人工智能助力高等教育：变革与坚守 人工智能对教育的影响和意义论文

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

人工智能时代学校教育的现状及发展趋势

（二）积极开展教师人工智能教育培训

教师作为学生培养者、人工智能教育实践者，提升自身人工智能素养是实现教育现代化的重要保障。针对当前教师对人工智能教育认识分化，人工智能教育利用不合理情况，学校与教育主管部门应定期对教师进行相关教育培训。第一，深入调查研究了解当前教师关于人工智能教育认识程度、使用熟练度、存在具体问题及相关建议，由此制定具有针对性的培训内容。第二，针对调查结果结合不同地区实际教育发展需要，制定人工智能专项教育培训计划，达到教师正确认识并熟练运用目的。第三，邀请人工智能专家、教育专家、资深教师进行培训课程研发。使培训课程贴近生活、贴近课堂、贴近学生，做到为教育服务。第四，为保证培训效果，将人工智能教学技能作为教师综合考核标准之一，督促、激励教师向数字化教师转型，带动教育事业走向现代化。

（三）合理为学生制定个性化学习方案

人工智能教育使教师对学生学习过程具有深入了解，可以针对不同层次学生制定个性化学习方案。传统课堂教师无法兼顾学生学习差异，授课内容只能以班级大多数学生水平为参照，导致优等生得不到突破，后进生理解困难，难以真正达到因材施教。在人工智能教育帮助下，通过自适应学习程序、游戏和软件等系统响应学生的需求，全过程搜集学生的学习数据，通过分析数据，最后向学生推荐个性化的学习方案。课前，教师通过数据反馈结合学生学习需要制定本节课教学计划。课中，依据学生课堂表现，教师可以有针对性的对学生薄弱环节，进行深入讲解加深学生印象。课后，分层次布置作业，在确保夯实基础知识前提下，适当拔高作业难度，既能巩固知识，又能减少学生学习挫败感调动学习积极性。人工智能教育把传统课堂的优势与数字化教学的便利相结合，实现线上教育与线下教育的混合式教学，达到个性化教学目的。

（四）考核体系实现素质评价精准化

当前以知识为核心的考试制度，虽然提高了升学率，但是制约了教育创新发展，不利于学生综合素质提升。随着人工智能数据采集方式的不断完善，充分利用大数据智能分析对学生的学习过程、学习行为、学习水平等进行分析，基于学生的个性特点精准建立学习者的动机、能力、爱好、水平、体能、心智水平等要素构成的学习方案，具备大数据智能过程性评价的新制度将从根本上优化当前的以知识为核心的考试制度，以学习者动态发展学业水平为基础的适应性双向匹配与选择制度将被建立，从而实现素质评价精准化，提升学生学习的积极性与主动性。

三、人工智能对未来教育影响

（一）促进学生深度学习

理想的学习效果是让学生认识到学习意义，从而全身心投入到未知领域的学习中，达到深度学习目的，人工智能教育利用技术优势实现学生深度学习。首先，真实地学。真实是深度学习发生的基础，在课堂中减少虚假学习行为，聚焦学生内心世界，了解学生学习困境，进行针对性教学，从而促进学生深度学习。其次，充分使用工具。人工智能为教育提供丰富多样的学习工具，学生结合自身学习特点，合理选择学习工具，提高学习效率促进深度学习。最后，整体地学。关于深度学习，我们应走出碎片化学习误区，利用人工智能辅助学习工具，把知识与生活相联系与学生学习过程体验相结合形成整体教学。人工智能时代深度学习不仅是大脑参与的思维层面的学习，更是人机协同的系统化学习。

（二）促进学生跨学科学习

单科学习让学生有完整系统的学科知识，但其局限性无法满足新时代对学生综合能力提出的要求，新时代跨学科学习是未来创造者的必修课。这种学习方式打破不同学科、领域之间的知识隔阂，在帮助学生解决复杂问题的同时拓宽认识边界，培育学生的发散思维和创新能力。人工智能时代跨学科学习，不再局限于学校学科之间的跨越学习，而是提倡学生学习社会各个学科领域的重要知识，并用此指导实践。进行跨学科学习应使用交流合作的学习方式，在学习过程中取长补短，融百家之所长，实现知识的流动、转换和创新，在理性的学术争论中，帮助学生完善知识，提升学生创新水平。

