人工智能+教育的融合发展之路

刘三女牙

（华中师范大学教育大数据应用技术国家工程研究中心常务副主任，教授）

我们正处在新一轮科技革命和产业变革蓄势待发的时期，人工智能技术作为新一代信息技术中的标志性存在，为第四次工业革命提供了强大驱动力，充分发挥了 “头雁” 作用，对各个产业的变革与发展产生了重大且深远的影响。党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视人工智能同教育的融合发展。2017 年7 月，国务院印发 《新一代人工智能发展规划》，将人工智能在教育等领域的应用与公共服务精准化水平的提高和人民生活品质的提升挂钩，把智能教育视作智能服务的重要内容；2018 年4 月，教育部发布 《高等学校人工智能创新行动计划》，站在教育视角提出 “不断推动人工智能与教育深度融合、为教育变革提供新方式” 的要求，力求为我国人工智能发展和教育强国建设提供支撑；2022 年7 月，科技部、教育部等六部门联合发布了 《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，“在线课堂、虚拟课堂、虚拟仿真实训、虚拟教研室、新型教材、教学资源建设、智慧校等场景” 成为安全便捷智能社会建设要打造的重大场景中的关键组成部分；2022年8 月，《科技部关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》 发布，智能教育被纳入首批示范应用场景，用于助力国家教育数字化战略的实施。过去几年间，人工智能与教育之间融合的程度愈发深入，人工智能+教育有着新进展，呈现出新趋势，同时也暴露出一些短板，面临着多重挑战。

一、人工智能+教育新进展

在机器学习、深度学习、自然语言处理、数据挖掘、语音识别、图像识别与处理、计算机视觉等人工智能（以下简称AI）技术的赋能下，教育革新主要发生在以下四个方面。

一是智能场域支持的教育教学流程再造。依托于AI 技术而打造的智能化学习场域实现了学生学习数据的自动感知、学习情况的实时分析、学习者模型的精准建立，既能帮助教师准确把握学生学情，形成高效的教学评估与反馈，还能预测学生学习表现与满意度，为提供高质量的学习服务打好基础，为新型 “双师”（由人类教师和AI 助教组成）教学模式的实践开拓出理想空间。值得注意的是，AI 通过自动化教学任务提升了教学效率、减轻了教师负担，让教师的 “育人” 任务回归主线，让人机协同成为教学常态，教师将由此迎来角色转变的重大挑战。

二是智能服务支持的知识供给形态变革。知识图谱、知识追踪等AI 技术对学习者特征的识别与诊断，有助于开展资源推荐和个性化路径规划等服务活动，便于学生进行自适应学习，知识供给内容变得更 “有个性”。在人机协同环境中，智能服务借助智能学伴、教育机器人、虚拟导师等身份呈现，向学生提供学习辅导和情感支持；VR/AR 创设出的虚拟环境，能给予学生多感官协同和沉浸式的学习体验，知识供给方式变得更 “有趣味”。此外，基于游戏的学习环境凭借开放的游戏框架和较高的自由度，做到了寓学于乐和 “润物细无声”，保障了学习者能动性和主动性的发挥，知识供给模式变得更“有效率”。

三是智能监测支持的教育评价模式优化。AI 增强的教育教学评价，是以对学生成长全过程的数据捕获与智能监测为基础的，能够充分发挥数据的驱动作用，在对学生在校表现进行客观、公正、动态、精细化评价的同时，将目光延伸至对学生就业能力和毕业后可能发展方向的报告上，帮助教师依此开展教学反思、创新教学策略。就面向学生在校表现的评价而言，AI 通过综合学生原始学习数据及自评、他评、互评等多源数据，丰富了评价主体，深化了评价内涵，让过程性评价和增值性评价结果更加可靠、全面，促使教育评价模式从单一走向多元、从粗放走向精细、从平面走向立体。

四是智能分析支持的教育管理形式创新。AI 环境下的智能数据分析，让教育管理主体从微观和宏观视角来观察、理解教育系统中的显著问题与潜在发展趋势。一方面，部分管理任务实现自动化，教育管理者的双手在一定程度上获得解放，如AI 助教能够进行智能排课和学业预警，IBM 公司的产品Jill Watson 可以全天候地为学生提供学术顾问服务；另一方面，AI 打通了不同教学场景和管理区域间的数据壁垒，教育管理者能够对多层级、多维度、多粒度的教育大数据和数字化资源进行深度利用，为教育政策的制定和评估工作提供全面、精准、科学的依据，以此拓展教育管理视域和助推教育供给侧结构性改革。

二、人工智能+教育新趋势

人工智能技术在教育领域中应用的广泛与深入，形成了人工智能+教育融合发展的新趋向，主要体现在以下三个方面。

一是引领混合教学的新潮流。线上与线下学习场景、物理与虚拟学习空间在AI 出现后获得连接，学习空间的联通与学习数据的流通，促使多空间融合的立体教学场形成，混合教学模式由此拥有成长的优质土壤。AI 技术支持下的混合教学并非在线教学和面对面教学的简单组合，它是两者交融共生的新机制，代表着双线融合教学的新理念，能够凭借融通的数据信息提升教学服务质量、优化资源分配模式、丰富学习活动形式，从而向着 “兼顾” 大规模和差异化的教学进发，为构筑 “以学生为中心”“以学生为根本” 的教学生态提供保障。当然，现阶段AI 赋能的混合教学还存在着诸如数据衔接不充分、教学工具应用不到位、教学模式选择不合理等问题，需要通过突破技术研发难关、提升教师混合教学能力、完善混合教学模式发展保障机制等方式，“多管齐下”，使混合教学乘着AI 巨浪获得长足发展。

