【热点聚焦】人工智能教育应用的现状分析、典型特征与发展趋势
一、人工智能的发展历程与核心驱动力
(一)人工智能的三次浪潮
人工智能起源于1956年美国达特茅斯学院举办的夏季学术研讨会。在这次会议上，达特茅斯学院助理教授JohnMcCarthy提出的“人工智能(ArtificialIntelligence,AI)”这一术语首次正式使用。之后，人工智能的先驱艾伦·图灵提出了著名的“图灵测试”：在人机分隔的情况下进行测试，如果有超过30%的测试者不能确定被试是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人工智能。图灵测试掀起了人工智能的第一轮浪潮。在人工智能研究方法上，以抽象符号为基础，基于逻辑推理的符号主义方法盛行，其突出表现为：在人机交互过程中数学证明、知识推理和专家系统等形式化方法的应用。但在电子计算机诞生的早期，有限的运算速度严重制约了人工智能的发展。
20世纪80年代，人工智能再次兴起。传统的符号主义学派发展缓慢，有研究者大胆尝试基于概率统计模型的新方法，语音识别、机器翻译取得了明显进展，人工神经网络在模式识别等领域初露端倪。但这一时期的人工智能受限于数据量与测试环境，尚处于学术研究和实验室中，不具备普遍意义上的实用价值。
人工智能的第三次浪潮缘起于2006年Hinton等人提出的深度学习技术。ImageNet竞赛代表了计算机智能图像识别领域最前沿的发展水平，2015年基于深度学习的人工智能算法在图像识别准确率方面第一次超越了人类肉眼[7]，人工智能实现了飞跃性的发展。随着机器视觉研究的突破，深度学习在语音识别、数据挖掘、自然语言处理等不同研究领域相继取得突破性进展。2016年，微软将英语语音识别词错率降低至5.9%，可与人类相媲美。如今，人工智能已由实验室走向市场，无人驾驶、智能助理、新闻推荐与撰稿、搜索引擎、机器人等应用已经走进社会生活[8]。因此，2017年也被称为人工智能产业化元年。
(二)人工智能的三大要素与核心驱动力
回顾人工智能的发展历程，在三次浪潮的浮浮沉沉中，人工智能不断突破并接近自身的目标：能够根据对环境的感知，做出合理的行动，从而获得最大收益。从人工智能的发展历程来看，不难看出，运算力、数据量和算法模型是人工智能的三大要素。如图1所示，人工智能具体应用的实现，如语音识别和图像识别等，需要先赋予机器一定的推理能力，然后它才能做出合理的行动。而这种推理能力，源自于大量的应用场景数据集。通过使用大量的数据对算法模型进行一定的训练，机器才能够根据算法做出具有类人智能的判断、决策和行为。奠定了的坚实基础。
人工智能在逐步发展完善自身理论与方法，以及寻求外部动力的过程中螺旋式上升发展。从图灵测试理论的提出到无人驾驶汽车自动上路行驶，从实验室的“封闭世界”到外部“开放世界”的安全过渡，大数据、云计算和深度学习这三大核心驱动力，共同促成了人工智能的突破性进展。
1.大数据
人工智能建立于海量优质的应用场景数据基础之上。训练数据的数量、规模和质量尤为重要，丰富的海量数据集是算法模型训练的前提。甚至有观点认为，拥有更海量的数据比拥有更好的算法更重要。受益于移动互联网的发展和多样化智能终端的普及，以及物联网的发展和传感器的大量应用，源自各种设备及互联网应用的数据急剧增加，大数据迅速发展。大数据处理技术能在很大程度上提高人工智能训练数据集的质量，并能优化存储和管理标注后的数据。因此，可以说，海量数据是机器智能的源泉，大数据有力地助推了机器学习等技术的进步，在智能服务的应用中释放出无限潜力。
2.并行计算
人工智能发展过程中，有限的运算能力曾是制约人工智能发展的主要瓶颈。从电子计算机出现的早期至今，机器的运算处理能力不断提升，为人工智能的发展提供了极大的动力支持。云计算在虚拟化、动态易扩展的资源管理方面的优势，GPU等人工智能专用芯片的出现，奠定了人工智能在大规模、高性能并行运算的软硬件基础，推动数据处理规模和运算速度的指数级增长，极大地提高了算法执行效率和识别准确率。
3.深度学习
数据和硬件是人工智能的基础，而算法是人工智能的核心。人工智能发展史上，两个转折点尤其值得关注。一个是研究方法由符号主义转向统计模型，自此开辟了人工智能发展的新路径；另一个是深度学习凭借绝对优势，颠覆了其他算法设计思路，突破了人工智能的算法瓶颈。深度学习即深度网络学习，它受人类大脑神经结构的启发，由一组单元组成，每个单元借由一组输入值而产生输出值，该输出值又继续被传递到下游神经元。深度学习网络通常使用许多层次，且在每层使用大量单元，以便识别海量数据中极其复杂和精确的模式。深度学习将人类程序员从构建模型的复杂活动中解放了出来，并提供一种更优化、更智能的算法，能够自动从海量数据库中进行自我学习，自动调整规则参数并优化规则和模型，识别准确率极高。自学习状态已成为机器学习的主流方法。
二、人工智能教育应用的现状分析
逻辑推理、知识表示、规划和导航、自然语言处理和感知是人工智能的主要问题空间[9]。在教育问题解决与应用中，人工智能主要有四大应用形态：智能导师系统、自动化测评系统、教育游戏与教育机器人。