（三）促进学生思维方式转变

人工智能教育颠覆了不同个体的学习过程和学习方式，促进学生思维方式转变。在应试教育背景下，学生常用死记硬背的学习方式，不考虑知识的来源、用处与其他知识的关联，缺乏在实际生活中运用。针对这一问题，人工智能用庞大数据库和丰富实践案例，来引导学生思维方式从零维上升到一维。线性思维强调不同事物之间彼此关联和相互连接，利于学生用所学知识连接现实解决困境。建立不同知识点的因果联系，有助于提高学生创造力、展现个性。人工智能作为人类学习辅助工具，极大地优化了学生的思维方式，加速素质教育实现。

四、结语

人工智能技术发展使学校教育得到优化，为人类社会发展带来动力和创新契机，我们应从理性的角度出发，合理利用技术推动教育进步，提升教育质量，真正发挥教育立德树人作用。在进行教育体系建设时，始终坚持教育的初心和使命，坚持科学精神、创新精神、实践精神，发展具有中国特色的新时代智能教育。

参考文献：

［1］梁迎丽，刘陈．人工智能教育应用的现状分析、典型特征与发展趋势［J］．中国电化教育，201（8  03）：24-30．

［2］吴晓如，王政．人工智能教育应用的发展趋势与实践案例［J］．现代教育技，201（8  02）：5-11．

［3］余胜泉．人工智能教师的未来角色［J］．开放教育研究，201（8  01）：16-28．

［4］张剑平，张家华．我国人工智能课程实施的问题与对策［J］．中国电化教育，200（8  10）：95-98．

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）

分享让更多人看到

罗亮：人工智能驱动思想政治教育创新的时代价值与实践策略

人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，正深刻改变着人类的生存境遇。习近平总书记指出，要“高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新”。[1]思想政治教育也要始终瞄准人工智能驱动下社会的变革，致力于培养能与机器人竞争、协作的时代新人。人工智能既是思想政治教育创新的环境约束变量，也是创新进程的驱动性因素。人工智能对思想政治教育创新具有重要的时代价值，也使思想政治教育面临着巨大挑战。

      一、人工智能驱动下思想政治教育创新的时代价值

人工智能的发展为思想政治教育带来巨大机遇与挑战。人工智能驱动思想政治教育创新是思想政治教育因事而化、因时而进、因势而新的必然要求，具有重要的时代价值。

1.实现信息技术与思想政治教育融合发展

人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。[2]人工智能是信息技术的最新前沿，人工智能驱动思想政治教育创新能够推动信息技术与思想政治教育融合发展，主要表现为两方面；一方面，在思想政治教育中开启人机协同。人工智能驱动下，人类生活在真实世界和虚拟世界的自然切换与融合中。思想政治教育重在引导教育对象妥善处理人与人、人与社会、人与自我的关系。随着人工智能的广泛应用，机器成为社会生活的重要组成部分，“人机共处、人机共生、人机共治"将成为可能。思想政治教育要顺应这种趋势，以促进人的全面发展为导向，建立人机协同的思想政治教育体系，将人机协同融入教育教学、决策管理、评估等各个方面。另一方面，牢牢占据融合发展中人的主体地位。人工智能不仅是工具，还逐渐成为一种思维与生活方式。无论是当前的弱人工智能阶段，还是未来的强人工智能阶段，都应该是辅助融合而非替代思想政治教育主体地位。人工智能技术强大的数据集成、算力算法容易使人产生路径依赖。思想政治教育主体不仅是技术产品的使用者，还要彰显人的主体地位，成为数据集成、算力算法的掌控者。

