浅谈人工智能与学校教育
最近曾经在本栏多次谈到人工智能，最近有机会参加了不少有关人工智能的会议与讨论，又有一些新的看法，在这里与读者分享。
一谈到未来，西方尤其是美国，就会想到科技。甚至有些观点，认为未来就是科技，科技就是未来。而最近一年左右，人们又似乎把对于科技的注意，聚焦在人工智能。以AI（人工智能）为题的会议、文章、项目数不胜数。有些本来只不过与AI有点关系的如VR（虚拟技术）、大数据、物联网……，也通通挂在AI账上。不过也无所谓啦，反正许多科技的应用，是互相渗透，难以分割的。
人工智能进入教育了吗？人工智能进入教育领域，非常迅猛。因为一个国际项目，最近对于AI在教育领域的出现，作了一点扫描，下面是一些初步的观察。
A.把AI作为未来需要的一门知识来学习
一、AI作为课程。也就是把AI作为一个科目，让学校可以有系统地向学生传授。已经有科技公司，编写了颇为完整的AI课本，供学校使用。在内地，也的确有些城市，在学校里设立了AI课，作为正规的科目。
二、把与AI有关的原理或者知识，融入现存的科目里面。例如把编程（coding）有关的原理，融入到数学学习里面。不过，目前这似乎只是一种设想，真正成事的，还在小范围的试验阶段。
三、通过应用AI，学习AI。最典型的是在小学做种种机器人的游戏、设计、应用、剖析、创造。这在国内香港的小学非常普遍。对于通过机器人的活动学习AI，有不同的意见。有科学家不认为这是学习AI，也有觉得这才是学习AI的正途。这里面有对于「学习」这个概念有不同的理解，也有负责的老师会有不同的认识、阐释与设计。
B.AI应用于教育
四、AI应用于教育行政、学校管理。这方面严格来说，是在管理领域的应用。
五、AI用于改善教学环境和教学资源。
人工智能应用于教育的好处1.促进学习个人化与个别化。人类学习本来是在个别的人脑里面各自发生的，我们的教育制度，把学生的学习过程划一化了，而且对他们的学习成果，也是划一的期望。这是违反人类学习规律的，但是进入工业社会，为社会培养各级各类人力资源的思维成了主流教育观念，于是社会劳动力的需求，掩盖了学生学习的个别性。人工智能，可以把学生从划一化的过程（时间和空间）中释放出来，也就是促进个别化学习。
2.帮助人类了解自己的学习过程。人工智能可以把学生的学习过程从头到尾纪录下来，让学生可以自我反馈，让教师可以观察从而改进教学，也让研究人员可以追溯学生的学习进程和特点，可以因此产生有关学生学习的大数据，从中提炼出学生学习的规律。如果没有人工智能，只能靠教师的经验，观颜察色，加上推测，从而改进自己的教学。学生也可以对于自己的学习过程，毫无认识。
3.人工智能可以减轻教师的工作量。例如很多人工智能的设计，在于减轻教师的批改工作量。这属于替代人类劳动的一部分。
4.人工智能若与虚拟技术结合，可以大幅度增加学生的经历。原来许多受地理距离和历史时代隔绝的情景，都可以通过科技的创造，让它们在学生的观感中再现。也可以通过科技，缩短非常长的和放长非常短的物理或生物过程，以供肉眼观察。
人工智能会否带来消极影响？但是人工智能这些积极的作用，又会带来一些问题，不可不注意。
第一、人工智能的技术发展，可以允许而且要求对学生有精准的观察、量度与干预。这种精确度，是教师无法达到的。问题是，教育的过程，精准一定是方向吗？精准的教学就是优质的教学吗？精准，是教师追求的吗？
学生的学习过程，往往带有不完整、不完美、不精确的部分，有经验的教师，懂得如何在大体正确的过程中，允许学生有缺陷；除非如此，就难以要求学生有学习的积极性。教师看到一名学生的发展大方向，而不一定「精准」地计较学生的每一个细节。
第二、假如把注意力放在精准化，会不会把一些过时的、保守的元素加以固化了。例如假如不断地研究考试的精准化，会不会结果把考试固化了。这个研究过程，技术上是没有过错的，问题是，对于考试改革的大方向，是促进了，还是固化了？
第三、人工智能既然是科技，当然讲究客观性。在不少谈论中，人们都会不约而同地提到传统教学里面教师的人性、情感一面。这些主观因素，往往是学生是否成功的关键。老练的教师，会从许多方面综合看每一名学生，而不是分析性地把学生看成是一堆指标的合成。
第四、科技的精准性，往往需要观察每一名学生的「精准」表现。现在大陆内地已经出现了全面监察学生表现的课堂，包括学生的面部表情，用以观察学生的情绪。如此，在其他社会就不一定行得通，因为涉及私隐。
第五、教师在教学的过程中，往往是在不经意之中，点点滴滴不断在改善的；里面也会有很多点滴创新，几乎无日无之。而改进与创新的天地是无穷无尽的，要机器人做到这一点，是否有点过分？
第六、再说，与人工智能几乎是同步发展的虚拟技术。假如我们只是强调虚拟的经历可以替代现实的经历，会不会学生就更加不必去接触现实的社会和自然界了？看过一些设计，让学生进入虚拟的自然界。是否学生将来就不需要真正接触自然界？
科技的延伸还是教育的需要？以上几点，只是不成熟的观察。背后也许存在四类问题。
