随着人工智能时代的到来，AI机器人教育势不可挡
简单来说，机器人教育是以“教”为目的，教育机器人则是机器人教育的“工具”。机器人教育的萌芽来源于把机器人用于教育的实践。
随着多方面因素的共同作用，教育机器人行业进入了快速增长时期。2018年全球教育机器人市场规模约为9.55亿美元，较上年同比增长16.61%，近5年全球教育机器人市场规模增速始终保持在14%以上。
据前瞻产业研究院发布的《中国早教机器人行业发展前景预测与投资规划分析报告》统计数据显示，2018年中国教育机器人市场规模约为7.5亿元，较上年增长29.53%，近5年来，中国教育机器人市场始终保持20%以上增速快速增长。
2012-2018年中国教育机器人市场规模统计及增长情况
2、机器人教育的战略定位
当前，以人工智能为代表的智能技术正深刻影响社会生产和生活的各个方面。确立机器人教育的战略地位也成为加快我国创新型人才培养和推动我国基础教育改革发展的必然要求。
机器人教育是发展学生核心素养的中坚力量
核心素养是指学生适应终身发展和社会发展需要的必备品格和关键能力，包括人文底蕴、科学精神、学会学习、健康生活、责任担当、实践创新六大素养。不难发现，科学精神、学会学习以及实践创新是机器人教育的核心价值取向。
机器人教育鼓励学生勇于探究，激发学生的学习兴趣，鼓励学生善于发现问题和提出问题，并制定合理的解决方案，培养学生的动手实践能力。
机器人教育是基础教育课程改革的核心抓手
近年来，随着国家基础教育课程改革的不断深入，中小学课程改革取得了一些成效和经验，但也面临问题与挑战，如素质教育推进困难、探究教学实施乏力、中小学课业负担过重、学生创新能力不足等。
机器人教育是一种具有鲜明时代色彩和技术特点的教育模块，以发展学生核心素养为指导，强调手脑并用、知能并举，以培养学生的问题解决能力、批判精神以及创新思维。从学习内容看，机器人教育提倡跨学科整合，运用多学科知识来解决问题，为培养新时代跨学科、复合型、高素质人才提供了良好平台。
机器人教育是助推智能教育发展的重要基石
智能教育兼具教育属性与技术属性之双重属性。当前，机器人教育是智能教育实践的新形态，其作用主要体现在以下四个方面：其一，人才培养从“粗放工厂式”生产转变为“精细个性化”培养，教育质量逐步提升；其二，学习方式从教师讲授转变为学生探究体验，课堂活力进一步释放；其三，活动过程从“重静不重动、重脑不重手”转变为“手脑并用、知能并举”，学习效率显著改善；其四，学习评价从单一固化转变为多形态、多主体，评价结果走向全面、真实。
3、火热背后还须将技术真正服务于教育
发展到现在，机器人教育已有30年的历史，各国的机器人教育的生态建设已开始形成。但实际上，机器人教育的快速发展阶段才刚开始，仍处于野蛮生长的市场仍存在很多问题，市场格局还尚未形成。
从智能技术的维度来看，智能机器人一直都被默认为是一个高门槛的科技类产品，而针对儿童的智能教育机器人产品，交互技术是产品竞争力的核心。但是通过目前市场可以看到，现有技术的早教机器人在人机互动方面仍较为单一，对于儿童所表达的信息缺乏侦测及反馈手段。
智能教育机器人创新企业、北京智能佳副总经理李裔表示目前市场上大多智能教育机器人的发展处于较低端水平，体验效果差强人意。主要是因为现在很多公司缺乏底层技术支撑，有待于整合开发。
此外，虽然机器人教育在我国高校凭借学生创新能力的提高而迅速崛起，但目前来看，我国各大高校不论是在信息技术基础教育方面，还是其所涵盖的相关专业课程体系方面，都远远落后于智能机器人技术的发展速度。
要想促进我国各大高校的进步，就必须对信息技术基础教育进行改革与创新，将机器人教育纳入体制内的课程，使智能教育机器人与应用情境中的专业教育体系有机融合，对应具体课程的学习内容。
同时，在推动智能教育机器人上，提供给教师专属化的服务将至关重要。对许多教师而言，在教学中使用新科技必须重新学习与适应新科技，容易使教师产生抗拒使用的态度。因此，提供完善简易的课程管理平台，以便教师能轻易上手，使智能教育机器人发挥最大功效成为教师在教学与管理上的“利器”。
业内人士指出，教育行业急需AI赋能。AI能包办传统教育中的“脏活累活”，如批改卷子和答疑复习，将教师的产能释放到更有价值的教学活动中；改变过去千篇一律的教学体验，AI让因材施教成为可能；在提高教育质量的同时推动教育公平，解决区域教育资源不均衡。
尽管现在智能教育机器人尚存在局限性，但随着AI技术不断发展以及与教育产业的深度融合，不少业内人士表示，在未来智能教育机器人无疑会成为新兴的育人平台，有着广阔的应用前景。返回搜狐，查看更多
人工智能的历史、现状和未来
如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。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，纷纷转型发展，抢滩布局人工智能创新生态。世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，力图在国际科技竞争中掌握主导权。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时深刻指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。错失一个机遇，就有可能错过整整一个时代。新一轮科技革命与产业变革已曙光可见，在这场关乎前途命运的大赛场上，我们必须抢抓机遇、奋起直追、力争超越。
概念与历程
了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。1956年夏，麦卡锡、明斯基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（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。
人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能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、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪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低谷。
三是应用发展期：20世纪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，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20世纪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：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，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年国际商业机器公司（简称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。以上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，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为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。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
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。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，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。例如，阿尔法狗（AlphaGo）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，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
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。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。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”、有专才而无通才。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。
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，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，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。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；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%。
创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如，传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。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。目前智能科技时代的信息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人工智能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。
人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在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产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、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已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。
趋势与展望
经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来，人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢？
从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。2016年10月，美国国家科学技术委员会发布《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。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯·哈萨比斯提出朝着“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年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。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。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量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，比如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、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，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。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。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人员成本。
