教育如何適應(yīng)智能時代的需求，利用智能技術(shù)推進(jìn)教學(xué)模式變革以及創(chuàng)新型人才培養(yǎng)，成為世界各國政府面臨的重要挑戰(zhàn)。人工智能將成為破解這些教育難題的“利器”。
伴隨智能化時代發(fā)展，教育如何適應(yīng)智能時代的需求，利用智能技術(shù)推進(jìn)教學(xué)模式變革以及創(chuàng)新型人才培養(yǎng)，成為世界各國政府面臨的重要挑戰(zhàn)。當(dāng)前教育面臨發(fā)展不均衡，創(chuàng)新型人才培養(yǎng)模式不完善以及優(yōu)質(zhì)教育資源配置不合理等難題，人工智能將成為破解這些教育難題的“利器”，在創(chuàng)新教育教學(xué)模式、優(yōu)化人才培養(yǎng)方案、發(fā)展學(xué)生專業(yè)技能、構(gòu)建終身學(xué)習(xí)體系等方面發(fā)揮重要作用，推動未來教育的變革與發(fā)展。
一、教育步入智能化時代
人工智能是制造智能機(jī)器的科學(xué)和工程，表現(xiàn)出與人類行為智能相關(guān)的特征，包括推理、學(xué)習(xí)、尋求目標(biāo)、解決問題和適應(yīng)性等要素（Monostori，2014）。人工智能作為社會發(fā)展的重要科技力量，迅速滲透到各行各業(yè)，成為各行業(yè)發(fā)展的新動力和新趨勢。在此形勢下，教育如何適應(yīng)智能時代的需求，利用智能技術(shù)推進(jìn)教學(xué)模式變革以及創(chuàng)新型人才培養(yǎng)，成為世界各國政府面臨的重要挑戰(zhàn)。
美國2016年發(fā)布的《為人工智能的未來做好準(zhǔn)備》提到要實施人工智能教育，擴(kuò)大人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)課程，為人工智能推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展培養(yǎng)需要的人才（White House，2016）。
國務(wù)院2017年7月頒布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出要發(fā)展智能教育，利用智能技術(shù)加快推動人才培養(yǎng)模式以及教學(xué)方法的改革，構(gòu)建包含智能學(xué)習(xí)、交互式學(xué)習(xí)的新型教育體系，推動人工智能在教學(xué)、管理、資源建設(shè)等方面的應(yīng)用（國務(wù)院，2017a）。
同年，國務(wù)院頒布的《國家教育事業(yè)發(fā)展“十三五”規(guī)劃》也提出要“綜合利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和虛擬現(xiàn)實等技術(shù)探索未來教育教學(xué)新模式”（國務(wù)院，2017b）?？梢?，利用人工智能技術(shù)推進(jìn)教育系統(tǒng)的變革與創(chuàng)新已經(jīng)引起世界各國的高度關(guān)注。
當(dāng)前，我國教育改革雖然取得了顯著進(jìn)步，但仍存在一些突出問題，比如教育發(fā)展不均衡，創(chuàng)新型人才培養(yǎng)模式不完善以及優(yōu)質(zhì)教育資源配置不合理等。隨著智能化時代的到來，人工智能將成為破解這些教育難題的“利器”，在創(chuàng)新教育教學(xué)模式、優(yōu)化人才培養(yǎng)方案、發(fā)展學(xué)生專業(yè)技能、構(gòu)建終身學(xué)習(xí)體系等方面發(fā)揮重要作用，推動未來教育的變革與發(fā)展。
近年來，國內(nèi)教育領(lǐng)域的專家學(xué)者圍繞教育人工智能的內(nèi)涵與關(guān)鍵技術(shù)（閆志明等，2017）、智能教育的內(nèi)涵與目標(biāo)定位（張進(jìn)寶等，2018）、人工智能對混合式教學(xué)的促進(jìn)（戴永輝等，2018）以及深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)的創(chuàng)新教育應(yīng)用（劉勇等，2017；余明華等，2017）等進(jìn)行了初步探討。但是，教育研究者和實踐者對于人工智能與教育融合發(fā)展過程中的一些基礎(chǔ)性問題的認(rèn)識仍較為模糊，比如教育人工智能技術(shù)框架、應(yīng)用模式、發(fā)展難題等?；诖?，本研究將構(gòu)建教育人工智能的技術(shù)框架，探討教育人工智能的典型應(yīng)用模式以及發(fā)展過程中面臨的難題，并在此基礎(chǔ)上提出教育人工智能的發(fā)展路徑，以期對人工智能與教育的融合發(fā)展提供一定的借鑒。
二、教育人工智能的技術(shù)框架
