构筑“人工智能+教育”的生态系统*

吴永和 刘博文 马晓玲

（1.华东师范大学 教育学部 教育信息技术学系，上海 200062；2.华东师范大学 经管学部 信息管理系，上海 200241）

构筑“人工智能+教育”的生态系统*

吴永和1刘博文1马晓玲2

（1.华东师范大学 教育学部 教育信息技术学系，上海 200062；2.华东师范大学 经管学部 信息管理系，上海 200241）

近期国内召开的人工智能教育论坛，进一步促进了“人工智能+教育”研究的深入和应用推广，同时也为人工智能（AI）向“人工智能+教育”发展提供了技术基础。AI发展过程可分别从时间和技术两个维度进行划分，其在发展过程中不断与教育结合，产生了大量的研究成果，这为“人工智能+教育”提供了理论指导。通过高频关键词云图和共词网络图分析透视了目前的研究现状，认为国内外各企业教育智能产品应用，是推进“人工智能+教育”的动力；国家颁布了一系列人工智能发展战略政策，特别强调教育应用，为“人工智能+教育”提供了政策保障。进而从孕育条件、特征、作用三方面阐述了“人工智能+教育”的内涵，从应用形态、技术架构、业态趋向等要素构建了“人工智能+教育”的生态系统，并阐述了“人工智能+教育”的人才培养体系。

人工智能；人工智能+教育；智能教育；教育人工智能；EAI；教育智能代理；教育Agent；生态系统；人才培养

一、研究的提出

人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）延伸了人类的体力和脑力。“阿尔法狗”先后战胜二位世界围棋冠军李世石、柯洁，掀起了全球性人工智能发展的新一轮热潮。2016年5月23日，国家发改委联合科技部、工信部等共同制定了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》[1]，首次明确提出到2018年基本建立人工智能产业、服务和标准化体系，实现核心技术突破，培育若干全球领先的人工智能骨干企业，形成千亿级的人工智能市场应用规模。2017年3月5日，国务院总理李克强在《政府工作报告》中提到，要加快培育壮大新兴产业，全面实施战略性新兴产业发展规划，包括人工智能产业。这是“人工智能”首次被列入《政府工作报告》。

去年10月，网易科技联合网易智能、乌镇智库发布了《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2016）》[2]综述篇，指出人工智能应用于教育领域的主要形式有：智能评测、个性化辅导、儿童陪伴等。2017年5月13日，中国科学院院士褚君浩在华东师范大学举办的“人工智能与未来教育”高峰论坛上，做了题为“智能时代：智慧的教育是什么？[3]”的报告。2017年 7月8日，国务院印发了 《新一代人工智能发展规划》[4]，为加快人工智能的创新应用，提出了“智能教育”，为“人工智能+教育”指明了发展方向。

近年来，国内一些学者纷纷展开了相关研究。如，闫志明等提出教育人工智能（EAI），界定了教育人工智能的内涵[5]；马玉慧等研究了智慧教育时代我国人工智能教育应用的发展路径[6]；刘清堂等对智能教学技术的发展与展望进行了研究[7]。可见，教育作为人工智能的主要应用领域之一，正向“人工智能+教育”的新阶段迈进。

那么，在今天这样一个人工智能快速发展的时代背景下，“人工智能+教育”的发展现况与重点如何？其生态系统如何构建？本文拟从人工智能的发展过程出发，分析“人工智能+教育”的研究现状，试从应用形态、技术架构、业态趋向三方面初步构建“人工智能+教育”的生态系统，以及对建立“人工智能+教育”人才培养体系作些探讨。

二、人工智能发展的阶段与驱动力

（一）人工智能的发展阶段

人工智能的概念自提出以来，已经过60多年的发展，积累了巨大的潜能，其发展脉络可分别从时间和技术两方面进行梳理。从发展时间的角度看，人工智能的发展可划分为七个阶段[8]：萌芽阶段、诞生阶段、黄金阶段、第一次低谷、繁荣阶段、第二次低谷、现在发展阶段。图1分别列举了人工智能、人工智能教育（AIE）在各发展阶段的重要事件。

图1 人工智能发展的七个阶段（时间维度）

从技术发展的角度看，人工智能的发展可分为：计算智能、感知智能、认知智能三个阶段[9]。其中，计算智能是人工智能的初步形态，也是其不断发展的基础；感知智能是当前国内外人工智能发展集中所处的阶段；认知智能是人工智能的高级形态，是未来人工智能发展的突破口。

表1 人工智能发展的三个阶段（技术维度）

1.计算智能阶段

计算智能是最初级的人工智能形态，它让机器和人一样能计算、存储和传递信息。计算机的资源储存和计算能力比人类强大很多，能快速存储和处理海量数据，特别是在使用大存储和超算之后，整个系统在一定程度上表现出智能的特性。计算智能使用穷举和匹配搜索等方法完成任务，例如，下棋和网页搜索，IBM深蓝国际象棋 2006年已经超过人类，Google搜索引擎可以帮助人们在“成千上万”网页中搜索相关信息。计算智能的教育应用表现为：支持快速存储与传递大量学习资源，构建智能化学生信息管理系统等。

2.感知智能阶段

感知智能阶段是目前人工智能发展的主要阶段，它使得机器和人一样能看懂、听懂与辨识，具备感知能力并与人进行交互。目前，感知智能的发展已经比较成熟，它通过数学建模和基于大数据的深度学习等方法对人类感知能力进行模拟，辅助人类完成任务。其研究涉及的领域较广，研究成果较多，主要包括语音识别、图像识别等方面，如，亚马逊智能助手“Alexa”、谷歌助理等，可以支持跨设备、跨语种的人机双向语音对话，基于语音和文字搜索，根据用户需求提供个性化服务；百度图像搜索依托图像识别技术可以支持对实物拍照进行即时搜索，很大程度上满足了用户的搜索需求。感知智能的教育应用表现为语言教学、口语测评、图像搜题等方面。

3.认知智能阶段

认知智能是人工智能的高级形态，它模拟人类的推理、联想、知识组织能力，使得机器和人一样能理解、会主动思考并采取合理行动，具备一定的概念、意识和观念。该阶段的人工智能不仅具有逻辑思维，还具有形象思维、灵感思维，能全面辅助或替代人类的一些工作。认知智能是目前人工智能领域关注的热点，在各科技企业的积极探索中也初见成果。如，科大讯飞研发的教育智能机器人“阿尔法蛋”，拥有“类人脑”，其理解能力、表达能力、智商都会随着深度自我学习而不断成长，可以初步为用户提供个性化学习、自主学习等服务。目前，认知智能与人的差距还较大，是未来人工智能发展的突破口。

