未来教师的6种角色与4大素养
正如美国《教学2030》报告对未来教学工作所提出的构想：随着教学生态的变革，特别是认知科学的应用，将促使教师和学生进行沉浸式个性化学习；
以及混合式学习环境（面对面与在线学习相结合）将无缝整合教师、学生、家庭、本地与远程专业人员、志愿者和商界人士等教育活动参与者。
使得学校成为整个社区的学习中心，因此教师将扮演更加多样的角色，包括学习指导者、个人教育顾问、社区智库规划员、教育巡查员、社会人力平台开发员、测评设计师等。
显然，在未来的学习与教育教学形态中，传统学校模式下的以教师为中心、以知识传授为主导的角色特征将逐渐被消解；
未来教师的角色将被重塑，呈现出符合未来学习、教学与教育变革需要的多样性和基于学习、教学与数字技术融合的专业性。
1.教师是学生学习过程的领航员
人工智能时代，由于学生在真实和虚拟世界中同时学习，教师将与虚拟学习代理人一道承担起学习领航员与指导者的角色。
为满足学习者的个性化需求，为学习者量身定制终身和基于需求的学习计划，并根据个人需求随时自动更新学习计划，教师与学生、虚拟代理人构成学习共同体；
共同围绕学生的学习目标、任务与内容、方法，全程参与和指导学生的知识掌握、问题解决与知识创新过程。
当然，教师将更多地依据学生个性化的学习活动及其进度，面对面对其进行适配性的个别化指导，并且依据学生学习过程的动态变化及时调整。
当然，教师更为关注学生的认知、情感与行为等综合素养的养成，并将在学生的学习进程中同时扮演激励者的角色，鼓励学生敢于面对学习中的不确性与风险。
引导学生进行基于问题的探索与知识创新，激发学生潜能，培养学生的创新意识与能力。
2.教师是学生学习的评估者
未来的学习评价，将打破知识与生活的界限，鼓励学生将知识学习与问题解决、创新能力提升结合起来，让学生运用所学知识解决实际问题，培养创新能力、问题解决能力。
在评估过程中，教师将突破传统的纸笔标准化测试，借助于信息技术平台，采用观察、档案袋等多样质性评估方法，从关注简单的知识信息传授转型到促进学习者核心素养的全面发展上。
全面收集学生学习与发展的数据信息，综合评估学生发展状态，重视对学生创新能力、合作能力、学习适应与社会责任等关键能力的评估；
及时将信息反馈给学生，与学生一起依据评估信息调整学习进展情况。
3.教师是学习情境的创设者
人工智能时代，教师可以基于真实、虚拟两种学习环境，面向真实问题重组教学内容，创设适应不同学习内容的学习情境，采用主动、探究式、项目化的学习方式，创设更多的实践与动手操作机会。
让学生在解决实际问题的过程中掌握知识与实践变革之间的深层联系，在积极体验中学习知识、培养能力、养成个性。
在学习情境创设上，既可以基于问题创设情境，以问题研究为平台建构课堂教学；
也可以创设一些开放性、生活性、现实性的教学情境，特别是从抽象、枯燥的概念学习中解放出来，走向生活，让每个学生真正感受到学习的乐趣，更有效地促进学生的学习。
4.教师是学生发展的交流者
未来的课程，将突破学科与生活界限，着眼加强学生个体与自然、社会生活的联系，通过校内外课程资源的有效整合，学生对以知识学习为主的课程的选择自由度将显著提高。
同时还必须看到，信息技术特别是人工智能的应用固然有利于学生随时随地开展学习活动，但作为自然个体与社会个体，学生发展是认知、情感与行为协商一致的素养综合提升。
学生在社会性的学校环境中必然面临着思想与价值、学习与压力、交友与生活等多方面的困扰。
从这个意义上讲，未来教师将更为重视学生在非学习领域的发展问题，更注意发挥面对面教学在意义的生成、情感的熏陶与价值的建构等方面的不可替代的作用；
及时与学生交流，了解学生发展中存在的身心困惑与问题，平等、民主与学生交流，引导学生形成正确的世界观、人生观、价值观，从而引领学生跨越成长困扰，促进学生全面发展与个性发展。
5.教师是学习资源的开发者
未来的课程教材开发、教学设计将广泛应用数字技术，学习内容将呈现出可视化、虚拟化、全息化等特征，从而促进学生的深度体验与问题学习。
教师将更多地关注如何将学生的学习、教学与信息技术有效结合起来，开发出支持学生自主学习的学习资源、学习软件与平台，构筑起支持自主学习的线上线下学习网络，并能够为学生和所有在线学习者提供使用学习资源的指导。
当然，教师既是学习资源的“选用者”“驾驭者”和开发者，决定着与课程有关内容素材的识别、积累、选择和利用；
并且将接触到的各种思想、观念等信息整合到自己的课程内容中，使之成为素材性课程资源的一部分，也是学习资源系统的管理者。
通过多种途径将素材性课程资源与条件性课程资源、校内资源与校外资源，以及人力与物资等各种资源整合起来，形成一个资源系统，从而全方位地支持学习者自主、个性化、定制化的学习。
6.教师是专业成长的自主学习者
未来，主动、探究式、项目化的学习方式将越来越多。
促进学生学习方式向交互性、情境性、连续性转变，促进学生主动、深度与跨界学习，让学生在积极体验中学习知识、养成个性、培养能力将成为教师专业发展的一个核心导向。
为了能够在瞬息万变的技术变革中成为优秀的教学工作者，教师就必须致力于成为专业成长的自主学习者。
教师要能够充分了解学科发展的前沿，把握基于解决问题、创设情境所需要的跨学科知识的发展脉络与趋势，充分认识学生认知、情感与行为的发展状况并积极应对学生学习的需求与挑战。
同时，能够及时总结反思自身的教学专业发展状况，在教学实践中实现教学内容、方法与信息技术、教学策略的有机结合，持续激发学生的学习兴趣，在学生的成长中实现专业成长。
未来教师：
更高更全面的专业素养
就可预测的前景而言，在未来的二三十年里，学习革命将成为主导教育改革的主线。
伴随着学习革命，课堂将成为人工智能参与的智慧体验课堂，学校将会变得形式更加开放、类型更加多元、层次更加丰富、环境更加生态、服务范围更加广泛。
数字图书馆、数字课程中心将成为学习资源中心，跨界、校际之间的联结与虚拟互动更加密切，考试评估的方式与观念将会发生根本性变革；
对学生的学习与发展的评估或将变革为基于大数据挖掘系统和人工智能的随时、随地、随人、随事的4A评价与监测（anytime，anywhere，anybody，anyevent）。
从这个意义上讲，作为学生学习的支持者与服务者，要实现教育教学形态、学生学习方式的变革，教师以何种方式介入这一变革进程且能达到何种程度与深度，将决定着未来教育教学方式能否成为现实。
因此，未来教育固然需要教师承担多样化与专业化的角色，更需要教师具备应对乃至参与未来教育变革的更高层次与水平的专业素养。
1.研究素养
教师成为研究者，既是对教师通过反思、研究持续改善教学的内在要求，也是教师自主专业发展的重要路径。
要应对未来学习、教学与教育变革的挑战，教师首先要通过研究与学习洞悉未来教育教学的变革方向；
熟悉数字化资源、环境与学生、学习内容相互融合、联通的内在机制，使教师自身成为未来学习、教学与教育变革的参与者、体验者与促进者。
其次，为学生的个性化、定制化和自主学习提供支持是今后教育服务的基本方向，因此作为教师开展教学工作最重要的前提，就是了解学生的认知、情感与心理发展的状况和水平。
当然，对学生认识的难点在于如何深入了解学生的思想认识、个人经历、生活背景、价值观念、情绪情感等复杂问题。
这就需要教师能够借助心理学知识和信息技术、人工智能技术的工具、手段，系统掌握每个学生的背景，从而基于每个学生的个体差异，为学生研究制定匹配的个性化、定制化的学习计划、进度安排与评价方式。
作为未来学校形态之一的AltSchool就开发了学习清单（playlist）、学习进程（learningprogression）两个系统来全方位地呈现与评估学生的学习计划与进度，以及学习过程中学生的好奇心、创新、自律、合作、批判性思维等方面的表现水平。
2.创新素养
Altschool的学习清单与学习进程两个系统的开发基于两个基本理念：
一是“我们告诉老师我们雇佣的是你们创新的大脑，任何时候当你们正在做的工作不需要创新的大脑，而是一台电脑就可以与你做得一样好、甚至比你做得更好，就应该让电脑去做”。
二是“我们鼓励教师团队表达他们教学中难受的地方（痛点），想到什么点子都可以一试，敢于冒一点风险，在错误中前进，快速试错，因为这样我们才能快速迭代更新”。
其核心都是鼓励教师进行创新。
教师的创新素养就是要对教育教学具有挑战心、好奇心、想象力，把教育教学看作引领学生主动学习、探究反思、变化更新的创新过程，在教学中持续不断创新，把每次教学都当作创意设计和实施的过程。
同时，把学生当作创新主体，在教学中为学生提供创新的时间和空间，形成激活学生创新欲望、培育学生创新潜能的作用力，而且要宽容学生的失败，鼓励学生适当冒险，营造教学中激励创新的氛围。
3.跨学科素养
跨学科素养关注的“统整”学科知识的能力，是反映在每个学科领域并将不同学科间的知识以及将知识与情境关联起来的核心和关键能力。
要培养学生的跨学科素养，就要求未来的教师不仅要系统掌握本学科本专业知识，而且要有意识地提高自身跨学科的知识与素养；
不仅要形成知识的整体观，准确地把握不同学科知识之间的内在关联，从学科相联系、相交叉、相渗透之处提出并探究具体的问题，而且要将知识的学习与学生所处的真实情境包括时事政治、经济发展、科技动态、乡土人情等建立关联。
特别是要在基于数字技术的课程、课例开发中准确地运用跨学科知识，引导学生在学科领域的知识学习中综合运用知识、技能去解决问题，从而促进学生实践创新能力的提升。
4.信息素养
信息素养在当前的大数据、人工智能时代越来越重要。教师的信息素养是教师认识、评判、运用信息及其媒体的态度与能力的总和：
教师不仅要有获取新信息的强烈意愿与意识，能够主动从生活实践中不断查找、探究新信息，而且具备对各种信息进行选择、理解、质疑、评估和批判的能力；
对不良信息具有较高的辨认能力和免疫能力，进而能够有效利用各种信息开展教育教学实践和为学生的学习提供信息支持与服务。
