人工智能人才培养现状、问题及发展方向
7月26日，中国科协青少年科技中心、中国青少年科技辅导员协会和山东省科学技术协会共同主办的2021年中国人工智能普及教育发展论坛在山东烟台举行。论坛主题为“智能时代智创未来”，中国科学院大学人工智能学院副院长肖俊，浙江大学计算机学院教授、教育部义务教育信息科技课标组专家翁恺，山东大学软件学院副院长许信顺围绕人工智能人才培养现状、问题及如何做好人工智能人才培养等话题进行了分享和交流。小编整理专家们的干货观点，为你呈现：
2021年中国人工智能普及教育发展论坛会议现场
人工智能人才培养历史及现状
01
国内外人工智能人才培养链条初步形成
基于研究的高端人工智能人才培养已经发展了近半个世纪，肖俊梳理了国内外人工智能人才培养发展过程中有影响力的十件大事。
1958年，麦卡锡在麻省理工大学组建全球第一个人工智能实验室，开始人工智能研究和人才培养。1962年他在斯坦福组建了世界上第二个人工智能实验室。时至今日，上述两个实验室和卡内基梅隆大学的人工智能实验室排名全球前三。
2017年5月，中国科学院大学成立国内首个全面人工智能人才培养学院，随后，清华大学、北京大学、中国人民大学、南京大学等相继成立了人工智能学院和研究院。
2017年，中国《新一代人工智能发展规划》出台，明确提出要加快培养聚集人工智能高端人才，包括“人工智能+X”复合专业培养、学科交叉和产学研合作，同时实施全民智能教育项目，中小学阶段设置人工智能相关课程。
2018年4月，中国教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》，提出要加强理论研究，引导高校从增量知识和存量调整方面加大人工智能人才培养力度。教育部印发文件还指出，为构建人工智能多层次教育体系，中小学阶段也将引入人工智能普及教育。同时鼓励支持高校相关教学、科研资源开放，建立面向青少年和社会公众的人工智能科普公共服务平台，积极参与科普工作。
2018年5月，卡内基梅隆大学（CMU）开设全美第一个人工智能本科专业。同年，中国35所高校申请并获批招收人工智能本科专业学生，2019年之后逐渐变多，教育部也新增高职（专科）人工智能专业，2020年起开始执行。人工智能本科、专科和研究生层次的人才培养开始正式招生。
2018年来，中小学人工智能普及教育引发广泛关注。相关专业机构成立、面向中小学的教材陆续出版。2018年4月14日，中国青少年科技辅导员协会成立人工智能普及教育专业委员会；2019年5月26日中国人工智能学会成立了中小学工作委员会。如陈玉琨、汤晓鸥编写的《人工智能基础（高中版）》等。
2019年，中国人社部相关通知发布人工智能工程技术人员成为“新”的职业工种并组织专家和相关企业起草人工智能职业的相关标准和规范。
2019年3月22日，首届中国人工智能教育大会召开；2019年5月16-18日，国际人工智能与教育大会在北京召开，时任中国教育部部长陈宝生出席。
2019年9月22日，北京大学、清华大学等9所高校及清华大学出版社成立中国人工智能教育联席会，围绕全面提高人工智能人才培养这一核心，共同研讨人工智能人才培养的理念、方法和机制，抓好人工智能专业内涵建设，构建和完善“多主体协同育人长效机制”，培养高水平人工智能人才。
2020年1月21日，教育部、国家发展改革委和财政部印发的《关于“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》出台，2020年人工智能专业研究生大幅扩招。
从上述这十件事情可以看出：尽管国内人工智能教育开始时间不长，但已受到学校、企业和政府等多方的高度重视；我国已逐步开启学位教育与职业培训协同发展的多元化人工智能人才培养模式；我国已经初步形成覆盖中小学、专科、本科、研究生等各个层次的人工智能人才培养链条，但仅仅是“初步形成”，和高等教育相比，中小学、专科和本科教育仍需再深入研究。
02
我国人工智能人才缺口大
人工智能人才紧缺是我国人工智能发展面临的主要困境。肖俊以2017年《全球AI领域人才报告》为依据，将当前中美人工智能人才数量做了一个对比。截至2017年一季度，全球人工智能领域专业技术人才数量超过190万，美国超过85万，排在第一位，而中国超过5万，全球第七，不足美国的6%。从人工智能人才从业时间的角度分析，中国高层次AI人才极其稀缺且从业时间短，美国从业十年以上的人才比我国高一倍。从年龄分布角度来看，我国也处于明显的弱势，整体而言28-37岁是AI主力军，但是在中国48岁以上的资深AI人才比较少，年轻人比较多一些。而48岁以上美国占到16.5%，中国只有3.7%。
随着诸多行业转向人工智能领域，该领域的人才需求量十分巨大。传统IT企业全面向人工智能转型，纷纷抢占智能产业制高点，如谷歌、IBM等。诸多非IT企业也开始布局人工智能产业，这与人工智能逐渐深入各行各业迫使它们不得不向该方向做转型有关，比如碧桂园就不惜重金招人工智能博士帮企业布局新发展。很多学物理化学材料专业的学生也开始学人工智能技术，希望可以通过学科交叉做出一些新的东西。据TalentSeer和AI人才社区Robin.ly联合发布的数据显示，2016-2019年，全球人工智能人才需求年均增长达74％，而我国工业和信息化部人才交流中心数据显示，当前我国人工智能产业内，有效人才缺口达30万。可见，人工智能的人才培养已是刻不容缓。