(一)智能导师系统
智能导师系统(IntelligentTutoringSystem，ITS)由早期的计算机辅助教学发展而来，它模拟人类教师实现一对一的智能化教学，是人工智能技术在教育领域中的典型应用。典型的智能导师系统主要由领域模型、导师模型和学习者模型三部分组成，即经典的“三角模型”。领域模型又称为专家知识，它包含了学习领域的基本概念、规则和问题解决策略，通常由层次结构、语义网络、框架、本体和产生式规则的形式表示，其关键作用是完成知识计算和推理。导师模型决定适合学习者的学习活动和教学策略，学习者模型动态地描述了学生在学习过程中的认知风格、能力水平和情感状态。事实上，ITS的导师模型、学习者模型和领域模型正是教学三要素——教师、学生、教学内容的计算机程序化实现，其互相关系如图2所示。其中，领域模型是智能化实现的基础，教学模型则是领域模型和学生模型之间的桥梁，其实质是做出适应性决策和提供个性化学习服务。教学模型根据领域知识及其推理，依据学习者模型反映的学习者当前的知识技能水平和情感状态，做出适应性决策，向学习者提供个性化推荐服务，如图3所示。
ITS尊重学习者的个性特征，如学习风格、兴趣、特长等，满足学习者的个性化需求。ITS根据学习者模型所刻画的个性特征，向其提供个性化的学习路径[10]、学习资源[11]和学习同伴等资源。美国国防高级研究计划署赞助开发的一种使用人工智能来模拟专家和新手之间的互动的数字导师系统，能够帮助学习者获得所需的技能，将海军新兵训练成为技术技能专家所需的时间从几年减少到几个月。
近年来，情感、元认知和动机等研究越来越受重视，神经科学、认知科学、心理学和教育学的研究表明，情感状态在一定程度上影响了学生的学习效率和态度[12]，消极的情感状态会阻碍学生的思考过程，而积极的情感为学生的问题解决和创新进步提供有利的条件。然而，情感缺失一直是ITS中存在的突出问题。ITS通过与学生的交互实现情感的感知、识别、调节与预测。根据学生情感的来源，如面部表情[13]、声音等可察因素，及可测量的行为等，采用传感器等技术获取数据，根据相关科学模型，应用人工智能的方法与技术，综合运用心理学和认知科学等知识进行情感推理，也称之为情感识别或情感计算[14]。研究表明，系统通过对话的方式对学生进行的情感调节具有积极效果[15]。
ITS中教学模型模拟人类教师实现一对一个性化教学的过程即是适应性教学策略选取和个性化资源推荐算法的实现过程，适应性教学策略选择是资源个性化推荐的前提。在适应性教学策略的选择方面，这种适应性表现为多个层次：从适应性应答学生的表现，适应学生的知识水平，帮助学生取得具体目标，到对学生的情感状态做出适应性干预调节，提供适应学生元认知能力的帮助。事实上，ITS要模拟人类教师凭借经验进行决策的复杂过程，具有一定难度。而人工智能引发了教育领域的数据革命和智能化革命，数据驱动的智慧教学与智能决策正在成为教育教学的新范式。
(二)自动化测评系统
评价是教学活动的重要组成部分。自动化测评技术的应用引发了评价方法和形式的深刻变革。自动化测评系统能够实现客观、一致、高效和高可用的测评结果，提供即时反馈，极大地减轻教师负担，并为教学决策提供真实可靠的依据。
1.ICT技能与程序作业的自动化测评系统
ICT技能培训与程序设计是计算机教育领域中的重要内容。ICT技能是信息时代的基本素养。文字编辑、电子表格数据处理、收发邮件、制作演示文稿和网页等技能的学习和培训过程中，ICT自动化测评系统所构建的信息模型通过信息获取、知识推理和综合评价三个步骤，动态跟踪用户的操作行为，并对操作过程进行诊断、评价和反馈，极大地提高了学习效率[16]。
计算机程序设计是培养计算思维的有效途径，程序作业通常由学生上机完成。程序设计语言有其自身的语法规则。动态程序测评能够获取程序的编译和运行时信息，分析程序的行为和功能，从程序的功能和执行效率出发，展开综合评价。而静态程序测评，如图4所示，首先对程序代码进行信息提取，然后将程序进行中间形式表示，预测程序所有可能的执行路径与结果，利用知识发现技术实现对程序的评价。目前，国内外已经实现自动化测评的程序设计语言包括Java、C/C++、Python和Pascal，以及汇编语言、脚本语言和数据库查询语言等。
2.自动化短文评价系统
短文写作是当前很多标准化测试的基本要求。随着人工智能技术的发展，自动化短文评价(AutomatedAssessmentofEssaysandShortAnswers)运用自然语言处理技术和机器学习等技术实现对短文本的计算分析和语义理解。美国教育考试服务中心(EducationalTestingService,ETS)设计和举办多项大型标准化考试，如TOEFL、SAT、GRE等。ETS始终致力于测评理论、方法和技术的研究，尤其在自动化测评领域一直处于前沿。目前，ETS已经实现了语音、短文、数学等领域的自动化评价与反馈。在其产品中，TextEvaluator[17]是一种全自动化的基于Web的技术工具，旨在辅助教师、教材出版商和考试开发人员选取用于学习和测试的文本段落。TextEvaluator超越了传统的句法复杂性和词汇难度的可读性维度，解决了由于内聚性、具体性、学术导向、论证水平、叙述程度和交互式对话风格的差异而导致的复杂性变化。另外，E-rater[18]引擎用于学生作文的自动化评分和反馈。在设定了评价标准之后，学生可以使用E-rater的反馈来评估他们的写作技巧，并确定需要改进的地方。教师可用来帮助学生独立发展自己的写作技巧，并自动获得建设性的反馈意见。除了提供短文的整体得分，E-rater还提供关于语法、写作风格和组织结构等的实时诊断和反馈。
