人工智能时代的教育挑战及应对
今年5月，国际人工智能与教育大会在北京召开。来自全球100余个国家和地区、10余个国际组织的500余位代表就未来教育、教育政策、教育管理、教学评估、课程开发、终身学习等多个议题开展了深入探讨，提出许多关于人工智能时代背景下发展未来教育的新观点和新思路，并通过了《北京共识》。代表们一致认为，各国应制定相关政策以促进人工智能与教育教学、教育系统改造相适应，建设更加公平、优质的教育系统，为每个人提供终身学习和终身发展的机会。
人工智能是研究使用计算机模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科，涵盖了自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴。正因为如此，人工智能已经成为各国核心竞争力的重要组成部分。
当前主要发达国家的人工智能战略
为在未来人工智能发展浪潮中占据领先地位，美国、英国、日本、法国先后出台了人工智能战略，将发展人工智能技术作为优先事项。实际上，人工智能作为新一轮技术革命的重要支撑，对人类社会诸多领域都有深远影响，也为未来社会的发展提供了重大机遇。人工智能技术在教育领域的应用不仅为教育系统变革、教育技术发展、教学方法改进提供了重要机遇，也给学校、教师、学生带来了挑战。
•美国：让所有劳动者都能在智能时代转换角色
美国在人工智能领域占据了巨大优势，这不仅受益于美国雄厚的研发资金和大批高精尖的科研人才，也受益于美国在人工智能领域已经建立起完善的战略规划体系。众多战略规划以美国白宫科技政策办公室2016年10月发布的《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研发战略规划》影响较大。二者为人工智能领域的研究与发展提供了战略性指导。
《国家人工智能研发战略规划》提出，为人工智能时代培养劳动力，不仅应为预备劳动力提供相关领域的教育机会，还应该为现有劳动力进行再培训，以让所有劳动者都能在人工智能时代迅速转换角色。该“战略”区分了硬技能和软技能，主张培养目标应体现国际性、时代性和全面性。所谓硬技能是指语言、艺术、数学、计算机、化学等与专业、学科相关的认知技能；软技能则包括合作、管理、情境、决策等认知性技能，主要通过个人的情商、人际能力、行为等体现。“战略”提倡在基础教育、高等教育、继续教育等各阶段均应以培养软硬技能兼备的人才为目标，加强对劳动者的数字素养和人工智能领域的相关素养的培训。
针对人工智能技术可能对教育带来的影响，“战略”指出：一方面，可以通过将人工智能技术应用于教学环节，为学生提供个性化教学服务，提升教育的影响；另一方面，人工智能的发展为人才培养设定了基本目标。教育系统应该培养面向人工智能时代的劳动者，为所有劳动者提供终身学习的机会。此外，“战略”还针对人工智能人才培养的规模、结构等进行了说明。
2016年12月，美国发布了《人工智能、自动化与经济》的报告，提出制定相关政策发展企业和工人创造力。2017年7月，美国又通过《人工智能与国家安全》的文件，提出通过人工智能推动军事、信息和经济领域的变革以维护国家安全。2019年2月11日，美国总统特朗普签署了《美国人工智能倡议》，提出应重点发展计算机科学，培养公众对人工智能技术的信任与信心，通过学徒制等方式培养人工智能领域的研究人员和用户，开设科学、技术、工程等技能课程，以确保所有美国工人有自如利用人工智能的本领。
•英国：在人才培养规模、投入等方面发展人工智能教育
英国早在2013年就将人工智能列为国家级科研计划。2014年出台了《人工智能2020国家战略》。2015年制定了《机器人技术与人工智能图景》。2016年发布了《人工智能：未来决策制定的机遇与影响》，提出充分发挥英国在人工智能领域的优势，增强国家竞争力。2017年出台了《现代工业战略》和《在英国发展人工智能》两份文件，为发展人工智能提供详尽的指导。2018年出台了《英国人工智能发展的计划、能力和志向》以及《产业战略：人工智能领域行动》，针对发展人工智能制定了具体措施，并于2018年4月启动了以人工智能技术为核心的“现代工业战略”。
为推进“现代工业战略”实施，英国政府积极发展人工智能教育，在人才培养规模、投入等方面进行了重要调整。首先是调整人才培养的结构、层次及数量，扩大人工智能硕士、博士招生规模，调整学科结构，改进培养模式，鼓励大学和企业为人才培养提供支持。其次是加大人工智能教育的投入。英国政府拟计划对人工智能教育投入1.15亿英镑，并鼓励企业和大学投入相应比例的资金，为人工智能教育提供资金保障。再次是鼓励校企合作，开展员工在职培训，为校企合作提供平台，为学生提供数字技能及编码等领域的技能培训。最后是吸引和留住外国优秀人才。通过设立奖学金、提高工作和定居待遇、简化签证手续等吸引人工智能领域优秀人才定居英国，开展相关研究。
•日本：鼓励高校完善人工智能人才培养机制
日本机器人产业在世界处于领先地位，在人工智能领域也占有非常大的优势。2015年1月，日本发布了《日本机器人战略：志愿、战略、行动计划》，提出机器人发展战略。2016年1月，日本制定了《第五期科学技术基本计划（2016-2020年度）》，提出建设“超级智能社会”，并组织了多次面向民众的对话会议，提出以人工智能技术为核心，在大数据、物联网和网络安全领域开展融合研究。2017年，日本制定了《人工智能产业化路线图》，提出利用人工智能技术大幅度提高制造、医疗、护理效率。2018年，日本出台了《科学技术创新综合战略2017》的报告，再一次强调了人工智能的重要性，提出应针对信息技术和人工智能领域面临的人才短缺问题大力发展信息技术和理工科教育，加强大学相关学科人才培养。针对当下日本人工智能人才不足的情况，基金会为人工智能领域研究提供了充分的资金支持，并鼓励高校完善人工智能人才培养机制。此外，日本政府制定了一系列科研奖励计划，吸引外国人才来日本进行研究。