人工智能高等教育人才培养
面临的问题及解决思路
01
追求短平快，学科建设、各方协作不足
肖俊认为我国目前的人工智能高等教育主要存在三方面的问题。一是学科建设不健全。人工智能非一级学科，国内现在有几个专业都在做人工智能人才培养，包括智能科学与技术、数据科学和大数据、机器人工程等，没有明确规定人工智能人才必须在哪个系统或者哪个学院培养，导致培养体系不健全，目前每所高校的方案都不一样。二是要警惕“短平快”导向偏差。现在人人都来跨专业学人工智能，简单学一些深度学习算法和Python编程等基本能力就出去找工作。这种浅层次学习和人才培养其实不一定需要由高校承担。高校的人才培养需要贯彻落实“百年树人”思想，不能追求短平快。三是产学研协作不足。人才培养定位和目标不明确、校企供需对接不够、学校招生需求与就业脱节。
02
做好人才培养的精确分类
肖俊认为，人才培养需要执行“三个面向”方针，即面向世界科技前沿，面向国家重大需求和面向国民经济主战场，对人才做好分类培养。针对人工智能人才培养定位和目标不明确、校企供需对接不够、学校招生需求与就业脱节等问题，首先应面向不同需求做好精确分类，比如学术和职业教育层面就应区分开。研究生层面应设立创新型人才培养与技术应用型人才培养互补，专业化培育与定制型培育相结合的培养体系。职业教育层面，要充分发挥高职高专的职业教育优势，尤其是要与新公布的人工智能新职业工种和标准做好衔接。此外，人工智能教育培训市场目前也存在一定的泡沫，社会化培训也需要进一步规范，培养人才的初衷不能变。面向成人的教育，可以以技能培训为目标，并与职业资格考试结合。许信顺将高等教育人工智能人才培养划分为三个层次：一是研究人才培养，主要做核心算法、核心理念创新的工作，还有产业研发等；二是应用型人才培养，主要是把人工智能算法和具体产业相结合落地，使用现有人工智能工具，根据场景解决具体问题，做规模化、产业化；三是人工智能人才基础素养培养。
03
注重学科交叉、数理人文基础教育
“学科交叉”是肖俊谈人工智能高等人才培养的第一个关键词。针对人工智能培养体系不健全等问题，他认为首先应加快人工智能一级学科论证，充分考虑和重视人工智能的学科交叉性，考虑在2020年新增的“交叉学科”门类下进行设置；第二，应制定规范的人工智能人才培养方案，明确招生目标，合理设置招生专业和课程，充分体现人工智能与计算机科学、控制科学的异同；第三，应区分相关教材和专著，目前是专著多，教材少，应打造真正适合教学、学生使用的人工智能系列教材。针对“短平快”问题，现阶段人工智能方向的研究生应将模式识别、计算机视觉作为首选方向，像一些基础性、交叉性方向比如（脑）科学、生物信息学是很好的，但很多学生不一定很感兴趣，他们大多喜欢刷数据集，做应用，调参数，短平快的出成果。当然，出现这一现象也有老师的一部分责任，很多教师的目标在于出“成果”，这个目标本无可厚非，但不应该是人才培养的全部。事实上，不管是人工智能人才培养还是其它学科的人才培养，既然是人才培养，就一定要遵循自身规律，要注重周期性、流畅和质量。
“数理人文基础”是肖俊提出的第二个关键词。在论坛中，他介绍了卡内基梅隆大学（CMU）开设的人工智能本科专业的课程设置。它的课程很有特点，数学与统计学核心课程占6门，人文与艺术占7门，反而像计算机科学和人工智能这类核心课程加一起才8门。可见其非常重视培养学生的数理基础和人文艺术等交叉学科的整体素养的培养。这也是现在我国很多大学所做的通识教育，比如中国科学院大学的本科，前三个学期主要在学数理基础。因此，通过国外的做法可以看到，人工智能高等教育应重视对学生数理基础和人文知识素养的培养，为交叉学科做好准备。因为数学是人工智能核心算法的基础，而人文、伦理是人工智能涉及的重要方面。
04
政府、学校、企业协同
作为一个对硬件和软件要求较高的学科，在人工智能人才培养过程中联合政府、学校和企业之力实现资源共建共享是十分必要的，这也是目前很多学校在探索的路径。
许信顺提出，研究型人才的主要培养主体在高校和研究所。高校主要做规模化课程体系，而科研院所拥有非常先进的设备和优质的研究环境。除了前述两个主体外，还离不开政府和企业。政府方面，在国内能否培养哪个专业人才是需要教育部批准的，另外还需要做资金投入，需要政府拨款，与此同时政府还通过典型的项目投资来推动相关人才的培养工作。企业方面，前些年许多企业经常表示大学培养出来的人才与实际需求相脱钩，为此国家也非常重视这方面的问题，比如推动产教融合的人才培养模式。在人才培养过程中，企业可以提供相关研究环境包括数据，从而深入参与到人才培养过程中。尤其，对于应用型人才培养，更应该推动高校和企业的联合培养，高校有系统化的课程体系，企业有非常完善和成熟的应用场景，二者可以做深度结合。