第一类问题：现在技术与教育的结合，是技术作主导，是科技界主动进入教育。
教育界觉得有需要而要求引入科学技术的，鲜见（去年介绍的上海刘京海的「学程包」，是少数的特例之一）。因此，往往是技术人员很有热情去拓宽技术的应用，而教育界只是被动地接受；又或者教育界觉得这是新颖的东西，是向前发展的方向，因此必须努力追上，而没有细想是否符合学生学习的需要。
第二类问题：从教育界本身看，前述的问题，似乎也暴露了目前教育、课程、教学的前瞻方向不够明确。
环顾一下，全球来说，似乎研究宏观政策与规划的比较多，但是对于微观的教育元素，例如课堂教学、学习经历、考试测评，下一步应该如何走，甚少前瞻性的讨论。没有强烈的意愿，甚至没有摸索的方向，因而也没有明确的界线，去辨清到底哪些技术是促进了教育的，哪些其实只会让教育原地踏步，甚至妨碍前进。
第三类问题：又回归到本栏不断倡议的──要发展学习科学。
不论是教育界还是技术界，科技用于教育，归根到柢是为了学生的学习。假如我们对于学生的学习，只是想当然的假设，或者是未经思考的猜想，那技术的发展，肯定不会使教育往前走。目前看到的AI在教育的应用，绝大部分（也许没有夸张）只是按照知识内容的逻辑结构设计程序。知识的逻辑流程，与学生的学习流程，不是同一回事。
第四类问题，也是一个普遍的问题：机器人能否代替教师。
在幼儿阶段，似乎肯定不可能，因为人与人之间赖以互相呼应的镜像脑细胞，不存在于机器之中。近来参加不少有关科技的会议与讨论，不禁感到，机器是否会代替人这个问题，在科技界好像是不言而喻的、理所当然的。真的吗？人类为什么打算用机器来取代自己？其实也许没有人问过这个问题。也许这是一个盲目的假设。
人工智能在教育领域中的应用面临哪些问题和挑战
再比如说，可以了解你的学习能力的情况，可以对你的学习负担提供各种监测，当然这个是要遵循伦理，研究伦理的前提下，可以通过对你的数据和你的表情的分析知道你处在疲劳状态，处在轻生状态，这个在研究里面已经在做了，当然这个前提要尊重个人隐私、伦理的前提下，监测学生的上课状态。如果你过分疲劳，对学习效率很低的。
再比如说可以通过人工智能和虚拟现实结合，提供增强性的虚拟探究环境，供学习者进行探究，进行发现，比如再通过一个虚拟环境，可以回到两千年前去发掘那个时代的历史以及历史演化的过程，智能加虚拟现实结合。等等，人工智能可以在学习环境、学习过程上提供非常多的很好的支持。
第三，人工智能可以对学习过程的评价起到非常重要的作用。他可以分析出你在学习过程中对哪些知识掌握的情况，每个知识点上学科能力的情况，你的核心素养的情况，以及你的体质健康发展情况、心理健康发展情况，可以使得我们的教育评价从单一的学科知识的评价到全面的综合性的评价，可以使得我们的评价从以前只是期末一次考试变成过程性的评价，可以嵌入到你的学习过程中，对学习者进行一些评价，而且评价不仅仅是评价你的知识，还可以评价你的问题解决能力方面。
另外，这种评价可以使得老师的工作大幅度减轻。以前我们只是由人工来做各种各样的评分、观察，需要很大的工作量，现在人工智能可以由计算机进行自动测评，比如英语口语测试，现在已经产业化了，都已经实用化了，很多中考、高考的英语考试都是用实际的系统。
另外，英语作文的批改，现在基本上实用化了，在实验室里面，我们的问答题、论述题、作文题，这些主观题的批改，也已经取得了实质性的进步。今后这方面会取得实质性的突破。取得实质性突破以后，我们老师改作业，统计分数，这些工作就会大幅度降低。人工智能会在教育评价上发挥非常重要的作用。
另外，人工智能对教师的工作可以起到非常重要的作用，起到教师助理的作用。比如，智能出题、智能批改、智能阅卷、智能化的辅导，各种评价报告的自动生成，以及针对学生因人而异的给学生提供各种反馈，像现在我们老师面对一个班，可能面对40个-50个学生，他很难，以前很难做到每个学生都给个性化的反馈，因为他的时间精力不允许，他也不可能了解每个孩子的具体情况，但是现在基于人工智能的技术，我们完全可以了解到孩子在学习过程中存在的各种问题，在人工智能的帮助下，可以根据不同的问题，每个学生提供个性化的反馈，实现对学生个性化的支持，做到既具有规模化，又做到个性化，这是我们中国教育现代化2035所追求的目标。
中国教育现代化2035提出，我们要推进兼容个性化和规模化并重的教育。这个时候人工智能可以大幅度提高老师对学生个性化支持的一种能力，降低教师工作过程中的负担。
第五，人工智能还可以在我们的教育决策、教育管理，以及教育公共服务方面，起到非常重要的作用。比如，人工智能可以使得我们的教育公共服务，从面向群体到面向个体，比如政府，要提供教育公共服务，以前只能面对群体来提供，现在有了人工智能以后可以了解学生个性化的需求，通过网络提供个性化的教育公共服务，相比北京市，北京市有一个中学教师开放性辅导计划，这个计划就是我们在支持，在运行。
