什么是AIQ人工智能时代的教育革命
大家好，我叫杨洋，是一个91后奶爸。
我分享的所有东西都是以“原则”为基础，我不喜欢分享很多所谓技巧性的东西，毫不夸张的说“技巧”在这个时代几乎无法站稳脚。我们都知道从2000年的互联网泡沫以来，移动互联网、大数据、物联网、人工智能等技术在短短17年时间相继出现，这是非常夸张的。
要知道第一次工业革命到第二次工业革命中间花了110年，第二次工业革命到第三次工业革命也了80年。。。所以互联网的寄生属性让现在的社会已经进入了指数发展的时代，任何经验下一秒就会过时，因此终身学习和科学原则的理解至关重要。
因此了解技术的目的除了学会如何做用技术，更是为了掌握技术的思维来指导我们的生活和工作中的决策。面对复杂多变的未来我们需要以指数型思维来替代线性思维来，记住浮萍占满池塘的前一天它只占领了池塘的一半。
人工智能的发展史？只要讨论技术就离不开人工智能，不仅仅是因为它巨大的增长前景，更是因为它的巨大影响力可能是人类最后的一项技术发明。而且人工智能已经离我们生活非常近了，苹果手机的siri就是利用AI的语音智能、支付宝的刷脸和iPhoneX的faceID利用AI的视觉智能、今日头条的个性化新闻推送利用AI的分析智能。人工智能的发展经历了三个不同阶段，这三个不同阶段也是体现了人类不同的思维方式。
①推理期（1956-1960）：数学是自然科学的基础，而数学的基础就是定理。定理的产生需要非常强大的逻辑推理能力，因此这个年代的数学家都被理解为真正的天才！
这个阶段人们根据对数学家的理解把“逻辑推理”能力编码给机器，这个阶段机器的推理能力远超过超人。但人们发现光有推理能力还不够，毕竟我们需要人工智能来改善我们的生活，解决实际问题而不是简单的计算，因此需要人工智能掌握“知识”，因此人工智能进入了第二个阶段——知识期。
②知识期（1960-1990）：这里的核心思想就是由专家把专业知识总结出来编码给机器从而让机器拥有媲美人的知识来解决问题。
但科学家发现这非常困难，主要有三个原因：
第一，很多人类专家不愿意分享知识；
第二，有的经验能力是无法用知识表达的；
第三，有的难题专家都不知道怎么解决。
因此科学家开始思考我们人类自身是如何拥有知识的？很简单就是——学习。因此人工智能正式进入第三个阶段——机器学习。
③机器学习（1990-现在）：让机器模拟人的大脑结构，建立起和人类大脑神经元类似的结构从而让机器获得学习的基础。之后在给予机器大量的优质样本来学习从而掌握人类的经验，由于机器不需要休息和它强大的计算存储能力，对人类而言极其低效的学习方式对机器而言却非常高效。
人类的经验对机器而言就是不同的数据，因此机器学习的基础是需要大量的数据——大数据，同时需要有能够计算这么多数据的计算力——云计算。简单地说一个合适的算法模型加上大量的优质数据就是机器学习。
人工智能的分类？人工智能分为三类：
弱人工智能、强人工智能和超人工智能。
弱人工智能：也称应用型人工智能，指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能；
强人工智能：也是通用人工智能，指可以胜任人类所有工作的人工智能；
超人工智能：在每一方面都比人类强大的多的智能。因此超人工智能会是人类最后一项发明，悲观主义者认为超人工智能会灭绝人类，或像黑客帝国里一样把人类圈养起来；
乐观主义者则认为人类会与超人工智能和谐共处，因为我们到时会准备好足够多的安全智能来防止人类被奴役。
深度学习算法机器学习的核心就是深度学习，简单地说深度学习就是把计算器要学习的东西看成一大堆数据，把这些数据丢进一个复杂、多层的数据处理网络，然后检查经过这个网络处理得到的结果数据是不是符合要求——如果符合就保留这个网络作为目标模型；如果不符合，就一次次的调整网络的参数设置，知道满足要求为止。
因此深度学习需要大量的正确样本可以不断对模型参数进行调整，比如要让机器识别出照片中的猫需要让自己观看几百万张有猫的照片。同时需要在训练的时候持续的反馈让计算器知道什么是正确的反馈，什么是错误的反馈，也就是说正确和错误都在帮助程序自我修正。