3.自动化口语测评系统
自动化口语评价运用语音识别等技术实现了多种语言口语语音的自动化测试与评价，图5展示了基于移动智能终端和测评云服务的口语学习系统架构，其中声学模型和语言学模型是语音识别的关键。ETS的SpeechRater引擎是英语口语测评方面应用最广泛的测评引擎之一。其测评任务并不限定范围和对象，开放性是其最大特点。该引擎可以用于提高发音可靠性、语法熟练度和交际的流利程度。SpeechRater引擎使用自动语音识别系统处理每个响应，该系统特别适用于母语非英语的学习者。基于该系统的输出，使用自然语言处理和语音处理算法来计算在许多语言维度上定义语音的一组特征，包括流利性、发音、词汇使用、语法复杂性和韵律。然后将这些功能的模型应用于英语口语测评，最终得出分数并提供反馈建议。
对于我国的英语教学来说，言语环境匮乏是当前制约学生英语口语学习的最大障碍，口语评价难度较大且时效性差更加加剧了英语口语教与学的难度。科大讯飞依托语音技术的强劲优势，所开发的听说智能测试系统、英语听说智能考试与教学系统和大学英语四六级口语考试系统可以用于促进英语听说训练和自动化测试与反馈。另外，普通话模拟测试与学习系统和国家普通话智能测试系统在推广普通话及相关考试方面发挥着重要作用。
(三)教育游戏
游戏智能是人工智能研究内容的一部分。运用深度学习技术的AlphaGo大胜人类职业围棋选手，标志着人工智能技术的又一次飞跃。在教育应用领域中，计算机和视频游戏不仅仅提供一种娱乐方式，更能推动玩家在游戏中获得新的知识和技能。教育游戏具有明确、有意义的目标，多个目标结构，评分系统，可调节的难度级别，随机的惊喜元素，以及吸引人的幻想隐喻。教育游戏通过构建充分开放的游戏框架和环境，提供一种观察和认识世界的新视角。益智游戏玩家不仅使用游戏工具解决问题，而且还使用自己的知识和技能。在角色扮演中，玩家必须在恶劣的环境中生存和获得新的知识。在所有这些情况下，对周围空间的详细研究等活动都是对玩家的注意力、耐心、专业知识和逻辑思维的考验与锻炼。例如，芝加哥科学与工业博物馆的网站允许游客玩“生存模式”的游戏[19]。该游戏专为青少年设计，专注于研究在极端情况下发生在人体内的主要身体系统的变化过程。游戏玩家不仅克服了许多障碍，还了解了人体的结构。另外，青少年学会使用鼠标和手写笔学习撰写简单的生存搜索等机器人程序。
(四)教育机器人
教育机器人在教学中的应用越来越普遍。一方面，教育机器人可以培养和发展学生的计算思维能力。越来越多的学校正在引进教育机器人作为创新的学习环境，用于提高和建立学生的高层思维能力，作为提高学生学习动机和抽象概念理解的补充工具，帮助学生解决复杂的问题。另一方面，教育机器人具有多学科性质，提供建设性的学习环境，有助于学生更好地理解科学知识，在科学、技术、工程和数学(STEM)教育方面发挥着重要作用。在STEM教学方面，机器人可以协助教师实现工程和技术概念的真实应用，将现实世界中的科学和数学概念进行具体化，有助于消除科学和数学的抽象性。事实上，各种教育机器人的应用推动了科学、技术、工程和数学在教学的改进，机器人固有的灵活性使其在STEM不同教育场景中的应用取得了成功[20]。此外，使用机器人教学有助于增强批参与者的判性思维，促进团队合作，提高沟通交流能力和创新能力。
三、人工智能教育应用的典型特征与发展趋势
人工智能通过知识表示、计算与理解，可以模拟人类教师实现个性化教学；依托于问题空间理论，实现知识和技能的自动化测量与评价；借助于自然语言处理与语音识别技术，解决文本和口语语音的词法分析、语法判别和语义理解；通过教育游戏和教育机器人，以智能增强的方式赋予“寓教于乐”以新的内涵。进一步深入分析人工智能教育应用的典型特征，并把握其未来发展趋势是推动人工智能教育应用的必要条件。
(一)五大典型特征
人工智能在教育应用中的典型特征突出体现在以下五个方面：
1.智能化
智能化是教育信息化的发展趋势之一。海量数据蕴藏着丰富的价值，在知识表示与推理的基础上，构建算法模型，借助于高性能并行运算可以释放这种价值与能量。未来，在教育领域将会有越来越多支持教与学的智能工具，智慧教学将给学习者带来新的学习体验。在线学习环境将与生活场景无缝融合，人机交互更加便捷智能，泛在学习、终身学习将成为一种新常态。
2.自动化
与人相比，人工智能更擅长记忆、基于规则的推理、逻辑运算等程序化的工作，擅长处理目标确定的事务。而对于主观的东西，如果目标不够明确，则较为困难。如数学、物理、计算机等理工科作业，评价标准客观且容易量化，自动化测评程度较高。随着自然语言处理、文本挖掘等技术的进步，短文本类主观题的自动化测评技术将日益成熟并应用于大规模考试中。教师将从繁重的评价活动中解放出来，从而有精力专注于教学。
