人工智能时代的教育挑战及应对—中国教育信息化网ICTEDU
摘要人工智能技术的快速发展也给学生带来了巨大挑战。首先是学习内容变化带来的能力培养上的挑战。
今年5月，国际人工智能与教育大会在北京召开。来自全球100余个国家和地区、10余个国际组织的500余位代表就未来教育、教育政策、教育管理、教学评估、课程开发、终身学习等多个议题开展了深入探讨，提出许多关于人工智能时代背景下发展未来教育的新观点和新思路，并通过了《北京共识》。代表们一致认为，各国应制定相关政策以促进人工智能与教育教学、教育系统改造相适应，建设更加公平、优质的教育系统，为每个人提供终身学习和终身发展的机会。
人工智能是研究使用计算机模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科，涵盖了自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴。正因为如此，人工智能已经成为各国核心竞争力的重要组成部分。
当前主要发达国家的人工智能战略
为在未来人工智能发展浪潮中占据领先地位，美国、英国、日本、法国先后出台了人工智能战略，将发展人工智能技术作为优先事项。实际上，人工智能作为新一轮技术革命的重要支撑，对人类社会诸多领域都有深远影响，也为未来社会的发展提供了重大机遇。人工智能技术在教育领域的应用不仅为教育系统变革、教育技术发展、教学方法改进提供了重要机遇，也给学校、教师、学生带来了挑战。
•美国：让所有劳动者都能在智能时代转换角色
美国在人工智能领域占据了巨大优势，这不仅受益于美国雄厚的研发资金和大批高精尖的科研人才，也受益于美国在人工智能领域已经建立起完善的战略规划体系。众多战略规划以美国白宫科技政策办公室2016年10月发布的《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》影响较大。二者为人工智能领域的研究与发展提供了战略性指导。
《国家人工智能研发战略规划》提出，为人工智能时代培养劳动力，不仅应为预备劳动力提供相关领域的教育机会，还应该为现有劳动力进行再培训，以让所有劳动者都能在人工智能时代迅速转换角色。该“战略”区分了硬技能和软技能，主张培养目标应体现国际性、时代性和全面性。所谓硬技能是指语言、艺术、数学、计算机、化学等与专业、学科相关的认知技能;软技能则包括合作、管理、情境、决策等认知性技能，主要通过个人的情商、人际能力、行为等体现。“战略”提倡在基础教育、高等教育、继续教育等各阶段均应以培养软硬技能兼备的人才为目标，加强对劳动者的数字素养和人工智能领域的相关素养的培训。
针对人工智能技术可能对教育带来的影响，“战略”指出：一方面，可以通过将人工智能技术应用于教学环节，为学生提供个性化教学服务，提升教育的影响;另一方面，人工智能的发展为人才培养设定了基本目标。教育系统应该培养面向人工智能时代的劳动者，为所有劳动者提供终身学习的机会。此外，“战略”还针对人工智能人才培养的规模、结构等进行了说明。
2016年12月，美国发布了《人工智能、自动化与经济》的报告，提出制定相关政策发展企业和工人创造力。2017年7月，美国又通过《人工智能与国家安全》的文件，提出通过人工智能推动军事、信息和经济领域的变革以维护国家安全。2019年2月11日，美国总统特朗普签署了《美国人工智能倡议》，提出应重点发展计算机科学，培养公众对人工智能技术的信任与信心，通过学徒制等方式培养人工智能领域的研究人员和用户，开设科学、技术、工程等技能课程，以确保所有美国工人有自如利用人工智能的本领。
•英国：在人才培养规模、投入等方面发展人工智能教育
英国早在2013年就将人工智能列为国家级科研计划。2014年出台了《人工智能2020国家战略》。2015年制定了《机器人技术与人工智能图景》。2016年发布了《人工智能：未来决策制定的机遇与影响》，提出充分发挥英国在人工智能领域的优势，增强国家竞争力。2017年出台了《现代工业战略》和《在英国发展人工智能》两份文件，为发展人工智能提供详尽的指导。2018年出台了《英国人工智能发展的计划、能力和志向》以及《产业战略：人工智能领域行动》，针对发展人工智能制定了具体措施，并于2018年4月启动了以人工智能技术为核心的“现代工业战略”。
为推进“现代工业战略”实施，英国政府积极发展人工智能教育，在人才培养规模、投入等方面进行了重要调整。首先是调整人才培养的结构、层次及数量，扩大人工智能硕士、博士招生规模，调整学科结构，改进培养模式，鼓励大学和企业为人才培养提供支持。其次是加大人工智能教育的投入。英国政府拟计划对人工智能教育投入1.15亿英镑，并鼓励企业和大学投入相应比例的资金，为人工智能教育提供资金保障。再次是鼓励校企合作，开展员工在职培训，为校企合作提供平台，为学生提供数字技能及编码等领域的技能培训。最后是吸引和留住外国优秀人才。通过设立奖学金、提高工作和定居待遇、简化签证手续等吸引人工智能领域优秀人才定居英国，开展相关研究。
•日本：鼓励高校完善人工智能人才培养机制
日本机器人产业在世界处于领先地位，在人工智能领域也占有非常大的优势。2015年1月，日本发布了《日本机器人战略：志愿、战略、行动计划》，提出机器人发展战略。2016年1月，日本制定了《第五期科学技术基本计划(2016-2020年度)》，提出建设“超级智能社会”，并组织了多次面向民众的对话会议，提出以人工智能技术为核心，在大数据、物联网和网络安全领域开展融合研究。2017年，日本制定了《人工智能产业化路线图》，提出利用人工智能技术大幅度提高制造、医疗、护理效率。2018年，日本出台了《科学技术创新综合战略2017》的报告，再一次强调了人工智能的重要性，提出应针对信息技术和人工智能领域面临的人才短缺问题大力发展信息技术和理工科教育，加强大学相关学科人才培养。针对当下日本人工智能人才不足的情况，基金会为人工智能领域研究提供了充分的资金支持，并鼓励高校完善人工智能人才培养机制。此外，日本政府制定了一系列科研奖励计划，吸引外国人才来日本进行研究。
