北师大黄荣怀教授：人工智能赋能教育变革的三个核心价值
人工智能赋能教学存在以下四个境界：教师学会基本的人工智能知识和原理，能判断哪些资源和工具使用了真正的人工智能；教师学会利用人工智能来学习，既提升教师的学科能力，也提升教学能力；教师尝试利用人工智能开展教学，以发现人工智能对于教育教学的“实际”作用；教师能将人工智能用于学习和教学的经验传递给其他教师。
第三，人工智能优化管理，改善学校治理。人工智能可以优化各级教育部门治理和学校管理。在各级教育部门治理方面，首先，采用基于证据的方法整合人工智能技术以优化教育数据收集和处理，增强基于数据的教育治理。例如，应用智能技术来分析和动态模拟学校布局、教育财政、就业渠道、招生选拔等教育子系统及其关系的演变过程，为国家教育制度、学校管理制度及教学制度提供改革方案和决策依据。其次，利用人工智能在校际、区域、国家和全球等范围收集、分析教育数据，全面创新人才培养制度，同时促进和管理区域之间、城乡之间和校际之间的教育均衡。
在学校组织和管理方面，首先是内部管理，人工智能助力学校优化专业、课程、教学和质量管理，改变生源招募、培养过程和师生服务方式；其次是外部联系，人工智能帮助学校改善与家庭及社会的信息交换及互动方式。
03
未来智能教育发展的三个重要议题
第一，制定有效促进人工智能教育发展的政策。在规划教育领域人工智能的应用政策方面，联合国教科文组织提倡采用整体性政府和跨部门的方法规划治理教育领域的人工智能应用政策，即加强政府部门间的合作与对话，各政府部门共同参与到教育领域人工智能应用政策的规划过程中。首先，我们应重视人工智能在教育中应用的资金需求及资源部署，政府应通过公私合作伙伴关系吸引多部门利益相关者参与，促进政府、企业、学校和研究机构关于人工智能研发的沟通与协调工作。其次，为实现“教育现代化2035”的目标，可以使用人工智能、大数据、物联网、云计算等智能技术，加快推动教学方式、教学环境、人才培养模式的变革。再次，创建以人为本的教育环境，实现公平和包容的高质量教育和面向所有人的终身学习机会的可持续发展目标。
第二，加强人工智能相关人才培养。以人工智能为代表的技术变革将推动工业、服务业和农业领域的价值链系统性的转型，经济增长方式和劳动力市场也随之转型。人工智能会代替一些工作，也会产生大量新的工作机会，就业市场对人类技能的需求也随之发生变化，我们必须对此高度重视。一方面，应加强人工智能专业人员的培养，通过人工智能专业建设、人工智能学院建设等方式，培养能够设计、编码、开发人工智能系统的专业人员，从而加强人工智能人才储备，提高国际竞争力。另一方面，应将“人工智能能力”纳入到教育计划中，即将人工智能融入到中小学教育、高等教育、职业教育和社会培训中，目前已有相应的政策。
第三，重视人工智能教育应用的伦理问题。2019年欧盟提出发展“可信赖人工智能”（TrustworthyAI）的倡议，可信赖人工智能包含两个方面内容：一方面强调人工智能的发展与使用要以人为中心，要保障人的基本权利、遵循基本的规则以及尊重核心价值；另一方面强调促进技术的发展与可信度，保障技术的有序发展。发展人工智能的教育应用，要以共同的价值观和道德观为基础，为全人类的利益服务。
联合国教科文组织总干事阿祖莱认为，人工智能是加速达成可持续发展目标的伟大机会，但是任何技术革命也会导致我们预期的不平衡。因此，人工智能的发展不是以技术为主导，而是以促进人的发展为主导。随着人工智能技术的发展与应用，数据安全、隐私保护等已成为未来人工智能发展不可回避的伦理问题，目前教育领域人工智能技术应用的伦理机制尚不清晰。为了有效发挥人工智能的潜能，避免消极影响，人工智能应用于教育的伦理框架亟待制定。如何实施教育视角下的可信赖人工智能，以确保师生的主体性，实现安全、透明、可预测、可解释、可审查、可追溯、可负责的人工智能+教育，是需要高度重视并持续关注的问题。
（来源：《中国教育网络》，教育信息化100人微信公众号；作者：黄荣怀，系北京师范大学教授，教育部教育信息化战略研究基地（北京）主任）
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人工智能融入学校教育的发展趋势
从历史来看，人工智能的发展总体上呈“螺旋上升”的态势，每一次进步都离不开技术的发展和国家政策的影响，技术的进步与发展又会反过来影响国家政策的出台。从长远来看，科学技术和国家政策仍将是人工智能持续发展的影响因素。