3.个性化
基于学习者的个人信息、认知特征、学习记录、位置信息、媒体社交信息等数据库，人工智能程序可以自学习并构建学习者模型，并从不断扩大更新的数据集中调整优化模型参数。针对学习者的个性化需求，实现个性化资源、学习路径、学习服务的推送。这种个性化将越来越呈现出客观、量化等特征。
4.多元化
人工智能涉及多个学科领域，未来的教学内容需要适应其发展需要，如美国已经高度重视STEM学科的学习，我国政府高度重视并鼓励高校扩展和加强人工智能专业教育，形成“人工智能+X”创新专业培养模式。从人才培养的角度分析，学校教育应更强调学生多元能力的综合性发展，以人工智能相关基础学科理论为基础，提供基于真实问题情境的项目实践，侧重激发、培养和提高学生的计算思维、创新思维、元认知等能力。
5.协同化
短期来看，人机协同发展是人工智能推动教育智能化发展的一种趋势。从学习科学的角度分析，学习是学习者根据自己已有的知识去主动构建和理解新知识的过程。对于人工智能来说，新知识是它们所无法理解的，所以这种时候学习者就需要教师的协同、协助和协调。因此在智能学习环境中，教师的参与必不可少，人机协同将是人工智能辅助教学的突出特征。
(二)发展趋势
人工智能在教育中的应用特征为推动人工智能与教育的融合创新发展指明了方向。在当前国家大力发展人工智能的政策引领下，不仅要从本质上认识人工智能的核心要素与驱动力，把握其典型应用特征，还要能够顺应其发展趋势。以数据驱动引领教育信息化发展方向，以深化应用推动教育教学模式变革，以融合创新优化教育服务供给方式，将是人工智能教育应用的未来发展趋势，也是人工智能时代教育发展的鲜明任务和重要机遇。
1.以数据驱动引领教育信息化发展方向
人工智能技术在教育领域的深入应用，推动着信息技术与教育的融合创新发展。纵观人工智能在教育领域的应用发展历程，从早期基于规则的知识表示与推理，到今天基于深度学习的自然语言处理、语音识别与图像识别，“智能”的习得已经由早期的专家赋予演变为机器主动学习获取。除了算法模型的显著改进，作为模型的训练数据集，大数据为人工智能添加了十足的动力燃料。大数据智能以数据驱动和认知计算为核心方法，从大数据中发现知识，进而根据知识做出智能决策。数据已经成为产业界争夺的焦点，数据驱动的智能决策与服务已经成为学术界研究的热点。在教育领域，数据可以解释教育现象，也可以揭示教育规律，并能够预测未来趋势。数据驱动的方法推动着教育研究从经验主义走向数据主义和实证主义。因此，教育数据革命已经到来。数据驱动的人工智能将引领教育信息化发展的新方向。
2.以深化应用推动教育教学模式变革
人工智能在教育领域取得如此大的成就，技术引领是关键。同时，不难看出，人工智能在教育领域的应用具有较强的场景性，也就是说，这种应用是针对教育实践活动中的具体问题而展开的，具有明确的问题空间和目标导向。也因此，这种由应用驱动的技术与教育的融合发展，是技术在教育领域中的一种深入应用。如自动化口语测评中，针对具体的语言语音对象，在语音识别技术的基础上，应用语音测评技术实现对学生口语的自动化评价。人工智能技术在教育领域的深化应用，创设了强感知、高交互、泛在的学习环境，为学生的知识建构活动提供了良好条件，为创新型教学模式的发现和运用提供了空间。
3.以融合创新优化教育服务供给方式
人工智能在教育领域中的应用实现了跨学科、跨领域和跨媒体的融合创新。人工智能与神经科学、认知科学、心理学、数学等相关基础学科的交叉融合，联合推动了教育人工智能技术的发展和应用。同时，人工智能本身的发展，离不开人工智能教育和培训。而这种教育更需要建立于STEM学科融合的基础之上。人工智能与教育两者相辅相成，互相促进。跨领域推理融合了多个领域的数据与知识，奠定了强大的智能基础。跨媒体感知计算以智能感知、场景感知、视听觉感知、多媒体自主学习等理论方法为依托，旨在实现超人感知和高动态、高纬度、多模式分布式大场景感知[21]。人工智能技术与教学内容、教学媒体和知识传播路径的多层次融合，突破了传统教育方式的限制，提供跨学科、跨媒体、跨时空的智能教育服务供给，是建设“人人皆学、处处能学、时时可学”学习型社会的有效途径。
基于上述人工智能在教育中的主要应用与典型特征分析，本文提出如图6所示的人工智能与教育融合发展体系。在大数据和深度学习等技术的重要支撑下，人工智能关键技术的突破，推动了人工智能在教育领域中的多样化应用形态，并提供了更智能的学习服务与体验，呈现出智能化、自动化、个性化、多元化和协同化的特征与趋势。在服务监控与治理的保障下，以政策为引领，牢牢把握“应用驱动”的基本原则，进而展开理论和技术研究，是推动人工智能与教育融合创新发展的重要路径。
四、结束语
本文回顾了人工智能的发展历程，揭示了人工智能的三大内部要素与外部驱动力。结合人工智能技术在教育中的四大具体应用形态，深入分析了人工智能教育应用的五大典型特征，并据此指出其未来的发展趋势，最终将上述内容进行归纳总结，构建了人工智能与教育融合创新发展体系，旨在为我国人工智能与教育的融合发展提供理论指导。
