人工智能给未来教育带来深刻变革
当前，在云计算、大数据、物联网、互联网、智能识别、知识管理等新技术新理念快速发展和经济社会需求的双重驱动下，信息技术疾步迈入智能化阶段。国内外高科技公司纷纷布局人工智能、国务院出台《新一代人工智能发展规划》等表明，人工智能发展迎来了新纪元。
因此，当教育信息化基础设施尚在普及完善、“互联网+”和教育尚在互相催化融合时，人工智能作为信息技术的更高发展阶段，毫无疑问会深层次推动教育教学改革与创新发展，进而给未来教育带来机遇和挑战。
一方面，人工智能改变了育人目标。正如机器取代简单的重复体力劳动一样，人工智能将取代简单的重复脑力劳动，司机、翻译、客服、快递员、裁判员等都可能成为消失的职业，传统社会就业体系和职业形态也将因此发生深刻变化。适应和应对这种变化与趋势，教育必须回归人性本质，必须褪去工业社会的功利烙印。当人工智能成为人的记忆外存和思维助手时，学生简单地摄取和掌握知识以获取挣钱谋生技能的育人目标将不再重要。教育应更加侧重培养学生的爱心、同理心、批判性思维、创造力、协作力，帮助学生在新的社会就业体系和人生价值坐标系中准确定位自己。教育目标、教育理念的改变将加速推动培养模式、教材内容、教学方法、评价体系、教育治理乃至整个教育体系的改革创新。
另一方面，人工智能改变了校园环境。未来，校园环境信息化将向更高层次的智慧校园迈进，各种智能感知设备和技术无处不在。校长、教师、学生不知不觉已经镶嵌到有形的校园物理空间和无形的虚拟数据空间中。当学生踏进校园就可以完成签到，离开校园自动告知家人，进入教室多媒体设备已经开启，身体不适发出报警求助，上课开小差收到友情提醒，练习测验后生成学情分析报告……这些都表明，校园物理环境、教室教学环境、网络学习环境已经充分融合，实现了从环境的数据化到数据的环境化、从教学的数据化到数据的教学化、从人格的数据化到数据的人格化转变。校园看上去还是那个校园，却充满了人类的温度和智慧。
人工智能也改变了教师角色。有专家指出，“创意工作者”“人际连接者”和“复杂模式的判断者”这三类人是最不可能被人工智能替代的。教师这一职业同时满足这三类人的特点，因为教师必须适应变化的教学政策和教学环境，面向不同性格特点和需求的学生，处理多样化的教育教学问题。所以，人工智能并不能轻易取代教师这个职业。但在未来，人工智能可以改变教师的角色和作用。教师可以从低附加值的简单重复工作中自我解放，从而更加专注于构建和谐稳固的师生关系和促进学生全面长远发展。教师就不再仅仅是知识的传授者，而是满足学生个性化需求的教学服务提供者、设计实施定制化学习方案的成长咨询顾问。
另外，人工智能对学习范式进行了巨大改变。语音识别和语义分析技术可以用在口语测评，图像识别技术用在作文批改和拍照搜题，人工智能可以让每个孩子拥有自己的智慧学伴，只要用手机拍一下、扫一下、说一下、点一下，就会实现答案解析、打分点评，知识点、考点、难点的自动生成和推送。随着认知科学、脑科学和学习科学的快速发展，人机协同增强智能、群体集成智能成为人工智能发展的新方向。人工智能不仅能从知识关联和群体分层方面分析学生知识掌握情况、推送学习建议，更能从大脑思考方式、个体性格特点、所处环境特征等方面，为每个学生提供个性化、定制化的学习内容、方法，激发学生深层次的学习欲望。
人工智能不断演进，去往何处尚未可知，能否为人类所驾驭亦引发伦理担忧，对未来教育发展提供机遇的同时也带来一系列挑战。从近期来看，尤其要避免过度依赖和隐私泄露，这就需要教育避免过度依赖人工智能。人工智能绝非万能，涉及成人育人的教育领域绝不能盲从。对一道题解法的误判也许只影响一时，但对一个人成长的误判则可能影响一生。教师的高阶脑力活动和教学经验，学生的学习能力和逻辑思维习惯，绝非天生具有，往往需要低阶脑力劳动甚至体力劳动的重复训练和积累。过度依赖人工智能可能导致眼高手低、好高骛远，知其然不知其所以然，从而容易导致师生变相成为人工智能的助手和附庸，教师失去应用的教学能力和职业素养，学生失去独立思考的能力和健全的心智性格。
同时，也要避免疏于师生隐私保护。人工智能的技术基础和前提是海量的数据积累和训练挖掘，师生的社会属性数据和教学行为数据体量越大、维度越丰富、时间跨度越长，人工智能所提供的教学服务就越精确、学习建议就越科学、知识内容就越合理，产生的教育质量和效益就越显著，与之相伴的是师生隐私泄露的风险在急剧增加。人工智能可以为未来教育插上腾飞的翅膀，但绝不能以牺牲师生隐私为代价，必须保证师生对所收集数据的知情权、选择权、访问权、所有权和控制权，必须保证数据安全，防止泄露滥用。
未来已来，对于人工智能，教育不仅要在姿态方面迎接未来、在态度层面正视未来、在认知层面读懂未来，更要抓住机遇，直面挑战，在管理决策、教人育人等实践层面积极构建属于自己的美好未来。（北京教育科学研究院教育信息中心副主任唐亮）
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）
公众号：中国科技教育
微信号：cnstedu返回搜狐，查看更多
人工智能促进未来教育发展：本质内涵与应然路向
技术作为推动人类历史发展的核心力量，与教育这一人力资本发动机竞相成为推动经济社会发展的主力。教育领跑，才能为社会发展提前做好人力资源布局，整个社会才能享受技术带来的经济回报。以信息技术推动教育变革已经成为整个国际社会的共识，并被纳入各国的教育相关政策，如美国“国家教育技术规划”、新加坡“MastPlan计划”，都对如何以技术促进教育的创新及生态重构进行规划，并实践多年。可以说，没有一个领域像当下教育这样，对以技术改变教育现状的需求如此强烈与迫切，然而，也没有任何一个领域像教育这般，成为迄今未被技术重塑的行业，也许在这里“信息技术的作用并未发生”（OECD,2015；顾小清，2018）。但不管怎样，“技术变革教育”这一论断是毋庸置疑的，面对人工智能技术这匹“黑马”，我们亟需回答的是，人工智能技术如何重塑未来教育生态，如何促进未来教育发展。