•欧盟：致力于推动人脑研究和机器人智能研究
欧盟在推进人工智能领域也制定了一系列战略规划。2013年1月，欧盟提出了《人脑计划》，致力于推动人脑研究和机器人智能研究。2014年5月，提出了《机器人研发计划》。2015年12月，发布了《机器人技术路线报告》，为机器人技术开发与市场化提供了通用框架。此外，法国于2013年公布了《机器人发展计划》，并在2017年3月发布了《人工智能战略》将人工智能作为国家创新举措之一。德国于2018年公布了《联邦政府人工智能战略要点》和《联邦政府人工智能战略》，将发展人工智能上升到国家战略高度。
当前世界许多国家迫切希望在人工智能发展浪潮中获得竞争优势，并为此制定了较为完善的战略规划。这些规划立足于国家需求，涉及社会领域的多方面，深入分析了国家发展人工智能的优势和不足，并就进一步参与人工智能领域的竞争提出了具体的行动要求。
虽然各国的人工智能战略各不相同，但是就人工智能时代的人才培养与开发、教育培训等领域各国的举措大同小异：(1)以培养面向人工智能时代的劳动力为目标，关注学习者认知与非认知能力的培养;(2)加大人工智能领域投入，大力发展工程、信息科学技术研究;(3)鼓励校企合作，促进人工智能技术转化;(4)扩大人工智能人才培养规模，完善人才培养结构、层次;(5)设立专项奖学金，吸引和留住国际优秀人才;(6)搭建实践平台，推动国际人才交流。
从本质上看，人工智能技术发展的关键在于劳动者素养的提高，劳动者素养的高低直接影响技术的使用，而教育在培养预备劳动者和劳动者再培训过程中都发挥着至关重要的作用。因此，不少国家的人工智能战略将教育作为推动其发展的重要推动力和优先发展事项，主张在培养目标、教学内容、教学方式、教学手段等进行变革。
当下，人工智能技术的进步既为教育发展提供了重要机遇，也给整个教育生态系统带来了不小的挑战。
学校将走向“智慧型校园”
大数据、云计算、深度学习、图像识别、语音识别、虚拟现实等人工智能技术，让人类的学习活动得以突破传统的时空结构，颠覆了教育者与受教育者的关系。学生可以在任何时间、任何地点接入学习平台，这给传统的、以学校为主体的、较为封闭的教育生态带来了巨大挑战。因此，传统的学校应变革为面向未来的“智慧型校园”。智慧校园是物理环境、虚拟环境和混合环境的整合，在对校园基础设施、教学资源、教学内容、教学活动等进行的数字化改造的基础上，构建智能化的教育生态系统，最大化地提高学生学习、生活质量，促进师生全面提升。此外，智慧校园还为家庭、学校和社会协同发展提供了重要条件，有助于提升学校治理水平。
教师成为构建者、协助者
人工智能技术也给教师带来了重大挑战。传统的教学模式以教师为中心，教师作为学习活动的组织者和控制者，在学习过程中占主导地位。而在人工智能时代，学生可以很方便地从网络上获取丰富的信息资源，学生处于学习活动的中心。因此，教师应从传统的知识传授者转变为帮助学生建构知识体系的协助者、教学活动的组织者。教师更应重视激发学生自主学习，充分调动学生积极性。
首先，人工智能时代知识获得更加便利，学生认知方式也会发生根本变革，因此教师应更加关注学生的认知特点，着重通过多样的教学活动和教学过程将能力培养与知识获得结合起来，促进学生认知和非认知能力的养成。
随着人工智能技术在教育领域的应用不断深入，教师工作的环境将逐步智慧化。智能备课、智能阅卷、智能评估和反馈系统成为可能，教师能够更加准确、快捷地把握学习者的学习特点和情况开展个性化指导。
人工智能时代，教师不仅需要掌握学科专业知识、教学方法，还应具备“数字化能力”。这就要求在教师专业发展过程中，不仅要重视学科知识的掌握，更应重视教师专业发展的情境性和实践性，强调过程体验和参与，在教师专业发展的不同阶段确立不同的能力目标以适应课程教学的新要求。
学生面临的挑战与应对
人工智能技术的快速发展也给学生带来了巨大挑战。首先是学习内容变化带来的能力培养上的挑战。与传统学习相比，人工智能时代的信息获取更加便捷，对于信息的处理能力将会是未来学生必须培养的核心能力。学生不仅需要具备认知能力，还需要具备全球素养、开放心态、自主管理能力、数字素养等。其次是学习方式变化带来的自主管理的挑战。人工智能时代的学习将以学生为中心，学生在学习活动中处于主体地位，可以根据智能教学系统生成个性化学习方案，自主选择学习内容，安排学习进度，开展小组合作学习等。个性化学习方式对学生的自我调节和管理水平有更高的要求，在实际教学过程中也应重视对学生自我管理能力的培养。
总之，随着经济与科技全球化的深入发展，人工智能技术的重要作用日益突出，各国纷纷将发展人工智能技术视为国家优先事项，各国人工智能人才竞争日益激烈。教育在劳动力培养、人才开发过程中发挥着至关重要的作用，不少国家将教育视为推动人工智能发展的重要力量。大数据、云计算、图像和语音识别、虚拟现实等技术极大改变了整个教育供给、管理、实现模式，有助于构建共享、开放的新型教育生态系统。这种新型教育生态系统的主要特点就是教育服务和管理的精准化、个性化和适应化。在构建新型教育生态过程中，学校、教师、学生面临着技术变革带来的各种挑战和问题。要解决这些问题，实现技术与教育的无缝衔接，还需要教师、家长、学生以及其他教育生态系统成员的共同努力。
(作者单位系北京师范大学国际与比较教育研究院)
人工智能教育应用的机遇与挑战
2.促进学习者各方面素养和能力的获得。随着现代社会的发展，对于人类的素养和能力的诉求也在逐渐增多。21世纪核心素养一度成为国际上热门的话题，我们可以看到，核心素养主要包含三大类：一是学习与创新素养；二是数字化素养；三是职业和生活技能。除素养之外，21世纪能力作为应对知识经济发展需求及社会进步而对人才培养所提出的需求，具体包括创造性与问题解决、信息素养、自我认识与自我调控、批判性思维、学会学习与终身学习、公民责任与社会参与等内容。
