2023国际人工智能与教育会议开幕
12月5日，由中华人民共和国教育部、中国联合国教科文组织全国委员会与联合国教科文组织共同主办的2022国际人工智能与教育会议以线上方式举行。会议首先就江泽民同志逝世举行默哀仪式。本次会议主题为“引导人工智能赋能教师 引领教学智能升级”。中国教育部部长怀进鹏出席会议并讲话。中国教育部副部长孙尧在全体会议作主旨发言。中国教育部副部长、中国联合国教科文组织全委会主任田学军主持开幕式。联合国教科文组织大会主席穆朗、教育助理总干事贾尼尼在线致辞。包括南非、印度尼西亚、西班牙等17国部长、副部长在内的50余个国家的代表、有关国际机构代表、专家学者和私营部门代表、国内地方教育行政机构和高校代表共500余人在线出席会议。
怀进鹏指出，当前，人工智能技术正在引领人类进入人机协同、跨界融合、共建分享的新时代，我们要聚焦教育数字化变革中教师面临的机遇和挑战，展望科技赋能教师的新愿景，探索人工智能变革教学的新路径，以数字化为杠杆，为教师赋能，促进教学升级，撬动教育整体变革，推动教育更加包容、更加公平、更有质量。
怀进鹏表示，中国政府始终坚持将教育摆在经济社会发展的优先位置，将教师队伍建设作为教育发展的基础性工作，高度重视人工智能技术带来的变革性影响，重视数字时代教师队伍的建设、发展和福祉保障，通过应用技术推进教育优质均衡、优化教育治理模式、赋能教师专业发展等，推动构建更加公平、全纳、富有韧性的教育体系。
响应联合国秘书长古特雷斯发布的《关于教育变革的愿景声明》，怀进鹏倡议，各国要从构建人类命运共同体的高度重新审视教育数字化转型的重要意义，加强统筹规划，推进教育公平；要尊重并发挥教师在推动教育变革中的主导作用，让技术为教师所用，实现教育教学效能提高；要加强数字教育资源的建设、分享，推进数字教育实践的交流、借鉴，汇聚各国教师的智慧和力量，更好地适应数字时代教育发展新需求，共创世界美好明天。
智能时代的教育创新趋势与未来教育启示
一部人类文明史，就是教育和科学相互激励、相互促进的历史。纵观工业革命以来的人类社会发展历程，时代变迁总是伴随着重大产业变革和经济社会的跨越式发展，而主导时代变迁的源泉则是科技进步。当前，新一轮科技革命正风起云涌，以人工智能为代表的前沿技术对人们的生产生活产生了重大影响，加快推动人类社会迈向人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代。
智能时代，新一代信息技术进入创新密集期。中国应抢抓机遇，积极推进前沿技术与教育教学的深度融合，促进教育理念、教学方式和管理模式创新，为实现教育公平、建设高质量的教育体系以及构建更加开放、包容的终身学习体系夯实基础。新冠肺炎疫情对全球教育体系造成了严重冲击。受疫情影响，全球大部分学校被迫关停，约190个国家暂停了线下课程，超过15亿学生的教育进度受到影响，在线教育成为实现“停课不停学”的唯一选择。在大规模在线教育实践中，现代信息技术不仅发挥了重要支撑作用，同时还引领着未来教育的创新与变革。后疫情时期，面对更为复杂多变的国际国内形势，为确保教育现代化目标任务的实现，我们迫切需要认真反思传统教育体系存在的不足，积极推动信息技术与教育教学的深度融合，加快构建面向未来的教育新生态。研究在对智能时代进行界定和分析的基础上，基于《面向智能时代：教育、技术与社会发展》一书中的团队研究成果，总结提炼智能时代教育创新与变革的十大趋势，并根据智能时代教育创新特征及教育本质，进一步获得研究未来教育的五点启示。
一、智能时代呼唤教育创新与变革
(一)迈向智能时代
人类社会的发展大致经历了农业时代、蒸汽时代、电气时代和信息时代。时代更迭具有三大显性特征：一是科学技术的发展奠定了不同时代的生产力基础；二是生产要素随着时代更迭不断演进，而新生产要素的形成，会驱动人类社会迈向更高发展阶段；三是生产力的飞跃也带来生产关系的重大变革，并引起社会生活各领域发生重要变化。
1956年举行的达特茅斯(Dartmouth)会议被认为是“人工智能”诞生的标志。步入信息时代后，互联网技术的发展和高性能计算机的出现，加速了人工智能的创新研究，也促使其从研究走向应用。近十年来，在新理论和新技术的驱动下，人工智能呈现蓬勃发展态势，产业链条逐步形成、集群发展态势显著、溢出效应日益突出。在人工智能引领下，大数据、云计算、物联网、区块链、5G等新一代信息技术加速突破应用。这些前沿技术不断颠覆传统生产模式、组织方式和产业形态，推动传统产业转型升级、新兴产业发展壮大。同时，前沿技术已从互联网领域渗透至传统行业，其应用场景日益丰富、应用价值不断凸显，在包括教育在内的多个服务行业已经有了较为成熟的应用，极大促进了人们工作和生活的智能化。
前沿技术的创新与应用也推进了经济的数字化转型。当前，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，以大数据为代表的信息资源已成为重要的战略资源和新生产要素，并和其他要素一起融入经济价值创造过程，推动生产力变革。生产力的发展也促进了生产关系的变革。随着互联网技术的普及，人们开始降低对传统单一生产资料的依赖，而转向多元化的劳动输出，雇佣关系从紧耦合变成了松耦合。人机协同、跨界融合与共创分享的新型发展模式，也使人们摆脱了机械与繁杂的工作，可以基于自由意志展开个体之间的分工、合作与创作。前沿技术还驱动了知识的高效生产、传播和应用，促进了财富积累方向由资本转向知识，不仅急剧提升了财富增长的速度，也增加了收入分配格局调整的灵活性。因此，相比信息时代的计算机和互联网，以人工智能为代表的驱动生产力变革的新技术已经出现，催生了新的生产要素、改变了传统生产关系。历史发展和实践表明，我们正迈向或已经进入了一个由人工智能技术为引领的智能时代。
如果将时代更迭、技术进步与经济周期联系在一起，通过对工业革命以来全球经济增长五次长波的考察，亦可佐证我们的观点。1939年，著名经济学家、创新之父熊彼特将微观企业创新与宏观经济周期相结合，提出了“技术长波论”，指出在经济发展过程中同时存在着长、中、短三种长度不同的周期，而长周期主要是由以产业革命为代表的重大创新活动(群集)引起的，每个长波均以根本性技术创新为标志。熊彼特认为，经济发展是一个动态、非均衡的过程，而创新活动非连续、非平衡的动态过程与经济的繁荣及衰退是相互对应的。由于新技术的全面应用，生产效率显著提升，周期之后的均衡水平将高于之前水平，这一过程即为“创造性毁灭”，而“创造性毁灭”是推动社会向前发展的根本动力。
自工业革命以来的200多年间，人类社会一共经历了五次经济长波，每一轮长波又分为繁荣、衰退、萧条和复苏四个阶段，每一轮长波都伴随着重大技术创新及其主导的产业变革。第一个长波时间约为1780—1842年；第二个长波时间约为1842—1897年；第三个长波的时间约为1897-1946年；第四个长波的时间约为1946—1991年。第五次经济长波复苏时间约在1982年左右，繁荣期以1991年互联网以及信息技术领域的一系列技术创新高潮为标志，是目前仍在进行且尚未完成的经济长波，波峰出现在2008年左右，并以2008年全球金融危机为标志，第五次长波进入下降阶段。从长波持续的时间来看，前四次长波的平均周期为55年左右，而第四次仅经历了45年，长波持续时间不断缩短的背后是知识和技术迭代速度的不断加快。从1991开始的第五次长波至今已持续近30年，且在2008年左右由上升波转为下降波，繁荣期接近20年，2008—2015年左右是此轮长波的衰退期，从2015—2025年左右，该轮长波将进入萧条期并达波谷，此后在主导技术驱动下经历复苏并开启第六次长波。如果前沿技术和产业变革速度比预期更快、技术的外溢和扩散效应更强，那么第五轮长波周期有可能进一步缩短，第六次经济长波有望在2030年左右开启。
当前，我们正处在第五次长波的下行区间，叠加新冠肺炎疫情影响，未来几年，全球经济很可能面临进一步萧条并逐步探底。然而，下行区间往往是新一轮主导技术的萌芽期和发展期，全球范围正在兴起的新一代信息技术创新浪潮即是最好的佐证。可以预见，作为引领变革的战略性技术，以人工智能为标志的新一代信息技术将成为第六次经济长波的主导技术，其对全球产业格局、经济社会变革的影响将远超历次工业革命，也将成为人类社会迈向智能时代的决定性力量。如果我们把以人工智能为主导技术的第六次长波开启时间作为步入智能时代的标志，那么未来10—20年左右，我们将步入智能时代；如果我们以正在兴起的新一轮科技和产业变革作为智能时代到来的标志，便可以认为我们已进入智能时代。
