【观察】人工智能教育发展中的问题及建议
第三，数据的互联互通尚未有效解决，没有形成一个智能的闭环。互联网在连接教育各种场景的过程中，产生了大量信息，但目前还没有统一的数据平台可以使教和学、教和管之间的多源异构数据实现有效整合，不能实现互动中数据的实时处理和信息反馈，使各类数据都处于孤立状态，无法形成大规模的应用。
技术层
人工智能教育发展的核心驱动之一在于人工智能本身的技术进步和创新。人工智能是将人类智力变成机器智能，让机器像人一样认知、思考和学习。人类形成基本概念和判断依赖于多种形式信息的综合，包括文字、图形、声音、气味等，因此，使机器能在语言、视觉和听觉之间达到语义贯通是实现联想、推理、概括等功能的关键。当前，人工智能还处于“弱人工智能”阶段，尽管已经运用了深度学习和增强学习等相关技术，但依然没有达到有独立自我意识、有情感认知能力和推理思考能力的“强人工智能”。
实践发现，尽管当前人工智能在语音识别测评、智能阅卷、拍照搜题和在线答疑等教育细分领域已实现深度商业化应用，但在基于虚拟现实（VR）和增强现实（AR）的场景式教育上迟迟没有突破，如何将计算机视觉计算技术、听觉感知技术与自然语言处理技术（NLP）三者深度结合、实现跨媒体交互和跨媒体学习是当前人工智能教育需要突破的技术瓶颈。
此外，情感教育是现代学校素质教育体系中的核心内容，学生情感的健康发展将对他们的认知发展、社会适应、道德形成、潜能开发与个性发展发挥重要的促进作用。由于人类的情感非常丰富，而学习是一个复杂的过程，学生在学习的过程中会产生厌烦、愉悦、沮丧、恐惧等复杂多变情绪，及时把控学生的情绪并给予相应的情感指导是情感教育的重要环节。当前人工智能技术在高层次的人工意识和情绪感知方面还没有明显突破，人脑智能的产生原理尚未研究清楚，因此，从长期来看，人工智能还需要加深对人类情绪和情感的识别及了解，并与人类的脑科学、认知学和心理学相关理论相融合，重点推进情感计算、认知计算、智能感知等技术的发展。
内容层
人工智能技术的迅猛发展正在将教师从简单、机械和繁琐的教学工作中解放出来，大大提升了知识传授的效率。但是，当前人工智能教育的众多产品和应用过于关注人工智能技术本身，而忽视了教育内容、教育方法和教育模式的与时俱进，一方面导致市场上产品同质化现象严重，另一方面，并没有在学习者的能力培养和提升方面产生显著效果，不能有效满足知识经济时代对创新人才的需求。
在新的人工智能环境下，教育者应将专注力放在创新教育内容、改革教学方法，重塑和再造教育组织模式和服务模式，完成传统教育想做而做不到或做不好的事情。例如，教育重心将从培养学生掌握低阶认知技能（记忆、复述、再现等初级信息加工）向培养学生高阶认知能力（识别问题、逻辑推理、意义构建、自我指导等能力）和创新能力转变，从标准化教育向个性化教育转变，学习周期也将从传统的一次性学历教育向终身学习转变等。面对这些转变，需将人工智能作为新的工具和创新要素，与“教、学、考、评、管”教育全生命周期各个环节的设计结合，构建新型教育生态体系。
应用场景层
当前人工智能教育主要聚焦在教师、学生和教育机构3个主体，重点围绕学情分析、个性化推荐和智慧化决策等开展应用。总体来看，人工智能技术在教育行业应用场景的宽度、广度和深度有待进一步拓展。
家长是教育体系的重要组成部分，既是教育机构和教育产品的选择者，也是家庭教育的责任人和学生课下学习的监督人，更是课程教学绩效的评价人，同时还肩负着为学生制定学业发展规划的重要责任。但是，当前人工智能教育无论在功能设计还是产品设计上都忽视了家长这一主体，缺乏对与家长相关应用场景的考虑。
同时，在应用场景的设计上也要与时俱进，不能用静止的眼光将人工智能技术局限在传统的教育场景应用中，更不能停滞在对现有学习模式（提升知识传授效率和质量）的满足上。未来，以人机交互和人机结合为主要形态的“双师型”课堂将成为教学课堂的主要形式，同时，终身学习和个性化教育也是教育发展的新趋势，我们需要对这些趋势进行前瞻思考，对各项潜在新功能提前研判，探索并挖掘人工智能技术在教育中的新应用情境和应用方式。
教师队伍层
