人工智能与未来教育走向
对于家长来说，一是人工智能支持他们成为孩子进步的参与者，而不是评论者；二是人工智能可以让家长更积极地参与到孩子的教育过程中，并强化了他们认为教育很重要的价值观。
对于学校领导来说，一是人工智能可以帮助他们分析每一位学生有关行为、出勤率以及参与、坚持、乐观和自信、批判性思维以及未来成功的一系列关键决定因素，以及得出必要干预的支持性见解；二是利用数据和预测分析人工智能可以帮助学校领导从被动管理转向主动管理，并在问题出现之前预测问题；三是人工智能可以消除教师目前面临的许多挫折，从而帮助学校领导留住教师；四是人工智能可以根据学生有关数据做出预警，从而减少学生退学风险；五是人工智能可以帮助学校领导建立个性化管理的家校沟通方式，从而有助于获得家长对学校的积极支持。
对于地方、区域和国家行政当局来说，一是在资源规划方面，人工智能除了可以跟踪关键的人口统计信息、资本需求、人员配置和专业发展需求等之外，还可以协助提供服务，使规划者能够根据不断变化的环境主动提供足够的资源；二是在课程设计方面，人工智能可以为课程设计者提供相关的大数据资料并做出分析。
该报告也提出了人工智能在教育变革中的一些挑战：一是在教育公平与平等方面，目前“数字鸿沟”的现象仍然还存在。一些学习者获得学习所需信息的机会有限，并且无法生成和共享电子数据，因此在建立个性化的学习途径时可能处于不利地位；二是在伦理方面，人工智能在教育中的应用将涉及隐私保护，另外如何确保在编写程序时不引入性别、种族、社会经济和能力偏见，如何确保社会和文化定型观念不被传播，如何确保人工智能在教育中的应用让住在不同地方的所有的学习者都能获得同样的回报等；三是人工智能的应用可能会增加人们的技术依赖，削弱一些人们执行某些任务的能力；四是随着人工智能技术的迭代发展，教育工作者需要有持续的专业发展。
最后，报告还从视觉方式（WaysofSeeing）和做事方式（WaysofDoing）两个方面对人工智能在教育中的应用做了展望。
认知服务技术对教育的影响将是巨大的，特别是对于残疾学生，它们可以帮助消除入学和机会的障碍。对于有基础学习挑战的学习者，例如读写和计算能力不足的人，他们可以在发展这些技能的同时，积极参与更高阶的学习，而不是在掌握这些能力之前将其排除在外。将认知服务技术添加到现有的人工智能解决方案和服务中，它们可以加速重要见解的生成，教育者可以简单地向人工智能提出一个问题，而不必使用键盘或鼠标输入详细的查询；
二是虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）技术的发展可以使学习更具沉浸感和吸引力。有了VR，学生们可以从教室到世界的任何地方旅行，在虚拟环境中，在历史的任何时候，体验对那个世界的再创造。通过AR，学生可以查看覆盖在物理对象上的全息指令或信息，为他们提供所看对象的附加信息。MR可以用于医疗培训或工程，允许学生在现实环境中“解剖”四肢或“修理”他们视为全息图的机器，使学习者能够专注于实践而不是理论；
在做事方式变革方面，一是人工智能可以在元认知脚手架中发挥作用，让学生自己从学习过程中产生的洞察力中获益。学生将越来越成为人工智能解决方案和服务的主要用户，而不仅仅是教育者、管理员和系统所有者分析数据的对象。学习者对自己的学习方式和思维方式有更深入的了解，就会对自己的教育有更大的能动性和控制力，并且具备重要的自我知识也是终身学习的基石。
二是人工智能在支持个性化评估和认证方面将发挥重要作用。高阶思维技能如记忆、比较、分析和推理可以用传统的标准化考试来评估，但软技能、人际交往技能、道德品质、团队合作、协作等很难用这种形式来评估，人工智能可以收集相关数据并进行跟踪分析可以为这些技能的评估提供支持。另外，用于衡量复杂和一般学习能力，包括21世纪的批判性思维、创造力、沟通技能和创业精神等技能的微型证书在不断增加，人工智能可以对这些证书的效力和有效性做持续分析，并可以为利益相关者定制实时仪表盘来展示这些发现和见解。