智能时代，以信息化、数字化、智能化为特征的前沿技术不断催生新产业、新业态和新模式，为新一轮长周期繁荣奠定了坚实基础。根本上，前沿技术的蓬勃发展在很大程度上得益于新一代信息技术群进入密集成熟期，算法向并行化、复杂化、规模化发展。算法与深度学习等不断促使人工智能向“拟人化”方向发展，即机器深度学习人类思维，实现技术本身的智慧化。如果将“智能”理解为语言、逻辑、空间、认知等能力，那么“智慧”便是指从感觉到记忆再到思维的过程，也就是说“智慧”是“智能”的升华与进阶。具体来看，数据是信息的载体，信息与实践融合会形成知识，而知识的获取在于思维的形成，思维形成过程即为智慧。智能时代，低延时的5G作为新“信息高速公路”为各主体间智慧的流动提供了桥梁，构建了万物智联、交融共生的5G信息生态，推动智慧社会的形成。可以说，智慧社会将是智能时代里程碑式的产物，也是智能时代终将形成的新社会形态。智能时代，技术与知识的双重进化是促进智慧社会演进的核心动力。在技术层面，人工智能等前沿技术已为智慧社会的建设提供了技术支撑；智能化、数字化、网络化等新一轮科技革命和产业变革也为其提供了环境基础；智能化浪潮推动了人类社会原有的基础设施、生产方式、发展要素、商业范式、经济形态、治理模式等发生转变，使智慧社会更侧重于人与生活。另外，智慧社会体现了前沿技术对人类社会的生产、生活、组织、思维等方面的广泛应用，促使技术逐步代替人的脑力工作，引发社会的链式突破，推动社会智慧化。在知识层面上，数据、信息、知识、智慧代表了信息资源的不同层级和深度，智慧社会意味着“智能”将成为与劳动、资本、土地、信息、数据等同等重要的新生产要素。
智慧社会的主要构成及服务单位是“智慧人”，即知识、技术所带来的驱动力归于人。主体多元、集体智能、共创共享、智能权利等特征更是源于人，而人的认知能力决定人的发展能力，人的发展能力决定了社会的智慧程度。当前，科学技术从两个方面改变着人类，一方面是“向外的”，即对世界的认识；另一方面是“向内的”，即对自我的认知，毋庸置疑，教育是提高人类认知能力最有效途径之一。所以，智慧社会的建设离不开未来教育的发展。首先，未来教育方式及内容决定了人的认知程度；其次，未来教育为智慧社会的发展和迭代提供人才；最后，教育发展中产生的需求及问题也为智慧社会的发展提供动力与方向。另外，智慧社会以智慧、互联为理念，通过“智联”建设打破知识、空间、时间之间的壁垒，形成三维空间与知识、时间两个维度协同融合的“五维教育”，将推动构建以人为中心的教育生产关系，释放教育潜能，推动智慧社会生产力的变革。所以，时代的更新、社会的发展必将带来教育的创新与变革，而未来教育的变革也决定着未来社会的迭代与升华。
(二)智能时代教育范式的转变
在中国进入历史新方位的今天，智能时代无疑是一个新起点。前沿技术与教育的深度融合，将进一步释放教育在推动人类社会发展过程中的巨大潜力。近年来，我国一系列推进人工智能教育应用的战略与规划陆续出台。2017年发布的《新一代人工智能发展规划》和2018年发布的《教育信息化2.0行动计划》等都对人工智能与教育的融合发展进行了明确规划。2019年印发的《中国教育现代化2035》更是将“加快信息化时代教育变革”列为教育现代化的十大战略任务，进一步部署推进智能教育应用。2019年，习近平总书记在给国际人工智能与教育大会的贺信中指出，人工智能时代教育的重要使命是培养大批具有创新能力和合作精神的高端人才；我们要积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新，充分发挥人工智能优势，加快发展伴随每个人一生的教育、平等面向每个人的教育、适合每个人的教育、更加开放灵活的教育。因此，站在智能时代的背景下来思考教育的创新与变革，是我们研究未来教育的基本起点。
习近平总书记的指示突出了教育的时代使命与时代对教育的影响两大问题，前者强调教育应培养时代所需的人才，而后者强调时代的科技进步为教育创新与变革带来的机遇，事实上又可以统一到“学习”这个基本出发点上。在知识快速生产、迭代和传播的智能时代，教育范式变革的核心是由被动式的“教”向主动式的“学”转变，建立学习驱动型的教育体系是智能时代教育变革的主要方向。学习动力、能力和毅力的培养让学习者具有高度的适应性，这种适应性是其面对技术和产业的快速迭代及经济社会的急剧变化时所拥有的关键能力，也是社会对未来人才素养的基本要求。主动学习意味着随时学习和终身学习成为一种常态，且学习者学习和掌握的不仅仅是知识和技能，还应当学会在面对复杂社会问题时，主动运用自身的批判性思维及复杂认知去管理目标、促进合作、增进协调，以实现个人和社会发展目标的统一。因此，为建立以学习者为中心的教育新生态，必须充分发挥互联网和人工智能优势，创新教与学方式，加快构建服务全民终身学习的教育体系。
智能时代为构建以学习者为中心的教育新生态提供了前沿技术支撑，构建数字化、智能化的终身教育体系和网络化、可持续的学习型社会已成为新的使命。此时，学校和教育机构不再是封闭的社会单元，而是通过网络汇聚形成集体智慧聚变的节点。智能时代，人们已不再满足标准化的学校教育模式，对个性化教育服务和获取更多的终身学习资源、机会有了更多需求。互联网将成为教育实践的基本支撑平台，能够实现优质教育资源更大规模、更低成本、更有效的分享，通过提供开放的理念、新的组织流程、新的供给模式、创新的思维来改变整个教育组织体系，服务全民终身学习；而以人工智能为标志的前沿技术将广泛应用于教与学的全过程，助力多元化、个性化、弹性化、高品质的学习，显著提高学习的动力、效率和质量。例如，移动设备、互联网技术的进步改变了学习的时间与空间，学习资源的丰富和智能技术的支撑使得学习可以发生在任意时间和地点；虚拟平台的建设促进了公共沟通与合作，为公众智慧的生成与共享提供了平台；在线学习平台、人工智能机器增加了学习机会、推动学习走向“混合”模式，实现实体教室与虚拟教室在空间上的混合、面授教学与在线教学的混合、同步学习与异步学习的混合；大数据为学习成果的表达及学习成果的评价提供了清晰的可视化途径和精准的数据支持；人工智能通过“数字画像”，能够精准刻画学习者的行为特征，有助于更好地了解个体差异，进而开展精准教学、提供个性化学习服务。可见，基于智能技术建立促进个性发展的教育体系，是智慧教育发展的基本趋势。
知识和学习也为智能时代经济社会的可持续发展提供了动力源泉。2019年，联合国教科文组织启动了“教育的未来”全球倡议，目的是让我们重新思考在这样一个充满不确定性的复杂世界里，教育、学习和知识如何帮助我们更好地适应社会、迎接挑战，进而重新塑造人类的未来。人类生活水平的提高有赖于科技进步，而科技进步离不开创新，创新的驱动力则是内生性的知识和学习。因此，知识和学习能够促进生产率提升、扩大经济产出，提高社会生活水平。同时，当知识要素作为投入品用于生产时，会产生强大的正外部性，从而导致规模报酬递增，而一旦有了规模报酬递增，持续的增长也就成为可能。在人人共创知识、分享知识的智能时代，获得知识收益的边际成本几乎为零，这为学习者广泛获取、使用知识提供了便利，而获取知识的过程——学习也具有显著的正外部性，学习的社会效益远大于学习本身给个人、企业、组织等带来的益处。诺贝尔经济学奖得主斯蒂格利茨(Stiglitz)指出，在人类迈向知识经济的过程中，对于持续的发展和增长尤为重要的是，经济发展不依赖传统的资源积累而是基于学习实现技术进步。当前，人工智能等前沿技术创新已成为开启新一轮增长长波的核心动力，而技术的创新和突破则有赖于知识和知识载体——人力资本的不断积累。如何加快知识和人力资本积累？显然，需要通过教育和学习。因此，构建全民学习、终身学习的学习型社会，大力发展各类学习型组织、加快推进学习型城市建设，能够最大程度地激发知识和人力资本对经济社会发展的驱动效应，促进经济高质量增长和社会的全面进步。
二、智能时代教育创新与变革的趋势
我们的研究发现，智能时代教育创新与变革呈现十大趋势：
1.新技术重塑教育生态
智能时代，人工智能等新一代信息技术是实现教育生态重塑的有效手段，也是实现全球教育改革与发展共同目标、保障教育均衡和质量的最有效工具，走向智慧教育是技术重塑未来教育的最终目标。