(二)新一轮人工智能发展以大规模数字化和行业深度应用为显著特征
新一轮人工智能技术的发展呈现出数据规模增加、计算能力增强和行业应用能力提升等显著特征。首先，在数据规模增加上，各种“模拟”数据的数字化，产生了面向系统和人类过程行为的海量数据，使数据规模快速增加。其次，得益于硬件计算性能的快速增强，人工智能计算能力大幅度提升，使其应用程序能够处理超大规模的数据。最后，人工智能技术在金融、医疗、自动驾驶、安防、家居以及营销等领域的应用已落地生根，创造出巨大商业价值，除熟知的AlphaGo和Face++，有大型企业已尝试使用无人机和无人车配送货物。行业应用的成功使人们期待人工智能融入教育领域的美好应用前景。
(三)人工智能技术的发展为学校教育改革带来新机遇
当前我国教育改革处在对象群体多元化、社会需求多样化、全民学习终身化的新形势下，如何利用新一代人工智能技术破解教育改革难题成为社会关注的热点。从历史的角度看，学校教育经历过三次转型(见表一)。伴随着第三次教育转型的到来，教育的空间与机会得到极大拓展，学习者需要能够自主选择学习时间、地点、内容和方式(黄荣怀等，2017)。
李德毅院士(2017)曾对人工智能教育应用作出评价人工智能对社会的冲击是全方位的，但对行业的冲击首当教育，人工智能带给教育的就是‘改变’”。社会普遍期待人工智能为提高教学质量、提升教学服务过程、革新教学评估方法等带来新的发展动力，如通过学习分析和用户画像技术，搜集学习者学习数据，实现学生行为全面分析及知识点掌握程度精准判断，从而绘制契合学生特点的学习发展地图；借助情感机器人和自然语言处理技术，陪伴学习者成长，增加对人的关怀和陪伴；结合知识图谱，建立领域知识库，辅助教师针对学生的不同能力生成不同的试题并进行作业批改；利用智能运动设备，如智能手环、智能肺活量等测评工具，深度采集学生健康数据，从而发现学生在体质、运动技能、健康程度等方面的问题(余胜泉，2018)。
二、技术视角下的人工智能教育应用
二十世纪五十年代，计算机作为一种特殊的工具应用于教学，是技术应用于教育的雏形，智能教学系统则是计算机辅助教学在人工智能技术促进下的新发展，是人工智能教育应用的典型之一。
(一)计算机辅助教学与智能教学系统
计算机辅助教学指用计算机帮助和代替教师执行部分教学任务，传递教学信息，传授知识和训练技能，直接为学生服务的程序(Rootetal.，2018)。相比于幻灯、投影、实验仪器等设备，计算机具有人机交互的特点，而计算机辅助的教学模式主要有操练与练习、个别辅导、模拟和教学游戏等，但这类系统无法为学习者提供个性化的学习指导，也不能根据学习情况动态调整教学策略(刘清堂等，2016)，因此有研究者开始以计算机辅助教学系统为基础设计智能教学系统的功能。从技术发展角度看，人工智能是信息技术的延伸；从教育功能上看，人工智能应用于教育的实质仍是计算机辅助教学，也可称为智能辅助教学(IntelligentTutoringSystem，简称ITS)，或称作智能导师系统、智能教学系统、智能导学系统，目的依然是提升学生学习绩效，尤其是近年来人工智能在虚拟现实、情感识别、自然语言处理、深度学习等领域的发展，赋予智能教学系统更丰富的内涵，使其受到研究者越来越多的关注。
(二)智能教学系统的功能延展
描述智能教学系统的框架较多，最典型的是1973年由哈特利(Hartley)和斯利曼(Sleeman)提出的三模型结构(ClanCey，1982)。其核心组件包括领域知识模型、学习者模型和教学模型，分别解决教授知识过程中教什么、教学对象和如何教的问题。随后，伍尔夫(Woolf，2018)在上述三模型中加入了人机接口模型又称为用户界面(UserInterface)模型。还有专家提出五模型结构，但该模型的基础和核心仍是三模型结构。而四模型结构是智能导师系统研究领域较为通用的描述框架(见图2)。近三十年来，智能教学系统的学习者模型、教学模型及领域模型的功能不断得到丰富和完善，智能教学系统更加“智能”，拓展智能教学系统教学功能的典型途径包括借助语义网络和约束模型优化领域知识模型、利用元认知扩展学习者模型和结合虚拟现实技术拓展用户接口界面。
1.领域知识模型和学习者模型的重构