至为关键的是，教师必须具备运用各种人工智能技术开发数字化学习资源、创设数字化学习环境的能力。
实现内容、方法、技术与策略的高度融合，从而将各种信息的运用融于数字化课程、学习资源与环境的建设和运用中。
小结
由于未来学习、教学与教育的变革对未来教师提出了更高的要求，教师教育同样面临巨大的挑战。
美国《教学2030》报告提出，要重新思考教师教育、教师招聘和可持续发展等议题，并建议参照医学模式持续完善教师专业教育，从而持续提升教学工作的专业化水平。
如果说未来的教师将是学习资源与课程的开发者、学生学习内在机制的研究者以及实现内容、方法与技术高度融合的教学服务者，那么教师教育也必须适应这种趋势，及时作出改变：
一是必须将基于数字技术开发课程与学习资源的能力置于教师专业教育的核心位置，形成能够顺应未来学习、教学与教育发展趋势并致力于促进学生自主学习、个性化学习的教师专业教育体系。
二是必须建构新的教师专业教育模式，其中教师专业教育课程同样应围绕如何促进学生的自主学习、实现技术与学习、教学的有效整合进行建设。
为教师熟练掌握即将在学校、社会学习环境中普遍应用的数字技术提供课程与技术的支持。
三是教师专业组织或政府必须行动起来，制定与未来学习、教学、教育变革相适应的新的教师专业标准，为教师专业发展指明方向。
四是必须使教师教育者具备全方位应对、深度介入未来学习、教学与教育变革的综合素养和能力，使教师教育者成为未来教师教育理念、模式变革的创造者、引领者和优先示范者。返回搜狐，查看更多
人工智能的创新发展与社会影响
党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能的重要性，为人工智能如何赋能新时代指明了方向。2018世界人工智能大会9月17日在上海开幕，习总书记致信祝贺并强调指出人工智能发展应用将有力提高经济社会发展智能化水平，有效增强公共服务和城市管理能力。深入学习领会习总书记关于人工智能的一系列重要论述，务实推进我国《新一代人工智能发展规划》，有效规避人工智能“鸿沟”，着力收获人工智能“红利”，对建设世界科技强国、实现“两个一百年”的奋斗目标具有重大战略意义。
一、引言
1956年人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）的概念被正式提出，标志着人工智能学科的诞生，其发展目标是赋予机器类人的感知、学习、思考、决策和行动等能力。经过60多年的发展，人工智能已取得突破性进展，在经济社会各领域开始得到广泛应用并形成引领新一轮产业变革之势，推动人类社会进入智能化时代。美国、日本、德国、英国、法国、俄罗斯等国家都制定了发展人工智能的国家战略，我国也于2017年发布了《新一代人工智能发展规划》，发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏等地政府也相继出台推动人工智能发展的相关政策文件，社会各界对人工智能的重大战略意义已形成广泛共识。
跟其他高科技一样，人工智能也是一把双刃剑。如何认识人工智能的社会影响，也有“天使派”和“魔鬼派”之分。“天使派”认为，人工智能领域的科技创新和成果应用取得重大突破，有望引领第四次工业革命，对社会、经济、军事等领域将产生变革性影响，在制造、交通、教育、医疗、服务等方面可以造福人类；“魔鬼派”认为，人工智能是人类的重大威胁，比核武器还危险，有可能引发第三次世界大战。2018年2月，牛津大学、剑桥大学和OpenAI公司等14家机构共同发布题为《人工智能的恶意使用：预测、预防和缓解》的报告，指出人工智能可能给人类社会带来数字安全、物理安全和政治安全等潜在威胁，并给出了一些建议来减少风险。
总体上看，已过花甲之年的人工智能当前的发展具有“四新”特征：以深度学习为代表的人工智能核心技术取得新突破、“智能+”模式的普适应用为经济社会发展注入新动能、人工智能成为世界各国竞相战略布局的新高地、人工智能的广泛应用给人类社会带来法律法规、道德伦理、社会治理等方面一系列的新挑战。因此人工智能这个机遇与挑战并存的新课题引起了全球范围内的广泛关注和高度重视。虽然人工智能未来的创新发展还存在不确定性，但是大家普遍认可人工智能的蓬勃兴起将带来新的社会文明，将推动产业变革，将深刻改变人们的生产生活方式，将是一场影响深远的科技革命。
为了客观认识人工智能的本质内涵和创新发展，本报告在简要介绍人工智能基本概念与发展历程的基础上，着重分析探讨人工智能的发展现状和未来趋势，试图揭示人工智能的真实面貌。很显然，在当下人工智能蓬勃发展的历史浪潮中如何选择中国路径特别值得我们深入思考和探讨。因此，本报告最后就我国人工智能发展态势、存在问题和对策建议也进行了阐述。
二、人工智能的发展历程与启示
1956年夏，麦卡锡（JohnMcCarthy）、明斯基（MarvinMinsky）、罗切斯特（NathanielRochester）和香农（ClaudeShannon）等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。人工智能的目标是模拟、延伸和扩展人类智能，探寻智能本质，发展类人智能机器。人工智能充满未知的探索道路曲折起伏，如何描述1956年以来60余年的人工智能发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能60余年的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年-20世纪60年代初。人工智能概念在1956年首次被提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序、LISP表处理语言等，掀起了人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：60年代-70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入了低谷。
三是应用发展期：70年代初-80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入了应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：80年代中-90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：90年代中-2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，信息与数据的汇聚不断加速，互联网应用的不断普及加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年IBM深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念，这些都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年-至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器（GraphicsProcessingUnit，简称GPU）等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越科学与应用之间的“技术鸿沟”，图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等具有广阔应用前景的人工智能技术突破了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术瓶颈，人工智能发展进入爆发式增长的新高潮。
通过总结人工智能发展历程中的经验和教训，我们可以得到以下启示：
（一）尊重学科发展规律是推动学科健康发展的前提。科学技术的发展有其自身的规律，顺其者昌，违其者衰。人工智能学科发展需要基础理论、数据资源、计算平台、应用场景的协同驱动，当条件不具备时很难实现重大突破。
（二）基础研究是学科可持续发展的基石。加拿大多伦多大学杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）教授坚持研究深度神经网络30年，奠定人工智能蓬勃发展的重要理论基础。谷歌的DeepMind团队长期深入研究神经科学启发的人工智能等基础问题，取得了阿尔法狗等一系列重大成果。
（三）应用需求是科技创新的不竭之源。引领学科发展的动力主要来自于科学和需求的双轮驱动。人工智能发展的驱动力除了知识与技术体系内在矛盾外，贴近应用、解决用户需求是创新的最大源泉与动力。比如专家系统人工智能实现了从理论研究走向实际应用的突破，近些年来安防监控、身份识别、无人驾驶、互联网和物联网大数据分析等实际应用需求带动了人工智能的技术突破。
（四）学科交叉是创新突破的“捷径”。人工智能研究涉及信息科学、脑科学、心理科学等，上世纪50年代人工智能的出现本身就是学科交叉的结果。特别是脑认知科学与人工智能的成功结合，带来了人工智能神经网络几十年的持久发展。智能本源、意识本质等一些基本科学问题正在孕育重大突破，对人工智能学科发展具有重要促进作用。
（五）宽容失败应是支持创新的题中应有之义。任何学科的发展都不可能一帆风顺，任何创新目标的实现都不会一蹴而就。人工智能60余载的发展生动地诠释了一门学科创新发展起伏曲折的历程。可以说没有过去发展历程中的“寒冬”就没有今天人工智能发展新的春天。
（六）实事求是设定发展目标是制定学科发展规划的基本原则。达到全方位类人水平的机器智能是人工智能学科宏伟的终极目标，但是需要根据科技和经济社会发展水平来设定合理的阶段性研究目标，否则会有挫败感从而影响学科发展，人工智能发展过程中的几次低谷皆因不切实际的发展目标所致。
