人工智能助力教育评价现代化—中国教育信息化网ICTEDU
摘要教育评价作为推动教育质量不断提升的“牛鼻子”，是指在一定教育价值观的指导下，依据确立的教育目标，通过使用一定的技术和方法，对所实施的各种教育活动、教育过程和教育结果进行科学判定的过程。
教育评价作为推动教育质量不断提升的“牛鼻子”，是指在一定教育价值观的指导下，依据确立的教育目标，通过使用一定的技术和方法，对所实施的各种教育活动、教育过程和教育结果进行科学判定的过程。当前，我国教育评价体系尚存在不科学不完善之处，而人工智能技术的发展则为全面深化教育评价体系改革，推进新时代教育评价体系现代化提供了有利契机。
人工智能高精度有助于教育评价指标的多元化
教育评价是引导教育方向的指南针。教育评价事关教育发展方向，有什么样的评价指挥棒，就有什么样的办学导向。提升智力并不是教育的唯一目的，我国的教育目标具有多元性。但长期以来，我国教育评价方面存在的突出问题之一就是评价指标的单一化。这一问题具体体现为“五唯”现象，即教师在评判学生优秀与否时只以课程分数为指标，用人单位在招录人员时只以文凭高低为指标，教育部门在进行学科评估时只以论文收录数、引用率为指标，高等学校在进行职称评定和评优评先时只以人才“帽子”为指标。
在经济实力不雄厚、科学技术不发达的时期，采用直观度高、采集成本低、便于比较的单一性量化指标虽然不能全面地反映教育状况，却具有实际可操作性，因为多元化的教育评价指标意味着要花费更多的人力物力财力。而如今，随着以人工智能为核心的数字科技的发展，我们正在经历从传统工业化时代教育向数字化时代教育的转变。大数据使教育教学、学校管理、教育评价发生深刻变化，从传统以经典案例为核心的管理阶段进入到更加精细化、科学化的管理阶段，课程、测量和评价作为教育活动中的基本，要更多依赖于大数据实现对学习者更加精准的教学、服务、发展。在人工智能阶段，智能机器设备一方面能够根据教学情况采用多样化的评价指标，实现教育评价的精确和全面;另一方面能够代替人工从事教育评价环节中带有重复性的活动，减少教育评价活动的数量和频次，避免多头评价和重复评价，减轻基层和学校的负担，并且速度更快，精确度更高，从而能够最大程度地降低教育评价成本。
人工智能即时性有助于教育评价方法的科学化
长期以来，我国教育评价方面存在的突出问题之二则为教育评价方法的片面性。传统的教育评价方法一方面将评价重点放在教育活动的结果上，忽视教育活动的过程;另一方面，在评价过程中通常完全由人担任评价主体，人在进行教育评价时往往会受到自身价值观和个人好恶影响，作出的评价不可避免地带有个人主观性，难以保证客观性。这一问题的存在迫切呼唤教育评价方法的科学化。
现在，利用人工智能，学生学习情况借助大数据可以实现当场反馈，实现了教学过程中即时性评价，教学精准度和效率大大提升。一些学校还通过开发利用APP“小黑板”，使教师能够在每堂课、每次作业后对班上的学生进行打分评价，到期末，大数据则会根据平时的打分情况，总结出学生的优缺点，真正做到过程性评价与结果性评价兼顾。人工智能还使教育工作者能够快速地评估论文、批改学生作业。基于云的工具都提供了在线评估的自动化特性，可以利用人工智能实现教学任务的自动化处理，这样，教师可以把更多的时间集中在与学生的互动和一对一交流上。可见，人工智能等数字技术的发展可以为以学习者为中心的学习智能创造条件，实现资源供给和配置以学习者为中心，促进学习者的多样化、个性化发展。
人工智能分析能力有助于教育评价应用
人工智能技术应用过程中的海量储存能力和逻辑分析能力，助力于教育评价信息的充分利用。长期以来，教育评价方面存在的突出问题之三则为教育评价信息的静止性，即教育评价信息一经形成就固定不动，难以发挥本应具有的对教育活动的指导作用。教育评价信息如果作为一种静止化的档案记录，无法成为指导教育活动螺旋式上升的“活”资产。人工智能技术在教育领域的应用能提高教育评价信息的可利用程度，其具有的长期储存海量数据信息功能，能够解决教育评价信息如何保存的问题。