二是带来人机共生的新景象。在AI 的参与下，传统的 “师-生” 教学范式逐渐演变为“师-机-生” 三元互动机制[1]，多主体协同的教育场景由此形成，教育即将迎来人类与机器共生的时代。人机共生意味着人类与机器之间“取长补短”，充分发挥融合潜能，实现更深入、更高层次的交互、协作与共融，而不是简单的AI 辅助、增强。人机共生的理念下，人类教师和AI 教师共同扮演着学生学习的引导者、学生发展的促进者和学生情感的呵护者角色，一同致力于改善学生的学习体验，实现 “教书” 和“育人” 工作的提质增效。虽然人们已经打开了人类智能与机器智能协同的大门，但教师角色重构和职责转变方向不明晰，不同AI 教育产品间技术难泛化、策略难迁移[2]，以及算法黑箱、技术异化、数据伦理等问题依旧存在，教育者们必须审慎思考如何实现人机共信新愿景，如何做好AI 与教育深度融合、持续发展的 “守门人”，如何做有温度和有人文意蕴的人工智能+教育。

三是开辟终身学习的新路径。AI 为每一位学习者提供了终身学习的机会：对普通学习者而言，AI 正在不断模糊正式教学与非正式教学的界限，碎片化学习、游戏化学习、混合式学习等学习形式极大程度地拓展了知识获取的边界；对特殊学习者而言，借助AI 技术设计的教育产品和应用能够满足在识字、阅读、社交等方面有障碍的学习者的需求，有效推进教育的公平性和包容性。此外，AI 在教育领域的融合具备人性化、情境化、集成化和数智驱动的特点，[3]能够实现对学习者个性化特征的关注和发展状况的持续评估，为形成智能化、动态化、终身伴随的电子档案搭建平台，帮助建立人人皆学、处处能学、时时可学的终身学习体系。然而，终身学习若想完美落地，仍需要加强技术渗透、实现理论创新、制定指导方针等一系列措施的辅助，任重而道远。

三、人工智能+教育融合发展的未来之路

要走好人工智能+教育融合发展的未来路，一方面，要在整体观念上保持全局观。人工智能正在同第一、二、三产业产生深度融合，人工智能+教育处于多产业变革的大环境下，全局观的存在能够帮助教育者们审时度势，积极关注相关行业动向，在利益相关主体间产生联系与合作，形成“政用产学研” 一体的人工智能+教育创新发展体系。另一方面，要在具体落实上做到面向应用的价值实现。AI 为教育数字产品的研发、教育数字服务的优化和教育的数字化转型提供了强劲动能，因此，要综合利用AI在产业升级、产品开发、服务创新上的技术优势，加快AI 技术在教育领域的深度转化与实际应用，让人工智能真正走进人们的学习与生活，实现更 “接地气” 的应用突破，有效赋能教育教学的各个环节。为此，需从以下三个层面来推动人工智能+教育融合发展。

第一，在研究层面，要关注基础理论研究与关键技术革新。开展AI 融入教育的基础理论研究时，必须综合考虑教育与学习理论、社会、文化、经济等诸多因素，从哲学、教育、信息科学等不同视角看待技术在教育教学中的应用，夯实理论根基，力求形成从理论研究、技术研发、教育应用到实践反馈环节的闭环。面对人工智能+教育的技术 “无人区” 时，要利用教育发展的需求倒逼AI 技术的研发与升级，在做到技术精准发力的同时，通过探索算法黑箱、算法可解释性、深层次学习分析研究等问题认识AI 支持下智能教育的机理与规律，促使AI 走向认知智能，突破教育中AI 技术的应用局限。

第二，在实践层面，要注重新型基础设施建设与人才队伍培养。AI 技术要在教育实践中落地，就必须在充分了解教育领域技术应用特点和未来教育发展趋向的前提下，实施教育新基建，为构筑正式和非正式学习场所或场景提供便利，为增强优质教育服务供给夯实物质基础。此外，人工智能+教育的实践工作还需要强大的人才力量来支撑。因此，应全面提升教师灵活运用AI 技术开展智能教学活动的能力，增强人工智能+教育人才队伍 “软实力”，以实现教学模式的变革和教育理念的创变，让AI 技术在教育领域中能用、好用、常用，助力多层次、创新型、个性化的人才培养。

第三，在机制保障层面，要促进多学科交叉与多主体协同。AI 作为典型的学科交叉领域，自然要面临来自计算机科学、脑科学、心理学、信息科学、教育学等学科的复杂挑战，人工智能+教育若想取得质的突破，就必须大力推进多学科交叉研究，创建新方法、新范式、新理念。与此同时，要通过多主体协同机制的建立来攻坚克难，充分调动政府、高校、科研机构、企业等各方的积极性，以推动人工智能+教育的研究与实践工作为目标，促进体制创新，完善政策保障，为打造人工智能+教育深度融合发展的全新生态保驾护航。