（二）人工智能发展的驱动力

1.国家政策层面的驱动

国家层面的政策支持，为人工智能提供了赖以生存和发展的土壤。自2010年起，美国国防部高级研究计划局（DARPA）就长期支持人工智能在各领域的应用，还将 “大脑计划”、“先进制造”、“智慧城市”等领域作为美国国家创新战略的重要组成部分。2016年10月，美国白宫科技政策办公室（OSTP）率先发布了题为《为人工智能的未来做好准备》（Preparing for the Future of Artificial Intelligence）和《国家人工智能研发战略规划》（The National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan）两份重要报告，以期为人工智能的未来发展提供针对性的指导。这两份报告的发布，对全球人工智能发展战略影响巨大。

2009年，欧盟就开启“蓝脑计划”，又在2013年启动“人脑计划”，并在2016年公开发布了神经信息平台、大脑模拟平台、高性能计算平台、医学信息平台、神经形态计算平台、神经机器人平台等六大平台。2015年1月，日本政府联合各大企业推出了“机器人计划”，并计划在今后10年里投入1000亿日元用于人工智能的研发。

中国也颁布了与人工智能相关的一系列政策。表2为近年来中国所颁布的人工智能相关政策方面的情况。

表2 中国颁布的与人工智能相关的一系列政策

2.领域应用的驱动

国内外科技企业不断推进人工智能的领域应用，是加快人工智能发展的中坚力量。其中，一些互联网企业以其独特优势迅速抢占人工智能的发展机遇与制高点，成为人工智能领域的科技巨头。

2011年，IBM的自然语言问答系统Watson在美国“危险边缘”智力竞答游戏中，战胜两位前冠军，这意味着在一定的领域范围内，计算机问答系统可以达到甚至超过人类水平；谷歌于2015年发布开源人工智能系统TensorFlow，促进了深度学习在各行业中的应用；2016年，Facebook首席执行官马克·扎克伯格公开了人工智能聊天机器人“BOTS On Messenger”，通过与用户的对话提供相应服务；百度于2015年发布对话式人工智能系统“Duer OS”，立志于实现“人人都能拥有贴心的秘书”；2015年，腾讯发布首款智能娱乐机器人——“微宝智能球型机器人”，将游戏与智能硬件相结合，为用户提供了良好的虚拟现实游戏感知。最近，微软公司著名的人工智能“小冰”，居然还出版了诗集。

目前，人工智能发展迅速，已在智能家居、汽车、医疗、环保等多个领域“崭露头角”。新型智能家居平台依托人工智能技术，致力于“为用户带来更舒适、便捷、健康的生活”，如，海尔的U+、美的的MSmart、小米的SmartThings、苹果的HomeKit等。无人驾驶汽车是人工智能技术应用到汽车行业的智能产品代表，在保障安全的同时可以优化交通状况，如，谷歌的Google Driverless Car、百度的Apollo等。在智慧医疗方面，人工智能技术已在辅助诊断、药物研发、精准医疗等方面初见成效。

随着时间的推移、技术的进步，人工智能还在不断发展。世界各国、各企业也日益意识到人工智能所蕴含的巨大潜能，积极推进人工智能的研究与应用。与时俱进的中国迅速加入到了人工智能行列中，积极推进人工智能在社会各领域的应用研究，这一切为我国“人工智能+教育”的发展提供了良好基础。

三、“人工智能+教育”的研究现状

所谓“人工智能+教育”，是人工智能与教育的深度融合与发展。“人工智能+教育”的研究如火如荼，产生了较多的研究成果。目前，主要应用形式为人工智能教育，通过将人工智能应用于教育领域，以提升教育的质量。即“人工智能+教育”，可以实现大规模的定制化教育内容及精准服务，帮助老师批改作业、与学生交流、促进个性化学习等。

“人工智能+教育”的研究现状如何？本文以人工智能教育的相关学术成果为研究对象，通过对其进行关键字词的云图分析和共词网络图分析，以透视“人工智能+教育”的研究现状。我们以“中国知网”为分析数据库，以“人工智能教育”为主题进行全数据库检索，截止到2017年5月30日，共检索到相关文献469篇，其中2000年以前共55篇，2000年以后（含2000年）共414篇。最终选取2000年以后的文献作为研究对象，其中去除报纸以及相关性较低的文献后，共有91篇文献供本文研究。

（一）关键字词的云图分析

1.高频关键词的确定

使用SATI 3.0（Statistical Analysis Tool for Informetrics，文献题录信息统计分析工具）统计分析高频关键词。我们选取了频次由高到低排列的前50个关键词，用以生成“人工智能教育”高频关键词（具体见表3）。

表3 人工智能教育的高频关键词

2.生成关键词云图

将“人工智能教育”高频关键词和相应频次导入在线云图生成工具WordArt（https://wordart.com/）中，通过相关设置即可生成“人工智能教育”高频关键词云图，如图2所示。

图2 “人工智能教育”高频关键词云图

3.云图的初步分析

（1）“人工智能+教育”的应用形式。人工智能与教育的结合充满着无数可能，“专家系统”是目前“人工智能+教育”的主要应用形式。随着技术的发展，人工智能也越来越多地应用到了网络教育、远程教育当中。知识库和学生模型是“人工智能+教育”的重要组成部分，在此基础上，智能教学系统（ITS）、智能决策支持系统、智能计算机辅助教学（CAI）系统也发展迅速。此外，“人工智能+教育”也开始逐渐面向“互联网+”教育、科学技术教育、STEAM教育、情感教育等教育新方向。

（2）“人工智能+教育”的关键技术。信息技术、教育技术、人工智能技术是实现“人工智能+教育”的三大技术基石。其中，相关的信息技术、人工智能技术有：机器学习、深度学习、自然语言处理、人工智能算法、神经网络、推理机、学习计算、图像识别等技术，相关的教育技术有：教学设计、课程建设、教学方法等内容。

（3）“人工智能+教育”的教育目标。教育是一项复杂的事业，传统的教育教学中教师和学生的重复劳动量大，人力资源浪费严重。“人工智能+教育”可以有效地弥补传统教育的缺陷，着重于培养学生能力，提升学生信息素养，满足学生个性化学习的需求，实现智慧教育的目标。

（二）关键词共词网络图的分析

1.共词网络图生成

使用SATI 3.0生成“人工智能教育”高频关键词共词矩阵，然后将共词矩阵导入社会网络分析软件UCINET中，通过相关操作生成“人工智能教育”高频关键词共词网络图，如图3所示。