实现领域知识重构，可以采用增加语义网络和约束模型的方式细化领域知识模型功能。语义网络指用词与词之间的关系表达人类知识结构的形式，提供问题和知识点的语义关联。随着命题语义网络和数据语义网络技术的开发应用，以及基于问题解决和概念提示等知识表达规则的应用，领域知识模型不仅包含学科内容的知识，还包括应用这些知识求解问题的过程性知识及建构正确解答和求解问题的策略性知识。约束模型指通过分析学习者信息，如学习者行为、情境信息和反馈信息，从而为他们提供有针对性的学习方案(MitroviC，2012)。如智能教学系统EER-Tutor通过使用教学对话、感知情境等方式，判断和回应学生的情感状态，从而提供支持服务。
学习者模型重构可以通过引入新的研究理论使模型涵盖的内容不断丰富，如利用元认知支架获得学习者的动机、参与程度和自我意识(Dimitrovaetal.，2007)；系统还能利用环境约束分析学习者的认知水平和情感状态(Grawemeyeretal.，2015)；社会模拟也可以通过理解文化和社会规范，使语言学习者能够与其目标语言使用者成功地接触进而提升语言学习效率(Johnson&Valente，2009)。
2.用户界面模型的优化
早期智能教学系统用户界面的呈现一般采用基于文本或者2D的图画，这在一定程度上限制了对空间及物理概念的传输，而虚拟现实、增强现实技术可通过模拟真实世界里学习者无法访问的某些场景，提供身临其境的体验。当虚拟现实技术被应用于教学系统时，该系统不仅为学生提供探索、互动和操控虚拟世界的机会，还有助于他们将学到的知识迁移到现实世界中，进而以更自然的方式响应学生的请求(Westerfieldetal.，2013)。同时，系统还可以通过视频捕捉、跟踪等技术捕捉学生的行为，以及借助三维图形、视频动画、音频和文本等多模态方式搜集信息，提高系统对学生需求的适配性。
3.智能服务功能的扩展
智能服务功能主要指利用大数据与学习分析等技术为学习者提供个性化学习支持服务。它通过感知、跟踪、收集学生学习过程的行为数据，动态了解学生状况，并根据个人能力和需求，选择最合适的内容推送给学习者(Pearson&UCLKnowledgeLab，2016)(见图3)。学习者接收到相关内容(可能通过文本、语音、活动、视频或动画的方式)后，人工智能教育应用(ArtificialIntelligenceinEducation，简称AIED)系统将对学习者互动过程进行分析(如学习者目前的学习行为和答案、过去成绩以及出错率、当前情感状态)；同时，该系统会根据上述信息做出反馈(如暗示和指导)，通过调整教学进度并优化教学组织方式，确保学生的学习内容最大限度地符合他们的能力和需求，从而最有效地促进学习。
三、人工智能的教育应用潜能
人工智能与学校的融合主要涉及两个层面的问题：一，人工智能融入学校的价值是什么？以何种方式实现学校教育与智能技术的融合？二，未来的数字公民需要结合人工智能进行学习，那么人如何学会与智能机器共处。基于以上思考，本文深度剖析了人工智能融入学校教育的五项潜能和五项挑战(见图4)。
(一)支持个性化学习
数字环境下成长起来的新一代学习者对学习提出了更高诉求，步调统一、时间地点固定的学习方式正在被打破。他们渴望采用自定步调、任意时间、任意地点的学习方式。智能辅助系统/教育机器人将使上述学习方式成为可能：一，获取学习行为数据，并借助大数据和学习分析技术，为学习者提供适切的学习资源和路径；二，通过提供沉浸式的虚拟学习环境，学习者可在任意时间、任意地点参与到学习中。如设计游戏化的虚拟学习场景后，根据游戏故事的展开，从游戏和玩家获取在线参与信息，并基于这些信息使用人工智能算法确定采用哪些适合的学习行动(Pearson&UCLKnowledgeLab，2016)；三，促进学习者认知水平和情感状态的转变，以积极的心态参与到学习活动中，如智能教学系统通过模仿学习者的认知和情感状态，将学习活动与认知需求和情感状态相匹配，保证学习过程中学生深度投入。
(二)提供教学过程适切服务
学习支持服务是在远程学习时教师和学生接受到的关于信息、资源、人员和设施支持服务的综合(丁兴富，2001)。西沃特(Sewart，1978)第一次对学习支持服务做了系统论述，此后，学习支持服务作为远程教育领域特有的重要概念和实践活动不断得到丰富和发展。在远程教育师生时空分离的环境中，学习效率与教学质量的保证，必须要有相适应的学习支持服务系统，而学习支持服务系统也是学生取得良好学业表现的重要保障。人工智能技术通过分析来自计算机、穿戴设备、摄像头等终端数据，能够跟踪学习者和教学者的行为，对特定场景下的行为进行细粒度分析，从而得出面向特定对象的特定需求，再借助自适应学习支持系统将匹配的学习内容、教学专家和学习资源推送给用户。