因此本质上说深度学习是先用人类的数学知识与计算机算法构建起整体架构，再结合尽可能多的训练数据以及计算机的大规模运算能力去调整内部参数，尽可以逼近问题目标的半理论、半经验的建模方式。指导深度学习的基本是一种实用主义的思想。
相关性比因果性重要，实用主义意味着不求甚解，即使深度学习模型已经很聪明了，但就连设计它的人也不清楚其内的参数和最终模型的感受能力之间的因果关系，就相当于一个黑匣子，科学家只能知道输入和输出，对中间原理一无所知。
人工智能重塑教育新一轮教育改革要做的是让学生具备强大的信息处理能力，包括利用AI处理定量信息的能力，以及发挥自身处理使命、意义、情感等定性信息的能力。AIQ指的是与机器相处的能力，高AIQ意味着擅长利用智能机器，技能与智能机器互补。AIQ教育的目的是通过动手练习，让孩子们习惯于用信息化/数据化的眼光看待现实世界。
人与技术的关系非常微妙，人类的思维创造技术而反过来技术也改变了人类的思维。人工智能对人类的影响最主要是思维层面的影响，我们分别从人工智能核心技术深度学习和人工智能对生活工作的影响两个角度来谈谈这种影响。
深度学习对思维的影响正如之前所说，人工智能是一种数学模型和大量的经验样本相互作用的结果。因此它追求的是从大量事实中学习，就和我们人类需要从大量的实践中学习一样。我们一直说失败是成功之母，但从失败中学到的只是下一次该如何避免同样的错误，到这个复杂世界错误和陷阱太多，你几乎不能排查出所有的错误，你也不可能走那么多时间去尝试所有的错误。
因此从成功中我们能学习到的更多，我们从成功中总结出来的小原则有助于我们下一次继续成功。毕竟一些基本原则的了解可以让我们避免非常多不必要的错误，就拿创业来说创业其实只要作对一件事情——细分领域垄断。
其次深度学习的基础是大数据的多样和多量，多量好理解就是大量数据，多样指的是不同领域的数据，总结下就是“多样性优于权威性”，这里不是说权威不重要，但权威只适合解决有限范围内，影响因素已知，规则清晰的情况下，比如下象棋。而像预测天气一样的复杂问题则需要多样性。
多样性也就是多元思维，即掌握不同学科领域的核心原理和通用常识。随着社会问题地复杂度上升（比如解决世界饥荒问题，开发新产品，开拓新市场），解决问题所需要的综合知识变多，多学科开始交叉。而每个领域都有很多基本原理和常识需要记住，但你没必要理解每个原理或常识背后的原因，这样时间和精力成本太高，记住我们需要的是解决问题而不是成为百科全书。
虽然过去我们一直强调“知其然知其所以然”，而从大数据时代开始到现在的人工智能分析数据都是知道那些相关关系——哪些因素可以对结果产生影响，但你很难知道为什么它们彼此之间有联系。
掌握多元领域的通用常识可以帮我们以更多元的角度思考问题，就像三体里说的降维打击一样。就拿设计一张图片来说，有的人只从颜色、布局等角度设计，但你可以从心理学、行为学、市场定位等多角度考虑。因此这个时代通才比专家更重要，专家掌握的大部分能被程式化的东西都会被人工智能替代。
这里再举个微软百科全书和维基百科的例子，微软制作百科全书的时候聘请一个非常专业的团队，科学家，数学家，语言学家等等。给予他们巨高的薪水和福利。可结果是没有任何专家，由有兴趣的网民编辑的维基百科占领了市场。
教育本质：综合素质和多元知识综合素质就像机器学习中的数学模型一样，是所有学习的基础：譬如批判思维、合作能力等基础素质。在拥有素质的基础上，再通过大量的动手实践找到自己的模型——做事原则。因此未来的教育可以理解为基本素质教育，和多元智能教育。前者大家都很了解我只总结下适应未来的八个基本素质：
①批判性思考和解决问题的能力；
②跨界合作与以身作则的领导力；
③灵活性与适应力；
④主动进取与开创精神；
⑤有效的口头与书面沟通能力；
⑥评估与分析信息的能力；
⑦好奇心和想象力；
⑧创造力和创新能力。