人工智能技术正在推动教育信息化的快速发展。然而，在推进人工智能教育应用的过程中，还有很多具体问题值得探讨，亟待解决。如训练人工智能算法模型需要开放教育大数据，但会涉及到个人隐私暴露等信息安全问题；相关技术在教学与考试中的应用，可能需要政策和制度的同步完善；人工智能在提高教学效率和推动教育公平的同时，是否也会造成数字鸿沟的增大；未来的教师和学生、教育研究、教育管理和规划等该如何适应人工智能带来的诸多变革等。面对全球智能化发展趋势及其挑战，教育必须积极主动地调整自身发展，借助现有技术的优势与潜能，实现服务社会经济发展的功能。
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文章来源|文章转自“中国电化教育”微信公众平台，作者系梁迎丽，刘陈，版权归原作者及发布单位所有。
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人工智能在教育领域中的应用面临哪些问题和挑战
再比如说，可以了解你的学习能力的情况，可以对你的学习负担提供各种监测，当然这个是要遵循伦理，研究伦理的前提下，可以通过对你的数据和你的表情的分析知道你处在疲劳状态，处在轻生状态，这个在研究里面已经在做了，当然这个前提要尊重个人隐私、伦理的前提下，监测学生的上课状态。如果你过分疲劳，对学习效率很低的。
再比如说可以通过人工智能和虚拟现实结合，提供增强性的虚拟探究环境，供学习者进行探究，进行发现，比如再通过一个虚拟环境，可以回到两千年前去发掘那个时代的历史以及历史演化的过程，智能加虚拟现实结合。等等，人工智能可以在学习环境、学习过程上提供非常多的很好的支持。
第三，人工智能可以对学习过程的评价起到非常重要的作用。他可以分析出你在学习过程中对哪些知识掌握的情况，每个知识点上学科能力的情况，你的核心素养的情况，以及你的体质健康发展情况、心理健康发展情况，可以使得我们的教育评价从单一的学科知识的评价到全面的综合性的评价，可以使得我们的评价从以前只是期末一次考试变成过程性的评价，可以嵌入到你的学习过程中，对学习者进行一些评价，而且评价不仅仅是评价你的知识，还可以评价你的问题解决能力方面。
另外，这种评价可以使得老师的工作大幅度减轻。以前我们只是由人工来做各种各样的评分、观察，需要很大的工作量，现在人工智能可以由计算机进行自动测评，比如英语口语测试，现在已经产业化了，都已经实用化了，很多中考、高考的英语考试都是用实际的系统。
另外，英语作文的批改，现在基本上实用化了，在实验室里面，我们的问答题、论述题、作文题，这些主观题的批改，也已经取得了实质性的进步。今后这方面会取得实质性的突破。取得实质性突破以后，我们老师改作业，统计分数，这些工作就会大幅度降低。人工智能会在教育评价上发挥非常重要的作用。
另外，人工智能对教师的工作可以起到非常重要的作用，起到教师助理的作用。比如，智能出题、智能批改、智能阅卷、智能化的辅导，各种评价报告的自动生成，以及针对学生因人而异的给学生提供各种反馈，像现在我们老师面对一个班，可能面对40个-50个学生，他很难，以前很难做到每个学生都给个性化的反馈，因为他的时间精力不允许，他也不可能了解每个孩子的具体情况，但是现在基于人工智能的技术，我们完全可以了解到孩子在学习过程中存在的各种问题，在人工智能的帮助下，可以根据不同的问题，每个学生提供个性化的反馈，实现对学生个性化的支持，做到既具有规模化，又做到个性化，这是我们中国教育现代化2035所追求的目标。
中国教育现代化2035提出，我们要推进兼容个性化和规模化并重的教育。这个时候人工智能可以大幅度提高老师对学生个性化支持的一种能力，降低教师工作过程中的负担。
第五，人工智能还可以在我们的教育决策、教育管理，以及教育公共服务方面，起到非常重要的作用。比如，人工智能可以使得我们的教育公共服务，从面向群体到面向个体，比如政府，要提供教育公共服务，以前只能面对群体来提供，现在有了人工智能以后可以了解学生个性化的需求，通过网络提供个性化的教育公共服务，相比北京市，北京市有一个中学教师开放性辅导计划，这个计划就是我们在支持，在运行。
它的核心工作就是动员了10788个骨干教师常态性的在网上给学生提供一对一的答疑服务，以及直播课的服务，以及问题解答的服务，以及微课共享的服务。在这个过程中，每个学生在学校里面都有个性化的需要，这种个性化的需要以前是政府不解决的，而现在有了大数据，有了人工智能，有了互联网以后，可以使得政府可以购买教师的在线服务，给学生提供个性化内容的服务，使得我们教育公共服务更个性化。
第二，我们有了学习过程中的各种数据，以及我们办学过程之中的数据，可以使得我们的决策不再只是基于我们个体经验，而是有个体的经验加上科学的数据结合，人机结合的决策，可以使得我们的管理，我们现代教育的治理更加科学、更加精准，也更加符合我们现在民众利益主体，参与度越来越高的诉求，可以大幅度提升政府的现代教育治理的功能。