肖俊也提出，校企协作是提高人工智能人才培养效率重要途径。企业、研究机构和高校有最先进的技术、设备和体验场所可以向社会开放，如中国科学院的研究所每年都有公众开放日，年年预约总是瞬间就满了，这说明社会需求量很大。如果相关企业高校都可以做这种开放日让公众去体验，那么可以在很大程度上解决这个问题。还有如百度、华为、阿里等企业，它们都有体验中心可以对学生开放，在这方面国外企业开始的很早，而国内比较晚。
中小学人工智能普及教育
面临的问题及解决思路
01
基础教育师资短缺，课程、平台不完善
人工智能普及教育要进入中小学，目前面临了三个难题。第一是没有形成成套系统的课程体系。许信顺建议，应该把人工智能基本概念、算法程序设计、机器学习、计算机视觉、人机交互等知识在整个素养培养过程当中进行融入。除了课程体系外，师资力量短缺的问题更是制约发展的瓶颈。依靠现有各个中小学的师资，把所有课程体系内容都讲通有一定难度，在济南很多学校达不到，师资配备不可能把所有课程串起来。第三，教学平台不完善。据许信顺了解，目前济南市拥有比较完善平台的学校只有一所，大部分学校现有的教学平台难以支撑实施所有的人工智能课程模块。现在很多学校有一个思路就是做高校企业的联合培养，通过资源整合来加快人才的培养进程。
02
人工智能普及教育应是一种素质教育
翁恺在论坛发言中特别强调，基础教育阶段的人工智能教育首先应是一种素质教育，即所有学生都应该在基础教育阶段学习，从小学到大学需要有连贯的规划和设计。其次是非技能性，基础教育学科的课程都是基本原理，而不是技能，既不期望学生学了语文可以成为小说家，也不期望学生学了物理可以成为机械工程师；理解人工智能的核心价值和基础理念比掌握具体可见的人工智能技术、手段更重要。
翁恺简单介绍了教育部新一轮的义务教育阶段信息科技课程标准修订的大致情况。课程的核心素养包括信息意识、计算思维、数字化学习以及信息社会责任等，课程目标是让学生具备应用信息科技解决问题的能力，养成合作与探究的习惯，自觉践行信息社会责任，为成为信息社会的合格公民打下数字化基础。
为什么要提“信息科技”而非“信息技术”呢？翁恺表示，之所以这样提，是为了使课程更具科学性。课程的科学性既体现在知识内容上，也体现在教和学的方法上，如何设计教学手段让学生自己探究来得到这些知识，这才是更重要的。教育不仅仅是使学生习得谋生的方法，正如浙江大学老校长竺可桢曾说，教育更需要有科学的方法来分析，公正的态度来计划和果断的决心来执行，而这些都应该是小学时代养成和学习的，这就是教育当中科学的体现。
03
培养孩子对机器的亲切感
生活在信息时代的孩子们，是互联网的原住民，对于非物质世界的认识，他们比以往任何一代都要深刻。因此，人工智能作为一门理解非物质世界的基础学科，需要把握好核心和出发点。在翁恺看来，人工智能教育最重要的是培养和机器打交道的能力，最原始的出发点就是让孩子喜欢计算机，培养他们对机器的亲切感，见到机器不陌生不害怕，习惯用机器解决问题。就像农民的孩子看到锄头是亲切的，医生的孩子看到听诊器是亲切的，我们的孩子看到机器应该是亲切的。在这样一个基础之上理解什么是虚拟，什么是现实，理解技术的边界和能力。
（来源：“全国青少年人工智能科普活动”微信公众号）
中国青少年科技辅导员协会
提醒广大科技辅导员
戴口罩勤洗手少集会
不给病毒可乘之机！
原标题：《人工智能人才培养现状、问题及发展方向》
人工智能何以促进未来教育发展
原标题：人工智能何以促进未来教育发展自工业革命以来，人类社会的发展总是在技术与教育的角逐互动中前行。技术作为推动人类历史发展的核心推进力，与教育这一“人力资本发动机”竞相成为推动经济社会发展的主力。人工智能作为第四次工业革命的显著标签，其飞速发展正在逐步塑造社会、经济、生活等领域的业务新形态，也不断带来颠覆性、丰富性、创新性的新业态。面对人工智能技术对整个社会发展的刺激，教育如何发展，成为值得思考的重要问题。
人工智能凸显创新人才发展挑战
作为引发第四次科技革命的核心技术，人工智能促进社会经济和科技的指数级发展，对人力资本的质量与供给产生了新的需求，人工智能与人力资源之间的相互依存关系产生了前所未有的张力，教育的超前性更是受到前所未有的挑战。第一，知识增长的指数发展使得未来人才需要哪些方面的准备具有极大的不确定性。第二，智力劳动者比重增加，创新人才成为时代发展的刚需。人工智能技术与生产过程的深度融合，会极大压缩生产领域的从业者需求，特别是那些人工智能胜出的领域。第三，人工智能技术的兴起引发高技术产业、新兴产业、新型服务行业更广阔的发展空间，从而使得创新型人才、复合型人才、高技术人才等在劳动力结构中需求激增。人工智能技术无法取代的创造性、灵活性、人文性等能力将成为智能化时代人才竞争的关键。教育肩负培养创新人才、为未来人才提前布局的使命。回溯历史，我们可以得到的经验是，只有教育领先于技术的发展步伐，为技术推进的社会提前做好人力资源的布局，社会的发展才有后劲。因此，在人工智能推进社会更飞速发展的今天，必须回答好什么样的教育才能承载提前布局人力资源的使命，以应对未知社会的人才挑战这一问题。
人工智能催生新的知识生产方式