人工智能的發(fā)展經(jīng)歷過三次浪潮，分別是計算智能時代、感知智能時代和認(rèn)知智能時代，人工智能教育應(yīng)用伴隨這三類智能技術(shù)的發(fā)展而不斷發(fā)展。吳永和等認(rèn)為，“人工智能+教育”的相關(guān)技術(shù)有機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、學(xué)習(xí)計算、圖像識別等（吳永和等，2017）；閆志明等指出，教育人工智能的關(guān)鍵技術(shù)主要有知識表示方法、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、智能代理、情感計算（閆志明等，2017）。根據(jù)前期的調(diào)研分析以及相關(guān)學(xué)者的研究，筆者構(gòu)建了教育人工智能的技術(shù)框架，主要包括教育數(shù)據(jù)層、算法層、感知層、認(rèn)知層和教育應(yīng)用層（見圖1）。
圖1 教育人工智能的技術(shù)框架
1.教育數(shù)據(jù)層
教育數(shù)據(jù)層是教育人工智能技術(shù)框架的基礎(chǔ)層，該層主要包括管理類數(shù)據(jù)、行為類數(shù)據(jù)、資源類數(shù)據(jù)以及評價類數(shù)據(jù)（李振等，2018）。其中管理類數(shù)據(jù)包括學(xué)生個人信息、學(xué)籍檔案、教職工信息、一卡通數(shù)據(jù)等，資源類數(shù)據(jù)包括試卷、課件、媒體資料、案例等，行為類數(shù)據(jù)包括教師行為數(shù)據(jù)（如講解與演示、指導(dǎo)與答疑、提問與對話、評價與激勵）和學(xué)生行為數(shù)據(jù)（如信息檢索、信息加工、信息交流），評價類數(shù)據(jù)包括學(xué)業(yè)水平測試數(shù)據(jù)和綜合素質(zhì)評價數(shù)據(jù)等。教育數(shù)據(jù)層主要負(fù)責(zé)對以上數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、加工處理、存儲等，但由于該層的數(shù)據(jù)龐大復(fù)雜、良莠不齊，因此在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，具體涉及到的技術(shù)包括數(shù)據(jù)采集、篩選、集成、格式轉(zhuǎn)換、流計算、信息傳輸?shù)?。其中在?shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)，當(dāng)前應(yīng)用比較廣泛的數(shù)據(jù)處理平臺有Hadoop、MapReduce和Spark等。
2.算法層
算法層是實現(xiàn)各類教育人工智能技術(shù)的核心，該層主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)兩類算法。機(jī)器學(xué)習(xí)是指利用數(shù)據(jù)或以往經(jīng)驗，優(yōu)化計算機(jī)程序的性能標(biāo)準(zhǔn)，其目標(biāo)是開發(fā)能夠自動檢測數(shù)據(jù)模式的方法，然后使用未覆蓋的模式來預(yù)測未來的數(shù)據(jù)（Alpaydin，2014），是人工智能最核心、最熱門的算法。目前，機(jī)器學(xué)習(xí)在學(xué)生行為建模、預(yù)測學(xué)習(xí)表現(xiàn)、預(yù)警失學(xué)風(fēng)險、學(xué)習(xí)支持與測評以及資源推送等方面發(fā)揮著重要作用（余明華等，2017）。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個子領(lǐng)域，致力于算法構(gòu)建，解釋和學(xué)習(xí)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法通常不能提供的高水平和低水平的抽象數(shù)據(jù)（Taweh BeysolowⅡ，2017）。深度學(xué)習(xí)在文本識別、語音識別、圖像識別等方面的應(yīng)用已取得突破性進(jìn)展，其識別準(zhǔn)確率已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)技術(shù)的識別能力（劉勇等，2017）。
3.感知層
感知層是讓機(jī)器和人一樣能看會認(rèn)，能聽會說，具備感知能力。該層涉及的技術(shù)主要有語音識別與合成、計算機(jī)視覺、圖像識別、生物特征識別、文字識別等。其中，語音識別和人臉識別分別入選《麻省理工科技評論》評選出的“2016年十大突破技術(shù)”和“2017年十大突破技術(shù)”。在我國，人工智能識別技術(shù)已處于世界領(lǐng)先行列，被廣泛應(yīng)用到教育教學(xué)中。近年來，基于語音識別技術(shù)的語言測評與輔助學(xué)習(xí)軟件層出不窮，它們通過識別學(xué)習(xí)者的語音然后進(jìn)行評測并給出修正意見以幫助學(xué)習(xí)者提升語言表達(dá)能力。圖像識別技術(shù)在教學(xué)上的應(yīng)用也頗具成效，基于該技術(shù)的拍照搜題軟件被中小學(xué)生廣泛使用。生物特征識別技術(shù)能夠捕捉和感知學(xué)生學(xué)習(xí)過程中的面部表情、手勢等變化，幫助教師了解學(xué)生在課上的學(xué)習(xí)情況。計算機(jī)視覺是利用計算機(jī)通過模仿人類視覺來感知和理解世界中的物體（Zhang et al.，2014），借助該技術(shù)可以采集學(xué)生學(xué)習(xí)過程中的圖像，對其特征進(jìn)行提取、分析，從而達(dá)到學(xué)情監(jiān)測的目的。
