人工智能促进教育变革创新（人民时评）
在人工智能支撑下，优质数字教育资源跨越山海，推动教育更加公平、开放
通过云平台布置电子作业，利用数据分析课堂上学生学习行为，推进学校管理流程迈向数字化……前不久，2022国际人工智能与教育会议在线上举行，来自全球数十个国家的政府官员、专家学者、一线教师、企业代表等相聚“云端”，畅叙人工智能时代教育发展图景。
作为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，人工智能催生了大批新产品、新技术、新业态和新模式，也为教育现代化带来更多可能性。习近平总书记强调，“中国高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新”。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，明确利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革；教育部出台《高等学校人工智能创新行动计划》，并先后启动两批人工智能助推教师队伍建设试点工作；中央网信办等八部门联合认定一批国家智能社会治理实验基地，包括19个教育领域特色基地，研究智能时代各种教育场景下智能治理机制；科技部等六部门联合印发通知，将智能教育纳入首批人工智能示范应用场景，探索形成可复制、可推广经验……“人工智能+教育”不断碰撞出新的火花，为教育变革创新注入强劲动能。
“人工智能+教育”，应用就在身边。音乐课上，虚拟数字人“元老师”跨越时空限制，带领多所学校学生同唱一首歌；体育课上，学生开始跳绳项目测试，智能终端上实时显示心率变化、跳绳次数、平均速度等数据。技术改变课堂，潜力无限。比如，借助虚拟现实技术，学生能够模拟穿上太空服行走在宇宙，感受浩瀚星河的魅力；通过增强现实技术体验川剧变脸，平面的课本知识变得可感可知。现实中，越来越多的学校已经开设或准备筹备人工智能教育教学活动。
“人工智能+教育”，变革教育生态。教、练、考、评、管各环节均有人工智能辅助，让教师教得更好；虚实融合多场景教学、协同育人，让学生学得更好；海量线上数据和逐渐强大的算力，让学校管理更加精准。此外，在人工智能支撑下，优质数字教育资源跨越山海，推动教育更加公平、开放。在西藏墨脱县，得益于多媒体器材配备到雅鲁藏布大峡谷深处、“智慧课堂”全覆盖，门巴族孩子小学入学率实现100%。
我国发展“人工智能+教育”具备良好基础和独特优势。比如，语音识别、视觉识别等技术世界领先；国家智慧教育平台汇集了海量的数据资源，2.91亿在校学生和1844.37万专任教师展现出丰富的应用需求；教育领域数字化基础条件全面提档升级，全国中小学（含教学点）互联网接入率达到100%，99.5%的学校拥有多媒体教室，学校配备的师生终端数量超过2800万台。也应看到，人工智能技术在教育领域的应用仍处于起步阶段。“数字鸿沟”可能将部分学生排除在智能教育之外，数据收集、使用、分析等环节存在安全隐患，相关公共政策制定较为滞后……以人工智能赋能教育现代化，这些都是需要回答好的课题。
着眼未来，应携手打造高质量、有温度的人工智能教育生态。人机协作如何更聪明，人机对话如何更友好，是“人工智能+教育”的长期课题。一方面，技术应服务育人，在让其“授业”“解惑”的同时，必须坚持教师“传道”的主体地位。另一方面，人也要理解、善用技术，努力提升信息应用能力，让人工智能更好辅助教学。教育是动态的、发展的，理性思考人与技术的关系，把握教育规律、用好技术手段、凝聚各方力量，进一步推动人工智能与教育深度融合、创新发展，才能更好赋能教育现代化，培养顺应时代发展要求的创新人才。
人工智能时代教师教育创新发展路径与趋势研究