在这些素养和能力的建构过程中，人工智能发挥着不可忽视的作用：一方面是社会信息化的发展在逐渐推动人工智能的步伐；另一方面是21世纪核心素养和能力存在着内在的需求。在这样的背景之下，人工智能技术不能局限于促进学生学习具体的、结构良好的知识和技能，而是要帮助学生获得复杂问题解决、批判性思维、多人协作等高阶能力。而在现实中，我们可以看到，随着技术的发展，评估难度较高或者领域内专家无法清晰表达的规则知识、深度学习、自然语言的处理、情感计算等问题，都会在未来被逐渐攻克。而人工智能产品应用到教育领域上可以逐渐成为学生的朋友，为学生提供补习的帮助，成为学生的学习助手，使学习收到寓教于乐的效果。
3.加快全球课堂普及。在全球化趋势背景下，全球课堂普及能够为学习者随时随地打造深度学习的环境，成为学习的一个重要条件，在人工智能教育的应用下，则可以很简单地实现这一功能。
全球课堂的目标是为学习者提供一种普及化的、随时随地可以访问的、学习者深度参与的学习环境。在这样的学习环境中，处于任何水平的学习者都能获得良好的学习体验。在知识共享水平不断提高的情况下，人工智能的发展能够自然地促进全球课堂的普及。在现今教育领域，慕课可以被看作是全球课堂的雏形。在慕课的依托之下，学习者可以随时随地地进行学习和享受当前世界各地的教育资源。但慕课也存在一些弊端，如偏重知识传递、通过率较低、只适应具有一定知识背景和较高学习动机的学习者等。虽然慕课在现今的教育之中带来了一些改变，但是所带来的改变还是具有限度的。而人工智能技术支持下的全球课堂，能够为学习者提供一个云端一体、支持认知发展和相互协作的全新学习环境，这在一定程度上打破了慕课等教育技术手段所带来的局限性。
4.减少教师的重复性劳动。当前，中小学教师除了教学工作之外，还存在诸多重复性工作，而要想促进教师的教学，教师就还需要更多的进行创新工作的时间，以加深对教育的反思、改进。若长期进行重复教学，不但程序枯燥，而且对社会来说也是一种资源浪费。
在这种情况下，使用人工智能技术和多媒体等各种先进的教学手段形成开放式交互教学系统，学生可以主动向系统索取知识，系统也可以根据学生的知识、能力和学习方法来因人施教，以收到最佳的教学效果，达到无人化、个性化适应教学的目的。此外，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。教育机器人就是一种被广泛应用于教育领域的人工智能型助手。例如，网龙华渔教育研发的“未来教师”机器人，就可以帮助教师完成课堂辅助性或重复性工作，如朗读课文、点名、监考、收发试卷等工作，还可以帮助教师收集、整理资料，辅助教师进行备课、科研活动。由此，在减轻教师负担的同时，还提高了教师的工作效率，从而使教师将更多的精力真正放在学生身上，促进学生更好地学。
二、人工智能教育应用的挑战
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。在当今社会人工智能相关人才还比较欠缺的状态下，政府和学校该如何进行人才的培养；教师在教学中该如何与人工智能系统进行有效协调；人工智能教育应用中存在的伦理、社会以及安全等问题应该如何解决……这些因素都对人工智能在教育中的应用提出了新的挑战。
1.人工智能的人才培养存在滞后性。人工智能作为推动社会发展的一项重大举措，对于人类的影响是巨大的。教育领域作为人工智能影响的一个重要部分，在某种程度上说，要想对教育产生重大的作用，政府和学校就应提供必要的协助。在人工智能专业人才培养中，首先，一方面，政府应了解企业和社会对人工智能人才的需求，制定出人工智能专业人才的培养目标和相关标准，并根据目标和标准协调包括中小学、大学、职业培训机构等在内的相关机构，推进人工智能专业人才的培养。另一方面，政府应为人工智能教育提供必要的经费支持，如增加人工智能研究生的培养经费，提升人工智能课程设计的投入，资助人工智能教育研究项目，对开展人工智能教育的高校、职业院校和其他组织拨款等，这些措施在一定程度上可以促进人工智能的发展。其次，学校在培养人工智能人才上需继续加大措施和力度。在中小学阶段可以培养学生的科学素养，为人工智能的成长奠定良好的基础，而大学作为人工智能发展的重要时期，在师资力量方面，可以把与人工智能相关的人才组织起来，引进学校外部人工智能的专业人才，充实人工智能教学团队。
然而，在目前的就业市场上，虽然企业高薪资聘用相关人才的公告在就业市场屡见不鲜，但这方面的人才却很难在市场上找到。这也表明在现今社会中，人工智能领域相关人才培养还是存在着显性不足和滞后的问题，政府和学校所贡献的力量还存在着欠缺。
2.人工智能中教师角色转变的障碍。在现今教育技术的使用中，人们常常会疑惑教育和教学之中人与人之间的交互作用容易被忽视的问题。在人工智能教育时代来临之时，如果在教育中大量使用高新技术，会不会削弱教师与学生的交往或者不利于学生语言能力和沟通能力的培养？面对这些疑惑，人工智能的研究案例表明，当人类智慧与人工智能技术相结合的时候，在工作上能够取得更好的效果。例如，一项研究发现，当通过照片判断淋巴细胞中是否存在癌细胞时，如果只使用人工智能技术，错误率为7.5%，如果只由医疗专家来判断，错误率为3.5%，但如果将两者结合起来，错误率则可以下降至0.5%。也就是说，在人工智能时代，教师与人工智能系统之间需要相互协同。
而具体到现实生活中，我们发现在实施翻转课堂和慕课的时候，一方面，存在实施的过程中部分教师不愿意改变的现象。当教师传统的教学模式已经形成了成熟的体系和模式，他们认为现今的教育方法已经可以教好学生，尤其是那些这样教已经出了成绩的教师，继而让其进行改变会存在较大困难。另一方面，教育信息技术的老师比较少，当更多的教师面临一个新的事物时，有效的实施对教师的相关培训是非常有必要的。与此同时，人工智能在教育系统中的实施也面临着怎样将人工智能教学系统与面对面教学相结合，使教师与人工智能系统之间协同工作，以最大限度地发挥二者的协作优势，共同为学生提供更有个性的、更有效的教学体验，这是当前教育人工智能研究面临的挑战之一。
