人工智能技術(shù)通過對人類的感知、記憶、學習、思維等進行模擬，使機器具備人類的識別、認知、分析、決策等功能，從而替代人類完成一些重復性的復雜工作?！缎旅襟w聯(lián)盟地平線報告：2017高等教育版》曾預(yù)測：人工智能將對未來教育產(chǎn)生重要影響[1]。2017年，國務(wù)院出臺的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出要利用人工智能技術(shù)進行教育模式變革、構(gòu)建新型教育體系、研發(fā)智能化的學習支撐平臺，并實施全民智能教育項目[2]，說明人工智能在我國已上升為國家的核心戰(zhàn)略。近年來，各種新型智能教育應(yīng)用層出不窮，如高考機器人、自動批改作業(yè)、智能口語測評、在線拍照搜題等，可以說人工智能與教育的深度融合已成必然趨勢。隨著人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的深度應(yīng)用，互聯(lián)網(wǎng)教育將進入“人工智能 教育”的高級階段，教育信息化將邁入以“融合創(chuàng)新，智能引領(lǐng)”為主要特征的2.0時代[3]。

　　一 教育人工智能與人工智能教育、智能教育的關(guān)系

　　人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用由來已久，目前與此相關(guān)的研究主要涉及智能教育、人工智能教育、教育人工智能三個術(shù)語，而這三個術(shù)語經(jīng)常被混淆使用，故本研究試圖基于相關(guān)研究成果對這三個術(shù)語的概念進行辨析。

　　1 相關(guān)研究成果

　　在針對智能教育、人工智能教育、教育人工智能的相關(guān)研究成果中，樸鐘鶴[4]對韓國智能教育的內(nèi)涵進行了探析，認為智能教育是基于學習者的能力、興趣，運用信息技術(shù)來開展自主式學習的教育；趙銀生[5]認為智能教育即教育手段智能化，是指采用先進的信息技術(shù)促進教與學方式、方法和模式的變革，使得教育管理、教學與學習實現(xiàn)智能數(shù)字化；張進寶等[6]認為智能教育以實現(xiàn)個體智能的發(fā)展為目標，綜合培養(yǎng)學習者的學習能力、數(shù)字素養(yǎng)、計算思維，是個體智能發(fā)展與智能技術(shù)實踐相整合的創(chuàng)新教育過程；陳凱泉等[7]認為人工智能教育的目標定位是培養(yǎng)學生的編程能力與計算思維；閆志明等[8]認為教育人工智能的目標包括兩方面：一是提供適應(yīng)性的學習環(huán)境和智能學習工具，二是通過人工智能技術(shù)來揭開“學習黑匣子”。

　　2 概念辨析

　　本研究認為，智能教育兼具教育目的性和技術(shù)性之雙重屬性：①從教育視角出發(fā)，智能教育被視為育人的目標，即“促進人類智能發(fā)展的教育”，更多地指向“多元智能”、信息化素養(yǎng)和計算思維能力的培養(yǎng)；②從信息化視角出發(fā)，智能教育被視為育人的技巧，即“利用人工智能改善教育”，側(cè)重于將人工智能作為支持教學的技術(shù)手段。由此，可以推出智能教育具有“促進智能發(fā)展”和“智能化教育”的雙重功能?；诖?，本研究認為智能教育可細分為人工智能教育和教育人工智能兩大方向，三者的關(guān)系如圖1所示。

圖1 教育人工智能與人工智能教育、智能教育的關(guān)系

　　具體來說，人工智能教育將人工智能作為學習對象，開展知識及其表示、推理與專家系統(tǒng)、人工智能語言與問題求解等內(nèi)容的教學，旨在使學生建立對人工智能技術(shù)的基本認知，從而培養(yǎng)學生的信息學科素養(yǎng)、提升學生的計算思維能力。教育人工智能是人工智能和學習科學的結(jié)合，是指利用人工智能技術(shù)，為自適應(yīng)學習環(huán)境和靈活多樣的教育輔助工具提供智能支持，并探索學習發(fā)生的原理與機制；教育人工智能具有數(shù)據(jù)驅(qū)動、自學習能力、人機協(xié)同、個性化定制的特點，其三大核心內(nèi)容是學習者模型、領(lǐng)域知識模型、教學模型[9]。目前，智能教育的研究主要集中在教育人工智能方面。

　　二 教育人工智能的演進歷程

自從教學機器誕生以來，心理學家、教育學家就開始探索如何將自動化、智能化手段應(yīng)用到教育教學中，以將教師從重復勞動中解放出來，為學生提供高質(zhì)量、個性化的學習方式，從而提高教與學的效率。從歷史演化的視角，可將教育人工智能的演進歷程劃分為以下五個時期：