人工智能新技术、新工具和新理念深度融合于教师教育，为教师教育创新发展提供支撑，推动了教师教育模式丰富化、教育环境智能化、教育资源多样化、教育师资多元化以及教育测评精准化。从外部来看，科学、稳定和统一的教育政策能为教师教育良性发展提供支持，良好的教师教育环境则是教师教育发展的基础；加强教师教育内涵与外延建设，在提升教师研修质量的同时，加强技术支持的教师研修的研究[7]；打造教师教育创新团队和品牌，为教师教育发展提供自下而上的牵引力，从而引领教师教育发展；以职前职后一体化的理念创新教师教育模式、课程、环境、资源、师资和评价，依托师范专业认证，加快构建新时代教师教育体系，并持续创新教师教育，从而最终实现建设高素质专业化创新型教师队伍，培养卓越师范生和专家型教师，助力教育现代化建设。
三、人工智能时代教师教育发展趋势
应用人工智能助推教师队伍建设，将智能技术与教师教育诸要素深度融合，推动教师教育发展。未来人工智能技术与教师教育深度融合，必将深度创新教师教育变革与转型，形成一种全新的教师教育生态。
(一)教师教育模式丰富化，校企协同走向深度化
人工智能时代教师教育面临转型与变革，主要体现在三个方面：第一，教师需求正从数量到结构和质量的变化；第二，教师的学习要求从学历达标到素质提升的转变；第三，教师素质从单一技能向研究型、专家型的转变。在此背景下，以终身学习、泛在学习理念和智能移动技术为支撑的教师职后教研模式，如远程同步课堂、手机课堂直播、网络名师工作室、技术支持的教师工作坊等，正逐步推动教师职后研修走向数据化和深度化。在师范生培养方面，面对职前教师实践技能不足的问题，融合高校（University）、政府部门（Government）、中小学（School）的U-G-S模式在师范生培养中得到应用[8]。在产教融合背景下，以智能技术为支撑的教师教育产业学院育人模式逐步走入教育者的视野，依托产业学院建设，加强校企协同创新人才培养，提高实践教学质量，提升师范生职业技能和素养，而这一模式正成为解决当前师范生实践技能薄弱的新途径，在高校中获得关注。
(二)教师教育环境智能化，全面支持教师专业发展
（三）教师教育资源多样化，个性化深度学习成常态
教育中，智能技术与工具催生大量优质教育资源，有力支持资源共建共享，扩大了优质教育资源覆盖范围。学习者无须复杂的设备，使用智能移动终端即可获取智能APP工具，支持自主与合作学习；应用开放、共享的生态理念，推动市场参与教师教育资源建设，将行业、企业、政府部门纳入资源建设队伍，拓展资源供给渠道，丰富资源数量。在此基础上，借助学习分析技术、智能导师系统通过对学习进行诊断，推荐针对性的学习路径与资源，实现高度个性化的学习。例如，针对在线学习中学习者学习迷航这一问题，AI智能教师扮演个性化问题解决的智能导师，应用知识表征和知识图谱技术，为学习者推荐个性化的学习路径和符合认知特点的学习资源[12]；再比如，通过为师范生/教师进行精准画像，推荐符合其学习特点和需求的学习资源；借助大数据优势，建立一体化的学习资源库，支持职前职后一体化学习[13]。
（四）教师教育师资多元化，人机协同教学成标配
人工智能技术有助于解决教师教育师资短缺的问题，为教师职业发展提供新平台与工具。借助智能化的工具，可打破学科、专业、行业界限，将行业、企业领域优秀人才引入教师教育领域，专业人员通过远程或“虚拟”的方式走入课堂，引领教师专业成长。另一方面，余胜泉等人提出未来将是人工智能与人类教师共同协作的时代[14]，目前在国际上已有研究者进行了探索，例如：Rubio应用智能导师系统以支持学生协作学习[15]，Walkington开发了智能机器人系统，以辅助学生开展个性化的学习[16]。在人机协同育人过程中，人工智能机器可扮演出题和批阅的助教、学习过程数据的采集师与分析师、智能学习伙伴、教育决策助手[17]，而教师则扮演学习中的导演、教练、设计师的角色，对学习进行决策、指导、设计，承担需要运用人类智慧才能胜任的工作。通过人机优势互补，共同推动教师专业成长。
（五）教师教育测评精准化，助力职前职后紧密衔接
