充分考慮游戲的需求和人工智能的應(yīng)用，最終設(shè)計(jì)出優(yōu)秀的教學(xué)游戲作品。

4 教育機(jī)器人

人工智能是未來發(fā)展教育機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)，而機(jī)器人也是人工智能的終極應(yīng)用目標(biāo)之一。教育機(jī)器人中的感知、認(rèn)知和行為控制三個(gè)部分都是在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的支持下實(shí)現(xiàn)的，可以完成視覺、聽覺、情感、推理、操作、互動(dòng)等行為。Tensor Flow 提供了構(gòu)建機(jī)器人的智能平臺(tái)支持，通過強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)算法，推動(dòng)著開放性的教育機(jī)器人系統(tǒng)平臺(tái)和機(jī)器人應(yīng)用軟件的發(fā)展。本研究對(duì)教育機(jī)器人的核心功能、行為描述、Tensor Flow 的技術(shù)支持等進(jìn)行了分析，如表 3 所示。