3.人工智能教育中的伦理、社会及安全问题。在网络普及率极高的时代，越来越多的人开始加入互联网的大军之中。我们看到互联网在给我们带来越来越便利的生活的同时，也存在一些隐患：网络暴力的滋生、信息的泄露、网络欺诈行为等问题不断涌现。在图像识别技术上，出于对当事人隐私或者某些信息的保护，电视和网络会将文字或脸部像素化。但随着人工智能的发展，这种保护隐私的方法已经不再可靠。有研究发现，神经网络只要通过主流的机器学习方法训练，就可以识别图像中隐藏的信息。在某些数据库和隐私技术上，神经网络的成功率已达到80%，甚至是90%。在像素化图像方面，随着图片模糊程度增加，神经网络的成功率会降低，但仍然能够达到50%到75%的成功率。因此，伦理道德和安全保障是教育人工智能也必须面对的挑战之一。
在教育系统中，教师各方面信息的泄露，以及学生所面临的网络暴力会不会更加肆虐？尤其是在中小学阶段，学生对这个社会的认知还不够全面，是否会更多地存在着网络上的隐性伤害，而这些问题都是在人工智能应用于教育领域之中所要面临的问题。为此，一是将伦理道德教育纳入人工智能课程之中，树立伦理道德意识也就成为人工智能时代必须要解决的课题；二是应该加强人工智能教育应用的监管，制定与安全应用相关的规则，运用相关技术保护使用者的隐私和权益，着力于推动教育人工智能良性积极发展。
未来的时代是智能时代，无论是政府管理机构，还是各级教育部门，都应为迎接智能时代的到来做好充分准备。在具体的发展之中，我们可以看到美国政府在《规划未来，迎接人工智能时代》研究报告中不仅引领了美国社会未来的发展方向，同时也为我国的人工智能教育应用提供了很好的启示与借鉴。人工智能教育应用作为未来我国教育发展的核心内容之一，在具体的应用过程之中，对于我国的教育和教学发展存在着重要的意义。为更好地找到人工智能与教育的契合点，应促进人工智能技术人员与教师的合作，提高教育管理者和教师的数据素养，培养学生的计算思维能力，对人工智能教育中的伦理、社会及安全问题制定好相关措施，为更好地适应未来时代的发展做好准备。
|编辑：曹可稀
|美编：甄宏莉
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人工智能时代教育评价改革:契机、挑战与路径选择
龙海涛华南师范大学摘要：人类社会即将迈入人工智能时代。人工智能等新一代信息技术作为新一轮产业变革的核心驱动力正催生重构教育新生态，为新时代教育评价改革带来了新的挑战和机遇。以人工智能时代背景为切入点，探究新时代我国教育评价改革发展的新路径，重点阐述人工智能等新一代信息技术将如何驱动教育领域的深刻变革，分析面向人工智能时代教育评价面临的主要问题，探讨人工智能等新一代信息技术将如何助力教育评价体系创新，尝试提出教育评价体系变革的创新路径，以期为加快构建新时代教育评价体系和建设高质量教育体系提供思路。
关键词：人工智能;教育评价改革;形成性评价;增值性评价;多元评价;
2020年10月，中共中央、国务院印发的《深化新时代教育评价改革总体方案》（以下简称《总体方案》）提出要充分利用信息技术，提高教育评价的科学性、专业性、客观性，鼓励并支持评价工具、手段、方法的智能和创新，为新时代教育评价改革指明了方向。
人类社会正处于从信息时代向智能时代迈进的关口期，人工智能等新一代信息技术正在引发人类社会新的变革，深刻改变人类生产生活模式和思维学习方式，是“经济发展新引擎”和“社会发展加速器”。人工智能等新一代信息技术融入教育行业，必将对教育理念、教育体系、教育模式、教育评价和教育生态产生变革性影响。人工智能等新一代信息技术与教育的融合发展对于推进教育均衡、促进教育公平、优化教育结构、完善教育治理、提升教育质量、实现素质教育和终身学习等方面具有重要作用，为教育高质量发展带来新的契机。
教育评价事关教育发展方向，具有重要导向作用：一方面，在人工智能时代，教育对未来人才的培养目标将发生根本性改变，教育评价“指挥棒”必须转向；另一方面，人工智能等新一代信息技术的快速发展，为教育评价提供了全新的技术、手段和方法，为构建科学合理、符合时代新要求的教育评价体系提供了可能，一直以来倡导的因材施教将能真正得以实现。本文尝试以人工智能的时代属性为切入点，对我国教育评价体系改革进行探讨，以期为新时代教育改革与发展提供参考。
1契机：人工智能驱动未来教育发生系统性变革
人工智能等新一代信息技术作为第四次工业革命的强大引擎，已成为21世纪教育改革与创新发展强大的技术杠杆和战略制高点，将给教育带来根本性、全方位的影响与变化。教育将突破原有的概念与内涵，开辟和拓展到一个全新的更为广阔的领域和价值空间。人工智能将催生重构教育新生态，激发出新的教学和学习方式，也为未来教与学带来了多种可能，以往的教育理念与人才培养目标、教育内容与人才培养体系、教育资源与人才培养环境、教育方法与人才培养方式都将发生颠覆性的变革。
1.1人工智能时代的教育理念与人才培养目标教育理念是教育主体对教育及其现象进行思维的概念或观念的形成物，是教育主体在教学实践及教育思维活动中形成的对“教育应然”的理性认识和主观要求。教育理念是时代性的产物，具有鲜明的时代特征。当今世界正从二元空间（人类社会空间和物理空间）转向三元空间（人类社会空间、物理空间和信息空间）[5]。以人工智能为代表的新一代信息技术深刻改变着人类的思维、生产、生活、行为、交往和学习方式，改变着社会各行各业对知识、技能、能力和素质的要求，对人们的信息素养、数据素养、科技素养、创新素养、社交素养和艺术素养等提出更高的期望，原有的教育理念和人才培养目标无法支撑人工智能时代对人才的根本需求。