在人工智能的影响下，人类知识生产加剧变化，知识增量呈现指数级态势。教育的传承性发展将不再局限于知识的传授与继承，而强调知识创造与创新，人工智能的介入更是催生了新的知识生产方式。其一，人工智能强大的知识发现能力缩短了知识生产周期。随着深度学习、强化学习等新的机器学习算法的发展，人工智能除了可以加快知识的生产、访问和利用，还可以从数据中提取隐含的、未知的、潜在的、有用的信息（知识），从而扩展知识创造的能力。其二，人机协同的智能模式扩大了知识创造的机会与可能性。人工智能技术不仅促进人的群智协同创新，而且可以实现人类与人工智能代理协同，后者所具有的超强计算能力，可以极大加速知识生产，催生知识的众创，以及人机协同知识创新。人工智能催生的新的知识生产方式对教育的挑战是，教育不再局限于知识传承，而更是知识的创新。未来学校教育必须教会学生如何与人工智能技术协同合作，呵护学习者“能学”，以及高度重视学生辨析知识能力的培养，召唤学习者“会学”，促进学习者在人机交互中实现知识更新与创造。
人工智能变革学习方式带来创造力与活力释放可能
人工智能已经引发了诸多领域与行业的深刻变革，对教育的系统性变革更是呼之欲出，为学习方式的变革带来了可能。首先，人工智能技术带来规模化教育的个性化可能。人工智能构建的智慧学习环境不仅创造灵活的学习空间，还能感知学习情境、识别学生特征，为学生提供个性学习支持。其次，人工智能技术带来标准化教育下的适应性可能。人工智能通过动态学习诊断、反馈与资源推荐的自适应学习机制，可以适应学生动态变化的学习需求，从而打破标准化的教育限制，释放出学生的创造力与活力。最后，人工智能改善结构化的授导方式，释放教师的创造力与教学活力而专注于人性化的学习设计。教师烦琐重复性的工作能够被智能机器所替代，智能分析技术能为教师精准定位学生的学习问题与需求，教师的角色将转向更加优秀的学习设计师，专注于“如何让学生学好”，注重培养学生的能力和思维，将更多时间用于学习活动设计以及与学生的个性化互动交流，为学生提供个性化学习支持服务。人工智能的发展以及与教育教学的深度融合，给教育的改革创新带来了更多选择，教育需要发挥技术的赋能、增能、使能优势满足教育的功用性追求，也要坚守教育的育人初心和使命传递人文性价值，以学生的成长发展为前提探索可以实践的学习方式、学习设计，通过人工智能释放出教育的更大活力。
人工智能引发领域与行业变革催生教育生态升级
人工智能对其他领域与行业的变革影响也会延伸到教育领域，因为教育是关乎社会发展全局的事业。一方面，人工智能所发挥的增强、替代、改善、变革等作用，突出体现在对社会生产和生活各个领域所产生的行业重塑作用，以及对人力的释放。另一方面，这些重塑作用和人力的释放，引发了社会领域与行业的变革，促使了社会人才需求的转向；而教育是社会人才资源输出的重要领地，需要为此作出有力回应，从而催生教育生态升级。人工智能加速了教育深化改革的进程，推动了系统内部的更新再造。数字技术已经对教师学生、课程、教学方式、学习体验、评价、管理等教育要素产生了深刻影响，并通过逐步的再造教育流程，变革着教育生态。而人工智能则在进一步加速这一过程，以一种颠覆性创新的态势，拓展系统内各要素的内涵，改善和延展系统内部关系，重塑教育系统功能与形态。人工智能拓展了教育边界，助推未来学校建设。未来学校将借助技术的力量，把校外学习场所（如科技馆、博物馆）和线上学习场所都纳入“学校”的范畴，整合社会各领域的教育资源，形成一种全新的育人环境。同时，数字孪生等新技术促进现实空间与虚拟空间的交互融合，通过创建人、物、环境数字孪生体，实现物理空间与数字空间的双向映射、动态交互和实时连接。对教育系统内部的升级改造以及空间资源的拓展，能够使其更好地与社会领域衔接，更好地提供适应未来生活和工作的创新人才成长场所。
人工智能关乎强国战略目标实现
教育应服务于国家战略布局，为抢占人工智能发展先机，构筑先发优势；为国际竞争、社会发展输出创新人才，支持科学技术的自主研发。当前，世界各国纷纷把发展人工智能上升到国家战略的高度，以抢占新一轮科技革命的机遇高点以及全球竞争中的主动权。《新一代人工智能发展规划》提出我国要“成为世界主要人工智能创新中心”的战略目标，全局部署了经济、教育、科技、社会发展和国家安全等重要方面。教育强国战略是科教兴国战略、人才强国战略和创新驱动发展战略等重要战略的逻辑起点，人工智能对教育的人才培养能力提出更高要求。近年来，世界各国在发展人工智能的同时也面临巨大挑战，如创新人才问题、高新技术自主可控问题等。人工智能的国际竞争本质是人才的较量，这需要教育从战略层面予以回应。因此，教育在战略上起引领作用，就要既充分发挥智能技术优势推动教育生态系统升级，又谋篇布局为国家发展提供人才支撑。立足技术与教育在角逐中互为塑造的视角，对人工智能促进未来教育发展的探索，更需要在战略上把握先机，通过教育为社会各领域输出创新人才，支撑社会各领域转型升级以及人工智能等高新科技的创新发展，为强国战略注入持续活力与能量。
