后疫情时代智慧教育应用技术调查研究——以人工智能技术为例

李昊，宋佳，丁龙

（齐齐哈尔大学 教师教育学院，黑龙江 齐齐哈尔 161006)

0 引言

2019年末以来，各行各业还是发生了翻天覆地的变化，尤其是教育行业，经历了“停课居家隔离—线上在线学习—线下有序复课”的曲折过程，这期间也体验了各式各样的软件功能、技术平台，诸如线上签到、人脸识别、语音测评、AI判题等。这些功能都成为“停课不停学”的保障。人们能深切地感受到疫情不仅给教育发展的模式创新、方法创新、资源创新提供了契机，同时也给如何实现信息技术与教学深度融合，如何构建“互联网+教育”完整生态和如何促进更加公平有质量的教育提出了更严峻的挑战。

1 研究背景

1.1 相关概念

何为智慧教育？智慧教育是教育信息化的高阶目标，具体是指在教育管理和教学科研等环节全面利用新科技改变传统教育模式，创建具有资源共享、场景泛在和深度交互特性的智慧教育生态系统。本文中所提到的智慧教育主要关注的是教育教学方面，其目的是对教学过程的资源、场景学习方式和策略进行创新，以达到增强学生兴趣和改善学习效率的目的[1]。

智慧教育由起初单一维度的软硬件建设到数字化资源平台研发、配套的教学系统建设，再到出现新的教学形式翻转课堂、移动学习及新的资源存储方式资源云平台，发展至今已经进化到形成教学一体化、初级智能化的形态，其中经历了太多的挫折，现如今，我们已经完成前几阶段的历史使命，即将迎来智慧化的全新阶段。

图1 智慧教育整体发展过程

1.2 政策背景

政策一直是助力和推动科学技术在教育产业应用的催化剂，在过去的近20年时间里，各类国家和地方政策为智慧教育的稳步发展提供了最有力的保障。表1总结了近十年来我国有关教育信息化和智慧教育的相关政策和主要内容[2]。

表1 近十年智慧教育相关政策概览

2 后疫情时代AI技术在教育中的应用

2.1 AI技术内涵

人工智能最早是由诺伯特·维纳在《控制论》中提出的，他在书中对人工智能的基本理论基础和内在机制进行了初期的解释。两年后，艾伦·图灵在《计算机和智能》中对人工智能的进一步描述，再一次让大众意识到这门新型技术的神奇之处[3]。人工智能，简单理解即为模拟人的智能，终极目标是能研究出具有人类思维和意识的智能机器，来代替人类完成复杂任务。他既是计算机科学的一门子学科，也是一门交叉学科，涉及生命科学、心理学、哲学、认知科学等学科，研究范围包括机器学习、NLP、知识图谱、深度学习等[4]。

2.2 发展现状

人工智能在教育领域中的应用研究相对来说落后于其他领域，但却是必然趋势，两者结合后的目标是“更高效地学习”，这既符合教育本身的初衷，也顺应时代发展和需求。尤其是疫情常态化背景下，催化AI技术在教育领域各场景及各环节的加速落地，尽管并不完全是一帆风顺，但总体上取得的成绩还是值得肯定的。

自2010 年以来，基于图像识别的课堂专注度识别、基于语义理解技术的能力测评等一系列产品都陆续亮相各类教育展会和科技场馆[5]。教育公司和相关研发机构都在逐步摸索尝试在特定教学场景下以AI技术为底层基础研发对应的平台和工具，表2是对AI技术在智慧教育各场景或环节中，产品功能、场景应用及学习者对于使用场景的容忍度等几个方面分析汇总出的结果。

表2 人工智能在部分场景应用现状

图2 人工智能教育市场规模

理想状态下，我们希望AI技术能够赋能教育的各个环节，通过对海量的数据整理归纳建立不同的教育模型，并针对各环节开发出一系列更加灵活、高效且个性化的产品。通过人工智能技术在教育中的逐渐深入，最终我们很可能会弄清楚学习到底是如何发生的，分析可以在哪些环节给予正向的干扰因素，从而为学习者高效学习创造各种条件[6]。

2.3 市场规模

互联网信息中心的最新数据显示，中国在线教育用户规模已经从2014 年的不足1 亿人发展到现如今已经超过3.5 亿人，年平均增长率稳定在20%。随着人工智能技术在教育领域应用的逐渐融入，人工智能教育的市场规模也发展迅猛，2014年大约为55亿元，预计2025年可达到570亿元左右。