智能时代，人工智能、大数据、区块链、虚拟现实、5G等新一代信息技术是教育系统变革的内生力量，将承担支撑引领教育现代化发展，推动教育理念更新、模式变革、体系重构的重任。前沿技术的教育应用将强化教育与技术的融合发展，将在技术理论突破、新兴技术教育应用、智能教育技术、交互认知、脑认知机理与教学模式匹配、智慧教育、教育机器人、个性化学习与规模化教育等方面发生突破性进展，甚至是颠覆性创新。在可预见的未来，教育生态体系的重构有赖于人工智能等前沿技术支撑，人工智能教育有助于转变学习模式、促进个性化培养、减轻教师负担、优化教育治理、丰富教育供给等。我们应该理性推进人工智能与教育的融合共生，让人工智能与教育共同赋能未来，实现智慧教育。智慧教育是未来教育的典型形态之一也是未来教育的发展目标，智慧教育系统包括传递教育智慧的智慧学习环境、启迪学生智慧的新型教学模式和孕育人类智慧的现代教育制度。通过智慧教育，实现公平且有质量教育、培育未来社会卓越人才的根本目标。
2.新范式引领学习革命
构建以学习者为中心的新范式是智能时代教育变革的主要方向，由此引发的学习革命将促进主动学习和终身学习成为常态，加快构建和完善面向未来的终身学习生态体系已成为必然趋势。
终身学习强调教育过程由“以教为中心”向“以学为中心”转变，强调学习者要由他律向自律转变，强调学习需求由外驱向内驱回归，强调学习资源、学习途径、学习方式、学习内容等方面的开放性、灵活性和系统性。面向未来学习的终身学习体系将呈现以下特征：随着信息与交流技术的多样化和传播手段、信息、知识和价值观的源泉多样化，个体学习日益发生在正规教育机构之外；传统知识源泉的垄断权威性弱化，终身学习的针对性大大增强，草根满足草根的服务模式开始出现，并且可能更符合人们的学习需求；解决工作中的问题、提前为应对未来社会的变化作准备是人们学习的主要动机，基于工作场景的终身学习使灵活的技能开发和获得职业资格成为可能；正规学习与非正规学习之间的认证机制逐渐得到完善，使得不同群体都能够根据自己的条件和需求，选择适合自身的学习机会，并在学习之后实现对不同学习成果的转换。智能时代终身学习的生态发展路径包括搭建学分“立交桥”、基于大数据的学习地图、终身学习载体建设和发展、草根满足草根的新型服务模式。
3.新需求激发创新能力
未来社会迫切需要创新型、创造型人才，以激发社会创新能力，而创造力教育正是推动人才培养目标变革的重要环节与手段。
智能时代，如何对海量信息进行搜集、筛选、整合和利用，如何在日新月异的技术发展中提出具有前瞻性、创造性和领先性的技术构思，这是当今人才培养必须要思考的问题。在此背景下，未来教育必然需要培养具有“生产性”思维的创新性、创造性人才。智能时代要求创新和创造性人才具有创新人格、数字学习能力、计算思维、设计思维、思辨能力、人机协同六大特征，其中创新人格是创新能力的人性特征、思辨能力是创新能力的思维基础、数字学习能力是应对知识变迁的必备技能、计算思维是实现创新的基础技能、设计思维是实现创新的基础手段、人机协同是顺应智能时代必备技能。前沿技术赋能创造力培养主要体现在营造支持性智慧环境、变革教学模式、推广和丰富学习资源三方面。面向智能时代的创造力培养包括四大途径，即打造智慧学习环境，提供支持性服务；探索新型教学模式，实现全面培养；更新教学内容，紧跟时代需求；依托场馆情境，营造真实氛围。
4.新环境呼唤数字素养
面对智能时代的数字化成长环境及崭新的时代特征，提升数字素养迫在眉睫，只有丰富和发展学习者核心素养内涵，培育数字素养，方能更好地应对未来社会挑战。
智能时代，也是数字经济时代、智慧教育时代、数据文明时代。面对崭新的时代特征，迫切需要丰富和发展学生核心素养的内涵，强化包括信息素养、媒介素养以及数据素养在内的数字素养。区别于工业时代的学习内容与学习方式，智能时代的教育以互联网为基本媒介平台，以个性化学习为主要方式，以提升公众的数字素养为核心目标。在未来社会中，数字素养一定是每个个体生存发展的基本技能。因此，数字素养的培育乃时代之大使命。凭借单一主体的力量难以为继，构建培育和提升数字素养的生态系统实属应有之义。
5.新市场革新人力结构
知识迭代、技术进步与产业升级不断重塑原有的劳动力市场，增加了劳动力市场对创新型、高技能人才的需求，人力资本水平提升和结构优化将为高质量发展创造大规模的人才红利。
新时代的中国正在获得大规模人力资本红利，而教育是人力资本积累的最重要途径，通过提高知识和发展技术能力，教育有助于增加人力资本积累从而提高个人及组织的生产效率。可以预见的是，以劳动密集型产业为主的产业结构将逐渐退出历史舞台，取而代之的是以高技术、高附加值为主的知识、技术密集型的产业发展模式。随着人力资本水平的提升和技术的迭代，劳动力市场中人力资本结构发生变化，智能时代的到来更是增加了劳动力市场对高知识、高技能人才的需求。如果技术革新和进步替代就业岗位的速度大于劳动力市场中人力资本结构变革的速度，短期内结构性失业在所难免。但从长期来看，随着人力资本水平提升，越来越多的劳动者会满足岗位需求，而智能时代也将创造更多新就业机会、扩大生产规模而增加就业岗位。要应对智能时代的挑战，应深化教育和人才培养体系改革、不断更新劳动力的知识、技能和能力，以应对时代要求。
6.新业态丰富服务供给
智能时代，教育服务新业态新模式层出不穷，极大丰富了教育服务供给，推动了教育服务产业的蓬勃发展，满足了学习者个性化、多元化、弹性化、品质化的新学习需求。
智能时代政府、市场和社会组织的多元供给模式形成有助于教育资源的优化配置、推动公平且有质量教育目标的实现。教育服务产业是伴随新一轮科技革命、消费及需求升级快速发展起来的现代服务业，是市场配置教育资源的重要方式，已成为终身学习生态体系的重要组成部分。教育服务产业发展已走过粗放增长时代，互联网下沉与前沿技术创新为产业各细分领域的发展带来新机遇，产业升级与整合的方向将始终与技术创新、政策变化、需求驱动紧密结合。前沿技术将进一步向产业各细分领域渗透，不断创新产品和服务模式，打造全新业态和生态。教育信息化将呈现出广度、深度同时扩张的态势，职业教育、素质教育受益于政策支持也将获得广阔空间，而学前教育、K12教育、国际教育等则可通过科技赋能、品类创新、个性化服务与集团化战略等拓展潜在空间。在强监管、重规范及有序鼓励的总体政策基调下，以提升品质为核心的垂直深耕及以融合创新为核心的生态战略是未来企业赢得市场的必由路径。
7.新投资驱动产业升级
随着宏观经济金融环境、政策导向变化以及科技与教育融合的加速，资本已趋于成熟理性，投资策略也更加注重企业的内在价值与创新潜力，驱动了教育服务产业的提质升级。
教育服务产业发展过程中，金融资本不仅起到了源头的资本供给作用，同时还通过一套完整的资金流动和配置体系，提升了产业发展与金融系统之间的互动效率。智能时代，打造包含投资生态、技术生态和教育服务生态在内的融合型生态体系，有助于促进技术、产业与资本的良性发展。一级市场上，经历了数次泡沫和周期，资本已趋于成熟理性且更加注重长期价值，大额融资将进一步向已具有竞争壁垒的头部企业和项目集中。二级市场上，IPO将成为资本退出的主要渠道，特别是A股IPO将迎来新热潮。同时，尽管A股并购热潮已退，但海外并购趋势仍将持续火热，且呈现内资境外并购、外资入境双向发力态势。总体而言，成熟的资本在产业布局中的核心考量越来越与技术创新、政策支持、需求升级等因素密切相关。未来，科技赋能创造投资空间、政策驱动引领投资方向、市场扩张打开投资蓝海是教育服务产业投融资的三大机遇，但仍要警惕新一轮行业泡沫以及双主业上市公司在整合资源与管理协作等方面可能面临的问题与挑战。
8.新实践聚焦公平优质
依托于前沿技术的教育发展新实践将更加注重有质量的公平，技术不仅在促进教育公平中将发挥更大作用，也有助于优化优质教育资源的配置，提升教育发展的质量。
智能时代，公平和有质量的教育依旧是中国教育发展的主要目标，而前沿技术将在促进教育公平中发挥更大作用。在起点公平阶段，促进优质教育资源的均衡配置与共享；在过程公平阶段，智能技术不仅实现了对海量信息的精准获取，还能促进教育服务的个性化和精准化；在结果公平阶段，通过协作知识建构、基于大数据的过程性评价等，使得学习者能够获得自适应发展的客观科学评价。对于贫困地区、少数民族地区而言，教育帮扶的信息化、技术化与互联网化是改变和保障贫困地区学生受教育权的主要趋势。科学技术的发展同样为特殊需要学生的学习带来了便利和益处。同时，技术创新还促进了教师资源的优化配置进而提升教育质量。然而技术发展对教育公平也将是一把双刃剑，在认识到它对于教育公平的促进作用的同时，必须正视前沿技术发展可能产生新的数字鸿沟以及虚假平等问题。
9.新治理鼓励多元协同
现代化的教育治理体系鼓励多元主体协同参与、重构治理主体结构，为实现智能时代的教育善治目标，应将技术优势转化为制度优势，让技术与法治相互促进、相互保障，通过新制度赋能新治理。