为回答这一问题，研究团队围绕“人工智能促进未来教育发展”开展了系列研究工作，并已取得丰硕研究成果。主要有以下成果：一是从人工智能时代的人才培养战略出发，探索人工智能技术在引发社会变革的同时，带来了怎样的人力资本新需求，以及教育如何为人工智能推动的社会发展提前做好人力资本布局；二是从人工智能使能的大规模教育变革、人工智能重塑的知识观，以及人工智能赋能未来教师的发展出发，深度解析了在人工智能创造的技术条件下，如何学习、如何创造与传递知识、如何教学等核心问题；三是从人工智能时代教育的系统性变革这一视角，回应了未来教育体制和教育形态的概貌和趋势。为更加系统地把握人工智能教育研究的创新性成果，“人工智能促进未来教育发展研究”课题组，拟以专刊方式，分享智能时代人才战略与理论前沿、智能应用场景与教育治理、智能化学习与教学创新、人工智能推动的教育生态重塑等研究内容，并以此勾勒教育生态的未来图景。
二、人工智能技术的发展对教育意味着什么
在人类教育向智能教育转型的当下，教育图景呈现出指数型发展样态。如若未能前瞻引领、科学应对人工智能教育发展，其过失将以“失之毫厘，谬以千里”的指数放大。“人工智能促进未来教育发展研究”课题组，基于系统性、前瞻性、动态性视角，重点从“人才战略”“学习变革”“知识创造”“教师发展”“教育重构”等方面探索了人工智能技术赋能教育生态的思想意蕴和关键着力点（如图1所示），致力于厘清人工智能技术之于教育发展的价值功效，从而科学谋划、前瞻形塑“高质量且有温度”的人工智能教育新生态。
图1人工智能促进教育发展研究的着力点
其中，人工智能时代的人才发展战略，集中关注社会的现代化发展需要什么样的人力资本问题，从整体视野来看人工智能对社会发展的影响及其对教育提出的需求；人工智能时代的学习变革和知识创造，从学习科学视角研究人工智能对学习带来的变化，以及从知识观视角研究人工智能为知识创新带来的新的可能性；人工智能时代的教师发展，集中关注人工智能技术的应用对教师角色带来的冲击，如何通过人机协同创新定义教师角色，如何开展教学实践创新；人工智能时代的教育重构，则从系统性教育变革视角，研究人工智能所催生的教育系统生态重塑。
（一）人工智能凸显创新人才发展挑战
人工智能具有溢出带动性很强的“头雁”效应，推动人类社会迎来了人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代。技术的巨变透过劳动力市场对人才培养产生深刻的影响，彻底改变了人才培养的定位、内涵与模式，尤其是专业人才（王奕俊,杨悠然，2020）。人工智能促进未来教育发展的前提是必须厘清智能社会就所需的人力资本对教育系统提出的诉求，以及凸显的创新人才匮乏问题。同期论文《人工智能时代人力资本新需求与教育变革的关系研究》对此有详论。
首先，对人力资本的技能需求趋向多元化，对劳动者知识体系的需求趋向复杂化。人工智能技术在社会各产业领域的应用，在使个人生产效率得到巨大提升的同时，将进一步取代机械性的、可重复的脑力及体力劳动。这无疑将导致人类认知体系和知识总量在持续更新和发展，人力资本结构也将随之转变。与此同时，伴随人工智能技术与生产大规模结合，人力资本的工作角色发生了巨大变化，不仅是从机器的附属品转为生产过程的操控者、监督者及管理者，也逐渐催生了人工智能工程技术人员、数字化管理师、无人机操控员、农业经理人、物联网安装调试员等新职业。
其次，智力劳动者所占比重增加，创新能力成为个人发展的门槛。可能的原因是，人工智能技术与生产过程的深度融合，会减少生产领域的劳动者数量。高技术产业、新兴产业、服务行业等将迎来更广阔的发展空间，吸纳更多劳动力从事产品设计、研发编程、数据分析与研究等创造性工作，创新型人才、复合型人才、高技术人才等在劳动力结构中所占的比重将逐渐增加。相关统计表明，机器学习、知识图谱、自然语言处理等岗位的高精尖人才供需比例低于40%，表明了人工智能创新人才的严重匮乏（惠炜，姜伟，2020）。
再次，劳动者的软实力成为竞争焦点，劳动者必须主动提升自身的创新意识和创新能力，并将创新能力熟练运用于所从事的工作中。智能机器有远超人脑的知识存储量、强大的数据分析能力，在重复性、机械性的任务中解放了人类的双手和大脑，替人类思考、分析与归纳甚至决策和创造知识，在人类学习领域创造了新的巨大潜能。因此，智能时代的学习将把重点放在“软能力”的培养上，充分利用人工智能技术所提供的教育创新可能性。
（二）人工智能支撑大规模教育的个性化实现
人工智能技术从环境、资源和路径等方面，为大规模个性化学习的实现提供了可能，但这种可能要在大规模教育实践中变为现实，亟需回归学习的本质，探索人工智能何以支持大规模个性化学习、人工智能使能下的大规模个性化学习呈现何种样态，以及进阶路径与发展趋势等，这些都是实现大规模个性化学习的重点难点。
人工智能技术使大规模个性化学习成为可能（谢浩然等，2022；刘妍等，2021）。技术赋能教育，助力个性化教育实践落地，同期发表的论文《主体赋能：智能学习的多感官体验》关注的正是这一话题。在学习环境创设层面，融合虚拟/增强现实、全息投影以及人机交互等技术，为学习者创设了灵活、智能、个性的学习时空。在学习数据分析层面，利用多模态数据采集、数据挖掘、情感计算和学习分析等技术，对学习者学习行为、表情、眼动、姿势等多维数据进行记录与分析，为刻画学习画像、提供个性化的学习指导和路径规划提供可能。在学习资源匹配层面，利用自适应、机器学习等技术，实时诊断与分析学习者的学习动态，根据学习者的个性特征与表现差异，为自适应推荐符合其学习发展的学习内容提供可能。在精准干预路径层面，借助人工智能技术优势，全面了解学生学习过程的兴奋点和关键障碍，经由精准画像分析、群体分层建议、学习诊断报告以及个性化学习路径推荐等过程，建构“以学定教−因材施教−以评促教”的智适应教育生态圈。
技术增能教育，探索人机协同的教育形态。一要重新认识人与人工智能的独有属性，正确看待人工智能在教育中的角色，不能在教学活动中盲目使用或崇拜技术的功能，更详细论述参见同期论文《自然语言处理技术赋能教育智能发展——人工智能科学家的视角》。二要明确人与人工智能在教育实践中的关系，充分发挥人的主观能动性，将人与人工智能的各自优势互补，在具体的教学活动中提倡人类运用人工智能来辅助教学，减轻教师的负担，提升教学效率。这正是人本人工智能（Human-centeredAI，HCAI）的思想内蕴（Verkijikaetal,2015;Dignum,2019）。HCAI提倡发展负责任的人工智能教育，回归教育与人的本质，强调将人的角色融入人机系统，通过人机智能的互补发展人机混合增强智能，这对于建立“高质量且有温度”的人工智能教育生态至关重要。
