智能教育与人工智能教育之间的关系

2017-12-21李亦菲北京师范大学科学传播与教育研究中心副主任

教育家 2017年44期

文/李亦菲北京师范大学科学传播与教育研究中心副主任

智能教育与人工智能教育之间的关系

文/李亦菲北京师范大学科学传播与教育研究中心副主任

人工智能对教育的影响已经得到政府部门、科技企业和中小学校的广泛重视，但人们并没有清楚地区分出智能教育和人工智能教育。为了找到人工智能时代教育发展的正确路径，人们必须把握智能教育和人工智能教育的内涵，并准确厘清它们之间的关系。

2017年10月27日，中国人民大学附属中学翟小宁校长在“新高考背景下人大附中高中课程改革深化研讨会”主旨报告中提到，“未来教育应该能实现人工智能跟人类智能合作共存，它将会是人与人工智能相互协作的时代，人工智能将会是未来教育的好工具。”他同时又提到，人工智能相关的课程与竞赛已经在人大附中火热地开展起来，除了基础的人工智能普及教育外，学生在教师的带领下开展的项目实践，涉及虚拟现实、无人机编队飞行、人脸识别、神经网络等人工智能技术。显然，翟校长提到的是利用人工智能改进教育，可称为“智能教育”（intelligent education）；而学生们所从事的活动属于以人工智能为学习内容的教育，可称为“人工智能教育”（artificial intelligence education）。

2017年11月1日，《科教新报》以“人工智能教育：教育信息化发展的未来”为题，整版报道了人工智能技术对教育的影响。在这一报道中，就将“智能教育”（教育信息化）与“人工智能教育”混为一谈了。这种混淆不仅出现在媒体文章中，甚至也出现在官方发布的正式文件中。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确指出人工智能成为国际竞争的新焦点、经济发展的新引擎和社会建设的新机遇，强调要“实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育，鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广”。在这里，“智能教育”指的是人工智能教育，并不是利用人工智能改进教育。但在同一文件中，又将“智能教育”与智能医疗、智能健康和养老并称为智能服务的重要组成分，强调“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”。显然，前者的表述指的是“人工智能教育”，后者的表述指的是“智能教育”。

“智能教育”的内涵与外延

从使用语境来看，“智能教育”一词有两种含义，一种含义是指致力于促进学习者的智能发展的教育（intelligence education）；另一种含义是指利用智能化的系统或设备传授知识和技能的教育（intelligent education）。显然，第一种含义关注的是学习者的智能，并将学习者的智能发展作为教育目标；第二种含义关注的是系统或设备的智能（即所谓的人工智能），并将系统或设备的智能作为提升教育效能的支持条件。第二种含义下的智能教育可以理解为在人工智能技术支持下开展的教育，也称为“智能的教育”或“智能化的教育”。本文采用第二种含义使用“智能教育”一词。需要说明的是，许多学者也将“智能教育”称为“智慧教育”（smart education）。

根据所采用的系统或设备的智能水平不同，智能教育的范围非常广泛。从美国心理学家斯金纳在20世纪50年代设计的教学机器，到20世纪80年代末以来出现的各种形式的智能教育机器人或智能教育系统，以及当前正在蓬勃发展的，建立在物联网、可穿戴设备、云计算、语音与图形识别、虚拟现实等新技术基础上的综合性的智能校园系统，都可以用于改变长期以来依赖讲解、阅读和纸笔练习的传统教育方式，而利用这些智能系统或设备的新型教育方式，都可以被称为智能教育。

《新一代人工智能发展规划》对智能教育系统的建设和开发提出以下四个方面的要求：（1）开展智能校园建设，推动人工智能在教学、管理、资源建设等全流程应用；（2）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；（3）开发智能教育助理，建立智能、快速、全面的教育分析系统；（4）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。具体来说，借助于各种物联网和可穿戴设备采集的大数据，智能教育系统能对每一个学生的学习情况进行系统的、不间断的监测与评估，并根据评估结果为他们“量身定制”教育方案，配备最适合实施这一教学方案的教师。为学生们提供教学的教师很可能并不是真正的人，而是能够以假乱真的教学机器人。

一些学者预测，在智能教育系统中，人工智能将替代并更好地完成教育工作者的一些任务；同时，他们也认为，无论多么强大，人工智能也无法彻底替代教师的全部教育责任。正如翟小宁校长所说，“未来教育应该能实现人工智能跟人类智能合作共存”。《新一代人工智能发展规划》也将“人机混合智能”作为人工智能科技创新体系建设的重要内容。按照这一构想，智能教育中的“智能”，应该既包括设备和系统的人工智能，也包括科技人员、教师、家长等众多教育者的人类集体智能；或者说，是由人工智能和人类智能构成的混合智能。

“人工智能教育”的内容和形式

与“智能教育”不同，“人工智能教育”不是人工智能技术支持的教育，而是以人工智能为内容的教育。虽然在含义上不同，人工智能教育与智能教育都不是最近才受到人们关注。智能教育可以追溯到20世纪50年代出现的教学机器，而人工智能教育则可以追溯到1968年出现的编程教育，即LOGO语言编程。LOGO语言的发明者，美国麻省理工学院的西摩·帕佩特和辛西娅·所罗门列出儿童可以利用计算机开展的活动包括作曲、控制玩偶、编程、制作电影、数学建模等。这些活动可以看成是人工智能教育的早期尝试。

在我国，早在2001 年教育部就决定用 5 到 10 年左右的时间在全国中小学普及信息技术教育。2003年，浙江师范大学的张剑平撰文，建议将人工智能作为高中信息技术系列课程中的任意选修课程，并将人工智能的基本概念、知识表示与机器学习、推理与专家系统、问题求解、符号运算等作为课程的主要内容。我国普通高中信息技术标准已将“人工智能初步”作为选修模块，内容包括知识及其表达、推理与专家系统、人工智能语言与问题求解等。

