Tensor Flow 的分析和教育信息化现状

人工智能在教育领域的应用被赋予了极大的希望。结合上文相关 Tensor Flow 的分析和教育信息化现状，本研究认为 Tensor Flow 在教育领域可应用于教育大数据分析、学习推荐系统、教学游戏和教育机器人等方面，助力智能教学应用的设计与实现。

1  教育大数据分析

教育大数据的主要类型包括文本数据、语音数据、图像数据、视频数据、行为数据等，海量复杂的学习数据需要有效的方法进行分析以产生更好的教育价值。本研究总结了 Tensor Flow在教育大数据分析领域的主要应用，如表 2 示。

2  个性化学习推荐系统

在教育领域，个性化学习推荐是指根据学习者的具体学习情况，为学习者推荐个性化、适应性的课程和资源，它是大数据时代和信息智能时代提高学习效果的一种有效方式。在推荐系统的研究中，“宽度与深度学习”（Wide & Deep Learning）是集成于 Tensor Flow 的一种有效推荐算法，它通过将深度神经网络（用于归纳）与宽线性模型（用于记忆）联合进行训练，取得了良好的推荐效果。 

本研究设计了一种基于宽度与深度学习的通用型个性化学习推荐系统，如图 

2 所示。该系统基于学习者信息、学习资源的访问行为等数据，为学习者推荐相关的学习资源。该系统的推荐部分包括候选生成和排序两个模块：首先，由候选生成模块通过机器学习或人工定义规则等方法，生成高相关性的候选集合数据；随后，排序模块使用“宽度与深度学习”推荐算法，对候选集合数据进行排序，最终产生推荐结果。

3  教学游戏

人工智能在教学游戏中的应用主要涉及两方面：①使用人工智能操作游戏，如 Deep Mind团队所设计的系统在多个游戏中击败了世界顶级玩家，证明人工智能可通过深度学习掌握游戏技巧，并获得和人类一样的操控力，甚至在某些方面还超过了人类；②将人工智能元素融入游戏的设计与开发中，如游戏关卡设计和非玩家控制角色（Non-player Character，NPC）类游戏等。目前，引入人工智能要素的教学游戏还较少，这是未来教学游戏设计中需要重点考虑的问

题。Tensor Flow 提供的深度学习算法可应用于教学游戏，并通过恰当的模型选择与训练实现游戏中智能化要素的设计。如何在教学游戏中融入更多、更新颖的人工智能要素，是教学游戏设计人员面对的新课题，这就需要设计人员真正理解玩家和人工智能之间的关系，充分考虑游戏的需求和人工智能的应用，最终设计出优秀的教学游戏作品。

4  教育机器人

人工智能是未来发展教育机器人的关键技术，而机器人也是人工智能的终极应用目标之一。教育机器人中的感知、认知和行为控制三个部分都是在机器学习和深度学习的支持下实现的，可以完成视觉、听觉、情感、推理、操作、互动等行为。Tensor Flow 提供了构建机器人的智能平台支持，通过强大的深度学习算法，推动着开放性的教育机器人系统平台和机器人应用软件的发展。本研究对教育机器人的核心功能、行为描述、Tensor Flow 的技术支持等进行了分析，如表 3 所示。