（三）人工智能重塑的知识观与教学创新
每一次技术的发展都会重新评估人类所需要拥有的知识和技能（顾小清,蔡慧英，2021；赵勇，2020），人工智能的强势来袭，对知识的生产、表征与应用产生了巨大影响，同期论文《人工智能促进知识理解：以概念转变为目标的实证研究》正是回应了这一问题。
在知识生产主体层面，人工智能向知识生产主体靠近，以其自身知识生产的逻辑弥补人类不足。人类不再是唯一的知识生产和拥有者（李冀红等，2021），“自动化智能助手”“机器科学家”“人机共同体”等人工智能重塑的知识生产主体也具有同样的能力。知识生产者不再局限于科学界精英所组成的科学共同体，也不限于为了解决真实问题而吸纳的更广泛的社会参与（顾小清，2019）。与此同时，机器“智能”的参与，延展了知识生产主体的视野，未来知识生产主体将出现人、机器和人机协同三种共生形态，同期论文《AI与人类智能在知识生产中的博弈与融合及其对教育的启示》对此已有详论。
在知识生产形态层面，人工智能支持的科学知识生态系统，要求知识生产过程和结果透明化、知识生产者必须具备特定素养，这些变化将会大幅“领地”专属程度。这是因为，人工智能时代，知识恰似一种流动液体，知识更新与增长速度远大于权威证实速度，形成一种“软知识”形态。也就是说，人工智能时代的知识，不仅是被静态认知，更多是投入动态运用。知识载体也早已冲破传统形态的桎梏，驰骋于人类与智能机器所交织构成的开放性、不确定性的智能化海洋，并呈现出视觉、触觉等多模态融合感知的特征。人类由此可以运用数据科学揭示人类社会、行为与事物的发展规律，这正是人工智能改变知识生产方式的根本原因。
在知识生产应用层面，智能时代知识生产将实现科学飞跃，各种智能工具使人类接触到科学知识生产的可视化概念，这也为大众知识生产创造了机会。人工智能的知识表征与推理是一种致力于以计算机系统来表示世界、解决复杂任务的结合形式，具有以我们无法想象的速度与方式扩展、使用和创建知识的能力。因此，利用智能技术对知识生产流程的介入，能够加速群智协同的分布式知识创造进程，甚至可能彻底改变知识生命周期，如通过插入芯片的方式就能瞬间完成人类几千年累积的知识的学习，用嵌入的大规模数据挖掘深藏暗处的知识及知识间关系，据此形成系统、规范的认知与判断。总之，人工智能重塑知识生产应用，将知识表征与推理过程的无限可能形式化为有限条件。
（四）人工智能赋能未来教师发展研究
作为教育改革的践行者，教师对人工智能教育发展至关重要（李世瑾，顾小清，2021）。人工智能时代，教师的角色发生了变化，教师已不再是知识的唯一来源，也不再是知识的权威。因此，除了传授知识外，教师的核心价值在于“育人”，重要职责是引导学生学会学习，这也对教师提出了更高要求。
人工智能有助于减轻教师的工作负担，优化教学活动进程。根据人机协同由弱到强的智能性，将人工智能与教师的关系分为人工智能代理、人工智能助手、人工智能教师和人工智能伙伴4个阶段（余胜泉，2018）。其中：（1）人工智能代理取代教师承担部分机械性、重复性的工作任务，通过计算智能优势，完成了数据集的提取、规范和模型训练等操作，并基于此对类似任务进行反馈。（2）人工智能助手发挥了感知智能优势，通过实时汇聚海量规模化的多模态数据，为教师决策制定与意义阐释奠定坚实基础。（3）人工智能教师发挥人工智能技术的感知智能和认知智能优势，突破了教师个体的教学局限性，使其具有更大的创造性。（4）人工智能伙伴具备了社会智能，智能机器人可以在人类教师的指引下自主习得新的规则和范式，能够进行创造性的思考与互动，并可独立帮助人类教师解决因有限认知所导致的教学困惑。
（五）人工智能推动教育生态的系统变革
人工智能的发展跨越众多学科，包括计算机科学、逻辑学、数学、脑科学、生物学和哲学等。作为一门综合性的应用科学，人工智能从研究走向实践的过程呈现出多样态、多领域的特点。例如，能够自动执行实体环境中需要敏捷性和适应性的复杂任务，能够解决横跨多个行业与职能的问题，能够基于大规模的重复性工作进行自我学习。人工智能所发挥的增强、替代、改善及变革等作用，最突出地体现在对社会生产和生活各个领域所产生的重塑作用，以及对人力的释放。可以说，人工智能时代所涌现的颠覆性创新，将会对经济、文化、社会产生深远影响。未来教育形态如何变化，教育体制应当如何改革，才能适应人工智能所带来的新的社会生态，都是推动人工智能教育生态持续发展的关键抓手。
从生态视角来看，教育主体、教育形态、教育体制、教育服务以及教育治理等都在不同程度地接受着人工智能的重塑作用（曹培杰，2020）。教育生态系统正在技术的作用下打破以往的封闭性，以一种颠覆性创新的态势，拓展系统内各要素的内涵，改善和延展系统内部关系，重塑教育系统功能与形态（顾小清，2018）。这也启发我们，应在构筑基于人工智能的教育生态、明确未来学校教育形态的基础上，探究未来教育体制的变革与发展，并根据不同阶段、不同类别教育的规律、特点和目的，分析其与人工智能深度融合的路径和方式，从整体教育系统的角度，构建符合中国国情、发扬中国特色的智能教育体制。此外，分析智能教育体系各利益相关者的角色价值、作用路径和可能境遇，全面考察人、实践、价值、技术等要素在特定环境中的相互作用，以及科学治理人工智能教育生态失衡，详细观点参见同期发表的论文《人工智能教育治理：逻辑机理与实践进路》。总之，通过推动教育生态系统与社会生态系统之间产生良好的双向互动，高效对接未来人力资本供给需求，承担起为实现国家创新发展的强国战略目标而提前布局人力资源的责任与使命。
三、人工智能促进教育发展的进阶样态与内核机理
人工智能作为“头雁效应”的内生力量，激发了教育创新变革的热情和动力，支撑着教育生态的重塑与发展，也为教育创新带来新的途径及更多可能性。然而，没有任何一个领域像教育这样，肩负着创新人才培养的重大使命。为此，我们需要明晰人工智能促进教育发展的进阶样态及其内核机理，厘清人工智能驱动教育发展的当下布局和战略方法。