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、天文学等传统科学的发展。
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10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，可在现有基础上将劳动生产率提高40%；到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
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5年人工智能将提升各行业运转效率。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。
人工智能领域的国际竞争将日益激烈。当前，人工智能领域的国际竞赛已经拉开帷幕，并且将日趋白热化。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2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国也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。
人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，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，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。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。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、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”。
态势与思考
当前，我国人工智能发展的总体态势良好。但是我们也要清醒看到，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值得重视的问题。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。
高度重视。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能。习近平总书记在党的十九大、2018年两院院士大会、全国网络安全和信息化工作会议、十九届中央政治局第九次集体学习等场合多次强调要加快推进新一代人工智能的发展。2017年7月，国务院发布《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。国家发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
态势喜人。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，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。根据2017年爱思唯尔文献数据库统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。近两年，中国科学院大学、清华大学、北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已连续成功召开四届并且规模不断扩大。总体来说，我国人工智能领域的创新创业、教育科研活动非常活跃。
差距不小。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，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明显差距。在全球人工智能人才700强中，中国虽然入选人数名列第二，但远远低于约占总量一半的美国。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家人工智能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。我国对人工智能可能产生的社会影响还缺少深度分析，制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快。
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。
当前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、展现中国智慧等，需要深入思考。
树立理性务实的发展理念。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。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，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。
重视固本强基的原创研究。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。面临发展的临界点，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。我们要按照习近平总书记提出的支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”的要求，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，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。
构建自主可控的创新生态。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。我们要以问题为导向，主攻关键核心技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，全面增强人工智能科技创新能力，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。要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。同时，我们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，并通过实施标准加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
推动共担共享的全球治理。目前看，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。在发展中国家中，我国有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合“一带一路”建设，让“智能红利”助推共建人类命运共同体。
（作者：中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、中国科学院院士）
“人工智能+教育”带来哪些机遇与挑战
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当人们谈论人工智能以怎样的新形态出现在面前时，教育界却正在发生一轮新的变革。在新一轮变革推动下,人工智能、大数据、互联网等前沿科技正加速应用于教育领域。在信息时代，人工智能将为教育行业带来哪些机遇和挑战?这是人们普遍关心的问题。
前不久,我国教育家顾明远先生表示，“人工智能+教育”正在引起关于教育的一场革命。他认为，要充分认识“人工智能+教育”的育人功能，是当前教育工作者遇到的重要挑战。联合国教科文组织于2019年8月发布了《北京共识——人工智能与教育》;据悉，这是联合国教科文组织首个为利用人工智能技术实现2030年教育议程提供指导和建议的重要文件。该文件提出，各国要引领实施适当的政策应对策略，通过人工智能与教育的系统融合，全面创新教育、教学和学习方式，并利用人工智能加快建设开放灵活的教育体系，确保全民享有公平、适合每个人且优质的终身学习机会，从而推动可持续发展目标和人类命运共同体的实现。
“人工智能+教育”主要是要改变传统的教学方式，要从教师的教转变到学生的学。教师要充分发挥学生的主体性，改变单向传授知识的方式。学生通过自我学习发现问题、提出问题，自己去探索，或者与同伴合作，互相探讨。教师可以利用人工智能、大数据、互联网等技术优势，帮助学生的个性化学习设计科学的、合适的学习方案。人工智能、大数据、互联网等，还可以作为教师的有力助手。总体来说，人工智能还是能给教育带来诸多机遇，能够提供个性化的学习，促进学习者各方面素养和能力的提升，加快全球课堂的普及，并减少教师的重复性工作等。人工智能可以帮助老师随时了解学生的学习情况，帮助他们解决困难，帮助教师批改作业，替代教师一些机械式的劳动，减轻教师的负担，使教师有更多的时间和学生接触沟通。
人工智能的本质是效率工具，取代低端的劳动，迫使人类智慧向高端劳动迁移。而教育的本质是用一个灵魂去点燃多个灵魂，是人类文明的传承和发展的重要环节。当知识可以越来越容易地被外部存储和调取，当很多低端的脑力劳动可以被人工智能取代，人类的智能必然需要被解放出来，去处理更多复杂智能才能处理的事。从这个角度去看，人工智能越发展，应试教育就会变得越不重要，素质教育就会变得越重要。当然在提供素质教育的过程中，我们依然可以利用人工智能来降低练习和反馈部分的成本并提升效率。智能技术变革教育具有个性化、情境化、数据驱动、新教育生态等基本特征，它可以根据每位学生的基础个性化推荐，真正精准找到学生弱项，提升学习的效率。
人工智能催生教育的多个变革，包括教育思维模式从一维到多维，知识体系从单一到跨界，教师能力从一元到多元，教育技术从单一到复合，教材呈现从纸质到数字等。在个性化教学方面，人工智能可以通过大数据技术，来收集和分析学生日常学习和完成作业过程中产生的数据，精确地告诉老师每个学生的知识点掌握情况，老师便可以针对每一位学生的学习情况来有针对性地布置作业，达到因材施教的效果。而在教学方式方面，人工智能可以为老师提供更为丰富的教学手段，全时互动、以学定教，老师上课时也不再是只有一本教科书，而是可以任意调取后台海量的优质学习资源。
当前，图像识别、语音识别、人机交互等人工智能应用技术在教育领域都有了应用。比如，通过图像识别技术，人工智能可以将教师从繁重的批改作业和阅卷工作中解放出来;语音识别和语义分析技术，可以辅助教师进行语言口试测评，也可以纠正、改进学生的语言发音;而人机交互技术，可以协助教师为学生在线答疑解惑。教师可以利用人工智能、大数据等技术优势，帮助学生的个性化学习设计科学的、合适的学习方案。除此之外，个性化学习、智能学习反馈、机器人远程支教等人工智能的教育应用也被看好。现在市场上人工智能在教育领域已经有一些比较成熟的应用;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。
作为前沿科技，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。在人工智能渗透进入传统教育领域带来优势的同时，也会引发一些问题。例如人工智能的出现可能会导致学生被动接受已经安排好的知识，而丢失主动分析、思考的能力;也有人担心人工智能为教师做了太多，教师的教学水平可能会下降。因此，要充分认识人工智能的优势和它可能存在的问题，做到趋利避害，真正使人工智能发挥育人的作用。正如我国教育家周仪荣先生曾经所言：科技是一把双刃剑，在它给人们带来美好的同时也带来一系列的麻烦;因此要合理利用科技，发挥它有利的一面，限制它不利的一面。只有这样，才能发挥人工智能技术在教育领域的有利作用。
总而言之，人工智能与教育的系统融合将会更好地加速教育行业改革，促进教育行业发展。人工智能未来将极大地影响教育行业;“人工智能+教育”或许不会像电商零售那样容易，需要经历一个漫长的过程;但信息时代早已到来，而教育的未来已然可期。面对当前挑战与机遇并存、困难与希望同在的形势，只要坚定信心、不断创新，中国教育行业就一定能够持续健康稳定发展。
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原文发布时间：2020-03-18本文作者：吴志勇本文来自：“51CTO”，了解相关信息可以关注“51CTO”
人工智能时代是什么时代?