我想重点提到的是多元智能，这世界上有太多的学科，每个学科又有非常多的专业知识每个学科都掌握通识不可能也毫无必要，我们需要激发孩子的兴趣，让他找到自己希望钻研的领域然后再不断的深度工作和学习中找到想要达到自己目的还需要具备哪些学科知识？
比如我想从事设计领域，必须要学习基本的心理学和行为学知识来理解颜色和布局对人类行动的影响；还要学习讲故事的能力来表达自己的设计；还要学习基本的商业知识，比如定位理论来让自己的设计符合企业的形象和目标用户审美。。。
以学生为中心的学习变革想想看现在的老师把大部分的时间用在低创造性工作——改试卷和批作业当中。而他们本该做的激发孩子学习兴趣，了解孩子天赋等创造性工作却被搁置。一旦人工智能进入体制教育，低创造性工作被机器替代，那么老师就可以做到以学生为中心，提供给每个孩子个性化的教育。
其实适应人工智能时代的教育最好的方式是“项目式学习”，也就是动手实践学习，老师或家长在这个过程中起到的是指引作用而不是给孩子答案。
“项目式学习”也要和遵循人工智能所需数据的多样和多量。多样指的是要在学生时代尽可能深度的接触不同的项目，来发现未知的自己，增加自我认知；多量指的是在项目中学习更多的知识，项目结束过进行更多的思考来挖局项目留下的数据。
就像上个星期火爆的清华附小研究苏轼一样，项目式学习可以不仅可以培养孩子多元学科知识，还可以培养提问能力，创造力，合作能力，最重要的是通过实践增加自我认知。
但“项目式学习”有个前提是学生必须全力以赴，那么为何学生要全力以赴呢？我们都知道学习和教育不同，学习说的是自主意愿，而教育也是老师传授。学习比教育更重要，因为终生学习能力是人工智能时代的常态。
这就是兴趣和激情的重要性。我们稍微观察下社会上成功人士，他们每个人都对自己所在领域无比的热情，在他们眼里没有工作和生活之分，工作早已和生活融为一体了，毕竟工作和生活一样都让自己无比的幸福。
因此项目式学习很重要的前提是这个项目是孩子感兴趣的，想去参加的，而不是某个机构推出了个不错的项目学习产品然后逼迫自己孩子参加。相反，如果可能我们甚至要根据孩子特点创造适合他的学习项目，去让他和自己的好朋友组队挑战有趣的项目。
所以家庭教育很重要的原则就是激发并呵护孩子的激情，激情来自于兴趣和好奇心。根据自己的好奇心去尝试，去充分犯错。家长要给孩子充分的自由，创造适合孩子根据兴趣学习的环境。
最怕家长的阻挠，比如对孩子说：你喜欢天文学能当饭吃？或者用各种补习班占领孩子的所有时间。
还记得孩子玩游戏时候的激情吗？我们可以学习游戏的特点来移植去孩子学习当中，即自主，有趣，及时反馈，有意思的失败，成就系统，适当的难度。。。
最后，记住未来任何依赖左脑的技能都会被机器替代，会计、程序员、客服等，而所有原创性或启发性的工作都会越来越牛逼。我们要共同培养孩子从0到1的能力、培养孩子破坏知识和创造知识的能力。
人工智能时代如何推动教育创新发展——2023国际人工智能与教育会议闭幕式观察
“在2019年国际人工智能与教育大会上，我们畅想了如何实现智能时代教育的引领与跨越，翻开了‘规划人工智能时代的教育’新篇章。2020年，突如其来的新冠肺炎疫情给全球教育带来极大冲击，大规模线上教育加速了技术革命和教育变革的进程，智能时代已经势不可挡地提前到来。”12月8日，联合国教科文组织、中国教育部、中国联合国教科文组织全国委员会主办的2020国际人工智能与教育会议落下帷幕，闭幕式上，中国教育部副部长、中国联合国教科文组织全国委员会主任田学军指出，如何准确识变、科学应变、把握机遇，推动教育主动变革，更好地帮助人类迎接新挑战、适应和创造一个更加美好的新时代，是摆在我们面前的共同而紧迫的课题。
近年来，数字通信技术、人工智能技术的进步从根本上改变了人们的生活、工作和学习方式。闭幕式上，田学军指出，智能时代需要我们主动创新，推动教育创新发展。人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，也是教育革命的重要驱动力量。面对智能科技发展和教育变革的历史大势，我们必须以前瞻眼光和创新思维，精准把握教育发展和人才成长的规律和态势，谋划智能教育的发展战略、标准规范和推进路径，实现新技术与教育教学模式的有机融合和跨越式发展。