（一）人工智能促进教育发展的进阶样态
人工智能正以指数级的冲击给教育生态带来机遇和挑战，其促进教育发展的进阶方式呈现出“三部曲”样态：一是赋能教育，最大限度地提升“学−教−管−评”领域的教育效能；二是创新教育，实现“教学形态−教育评价−教育治理”精准化、创新化的发展形态；三是重塑教育，推动学校扩展、教育外包、无边界学习等未来教育图景的实现。
1.未来已来：智能技术赋能教育
人工智能技术迈入教育生态的第一步，为智能技术赋能教育。作用之一是为学生赋能，表现为重建和改善师生关系，重塑合作与交流方式，以及提供自适应的个性化学习体验和学习资源支持。作用之二是为教学赋能，人工智能技术为教学带来的是质量和效率同步提升，为教师带来了快速、有效、精准的学情分析方式，有利于教师精准掌控教学进度和教学困惑。作用之三是为管理赋能，借助人工智能技术的自动化功效和共享化、一体化、协同化的推进方式，提升教育服务与操作流程的工作效率，实现“一站式服务”的教育管理新样态。作用之四是为评价赋能，通过汇聚全过程、多模态、全样本的规模化数据，为推送教学资源、优化教育配置、提供教育指导、监测教育质量等提供证据，以及通过建立区域教育发展证据池，助力区域教育质量的智能化和精准化评价。
2.未来正来：智能技术创新教育
人工智能技术迈入教育生态的第二步，为智能技术创新教育。也就是说，人工智能将会打破标准化的教育体系，重组甚至再造教育流程。一是人工智能将会创新教学形态，充分尊重学生的学习偏好和个性化差异，打造创新化、个性化的教学流程和活动组织方式。二是人工智能将会创新教育评价，打造全景式的系统性评估。人工智能驱动下的教育评价，愈发重视学生成长的全过程影响要素，通过多维度、大样本量且长周期的智能监测，捕获学生成长轨迹的全过程数据，探索教育评价的“盲区”，进而解释和揭示真实教学情境下学生成长过程中的逻辑机理和发展规律。三是人工智能将会创新教育治理，推进治理流程的精准化。通过教育数字资源、全过程教育数据的动态流通和及时更新，加强教育服务与治理进程的实时性、动态化、全面性以及精准化，从而推动教育治理从“粗放型”走向“精准型”。
3.未来将来：智能技术重塑教育
人工智能技术迈入教育生态的第三步，为智能技术重塑教育。人工智能深度应用下的教育形态将以一种颠覆性创新的态势，拓展系统内各要素的内涵，改善和延展系统内部关系，重塑教育系统功能与形态，学校、班级、学科等边界也随之淡化甚至消解，学校教育扩展、教育外包、无边界学习等未来图景也跃然而出。其一，学校教育扩展图景下广泛采用混合式学习方式，学生可以自主选择学习内容，且教师、学生、智能教学助手之间的协同关系、协同规则更加完善和明确。其二，教育外包、社区教育也将纳入学校教育范畴，基于人工智能技术优势，自适应推荐教育资源与教学服务，并根据学生自身兴趣偏好和发展需求，灵活选择学习成本、学习场域、学习范围，甚至是学习周期。其三，无边界学习也将成为未来教育的主流样态，这种图景下，学生将真正成为知识的实践者和生产者，根据自身规划和发展需求，随时评估并认证自身知识、技能和态度的水平。同期论文《如何建设未来学校？——基于智能教育治理场景的前瞻与审思》对此有详论。
（二）人工智能促进教育发展的内核机理
通过上述分析发现，人工智能正以宏观与微观相结合的方式，系统地影响着教育生态的发展。宏观层面，如何从复杂系统视角探究人工智能技术、社会（科技、经济、文化）和教育系统之间的生态关系；微观层面，如何科学审视人工智能技术与教育创新变革之间的互为需求与双向促进作用，将直接制约着人工智能教育生态的可持续性发展。因此，我们需要厘清人工智能促进教育发展的内核机理，为建立技术与教育之间的复杂系统观，科学审视人工智能技术与未来教育之间的角逐指明方向。
1.以复杂系统视角揭示技术、教育、社会互动的规律
教育要承载提前布局人力资源的使命，这也是人工智能教育发展的愿景。对于能够承载提前布局人力资源使命的教育系统，必须以复杂系统视角观之。这是因为，通过系统分析人工智能技术、社会发展以及教育系统之间的复杂关系，才能对与强国战略相匹配的人才战略，以及面向创新人才培养的教育系统形成合理预期；才能够以双向驱动的动态过程，系统探索人工智能对教育生态的动态影响与作用机制；才能结合我国国情，从体制、机制、治理模式和战略推进等方面提出人工智能教育发展的系统性建议。综上，复杂系统这一研究视角，正是人工智能促进未来教育发展的内生逻辑，通过系统考量技术、教育、社会互动的规律，保障了人工智能促进未来教育研究的系统性和科学性。同期论文《智能时代下教育生态系统协同演化模式研究》对此有详论。
2.以学习科学视角探索人工智能对教育发展的本质影响
人工智能技术重塑教育生态的本质是促进人的发展。基于学习科学的原理，有助于我们从技术变迁角度来理性思考人工智能对学习过程的革命性影响。这是因为，遵循技术赋能学习的科学规律，可以帮助我们重新理解和定义核心教育要素的内涵，科学审视以及合理预测人工智能对个性化学习、知识创新、教师发展的未来影响。同时，从多模态学习机制出发，建立多模态学习教育算法，以此为理论基础设计人工智能时代的知识生存方式和传播方式，同期论文《在线教育中的学习情感计算研究——基于多源数据融合视角》对此有详细阐述。总之，基于教育与技术之间的作用规律，建立从教育系统的小生态观综合考量教育变革问题，这是撬动大规模个性化学习、知识创新探索、教师发展等主题研究的支点。
3.以“历史−文化”视角预测未来教育的发展趋向
谈及未来教育的重塑，需要站在社会发展、技术革新、人才需求的历史长河之上，理性审视人工智能技术对人类文化产生的影响，又将会带来什么样的教育文化。“历史−文化”这一视角可以动态把握人工智能促进未来教育发展的过程性、阶段性变化，通过考察人工智能在人类历史、技术史、文化史上具有的地位、发挥的作用，以及智能时代的各种变化对教育系统的影响逻辑和作用程度，预判未来教育系统的发展走向和支撑条件。综上，以“历史−文化”视角预测人工智能促进未来教育的发展形态、发展阶段和发展趋向，能够形塑系统的、包容的、发展的、前瞻的人工智能教育生态。此外，人工智能技术在重塑教育生态的过程中，兼具变革性潜力和潜在风险，所以，预测、规范和协调技术伦理问题也是人工智能促进未来教育发展亟需解决的内核问题。