三、人工智能的发展现状与影响
人工智能经过60多年的发展，理论、技术和应用都取得了重要突破，已成为推动新一轮科技和产业革命的驱动力，深刻影响世界经济、政治、军事和社会发展，日益得到各国政府、产业界和学术界的高度关注。从技术维度来看，人工智能技术突破集中在专用智能，但是通用智能发展水平仍处于起步阶段；从产业维度来看，人工智能创新创业如火如荼，技术和商业生态已见雏形；从社会维度来看，世界主要国家纷纷将人工智能上升为国家战略，人工智能社会影响日益凸显。
（一）专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定领域的人工智能技术（即专用人工智能）由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，因此形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域，统计学习是专用人工智能走向实用的理论基础。深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习理论在计算机视觉、语音识别、自然语言理解、人机博弈等方面取得成功应用。例如，阿尔法狗在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，语音识别系统5.1%的错误率比肩专业速记员，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平，等等。
（二）通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。虽然包括图像识别、语音识别、自动驾驶等在内的专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用智能系统的研究与应用仍然是任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。美国国防高级研究计划局（DefenseAdvancedResearchProjectsAgency，简称DARPA）把人工智能发展分为三个阶段：规则智能、统计智能和自主智能，认为当前国际主流人工智能水平仍然处于第二阶段，核心技术依赖于深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习，AI系统在信息感知（Perceiving）、机器学习（Learning）等智能水平维度进步显著，但是在概念抽象（Abstracting）和推理决策（Reasoning）等方面能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
（三）人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，在其2017年的年度开发者大会上，谷歌明确提出发展战略从“MobileFirst”（移动优先）转向“AIFirst”（AI优先）；微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿，麦肯锡报告2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长，全球知名风投调研机构CBInsights报告显示2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
（四）创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术（IT）和产业的发展史就是新老IT巨头抢滩布局IT创新生态的更替史。例如，传统信息产业IT（InformationTechnology）代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网IT（InternetTechnology）代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等，目前智能科技IT（IntelligentTechnology）的产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动AI技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理GPU服务器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。在技术生态方面，人工智能算法、数据、图形处理器（GraphicsProcessingUnit，简称GPU）/张量处理器（TensorProcessingUnit，简称TPU）/神经网络处理器（NeuralnetworkProcessingUnit，NPU）计算、运行/编译/管理等基础软件已有大量开源资源，例如谷歌的TensorFlow第二代人工智能学习系统、脸书的PyTorch深度学习框架、微软的DMTK分布式学习工具包、IBM的SystemML开源机器学习系统等；此外谷歌、IBM、英伟达、英特尔、苹果、华为、中国科学院等积极布局人工智能领域的计算芯片。在人工智能商业和应用生态布局方面，“智能+X”成为创新范式，例如“智能+制造”、“智能+医疗”、“智能+安防”等，人工智能技术向创新性的消费场景和不同行业快速渗透融合并重塑整个社会发展，这是人工智能作为第四次技术革命关键驱动力的最主要表现方式。人工智能商业生态竞争进入白热化，例如智能驾驶汽车领域的参与者既有通用、福特、奔驰、丰田等传统龙头车企，又有互联网造车者如谷歌、特斯拉、优步、苹果、百度等新贵。
（五）人工智能上升为世界主要国家的重大发展战略。人工智能正在成为新一轮产业变革的引擎，必将深刻影响国际产业竞争格局和一个国家的国际竞争力。世界主要发达国家纷纷把发展人工智能作为提升国际竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧积极谋划政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。无论是德国的“工业4.0”、美国的“工业互联网”、日本的“超智能社会”、还是我国的“中国制造2025”等重大国家战略，人工智能都是其中的核心关键技术。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，开启了我国人工智能快速创新发展的新征程。
（六）人工智能的社会影响日益凸显。人工智能的社会影响是多元的，既有拉动经济、服务民生、造福社会的正面效应，又可能出现安全失控、法律失准、道德失范、伦理失常、隐私失密等社会问题，以及利用人工智能热点进行投机炒作从而存在泡沫风险。首先，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，促进社会生产力的整体跃升，推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域发展积极正面影响。与此同时，我们也要看到人工智能引发的法律、伦理等问题日益凸显，对当下的社会秩序及公共管理体制带来了前所未有的新挑战。例如，2016年欧盟委员会法律事务委员会提交一项将最先进的自动化机器人身份定位为“电子人（electronicpersons）”的动议，2017年沙特阿拉伯授予机器人“索菲亚”公民身份，这些显然冲击了传统的民事主体制度。那么，是否应该赋予人工智能系统法律主体资格？另外在人工智能新时代，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题都需要我们从法律法规、道德伦理、社会管理等多个角度提供解决方案。
由于人工智能与人类智能密切关联且应用前景广阔、专业性很强，容易造成人们的误解，也带来了不少炒作。例如，有些人错误地认为人工智能就是机器学习（深度学习），人工智能与人类智能是零和博弈，人工智能已经达到5岁小孩的水平，人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平，30年内机器人将统治世界，人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。还有不少人对人工智能预期过高，以为通用智能很快就能实现，只要给机器人发指令就可以干任何事。另外，有意炒作并通过包装人工智能概念来谋取不当利益的现象时有发生。因此，我们有义务向社会大众普及人工智能知识，引导政府、企业和广大民众科学客观地认识和了解人工智能。
四、人工智能的发展趋势与展望
人工智能经过六十多年的发展突破了算法、算力和算料（数据）等“三算”方面的制约因素，拓展了互联网、物联网等广阔应用场景，开始进入蓬勃发展的黄金时期。从技术维度看，当前人工智能处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有数据、能耗、泛化、可解释性、可靠性、安全性等诸多瓶颈，创新发展空间巨大，从专用到通用智能，从机器智能到人机智能融合，从“人工+智能”到自主智能，后深度学习的新理论体系正在酝酿；从产业和社会发展维度看，人工智能通过对经济和社会各领域渗透融合实现生产力和生产关系的变革，带动人类社会迈向新的文明，人类命运共同体将形成保障人工智能技术安全、可控、可靠发展的理性机制。总体而言，人工智能的春天刚刚开始，创新空间巨大，应用前景广阔。