(三)提升学业测评精准性
传统的学生档案袋记录不能及时、全面地反映学生真实的学习状况，尤其是在某些地区班额和师生比不合理的条件下，教师没有足够的时间和精力记录学生学习过程。学习分析技术为搜集学习者从小学至大学的全过程学习数据提供了新的解决途径，并能运用多类分析方法和数据模型解释与预测学习者的学习表现(Leeetal.，2016)，从而准确把握学科教学目标，调整教学策略，优化教学过程。除外，学业评测还能捕捉学生的情感状态和生理行为数据，如利用穿戴手表、语音识别和眼球追踪等数据捕获设备，捕捉学生生理和行为数据，获取学生的情感状态和学习注意力数据(Kieferetal.，2017)，挖掘深层次的行为数据，为精准的学习支持服务提供依据。
(四)助力教师角色转变
历史类、语言类、电子工程类、管理类等智能教学系统已逐步应用于课内外学习中。这一发展对于减轻教师工作负荷大有裨益。人工智能技术将成为教师角色转变的催化剂，部分替代教师的“机械”工作，传统的备课、课堂讲授、答疑辅导和作业批改等将不再是教师的专属：如辅导答疑任务可由虚拟代理替代，用智能辅助系统/教育机器人承担教师的某些任务，协作承担教学环节当中可重复的、程式性的、靠记忆或反复练习的教学模块，帮助教师将更多的精力投入到创新性和启发性的教学活动中，如情感交互、个性化引导、创造性思维开发，不断为教师赋能。
(五)促进交叉学科发展
人工智能教育应用一直是跨学科的领域，可利用计算机科学、生物学、心理学、教育神经科学等学科优势，从不同侧面深入理解学习过程，从而建立更准确的领域知识模型、学习者模型，更好地为学习者提供理论指导。如有研究者开展关于“智能激励”和“成长心态”的研究。“智能激励”是心理学、计算机科学领域的交叉研究，指的是当学习与不确定的奖励相关联时，学习可以得到改善(Demetriou，2015)。“成长心态”(Dweck&Leggett，1988)是社会学、心理学和计算机科学的交叉研究领域，主要探索“心态”在学习中的作用。有团队已研发出一种模拟大脑支持学习者以最有效的方式发展成长心态的智能技术(Brainology)(Harrisetal.，2009)。越来越多的证据表明，这种“成长心态”可以改变学生的心态，从而对他们的学业成就产生实质性影响。
四、人工智能深度融入学校教育的挑战
人工智能技术为学校教育提供了新的发展契机，但仍有一些挑战影响其教育服务能力，亟需研究者合理应对。这些挑战包括人工智能的教育价值、人机共处环境下的教学体验、智能技术的安全伦理、政府企业与学校有效协同和人机和谐发展的技术治理。
(一)人工智能的教育价值
在信息技术广泛应用的“智能时代”，新兴技术的教育应用已在深度和广度上获得了最大限度实现。然而，教育是一种特殊的活动，“为了人的发展”始终是教育的基本出发点和落脚点，如何最大程度地发挥人工智能应有的教育价值，正确认识人工智能技术在学校教育中发挥作用的前提、条件和限制是教育工作者首要考虑的问题。因此，人工智能融入学校始终应以促进“人的发展和成长”为基本立场，通过找到两者之间的契合点，将人工智能技术有效融入学校教育。
(二)人机共处环境下的教学体验
人工智能技术将引发教育教学系统各要素及其关系发生变革。在智能机器引入学习后，教学交互将实现的人人、人机等多维互动、人和机器一起工作，会引发学习者不同的学习体验，但技术并不是都会按照人们的预期在教学中发挥作用，有时甚至会起到相反的效果。例如，研究表明，在班级使用笔记本电脑的同学会花费很多时间进行多任务处理，不仅使自己分心，还影响其他同学。更重要的是，笔记本电脑的使用对学生的学习会产生负面影响，包括在自述课文内容及课堂表现上。还有研究表明，使用平板记笔记的学生在概念性问题的表现上比普通书写方式记笔记的学生差，用平板记笔记的学生虽然花了更多时间且包括更多内容，但借助科技而造成被动记忆几乎把这些好处抵消掉了(Ikanth&Asmatulu，2016)。作为反思性实践者的教师和学生，除了教学实践场景中的直观、表层体验外，更需要教师能批判地分析和判断人工智能技术应用的教学体验，进而成为指导教育教学实践的原则和原理，真正实现人工智能技术促进优化课堂教学实践的目的。