四、人工智能促进未来教育发展的应然路向
人工智能正给未来社会及人类发展带来新的可能性。这些新的可能性并不只是因为人工智能所具有的特定技术特征，而且由于人工智能所引发的广泛社会变革对教育系统提出的新要求。基于人工智能促进未来教育的进阶样态与内核机理，探索人工智能时代教育需要的变，以及技术带来的变的可能，帮助教育工作者厘清教育驱动发展的当下布局和战略方法。
（一）把握智能时代驱动下的创新人才发展战略
教育生态是一个不以人的意志为转移的内生复杂系统。当人工智能介入教育生态系统时，教育边界被打开，性质迥异的要素耦合在一起，冲突、协同、吞噬、更新等现象纷纷涌现，教育系统也更加错综复杂（李世瑾等，2021）。在此情境下，我们需要站在全局生态系统的角度，全面解构人工智能技术、教育、社会发展三者之间的生态关系，以及教育在这一生态关系中的定位，通过揭示技术发展、人力资本、教育回报之间的复杂影响规律，把技术的优势转化为教育变革的动力，形成人才优先发展引领支撑经济社会发展的战略格局。
在这个过程中，关键是建立技术系统、社会系统、教育系统的联动反馈机制，充分把握人工智能驱动下人力资源布局的新样态。一是保障信息传播的系统化过程，基于SMCR（Source，Message，Channel，Receiver）信息传播模式，分别从信源、信息、信道、信宿等方面梳理技术系统、社会系统、教育系统动态联动的过程性问题。二是参照智能体知识潜力再分配的过程模型，如采用互动循环模式、传播监督模式、分级传播模式，拓展信息流动的时间和空间，提升人力资本的产出效率。
（二）聚焦人工智能驱动下教育创新的关键要素
人工智能深刻地影响着学习、教学、资源、环境，影响着教育系统中的教师和学生，也影响着教育管理者的理念和方法。这一背景下，如何把握技术与教育互相塑造的未来教育发展，如何切实将人工智能技术引入教育教学全过程中来，打造大规模个性化学习、创新知识生产方式、形成人机协同教学模式，将是破解人工智能教育难题的关键。
其一，加强深度理解教育业务的研发力量，尤为关注未来教与学、资源组织、服务供给、流程管理、伴随式评价、生态治理等领域的智教深融新型模式，通过对教育场景业务模型的抽象，建立人工智能教育生态运转的业务流程模型，实现对教育多元场景的智能化建模与多模态干预。其二，提升教育信息化服务商的教育业务属性，能利用算法模型对具体教育场景进行关键维度、因素、特征抽取，构建匹配典型教育场景的数据模型，并与相应的数据集进行对接。同时，参照人机交互协同准则（WorkingGroupFutureofWorkandHuman-MachineInteraction，2020），规范人机协同的技术规范和操作流程。其三，能根据学校管理者、教师、家长、学生的不同需求以及场景特征，提供相应接口，实现自主化的数据分析服务。例如，基于国家智能社会治理实验基地（教育），开展长周期、跨领域、多学科的人工智能教育社会实验，记录、描述、研判人工智能等新兴技术的社会影响，从个人、组织、社会等维度形成“以问题为导向”的前瞻性治理举措，助力教育智能化高质量发展。总之，通过探索人工智能技术与教育系统中关键要素融合的样本工程，形塑技术系统、社会系统、教育系统联合创新的善治生态，进而推动“高质量且有温度”的人工智能教育生态健康发展。
（三）重塑人工智能助推的未来教育生态蓝图
人工智能促进未来教育发展这一项目，既关涉前沿科技、社会经济、产业发展等行业，也涉及教育系统甚至道德伦理等人文领域，是一个跨科技、社会及人文的交叉领域研究。在此情境下，亟需构建跨学科研究框架，根据人工智能时代的社会对教育的人才诉求，分析人工智能对学习、知识创新、教师的影响，研究人工智能对教育生态系统的重构作用，最终整体勾勒出人工智能所重塑的未来教育的蓝图，为国家在人工智能、伦理道德、教育法规等方面的政策制定提供依据。
一是采用系统分析类的方法，遵循“资料收集→调查测量→分析诊断”的研究范式，探索教育发展的现实困境与关键障碍。二是采用综合设计类的方法，综合运用教育发展的大规模现实调查、对比性研究等多种方法，分析评估不同国家、地域教育发展的过程性表现，且依据多维诊断证据，设计合理的改革方案和干预支架。三是采用模型仿真类方法，基于分布式思想，采用自底向上的方法，利用分散的微观智能模型的相互作用来模拟整个复杂系统演化的内在机制和宏观规律。四是开展社会性实验评估研究，通过理论研究和实践经验相结合的持续深化，借助循证手段、证据表征、背景分析和表达传递等方法，将教育研究成果和实践过程贯通融合，实现“理论驱动实践，打造升华理论”的良性循环。五是开展社会性科幻思想实验，基于“可以使用的未来”的思想映射，唤醒、激发和启迪人类对社会生活的想象感知和牵引式思考，通过对未来教育发展的典型科幻故事进行深度剖析，综合评估教育对社会发展的效能体现。
五、结语
教育事业是促进社会发展的人力资本发动机。伴随人工智能新一轮技术革命的热潮，教育工作者有必要重新思考人工智能时代教育的走向，以及如何充分利用人工智能技术优势，重塑未来教育生态等关键问题。“人工智能促进未来教育发展”这一研究课题，立足于系统性、动态性和前瞻性视野，从人才战略、学习变革、知识创造、教师发展、教育重构等方面，汇聚人工智能教育领域多元、多面、多维的系列研究精粹，为人工智能与未来教育研究提供整体性、全面性、严谨性的理论参照与实践指导。下一阶段，“人工智能促进未来教育发展”课题组，将重点依托国家智能社会治理实验基地以及人工智能教育研究联盟，持续推进长周期、跨领域、多学科的人工智能教育社会实验，深化理论建设与实践的连接，勾勒人工智能时代的中国教育发展蓝图，建设积累人工智能应用的教育地图及证据库。
以多样化改革促进基础教育创新
集成人学教育论纲
课标背景下的考试命题改革
中国当代通识教育的起源背景与现状问题——兼论通识教育“评估−调整”机制的意义
生活教育之特质
更大的开放为中国青年提供更多的就业机会
利用学校与地方教育史志资源促进教育高质量发展
从事教育研究和为教育决策服务的回顾与思考
家庭教育应变的几个原则
用数据揭示了影响学业成绩的9大要素！