2.提升思想政治教育亲和力

人工智能驱动思想政治教育创新，将推动思想政治教育的亲和力进一步提升。一是教育主体亲和力提升。人工智能的应用，可以替代教育主体简单重复、琐屑繁杂的工作内容，如数据统计、信息传达、资料搜集等，解放教育主体，提升其工作效率，让教育主体有更充足的时间和精力来从事面对面的深度交流和创造力的激发等工作。此外，依托人工智能，教育主体对受教育者知识层次、能力水平、情感表现有更深刻精准的洞察，从而开展更具亲和力的教育。二是教育过程亲和力提升。教育过程中，教师“知识权威”的角色终结，人工智能帮助教师成为学生的合作者、支持者、帮助者、引导者，全面支持学生个性化、合作化学习。利用云技术等链接、汇聚、叠加更多专家智慧，创造性运用多种教学资源、方法工具，呈现“最强教育大脑”，突破传统班级授课制的局限，实现师生深度互动。三是教育内容亲和力提升。大数据的收集、检索、储存等技术的进步，使教育内容充盈丰沛，但也造成了受教育者信息检索、知识运用的巨大障碍。通过人工智能算法，实现教育内容自动供给、精准分发和智能推荐，更好地为每一位学习者推荐合适的内容，减少因教育内容筛选产生的心智损耗，真正实现因材施教。四是教育环境亲和力提升。依托人工智能技术智能教学、智能服务、个性化辅导，支持多样化学习需求；基于关键词分析、社会网络分析等可以对思想政治教育全周期进行可视化分析，思想政治教育一体化智能教育环境逐步形成，从而提升了教育环境的亲和力。

3.推动思想政治教育精准化

思想政治教育创新的落脚点在于更好地培养人，要求推动思想政治教育精准化。一是对教育对象精准画像。思想政治教育创新的重要逻辑前提是对教育对象的精准画像，有的放矢，实现“靶向教育”。以往受限于技术，数据采集存在诸多不便，教育对象往往按照专业、年级等大而化之进行分类。而现在通过采集和分析学生党团活动参与、社交媒体使用、专业学习、就业创业、实习实训等行为产生的数据痕迹，可以对学生进行全样本、全过程、跟踪式的全维观照，从情感、态度、兴趣、价值观等多维度进行精准“画像”。二是精准追踪思想与行为。思想政治教育过程的基本范畴是思想与行为调适。人工智能驱动使海量数据的收集与相关性分析，密切追踪思想动态成为可能。以大数据挖掘和把握切入师生思想深处，分析其精微思想动态，使把握师生的思想动态与变化规律，透视师生的思想观念成为可能。同时，微观层面的智能考勤、智能批改、智能图书、智能餐盘、智能门禁，宏观层面的智慧课堂、智慧校园，使精细掌握师生行为动态具有了可能。三是精准透视思想与行为的差距。思想政治教育的成效在于促进思想境界的提升并外化为行为表现。以往通过静态的问卷进行表层的归纳，难以观照到思想与行为之间的差距。人工智能驱动下人们行为和喜好等各类丰沛的数据能够被收集利用，通过大数据收集，不仅能密切追踪师生思想行为轨迹，还能进行系统相关分析，由数据痕迹挖掘隐藏的思想动态，更为立体精准地透视思想与行为的差距。

      二、人工智能驱动下思想政治教育创新的态势呈现

1.思想政治教育决策更具科学性

思想政治教育决策是为实现教育目标在多个可行性方案中作出判断并确定选择的过程。人工智能驱动下思想政治教育决策更具科学性。第一，由经验型决策转变为数据型决策。传统的思想政治教育决策方法有：专家研讨法、集体磋商法、经验判断法、系统分析法、试点方法。[3]各种方法的运用依靠的是教育者的个人经验对教育对象的思想行为进行判断以制订决策，而人工智能“利用大数据得以在全面坚实的经验基础上改善其决策的质量”。[4]第二，由封闭型决策转变为开放型决策。传统思想政治教育决策的依据是主体的经验和有限的数据，决策的过程是民主集中，决策的形式往往通过会议，相对封闭。而“人工智能算法可以根据数据信息进一步产生教育决策报告，从而更好地改善学校和地区的教育”。[5]人工智能技术将赋予教育管理信息系统新的功能，对学生、家长、用人单位、政府、社会等多维度的海量数据进行分析，从而助力学校和地区教育决策。第三，由滞后型决策转变为动态型决策。传统思想政治教育决策按照“目标锁定—方案制作—方案选择—实施调适”的决策流程进行，过程较为漫长，相应的数据收集均有时间间隔，方案调整也显滞后。伴随着移动终端的普及和5G技术迅速发展，数据反馈的即时性成为可能，实施过程调适呈现常态化，决策流程更显动态性。

