我国教育人工智能研究综述

总结尽管教育人工智能还没有形成统一的界定且应用不够深入，但是研究者们已经开始在教育领域进行努力探索与尝试，并在理论方面形成了一定的研究成果。

关键词：互联网+；高效课堂教学质量评价；课堂教学远程评价系统

中图分类号：G434 文献标识码：A 论文编号：1674-2117（2019）07-0090-04

引言

近年来由于深度学习和神经网络的快速发展，人工智能取得了突破性的进展，最具代表性的例子是AlphaGo在2016年战胜了韩国围棋选手李世石，又在2017年战胜了我国围棋选手柯洁。人工智能引发了世界的轰动。我国在2017年7月颁布了《新一代人工智能发展规划》，第一次从国家层面提出了人工智能发展的战略目标、总体部署和重点任务，这是我国在人工智能领域的第一个系统部署文件，也是一个指导性文件；2018年4月，国家又发布了《高等学校人工智能创新行动计划》，明确指出了高校推进人工智能创新发展的目标和任务。可见人工智能在国家层面已经受到了高度的重视。

在人工智能时代，很多领域与人工智能碰撞出了别样的火花，教育领域也不例外。近些年教育工作者以及科研人员在人工智能与教育领域进行了积极的研究与探索，并取得了丰硕的成果。梳理这些成果并总结归纳目前的研究现状，对后续研究具有重要意义。

人工智能概述

1.概念

人工智能最初是由麦卡锡在达特茅斯学会上提出的。[1]斯坦福大学人工智能研究中心的尼尔逊教授将人工智能定义为“是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的学科”，美国麻省理工学院的温斯顿教授认为，“人工智能是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能的工作”。[2]笔者认为人工智能是一门新的技术科学，融合了计算机科学、脑科学、学习科学、教育神经科学、仿生学、社会科学等前沿综合学科，以研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法与技术。

2.关键要素

人工智能的首要目的是模拟人的思维和行为，这一目的的实现离不开技术的支持。人工智能领域技术主要有机器学习、图像识别、智能机器人、自然语言处理等。学者梁迎丽等认为运算力、数据量和算法模型是人工智能的三大要素，深度学习、云计算、大数据是人工智能的三大核心驱动力。[3]也有学者认为算法、大数据、硬件是人工智能的核心驱动力[4]，实现人工智能需要依赖数据、算法、服务这三个核心要素。[5]

技术和功能的实现离不开有效的算法，有效的算法需要被大量的数据训练，大量的数据则需要强大的计算能力处理，因此数据、计算能力、算法是推动人工智能发展的三个关鍵要素。在人工智能时代，数据、计算能力、算法具体表现为大数据、云计算和机器学习。

教育人工智能概述

1.概念

关于教育人工智能，有学者指出，它一方面可以理解为“教育（中的）人工智能（技术、课程、知识、系统等）”，另一方面也可理解为“教育（动词）人工智能（系统）”。[6]

目前学术界引用最多、接受度最广的是我国学者闫志明等提出的念概：教育人工智能是人工智能与学习科学相结合而形成的一个新领域，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，是如何受到外界各种因素影响的，进而为学习者创造高效学习的条件。[7]该概念更加重视人工智能与学习科学的结合，强调人工智能对学习产生的作用。

也有学者指出教育人工智能是人工智能与教育科学、教育技术学、学习科学、教育神经科学等交叉而形成的综合研究领域，其本质是人工智能与教育领域的深度融合，其最终实现的目标是使学习、教学和管理更加智能化，让未来的教育真正拥有“智慧”。[8]该概念涉及的学科范围更广，不仅包括了教育科学、学习科学，还突出了教育技术学的作用，强调人工智能与教育的深度融合。

2.主要技术

人工智能技术的迅速发展势必会影响教育人工智能的发展态势。刘清堂等学者指出，智能感知技术、学习分析技术、情感计算技术，可应用在智慧学习环境、自适应学习、数字教师等方面。[9]闫志明等学者认为教育人工智能的关键技术有知识表示方法、机器学习与深度学习、自然语言处理、智能代理、情感计算。[10]梁迎丽等学者指出逻辑推理、知识表示、规划和导航、自然语言处理和感知是人工智能的问题空间。[11]