2.共词网络图分析

（1）“人工智能+教育”目前的研究热点。人工智能位于共词网络图的中心位置，与大部分关键词都关系紧密。此外，教育技术、专家系统与其他关键词的联系也比较紧密。这说明人工智能、教育技术、专家系统与其他关键词在同一篇文献中共同出现的次数最多，是研究者关注的重点，代表着目前“人工智能+教育”的研究热点，并且其他相关研究也围绕着这些关键词开展。

图3 “人工智能教育”高频关键词共词网络图

（2）“人工智能+教育”未来的研究趋势。人工智能教学、科学技术教育、STEAM教育、人类智能等关键词位于共词网络图的边缘位置，关键词之间比较稀疏，与其他关键词联系较少。这说明目前研究者对与这些关键词的关注程度相比位于中心位置的关注程度要低。但这并不代表这些内容不够重要，只是目前对这些内容的研究相对较少，反而从某种程度上来看，这些内容可能将会成为“人工智能+教育”的未来研究方向和趋势。

（3）“人工智能+教育”的过渡与桥梁。位于共词网络图中间位置的内容，是联系网络边缘与中心的桥梁。学生模型、自然语言处理、机器学习、“互联网+教育”、智能教学系统（ITS）等关键词，位于共词网络图中心与边缘的中间位置，是目前“人工智能+教育”比较关注的研究内容，这些内容是人工智能面向教育应用的过渡区域，也是联系人工智能与教育的桥梁。

四、“人工智能+教育”的内涵

学者闫志明等从学科发展角度，首次给出了教育人工智能（EAI）的内涵：人工智能与学习科学相结合而形成的一个新领域，教学模型、领域知识模型和学习者模型是其核心[10]。我们在这一内涵论述的基础上，将从孕育条件、主要特征和作用三方面，进一步构筑与丰富“人工智能+教育”的内涵。

（一）“人工智能+教育”的孕育条件

1.技术基础

如前述，从技术方面看，人工智能的发展经历了计算智能、感知智能、认知智能三个阶段，由“能存会算”到“能听会说、能看会认”再到“能理解、会思考”，由简单的“机械智能”不断朝着复杂的“人类智能”方向发展。缘于受教育对象——人的高度复杂与多样，教育又是一项需要极大的人类智能来从事或处理的高复杂行业，越来越“智能”的人工智能技术，为实现“人工智能+教育”提供了坚实的技术基础。目前，“人工智能+教育”的应用也越来越多，越来越智能或聪明，比如，基于语音识别技术的口语智能评测、内容与学习方式的智能化精准分析等。

2.理论指导

我们通过上述高频关键词云图、共词网络图，对“人工智能+教育”进行研究现状分析可知，目前，我国“人工智能+教育”相关研究较多，研究覆盖面较广，涉及到“人工智能+教育”的应用形式、关键技术、教育目标等各个方面，其研究热点、未来的研究趋势也日益清晰可见。所有这些学术研究成果，为“人工智能+教育”的发展与应用，提供了良好的理论指导与基础。

3.应用推进

国内外一些著名科技公司、企业竞相开发、推广和应用教育智能产品，也是推进“人工智能+教育”的动力。国内企业尤其关注“人工智能+教育”产品的开发，已经依托人工智能技术研制和开发了各类教育智能产品。主要有科大讯飞的畅言智慧校园、上海易教的智慧课堂系统、浙大万鹏的智慧云课堂等，初步构建了智慧校园、智慧课堂、智慧学习、智慧考试一体化的教育智能产品体系。

4.政策保障

国家宏观层面的战略政策是落实“人工智能+教育”的重要保障。创新人才培养是当前世界各国摆在优先位置的战略计划，人才的培养离不开教育，只有创新教育才有可能培养出创新性人才。我国近几年越来越关注人工智能在教育领域的应用，颁布了一系列相关政策。比如，国家最近颁布的《新一代人工智能发展规划》指出，要“建立在线智能教育平台，完善人工智能教育体系”，这就为我国 “人工智能+教育”的发展莫定了基础。

（二）“人工智能+教育”的主要特征

学界一般认为，“互联网+”具有跨界融合、创新驱动、重塑结构、尊重人性、开放生态和连接一切等特征[11]。陈丽教授指出，“互联网+教育”的本质特征在于秉承开放教育的理念，面向知识经济时代教育的新需求，价值取向在于推动传统学校教育制度的变革[12]；秦虹、张武升提出，“互联网+教育”具有跨界连接、创新驱动、优化关系、扩大开放和更具生态性等五个本质特点[13]；李子运从教师发展的角度，提出“互联网+教育”具有六大特征：高密度互通性、高效率生成性、大规模涉猎性、大数据感知性、新事物熟悉性、新领域淡然性[14]；项贤明在“人工智能与未来教育”高峰论坛上指出，未来智能时代的教育是一种“人性为王”的教育，德行和情感等人性特有的东西应当受到极大的重视[15]。

我们认为，“人工智能+教育”在于依托人工智能技术，是基于“互联网+教育”的深化，其特征主要体现在如下六个方面。

1.创新驱动

马化腾在《关键：智力资本与企业战略重构》一书中，把关键驱动要素分为三大类：资源、客户、创新。延伸至教育领域，这三大类关键驱动要素即为：教育资源、教育用户、教育创新。目前，我国教育仍以教育资源驱动为主，教育用户驱动为辅，教育创新驱动不足。“人工智能+教育”则带来了一股改变这种教育现状的强大力量，它通过人工智能技术在教育应用上的创新，如，基于语音识别技术的语音教学、基于图像识别技术的智能评卷等，推动教育自身的不断变革与创新。

2.重塑结构

“人工智能+教育”变革了教育资源的结构。在教育资源数字化的基础上，“人工智能+教育”更强调资源的多样性和非结构化，并赋予资源新的语义，能随时为学生提供个性化的、学得舒服的学习资源；同时，“人工智能+教育”变革了师生关系结构，它使得教师从繁冗重复的机械性工作中解放出来，成为学生的教练或师傅，能有精力更加关注到学生的高阶思维、创新能力的培养。因为，人工智能技术能够感知学生的不同喜好与需求等特征，依据学生特征提供自适应的学习服务，学生由知识消费者转变为知识创造者。人工智能技术正构建一个以学习者为中心的新型学习环境，以培养创新性人才为导向，最终重塑教育内外部结构，使其从传统教育模式发展为现代教育模式，满足知识经济时代的发展需求。