(三)政府、企业与学权的有效协同
人工智能融入学校教育的驱动力，除来自技术的成熟外，还有企业的驱使。《2016全球教育机器人发展白皮书》曾指出，未来教育机器人的市场规模或达百亿美元，教育机器人将成为工业机器人和服务机器人以后的第三类机器人。在会议迎宾、餐厅服务、远程客服等场景服务机器人已为大众所接受，将促进机器人与教育场景的结合。除教育机器人外，情感识别、人脸识别、智能语音处理等人工智能技术如何在学校教育中更好地服务师生也受到学校和企业的广泛关注。政府、企业与学校的有效协同将是未来人工智能融入学校教育的关键，企业与高校的互补，将在算法改进、教学方法研究、教育资源汇总等方面为人工智能融入学校教育提供强有力的支撑，具体来说包括人工智能设备生命周期管理制度、人工智能资源建设标准、技术共享及评价标准、人工智能技术的教育应用场景、技术研发资金、学校对接方式、校企合作方式等。
(四)人机和谐发展的技术治理
随着物联网、大数据技术及云计算等信息通信技术的兴起，社会技术化程度的显著提升，一种新的社会治理方式——技术治理悄然兴起。技术治理关注如何高效治理社会公共事务，并强调运用科学理论、技术方法和工具进行社会治理(刘永谋，李佩，2017)。技术治理产生的初衷是通过技术手段治理由信息技术引发的社会问题。如根据温度传感器的警报发现灾情，根据城市道路的车流量预测道路拥堵情况，根据摄像头留下的图像追踪罪犯的逃跑路线等。
技术发展的宗旨是更好地为人类服务，发展轨迹应与人文提倡的发展轨迹相契合。2017年1月，在霍金、马斯克等人的推动下，超过892名人工智能研究人员及另外1445名专家共同签署并发布了《人工智能23条原则》，确保人工智能的发展行进在正确轨道上。如何通过合理监管有效引导人工智能技术的发展，自然成为社会舆论绕不开的难题。当前核心并非“是否应该对人工智能的发展进行治理”，真正的挑战在于“治理什么”，以及“如何治理”人工智能并非单个领域、单个产业的技术突破，而是对于社会运行状态的根本性变革，包括数据标准化、社会服务平台、多领域智能系统协调发展等，均可纳入技术治理范围。
(五)智能技术的安全与伦理
人工智能技术融入学校教育的过程中，技术部署面临安全伦理的挑战。人工智能技术的应用需要大量教育数据的挖掘、整合和分享，智能产品的产业链上有开发商、平台提供商、操作系统和终端制造商、其他第三方等多个主体参与，这些主体均具备访问、上传、共享、修改、交易及利用用户提供的数据的能力。这一过程自然会触及学生或教师的性格取向、个性偏好、智力水平及情感、社会性交往等个人信息，那么这些数据的安全维护以及隐私保护最终将由谁来负责以及如何负责？如何应对科技辅助下学术不端现象的出现？
人工智能系统的安全部署必须考虑深层的伦理问题，设计者和生产者在开发相关教育产品时并不能准确预知可能存在的风险，因此必须保障人工智能设计的目标与多数人的利益一致，即使在决策中面对不同的场景或利益群体，人工智能也能做出符合社会规范、伦理以及相对科学合理的决定，才能真正实现保障公共安全的目的。
五、人工智能融入学校教育的典型研究领域
人工智能融入学校教育主要表现为“技术研发、环境部署与应用”“认知特征、学习本质与教育价值”“智能机器的安全、规范与伦理”三大研究领域。其中“技术研发、环境部署与应用”研究较多，主要集中在认知工具、差异化教学、适应性学习系统、学习环境感知和教育机器人方面(见图5)。
(一)研发面向特殊教育的认知工具
全纳教育提倡不让一个孩子掉队，让所有学生在合适的教育环境中接受教学。据调查，普通学校的普通班级存在大量的非盲、聋、弱智的特殊学生。在接受调查的30所普通小学中，有“特殊”儿童的学校占85%以上，65.6%的学校有情绪、行为、心理问题的学生(刘全礼，2016)。基于智能辅助技术的认识工具的开发，能为接受特殊教育的学习者认知能力的提升提供支持性服务，具体可以从以下方面展开：针对不同学习者的认知能力分析技术开发；不同学科所需技能分析技术开发；面向不同学科的特殊认知工具设计；面向不同学生群体的认知工具设计等。
(二)利用学习分析技术支持差异化教学