CIRCLS报告主要就人工智能的重要优势和劣势、人工智能应用于学习的机会和障碍、人工智能在学习中的新设计概念和应用设想、风险和建议进行了论述。
报告认为，思考人工智能与未来学习还可以有第四种方式，即用一些新的学习设计概念（NewDesignConceptsforAIinLearning）来思考。在该报告中，这些新设计概念包括：策划（orchestrating）、增强人的智能（augmentinghumanintelligence）、扩大自然交互（expandingnaturalisticinteractions）、扩展可评估能力（broadeningthecompetencies）、揭示联系和对等（revealingconnectionsandequivalencies）等。
报告指出，这些新的学习设计概念超越了目前经常所提及的技术支持的“个性化”（personalized）、“自适应”（adaptive）或“混合”（blended）学习的概念。虽然这些旧的概念隐喻可能继续有用，但它们也可能限制了人们对人工智能在学习中的未来设想，不能充分描述人工智能可能的教育应用。
如何用这些新设计概念来实践人工智能在未来学习中的应用，该报告提出了两种应用场景：一是学习环境；二是教育评估。
对于学习环境，报告认为主要需考虑如何用人工智能实现以下几个转变：
1.从将学习视为高度个人化的过程转变为注重社会学习；
2.从注重单独满足每个学习者的需要，到注重解决公平和多样性的学习社区；
3.从只对学生输入电脑的键盘和鼠标作出反应的人工智能代理，到能自然地倾听、观察和与学生互动的人工智能代理，以及可能主动增强小群体动态的人工智能代理；
4.从仅通过仪表盘与教师协调的人工智能代理到教师与人工智能系统之间的伙伴关系（例如，支持学习的协调行动）。
对此，报告以一节关于文艺复兴时期的中学课程进行了说明。
对于教育评估，报告不认为人工智能仅限于传统评估的目标（即让传统评估更加准确和有效），而是支持传统评估无法实现的更广泛的评估目标。为此需要实现以下几个转变：
1.从关注课后结果到更快速、更有用的形成性评估，这些评估可以在课程中为教学提供信息；
2.从回答问题的活动到捕捉更真实的表现或作品组合，包括跨越更长的时间和更多的环境；
3.从狭义的学业成就定义，到在教育、社会和工作场所受到重视的更广泛的能力。
4.从提供不经常和孤立的分数评估到不断更新学生学习轨迹的持续评估。
对此，报告以作文评估等例子进行了具体说明。
报告还讨论了人工智能在教育中应用的三种风险，一是普遍所关注的与数据相关的隐私、安全、偏见、透明度和公平性等；二是人工智能在教育中的设计缺陷可能会放大教师、学习者和资源之间的不良互动；三是利益相关者缺乏参与的风险与相关技术障碍，在进行人工智能在教育中的应用设计时，如果没有教育政策制定者和实践者的参与，那么很难使其符合教育需求和价值观，另外即使教育政策制定者和实践者参与设计，也存在需要及时了解这一复杂技术的障碍。
最后，报告还提出了人工智能应用于教育的七项建议：
1.研究人工智能更广泛的学习应用场景
报告指出，多年来，人工智能在教育领域已经深入探索了几种类型的应用，然而，随着人工智能能力的出现，它们正在开启新的可能性，如人工智能代理支持开放式科学探究环境中的学习，社会研究模拟工具，或课程鼓励设计思维。因此，重要的是要构建一个更全面的类型学，描述什么是可能的，并加强我们的潜在利益、风险、后果和每种类型的应用的进展的知识。
2.开发辅助教师和改善教学的人工智能系统
报告指出，目前对人工智能的投资大多是以学生为导向的，对教师需求的探索不够，未来要更多地以帮助和支持教师组织课堂体验为中心，并为教师提供不断学习和成长的机会。同时，需要对人工智能如何帮助教师学习和改进教学进行更多的研究。
3.加强和拓展人工智能在学习评价中的研究
报告指出，需要扩大能够自动评估的学习活动、可捕捉能力的范围、跨时间和跨环境的范围。同时，需要新的心理测量学和新的人工智能技术共同发展来确保评估的质量、有效性和公平。
4.加快发展以人为本或负责任的人工智能