•欧盟：致力于推动人脑研究和机器人智能研究
欧盟在推进人工智能领域也制定了一系列战略规划。2013年1月，欧盟提出了《人脑计划》，致力于推动人脑研究和机器人智能研究。2014年5月，提出了《机器人研发计划》。2015年12月，发布了《机器人技术路线报告》，为机器人技术开发与市场化提供了通用框架。此外，法国于2013年公布了《机器人发展计划》，并在2017年3月发布了《人工智能战略》将人工智能作为国家创新举措之一。德国于2018年公布了《联邦政府人工智能战略要点》和《联邦政府人工智能战略》，将发展人工智能上升到国家战略高度。
当前世界许多国家迫切希望在人工智能发展浪潮中获得竞争优势，并为此制定了较为完善的战略规划。这些规划立足于国家需求，涉及社会领域的多方面，深入分析了国家发展人工智能的优势和不足，并就进一步参与人工智能领域的竞争提出了具体的行动要求。
虽然各国的人工智能战略各不相同，但是就人工智能时代的人才培养与开发、教育培训等领域各国的举措大同小异：（1）以培养面向人工智能时代的劳动力为目标，关注学习者认知与非认知能力的培养；（2）加大人工智能领域投入，大力发展工程、信息科学技术研究；（3）鼓励校企合作，促进人工智能技术转化；（4）扩大人工智能人才培养规模，完善人才培养结构、层次；（5）设立专项奖学金，吸引和留住国际优秀人才；（6）搭建实践平台，推动国际人才交流。
从本质上看，人工智能技术发展的关键在于劳动者素养的提高，劳动者素养的高低直接影响技术的使用，而教育在培养预备劳动者和劳动者再培训过程中都发挥着至关重要的作用。因此，不少国家的人工智能战略将教育作为推动其发展的重要推动力和优先发展事项，主张在培养目标、教学内容、教学方式、教学手段等进行变革。
当下，人工智能技术的进步既为教育发展提供了重要机遇，也给整个教育生态系统带来了不小的挑战。
学校将走向“智慧型校园”
大数据、云计算、深度学习、图像识别、语音识别、虚拟现实等人工智能技术，让人类的学习活动得以突破传统的时空结构，颠覆了教育者与受教育者的关系。学生可以在任何时间、任何地点接入学习平台，这给传统的、以学校为主体的、较为封闭的教育生态带来了巨大挑战。因此，传统的学校应变革为面向未来的“智慧型校园”。智慧校园是物理环境、虚拟环境和混合环境的整合，在对校园基础设施、教学资源、教学内容、教学活动等进行的数字化改造的基础上，构建智能化的教育生态系统，最大化地提高学生学习、生活质量，促进师生全面提升。此外，智慧校园还为家庭、学校和社会协同发展提供了重要条件，有助于提升学校治理水平。
教师成为构建者、协助者
人工智能技术也给教师带来了重大挑战。传统的教学模式以教师为中心，教师作为学习活动的组织者和控制者，在学习过程中占主导地位。而在人工智能时代，学生可以很方便地从网络上获取丰富的信息资源，学生处于学习活动的中心。因此，教师应从传统的知识传授者转变为帮助学生建构知识体系的协助者、教学活动的组织者。教师更应重视激发学生自主学习，充分调动学生积极性。
首先，人工智能时代知识获得更加便利，学生认知方式也会发生根本变革，因此教师应更加关注学生的认知特点，着重通过多样的教学活动和教学过程将能力培养与知识获得结合起来，促进学生认知和非认知能力的养成。
随着人工智能技术在教育领域的应用不断深入，教师工作的环境将逐步智慧化。智能备课、智能阅卷、智能评估和反馈系统成为可能，教师能够更加准确、快捷地把握学习者的学习特点和情况开展个性化指导。
人工智能时代，教师不仅需要掌握学科专业知识、教学方法，还应具备“数字化能力”。这就要求在教师专业发展过程中，不仅要重视学科知识的掌握，更应重视教师专业发展的情境性和实践性，强调过程体验和参与，在教师专业发展的不同阶段确立不同的能力目标以适应课程教学的新要求。
学生面临的挑战与应对
人工智能技术的快速发展也给学生带来了巨大挑战。首先是学习内容变化带来的能力培养上的挑战。与传统学习相比，人工智能时代的信息获取更加便捷，对于信息的处理能力将会是未来学生必须培养的核心能力。学生不仅需要具备认知能力，还需要具备全球素养、开放心态、自主管理能力、数字素养等。其次是学习方式变化带来的自主管理的挑战。人工智能时代的学习将以学生为中心，学生在学习活动中处于主体地位，可以根据智能教学系统生成个性化学习方案，自主选择学习内容，安排学习进度，开展小组合作学习等。个性化学习方式对学生的自我调节和管理水平有更高的要求，在实际教学过程中也应重视对学生自我管理能力的培养。
总之，随着经济与科技全球化的深入发展，人工智能技术的重要作用日益突出，各国纷纷将发展人工智能技术视为国家优先事项，各国人工智能人才竞争日益激烈。教育在劳动力培养、人才开发过程中发挥着至关重要的作用，不少国家将教育视为推动人工智能发展的重要力量。大数据、云计算、图像和语音识别、虚拟现实等技术极大改变了整个教育供给、管理、实现模式，有助于构建共享、开放的新型教育生态系统。这种新型教育生态系统的主要特点就是教育服务和管理的精准化、个性化和适应化。在构建新型教育生态过程中，学校、教师、学生面临着技术变革带来的各种挑战和问题。要解决这些问题，实现技术与教育的无缝衔接，还需要教师、家长、学生以及其他教育生态系统成员的共同努力。
来源：中国教师报（2019年06月19日）
黄金新十年来临，人工智能面临哪些机遇与挑战
原标题：黄金新十年来临，人工智能面临哪些机遇与挑战？