2.思想政治教育管理更显有效性

思想政治教育管理是指对各要素进行有效配置以促成教育目标实现的过程。人工智能驱动下思想政治教育管理更显有效性。第一，管理者获享技术赋能。思想政治教育管理者如机构、组织及教师等得到人工智能技术赋能得以提升管理效率，实现数据共享、协同发力，如学校各级党组织可以通过各类党建及思想动态大数据平台，敏锐把握学生思想动态，确定教育方案。第二，管理对象得到个性关照。针对学生特定的家庭背景、成长环境、兴趣爱好和能力特长，人工智能驱动下，丰富的反馈数据流向教师和管理者。教师和管理者不再仅凭主观判断选择管理方式，大数据分析将协助管理者遴选最有效的甚至是“个性定制”的管理方式。依托人工智能技术赋能，规范管理的严格要求和个性管理的教育方式结合起来，能够使管理对象得到个性关照。第三，管理流程呈现可视化。思想政治教育管理流程包括确立目标、制订计划、完善机制、监督检查、总结激励等系统流程。借助机器参与管理，使管理流程数据化，将以往隐藏在幕后的管理流程变得可视化和清晰化。比如，构建校园安全应急管理智慧平台，贯通学生在校生活、管理、学习各种数据的“最后一公里”，通过对数据的集聚分析，探究各种因素之间的相关性，一旦突发安全事件，及时启动应急管理，并对应急管理流程及时调整。管理流程可视化将极大提升管理的时效度。

3.思想政治教育实施凸显精细化

思想政治教育实施包括思想政治理论课和日常思想政治教育的开展。依托智慧校园建设，借助“智能管理系统”、“一站式智能服务系统”、“个性化教育智能伴学平台”，高校可以打造良好的校内外数据链接以及校内数据闭环，围绕师生成长发展需要，增强供给能力，在思想政治理论课、心理健康教育等领域，提供高颗粒度的精细化服务。第一，思想政治理论课教学精细化。各种人工智能教学工具将助力教师从大量程序性、常规性任务中解放出来。思想政治理论课的学情分析、课堂设计、内容讲授、教学互动、成绩测评、作业批改等环节都将得到更为精细化地实施。教师借助人工智能教学工具，清晰掌握教学对象的知识水平、能力状况、价值倾向，在教学中调整重点难点，更有针对性地开展教学互动，实现定制化、跨学科教学网络视频资源、社会案例资源的在线供给，提升课堂讲授的效率和吸引力。利用VR、AR技术，可穿戴设备，建设虚拟仿真实验室，开展虚拟仿真实践教学。第二，心理健康教育精细化。通过构建学校心理健康教育智慧平台，形成教育教学、实践活动、咨询服务、预防干预的全周期、全流程、智能化的心理健康教育工作格局。通过心理健康智慧平台，分析学生心理测评普查数据，不断提高心理健康素质测评的全员性和科学性，提升心理危机预防干预的有效性。依托智能平台，实现数据流贯通，搭建学校、院系、班级、宿舍四级预警防控智能体系。