智能时代，信息技术在教育治理的多个环节、多个层面都产生了不同程度的影响，教育生态正经历着信息技术带来的理念、形式、方法和内容的重大转变。在前沿技术支撑下，数据将更易采集且能够实现互联互通，这为科学的教育决策和管理提供了更为有力的数据保障和技术支撑，也促进了“管办评”分离和“放管服”改革。然而在前沿技术与教育融合过程中，隐私泄露、数据鸿沟、数据失信、算法歧视、决策禁锢等问题也不容忽视。智能时代的教育治理，是信息化环境下教育现代化发展与改革的一种拓展和延伸，教育治理应在新的制度和技术辅助下，更加凸显人的主体性，在教育视域内，更加关注学生的主体价值，这也是教育治理和教育现代化的终极目标。现代化教育治理是资源分配、规范体系建设、能力建设等各项任务的同步协调。多元主体参与教育治理，不仅意味着要向社会更大力度地放权，进一步促进教育开放发展，同时还需要落实好公众在教育决策中的参与权、监督和评价权，以及充分利用新一代信息技术环境与设备，将技术优势转化为制度优势，通过制度赋能治理。
10.新财政亟待兼容技术
智能时代教育财政制度创新要兼容教育领域的技术变革，向治理型教育财政转型，是加快转变政府职能的重要内容，也是实现教育治理体系和治理能力现代化的重要途径。
公共财政支持教育发展主要体现在公共财政对学历教育体系中各级各类学校教育的发展支持。但在智能时代，教育科技企业、社会资本等新的教育服务供给者，以及在线教育、智慧课堂、企业参与教育等新的教育供给形态不断涌现。为推动新技术在教育领域应用，实现智能时代的数字化教育，我国出台了一系列重要文件，建立并完善财政支持机制，以项目为抓手推进我国教育信息化发展。除传统政策支持外，我国还调整了相关学科的专业结构，鼓励高校设置人工智能、虚拟现实、微电子等新兴专业。尽管如此，我国现行的教育财政制度仍没有跟上教育领域内的技术创新步伐，现行的教育财政拨款体系并未兼容新兴的教育供给者。向治理型教育财政改革，是加快转变政府职能的重要内容，也是实现教育治理体系和治理能力现代化的重要途径。迈向治理型教育财政需要更加关注财政主体多元性、公众参与性、公益性与回应性、绩效性和法治性，发挥好市场与政府的作用，以及社会组织在提供混合公共产品方面的优势，探索出符合国情、适应社会主义市场经济发展要求的制度体系。
三、研究未来教育获得的五点启示
智能时代下的教育创新与变革即代表着未来教育的发展方向。关于未来教育，理论界和实践界从学校空间重构、学习中心迁移、教育供给模式创新、人才培养模式改革、教与学方式变革、教师角色进化、课程体系重构、评价方式迭代、教育组织管理创新等多维度进行了广泛而深入的解读。这些面向未来的教育变革要想从理论走向实践，离不开技术的支持，数据和技术将成为构建未来教育新生态的核心驱动力。
事实上，关于“未来教育”没有也无需有明确的标准和界定。这是因为，未来充满了不确定性，这使得教育体系需要根据经济社会发展的新形势、新变化不断进行调整与更新。尽管如此，教育又能够让我们在不确定性中获得某种确定，这种“确定”即是我们应对世界变化所拥有的知识和能力。当我们面向未来谈教育时，应该系统思考如何通过学习让我们在面对迅速变革的时代和社会时，能够以更加开放的思路和多元的视角，从容应对问题和挑战、抓住机遇、寻找有效解决方案、创造更多社会价值。这意味着，未来教育不是现有教育体系某一方面的变革或教育体系的边际创新，而是构建一个真正以促进学习、素养和能力提升为核心的全新教育生态，这个新生态可以为个人的终身学习与发展提供公平的、开放的、高质量的、多元的、弹性的、个性化的教育资源与服务，从而让每个人都有平等机会通过学习改变命运、成就梦想；这个新生态必须与时代接轨，紧跟前沿技术和产业变革的大趋势，可以不断满足社会对创新人才的需求，实现“学习”与“社会发展”的紧密衔接。
立足智能时代及教育的内核，我们形成了以下研究未来教育的五点启示：
1.以全人发展为根本
不论教育的形式、内容、方法、手段等如何变化，未来教育的中心依旧是培养人并为促进人的全面发展而服务，所以将人的全面发展与适应社会需求相结合建立起的新的教育生态是未来教育实践的根本立足点。“人”既是智能时代的原点也是教育的原点，所以更要思考未来教育应如何培养塑造人，才能使其适应智能时代的更迭，展现人的价值。智能时代下的教育应该从“工具思维”走向“原点思维”，将不可被人工智能替代的素养与能力作为培养的核心目标。同时，要改变割裂思维，走向关联思维，尤其要警惕将人工智能与人类智能割裂开来的做法，即要在两者关联的意义上思考人工智能与教育的关系。
2.以主动学习为中心
学习是人类获取知识以提升自我价值和社会价值的最主要途径。因此，未来教育应构建以学习者为中心的教育新生态。学习动力、能力和毅力的培养让学习者具有高度的适应性，这种适应性是其面对经济社会的急剧变化时所拥有的关键能力，也是社会对未来人才素养的基本要求。未来教育在摆脱传统的时间和空间坐标的同时打破了对人生阶段“学习期”与“工作期”的两重划分，未来的学习过程与生命过程一样漫长，学习者必须具有主动学习能力才能保证学习的连续性，这要求教育者要教会学习者用自我更新的终身学习理念去适应高速发展的社会，而与终身学习相伴随的是评价方式的革命，所以多元化评价体系的建设应成为未来教育的重要组成部分。
3.以能力提升为抓手
新生产方式的出现在要求新一代学习者具有创造性、适应性与个性的同时，也要具备批判性思维、创造性能力和开拓性精神。未来，学习者不仅要主动学习知识、掌握关键技能，更重要的是能够在社会生活中将知识和技能转变为更高阶的认知能力、批判性思维以及创新创造才能，从而在合作、协调、目标管理等方面促进个人与社会目标的实现。因此，能力培养应被视为应对未来挑战、提升国家教育实力和公民素养的重要内容。为此，未来教育必须超越知识，充分重视并营造更多实际场景以培养和磨练学习者的能力、素养和态度。
4.以优质供给为导向
为了真正形成以学习者为中心的新教育体系，未来教育应不断适应社会和个人的教育需求升级，以供给侧改革为抓手，开创教育对外开放新格局、深化教育与社会的联系、变革教育资源配置的体制机制、创新教育服务供给模式、多渠道扩大优质教育的有效供给，让公共选择机制和市场机制协同发挥作用。为此，不仅应推动正规教育的优质均衡发展，还应通过非正规教育、非正式学习等方式提供更大范围、更加灵活的终身学习机会，实现正规学习与非正规学习融合、学校学习与社会学习融合、正式学习与非正式学习融合，构建并完善正规学习、非正规学习和非正式学习之间学分和人才的双向流动机制。
5.以优化治理为保障
与未来教育新生态相伴随的是一系列不确定性带来的新挑战，新一轮科技产业革命或将摧毁旧生产力与旧生产关系，加剧传统教育制度体系与新生产力之间的矛盾。因此，未来教育需要依靠现代化的教育治理体系以有效应对挑战，同时也需要现代化的治理能力把制度优势转化为管理效能。不论时代如何更迭，政府依旧在教育治理中扮演着重要角色，但时代更迭又赋予了政府新的管理思路、手段和方法，特别是技术赋能治理创新，能够优化政府管理行为，释放教育发展活力。因此，新挑战不仅需要政府在内的多元主体共同协调和解决，技术本身也将成为解决挑战的重要工具。总之，推进教育治理体系和治理能力的现代化不仅是未来教育实践的重要内容，也为其提供了重要的制度支撑和有效保障。
人工智能助力高等教育：变革与坚守
作者：詹泽慧钟柏昌来源：中国教育新闻网-中国高等教育杂志
近年来，大数据、云计算、虚拟现实、人工智能等智能信息技术的兴起，深刻地影响着教育领域。作为引领科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能具有溢出带动性很强的“头雁”效应，在近五年的《地平线报告》中均被提名，成为名副其实的助推高等教育教学发展的动力引擎。然而，“技术是把双刃剑”，何况人工智能这把“剑”尚未全面炼成，教育应用的“剑法”也尚不成熟。因此，在人工智能逐渐融入教育的今天，常有人质疑其智能的准确性是否能达到可用的程度。事实上，技术是一种客体存在，是人的本质力量对象化（劳动与实践）的产物，只有将人工智能嵌入合理的教育教学框架中，才能使其发挥正向作用。人工智能怎样助推高等教育发展？应明确哪些因素是变革的积极力量，哪些又是需要坚守的本质与初心，从而在技术浪潮中既能与时俱进，又能在变与不变之间保持必要的张力。
人工智能与高等教育的主客体地位辨析