工业4.0是2013年的汉诺威工业博览会上德国为提升工业竞争力而提出的一个概念。基于工业发展的不同阶段划分出4个时代，即工业1.0蒸汽机时代、工业2.0电气化时代、工业3.0信息化时代和工业4.0智能化时代。显然，这种划分只表示了工业革命以来工业领域的时代变迁。如果说“蒸汽机”、“电气化”可以表示工业革命内涵，那么“信息化”、“智能化”就远远超出了工业领域。把人工智能时代称为第4次工业革命时代显然是错误的。
在“第4次工业革命”这一错误概念的影响下，对人工智能时代性的理解出现了许多混乱。仅从工业生产力变迁的角度来看，划分成蒸汽机工业革命、电气化工业革命、信息化工业革命、智能化工业革命时代，的确具有一定道理，但是，如果把它泛化，认为人工智能的智能化是第4次工业革命时代，甚至由此衍生出第5次工业革命、第6次科技革命、第N次工业革命的提法，显然模糊了人工智能的知识革命与工业革命的本质差异。我们可以从以下5个方面看看人工智能时代与工业革命时代的本质差异:
(1)社会生产力结构的本质差异
工业革命后形成了资本整合下的社会化大生产，其社会生产力结构是“劳动者+机械化工具”，劳动者在知识基础上驾驭工具；人工智能时代，在半导体微处理基础上诞生了智能化工具，智能化工具超越了生产领域、经济领域，全面影响人类社会生活，并且具有独立的财富生产能力，其生产力结构变成了“管理者+智能化工具”。
(2)生产工具的本质差异
机械化工具与智能化工具有本质差异，前者无自主能力，必须由劳动者驾驭，后者有自主能力，可以在无人介入下自主式工作。工业革命后期虽然出现过可以自主运行的自动化工具，但不具有智能行为，它们与计算机软件控制的智能化工具有本质不同。
(3)体力劳动与脑力劳动替代的本质差异
工业革命后，机械化工具以蒸汽机械(以及后来的内燃机械、电动机械)代替劳动者的体力劳动，而人工智能时代，智能化工具普遍代替了人类的脑力劳动。
(4)知识相关性的本质差异
工业革命时代，“知识就是力量”是著名的时代口号，因为驾驭机械化工具都需要相应的知识，工人、技师、工程师形成了严格的知识与技术等级；在人工智能时代，智能化工具具有智力行为能力，使用者不需要有相应的知识。知识与知识行为分离，成为人工智能时代的重要特点。
(5)从经济变革到社会变革的本质差异
工业革命的主要变革是经济基础；人工智能变革后的数字化社会、区块链的无偏见人工智能、诚信体制建设等，从经济基础延伸至上层建筑。同时，从资本时代到金融时代、从贸易全球化到经济全球化、从两种文化到第3种文化，都表明人工智能时代从经济基础到上层建筑的延伸效应。
3人工智能时代是第3次浪潮时代
最早揭示人工智能时代与工业革命时代具有本质差异的是著名的未来学者阿尔文·托夫勒。1980年，阿尔文·托夫勒推出了《第三次浪潮》一书，该书将人类现代文明史划分为3个浪潮时代。阿尔文·托夫勒在书中写道:“到目前为止，人类经历了两次重大的变化浪潮，每一次都抹杀了早期的文化和文明，以前人不能想象的生活方式取而代之。第1次浪潮—农业革命—经历了几千年才结束。第2次浪潮—工业文明的崛起—只有300年的寿命。今天的历史速度更快，很可能第3次浪潮将横扫历史，在几十年内结束。”他十分明确地将“今天的历史”与工业革命时期相分割。26年之后，他在2006年出版的《财富的革命》一书中，将“今天的历史”定义为“知识经济”时代，即一个知识创造财富的时代。
阿尔文·托夫勒首先清醒地、科学地认识到“今天的历史”的时代特征与时代本质，它与“机器”创造财富的工业文明完全不同，是一个用“知识”创造财富的时代。托夫勒还天才地描绘了人类现代文明发展史，几千年农业文明、几百年工业文明、几十年知识经济文明演化速度的倍增现象。所有这些都集中反映人工智能时代托夫勒的知识革命观。必须从知识的本源出发，用知识的创新原理来探索人工智能时代的奥秘。不幸的是，托夫勒未能揭示知识革命的奥秘，对“知识”充满了无奈与绝望。
4人工智能时代是知识革命时代
托夫勒敏锐地认识到，人工智能时代是知识创造财富的知识革命时代，但是，对“知识经济”的定义以及“知识创造财富”的知识革命论述却显得苍白无力。在后来《财富的革命》一书中，他充满了悲观与无奈。托夫勒说:“尽管对新兴的知识经济有着数千种分析和研究，但是，知识对创造财富的影响却一直被低估了，而且现在仍然在被低估。”他充分认识到知识经济时代的知识主导作用、知识探索的重要性，书中也描述了人们对“知识”的无知、漠视与无奈，他在书中写道:知“识已经成为我们经济和社会环境中变化最快的组成部分之一。”“自从‘知识经济’开始半个世纪以来，关于知识经济背后的‘知识’我们却了解得很少，简直少得让我们感到尴尬。托”夫勒虽然界定了今天的时代是与工业革命完全不同的知识创造财富的时代，但是并没有回答知识如何创造财富。这是人工智能时代知识革命必须回答的问题。
“知识创造财富”贯穿于人类的全部历史进程中。在原始社会，人类在知识基础上打造工具、使用工具，开创了“人+工具”的社会生产力的基本结构。其后，一直延续到农业社会、工业社会以及人工智能社会。只是人工智能社会之前的生产力结构是“(人+知识)+工具”，即劳动者在知识基础上驾驭工具；人工智能的社会生产力结构变成了“人+(知识+工具)，”即人类将知识成果转移到智能化工具中，劳动者傻瓜化地使用智能化工具，出现了知识从“人”到“工具”的根本性转移。这就是人工智能时代知识创造财富的本质与知识革命的核心所在。