4.認(rèn)知層
認(rèn)知層是感知層的進(jìn)一步發(fā)展，不僅能夠讓機(jī)器感知和識別語音、圖像和文字，而且能夠讀懂語音、圖像和文字的內(nèi)在含義。該層涉及的技術(shù)主要有自然語言處理、智能代理、知識表示方法、情感計算等。自然語言處理技術(shù)能夠讓機(jī)器“理解”人的語言，其在教育領(lǐng)域的應(yīng)用主要體現(xiàn)在機(jī)器翻譯、作文評價與批改、智能問答與人機(jī)交互等。智能代理技術(shù)能夠讓機(jī)器變得更具人性化和個性化，被廣泛應(yīng)用到教學(xué)系統(tǒng)中以提升教學(xué)質(zhì)量。知識表示方法是指將人類知識推理編碼成符號語言，使其能夠被信息系統(tǒng)處理，該方法在提升專家系統(tǒng)智能方面發(fā)揮了重要作用。情感計算是人工智能的一個熱門話題，是Picard教授于1997年在麻省理工學(xué)院提出的，她認(rèn)為情感計算是對情感或情感產(chǎn)生影響的計算（Picard，1997）。情感計算應(yīng)用于教育教學(xué)，可以有效促進(jìn)學(xué)習(xí)者情感上的交互，從而提高學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性。
5.教育應(yīng)用層
教育應(yīng)用層位于教育人工智能技術(shù)框架的最頂層，是各類人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域應(yīng)用的集中體現(xiàn)。目前，人工智能教育應(yīng)用主要聚焦在智能導(dǎo)學(xué)、自動化測評、拍照搜題、教育機(jī)器人、智能批改、個性化學(xué)習(xí)、分層排課、學(xué)情監(jiān)測8個方面，服務(wù)的對象主要是學(xué)生、教師和管理者。
智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)是利用人工智能技術(shù)提供個性化學(xué)習(xí)指導(dǎo)的自適應(yīng)教學(xué)系統(tǒng)（Graesser et al.，2005），該系統(tǒng)能夠滿足不同學(xué)習(xí)者的需求，在知識、技能和情感上提供智能服務(wù)。在自動化測評方面，一些基于人工智能技術(shù)的語音測評軟件，已投入市場。借助圖像識別技術(shù)，拍照搜題類軟件為學(xué)生的自主學(xué)習(xí)提供了便利。教育機(jī)器人作為一個強(qiáng)有力的學(xué)習(xí)工具，在教育領(lǐng)域的應(yīng)用越來越普遍（Benitti，2012）。智能批改借助人工智能技術(shù)能實現(xiàn)作業(yè)自動批改，并給出評語和修改意見。在個性化學(xué)習(xí)方面，人工智能技術(shù)結(jié)合大數(shù)據(jù)能為每位學(xué)生制定個性化的學(xué)習(xí)路徑，推送合適的學(xué)習(xí)資源，提升學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。分層排課是利用先進(jìn)的人工智能算法實現(xiàn)“一人一課表”，以應(yīng)對分層教學(xué)帶來的挑戰(zhàn)。學(xué)情監(jiān)測是借助人工智能技術(shù)全面了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，并對其學(xué)習(xí)結(jié)果進(jìn)行預(yù)測和干預(yù)。
三、教育人工智能的典型應(yīng)用模式
教育人工智能的應(yīng)用核心應(yīng)聚焦教育目標(biāo)和價值體系，利用人工智能技術(shù)的優(yōu)勢與教育過程相融合，以產(chǎn)生1+1＞2的效果（張坤穎等，2017）。根據(jù)目前人工智能技術(shù)的特點和優(yōu)勢，本研究認(rèn)為人工智能可以解決三個層面的教育問題，分別是面向特殊人群的補(bǔ)償性教育、針對常規(guī)業(yè)務(wù)的替代式教育以及服務(wù)個性發(fā)展的適應(yīng)性教育（見圖2）。
圖2 教育人工智能三層次應(yīng)用模式
1.面向特殊人群的補(bǔ)償性教育
所謂補(bǔ)償，就是抵消損失，彌補(bǔ)缺陷（賈靜元，2016）。缺陷補(bǔ)償是特殊教育的重要目的，其有兩層含義：一是指用機(jī)體未被損害的部分去代替、彌補(bǔ)已損害的部分，以產(chǎn)生新的機(jī)能組合和新的條件聯(lián)系；二是指利用新的科學(xué)技術(shù)、工具與手段使機(jī)體被損害的機(jī)能得到部分或全面康復(fù)。
