数字教育出版与人工智能融合发展研究

王涵?江静怡?叶阳

【摘要】数字教育出版与人工智能融合是顺应教育信息化的必然要求。以人工智能为代表的技术，推动知识秩序重构及教育模式改变，被视为科技赋能数字教育出版产品的最佳选择。助力数字教育出版回归知识本体，重塑知识表征形式，创新叙事手段，辅助自适应平台发展，在数字教育出版流程创新与教育出版的高质量发展中具有重要意义。

【关  键  词】数字教育出版;知识服务;教育出版智能化

【作者单位】王涵，武汉理工大学法学与人文社会学院;江静怡，武汉理工大学法学与人文社会学院;叶阳，江汉大学人文学院。

【基金项目】武汉研究院开放性课题（IWHS20212078）阶段性成果;江汉大学高层次科研项目（3015/082101

02）阶段性成果。

【中图分类号】G230.7【文献标识码】A【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2022.16.014

2022年2月，《教育部2022年工作要点》发布，提出实施教育数字化战略行动，即强化需求牵引，深化融合、创新赋能、应用驱动，积极发展“互联网+教育”，加快推进教育数字转型和智能升级。伴随人工智能技术在数字教育出版领域应用日趋深入，数字教育出版在教、学、测、评、管各环节呈现智能化与交互化有机结合的融合实践，是教育出版转型升级的有效途径。由此，数字教育出版与人工智能融合发展成为顺应教育信息化和数字化战略发展的必然要求。在此背景下，数字教育出版面向教育数字化战略，抓住发展契机，打破媒体边界，大力推进融合人工智能的新兴出版范式，合理把握教育新理念、新模式，具有重要意义。推进数字教育出版与人工智能融合发展，将有助于教育出版机构设计出教材、教学、课程一体化，且符合学生学习规律，体现素质教育导向，聚合知识服务功能的个性化数字教育出版产品。高质量的数字教育出版能够大力提升教育教学质量，有助于推动教育数字化战略。

一、数字教育出版发展现状与问题

信息技术推动教育信息化与数字出版活力释放，同时也催生出数字教育出版的概念。 数字教育出版是由多元主体共同参与的具有过程评价效果适用性的知识生产与传播活动[1]。其主要产品形态涉及数字教材、数字资源库、在线课程、智慧教育平台、学习类APP、在线测评、在线培训等，既包含传统教育出版数字化转型后的资源、产品与服务，也包括新兴互联网公司、在线教育公司推出的教育教学产品及服务，是一个既面向学校义务教育出版，又面向社会商业教育出版的多元化、开放性产品矩阵。

其中，教育出版机构近年来开始对以数字教材为代表的数字教育出版领域产品的关键技术、机制和标准等展开深入研究。2021年11月，由人民教育出版社牵头的国家新闻出版署数字教育出版技术与标准重点实验室正式揭牌。2022年，市场监管总局（标准委）发布了首批中小学数字教材国家标准，提出了能够兼容教育领域和出版领域的总体方案。数字教材建设作为我国教材建设工作中的一部分，已被纳入教材创新工作。数字教育出版兼具实现出版高质量发展和教育高质量发展的作用，成为保障教育信息化公平的主要途径，但在发展过程中仍然存在如下问题。

1.数字教育资源开发能动性不足

随着数字教育出版用户群体不断扩大，服务于新课程改革目标，支撑用户个性化学习发展的数字教育资源开发尚且不足。市场中数字资源产品服务形态主要倾向于题库类、在线家教类及作业辅导类产品，存在同质化问题，而以学生为中心的智能教学类资源、课程和服务偏少。面向开放性、共享性、交互性与协作性特征的教育需求，如何解决数字教育出版与教育教学实践两张皮的问题，是教育出版机构需要思考的问题。教育出版机构亟须借助人工智能、大数据等技术，发挥技术驱动的内容聚合优势，使数字教育出版产品融入学生专业学习、思维能动性提升与整体素养提升等方面。作为教学方式与教育理念创新发展主体的教师，也应获得相应的数字教育培训资源与服务。除教育部门外，出版机构、新兴互联网企业、在线教育公司等可以进一步对此领域展开探索。