它的核心工作就是动员了10788个骨干教师常态性的在网上给学生提供一对一的答疑服务，以及直播课的服务，以及问题解答的服务，以及微课共享的服务。在这个过程中，每个学生在学校里面都有个性化的需要，这种个性化的需要以前是政府不解决的，而现在有了大数据，有了人工智能，有了互联网以后，可以使得政府可以购买教师的在线服务，给学生提供个性化内容的服务，使得我们教育公共服务更个性化。
第二，我们有了学习过程中的各种数据，以及我们办学过程之中的数据，可以使得我们的决策不再只是基于我们个体经验，而是有个体的经验加上科学的数据结合，人机结合的决策，可以使得我们的管理，我们现代教育的治理更加科学、更加精准，也更加符合我们现在民众利益主体，参与度越来越高的诉求，可以大幅度提升政府的现代教育治理的功能。
第三，还可以促进教育对各种环境的集成管控，可以实现把一些隐患的问题，在事情还没有发生之前就可以事先进行预测、进行管控。比如，刚才举的例子，校园外的一些不法分子，完全可以通过数据甄别出来，可以在一些事情上没有被发生之前就可以预测。再比如说校园的各种公共设施，如果出现了小的漏洞，小的漏洞完全可以及时通过人工智能技术集成联通以后，集成远程控制，及时发现。不是等小事情酿成大事情再进行补救，从事后补救变成事前监管，事前预警。实际上人工智能在这五个方面都可以发挥很多很多的作用。
主持人刚刚余教授听您在人工智能教育领域方面的应用非常广泛。但是可能很多人跟我有一样担心，人工智能现在在教学领域能发挥这么大的作用，未来会不会真的把老师取代了？和教师之间会存在一种什么样的关系？是合作还是相辅相承？
余胜泉
教师永远不会被取代。因为我们教师是促进人的成长，有两个职能，一个是教书的职能，一个是育人的职能。今后如果只是知识性的讲授，知识性的传授的工作，会越来越多的被人工智能所提高效率，但是完全取代是不可能的。因为人需要人和人之间的沟通，面对面的沟通，这种情感的沟通，和我们面对屏幕的沟通还是有差异的。
人永远不会取代。但是我们很多的讲课的效率，会大幅度提升。另外，教师除了教书以外还有育人，还有解决学生成长过程中的各种问题，这种问题的解决，需要人工智能来增强。教师在教育教学中非常重要的。我觉得教师和人工智能的关系，是一个相互赋能、相互增强的关系。
相互赋能是什么意思？教师的智慧会越来越多的转化为规则性的东西，使得人工智能具有教师的能力，把老师的个体智慧或者集体智慧转化为人工智能的能力，把人工变成了智能。
另外，人工智能也会赋能教师，教师利用人工智能可以提高，可以使得我们教师提高工作效率，而且能够做到以前做不到的事情，是一个相互赋能、相互增强的关系。人工智能首先是教学效率提高，比如说以前讲测考练，原来需要10个小时完成的事情，可能一两个小时就完成了，针对学生个性化辅导，作业批改。
现在老师一个人带三个班，每天都要改一百多份作业，这一百多份要认真改的话，要两三个小时，工作量非常大。如果今后人工智能发展了，完全可以让人工智能实现批改，实现批改以后可以给出你各种分析报告，每个孩子出现问题是什么地方，给他什么样的改进措施，都给你自动生成。你拿这个报告，可能比老师自己改效率还高，比你自己改还更好地了解孩子。通过这种方式给提高老师的工作效率，把原来需要花很多时间和精力的事情取代掉了。老师有更多的时间，更多的精力关注孩子的成长。心理、身心健康。
另外一方面，人工智能可以增强教师，就是可以使得我们老师做到以前做不到的事情。比如，举一个非常简单的例子，我们有个团队在做一个研究项目叫“AI好老师”，我们孩子在成长过程中，经常遇到各种各样的问题，比如说小的问题，打架、不守纪律、网络成瘾、过分崇拜明星、早恋等等这些问题，这些问题背后都是有教育学、社会学、心理学、生理学的一系列的原因，但是这些原因是很深的，一般的老师很难说把各种知识都很了解，我们很多老师、很多家长面对孩子出现这些问题的时候，总是简单地打骂或者简单的斥责，这样对孩子于事无补。
这个时候，像我们就做了一个项目叫AI好老师，我们建立了0-18岁儿童成长过程中常见的典型的问题知识库，以及每个问题背后的教育学、心理学、社会学、生理学这方面的原因，以及一些如何干预，对这些问题如何进行干预的优秀教师的案例，我们收集了优秀教师处理这些问题的案例，这样就会形成智能的系统。
只要和那个系统说，我的孩子早恋了，他会问你几个表现，如果你确认之后，他说这可能是早恋，他分析早恋的原因是什么，社会学、心理学的原因是什么，再给出某一个很好的老师处理过这个事情他是怎么和孩子沟通的，他可以把符合教育教学规律的案例，让老师学习。这样可以提高我们老师的育人的能力，提高家长和孩子相处的和谐程度，促进学生身心健康的发展。
再比如体质健康，现在儿童成长过程中的身体体质这些方面的发展越来越重要。除了知识以外，身心健康其实更重要，我们完全可以通过一些智能手环、智能肺活量的工具、智能跳绳工具，以及运动器材，会通过5G加上传感器以后，可以自动采集学生运动过程中的各种数据，把这些数据通过5G传送到云平台以后，就可以限定学生的心率、血氧、运动脉搏各种各样运动参数的常模数据库，有了这个数据库以后，可以对学生的运动知识、运动技能、营养情况、身体发育等这些方面的情况进行进一步的分析，分析可以发现学生在体质健康上存在哪些问题，或者哪一种体质类型，可以给出有针对性的运动处方的方案，也可以发现学生在运动中有哪些优势，从而增强他的优势。