　　1 萌芽期：早期的教學機器

　　教育人工智能的探索可追溯至20世紀20年代，Pressey制作了第一臺自動執(zhí)行測驗和計分任務(wù)的教學機器[10]；60年代早期，Skinner基于行為主義理論設(shè)計了支持程序教學的機械裝置[11]，其目的在于通過預(yù)設(shè)的知識項目來實現(xiàn)差異化、個別化的教學——這些早期成果孕育了人工智能教育應(yīng)用的萌芽。

　　2 啟動期：計算機輔助教學

　　在圖靈測試和人工智能概念的影響下，20世紀60年代后期，教育人工智能進入計算機輔助教學（Computer Aided Instruction，CAI）階段[12]。ALGOL、LOGO編程語言開始應(yīng)用于計算機輔助教學，并且研究者開發(fā)出了很多的輔助教學系統(tǒng)，如PLATO系統(tǒng)、TICCIT系統(tǒng)等。一般而言，CAI系統(tǒng)由硬件、軟件及課件三部分組成。

　　3 突破期：智能計算機輔助教學

　　20世紀70年代后期至80年代初，研究者在CAI的基礎(chǔ)上引入知識庫、推理機等專家系統(tǒng)技術(shù)，教育人工智能由此逐漸進入智能計算機輔助教學（Intelligent Computer Assisted Instruction，ICAI）階段。這一時期正處于行為主義衰落、認知心理學崛起的階段，因此這一時期的智能教學系統(tǒng)大致可分為兩類：一類是以行為主義理論為基礎(chǔ)的系統(tǒng)，如SCHOLAR、WEST、SOPHIE、GUIDON等；另一類是認知主義主導的教學系統(tǒng)，如LISPTutor、PROUST等?？傮w而言，這些系統(tǒng)仍遵循“以教為中心”的教學理念。

　　4 發(fā)展期：自適應(yīng)學習

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，適應(yīng)性教育超媒體系統(tǒng)（Adaptive Hypermedia System，AHS）在20世紀90年代初開始出現(xiàn)，并在此基礎(chǔ)上演化成了自適應(yīng)學習系統(tǒng)[13]。自適應(yīng)學習系統(tǒng)能夠根據(jù)當前學習者的學習需求、學習風格、知識水平、認知能力和學習狀態(tài)進行適應(yīng)性調(diào)整，實現(xiàn)個性化或差異化學習。一個典型的自適應(yīng)學習系統(tǒng)包括領(lǐng)域模型、用戶模型、教學模型、適應(yīng)性引擎等四部分，代表性系統(tǒng)有SQLTutor、AutoTutor、Why-2 Atlas等。這一時期的智能教學系統(tǒng)強調(diào)“以學習者為中心”的理念，更加關(guān)注學習者的學習需求與個性特征。

　　5 高速發(fā)展期：智適應(yīng)學習

　　近年來，隨著云計算、教育大數(shù)據(jù)、深度學習等技術(shù)的不斷成熟，教育人工智能進入高速發(fā)展期。在這一時期，大規(guī)模教育數(shù)據(jù)的采集、存儲、計算、分析、挖掘成為可能?；谌谈櫽涗浀膶W習者行為數(shù)據(jù)，智適應(yīng)學習系統(tǒng)以數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式智能判別學習風格、個人偏好，借助機器學習、知識圖譜等人工智能技術(shù)，深度診斷學習者的知識掌握情況，為學習者提供實時、動態(tài)、智能化、個性化的指導與干預(yù)，代表性系統(tǒng)有Knewton、DreamBox、ALEKS、AltSchool、Kidaptive、Smart Sparrow等。這一時期的智能教學系統(tǒng)強調(diào)數(shù)據(jù)驅(qū)動、智能適應(yīng)，其目標是實現(xiàn)大規(guī)模的個性化學習。

三 教育人工智能的技術(shù)框架及典型應(yīng)用

1 教育人工智能的技術(shù)框架

　　數(shù)據(jù)、運算力和算法模型是人工智能技術(shù)的三大要素，而教育人工智能是人工智能與學習科學相結(jié)合而形成的一個新領(lǐng)域[14]，因此可以認為教育人工智能主要由數(shù)據(jù)、運算力、算法模型、學習科學四大要素組成。