编者按：本文系专栏作者投稿，作者智能相对论。3月11日，全国两会闭幕，“人工智能”依然是热议话题，不过今年意义却大不一样，十三届全国人大四次会议表决通过十四五规划纲要，智能经济被寄予厚望。2021年很可能会是智能经济的一道分水岭。2021年，智能经济分水岭自2016年以来，两会上关于人工智能的声音就越来越多。2017年两会上，百度CEO李彦宏提交的三份提案就均与AI相关，科大讯飞CEO董事长刘庆峰则提议将“智能+”上升为国家战略……今年两会上“人工智能”依然是高频词汇。李彦宏提交的5份提案涉及自动驾驶和智能交通、智慧养老进社区等方面，均与AI相关；联想杨元庆则提出“新IT”即IntelligentTransformation（智能转型）的概念；小米雷军的建议涉及智能制造等三个方面；360周鸿祎则建议要尽快加强智能汽车网络安全……在两会上被表决通过的十四五规划纲要中，“科技”出现36次，“数字”出现17次，“智能”出现7次。“加快数字发展”与“发展战略性新兴产业”均拥有自己的独立篇章。规划纲要指出：“发展数字经济，推进数字产业化和产业数字化，推动数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。加强数字社会、数字政府建设，提升公共服务、社会治理等数字化智能化水平。”规划纲要明确要“推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合，推动先进制造业集群发展，构建一批各具特色、优势互补、结构合理的战略性新兴产业增长引擎，培育新技术、新产品、新业态、新模式。”今年两会上，代表们都在强调两个字：“应用”，更关注AI在产业经济、社会民生与城市治理等领域的落地。十四五规划纲要指出要大力发展智能经济，2021年是十四五开局年，对中国人工智能产业来说，也将是至关重要的年份。“十三五”期间，我国全社会研发经费支出从1.42万亿元增至2.21万亿元，着力加强基础研究和关键核心技术攻关，科技实力进一步增强。人工智能是我国科技自主创新的关键领域之一，我国AI产业取得了全球瞩目的成就，人才、算法、算力等基础已完善。2020年疫情不约而至，AI在防疫中贡献了力量，全社会对智能化达成高度共识。疫情期间我国提出“新基建”战略，人工智能是其重要组成部分之一。已经结束的地方两会也表明，全国多地正加速建设数字经济、发展人工智能产业、加快产业智能化升级。天时地利人和，2021年人工智能将从小范围应用走向大规模落地。新十年，智能经济面临哪些新机遇？1、AI基础技术进一步突破。AI经历“革命性十年”的大发展，底层算法以深度学习为核心。随着AI的大规模应用，AI技术已出现瓶颈。科学家与工程师们在现有技术框架下克服瓶颈，但却很难将其消除。算法层面，人工智能目前处于初级阶段，从被动感知向主动感知、认知和决策还需要技术全面提升；算力层面，人工智能对计算提出更高要求，当前的计算体系在成本、性能与能耗上均不堪重负。新十年，AI基础技术或再度跃迁。递归神经网络LSTM之父JürgenSchmidhuber在2020年就曾撰文指出，自然语言处理（NLP）、计算机视觉与强化学习是AI前十年的技术主线，下一个十年，量子计算、无监督学习、浅层学习网络与算力vs深度学习进展，被寄予厚望。量子计算如果能够取得突破性进展，AI将是另外一番景象：“自1975年摩尔定律提出以来一直颠扑不破，但近10年来我们的发展慢了下来。因此，很多人相信技术进步即将到来，很可能就是我们前文讨论的量子计算。这将有助于推动深度学习的重大进步。”我国已在战略布局下一代AI技术。十四五规划纲要指出，要瞄准人工智能、量子信息、集成电路、生命健康、脑科学、生物育种、空天科技、深地深海等前沿领域，实施一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目。2、智能云将成社会“水电煤”。越来越多企业意识到AI价值，然而AI技术门槛颇高，企业自行研发并不现实，也无必要。基于“云服务”模式，企业可快速基于云端AI技术能力开发AI应用。2020年底，IDC报告预测到2021年至少有65%的中国1000强企业将利用自然语言处理、机器学习和深度学习等AI工具，赋能60%在客户体验、安全、运营管理和采购等业务领域的用例。IDC在《中国人工智能云服务市场研究报告（2020H1）》报告中指出，企业智能化转型是驱动AICloud市场规模增长的重要因素，AI云服务厂商在整体AI软件及应用市场中将获得越来越高的市场份额。云计算巨头纷纷在名字中加入“智能”背后，反映出它们对AI云服务的日益重视。前十年，云计算是社会数字化基础设施；新十年，AI将成为云计算市场的一大增量，智能云则将成为智能社会的水电煤。3、服务机器人迎来黄金发展期。前十年，大规模爆发的AI应用却不多。在消费市场，智能音箱、智能汽车、智能家居等少数产品实现智能化并大规模销售；在行业市场，在防疫、教育、金融、物流等少数行业，AI开始逐步应用。新十年有望爆发式增长的AI应用则是服务机器人。服务机器人是指除工业机器人之外的、用于非制造业并服务于人类的各种先进机器人，主要包括个人/家庭用服务机器人和公共服务机器人。人口老龄化加剧、劳动力成本上升，服务机器人市场需求更加强劲。StrategyAnalytics数据显示，继2020年的年销量增长24％之后，服务机器人销量将在2021年加速增长31%。2020年Covid-19疫情推动服务机器人增长，它们帮助家庭清洁地板、陪伴孩子，帮助企业分拣送货，通过紫外光对环境进行消毒。疫情期间，服务机器人明星公司优必选的防疫机器人就在16个国家/地区被应用；华住旗下将近6000家酒店皆推行了无接触智能服务，酒店机器人每月送物超过20万次，成为疫情期间的一道亮丽“风景线”。《2020全球机器人统计报告》显示，全球专业服务机器人销售额增长32％，在2019年达到112亿美元。优必选科技创始人周剑提出，过去十年是服务机器人的10年储备期，未来10年则是黄金发展期，越来越多服务机器人解决方案将在垂直领域落地应用，“未来10年，也许会有一家万亿级的服务机器人公司出现。”