我举这些例子就是想说明，我们很多教育中理想中希望老师能做到的事情，但是由于传统的时间精力以及能力的问题，我们做不到，现在人工智能可以增强我们教师，使得我们教师能够做到这些事情。人工智能和教师是相互赋能、相互增强的关系。
但是，虽然人工智能不会取代老师，但是会使用人工智能的教师会取代不使用人工智能的教师，我们教师还要主动适应互联网、大数据、人工智能时代新的技术的变化、新的技术的变革，不断进一步的学习，善于使用，关注最新的进展，希望老师能够努力把这些东西融入到他的日常教学中，从而提高自己的教学效率。
主持人
刚刚您说了很多人工智能和教师之间的互相赋能、互相增强的关系，随着人工智能的普及或者应用，对教师的压力是不是挺大的？教师之前可能只要备好课、教好学生，关心学生成长，现在要学习更多的人工智能方面的知识。人工智能在人才培养方面，我们是不是现在也是一个非常重要的环节？
余胜泉
人工智能的知识学习有一个渐进的过程，人工智能核心就是智力的自动化，像机械是我们体力的延长一样，人工智能是我们脑力的延长，可以使得我们人能够处理以前无法处理的复杂事情，实际上是提高我们老师的效率，适当的学习这些知识。像我们生活中，比如天天拿着手机录语音，那个复杂吗？不复杂。但是，背后的技术是很复杂的。
但是对于应用来说并不复杂。我们老师对人工智能的学习不要太担心。但是，你刚才提了一个很重要的问题，人工智能人才的培养。确实，人工智能人才的培养是我们国家和整个社会迈向智能时代的一个非常关键的地方。
我觉得，一是面向大众来说，我们要培养了解人工智能，未来会对我们的社会产生哪些影响，了解人工智能在现实生活中有哪些应用，这样理解这个社会的变化，主动拥抱这些变化，这是对非专业的人士。对一些专业人才，我觉得可能我们国家，一个是要加强人工智能的职业教育，在职业教育大力普及人工智能的一些技术，人工智能工程方面的工作。
比如要向使得人工智能的发展，今后数据处理是很重要的能力，数据收集、数据标记、数据关联、数据工程。第二，今后机器学习、机器训练，了解典型的各种机器学习的原理，以及它的训练的技巧、训练的方法。
另外，了解人工智能和各行各业，对各行各业特定的领域知识库的应用，以及应用系统的配置管理，我们要在职业教育里面大力加强人工智能专业的发展，让他能够很好地支持、管理以及推进人工智能在各行各业的应用，使他有序化。
另外，人工智能还要加强研究性人才的培养，大学里面研究性人才的培养。因为人工智能不是一天练成的，是一个信息科技在一个时间段内持续性发展的一个过程，智能爆发。智能爆发的背后是有成千上万研究者的智慧转化为我们生活中可以实际应用的系统，这个时候我觉得，在人工智能领域里面，高校的职责，一个是把我们信息科技，计算机相关专业办好，这是人工智能的基础。
另外，希望有一些有实力的高校多办人工智能的专业，尤其是研究性高校，这是推进技术往前进步的核心动力，需要有精英参与。另外，这个过程中，我们特别要避免计算机教学，或者人工智能教学、人工智能研究，以唯论文为核心，论文很重要，光有论文解决不了问题，一定要以解决实际问题，形成开源的系统。
像国外，计算机科学，很多大学做的那些开源的系统，对这个行业的发展，对这个研究的发展起着非常大的推动作用，但是在我们国家，这种有影响的，寥寥无几，而且不受认可，做一个几百万人用的开源系统可能还不如人家写一篇SCI论文，这是不健康的，因为这些东西最后使得我们纯理论化，对于整个行业、整个产业发展是不利的。
所以我们特别希望在计算机科学的教育，以人工智能的教育，要强调多结合实践，当然不是不发表文章，文章还是要，需要解决重大实际过程中去发文章，而不是为发文章而发文章，要解决重大实践问题，做出能够得到广泛使用，能够推动这个行业往前迈一步的应用系统，这样的话，才使得我们的研究和产业发展能够一步一步往前走。
我现在看到我们在北京市的一些中小学，他们已经开设人工智能课程了。现在在中小学开设人工智能课程，会不会太早了？
我也看到了，现在有很多学校开一些人工智能的课。还有一些企业专门编了中小学的人工智能课程。当然我觉得，在中小学，适当普及人工智能的常识是对的，但是有一些过于急功近利不值得倡导。我看过一套人工智能的教材，从三年级就开始开人工智能，很多词汇术语可能都不清楚，现在给他讲很复杂的知识，这是不合适的。因为这些知识，这个时候去学，同样一个东西理解，可能两三个星期才能明白这个词说什么意思，但是等到成年以后，可能只花两三个小时就能明白这个事情。
所以我不鼓励太多复杂的知识进入到中小学，但是适当的让小孩子理解人工智能对现实社会的变化的影响，了解人脸识别，可以做什么，了解各行各业里面应用的现象，就像我们了解汽车、飞机可以飞的道理。比如同样一个力，我们小学生也要学力的概念，但是只要知道力是相互作用的就可以了，但是到了大学就要了解力和力之间复杂的关系，甚至还要了解宏观的力和微观的力是完全不同的性质。