人们普遍意识到知识在社会生产力中的重要作用，因为没有知识，人类就不会使用工具，也不可能创造工具。然而在经济学家、社会学家、历史学家的视野中，“知识”消失了。他们用“劳动者、劳动资料、劳动对象”的生产力结构观来诠释人类社会发展史。
人类对知识的无知，经济学家对知识的忽视，托夫勒对知识的无奈与无助是有道理的。因为，尽管人类对知识的研究远早于自然科学、社会科学，然而，在自然科学、社会科学充分发展的今天，人类对知识的研究一直停留在两千年前坐而论道的“认识论”、“知识论”的哲学陷阱之中。因为，传统概念中的知识一直是虚无缥缈、捉摸不定、隐含在事物之中的东西。只有到了知识从量变到质变的人工智能时代，知识才走到前台，人们才得以从学科视角重新研究“知识”的本质，它的诞生、发展、演化、基本规律，以及它在人工智能时代的财富革命与知识力量变迁。从人工智能的实践中探索知识革命的奥秘，寻找人类知识起源，演化发展的本质与基本规律，创建科学的“知识学”。
人工智能时代的“知识学原理”走出了“认识论”、知“识论”的陷阱，成为指导实践的新兴科学。不但能有效地诠释人工智能的智能生成机理，还将人们对人工智能的认识从“是什么”的低级阶段提升到“为什么”的高级阶段。由于知识的普遍性，”知识学原理”还将全面诠释人类起源、人类演化的生态体系、工具中的第3种知识、从第2种文化到第3种文化，人类工具起源与智能化工具智能生成机理等众多未解之谜。
5人工智能知识革命的时代特征
人工智能时代，是继农业革命、工业革命后，人类现代社会的第3次浪潮时代。正如托夫勒所说，“很可能第3次浪潮将会横扫历史，生存在这个爆炸性时刻的我们会感受到第3次浪潮对这个时代的全面影响。因”此，了解人工智能的时代特征具有重要意义。
(1)人工智能时代是一个动荡的时代
人类历史呈非线性发展特征，百万年的原始社会、万年的农业社会、几百年的工业社会，以及不到百年的人工智能时代。百万年的原始社会是凝固的，万年的农业社会是缓慢的，几百年的工业社会有了显著的变化，不到百年的人工智能时代则是一个激烈动荡的时代，人们会普遍感受到生存环境与社会生活的全面动荡。
(2)人工智能时代是一个人类体力劳动、脑力劳动全面解放的时代
工业革命的动力机械代替了人类的体力劳动、智力革命的智能化工具代替人类脑力劳动，未来，机器人将养活人类，人类社会将进入一个在少数精英引领下的傻瓜化时代。体现群体智力的人工智能远远超越人类个体智力，人们寄希望于人类智慧驾驭人工智能。
(3)人工智能时代是自然人类的终结时代
不到百年的人工智能时代，众多新兴科技(生物科技、生命科技、基因工程、人工生殖、脑科学、脑机工程等)与强人工智能相结合，必将导致自然人类的终结，人们最终将迎来一个非自然人类的新时代。
(4)人工智能时代是生产力结构彻底革命的时代
人类社会生产力结构一般表达形式是“人+工具”，知识隐含其中，成为社会财富生产能力的基础因素。原始社会、农业社会，人类使用简单工具，财富生产能力的“知识重心”在原始人类；工业社会，机械化工具代替了人类体力劳动，财富生产能力的“知识重心”向工具转移；智力革命时代，智能化工具独立的行为能力，将财富生产能力的“知识重心”彻底转移到工具中，实现了生产力结构彻底变革。
(5)人工智能时代是上层建筑革命的时代
农业革命、工业革命是经济领域的革命。人工智能时代，第3种文化以科技文化对人文文化的全面入侵方式彻底改变了人文文化属性，文化艺术领域不再有纯文化、纯艺术；互联网从信息网、物联网到资源网(区块链)的诚信体系建设、去中心化的智能合约、无偏见的人工智能等，表明人工智能进入到伦理时代，从而掀起了上层建筑的全面革命热潮。
人工智能时代的知识革命改变了一切，因为人类社会的一切事物都与知识相关。
从本质上讲，我们这个时代，是人类在外部以人工方式将“知识”变革到“知识行为能力”(即智力)的革命时代。但迄今为止，我们没能用知识的基本原理准确地诠释人工智能时代，对这个时代的认识尚处于模糊阶段。人们需要从不同视角来阐述我们这个时代。（此文发表在《单片机与嵌入式系统应用》2020年第4期学习园地）
6.嵌入式系统中AI和ML的实际应用
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智能时代的信息素养: 内涵、价值取向与发展路径
吴砥王美倩杨金勇
（1.华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心，湖北武汉430079;
2.中央电化教育馆，北京100031)