差异化教学管理既是课堂教学目标的实现途径，也是未来学校教育教学的目标之一，当前多借助学习分析技术实现。学习分析技术是对学习者学习过程进行记录、跟踪、分析，对学习者行为进行预测、评估(李艳燕等，2012)。当前的学习分析技术，多借助技术手段和应用软件跟踪和获取学生行为、学习轨迹等数据，主要集中于数据分析和行为分析层次。由于目前的设备不能清晰获取学习目标和教学目标，还难以做到精准学习分析，因此离差异化教学管理还有距离。以下方面的研究都值得关注：人工智能如何在教学管理工具、学习支持工具以及资源提供工具上给予差异化的保障；如何最大限度地发挥技术的管理支持作用；如何通过个性化学习目标和多元活动教学设计使学生主动投入深度学习。
智慧校园建设强调智能技术与教育教学的深度融合。单纯的网络基础设施装备、学与教数字化资源建设、应用软件系统的开发难以有效支撑教与学方式的变革和拓展相对封闭的时空维度。为此，智慧校园建设需要利用传感器和物联网技术随时随地感知、捕获和传递有关人、设备、资源的信息；同时还需要对学习者个体特征(学习偏好、认知特征、注意状态、学习风格等)和学习情境(学习时间、学习空间、学习伙伴、学习活动等)进行感知、捕获和传递。
(四)研发课内外教学有效衔接的适应性教学
系统自适应性教学系统将成为衔接课内外教学的有效途径。它可以突破时空的限制，打破课堂学习的界限，让学习者在任意时间和任意地点进行学习。该系统能够从学习环境、学习者特征、学习资源与工具、学习行为及评价反馈等方面提供全方位、立体多维的学习者学习分析模型及知识地图，完成对区域、学校、班级、学生等多维度的数据处理及分析。随着研究的深入与各种技术的应用，未来可以针对以下主题展开研究：对适应性学习策略进行形式化描述的方法与模型研究仍需突破，没有明确的学习目标指引，容易出现学习迷航现象；学习者特征模型的准确性与有效性的评价有待加强；学习内容获取的智能性是否能适应学习者特征和学习需求等。人工智能教育应用研究还应开发越来越多、能够表达学习者的社会性、情感性和元认知方面的模型，使基于人工智能技术的自适应学习系统能涵盖影响学习的所有相关因素，并将其转化应用到教学实践中。这些人工智能教育应用将对教育系统的革命性结构变革作出巨大贡献。
(五)研发教育领域服务型机器人
教育机器人是人工智能、语音识别和仿生技术在教育中应用的典型，具有教学适用性、开放性、可扩展性和友好的人机交互等特点。当前，教育机器人作为一个新兴领域，相关研究主要集中在听觉能力、视觉能力、认人能力、口语能力、情绪侦测能力及长期互动能力等领域。随着机器人技术的不断提高，教育服务机器人的应用越来越普遍，表现出了无可比拟的教育价值和发展前景，其多学科交叉融合的特性为培养宽口径、高素质、复合型的工程人才提供了良好的平台。然而，其实践应用仍然存在课程管理平台、对应的学习内容和师资缺乏等诸多困难，也面临各学段课程无法衔接、机器人教育应用研究匮乏等现实问题。未来的教育机器人研究还需继续研究感应技术、辨识技术、控制语言、机器人结构、无线网络、云端科技和仿生技术等，并从教育机器人的系统架构、教学平台管理移动设备与管理端的关系进行规划，使教育机器人的发展更完备。
(六)开展关于认知特征、学习本质和教育规律的研究
从解决单一特定任务(如下棋、机械制造)和特定领域问题(如人机对话、机器人高考)到行业变革(如服务机器人、智能制造)以及全面服务于人们的学习、工作和生活，人工智能技术将逐步满足人类日益复杂的功能需求，智能技术的支持和学习资源的丰富将使在任意时间和任意地点开展学习成为可能。需要指出的是，人工智能教育应用的生命周期受认知特征、学习本质、教学规律相关的学习科学和教育相关领域综合研究的制约。在智能时代，复杂的教学系统功能逐步实现，人们对学习本质的探讨和教育规律的追寻将比任何时代更加强烈，如什么是学习、如何让学习者获得更好的学习效果、如何多维度地获取学习者的认知特征等。
(七)开展关于智能机器的安全、伦理和规范的研究
人工智能系统的技术伦理就是要确保人工智能的决策与现有的法律、社会伦理一致，以保障人工智能应用符合人类社会的共同利益。《国家人工智能研究和发展战略计划》指出，在构建人工智能技术伦理时，国家有责任确保整个社会尽快提升人工智能技术的应用素养，保证人们可以适当地、高效率地、符合伦理规范地使用这些新技术。人工智能并非单个领域、单个产业的技术突破，而是对社会运行状态的根本性变革。目前，关于机器道德(MachineMorality)、机器伦理学(MachineEthics)、道德机器(MoralMachine)、人工道德(ArtificialMorality)等领域已有一定的研究，但仍有多个议题亟待深入探讨：如何缓解人工智能可能加剧的教育不平等现象；如何平衡人工智能带来的教师发展与失业问题；如何建立围绕算法和数据的治理体系；如何创新基于人工智能技术的社会治理体系。