服务机器人是我国AI战略的一部分，2017年12月《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》提出到2020年，智能家庭服务机器人、智能公共服务机器人实现批量生产及应用。前瞻产业研究院预测，我国服务机器人至2023年销量将超过50万台，销售额预计达277亿美元。4、AI进一步“下沉”到传统行业。前十年，AI在一些行业率先落地，主要集中在金融、教育、娱乐、信息等相对新兴的第三产业。新十年，AI则会进一步“下沉”到千行百业，包括制造业、医疗、养老业以及古老的农业。比如农业，互联网巨头纷纷布局“养猪”业务，落地数字农业战略。AI与IoT设备、农机、无人机、无人车等技术结合，可用于提高农作物产量、优化灌溉系统、保护农田、治理虫害、监测牲畜健康，提升农业效益。有数据显示，农业领域人工智能技术和解决方案方面的支出预计将从2020年的10亿美元增长到2026年的40亿美元。比如医疗，AI与生物科技、医疗科技等技术结合，将会对医疗健康产业产生深刻影响。DeepMind的AlphaFold应用深度学习技术在数十年来的蛋白质折叠生物学挑战中获得重大突破，科学家们用机器学习模型来学习化学分子的表示，以便制定更有效的化学合成计划；再比如养老，今年两会关注老人面临的数字鸿沟，科技企业界代表们纷纷建言献策，助老养老正是服务机器人的重点场景。中国老龄人口已有两亿六千万，老龄产业成为“一个巨大的朝阳产业”，康养养老行业均有大量服务机器人应用场景。在两会上，广东移动党委书记、董事长、总经理魏明表示，发展养老机器人产业既能有效破解养老资源紧缺问题，还能促进智慧养老产业蓬勃发展。优必选科技则对外透露其正在研发康养机器人及智慧康养解决方案，通过5G、物联网和人工智能技术，建设软硬一体化的智慧康养平台。在2020年的世界人工智能大会上，李彦宏有一个判断：AI发展会经历技术智能化、经济智能化、社会智能化三个历史阶段，他认为AI正处在“从经济智能化的前半段向后半段过渡的时期，具体表现在AI能力从逐步向平台化，正在朝向产业化方向演进。”现在看来，李彦宏的判断或许有些悲观，新十年，“社会智能化阶段”已全面来临。收割季，AI产业化依然面临三道老坎技术驱动的产业发展，一般都逃离不了高德纳（Gartner）的“技术成熟度曲线”模型（GartnerHypeCycle），该模型认为，一门技术的发展要经历五个阶段。启动期：概念，媒体有所报道，引起外界兴趣。泡沫期：个别成功案例，一些激进的公司开始跟进。媒体大肆报道，各种非理性的渲染。低谷期：该技术的局限和缺点逐步暴露，对它的兴趣开始减弱。基于它的产品，大部分被市场淘汰或者失败，只有那些找到早期用户的公司艰难地活了下来。爬升期：该技术的优缺点越来越明显，细节逐渐清晰，越来越多的人开始理解它。基于它的第二代和第三代产品出现，更多的企业开始尝试，可复制的成功使用模式出现。媒体重新认识它，业界这一次给予了高度的理性的关注。高原期：经过不断发展，该技术慢慢成为了主流。技术标准得到了清晰定义，使用起来越发方便好用，市场占有率越来越高，进入稳定应用阶段。配合它的工具和最佳实践，经过数代的演进，也变得非常成熟了。业界对它有了公认的一致的评价。AI一路走来，经历了最初被高度看好、泡沫化严重后被广泛唱衰，再到泡沫去掉后成熟稳健发展等阶段。今天AI进入高原期，成为主流技术，将被大规模应用。不过，AI产业依然有一些客观问题有待行业给出答案，这些问题都是老问题，只不过当下更加紧迫。第一个是AI商业化能力有待证明。AI创业公司最有名的当属“CV四兽”，即专注于机器视觉技术服务的四大独角兽公司：商汤、旷视、依图与云从。2020年旷视科技冲击港股IPO未果，3月12日再度冲刺科创板；此前不久依图与语音AI企业云知声IPO折戟，多家AI公司上市遇阻，核心原因在于商业化能力有待证明。《财经》披露的数据显示，商汤2019年营收超过50亿元，而云从和依图分别才刚刚超过8亿元、7亿元。2017年至2019年，旷视营收规模逐年增长，营业收入从3亿元增长至12.6亿元。这些AI独角兽公司都有一些共同特征：营收增长快但整体规模较小，但烧钱规模却很可观，大都已完成数亿甚至数十亿美元融资，却一直亏损，招股书显示，报告期内（2017年、2018年、2019年、2020年9月），旷视科技净亏损达到7.7亿元、28亿元、66.4亿元与28.5亿元，因此有媒体将它们称为“吞金兽”。不只是CV四兽。截至目前，不论是消费端的智能音箱/智能驾驶等AI产品，还是产业端的AI行业服务，普遍都存在“亏损换规模”的现状。对此，一方面，AI企业要积极探寻商业模式，在技术研发外对市场高度重视，强化现金流能力，让AI赚取真金白银，比如可以让AI深度融合场景，对产品做减法，从应用场景的单点和单应用切入，从单点产品到解决方案，再到面，不断壮大AI应用生态。AI企业也要从解决社会重大问题和满足社会重大需求进行突破；另一方面，投资者要给AI公司更多耐心，要有放长线钓大鱼的长期思维，毕竟AI大规模爆发时点才刚刚到来。市场已经证明AI不是技术泡沫，资本应该放宽心，给予AI创业者更多耐心。第二个是AI人才荒依然有待缓解。前些年AI快速爆发，导致AI人才一度供不应求，企业年薪百万招聘AI专业大学毕业生、高价挖角高校AI专家的新闻不少。后来，国家重视AI教育、高校开设AI专业、产学研共同培育AI人才，AI人才荒得到一定程度解决，仅仅是百度就宣称自己已给行业培养100万AI人才；优必选科技则宣称在全球40多个国家，有约150万名学生通过优必选科技学习人工智能。然而，AI人才供给依然跟不上AI产业化进程，新十年AI人才依然供不应求。高端AI人才依然稀缺，根据美国保森基金会旗下智库的统计显示，截至2019年底，全球顶尖AI人才中的近60%定居美国，在中国接受本科教育的顶尖AI人才占比最高，达到29%，就是说，很多中国AI人才出国深造后留在了美国工作，导致中国本土高端AI人才匮乏。