从以上学者的观点中不难看出，知识表示、自然语言处理、智能代理、情感计算、机器学习与深度学习等技术是教育人工智能的主要技术，其中机器学习与深度学习是人工智能技术中最为核心的部分，而也正是机器学习与深度学习的发展让近年来人工智能的发展迎来了新浪潮。

教育人工智能主要应用（如下图）

关于人工智能在教育领域的应用，吴永和等学者认为智能校园、立体化综合教学场、基于大数据智能的在线学习教育平台、智能教育助理是“人工智能+教育”的应用形态。[12]梁迎丽等学者认为智能导师系统、自动化测评系统、教育游戏与教育机器人是人工智能教育应用的四种形态。[13]闫志明等学者认为智能导师辅助个性化教与学、教育机器人等智能助手、居家学习的儿童伙伴、实时跟踪与反馈的智能测评、教育数据的挖掘与智能化分析、学习分析与学习者数字肖像是人工智能在教育领域的典型应用。[14]王运武等学者总结出教育人工智能的代表性产品有智能教学平台（系统）、全面智能测评、拍照搜索在线答疑、智能语音识别辅助教学及测评、教育机器人、模拟和游戏化教学平台。[15]笔者研究发现，人工智能在教育领域最广泛的应用有以下几种。

1.智能导师系统

智能导师系统就是利用人工智能技术模仿人类教师在教学中所承担的角色，为学习者提供学习指导，帮助其获得知识和技能的一种智能化计算机辅助教学系统。[16]常见的智能导师系统包括四部分：领域知识库、学生模型、教师模型、人机接口。智能导师系统可以较好地支持学生个性化学习。学生模型中的知识模型可以了解学习者的实际知识掌握情况，认知模型可以了解学习者的认知状态，心理模型可以了解学习者的学习偏好和学习风格。教师模型可以根据学生模型提供的学生特征，包括认知发展特征、起点水平、学习风格等选择合适的教学策略和教学内容，实现个性化学习路径的推荐和个性化学习资源的推荐。

2.教育机器人

教育机器人是面向教育领域研发的机器人，其目的是通过“玩中学”培养学生的高阶思维能力和实践能力。机器人应用于教育，一方面须具备如同真人般口语交流和互动的能力，另一方面，须扮演教师、同伴、助理等多重角色为使用者提供及时反馈。目前教育机器人的应用有智能玩具、儿童教育同伴、智能家庭助理、远程控制机器人、STEAM教具、特殊教育机器人、课堂机器人助教、机器人教师等。[17]其中机器人教师、儿童教育同伴应用较为广泛。例如，江西九江学院研发的“小美”机器人教师，可以在教室里按照讲义进行讲课，还可与学生进行简单的对话交流；海尔研发的“小帅”机器人可以为儿童提供儿歌、故事、百科知识等海量教育资源，还可与儿童进行对话，为儿童制订科学的学习计划。

3.智能测评

智能测评是一种使用人工智能技术实现的自动测评方式，在测量学生的发展时更加强调自动化，不仅能够实时跟踪学习者学习行为，记录其学习轨迹，而且能够对他们的学习表现进行实时精准评价，其中主要有自动化短文评价和自动化口语评价。

自动化短文评价通过对文本内容的句法分析和语义理解实现评价。例如，在线自动批改的句酷批改网，可以清晰地列出学生所写作文与标准语料库之间的差距，实现对学生作文的评分，同时还可提供词汇、语法等方面的修改意见，实现即时反馈。自动化口语评价则主要依赖自然语言处理技术中的语音识别技术实现多种语言口语语音的测试与评价。比如科大讯飞的听说智能测试系统、大学英语四六级口语考试系统等，利用口语评测、语音识别等技术实现了对学生的口语发音进行自动化测试与反馈，可以用于学生的英语听说能力训练。

结语

通过梳理总结相关文献可以发现：首先，目前教育人工智能还没有统一的概念界定及理论基础。其次，人工智能在教育领域的应用有待深入，我国学者大多只是梳理人工智能应用于教育的形式与相关技术，并没有对其如何应用、应用在哪些学科和教育层次进行深入的实践探究。最后，虽然没有形成统一的理论基础，但是学术界已经进行了积极的探索与尝试，在理论方面形成了一定的研究成果。根据以上分析，笔者认为，未来我国教育人工智能研究可能会朝着以下几个方向进行：