在人工智能时代，教育与简单的知识和技能培训画等号的时代已成为过去，新一代信息技术拓展和延伸了传统教育的边界，教育由被动接受的填鸭式学习向高阶认知能力和创新精神等核心素养的培养转变。教育的使命不再仅仅是传授已有的知识和信息，而是更为强调对人全面发展的培养，知识观也由以往的知识传承转向为强调知识的生产和创新。人才培养目标转向重点培养学生面向人工智能时代的全新的学习、生活、思考方式和态度，重点培养学生的终身自主学习素养、数字胜任力素养、思维心理素养和协同交互素养。学生的批判性思维能力、协作沟通能力、创新能力和人机互动能力将比传统意义上的读、写、记、算能力更为重要，学生宽阔的学科视野和解决复杂问题的能力以及高超的人机互动能力将成为人工智能时代的关键竞争力。学生将从学习知识转变为学习能力，主要包括自主学习的能力、提出问题的能力、人际交往的能力、创新思维的能力和谋划未来的能力等。学习者更多的是学习如何从开放的知识和信息库中筛选和挖掘出新的知识和应用，通过已有知识和信息去学习和创新知识。
与此同时，我们应该认识到，人工智能等信息技术是手段，不是目的，不能代替人类的思维，不能代替人类学习，不可能改变教育原有的本质。教育的本质仍然是传承弘扬文化、创造新知识、促进人的全面发展和推动社会进步，立德树人依然是教育的根本目的。人工智能不仅仅是对教育的颠覆和冲击，更多的是对教育发展的促进和创新，给教育领域带来了前所未有的发展契机。人工智能等信息技术对教育的赋能应用进一步打破了教育界限，人工智能让教育真正成为共同体。
1.2人工智能时代的教育内容与人才培养体系教育理念和人才培养目标的改变必然会带动教育内容变革，人工智能类的课程将直接成为重要的教育内容。事实上，早在20世纪80年代，人工智能类信息课程就在英国中小学的信息与通讯技术课程（ICT）中出现。2013年，英国将ICT课程修订为计算（computing）课程，以加强信息意识、计算思维和人文素质的培养。2014年，英国又将编程作为5～16岁学生的必修课写进国家教育大纲。2015年，美国通过“每个学生都成功法案”（EveryStudentSucceedsAct）开启计算机科学教育改革，要求在基础教育阶段（K-12）强化以人工智能为重要组成部分的计算机科学教育。我国中小学人工智能教育始于2003年4月《普通高中技术课程标准（实验）》的颁布。经过十几年的发展，中小学各阶段信息技术课程中都设有人工智能模块。在高等教育领域，2018年全国高校新增本科专业中带有“智能”二字的就多达235个，人工智能教育进入迅猛发展阶段。
人工智能正在倒逼人才培养体系的改革与创新，以适应人工智能时代对人才培养的需求。在人工智能时代，知识的生产、流动、扩散、转化、更新和再生产的速度显著加快，现有的人才培养体系难以满足人工智能时代对人才培养的要求，难以适应新时期学习者的学习诉求，难以跟上科学技术的发展步伐。人才培养将从现在的以教师为中心转变为以学生为中心，从以专业知识教育为主转变为以通识教育为基础、通识教育和专业知识教育相结合，从以课堂教学为主转变为以课外自主学习为主、课堂内外教学和学习相结合。
人工智能等新一代信息技术促使学习跨越学科边界，促进跨学科学习。跨学科学习就是围绕一个学习主题构建相互衔接渗透融合的跨学科课程体系，将不同学科联系起来，形成有机整体，而非不同学科的简单叠加。跨学科学习突破学科之间原有的界限和限制，促进多个学科、多个专业知识体系的理念、视角、方法和技术的相互交叉融合，旨在培养学习者的综合实践能力、跨学科思维习惯和创新精神。例如，STSE教育主要涵盖科学、技术、社会和环境，倡导在发展科技、促进生产的同时，强化环境教育，STEM教育则融合了科学、技术、工程与数学等学科。
1.3人工智能时代的教育资源与人才培养环境信息技术驱动新型教育生态的重塑。“生态”一词源于古希腊语的Oikos，指住处、定居地或环境，也指生物在自然环境下的生存状况及其与周边环境的关系。教育生态指教育的结构系统，包含教育发生过程中的相关要素及各个要素之间的相互关系。人工智能等新一代信息技术将彻底改变现有教育的时空场景和供给水平，推动教育组织和供给方式彻底变革，进而构建出一种新的更为灵活、开放、多元、个性、跨时空、终身的新型教育生态体系，真正实现教育的人机协同、因材施教和素质教育，促进实现人的全面发展。
新一代信息技术渗入到教学、学习、研究、评价、监控、管理、生活和文化等各个方面，通过打造智慧教室、智慧课堂、智慧学习活动、智慧教学资源、智慧校园管理、智慧校园服务，形成智慧校园和智慧城市，驱动教育教学环境由网络化、数字化向智能化迈进。教育机器人将增强或延伸教师的表达能力、知识加工能力和沟通能力，形成一种新型的教学形态。人工智能等新一代信息技术能促进教学资源智能化进化、智能化检索和智能化推送，根据学习者的学习需求、学习路径和检索痕迹，智能化向其推送学习资源和学习支持，过滤无关信息，减轻认知负荷。远程协作和同步课堂等能促进跨学校、跨区域、跨国别的协同学习，向世界各地提供优质教育资源，有助于解决教育不均衡问题。
新一代信息技术促进无边界学习，让学生与所有学习者处于教育教学活动中心，凸显学习者的主体地位，形成相互融通的学习场景。无边界学习就是打破传统教育设定的各种边界，打破学习的时空限制，打破现有知识、学科、课程与课堂教学之间的藩篱，打破学习者身份、背景、年龄的界限，打破物理现实空间与网络虚拟世界之间的壁垒，强调教育的互动性和知识经验的分享交流，以及创新在教育中的价值，实现教育的个性化和定制化。
1.4人工智能时代的教育方法与人才培养方式信息技术也驱动教与学全过程的变革，教育方法与人才培养方式将发生根本性变化。人工智能等新一代信息技术的渗透完全改变了传统教学过程中以教师授课、学生听课为中心的单一组织结构模式，改变了教师为知识传递者的角色定位，教师成为教学活动的设计者、学生活动的合作者、学生获取知识的引导者。在智慧化教学环境当中，教与学的模式及师生之间的交互方式等教学因素均发生根本性变化，师生地位被重新定位，机器在教与学过程中的作用更为突出，教师、学生和机器构成智能教与学过程中的三元教学主体。
