李 振 周東岱,2 劉 娜 歐陽(yáng)猛

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人工智能應(yīng)用背景下的教育人工智能研究*

李 振1周東岱1,2劉 娜1歐陽(yáng)猛1

（1．東北師范大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，吉林長(zhǎng)春 130117；2．吉林省“互聯(lián)網(wǎng)+”教育科技創(chuàng)新中心，吉林長(zhǎng)春 130117）

人工智能的迅猛發(fā)展和廣泛應(yīng)用正深刻影響著人類社會(huì)的各個(gè)方面，也推動(dòng)教育邁向智能教育時(shí)代。在此背景下，文章首先分析了教育人工智能與人工智能教育、智能教育的關(guān)系，將研究的重點(diǎn)定為教育人工智能；隨后，文章梳理了教育人工智能的演進(jìn)歷程，按歷史發(fā)展順序?qū)⑵浞殖晌鍌€(gè)時(shí)期；同時(shí)，基于教育人工智能的四大要素，文章構(gòu)建了教育人工智能的技術(shù)框架，并對(duì)其典型應(yīng)用進(jìn)行了分析；最后，文章從加強(qiáng)多學(xué)科交叉融合研究、完善教育數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)、培養(yǎng)教育人工智能專業(yè)人才、深化教育人工智能應(yīng)用等四個(gè)方面，提出了教育人工智能的未來(lái)發(fā)展路徑，以期進(jìn)一步推動(dòng)人工智能與教育的深度融合。

教育人工智能；智能教育；技術(shù)框架；發(fā)展路徑

人工智能技術(shù)通過(guò)對(duì)人類的感知、記憶、學(xué)習(xí)、思維等進(jìn)行模擬，使機(jī)器具備人類的識(shí)別、認(rèn)知、分析、決策等功能，從而替代人類完成一些重復(fù)性的復(fù)雜工作。《新媒體聯(lián)盟地平線報(bào)告：2017高等教育版》曾預(yù)測(cè)：人工智能將對(duì)未來(lái)教育產(chǎn)生重要影響[1]。2017年，國(guó)務(wù)院出臺(tái)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出要利用人工智能技術(shù)進(jìn)行教育模式變革、構(gòu)建新型教育體系、研發(fā)智能化的學(xué)習(xí)支撐平臺(tái)，并實(shí)施全民智能教育項(xiàng)目[2]，說(shuō)明人工智能在我國(guó)已上升為國(guó)家的核心戰(zhàn)略。近年來(lái)，各種新型智能教育應(yīng)用層出不窮，如高考機(jī)器人、自動(dòng)批改作業(yè)、智能口語(yǔ)測(cè)評(píng)、在線拍照搜題等，可以說(shuō)人工智能與教育的深度融合已成必然趨勢(shì)。隨著人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的深度應(yīng)用，互聯(lián)網(wǎng)教育將進(jìn)入“人工智能+教育”的高級(jí)階段，教育信息化將邁入以“融合創(chuàng)新，智能引領(lǐng)”為主要特征的2.0時(shí)代[3]。

一 教育人工智能與人工智能教育、智能教育的關(guān)系

人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用由來(lái)已久，目前與此相關(guān)的研究主要涉及智能教育、人工智能教育、教育人工智能三個(gè)術(shù)語(yǔ)，而這三個(gè)術(shù)語(yǔ)經(jīng)常被混淆使用，故本研究試圖基于相關(guān)研究成果對(duì)這三個(gè)術(shù)語(yǔ)的概念進(jìn)行辨析。

1 相關(guān)研究成果

在針對(duì)智能教育、人工智能教育、教育人工智能的相關(guān)研究成果中，樸鐘鶴[4]對(duì)韓國(guó)智能教育的內(nèi)涵進(jìn)行了探析，認(rèn)為智能教育是基于學(xué)習(xí)者的能力、興趣，運(yùn)用信息技術(shù)來(lái)開(kāi)展自主式學(xué)習(xí)的教育；趙銀生[5]認(rèn)為智能教育即教育手段智能化，是指采用先進(jìn)的信息技術(shù)促進(jìn)教與學(xué)方式、方法和模式的變革，使得教育管理、教學(xué)與學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)智能數(shù)字化；張進(jìn)寶等[6]認(rèn)為智能教育以實(shí)現(xiàn)個(gè)體智能的發(fā)展為目標(biāo)，綜合培養(yǎng)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)能力、數(shù)字素養(yǎng)、計(jì)算思維，是個(gè)體智能發(fā)展與智能技術(shù)實(shí)踐相整合的創(chuàng)新教育過(guò)程；陳凱泉等[7]認(rèn)為人工智能教育的目標(biāo)定位是培養(yǎng)學(xué)生的編程能力與計(jì)算思維；閆志明等[8]認(rèn)為教育人工智能的目標(biāo)包括兩方面：一是提供適應(yīng)性的學(xué)習(xí)環(huán)境和智能學(xué)習(xí)工具，二是通過(guò)人工智能技術(shù)來(lái)揭開(kāi)“學(xué)習(xí)黑匣子”。