第三，还可以促进教育对各种环境的集成管控，可以实现把一些隐患的问题，在事情还没有发生之前就可以事先进行预测、进行管控。比如，刚才举的例子，校园外的一些不法分子，完全可以通过数据甄别出来，可以在一些事情上没有被发生之前就可以预测。再比如说校园的各种公共设施，如果出现了小的漏洞，小的漏洞完全可以及时通过人工智能技术集成联通以后，集成远程控制，及时发现。不是等小事情酿成大事情再进行补救，从事后补救变成事前监管，事前预警。实际上人工智能在这五个方面都可以发挥很多很多的作用。
主持人刚刚余教授听您在人工智能教育领域方面的应用非常广泛。但是可能很多人跟我有一样担心，人工智能现在在教学领域能发挥这么大的作用，未来会不会真的把老师取代了？和教师之间会存在一种什么样的关系？是合作还是相辅相承？
余胜泉
教师永远不会被取代。因为我们教师是促进人的成长，有两个职能，一个是教书的职能，一个是育人的职能。今后如果只是知识性的讲授，知识性的传授的工作，会越来越多的被人工智能所提高效率，但是完全取代是不可能的。因为人需要人和人之间的沟通，面对面的沟通，这种情感的沟通，和我们面对屏幕的沟通还是有差异的。
人永远不会取代。但是我们很多的讲课的效率，会大幅度提升。另外，教师除了教书以外还有育人，还有解决学生成长过程中的各种问题，这种问题的解决，需要人工智能来增强。教师在教育教学中非常重要的。我觉得教师和人工智能的关系，是一个相互赋能、相互增强的关系。
相互赋能是什么意思？教师的智慧会越来越多的转化为规则性的东西，使得人工智能具有教师的能力，把老师的个体智慧或者集体智慧转化为人工智能的能力，把人工变成了智能。
另外，人工智能也会赋能教师，教师利用人工智能可以提高，可以使得我们教师提高工作效率，而且能够做到以前做不到的事情，是一个相互赋能、相互增强的关系。人工智能首先是教学效率提高，比如说以前讲测考练，原来需要10个小时完成的事情，可能一两个小时就完成了，针对学生个性化辅导，作业批改。
现在老师一个人带三个班，每天都要改一百多份作业，这一百多份要认真改的话，要两三个小时，工作量非常大。如果今后人工智能发展了，完全可以让人工智能实现批改，实现批改以后可以给出你各种分析报告，每个孩子出现问题是什么地方，给他什么样的改进措施，都给你自动生成。你拿这个报告，可能比老师自己改效率还高，比你自己改还更好地了解孩子。通过这种方式给提高老师的工作效率，把原来需要花很多时间和精力的事情取代掉了。老师有更多的时间，更多的精力关注孩子的成长。心理、身心健康。
另外一方面，人工智能可以增强教师，就是可以使得我们老师做到以前做不到的事情。比如，举一个非常简单的例子，我们有个团队在做一个研究项目叫“AI好老师”，我们孩子在成长过程中，经常遇到各种各样的问题，比如说小的问题，打架、不守纪律、网络成瘾、过分崇拜明星、早恋等等这些问题，这些问题背后都是有教育学、社会学、心理学、生理学的一系列的原因，但是这些原因是很深的，一般的老师很难说把各种知识都很了解，我们很多老师、很多家长面对孩子出现这些问题的时候，总是简单地打骂或者简单的斥责，这样对孩子于事无补。
这个时候，像我们就做了一个项目叫AI好老师，我们建立了0-18岁儿童成长过程中常见的典型的问题知识库，以及每个问题背后的教育学、心理学、社会学、生理学这方面的原因，以及一些如何干预，对这些问题如何进行干预的优秀教师的案例，我们收集了优秀教师处理这些问题的案例，这样就会形成智能的系统。
只要和那个系统说，我的孩子早恋了，他会问你几个表现，如果你确认之后，他说这可能是早恋，他分析早恋的原因是什么，社会学、心理学的原因是什么，再给出某一个很好的老师处理过这个事情他是怎么和孩子沟通的，他可以把符合教育教学规律的案例，让老师学习。这样可以提高我们老师的育人的能力，提高家长和孩子相处的和谐程度，促进学生身心健康的发展。
再比如体质健康，现在儿童成长过程中的身体体质这些方面的发展越来越重要。除了知识以外，身心健康其实更重要，我们完全可以通过一些智能手环、智能肺活量的工具、智能跳绳工具，以及运动器材，会通过5G加上传感器以后，可以自动采集学生运动过程中的各种数据，把这些数据通过5G传送到云平台以后，就可以限定学生的心率、血氧、运动脉搏各种各样运动参数的常模数据库，有了这个数据库以后，可以对学生的运动知识、运动技能、营养情况、身体发育等这些方面的情况进行进一步的分析，分析可以发现学生在体质健康上存在哪些问题，或者哪一种体质类型，可以给出有针对性的运动处方的方案，也可以发现学生在运动中有哪些优势，从而增强他的优势。
我举这些例子就是想说明，我们很多教育中理想中希望老师能做到的事情，但是由于传统的时间精力以及能力的问题，我们做不到，现在人工智能可以增强我们教师，使得我们教师能够做到这些事情。人工智能和教师是相互赋能、相互增强的关系。
但是，虽然人工智能不会取代老师，但是会使用人工智能的教师会取代不使用人工智能的教师，我们教师还要主动适应互联网、大数据、人工智能时代新的技术的变化、新的技术的变革，不断进一步的学习，善于使用，关注最新的进展，希望老师能够努力把这些东西融入到他的日常教学中，从而提高自己的教学效率。