报告指出，人工智能需要关注残疾学习者、学习者的变化性、学习应用APP的通用性等。
5.制定更强有力的伦理和公平政策
报告指出，从事这项工作的研究人员必须参与制定指导方针，帮助该领域以安全可靠的方式发展。从业者、决策者和其他利益相关者需要平等参与。政策不仅要满足研究人员的需求，还要满足初创公司和更大平台和服务的需求。政策及其执行需要透明，这样教育工作者和公众才能够让开发商负起责任。
6.向教育政策制定者和实践者提供信息并使之参与
报告指出，为了参与决策，在实践者中建立理解人工智能的能力是很重要的。能力建设也很重要，这样教育工作者就有了测试和评估新兴人工智能的基础设施，从而能够为设计决策提供信息。学校和其他教育机构可能需要激励措施来更多地参与评估和政策。政策制定者一般都在学习人工智能，但可能对教育中需要政策关注的具体风险和障碍知之甚少。因此，传播知识以帮助决策者解决这些问题也很重要。
7.加强整个人工智能和教育生态系统
报告指出，教育领导者、创新者、研究人员、行业领导者、初创公司和其他利益相关者的强大生态系统是塑造人工智能促进教育发展的重要机制。
参考文献：
1.UNESCOIITE.AIinEducation:ChangeattheSpeedofLearning[R/OL].(2020-11).https://iite.unesco.org/wp-content/uploads/2020/11/Steven_Duggan_AI-in-Education_2020.pdf
2.Roschelle,J.,Lester,J.&Fusco,J.(Eds.).AIandthefutureoflearning:Expertpanelreport[R/OL].(2020-11-16).https://circls.org/wp-content/uploads/2020/11/CIRCLS-AI-Report-Nov2020.pdf
（本文编译自参考文献中的两篇报告，图片来源于报告截图，复制其中的链接地址可直接下载这两篇报告）
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文章来源|国际与比较教育研究所（如果分享内容侵犯您的版权或者非授权发布，请联系我们及时删除。）
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人工智能的应用实例介绍，人工智能有哪些应用领域
人工智能是一门贯穿性的综合学科，主要包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、语言学，人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类类智能活动的能，来延伸人类智能科学
人工智能的应用实例：指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、专家系统、智能搜索和博弈等
目前人工智能应用领域比较多，具体如下：
机器人领域：人工智能机器人，如RET聊天机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况调整自己的动作来达到特定目的
语言识别领域：该领域其实与机器人领域有交叉，设计的应用是把语言和声音转换成可处理的信息，如语音开锁、语音邮件以及未来的计算机输入等方面
图像识别领域：利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术；例如人脸识别，汽车牌号识别等。
专家系统：具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，后台采用的数据库相当于人脑，具有丰富的知识储备，采用数据库中的知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：1.人工智能时代，AI人才都有哪些特征？http://www.duozhishidai.com/article-1792-1.html2.大数据携手人工智能，高校人才培养面临新挑战http://www.duozhishidai.com/article-7555-1.html3.人工智能，机器学习和深度学习之间，主要有什么差异http://www.duozhishidai.com/article-15858-1.html