同样是讲人工智能，你对低年级的时候应该以浅显、形象了解为主，到了那些知识复杂算法还是应该到大学，到研究生阶段再去教比较合适。适当地让学生有一些体验性的活动，以结合信息技术课，寓教于乐，结合信息技术课，尤其是在小学，我不赞成系统开人工智能的课，但是可以让学生有感性的认识、感性的体验性的可以的。
但是概念体系和编程能力，并不见得要那么系统化。但是适当到了初中和高中的时候，结合信息技术课，因为本身信息技术课是有的，结合信息技术课适当渗透人工智能的知识，这是可以的，这是合适的。否则容易超前教学。现在什么东西都要往中小学渗透，中小学的负担太重了。
实际人的心智是有个发展的过程，当心智发展不全的时候，学一个东西花很长时间，抽象思维水平到了一定程度以后，花几个小时就学会了。要提高他到了成年以后的学习能力，小的时候要适当地给他留白，留空。让他不受过重的学习负担的压力。因为过分的学习负担的压力会造成学生学习的厌倦、倦怠，以及泯灭他的好奇心、求知欲，一旦一个孩子成长过程中，没有了好奇心、没有了求知欲，养成了功利性读书的习惯，对于他一辈子的成长都会起着巨大的障碍作用。
真正的杰出的人才都是具有很强的自学能力，很强的自律意识，很强的好奇心、求知欲在这里驱动，是内在驱动的，而不是外在驱动的。外在驱动，环境变化，有外在的驱动力弱了以后，基本就停滞不前，现在过分的学习负担过重，会对小孩子的好奇心、求知欲会起到压制作用，长期来说不好。
主持人
感谢余教授提出的中肯的意见。我们知道余教授所在的北师大未来教育高精尖创新中心是2015年成立的，到现在四年时间了，你们肯定也在致力于人工智能在教育方面的落地和研究，您觉得，通过这四年的努力和研究，有没有发现我们国家人工智能现在在我们教育领域当中会不会存在着一些问题或者挑战？
余胜泉
目前人工智能在实际应用过程中，还存在一些问题，我觉得代表性的可能体现在，一个是目前产业界对人工智能应用的场景过多的关注讲测考练，知识性的教学太多，都在用人工智能提高知识教学的效率，比如都在适应性学习，做题库，经典推荐，当然有一定作用，但是这个是对原来我们教学优势的一种强化，有时候强化的极致以后反而成了一些问题。
用人工智能进行应试教育方面做得比较多。我们其实特别希望人工智能不光是要做应试教育这方面内容，更多的需要人工智能在学生身心健康发展方面，学生体质健康发展方面，降低学生负担方面，帮助我们教育做科学决策方面，发挥更大的作用。应用场景一定要多元化、多样化。
比如我看到过一个美国的公司做的产品，给盲人做了一个智能手环，拿手在书上划，就能把书上的文字变成语音，让盲人也能听到，这种应用非常有价值，我们国家都是在搞知识性教育，原来学生做五道题，再给你做五道题，纯讲测考练的，这样就有点违背我们的教育教学的规律。这是第一个问题。
第二个问题，我觉得，目前人工智能还存在数据的问题。就是人工智能真正要发挥作用，需要有各种各样的学习数据，而且这个数据要贯通形成，有更多的数据才有更多的智能。形象地说，人工智能像汽车，数据就像汽油，没有数据，汽车就跑不起来。这种数据目前还存在着，一个是数据的孤岛，数据隔离的现象，每个系统都有各自的数据，数据没有融会贯通。
第二，数据使用的规范也存在问题。学习过程中的数据，涉及到孩子的隐私，目前隐私伦理在教育数据利用方面还缺乏清晰的规范，我觉得应该有这种清晰的教育数据利用的伦理和规范，尊重儿童身心健康以及个人隐私的前提下，合理利用数据。当然也不是说完全不用，完全不用会扼杀这个产业。一是数据贯通，一个是要遵循数据的伦理和规范。
第三个问题，人工智能还存在着技术上本身还有很大的发展。目前真正大规模使用的，像英语口语考试、英语的学习，以及英语作文的批改，这些方面做得相对成熟一些，智能教学，仪器教学装备有了一些。但是很多我们理想上问题的解决，还有待人工智能技术的进一步的成熟。这种成熟关键在于，一是要把人工智能产业界的技术人员和我们教育体系里面的人员结合在一起，形成交叉融合。
如果纯技术驱动，不懂教育规律，有时候就用技术强化我们教育中的很多违背规律的做法。实际上要在正确的教育思想、教育理念、教育规律下发挥技术所应该发挥的作用，一定要在遵循教育规律下不断地推进我们的技术成熟。这对于人工智能的发展也会起到非常重要的作用。
另外，人工智能还要避免两个极端思想。一种极端思想就是认为人工智能能做一切，什么问题都能解决。唯人工智能论。今后人工智能会取代老师，人工智能会取代学校，这都是比较简单的过分乐观的，像我们接触过原来一些企业界的，未来互联网会消灭学校，走了20多年，学校还很好，不可能的。
人工智能不会取代学校，也不会取代老师，不要过于乐观。另外，也要防止那些过于悲观。有些认为人工智能一点用没有，花架子之类的，也要防止这种过于的悲观。这两个之间要有些平衡，要防止这两个极端的事情。