4.思想政治教育评估提升实效性

评估是确定思想政治教育实际效果的关键环节，是对于目标是否达成、内容是否合适、方法是否适切、互动是否有效的全方位评判和估量。科学评估有利于受教育者获得感提升，有利于教育者及时调整教育方案，避免教育资源浪费。第一，保障及时性评估。依托计算机视觉、自然语言处理、机器学习等技术，可以构建思想状态预测模型，为及时评估提供保障。基于相关行为数据实时测量情绪动态和心理动态，分析思想状态，从而有针对性地调整思想政治教育方案。依托自适应学习系统、辅学机器人，分析课堂行为、教学数据，对于教师的教学方式、教学语言表达、教学节奏及时进行评估，帮助教师及时调整教学方案，提升教学质量。第二，支持过程性评估。人工智能通过大数据收集，使教育过程数据都得以留存，从而支持过程性评估。过程性评估将评估嵌入学生接受思想政治教育的全过程，需要强大的算力算法支撑和数据收集、储存、筛选能力。智能机器能够“不眠不休”地持续进行数据收集和模型分析，使过程性评估得以实现。通过对学生接受思想政治教育课程、活动前后的思想动态、情绪表征进行相关性分析、可视化对比，开展诊断性、发展性和引导性的评估。第三，推动全面性评估。全员、全过程、全方位育人，需要推动全面评估来牵引带动。以往受限于技术，思想政治教育往往停留于知识层面的评估。依托强大算力支持和算法设计，面向教育对象的全员、全过程、全方位数据留存和痕迹保留，发现全面数据背后的相关性，推动全面性评估。

      三、人工智能驱动下思想政治教育创新面临的问题与挑战

思想政治教育创新的本质是通过推进理念思路、内容形式、方法手段创新，培养社会主义建设者和接班人。人工智能驱动下的思想政治教育创新，其本质只能得到加强，而不能被削弱。但人工智能也使思想政治教育创新面临诸多问题和挑战。

1.数字鸿沟

“数字鸿沟”是指因对人工智能技术的拥有、运用程度的差别而造成的信息落差及贫富两极分化的趋势。少部分精英群体掌握人工智能技术，成为资源的垄断者。思想政治教育创新面临数字鸿沟挑战，具体而言包括两方面；第一，应对人工智能带来的教育不公。数字鸿沟会加剧现有的不平等和分歧。边缘化和贫穷人口更有可能被排除在人工智能教育之外，产生一种恶性循环。如何缩小人工智能所带来的日益加剧的数字鸿沟，以促进公平性和全纳性，是教育面临的重大挑战。思想政治教育也应该将全纳和公平作为重要理念，融入人才培养全过程，着眼于普遍提升学生数据素养。通过全体学生数据素养的提升，理解大数据，善于收集分析并运用大数据，遵循大数据使用伦理，应对数字鸿沟挑战。第二，应对“机器换人”带来的就业机会被剥夺。思想政治教育创新应对就业机会被剥夺的问题，根本在于提升抵御机器的能力。未来能被机器取代的能力主要表现为“确定性、完全、静态的、单任务和有限领域”的五种形态，解决“规则十分明确的、定义十分清晰的任务”的能力。[6]人工智能在创新创造、领导能力、同理心、协作和沟通等软技能方面仍然薄弱，涉及非结构化任务的工作对于人工智能来说很难，不容易被替代。思想政治教育需不断提升学生的创新性思维能力、批判性思维能力、沟通合作能力、自我发展和管理能力。

2.隐私侵犯

思想政治教育工作者在利用语音识别、图像识别、人机对话等功能，分析学生家庭经济状况，记录学生学习、生活和行为数据，综合分析学生思想动态，为学生提供个性化教育管理服务的过程中，学生的隐私权有可能被侵犯。思想政治教育创新既要充分利用人工智能技术，又需要积极应对隐私侵犯的挑战。一是牢固树立隐私保护理念。“任何人要在教育规划中应用大数据，取得学生和家长对其教育数据可被分析的信任是至关重要的。”[7]二是推动建立隐私保护制度。加强对人工智能运用于思想政治教育的潜在风险研判，确保人工智能安全、可靠、可控。积极探索人工智能驱动思想政治教育的制度解决方案和治理模式，对于师生大数据的源头抓取、相关分析、实际运用设立严格的规章制度，以保护师生隐私。三是将隐私保护作为思想政治教育考核评价的重要指标。思想政治教育考核评价体系是创新的重要推动力。隐私保护作为考核评价的重要指标，将隐私保护的技术规范、科学举措、实际成效纳入年终考核评价，推动隐私保护的持续改进。