储朝晖：理解新课标，防止劳动课应试化、形式化
什么样的老师才是真正的老师？
2021年中国教育改进报告
苏霍姆林斯基：让学生生活在思考的世界里
“寒门贵子”的选择：精英高校中的文化再生产与抵制行为
留守经历与退缩型人格—基于新生代外来工的实证分析
项贤明：“后工业时代”的教育大变局
财政如何保障教育经费
“为什么进学校？”—“为的是学做人。”
陶行知：每天四问
劳动教育的文化研究
西南联大的人文通识教育(4P)
陶行知教育改进思想内涵及其发展历程
陈鹤琴与中华教育改进社——纪念中华教育改进社成立100周年
【中华教育改進社】成員與蒙特梭利幼小教育-改進社成員對蒙特梭利教育的參與、研究及評價之闡述
转型时代中华教育改进社的理想和行动
纪念陶行知先生的精神情怀，开辟教育改进科学的中国道路
百年后教育更需要改进
从教育内部与社会两方面改进才能真正走到现代化——王义遒先生在中华教育改进社成立100周年纪念会上致辞
中华教育改进社成立一百周年纪念会在线举行
人生问题：人生就算是做梦，也要做一个像样子的梦
“五育并举”与教育的四重境界
“减负”不是目的而是手段，培养人才是根本
“双减”要靠学校提质增效实现
中小学社会主义核心价值观教育的调查报告：教师视角
爱因斯坦：教育，放在首位的该是什么
梁漱溟｜年轻人的焦虑，在于把欲望当做志气
校长最伟大的工作之一是让每个人有清晰的“关于学校未来的观点”
陶行知先生的教育思想点滴
向陶行知请教“双减”答案
学校如何正确认识和落实“双减”
教师不是机械的执行者，不懂教师一切都是空话
今天，需要重温陶行知-为教育功利化、应试化开药方
学校教育可以兼顾公平与质量吗？
学制要依据学生成长的阶段性确定
苏霍姆林斯基：谈谈教师的教育素养
陶行知：介绍一件大事致大学生
刘季平：我国需要众多的现代陶行知
为什么上大学
与良师做朋友并成为良师
北京“双减”方案来了！新学期将有这些变化！
“中国的教育问题”还是“教育的中国问题”？
“双减”背后教育观念的大变革
教育培训机构面临转型或倒闭
批判性思维教育的一个议题：教人论证，还是教人探究？——罗素、杜威和图尔敏
人师方前
论杜威的儿童课程观
教育政策出台要考虑周全
梁启超：教育的本质
学科教学中的价值观教育问题
英美“分层”，欧洲“躺平”
陶行知：学生的精神
教育大家陶行知：创造的儿童教育
教研：中国教育的宝藏
延长幼、小放学时间要考虑周全
我从事陶行知研究四十年的回眸与感悟
陶行知：学生的精神
家校社协同育人实施策略
回归教育本体——当前我国教育评价体系改革刍议
梁漱溟：以儒立道的“文化村夫”
北大院长面试“牛孩”：他们太完美，却像一个模具打造的完美“家具”！
关于校长办学思想的思与想
没有思想的学校就不可能成品牌
陈鹤琴：拓荒、申辩与泅渡
叶圣陶:实用主义的教育申辩
超级演说家年度盛典——储朝晖：怎样补上中国孩子即兴演说的短板
坚强的心灵要靠完整的教育培育
从抽离到融合：基于劳动教育的“五育”共进之路
钱穆：深掘人生的“底层通道”
蒋梦麟：文化和解中的教育自救
以完整的教育培育坚强的心灵
中华教育改进社
建立于1921年，陶行知为主任干事，蔡元培、黄炎培、熊希龄、郭秉文等为董事，梁启超、孟禄等为名誉董事，主要成员还包含胡适、陈鹤琴等，作为当时中国最大的教育救国社团，有效地推动了中国教育专业化、科学化、世界化进程。
2011年恢复重建的中华教育改进社现有社员三百余人，已形成有志教育改进者相互切磋和激励的社群，专业化的第三方智库。返回搜狐，查看更多
人工智能教育的现状与前景分析
人工智能和教育的关系越来越密切，因为它可能革新我们的教学方式。相关数据表明，全球大约有2.65亿儿童不能上学，还有约6亿儿童的小学数学、写作、阅读等都不熟练，而人工智能作为新兴技术，已经剧烈改变了孩子们的教育模式。
人工智能可以让声音转换成文字，能通过拍照的方式将纸上的文字全部转换为电子文档，数学、物理等学科都可以通过人工智能来进行批改。也可以帮助说方言的孩子学习普通话和外语。技术的提升和机器的运算处理不断升级，都为人工智能的发展提供了极大的动力支持，也为教育带来了更加便捷的方式。
未来AI+教育应用场景
01
教育环境
利用计算技术实现物理空间和虚拟空间的融合、基于人工智能技术作为智能引擎，建立支持多样化学习需求的智能感知能力和服务能力。
02
学习过程
在各类人工智能技术的支持下，构建认知模型、知识模型、情境模型，并在此基础上针对学习过程中的各类场景进行智能化支持，实现学习者和学习服务的交流、整合、重构、协作、探究和分享。
03
教育评价
在试题生成、自动批阅、学习问题诊断等方面发挥重要的评价作用，还可以对学习者学习过程中知识、身体、心理状态的诊断和反馈，在学生综合素质评价中发挥不可替代的作用，包括学生问题解决能力的智能评价、心理健康检测与预警、体质健康检测与发展性评估，学生成长与发展规划等。
04
教师助理
替代教师日常工作中重复的、单调的、规则的工作，还可以增强教师的其他工作能力，使得教师能够处理以前无法处理的复杂事项。对学生提供以前无法提供的个性化、精准的支持，传授知识效率大幅度提升，有更多的时间与精力来关注每个学生的身心全面发展。
05
管理与服务
通过大数据的收集和分析建立起智能化的管理手段，形成人机协同的决策模式，洞察教育系统运行过程中问题本质与发展趋势，有效提升教育质量并促进教育公平。
人工智能在传统教育领域的广泛应用，为传统的教育模式注入了新的活力。推动了教学与管理模式的变革，也使教育在一次又一次的变革中不断探索新的方向。未来，在人工智能时代，全智能化、个性化的优质教育或许离我们并不遥远。返回搜狐，查看更多
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
后疫情时代学校教育变革的背景与走向
北京师范大学中国教育政策研究院执行院长张志勇
后疫情时代学校教育变革的7大背景
教育是为未来培养人的，好的教育必须及时回应时代的呼唤。我们研究后疫情时代教育变革的走向，必须深刻洞察后疫情时代的经济社会变化，这是研究学校未来变革非常重要的视角，
后疫情时代的经济社会发展正呈现出什么样的变化或特征？我把它归纳为以下七个方面：