特殊教育中的群體一般包括聾啞學(xué)生、聽障學(xué)生、視障學(xué)生、智障學(xué)生、自閉癥學(xué)生及肢體殘疾學(xué)生等，這些學(xué)生由于先天或者后天缺陷，在學(xué)習(xí)和生活上充滿困難。目前，人工智能技術(shù)已經(jīng)成功應(yīng)用于特殊教育領(lǐng)域（Drigas et al.，2011），它可以延伸特殊人群器官的功能，以技術(shù)手段彌補(bǔ)其智力或身體的不足，最大程度滿足不同特殊人群的需要，促進(jìn)其個性化學(xué)習(xí)。生活方面，利用教育人工智能可以促進(jìn)特殊人群的生活便利化。健康方面，應(yīng)用教育人工智能可以促進(jìn)特殊人群的康復(fù)專業(yè)化，尤其是自閉癥患者的康復(fù)治療。
自閉癥患者最缺乏社會溝通能力，而人工智能技術(shù)支持下的智能虛擬代理或智能社交機(jī)器人可以很好地與自閉癥患者進(jìn)行對話交流，獲取其社交行為關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并通過快速、非正式的評估來判斷患者是否理解活動或進(jìn)行輕微的技能改進(jìn)，以培養(yǎng)自閉癥患者的語言能力、社會溝通能力甚至是情緒智力?？傊逃斯ぶ悄芸梢杂行崿F(xiàn)特殊人群的補(bǔ)償性教育，最大程度開發(fā)其優(yōu)勢潛能，發(fā)展其多元智能，幫助其加快回歸主流社會，打破殘障人和正常人之間的隔閡。
2.針對常規(guī)業(yè)務(wù)的替代式教育
人工智能支持下的替代式教育強(qiáng)調(diào)通過技術(shù)達(dá)到與教師從事的某些教育活動相同的作用，代替教師執(zhí)行部分任務(wù)。如圖3所示，在目前的教育人工智能應(yīng)用中，以自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)為核心技術(shù)的智能批閱系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)器智能閱卷、作文自動批改；以語音識別測評技術(shù)為核心的語言類教育應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)口語考試評分、口語練習(xí)糾錯。因此，教育人工智能可替代教師執(zhí)行的常規(guī)業(yè)務(wù)主要體現(xiàn)在考試結(jié)果判定、作業(yè)及練習(xí)效果檢查兩個方面。
e-rater自1999年以來就一直被美國教育考試服務(wù)中心（ETS）用于自動評分。該系統(tǒng)通過從大量文章中提取代表書寫質(zhì)量的一系列特征，并對文章語言、內(nèi)容、篇章結(jié)構(gòu)進(jìn)行重點分析，包括詞匯復(fù)雜度、語法錯誤的比例、文章風(fēng)格、單詞總數(shù)等，將這些分?jǐn)?shù)利用統(tǒng)計模型進(jìn)行分析并產(chǎn)出最終的得分估計。每個特征的權(quán)重由統(tǒng)計過程確定，保障了系統(tǒng)與教師評分相對一致。
e-rater目前主要用于托福考試的作文自動評分，類似能夠?qū)ψ魑倪M(jìn)行自動評分的系統(tǒng)還有Project Essay Grade(www.lxws.net)、IntelliMetric等。大型考試中數(shù)以萬計的試卷借助智能閱卷系統(tǒng)可以將教師從機(jī)械重復(fù)的勞動中解放出來，并在一定程度上減少教師由于主觀因素造成的評分標(biāo)準(zhǔn)差異，保證了評分客觀公正，提高了作文評分效率。
智能批改系統(tǒng)不僅能自動生成評分，還能提供針對性的反饋診斷報告，指導(dǎo)學(xué)生如何修改，一定程度上解決了教師因作文批改數(shù)量大而導(dǎo)致的批改不精細(xì)、反饋不具體等問題?；谡Z音識別技術(shù)的口語學(xué)習(xí)軟件同樣可以對學(xué)生的口語發(fā)音進(jìn)行評分、糾錯和指導(dǎo)。
人工智能技術(shù)使機(jī)器能夠根據(jù)預(yù)設(shè)程序進(jìn)行高效地重復(fù)性工作，因而教師可以將更多精力投入到教學(xué)設(shè)計優(yōu)化、學(xué)生心理健康培養(yǎng)等創(chuàng)造性活動中。針對常規(guī)業(yè)務(wù)的替代式教育既能節(jié)省大量人力資源，為教育教學(xué)提供便利性服務(wù)，同時又能促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)方式的多樣化和智能化，滿足眾多學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。
3.服務(wù)個性發(fā)展的適應(yīng)性教育
由于個體差異，學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中對知識的接受程度不盡相同。實現(xiàn)學(xué)生個性化學(xué)習(xí)，達(dá)到因材施教的目標(biāo)是解決教育問題的關(guān)鍵，也是人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的重要發(fā)展方向。智能虛擬助手、智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)、適應(yīng)性學(xué)習(xí)平臺等系統(tǒng)能根據(jù)學(xué)習(xí)者的個人特點（如語言、學(xué)習(xí)風(fēng)格、偏好等）創(chuàng)建個性化課程，讓學(xué)習(xí)者獲得更好的學(xué)習(xí)效果（Pires et al.，2018）。