主持人
刚刚您说了很多人工智能和教师之间的互相赋能、互相增强的关系，随着人工智能的普及或者应用，对教师的压力是不是挺大的？教师之前可能只要备好课、教好学生，关心学生成长，现在要学习更多的人工智能方面的知识。人工智能在人才培养方面，我们是不是现在也是一个非常重要的环节？
余胜泉
人工智能的知识学习有一个渐进的过程，人工智能核心就是智力的自动化，像机械是我们体力的延长一样，人工智能是我们脑力的延长，可以使得我们人能够处理以前无法处理的复杂事情，实际上是提高我们老师的效率，适当的学习这些知识。像我们生活中，比如天天拿着手机录语音，那个复杂吗？不复杂。但是，背后的技术是很复杂的。
但是对于应用来说并不复杂。我们老师对人工智能的学习不要太担心。但是，你刚才提了一个很重要的问题，人工智能人才的培养。确实，人工智能人才的培养是我们国家和整个社会迈向智能时代的一个非常关键的地方。
我觉得，一是面向大众来说，我们要培养了解人工智能，未来会对我们的社会产生哪些影响，了解人工智能在现实生活中有哪些应用，这样理解这个社会的变化，主动拥抱这些变化，这是对非专业的人士。对一些专业人才，我觉得可能我们国家，一个是要加强人工智能的职业教育，在职业教育大力普及人工智能的一些技术，人工智能工程方面的工作。
比如要向使得人工智能的发展，今后数据处理是很重要的能力，数据收集、数据标记、数据关联、数据工程。第二，今后机器学习、机器训练，了解典型的各种机器学习的原理，以及它的训练的技巧、训练的方法。
另外，了解人工智能和各行各业，对各行各业特定的领域知识库的应用，以及应用系统的配置管理，我们要在职业教育里面大力加强人工智能专业的发展，让他能够很好地支持、管理以及推进人工智能在各行各业的应用，使他有序化。
另外，人工智能还要加强研究性人才的培养，大学里面研究性人才的培养。因为人工智能不是一天练成的，是一个信息科技在一个时间段内持续性发展的一个过程，智能爆发。智能爆发的背后是有成千上万研究者的智慧转化为我们生活中可以实际应用的系统，这个时候我觉得，在人工智能领域里面，高校的职责，一个是把我们信息科技，计算机相关专业办好，这是人工智能的基础。
另外，希望有一些有实力的高校多办人工智能的专业，尤其是研究性高校，这是推进技术往前进步的核心动力，需要有精英参与。另外，这个过程中，我们特别要避免计算机教学，或者人工智能教学、人工智能研究，以唯论文为核心，论文很重要，光有论文解决不了问题，一定要以解决实际问题，形成开源的系统。
像国外，计算机科学，很多大学做的那些开源的系统，对这个行业的发展，对这个研究的发展起着非常大的推动作用，但是在我们国家，这种有影响的，寥寥无几，而且不受认可，做一个几百万人用的开源系统可能还不如人家写一篇SCI论文，这是不健康的，因为这些东西最后使得我们纯理论化，对于整个行业、整个产业发展是不利的。
所以我们特别希望在计算机科学的教育，以人工智能的教育，要强调多结合实践，当然不是不发表文章，文章还是要，需要解决重大实际过程中去发文章，而不是为发文章而发文章，要解决重大实践问题，做出能够得到广泛使用，能够推动这个行业往前迈一步的应用系统，这样的话，才使得我们的研究和产业发展能够一步一步往前走。
我现在看到我们在北京市的一些中小学，他们已经开设人工智能课程了。现在在中小学开设人工智能课程，会不会太早了？
我也看到了，现在有很多学校开一些人工智能的课。还有一些企业专门编了中小学的人工智能课程。当然我觉得，在中小学，适当普及人工智能的常识是对的，但是有一些过于急功近利不值得倡导。我看过一套人工智能的教材，从三年级就开始开人工智能，很多词汇术语可能都不清楚，现在给他讲很复杂的知识，这是不合适的。因为这些知识，这个时候去学，同样一个东西理解，可能两三个星期才能明白这个词说什么意思，但是等到成年以后，可能只花两三个小时就能明白这个事情。
所以我不鼓励太多复杂的知识进入到中小学，但是适当的让小孩子理解人工智能对现实社会的变化的影响，了解人脸识别，可以做什么，了解各行各业里面应用的现象，就像我们了解汽车、飞机可以飞的道理。比如同样一个力，我们小学生也要学力的概念，但是只要知道力是相互作用的就可以了，但是到了大学就要了解力和力之间复杂的关系，甚至还要了解宏观的力和微观的力是完全不同的性质。
同样是讲人工智能，你对低年级的时候应该以浅显、形象了解为主，到了那些知识复杂算法还是应该到大学，到研究生阶段再去教比较合适。适当地让学生有一些体验性的活动，以结合信息技术课，寓教于乐，结合信息技术课，尤其是在小学，我不赞成系统开人工智能的课，但是可以让学生有感性的认识、感性的体验性的可以的。
但是概念体系和编程能力，并不见得要那么系统化。但是适当到了初中和高中的时候，结合信息技术课，因为本身信息技术课是有的，结合信息技术课适当渗透人工智能的知识，这是可以的，这是合适的。否则容易超前教学。现在什么东西都要往中小学渗透，中小学的负担太重了。