教育在与技术的角逐中共同推动社会的发展。教育具有超前性、人文性、传承性、战略性及生态性等特点。在人工智能技术的指数式发展面前，教育的超前性变得难以维系；需要慢工出细活的人文性与满足社会用人需求的工具性之间呈现时空拉锯和矛盾；对人类知识的传承则变身为历史传承、人际共创以及人机共创的多重特征。随着人工智能技术推动的发展加速，教育的发展战略、前瞻性谋划，是一个时不我待、任重道远的重要课题。
（作者：顾小清，系国家社科基金重大项目“人工智能促进未来教育发展研究”首席专家、华东师范大学教育信息技术学系教授）
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如何应对人工智能教育应用中的伦理挑战10篇高下载量论文发送给您！
教育人工智能伦理问题与伦理原则探讨摘要：文章旨在揭示智能化时代的教育将面临哪些新的伦理问题,并在人工智能伦理和教育伦理的基础上,探讨教育人工智能的伦理原则。运用文献研究和逻辑推理方法,系统梳理了教育人工智能应用的特点和优势,及其可能引发的新的伦理问题:(1)角色层面,系统创建者、教师、学生和监测员等利益相关者将面临更加复杂的伦理困境;(2)技术层面,涉及自动化决策伦理问责、算法伦理和数据伦理等方面的问题;(3)社会层面,可能转变就业市场、改变人际关系和引发新的社会不公平。因此,需要对教育人工智能伦理问题的复杂性有充分的认识,同时需要遵循一般的人工智能伦理原则和教育伦理原则,其中,最核心的内容为二者之间的交集,具体包括:(1)福祉;(2)是非善恶;(3)公平正义;(4)人权和尊严;(5)自由自治;(6)责任和问责。
关键词：教育人工智能;人工智能伦理;教育伦理;数据伦理;算法伦理;伦理原则；作者：邓国民;李梅来源：电化教育研究.2020(06)39-45点击此处查看论文原文 人工智能时代的教育风险及其规避 摘要：近年来,有关"人工智能+教育"的研究如火如荼,在教育学界掀起了一股"人工智能热"。人工智能的教育应用具体可分为教学类、学习类和管理类,运用风险理论对人工智能的教育应用进行分析,文章发现人工智能时代的教育存在智能教育治理风险、技术风险、伦理风险以及教师职业替代风险等潜在风险。为有效规避这些教育风险,文章提出在未来教育变革中应正确认识人工智能与教育的关系,探索人工智能教育精准治理新范式,推进人工智能教育应用的伦理建构,以及培养人才适应、驾驭人工智能的关键素养。关键词：人工智能;未来教育;教育风险;风险规避;
作者：吴河江;涂艳国;谭轹纱
来源：现代教育技术. 2020(04)18-24
点击此处查看论文原文
人工智能在教育应用中的伦理风险与理性抉择 摘要：教育是人类社会文明发展的重要领域,人工智能在教育领域的应用,对教育产生了革命性的影响;同时,也给教育伦理带来了一系列风险和挑战。人工智能在教育应用中导致的伦理困境和可能面临的伦理风险,主要表现在人工智能与教育主体的权利嬗变、算法推荐与学生个性的发展异化、人工情感与人机互动的情感危机、智能感知与教育数据的价值困境这四个方面。为了防范和消除这些伦理风险,"以人为本""以德为先""以法为界"是人工智能在教育应用中的理性选择,教育责任则是"可信赖的人工智能应该做什么"伦理准则的实践指向。关键词：人工智能;智能教育;教育伦理;教育大数据;人机伦理;技术异化;
作者：冯锐;孙佳晶;孙发勤
来源：远程教育杂志.2020(03)47-54
点击此处查看论文原文
人工智能教育伦理的多维审视——基于马克思技术批判和人的全面发展理论 摘要：马克思认为,技术异化会带来人的异化和教育的异化,技术并不必然向善的方向发展,技术从发明走向成熟都需要经历一个批判的过程。人工智能引发包括教育在内社会各领域的连锁反应,技术进步的已然性和社会适应的滞后性构成了社会系统平衡失调的基本矛盾,需要通过对技术的伦理批判完成技术的社会化改造。把技术批判的场域由"工作场"转移到"学校场",对人工智能教育进行价值审视、公平性审视、人性审视、责任审视和终极目标的审视,目的在于防范人工智能异化的风险并促进人工智能教育更好地发展。关键词：马克思技术批判;人工智能;伦理;
作者：苏明；陈·巴特尔
来源：西南民族大学学报(人文社科版).2019(11)223-228
智能时代的生命进化及其教育 摘要：回到原点,在智能时代重新认识人,找寻人的自我价值。探讨面对进化与重生的人类,教育何为。与此相关,如何重新审视教育实践的意义、如何理解教育与社会的关系、如何重新厘定教育实践的目标、教育要培养什么样的人、教育者与受教育者的关系是什么,这些教育实践中的基本问题,都会在人工智能时代重审和改变。智能时代的教育理论研究,需要接续思想传统、改变思维方式、确立学科立场。智能时代的教育政策制定,需要明晰政策导向、加强政策整合、深化政策创新。关键词：智能时代;生命进化;教育;实践;理论;政策;
作者：李政涛;罗艺
来源：教育研究. 2019（11）39-58