　　基于上述四大要素，結(jié)合對教育人工智能的認知，本研究構(gòu)建了教育人工智能的技術(shù)框架，如圖2所示。該框架自下而上分為四層：①基礎(chǔ)設(shè)施層以云平臺為基礎(chǔ)，為教育人工智能提供計算能力；②大數(shù)據(jù)層匯集了教育教學活動中的各種管理數(shù)據(jù)、資源數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)以及評價數(shù)據(jù)，為智能計算提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；③算法層提供TensorFlow、Caffe等開發(fā)框架和計算機視覺、語音識別、自然語言處理等先進算法，是教育人工智能的核心；④應(yīng)用層以人工智能優(yōu)化教學過程為目標，開展自適應(yīng)學習、智能化評測、自動化批改、教育機器人、虛擬學伴等場景應(yīng)用，驅(qū)動個性化學習、精準化教學從理念走向?qū)嵺`，是教育人工智能發(fā)展的目標。

圖2 教育人工智能的技術(shù)框架

　　2 教育人工智能的典型應(yīng)用

　　（1）自適應(yīng)學習

　　自適應(yīng)學習能夠根據(jù)學習者的個體差異為其提供個性化的學習內(nèi)容、學習資源、學習路徑和學習策略，并提供適應(yīng)性的指導與干預(yù)[15]。已有很多學習系統(tǒng)將人工智能技術(shù)融入其中，如美國的Knewton平臺借助心理測量模型和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等概率模型來評估學習者的知識狀態(tài)，并基于學科知識圖譜進行學習路徑推薦[16]；DreamBox通過跟蹤學習者的行為記錄，利用機器學習算法實時為學習者提供自適應(yīng)學習內(nèi)容，從而培養(yǎng)學習者對于數(shù)學概念的理解能力[17]。在人工智能技術(shù)的支持下，結(jié)合大數(shù)據(jù)的學習行為分析技術(shù)，能夠建立更加精準的學習者模型和學科知識本體庫與知識圖譜，更加智能地自適應(yīng)調(diào)整學習過程，并有針對性地為學生推送適合的學習內(nèi)容，從而快速提高學習效率、提升學習效果。

　?。?）智能化學習評測

　　隨著人工智能技術(shù)在教學中的應(yīng)用不斷深入，傳統(tǒng)的人工評測正逐漸被智能化、自動化的系統(tǒng)所取代。典型的應(yīng)用有計算機智能化測驗、大規(guī)模機器口語測評等。

　　計算機智能化測驗是基于項目反應(yīng)理論和認知診斷理論，由計算機根據(jù)學習者當前的能力水平，自動從大型題庫中選取難度與之相適應(yīng)的項目進行測評。計算機智能化測驗?zāi)軌蚋咝Ь珳实毓烙嫳辉嚨哪芰λ?，學習者可以顯性了解自己對學科板塊知識點和能力點的掌握情況[18]，已成為教育測量與評價發(fā)展的必然趨勢。目前，國內(nèi)的智慧學伴、論答、乂學教育提供的教育應(yīng)用都采用了這種智能化的測評技術(shù)。

　　大規(guī)模機器口語測評主要采用深度學習等智能語音識別技術(shù)，對學生的口語發(fā)音進行指正、評分，從而實現(xiàn)英語聽說測評的自動化，減少人力投入成本并顯著提升教學效率。在國內(nèi)，科大訊飛、滬江英語、51Talk、英語流利說等都研發(fā)了相應(yīng)的英語口語識別引擎。而在國外，Carnegie Speech、Duolingo軟件采用自動語音識別（Automatic Speech Recognition，ASR）技術(shù)和自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）技術(shù)來識別語言中的錯誤，并幫助學習者進行糾正。

　?。?）智能化教學輔助

　　作文自動化批改、教育機器人等教學工具的出現(xiàn)，對教師這個勞動密集型職業(yè)起到了一定的替代和輔助作用，為解決教師投入成本高、效率低和師資不均衡等問題提供了技術(shù)支撐[19]。

　　作文自動化批改工具基于標準語料庫，利用圖像識別、自然語言處理、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)手段，從詞匯、語法、篇章、立意等多個維度對學生的作文進行綜合評價，并及時給出作文的評語、總分和按句點評。代表性作文自動化批改工具有美國的McGraw-Hill、Pearson、ETS和國內(nèi)的批改網(wǎng)等，而EdX、Coursera、Udacity也正利用自然語言處理、機器學習、眾包等技術(shù)來對簡答題、論述題和編程作業(yè)進行評估。

　　教育機器人作為一種具有感知、思維、動作、協(xié)同等能力的智能工具，能夠協(xié)助教師進行教學管理、答疑，增強或延伸教師的表達能力、知識加工能力和溝通能力；能夠作為學生學習的虛擬學伴，激發(fā)學生的學習興趣和動力[20]，如AdmitHub應(yīng)用聊天機器人來自動回答學生的高頻問題。