对此，中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克表示，全球需要建立关于人工智能素养的基本要求，建立基于数据的政策和法规，建立一般的、基础的人工智能伦理标准。同时，教育必须强化学生可转移能力培养，发挥人工智能为人类和人类生存环境服务的功能。
“人类与人工智能的合作，已经不是一个选择，而是一个不可避免的趋势。”联合国教科文组织教育助理总干事贾尼尼提出，我们要做好相应的准备，将这些技术更加有效、更加可靠地使用，让人工智能实现它的功能。
技术进步在带给人类巨大利益的同时，也形成了数字鸿沟。疫情期间，所有国家都在教育对策中采用了某种形式的远程学习策略，以应对新冠肺炎疫情停课危机。然而，远程教育的覆盖面极不均衡，数以百万计的学习者因为技术原因失去了学习的连续性。
对于如何缩小数字鸿沟，如何促进教育公平，田学军指出，人是教育的主体，以人民为中心发展教育是实现公平而有质量的教育的前提。一方面，智能技术的发展可以使我们更好地统筹考虑规模化教育和个性化培养的需求，赋予学习者智能时代的关键能力，以及如何在教育教学中培养具备正确的价值观与道德观的人，推动技术、人和社会三者之间的良性互动；另一方面，要实现人人享有优质包容教育的目标，我们必须优化资源配置，缩小数字差距，使教育朝着更高质量、更高效率、更可持续方向发展，更多更公平惠及全体人民。
“今天，我们必须重新思考教育的目的，重新思考一下学习的组织。”联合国教科文组织未来学习与创新司司长索比·塔威尔在发言中表示，这与教育体系、教育管理、能力培养、教材课程及教师培训、学生评估等方面相关。教育部教师工作司司长任友群提出，人工智能要赋能教师，实现“以人为本”的教育理念；要赋能学校，使每个人都能够享受到相对优质的教育和学习机会；要赋能管理，进一步明确规范的理念，确保人工智能安全可靠、可控发展。
“发展中国家未来应向发达国家继续学习，但同时，发展中国家之间需要更多相互学习。”北京大学发展研究院名誉院长林毅夫表示，这样一来，发展中国家就能够把握数字与人工智能等新技术革命所带来的机遇。
田学军指出，这场疫情再次说明，人类命运休戚与共，各国利益紧密相连，彼此依存，合作应对挑战是国际社会唯一选择。我们必须立足共同利益，以团结取代分歧，以理性消除偏见，相互尊重，守望相助、同舟共济，充分发挥联合国教科文组织在智能教育领域的引领和协调作用，共商合作机制，共建交流平台，共享优质资源，帮助发展中国家特别是非洲国家教育发展，共同推进实施2030年教育议程，打造智能时代教育共同体。(本报记者张东)
以人工智能为引擎推动产业智能化发展
作者：王林辉（吉林大学商学与管理学院教授）董直庆（华东师范大学工商管理学院教授）
党的二十大报告强调，“推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎”。当前，人工智能日益成为引领新一轮科技革命和产业变革的核心技术，在制造、金融、教育、医疗和交通等领域的应用场景不断落地，极大改变了既有的生产生活方式。统计数据显示，中国2021年机器人出货量达26.8195万台，存量突破100万台，2011年后中国人工智能专利申请量高居世界首位，2020年达到46960项，这表明中国已跻身全球人工智能发展的前列，市场前景广阔。作为世界第二大经济体，我国拥有数以亿计的互联网用户以及海量大数据资源，这种大国经济特征为深化人工智能应用、加快产业智能化发展提供了丰富的数据支持和广阔的应用场景。我国门类齐全、体系完整和规模庞大的产业体系，更是为产业智能化向广度和深度发展奠定了坚实基础。展望未来，人工智能技术引领的新一轮科技革命和产业变革浪潮，将成为未来世界经济和高端制造的主导技术，更会对中国现代化产业体系建设发挥无可替代的作用。
人工智能赋能方向和产业智能化应用场景