［摘要］ 教育信息化的快速发展对师生信息素养提出了更高要求，师生信息素养已成为决定教育教学改革成败的关键因素。总体上，信息素养在工业时代、信息时代和智能时代表现出不同的价值内涵，并逐渐由外延式发展向内涵式发展转变。信息素养外延式发展的目标、过程、结果的外在性容易使得人的发展陷入单向度境地，在促进信息技术与教育深度融合、培养创新人才、建设教育强国的时代背景下，要实现人的全面发展，培养信息时代的合格公民，加快信息素养向内涵式发展转变至关重要。为此，我们必须树立以人为本的信息素养培育理念，尊重人的主体性地位，促进差异化、个性化发展;创新人技融合的信息素养教学方式，构建人与技术的具身关系，实现个体具身性、适应性的发展;构建生命主义取向的评价体系，采用数据驱动的评价方式，推进师生信息素养发展从外部要求向内生动力转变。
［关键词］ 信息素养;外延式发展;内涵式发展;价值取向;发展路径
当前，信息化浪潮席卷全球，人工智能发展进入新阶段，技术更新持续加速，导致经济社会矛盾冲突加剧，国际竞争形势日益复杂，人才需求不断变化，师生信息素养的提升受到空前重视，成为实现教育现代化、建成教育强国的重要内容。我国《教育信息化2.0行动计划》明确提出，要从提升师生信息技术应用能力向全面提升其信息素养转变，推动教育信息化转段升级。同时，新时期人的自由解放与全面发展也要求师生具备较高的信息素养，以实现信息时代人的个性潜能的发挥和自我价值的提升。2020年上半年，各地为保障“停课不停学”纷纷开展大规模在线教学，师生信息素养的重要性进一步凸显。在外部竞争压力与内部发展需求的双重作用下，我国师生信息素养正经历一场从外延式发展走向内涵式发展的深刻变革。
一、信息素养内涵演进的历史与逻辑
信息素养是动态变化、不断发展的概念，自提出后就受到世界各国的广泛关注。尤其在新技术不断涌现的今天，信息素养的内涵变得丰富而复杂。因此,把握信息素养的本质内涵，理解信息素养指标演变的历史与逻辑至关重要。
(一)信息素养指标的演变与发展趋势
伴随信息素养内涵的不断演进，信息素养的指标也在不断改变，从注重低阶信息素养的培养向注重高阶信息素养的培育转变。为了解不同时期信息素养发展指标的变化，本研究对比分析了国内外15个典型的信息素养评价标准与模型所包含的测评指标，提炼出17个核心指标。工业时代大众媒体的单向传播特性，使得该阶段信息素养评价主要聚焦于信息使用、查找与获取、理解与吸收、评价等低阶素养，重在考察人对信息的解读、分析和评价能力;信息时代赋予人们更强的能动性，使得信息素养的评价指标也随之扩展到信息交流与分享、加工与整合以及生产与制作等方面，信息道德与法律也在这一阶段受到重视;智能时代的到来对人的信息素养提出了更高要求，信息安全与监控、人机交互与协作、信息创新、信息思维以及终身学习等高阶素养开始进入人们的视野，并成为衡量人能否适应智能社会发展的新的关键指标。可以预见，随着时代的不断进步，信息素养的评价指标将越来越丰富和高阶，并真正向“人的全面发展”这一最终目标靠近。
（二）智能时代信息素养的新内容与新要求
人工智能、大数据等的崛起，引领人类社会迈入智能时代。尤其是语音识别、图像识别、人机交互等人工智能技术的发展，逐渐把人们从简单、机械、繁琐的工作中解放出来，使其有更多的时间和精力从事更具复杂性、挑战性和创造性的工作。可以说，人工智能及其相关技术的应用，使社会生产力得到极大解放，未来社会越来越倾向于让机器做机器擅长的事情，让人做人擅长的事情。人机交互将走向人机协同、人机和谐、人机共生。面对未来，学习者必须以“将来时”的状态发展自身，尤其要在技术变迁中不断更新信息素养，以适应不断变化的社会文化环境。
人工智能赋予媒体技术新的基因，将改造信息生产、传播的全流程，让信息服务变得更加自动、精准和高效。习近平总书记(2018)强调，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征，正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生重大而深远的影响。人类社会结构已从“物理空间—社会空间”的二元结构转变为“物理空间—社会空间—信息空间”的三元结构。在三元空间的世界里，人的思维与感知紧密联系在一起，跨媒体学习、自主学习变得尤为重要，终身学习成为一种自主驾驶式学习，人工智能则为终身学习者提供适应主动驾驭的、知识密集的智能化服务(潘云鹤，2018)。我们应更加关注学生对问题的发现、提出和解决能力，而不仅是对信息的识别、获取和加工能力;更加关注学生的自主学习、建构和创造能力，而不仅是对知识的记忆、复述和再现能力;更加关注学生的思维素养，而不仅是技
能素养。
人工智能打破了原有教育生态建立起来的知识传播平衡，改变了学习主体之间、学习主体与学习环境之间、教与学之间的关系，使得知识传播与文化互动不再只是在人际之间，还在人机之间，这无疑对师生的人机交流能力尤其是人机协作能力提出了更高要求。未来，初级的信息加工与传播任务将更多由机器完成，而信息理解、汇聚、创造等高级任务由人完成，这就需要人具备较强的问题拆解能力、逻辑推理能力、创造发现能力和反思实践能力等。此外，在人机共生的智能时代，人需要承担的社会责任也将更具挑战性。面对自主性越来越高的智能机器人，使用者不仅要对自身行为负责，还要对机器人承担类似监护人的道德和法律责任。