教师职前培养与职后培训相分离是教师教育中亟待解决的问题之一[18]。所谓职前职后一体化,就是解决好职前职后教育的衔接问题。依托智能技术开展教师教育精准测评，有助于推动教师教育职前职后一体化发展。一方面，建立具有连贯性和一致性的职前职后一体化机制，搭建基于云计算和大数据的教师教育云档案系统，将师范生学习特点、课程、成绩、实践项目、学习成果等数据存储于云端，依托大数据实现精准测评，找到知识和技能的薄弱点，制定具有针对性的职后培训方案，实现职前职后无缝紧密衔接。另一方面，在职后发展阶段，建立持续获取和分析教师学习数据机制，搭建职后培训学习平台，不断完善和丰富职后学习数据，通过大数据分析对教师进行画像，从而精准支撑教师职后培训。基于上述方法打造一条贯通职前职后的教师专业发展之路，推动职前职后一体化，助力教师专业化成长。
四、人工智能时代教师教育创新发展建议
（一）树立教师教育生态意识，建立智能教师教育发展愿景
教师教育是一个复杂的系统。从阶段来看，既涉及职前阶段又涵盖职后阶段，并且二者有机结合构成一个统一整体；从参与对象来看，包括教育部门、大学及科研院所、中小学、企业；从范围来看，涉及区域内的合作、区域外的协同以及区域内外的协同；从研究的角度来看，涉及教师教育理论、实践与技术。因此，推动智能时代的教师教育创新发展，首要的是建立教师教育生态意识，用开放、融合、跨界、数据化的“互联网”思维重新审视各要素的内涵及关系，运用平台思维推动教师教育顶层设计，应用跨界思维实现多方力量的高度协同，以数据思维为教师教育提供精准支持、融合用户思维真正实现以“学生为中心”“素养为基、能力为本”的教学与培训，以此建立智能教师教育发展愿景与行动。
（二）从学校、课程与课堂发力，推进人工智能真正走进教师教育
本研究认为，实现人工智能走入教师教育包括三个维度：人工智能教育进学校、进课程和进课堂。从学校层面来看，建设智能化的校园、学习平台，为智慧学习提供环境支撑，这是人工智能融入教师教育的基础。从课程层面来看，祝智庭提出智能教育包括智能技术支持的教育、学习智能技术的教育和促进智能发展的教育[19]，人工智能时代的教师教育涵盖上述三个方面。因此，在教师教育课程中将人工智能本身作为学习内容，帮助教师掌握人工智能的内涵、特点和趋势，以此推动人工智能教育融入课程。从课堂层面来看，应用智能技术支撑教学将是未来需要重点关注的方向，这是人工智能教育真正的主战场。
（三）提升教师创新设计思维，助力教师适应智能时代角色转型与变革
人工智能时代，教师角色正面临转型与变革。美国《教师标准》提出“设计者（Designer）”将是未来教师的重要角色[20]。《2019年地平线报告》（高等教育版）认为教师教育正逐渐从技术应用的取向转变为设计思维方法取向，助力教师成为更具创新力的教学设计师[21]。新时代，教师不仅需要技术整合应用的信息化教学能力，更亟须一种指向为教学变革而设计（DesigningforPedagogicalChange）的创新设计思维。对此，在职前培养和职后培训中，要以智能学习环境为支撑，创新课程内容，将设计思维的理念、方法融入其中，帮助教师掌握创造性设计教学的使能手段，以此培养面向智能时代的创新型人才和创新型教师。
五、小结
人工智能时代，新技术、新工具和新理念为破解教师教育发展困境提供了支撑，必将推动教师教育模式、环境、资源、师资以及评价的深度变革，但需要反思的是，实践中不能陷入“技术中心”的境地而盲目应用智能技术。需要指出的是，人工智能教育应用的核心是设计，把适合机器的事情交给机器做，把适合人做的事情让人去做，把人机结合起来做得更好的事让人机一起做，以创新设计的理念引领技术工具高效应用，真正实现人工智能为教育赋能的价值。
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朱龙（1988—），男，汉族，湖北黄冈人，博士，讲师，主要研究方向为信息化教学创新、教师教育信息化。返回搜狐，查看更多
人工智能与教育融合促进高等教育改革
作者：蒲菊华熊璋来源：中国教育新闻网-中国高等教育杂志