智能虛擬助手通過自然語言模擬人類對話，深層次理解人類需求，其核心特征是對話式交互與智能性服務(wù)（王萍等，2018），可以實現(xiàn)與學(xué)習(xí)者交互問答、提供情境學(xué)習(xí)、進(jìn)行學(xué)習(xí)分析等功能。將人工智能技術(shù)支持的機(jī)器人導(dǎo)師嵌入Duolingo語言學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，就可以輔助學(xué)習(xí)者進(jìn)行語言學(xué)習(xí)，在與學(xué)習(xí)者對話過程中，機(jī)器人導(dǎo)師可以變換不同角色來討論不同話題，增加語境的真實性。
隨著交互程度不斷加深，機(jī)器人導(dǎo)師會更懂學(xué)習(xí)者，互動過程也將更具針對性。該系統(tǒng)還會對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而有效調(diào)整學(xué)習(xí)進(jìn)度與內(nèi)容。智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)則兼顧學(xué)習(xí)者的認(rèn)知和情感狀態(tài)，借助答案分析和錯誤反饋過程來評估學(xué)習(xí)者對知識的掌握程度，并提供個性化的指導(dǎo)（Strain et al.，2013）。
智能化程度較高的個性學(xué)習(xí)支持系統(tǒng)不僅能對語音、圖像等外部信息進(jìn)行感知，還具備深度學(xué)習(xí)的能力，能夠理解學(xué)習(xí)者行為習(xí)慣甚至情感態(tài)度。個性化學(xué)習(xí)支持系統(tǒng)產(chǎn)生的學(xué)習(xí)者行為數(shù)據(jù)，是系統(tǒng)功能完善與技術(shù)升級的基礎(chǔ)支撐，是實現(xiàn)對學(xué)習(xí)者個性化學(xué)習(xí)輔導(dǎo)的關(guān)鍵因素。機(jī)器對學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)風(fēng)格、興趣偏好的了解越深入，對學(xué)習(xí)內(nèi)容推送、學(xué)習(xí)行為反饋、情感變化的處理便越精準(zhǔn)。目前，個性化學(xué)習(xí)支持系統(tǒng)還處于研發(fā)階段，成熟度不高，但已能為學(xué)生適應(yīng)性學(xué)習(xí)提供不同程度的支持。
四、教育人工智能發(fā)展面臨的難題
1.教育數(shù)據(jù)的數(shù)量與質(zhì)量存在“短板”，限制了人工智能技術(shù)價值的發(fā)揮
數(shù)據(jù)是產(chǎn)生智能的基礎(chǔ)，足夠的高質(zhì)量數(shù)據(jù)才能促進(jìn)人工智能技術(shù)價值的發(fā)揮，減輕教師、學(xué)習(xí)者以及管理者的重復(fù)性工作，使教育教學(xué)更具個性化與科學(xué)性。
首先，較之金融、醫(yī)療等行業(yè)，教育行業(yè)目前能夠采集到的數(shù)據(jù)量仍相對較少。智能的產(chǎn)生需要依托大量的數(shù)據(jù)。作為人工智能關(guān)鍵技術(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)是一個始于大量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計學(xué)過程，其試圖通過數(shù)據(jù)分析導(dǎo)出規(guī)則或者流程，用于解釋數(shù)據(jù)或者預(yù)測未來數(shù)據(jù)（White House，2016）。而在教育領(lǐng)域，教師的教學(xué)過程和學(xué)生的學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)并未得到完全記錄，無法為人工智能提供足夠的數(shù)據(jù)支持。人工智能需要跟蹤記錄完整的教學(xué)與學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，從大量的數(shù)據(jù)中多學(xué)科、多層次、多精度、多情境、多語義（周慶等，2015）地分析教學(xué)與學(xué)習(xí)特點，從而輔助教學(xué)、學(xué)習(xí)、考試與管理。
