我国人工智能与教育融合的研究现状

李 涵，李中国

（临沂大学教育学院，山东 临沂 276000）

人工智能教育的开展是对教育领域的深化研究，也是对人工智能发展的推动，实现了学习的智能化。人工智能与教育的深入性结合，也是未来教育发展的重要特点。“人工智能+教育”正在引起教育的一场革命[1]。人工智能现已深刻影响着我国教育发展，引发了教育的改革和教育未来发展的挑战，而如何及时把握这种挑战，如何为我们下一步的改革提供有效的政策和建议十分关键。人工智能教育开展当中需要构建动态化信息研究，针对人工智能与教育两者的结合主题开展前沿性分析，构建全新的人工智能新型教育生态系统提供经验[2]。人工智能自诞生以来逐渐发展，囊括的诸多领域都与人类教育的过程紧密相关[3]。本文通过分析“人工智能教育”文献，以更为直观的感受方式对人工智能发展历程等进行分析，并为下一步的改革提供有效的政策和建议。

1.数据来源与研究方法

1.1 样本选择

本文采用中国知网数据库（CNKI），高级检索，限定时间为1998年-2020年，限定期刊为：北大核心、CSSCI，检索式为：(篇名=人工智能) AND (篇名=教育)，获得期刊论文共319篇，人工剔除无效论文后得到有效样本文献285篇，将样本文献以Refworks文件读取格式导出，进行转码处理，形成本研究所需要的样本数据库。

1.2 研究方法

采用CiteSpace可视化软件对知识图谱进行更为直观的改善，做好各种信息的识别，增强热点等的研究，从所得图表分析教育人工智能领域研究主题与发展趋势。选用Cite Space 5.6.R3版本作为研究工具[4]，进行关键词共现分析和聚类分析，预测教育人工智能研究发展趋势。

2.研究现状分析

2.1 年发文量分析

通过中国知网文献检索获取从1998年到2020年有效相关文献319篇，生成年发布量统计图，如图1所示，文献不均匀地分布于各年份。由图1可知，“人工智能教育”的相关研究总体呈上升态势。2015年左右相关主题文献年发布量呈现出急剧增长的势头，这是因为习近平总书记和李克强总理都对人工智能给予了高度评价。21世纪后，人工智能已经开始进入社会各个领域,并正在发挥其应有的作用[5]，和人工智能直接相关的研究成果也不断涌现[6]，随着科技进步，产生了新的变革社会的力量[7]。国家对人工智能的发展不断地加大支持力度，并且通过政策制定进行人工智能发展的有效引导。

图1 期刊文献年发表量趋势

2.2 高发文量作者分析

通过对文献作者进行分析，得到载文量排名前30的作者（如图2）。由图2可知，在核心期刊中发文最多的作者是北京师范大学的黄尧，成为该领域的领头羊，这与其他高校的研究有着相同点，并且为了能够响应国家号召，对人工智能教育的研究也在逐步的深入，并且根据最新研究成果，人工智能与教育的结合有着全新的发展方向，并且成为现代教育的必由之路[8]，同时我们也应该看到人工智能教育在开展当中要符合现代教育的规律和本质，需要以人为本，对教育内容进行开发，不能够以技术形式对教育进行“绑架”，片面追求 “智能化”[9]。

图2 高发文量作者分析

3.研究过程

3.1 热点分析

关键词是作者对于文章内容的概括和精炼，能够反映文献的核心内容。本研究选取关键词作为节点，对样本数据进行分析，time slicing设为1,node types选择keyword,项目选择方法为“Top N=50”，生成图5所示的关键词共现知识图谱。图3显示共有 220个节点和477条连线，经过聚类计算后模块值（Q值）为0.6426，平均轮廓值（S值）大于0.6012，意味着划分出来的社团结构显著。

图3 关键词共现知识图谱

3.2 聚类分析

将1998年到2020年的相关文献转码后导入Citespace软件，time slicing设为 1,node types选择 keyword，生成 285篇文献关键词的聚类图。能够发现在关键词当中不同的中心性越小，在相关关注度也就越低。一些关键词出现频率相对较高，但是与研究的内容相关性却较差。对中介中心性进行排列，这样得到18个聚类，这里只分析前8个聚类，聚类#0的标签为教育发展，聚类#1的标签为教育人工智能，聚类#2的标签为人工智能时代，聚类#3的标签为人工智能教育应用，聚类#4的标签为教育，聚类#5的标签为4d打印，聚类#6的标签为职业教育，聚类#7的标签为人工智能教育。聚类后的共现知识图谱如图4所示。

图4 关键词聚类后的共现知识图谱

4.人工智能+教育的发展建议

4.1 提高人工智能在教育领域的重视度

“人工智能教育”领域在近2年获得了前所未有的重视，但依然欠缺[10]。教育活力的提升需要人工智能发挥作用，同时人工智能的发展也需要教育的促进，保障教学效率，改变教学模式,甚至改变教学目标[11]，但大数据时代要求教育要实现个性化，强调个别教育。人工智能技术就能够更好地进行教育雷同化的规避，通过教育方式的调整也更好地防止出现教育粗泛化[12]。因此更要提高人工智能在教育领域的重视度。

4.2 规范人工智能在教育领域的数据处理标准

人工智能以大数据为依托，但数据处理效率较低，数据泄露风险大[12]。大数据技术将对大量信息进行处理，简化数据结构，使处理效率持续提升。因此，为防止数据泄露，学校的数据管理应形成统一的标准，给人工智能教育发展和研究提供支持。

4.3 深入挖掘教育与人工智能两者的结合点

两者之间的结合点并不容易找到，所以仅依靠传统教师通过人工智能技术提高教育质量是难以实现的。可以发现，校企合作是人工智能技术促进教育发展的重要途径之一。企业要为高校开展人工智能研究提供充足的资金，高校通过研究人工智能技术进行知识重组，这样能够实现双方共赢。强化企业与高校的合作，并且构建共同体能够促进人工智能教育的发展。

4.4 人才培养制度优化要符合人工智能发展

对人工智能教育进行有效地设计，开发出全新的教材和资源，开设人工智能教育学科或专业，积极开展人工智能科普与教学改革。如对教师进行人工智能培训，提高其应用人工智能的意识与能力。