我国的长远发展和人才战略，对高素质人才的需求迅速增长。高等教育的担当之一就是给更多的青年提供接受高等教育的机会。随着高等教育的普及，高校的生师比过高，基于对学生的过程性评价的个性化教育、因材施教是高等教育质量提升的挑战。人工智能与教育的融合，有助于高质量教育体系的建设。
人工智能潮流下高等教育面临的挑战
对于教师而言，信息化、大数据、人工智能提供了非常丰富的平台、工具和资源，教师需要驾驭人工智能新技术的能力，但又不能停留在驾驭的层面，技术是为教育服务的。用有热度的教育去拥抱学生，不是机器可以代替的。随着学生接触新技术的能力不断增强，教师面对更多的学生挑战会成为常态，教师内心就要完成角色的转换，自己不再仅仅作为知识的传授者，而要成为满足学生个性化需求的教学服务提供者、学生学习的陪伴者、动力的激发者、情感的呵护者，真正成为学生“灵魂的工程师”。在新形势下，教师需要做的更多的是投入情感、用自己的思想和阅历去引导学生，协助学生成长。
对于学生而言，人工智能改变学习模式，但并不能改变学习的终极目标。人工智能能够降低学习者学习知识的门槛，拓宽获取知识的渠道，让学习者可以站在巨人的肩膀上去高效率学习。但作为学习者仍要清醒的意识到人工智能只是一门技术，其充当的角色是辅助而不是代替。学习的目标终究还是能力的提升，人工智能能够帮助学习者解答问题，但并不能帮助学习者解决问题；问题的解决终究是要依靠学习者自身的能力与素养。因而，如何成为有用之才不能被技术干扰，才应是学习的终极目标。
人工智能本质上是一种强大的工具，其在给学习者提供多样学习支持服务的同时，可能会减少学习者很多思维训练和学习体验的机会，改变其大脑结构和认知能力。这就可能使学习者产生惰性而降低学习动力，逐渐失去竞争能力，无法顺应飞速发展的时代潮流。因此，学生在熟练运用人工智能辅助自身学习的同时，要永葆积极的学习动力，开展终身学习，才能与时俱进，真正被社会所需要。
最后，在面向教师和学生开展人工智能教育时，必须要关注其中的伦理问题，以保证教育的健康发展。我们要充分考虑人工智能在教育活动中所扮演的新角色，认识这些角色的不当行为可能带来的伦理风险，不主动利用角色的特殊地位为个人牟利或是危害他人利益。比如，从学生的角度出发，如果完全借助人工智能自动生成一些诸如论文、作品等更多强调原创性的成果，由于人工智能的学习模式在于从海量样本中抽取和借鉴，因此不可避免地可能产生微妙和复杂的知识产权和诚信等伦理问题。再比如，从教师的角度出发，在使用教育人工智能采集和使用学生的学习行为数据以提供教学支持服务的过程中，对于其中大量的学生隐私数据可能涉及个人安全伦理问题。因此，要向师生说明其背后涉及的伦理安全风险，而这将是运用人工智能的前提。
我们还要主动了解人工智能的局限性、不确定性及后果风险，学会在合理的场景正确使用技术，避免环境变化、外来攻击等不确定性因素干扰下所带来的风险问题。比如，人工智能在助力教育时，其背后所依靠的画像分析技术、个性化推荐技术等可能会存在一定的不可靠性而导致分析与推荐上的偏差。作为教师，要及时帮助学生识别出不合理的内容与信息并进行过滤；而作为学生，也要尽可能具备选择适合自身课程开展学习的能力，师生双方合作才能建立良好健康的教育生态。
人工智能与教育领域融合大势所趋
近年来，随着人工智能的大力发展和应用，人工智能在教育中的应用也越来越广泛和深入，人工智能与教育的融合也越来越普遍，一方面人工智能深度融入教育，另一方面也对高等教育提出了新的要求，尤其是对人工智能人才培养的极大需求。
首先，人工智能无缝融入教育。信息化应用的一个常态就是，取代简单重复的人工工作。在教育领域，人工智能取代大量的重复性但并不简单的人工工作，比如出作业题和考试题、作业批改和考试判定等。教育模式的固化是高等教育中最值得关注的问题之一，高等教育的教学模式从固化到僵化容易导致教学评价指标过于单调、学习者内驱力不足、趋向于填鸭式的教学，面对越来越多的学生，教师很难开展个性化教育。学习者追求的目标慢慢不再是精益求精的科学技术、面对实际专业问题的应对能力、对自己感兴趣领域的钻研，而变成了出勤率、作业分数、考试分数和排名等考核指标。人工智能恰好给这些问题提供了很好的解决思路和技术支撑，并解决学习环节中的一系列经典问题，包括语言处理、推理、规划和认知建模等。