人工智能最终将改善学生的学习状况，可以为教师分析在线课程中的各种问题，真正使教育评价信息“活”起来，实现对教育评价信息的充分利用，持续提升教育质量。人工智能技术在教育评价体系中的应用必将释放出巨大潜能，逐步实现教育评价体系的现代化，从而使教育评价体系对我国教育事业充分发挥科学有效的导向作用，促进教育事业的蓬勃发展。
(作者系天津市中国特色社会主义理论体系研究中心天津外国语大学基地研究员)
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
人工智能在医学领域应用的现状与展望（论文阅读04）
人工智能在医学领域应用的现状与展望
严律南
20世纪医学的最大进步是器官移植和微创外科的兴起。21世纪将是在分子生物学突破基础上精准医学的成熟及人工智能（artificialintelligence）渗透到医学的各个领域[1]。近5年来，“人工智能+”应用于医疗研究已经成为现代科技的热点。美国的五大顶尖医院如梅奥、克里夫兰等都开始与人工智能公司合作，希望成为人工智能医疗应用领域的中心，对疾病进行探测、诊断、治疗和管理。整个医疗行业复杂程度高，涉及知识面广，人工智能可以在多个环节发挥作用，如医学影像识别、生物技术、辅助诊断、药物研发、营养学等领域，目前应用最为广泛的当属医学影像识别。
1人工智能在医学影像识别方面的应用
在医学领域，首先是涉及图像，如B超、CT、病理专业等，其次是内镜诊断领域已经开始了实践。医学影像是疾病诊断的主要路径之一，因此，通过机器读取医学影像成为了一个热点，无数的科研工作者已经对此展开了广泛的研究。
2016年美国加州大学的Gulshan等[2]团队在《JAMA》杂志上首次报道了人工智能从10万余幅视网膜眼底照片中诊断糖尿病视网膜病变，与54位有美国医生执照的眼科医师及高年资住院医师相比较，其敏感性及特异性均高于人工判断。
2017年Golden[3]在《JAMA》杂志发表了人工智能通过深度学习，可以迅速地阅读病理照片，从而诊断乳腺癌是否有淋巴结转移，尽管还不能完全代替病理学家，但大大提高了诊断速度，减轻了病理学家的负担，提高了效果。
英国曼切斯特大学Enshaei等[4]对668例卵巢癌患者进行分析，认为人工智能优于常规的统计方法及人工神经网络计算的方法，可以更好地分析出患者的预后及影响预后的因子。
国家癌症中心公布的数据显示，肺癌在所有恶性肿瘤的发病及死亡中均占首位。胸部CT放射影像技术是肺癌早期筛查的有效手段。但是由于CT扫描影像数量多，医生诊断的时间长，加上工作量大，容易疲劳，人工误差不可避免。
2017年11月24日，一场人类和人工智能之间的对战在成都举行，代表人类出战的是463名超声医生，代表人工智能出战的是名为“安克侦”的甲状腺肿瘤超声辅助侦测软件。双方比赛谁能更准确地读出甲状腺超声图像。来自全国各地的300余位超声专家、学者见证了这次人机大战。最终，这个名为“安克侦”的人工智能与医生们打成了平手，但其实在效率上，人工智能已经超过了医生。
最近，人工智能已经在肺结节、乳腺癌、冠状动脉斑块、皮肤癌、眼底病、病理等领域取得了诸多成果。
2人工智能在临床医疗智能决策方面的应用
诊断决策支持系统（clinicaldecisionsupportsystem）是设计用来辅助医生在诊断时进行决策的支持系统，这种主动的知识系统通过对病患至少两种以上的数据进行分析，为医生给出诊断建议，医生再结合自己的专业进行判断，从而使诊断更快、更精准。
Viz.AI的ContaCT是FDA批准的第一个针对中风的人工智能诊断决策支持系统。ContaCT通过对中风患者的脑部CT图像进行学习，总结出与中风关系最紧密的CT图像模式。一旦发现新的脑部CT图像符合先前的模式，患者有大血管闭塞的可能性，它便会自动向医生发送提示报告。