3.刻板效应

当机器越来越智能，对学生思想行为的预测越来越精准，就会反过来形成一种刻板效应；完全依据过往的数据来预测教育对象，而忽视教育对象改变的可能性。刻板效应忽视了教育的塑造、发展功能，完全依赖过去的数据来判断未来生成，以所谓“私人定制”实则只是过往的“自我延伸”而忽视“发展可能”，必然导致一部分人成为人工智能驱动的受害者而非受益者。应对刻板效应的挑战，需要从两方面着力；一方面，谨慎使用过往数据。“对过往数据的永久留存，以及可能不公正决定我们的命运并剥夺我们未来的概率预测。它们将对人的隐私和自由造成深远的影响。”[8]需要谨慎对待过往数据，审慎判断过往信息数据与现在学生思想政治素质的关联。另一方面，限定人工智能技术使用的边界。人工智能技术在思想政治教育中的使用需要严格限定边界。人工智能不能成为记录学生行为习惯，掌握学生全周期活动轨迹和信息，诱导学生形成表演型人格的监控工具。智能评价系统的单一评价需要与教育者的日常观察、谈心谈话等方法紧密结合，强调教育者在学生教育、评价中的作用。

      四、人工智能驱动下思想政治教育创新的实践策略

1.强化人工智能发展的价值引领

人工智能不是在脱离人类社会的真空中产生和运行的，而是深深植根于社会现实。主流价值导向是人工智能的“方向盘”，需要不断强化人工智能发展的价值引领。第一，为人工智能从业者进行价值观引领。高校是人工智能技术发展的前沿阵地，高校师生是人工智能从业者(包括开发者、创业者、政策制定者)的主力军。思想政治教育应该面向高校师生，尤其是人工智能相关专业的师生，对他们进行社会主义核心价值观教育。同时要求人工智能应用程序应促进包容和平等，推进全纳性人工智能应用，帮助每个人享有公平、适切且优质的终身学习机会。第二，人工智能驱动思想政治教育创新必须坚持正确的政治方向。人工智能驱动思想政治教育创新过程，需要依据社会主义伦理、法律、政治等主流价值规则确立基本算法，全面落实立德树人根本任务，利用人工智能推动人才培养模式变革，使大学生坚定“四个自信”，防止人工智能发展失去政治方向，使人陷入认识偏执、隐私泄露、信息茧房等问题。第三，人工智能驱动思想政治教育创新要凸显发展性。“人工智能时代，学习或教育本身不是目的，我们真正的目的是让每个人在技术的帮助下，获得最大的自由，体现最大的价值，并从中得到幸福。”[9]人工智能为社会转型带来了新的曙光，相对于其他教育体系来说，思想政治教育体系更需要超前部署、未雨绸缪，通过智慧的教育培养智慧的人，巩固教育者的主体地位，充分发掘生命的内在潜质，在人与机器人共舞的时代充当领舞者。

2.推进思想政治教育与人工智能学科交叉融合

人工智能驱动思想政治教育创新必须遵循学生成长成才规律、智能教育规律，需要跨学科协同探索，推进思想政治教育与人工智能学科交叉融合。一是强化马克思主义理论学科的引领作用。人工智能驱动并未在本质上消解马克思主义理论，相反在看似创新突变的技术背后，更需马克思主义理论澄清智能时代思想政治教育的现象与本质、内容与形式、偶然与必然，推进智能时代思想政治教育学科建设，以学科建设来不断推进智能型人才培养。二是强化思想政治教育学科与人工智能等学科交融渗透。人工智能驱动思想政治教育创新涉及复杂而又庞大的推理和决策系统，既要融合计算机科学和统计学的技术及理论，又要融合教育学、学习科学、心理学、脑科学、认知神经科学等的成果，不断推进“人工智能+思想政治教育”交叉学科的建设。在人工智能学科建设注入人文关怀，就人工智能伦理形成共识，时刻坚持将人工智能造福于人类作为首要原则。在思想政治教育学科建设中，真正推进人工智能技术的运用。人工智能驱动的思想政治教育应围绕人的发展展开探索，而非在技术的绑架下追求教育的“智能化”。