二、从外延到内涵:信息素养发展范式的转变
信息素养的发展范式可分为外延式和内涵式，前者遵从社会形塑之外在价值、促进经济社会发展之外在目的、由外部环境变化主导的信息素养发展范式;后者强调人性解放之内在价值、实现个体自由全面发展之内在目的、由个体内部需求主导的信息素养发展范式。
(一)信息素养外延式发展的表现及其局限
在我国，信息素养一直以外延式发展为主，信息素养的培育也主要基于这一路径，具体表现在以下三方面:
一是发展目标的外在性。这体现在公民信息素养培育的工具性取向上。从社会角度看，提高公民信息素养是促进经济发展和社会进步的需求。未来社会是信息社会，信息技术、智能技术广泛融入社会经济各行业，深度影响人们的生产生活方式，社会发展需要大量具备良好信息素养的创新型人才。从个体角度看，提高自身信息素养是个体顺利就业和获取社会资本、经济资本、文化资本的基本途径，是充分彰显教育的社会功能的重要途径。这种工具取向的培养模式与我国长期以来形成的应试教育不谋而合。
二是发展过程的外在性。受传统教育观念的影响，我国公民信息素养的培育还停留在被动的知识传授和技能训练层面，教学内容大多脱离学生生活经验，且具有明显的技术化倾向，教师往往按照教学内容的编排顺序组织课堂教学，强调学生对信息科学知识的机械记忆和信息技术使用技能的反复操练，这种灌输式的教学方法直接导致学生信息素养发展过程的外在性。
三是发展结果的外在性。在标准化的信息素养评价内容与评测工具的作用下，学生信息素养的发展逐渐走向统一，并表现出较强的外在性和滞后性，学生信息素养的培育也因此缺乏针对性和时效性，难以支撑其个性化发展。对学生而言，评价其信息素养发展好坏的标准是考试或调查的分数;从长远看，评价其信息素养发展好坏的标准是能否顺利走出学校和步入职场。这使得学生信息素养的发展结果只停留在表面，甚至陷入表面发展实质倒退的局面。
信息素养的外延式发展很大程度上提高了人们对经济社会的适应能力，却给人与社会的可持续发展埋下了隐患。信息素养之发展目标、过程和结果的外在性使得人们难以将所学知识和技能融入自身学习、工作和生活，导致主体与环境之间的平衡关系难以维持，人的主体性受外界环境压制而得不到有效发挥。在工具理性主导的信息素养之外延式发展过程中，人们普遍认为现存的就是最合理的，并在“高生产”和“高消费”的虚假幸福中自我麻痹，不知不觉沦为单向度的人，社会也因此变为单向度的。信息素养发展的外在性让人们的生活与思维方式趋同化，社会的否定性与批判性向度日渐衰微，人与社会的创造性受到抑制，超越性遭到消解。
(二)新时代亟需推进信息素养的内涵式发展
当前，我国信息素养的发展主要还停留在外延式发展阶段，信息素养培育的价值导向具有明显的工具性特征，即以服务经济社会发展为首要目标。新时代公民信息素养的培育与发展，亟需摆脱技术理性的控制，回归人的发展本源。无论是国家希望培养社会主义事业的建设者和接班人，还是社会希望培养促进各行业经济发展的多方面人才，都要尊重人的成长规律，促进人的身心发展，只有人的个性得到充分自由的发展，才能更好地为国家、社会服务(顾明远，2011)。由此可见，促进信息素养的发展方式从外延式向内涵式转变，是以人为中心之发展观的必然要求。
2018年，教育部(2018)印发《教育信息化2.0行动计划》，明确提出要实施“信息素养全面提升行动”，到2022年基本实现“信息化应用水平和师生信息素养普遍提高”，推动教育信息化“从提升师生信息技术应用能力向全面提升其信息素养转变”。2020年疫情期间，各地为确保“停课不停学”而开展的大规模在线教学，对师生信息素养提出了紧迫要求。在这一背景下，扭转信息素养的外延式发展局面，全力推进信息素养内涵式发展的研究与实践，真正围绕人的个性化发展、促进人之自我价值的实现刻不容缓。另一方面，随着我国“立德树人”教育理念的深入推行，培养“德智体美劳全面发展的人”，成为新时期教育改革的行动纲领和目标要求，这势必需要信息素养之内涵式发展的支持。
站在信息素养培育实践的立场看，信息素养的内涵式发展，必须超越过去一般社会生活意义上的通用信息素养，在教育实践层面上赋予师生信息素养发展以新的内容维度和取向。具体来说，教师信息素养的内涵式发展要聚焦于学科信息素养，尤其是信息技术与学科课程整合素养，切实促进教师教学方式转变、教学能力提升;学生信息素养的发展则要超越对信息技术工具操作技能的掌握，转而致力于促进与学习这一核心任务相关的信息素养的发展，如信息化支撑下的协作学习能力、意义建构能力、融合创新能力等，以有效推动学习者学习方式转变和学习绩效提升。
三、信息素养内涵式发展的价值取向
内涵式发展是当前我国教育发展的核心理念，推进信息素养从外延式发展向内涵式发展转变，是个体适应未来社会生活的必然选择。为此，我们必须促进信息素养的发展理念从“物本位”向“人本位”转变，尊重人的主体地位;促进发展方式从单科教学向学科整合转变，开展跨学科、项目式的信息素养教学;促进发展评价从绩效主义向生命主义转变，激发人的内在发展动力。
(一)促进发展理念从“物本位”向“人本位”转变