六、结语
新一代人工智能以大规模数字化和行业深度应用为显著特征，将为学校教育改革带来新的机遇，促成“智能教育”的落地，有助于打破教育的时间、空间和环境的限制，促进智能化、个性化、终身化教育体系的构建。智能教学系统源于传统的“计算机辅助教学”，是人工智能融入学校教育的典型应用领域之一。以大数据、VR/AR和新一代人工智能等为代表的现代信息技术可进一步延展智能教学系统的“教学”功能，比如通过增加语义网络和约束模型增强领域知识模型功能，利用虚拟现实技术和增强现实技术优化用户界面模型功能，并结合大数据和学习分析技术完善个性化教育服务功能。
人工智能时代的教育应以人机共存的“教”与“学”为典型特征。因此，在智能时代，除了培养学习者的创造力、沟通力和终身学习力外，仍需关注基本技能(如阅读、写作和算数)的培养，从而提升原住民的数字生存能力。新一代人工智能融入学校教育将具有支持个性化学习、提供适切服务等五大潜能。但在教育教学实践中，人工智能应用仍面临人机共处环境下的教学体验、人机和谐发展的技术治理等五个挑战。后续研究还需分析应对人工智能融入学校教育挑战的对策，深挖与两大新兴发展研究领域(“智能时代的认知特征、学习本质与教育价值”和“智能机器的安全、规范与伦理”)相关的研究课题，以促进人工智能与就业的深度融合，提高教育教学质量。
基金项目：北京市科技计划项目“互联网教育个性化学习开放服务平台研发与应用”（D171100003417003)的子项目“面向在线教育的数字教育资源共享标准规范与创新服务模式研究”。
作者简介：刘德建，博士研究生，北京师范大学教育学部，北京师范大学智慧学习研究院联席院长，研究方向：人工智能与教育；杜静，博士研究生，北京师范大学教育学部，研究方向：自适应学习、智慧学习环境；姜男，高级研究员，北京师范大学智慧学习研究院，研究方向：教育管理、教师专业发展；黄荣怀（通讯作者），教授，博士生导师，北京师范大学智慧学习研究院，北京师范大学教育学部，研究方向：智慧学习环境、教育信息化。
来源：《开放教育研究》第24卷第4期转自公众号：MOOC（微信号：openonline）返回搜狐，查看更多
充分利用人工智能促进教育公平—中国教育信息化网ICTEDU
摘要教育公平是社会公平的重要基础。经过长期的努力，我国已经实现九年义务教育的全面普及。让学生们获得更全面的发展，发展更加公平更有质量的教育，普惠全体人民，是我们的共同追求。
当一些大城市的孩子坐在装有空调的大教室里，看着高清大屏幕，操作着先进的实验装置的时候，还有一些他们的同龄人，坐在简陋的教室里，读着哥哥姐姐传下来的纸质课本，听着老师口述实验。中国幅员辽阔，人口众多。据统计，全国共有乡村教学点8.68万个，偏远地区的学校在硬件条件、师资队伍、教学管理诸多方面与大城市的学校存在较大差距，缩小这样的差距是我们实现教育公平的首要任务。
教育公平是我们的共同追求
教育公平是社会公平的重要基础。经过长期的努力，我国已经实现九年义务教育的全面普及。让学生们获得更全面的发展，发展更加公平更有质量的教育，普惠全体人民，是我们的共同追求。
21世纪，我们步入了互联网时代。有学者将一出生就处于互联网时代的公民称之为“数字土着”。但是，生长在农村和偏远地区的“数字土着”和生长在发达地区的“数字土着”得到的教育有着明显的差距。前者所获得的教育，让他们即使在数字化环境中，也难以获得同等的人生出彩的机会。更不堪的是他们中间有些同学甚至可能表现出自我约束力弱、沉迷网络游戏、不负责任地发布网络信息等问题。单靠土着般原生态的自发摸索，不可能完成适应新时代所需要的必备品格与关键能力。
值得关注的是，农村、边远、贫困地区在教育资源上仍然存在较大差距。教育公平，包括数字教育公平应该是我们不懈的追求，努力向农村地区加大投入、配置更多资源、提供更优质的服务，让技术弥合差距、缩小鸿沟。
人工智能促进教育公平之路
科学技术的迅猛发展、人工智能的出现，是我们不能错失的促进教育优质公平的机遇。