其次，由于教育行業(yè)本身存在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一致、數(shù)據(jù)采集不完整等問題導(dǎo)致其數(shù)據(jù)質(zhì)量不高。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集可以提升機(jī)器學(xué)習(xí)的效率以及精準(zhǔn)性，從而更好地為學(xué)習(xí)者提供個性化服務(wù)。目前教育數(shù)據(jù)并沒有形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，教學(xué)與學(xué)習(xí)過程產(chǎn)生了大量的文本、圖像、聲音、影視、超媒體等半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其格式多樣，標(biāo)準(zhǔn)不一。與金融等行業(yè)不同，教學(xué)與學(xué)習(xí)是非線性活動，很難從大量、復(fù)雜、凌亂、無模式的教學(xué)活動中獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)（楊現(xiàn)民等，2016）。此外，大數(shù)據(jù)時代新媒體的便捷性、海量信息內(nèi)容的離散性、學(xué)習(xí)者閱讀方式的隨意性以及學(xué)習(xí)時間的零碎性使學(xué)習(xí)者獲取的知識更加碎片化（王承博等，2015），學(xué)習(xí)的碎片化進(jìn)一步加大了人工智能獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)的難度。
2.教育業(yè)務(wù)復(fù)雜多樣，加大了通用人工智能技術(shù)“嫁接”教育的難度
教育是一個超復(fù)雜的系統(tǒng)，涉及教學(xué)、管理、科研、服務(wù)等諸多業(yè)務(wù)，不同地區(qū)、不同學(xué)校的教育業(yè)務(wù)雖然具有一定的共性，但差異性也很突出（邢蓓蓓等，2016）。教育業(yè)務(wù)隨學(xué)校、學(xué)科、知識傳授方式和應(yīng)用場景的不同而不斷變化。每所學(xué)校擁有獨特的組織架構(gòu)以及辦學(xué)特征，每個學(xué)科也都有不同的知識體系和應(yīng)用場景，每位教師的教學(xué)方式和學(xué)生的學(xué)習(xí)方式亦不相同。因此，教育系統(tǒng)的復(fù)雜性對人工智能技術(shù)提出了更高的要求，通用人工智能無法滿足學(xué)生、教師以及管理者的個性化需求。人工智能在教育行業(yè)的“嫁接”需要結(jié)合不同的場景做出適應(yīng)性的改變，以滿足不同業(yè)務(wù)以及不同人員的需求。
此外，人工智能技術(shù)本身發(fā)展的不成熟進(jìn)一步加大了其適應(yīng)目前復(fù)雜多樣的教育業(yè)務(wù)的難度。雖然語音識別、文字識別、圖像識別等人工智能技術(shù)已有較大進(jìn)展，但是中文自然語言處理、情感計算等技術(shù)仍存在較大的發(fā)展空間。目前自然語言處理僅能對句法結(jié)構(gòu)、拼寫正誤等進(jìn)行判斷處理，對篇章結(jié)構(gòu)、語言邏輯、觀點表達(dá)等方面的分析尚未完全成熟。教學(xué)與學(xué)習(xí)均需要大量的語言交流，無論是數(shù)據(jù)分析還是人員對話均對自然語言處理技術(shù)提出更高的要求。在情感計算方面，學(xué)習(xí)是一個復(fù)雜的過程，學(xué)生隨之產(chǎn)生諸如氣憤、厭惡、恐懼、愉悅、悲傷以及驚訝等復(fù)雜多變的情緒。當(dāng)前簡單的情緒識別技術(shù)不僅無法識別學(xué)習(xí)者復(fù)雜多變的情緒，而且也不利于學(xué)習(xí)者個性化學(xué)習(xí)的發(fā)生。
3.教育用戶對人工智能技術(shù)存在應(yīng)用價值和角色關(guān)系上的雙重困惑，對其信任感不強(qiáng)
許多教師以及教育管理者對人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用價值存疑，導(dǎo)致對其信任感不強(qiáng)。依據(jù)技術(shù)接受模型理論，感知有用性和感知易用性均影響著教育用戶對人工智能教育應(yīng)用價值的判斷。首先在感知有用性方面，人工智能是否可以優(yōu)化教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、教學(xué)過程、課堂環(huán)境、作業(yè)設(shè)置、學(xué)習(xí)活動，從而提高教師的教學(xué)質(zhì)量，以及人工智能是否可以真正促進(jìn)管理的自動化、科學(xué)化，從而提升學(xué)校各類事務(wù)管理水平，這兩個方面目前仍存在較大疑問。其次在感知易用性上，從硬件設(shè)施來看，目前大多數(shù)學(xué)校已完成了數(shù)字校園建設(shè)，但學(xué)校引入人工智能技術(shù)需對部分設(shè)備進(jìn)行更新，甚至需要引入一套新的系統(tǒng)和技術(shù)來接入人工智能；在軟實力方面，目前教師以及教育管理者本身具有的能力能否勝任人工智能在教育中的應(yīng)用，從而提高教學(xué)質(zhì)量與管理水平，也需要進(jìn)一步深入思考。