（1）理论研究更加深入。教育人工智能目前还处于起步阶段，我国学者虽然在理论方面已取得一定的成果，但是关于教育人工智能的内涵等并未达成一致。由于教育人工智能的后续研究没有统一的理论作指导，未来一段时间内我国学者会在教育人工智能的内涵、特征、具体构成要素等方面继续探讨，以期在学术界形成完整统一的理论基础。

（2）实践应用范围逐渐扩大。在我国关于人工智能在教育中的应用研究较少，人工智能在各教育层次以及具体学科教学方面缺乏具体应用，因此在未来我国学者可能会扩大研究范围，积极探索人工智能在基础教育、高等教育、远程教育、终身教育、特殊教育等领域的具体应用，将人工智能技术与数学、外语、体育、计算机等具体学科结合进行教学实践。

（3）相关技术产品应用更加成熟有效。尽管人工智能应用于教育领域有着十分光明的前景，但是目前有實用价值的案例和产品并不多。[18]由于有关人工智能的一些技术还不够成熟，所以其在教育领域的应用也只是浅尝辄止。相信随着技术的不断发展和改进，人工智能将会更好地应用于教育教学，如机器人技术和编程整合应用于STEM跨学科学习以帮助学生解决问题，数据挖掘和学习分析技术使教育决策更加明智，以满足学习者真正的需求。[19]

美国新媒体联盟发布的《地平线报告2017》（基础教育版）将人工智能列为未来4～5年将采用的技术[20]，《地平线报告2017》（高等教育版）也将人工智能列为未来4～5年的关键技术[21]，可见人工智能应用于教育已是大势所趋。相信在未来五年内，人工智能将逐渐应用到基础教育、高等教育等领域，以更好地支持个性化学习，服务于教育教学。

参考文献：

[1]朱永新，徐子望，鲁白，等.“人工智能与未来教育”笔谈（上）[J].华东师范大学学报：教育科学版，2017，35（4）：15-30.

[2]王延飞，赵柯然，何芳.重视智能技术 凝练情报智慧——情报、智能、智慧关系辨析[J].情报理论与实践，2016，39（2）：1-4.

[3][11][13]梁迎丽，刘陈.人工智能教育应用的现状分析、典型特征与发展趋势[J].中国电化教育，2018（3）：24-30.

[4]苏轩.人工智能综述[J].数字通信世界，2018（1）：105+112.

[5][12]吴永和，刘博文，马晓玲.构筑“人工智能+教育”的生态系统[J].远程教育杂志，2017，35（5）：27-39.

[6]刘凯，胡祥恩，马玉慧，等.中国教育领域人工智能研究论纲——基于通用人工智能视角[J].开放教育研究，2018，24（2）：31-40+59.

[7][10][14]闫志明，唐夏夏，秦旋，等.教育人工智能（EAI）的内涵、关键技术与应用趋势——美国《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研发战略规划》报告解析[J].远程教育杂志，2017，35（1）：26-35.

[8][15]王运武，张尧，彭梓涵，等.教育人工智能：让未来的教育真正拥有“智慧”[J].中国医学教育技术，2018，32（2）：117-125.

[9]刘清堂，毛刚，杨琳，等.智能教学技术的发展与展望[J].中国电化教育，2016（6）：8-15.

[16]刘清堂，吴林静，刘嫚，等.智能导师系统研究现状与发展趋势[J].中国电化教育，2016（10）：39-44.

[17]黄荣怀，刘德建，徐晶晶，等.教育机器人的发展现状与趋势[J].现代教育技术，2017，27（1）：13-20.

[18]高媛，黄荣怀.《2017新媒体联盟中国高等教育技术展望：地平线项目区域报告》解读与启示[J].电化教育研究，2017，38（4）：15-22.

[19][20]NMC Horizon Report. 2017 K-12 Education[EB/OL].https：//www.nmc.org/publication/nmccosn-horizon-report-2017-k-12-edition/.

[21]NMC Horizon Report. 2017 Higher Education Edition[EB/OL].https：//www.nmc.org/publication/nmc-horizon-report-2017-higher-education-edition/.

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