2 概念辨析

本研究認(rèn)為，智能教育兼具教育目的性和技術(shù)性之雙重屬性：①?gòu)慕逃暯浅霭l(fā)，智能教育被視為育人的目標(biāo)，即“促進(jìn)人類智能發(fā)展的教育”，更多地指向“多元智能”、信息化素養(yǎng)和計(jì)算思維能力的培養(yǎng)；②從信息化視角出發(fā)，智能教育被視為育人的技巧，即“利用人工智能改善教育”，側(cè)重于將人工智能作為支持教學(xué)的技術(shù)手段。由此，可以推出智能教育具有“促進(jìn)智能發(fā)展”和“智能化教育”的雙重功能?；诖?，本研究認(rèn)為智能教育可細(xì)分為人工智能教育和教育人工智能兩大方向，三者的關(guān)系如圖1所示。

圖1 教育人工智能與人工智能教育、智能教育的關(guān)系

具體來(lái)說(shuō)，人工智能教育將人工智能作為學(xué)習(xí)對(duì)象，開(kāi)展知識(shí)及其表示、推理與專家系統(tǒng)、人工智能語(yǔ)言與問(wèn)題求解等內(nèi)容的教學(xué)，旨在使學(xué)生建立對(duì)人工智能技術(shù)的基本認(rèn)知，從而培養(yǎng)學(xué)生的信息學(xué)科素養(yǎng)、提升學(xué)生的計(jì)算思維能力。教育人工智能是人工智能和學(xué)習(xí)科學(xué)的結(jié)合，是指利用人工智能技術(shù)，為自適應(yīng)學(xué)習(xí)環(huán)境和靈活多樣的教育輔助工具提供智能支持，并探索學(xué)習(xí)發(fā)生的原理與機(jī)制；教育人工智能具有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、自學(xué)習(xí)能力、人機(jī)協(xié)同、個(gè)性化定制的特點(diǎn)，其三大核心內(nèi)容是學(xué)習(xí)者模型、領(lǐng)域知識(shí)模型、教學(xué)模型[9]。目前，智能教育的研究主要集中在教育人工智能方面。

二 教育人工智能的演進(jìn)歷程

自從教學(xué)機(jī)器誕生以來(lái)，心理學(xué)家、教育學(xué)家就開(kāi)始探索如何將自動(dòng)化、智能化手段應(yīng)用到教育教學(xué)中，以將教師從重復(fù)勞動(dòng)中解放出來(lái)，為學(xué)生提供高質(zhì)量、個(gè)性化的學(xué)習(xí)方式，從而提高教與學(xué)的效率。從歷史演化的視角，可將教育人工智能的演進(jìn)歷程劃分為以下五個(gè)時(shí)期：

1 萌芽期：早期的教學(xué)機(jī)器

教育人工智能的探索可追溯至20世紀(jì)20年代，Pressey制作了第一臺(tái)自動(dòng)執(zhí)行測(cè)驗(yàn)和計(jì)分任務(wù)的教學(xué)機(jī)器[10]；60年代早期，Skinner基于行為主義理論設(shè)計(jì)了支持程序教學(xué)的機(jī)械裝置[11]，其目的在于通過(guò)預(yù)設(shè)的知識(shí)項(xiàng)目來(lái)實(shí)現(xiàn)差異化、個(gè)別化的教學(xué)——這些早期成果孕育了人工智能教育應(yīng)用的萌芽。

2 啟動(dòng)期：計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)

在圖靈測(cè)試和人工智能概念的影響下，20世紀(jì)60年代后期，教育人工智能進(jìn)入計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)（Computer Aided Instruction，CAI）階段[12]。ALGOL、LOGO編程語(yǔ)言開(kāi)始應(yīng)用于計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)，并且研究者開(kāi)發(fā)出了很多的輔助教學(xué)系統(tǒng)，如PLATO系統(tǒng)、TICCIT系統(tǒng)等。一般而言，CAI系統(tǒng)由硬件、軟件及課件三部分組成。

3 突破期：智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)