人工智能是引领新一轮科技革命和产业革命的重要驱动力，正深刻改变着人们的生产、生活、学习方式。如何积极采用人工智能技术促进教育公平？如何避免数字鸿沟进一步拉大教育差距？如何深度融合人工智能技术，回归教育本源，实现每一个人享有优质公平的教育机会？这些新时代的新教育议题值得广大教育工作者进一步探索。笔者认为，人工智能将在以下三个方面促进教育公平，分别是：优质资源共享、教师队伍建设和教学范式创新。
在优质资源共享方面，我国基础建设已为人工智能进一步促进教育公平做好铺垫。据统计，全国教学点数字教育资源全覆盖项目惠及边远贫困地区400多万孩子，国家数字教育资源公共服务体系基本建立，逐步实现“三通两平台”。通过互联网、人工智能等技术整合，能够把优质的教育资源，迅速、高效、低成本地辐射到边远贫困地区，并在一定程度上满足个性化教育需求，进一步增加优质资源的适切性。
与此同时，人工智能将助力教师队伍建设。教师是立教之本、兴教之源，承担着让每个孩子健康成长、办好人民满意教育的重任。在数字化智能化的教学环境中，教师能够借助人工智能等技术采集教学数据，对学生进行自动化作业批改以及学习诊断。这将使得教师的教学、教研、管理等日常工作全程数据化，也将解放教师大量重复性、琐碎性、事务性劳动时间，让教师可以实现人机协同，更多地关注个性化教学、自适应学习，以及创新性教育活动，培养学生们的高阶思维能力与核心素养。
面向人工智能时代，教学也在不断涌现出新的范式。“双师模式”就在一定程度上解决了部分地区师资薄弱的问题。基于人工智能技术支持的互联网系统，打破了地区之间的资源壁垒，促进偏远地区与教育发达地区的协同发展。远在另一个地方的教师以远程直播的方式，同时面对多所偏僻的农村学校进行教学。而农村学校的教师则将注意力更多地转移到个性化教学上来。这种线上线下混合教学的方式，这种多位教师共同连接的形态，创造了新的教育生态，不仅让偏远地区的学生享受到优质的教育资源，同时也进一步联动提升了当地教师的专业发展。
人工智能实现教育公平的实践探索
随着人工智能与教育的结合，不断涌现出更多促进教育公平的实践探索。这些点滴探索，正在帮助每一个人获得更加优质公平的教育。
利用人工智能技术搭建起新型智慧课堂，在教室内可以实现教与学数据的实时采集，师生的互动可以立即被分析、变成可用数据和可视化结论，大大提升了教学效率，从根本上改变了传统的课堂。不仅如此，在人工智能伦理允许的范畴内，系统采集每个学生的学习历程、课堂上的动态表情、关注度，这些实时采集的数据，让伴随式评价和个性化教学成为可能。发达地区和偏远地区都可以拥有这样的系统，可以明显缩小因师资不同带来的差距。
人工智能与教育的实践探索不仅仅在课堂内，还延伸到课堂内外，普惠每一个学生，真正实现了优质教育资源的公平权利。据统计，目前我国慕课总数量已经达到1.25万门课程，2亿多人次参与。慕课平台上的课程为每一个人提供了更多优质课程的学习机会。这种大规模共享课程的方式，让知识的传播不再有门槛，让偏远地区的孩子们也能够享受最好的教育资源和课程。据了解，“学堂在线”的主站注册用户数增长至2111万人，课程覆盖国内13大学科门类，平台课程数量达到2139门。
优质的教育不仅仅是教育资源，还是教学过程的设计、学习过程的引导。基于人工智能的学习系统，采取了知识图谱、大数据分析、模式识别等技术整合，实现学生学习过程中的个性化推送，并通过人工智能系统可以更精准地把握学生在不同学科的知识水平、不同知识点的熟练程度，以及运用知识的迁移应用能力，进而实现大规模的“因材施教”。
未来，人工智能与机器人技术有机结合，将扮演智能导师的角色，使得部分教育教学活动可以由机器人来组织与担任。学生可以和机器人对话学习外语；可以和人工智能下象棋学习棋艺。人工智能不仅成为教师的得力助手，也将成为学生们的学习伙伴，从而实现更广泛的教育公平。
面对信息技术的高速发展，有报告显示，10年后，30%的工作岗位将被人工智能所取代。青少年如何规划自己的未来是他们出彩的基础，国际国内都有探索，利用人工智能技术，尽早辅助每一位学子，不论他身处何处，根据其个人背景、学业等各种因素，可以平等地给予他未来最适合其发展的建议，用以指导实现其未来目标的学习路径。
人工智能不应被视为一种技术或一种工具，它将极大地改变人类生活的图景，推动知识经济的进一步发展，推动学校教育和学生学习变革，通过层出不穷的新探索，在不远的将来实现教育优质公平的新格局。
（作者分别为北京航空航天大学计算机学院教授、华东师范大学课程与教学研究所副研究员）