人工智能技术可以模拟人的思维过程如归纳、推理、判断等，使机器独立或通过人机协作方式执行生产任务。在机器人参与的生产过程中，生产任务被分解成一系列连续型任务，然后通过系统集成、功能集成和网络集成统一由机器人完成。人工智能技术可嵌入技术研发、产品设计、原材料加工、中间品制造、最终品装配、产品流通与市场销售等产业链条的各个环节，全面赋能各个产业链节点，最终产生更高效的新业态与新经济模式。
基于技术高渗透性及生产任务可智能化的属性，人工智能的应用场景不断拓展。人工智能技术正在全面赋能各类行业，全方位改变传统产业的经营模式和生产业务流程，推动产业的智能化升级。在制造业领域，工业机器人可精准代替人工完成高难度、高负荷的任务，尤其是能够代替人在危险或恶劣环境中工作，目前工业机器人应用最广泛的汽车制造业已基本实现全流程智能化制造。在农业领域，智能机器人在播种、灌溉、除草和收割等农业生产中广泛应用，逐渐展现出一幅智慧农业的美好画卷。在服务业领域，智能客服机器人代替人工进行查询、咨询和业务处理等工作，在极大降低客服成本的同时也提升了服务质量。在医疗卫生行业，机器人可协助医生精准完成外科手术，快速完成数以万计影像的特征识别、标注与分析，从而提高病情诊断的效率与准确率，可以协助护理人员帮助患者恢复肢体功能。在商业方面，以人工智能为核心技术的智能化产能预测和销售系统，可以精准对接供求信息并开展智慧决策，实现以市场需求为导向的资源投入和优化决策。
人工智能技术催生新产业、重塑产业链
根据其技术属性，人工智能产业可细分为基础层、技术层和应用层三个层面。基础层主要包括芯片、传感器、云计算和大数据服务等软硬件设施及数据服务；技术层包括核心的人工智能技术诸如机器学习、计算机视觉、语音图像识别和算法理论等；应用层主要指人工智能的应用领域如智能家居、智能安防和智慧金融等。这三个层面的产业和企业相互促进，对我国的产业链进行全方位赋能。
人工智能技术通常以智能机器设备为载体，通过智能化系统实现传统生产环节的智能化改造，在替代劳动力执行生产任务的同时，也会通过创造新生产任务催生相关的新职业和新产业。具体而言，人工智能技术的应用会促进企业突破既有生产边界，向产业链上游延伸或向下游拓展，推动终端设备、产品及服务的智能化，加快技术成果的产业化和商业化，不断衍生出新的行业或新的产品，诸如无人驾驶、无人零售、智能家居等。新产品新产业的涌现，必然会催生大量新的职业。2020年2月25日，人力资源和社会保障部与国家市场监管总局、国家统计局便联合向社会发布了智能制造工程技术人员、工业互联网工程技术人员、虚拟现实工程技术人员、人工智能训练师等新职业。此外，人工智能技术结合互联网、大数据等数字技术不断催生新行业的同时，也不断淘汰旧行业，引发新旧行业更替，从而重塑现有产业格局。
人工智能技术可以促进产业链纵向延伸，不断加大产业链长度，进而实现产业链重构；人工智能技术可以促进产业链的横向拓展，拓宽产业链的宽度并形成产业集群；人工智能技术可以结合大数据和互联网等数字技术，不断提升产业链的内部关联性与外部协同性，从而全面优化产业链，形成产业链新格局。智能化系统的应用能促使互补型企业更好地关联起来，通过企业合并、重组或集群化发展实现产业链横向拓展；智能化系统的应用能接通散落于不同空间产业链的断环或孤环，形成新的产业链环，增加产业链的整体附加值和韧性，有效提高产业链抵御外部风险的能力。当然，人工智能技术也会打破产业链空间稳态，使一些企业摆脱地理区位和传统生产要素的约束，并通过进退与转移形成新的产业集群，带动新的上下游产业发展，从而引发相关产业链由线状向网状交织模式的演化，进而重塑产业链空间格局。
加快发展人工智能技术，推动产业智能化发展
人工智能技术正在成为推动我国经济持续增长的重要引擎，如何占据人工智能技术制高点并推动产业智能化发展，是当前加快产业转型升级，推动经济高质量发展的重要内容。