2.市场主体多元导致产业格局分散

目前，从事数字教育出版的单位包含出版机构、新兴互联网企业、在线教育公司等，出版、教育、媒介的邊界逐渐模糊。从数字教育出版产业链来看，传统教育出版机构技术支撑相对薄弱。少数互联网企业、在线教育公司、硬件商、网络运营商拥有更多强有力的技术力量，为抢占市场、争夺话语权而破坏内容与技术提供商的收益分配与版权关系生态，导致两者无统一标准，数字教育出版产业资源配置不合理，难以形成广泛合作的产业链条和共赢机制。

3.需求匹配的技术融合能力亟待提升

使数字教育适应混合应用场景的关键是技术的加持。从数字化、移动化再到智慧化，虽然技术环境在不断改善，但仍然存在“人—机—物”协作优化的局限性，影响数字教育出版进一步提质增效、提档增速。教育出版机构应考虑人机混合的协同智能如何提高用户教育信息素养，筛选数字环境下的冗余信息、碎片化资源，满足用户对数字教育信息的高效提取、学习、评价与分析的需求。此外，教育出版机构在研发数字教育产品时大多基于单一产品的角度，没能完全立足用户个性化需求，导致数字教材、移动教育平台等体系规划不够完善，产品之间无法形成互联共享。未来，教育出版机构需要进一步运用媒介技术，加快人工智能的产业化步伐和应用推广速度，凸显需求式知识服务，建立增值型服务平台。只有教育、出版与技术强强联合，数字教育出版才能进一步迈向体系化、精品化、数据化的高质量发展目标。

二、人工智能对数字教育出版的支撑

目前，人工智能与大数据、云计算、移动互联网及物联网等深度融合，成为极具潜力和影响力的教育信息化技术。5G技术的发展支持海量传感器接入网络，形成强大的数据采集能力，使得机器学习、深度学习等日益成熟，人工智能开始具备由理论向实践大规模应用的基础。人工智能对知识秩序的重构及教育模式的改变，被视为科技赋能数字教育出版产品的最佳路径。

1.自然语言处理技术

自然语言处理作为人工智能领域中的一个重要方向，指操作人员使用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理[2]，主要应用于文本情感分析、语义分析、本文分类、个性化推荐等。数字教育出版发展至今已从对内容资源的数字化转换发展为以知识点为核心的资源构建，这就要求教育出版探寻一条精准提取知识并提供智能化知识服务的路径。基于全信息自然语言理解的文本过滤技术，一方面能够构建教学大纲或者纸质教材的知识点，将其转化为以知识点为核心拓展的电子框架形式，另一方面能够从语义层面对学生所表述的信息进行深入挖掘，提取潜在的观点和情感，理解更深层次的含义，基于语义网络和知识图谱分析学生的认知发展状况[3]。

2.机器学习

机器学习是现代人工智能建立的基础，其思路是通过传感器获取数据，经过预处理、特征提取、特征选择，再到推理、预测或识别[4]。通过机器学习，人工智能能够形成具有复杂感知和理解能力的解决方案，无须具备人类专业知识或复杂的知识工程，解决方案来自实例。经过训练的机器学习模型可以在其他解决方案的组合体或组件中进行复制和重用，人工智能具有作出预测或产生结果比传统的推断或算法快等优势，有助于师生收集、分析、测量在学习、教学管理中产生的知识、行为和情绪等数据，使师生能够高效提取具有潜在应用价值的信息，从而更好地开展智慧教学，精选适配于学生的教学模式。

3.智能生物识别技术

智能生物识别技术具有个人生物特征的唯一性，由生命体的生理特征（指纹、人脸、声音、虹膜、体味等）或行为特征（如打字的速率、步态等）构成[5]。智能生物识别技术在数字教育出版的应用领域包括智慧评估、智能演讲台、眼球追踪、口语测评、多媒体信息检索等。如在智慧评估方面，生理、心理、行为构成的多模态数据成为智慧评估的新元素，智能生物识别技术能够对脑电、皮电、心电等形成生理数据，展开更为全面、精准且动态更新的全息画像，真实反映学生的学习情况，为个性化学习和教学模式的探索提供数据支持。