当前，我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需求和不平衡不充分的发展之间的矛盾，“物本位”的发展理念亟需向“人本位”转变。以人为本的发展理念，既要尊重经济社会的发展规律，又要尊重人的主体地位，追求规律性和价值性的统一，追求社会发展和人的发展的统一。提高公民信息素养的根本目的不是促进经济社会的发展，而是实现人的自由全面发展。信息素养的内涵式发展，就是要把“以人为本”作为最高价值取向，从尊重人、关怀人、完善人的立场出发，聚焦人的现实需求和未来发展，不断提升新时代人的信息化生存和发展能力。
促进信息素养发展理念从“物本位”向“人本位”转变，核心是要培养学习者自主发展信息素养的意识和能力，即培养学会学习的人。这就需要建立以学习者为中心的信息素养培育新模式，引导学习者开展基于问题、项目等的自主导向式学习，并在信息实践中学会自我探究、反思和创新;实施弹性化、开放式的突出成长过程的信息素养考核方式，通过无感式、伴随式的信息素养数据采集，全面跟踪评测学习者信息素养的发展水平，鼓励学习者基于评测结果开展自定步调的个性化学习。
(二)促进发展方式从单科教学向学科整合转变
信息素养的内涵式发展，要求学生信息素养的发展方式从信息技术单一课程教学向信息技术与课程整合转变。传统信息技术课程在培育学生信息素养上虽然具有针对性、操作性，但在时效性、综合性和创造性等方面还存在局限，信息技术与多学科课程整合的信息素养培育方式可以有效弥补这一缺陷，并真正站在学生发展、学科发展的角度落实素质教育和促进学生全面发展的教育目标。所谓站在学生发展的角度，指充分尊重人的主体性和独立性，通过创设丰富多彩的活动内容与形式，满足人的多样化和个性化发展需求;站在学科发展的角度，是指将
学科知识的传递与信息素养的培育融为一体，创新学科融合形式，对学生进行素养培育。
将学生信息素养发展有意识地渗透到学科教学中，也是洞悉信息素养本质和尊重教育规律的必然要求。首先，信息素养作为个体综合素质的重要组成部分之一，其本质是由多种知识、技能和态度等构成的能力集群，而不是单项能力，信息素养与学科知识密不可分。其次，人的能力必须通过主体积极主动的认识与实践才能得到发展。与信息技术单科教学相比，不同类型的学科教学活动为学生信息素养的发展创造了良好的认识与实践情境。打破信息技术课程壁垒，促进信息技术与学科课程整合，可有效调动学生利用信息技术进行学习的积极性和创造性。
(三)促进发展评价从绩效主义向生命主义转变
实现信息素养的转型发展，评价发挥着关键作用。信息素养的发展最终指向的是人的发展，而人的发展显然不只是学业成就(考试分数、荣誉称号等)或者通过教育获得的成就(经济收入、社会地位等)，更重要的是人在教育过程中获得的生命体验和激发的灵性需求，这是信息素养内涵式发展的内在要求。因此，信息素养的评价不应停留在提高学习者的信息素养测评成绩，即追求指标性的发展结果，而应关注学习者在信息素养发展过程中的学习状态、学习行为以及由此引起的内在感知体验，关注学习者在知、情、意、行等方面的和谐发展与共同进步。
信息素养的内涵式发展，要求信息素养的评价从绩效主义向生命主义转变，从注重结果向注重过程转变。为此，学习者信息素养的培育一方面要淡化绩效主义取向下对信息素养评价指标的过度追求和宣扬，以免导致表面进步假象下的人的畸形发展;另一方面要积极引导甚至采用约束手段使评价从追求发展结果的分数转为追求发展过程的体验，并积极探索追踪个体信息素养发展过程的个性化、多元化、智能化评价方式。强调生命主义取向的信息素养发展实践，是因为它能把人的个性化与人的社会化糅合至人的生存实践，由内而外地唤起人之生命深处的发展需求与能量，进而实现人的个性发展与其社会功能的统一。强调人的生命性，有利于使人成为真正的社会人，因为“如果个体要再生产出社会，他们就必须再生产出作为个体的自身”(阿格妮丝·赫勒，1990)。信息素养内涵式发展的前提就是要尊重人的生命，尊重个体改造自身的需求，因此我们要将信息技术的相关知识技能从预设、传递和给予的被动发展模式中解放出来，使其融入人们的工作、学习和生活，并具备生成、生长和创造的价值意义。
四、信息素养内涵式发展的实现路径
实现信息素养的内涵式发展，本研究建议从以下几方面着手:一是重塑信息素养培育理念，坚持以人为本，促进差异化、个性化发展;二是创新信息素养教学方式，坚持人技融合，促进具身性、适应性发展;三是变革信息素养的评价方式，坚持数据驱动，推动评价的科学化、精准化。
(一)以人为本，实施差异化信息素养培育理念
学生信息素养的培育应坚持以人为本，尊重学生个体差异，实施差异化的发展定位和目标任务。从群体层面而言，差异化信息素养培育理念要求分阶段建立层次化的信息素养培育目标与内容，通过把信息素养培育纳入人才培养的全过程，实现大中小学信息素养培育的有机衔接与一体化推进。为此，我们必须针对不同教育阶段构建学生信息素养培育的目标体系、课程体系、评价体系，使学生在掌握信息技术科学知识、专业技能、思维方式及相关伦理道德的同时，能够根据时代变化、社会发展和个人成长等及时更新和提升自身信息素养。
