智能化远程教育自动答疑系统研究与实现

随着互联网的全球普及和远程教育的日益兴起，人们对于网络教育的需求和期望不断提高。在线答疑系统作为远程教育的关键组件，对于促进学生与教师之间的有效沟通起着至关重要的作用。在传统教学中，答疑通常是面对面进行的，而在远程教育环境中，网络的存在使得这种交流变得复杂，亟需智能化的解决方案。 华南理工大学硕士研究生石利平在其硕士学位论文中，针对自动答疑系统的研究与开发进行了深入探讨。论文首先概述了国内外远程教育答疑系统的现状，指出尽管当前的答疑手段如聊天室、论坛和电子邮件等形式已较为常见，但缺乏深度的自然语言理解和智能化支持，导致答疑效率和准确性仍有待提升。 论文提出的自动答疑模型包含两个主要部分：一是自动答疑，采用关键字匹配和基本自然语言理解技术。自动答疑通过中文分词技术解析用户提问，将其分解成可识别的问题类型和关键词，这在中文环境下的自然语言处理尤为重要。作者还引入了两阶段搜索策略，即首先通过关键词搜索快速定位可能的答案，然后根据语句相似度进一步筛选最符合的答案，以提高搜索效率和准确性。 另一部分是人工答疑，通过聊天室、论坛和邮件等形式提供更为灵活和个性化的交流。然而，论文的焦点主要集中在自动答疑上，因为它代表了未来远程教育答疑系统的发展趋势，能够更好地适应大规模、高效率的教学需求。 论文的创新之处在于将自然语言理解与信息检索技术相结合，以实现更接近人机交互的智能答疑。这不仅有助于解决远程教育中信息传递的障碍，也为其他领域的智能客服和信息检索提供了有价值的研究案例。 总结部分，石利平对本课题的研究成果进行了全面回顾，并对未来的研究方向提出了思考，包括如何进一步优化自然语言处理算法，提升系统的人性化和智能化水平，以及如何将自动答疑系统更好地融入到实际的远程教学环境中。 关键词：远程教育、自动答疑、问题关键字、自然语言理解，揭示了当前和未来该领域研究的核心关注点。该论文的发表不仅推动了远程教育技术的进步，也为其他领域的自然语言处理和在线教育提供了宝贵的经验和参考。