人工智能技术的出现，给教师带来巨大挑战。在很大程度上，人工智能可以替代教师独立完成在知识传授过程中的大部分重复性工作，教师需要从知识的讲授者转变为学生学习过程的设计者，需要熟悉人工智能技术并学会与人工智能相互协作。对教育的内容和模式进行创新，这是人工智能时代对教师的新要求。
然而，机器学习与智慧教育的融合存在跨界问题。一般情况下，教育工作者不懂人工智能技术，而人工智能技术人员不能深度理解教育，这就导致教育者无法从技术的角度对人工智能及其教育应用提出准确需求，也不容易快速接受和掌握新型机器学习支持的教育软件，这都将影响当前人工智能技术及产品在教育实践中的应用和推广。
在教师队伍的人才储备上，中国之前没有针对机器学习、学习科学、教育学相结合的跨学科人才队伍培养体系，导致人工智能教师队伍缺乏，极大地阻碍了人工智能融入教育的进程。
建议
当前，中国教育信息化基础设施建设不够完善、“互联网+”和教育尚在催化融合，人工智能作为信息技术的更高发展阶段，正以前所未有的速度深层次推动教育教学改革与创新发展，这给未来教育带来巨大发展机遇的同时，也让中国的教育管理部门和主要参与主体（教育机构、教师、学生等）骤不及防，尚未做好迎接准备。人工智能技术发展太快、新型教学内容不确定、教学目标和教学模式不明确，内容载体和配套教材不成体系、教师缺乏相关教学经验、成熟的教育理念尚未形成等，给教育工作者和教育管理机构带来困惑。
要破解这些困惑，需要针对已经明确的各类具体问题，分别从数据、技术、内容设计、应用场景和教师队伍等多维度入手给出解决方案，加大人工智能教育产品的研发力度、拓宽人工智能教育应用空间、健全人工智能教育跨学科人才培养体系、全方面提升现有技术服务品质。更为重要的是，要回归对教育本质的思考。教育的本质是“育人”，随着教学技术和工具的不断发展，“育人”的阶段性任务重心和表现形式可能会发生变化，但“育人”这一核心不变。
从当前人工智能与教育融合的功能来看，主要是以知识传授为主，其关注点还停留在如何让学生更有效地接受已有知识。人工智能时代则有所不同，首先，要让学生从死记硬背的灌输式教育中解放出来，重点培养学生的分析思辨能力、创新能力、合作交流能力和实践能力，并帮助学生树立终身学习的意识；其次，不能过分依赖人工智能技术，不能在教育主导者的认识上本末倒置。人工智能是工具，它与教育行业结合的初衷是为了提升学生的学习效率和效果，也帮助教育机构（学校）、教师和家长从之前知识传授过程中低层次的重复性工作中解放出来，但这不代表相关主体将远离教育。相反，这些主体需要思考和承担更高层次的工作，让教育变得更好。对教师这一主体来说，要不断学习并及时关注人工智能最新技术进展，在人机协作的新模式下对课堂的组织方式进行创新设计。例如可以基于虚拟现实和增强现实技术构建虚实融合的空间体系，实现对课堂教学空间的拓展，引导学生开展情境化协作学习等；同时，教师要更加关心学生的心理健康和情绪变化，关注学生的个性成长，掌握学生的认知规律，在教学的过程中注重激发学生的好奇心，发挥每个孩子的潜能。对学校而言，需要注重对学生人格、品德、情感，特别是价值观与行为习惯的养成，在这个过程中，必须清醒地认识到，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学生眼高手低与好高骛远。
在推进人工智能教育的发展进程中，也要警惕技术激进主义，需要开展相关伦理研究。人工智能是影响面广的颠覆性技术，它在提升教育教学质量、创新人才培养模式、促进个性化学习和终身学习等方面发挥了积极的作用，但与之相伴的是师生隐私泄露的风险急剧增加。因此，在大力发展人工智能教育的同时，也要加强社会文化引导，高度重视人工智能技术可能带来的安全风险挑战，加强前瞻预防与约束引导，最大限度降低风险，确保人工智能安全、可靠、可控发展。
此外，还需要建立科学的多教育阶段衔接机制，从教材内容、教学方法、学习策略等方面进行综合考量，保证人工智能教育课程的整体性、渐进性和持续性。
作者简介：黄璐，北京理工大学管理与经济学院，副教授，研究方向为教育技术、科技创新管理；郑永和（通信作者），北京师范大学教育学部，教授，研究方向为教育技术、科技与教育政策。