在人工智能时代，项目式、问题导向式、团队合作式、探究式、体验式等学习方式变得更加简单易行。教师可引导学生从学习知识技能到培育运用跨学科知识解决实际问题的能力，可开展基于真实问题的项目式学习，在合作学习的环境下实施探究活动。依托人工智能等新一代信息技术，教师可依据教学内容、教学目标、教学任务和学生个体的不同，以不同的组织形式，实施差异化、个性化的教学和评价。人工智能等新一代信息技术可辅助教师开展课前智能化备课、课中互动精准授课、课后个性化辅导和日常网络在线答疑等，有助于减轻教师工作压力，提高教学效率。在学生学习方面，学习方式也由以往的完全被动接受转向更为主动的学习，出现深度学习、自适应学习、个性化学习和人机协同学习等。
所谓深度学习，在人工智能视域下是指基于深层神经网络实现的一种模型和算法，通过构建具有多隐含层的模拟人脑模型，让机器模仿人脑的机制来实现对复杂事务的自动化处理。在教育视域下，深度学习是指高层次和主动的认知加工，是与被动记忆和机械接受知识的浅层学习相比较而言的一种学习概念。深度学习着力培养学习者的高阶思维能力，注重学习的社会性、参与性和实践性，教师以现代化的教学工具向学生传递核心的学习知识，学习者需要在深度理解所学知识的基础上进行信息加工，主动建构个人的知识和思维框架，并有效地将知识转化并迁移应用到真实的环境中解决实际问题。
2挑战：面向人工智能时代教育评价面临的主要问题
不可否认，现行教育评价制度对改革开放以来我国教育事业的快速发展起到了重要作用；但是，进入新时代，随着我国教育基本面发生根本性转向，现行的教育评价体系越来越不适应新时期我国经济社会发展要求。特别是在后疫情时代，随着人工智能时代的到来，我国教育发展迎来新一轮重大战略机遇，面临一系列亟待突破的问题。一方面，现行教育及教育评价体系长期存在着的一些问题尚未得到根本性解决，而人工智能时代又对其提出了新的更高要求；另一方面，人工智能等新一代信息技术给教育带来重大影响，但究竟会有哪些方面的影响，尚不十分清晰。人工智能与教育深度融合的科学机理尚未得到揭示，教育尚处于不断变革和发展之中，具有不确定性。
2.1评价方式简单初级当前，教育评价方式主要是以标准化的量化评价为主，质性评价相对较少，定性和定量相结合的评价不能得到有效实施和应用。学生的考试成绩仍然是评价结果的主要甚至唯一决定因素，闭卷考试的分数常常直接决定着学生相当长时间的学习结果。当前评价方式的相对简单初级直接影响着教育评价结果的全面性、科学性、客观性和有效性，不仅不能有效发挥评价结果对未来教学的指导性作用，甚至还会产生负面影响。同时，当前广泛实施的主要是针对教学结果的总结性评价，其评价功能也侧重于人才的筛选和选拔。
在人工智能时代，教育评价的功能将进一步拓展，评价将真正实现由当前的“以决策为目标，重在鉴定和选拔”向“以人为本，重在诊断和激励”转变，评价目的侧重于更好地促进学习。评价将成为教育密不可分的一部分，贯穿于教育教学全过程。评价类型不再局限于当前的总结性评价，诊断性评价、过程性评价和形成性评价将得以广泛实施。通过多元化、多功能的评价，及时、精准、全面地发现教育教学活动中存在的问题，促使教育形成超强的自我纠错和矫正功能。
2.2评价手段传统落后当今科技发展日新月异，但当前我国教育评价使用的手段和工具仍然相对传统落后。教育评价相关者对新兴科技工具使用的积极性不高，科学技术对教学和教育评价过程的融入度不深，先进的科技工具未在教育评价过程中发挥应有的作用和功能。关于能力素养的评判，没有统一、科学、精准的评价工具，导致学生的人文素养、交流能力、协作能力、沟通能力、研究能力、创新能力和发展能力等难以得到有效测评。当前，绝大多数教育评价活动以人工评价为主，主要形式仍是传统的纸笔考试。
智慧性将成为人工智能时代教育评价的突出特征。在人工智能时代，教育评价需要及时全方位、系统、客观地收集、处理和分析教育教学全过程中生成的所有数据。数据不再仅仅是考试成绩，还包括情感因素、心理倾向、实践能力等非结构化数据和信息。教育评价系统将根据收集到的数据，对教育活动作出智慧化研判，形成精准化的评价报告，并针对存在的问题给予个性化反馈意见，甚至适时对教学活动进行指导和干预。如果不改变当前落后的评价手段和工具，不仅会制约未来教育评价系统的智慧化发展步伐，而且会阻碍未来多元化、动态化、综合化、智能化的教育评价体系的形成。
2.3评价内容僵化片面当前教育评价的内容只涉及众多教育目标和教育活动中极少的一部分，更多的是评价学科内容和学科能力，主要是以知识和技能为中心的评价。重视知识认知的评价，却很少评价学生的情感、态度、价值观等非认知方面；重视知识与技能的掌握情况，却忽视团队协作和创新思维等高阶能力和综合素养的评价；重视单科学科知识的掌握，却忽视超越学科的素养和能力评价。评价内容的片面性和不完整性不仅导致评价结果的失真，而且由于“考什么学什么”，导致教育目标和教育活动的功利性和狭隘性。
在人工智能时代，教育评价内容更加趋于完整和全面，除涵盖知识和能力外，核心素养的评价显得尤为重要。核心素养是指学生应具备的适应终身发展和社会发展需要的必备品格和关键能力，因其蕴含综合化和内隐性的特性而很难对其进行准确客观的评价。随着先进评价工具的出现和评价方式的多元化，非认知类素养可转化为可精确检测的外在表现，核心素养可深入融入到具体的教育教学活动之中，并呈现为具体的教学效果。由此，教育评价可以客观真实地测评学生的认知和非认知领域，使得核心素养评价得以广泛应用。
2.4评价标准简单单一当前的教育评价主要以分数或升学率为核心依据，过度强化结果在整个评价终端的关键地位，存在着标准相对简单单一的现象。正因为如此，长期以来，我国在教师评价方面形成“唯文凭、唯论文、唯帽子”的倾向，在学生评价方面存在着“唯分数、唯升学”的倾向。评价标准的简单单一有损教育的公平性和公正性，既不利于优等生的拔尖创新培养，也不利于学困生学习积极性的激发。评价标准的简单单一也不利于从多层面、多角度挖掘和培养人才，极易形成教育同质化现象，影响学生的个性化发展，难以满足新时代经济社会发展对多元化复合型人才的需求。