人工智能与高等教育之间的关系，本质是“技术”与“教育”之间的关系。对二者的辨析实质上需探析其相互作用的两种主要形式：技术教育化与教育技术化。所谓技术教育化，就是将技术转化为“教育中的技术”，教育主体根据需求选择合适的技术，并在教育实践中对技术进行设计与开发，形成更加切合教育需求的技术。换言之，经过教育者本质力量的持续改造，技术才能成为适用于教育的技术。所谓教育技术化是指新技术首先以“工具”的形态进入教育系统起到教育辅助作用，随着新技术的作用得到肯定与推广，人们的行为习惯与能力也逐步发生变化，教育中原有的教学方法、教学规律、教学原则、教学理论等在新技术的影响下进行适应性的调整。
进一步说，“教育”与“技术”的关系是主体与客体之间的关系：教育作为主体，技术作为客体。技术是教育主体（人）实现教育目的的实践过程中（人的本质力量的对象化）的产物，也即技术在先天本质上是依附于人的教育需求与实践。由此可以说，教育的本质与目标不会因为人工智能的介入而发生根本变化，但会因为人的教育需求改变而变化；无论技术冲击多大，人作为教育系统中的主体地位是不可撼动的，技术对教育的影响取决于人的教育需求与实践。有人一味强调人工智能的作用而忽视教育自身需求与能动性，将教育当作对人才的规模化培养和无差别制造，这显然不符合技术的本质。
人工智能应用于高等教育可能会改变师生教学行为习惯，产生教育理念、教学原理、教学结构、学习方式等方面的变革。然而，在高等教育系统中，学习者的身心发展规律、教育的本质与基本原理等具有跨越时空的普适性与稳定性。这些不变的基本理论应该作为高等教育系统引入人工智能的标准与指南，以规范人工智能的“客体”角色定位，为高等教育系统服务的同时形塑教育人工智能的特质，避免技术的僭越桎梏师生主体性的张扬，真正实现人工智能与高等教育的双向赋能。
人工智能助推高校教育系统变革
目前，人工智能在教育领域的典型应用主要包括智能导师、智慧学伴、智能评测系统、特征识别与学习分析等，涉及教学场景、学习场景、管理考核三大场景，基本实现了对教育的全面渗透。
1.人工智能时代“教”的变革
在人工智能时代，高校教师角色被重新定位。人工智能技术的引入打破了大学课堂的边界，在自适应学习引导和智慧化资源推送支持下，学生将有更多机会进行自主学习，而不再受限于高校教师的权威。教师逐渐从知识传授者转变为学生学习的启发者、引导者、支持者、协作者，师生关系更加平等、开放。人工智能催生了“智能导师”和“双师教学”形式的出现，“教书”和“育人”的工作将被分离：“智能导师”或人工智能“助教”承担传授知识的教书工作（如批量批改作业、实时管控教学等高重复性、低认知性的程式化工作），而人类教师则集中精力在开展育人工作上（如引导学生、传递价值观、情感沟通等高认知的工作）。
在教学形式上，教师可灵活运用各类智能化信息工具，分析学习者特征，为学习者提供更加科学、个性化的指导。人工智能时代大学课堂将会更有弹性、灵活、互动、开放，教学课程越来越多地体现为线上、线下的混合，人工智能支持下的翻转课堂学习模式、自适应学习模式、项目合作与探究的学习模式等，使得人工智能时代的人才培养更加个性化、精准化和差异化。
在教学内容上，人工智能有可能促成高等教育学科结构的变化。人工智能对未来职业岗位产生了巨大冲击，一些低技能与重复化的工作将被智能机器代替。高等教育要面向未来的岗位和职业要求变化，以发展性的眼光进行学科体系结构的调整。教育部《高等学校人工智能创新行动计划》指出，高校要完成适应新一代人工智能发展的高校科技创新体系和学科体系的优化布局，一方面完善人工智能的学科体系，另一方面要推进“新工科”建设，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式。再者，人工智能还可以视作建立学科联系的纽带和载体，与其他学科进行整合以开展跨学科教育（如STEAM+AI）。此外，人工智能机器带来的工业生产与简单服务业工作中人力的解放，使得人们有更多的时间思考。美学、艺术、人文、社会、哲学等人文学科可能会产生越来越多的就读需求，人文学科在人工智能时代可能会强势回归。
2.人工智能时代“学”的变革
在学习者分析、学习诊断与评测、智慧化推送等人工智能技术的支持下，学习者可以通过人工智能终端随时随地获得所需的资源，终身学习成为可能。学习过程变得更加自主、人性化、精准化、个性化。更重要的是，其有助于解决教育“个性化”和“规模化”双向需求的问题，也有助于缩小数字鸿沟，推动教育公平。
在学习形式上，传统的“生听师讲”的面对面授课已经难以契合人工智能时代的育人需求。有学者主张实行“经验学习”，即在真实情境的实践体验中学习，真切感知不同的文化或社会情境。也有学者指出，人工智能将激发高校系统中“人机协同学习”的新场景，由此伴随而来的海量信息与高速发展的社会性等特征，给教育教学带来了“高信息吸收量”与“有限的时间”等限制条件，这又进一步要求新技术为学生提供更凝练、高效而具身的社会经验。
在学习发展目标上，具备高信息素养、科技素养以及创新创造能力的人工智能人才培养成为了各国高校育人的重要方向。无论是面向专业型的人工智能精英培养，还是面向科普型的其他各行业人才，在育人需求上都产生了新的变化。除此之外，人工智能时代还强调培养学习者知识迁移运用能力、逻辑思维能力、判断性思维能力和复杂决策能力，以及想象力、表达力、创造力等高阶综合能力，从而实现实用型、复合型、智慧型的人才培养。
3.人工智能时代“管”的变革
人工智能在学习支持服务与行政管理服务中的应用主要有以下四个方面：特征分析和预测、考核和评价、自适应系统和个性化、智能辅导系统。在人工智能与大数据、云计算、区块链等技术支持下，海量的高校信息与数据得到了有效的管理、流通、共享与保护，这不仅有利于信息与资源的共建共享，而且减少了许多简单性、重复性、程序性的工作，优化了高校教育管理中烦琐的流程性业务。例如，线上办理、数字签名等功能，实现了简政增效。又如，基于数据的实时获取与监控，能够实现校园情况的实时把控，提高校园的安全管理效能。
把握好“双主”师生关系，科学发挥人工智能应用实效
教育是关乎人的事业，人工智能与高等教育之间的关系，本质上是技术与人之间的关系。只有坚定人作为教育主体地位不动摇，把握好“教师主导-学生主体”这一“双主”师生关系，人工智能应用与高等教育才能科学发挥实效。
1.坚守教育者在高等教育系统中的主导地位
一切智能技术的作用，都是在人的设计和引导下实现的作用，所以人工智能的智慧，其实质还是人类的智慧。例如，在开展智能化评价时，智能评价背后的评判标准与逻辑由专家研究与制定，评价的结果与效果尽在人类的设计与规划之中。在人工智能全方位渗透进高等教育领域的今天，被人工智能所“识别”“分析”“判断”“决策”与“引导”，但实质上这一切都是在智能机器背后的专家团队的集体智慧。
人类智慧才是人工智能背后的真正逻辑，因此高等教育的“传道授业解惑”亦须以人为主导。何况当前人工智能技术发展还处于初级阶段，新一代人工智能在涉及心灵、文化、审美等高认知、高情感体验、高人文性与复杂性的领域，仍存在局限。教育是面对生命的事业，教书育人具有很强的人文性与情感温度。人工智能机器可以代替和辅助人类完成简单重复、低认知与低技能的工作，承担知识讲授、评卷阅卷等教书任务；但是在传递理想信念与经验道德、引导创新等高阶任务仍要依靠教育者实现。
2.坚守受教育者在高等教育系统中的主体地位
育人是教育的本质，“培养适应社会发展的人”是高等教育的重要目标，立德树人是高等教育的根本任务。所有人工智能机器与工具的设计与使用，其本质驱动力就是为促进学生的发展而服务。新技术的出现，为采用新的教学方法、提高教学质量提供了可能。但是新技术从出现到应用，常常耗费人力、物力和财力。若为了使用技术而生产技术，这种“自产自销”的行为中间不会产生任何的教育价值与意义，结果可能只是劳神伤财。因此我们需要紧紧把握“育人”目标，谋篇布局，进行人工智能技术与工具的设计与开发，把学习者放在设计与应用过程的中心，才能保证技术的可取、可信、可用。
3.人工智能与高等教育的双向赋能须坚守以人为本
人工智能可以减少教师工作量，达到减负增效的效果，但这并不意味着我们可以完全依赖于人工智能来做评价。那么在高等教育中，什么环节必须依托人类智慧，什么环节可以依托人工智能呢？可以从四个维度来分析：在“教”的维度上，内容的呈现、课后的辅导可由双师课堂完成，但互动与共情的环节，人类教师的作用是不可替代的。在“学”的维度上，人工智能可以对既定题目进行实时反馈，但知识的习得与内化迁移也只能由学习者自身来完成。在“研”的环节，人工智能可以辅助分析，还能协助解决部分问题，但发现问题的过程，亦难以通过人工智能达成。在“管”的维度，人工智能可以从数据中发现类别或奇异点，作出预警，然而决策的过程仍然离不开人类。总之，人工智能在教育领域可以帮助师生做事实判断，但无法也不应做价值判断，教育主体的师生互动和情感交流才是根本。