另外，人工智能在用于一些关键性业务的时候，高利害业务的时候，可能还需要各种保障机制，像前段时间，印度就出了一个事情，印度的高考，由于它的高考阅卷系统出现故障，造成很多孩子都不及格，印度那段时间自杀了十几个，自杀了好多孩子，因为印度的高考是高利害的，和我们二三十年前一考定终身差不多，这也给我们启示。高利害的这些应用一定要慎重。比如说我让人工智能来阅卷，这个阅卷是高利害的，决定一个人的很大利益的。
这个时候我建议应该采用多种原理的技术，因为人工智能同样实现这个东西，可能有不同原理，不同原理的技术，比如我找三个产品来同样做这件事情。如果这三个产品都能够有一致性，这就比较稳定。如果有差异，这个产品好，那个产品差，有分歧的时候，这时候人工介入。这是比较科学的。在高利害的应用领域里面，还需要人机结合的思维方式。这种方式非常重要。
主持人
谢谢。今天非常感谢余教授和大家一起分享人工智能在我们教育领域目前的应用。包括我们未来还需要解决哪些问题，受益匪浅。非常感谢您。感谢大家收看我们今天的节目，下期见。
|来源：人民网
|美编：甄宏莉返回搜狐，查看更多
ai在计算机教学中的应用,浅谈人工智能在教育中的应用
浅谈人工智能在教育中的应用
孙立友
摘要：随着人工智能技术的进步，以及研究的深入和在教育领域的逐步推广，对教育领域产生了深远的影响。人工智能对于弥补当前教育存在的种种缺陷和不足，推动教育发展改革和教学现代化进程起着越来越重要的作用。
关键词：人工智能；教育；应用
中图分类号：G632
文献标识码：B
文章编号：1672-1578(2017)10-0020-01
1.引言
人工智能(Artificial
Intelligence，简称AI)是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、语言学等多种学科交叉发展起来的一门综合性的前沿学科。其精确定义是：一个计算机系统具有人类知识和行为，并具有学习、推断、判断解决问题、记忆知识和了解人类自然语言的能力。上世纪70年代以来，随着人工智能技术日渐成熟，它的一些研究成果被逐渐运用到教学领域，"教育中的人工智能"(Artificial
IntelligenceinEducation)已经成为教育技术学领域的热点话题。进入21世纪以来，随着人工智能研究的不断深入以及教育信息化的发展，人工智能在教育领域的应用也越来越受到人们的重视，我国的许多专家学者从不同角度对人工智能的教育教学应用展开了深入的研究，取得了丰硕的成果。近日，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，《规划》指出，实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育，鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广。人工智能正在悄然引发一场"教育革命"，它给教育带来机遇与挑战，同时也给
浅谈人工智能在教育行业的应用
人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是当前最热门的技术领域之一，也是未来的发展趋势之一。人工智能可以用于各种领域，包括医疗、金融、交通、农业等。其中，人工智能在教育行业的应用也备受关注。本文将从人工智能在教育领域的概念、应用场景、优势与挑战等方面进行介绍。
一、人工智能在教育领域的概念在教育领域，人工智能技术具有广泛的应用前景。通过自然语言处理技术，人工智能可以实现与学生和教师之间的自然语言交互和文本分析，从而更好地了解学生和教师的需求和反馈，提供更加智能化的辅导和评估服务。通过机器学习技术，人工智能可以分析学生的学习行为和学习习惯，自动生成个性化的学习计划和课程推荐，提升学生的学习效果和学习兴趣。通过数据挖掘技术，人工智能可以分析学生的行为和学习成果，为教师提供更加智能化和高效化的教学管理和评估手段，从而促进教学质量的提高和教育管理的进一步优化。
除此之外，人工智能技术还可以应用于虚拟现实、增强现实、游戏化教学等方面，为学生提供更加丰富、生动和趣味化的学习体验和教学方式。同时，人工智能技术还可以用于教育资源的智能化管理和共享，从而促进教育资源的公平分配和高效利用，实现教育的可持续发展。
二、人工智能在教育领域的应用场景1、智能教育系统智能教育系统是基于人工智能技术的在线教育平台，可以实现个性化教学、自适应教学、智能评估等功能。学生可以根据自己的兴趣和能力选择学习的内容和方式，系统可以根据学生的学习情况和反馈，调整教学策略和内容，提供个性化的学习服务。智能教育系统可以实现教学资源共享和知识传递，提高教学效率和质量。
2、智能辅导机器人智能辅导机器人是一种基于人工智能技术的教育辅助工具，可以提供在线辅导、答疑解惑、学习指导等服务。智能辅导机器人可以根据学生的学习情况和需求，提供个性化的辅导服务，帮助学生解决学习问题和困惑。智能辅导机器人可以实现教育资源共享和智能化服务，提高教学质量和效率。