（一）从专用智能到通用智能。如何实现从狭义或专用人工智能（也称弱人工智能，具备单一领域智能）向通用人工智能（也称强人工智能，具备多领域智能）的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是国际研究与应用领域的挑战问题。2016年10月美国国家科学技术委员会发布了《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。DeepMind创始人戴密斯·哈萨比斯（DemisHassabis）提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年7月成立了通用人工智能实验室，100多位感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
（二）从人工智能到人机混合智能。人工智能的一个重要研究方向就是借鉴脑科学和认知科学的研究成果，研究从智能产生机理和本质出发的新型智能计算模型与方法，实现具有脑神经信息处理机制和类人智能行为与智能水平的智能系统。在美国、欧盟、日本等国家和地区纷纷启动的脑计划中，类脑智能已成为核心目标之一。英国工程与自然科学研究理事会EPSRC发布并启动了类脑智能研究计划。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。人机混合智能得到了我国新一代人工智能规划、美国脑计划、脸书（脑机语音文本界面）、特斯拉汽车创始人埃隆·马斯克（人脑芯片嵌入和脑机接口）等的高度关注。
（三）从“人工+智能”到自主智能系统。当前人工智能的研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预：人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据（非常费时费力）、用户需要人工适配智能系统等。因此已有科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类AI”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低AI人员成本。
（四）人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、材料等传统科学的发展。例如，2018年美国麻省理工学院启动的“智能探究计划”（MITIntelligenceQuest）就联合了五大学院进行协同攻关。
（五）人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来十年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，在现有基础上能够提高劳动生产率40%；美、日、英、德、法等12个发达国家（现占全球经济总量的一半）到2035年，年经济增长率平均可以翻一番。2018年麦肯锡的研究报告表明到2030年人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
（六）人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出未来五年人工智能提升各行业运转效率，其中教育业提升82%，零售业71%，制造业64%，金融业58%。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
（七）人工智能领域的国际竞争将日趋激烈。“未来谁率先掌握人工智能，谁就能称霸世界”。2018年4月，欧盟委员会计划2018-2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即提出谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
（八）人工智能的社会学将提上议程。水能载舟，亦能覆舟。任何高科技也都是一把双刃剑。随着人工智能的深入发展和应用的不断普及，其社会影响日益明显。人工智能应用得当、把握有度、管理规范，就能有效控制负面风险。为了确保人工智能的健康可持续发展并确保人工智能的发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，深入分析人工智能对未来经济社会发展的可能影响，制定完善的人工智能法律法规，规避可能风险，确保人工智能的正面效应。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所(UNICRI)决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。2018年4月，欧洲25个国家签署了《人工智能合作宣言》，从国家战略合作层面来推动人工智能发展，确保欧洲人工智能研发的竞争力，共同面对人工智能在社会、经济、伦理及法律等方面的机遇和挑战。
五、我国人工智能的发展态势与思考
我国当前人工智能发展的总体态势良好。中国信通院联合高德纳咨询公司（Gartner）于2018年9月发布的《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》报告统计，我国（不含港澳台地区）人工智能企业总数位列全球第二（1040家），仅次于美国（2039家）。在人工智能总体水平和应用方面，我国也处于国际前列，发展潜力巨大，有望率先突破成为全球领跑者。但是我们也要清醒地看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
一是高度重视。党和国家高度重视并大力发展人工智能。党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能的重要性，为人工智能如何赋能新时代指明方向。2016年7月习总书记明确指出，人工智能技术的发展将深刻改变人类社会生活，改变世界，应抓住机遇，在这一高技术领域抢占先机。在党的十九大报告中，习总书记强调“要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。在2018年两院院士大会上，习总书记再次强调要“推进互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，做大做强数字经济”。在2017年和2018年的《政府工作报告》中，李克强总理都提到了要加强新一代人工智能发展。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动，人工智能将成为今后一段时期的国家重大战略。发改委、工信部、科技部、教育部、中央网信办等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
二是态势喜人。根据2017年爱思唯尔（Elsevier）文献数据库SCOPUS统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。从2012年开始，我国在人工智能领域新增专利数量已经开始超越美国。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成全球人工智能投融资规模最大国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。近两年，清华大学、北京大学、中国科学院大学、浙江大学、上海交通大学、南京大学等高校纷纷成立人工智能学院。2015年开始的中国人工智能大会（CCAI）已连续成功召开四届、规模不断扩大，人工智能领域的教育、科研与学术活动层出不穷。
三是差距不小。我国人工智能在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在较大差距。英国牛津大学2018年的一项研究报告指出中国的人工智能发展能力大致为美国的一半水平。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，存在“头重脚轻”的不均衡现象。在Top700全球AI人才中，中国虽然名列第二，但入选人数远远低于占一半数量的美国。据领英《全球AI领域人才报告》统计，截至2017年一季度全球人工智能领域专业技术人才数量超过190万，其中美国超过85万，我国仅超过5万人，排名全球第7位。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家AI计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快，对可能产生的社会影响还缺少深度分析。
四是前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出到2030年，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
人类社会已开始迈入智能化时代，人工智能引领社会发展是大势所趋，不可逆转。经历六十余年积累后，人工智能开始进入爆发式增长的红利期。伴随着人工智能自身的创新发展和向经济社会的全面渗透，这个红利期将持续相当长的时期。现在是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧需要深入思考。
（一）树立理性务实的发展理念。围棋人机大战中阿尔法狗战胜李世石后，社会大众误以为人工智能已经无所不能，一些地方政府、社会企业、风险资金因此不切实际一窝蜂发展人工智能产业，一些别有用心的机构则有意炒作并通过包装人工智能概念来谋取不当利益。这种“一拥而上、一哄而散”的跟风行为不利于人工智能的健康可持续发展。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。根据高德纳咨询公司发布的技术发展曲线，当前智能机器人、认知专家顾问、机器学习、自动驾驶等人工智能热门技术与领域正处于期望膨胀期，但是通用人工智能及人工智能的整体发展仍处于初步阶段，人工智能还有很多“不能”，实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此发展人工智能不能以短期牟利为目的，要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，并务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