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人工智能时代教师专业发展的机遇和挑战
摘要：本文从教师专业发展的动因、新师徒制的发展、精准教育的实现及泛在学习的推进出发，分析人工智能时代教师专业发展的机遇，强调教师应在教学内容上求创新、课堂教学上求突破，告别传统题海战术，探索教学新方式，重视学生反馈，在数据支持下实现精准教学。
关键词：人工智能；教师专业发展；机遇；挑战
随着教育信息化的深入，教育将不可避免地受人工智能影响。笔者从人工智能的发展前景及其对传统教育的改变出发，基于我国教育改革和人工智能的研究现状，剖析人工智能时代教育模式、教育理念、教学形态的转变及发展趋势，同时结合教育改革背景下教师专业发展的调整方向，探求教师专业发展新策略。人工智能的发展已经引发师徒制、精准教育、个性化学习、泛在学习等教育之变，笔者希望相关研究能为教育改革提供一定的借鉴。
一、人工智能时代教师专业发展的动因
总体来看，业界对“人工智能+教育”的研究是在近几年火热起来的。笔者以“人工智能+教育”为主题进行检索，检出论文813篇，其中综述类文献仅27篇，可见该领域研究空间很大。学术界在肯定人工智能对传统教育带来冲击的同时，也存在着“人工智能威胁论”的说法。香港中文大学徐扬生教授认为人们的想象、创造、情感、直觉是人工智能所不及的，“教育怎么把这些东西放进去，才是最大的前景”。清华大学钱颖一教授认为未来人工智能首先会替代那些在我们教育制度下培养学生的优势，即对已有知识的积累。著名学者GrahamBrown-Martin在《人工智能对于教育行业来说意味着什么？》一文中指出：“这使得翻译和语音识别系统变得流行起来。”诸多研究都认为人工智能对传统教育的冲击不可避免。
综观众多学者的研究，笔者认为：人工智能时代，教师的教育目标将从“知识传授”转为“能力培养”。但是，教师依旧有其不可取代之处，因为人类在想象、创造、情感、直觉方面的优势是人工智能所不及的。如何打破传统教学中以教师为中心的思维惯性，变革以知识灌输为手段的教学模式，在人工智能浪潮下保持教师与教育的先进性，这是所有教育工作者需要思考的重大问题。笔者认为，“人工智能+教育”主要呈现以下几个特点。
（一）教育模式的改变——新师徒制的发展
笔者对国内外关于人工智能如何影响教育模式的文献做了分析，发现大多停留在“设想”的层面。汤敏先生在“未来教育与新师徒制”报告中，以“双师教学”“戴你唱歌”等教育新模式为例引出“互联网下的新师徒制”的概念。同时，汤敏先生对其优势进行了介绍，并阐述了人工智能对“互联网下的新师徒制”的影响。汤敏先生认为人工智能可以数据分析的形式满足相关个性化需求，而被人工智能前期技术淘汰的那些人需要应用一种低成本的有效方式来转换他们的工作。
近年来双师教学持续升温，人工智能将为此类新型教学模式带来怎样的改变值得关注。众多研究表明，依托大数据、云计算以及深度学习的人工智能正在不断革新传统教育模式。人工智能深度学习的特性决定了其对教育模式的改变是必然的。面对人工智能对教育模式之变，教师唯有图变，才能在大数据时代得以发展。正如汤敏先生所说，人都需要不断地充电——持续地学习新知识并掌握新技能比以往任何时候都更为重要。
（二）教学方式的革新——精准教育的实现
教育是线性发展的，而人工智能是呈指数发展的。目前的人工智能只能辅助教育，但若干年后就难以估量了。诸多研究都认为人工智能将推动精准教育发展，尤其是在个性化教学方面。