此外，大多數(shù)教師以及管理者對人工智能與教師之間的關(guān)系認(rèn)識模糊，這種認(rèn)識模糊也導(dǎo)致教師無法實現(xiàn)對人工智能的完全信任。首先教師困惑于如何與人工智能相互合作完成教學(xué)，其次教師對將人工智能應(yīng)用于教學(xué)之后，誰在掌握教學(xué)主導(dǎo)權(quán)存疑。此外，社會上諸多關(guān)于人工智能的負(fù)面輿論亦影響著教師和管理者對于人工智能的認(rèn)識。隨著人工智能時代的到來，建筑工人、司機(jī)、收銀員、檢測員、保險員、翻譯等將不同程度地被人工智能代替。而在教育行業(yè)，教師是否將被人工智能代替也存在較大爭論?？梢源_定的是，人工智能可以取代模塊化的任務(wù)，替代重復(fù)性的工作，減輕教師重復(fù)性勞動的負(fù)擔(dān)，但教育領(lǐng)域中創(chuàng)新創(chuàng)造性的工作以及學(xué)生情感態(tài)度價值觀的培養(yǎng)卻是人工智能所不能勝任的。
4.專業(yè)教師隊伍與課程體系缺乏，阻礙了人工智能融入教育的進(jìn)程
目前人工智能在教育中的應(yīng)用尚處于起步階段，國務(wù)院2017年印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出要在中小學(xué)階段設(shè)置人工智能相關(guān)課程，推動人工智能領(lǐng)域一級學(xué)科建設(shè)，把高端人才隊伍建設(shè)作為人工智能發(fā)展的重中之重，完善人工智能教育體系等（國務(wù)院，2017a）。但目前來看，關(guān)于如何建設(shè)人工智能教師隊伍以及人工智能相關(guān)課程體系等問題尚未形成統(tǒng)一清晰的認(rèn)識，阻礙了人工智能融入教育的進(jìn)程。
人工智能教師隊伍與課程體系的缺乏加大了人工智能相關(guān)人才培養(yǎng)的難度，人工智能融入教育也缺少全面系統(tǒng)的理論以及實踐案例的支撐。眾所周知，教師是教育的實施者、組織者和引導(dǎo)者，課程是教師開展教學(xué)的活動載體，只有具備完整的教師隊伍與課程體系才能系統(tǒng)全面地指導(dǎo)人工智能人才培養(yǎng)，進(jìn)而指導(dǎo)教師和管理者應(yīng)用人工智能技術(shù)提高教學(xué)與管理質(zhì)量。
五、教育人工智能的未來發(fā)展路徑
在未來教育的變革中，人工智能在提升教育教學(xué)質(zhì)量、創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式、促進(jìn)個性化學(xué)習(xí)與終身學(xué)習(xí)等方面將發(fā)揮不可替代的作用，需要政府、學(xué)校、企業(yè)和社會的廣泛關(guān)注。雖然當(dāng)前教育人工智能的發(fā)展取得了一定成效和影響，但整體發(fā)展仍處于起步階段，依然面臨諸多困境?；诖?，本研究結(jié)合我國教育人工智能發(fā)展現(xiàn)狀與面臨的難題，提出以下五大發(fā)展路徑。
1.加大教育人工智能產(chǎn)品研發(fā)力度，提升技術(shù)服務(wù)品質(zhì)
教育人工智能產(chǎn)品的研發(fā)和技術(shù)服務(wù)品質(zhì)的提升需要從多方面努力。一是要加強(qiáng)教育領(lǐng)域?qū)＜?、人工智能專家以及企業(yè)人員之間的合作，了解當(dāng)前教育的現(xiàn)實需求，尋找人工智能與教育的契合點，推動教育智能產(chǎn)品的研發(fā)與應(yīng)用。比如，借助人工智能技術(shù)探索教育情感類機(jī)器人的研發(fā)，將人類的情感賦予智能機(jī)器，使其能夠與學(xué)生進(jìn)行情感上的互動，實現(xiàn)人機(jī)共情，讓機(jī)器變得更有“溫度”。二是不斷拓展教育人工智能產(chǎn)品的功能模塊，切實滿足不同階段學(xué)生的個性化學(xué)習(xí)需求和教師的教學(xué)要求。當(dāng)前，國家積極倡導(dǎo)在中小學(xué)開設(shè)人工智能相關(guān)課程，因此可以研發(fā)與之相配套的教育人工智能產(chǎn)品，比如編程類教學(xué)工具和軟件，以此來輔助教育教學(xué)，優(yōu)化學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。三是建立完備的教育人工智能產(chǎn)品安全監(jiān)管和評估體系，規(guī)范行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，加大市場督導(dǎo)與監(jiān)察力度，保障企業(yè)為教育人工智能的發(fā)展提供安全、優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品與服務(wù)。
2.拓寬人工智能教育應(yīng)用空間，多學(xué)科交叉協(xié)同助力教育創(chuàng)新發(fā)展