（二）加强基础扎实的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。在此发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。根据2017年爱思唯尔文献数据库SCOPUS统计结果，尽管我国在人工智能领域发表的论文数量已经排名世界第一，但加权引文影响力则只排名34位。为了客观评价我国在人工智能基础研究方面的整体实力，我们搜索了SCI期刊、神经信息处理系统大会（ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems，简称NIPS）等主流人工智能学术会议关于通用智能、深度学习、类脑智能、脑智融合、人机博弈等关键词的论文统计情况，可以清楚看到在人工智能前沿方向中国与美国相比基础实力存在巨大差距：在高质量论文数量方面（按中科院划定的SCI一区论文标准统计），美国是中国的5.34倍（1325:248）；在人才储备方面（SCI论文通讯作者），美国是中国的2.12倍（4804:2267）。
我国应对标国际最高水平，建设面向未来的人工智能基础科学研究中心，重点发展原创性、基础性、前瞻性、突破性的人工智能科学。应该鼓励科研人员瞄准人工智能学科前沿方向开展引领性原创科学研究，通过人工智能与脑认知、神经科学、心理学等学科的交叉融合，重点聚焦人工智能领域的重大基础性科学问题，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
（三）构建自主可控的创新生态。美国谷歌、IBM、微软、脸书等企业在AI芯片、服务器、操作系统、开源算法、云服务、无人驾驶等方面积极构建创新生态、抢占创新高地，已经在国际人工智能产业格局中占据先机。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。美国对中兴通讯发禁令一事充分说明自主可控“核高基”技术的重要性，我国应该吸取在核心电子器件、高端通用芯片及基础软件方面依赖进口的教训，避免重蹈覆辙，着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如军民融合、产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。
另外，我们需要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过标准实施加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
（四）建立协同高效的创新体系。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，但是单一的创新主体很难实现政策、市场、技术、应用等方面的全面突破。目前我国学术界、产业界、行业部门在人工智能发展方面各自为政的倾向比较明显，数据资源开放共享不够，缺少对行业资源的有效整合。相比而言，美国已经形成了全社会、全场景、全生态协同互动的人工智能协同创新体系，军民融合和产学研结合都做得很好。我国应在体制机制方面进一步改革创新，建立“军、政、产、学、研、用”一体的人工智能协同创新体系。例如，国家进行顶层设计和战略规划，举全国优势力量设立军事智能的研发和应用平台，提供“人工智能+X”行业融合、打破行业壁垒和行政障碍的激励政策；科技龙头企业引领技术创新生态建设，突破人工智能的重大技术瓶颈；高校科研机构进行人才培养和原始创新，着力构建公共数据资源与技术平台，共同建设若干标杆性的应用创新场景，推动成熟人工智能技术在城市、医疗、金融、文化、农业、交通、能源、物流、制造、安全、服务、教育等领域的深度应用，建设低成本高效益广范围的普惠型智能社会。
（五）加快创新人才的教育培养。发展人工智能关键在人才，中高端人才短缺已经成为我国人工智能做大做强的主要瓶颈。另外，我国社会大众的人工智能科技素养也需要进一步提升，每一个人都需要去适应人工智能时代的科技浪潮。在加强人工智能领军人才培养引进的同时，要面向技术创新和产业发展多层次培养人工智能创新创业人才。《新一代人工智能发展规划》提出逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能课程。目前人工智能科普活动受到各地学校的欢迎，但是缺少通俗易懂的高质量人工智能科普教材、寓教于乐的实验设备和器材、开放共享的教学互动资源平台。国家相关部门应高度重视人工智能教育领域的基础性工作，增加投入，组织优势力量，加强高水平人工智能教育内容和资源平台建设，加快人工智能专业的教学师资培训，从教材、教具、教师等多个环节全面保障我国人工智能教育工作的开展。
（六）推动共担共享的全球治理。人工智能将重塑全球政治和经济格局，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能将进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。美国、日本、德国等通过人工智能和机器人的技术突破和广泛应用弥补他们的人力成本劣势，希望制造业从新兴国家回流发达国家。目前看，我国是发展中国家阵容中唯一有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应采取不同于一些国家的“经济垄断主义、技术保护主义、贸易霸凌主义”路线，尽快布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合国家“一带一路”战略，向亚洲、非洲、南美等经济欠发达地区输出高水平、低成本的“中国智造”成果、提供人工智能时代的中国方案，为让人工智能时代的“智能红利”普惠人类命运共同体做出中国贡献！
（七）制定科学合理的法律法规。要想实实在在收获人工智能带来的红利，首先应保证其安全、可控、可靠发展。美国和欧洲等发达国家和地区十分重视人工智能领域的法律法规问题。美国白宫多次组织这方面的研讨会、咨询会；特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能；科研人员自发签署23条“阿西洛马人工智能原则”，意图在规范人工智能科研及应用等方面抢占先机。我国在人工智能领域的法律法规制定及风险管控方面相对滞后，这种滞后局面与我国现阶段人工智能发展的整体形势不相适应，并可能成为我国人工智能下一步创新发展的一大掣肘。因此，有必要大力加强人工智能领域的立法研究，制定相应的法律法规，建立健全公开透明的人工智能监管体系，构建人工智能创新发展的良好法规环境。
（八）加强和鼓励人工智能社会学研究。人工智能的社会影响将是深远的、全方位的。我们当未雨绸缪，从国家安全、社会治理、就业结构、伦理道德、隐私保护等多个维度系统深入研究人工智能可能的影响，制定合理可行的应对措施，确保人工智能的正面效应。应大力加强人工智能领域的科普工作，打造科技与伦理的高效对话机制和沟通平台，消除社会大众对人工智能的误解与恐慌，为人工智能的发展营造理性务实、积极健康的社会氛围。
六、结束语
人工智能经过60多年的发展，进入了创新突破的战略机遇期和产业应用的红利收获期，必将对生产力和产业结构以及国际格局产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。但是，我们需要清醒看到通用人工智能及人工智能的整体发展仍处于初级阶段，人工智能不是万能，人工智能还有很多“不能”。我们应当采取理性务实的发展路径，扎实推进基础研究、技术生态、人才培养、法律规范等方面的工作，在开放中创新，在创新中发展，全速跑赢智能时代，着力建设人工智能科技强国！
（主讲人系中国科学院院士）
人工智能时代教师育人角色的再思考
以下文章来源于基础教育课程，作者刘金松李一杉
基础教育课程
发布基础教育领域相关新闻报道、活动宣传
人工智能技术越来越深度介入教育教学中，但教育教学的育人核心决定了不能单纯任由技术僭越和主导教育场域，在此背景下，教师的职业角色需要重新认识。教师应强化立德树人的价值追求，以“减法”思维看待人工智能时代教育教学的变化，以学生学习动机的激发和维持为己任，不断提升自我的道德领导力、数字胜任力和教学领导力。
在政府重视和密集政策的推动下，我国教育信息化正在从教育变革的外生变量转化为内生变量。技术迭代发展和政策重视的双重推动使我国的教育信息化走向“2.0时代”，走向了人工智能时代。但教育教学的育人核心决定了不能单纯任由技术僭越和主导教育场域，在这种背景下，教师职业角色将发生哪些变化？借助人工智能落实好育人的重任，教师该如何应对？澄清这些问题对落实立德树人根本任务，推进人工智能时代教育的发展和教师自身专业发展具有重要价值与意义。
人工智能时代
教师在教学中的角色变革
人工智能时代教师面临的多重挑战使得教师角色的变革成为必然。以下从学生学习的发生和学习效果的提升两大视角来分析人工智能时代教师的角色变化。
◆教师由知识的传授者变为学习情境的建构者