坚持以人为本，实施差异化、个性化评价，将成为人工智能时代教育评价的发展趋势。教育的本质是促进人的个性化发展和全面发展，评价的最终目标是通过激发每一个学生的能动性、自主性和创造性，实现个人价值的最大化。差异化、个性化评价就是充分认识和尊重学生个体之间的差异性，运用不同的要求和标准对不同学习程度和成长特点的学生进行多维度、多层面和全方位的综合评价。差异化、个性化评价突出激励导向，强化教育评价的增值性，以充分挖掘学生内在的特点和潜能为目标，竭力发现不同学生未来成长和发展的可能性，促使教育更加彰显学生的优点和特长，以唤醒和鼓励每一个学生，提高学生的自信心。
2.5评价主体狭窄局限在现行教育评价中，无论是针对教师的评价，还是针对学生的评价，评价主体都较为狭窄局限。尤其是对学生的评价，处于主导地位的是教师和教育行政部门，而缺乏学生的自我评价、同辈评价、家长评价和社会评价，这在一定程度上影响了教育评价的客观性、公正性和有效性。同时，学生长期扮演着被教育、被管理和被评价的角色，影响着学生的自信心、自尊心、责任心和进取心，使其在学习上丧失主观能动性。
在人工智能时代，高度发达的信息技术为教育活动相关者获取教育数据和信息提供了便利，教育信息交流的手段更加丰富便利，信息共享的渠道更加顺畅，教育活动相关者能够及时地表达自身发展需求和价值诉求，能够全员参与评价，在协商与合作中开展评价，形成评价共同体。全员参与的评价为教育评价提供不同的视角，丰富了评价的层次和内容，也有利于评价结果的运用。具体来说，学生可以以主体身份参与到教育评价活动中，由被动的评价接受者转变为主动的评价参与者和合作者。在各类教育教学活动中，学生可以通过平等协商参与评价，主动了解评价标准，自主发现、分析和解决学习过程中存在的问题，在评价中进行自我反思和自我学习。
3技术赋能：人工智能等新一代信息技术助力教育评价体系创新
大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的快速发展为教育发展带来足以改变其业态的新技术和新工具。就教育评价领域来说，人工智能等信息技术将进一步丰富教育评价的方法和手段，拓展教育评价的内容，让教师、学生、家长乃至全社会参与其中，对教与学的过程全方位实时监测，智能化反馈评价结果，智能化推送学习资源，智能化提供学前指导，促进学生个性化发展，让因材施教成为现实。
由于科学技术和评价工具的限制，以往只能注重对学生理论知识和基本能力的评价，很难对其德智体美劳综合素质进行全面评价。新一代信息技术的广泛应用，拓展教育评价的内容和边界，能及时对每个学生的学习状况进行诊断性评价，为全面评价提供了现实条件，可以对教与学的全过程进行智能化分析——诊断分析学习过程，总结描述学习结果，预测未来学习发展，以及对学习过程进行及时调节和干预。通过构建智能化的教育教学监测和分析平台，持续跟踪和记录教师教学和学生学习过程中的各种数据，为教师教学和学生学习提供实时动态的反馈与评价，对课堂教学中师生互动模式进行有效性分析，帮助教师和学生及时调整教与学的进程，并使适时发起教学干预成为可能。
通过大数据分析技术，可以收集考试分数之外的情感态度、心理特征、价值观念、劳动素养、审美情趣、协作精神、抽象思维、创新意识和实践能力等非认知方面的数据和资料，大大拓展教育评价的内容，从而支持从当前单一的学科知识认知评价向全面系统的综合性评价转变，可以对教师的教和学生的学进行全方位的了解和分析。与此同时，基于特定的数据处理和分析系统，通过数据的挖掘和分析，能及时根据每个学生的学习状况，自动生成各个学生的诊断性和发展性评价报告，并为每个学生差异化、智能化推送学习资源，精准提供个性化的学习发展建议。
新一代信息技术可为教师承担一些重复性和机械性工作，起到教师助手的作用。人工智能工具可以智能化出题、智能化批改作业、智能化评阅试卷、智能化诊断反馈，教师将有更多时间和精力去了解每个学生。通过对学生学习过程的了解，可以更好地掌握每个学生的学习特点，为学生制定个性化和差异化的学习方案，实现精准化和个性化教学。学生掌握和使用一定的学习评价工具，可以自我发现、提出和解决问题，或者与同伴合作，互相探讨，共同进步。家长通过评价工具所提供的反馈信息，可以及时掌握学生的学习和成长状况，提高教育评价的参与度。
当前，世界主要发达国家纷纷在为人工智能时代的人才培养谋划部署，力图通过教育评价改革促进本国人才选拔与发展，抢占未来教育竞争战略制高点。在美国，2017年5月，顶尖私立高中联盟推出一种新的学生评价体系，即针对学生的8个方面的素质，用描述性定性评价取代以往的分数定量评价。该体系重视学生全面综合能力素养的考查，将非认知能力因素的评价摆在突出位置。
在欧洲，德国利用科学技术优势，研制科学化、极具操作性的评价工具，在0～6岁的学前教育中构建了以导向质量、结构质量和过程质量为核心的质量评价体系。通过智能化评价技术和工具的介入，提高教师教学能力，提升教育质量和水平。评价方式和评价主体进一步多元化，以及强化过程性和动态性评价，已经成为德国学前教育评价制度的优势。在基础教育的学生评价方面，英国建立了国家评价、教师评价和学生自评与互评三级评价体系。国家评价是“关于学习的评价”，即按照国家统一标准，检验每个阶段的学生收获，旨在评判学生是否达到了国家要求；而教师评价和学生自评与互评则是“为了学习的评价”，旨在促进师生共同关注学习，提高学生的自我评价意识，激发学生的学习动机，促进学生的学习效果。
在亚洲，日本为提高学生的基础学力，近年来推动大学入学考试制度改革，意在建立一套基于“学力三要素”的培养和评价系统。“学力三要素”包括：足够的知识和技能；面对答案不唯一的问题时表现出思考力、判断力和表现力；保持主体性，并能与各种各样的人在协作中学习。该评价系统重视考查和培养学生的非认知能力，而以人工智能、大数据等为代表的新一代信息技术成为本轮改革的重要支撑。
