专题：人工智能教育应用

【原题】《人工智能教育应用的应然分析：教学自动化的必然与可能》编者按

【作者】《中国远程教育》编辑部

【刊期】《中国远程教育》2019.01

发轫于20世纪中叶的人工智能研究，虽然历史不长，但在短短六十余年间已经历了多次大起大落。以低姿态进入21世纪的人工智能，十余年后在计算机硬件性能大幅提升、移动互联网全面普及、结构化与非结构化数据激增、企业核心业务的大数据智能化处理需求迫切以及关键研究团队长期坚持等多重因素的共同作用下，工程技术与应用研究取得突破，成为大企业之间和国家之间竞争的焦点，备受公众瞩目。

1956年“人工智能”这一术语在美国正式提出，70年代以后逐渐形成了机器定理证明、机器翻译、专家系统、博弈、模式识别、学习、机器人以及智能控制等基本研究领域。经济社会发展新需求和环境的普遍智能化，使得以实现大数据智能、跨媒体智能、群体智能、混合增强智能、自主智能系统为目标的“人工智能2.0”浮出水面。人工智能技术已极大改变了社会生产方式。人们预期这将造成劳动力市场结构和社会结构的巨大变化。2017年7月，我国国务院发布《新一代人工智能发展规划》，认为人工智能已成为经济发展的新引擎和国际竞争的新焦点，并提出应发展智能教育。

但是，教育领域对人工智能技术和人工智能的教育应用充满误解。作为可以与蒸汽机、电力相提并论的“通用技术”，人工智能本身很复杂、很抽象，与不同专业实践结合后，通常隐藏于产品、工具、平台或实践活动表面之下，形态多样，用户难以准确判断。而且，“智能为人类所特有”已深植于大众的信念之中，机器拥有智能会威胁到人类的身份认同。此外，众多科幻小说、电影已将生动、具体的人工智能“原型”深植于人们内心，再加上对智能技术的人格化描述，导致人们难以客观地思考、评价人工智能技术。另外，教育领域的多数研究者与实践者尚未感受到人工智能的冲击(教育教学工作的自动化程度还比较低，人们常说的学校是批量生产的“工厂”并不准确，学校只是“工场”而已，绝大多数工作靠人工完成)。因此，即使在人工智能已成为国家战略、人工智能(教育)产品已进入人们的日常生活和各种媒体争相报道的情况下，一线教育工作者、相当数量的研究者和政策制定者对于人工智能本身及其能力的限度、其对于教育教学的可能影响，仍持有相当模糊甚至错误的观念。

借力人工智能大范围变革教育，提高教育质量，促进教育公平，需要教育研究者、实践者与政策制定者形成对于人工智能与人工智能教育应用的合理期待。但是，在人工智能教育应用方面，技术专家、资本以及媒体的声音“最大”。这些声音都有局限性。技术专家往往从技术出发，倾向于脱离教育情境与主体感受，就技术而谈技术，往往将特定情境下的实践或者技术的可能性不加区别地当作普遍、常规的现实实践进行表述。资本通常不太关注实践者的感受与技术运用的长期效果，更多关注短期回报，而且会有意无意地言过其实。媒体则常常倾向于用夺人眼球的标题和轶事吸引关注，而且为追求冲击力与可读性，倾向于为读者提供碎片化、确定性的信息，往往反而会消解读者进一步探究的欲望。

在教育信息化领域，“智能化领跑教育信息化2.0”已渐成共识。2018年4月，全国教育信息化工作会议对《教育信息化2.0行动计划》进行了全面的部署，智能化成为教育信息化2.0关注的焦点之一。国家通过新设自然科学基金申请代码(F0701)、设立“互联网教育智能技术及应用国家工程实验室”等措施支持智能教育研究的推进。但我国的人工智能教育应用研究总体上还处于起步阶段，在人工智能教育应用的基本理论、智能教学系统开发、人工智能环境下学与教的规律、人工智能如何融入现有教育生态等方面还存在很多空白点，还难以支撑大规模、多样化的智能化教育实践。此外，在教育实践中，除大规模考试自动判卷、教育质量监控数据管理与处理以外，教育信息化(智能化)产品主要用于增强现有班级授课制，甚至仅仅增强应试，而能够可持续地应用于日常教学之中、支持个性化教学和深度学习、能有效促进学生核心素养发展的智能教学系统还不成熟，难以见到大规模应用的产品，更未形成健全的智能教育产品生态。另一方面，剥夺学生隐私与个性化学习发展的所谓“全时全方位监控系统”，反而时常因媒体曝光而引起社会的广泛关注，这反映出系统开发者缺乏教学与学生发展常识，学校管理者不了解人工智能技术促进学习的有效方法。