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论教育与机器人的关系 摘要：在第四次工业革命方兴未艾的数据时代,教育学在研究、讨论教育与人的发展关系、教育与社会发展的关系时,需要以"教育与机器的关系"为中介。教育学应该从哲学本体论、价值论层面上思考和研究"教育与机器的关系",机器及其发展成为人与社会发展的一部分、机器成为教育者与受教育者本身、教育结构的变革建立在人工智能技术革命之上、学校成为万物互联的新型社会组织、机器发展与教育发展水平相互制约,都是必须面对和探讨的几个重要命题。这需要教育学及其研究作出变革,倡导建立新的教育发展观,探索建立信息化的教育学理论体系,研究构建"人工智能+教育"的政策体系。关键词：教育;人工智能;机器;关系;学科基础;
作者：刘复兴
来源：教育研究. 2019(11)28-38
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智能教育时代下人工智能伦理的内涵与建构原则摘要：在智能教育时代,人机如何共处是人工智能伦理建构的关键。文章首先从技术悖论视角,厘清当前人工智能应用于教育在技术滥用、数据泄露、智能教学机器的身份与权力边界等方面存在的伦理挑战与困境;其次,利用内容分析法,结合多国与国际组织政策文件,对人工智能伦理相关的伦理要素进行分析与抽取,发现政府、高校、国际组织文件中多次提到的价值、人类利益、安全、隐私、责任等关键要素;最后,基于人机共处的考量,结合人工智能在教育领域的应用现状和伦理关键要素,归纳分析出智能教育伦理需遵循的原则,包括问责原则、隐私原则、平等原则、透明原则、不伤害原则、非独立原则、预警原则与稳定原则。
关键词：智能教育;人工智能;机器伦理;国际政策;原则;APETHICS模型;作者：杜静;黄荣怀;李政璇;周伟;田阳来源：电化教育研究. 2019(07)21-29点击此处查看论文原文“人工智能+教育”带来哪些机遇与挑战
当人们谈论人工智能以怎样的新形态出现在面前时，教育界却正在发生一轮新的变革。在新一轮变革推动下,人工智能、大数据、互联网等前沿科技正加速应用于教育领域。在信息时代，人工智能将为教育行业带来哪些机遇和挑战?这是人们普遍关心的问题。
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前不久,我国教育家顾明远先生表示，“人工智能+教育”正在引起关于教育的一场革命。他认为，要充分认识“人工智能+教育”的育人功能，是当前教育工作者遇到的重要挑战。联合国教科文组织于2019年8月发布了《北京共识——人工智能与教育》;据悉，这是联合国教科文组织首个为利用人工智能技术实现2030年教育议程提供指导和建议的重要文件。该文件提出，各国要引领实施适当的政策应对策略，通过人工智能与教育的系统融合，全面创新教育、教学和学习方式，并利用人工智能加快建设开放灵活的教育体系，确保全民享有公平、适合每个人且优质的终身学习机会，从而推动可持续发展目标和人类命运共同体的实现。
“人工智能+教育”主要是要改变传统的教学方式，要从教师的教转变到学生的学。教师要充分发挥学生的主体性，改变单向传授知识的方式。学生通过自我学习发现问题、提出问题，自己去探索，或者与同伴合作，互相探讨。教师可以利用人工智能、大数据、互联网等技术优势，帮助学生的个性化学习设计科学的、合适的学习方案。人工智能、大数据、互联网等，还可以作为教师的有力助手。总体来说，人工智能还是能给教育带来诸多机遇，能够提供个性化的学习，促进学习者各方面素养和能力的提升，加快全球课堂的普及，并减少教师的重复性工作等。人工智能可以帮助老师随时了解学生的学习情况，帮助他们解决困难，帮助教师批改作业，替代教师一些机械式的劳动，减轻教师的负担，使教师有更多的时间和学生接触沟通。
人工智能的本质是效率工具，取代低端的劳动，迫使人类智慧向高端劳动迁移。而教育的本质是用一个灵魂去点燃多个灵魂，是人类文明的传承和发展的重要环节。当知识可以越来越容易地被外部存储和调取，当很多低端的脑力劳动可以被人工智能取代，人类的智能必然需要被解放出来，去处理更多复杂智能才能处理的事。从这个角度去看，人工智能越发展，应试教育就会变得越不重要，素质教育就会变得越重要。当然在提供素质教育的过程中，我们依然可以利用人工智能来降低练习和反馈部分的成本并提升效率。智能技术变革教育具有个性化、情境化、数据驱动、新教育生态等基本特征，它可以根据每位学生的基础个性化推荐，真正精准找到学生弱项，提升学习的效率。
人工智能催生教育的多个变革，包括教育思维模式从一维到多维，知识体系从单一到跨界，教师能力从一元到多元，教育技术从单一到复合，教材呈现从纸质到数字等。在个性化教学方面，人工智能可以通过大数据技术，来收集和分析学生日常学习和完成作业过程中产生的数据，精确地告诉老师每个学生的知识点掌握情况，老师便可以针对每一位学生的学习情况来有针对性地布置作业，达到因材施教的效果。而在教学方式方面，人工智能可以为老师提供更为丰富的教学手段，全时互动、以学定教，老师上课时也不再是只有一本教科书，而是可以任意调取后台海量的优质学习资源。