毋庸置疑，人工智能潜力巨大，其发展必将带来高等教育的新形态、新生态。但技术的能量需要理性看待，有所为有所不为，有变革，亦需坚守。
一方面，技术再强大，育人才是根本，面对人工智能对教育的渗透，需要有“以静制动”的定力。首先，在人工智能重塑高等教育的过程中，人工智能如何作用，其背后藉由人工智能专家、教育学专家、心理学专家等专业人员“无形的手”进行操控。人工智能对高等教育的冲击，还是在人为控制和规划范围内的冲击。其次，技术是工具，育人才是目的。无论人工智能如何作用，归根结底还需落实到人。教育立德树人的根本任务不会改变，人工智能应用要为人才培养服务的定位就不会改变。在人工智能对高等教育助力的过程中，我们要坚守人作为教育主体地位不动摇。
另一方面，人的需求在不断变化，教育也在不断革新，面对人工智能对教育的冲击，还需要有“以动制动”的应变能力。人工智能技术是“人”改造世界的过程中本质力量对象化的产物，在教育领域，尤其是肩负高层次创新人才培养的高等教育领域，教育者需要深入思考新时代背景下国际高等教育的发展趋势和人才培养的需求变化，接纳人工智能技术的教育应用，并努力探索改善人工智能在高等教育领域的应用途径、方式、方法、功能与价值，将人工智能教育化，匡正智能技术的教育应用之道。
【作者詹泽慧钟柏昌，单位：华南师范大学教育信息技术学院】
原载2021年第20期《中国高等教育》杂志
人工智能＋教育：关键技术及典型应用场景
导读：人工智能技术正在教育领域发挥着越来越重要的作用。当前，教育领域的人工智能关键技术主要有机器学习、知识图谱、自然语言处理、机器人与智能控制等，其典型应用场景包括智能教育环境、智能学习过程支持、智能教育评价、智能教师助理、教育智能管理与服务等...“
人工智能技术正在教育领域发挥着越来越重要的作用。当前，教育领域的人工智能关键技术主要有机器学习、知识图谱、自然语言处理、机器人与智能控制等，其典型应用场景包括智能教育环境、智能学习过程支持、智能教育评价、智能教师助理、教育智能管理与服务等。人工智能在教育中的应用极大提升了教育基础设施、学习过程、评价手段、辅助方法、管理能力等领域的智能化与科学化水平。
人工智能+教育：关键技术及典型应用场景
文|卢宇马安瑶陈鹏鹤
2017年7月，国务院正式印发《新一代人工智能发展规划》，强调利用智能技术加快推动人才培养模式改革和教学方法改革，构建包括智能学习、交互式学习在内的新型教育体系。
2018年4月，教育部出台了《高等学校人工智能创新行动计划》，倡导推进智能教育发展，探索基于人工智能的新教学模式，重构教学流程，并运用人工智能开展教学过程监测、学情分析和学业水平诊断。
近年来，人工智能技术得到了长足发展，尤其在计算机视觉、机器学习等方向与教育的结合日趋紧密，人工智能在教育领域中的应用呈现出快速增长的趋势。特别是在2015年之后，人工智能的各类教育应用不断涌现，也催生了一批致力于以人工智能赋能教育的企业。在国家政策和产业界双重推动的背景下，人工智能的多项关键技术正在教育领域发挥着越来越重要的作用，并逐步得到广泛应用。
一、人工智能教育应用的内涵与关键技术
对于人工智能本身，学术界的定义并不统一，但公认的基本思想是利用智能机器来模拟人的智能，感知、学习、理解并最终解决生活中和某个领域中的实际问题。人工智能的教育应用可以理解为将人工智能技术融入教育核心业务与场景，促进关键业务流程的自动化与关键教育场景的智能化，从而大幅提高教育工作者和学习者的效率，创新教育教学生态。
当前，多项人工智能技术正逐步在教育领域开展应用，包括机器学习、知识图谱、自然语言处理、机器人与智能控制等（如图1）。每项技术都具有较强的应用价值与丰富的教育应用方式。
图1人工智能关键技术
（一）机器学习
简单来说，机器学习是指机器通过对客观世界的观察获得经验，再利用经验改善自身性能的过程。典型的机器学习包括监督式学习、非监督式学习和强化学习等。其中，监督式学习是较为常用的一种，其工作原理是，机器基于一定规模的客观数据，利用特定的算法和模型，自动学习数据中所蕴含的规律性信息，从而帮助人们解决实际问题。如果模型是基于多层人工神经网络构建的，那么这一类监督式学习通常被称为深度学习。深度学习也是当前人工智能领域的研究热点，大量相关的技术和模型已经被应用于社会的各个领域。机器学习在教育中也已有较为广泛的应用。例如，基于所采集的学生多维度数据，学校和教师可以对学生的学业成绩做出预测，对其可能的学习障碍和困难进行分析，对其退学（尤其在慕课学习环境中）的风险进行预警等。
（二）知识图谱
知识图谱是基于图的一种结构化的知识表示方式，本质上是一种大规模语义网络，包含较大数量的实体以及实体之间的多种语义关系。它可以较为高效地对海量数据进行存储与检索。知识图谱最早被用于网络搜索引擎技术中，以帮助用户从搜索中直接得到所需的答案。这类知识图谱通常涵盖大量的常识性信息，其实体与实体间关系的数量规模通常也较大，一般有千万个实体与上亿个实体间关系的规模。
教育领域有构建简单知识地图与思维导图的传统，但建立知识地图与思维导图的主要目的是促进教学，从严格意义上说并不属于知识图谱的范畴。近年来，教育知识图谱的构建逐渐活跃，尤其是相继建立了针对慕课平台上的课程类知识图谱以及针对中小学学科类的知识图谱，但在总体规模上，这两类图谱与通用知识图谱相比要小得多。基于所构建的教育知识图谱，智能化教育系统可以自动解答学生所提出的学科知识类的问题。另外，基于教育知识图谱，系统还可以进行相关教学资源与课程的个性化、精准化推荐。
（三）自然语言处理
自然语言处理技术主要用来实现人与智能机器之间通过自然语言进行有效交互。人类所使用的自然语言，通常其语言结构与语义信息较为复杂。因此，自然语言处理技术是人工智能领域难度较大的技术之一，目前仍处于较为初级的阶段。简单而言，自然语言处理技术可分为基础技术和应用技术两类。基础技术包括词法与句法分析、语义分析、语篇分析等，应用技术包括机器翻译、信息检索、情感分析、文字识别等。当前，自然语言处理技术在教育中也有诸多应用。例如，短文自动评分系统已经在GMAT和TOFEL考试中使用多年，并被不断改进以接近人类的评分水平。口语自动测评系统也已经开始广泛应用于中考等关键性考试，并已被嵌入各类语言学习软件中应用。
（四）机器人与智能控制
机器人作为人工智能技术的主要载体之一，涵盖了智能感知与推理、规划与决策、控制与交互等。机器人当前在无人驾驶、室内服务、物流运输、极端环境等多个领域均有运用。教育领域的机器人可以简单分为教育服务类机器人与教学用途类机器人。教育服务类机器人通常作为不可拆分的软硬件整体，直接服务于教学过程，完成特定的教学任务，如通过与学生的互动完成知识传授或情感陪伴。教学用途类机器人则通常由可拆分组合的硬件以及可编程的软件组成，作为机器人教育的载体或STEM、创客课程的教学辅助工具。
二、人工智能技术的典型应用场景
基于上述关键技术，人工智能教育应用有五个典型场景：智能教育环境、智能学习过程支持、智能教育评价、智能教师助理、教育智能管理与服务，具体如图2所示。
图2人工智能教育应用典型场景
（一）智能教育环境
智能教育环境指具备智能感知和交互能力的教学环境，可以进行多模态的教育信息采集，并满足多样化的学习需求。基于人工智能的各项关键技术，当前教育环境中的典型应用包括校园安全监测与预警、智能教室和智能图书馆等。
1.校园安全监测与预警
计算机视觉和机器人等技术的发展使得利用人工智能自动维护校园安全成为可能。例如，智能校园巡逻安保机器人可以通过视觉传感器采集进入校园人员的面部信息，进行身份验证，并记录学生到校和离校的时间。校园安全视频监控系统结合机器人技术，还可以进行24小时不间断巡逻，及时检测校园中可能发生的异常情况并提醒安保人员。系统中还可以嵌入感烟、感温、火焰、可燃气体探测器等多种传感器，做到校园安全的全面预警与防护。
2.智能教室
基于自然语言处理与计算机视觉等人工智能技术建设的智能教室，可以对教学过程进行深度分析与评价。在教师端，智能教室可以通过体态与语音识别技术，对教师的教态与教学模式进行自动分析；在学生端，智能教室可以通过情感计算与机器学习技术，对学生群体与个体的学习行为、情绪、专注度等进行自动分析。在此基础上，它还可以进一步对教学效果进行多维度、过程性评价，也有助于深入分析教师授课风格及与学生的情绪契合度等。另外，智能教室不局限于传统学校内的物理空间，在线上学习空间中也可以构建相似的智能教学环境。
