李倩 發表於 2018-08-29 10:12:20
前 言
人工智慧技術與學校教育融合成為一種未來趨勢，這為個性化學習和個別化學習的實現提供技術保障，成為教育發展的重要推動力。「智能教育」作為重點任務被寫入2017年頒布的《新一代人工智慧發展規劃》，成為人工智慧國家戰略的重要組成部分，在教育部於2018年印發的《教育信息化2.0行動計劃》中也提到要推進人工智慧、大數據物聯網等新興技術支持下的教育模式變革和生態重構。
然而，當前教育信息化面臨著教學方法革新、教育資源均衡和教師專業發展等問題，人們期待新一代人工智慧技術將在更大程度上促進教育公平、提高教育質量。前幾期的推送中已經從技術視角和教育視角審視人工智慧教育應用的特徵和規律，試圖回答人工智慧融入學校教育帶來的潛能、可能面臨的挑戰。而本文將通過回答人工智慧融入學校教育的主要發展趨勢與研究領域，以期新一代人工智慧為學校教育的發展提供啟示，從而為構建智能化、網絡化、個性化、終身化的教育體系貢獻智慧。
人工智慧融入學校教育主要表現為「技術研發、環境部署與應用」、「認知特徵、學習本質與教育價值」、「智能機器的安全、規範與倫理」三大研究領域，其中關於「技術研發、環境部署與應用」的研究課題開展的較多，主要集中在認知工具、差異化教學、適應性學習系統、學習環境感知和教育機器人（見下圖），後兩者是兩大新的發展領域，特別值得關注和重視。
人工智慧融入學校教育的三大發展領域
（一）研發麵向特殊教育的認知工具
全納教育提倡不讓一個孩子掉隊，讓所有學生在合適的教育環境中接受教學。據調查，在普通學校的普通班級存在著大量的非盲、聾、弱智的特殊學生，在接受調查的30所普通小學中，有「特殊」兒童的學校佔到85%以上，高達65.6%的學校有情緒、行為、心理問題的學生（劉全禮，2016）。基於智能輔助技術的認識工具的開發，能為接受特殊教育學習者認知能力的提升提供支持性服務，具體可以從以下方面著手：針對不同學習者的認知能力分析技術；不同學科所需技能分析技術；面向不同學科的特殊認知工具設計；面向不同學生群體的認知工具設計等。
（二）利用學習分析技術
支持差異化教學
差異化教學管理既是課堂教學目標的實現途徑，也是未來學校教育教學的目標之一，當前多藉助學習分析技術實現該功能。學習分析技術就是對學習者的學習過程進行記錄、跟蹤、分析，對學習者行為進行預測、評估（李豔燕等，2012）。當前的學習分析技術，多藉助技術手段和應用軟體跟蹤和獲取學生行為、學習軌跡等數據，主要集中於數據分析和行為分析層次，由於目前的設備不能清晰獲取學習目標和教學目標，還難以做到精確的學習分析，因此離差異化教學管理還有一定距離。以下方面的研究都值得關注：人工智慧將如何在教學管理工具、學習支持工具以及資源提供工具上給予差異化的保障；如何最大限度地發揮技術的管理支持作用；如何通過個性化學習目標和多元活動教學設計來使每一個學生主動投入到深度學習。
（三）基於學習環境感知優化智慧校園
智慧校園建設強調智能技術與教育教學的深度融合。單純的網絡基礎設施裝備、學與教數位化資源建設、應用軟體系統的開發難以有效支撐學與教方式的變革和拓展相對封閉的時空維度。為有效支持教與學，豐富校園文化，真正拓展學校的時空維度，智慧校園建設需要利用傳感器和物聯網技術隨時隨地感知、捕獲和傳遞有關人、設備、資源的信息；同時還需要對學習者個體特徵（學習偏好、認知特徵、注意狀態、學習風格等）和學習情境（學習時間、學習空間、學習夥伴、學習活動等）的感知、捕獲和傳遞。
（四）研發課內外教學
有效銜接的適應性教學系統
自適應性教學系統將成為銜接課內外教學的有效途徑，可以突破時空的限制，打破課堂學習的界限，讓學習者在任意時間和任意地點進行學習。該系統能夠從學習環境、學習者特徵、學習資源與工具、學習行為以及評價反饋等多個方面為學習者提供全方位、立體多維的學習者學習分析模型及知識地圖，完成對區域、學校、班級、學生等多維度的數據處理及分析。隨著研究的深入與各種技術的應用，未來研究可以針對以下主題展開：對適應性學習策略進行形式化描述的方法與模型研究仍需突破，沒有明確的學習目標指引，容易出現學習迷航現象；學習者特徵模型的準確性與有效性的評價研究有待加強；學習內容獲取的智能性是否能夠適應學習者特徵和學習需求等問題；將來人工智慧教育應用研究者還會持續開發越來越多、能夠表達學習者的社會性、情感性和元認知方面的模型，基於人工智慧技術的自適應學習系統將能夠涵蓋影響學習的所有相關因素，並將其轉化應用到教學實踐中，這些人工智慧教育應用將會對教育系統的變革作出巨大貢獻。