中国是AI大国，但领英大数据却显示，中国顶级人工智能人才仅排第六名。细分领域AI人才同样短缺，比如服务机器人领域，AI人才荒更严峻，因为这是一个复杂系统，牵涉到多学科，厂商需求大量复合型技术人才、市场人才以及产品人才；应用场景则需要懂服务机器人和人工智能的人才。然而，复合型研发人才和应用人才太少，直接制约了产品研发和行业应用。2020年国内人工智能人才缺口达500多万，供需比例严重失衡。2021年加强人工智能人才，特别是高端人工智能人才、细分AI领域人才的培养，已迫在眉睫。第三个则是AI伦理问题变成燃眉之急。类似于AI换脸、“基于人脸识别的教室监控”这样的AI应用出现，让人们意识到，AI技术爆发，人类并未完全准备好。任何技术都是双刃剑，AI也不例外。AI技术会给网络欺诈提供便利，让“造假”变得更加容易，且难以辨别；AI技术会让很多人失业，尤其是重复性强的工作，比如收银、客服、监测、软件测试工程师；AI算法是被人训练出来的，人的偏见会被AI继承，比如性别歧视、种族歧视、地域歧视；AI技术被黑客掌握，黑客的攻击手段会全面升级。随着服务机器人、无人车等看得见、摸得着的AI应用爆发，AI伦理变得更重要。服务机器人在服务人类时，可能会跟人或者环境发生冲突/冲撞，责任该如何划分？无人车在马路上出现事故，责任又该如何划分？很多问题都有待解决。我们不能因噎废食限制AI发展，唯有AI伦理与法规双管齐下。AI伦理是人与机器以及AI时代人与人相处的道德准则，“阿莫西夫机器人三原则”就属于机器人伦理。除了道德准则外，法律法规也亟待完善，比如针对自动驾驶的法律法规正在形成。亚马逊、微软、谷歌、IBM、Facebook、苹果等公司已联合成立非营利性人工智能合作组织以解决AI伦理问题；2017年微软在内部成立人工智能伦理委员会（AETHER）；2018年Facebook宣布已成立专门伦理团队防止人工智能的偏见。国内，百度李彦宏多次提交关于AI伦理的提案，2019年马化腾就指出“AI治理的紧迫性越来越高”，应以“科技向善”引领AI全方位治理，确保AI“可知”、“可控”、“可用”、“可靠”。我国监管部门则从顶层设计上决定了AI伦理的规范和执行。2019年6月国家新一代人工智能治理专业委员会发布报告，提出发展“负责任的人工智能”，这是我国首次发布人工智能治理原则，当年7月24日，《国家科技伦理委员会组建方案》被通过，根据《国家科技伦理委员会组建方案》要求，组建国家科技伦理委员会，会议指出：科技伦理是科技活动必须遵守的价值准则。AI新十年来临，我们有理由相信，智慧的人类既可以发展利用AI，让AI给国家、社会、企业与人民创造更多价值，也一定可以驾驭AI，与AI和平共处。本文为专栏作者授权创业邦发表，版权归原作者所有。文章系作者个人观点，不代表创业邦立场，转载请联系原作者。如有任何疑问，请联系editor@cyzone.cn。人工智能视域下教师智能教育素养研究: 内涵、挑战与培养策略
王丹
摘 要 ：以人工智能为代表的新一轮科技革命正在不断重塑现有的教育形态，教师作为“教与学”关系中的核心要素，其专业素养也亟待进行适应性调整与升级。教师智能教育素养可视为对原有教师信息 素养的转型升级，强调教育功能与教学法的核心价值以及教师作为“人”不可替代的发展特性。智能时代的教师专业素养是智能化和人性化的统一，可划分为以智能技术为工具、以智能应用为路径、以智能 人才培养为目的三个层次。通过重塑教师角色、激发主体意识，面向学生需求、提升教学效能，增加SEL 维度、注重价值引领等培养策略推进人工智能赋能教师队伍建设。
关键词：人工智能；智能教育；教师智能教育素养；教师教育。
以人工智能为代表的新一轮科技革命正在深刻地改变着人类社会。新形势下人工智能与教育教学的深度融合发展已经成为未来教育的必然趋势。这场新科技革命所引发的社会变革也在不断重塑现有的教育形态，包括知识生产模式、教育服务供给、人才培养观念以及教师的价值定位等。教师作为“教与学”关系中的核心要素，其专业素养也亟待进行适应性调整与升级。为此，党和国家近年来密集出台一系列政策文件，积极推进人工智能赋能教师队伍建设。2018年《中共中央国务院关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》要求“教师主动适应信息化、人工智能等技术变革，积极有效开展教育教学”。政策文件的出台和技术手段的不断升级为人工智能教育发展提供了重要的外部支持，但发展是内外因共同作用、相互转化的结果，不仅需要信息技术革命的外源性刺激，也需要教师专业素养的内生性发展与之配合，将外部社会需求转化为促进“人工智能+教育”双向融合的内在驱动力，反作用于教学实践与教育理论创新。因此，如何提升与完善智能时代的教师专业素养，如何利用人工智能提高教师教学效能以适应教育生态系统数字化转型的新趋势，成为亟待解决的重要课题。
当前，智能教育发展仍面临着诸多问题与挑战，特别是教师专业素养缺乏明确、系统的培养理念与培养机制，导致了不同教师群体在信息技术应用能力与智能化教学方面仍存在巨大的“数智鸿沟”，一线教师对人工智能及智能教育素养的认识还比较片面，信息素养、数据素养等概念无法满足智能时代人才培养与教师专业发展的新需求，等等。为此，本文从智能教育发展的现实诉求出发，对“教师智能教育素养”的内涵构成进行解读，探索与AI时代智能教育发展相适应的教师专业素养培养路径。
一、人工智能时代教师培养面临的挑战
(一)后疫情时代智能教育发展的现实诉求