2.4 主要痛点

首先，人工智能技术在教育中的开发应用，能够在一定程度上减轻教师日常工作压力，但现有教师对人工智能的应用意识不强、综合教学能力与AI技术不匹配等也是当下亟须解决的重要问题；其次，虽然AI技术在教育领域中的应用已经开展了多年，但针对教育行业的服务商较少、专业人才不足以及智能技术和教育需求不够紧密也是行业发展的现状；最后，从AI技术在教育的整体应用情况来看，仍然存在课程体系、教具教材、各类软硬件等基础设施不完善的情况，其深层原因主要是各地的教育经费投入差异较大，资源分布不均等造成的。以上都是人工智能教育应用过程中需要面对和解决的问题。

2.5 发展建议

长远来看，人工智能对教育的作用关系着教育改革的进度和质量，国家及各地方教育主管部门应该统一认识，做好宏观调控和顶层设计工作，特别是经历过新冠疫情之后，对于未来各种突发情况带给教育的影响应该给予充分的认识和准备。

基于此，可以从以下几个方面入手开展进一步工作：第一，鼓励引导政府、教育企业加快培育引进人工智能领域专业的顶尖人才，形成人才团队，对AI 技术在教育领域的关键环节应用进行攻关，力争短时间内解决“卡脖子”难题。第二，通过国家、企业、学校的紧密配合，按照“产-学-研”的方式加强对现有相关教师的AI技术应用能力培训，培养一批水平较高的示范性人才和复合型人才。第三，加快设立和研发人工智能学科配套的课程教材，对基础教育和高等教育阶段进行科学合理的布局，形成一整套完整的课程体系和综合解决方案，并以此创新人工智能教育模式。

未来，人工智能在教育领域会起到“润滑剂”和“催化剂”的作用，在教与学的各个环节起着不可忽视的辅助甚至是主导作用，通过人工智能的辅助，我们可以完成很多复杂的数据分析，借此来提高教学效率。人工智能离不开大量的计算资源及存储资源，海量的数据通过物联网采集传至云端平台再进行计算分析，这就要求我们要做好5G、云计算等新基建的建设工作。

3 智慧教育发展展望

3.1 新技术将更进一步参与到教与学的各个环节中，从关注“智育”转向“德育、体育、美育、劳育”全面发展

疫情期间，随着5G、语音测评、视频编解码、人脸识别等技术的广泛应用，“教育+直播”“教育+教研”等模式逐渐被推广应用，可以看出通过AI技术与教学场景的融合，能够打造出更加“沉浸+泛在”的学习场景。虽然智能技术与教育行业的融合应用还亟待多方探索，但不难看出未来将会呈现两方面的趋势。

1) 现阶段部分产品“智慧”的可能只是技术本身，并没有通过技术使得教育的过程和结果真正智慧起来，对于教育中更依赖人与人交流的“育”这一部分，未来将通过技术进一步参与到教与学的各个环节中逐渐细化智能起来。

2) 疫情期间，人们关注的更多是“智育”方面的提升，而忽视了“德育、体育、美育、劳育”，且当前智能技术主要在“智育”层面应用较多，未来智慧教育领域将更多关注人的全面发展。

3.2 教学硬件与软件深度融合，特殊教育群体关注加大，关注更广泛群体的个性化需求

总体来看，智慧教育的长远发展动力主要来源于国家政策引导和教育信息化需求的日趋提升，以往单一维度的软硬件业务将不再满足不同阶段用户的多样化需求，只有软硬件进一步结合研发才能满足特殊群体的个性化需求，当前中国还有数量庞大的特殊群体，对于他们的关注是未来满足个性化需求的重点方向，只有触及教育的核心环节，加大精细化程度，才能逐步完善教育生态的宏伟版图。

3.3 智慧教育将从平台、资源、模式等多重维度协同发展，OMO模式将更加完善

当前，技术在教与学各个环节的应用都愈发的趋于完善，无论是平台建设、资源开发还是模式创新都有了很多经验，但整体上还缺乏更深维度的协同合作，未来的智慧教育形态一定是基于多场景、多形态的泛在学习，那么如何将线上和线下场景之间的数据打通，模式联动将是未来发展的重点方向。技术推动下的OMO 智慧教育发展已是大势所趋，正在成为信息时代全球教育改革的“方向标”。在这个大框架下，包括智慧环境、智慧教学、智慧管理、智慧科研、智慧评价、智慧服务等核心要素[7]。创新应用科技提升教育智慧，将进一步打破时间和空间概念，拓展全新的、沉浸式教育场景，并借助强交互技术实现教学模式的颠覆、教学效果的新体验，这也是下一个时代智慧教育的终极目标。