来源：科技导报
人工智能名人堂第49期|斯坦福研究院名人堂成员：PeterE.Ha返回搜狐，查看更多
我们需要怎样的人工智能基础教育
加强人工智能基础教育，是未雨绸缪应对未来社会发展的必然选择和要求。在促进教育高质量发展的过程中，人工智能不仅要被作为“术”，即提供科学知识与核心技术的内容载体和工具方法，更要被作为“道”，提供观念理念与思维认知，助力“实现人的自由”“促进人的全面发展”。
人工智能被视为影响第四次工业革命和教育革命的标志性技术，人工智能基础教育的重要性也已成为社会共识。随着《新一代人工智能发展规划》的颁布，教育部先后提出将有关编程教育纳入中小学生必修课程及高考等政策，并在北京、广州等5个城市进行试点。这被普遍认为有利于推动人工智能在基础教育阶段的发展。
尽管不少学生将编程列入校外学习清单，高中生对信息学奥赛的参与度也大热，但据《开发者技能报告》数据显示，中国学校的编程教育渗透率仅为0.96%，美国和英国则分别为44.8%、9.31%。此外，在资本的驱动和教育竞争焦虑的“哄抬”下，人工智能基础教育出现的一些乱象，不可不察。
比如，人工智能被窄化理解为编程，国家义务教育阶段课程标准付之阙如，专任教师队伍专业化程度较低，课程教材等资源配置质量良莠不齐；学校教育受到校外培训挤压的同时又严重依赖于校外力量，学校教育社团化、小众化、择优化倾向严重；区域差异、城乡差异、校际差异及性别差异较大；教学评价单一化与竞赛功利化并存等问题凸显，等等。人工智能基础教育随着其重要性的提升，愈发呈现工具化、资本化、分层化和功利化倾向，这显然与人工智能基础教育的初心和科技向善的价值理念相违背。
加强人工智能基础教育，是未雨绸缪应对未来社会发展的必然选择和要求。在促进教育高质量发展的过程中，人工智能不仅要被作为“术”，即提供科学知识与核心技术的内容载体和工具方法，更要被作为“道”，提供观念理念与思维认知，助力“实现人的自由”“促进人的全面发展”。
基础教育不同于职业教育和高等教育，不是为了培养受教育者专业的技能、习得精深的知识，而是旨在为儿童打下未来身体发展、人格发展、学力发展和社会发展的基础。科学素质、科学素养已是现代社会的基本素质和必备素养，可以预见的是，面向未来智能社会，计算机科学等必将纳入核心科学的范畴。那么，我们究竟需要怎样的人工智能基础教育？
计算机科学作为一门真正要深入到中小学教育中的科学，被赋予了促进公平的更多责任和期待。从教育对象的全纳性出发，作为计算机科学分支的人工智能，应贯穿从小学到高中的连续学校教育过程。以科学或信息技术课为载体的人工智能教育，不应只是部分学生的“特长”、部分学校的“增光项目”、部分地区的“优先权”，而应是面向所有学生的普及教育、扎根于日常课堂教学中的基本素养和必修学科，注重可教性、可学性与可获得性。越是欠发达地区，越应落实课程的普及化开设和差异化教学，并将其作为促进公平、提高学校吸引力的抓手。
学校教育的知识传授目标之本在于“传道”，之末在于“授业”。知识的增加是一种外显的行为变化，而知识随着技术发展与社会更迭会不断发展和变化，知识的学习也是无法穷尽的。人工智能的发展正在重新定义人类知识和能力的价值，强化对知识机械记忆的教育将越来越没有价值，而学校教育和课本教材的更新速度也远不及科技知识发展的速度。况且学校教育的时间非常有限，知识的传授并不是越多越好，通过知识的学习来培养学生的能力和素养才是内隐的核心。
有必要指出，教中小学生编程，不是为了让他们会背代码、算数学、写程序，人工智能作为学习的内容载体和路径形式，最终的目标应是让学生掌握基本原理、问题解决的思路与方法、培养批判性思维的科学精神及学习兴趣。当前，各级各类的编程类、信息学等竞赛激励过早介入，形成了恶性竞争和拔尖筛选机制，同样扼杀了人工智能基础教育的可能性和公平性。未来，有必要进一步优化竞赛机制和功能。同时，也应通过多种方式的引导，增强人们对人工智能基础教育厚基础、重实践、强思维、求创新这些核心目标的关注和理解。
（作者：王学男，系中国教育科学研究院博士、助理研究员）
《光明日报》（2021年02月03日02版）
(责编：何淼、申亚欣)分享让更多人看到