学者关新认为将来的教育应是往精准教育的方向发展，而人工智能时代的小学教育将充分实现“因材施教”。精准诊断，精准评价，精准辅导，精准练习……一切从学生个体的实际情况出发，以人工智能驱动个性化教学。江南大学牟智佳教授认为“个性化学习是技术与教学深度融合在高级阶段的表现形式，以机器学习和深度学习为关键支撑的人工智能技术的回归，对个性化学习进行了重塑和再造”。
总之，有关人工智能对教学方式影响的研究相对丰富，不少学者对于人工智能如何影响教学颇有见地，但对于理论的完善和实践的摸索依旧“在路上”。一方面，对于人工智能和教学方式革新的逻辑与内涵有待明确。另一方面，人工智能时代教育发展的具体内涵、因果关系有待明晰。但不可否认的是，借助人工智能可以针对学生做精准判断与个性化诊断，并为学生自主学习提供的个性化辅导，确实驱动了精准教育发展。精准教育服务有望实现日常教育与终身教育定制化。
（三）教学环境的更迭——泛在学习的推进
目前讨论人工智能在金融、交通、医疗等领域的应用较多，但在教育领域则相对较少。关于人工智能与教育关系的讨论较为深入的一次也许是在“人工智能与未来教育”高峰论坛。人工智能对于教学环境的改变可在互联网对教学环境的改变上有所洞悉。在华东师范大学袁振国教授的《人工智能的时代，依然会有诗和远方》一文中，他认为人工智能难以替代人类感知和思维的整体性与统整性，以及人的情感性与社会性。人工智能将彻底改变传统的教育，使任何人在任何地点任何时间可以学习任何的内容，即泛在教育。在人工智能发展的过程当中，人类自身一定会不断发展。
泛在学习强调智能化环境的创设，目标是创设让学生随时随地利用任何终端进行学习的环境，实现以学生为中心的教育。学生在时间、空间上的自由度将是传统教育所不能及的。目前国内外关于人工智能和泛在学习的理论相对较少，袁振国教授的研究在国内处于相对领先位置，但依旧没有形成系统的理论。泛在学习的有关观点虽具一定的合理性和前瞻性，但因为太过“年轻”，缺乏足够的说服力。
二、人工智能时代教师专业发展的机遇
（一）教育模式之变：新师徒制，以学生为中心
在我国，“学而优则仕”的思想根深蒂固，传统的教育模式依旧有其影响。在新课程改革热潮下，中国的教育模式正在从应试教育向素质教育过渡。大数据时代，发达的网络催生了“互联网下的新师徒制”——以互联网为媒介，由某一领域的行家里手，以长期言传身教的方式，带领较大规模的徒弟们用碎片时间进行学习与实践的一种新型教育模式。它改变了传统的教育模式，实现了教育史上的一次革命。人工智能可以通过数据分析为徒弟们匹配相应的教师，从而满足学习者的个性化需求，甚至以机器教师的身份在线为学习者提供有针对性的指导，或通过人机交互技术协助教师为学生在线答疑。此类教育模式以学生为中心，突破了传统课堂对学生的束缚，更是顺应了我国教育改革的趋势和方向。教师在专业发展过程中需主动适应人工智能时代新型教育模式，不断提升自我信息素养以顺应时代之变。
（二）教学方式之变：精准教育，重视个性化学习
人工智能是通过机器学习、深度学习来工作的，而其也能相应地推动学生对知识的深度学习。可以说，个性化学习的目标是满足学生的需求和兴趣，而人工智能技术则能基于学生的个性化信息数据进行情绪识别、情感计算、自然语言处理与分析，为个性化学习提供智能支持，从而实现精准教学。常见的模式有个性分析、智能推送和精准反馈服务。未来，每个学生会像拥有智能手机一样人手一个陪伴自己成长且能学会解决复杂而抽象问题的机器人。人工智能可以成为教师的助手，而学生则可以通过机器人辅助从而拥有“私人”教师团队。时代在进步，21世纪的小学生与“智能”走得太近，如果教师能够全面突破传统，瞄准精准化、个性化、弹性化、融合化的变革趋向，强化“共享共创”“个性定制”“体验参与”意识，更加有利于把握人工智能时代的教育新机遇。
（三）教学形态之变：泛在学习，随时随地学习