从个体层面而言，以人为本的信息素养培育理念，就是要做到因材施教。我们除了根据学习者的现实需求和个性特征，为其设计个性化发展的目标与任务，还要为其创设生活化、结构化的问题情境，提供多样化、体系化的学习资源，选择多维度、多元化的评价方式，全方位支持学习者自由全面发展。这些措施的实施离不开新一代信息技术的支撑。云计算、大数据、学习分析等技术的发展，使我们能够精准刻画学习者的个性特征和学习需求，进而为其提供差异化服务(董洪亮，2017)。例如，学习分析技术可以从学生行为数据中提取许多未知且具有潜在价值的信息，辅助教师开展科学、高效和精准的教学设计，帮助学生认识更真实、多面和立体的自己，针对性地发展自身信息素养。
(二)人技融合，推广具身式信息素养教学方式
信息素养作为一种与信息技术发展密切相关的素养，必然需要通过信息技术的常态化应用得以不断提升。现象学家唐·伊德(2012)根据技术在人的认知过程中发挥作用的不同，将人与技术的关系分为具身关系、诠释关系、他者关系和背景关系四种。当人与技术处于具身关系时，技术仿佛成为人身体的一部分，与人融为一体与外部世界相互作用。打造人技融合的信息素养学习环境，支撑信息素养教学方式的创新、构建人与信息技术的具身关系，已成为未来信息素养培育的重要路径之一。在人技融合的具身性信息素养教学实践中，教师和学生可应用信息技术拓展身体机能，并通过不断调试让技术融入身体经验，以达到最佳信息素养教学效果。
推广具身式信息素养教学方式，要充分利用虚拟现实、增强现实、人工智能等信息技术在支持人与技术具身关系的构建上所具有的天然优势，增强学习者在信息素养学习过程中的在场体验，促进信息技术成为学习者知识经验的内在组成部分;同时也要推动信息素养培育回归现实的生活世界，通过开展常态化、多样化的信息实践(如在线研讨、作品分享等)，让学习者潜移默化地掌握信息技术的使用技巧与方法，并将这些技巧和方法运用于日常工作、学习和生活，由此促进学习者主观能动性和内在潜能的发挥。
(三)数据驱动，采用多元化信息素养评价方式
由于技术条件的限制，信息素养的评价长期停留在以结果评价为主、阶段性评价为辅的层次，并存在较强的滞后性、片面性和模糊性，导致信息素养的培育实践陷入“泛讲、滥练、死记、硬背”的僵化模式，难以适应学生差异化发展的需求，更不用提自主更新信息素养，信息素养的内在发展活力严重缺乏。大数据、人工智能等技术在教育领域的深度渗透正改变着教育评价方式，尤其是数据驱动的评价方式正推动着信息素养的评价从结果为主转向过程为主，从滞后、片面和模糊转向实时、全面和精准。语音识别、图像识别等智能技术的发展为信息素养之知识数据、行为数据、情感数据等的采集与分析提供了良好的技术基础，推进智能技术与信息素养评价的有效融合，有利于学习者在更加精准、科学与全面的评估中实现个人信息素养的可持续发展。
智能时代是个性化的时代。不同个体的发展条件、需求千差万别，建立以促进个体信息素养内涵式发展为核心的数据驱动评价系统，引导个体信息素养发展动力从被动要求向主动学习转变具有重要意义。以哈佛大学开发的学习分析系统(LearningCat-alytics)为例，该系统通过对学生课堂学习数据进行动态采集、分类存储和系统分析，生成学生学习报告曲线，帮助教师了解学生的学习状况，并为其提供差异化教学支持与服务，由此改进学生的学习进程(Schelletal．，2013)。充分利用数据挖掘与分析技术，建立智能化信息素养评价分析系统，在全面收集和整理师生信息素养相关数据的基础上，提供可视化信息素养分析报告，并基于发展需求与目标的精准定位，为其制定个性化发展方案，已成为实现师生信息素养内涵式发展的未来选择。
五、结语
在人工智能赋能一切的社会背景下，及时更新自身信息素养以适应未来智能时代人的生存发展需求至关重要。2019年，联合国教科文组织发布的《教育中的人工智能:可持续发展的挑战和机遇》报告强调，人工智能进入教育领域之际，我们不但要积极地调整教与学的方式，而且要培养师生适应人工智能时代之工作、学习和生活的能力与素质(Pedroetal．，2019)。该报告采纳了全球学习监测联盟(GlobalAlliancetoMonitorLearning，GAML)等机构联合推出的《数字能力素养评估全球框架》(Antoni-nis＆Montoya，2018)，强调信息通信技术知识、沟通与协作能力、数字内容创建能力、问题解决能力、信息安全保护等信息素养的重要性，其核心目的在于通过推进人工智能向教师和学生赋能，促进智能时代师生信息素养的内涵式发展。
智能时代的教育革命已然来临，人工智能支持下的师生信息素养培育必将超越人们的想象，并将带动教育回归教育本源———促进人的发展。整体来看，信息素养的内涵式发展，需坚持以智能化评估引导高质量教学、以高质量教学支撑个性化发展的基本原则。具体而言，我们要基于信息素养的内涵式发展理念，结合我国国情制定和完善师生信息素养评估框架，并充分利用人工智能技术开展大规模、常态化、免打扰的个性化信息素养评估，推动信息素养培育朝着更高质量、更加公平、更有效率的方向前进，最终实现师生自由、全面、可持续的发展。
来源：开放教育研究