第一，科技霸权时代
中华民族伟大复兴的光明前景，从来没有像今天这样如此清晰地展现在我们面前，我们赶上了一个即将实现中国梦的伟大时代！
2010年，中国GDP成为世界第二。中国经过几十年的改革开放，中国的综合国力得到了迅猛发展，引世人瞩目。中国人经过几十年的奋斗，从一个国民经济濒于崩溃的国家发展到现在，实属不易。但是中国崛起与发展的道路并不平坦。尤其是近几年来，我们想跳出所谓守成大国和崛起性大国之间必须产生对抗的窠臼，似乎并不以我们的意志为转移。
近年来，美国人从贸易战打到科技战，围绕着扼制华为所采取的一系列做法，再次说明，今天制约中华民族崛起和发展的，是哪些“卡脖子”的科学技术。
破除科技霸权，永远不再受制于人，亟待中国人创造能力的永续开发，中华民族创造活力的不断迸发。
让青少年一代弘扬伟大的爱国主义精神，成为具有创新精神和创造能力的、能够破除西方科技霸权、为中华民族的伟大复兴提供强大的创新能量，这是培养堪当民族复兴大任的时代新人的题中应有之义。
第二，不确定性的时代
在中国共产党的坚强领导下，充分发挥了我国的政治优势、制度优势，在新冠肺炎疫情的防控这场全民战争中，中国人民做出了巨大的努力和牺牲，经过三个月艰苦卓绝的奋斗，取得了这场新冠肺炎疫情防控战的决定性胜利，在疫情防控进入常态化的同时，全国各行各业进入复工复产阶段、社会生活快速进入正常状态。
但是，谁能料到，6月11日在北京新发地突发疫情，北京突然成了新的疫区。
不确定性可能会成为我们未来人类社会的常态。
这种不确定性给教育的启示，就在于中小学教育要更加坚定地落实立德树人根本任务，致力于培养学生的核心素养，而不是用学不胜学的知识掌握去应对未来的时代。
第三，信息的非真实性传播
在今天这样一个多媒体、自媒体时代，任何人都可以发声，任何人都可以成为一个信息的传播者，一个信息的吸纳者。然而，信息所反映的客观世界是不是真实，是一个需要思考的问题。
新冠肺炎疫情期间，充满了各种不真实的信息传播。
近期，山东高考冒名顶替上学的事件也引起广泛关注。特别是苟晶所谓两次高考两次被冒名顶替，更是引起了社会正反两种声音的热议。认参与其中的“吃瓜群众”大跌眼镜的是，苟晶向社会传递的信息与经过组织调查的信息具有不一致性，或者说，苟晶向社会主动发布的许多信息是不真实的。
自媒体时代信息的非事实性传播给我们一个启示：学校教育必须培养学生的批判性思维，培养他们寻找真相的能力。未来学校教育不能再满足于让孩子简单地记忆事实，掌握知识。
批判性思维能力的建构，是这个时代给学校教育提出的新挑战。
第四，人类社会、经济、职业生活的非组织化趋势长期以来，人类社会的职业生活与家庭生活是分离的。
在传统和世俗的中国人眼里，组织是很神圣的，有个单位上班是很令人骄傲的事。上班、去单位，自然要让单位的约束与管治。
大多数人都受到单位的组织化约束，包括孩子们上学，在学校里面也是一种组织化、社会化行为。
今天，孩子在家里学习，在家里上网课，很多人在家里工作，开始居家办公。居家学习当中，很多学校试图用学校课程表来约束孩子居家学习，但是能管得住吗？人类社会在未来这样一个互联网时代——云计算、大数据时代、人工智能时代，人类的经济、社会、职业生活开始呈现非组织化状态，人们将从过去职场生活的各种组织化“硬约束”，回归到家庭生活空间的“软约束”状态，这将成为人类生活的常态。
一个人的自我控制能力、自我规划能力，必然会成为未来人的核心竞争力。显然，教育者要深刻认识这样一个经济社会生活职业样式的发展变化，对未来的人的生存与职业能力提出了新的要求。
第五，人的生存方式的虚拟化与智能化
在疫情防控期间，人们的许多生活，包括职业生活从线下转到线上，云办公、云买菜、云逛街成为人们新的生活和职业方式。
未来人们的这种生存方式跟教育有什么关系？人的现实交往越来越少，现实生活中物理空间的交际参与越来越少。这样带来两个问题：第一，依靠双腿走动的人的身体活动的时间和空间越来越少了，传统意义上的生活性劳动，生产性劳动大幅度减少；第二，人与人之间的交往大幅度减少，对人的社会化和人的创造性能力发展产生影响。
今天，孩子们心理问题多发，亲子矛盾越来越尖锐。这与虚拟世界的发达直接相关。显然，各种智能终端再和人们争夺情感，很多孩子大量沉醉于网络上，包括不少家长也是这样。
可以说，智能世界为人类创造了更加便捷和智慧的学习、生活方式，但也在切断人们亲自交往、亲自探索、亲自实践的生存与发展之路。
面对科学技术进步给人类生存、学习和职业生活带来的积极的一面的同时，人类也必须清醒地认识到，现实世界离我们越来越远，对人类发展和人类教育提出了新的严峻挑战。
虚拟世界越发达，现实世界越可贵。
第六，人类是一个命运共同体
在新冠疫情防控面前，人们深刻体会到，人类是一个命运共同体，只要有一个国家疫情得不到控制，这次疫情控制就不能说取得了彻底胜利。在人类命运共同体当中，人们更加深刻的体认到，人类应有共同的价值观，有共同的人类责任。这个世界，只有相互理解、相互支持，人类才能生活得更美好、更安全。
在人类命运共同体理念被真正唤醒的今天，这种人类休戚与共的命运共同体意识教育，将成为学校教育面临的一个重大命题。
第七，健康第一
在疫情防控面前，中美两国面对新冠疫情的态度不同，美国总统特朗普认为新冠病毒对人的生命带来的危害没有经济萧条带来的危害更大，他认为经济第一。
同时，我们看到，在疫情冲击之下，孩子们交往的空间被压缩，人们的伙伴交往关系、同学交往关系、师生交往关系被切断，导致许多孩子出现心理问题。疫情控制之后，孩子回到学校里，面对各种考试和竞争，孩子的心理适应能力变差，各种心理问题高发频发，极端事件远远超出了去年同期。
健康素养教育应成为学校教育的核心目标之一，建立学校大健康教育体系势在必然。
后疫情时代学校教育变革的6大走向
这场新冠疫情正在深刻地改变着人类社会生活的方方面面。
这场新冠疫情，对学校教育的影响，很多方面正在发生或者已经发生。
我认为，后疫情时代学校教育将在以下6个方面发生深刻变化：
第一，学校教育价值形态的变革
新冠疫情引发的居家学习像一面镜子，照出了教育的真面目。很多校长和家长着急孩子管不住自己、不会规划学习。这些能力的缺失，不正是学校教育和家庭教育价值功能缺失的产物吗?