3.智能图书馆
在图书馆藏书量不断增加的现实情况下，日益繁重的图书管理任务仅靠人工操作难以完成，图书管理的智能化成为必然趋势。在智能图书馆中，读者自主借还、检索、查询、下载、复英阅览等多项服务已得到逐步实现。基于人工智能技术的智能图书盘点机器人可以对图书馆藏书进行自动化盘点，检查是否发生了丢失、错架放置图书等问题，并实时更新图书的位置信息。
（二）智能学习过程支持
学习是学生通过教师或同伴的帮助和支持，获得知识与技能的过程。学生通常需要在学习中得到科学、及时的支持，才能高效完成这一过程。基于人工智能的各项关键技术，现阶段智能学习过程支持系统的典型应用有学习障碍智能诊断、教学资源智能推荐和智能学科工具使用等。
1.学习障碍智能诊断
对于学生因领域知识缺失而产生的学习障碍，我们可通过构建领域知识点间的逻辑结构关系来进行智能诊断。基于机器学习模型，智能学习过程支持系统能够构建知识层面的逻辑结构关系以及不同知识点间的障碍依赖关系，从而精准判断每位学生薄弱知识点产生的原因。
2.教学资源智能推荐
运用机器学习算法，智能学习过程支持系统可以对学生的知识掌握情况、学习专注度等关键指标进行准确评估，从而为学生精准推荐相应的学习资源。例如，当前多种智能学习平台利用学生的过程性测评数据，自动分析并推荐符合其能力水平、学习状态的学习内容与练习题目。
3.智能学科工具使用
基于各类人工智能技术，如语音识别、手势识别、自然语言处理等，人们已经在智能学习过程支持系统中开发出了一系列可以辅助学生学习过程的智能学科工具。例如，运用计算机视觉技术，对自然界的植物进行图像识别，判断其种类，支持学生在生物学课堂上的自主探究性学习；运用自然语言处理技术，对中国古典文学语料进行加工处理，自动创作诗词，激发学生学习语文的兴趣。
（三）智能教育评价
教育评价是运用科学的方法与技术手段，对教育活动满足社会与个体需要的程度做出判断的活动。目前，智能教育评价有智能课堂评价、口语自动测评、心理健康监测和体质健康评价四个方面的典型应用。
1.智能课堂评价
计算机视觉技术可以通过学生面部表情识别其基本情绪，帮助教师及时了解学生的学习状态与专注程度，从而进行教学干预或调整自身教学策略。自然语言处理技术可以对学生的课堂作答情况进行及时标记与反馈，同时可以将相关信息反馈给任课教师，从而提高教学效率与效果。
2.口语自动测评
通过语音识别等自然语言处理技术，人们得以提取语音及语义层面的完整特征，并以专家评分为标准，通过机器学习技术训练自动评分模型，实现外语或普通话口语测试的自动评分。随着口语自动测评技术的逐步成熟，其在教学和测评中的应用不仅节省了大量人力资源，还较好地排除了个人的主观因素，提高了测评的客观性与可靠性。
3.心理健康监测
人工智能技术能够早期识别有潜在心理问题的学生并给出预警。基于社交网络数据中的用户语言、交互行为和情绪表达，人们可以建立相应的机器学习模型，用于分析未成年人的心理健康状态，并及时提示其心理健康问题和潜在的高风险行为。
4.体质健康评价
利用带有多种智能传感器的可穿戴设备，人们可以持续采集学生的体育运动和睡眠等数据，并在此基础上开展精准分析与评价。例如，教师在体育课上可采集学生运动过程中的加速度、心率与血氧等多维度数据，并结合相关分析模型，对学生的运动技能与体质状态进行准确评价。同时，通过分析一个较长时间周期内（如一个学期或学年）的学生群体数据，学校可对体育课程的开设效果进行评价。
（四）智能教师助理
智能教师助理一般指那些能够对教师日常的教学、教研、专业发展等进行辅助的人工智能应用。现阶段，智能教师助理主要有自动出题与批阅、课程辅导与答疑、智能教研等典型应用。
1.自动出题与批阅
在日常教学中，教师需要花费较大精力命制和批阅学生的作业和试题。基于知识图谱技术并通过构建启发式规则，人们已经开发出了自动出题与批阅系统。该系统能够自动生成针对同一知识点但具有多种变式的个性化试题。此外，利用自然语言处理技术开发的批阅系统，还可以对不同学科较为复杂的半开放性主观题自动评分并给出合理的反馈建议，大大减轻了教师课后批阅作业的工作强度与负担。
2.课程辅导与答疑
人工智能可以协助教师为学生提供定制化、个性化的课程指导与反馈意见。基于人工智能技术的智能导学系统，智能系统可以自动诊断学生对当前知识的掌握状态，并结合学科知识体系与结构信息，精准推荐微课、微测等相关课程资源。基于学生在学习过程中提出的问题，智能系统还可以利用知识图谱与自然语言处理等技术自动答疑，并通过不断采集相关信息，构建学生意图理解的答疑系统。
3.智能教研
教研是促进教师专业发展的重要手段。人工智能技术可以实现对教师教学过程的自动分析、教案的自动设计与生成等，为教师教研减负提质。例如，智能听评课系统可以记录教师授课的音视频，借助图像处理和语音识别技术，分析课堂互动情况并将其量化，用数据提升教研活动的效能。教师也可通过查看教学回放以及课堂互动情况的分析数据，更有针对性地开展教学反思，从而优化课堂教学质量。此外，教案自动设计与生成系统可以帮助教师分析教学情境，提取授课内容，分析教学对象，并从数据库中抽取相应的内容生成教案，供教师借鉴与使用。
（五）教育智能管理与服务
教育智能管理与服务指管理者通过组织协调教育系统的内部资源，充分利用智能关键技术和信息手段实现高效率、高水平的教育管理目标与教育公共服务。当前，教育智能管理与服务的典型应用包括辅助教育决策、促进教育公平、提供定制化教育服务等。
1.辅助教育决策
在宏观层面，国家教育主管部门及各地方教育主管部门可以采集并汇总各层级、多维度的教育数据，借助人工智能技术、数据分析及可视化方法，发现影响区域教育发展的显性与隐性关键问题，从而辅助决策与政策制定。
2.促进教育公平
借助人工智能技术，各地方教育主管部门可打破地区和学校之间在地理上的资源壁垒，在线流转优质师资，提供精准化资源供给等服务。例如，智能公共服务平台可以通过人工智能算法分析学生的优势和不足，并使用智能推荐技术为其匹配一对一线上辅导教师，展开“双师”教学，从而促进教育公平，加快教育供给侧结构性改革。
3.提供定制化教育服务
随着社会经济的快速发展，教育公共服务的需求越来越强调个性化与定制化。基于人工智能技术，教育主管部门能够采集海量学生多维度的过程性与测评性数据，包括学科核心素养类、领域知识类、心理认知类以及体质健康类数据。在此基础上，教育主管部门可构建个性化教育公共服务平台，为个体与群体学生提供学科能力与素养诊断、专业与职业发展规划等一系列智能化服务，帮助学生发现其个体问题与优势，从而建立教育公共服务新模式。
三、结语与展望
人工智能的各项关键技术在教育领域的应用日趋成熟，形成了一批典型的教学应用场景与模式，为教师与学生提供了有效的学习支撑、精准的学习内容以及多元化的教育服务。人工智能技术还可以帮助学生连接正式学习和非正式学习的环境，使他们更加高效地获取知识，获得及时的学业诊断和高质量的反馈指导。人工智能技术也可以将教师从烦琐的事务性工作中解放出来，减轻教师的工作负担。
当然，我们也要认识到，人工智能技术在教育领域的应用仍处于起步阶段。例如，在学生意图理解、情感交互、自动批阅等方面还存在较多的技术瓶颈。现阶段，人工智能教育应用对学生综合能力发展等方面的关注也较少。随着人工智能技术的进步及其与教育融合程度的加深，我们相信在不远的未来，师生将开始运用人机结合的思维方式，实现与个人能力相匹配的个性化发展；教育管理者将更多地依据教育数据挖掘与分析的结果，进行教育管理、教育监测、教育决策等活动。最终，技术将助力教育实现核心素养导向的人才培养，迈向人机协作的高质量教育教学新时代。
END
文章来源|《中小学数字化教学》2021年第10期
责任编辑|牟艳娜
微信编辑|李中华霍聪颖（实习）
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信息技术正在迎来前所未有的新一轮爆发，互联网、云计算、大数据、人工智能等现代技术正在深刻改变着人类的思维、生产、生活、学习方式，并展示了世界发展的前景，推动整个社会走向数字化，我国更是在“十四五”规划中明确了“加快数字化发展，建设数字中国”的新目标。而产生在数字经济背景下的教育数字化，则旨在通过新一代信息技术构建更加智慧的学习环境，变革传统的教学方式，促进教育过程中的数据挖掘、分析和利用，从而加快教育的高质量发展步伐。
