【摘要】Ａｕｔｏｔｕｔｏｒ是一种基于自然语言的智能导学系统，在模拟人类教师教学基础上采用自然语言与学生对话。其使用预期－误解定制式对话，对学生的答案给予及时反馈，并根据学生对问题理解的程度随时调整对话内容，有效地引导学生构建理想答案。本文首先概述了Ａｕｔｏｔｕｔｏｒ的开发动因及自然语言导学的优势，然后介绍了其背后的理论和技术，回顾了已有应用研究，并展望了未来的预期影响。Ａｕｔｏｔｕｔｏｒ的开发以认知科学和学习科学理论为基础，充分利用最新的文本分析技术和对话技巧，使对话过程自然有效，其后期发展还纳入了学习情绪相关理论。Ａｕｔｏｔｕｔｏｒ对自然语言对话的分析主要采用正则表达式、潜在语义分析和言语行为分类器．．．