政府应积极搭建智能服务平台，助力企业加快智能化转型。政府充分发挥主导作用，为相关企业、高校及科研院所的产学研合作提供稳定合作的平台，促进科技成果有效转化；积极建设信息服务平台，为企业提供智能化设备采购、使用指导、维修养护、检测诊断、人员培训和市场推广等服务，多举措支持和促进人工智能产业发展。
企业注重培训在岗人员职业技能，使其快速适应人工智能领域的新技术环境。通过定期组织在岗人员技能培训，提升劳动者的职业技能水平和人机匹配效率，更好地适应新技术环境。人力资源和社会保障部门应联合企业及职业培训机构，根据现实市场需求及时开设相关技能培训课程，如计算机网络、数据存储技术、图像设计等，以及人机交互能力等新技能培训，为劳动者提供技能学习的机会，尽可能减少由于技能折旧引发的失业。
加强校企合作，构建相关劳动就业需求的动态跟踪与预测机制，准确把握人工智能应用背景下的职业技能需求，精准定位人才培养方向。高等院校增设人工智能等相关专业，重视人工智能基础算法与基础硬件等核心课程体系建设，改造和优化原有课程体系，为人工智能技术发展提供人才支持。增设相关的创新创业训练项目，并与企业共建实习实训基地，打造专业理论与实践能力协同培育模式，为社会输送应用型专业人才。
《光明日报》（2022年11月29日11版）
科学网—【规划参考】人工智能时代，学校教育的三大变革
【规划参考】人工智能时代，学校教育的三大变革精选已有6805次阅读2019-12-1120:27|个人分类:域外动态|系统分类:科研笔记
互联网、信息技术发展多年之后，来到了一个临界点，这就是人工智能时代的来临。
《自适应学习――人工智能时代的教育革命》是国内较早的系统介绍人工智能教育（EAI）与自适应学习（AdaptiveLearning）的书籍。该书用浅显生动的语言讲述最前沿的理念――人工智能与自适应学习将如何改变教育。书中以近10个案例进行了具体的讲解。学校应当永远是启蒙、培育学习者的地方――眼下只有少部分学校做到了这一点，而教育变革将使得全部学校都成为这样的圣地。人工智能时代，需要重建教育，学校将迎来怎样的变革，本书给出了答案。传统的学校模式是在英国工业革命时期开始发展的，学校最初的使命是向工人阶层教授工作所需的技能，向精英阶层传授管理政府、企业与军队的能力。相对来说，传统的工业化思维是基于资源稀缺的一种线性思维模式，特点是追求效率、标准和规模。在这种模式中，教师站在讲台前授课，学者们被动地做笔记、应付考试，学校则根据考试成绩对学习者进行测评是否达到标准。传统的教学组织形式通常是以班、组为单位，教师根据统一的教学内容组织教学，学生的学习和测评也都是统一化的，这种教师对所有学生都是一样的教学模式，亦称之为“工厂模式”。然而每个学生的学习进度和学习方法并不相同，在这种模式下，教师往往很难识别和处理学生的个性化需求。21世纪，人类从工业时代越过信息时代即将进入智能时代，现代学校模式显然无法适应未来的需求。“人工智能+教育”不是在线教育，而是一种变革思路，是要以智能互联网为基础设施和创新要素，变革教育的组织模式、服务模式、教学模式等，进而构建数字时代的新型教育生态。一是，打破传统的教学结构。传统的教学结构建立在班级授课制的基础之上。作为工业时代的产物，班级授课制强调标准、同步、统一，尽管难以照顾个性差异，但却为机器大生产大规模培养符合特定标准的产业工人，为人类社会从农业时代进入工业时代提供重要的人力资源。但是，当人类社会全面迈入人工智能时代，传统的人才培养方式已经不再适用。面对当今智能化浪潮下教育人工智能必须迎接的重要挑战，较好地顺应技术发展趋势助力教育变革，教育人工智能重在通过人工智能技术，更深入、更微观地窥视、理解学习是如何发生的，是如何受到外界各类因素（如社会经济、物质环境、科学技术等）影响的，进而为学生高效地进行学习创造条件。来自一线地创新实践正在给传统教学结构带来冲击，未来的教学将会打破固有的课时安排，跨越学科与学科之间的界限，围绕学生的真实生活重建课程体系，形成个性化的学习支撑体系，为每一个学生提供私人定制的教育，这将成为未来学校变革的主导趋势。随着传统教学结构的瓦解，“人工智能+教育”将从注重“教”的信息化转向注重“学”的信息化。