当前，图像识别、语音识别、人机交互等人工智能应用技术在教育领域都有了应用。比如，通过图像识别技术，人工智能可以将教师从繁重的批改作业和阅卷工作中解放出来;语音识别和语义分析技术，可以辅助教师进行语言口试测评，也可以纠正、改进学生的语言发音;而人机交互技术，可以协助教师为学生在线答疑解惑。教师可以利用人工智能、大数据等技术优势，帮助学生的个性化学习设计科学的、合适的学习方案。除此之外，个性化学习、智能学习反馈、机器人远程支教等人工智能的教育应用也被看好。现在市场上人工智能在教育领域已经有一些比较成熟的应用;随着人工智能技术的发展，越来越多的人工智能工具被应用于教育领域，成为教师教学和学生学习的得力助手。
作为前沿科技，人工智能在给教育带来诸多有利因素的同时，也会存在相应的挑战。在人工智能渗透进入传统教育领域带来优势的同时，也会引发一些问题。例如人工智能的出现可能会导致学生被动接受已经安排好的知识，而丢失主动分析、思考的能力;也有人担心人工智能为教师做了太多，教师的教学水平可能会下降。因此，要充分认识人工智能的优势和它可能存在的问题，做到趋利避害，真正使人工智能发挥育人的作用。正如我国教育家周仪荣先生曾经所言：科技是一把双刃剑，在它给人们带来美好的同时也带来一系列的麻烦;因此要合理利用科技，发挥它有利的一面，限制它不利的一面。只有这样，才能发挥人工智能技术在教育领域的有利作用。
总而言之，人工智能与教育的系统融合将会更好地加速教育行业改革，促进教育行业发展。人工智能未来将极大地影响教育行业;“人工智能+教育”或许不会像电商零售那样容易，需要经历一个漫长的过程;但信息时代早已到来，而教育的未来已然可期。面对当前挑战与机遇并存、困难与希望同在的形势，只要坚定信心、不断创新，中国教育行业就一定能够持续健康稳定发展。
谈国内外人工智能教育研究现状
谈国内外人工智能教育研究现状时间：2023-04-0700:06:35
摘要：人工智能（ArtificialIntelligence）正以飞快的速度在发展，与此同时也很大影响着教育发展，引领教育迈向“人工智能教育”的新阶段将成为它的使命。通过对比国内外的政策文件以及目前的探究现状，为“人工智能教育”的实际发展提供可操作的路径，进一步建构人工智能新时代背景下的人才培养体系。
关键词：人工智能；人工智能教育；人才培养体系
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）在很大程度扩充了人类身体和大脑无限的潜能。世界围棋冠军李世石和柯洁连续战败于“阿尔法狗”，这使得新一轮的发展热潮在全球性人工智能界掀起了热浪。这几年，很多知名学者在国内陆续开展了有关方面的探索，如，教育人工智能（EAI），闫志明等提出，这一理论划分了教育人工智能的内涵（闫志明等，2017）；智慧教育时代我国人工智能教育应用的发展路径（马玉慧等，2017）；刘清堂等对智能教学技术的发展与展望进行了研究（刘清堂等，2016）。由此看来，人工智能作为一项崭新的技术，将会使教育迎来“人工智能教育”的新征程。人工智能的探索，在国外的发展历程比国内相对较早，所以比国内的技术要更加稳定成熟。人工智能的绝大一部分研究所涉及到的主要部分，又在人工智能的应用方面占据了各个领域。那么，教育作为不可或缺的一部分，已经深深地被人工智能技术带来的便利性所引导。实际上，人工智能教育现阶段早已应用，人工智能教育任何有可能性的发展我们都必须密切关注，作为一名新时代的高等学校的教育工作者，开拓自己的视野，争取走在时代的前列，就必须密切关注着人工智能教育任何有可能性的发展。
1国内外研究现状对比分析
1.1国内研究现状
一般所说的“人工智能教育”，是人工智能与教育的深度融合与发展（吴永和等，2017）。新时代环境下对于“人工智能教育”的研究正在热火朝天地进行着，这时期产生了非常多的研究成果。现在看来，主要应用的方式为“人工智能+教育”，通过将人工智能应用于教育领域，达到提高教育教学质量的目的。本文将把人工智能教育领域的相关调查研究成果作为基础，通过对其进行关键字词的共词网络图分析，以透视“人工智能教育”的学术内涵。以“中国知网”作为主要的检索方式，将“人工智能教育”作为概念的介入点进行搜索，期刊来源限定为核心期刊和CSSCI，时间区间为2000年—2018年，共得到结果48篇。人工智能和教育的融合有着无限可能性。“人工智能教育”人们关注的更多是教育的应用。随着科学技术的发展，人工智能在网路和远程教育中得到了越来越多的应用。其中，机器学习、智能教育以及图像技术处理是“人工智能教育”的基础组成部件。在此基础上，计算机辅助教学、决策支持系统和智能教育系统也得到了迅猛发展。此外，该模式也将触角伸到“互联网+”教育，情感教育等热门教育方向。信息技术、教育应用和学习过程共同出现的次数较多，与很多关键词联系紧密。这表明信息技术、教育应用和人工智能在同一篇文章中一起大量的存在，这也受到了研究者广泛关注。这从总体上说明了“人工智能教育”的研究重点，因此与之相关的研究也围绕其开展。
1.2国外研究现状