传统的教育教学环境和情境在一定程度上具有单调性和稳定性，因为无论是教师教的环境和情境，还是学生学的环境和情境，都受到了来自教育教学制度的“规制”和现实客观条件的限制。人工智能时代带来的变化被政策制定者所关注和重视，我国先后发布《教育信息化“十三五”规划》《教育信息化2.0行动计划》《中国教育现代化2035》等政策文件，大力推进信息技术在教育教学中的应用和变革，这为教师利用信息技术为学生建构更为丰富、精准的学习环境和情境提供了空间。在人工智能时代的教育教学中，教师不再是学生学习环境和学习情境的具体呈现者，而转为建构者，为学生学习的发生和深化建构适切的环境和情境。
人工智能时代学习环境和学习情境的多元化和可选择性在政策和技术上都成为现实，但仍存在两种可能：其一，学生在不同环境和情境中的学习效果依然存在差别，这不仅是客观知识习得效果的差别，更是学习过程中学生德性与思想发展的差别，因为虽然技术是客观和中性的，但技术呈现的内容却存在价值差异；其二，学生个性化的学习环境和情境建构存在质量差距，如果任由这种情况蔓延则可能会强化和固化学习中的“马太效应”，进而消弭了信息技术带来的“公平”。基于以上两种可能，人工智能时代，教师应主动地为学生建构合适的学习环境和情境，通过信息技术分析学生的特征和需求，规划学生学习的环境和情境建设，并积极协调和利用可能的资源建构学习环境和情境资源库，以适应人工智能时代学生学习的需要。
教师利用信息技术为学生建构学习环境和情境，一是可以保证学习环境和情境的价值“合理性”和政治“合法性”，使学生的学习在个体与国家之间形成平衡；二是可以保证学习条件的质量，最大程度上缩小教育不公平发生的可能性和范围，也最大程度上实现信息技术促进教育公平的应然价值。
◆教师由学习的指导者变为学生基于人机交互协作学习的领导者
当下基础教育阶段的学生，作为信息时代和数字时代“原住民”，他们对于人机交互与协作的学习方式具有天然的接受力，虽然基于人机交互的协作学习成为人工智能时代学习的重要范式，但无论何种学习范式，都需要激发和端正学生的学习动机，这就需要教师的教学领导力。在人工智能时代，教师一定程度上从繁琐的教学行为中解放出来，而其包含教学组织和教学决策在内的教学领导力则被赋予了更多期待，教师要更多地成为学生学习的领导者，如可以为学生创设合适的学习愿景，能够及时、适切地激励学生并妥善地处理教学中的人际关系等。这也是教师这一职业或者角色不能被机器所替代的关键原因之一。
学生学习有其社会性的一面，学生在人机交互之外的人际关系会影响其学习效果和全面发展的程度。教师通过教学领导提升学生的人际关系质量，促进学生之间人机交互的协作学习，形成一定的学习网络，促进学生在习得知识之外更智慧、更有责任地思考，从而更好地承担社会责任。另外，教师的信息化领导力也是需要特别提及的，这是推进信息技术在教学中应用的一种关键能力，也是教师为学生建构良好学习环境和情境的关键能力之一。
◆教师由知识灌输者变为学生发展潜力的“研究者”和“助产者”
在工业化社会中形成和发展的大规模教学形式适应的是工业化社会确定性技能培养的需求，在这种确定性的背景下，教师教学所关注的，是对照既有要求发现学生缺什么，再根据学生所缺少的进行针对性教学，学生被灌输相对稳定、固定的知识，这在一定程度上忽略了学生个体的需求和发展。随着信息化社会的发展，社会需求变得越来越个性化，进而要求社会生产变得越来越具有原创性，后信息化社会加深了这种趋势，“DIY”成为时代流行和需求前沿。在这种背景下，学校教育应更加关注学生的个性化发展，重点发掘学生独特的潜力，而并非将学生作为“标准化”的工业产品进行生产。人工智能时代，新技术的发展和教育应用在很大程度上使这种“个性化”教育成为可能，即我们要看学生有什么，而并非是缺什么。但不能过度地将信息技术奉为圭臬，因为“看学生有什么”这一任务必须也只能由教师借助一定条件在与学生的互动交往中完成，所以人工智能时代教师应该成为学生发展潜力的研究者，要有效地利用不同形式的信息技术收集学生发展相关信息，并根据这些信息有效地为学生的发展“画像”。教师的“画像”为学生的个性化发展提供了基本框架和路向，这不仅适应了未来社会发展的分散化、个性化趋势，也有利于将技术手段的优势在教育教学中落到实处。
除为学生“画像”外，教师还应该通过建构个性化的学习条件、环境和个性化的学习领导推动学生“可能的”发展潜力变为“现实的”发展实践，成为学生个性化发展的“助产者”，这一角色并非仅仅是理论上和理念上的含义，更多地意味着教师具体工作范式和工作内容的转变。
人工智能时代
教师实施教学的基本逻辑
◆坚守立德树人的价值追求
在人工智能时代，学校教育的时空边界变得越来越模糊，这些都意味着人工智能时代的教育生态在发生实质性的变革并会继续深化。教育生态的变革可以视作是教育形态、教育方式和教育存在方式的变化，但教育和教师之所以存在的内在价值并没有发生实质性的变化，教育的根本任务永远是立德树人，而教师则是必不可少的实践者。人工智能时代，技术在教育中的应用也是服务于这个根本任务的，因此，我们应从落实立德树人根本任务的视角审视人工智能时代教育生态的变革。
立德树人中如何“立德”和如何“树人”，需要通过具体的教育实践来实现，而如何更有效地实现“立德”和“树人”则成为教育实施所面对的挑战，也是教师在人工智能时代的使命担当。教师作为学生成长的“在场者”，应坚持立德树人的教师哲学观和价值观，以情感关心和德性榜样等推动和促进学生德性的内在生成。为此，教师不能漠视或者恐惧人工智能时代中教育生态的变化，而应以更为开放和包容的视野、态度去审视信息技术应用给教育所带来的变化，思考这些变化对于实现立德树人具有哪些积极作用，以及如何将这些积极作用落在实处。
教师应将信息技术视为帮助学生“立德”和“树人”的工具，以融合的视角看待其在立德树人过程中的应用，力争成为信息技术教育应用的“主人”，将其在立德树人中的作用发挥到最大，而不是被技术变革所裹挟或者所抛弃。
◆以“做减法”的思维看待人工智能时代的教学
要使人工智能时代，教师在不同话语和技术的裹挟中不丧失其主体性，教师应坚持“做减法”的思维。这意味着教师要在多元化、复杂化的环境中不断反思和摸索“何谓教师”和“如何为师”等核心问题。
其一，教师“做减法”意味着对教师角色的反思和审慎重构。教师“做减法”的思维表现为在具体的教育教学实施中对自我角色、定位和功能的再反思和再优化，但“做减法”的过程则需要教师不断反思和研究人工智能时代教育教学的新发展、新特征和新需求，对照自我现在的专业发展，寻找不足和新的生长点，不断在变革的环境中反思教师的本质、坚守教师的底线，审慎地对待外界的纷扰和“欲求”。
其二，教师“做减法”意味着对信息技术的反思和取舍。在人工智能时代，“做减法”也意味着教师不断地反思信息技术在教育教学中的角色、定位和功能，技术条件可以改善教育教学的环境、过程，但信息技术在教育教学中的应用存在一定的限度，教育教学的过程不能简化为机器和学生之间的互动，教师的介入也不能完全消解和打破这种限度，所以教师要反思教育教学过程中信息技术应用的边界在哪里，信息技术以何种方式介入教育教学过程方能最大程度上有助于教育教学目标的实现。
◆重点关注学生学习动机的激发和维持
人工智能时代，学生可以利用多种技术手段获取信息进行自主学习，从而真正成为学习过程中的主体。对于学生的学习而言，无论信息技术迭代到何种程度都无法改变其作为学习工具与媒介的角色，其为学生所提供的“教育”的价值方向无法完全保证。所以学生“为何学习”“为谁学习”和“是否想学习”等依然是教育教学中需要解决的关键问题，这些问题的解决并非信息技术所擅长，而恰恰是教师能帮助学生澄清的，也就是说，教师不仅需要在方法论上协助学生学会如何学习，更有必要在理论和价值层面帮助学生澄清学习的价值和意义所在。
学习价值和意义的澄清是激发学生学习动机的关键，也是引导学生立有价值之德的路径依赖，还能帮助学生在学习过程中维持一定的学习激情，这恰恰是教师为师的核心，也是人工智能时代教师落实立德树人根本任务的目标之一，同时也是人工智能时代教师安身立命的“看家本领”。
人工智能时代
教师提升教学效果的策略
人工智能时代教师需要做的是正视自我所在环境的变化，以立德树人为目标和价值导向，不断提升自我的道德领导力、数字胜任力和教育教学领导力，巩固自我角色核心、发挥自我角色功能，不断优化教育教学过程和提升立德树人效果。
◆提高自身道德修养和对学生的道德领导力
以人工智能为代表的信息化技术越来越深刻地影响教育生活乃至社会生活和政治生活，在不具有道德思维能力之前，人工智能时代的技术手段可以发挥哪些作用，在一定程度上受到社会整体道德水平的影响，即使将来其通过深度学习获得一定的道德思维能力，为了不“成为机器人所圈养的动物，并可能被机器人随意屠宰”，人类也应该及时或者提前提升整体道德水平，筑起一道“防火墙”。这道防火墙要靠我们所有人共同构筑，而教师在其中的作用尤其重要。因此，师德在人工智能时代的意义和价值，较之以往任何时代都将更加凸显。
落实立德树人根本任务，教师首先要自觉提升自身的道德修养，对学生起到模范引领作用。其次，要不断提升自身道德领导力。教师的道德领导力也可以称为道德感召力，是指教师在教育教学中应该主动地关心学生、公正地对待学生、尊重每个学生，除了量化的成绩外，教师在学校中的行为应以激发和促进学生德性成长为目的。也就是说，教师在自身具有较高道德素养的前提下，愿意以一种道德性的方式与学生交往和引导学生之间的交往，以此来引导学生德性的生发和发展。
◆提升适应人工智能时代的数字胜任力
人工智能时代，教育的重要存在方式之一就是数字化，因此如何提升数字胜任力来适应人工智能时代的教育生态是教师面临的挑战之一。
AntonioCalvani认为数字胜任力包含着技术、认知、伦理及三者整合等四个维度的能力。教师可以从AntonioCalvani的模型出发，一是提升自身的数字技术能力，即解决教育教学问题时要具有自觉的数字思维和意识，也要自觉地使用数字化技术搜索实施教育教学所需要的材料，同时具备使用不同数字技术工具的能力；二是提升自身的数字认知能力，即可以根据不同需求选择不同数字技术的能力，同时也可以阅读、整合通过数字化工具和手段获取的信息，提取与教育教学相关的有效信息；三是提升自我数字伦理能力，这意味着教师既要认可数字化对于教育教学的积极意义，又要清醒地认识到数字技术的局限和可能产生的消极后果，并合理地、科学地将数字技术应用到学生个体发展的过程中，避免数字技术精准化特征造成学生发展的偏差和单向度化。