3.提升思想政治教育师资队伍智能素养

人工智能素养主要是指具备理解人工智能的运作方式，并能与人工智能协作的知识、技能、情感、态度、价值观等素养的综合。思想政治教育教师具备人工智能素养，才能了解人工智能如何改善思想政治教育，掌握数据分析技能，善于对数据进行收集、挖掘、分析、处理，并能够批判性地看待人工智能的影响方式，致力于培养学生不被机器取代的能力，提高学生理解、运用人工智能的能力。首先，强化培训培养。学校要不断推进智能校园建设，加大对智能校园软硬件建设的投入，真正重视教师智能素养提升，形成思想政治教育工作者智能素养提升的长效机制。定期举办面向思想政治理论课教师、党务干部、辅导员、班主任、心理健康教育教师等的智能素养提升专题培训班，针对数据驱动、共创分享、人机协同等进行模块化的精细培训，邀请人工智能领域的专家和业务精湛的思想政治教育工作者就智能素养提升进行讲解。鉴于国外智能教育学科较为成熟，还可以鼓励思想政治教育工作者参加海外研修，扩大国际交流，以国际化视野进一步提升智能素养。其次，强化考核评价。以考核评价为牵引，激励教师智能素养提升的主动性。将智能素养提升纳入师资队伍年度考核和职称晋升、职务竞聘环节。对于智能素养较高的教师要进行奖励，选树人机协同的典型。各主管部门及高校要为教师智能素养提升提供科研平台，设立专项课题，鼓励教师开展智能素养提升方面的研究。搭建交流平台，不断提炼教师智能教育经验，形成智能教育的示范案例。再次，鼓励思想政治教育工作者开设人工智能相关课程，在智能思想政治教育领域实现专业化、专家化发展。

4.构建人工智能驱动思想政治教育创新多方协同

思想政治教育创新既涉及思想政治理论课教学全过程，也涉及思想政治工作管理、服务全环节，贯通学校、家庭、社会、政府的各体系。人工智能驱动思想政治教育创新多方协同策略，体现在三方面：第一，学校与学校协同，促成智慧校园数据共享。人工智能驱动思想政治教育创新是基于师生思想行为的信息与痕迹，从中提取有效的内容纳入思想政治教育系统设计。通过智慧校园的数据共享，各学校之间协同，可以在就业创业、心理健康教育、实践育人等领域的课程资源、师资建设、案例积累等方面形成数据共享，产生协同效应。第二，学校与地方协同，与智慧城市建设相衔接。无论是学生的精准资助、志愿服务，还是实践育人的稳步推进，都需要借助智慧城市的数据共享，从而提升思想政治教育的实效。以精准资助为例，要借助智慧城市社会保障和脱贫攻坚数据，形成大学生家庭经济困难指数，从而开展精准资助。通过与智慧城市建设相衔接，思想政治教育的数据支撑、资源整合由校内延伸至校外。第三，学校与人工智能企业相协同，推动智能教育发展。思想政治教育利用人工智能驱动来进行创新，需尊重大学生用户体验。各种智能技术的使用，必然不是标准化、模板化的，而应结合校情来进行智能定制。因此，需要与人工智能企业深度协同，从而将现有商用人工智能技术安全精细化地融入思想政治教育环节中。

参考文献：

[1]习近平向国际人工智能与教育大会致贺信[N].人民日报，2019-05-17.

[2]习近平致信祝贺第三届世界智能大会开幕强调：推动新一代人工智能健康发展更好造福世界各国人民[N].人民日报，2019-05-17.

[3]张耀灿等.现代思想政治教育学[M].北京：人民出版社，2006：434.

[4][7][8][英]维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶.与大数据同行-学习和教育的未来[M].上海：华东师范大学出版社，2015：119，135，71.

[5]任友群，万昆，冯仰存.促进人工智能教育的可持续发展—联合国《教育中的人工智能：可持续发展的挑战和机遇》解读与启示[J].现代远程教育研究，2019(5).

[6]郑勤华，熊潞颖，胡丹妮.任重道远：人工智能教育应用的困境与突破[J].开放教育研究，2019(4).

[9]李开复，王咏刚.人工智能[M].北京：文化发展出版社，2017：290.

作者：罗亮，西南大学校团委副书记、副教授。