3.开放生态

在“大众创新、万众创新”时代，教育作为创新人才培养的重要领域更加不能 “故步自封”。“人工智能+教育”是教育领域走出“界限”的重要一步，它以人工智能技术为基础，利用技术的优势来拓展教育边界，向先进领域开放。同时，在人工智能技术的支持下，社会各企业研发产生的各类教育智能产品，会不断与教育各要素发生“化学反应”，形成双向互补与多赢格局。“人工智能+教育”会促使教育不再局限于校园，而开始面向社会各系统。将学校、社会、企业有机连为一体，最终构建起互联网时代新型教育生态环境，成为教育向外开放的接口。

4.尊重个性

“人工智能+教育”提供的教育服务充分尊重师生人性，能依据教师、学生的特征和需求，提供精细、富有实效的个性化教育服务。比如，人工智能技术能够根据学习者的学习特征（认知水平、学习风格、兴趣爱好、学习目标等），如同“订餐式”一样，为每一个学习者提供不同的个性化学习服务。当学习者的学习特征不明确或效果不明显时，人工智能技术还可以通过智能算法或数据分析，基于各类知识库进行推理，即时反馈，从而不断矫正服务不足，提高个性化服务水平。这，也同样适用于教师。

5.服务智能

“人工智能+教育”所提供的教育服务是动态的、智能的，它能够理解周围的教学环境，随着教学环境的变化而做出适时、恰当的反应。人工智能所感知的教学环境，是传统教学物理环境和教学人文环境的总和，其中，教学物理环境包括教学地点、教学时间、教学设备等因素，教学人文环境包括学习者、教师、文化背景等因素。根据不同的教育场景、不同的参与教育的角色、不同的文化背景等因素，人工智能技术提供着动态的智能化教学服务。即它所提供的教育服务是智能的，是尊重人性的，能依据用户的特征和不同需求，能够“聪明的”动态化调节。而且这种智能化服务，会随着人工智能技术的不断提升，呈现出更好的服务水准。

6.自治演进

“人工智能+教育”系统是一个独立、自治的系统，它可以不受环境和用户干预而自主运作，能自主控制自己的行为和内部状态。例如，学生考试完成后，人工智能系统依据评分规则在后台自主评测学生试卷，而不受教师、学生行为的影响。人工智能技术能够依据以往经验调整自身行为，进行基于深度学习的自主学习，不断完善自身功能，系统不断地演进。例如，现在一些人工智能系统可以根据以往不同的教学效果，不断改进教学策略，生成新的教学方法，完善教学策略库的建设，通过“人机协作”，提升教师的教学效果。

（三）“人工智能+教育”的作用

早在2005年，联合国教科文组织 （UNESCOAPEID）将教育信息化的发展阶段 （技术在教育应用）分为兴起、应用、融合和革新四个阶段。按照这一划分标准，在“互联网+教育”推进教育信息化的基础上，“人工智能+教育”正处在教育信息化发展的融合与革新阶段。

我国《教育信息化“十三五”规划》指出，要坚持“融合创新”的工作原则，提升信息化服务教育教学与管理的能力。我们认为，当前的“人工智能+教育”正是提升教育信息化效能的着力点。换言之，“人工智能+教育”视域下的智能教育，是教育信息化的深度融合和创新发展的突破口，起到优化教育信息化流程、促进教育变革，特别是起着有效推进教育发展创新的作用，是教育信息化与教育教学深度融合的胶合剂，成为教育发展、创新的技术动力。

具体来说，“人工智能+教育”能够提高教学效率和效能，为学生更好增知增智、为教师更好教学提供服务：从知识层面看，“人工智能+教育”能够促进知识生成、传播、更新、管理，解决知识老化的问题；从学习者层面看，“人工智能+教育”能够自动感知学生的学习情况，并进行主动调控，使得学习者从知识消费者转变为知识创造者，培养学生的创新性素养；从教育者层面看，它促进教师重新思考教育者的角色，从教书匠向教练员角色转换，让教学活动以学生体验与动态交互为主。同时，把教师从繁杂琐碎和重复性劳动中解放出来，今后，批改作业、阅卷等工作，可由人工智能来协助解决。

更为重要的是，“人工智能+教育”能够重新设计、呈现全新的学习空间与环境，改变师生传统的交互方式与学习评价方式。借助于物联网、云计算、大数据、VR/AR等技术，不断推进着两个“深度学习”（通过机器的深度学习并促进学生的深度学习）的良性互动，通过将在线学习平台、学习测量、泛在学习与人工智能技术相结合，让学习者获得更多的、更有效的学习体验与成果，获得问题解决的实用知识与技能，从而构建起一个新型的智能化教育生态。

五、“人工智能+教育”的生态系统

国家颁布的《新一代人工智能发展规划》提出了“智能教育”，这是目前“人工智能+教育”的一种融合形态。该规划指出，要利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系，提供精准推送的教育服务，实现日常教育和终身教育定制化[16]。

我们认为，新型的教育体系要以“人工智能服务教育”的理念为指导，利用高速发展中的移动互联技术等，旨在打造“人人皆学、处处能学、时时可学”的智能化教育环境，促进学习方式变革和教育模式的创新，为学生、教师和各级教育管理者提供适合、精准、便捷、人性化的优质服务，最终形成“人工智能+教育”的生态系统。基于这样的认识，我们初步构建了“人工智能+教育”的生态系统（如图4）。

图4 “人工智能+教育”生态系统的核心要素及关系

这一生态系统由应用、技术、业态三个环节构成，分别对应应用形态、技术架构、业态趋向三个核心要素，三个要素相互联系、相互作用，使整个生态系统不断进行良性循环、自治式演进发展。其中，应用形态以技术架构为支撑，同时又对技术架构的构建起决定作用；技术架构指导业态趋向，同时又依据业态趋向进行自我优化；业态趋向通过应用形态的推进而不断发展，同时又为应用形态的实施提供保障。应用形态、技术架构、业态趋向三个环节相互促进，最终形成“人工智能+教育”的生态系统。

（一）“人工智能+教育”的四种应用形态

《新一代人工智能发展规划》分别从宏观环境建设和微观应用形态两个层面，全面推进“智能教育”的实施。宏观环境建设层面指出要“构建新型教育体系，建立以学习者为中心的教育环境”；微观应用形态层面要 “开展智能校园建设，开发立体综合教学场、基于大数据智能的在线学习教育平台，开发智能教育助理”。我们认为，智能校园、立体化综合教学场、基于大数据智能的在线学习教育平台、智能教育助理是“人工智能+教育”的四种应用形态。