教育人工智能的发展，意味着学习者能够受益于个性化教育――学习者坐在带有摄像头的屏幕前，摄像头会读取学习者的面部表情，教学将会变成体验式活动。如果学习者无法正确回答问题，计算机程序将会辨别难点，并且像教师一样调节教学。在新的学习模式中，每个学习者都能按照自己的进度学习，他们学得更专注、更快速，能在即时的学习反馈中进步并体会到快乐，因而有了信心和动力面对更新的挑战。二是，打破封闭的办学体系。传统学校是一个相对封闭的圈子，学校的课程、师资以及各种设备都是独占的，无法被外部社会广泛共享。人工智能时代，每个学生获得的知识都与各自的学习路径息息相关。通过构建智能学习、交互式学习的新型教育体系，开发立体综合教学场所和基于大数据智能的在线学习教育平台，学生不再只是从课堂上获取知识，还可通过网络在线学习全省、全国乃至全世界优秀教师的课程，并通过智能技术分析学习效果。但未来我们将可以在网上找到任何一门教材、任何一节课的优质资源。未来学校将会更加开放，通过线上、线下结合的方式，采用O2O模式办学，让学生走出课堂、走进社会，享受社会上的一切优秀教育资源。未来的学校不会完全转移到线上，仍旧会有物理性的存在，但是，学校的功能将发生重大改变。现在的学校是一个学生接收信息的空间，但是在未来，学生们可以在家里通过观看网上视频等形式接收信息，然后到学校和老师、同学就自己学习的内容进行讨论。学生的部分课程可在线完成学习及考试，他们在校园的时间会减少，甚至很多时间不必待在学校。学校将变成一个社会性的空间，是一个相互讨论、相互学习的场所。未来的学校是一个开放的组织系统。智能互联网将彻底打破学校封闭的办学体系，学校将变成汇聚优质教育资源的“淘宝平台”。未来的学校利用信息技术挖掘外部社会一切有利的教育资源，学生的学习场所不再固定，随着课程的不同，既可以在教室，也可以在社区、科技馆和企业，甚至可以去不同城市游学。而学校本部则更多是提供学习环境、成长导师以及富有特色的校本课程。最终，学校将突破校园的界限，任何可以实现高质量学习的地方都是学校。三是，打破固化的学校组织形态。学校是一个有计划、有组织地进行系统教育地组织机构，其形态在历史上经历过多次的变迁。今天，传统学校的组织形态优势正在退化，而劣势则在新的时代背景下更加凸显，尤其是标准统一、组织固化、运行机械以及在创新能力培养上的缺陷都让学校教育饱受质疑。未来的学校将打破固化的组织形态，采用弹性学制和扁平化的组织架构，根据学生的能力而非年龄组织学习；根据学生的个性化需求提供灵活的教学安排，而不是按照统一的教材或者固定的课程结构。打破现有的学制，加强不同学段之间的衔接，更好地满足当代学生自主发展的需求，为学生提供富有选择、更有个性、更加精准的教育。学校的组织架构和管理方式也会随之变化，学生将会更多地参与到学校的组织管理，各项学校事务都充分尊重学生，鼓励学生自主管理，培养学生成为有主体意识、道德情操、国家意识和世界精神的未来公民。完善学校治理结构，增加家长和社区在学校决策中的参与度，促使学校从封闭走向开放，学校与社会、家庭形成良性的互动，共同为学生创设多元融合的育人空间。智能时代下，人工智能技术的发展和应用将使未来的教育结构将发生巨大变化，在教育组织结构方面，主要表现为呈网状分布的教育系统结构。在智能时代背景下，未来的教育结构将从传统意义上的“教”与“学”的线性结构转变为教与学共生并存的网状结构，“教”与“学”的界线不再那么分明，而未来的教育实体机构更多是社区式的，即是由一个一个的网络教学中心和一个一个的实体教学中心共同构成的，这些中心汇聚了大量教学相关的元素，所有人均可以在这些中心中找到自己、发现自己、成为自己。这有效地解决了教与学的问题，真正做到因材施教、教学相长。人工智能将是教育变革的未来，也将有着无限的可能！
（本文摘自《自适应学习――人工智能时代的教育革命》作者：李韧）
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