深入挖掘人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用價值，拓展應(yīng)用空間，讓其更好地為教育教學(xué)提供服務(wù)。人工智能技術(shù)能夠打破教育壁壘，有效整合正式與非正式學(xué)習(xí)。因此，建議國家建立人工智能教育服務(wù)平臺，匯聚全球優(yōu)質(zhì)教育資源，根據(jù)學(xué)習(xí)者需求精準(zhǔn)推送適合其發(fā)展的學(xué)習(xí)資源。建立國家人工智能教育管理平臺，追蹤記錄學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)并進(jìn)行深度挖掘和學(xué)習(xí)分析，全面了解學(xué)習(xí)者興趣愛好和現(xiàn)實需求，有助于促進(jìn)個性化教育和終身學(xué)習(xí)的實現(xiàn)。除了普通的學(xué)校教育外，人工智能技術(shù)還可以拓展到特殊教育、職業(yè)教育等其他教育體系中，其中特殊教育恰恰是最需要人工智能技術(shù)的領(lǐng)域之一（張坤穎等，2017）。利用人工智能，能滿足特殊人群的學(xué)習(xí)需求，讓其享受教育改革帶來的豐碩成果。此外，要廣泛開展跨學(xué)科探索研究，推動腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等學(xué)科的交叉融合，共同致力于未來教育的發(fā)展。
3.構(gòu)建和諧共生“人機(jī)結(jié)合”新生態(tài)，增強(qiáng)教育人工智能信任感
人工智能與教育的融合發(fā)展是智能時代的重要趨勢。教育人工智能將取代教師的重復(fù)性勞動，一定程度上減輕教師的壓力和負(fù)擔(dān)，使得教師有更多時間進(jìn)行教學(xué)設(shè)計的優(yōu)化以促進(jìn)學(xué)生的個性化學(xué)習(xí)。但是教育中涉及的學(xué)生道德品質(zhì)、價值觀念以及情感態(tài)度的培養(yǎng)是人工智能所不能替代的，仍然需要由教師來完成。因此，“人機(jī)結(jié)合”將成為未來教育發(fā)展的主流趨勢。具體而言，機(jī)械式、重復(fù)性的工作由機(jī)器來完成，如替代教師批改作業(yè)、整理收集學(xué)習(xí)資料、安排考試等；教師將更多精力放在與學(xué)生的情感交互、學(xué)生人格的塑造、道德品質(zhì)的培養(yǎng)以及高階思維能力的提高等方面。此外，人機(jī)信任是教育人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素，建立長效的人機(jī)信任機(jī)制是構(gòu)建和諧共生“人機(jī)結(jié)合”新生態(tài)的前提。因此，要加快完善人工智能治理體系，制定和嵌入道德標(biāo)準(zhǔn)，打造更加強(qiáng)大、安全和值得信賴的教育人工智能應(yīng)用系統(tǒng)，推動人工智能與教育融合的良性發(fā)展。
4.加強(qiáng)“政企學(xué)研”多方合作，協(xié)同推動教育人工智能快速發(fā)展
人工智能與教育的融合發(fā)展是一項長期而又艱巨的任務(wù)，唯有“政企學(xué)研”多方合作協(xié)同推進(jìn)，才會取得顯著的效果。首先，政府要高度重視教育人工智能的發(fā)展，建立健全制度保障體系，繼續(xù)加大教育人工智能的資金扶持力度，為智能技術(shù)的革新提供保障。其次，企業(yè)要加大教育人工智能產(chǎn)品的設(shè)計與研發(fā)，擴(kuò)大產(chǎn)品供給，提升服務(wù)質(zhì)量，與學(xué)校、科研院所廣泛開展合作，拓寬企業(yè)發(fā)展渠道。再次，學(xué)校要積極探索人工智能技術(shù)支持下的教育教學(xué)模式，開設(shè)人工智能相關(guān)課程，著力培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)科學(xué)素養(yǎng)和計算思維能力，以滿足未來智能時代的發(fā)展需求，為企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)不斷輸送人才。最后，科研院所要聚焦人工智能發(fā)展前沿，廣泛開展人工智能教育應(yīng)用理論研究，構(gòu)建新一代教育人工智能理論體系。通過不斷地技術(shù)突破和產(chǎn)品創(chuàng)新，解決好教育人工智能發(fā)展過程中面臨的技術(shù)難題，并為企業(yè)產(chǎn)品的研發(fā)提供技術(shù)支持。
5.建立教育人工智能示范點，探索教育人工智能應(yīng)用模式
依據(jù)“試點先行，以點帶面，逐步推廣”的原則，選擇信息化條件比較好的地區(qū)和學(xué)校，建立教育人工智能示范點，探索教育人工智能的應(yīng)用模式，并逐漸向全國推廣。具體而言，示范點聘請行業(yè)或高校人工智能專家作為顧問，定期對示范點的建設(shè)提供指導(dǎo)，并努力建設(shè)一支包括人工智能教師在內(nèi)的信息化人才隊伍。此外，對試點區(qū)校的管理者和教師進(jìn)行人工智能業(yè)務(wù)培訓(xùn)，強(qiáng)化教育管理者對人工智能教育應(yīng)用的認(rèn)識，提升教師應(yīng)用人工智能技術(shù)的能力。最后，制定有效的激勵措施和保障體系，鼓勵教師和管理人員創(chuàng)新應(yīng)用人工智能技術(shù)，革新教育教學(xué)模式，提升教學(xué)水平。