作为一个以人为主体的复杂系统，教育数字化与其他行业的数字化转型相比，有着更加纯粹的导向，即成果最终体现在教书育人和人才发展上，因此，整个过程不但需要通过数字技术推动教学范式、组织架构、教学过程、评价方式等全方位的创新与变革，更需要帮助区域、学校管理者突破教育数据汇聚流转、治理方式变革的难点，从而将技术应用于教学质量及效率的提高和学生科学素养的提升，赋能教学实践的痛点问题。因此，越来越多的学校开始重视学科交叉、科教融合、校企合作、协同育人的教育理念，同时关注AI、信息通讯、电子控制、软件设计等新技术与传统工业技术的紧密结合，并通过构建符合时代发展与产业升级要求的人才建设体系，培养懂理论、强实践、能创新的高素质复合型人才。
近日，浙江大学计算机科学与技术学院求是特聘研究员、CCAI人机交融智能专委会副主任朱强教授，燕京理工学院图文信息中心主任程茂祥，惠普商用笔记本产品经理孙哲以及英特尔云及行业解决方案事业部教育行业总监秦莉与中关村在线副总裁蔡小鹏携手带来了以“技术创新赋能未来教育探讨教育数字化转型中的实践与思考”为主题的访谈会，深入探讨了几位嘉宾在国内高职、应用型本科数字教育方面所开展的实践和探索，以及分享在该领域最前沿的发展动态，并以浙江大学、燕京理工学院等学校为例，从智慧校园建设、产教融合发展等多角度出发，探讨英特尔及惠普如何通过技术创新，探索新的解决方案，助力教育数字化的实施落地。
访谈会现场，朱强教授表示，浙江大学在教育数字化方面展开了很多积极的尝试，例如在浙大原校长潘云鹤院士的支持下，组织了全国高校人工智能人才与科技莫干山论坛，并以AI赋能，教育先行，创新引领和产学协同为主要核心；其次与国内外人工智能头部企业，如英特尔、百度、华为进行合作，并在AI+X微专业里联合开设了课程；最后，浙大还联动了复旦、交大、中科大、南大、同济六所高校共同开设了人工智能微专业，通过将人工智能与其他学科结合，促进其他专业的学生加强人工智能的素养。
程茂祥主任也表示，燕京理工学院建校以来一直以应用型人才培养作为主要的办学理念，并在人才培养、学科发展、教师发展、教师培养等方面做出了尝试，并积极探索践行人工智能与艺术、建筑等相关专业的融合。此外在2021年，燕京理工学院还联合会计学院、建筑学院、信息学院建设了包含虚拟仿真实训区、VR开发体验区的虚拟仿真实验室，以实操能力加强学生对人工智能的认知。
正如程茂祥主任所说的那样，对应用型本科和高职院校来说，教材本身或者课程PPT并非教育数字化的痛点，真正的痛点在于如何将理论和实践相结合，尤其对人工智能教学来说更是如此，只有将教育教学中的课程组织管理和案例实训相结合，打包成平台或者解决方案赋能给学校，才有助于学校把更多精力投入到知识点本身的传授之上，以快速适应高校的人才培养目标以及本身的特色优势。
而这个过程，正是英特尔和惠普释放技术力量的主要阶段。
例如惠普就与燕京理工学院就物联网创新实验室方面展开了合作，通过提高实验室算力，可以有效帮助师生解决创新活动，增强软件和硬件业务的能力，帮助学校有效完成物联网的工程、通讯工程、大数据等方面人才培养的目标。
作为一家提供教育数字化解决方案的硬件厂商，惠普在中国的四十年里，洞察到了教育领域信息化建设方面的需求，力图通过硬件+应用的融合创新，把自身的硬件应用到学校不同的场景之中，孙哲在访谈会现场谈到，在AI教学方面，惠普提供了工作站、商用PC等不同产品线的产品，通过强大的本地收集和采集数据的能力，以及经过优化的算法，实现在边缘的AI推理和训练。
作为上游厂商的英特尔，则从平台解决方案方面入手，让惠普的商用PC和工作站产品具备了更加强大的能力，可以在教育场景中发挥更多积极的作用。这个平台解决方案，正是诞生于2006年的vPro平台。作为一个专为商用计算而生的平台，vPro所具备的全面坚实的安全性、丰富灵活的管理性、更好的硬件性能以及更高的生产力，可以让应用型本科和高职院校将更多精力投入到开展教学之中，而不是花费人力物力到IT建设、网络改造、设备维护等问题之上。
举例来说，随着教育数字化的稳步推进，学校承担的科研任务对终端性能和云端算力的需求越来越高，同时还需对包含算力在内的各项数字资源进行灵活分配，从而满足师生在不同场景下的应用开发、实景训练、以及异构融合等方面的任务，这些都需要更高性能和算力的加持，从而攻克数据收集、算法优化和场景应用等方面的难题，进而逐步提升学生的学习能力和实践水平。另一方面，对于拥有多个校区的学校来说，IT管理员时常面临来回奔波，疲于奔命的窘境，而在vPro平台的助力之下，学校的IT管理员就能在远程关机的情况之下，对远在其他校区的设备进行维护和远程升级，不但如此，vPro平台还能对教育平台里的防火墙进行有线或者无线连接，从而大大节省教学过程中可能遇到的各种IT设备相关的问题，使得教师能够将更多精力投入到授课当中，而不用担心其他技术方面的问题。
为什么英特尔vPro平台能做到这些？因为搭载vPro平台的设备最大的亮点在于整个底层平台上实现了CPU、网卡、固件等全方位的支持，并实现了安全防护、硬件升级、性能提升等多纬度的提升，具体在安全方面，内建于芯片的诸多安全功能可以为使用者带来开箱即用的全方位安全保护，有效减少攻击面；而在设备更新换代方面，vPro平台则能保证设备在全生命周期中，确保设备的可靠性和稳定性。
近些年来，教育部加强统筹部署，除了通过新基建助力教育的数字化转型升级之外，也鼓励教师通过数字手段，通过智能助手为教育现代化装上更加智慧的引擎。纵观英特尔的vPro平台解决方案和惠普的硬件产品，无一不是为了减少教师工作和教学方面的矛盾而生，对教师而言，在考虑IT设备部署的时候，未必需要对产品本身有过多的了解，也不需要掌握信息技术管理方面的技能，只需要在采购步骤完成之后，对设备进行部署和激活，就能带来全方位的教学体验的提升，从技术的牢笼中解放出来，而不是成为技术的奴隶。
当然，教育数字化也好，教育改革也罢，最终的目的还是要服务于育人，近年来颇受关注的产学研协同育人，实际上就为高校的人才培养指明了方向，不过这个过程离不开三方面的共同合力。以英特尔为例，英特尔是教育部产学研同项目最早期的参与者中之一，并会在每年支持五十个左右的高校产学研同育人项目。
秦莉在访谈会现场表示，英特尔作为企业方面的参与者，特别愿意从搭建平台的角度，为产学研建设贡献自己的力量，人工智能本身是一个深度融合的技术，参与到人工智能教材开发的教学科研的老师实际上也并非计算机的专家或者是信息技术的专业人员，通过vPro技术，可以帮助教师摆脱技术的束缚，从技术牢笼中解放出来。疫情以来备受重视的远程连线方式，事实上也在教育领域得到了广泛的应用，双师课堂和虚拟仿真的场景都得以实现，让一个小小的平凡无奇的传统教室具备焕发万千境界的能力。而技术作为沟通真实世界和教学课堂的桥梁，在未来也一定有更多的发挥空间，而这个过程一定离不开企业和高校的深度交流与探索。
百年大计，教育为本。以更优秀的方式培养人才，是全社会对于未来教育的殷切希望，面向未来，终身学习一定是不可避免的趋势，对任何一个人来说，既要学会使用工具，例如当下大火的生成式AI，也要具备良好的团队合作能力。而这就需要企业、高校围绕人才培养，通过技术创新为学生提供更加优质的学习平台，为学生的成长打下坚实基础。
而英特尔、惠普等一大批优秀的科技企业，也在多年来凭借对教育的深刻理解和洞察，基于教育领域的痛点和需求，发挥自身在软硬件等领域的技术积淀，通过深厚的生态力量，加速教育和科技的深刻融合，通过科技让人类的生活、让教育本身变得更加美好，从而满足教育日益智能化的发展趋势，为教育数字化贡献更多科技的力量。
Manes教育联盟主席：人工智能是技术和文化变革的曙光
【爱（AI）公益行动计划】
Manes教育联盟主席：人工智能是技术和文化变革的曙光
光明网讯（记者李飞）6月26日，世界互联网大会爱（AI）公益行动计划启动及发布仪式在山东济宁曲阜举行。其间，意大利Manes教育联盟主席达尼洛·卡塞尔塔诺分享了人工智能在教育领域的应用。
人工智能正在经历一个指数的增长，是一场技术和文化变革的曙光。达尼洛·卡塞尔塔诺表示，人类社会离不开他们的情感、感觉、与自然的联系，神经科学已经广泛地证明人类的智力是一体的，这里面包括理性成分和非理性成分。不同于过去，以前我们只能依靠感官来感知，现在我们可以用机器的界面进行感知。
达尼洛·卡塞尔塔诺认为，人工智能代表了大量理性人类知识的累计，而这些知识已经通过文字或变成语言来表达和记录。生成式的语言模型美妙之处在于我们扮演了提出问题、思考问题，然后进一步提出问题的角色。
达尼洛·卡塞尔塔诺表示，在教育领域，人工智能工具可以帮助人们把社区变成学校，让学生丰富他们的才能。
[责编：杨煜]