四 教育人工智能未來的發(fā)展路徑

教育人工智能雖然經(jīng)歷了漫長的發(fā)展過程，也產(chǎn)生了很多創(chuàng)新性應(yīng)用，但與人類智能水平還存在很大的差距，教育人工智能的研究與應(yīng)用依然任重而道遠。目前，教育人工智能在學科交叉融合研究、教育數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)完善、專業(yè)人才培養(yǎng)以及實踐應(yīng)用等方面尚有待加強。

　　1 加強多學科交叉融合研究

　　教育人工智能是一門系統(tǒng)性科學，其研究屬于多學科交叉型，需要教育技術(shù)學、計算機科學、軟件工程、信息管理等多學科的對接和聯(lián)合攻關(guān)。其中，教育技術(shù)學側(cè)重于教育人工智能模型與方法的研究，并融合前沿教育教學理念，設(shè)計以學習者為中心、以創(chuàng)造性思維培養(yǎng)為目標、提供深度學習體驗、支持多模態(tài)互動教學模式的智能學習環(huán)境和資源；計算機科學、信息管理主要負責教育大數(shù)據(jù)獲取、教育知識圖譜構(gòu)建、數(shù)據(jù)智能處理與分析、智能化診斷評測、學習路徑智能規(guī)劃、學習資源智能推送等方法與技術(shù)的研究；軟件工程則負責相關(guān)智能平臺的工程開發(fā)與服務(wù)研究。此外，研究者還應(yīng)加強教育人工智能與腦科學、認知科學、心理學、統(tǒng)計學等學科的交叉融合，以便為教育人工智能的深入研究提供理論基礎(chǔ)。

　　2 完善教育數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)

　　海量的教育數(shù)據(jù)既是發(fā)展教育人工智能的核心要素之一，也是訓練人工智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)。教育數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的完善可從以下方面入手：①在教育數(shù)據(jù)共享方面，加快建立教育數(shù)據(jù)采集的標準與規(guī)范，適度開放、共享公共教育數(shù)據(jù)資源，鼓勵社交媒體等跨領(lǐng)域的多元數(shù)據(jù)共享融通。目前，ADL、IMS、ISO等國際標準化組織都在積極制定相應(yīng)的教育大數(shù)據(jù)標準，其中最具代表性的是學習行為數(shù)據(jù)采集標準Experience API和學習分析數(shù)據(jù)互操作規(guī)范IMS Caliper Analytics。②在教育數(shù)據(jù)預(yù)處理方面，通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)擴充、數(shù)據(jù)交叉校驗等環(huán)節(jié)，清除“臟”數(shù)據(jù)、補全缺失數(shù)據(jù)、統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，形成高質(zhì)量的、“干凈”的數(shù)據(jù)資源。③在教育數(shù)據(jù)存儲與計算方面，開展基于Hadoop、Storm、Spark等開源框架的并行存儲與計算技術(shù)研究[21]，開發(fā)或定制適合教育數(shù)據(jù)的一體化大數(shù)據(jù)平臺，為教育人工智能提供可靠的、有質(zhì)量的數(shù)據(jù)資源。

　　3 培養(yǎng)教育人工智能專業(yè)人才

　　教育人工智能需要跨學科復合型的專業(yè)技術(shù)人才，一方面要求具有機器學習、知識圖譜、深度學習等人工智能方面的專業(yè)能力，另一方面要求具備教育心理學、教育信息化理論與方法、數(shù)字化學習資源環(huán)境設(shè)計與開發(fā)等教育技術(shù)學的背景知識——但既懂人工智能又懂教育的交叉學科人才供求嚴重失衡，因此急需教育工作者重新設(shè)計人工智能教育的培養(yǎng)方式和課程體系，以培養(yǎng)教育人工智能的復合型人才。此外，在中小學階段，以人工智能課程為主線，教師可以結(jié)合機器人教育、Scratch編程教育、STEM教育、創(chuàng)客教育等形式，開展人工智能的普及教育。

　　4 以需求為導向，深化教育人工智能應(yīng)用

　　智能技術(shù)只是解決個性化教育等問題的手段而非目的，因此教育人工智能應(yīng)以教育需求為導向而非以技術(shù)研發(fā)為動力。具體而言，教育人工智能在應(yīng)用時需以資源均衡化、學習個性化等迫切需求為目標，利用人工智能的智能感知、智能建模、智能決策等功能，開展諸如智能校園、立體綜合教學場、智能在線學習教育平臺、智能教育助理等以智能化為核心的數(shù)字化學習資源與環(huán)境的設(shè)計與開發(fā)，以推進教育人工智能在教學中的常態(tài)化應(yīng)用，深化人工智能與教育教學的融合。值得一提的是，隨著云計算平臺和TensorFlow、MXNet等深度學習框架的不斷成熟，人工智能算法的準入門檻會顯著降低，教育人工智能應(yīng)用的開展將會變得更加方便快捷。

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