2017年7月，FDA批准了CardiologTechnologies的心电图分析平台，该技术是一项基于云计算的心脏监测分析网络服务，旨在帮助医生使用长期动态心电图监测记录来筛查心房颤动和其他心律失常的症状。
2018年2月21日，FDA宣布了Cognoa的同名APP获得认证，这也是第一款针对儿童自闭症的人工智能诊断决策支持系统。
美国IDx公司近日宣布，FDA已加快对其人工智能诊断决策支持产品IDx-DR的审查进程，预计很快就将通过认证。这个人工智能系统致力于预测糖尿病视网膜病变，这是导致糖尿病患者失明的主要原因。
在癌症领域顶尖的美国纪念斯隆·凯特琳肿瘤中心（MSKCC）和人工智能领域顶尖的IBM相结合，便诞生了沃森肿瘤解决方案—这个由IBM研发的人工智能经过纪念斯隆·凯特琳肿瘤中心的专家历时4年半训练而成，它汲取了3469本医学专著、248000篇论文、69种治疗方案、61540次实验数据和106000份临床报告，同时还吸收了美国国立综合癌症网络发布的临床指南，可以为包括胃癌、肺癌、直肠癌、结肠癌、乳腺癌、宫颈癌等提供决策支持。
雅森与北京宣武医院、北京大学人民医院和协和医院合作研发的脑功能多模态人工智能产品问世，其通过对核磁共振、PET、SPECT、脑电等数据的分析，可以应用于阿尔兹海默症、癫痫、帕金森等各类脑功能疾病的量化分析、诊断和预测。截至2017年10月，此系统已经在全国超过30家大型三甲医院落地部署，累计完成病例分析超过7000余例，在各类病种上平均准确率超过84%。
中山大学与西安电子科技大学的研究小组合作，开发了一种能诊断先天性白内障的人工智能程序CC-Cruiser，利用深度学习算法，预测疾病的严重程度，并提出治疗决策建议。
就目前而言，人工智能诊断决策支持系统在具有“硬”数据的医学领域（如病理图像）比具有“软”数据的领域（诸如来自电子病历的一般诊断）发展要成熟得多。
3人工智能在医疗智能语音方面的应用
美国Bohannon[5]2015年在《Science》发表文章，首次报道了使用人机对话进行心理疾病的咨询和治疗取得成功，他通过人工智能的深度学习代替心理医师对心理障碍的患者进行疏导和治疗，由于许多患者顾虑自己的隐私而不愿意对医师敞开心扉，因而更愿意和机器对话，因此具有更大的应用价值[4]。
4人工智能在“互联网+”医疗的应用
医疗行业一直希望通过互联网来解决医疗资源过于集中、医疗资源分配不平衡等一系列问题。从2010年起，整个医疗市场中便诞生了一大批以互联网医疗为创业方向的公司，其中细分方向有在线问诊、专家挂号、医药电商、医疗保险等。
微医是一个智能医疗服务平台，为用户提供预约挂号、在线咨询、远程会诊、电子处方、慢病管理、健康消费、全科专科诊疗等线上线下结合的健康医疗服务。
近期，微医发布了面向中医的人工智能辅助诊治系统—悬壶台，目前该平台已覆盖11个市、300家中医院、累计开方超160万张，已成为中国应用最广的“智能中医大脑”。
中国有14亿人口，但是只有200万基层医生，对于基层医生来说，最缺的便是医疗专家的经验和智慧，而在有了智能医疗的辅助后，其可以把专家的经验和智慧进行大规模的复制，让这些成为基层医生的教练，让基层医生的医术得到提高，通过提高量变引发质变，真正地促进医疗水平的提升。
5展望
现在的人工智能尚处于弱人工智能时代，并不具备沟通的功能，因此，现在的人工智能更多地应用在类似图像识别辅助分析这样的不需要与患者进行深入沟通的领域，其他领域的发展仍然需要人工智能技术的继续完善。未来，人工智能将在医疗领域发挥重要作用，将改变医疗手段甚至医疗模式，并将推动医学发展，重塑医疗产业，同时也必将对部分医生的未来产生影响。相信人工智能将给未来医疗技术带来深刻的变化，是未来医学创新和改革的强大动力。
参考文献略。