其次，人工智能对高等教育提出了新的需求。2017年，为了迎接新一轮的科技革命和产业变革的挑战，教育部提出了“新工科”的战略行动，指明了新时代工程教育改革的新方向。这在一定程度上体现了教育与技术赛跑的持续模式：技术的进步先于教育，教育需要根据技术的进步重新定义人才价值。因此，在人工智能的浪潮下，新型人才应当是具有能力处理更多工具理性主义的挑战、博精并重的复合型人才。肩负培养人才重任的高等教育也需要从教育体系入手，系统地融合人工智能，提升教育效果。
人工智能促进高等教育改革
人工智能作为一种通用技术，可以广泛应用于各个领域，其与教育的融合势不可挡。六种在良性循环中交互的核心人工智能，包括业务数据分析、自然语言处理、语音识别、机器推理、计算机视觉、机器人和传感器。随着这些技术在教育领域的渗透与应用，将助力高等教育改革。
1．改变教学生态，中心化学习者角色
人工智能的应用，已经改变了许多行业领域的产业生态，而人工智能和高等教育的融合将教学的中心拉回至“学习者”的角色。
人工智能将赋予学习者更大的自主权。传统的大学课堂多采用“流水线式”的教学模式，学习的内容及形式由教师主导，“填鸭式”“灌输式”的知识传授方式往往无法驱动学习者开展自主的思考和探究，导致学习者在教学中处于被动地位。随着人工智能的发展，以慕课为代表的智慧教学平台逐渐走入人们的视野。这些智能应用借助互联网、大数据技术实现海量教育资源的汇总，同时借助基于关键词提取、匹配等自然语言处理技术实现针对资源内容的信息检索等功能。这些应用及技术使学生可以自由的选择学习内容与形式，赋予其极大的自主权，在很大程度上促进研讨式教学、学生自我探索和自我完善等多元教学模式的发展，从而中心化学习者在教学生态中的角色。
人工智能将促使教师的角色转换。现有的教学生态受限于资源条件，课后重复性的评阅、考核工作占据了教师大量的精力，导致教师无法专注于课堂教学形式的创新、教学质量的提升。现有的人工智能技术可在一定程度上减轻教师的课后负担，比如，一些计算机视觉技术对扫描得到的作业及试卷图像进行识别以完成批改和评阅，语音识别技术则可以通过会话分析开展口试测评和发音纠正，而一些人机交互技术则可开展简单会话完成及时的答疑解惑。这些技术背后依靠的海量数据分析可给予学生准确的多层次指导，再结合教师自身的教学经验与教学思想，可促进教学活动更加有效的开展。整体而言，这些人工智能在减轻教师课程负担的同时，辅助实现了教学质量的提升。因而，融合背景下的教师需要结合自身经验合理的应用这些技术，更多的将职责重心放在监督和引导学习者上，辅助整个教学活动的开展。
总之，在引入人工智能后新的教学生态下，学习者成为教学的主导角色，而教育者在教学过程中的定位更加侧重于成为学生的陪伴者和支持者。
2．大数据与情感分析，促进伴随式评价
人工智能与高等教育的融合，将摆脱现有面向单一数据、反馈不及时、脱离教学场景的教学评价窘境，通过大数据实时处理与情感细微感知等技术，开展教学全过程的分析与及时针对性的反馈，从而推动以“促进学习者学习”为目标的动态“伴随式”评价的开展。
大数据分析推进全过程的评价。当前的教学评价往往只依据学生的作业完成情况、考试分数成绩等固定单一的数据，整体上这些数据存在以下问题：对于多次获取的成绩分数数据，难以综合把控学生的发展状况；作业、测试等阶段性数据，难以持续、动态地定位与追踪学生的学习状态。而大数据技术的出现，使得粒度更细、范围更广、渠道更多、频率更快、精度更高的教学数据得以被便捷、及时地采集。顺应教学各环节的开展，可形成一条具有正向流动与反馈调整的学习数据流。大数据分析技术可充分整合这些数据，实现学习数据流的动态把控，即分析动态学习数据，追踪学习过程，记录学习路径，开展全过程的诊断与评价。因而，大数据技术与高等教育的融合，推动课堂评价从阶段性静态评价向全过程动态评价的转变。