4.XR 技术

XR为 Extended Reality的简称，指拓展现实，是混合物理与沉浸式虚拟体验环境的技术总称，包括VR（虚拟现实）、AR（增强现实）、MR（混合现实）等多种形式，其与全息投影结合能够创设完全沉浸式的虚拟空间。AI、XR与5G融合相生。人工智能深度学习与计算机视觉等在3D物体识别与场景建模中的应用，是提升终端侧XR体验的关键因素。XR应用过程产生的海量数据，需要人工智能进行智能识别、个性化分析与综合预测。XR 技术对数字教育出版产品的支撑，主要体现在移动泛在学习与虚拟仿真教学产品的应用中。VR技术所提供的高沉浸感的完全虚拟世界，与AR技术所提供的作了注解的现实世界，可共同作用在空间互联、远程控制、同步授课的移动泛在学习产品中。MR技术具有强真实性和临场感，能够提供虚实交融的情境，可作用在虚拟仿真教学平台或实验实训产品的开发中，尤其在工程技术、艺术、医学等领域，其可视化、互动性、构想性特征能有效激发学生的学习动力，创设虚拟仿真式观察、合作、研讨的智慧学习形式。

三、基于人工智能的数字教育出版流程创新

以人工智能为代表的信息技术，成为教育出版机构及教育技术公司打造数字教育出版产品的关键技术引擎。

1.回归知识本体，创新数字内容供给模式

以知识点为核心的内容资源构建模式，需要在原有出版内容资源供给的基础上扩充内容边界，跨越内容载体，回归知识本体，并利用人工智能、大数据进一步驱动知识学习的个性化、体系化和智能化发展。首先，教育出版机构可以通过语义分析、自然语言处理、跨媒体智能分析技术等，对教育知识内容进行碎片化细微识别，将原有内容资源拆分为多个知识单元。其次，技术人员将解构后的知识单元作为基本生产要素，挖掘、补充、拓展形成知识抽取、知识融合与知识关系计算的常规机制和算法模型[6]。最后，教育出版机构基于常规机制和算法模型，能够形成适应个性化数字需求的表达形式，构建知识内容与功能服务并重的数字教育出版产品体系。在这过程中，教育出版机构需要不断通过深度挖掘和演化内容资源创新知识表达，以满足不同用户对教育出版产品的个性化、体系化需求。

尤其在实施教育数字化战略的过程中，教育出版机构要适应义务教育转向素质教育的新理念、新模式。如大象出版社、人民教育出版社、人民卫生出版社、北方妇女儿童出版社等机构，都在积极探索教育出版智能化发展道路。大象出版社基于ADP5平台已形成了以知识为数据元的特色内容资源库，包括智慧型题库、影音内容资源库、传统出版内容资源库和用户信息资源库等，用于生产、发布和运营融媒数字产品，并开展相应的教育应用服务。

2.智能化重塑知识表征形式

在内容呈现终端方面，多模、多频、多形态的智能终端，使得一切可接入的终端设备都可能成为屏幕，实现泛在化连接。在新技术飞速发展的当下，“大屏+教育”的个性化辅导和知识服务，成为教育出版机构在学校与家庭教育之间开展学科辅导的重要补充。基于家庭智慧大屏的数字教育出版产品，是教育出版机构可以探索的新兴市场，教育出版迎来新的发展契机[7]。如教育出版机构可以为完善家庭教育场景应用提供数字化、个性化、专业化的解决方案。

XR 技术与人工智能的进一步结合，多模态融合、智能交互协同、语义驱动，还将带来数字教育内容的多感官体验，给用户更多智能化惊喜[8]，有助于教育出版机构制作高质量、情景化的教学资源，建设交互式、沉浸式智慧课堂，创新远程多人互动教学平台等。如人民卫生出版社以人体解剖数据为基础，结合虚拟现实技术推出了人类3D经络穴。湖北教育出版社推出了AR/VR智慧课堂，依据鄂教版《科学》和《劳动教育》教材，通過全景漫游、关键技术交互与知识讲解等方式，帮助学生掌握科普知识与劳动技能。教育科技公司飞象星球发布了VR虚拟课堂、智能作业系统等五款智能教育科技产品，以优质VR教学资源为核心，为学生提供主题化、体系化的VR素质教育课程内容。