1.智能校园

智能校园是数字校园的进一步发展，也是建设智慧校园的物质基础。智能校园是以校园为平台，兼备建筑设备、网络通信、信息家电和设备自动，集系统、结构、服务管理为一体的高效、舒适、安全、便利、环保的校园环境[17]。智能校园以资源数字化、信息流转网络化为基础，以电子校务应用、应用集成化为依托，以数据仓库、数据挖掘技术等人工智能技术为手段，实现学生学习、教师教学、管理者决策的智能化、科学化，这也是“人工智能+教育”典型应用形态。智能校园旨在推进教育教学现代化，科研活动信息化，资源共享化，管理科学化，决策智能化，以建立数字化、人性化、聪明化的校园社区服务体系。

2.立体化综合教学场

立体化综合教学场是线上线下一体化的辅助教师教学、支持学生个性化学习的场所，如，智慧教室、数字化实验室、综合创新实验室等，它是“人工智能+教育”的重要应用形态。立体化综合教学场以学科交叉与融合作为课程体系，以“多元立体化教学模式”为运行机制[18]，以资源整合多元化、课程讲授多样化、学习支持立体化为手段，支持学生的学习主动化和个性化。它通过人工智能技术辅助教师教学，能针对不同学生的特点，设计相应的课程和教学活动，为学生提供智能化的学习服务。同时，依托人工智能技术，立体化综合教学场能够全面了解每个学生的特征，为学生提供启发式教学，促进学生自主学习，不断提高学习能力、实践能力和创新能力。

3.基于大数据智能的在线学习教育平台

基于大数据智能的在线学习教育平台，是“人工智能+教育”的主流应用形态。在以云计算为基础的新一代互联网环境中，教育全过程的信息化产生了海量的教育数据，其量大、多样，来源于真实的教育场景，具有巨大的教育价值。随着大数据的崛起和数据密集科学的发展，学习分析学和教育数据挖掘成为大数据在教育领域中的具体应用[19]。基于大数据智能的在线学习教育平台，融合学习分析和教育数据挖掘，能测量、收集学习者以及他们的学习环境数据，利用统计、机器学习、学习分析和数据挖掘等技术来分析教和学过程中产生的数据，理解和优化学习以及学习情境。基于大数据智能的在线学习教育平台，通过教育数据的挖掘与智能化分析、实时跟踪与反馈的智能测评、学习分析与学习者数字画像，为学习者提供个性化自适应学习服务。总之，基于大数据智能的在线学习教育平台，基于 “以学习者为中心”的教育理念，以教育大数据驱动教学，是教育大数据的“智能”体现。

4.智能教育助理

智能教育助理通过轻量级的教育应用，能够辅助教师教学、学生学习、管理者管理，为用户提供便捷的智能化教育服务，其核心驱动力便是人工智能。目前，智能教育助理产品有辅助个性化教与学的智能导师、教育机器人、学习伙伴等。另外，教育智能代理也是智能教育助理的一种技术形态。当前，智能教育助理因其便捷性已获得不少教育用户的青睐，但其教育应用的“智能性”水平还有待提高，是“人工智能+教育”的一大前景应用形态。

（二）“人工智能+教育”的技术架构

闫志明等学者指出，影响教育人工智能（EAI）发展的关键技术有：知识表示方法、机器学习与深度学习、自然语言处理、智能代理、情感计算，可用于智能专家系统、智能导师、教育机器人、学习伙伴等教育应用[20]；刘清堂等指出，智能感知技术、学习分析技术、情感计算技术这三类智能技术，有潜力成为未来智慧教育的驱动性力量，可在智慧学习环境、自适应学习、数字教师等方面应用[21]。

我们认为，“人工智能+教育”的应用形态应是多种多样的。怎样保证这些应用形态的智能性和互通性，以推动人工智能在教学、管理、资源建设等全流程有效应用，建立智能、快速、全面的教育分析系统成为关键。这里，我们试通过构建“人工智能+教育”的通用技术框架，以确保不同应用形态的系统拥有一定程度的“智能”，以及有效实现它们之间的互联互通。

1.“人工智能+教育”的通用技术框架

人工智能的实现依赖三个核心要素：数据、算法、服务，其中数据是基础，算法是核心，服务是目的。“人工智能+教育”通用技术框架旨在为各种“人工智能+教育”的技术形态提供宏观的构建方法，为其达到一定程度的“智能”和“互通”提供保障。通用技术框架一般采用三层模式：“数据层”、“算法层”、“服务层”来构建。

（1）数据层。数据层位于“人工智能+教育”通用技术框架的最底层，主要负责采集、清洗、整理、存储各类教育数据，它作为教育数据的输入端口，是各类“人工智能+教育”技术形态实现的基础。数据是数据层的“生命源泉”，通常来源于线上或线下各类教育场景，以及各参与教育过程的角色（如，学生、教师、管理员）中。数据层采集的初始教育数据往往都是异构的，需要对其进行集成处理。

（2）算法层。算法层位于“人工智能+教育”通用技术框架的中间层，是各类“人工智能+教育”技术形态实现的核心。算法层主要由各种融合了教育业务的人工智能算法组成，按照系统的方法，对数据层的各类教育数据进行各种计算、分析，实现数据的智能化处理，解决用户的问题，这个过程一般是自动执行。

（3）服务层。服务层位于“人工智能+教育”通用技术框架的最顶层，是各类“人工智能+教育”技术形态实现的最终功能体现。它作为输出端口，接收来自算法层的数据处理结果，提供给用户所需的教育服务。服务层支持面向不同教育场景、不同教育角色，提供不同的教育服务。

目前，“人工智能+教育”的技术形态表现为两个方面：一方面，按照现在主流的技术功能模式发展，如，智慧校园、立体综合教学场所、智慧课堂、基于大数据智能的在线学习教育平台、智能实验室、智慧考场、智慧学习环境等，将智能算法融入其中；另一方面，开始向智能教育助理发展，而教育智能代理（A-gent）是智能教育助理的主要应用形式之一。

为了解教育智能代理的发展现状，我们曾在“中国知网”上以“教育智能代理”为主题进行全数据库的检索，截止到2017年8月10日，仅检索到所有文献共55篇，可见，目前教育智能代理相关研究较少。为此，本文特以“教育智能代理”为例，依据“人工智能+教育”的通用技术框架，构建其智能体结构。

2.教育智能体结构

智能代理又称为智能体，它可以根据用户定义的准则，主动地通过智能化代理服务器为用户搜集最感兴趣的信息，然后利用代理通信协议把加工过的信息按时推送给用户，并能推测出用户的意图，自主制订、调整和执行工作计划[22]。智能代理技术具有强大的用户个性化支持功能，应用于各种教育领域。即教育智能代理，能为参与教育的用户提供各类个性化的教育服务。