除教师自觉地提升数字胜任力之外，国家层面也应将数字胜任力纳入教师职业素养范围之内，并在理论研究、实践分析和经验借鉴的基础上出台教师数字胜任力标准和指导手册，供教师参考；同时也应将数字胜任力整合到教师培训过程中，提升新任教师的数字胜任力。
◆提升促进学生主动学习的教学领导力
教师教学领导力是教师在教学进程中基于自身的教学魅力而对学生产生教学威信或正向影响,进而使学生乐于学习、主动学习的能力与素养。人工智能时代，需要教师自觉提高自身的教学领导力，以引导学生在繁杂的技术和信息环境中主动地为自己的学习而努力。
具体可以通过校本研修、课堂实践和教师反思等不同途径提升教师的教学领导力，此过程应重点关注以下两方面。
其一，通过多途径特别是信息技术手段的应用提升自我专业知识。这包含其所教学科的专业知识，学科、专业领域知识的最新发展以及利用信息化技术进行教学方面知识的增加与熟练应用，此外还包括学情分析的专业化，即基于数字胜任力的提升和应用，深化对学生特征、需求和潜力的认知，并据此提供具有针对性的学习建议。
其二，教师应善于并投入“教育真善”建设课堂文化。教师的教学领导力也表现在教师所营造的教育环境对学生的引领，所以教师应意识到课堂文化建设的重要性，并通过多种途径提升建设课堂文化的能力，其重心是教师将先进的教育理念与学生、班级的集体情况相结合，创设适应于当下的课堂文化。在这过程中，教师是否真心对待学生、是否真心为学生成长着想，关系着课堂文化的质量和教育价值，也关系到教师教学领导力是否有助于班级共同学习愿景的建立。
（来源于《基础教育课程》杂志2021年第2期（合），本文系2020年教育部人文社科基金青年基金项目“我国普通高中学生综合素质评价改革研究”（项目编号：20YJC880054）阶段性成果。作者：刘金松，上海师范大学教育学院讲师；李一杉，华东师范大学博士候选人。）
中国青少年科技辅导员协会
提醒广大科技辅导员
戴口罩勤洗手少集会
不给病毒可乘之机！
原标题：《人工智能时代教师育人角色的再思考》
阅读原文
人工智能时代：教师的角色转变与责任担当—中国教育和科研计算机网CERNET
人工智能时代帮学生爱上学习
教师的角色转变与责任担当
在学习资源与学习机会极为丰富的今天，促使学生积极学习、自觉学习，培养学生积极的学习情感和内在的学习动力，让外因通过内因发挥作用，是当今教育科学需要关注的重要问题。
学习机会的增加与学生厌学之痛
在这样一个“无处不终端、处处皆计算”的人工智能时代，学生的学习正在实现泛在化和自主化，学习资源随处可寻，学习机会极大丰富，但与此同时学生不爱学习、厌学辍学、学习不自觉的问题依然没有有效解决。如果不能有效提升学生学习动机和动力，不能提升学生学习过程的愉悦度，不能改变学生对自我学习的消极看法，那么，再先进的技术于学习而言都是外因，没有学生内因的改变，真正的学习无法有效发生。教育信息化推进实践中，不少学校的教师表示，学习动机强、爱学习的学生在信息化的帮助下如虎添翼，进步明显；而那些学习动机弱的学生则没有什么受益，反而有时会有不良影响。因而，如何提升学生的学习动力，改善学生对学习的情绪情感，则是当今时代另一个值得关注的课题。与此同时，随着未来“意念驱动”“脑机接口”“人机一体”等技术的发展，人类在信息接收和处理方面的能力将会极大增强，但人们信息处理能力的增强是否意味着学业的成功、职业的成就以及人生的幸福，这些问题都日益引起人们关注。所以，今天人们一方面日益关注以人工智能为代表的现代信息技术对学生学习效率的影响，另一方面也开始再次反思学生的学习情感、学习态度以及对学习的看法等对学生学习效益的影响；在关注学生认知能力发展的同时关注学生的社会情感能力发展。
对学生学习情感态度的重视，在我国教育政策制定中也有相应的发展历程。我国教育改革从最初的双基教学（基础知识和基本技能），到后来的三维目标（知识与技能，过程与方法，情感态度价值观），再到当前重视关键能力和必备品格的核心素养，可以说是越来越重视学生对学科、对学习生活的情感、态度和价值观。尤其是核心素养中的三大领域、六大指标、18个维度，更是有机融合了学生的认知能力与社会情感能力，并有意凸显了学生社会情感能力的培养。
反观我国中小学教学实践现状，对于学生的学习情感和态度，一些学校校长和教师往往说起来重视，实践中并没有引起切实重视。即使教师意识到了学生学习情感对学习成绩的影响，但是教学实践中缺乏有效的举措和方法来改善与培养学生的学习情感。课堂教学中，在设定教学目标时，教师明确叙述了情感、态度和价值观的目标，但是由于其评估的不便性以及对知识与技能考核的紧迫性，课堂结束教师反思课堂教学实施成效时，也会有意无意地忽略或忽视对学生学习情感态度和价值观的发展与评估。以至于随着学习时间的增加，学生越来越厌学，学习的情绪情感越来越差，毕业时扔掉书本、撕掉作业的情况时有发生，不得不说这是一个很遗憾的现象。
相对于学生的认知能力，国际教育组织OECD也开始关注学生学习过程中的社会情感能力的培养与研究。之前的PISA测试更多地关注学生认知能力的发展。近年来，为了应对快速变化的未来社会，一批专家学者也认识到，仅仅具备认知能力不足以让学生拥有成功的事业和幸福的人生。学生的认知能力和社会情感能力对学生的学业成绩、职业生涯、人生幸福同样重要。学校教育有责任在发展学生认知能力的同时，关注学生社会情感能力的培养。并指出，学生的社会情感能力是指学生管理自我的思想、情绪和行为，以及与他人相处的能力。为此，他们借鉴麻省理工学院教授提出的“大五人格”理论（尽责表现、情绪调节、合作能力、思想开放、社会交往），自2018年开始，在世界范围内开展学生社会和情感能力的测评与研究（StudyofSocialandEmotionalSkills,SSES），也被称为小PISA，寻找家庭、社会和学校中有利于以及有碍于学生社会情感能力的要素。
学生的学习情感对学业成绩的贡献率
学生的学科学习情感是学生在学科学习过程中所表现出来的社会情感能力，即是指学生在学科学习过程中所表现出来的“尽责表现、情绪调节、合作能力、思想开放以及社会交往”等方面的表现和能力。当然，在学科学习过程中，有的社会情感能力表现得更为直接，对学业成绩的影响更大，如尽责表现、情绪调节、合作能力、思想开放，而有的社会情感能力如社会交往对于学生学科学习成绩的影响或许会弱一些。学生的综合能力如批判性思维、元认知能力以及自我效能感，同样是影响学生学科学习成绩的重要因素。
教育研究和发展史上，较早认识到学生学习情感发展重要性并详细阐述学生学习情感发展与学业成绩关系的学者当数教育专家布卢姆。布卢姆等人通过深入研究，认为影响学生学习成就的因素主要有三个：1.认知准备状态，即学生已经习得完成新学习任务必备的知识技能的程度。2.情感准备状态，即学生从事学习过程的动机程度，包括学生对学习任务的兴趣、态度、信心和自己对自己的看法的复合体。3.教学质量，即教学过程各要素适合于学生个体的程度。教学过程中，如果上述三个自变量是适宜的话，所有学生的学习结果都会处于高水平，都能达到掌握的状态。学习的结果也可分为学生学业成绩、学习速度以及学生情感发展。教学的过程就是通过改变学生的特征（认知和情感）、改变教学质量，使得所有学生都达到学习的高水平。
实践中，我们意识到，学生的情感准备状态与学业成绩是相关的，即情感准备状态在一定程度上影响学生学业成绩。学生对课程和学习有积极情感，应该比带有消极情感或带有焦虑和恐惧的学生学得更为轻松和迅速。
对于情感是如何影响学生学习成绩的，在布卢姆等人看来，学生对于学习任务的情感准备状态，一方面决定了学生为完成该学习任务准备付出必要努力的程度，另一方面还决定了学生在遇到困难和挫折时试图克服它们的程度。当然，学生对某些学科感兴趣与否，并不是天生的，而是在学校学习期间形成的。如果学校能给学生成功学习的经历，尤其是在小学期间，那么学生很可能会对认知或情感目标都抱有积极态度。
激发与培育积极的学习情感
在泛在学习与自主学习的人工智能时代，教师会不会被取代？答案是否定的，但可以肯定的是，教师的角色会发生变化，教师的职责和功能要进行调整。学生对于知识的学习尤其是事实性知识、概念性知识的学习，可以通过自学，可以在教学机器人或教师智能帮手的支持与帮助下自主完成，即“教书”的工作可由教学机器人来实现。那么教师的主要功能在于让学生爱上学习，提高学习过程中的愉悦感和成就感，培养学生积极的学习情感。当然，这里学习情感既包括对特定学习任务的情感，也包括对一门学科的学习情感，也包括对整个班级、整个学校的学习情感。
诚然，学生的情感准备状态相对来说不那么容易改变，这是学生长期学习经历形成的。但是，我们可以通过各种方法，有效地增强学生对某一学习任务的努力程度。事实上，只要能使学生在这次学习任务中获得成功，并使他认识到这一点，愿意在以后的学习任务中付出同样或更大的努力，就是有效的方法。
通过积极学习情感的激发与培育，让学生爱上学习，不断体验学习带来的成就感与荣誉感，在此基础上逐渐强化自觉学习、主动学习的意识和习惯，坚持不懈，形成良性循环，以学生愉悦学习的每一天为其幸福人生奠定扎实基础。
（田爱丽系华东师范大学教育学部教授、教育部中学校长培训中心副主任，于天贞系上海师范大学教育学院博士生）
余胜泉：人工智能时代教师角色与思维的转变
人工智能在未来教育中可能承担的12个角色，未来知识传授功能会逐步被人工智能取代，而人类教师则应偏重于培养学生的核心素养，并将会分化为两种职能。大数据时代下复杂社会的生存，呼唤着人机结合的思维方式。