3、智能课程设计智能课程设计是一种基于人工智能技术的教学设计工具，可以根据学生的学习情况和需求，自动设计课程内容和教学策略，提供个性化的学习服务。智能课程设计可以根据学生的学习数据和反馈，自动调整课程内容和教学策略，提高教学效率和质量。
4、智能评估系统智能评估系统是一种基于人工智能技术的教育评估工具，可以实现自动评估、自适应评估、个性化评估等功能。智能评估系统可以根据学生的学习数据和表现，自动评估学生的学习水平和能力，提供针对性的学习建议和反馈。智能评估系统可以实现教育质量监控和改进，促进教育变革和创新。
5、智能教师辅助工具智能教师辅助工具是一种基于人工智能技术的教学辅助工具，可以帮助教师提高教学效率和质量。智能教师辅助工具可以根据学生的学习数据和表现，提供教学建议和反馈，帮助教师调整教学策略和内容。智能教师辅助工具可以实现教学资源共享和智能化服务，促进教育变革和创新。
三、人工智能在教育领域的优势1、个性化教育人工智能可以根据学生的学习数据和表现，提供个性化的教育服务。个性化教育可以根据学生的兴趣和能力，设计合适的学习内容和方式，提高学习效果和质量。
2、教育资源共享人工智能可以实现教育资源的共享和传递，提高教学效率和质量。教育资源共享可以让学生和教师共同分享教学资源和知识，促进教育变革和创新。
3、教学效率提高人工智能可以自动化和智能化教学过程，提高教学效率和质量。教学效率提高可以让教育资源得到更好的利用和管理，为学生提供更好的学习体验和服务。
4、教学质量提升人工智能可以根据学生的学习数据和表现，提供针对性的学习建议和反馈，提高教学质量和效果。教学质量提升可以让学生获得更好的学习体验和成果，提高学生的学习动力和积极性。
5、教育质量监控和改进人工智能可以实现教育质量的监控和改进，提高教育质量和效果。教育质量监控和改进可以让教育机构和教师及时了解学生的学习情况和表现，发现和解决教学中存在的问题，促进教育变革和创新。
四、人工智能在教育领域的应用挑战尽管人工智能在教育领域有很多优势和应用场景，但也存在一些挑战和难点。
1、隐私和安全问题人工智能需要大量的学习数据和信息，而这些数据往往涉及到学生的隐私和个人信息。因此，在人工智能应用于教育领域时，需要保证学生的隐私和信息安全。
2、数据质量问题人工智能的学习和预测依赖于大量的数据，但这些数据的质量和真实性也成为了一个重要的问题。教育数据质量的问题会直接影响人工智能的应用效果和结果。
3、基础设施问题人工智能需要大量的计算和存储资源，而这些资源对于许多教育机构来说可能难以承受。因此，构建适合人工智能应用的基础设施也是一个挑战。
4、教育变革和文化问题人工智能的应用需要教育机构和教育者的支持和配合。教育变革和文化问题是人工智能应用于教育领域时需要克服的一个重要难点。
五、结语人工智能作为一项前沿技术，对教育领域带来了很多新的机遇和挑战。在未来，随着人工智能技术的不断发展和成熟，人工智能在教育领域的应用将会越来越广泛和深入。我们期待着未来，看到人工智能技术在教育领域中发挥出更大的作用，为教育改革和创新做出更大的贡献。
人工智能在医疗领域有哪些重要意义
当你在社区医院注射疫苗时，顺便用几秒钟的时间拍了张眼底照片，几秒钟以内人工智能便可以告诉你是否有患上了白内障或者其他慢性病，甚至可以准确预测儿童何时会近视。这样如同科幻电影中的设备，如今却发生在现实当中。
在2018年CMEF中国国际医疗器械（春季）博览会上，小编采访到了医疗领域人工智能领军企业Airdoc公司市场部副总裁张京雷先生。共同探讨人工智能对于目前医疗行业的影响，以及对我们普通人生活带来哪些意义。
医疗科技逐渐走向成熟
目前，一个好的医疗服务价格非常昂贵。而据张京雷介绍，Airdoc的愿景便是希望能用人工智能优化医疗服务，以一种相对低廉的价格让广大患者更快速地享受到更优质的医疗服务，使更多人从中受益。
目前医疗科技行业在蓬勃发展，许多企业也都涉足到这个领域之中。就在上周，美国FDA给做眼底视网膜病变观察的公司IDx颁发了许可证，这从侧面证明了当前世界上的医疗科技技术已经相对成熟。
当今国内的医疗科技水平在很多方面都领先于国外，而这次美国FDA批准认证的技术只不过是国内医疗科技领域前两年的技术水平，当然这并不是说国外没有更新的技术，而是说明我国的医疗科技已经在很多方面已经达到了世界领先水准。
张京雷表示，这其中有深层次的原因，首先是中国具有人口优势，因此在数据收集上可以十分丰富和全面，而这一点在其他国家难以达到；其次，我们对于人工智能有着强烈的需求，比如在三线及三线以下城市医生与一线城市医生有着极大的差距，而人工智能在这方面能够极大的弥补这些差距，因此AI有着非常大的应用前景；最后，我们不光要有好的医院以及医疗团队，还有非常良好的投融资环境，才能给相关企业的发展创造更好的土壤。
人工智能将对医疗带来极大帮助