（1）教育智能代理的分类。教育智能代理可从教育对象、教育过程两个角度进行分类。从面向教育对象角度看，教育智能代理可分为：面向学生学习智能代理、面向教师教学智能代理、面向资源服务智能代理、面向教育管理者智能代理、面向家庭智能代理、面向整个教育的智能代理等（具体见表4）。

表4 面向教育对象的教育智能代理

从面向教育过程角度看，不同的对象参与不同的过程，教师参与备课、授课、答疑评测等过程，学生参与学习、协同、作业、考试等过程，管理者参与教务管理和一般事务性管理过程，家庭参与学校教学配合性活动（见表5）。

表5 面向教育过程的教育智能代理

（2）教育代理的智能体层次结构。教育代理的智能体采用“数据层+算法层+服务层”三层体系结构。其中，底层的数据层为教育代理提供教育大数据和一般数据，其数据来源包括本地数据库和远程共享数据库，具体包括教学策略、学习资源、学习行为等数据；中间的算法层是教育代理的智能核心，包含与教育智能体实践有关的算法，如，主观贝叶斯方法可用于学习风格动态更新，协同过滤算法可用于学习同伴推荐；高层的服务层是教育代理的智能体现，为参与教育的对象提供相关的服务，如，面向教师提供备课服务，面向学生提供学习服务，面向管理者提供教学管理服务，具体如图5所示。

图5 教育代理的智能体层次架构

（三）“人工智能+教育”的业态趋向

我们认为，建立以学习者为中心的教育环境，提供精准推送的教育服务，实现日常教育和终身教育定制化，需要学校、企业、政府之间通力合作。学校为“人工智能+教育”的实现提供优秀的学习资源、先进的教学理论、一线的学习数据等资源，为“人工智能+教育”的实现提供正确的教育理论指导；同时，也是“人工智能+教育”的重要实践场所，是“人工智能+教育”的一大主要用户。企业依托先进人工智能技术在教育行业发力，面向社会提供多样化的个性化教育产品和服务，打开学校教育的大门，促进教育逐渐面向社会和市场。政府是“人工智能+教育”发展的风向标，为“人工智能+教育”的可持续发展制定指导性政策与标准，为企业研发“人工智能+教育”产品提供科学的导向与服务。

目前，在学校、企业、政府共同推进“人工智能+教育”的过程中，出现了多种新型教育业态，总体朝着第三方教育服务、教育众智众筹众创、标准建设的支撑、教育产业链的形成等方面发展。

1.第三方教育服务

我国《教育信息化“十三五”规划》指出，要全面开展面向区域教育信息化的督导评估和第三方评测，以及各地要切实落实国家关于生均公用经费可用于购买信息化资源和服务的政策。可见，第三方教育服务已纳入国家教育政策层面。第三方教育服务，主要负责将用户的需求与企业的产品对接起来，第三方评测是第三方教育服务的功能之一，并且随着“人工智能+教育”的发展，第三方教育服务越来越趋向专业化，其功能也在不断完善。

在“人工智能+教育”模式下，企业凭借其人工智能技术优势，将主要精力用于研发教育智能产品，最大可能地向用户提供他们所需的教育产品和服务。用户更多的是想获得最便捷或最有效的教育智能服务，而不是繁琐的操作。

对于用户而言，第三方教育服务主要为用户在使用企业教育产品过程中提供服务支持，解决用户的使用问题，使用户可以专注于自身的发展，同时还可提供智能考试、学分认证、教育评价等服务。

对于企业而言，第三方教育服务主要收集用户的使用数据，根据用户反馈为企业教育智能产品的研发提供专业性建议，提升企业产品的用户欢迎度。

第三方教育服务既可以使得教育智能产品研发企业更加专注于自身的核心业务，又能针对用户提供精细化、人性化的教育支持服务。随着人工智能教育市场的发展，将成为“人工智能+教育”的一大新型业态。

2.教育的众智众筹众创

2015年9月16日，国务院总理李克强主持召开国务院常务会议，会议认为，推动大众创业、万众创新，需要打造支撑平台。要利用“互联网+”，积极发展众创、众包、众扶、众筹等新模式，促进生产与需求对接，有效汇聚资源推进分享经济成长，形成创新驱动发展新格局[23]。

“人工智能+教育”以“互联网+教育”为基础，是“互联网+教育”的进一步发展，在开放教育生态的基础上，它更强调个性化教育服务。“互联网+教育”极大地增加了教育用户的类型和数量，这无疑给个性化教育服务带来了压力。“人工智能+教育”一方面采用先进的人工智能技术为广大用户提供个性化教育服务，另一方面通过“众智”机制，集大众智慧，优化其服务。它通过发展教育众创空间和平台，提供开放共享教育服务，聚集各类人工智能、教育等行业人才，支持用户直接参与教育创新，实现群体智能，以“众智”促进“人工智能+教育”的创新。

教育众筹也是“人工智能+教育”的一大新型业态，它以实现“人工智能+教育”为出发点，注重创意，依靠大众力量，集线上、线下的资源优势，让更多热爱教育的人学有所用。众筹将使这些“人工智能+教育”的创意更加完善，使足够多的支持者与支持资金来验证它的价值[24]，推进“人工智能+教育”的发展。

3.标准建设的支撑

随着学校、企业、政府的推动，国内外已涌现不少“人工智能+教育”的优秀成果，这些成果反过来进一步促进了“人工智能+教育”的快速发展，也催生了制定“人工智能+教育”相关标准的需求，以统一规范“人工智能+教育”的产品，保证其通用性，引导其科学发展。

在最近第37届 “ISO/IEC JTC1 SC36教育信息化国际标准会议”中，专家提出了人工智能教育应用的提案，制定“人工智能+教育”相关标准成为了国际共识。为了保证“人工智能+教育”的良性发展，目前，国内已在酝酿成立“人工智能+教育”相关标准研制队伍，主要负责规划和研制“人工智能+教育”相关标准，特别是基于团体的标准。另外，教育信息化技术标准委员会也已开始着手研制“智慧校园”、“智慧教室”等国家标准，这些标准的研制，将为“人工智能+教育”相关标准提供可依据的指导。

4.教育产业链的形成

目前，互联网教育行业“棋盘格局”初现，棋盘横向是大而全的教育平台格局，如，百度教育、腾讯教育、网易教育等；棋盘纵向是精而深的垂直教育格局，如，沪江网校、极客学院、鲨鱼公园等；棋盘散点是小而美的教育驻点格局，如，猿题库、乐学高考、超级课程表等[25]。“人工智能+教育”加速了“棋盘格局”的重组或优化。