情感计算关注及时有效的反馈。现有的评价数据中，用于评价学习者课堂表现的数据多呈现为学习者自我报告和教师主观等级评分的形式，而用于评价教师教学效果的数据有很大一部分来自学生的主观等级评分。人工智能中被广泛应用的自然语言处理技术和计算机视觉技术则可以很好地开展相关情感分析，通过提取文字中的关键词和表情举止间的细微变化图像帧，与语料库和表情库中的大量样本进行相似性比对，综合分析可得到对应态度。这些情感反馈数据一方面丰富了原有的评价数据，另一方面也使得评价的结果更加有效、及时，从而推动“促进学习”的“伴随式评价”的落地实现。
3．落实因材施教，发展个性化教育
教育倡导因材施教，但在教师面对学生多的背景下，难以感知和分析每个学生的学习状况，因此因材施教和个性化教育很难落到实处。现有的在线教学大多数只是空有“个性化教育”的外衣，实质上只是把上课地点从教室搬到了手机和电脑等电子产品上，仍然无法及时有效地关注学习者的学习情况。而人工智能的出现，将有很大可能解决当前这一问题。
人工智能助力学习资源的个性化。以慕课为代表的在线教育平台涵盖了海量的教育数据，以往对于这些课程的选择多依赖于学习者自身，这一方面会导致信息过载下的信息迷航，另一方面也会由于课程内容不匹配而使其丧失兴趣。人工智能的广泛应用，则可使个性化学习资源成为可能。综合学生的知识水平、兴趣爱好、学习习惯和学习情绪等数据信息，采用基于模式提取、聚类分析等机器学习方法开展用户行为分析，可实现教育资源的过滤与推荐。因此高校教育可借助人工智能促进学习者专业领域资源的个性化选择，开展个性化教学。
人工智能促进学习指导的个性化。人工智能机器人逐渐被应用于指导学习者个性化学习，在及时广泛收集学习者学习数据开展行为分析的同时，其背后所蕴含的人工智能可以根据学习者现有的学习路径，构建深度学习模型，开展资源的序列推荐，实现后续学习路径的自适应规划；也可以根据学习者与习题测试的反馈，自动建模学习者的知识状态，开展知识追踪，从而实现学习者能力的自适应评估。整体而言，自适应的学习路径规划与能力评估都会推动学习指导的个性化。
人工智能促进教育形式的个性化。在人工智能的辅助下，在线教育在未来定会成为高等教育的重要形式，以改善高等教育目前普遍采用的程序化现场教学形式灵活性不足的问题，从而使得学生的学习环境不局限于单一的教室，学习内容不局限于单一的课程，而是可以根据自身的个人需求和喜好等，选择适合自己的学习资源及学习形式，实现个性化教育。
【作者蒲菊华熊璋，单位：北京航空航天大学计算机学院】
原载2021年第20期《中国高等教育》杂志
作者：蒲菊华熊璋
黄荣怀：人工智能赋能教育变革的三大核心价值
人工智能赋能教学，降低教师负担
人工智能可以为教师创造一个更好的专业环境，让他们为有困难的学生投入更多的支持。"双师模式"是目前比较典型的做法，即教师和虚拟教学助理并行工作，"助理"可以完成教师的一些机械重复工作，如作业批改、简单测试、资源寻找等，也可以帮助管理教师的日常任务，使他们有更多时间专注于一对一的交流。
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。
03
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。
未来智能教育发展的三个重要议题
01
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。
02
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。
03
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。
(本文来自北京师范大学教授黄荣怀在"国际人工智能与教育大会"的讲话，略有删节)
（来源：《中国教育网络》2019年6月刊）
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