世界范围内的新冠疫情推动了智能教育的高速发展，在线课程的规模化与常态化、智能教学环境的普遍应用对教育管理、教师定位、教学设计、家校互动等各教育层面产生了直接的影响。其中，教师信息技术素养不足成为影响教育教学质量最为突出的问题之一。在教学与课程层面，大多数教师仍停留在“信息化”与“智能化”教学的第一层级，即作为工具与手段的技术应用阶段，而对于优化教学活动、提升课堂效能、培养学生问题解决能力、实现个性化学习和精准教学等第二层级教学目标的实现还存在较大差距。党和国家相关政策文件的密集出台显示出我国对发展智能教育的重视以及与国际接轨的愿景，但在具体的教学实践中，尚缺乏明确指示性与可操作性。疫情防控期间出现了部分教师对线上授课、辅导、答疑等活动准备不足，教学资源利用不充分，在线教学内容与形式单一等问题。钟绍春认为，教师自身没有能力独立研究、解决第二层级教学问题的能力，是制约人工智能助推教师队伍建设工作向纵深发展的主要障碍。相较于教育技术发展的前沿性，教师教育则具有相对的独立性与滞后性，“还没有做好充分的准备应对来自人工智能的挑战，还没有在人与机器的关系中重新思考如何培养人类的教师。”因此，加强对智能时代教师专业素养的理论研究、更新认知与技术层面的教师培养理念显得尤为迫切。
(二)知识生产模式以及“教与学”方式的转变
人工智能时代，新理念、新技术、新方法的迭代发展突破了知识生产来源的封闭性，挑战了教师的权威性，深刻地改变了“教与学”的关系。知识生产模式受到人类社会发展水平的影响，经历了从单一学科知识生产(模式I)到多学科应用情境下知识生产(模式II)的现代转型。一些研究者认为，知识生产越来越具备情境性、问题性、跨学科性、实践性等特点。人工智能作为革命性的技术创新，使学科知识生产与技术知识应用的边界日益模糊。智能社会的知识生产模式，其基本特征可以归纳为以应用驱动为导向、体现跨学科和学科融合以及知识生产参与者的多样性和异质性三个方面。学科之间的深度交叉融合、海量数字化教育资源的自由获取、从学术知识到应用知识的需求转变、知识生产机构的多样性与复杂性，决定了未来教育将形成知识集群、创新网络、智能生态体系为一体的多主体、跨学科的知识生产范式，使基于单一学科知识传授的传统教师角色面临严峻的挑战。
同时，智能教育环境下，学生亦成为知识创生的主体，即在知识习得的基础上为满足个性化学习需求通过借助外部技术支持实现对已有知识的改造和创新，改变了以教师为中心的传统课堂。慕课、微课、翻转课堂、混合式教学等教学法的普遍应用使教师从知识的生产者、传授者转变为组织者、辅助者，使教学成为一种以学习者为中心的动态知识建构过程。这种以个性化学习、问题解决、知识应用为导向的教育模式对教师的教学能力和专业素养都提出了更高的要求。
(三)人工智能教育的全球治理对教师专业素养的新需求
教育是人工智能最重要的应用领域之一，也是一项全球共同责任。推进人工智能参与全球教育治理有助于增强学习机会的获取、提高全球范围内教育资源配置的合理性与有效性，加速实现全球教育的可持续发展。当今世界正经历百年未有之大变局，人类发展前景与世界局势均充满不确定性，加之全球疫情对教育产生的深远影响，引发了全球教育治理方式与服务供给模式的变革。从治理的视角来看，推动智能教育可持续发展尤其是人工智能赋能教育的动因，源于推动科技发展与完善全球治理的基本诉求，需将智能教育与国家发展进行价值整合，使其成为推动构建全球教育共同体、实现教育现代化的重要助推力量。如《中国教育现代化2035》指出，中国要积极参与全球教育治理，深度参与国际教育规则、标准、评价体系的研究制定。
当前，如何构建人机协同发展的教育治理新秩序，共同应对人工智能教育产生的风险，缩小区域间的“数智鸿沟”从而促进“人工智能+教育”公平健康发展已经成为全球教育治理要面对的普遍性问题。在宏观层面上，完善智能社会教师教育治理体系、改善教育资源配置失衡现象，很大程度上依赖于教师的专业素养发展水平。在微观层面上，全球教育治理需要每一位教师重塑教育理念，通过职业培训、课程开发、教学质量评估等全方位的教育实践活动不断更新自身的信息技术素养与智能教学应用能力，以胜任人工智能时代的教师角色。
因此，人工智能时代的教师培养应从全球治理的视角出发，彰显时代发展特色、以服务国家重大战略需求为使命，应对人才培养理念的转变，将提升智能教育素养作为教师专业发展的核心目标。
二、教师智能教育素养的内涵解读
2018年《教育部办公厅关于开展人工智能助推教师队伍建设行动试点工作的通知》首次提出“教师智能教育素养”的概念:对教师进行智能教育素养培训，帮助教师把握人工智能技术进展，推动教师积极运用人工智能技术，改进教育教学、创新人才培养模式。对此，北京外国语大学作为唯一试点高校进行了全方位的教育实践，并开展了“全国教师智能教育素养提升论坛暨第二届北京外国语大学─英国开放大学在线教育研修班”等一系列活动。经过三年时间的不断探索，在2021年9月举行的试点工作总结交流会上，与会专家充分肯定了北京外国语大学积极建设教师发展智能实验室、教师智能教育素养提升平台(BFSUTDLDP)等推进行动。在总结试点经验的基础上，教育部启动第二批人工智能助推教师队伍建设行动试点工作，在北京大学等100个单位开展第二批试点，进一步“推进人工智能、大数据、第五代移动通信技术(5G)等新技术与教师队伍建设的融合”，将提升教师智能教育素养作为六项重要任务之一推广到地市和区县，成为“助推教师管理优化、助推教师教育改革、助推教育教学创新、助推教育精准扶贫新路径”。由此可见，人工智能赋能教师队伍建设、提升教师智能教育素养是我国下一阶段教育现代化的重要发展目标之一。
(一)相关概念辨析