实际人的心智是有个发展的过程，当心智发展不全的时候，学一个东西花很长时间，抽象思维水平到了一定程度以后，花几个小时就学会了。要提高他到了成年以后的学习能力，小的时候要适当地给他留白，留空。让他不受过重的学习负担的压力。因为过分的学习负担的压力会造成学生学习的厌倦、倦怠，以及泯灭他的好奇心、求知欲，一旦一个孩子成长过程中，没有了好奇心、没有了求知欲，养成了功利性读书的习惯，对于他一辈子的成长都会起着巨大的障碍作用。
真正的杰出的人才都是具有很强的自学能力，很强的自律意识，很强的好奇心、求知欲在这里驱动，是内在驱动的，而不是外在驱动的。外在驱动，环境变化，有外在的驱动力弱了以后，基本就停滞不前，现在过分的学习负担过重，会对小孩子的好奇心、求知欲会起到压制作用，长期来说不好。
主持人
感谢余教授提出的中肯的意见。我们知道余教授所在的北师大未来教育高精尖创新中心是2015年成立的，到现在四年时间了，你们肯定也在致力于人工智能在教育方面的落地和研究，您觉得，通过这四年的努力和研究，有没有发现我们国家人工智能现在在我们教育领域当中会不会存在着一些问题或者挑战？
余胜泉
目前人工智能在实际应用过程中，还存在一些问题，我觉得代表性的可能体现在，一个是目前产业界对人工智能应用的场景过多的关注讲测考练，知识性的教学太多，都在用人工智能提高知识教学的效率，比如都在适应性学习，做题库，经典推荐，当然有一定作用，但是这个是对原来我们教学优势的一种强化，有时候强化的极致以后反而成了一些问题。
用人工智能进行应试教育方面做得比较多。我们其实特别希望人工智能不光是要做应试教育这方面内容，更多的需要人工智能在学生身心健康发展方面，学生体质健康发展方面，降低学生负担方面，帮助我们教育做科学决策方面，发挥更大的作用。应用场景一定要多元化、多样化。
比如我看到过一个美国的公司做的产品，给盲人做了一个智能手环，拿手在书上划，就能把书上的文字变成语音，让盲人也能听到，这种应用非常有价值，我们国家都是在搞知识性教育，原来学生做五道题，再给你做五道题，纯讲测考练的，这样就有点违背我们的教育教学的规律。这是第一个问题。
第二个问题，我觉得，目前人工智能还存在数据的问题。就是人工智能真正要发挥作用，需要有各种各样的学习数据，而且这个数据要贯通形成，有更多的数据才有更多的智能。形象地说，人工智能像汽车，数据就像汽油，没有数据，汽车就跑不起来。这种数据目前还存在着，一个是数据的孤岛，数据隔离的现象，每个系统都有各自的数据，数据没有融会贯通。
第二，数据使用的规范也存在问题。学习过程中的数据，涉及到孩子的隐私，目前隐私伦理在教育数据利用方面还缺乏清晰的规范，我觉得应该有这种清晰的教育数据利用的伦理和规范，尊重儿童身心健康以及个人隐私的前提下，合理利用数据。当然也不是说完全不用，完全不用会扼杀这个产业。一是数据贯通，一个是要遵循数据的伦理和规范。
第三个问题，人工智能还存在着技术上本身还有很大的发展。目前真正大规模使用的，像英语口语考试、英语的学习，以及英语作文的批改，这些方面做得相对成熟一些，智能教学，仪器教学装备有了一些。但是很多我们理想上问题的解决，还有待人工智能技术的进一步的成熟。这种成熟关键在于，一是要把人工智能产业界的技术人员和我们教育体系里面的人员结合在一起，形成交叉融合。
如果纯技术驱动，不懂教育规律，有时候就用技术强化我们教育中的很多违背规律的做法。实际上要在正确的教育思想、教育理念、教育规律下发挥技术所应该发挥的作用，一定要在遵循教育规律下不断地推进我们的技术成熟。这对于人工智能的发展也会起到非常重要的作用。
另外，人工智能还要避免两个极端思想。一种极端思想就是认为人工智能能做一切，什么问题都能解决。唯人工智能论。今后人工智能会取代老师，人工智能会取代学校，这都是比较简单的过分乐观的，像我们接触过原来一些企业界的，未来互联网会消灭学校，走了20多年，学校还很好，不可能的。
人工智能不会取代学校，也不会取代老师，不要过于乐观。另外，也要防止那些过于悲观。有些认为人工智能一点用没有，花架子之类的，也要防止这种过于的悲观。这两个之间要有些平衡，要防止这两个极端的事情。
另外，人工智能在用于一些关键性业务的时候，高利害业务的时候，可能还需要各种保障机制，像前段时间，印度就出了一个事情，印度的高考，由于它的高考阅卷系统出现故障，造成很多孩子都不及格，印度那段时间自杀了十几个，自杀了好多孩子，因为印度的高考是高利害的，和我们二三十年前一考定终身差不多，这也给我们启示。高利害的这些应用一定要慎重。比如说我让人工智能来阅卷，这个阅卷是高利害的，决定一个人的很大利益的。
这个时候我建议应该采用多种原理的技术，因为人工智能同样实现这个东西，可能有不同原理，不同原理的技术，比如我找三个产品来同样做这件事情。如果这三个产品都能够有一致性，这就比较稳定。如果有差异，这个产品好，那个产品差，有分歧的时候，这时候人工介入。这是比较科学的。在高利害的应用领域里面，还需要人机结合的思维方式。这种方式非常重要。
主持人
谢谢。今天非常感谢余教授和大家一起分享人工智能在我们教育领域目前的应用。包括我们未来还需要解决哪些问题，受益匪浅。非常感谢您。感谢大家收看我们今天的节目，下期见。
|来源：人民网
|美编：甄宏莉返回搜狐，查看更多