基于互联网教育的“人工智能+教育”产业链，主要有教育资源与内容提供商、技术开发商、平台运营商。教育资源、内容是“人工智能+教育”的物质基础，教育资源、内容提供商包括教育培训机构、音像图书出版社、学校、在线学习平台等，主要负责提供各类专业教育资源和内容。人工智能技术是“人工智能+教育”的技术基础，技术开发商主要负责利用人工智能技术优势来辅助教育，研发个性化智能教育产品或服务。平台运营商主要以提供第三方教育服务的形式运营，负责推广、应用个性化智能教育产品或服务，通过使用窗口为用户提供教育支持服务。

随着“人工智能+教育”的不断推进，其产业链逐渐呈现出融合之势，出现了一批集教育资源与内容提供、技术开发、平台运营为一体的教育应用综合企业，如，科大讯飞、全通科技等。它们与学校、出版社等合作，自主开发教学资源，利用自身技术优势搭建教育服务平台，为用户提供智能教育产品的使用窗口。通过资源、技术、平台的集成，促进“人工智能+教育”产业链的发展和优化。

六、“人工智能+教育”的人才培养体系[26]

在“人工智能+教育”的环境下，如何保障人工智能人才的体系化培养，成为一个现实的课题。《新一代人工智能发展规划》[26]从广泛开展人工智能科普活动、人才培养及建设人工智能学科、人工智能高端人才队伍建设、大力加强人工智能劳动力培训、建立重大科技创新基地和推进智能教育等六个方面，具体规划了人工智能的人才培养体系，如图6所示。

图6 “人工智能+教育”的人才培养体系

（一）开展基础教育人工智能科普活动

基础教育正为“人工智能+教育”提供科普环境。中小学生是国家发展的未来，向他们普及人工智能方面的科普知识尤为重要。在中小学阶段可以开设人工智能相关课程，如，信息技术课程，以及拓展性或研究性学习课程。这些课程可以充分融合人工智能技术，提升中小学生对人工智能的认识。与此同时，中小学也要积极开展相关的教育创新活动，如，创客教育、STEAM教育、教育机器人等，鼓励学生亲自参与到与人工智能相关知识的学习和活动中。另外，中小学应开展形式多样的人工智能科普活动，如，开展编程机器人竞赛，寓教于乐，逐步推广编程教育。有条件的中小学应加强人工智能科普基础设施建设，向本校学生及周边学校开放。最近，教育部已经要求在中小学落实人工智能、计算机编程等相关课程内容，便是一个很好的契机。

（二）建设高等教育人工智能学科及培养框架

高等教育为“人工智能+教育”提供坚实学科基础和人才基地。高校是“人工智能+教育”的主要实践场，应不断完善人工智能学科布局，开设人工智能相关专业，系统架构人工智能的相关学科课程，通过人工智能理论研究的深入，不断推进人工智能教育实践。高校是培养各类创新人才的基地，可成立部分人工智能教育试点院校，在试点院校建立人工智能相关学院，并增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生计划数，逐步健全人工智能人才培养机制。要拓展高校的人工智能教育应用，如，人工智能与数学、物理学、社会学等学科的交叉融合，不断推动“人工智能+教育”的创新，形成“人工智能+X”的复合专业培养新模式。另外，高校也可与科研院所、企业等机构合作开展人工智能学科建设，实现“人工智能+教育”的产、学、研一体化。

（三）打造人工智能的高端人才队伍

高端人才是人工智能的领头羊，人工智能高端人才队伍是推进 “人工智能+教育”发展的雄厚后备力量。为“人工智能+教育”打造高水平人工智能创新人才和团队，需要坚持培养与引进相结合。一方面，要坚持人工智能领军人才培养、人工智能专业技术人才培养、人工智能复合型人才培养的立体化人才培养模式，全面打破单一化、笼统化的高端人才培养壁垒。另一方面，要大力引进各类高端人工智能人才，通过重大研发任务和基地平台建设，吸引国际顶尖科学家和高水平创新团队。针对高端人才实施特殊政策，提升人才引进率。通过高端人才培养与引进相结合的机制，不断完善人工智能教育体系，加快人工智能顶尖人才队伍的建设，形成我国人工智能的人才高地。

（四）加强人工智能的劳动力培训

劳动力培训为“人工智能+教育”提供大量的产业工人。人工智能正带来了新一轮产业变革，急需一批能适应新的就业结构、就业方式的新型劳动力，这些新型劳动力掌握一定的人工智能技能，能胜任人工智能带来的新型职业，满足新型工作岗位的技能需求。人工智能的劳动力培训，需要学校、社会、企业等多方面配合。高等院校、职业学校、社会化培训机构等要积极开展人工智能技能培训，提升人工智能劳动力的专业技能；社会要完善终身学习和就业培训体系的建设，不断为人工智能发展带来的高技能就业岗位输送高质量劳动力；企业要不断加强职工再就业培训和指导，为从事简单重复性工作的劳动力和因人工智能失业的人员提供转岗机会。

（五）培育重大的科技创新基地

科技创新基地可为“人工智能+教育”提供理论基础和技术支撑。科技创新基地的培育，能够培养与吸引人工智能高端人才队伍，促进高端人才间的协同互动，促进人工智能持续性发展。另外，科技创新基地能够作为人工智能的科普基础设施，面向公众开放部分研发、生产等设施设备。同时，引导人工智能科技创新基地与人工智能相关的国家重点实验室、国家工程实验室、国家工程中心等基地进行对接，强强联合，优势互补，共同推进新一代人工智能前沿领域的研究，以取得人工智能基础前沿理论和关键技术上的重大突破。

（六）不断推进智能教育

所谓智能教育是以人工智能技术为实现基础，以智能校园、立体综合教学场、基于大数据智能的在线学习教育平台、智能教育助理等“人工智能+教育”应用形态为支撑，以加快推动人才培养模式、教学方法改革，推动人工智能在教学、管理、资源建设等全流程应用，建立智能、快速、全面的教育分析系统为手段，建立以学习者为中心的教育环境，提供精准推送的教育服务，实现日常教育和终身教育定制化，最终构建起包含智能学习、交互式学习的一种新型教育体系。智能教育可为“人工智能+教育”人才培养体系的建设提供有力保障，所以，积极推进智能教育，在持续推进的过程中可以不断深化 “人工智能+教育”人才的培养和环境建设。