传统的学习资源分散无序、共享性差、聚合性差，而在泛在学习时代，资源深度聚合让学习变得“泛在”与即时。相比火热的在线教育，“人工智能+基础教育”的融合之路要审慎、复杂得多。随着互联网的发展及人工智能在教育上的应用，泛在学习将会真正实现。人工智能改变了教学的形态，也促使教育打破传统思想边际，加快教育教学转型，以适应新形势下的教学形态之变。同时，人工智能可以实现教育资源的相对公平。智能教育将让更多的人享受一样的资源，得到一样的受教育权利，让更多的少年儿童在人生起跑线上不因资源的不同而被区别对待，而从这一视角上来看人工智能对于教育的改变将是革命性的。此外，人工智能为学生构建的群体智能学习环境将能有效满足学生的学习需求，让学生适应未来的学习工作模式，甚至创造新的模式。教师的专业发展是与具体的教学情境联系的动态的知识建构过程，如何提前适应泛在教学形态并在此情境下提升自我教学能力及教学效果，是每位教师需要思考的问题。
三、人工智能时代教师专业发展的挑战及应对
（一）教学内容求创新，课堂教学应突破
人工智能催生了泛在学习，也将扩充教学资源。不仅教师能够接触深度聚合的教学资源，学生亦能唾手可得海量的学习资源。在这样的情况下，教师对教学内容进行创新就显得很有必要。单纯依靠书本上的“死知识”显然很难满足学生的需求，书本上原原本本的内容，学生依托人工智能便可学习。未来，人工智能时代的教育是“人性为王”的教育，教师应加强教育对德、仁、情等人性特有的东西的关注。在课堂教学中更多地关注对学生创造力、社交能力等人工智能难以代替因素的培养。
（二）告别传统题海战术，探索教学新方式
受应试教育的影响，教育被许多人狭隘地理解为“刷题”，其实教育并非仅灌输知识与传授技能。知识主要依靠人的记忆力和逻辑判断力进行消化。可以说，任何一个机器人都可以记忆五万个数字，所以机器在这一点上是很容易取代传统的注重知识灌输的教育的。如果一位教师最大的兴趣就是做重复的工作，那么在效率优先的人工智能时代，他是肯定会被替代的。传统行为主义下对学生反复操练的教学方式显然在人工智能时代是立足不了的。真正的教育过程，从来就不是师生之间单向的机械操作。教学主体不是冷冰冰的“程序载体”，而是有血有肉有思想有灵魂的人，情感交流绝对不是没有温度的人工智能能够做到的。教师应有意识地转变传统的题海战，寻求教学新方式，注重教学的艺术性，将学生放在主体地位。教师要在泛在学习大趋势下巧妙利用好教学情境，变灌输为感化，增强自身的能动性，提高效率并降低事件重复率。
（三）学生反馈应重视，依托数据精滴灌
人工智能将为学生的个性化学习提供技术支持，从而推进教师精准教学的开展。人工智能时代，教师对于学生学习的认识被画上新的问号，多元学习环境下作业和考试已很难反映学生的学习全貌。人工智能所带来的数据分析技术将为教师开通对学生学习情况诊断、反馈的绿色通道。此外，在教学中，教师对于学生学习情况的反馈与矫正是一个循环往复的过程，这就要求教师的反馈要及时、准确，而这些恰恰是人工智能所擅长的。如何应对人工智能所带来的挑战，积极利用它而不是被其取代，是每位教师需要认真思考的问题。
人工智能时代教师专业发展正受到越来越多人的关注，人们也正在致力于这方面的探索与实践。人工智能时代，教育模式、教学方式、教学形态等被重新解读，担负着教育信息化和教育改革使命的教师也应转变传统教学观念，重新定位角色，发展专业素养，从讲授者转向指导者，适应新师徒制、个性化学习、泛在学习等发展要求，思考教育的本质和内涵，重视教育过程中的情感投入，在实践和反思中不断提高教学的艺术性和创造性，拥有仁爱之心、恻隐之心，逐渐达到专业发展的目的。
［1］徐扬生。我排完课程表后，发现人工智能最大的冲击是教育［R］。中国源头创新百人会年度论坛，2017-07-06。
［2］汤敏。未来教育与新师徒制［R］。“人工智能与未来教育”高峰论坛，2017-05-13。
［3］伏彩瑞。人工智能，打造个性化定制化教育［R］。“人工智能与未来教育”高峰论坛，2017-05-13。
［4］牟智佳。“人工智能+”时代的个性化学习理论重思与开解［R］。“人工智能与未来教育”高峰论坛，2017-05-13。
［5］袁振国。人工智能的时代，依然会有诗和远方［R］。“人工智能与未来教育”高峰论坛，2017-05-13。
（作者董瑶瑶系浙江师范大学教师教育学院博士生；李志超系浙江师范大学教师教育学院副教授）
责任编辑：祝元志