美国白宫科技政策办公室于2016年10月了《为人工智能的未来做好准备》报告。在美国，人工智能目前发展的情况以及未来或许会出现的一些疑问，可能存在的市场潜力这篇报告从以下7个层面进行了分析：（1）在交通运输国民的医疗层面的保障，解决了极端的效率低的问题。在公共事务方面，大大改善了国民的生活水平。（2）联邦政府建议，为了提高服务水平和办公效率，应在政府中广泛使用人工智能技术。（3）保障社会的公共安全对于人工智能的应用是首要需要遵守的条件，完善良好的管理制度以利于更好地监管产品后续的管理。（4）人工智能技术的发展离不开联邦政府的长时间的基础投资和对于从业人员的基础培养，巨大的市场需求对于研究人员以及技术专业的需要，需要政府和学校采取有效的措施来满足。（5）人工智能的应用给人们带来了很多便利，机器的自动化操作让人们解放了双手，但有一些行业和人群会因此受到一些潜在的负面影响。（6）在公平性、安全性与治理方面，人工智能被用来控制现实设备，并使人类开始对安全问题产生关注。（7）全球问题，例如：灾害预防、气候变化等，人工智能可以提供解决的新思路。针对人工智能研发，《国家人工智能研发战略规划》提出：（1）人工智能研究的可持续性发展与投资。（2）人与智能的有效性平衡。（3）人工智能的道德性、法律性的提出以及处理其社会性影响。（4）保证人工智能安全的系统环境。（5）开发用于人工智能训练及测试的共享公共数据集环境。（6）人工智能技术测试根据制定的标准和相关参照。（7）对于人力资源的需求性。
2构建“人工智能教育”人才培养体系
2.1“人工智能教育”的业态趋向
以学习者为主体的教育模式，能够帮助教师定制教育模式、个性化受教育者短期以及远期培养。这样的“人工智能教育”，需要学校、企业、政府之间通力合作才能实现。而学校是“人工智能教育”的主要应用阵地，能够为受教育者提供丰富且内容完善的教学资料、先进的教学理论，同时还能够正确地提出理论指导数据；同时，学校也是企业“人工智能教育”此类产品的主要的应用对象。企业应该依托先进的技术，以教育为导向，研发并提供多样化、个性化的教育产品和服务。并依据学校教育的反馈数据，不断改进产品和服务，使其逐渐迎合教育市场和社会的需求，促进学校“人工智能教育”的发展。政府是推动“人工智能教育”正确发展的导向，一方面要为“人工智能教育”产品和服务制定市场标准与政策，规范市场，另一方面也要为学校“人工智能教育”提供科学的导向与指导意见。
2.2“人工智能教育”知识储备措施
2.2.1推广基础教育中的人工智能活动基础教育目前已经在为“人工智能+教育”的教育路径提供发展的基础环境。现阶段，中小学生是国家未来发展的根基，让其学习相关的知识显得非常重要。这就要求学校和政府作出调整，在中小学时期可以设立与人工智能有关的课程，例如，科学技术课程，或者具有开拓性、探究性的学习课程。其能够使得学生具备一些基础知识，帮助学生能够了解人工智能，提高其对人工智能技术的正确认知。
2.2.2完善高校人工智能学科教育框架高等教育能够在“人工智能教育”理念下，为该领域的发展提供人才保障。高校是“人工智能教育”进行各类研发的主要实验场所，因此，需要改善人工智能学科现有的整体知识架构，不断完善人工智能专业种类，同时专门设计人工智能类课程，随着人工智能理论探索的深入，不断推动人工智能教育的实施。高等院校是各种创新人才的发源地，可在部分高校建立人工智能教育试点，同时可以在试点高校建立以人工智能为主的实验室，大力吸引人工智能学科相关高技术人才，通过这些人才的通力合作，逐步优化人工智能培养的专业知识体系以及学科组成。
2.2.3打造人工智能的高端人才队伍人工智能的发展和技术倚重高端人才，培养具有创新能力和研究精神的专业高技术含量人才至关重要，其是“人工智能教育”能够长远、快速发展的依靠。组建“人工智能教育”高端人才队伍，要坚持培养与引进两手把握。一方面，培育高水平研发团队以及实验室。着重支持和培养具有领导能力的领军人才，加强此类技术的基础研究、细化应用研究等。另一方面，还应该加大高端人才的吸引力度。通过重大研发任务和基地平台建设，实现人工智能国际高端人才和创新队伍精准引进。
3结语
人类处于知识改变命运的时代，各类技术正呈现大融合的状态。人工智能从一定程度上帮助人类进行思考，是人类社会发展的重要助力。而将其应用在教育领域，不仅能够更好地提高学生的学习效率，也可以将教师、学校的管理力度提高一个档次。然而，该技术在教育领域的发展还需要不断地努力才可以。
参考文献：
[1]闫志明,唐夏夏,秦旋,等.教育人工智能(EAI)的内涵,关键技术与应用趋势*——美国《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》报告解析[J].远程教育杂志,2017,35(001):26-35.
[2]刘清堂,毛刚,杨琳,etal.智能教学技术的发展与展望[J].中国电化教育,2016(6):15.
[3]吴永和,刘博文,马晓玲.ConstructinganEcosystemof“ArtificialIntelligence+Education”%构筑“人工智能+教育”的生态系统[J].远程教育杂志,2017,35(05):27-39.
作者：缪甜佳单位：南京邮电大学