4路径选择：面向人工智能时代的教育评价改革策略
面向人工智能时代的教育评价需要从评价方式、评价手段、评价内容等多方面进行改革。
4.1改进结果评价,注重过程评价,加强质性评价，使评价方式更为多元在当前教育环境下，结果仍具有举足轻重的地位，但要突破结果唯一，注重过程评价，从结果本位向兼顾结果与过程转变。如不强调结果，会在一定程度上导致人才培养质量的弱化，但强化结果在整个学生学习成长评价终端的核心地位，会导致结果至上的功利倾向，失去教育评价的真正功能。
人工智能等新一代信息技术的发展，能实时跟踪和监测教与学的全过程，能把考核从一次性考试变成持续不断的行为分析，为实现真正意义上的过程评价提供可能，为开展多样化评价提供重要契机。同时，要进一步加强定量评价与定性评价相结合，强化质性评价。定量评价在当前备受推崇，是因为其在实践过程中操作简单，便于比较，人工智能等新一代信息技术的发展将有助于提高质性评价的可操作性。
4.2开展理论研究，开发智能工具，搭建数据平台，使评价手段更为智能人工智能等新一代信息技术推动教育实践中许多重大现实问题的解决，与此同时，未来教育发展的强烈需求也倒逼人工智能等信息技术的进一步创新和应用。当前人工智能等信息技术与教育尚处于催化融合阶段，相关核心技术尚未完全成熟，人工智能等信息技术在情绪识别、认知计算、智能感知等方面存在发展瓶颈，目前大多数产品更多关注自适应学习等领域，学习模型以偏概全等问题尚待进一步解决。高校、科研院所和行业企业要利用各自的优势特色，加强协同创新，共同推动智能教育评价的理论创新和技术研发。
当前，面向人工智能时代的新型教育生态体系尚未完全形成，人工智能的价值认识尚存在分歧，既有“唯人工智能”的观点，也有全盘否定人工智能的意见。教师、学生、家长、学校、教育行政部门乃至全社会要进一步树立智能化教育评价理念，改变过去传统的纸笔测试评价思维，主动适应、应对甚至创新面向人工智能时代的教育。数据是人工智能时代教育发展的基础，需进一步消除数据壁垒，搭建和提供开放共享平台和服务，在保护隐私的前提下，合理利用数据和公共信息服务智能教育评价。
4.3坚持立德树人，突出核心素养，探索增值评价，使评价标准更为多维人工智能时代要求人们具备更强的计算思维与实践能力、交流与沟通协调能力、人机协作与组织管理能力、自主学习与谋划未来的能力，人才培养的目标和标准也随之发生改变，需要进一步建立健全面向人工智能时代的教育评价新标准。要坚持将思想品德修养作为学生评价的首要内容，突出身心健康、社会责任、科学精神、审美情趣、创新精神和实践能力等综合能力和核心素养的评价，促进人的全面发展。评价标准应由结果导向的单一终结性评价向过程导向的多维诊断性评价和过程性评价转变，大力探索增值评价。
对不同学段、不同学习程度、不同学习环境的学生采用统一的评价标准显然不够科学。增值评价遵循当前学业水平与未来发展潜力相互补充的原则，注重学生进步的增幅，强调学生发展状态的纵向比较，有利于发挥评价的激励作用和促进功能。增值评价能优先关注教育教学全过程和学生发展状态，能更好地发现各种因素在学生个体发展中的作用，通过“投入产出比”等方面的分析使评价结果更为科学和公平，对实现教育公平和全面提升教育质量具有重要作用。
4.4严格学业标准，强化综合素质，健全综合评价，使评价内容更为全面传统的教育评价更多关注学生对知识的掌握情况，主要是对智力能力水平的评价，而在很大程度上忽略了对学生其他能力素质的评价。教育评价改革应在坚守和健全学业水平评价、严格学业标准的基础上，进一步完善德育评价、体育评价、美育评价和劳动教育评价，强化对学生综合素质的整体评价。
开展综合评价需要构建一个综合的评价指标体系，搭建综合数据信息平台，利用一定的分析方法或模型对学生、教师或学校等评价对象作出全面、系统、整体的评定。人工智能等新一代信息技术为检测学生道德品质、人文素养、情感态度、思维活动、交流协作、创新发展、运动健康、审美表现等提供了现实可行性，评价内容将更为全面。全面综合的评价使教育评价更加系统、立体和多元，弥补了以往单一学业评价的狭隘性和片面性，能真正发挥促进学生全面发展的作用。
4.5多方协同参与，形成联动机制，增进社会共识，使评价主体更为多元教育评价是一个复杂的系统工程，特别是在人工智能时代，社会各种因素更易通过便利的信息技术介入其中。开放、科学的评价体系比以往更加需要学生、教师、学校、政府和社会的协同参与。在教育评价体系中，每个参与者既是评价主体，也是评价对象。人工智能等新一代信息技术的发展模糊了人与机器之间的界限，使人机互动评价成为现实。为此，要充分发挥教师、学生、家长、社区、第三方机构等不同评价主体的作用，共同构建教育的综合评价体系。
在评价主体多元化的背景下，更需要构建多元化的教育评价机制。一直以来，我国教育行政部门在教育评价中占主导地位，教师、学生、家长、学校等评价主体的积极性未充分激发，其评价作用未得到充分发挥。另外，教育评价涉及不同评价主体的发展诉求和切身利益，应统筹协调各方的意见和建议，提升其存在感、归属感、认同感和荣誉感，共同建立多方参与、行政调控引导与市场需求导向相结合的教育评价体系。总之，教育评价是一项社会工程，需要大力增进社会共识，引导全社会树立正确的教育观和成才观，努力构建新时代具有中国特色的教育评价体系。
《中国考试》2021年第11期
数字话丨中国互联网协会裴玮：人工智能给教育的体系方式带来了冲击和挑战
在《数字话》第1期节目中，中国互联网协会副秘书长裴玮和嘉宾们一起探讨了与人工智能相处的未来，并在人工智能对教育的影响方面发表了见解。她认为，人工智能给教育的体系、方式带来了冲击和挑战，人们应该重新审视什么样的教育才是有效的教育。更重要的是，人要知道事物的原理，有自己独立的思维和意识。
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