疫情后，学校教育是不是会发生新的变化，会产生新的积极的发展的因素呢？
从教育培养什么人有的角度来看，至少正在发生四个可喜的积极变化：一是对孩子的自主管理能力的重视；二是组织与管理学生学习成为每位教师的重要任务；三是普遍重视抗疫教育；四是心理健康教育成为新常态。
第二，学校教育存在形态的变革
我们正在进入全域教育时代。所谓全域教育，是指学校教育影响孩子学习和发展的时间和空间已经不仅仅局限在校内这一封闭的围墙里边了。
以泰安市岱岳区开元中学为例，疫情防控期间居家学习，每一节空中物理课堂都会提前发布居家实验指导，让学生做好实验准备，课上把实验的观察进行分享探究。
课程回归生活，这是给我们未来学校教育的一个重要的启示。
学校教育全域化时代，打破了学校教育、家庭教育、社会教育的边界。当教育进入全域时代之后，学校教育如何影响家庭教育，学校如何和校外教育配合，学校教育如何和网络教育配合，将成为一个新的命题。
第三，学校教育课程教学形态的变革
我们学校的课改意识、课程意识比较弱，长期陷入了一个以纲为纲、以本为本的误区，教科书成了教育教学的一切。
学习是教师引导和帮助学生对知识进行加工的过程。如果知识本身没有开放性，没有多样性，没有丰富性，孩子们的知识加工过程就没有挑战性。
我们从各地居家学习实践中看到，教育与生活的联系重新得到加强，教育要关联万物。以济南稼轩小学为例，通过游乐园里找图形，让学生感受数学图形的概念。课程是生活的典型反应，是生活当中的经典知识在学校场景中的重组。
我在组织一批名校长研究居家学习的时候，一个很重要的话题是居家学习不能照搬学校的课程表。居家学习给教师带来的重要挑战，就是老师要少讲，要让学生多学，要把教师的讲授建立在学生的自主学习上，建立在学生的初步学习上来进行探讨和对话。
基于互联网的知识共享的课程创生成为现实。今天老师们的课程加工、课程创新，有了一个非常重要的工具支撑——互联网时代知识共享，也让学生的个性化学习成为可能。
下面是临沂四中一位历史老师的课程开发反思：一节微专题“古代文明交流”，课本知识零散而又少，新课本新课标又有要求，又是高考的频考热点，为了这节课我下载了“早期文明”“秦汉文对外交流”“隋唐对外交流”“宋元对外交流”“明清对外关系”“东学西渐”“西学东渐”等大量资料，包括99个课件和相关论文，最后经过筛选、整理成一个42页的PPT。时间历经一周多，在准备的过程中，真正理解了什么叫“一心一意”，什么叫“全身心的投入”，什么是“搜集资料的痴狂”，什么是“打磨一节课”……吃着饭咀嚼的是直播课的内容，躺在床上满脑子冒出的依然是直播课的内容……
居家学习探索，给我们疫情之后学校教育正常化带来教学流程再造的契机，也使时空分裂的协同教学成为可能。
这一切都会给未来学校教育变革产生重要的启示。实际上，未来的全域教育时代的学校教育，课堂教学形态，给我们带来了一系列新的变革的气息。
第四，学校教育组织形态的变革
物理学家诺贝尔奖得主斯蒂芬格曾经说过：在知识网络化之后，房间里边最聪明的绝对不是站在讲台前的给你上课的老师，而是所有人加起来的智慧。
我提出了一个概念：集智化教学——集众人智慧来展开的教学过程。这次疫情防控之下的居家学习，人力教育资源组织再造——教师的分工合作教学成为常态。大家可以看到，基于互联网连接的集体备课在很多学校已经常态化。
在疫情防控期间，临沂四中的历史教学团队的老师们，同一个年级的课过去是分班级上，现在不再分班级，每个老师备最拿手的那一部分课、知识点章节，每个老师还吸收别人的意见，集体备课之后，主备主讲的老师面向整个年级所有的班级授课。
深圳红岭小学的“双师课堂”：一个老师主讲，一个老师观察学生的课堂学习状态。
居家学习当中创造的很多课堂协同教学方式会不会转化为未来教育变革的重要的方式呢？
在学校人力资源组织形态变革下，自组织教育成为常态。疫情防控之下，很多学校重视学生的学习共同体建设，重视学生的居家学习小组的建设，重视小先生制，重视教师、家长、学生共同制定学习公约，培育自主化自组织学习团队。
总之，学校教育的组织形态在发生变化，包括云端学习场的建设，等等。
第五，学校教育的技术形态的变革
每一次教育技术的革命都是对人类教育生产力的解放。智能化时代的教育就是去人工化。去人工化不是要替代老师的职业，而是要替代老师当中的简单劳动——体力劳动。对话生成，思维碰撞，亲自动手的实践操作，这样一些探索活动当然还要发挥教师教学的优势、教师职业的优势。
未来教育不是机器取代教师的职业，而是教师和机器协同教育时代的到来。
这是我们所呼唤的一个未来学校教育技术形态的变革。在人类教育活动当中，重建人和机器的关系，“人＋机器”意味着人工智能时代智能技术在教育领域全面应用，这种人机融合式的教育需要重构人和机器的关系。用李开复的话讲就是：今天的人工智能技术正在彻底改变人类对机器行为的认知，要重建人类机器间的相互协作的关系。机器带给人类的不是失业，而是更大的自由与更加个性化的人生体验。
这是我们所希望的迎接的未来的人机协同教育的一个新的技术形态。
云端教育活动成为常态。前一段时间，很多学校搞了云端开学升旗仪式、云端的教研活动，云端论坛、云端主题班会、云端家长会，大家可以看到，教育在技术的支撑下形态发生了重大变化。
但是一定要看到，机器永远是人类的工具，我们希望有一个友好的人机融合的互联网教育。人工智能时代的教育技术变革，不是技术专家认为用技术可以做什么，而是学校的校长们、教师们哪些工作、哪些环节，包括教学评管，等等，哪些可以用技术支持，这是最好的问题和任务驱动的学校技术变革路径。
教育技术一定要促进公平，维护正义，不能伤害儿童，不能奴役儿童。我们希望教育技术解放老师和家长，这是教育技术应该坚持运用的伦理原则。
第六，学校教育管理形态的变革
传统的学校管理大多是科层管理、经验管理、现场管理，但是在疫情防控期间，面对居家学习，我们传统的管理失效了。
线上管理成为常态。临沂四中每天通过线上来进行每日简报通报，课程表、统计反馈、活动报告、记录成长、反思改进，每天通过线上进行反馈管理。
基于数据的管理成为常态。现在微课助学系统可以直接把学生在微课助学当中的数据学习活动进行记录，在线检测的数据都可以直观的反馈给老师。
家校协同管理成为常态。家校教育共同体意识被空前激发出来。
多元团队学习评价管理成为常态。在技术支撑之下，昌乐一中建立现代学校的评价和管理团队的管理，关注的不仅是成绩，而且是学生的学习活动本身，是合作本身。通过课上的合作复查，组员、小组成员之间的成绩之和，小学习小组之间的对学习活动的互相评价，家长的评价等方面进行综合评价。
这样一些管理的常态、管理的方式，对于未来学校教育变革来讲，是值得我们重视的变革的趋势和方向。
（供稿：校长派作者：北京师范大学中国教育政策研究院执行院长张志勇）