自计算机与网络技术普及以来，对获取、处理、理解、评价信息和利用信息技术解决实际问题的能力要求也在不断扩展与升级，衍生出一系列相关概念，如信息素养(InformationLiteracy)、数据素养(DataLiteracy)、媒介素养(MediaLiteracy)、数字胜任力(DigitalCompetence)等，其中以信息素养的使用最为广泛与基础。如2003年我国信息技术课程标准提出“信息素养”是21世纪公民的必备素养，包括学生掌握信息获取、加工、管理的方法，让学生学会在交流和表达过程中解决实际问题等。张建平认为，信息素养反映的是人们搜索、鉴别、筛选、利用信息的处理技能 以及人们对于信息的情感、态度和价值观。另一个使用较广泛的概念是数据素养。威尔玛·基珀(WilmaB.Kippers)等学者将数据素养定义为教育者设定目标、收集、分析和解释数据以及采取教学行动的能力，包括教师在数据的采集、组织和管理、处理和分析、共享与协同创新方面的能力，以及教师在数据的生产、管理和发布过程中的道德与行为规范。从这些概念的界定我们可以清楚地看到，教师专业发展目标遵循着技术—能力—素养的建构路径。这些概念从不同视角和应用情境阐释了近几十年教育发展对于信息通信技术及应用能力的要求，扩展、完善了信息化教育的边界与框架，显示出对“信息素养”的理解与认识伴随着技术发展与社会进步在不断地深化。但这些概念的核心要素与能力目标仍处于同一层面，并未产生质的变化，仍属于前一次教育革命(以互联网为核心的信息技术革命)的理论范畴。
UNESCO曾建议每种新环境都需要一种新的信息素养表述。当前世界处在信息社会向智能社会转型的过程中，智能教育发展对应的是以人工智能技术为核心的新型素养，称之为智能素养，即“胜任智能时代社会生产生活与个体发展的品格和能力，包括与人工智能有关的知识、技能、能力以及伦理态度”。智能素养囊括了上述几种相关素养并在此基础上强调创新思维与应用能力的核心价值，是智能时代未来公民应具备的基本素养。它既包含知识体系与技能体系的要求，如高级认知能力(逻辑推理、信息加工等)、知识应用能力(解决复杂问题、创新意识等)，也包含非智力体系的精神追求与价值观塑造，如社会行为态度(关系建构、协作共享意识等)，其本质内涵是通过智能技术的应用满足社会需求、促进人的全面发展，可以将其视为对信息素养的理论拓展与价值重构。与此相应，这种人才发展目标与培养理念的革新也要求与之相匹配的教师专业能力，原有的教师信息素养概念亟待转型升级。
(二)教师智能教育素养的概念与内涵
基于新一轮科技革命中不断涌现的教育新样态，近年来国家对教师专业素养进行了理论创新，提出了教师智能教育素养的培养需求。这一概念的提出既是面对智能社会信息技术革命与人才需求变化的应然之策，也是从“物”到“人”、从“硬件”到“软件”的一种服务转变。其外在表现是技术升级与资源更新，内在意蕴却是文化转型与观念创生。
人工智能赋能教育的核心价值在于改善学习评价、助力个性化培养，赋能教学、辅助教师工作，改善教育管理、优化教育供给，其最终目的在于培养具备智能素养、全面发展的学生。而以往的“教师信息素养”或“教师数据素养”受到现有认知的框定，更重视教师对技术知识的学习以及将信息与数据转化成可操作的教学实践的能力，如通过教育大数据收集与分析的方式进行成绩监测、教学评估、教学能力诊断等。这种以信息驱动教学的能力培养更偏重于技术层面的应用，而忽视了信息智能技术与教师情绪劳动等其他重要教学环节的融通，容易造成教师教学热情减退、学生学业压力过大、师生沟通交流不畅等负面作用。
作为教师专业能力发展的适应性调整与优化，教师智能教育素养的概念从效能、标准等技术化层面的外部因素延伸到教师的个性发展与价值定位等内在精神范畴。其中“智能”是指新一轮技术革命对于以往信息素养、数据素养的升级迭代；“教育”则是在智能素养的基础上强调教育功能与教学法的核心价值，以教师自身专业发展与人才培养需求为双向目标，突出教师作为“人”在教学优化、师生互动、价值引领等方面不可被技术替代的发展特性。UNESCO2018年更新的《教师ICT能力框架(第3版)》在人工智能技术赋能教育变革的背景下，对标联合国《2030年可持续发展目标》，提出了对教师信息技术应用能力水平的新要求，包括三个层次———知识获取、知识深化和知识创造，以及六个实践层面———理解信息通信技术的教育政策、课程与评估、教育教学、数字技能应用、组织与管理、教师专业学习。该框架指出“教师仅拥有管理数字技术并将其传授给学生的某些技能是不够的，还必须让学生在使用数字技术时能够协作、解决问题并富有创造性”，即在利用人工智能改变教学模式的基础上，重点培养学生利用人工智能与数字技术思考问题、解决问题的能力以及面对人工智能的情感、社交与伦理态度，以促进智能教育的可持续发展与生态体系构建。
综上所述，教师智能教育素养是建立在信息技术发展基础上的多元化、系统化的概念范畴，是教师运用人工智能技术提升教学与管理效能、创新人才培养模式、塑造智能伦理与价值规范、提高学生个性化、智能化学习水平与创新能力的综合性素养。
三、教师智能教育素养的培养策略
教师作为教育教学工作的直接承担者，肩负着知识传播、技能培养与价值观塑造三个重要任务。如何将人工智能更好地融入这三个维度的人才培养，需要重塑教师角色与价值定位，构建教师智能教育素养的培养体系。一般来讲，素养概念指的是为了人们能够成功地生活和形成健全的社会而要求具备的自觉意识和思维习惯。世界经合组织(OECD)提出的核心素养框架围绕着使用工具、自主行动、在社会异质群体中互动三个核心问题提出，进而形成人与工具、人与自己、人与社会三个维度。与之相对应，智能教育素养按照技术—能力—素养的专业发展路径可划分为以智能技术为工具、以智能应用为路径、以智能人才培养为目的三个层次。
(一)工具应用:突出“智技”之要
与过去截然不同的教学场景和课堂环境，要求教师的角色发生相应的转变和重构。教学条件的智能化、教学关系的立体化、教学行为的人机交互性是驱动智能时代教师角色变革的根本立场。人工智能技术正在不断推动教师更新观念、重塑角色、提升素养、增强能力。《新一代人工智能发展规划》将智能教育分为“AI与教育的深度融合(即AI支持的教育)”与“提高对AI的整体认知和应用水平(即学习AI技术的教育)”。“教师智能教育素养”首先要求教师熟悉和掌握人工智能的相关知识和技能，增强人工智能意识，以人工智能技术辅助教学与管理，处理好“人与工具”的关系。