七、结语

人类正面临一个技术日益增强的时代，科技、自然和人正在加速有效融合，人工智能延伸了人类的体力和脑力。那么，“人工智能+教育”能否延伸人类教育的“育力”，增强学生的“学力”、教师的“教力”、校长的领导力？这一切还取决于我们的不懈努力。哲学家海德格尔曾勾勒过现代世界图像，那么，“人工智能+教育”将勾勒出怎样的世界教育图像？在“教育2030规划”蓝图，甚至在“2050教育愿景”之中，能否实现未来智能教育的愿景？

总之，人工智能正在深刻影响我们身边的一切，《未来简史》的作者尤瓦尔·赫拉利再三提醒人们：未来已来，未来超越想象！因此，我们期待“人工智能+教育”下的智能教育能够超越想象，能有效地推进信息技术与教育教学的深度融合与机制创新，能够给我们带来惊喜的教育变革。

[1]发改高技.“互联网+”人工智能三年行动实施方案[DB/OL].[2017-08-24].http://www.ndrc.gov.cn/zcfb/zcfbtz/201605/t20160523_804293. html.

[2]网易科技，网易智能，乌镇智库.《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2016）》[EB/OL].[2017-08-24].http://www.yuncaijing.com/news/ id_6873799.html.

[3]褚君浩.智能时代：智慧的教育是什么？[R].“人工智能与未来教育”高峰论坛，2017-05-13.

[4][16][26]国务院.新一代人工智能发展规划[DB/OL].[2017-08-24]. http://www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm.

[5][10][20]闫志明，唐夏夏，秦旋，张飞，段元美.教育人工智能（EAI）的内涵、关键技术与应用趋势——美国 《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研发战略规划》报告解析[J].远程教育杂志，2017（01）:26-35.

[6]马玉慧，柏茂林，周政.智慧教育时代我国人工智能教育应用的发展路径探究——美国《规划未来，迎接人工智能时代》报告解读及启示[J].电化教育研究，2017（03）:123-128.

[7][19]刘清堂，毛刚，杨琳，程云.智能教学技术的发展与展望[J].中国电化教育，2016（06）:8-15.

[8]大数据.人工智能的历史[EB/OL].[2017-08-24].http://www.36dsj. com/archives/23411.

[9]中商情报网.特征:人工智能发展阶段简述与中国人工智能发展[EB/OL].[2017-08-24].http://www.askci.com/news/chanye/2015/09/ 14/163037x642.shtml

[11]搜狐社会.“互联网+”的六大特征[EB/OL].[2017-08-24].http:// www.sohu.com/a/125671216_601995.

[12]陈丽.“互联网+教育”的创新本质与变革趋势[J].远程教育杂志，2016（04）:3-8.

[13]秦虹，张武升.“互联网+教育”的本质特点与发展趋向[J].教育研究，2016（06）:8-10.

[14]李子运.高校教师发展视阈下“互联网+”教育的六大特征[J].中国电化教育，2017（01）:45-49.

[15]项贤明.人工智能与未来教育的任务[R].“人工智能与未来教育”高峰论坛，2017-05-13.

[17]陆丽梅.广东白云学院东校区智能校园设计与实现[D].华南理工大学，2009.

[18]朱道立，陈佩林，马以桐，王康乐，蒋建国.多元立体化教学模式的实践与思索[J].辽宁教育研究，2007（12）:55-58.

[21]祝智庭，沈德梅.基于大数据的教育技术研究新范式[J].电化教育研究，2013（10）:5-13.

[22]李伟超，牛改芳.智能代理技术分析及应用[J].情报杂志，2003（6）: 29-30，33.

[23]新浪网.国务院:积极发展众创众筹等新模[EB/OL].[2017-08-24]. http://finance.sina.com.cn/china/20150917/010923268468.shtml.

[24]搜狐网.众筹能在教育行业里开花吗？[EB/OL].[2017-08-24].http: //www.sohu.com/a/74916231_361784.

[25]360doc个人图书馆.互联网教育的势、局、式、道（行业全面深度解读）[EB/OL].[2017-08-24].http://www.360doc.com/content/16/0227/ 00/2369606_537682503.shtml.

Constructing an Ecosystem of“Artificial Intelligence+Education”

Wu Yonghe1，Liu Bowen1&Ma Xiaoling2
（1.Department of Education Information Technology，Faculty of Education，East China Normal University，Shanghai 200062; 2.Department of Information Management，East China Normal University，Shanghai 200241.）

Recently，the national conference on artificial intelligence in education has further promoted the research and application of “artificial intelligence+education”.Can “artificial intelligence+education”extend the “fertility”of human education? How and what should she develop?The development of artificial intelligence provides a technical basis for“artificial intelligence+education”，and its development process can be divided from time and technical dimensions respectively;In the development of artificial intelligence，it has been constantly combined with education，which has produced a lot of research results and provided theoretical guidance for “artificial intelligence+education”.We have a perspective on its development situation by the analysis of high frequency keyword cloud and co-word network diagram.It is the driving force of“artificial intelligence+education”that enterprises at home and abroad promote the application of intelligent education products;The state has promulgated a series of strategic policies for the development of artificial intelligence，with particular emphasis on educational applications，providing policy support for“artificial intelligence+education”;The connotation of“artificial intelligence+education”is expounded from three aspects:prerequisites，characteristics and roles;The ecological system of“artificial intelligence+education”has been constructed from three aspects:application form，technical framework and industry trends;And the talent training system of “artificial intelligence+education”has been constructed.

Artificial intelligence;Artificial intelligence+education;Intelligent education;Educational artificial intelligence; AIE;Educational intelligent agent;Educational agent;Ecosystem;Talent training

G40-057

A

1672-0008（2017）05—0027—13

2017年8月20日

责任编辑：陶 侃

本文系上海市浦江人才计划项目“基于教育大数据的学习分析教育应用创新研究”（项目号：14PJC034）和华东师范大学教育学高峰学科建设项目“基于学习分析的学习资源精准服务研究”（16000 5154A5 15001/016/001）的研究成果。

吴永和，博士，华东师范大学教育学部教育信息技术学系研究员，博士生导师，研究方向：学习科学与技术、教育大数据与学习分析、科创教育（创客教育、STEAM教育、科学教育）、人工智能教育应用、教育信息化系统架构与标准等；刘博文，华东师范大学教育学部在读博士生，研究方向：人工智能、教育大数据与学习分析；马晓玲（系通讯作者），华东师范大学信息管理系副教授，硕士生导师，研究方向：信息分析，学习分析。