当谈到目前医疗科技领域有哪些具体进展时，张京雷表示，第一是技术的进步，比如在眼科、皮肤科、癌症早期病症的发现等已经有临床验证；第二则是政府部门的监管，预计在今年将会有几家医疗科技企业能够拿到CFDA 药监局的认证，这代表着国家对于国内医疗科技行业的认可。
张京雷认为，“人工智能技术将来的一个突破口是在院外，并且功能一定是筛查，通过人工智能技术把慢性病或者无症状的疾病及时找出，当然院外的模式还有很多需要继续探索的地方，包括技术本身、市场及商业模式等。”
目前Airdoc主要的产品是在通过眼底拍照的慢性病筛查，而这种方式也是当前最成熟并且可以很快应用到临床的技术。通过观察眼底上面血管及神经的变化，可以从中分析得出高血压、糖尿病及动脉硬化等慢性病的情况，也可以把这些数据收集起来在后台进行分析对比，能够更准确的进行慢性病的判断、辅助诊断和长期管理。
眼底数据为何成为研究的重点
至于为何选择以眼底作为技术的主要研究方向，张京雷表示，首先慢性病完全可以通过眼底进行直接的观察，这就可以通过筛查进行早期诊断，第二是慢性病的发病率高居不下，严重影像患者生活质量也给医保造成巨大财政负担。
还有就是技术上说眼底数据相对来说比较容易取得——眼底照相机可以在院外使用，大规模眼底筛查的成本可以控制在几元钱以内，并且在伦理上没有任何问题，只要是三周岁以上的儿童到老年人，所有人都可以接受眼底拍照。
最后在许多慢性病的筛查和早期诊断方面，通过眼底能够快速的察觉，比如许多致盲性眼底疾病，可能在很长时间没有任何明显症状。但是当症状出现的时候，基本上已经错过了最佳的治疗时机。通过拍摄眼底，可以根据血管的变化能够在早期就察觉出相关疾病，比如糖尿病在没有任何症状表露之前，通过观察到眼底血管的膨胀变形，较早的确诊，可以进行及时的治疗。
多模数据分析帮助准确判断病症
如何能够准确判断这些病症，这需要运用到多模数据分析（MRT），张京雷接着介绍道。举个例子，在心血管科，每个病人的病例中都有许多数据，这些数据数量甚至多达上百组，对于一般医生而言，只能通过个别组的数据来判断病人的病情，如心脑血管、心脏病等疾病，这些病症通过化验的指标只是简单的几组数据，但是通过人工智能算法，可以同时对几十组甚至上百组数据进行详细的分析揭示疾病的内在规律，找到更好的诊疗方法，这是人类自身的能力所达不到的。
并且当数据足够多时，也可以通过查找这些数据之间的关联，找到一些疾病与关键因素之间的关系。比如可以通过多模态分析可以判断病人的发病与饮食、生活习惯、基因等直接关联性有多少，这对于疾病的攻克与治疗有非常积极的意义。
并且多模数据分析可以把医院中繁多的纸质病历全部数字化、结构化，极大的节省了医生的时间及精力，可以让他们更专注于本职工作。
未来医疗人工智能的潜力应用
张京雷还表示，医疗人工智能目前在两个领域中的潜力比较大，并且他也相信未来会证明这一点。第一便是医疗影像分析，由于影像本身就是结构化的，比如眼底照片；再一个如CT或磁共振等，也是同样的道理，没有人为因素干扰，可以通过人工智能进行快速、准确的分析；其次是医疗大数据，可以把非结构化变成结构化的数据，通过分析大量的病历资料找出更好的治疗方案，更好地管理疾病，目前也有许多公司在进行相关的研究。
未来，Airdoc的技术开发会从眼底扩展到全眼科。张京雷表示，AI可以用于儿童近视的预防，通过人工智能可以帮助父母监测和预测小朋友近视的发展变化，将来这种预测可以精确到近视最可能在哪个星期发生。全眼科之后则是全身的人工智能，这也是未来医疗人工智能的方向。
目前对于数据的安全性也是一个讨论的重点，对于医疗科技行业来说就更是重中之重，因为获取的数据都是非常敏感的病患数据。对于数据的防护，张京雷表示，Airdoc所有上传的数据都是通过加密保护的，其次在上传与保存的过程中，这些数据都要严格脱敏，也就是数据与病人的个人信息完全分离，这也是整个医疗行业的惯例。
并且为了这些医疗数据的存储和使用，Airdoc参与了国家科技部监管之下的STI医疗眼科大数据平台。在政府的严格监管下，上面所有脱敏数据都是可以共享进行科研，对于今后的人工智能技术发展还有临床实践都有相当的积极意义。
人工智能将更好的辅助医疗诊断
最后说到人工智能将来的服务对象时，张京雷解释道，Airdoc主要面向的服务对象其实还是医生——人工智能主要的功能是辅助医生对于病症进行诊断，但无法代替医生做出诊断。举个例子，目前已知的皮肤病超过2,000种，这就需要大量相对独立的算法合作来分析相关病症；而且许多皮肤病外观基本一致，因此医生需要额外询问患者其他情况才能够确诊，这对目前的人工智能技术还是个挑战。
当然未来的人工智能技术可能通过深度学习实现更多的功能，但是目前而言还有许多制约因素，包括法律上的制约——比如当人工智能诊断失误的时候，谁来承担法律责任等。因此很长的一段时间来看，人工智能都将是医生的一个辅助工具，无法取代医生。
未来人工智能最大的作用是解决医生大量简单重复性的工作，提高医生的工作效率，让医生真正发挥他们的智慧和能力。人工智能与医疗这对搭档，将会颠覆今后的医疗环境，这值得我们所有人期待。