同时，教学实践的复杂性和综合性决定了教师需要具备高度的专业性和自主性，而不仅仅是对教育政策和教学任务的执行。人工智能教育的大背景下，一些涉及教师“情绪劳动”教学环节，因为无法通过量化数据测量而被忽视，在此情形之下，教师的实际角色可能会成为“技术人员”而非自主的专业人员。这种趋势不仅限制了教师的专业精神，而且还可能严重损害学生的学习，因为它削弱了教学，使其只能产生政策所规定的主要结果，而没有充分认识到学生的各种背景、需要和潜力。
因此，在人工智能与教育的深度融合中，仅靠信息、数据驱动教学是不完整的，还需激发教师的主体意识，从教学课堂和教育实践的真实场景出发，以教与学过程中产生的真正需求为导向，而不仅仅局限于对智能技术的被动迎合和工具化操作。除提高自身智能素养外，教师还需提升教学效能，唤醒价值自觉，构建包含智能学习、交互式学习的新型教学模式。
(二)培养路径:重视“学生”之需
与传统教育模式相比，智能教育更强调跨界融合的教育理念与人才培养模式。国家“四新”学科建设(新工科、新文科、新医科、新农科)集中反映了这一趋势———学科、技术、产业、社会的深度融合发展，以及对学生知识应用、问题解决等综合能力的考量。2017年《美国国家教育技术计划》提出“知觉学习模块”(PerceptualLearningModules)，即学生在复杂信息环境中作出快速判断、提取出关键信息的能力，并将创造力放在学习目标的首要位置。在智能教育发展的过程中，随着学生自主创新意识以及人机协作能力的提升，教师日益从“讲台上的圣人”转变成“身边的向导”，学生在解决复杂问题，探索新领域和获得具体技能时仍需要教师相对应的辅导和指导。为此，教师应具备智能时代的“育人能力”———组织与引导学生进行思维创新，创设适应不同学习内容的学习情境，帮助学生进行内外部知识资源整合，使其具备智能学习的意识和能力，最终“建立以学习者为中心的教育环境，提供精准推送的教育服务，实现日常教育和终身教育定制化”。
智能时代的教师需要在具体的教学情境中进行系统性、智能化教学设计，可由人机协同转化为人类教师、学生、机器人教师的三元交互，通过智能技术手段使各种资源与课堂研讨、教材使用、考试方式、教学评价等环节实现“深度融合”，为学习者提供个性化支持，具体体现在以下四个方面。第一，运用人工智能技术对与学习有关的资源进行重新设计、开发，突破传统教材的局限，创建数字化、开放性的教学资源。教师在获取信息资源过程中要注意对信息进行甄别、评估和整合。第二，运用人工智能技术创设适应不同学习内容的学习情境，对学生学习中的问题进行全方位诊断和精准化测评，实现内容、方法、评价与技术的高度融合。第三，营造现代、和谐、促进学生充分发展的智慧化教学环境，构建师生、人机学习共同体。第四，依托教师、学生、资源、媒体等各种要素，构建信息交换为纽带的对话式互动平台，实现数据信息的交换与共享。
(三)发展目标:把握“教育”之本
通过智能技术驱动教育理念与教育方式的升级转型，需坚持以人为本、以学生为中心、注重全面发展的价值取向，回归教育的本质。“我们需要一种更具有‘未来智慧’的教育视角，在复杂而多变的世界努力培养人的好奇心、启发人的智慧、增进人的自主性和责任感，引导学生积极地、广泛地、有远见地追寻有意义的学习。”
相较于人工智能与机器，人类教师的优势在于体现人类智慧与情感以及作为价值引领者不可替代的发展特性。2019年3月，UNESCO发布《教育中的人工智能:可持续发展的机遇和挑战》工作报告，对教师在智能环境下的价值判断能力、数智认知能力、情感交流与关系建构提出了新要求，以帮助教师为人工智能驱动的教育做好准备。因此，针对科技发展与工具理性可能带来的负面影响，智能时代的教师培养需要构建清晰的人文主义立场与智能伦理道德规范，需要在教师培养中增加社会情感学习(SocialEmotionalLearning，SEL) 维度，其内容包括“获取和应用知识、技能、态度，管理自身的情绪，实现个人和集体目标，建立并维持积极的社会交往意识与人际关系，作出负责任和关心他人的决定等”。国内外多项研究表明，SEL能够减轻教师教学压力、增强职业认同感、创造稳定有效的课堂环境，从而促进教师专业能力发展并有效提升学生的学业成就。在以智能技术为背景的教育环境中，SEL 原有的“人际关系”“个体情绪及行为模式”将扩展至“人机关系”“交互行为模式”的范畴，以提升教师在混合式教学与人机协作中的教学能效，同时通过灵活的教学策略、班级管理、隐性课程等方式对学生的 SEL 水平与状态形成正面影响。
将 SEL融入教师智能教育素养的意义有以下四点。第一，有助于教师认识和处理人工智能时代“人与工具”“人与技术”之间的关系，及时调整自身角色定位并减轻工作中的负面情绪，培养与人工智能的协作共建意识。第二，提升教师的社会情感能力有助于教师感知、理解和调节自我及学生的情绪波动，其亲社会的价值观与行为态度对塑造学生的自我认知与形成智能伦理规范更具正面影响力。第三，有助于教师检测与评估人工智能教育应用的教学效果，通过关注学生的课堂行为与学业情绪及时调整教学方法与教学内容，为个性化、精准化学习提供保障。第四，有助于教师培养跨界融通意识、团队协作意识，增强数据分析与甄别能力，提升智能化教学管理水平，从而促进教师智能教育素养的整体、协调发展。
为此，一方面需要在职前教师教育与职后培训中增强教师对于SEL知识与技能的学习，同时可以利用人工智能、大数据等技术对学生的社会情感能力进行数据评估从而帮助教师完善教育教学。另一方面，教师在教学实践中要做到智能化与人性化的协调发展，增强对学生的价值观教育与人文关怀，重视鲜活的学生生命个体的存在，保障学生隐私与数据信息安全，防止出现“人的空场”。
来源：《中国教育学刊》2022.03