近年来，人工智能发展迅猛，引发了人们的热议。人工智能是否会取代人类成为人们关注的焦点。美国杂志《纽约客》2017年10月的封面用“一个满脸胡须的年轻乞丐坐在大街上乞讨，身旁的机器人向他手里的杯子里投掷螺丝和螺帽”的画面，暗示未来机器人将抢走人类的工作。
另一篇由英国广播公司(BBC)发布的分析365种职业在未来“被淘汰概率”的文章也在近期引起了非常多的关注。该文章的结论是，电话推销员、打字员、会计、保险业务员、银行职员等职业被淘汰的概率均超过90%。科学家、艺术家、音乐家、法官、律师等职业被淘汰率则相对较低，尤其教师职业的被淘汰率只有0.4%。据此研究，如果所从事的职业无须天赋，或无须动脑，做的是大量的重复性劳动等，被机器人取代的可能性就会非常大。
当然，教育领域也有人工智能挑战教师的案例。比如，美国佐治亚州理工大学艾休克·戈尔教授就尝试过用聊天机器人为助教，回答MOOC课程中学生的提问。由于这一基于IBM沃森技术的聊天机器人回答问题的能力惊人，学生在5个月的课程期间，甚至都没有注意到助教是个机器人。由此可见，虽然BBC预测教师被取代的概率是0.4%，但实际上，教师的很多工作会被人工智能所取代。
教师与人工智能协作共存渐成趋势
谈及人工智能对教育的影响，我们既不要高估——短期它不会对教育产生实质性影响，又不要低看——人工智能叠加其他技术，如大数据、互联网和增强现实，并在经过长时间的进化后，会实质性地改变教育体系。正如雷·克利福德所言，“科技不能取代教师，但是使用科技的教师却能取代不使用科技的教师”。面对人工智能时也是如此。
未来的教育将进入教师与人工智能协作共存的时代，教师与人工智能将发挥各自的优势，协同实现个性化的教育、包容的教育、公平的教育与终身的教育，促进学生的全面发展。
一方面，人工智能在教育中应用，可以让教育知识、心理知识和社会知识等以精确的方式呈现。那些看不见的隐性学习过程，可以通过人工智能加以显现。在基于人工智能精确了解学生数据的前提下，未来教育将由教师和人工智能共同为学生提供权威的学习支撑、精准的学习内容和学习活动，实现多元的教育服务供给。在此基础上，学生将得到全面和有针对性的发展，个性化教育将从理想变为现实。
另一方面，人工智能可以连接正式学习与非正式学习环境，教育将更开放，泛在学习会逐渐成为基本形态。学习不仅发生在课堂上，也发生在日常生活中;知识不仅来源于学校教师，也来源于无处不在的人工智能。人们通过无处不在的终端连接智能化的知识网络和人际网络，实现人人、时时、处处可学的终身学习。
在人工智能支持下，未来教师的角色将发生极大变化，教师知识性的教学角色，将会被人工智能所取代，教师的育人角色将越来越重要，教师与人工智能协作的趋势日渐明朗。
人机协作教学中人工智能扮演的角色
人工智能可以将教师从烦琐、机械、重复的脑力工作中解脱出来，成为教师有价值的工具和伙伴：一方面，人工智能可以替代教师完成批改作业等日常工作，把教师从重复性、机械性的事务中解放出来;另一方面，人工智能会为未来教师赋能，成为教师工作的组成部分，由人机协作完成以前无法完成的智慧性工作。
工业时代的教育擅长流水线式的规模化加工，就像大面积培育人工林，培养出来的是整齐划一的人才。未来的教育则更像是构建生态圈，其中分布着各种各样的生物群落，动植物间各得其所、相互支撑。而要构建生态圈，则要求教师关注每个个体之间相互竞争、相互依赖的关系，关注生态圈里每个个体的需求，发现、发掘和培养学生的个性。要达到这些目标，如果没有人工智能为代表的外部智力支撑，单靠教师是很难实现的。
尤其在我国，一个教师通常需要面对几十个学生。若无人工智能的支持，想要精确了解学生的特征是非常困难的，想要实施个性化教学也是不可能的。只有在全面采集、分析学生学习过程数据的基础上，教师与人工智能协作教学，才能够既对整个班级学生有规模化支持，又实现适应每个个体发展的个性化教学。
因此，未来教师的任务是由教师与人工智能共同协作承担的。二者各司其职、优势互补。北京师范大学未来教育高精尖创新中心在人工智能教育应用领域做了系列前瞻性研究，启动了“AITeacher”的国际合作研究项目——人工智能教师。在该项目中，我们建立了教育大数据平台，采集学生全学习过程数据，对学生的知识、情感、认知、社会网络等进行全面仿真，并通过数据精确了解学生发展的一般规律及个体特征，以实现“人工智能教师”服务。通过研究分析，我们认为在未来的教育中人工智能可承担12种角色。
角色一：成为可自动命题和自动批阅作业的助教，帮助教师对不同能力的学生自动生成不同的试题，并对作业、试卷等实现自动批改。
角色二：成为学习障碍自动诊断与及时反馈分析师，帮助教师、家长发现学生学习中隐含的问题，并及时给予反馈与解决。
角色三：成为问题解决能力测评的素质提升教练，协助教师评估学生问题解决能力的发展情况，并通过综合性项目学习提升学生素质。
角色四：成为学生心理素质测评与改进的辅导员，协助教师及早发现学生的心理问题并及时给予干预。
角色五：成为体质健康监测与提升的保健医生，帮助教师基于数据，精确了解学生体质发展及健康状况，并给出提高学生体质的训练方案。
角色六：成为反馈综合素质评价报告的班主任，为学生和家长提供全面、客观、有科学数据支撑的综合素质评价报告。
角色七：成为个性化智能教学的指导顾问，实现因人而异的个性化智能教学。
角色八：成为学生个性化问题解决的智能导师，以自然交互的方式对学生个性化问题进行解答与指导。
角色九：担当学生生涯发展顾问或规划师，帮助学生认识自己、发现自己的特长和兴趣，协助完成学生成长发展的智能推荐。
角色十：作为精准教研中的互动同伴，协助教师发现同伴间的教学问题并互助改进。
角色十一：成为个性化学习内容的自动生成与汇聚代理，能根据学生个性化特征自动寻找、关联、生成与汇聚适合的学习资源，实现从人找资源到资源找人的转变。
角色十二：扮演数据驱动的教育决策助手，为各类决策提供各种数据及分析模型支持，为现代教育治理提供决策辅助。
人工智能时代，教师的核心价值
既然人工智能可以在教育中扮演如此众多的角色，那么作为教师，其核心价值体现在哪里?需要如何去适应人机协作的新时代要求呢?
(一)教师的核心价值在于“育人”
人类与人工智能有几大差异：第一，人发现问题，人工智能解决问题。第二，人工智能不具备主动的社会交往能力。第三，人工智能不具备心理属性。它既不会开心，也不会郁闷。所以同人工智能相比，“教师更应看重人自身的独特价值，提高学生的社会价值、心理价值和利用全球化资源的能力，承担起培养学生创造未来，而不是进入未来的社会责任”。
美国密歇根州立大学赵勇教授认为，我们目前正在运行的教育方式，从某种程度上压抑了学生的个性。而“首先去发现学生拥有什么特质，然后帮助他发掘出来”的教育方式会解放学生的个性，让每个学生都能够发挥自身的潜力。
以前，我们说教师的工作是“教书育人”。人工智能时代的教育，教师的责任不是教授知识，而是帮助学生成长，成为学生成长的人生导师或者心理咨询师，帮助学生发现优点，实现人生价值。教师的工作会更以“育人”为重。相应地，教师要从面向知识体系的传授，转向面向人文底蕴、责任担当、国家认同、跨文化交往等核心素养的培养，学生的创造能力、审美能力、协作能力、知识的情境化运用能力是教师所应关注的核心和重点。
这需要教师精心设计问题、设计学习资源、设计学习工具、设计学习活动和设计学习评价。学生在教师的陪伴下，通过解决问题进行学习、获得知识，学会自主学习、独立思考、协作协同、知识迁移和运用，从而发展综合素质与综合能力。
教师的陪伴、组织、督促、检查，对学生的自主学习非常重要。今后的学习形态一定是学生线上学习，实践领域开展问题解决导向的项目式学习，教师线下督促、管理、陪伴三位一体的形态，而不是以课堂讲授为主的单一形态。
(二)教师的职能将向两个方向分化
未来个性化教育体系强调促进学生的全面发展，对教师提出了更高的要求。未来教师队伍会向两个方向分化：
一是人工智能支持下的全能型教师。教师既要为每个学生提供个性化支持，又要为整个群体提供支持，这就要求他们既掌握学科知识，又掌握教学法知识、技术知识，掌握认知、脑科学发展、儿童身心健康等相关知识，还要了解各种社会属性，具有领导力和社会协作能力，这是一般教师难以胜任的。但有了人工智能的支持，能够对儿童的身心健康和全面发展负责的全能性教师是可能存在的。
二是专业型教师。未来教师会出现精细的、个性化分工。让每位教师成为全能大师不太可能，但部分教师可以在某一方面做到极致。未来将会有专门做教学设计的教师、做练习辅导的教师、项目设计的教师、授课教师、疏解学生心理问题的教师等。教师角色分工越来越细，就像拍电影一样，有编剧、演员、导演、摄像、后期制作。所以，教师需要善于基于大规模的社会化协同开展教育服务。
教师的角色和职能发生转变后，未来的课程组织方式也将随之改变。对于跨多个领域的综合性课程，期望教师独立完成是不切合实际的，必须辅以教师间协同、教师与人工智能协同环境的支持。互联网改变了社会组织机构，学科、班级和学校的边界将逐渐被打破，课程会基于跨学校边界的社会化协同分工完成。今后，一门课可能由多位教师负责，既有学科专家和教学设计师，也有知识传递者、活动设计者、人工智能助教或其他角色。
总结与展望
当前，数据、信息和知识正加速膨胀，但人类的智力是有限的，我们需要借助外部工具或者智能设备发展自己的智慧，认知外包将成为常态。人机结合的思维体系是我们未来思维方式的重要转变方向。人与电脑的结合可以突破人类个体认知的极限，使得我们能够驾驭超越个体认知极限的复杂情境，处理超越个人认知能力的海量信息，能够应对超越个体认知能力极限的快速变化。大数据时代下复杂社会的生存，呼唤着人机结合的教育智能，人类借助智能设备而生存的时代已经到来。
人工智能变革教育是一个过程。尽管人工智能可以快速迭代，但教育制度以及教师的知识结构、教学习惯、教育观念的转变是较为漫长的过程。若想充分发挥人工智能在教育中的作用，就要将人工智能服务嵌入业务流程中，创造新的范式、新的流程、新的结构、新的业务形态，来服务于我们的教育，构建新的教育体系。