3.创新数字教育产品叙事手段

数字教育出版产品广泛运用于学生、教师之间，需要由单一、静态的传统形态向交互、动态的融媒体形态转变，呈现多元叙事主体、多媒介叙事方式、多重内容聚焦，建构基于多媒体性、非线性和互动性等特点的新型叙事[9]。在人机交互方面，探索交互方式、交互技术、交互媒介不断革新。如发明人工智能聊天机器人Juji的公司，推出了一款专为高等教育量身定做的虚拟代理机器人，这款虚拟代理机器人能够在远程学习、在线教育中解析远程直播，展现内容的真实场景，并回答学生的大量重复问题，使得不同的叙事主体互相影响。

出版机构围绕用户需求延伸教育产品服务，可与技术商、运营商等产业链各方寻求跨界连接与合作。如荷兰出版商与挪威技术公司Beat Technology合作，推出名为Fluister的数字内容平台。该平台又与Veronica媒体集团和Libris.nl连锁书店合作，以每月12.99欧元的固定费率开放订阅服务，提供有声读物、电子书和播客。2021年8月，培生教育集团推出了一款增值服务应用程序Pearson+，学生每月支付 14.99 美元便可以无限访问培生教育集团推出的1500本电子教科书。2022年7月，由中国音像与数字出版协会指导，数字教育出版技术与标准重点实验室、人教数字出版有限公司主办，北京网梯科技发展有限公司承办的数字内容智能分发技术创新中心揭牌成立，体现了数字教育出版技术重点实验室、行业领军企业和技术企业强强联合的创新模式。通过强强联合的方式，实验室和技术企业能够利用融合技术构建智能分发平台，带动其他出版机构共同进步。

4.人工智能辅助精细化教学与自适应平台

在传统教育评估中，教师需要通过作业或测验来掌握学生的知识状态，以此进行教育评估。这种方式需要花费一定人力，且教师于数十到数百人的测验中洞察学生的知识状态并非易事，具有延迟性。深度学习、语音识别、图像识别和虚拟仿真等人工智能技术，可助力数字教育出版机构提供精准、高效的智能教学服务，识别学生在测验和作业中的知识状态。人工智能能够在课前导学、课中互动、在线检测、课后作业等环节辅助学生学习，对教学系统的高度参与将会覆盖更多场景，包括自动出题、自动生成导学内容、最优算法推送学习内容、虚拟形象模拟名师点拨讲解。此外，人工智能可以审查学生作业的抄袭行为，还可以现场转录教师讲课的内容，回答有关助学金、学籍注册和校园生活等管理问题，甚至可以利用预测性分析工具识别面临辍学风险的群体。

智能化的自适应教学与评估系统，是教育出版与人机混合增强智能融合的一种模式。自适应学习，是系统通过计算机算法协调与学生的互动，在学、练、测方面为学生提供定制学习资源和学习活动，以满足每个学生独特需求的教育方法。AI驱动下的自适应技术能够挖掘学生的学习路径、学习速度、习惯偏好、学习规律等数据，进而选取匹配的教育资源，助力师生互动与精细化教学。如松鼠AI研发了拥有完整自主知识产权的1对1智能自适应学习系统，还与钉钉联手，为学生、教师等提供高质量的在线智能作业服务[10]。

|参考文献|

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[3]王一岩，王杨春晓，郑永和. 多模态学习分析：“多模态”驱动的智能教育研究新趋向[J]. 中国电化教育，2021（3）：88-96.

[4]祝智庭，彭红超. 深度学习：智慧教育的核心支柱[J]. 中国教育学刊，2017（5）：36-45.

[5]顾理平. 智能生物识别技术：从身份识别到身体操控：公民隐私保护的视角[J]. 上海师范大学学报（哲学社会科学版），2021（5）：5-13.

[6]代杨，裴永刚. 我国教育出版智能化知识服务转型探析[J]. 出版广角，2020（14）：9-11.

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[8]刘果. 基于AR技术的场景阅读研究[J]. 出版科学，2022（3）：51-58.

[9]徐丽芳，曾李. 数字叙事与互动数字叙事[J]. 出版科学，2016（3）：96-101.

[10]2020内容科技应用典型案例：松鼠Ai 1对1智能自适应学习系统[EB/OL]. （2021-06-10）[2022-06-21]. http：//yjy. people. com. cn/n1/2021/0610/c244560-32127923. html.