人工智能教育应用研究与实践的大范围扎实推进需要以下四方面协同共进：一是广大教育研究者与实践者需要对人工智能技术，人工智能教育应用的基本原理、方法与限度有客观准确的认识；二是人工智能产品的常态化应用必须要考虑学习活动发生的社会场景(如学校)的目标与任务、结构与环境、限制与资源；三是人工智能技术的深入应用需要与课程教学整合，形成人工智能环境下的一般教学法与学科教学法；四是人工智能技术的可持续应用需要与教育机构的组织文化整合，需要深入探讨可能会带来的机构组织文化的变革。

当前，我国有关人工智能教育应用的学术研究成果主要有三类：第一类是信息技术领域研究者对人工智能的“科普”。这类文章可以提供有关技术最新发展情况的信息，不足是作者通常不了解教育教学实践，不少文章对于非技术背景的读者而言可读性不强。第二类是教育实践或教育技术领域研究者对人工智能教育应用的设想。这类文章可以提供一些洞见，但是通常缺乏历史感，对于人工智能在教育领域走过的弯路和成功的例子并不深究，只是在教育技术、教育信息化圈子里打转转，只说可能与优势，不说现实与代价，迷信平台与系统，脱离实践。第三类涉及系统开发或者属于实证研究(其中有一些文献计量学研究，但通常仅仅统计了关键词数量)。这类文章有数据，有行动，但多数研究缺乏理性思考与实践关怀，有些文章甚至反映出对人工智能或教育情境不熟悉，所长的是术语与数据堆砌或者技术设计与开发，缺乏教育教学实践支撑，术语、方法、数据与技术难掩其因缺乏问题针对性与理论思维而导致的苍白。

纵览这些研究成果，我们意外地发现我们对于欧美国家过去三十多年关于人工智能教育应用的研究与实践缺乏系统的梳理和深刻的借鉴与反思。他山之石可以攻玉。欧美国家，尤其是英语国家，在人工智能的教育应用方面已经有长期、广泛而且系统的研究与实践，形成了稳定的研究项目、组织、期刊与产品/产品原型(如Cognitive Tutor、AutoTutor、Betty’s Brain、ASSISTments、ActiveMath等)。尽管教育是无法脱离社会情境的历史文化活动，他人的做法不能照搬，但他人的成功策略、失败教训可以为我们发现问题、推进研究、提出对策提供参照。对欧美国家在该领域的实践与研究进行多角度、全方位的分析总结，以其为基础，反思、审视我们的现状、问题与实践，有利于我国人工智能教育应用研究与实践的深入开展。

为此，本刊策划了“人工智能教育应用”专题，约请教育技术和人工智能领域的学者，对国内外人工智能教育应用研究进行系统的梳理和呈现。希望专题当中的文章从教育学视角出发，遵循教育实践与研究的逻辑，而非技术开发的逻辑，强调学习与教学，突出教育教学特色，充分考虑人工智能教育应用的社会场景(学校、开放学习)，注重应用的生态效度，力图综合理论与技术、工程与研究、历史与未来，既分析优势也分析局限，既说可能也说现实，重视对欧美国家典型项目的产品、研究与方法进行案例分析，全面呈现人工智能教育应用的研究与实践。

我们期望本专题的系列文章能够起到如下作用：推动人工智能教育应用研究深入开展；提升教育领域实践者与研究者的人工智能素养与人工智能教育应用能力；推动人工智能教育应用的实践探索，助力《教育信息化2.0行动计划》落实。总之，希望通过本专题响应我国《新一代人工智能发展规划》中的“智能教育”重点任务，顺应我国《教育信息化2.0行动计划》中“智能化领跑教育信息化”行动指南，基于我国教育信息化实践和教育技术研究领域对人工智能技术与人工智能教育应用的密切关注，在理念更新、知识储备、研究与实践推进等层面服务于国家战略的落实。

人工智能教育应用是一个开放、多元、具有无限可能性的研究领域。我们将本专题定位为一个开放的学术交流框架，除推出系列文章外，还将通过学术交流活动等多种方式聚焦问题。热烈欢迎各界研究者、实践者、开发者和广大读者给我们提出宝贵的建议，向本专题投稿或者进行学术讨论和批评!

编辑：单玲

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