值得关注的是，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》并没有采用“人工智能教育”，而只是提出要“广泛开展人工智能科普活动”，具体包括以下五个方面：（1）在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育，鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广；（2）建设和完善人工智能科普基础设施，充分发挥各类人工智能创新基地平台等的科普作用；（3）鼓励人工智能企业、科研机构搭建开源平台，面向公众开放人工智能研发平台、生产设施或展馆等；（4）支持开展人工智能竞赛，鼓励进行形式多样的人工智能科普创作；（5）鼓励科学家参与人工智能科普。

虽然没有采用“人工智能教育”这一说法，但《规划》提出的五个方面的具体要求包含了正规教育、非正式教育、非正规教育，形成了一个完整的人工智能教育体系。其中，设置人工智能相关课程（以编程教育为代表）属于正规教育；开放人工智能研发平台、创新基地平台、生产设施或展馆属于非正式教育；人工智能科普创作和竞赛属于非正规教育。

“智能教育”与“人工智能教育”的关系

要理清智能教育与人工智能教育之间的关系，必须对人类智能和人工智能两个概念进行明确的区分，并以此为基础，建立智能教育和人工智能教育的关系模型。

“人类智能”，即通常所说的“智能”或“智力”（intelligence），是一个心理学术语，有时也称智慧（wisdom）。虽然这一术语被广泛使用，但一直没有一个公认的定义。在不同的历史阶段，心理学家对智能的解释也有所不同，主要有以下三种观点：（1）在19世纪末20世纪初，心理学家将智能或智力解释为学习、理解并运用逻辑方法思考事物的能力，代表性观点有斯皮尔曼的“二因素理论”和瑟斯顿的“群因素理论”；（2）20世纪50年代，心理学家将智能或智力解释为学习、理解事物以及应对新的或困难情境的能力，代表性的观点是吉尔福德的“智力三维理论”，这一理论首次将创造力引入智力的范畴；（3）20世纪80年代，心理学家将智能解释为人在特定情景中解决问题并有所创造的能力，是一个由多维度、多层次的要素构成的复杂系统，代表性观点有加德纳的“多元智能理论”和斯滕伯格的“三元智力理论”。目前，大部分心理学家和教育工作者都接受加德纳提出的多元智能理论。这一理论将人的智能分为相对独立存在的、与特定的认知领域相联系的八个方面，包括语言智能、逻辑-数理智能、空间智能、运动智能、音乐智能、人际交往智能、内省智能、自然观察智能等。

在“人工智能”这一名称于1956年达特茅斯会议上被几位“人工智能之父”共同确定时，它被解释为“使一部机器能够像一个人一样做出反应所依据的智能”。根据这一定义，作为计算机科学的一个分支，人工智能的基本任务就是研究如何让计算机去做那些过去只能靠人的智力才能完成的任务，如证明数学定理、解决数字谜题、下象棋等。然而，在后来的研究中，人工智能的任务并没有局限于此，而是扩展到研究如何利用计算机来模拟人的思维过程和智能行为，并进而探讨智能的基本原理。显然，这一研究目标不仅涉及计算机科学，而且还涉及心理学、生物学、哲学、数学、语言学等众范围广泛的众多学科。这使得人工智能扩展为一门模拟、解释和扩展人类智能的综合性学科，国外学者通常将这一研究领域称为认知科学（Cognitive Science），而我国的一些学者则建议将这一研究领域称为智能科学（intelligent science）。

由上面的说明可以看出，人工智能一词既可以指代一种与人类智能相对应的智能类型，表现为各种形式的智能设备或系统；也可以指代一个学科门类，由指导各种智能设备或系统开发的基础理论和关键技术构成。从智能类型的角度看，当前的智能设备或系统所具有的智能只是弱人工智能，即每个系统只能完成一项或多项专门的任务，如图像识别、语音识别、自动驾驶、疾病诊断、学习分析等。从学科研究的角度看，科学家们早已将注意力聚集到强人工智能（通用人工智能）和超级人工智能的研究中，并进一步关注人机混合智能、群体智能、自主协同与决策等基础理论研究。

显然，智能教育与人工智能设备或系统有关，而人工智能教育则既与人工智能设备和系统有关，也与人工智能基础理论和关键技术有关。下图描述了智能教育与传统教育的关系。由图可以看出，在传统的教育系统中，学科知识可以通过课程资源和科普资源传递给学生，前者称为科普活动（属于非正规教育或非正式教育），后者称为教学活动（属于正规教育）；智能教育就是得到智能设备或系统支持的科普活动和教学活动。围绕智能教育的一个焦点问题，就是智能设备或系统是否会完全替代学科教师和科普人员所从事的工作，目前，大多数人认同的观点是：学科教师和科普人员的工作不会被完全替代，而是会与智能设备或系统形成良好的合作关系。

从图中可以看出，只需要将学科知识替换为人工智能理论和技术，就可以描述人工智能教育的内容和形式。具体说，人工智能教育的内容既包括人工智能的基础理论和关键技术，也包括各种形式的人工智能设备或系统。而人工智能教育的形式，则既包括基于课程资源的教学活动，也包括基于科普资源的科普活动。在人工智能教育中，要大力提倡采用智能设备和系统开展教学活动和科普活动，也就是采用智能教育的方式开展人工智能教育。当然，不要指望完全利用智能设备和系统开展人工智能教育，要注意发挥学科教师和科普人员的作用，探索人与设备协同开展人工智能教育的有效方式。