（五）研發教育領域服務型機器人
教育機器人是人工智慧、語音識別和仿生技術在教育中應用的典型，具有教學適用性、開放性、可擴展性和友好的人機互動等特點。當前，教育機器人作為一個新興領域，相關研究主要集中在聽覺能力、視覺能力、認人能力、口語能力、情緒偵測能力及長期互動能力等領域；隨著機器人技術的不斷提高，教育服務機器人在教育領域中的應用越來越普遍，機器人在教育領域的應用表現出了無可比擬的教育價值和發展前景，其多學科交叉融合的特性為培養寬口徑、高素質、複合型的工程人才提供了一個良好的平臺。然而，在實踐應用中仍然存在課程管理平臺、對應的學習內容和師資等缺乏的諸多困難，也面臨各學段課程無法銜接、機器人教育應用研究匱乏等現實問題。未來，教育機器人的研究者還需要繼續研究感應技術、辨識技術、控制語言、機器人結構、無線網絡、雲端科技和仿生技術等，並從教育機器人的系統架構、教學平臺管理行動裝置與管理端的關係進行規劃，使教育機器人的發展更完備。
（六）開展關於認知特徵、學習本質
和教育規律的研究
從解決單一特定任務（如下棋和機械製造）、解決特定領域問題（如人機對話和機器人高考）到行業變革（如服務機器人和智能製造）以及全面服務於人們的學習、工作和生活，人工智慧技術將能夠逐步滿足人類日益複雜的功能需求，智能技術的支持和學習資源的極大豐富將使得在任意時間和任意地點學習成為可能。需要指出的是，人工智慧教育應用的生命周期將受到認知特徵、學習本質、教學規律相關的學習科學和教育相關領域綜合研究的制約。在智能時代，複雜的教學系統功能逐步實現，人們對學習本質的探討和教育規律的追尋將比任何時代都將更加強烈，如什麼是學習、如何讓學習者獲得更好的學習效果、如何多維度獲取學習者的認知特徵等。
（七）開展關於智能機器的
安全、倫理和規範的研究
人工智慧系統的技術倫理就是要確保人工智慧做出的決策與現有的法律、社會倫理一致，以保障人工智慧應用符合人類社會的共同利益。《國家人工智慧研究和發展戰略計劃》中指出在構建人工智慧技術倫理時，我們有責任確保整個社會儘快提升人工智慧技術的應用素養，要能夠保證我們可以適當地、高效率地、符合倫理規範地使用這些新技術。人工智慧並非單個領域、單個產業的技術突破，而是對於社會運行狀態的根本性變革，目前關於機器道德（Machine Morality）、機器倫理學（Machine Ethics）、道德機器（Moral Machine）、人工道德（Artificial Morality）等領域已有一定的研究，但仍有多個議題亟待深入探討：如何緩解人工智慧所可能加劇的教育不平等現象；如何平衡人工智慧帶來的教師發展與失業問題；如何建立圍繞算法和數據的治理體系；如何創新基於人工智慧技術的社會治理體系。
結語
新一代人工智慧是以大規模數位化和行業深度應用為顯著特徵，將為學校教育改革帶來新的機遇，促成「智能教育」的落地，有助於打破時間、空間和環境的限制，促進智能化、個性化、終身化教育體系的構建。智能教學系統源於傳統的「計算機輔助教學」，在新一代人工智慧技術促進下將迎來新機遇，以大數據、VR/AR和新一代人工智慧等為代表的現代信息技術可進一步延展智能教學系統的「教學」功能，比如通過增加語義網絡和約束模型增強領域知識模型功能，利用虛擬實境技術和增強現實技術優化用戶界面模型功能，並結合大數據和學習分析技術完善個性化教育服務功能。
人工智慧時代的教育應以人機共存的「教」與「學」為典型特徵。因此，在智能時代，除了培養學習者的創造力、溝通力和終身學習力外，仍需關注基本技能（如閱讀、寫作和算數）的培養，從而提升人工智慧時代原住民的數字生存能力。新一代人工智慧融入學校教育將具有支持個性化學習、提供適切服務等五大潛能。但在教育教學實踐中，人工智慧應用仍面臨人機共處環境下的教學體驗、人機和諧發展的技術治理等五個挑戰。後續研究還需分析應對人工智慧融入學校教育挑戰的對策、深挖與兩大新興發展研究領域（「智能時代的認知特徵、學習本質與教育價值」和「智能機器的安全、規範與倫理」）相關的研究課題，以促進人工智慧與就業的深度融合，提高教育教學質量。
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