20世紀(jì)70年代后期至80年代初，研究者在CAI的基礎(chǔ)上引入知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)等專家系統(tǒng)技術(shù)，教育人工智能由此逐漸進(jìn)入智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)（Intelligent Computer Assisted Instruction，ICAI）階段。這一時(shí)期正處于行為主義衰落、認(rèn)知心理學(xué)崛起的階段，因此這一時(shí)期的智能教學(xué)系統(tǒng)大致可分為兩類：一類是以行為主義理論為基礎(chǔ)的系統(tǒng)，如SCHOLAR、WEST、SOPHIE、GUIDON等；另一類是認(rèn)知主義主導(dǎo)的教學(xué)系統(tǒng)，如LISPTutor、PROUST等?？傮w而言，這些系統(tǒng)仍遵循“以教為中心”的教學(xué)理念。

4 發(fā)展期：自適應(yīng)學(xué)習(xí)

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，適應(yīng)性教育超媒體系統(tǒng)（Adaptive Hypermedia System，AHS）在20世紀(jì)90年代初開(kāi)始出現(xiàn)，并在此基礎(chǔ)上演化成了自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)[13]。自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠根據(jù)當(dāng)前學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)需求、學(xué)習(xí)風(fēng)格、知識(shí)水平、認(rèn)知能力和學(xué)習(xí)狀態(tài)進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化或差異化學(xué)習(xí)。一個(gè)典型的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)包括領(lǐng)域模型、用戶模型、教學(xué)模型、適應(yīng)性引擎等四部分，代表性系統(tǒng)有SQLTutor、AutoTutor、Why-2 Atlas等。這一時(shí)期的智能教學(xué)系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)“以學(xué)習(xí)者為中心”的理念，更加關(guān)注學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)需求與個(gè)性特征。

5 高速發(fā)展期：智適應(yīng)學(xué)習(xí)

近年來(lái)，隨著云計(jì)算、教育大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的不斷成熟，教育人工智能進(jìn)入高速發(fā)展期。在這一時(shí)期，大規(guī)模教育數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、計(jì)算、分析、挖掘成為可能?；谌谈櫽涗浀膶W(xué)習(xí)者行為數(shù)據(jù)，智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式智能判別學(xué)習(xí)風(fēng)格、個(gè)人偏好，借助機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等人工智能技術(shù)，深度診斷學(xué)習(xí)者的知識(shí)掌握情況，為學(xué)習(xí)者提供實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)、智能化、個(gè)性化的指導(dǎo)與干預(yù)，代表性系統(tǒng)有Knewton、DreamBox、ALEKS、AltSchool、Kidaptive、Smart Sparrow等。這一時(shí)期的智能教學(xué)系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能適應(yīng)，其目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的個(gè)性化學(xué)習(xí)。

三 教育人工智能的技術(shù)框架及典型應(yīng)用

1 教育人工智能的技術(shù)框架

數(shù)據(jù)、運(yùn)算力和算法模型是人工智能技術(shù)的三大要素，而教育人工智能是人工智能與學(xué)習(xí)科學(xué)相結(jié)合而形成的一個(gè)新領(lǐng)域[14]，因此可以認(rèn)為教育人工智能主要由數(shù)據(jù)、運(yùn)算力、算法模型、學(xué)習(xí)科學(xué)四大要素組成。

基于上述四大要素，結(jié)合對(duì)教育人工智能的認(rèn)知，本研究構(gòu)建了教育人工智能的技術(shù)框架，如圖2所示。該框架自下而上分為四層：①基礎(chǔ)設(shè)施層以云平臺(tái)為基礎(chǔ)，為教育人工智能提供計(jì)算能力；②大數(shù)據(jù)層匯集了教育教學(xué)活動(dòng)中的各種管理數(shù)據(jù)、資源數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)以及評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，為智能計(jì)算提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；③算法層提供TensorFlow、Caffe等開(kāi)發(fā)框架和計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等先進(jìn)算法，是教育人工智能的核心；④應(yīng)用層以人工智能優(yōu)化教學(xué)過(guò)程為目標(biāo)，開(kāi)展自適應(yīng)學(xué)習(xí)、智能化評(píng)測(cè)、自動(dòng)化批改、教育機(jī)器人、虛擬學(xué)伴等場(chǎng)景應(yīng)用，驅(qū)動(dòng)個(gè)性化學(xué)習(xí)、精準(zhǔn)化教學(xué)從理念走向?qū)嵺`，是教育人工智能發(fā)展的目標(biāo)。

圖2 教育人工智能的技術(shù)框架

2 教育人工智能的典型應(yīng)用

（1）自適應(yīng)學(xué)習(xí)

自適應(yīng)學(xué)習(xí)能夠根據(jù)學(xué)習(xí)者的個(gè)體差異為其提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)路徑和學(xué)習(xí)策略，并提供適應(yīng)性的指導(dǎo)與干預(yù)[15]。已有很多學(xué)習(xí)系統(tǒng)將人工智能技術(shù)融入其中，如美國(guó)的Knewton平臺(tái)借助心理測(cè)量模型和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等概率模型來(lái)評(píng)估學(xué)習(xí)者的知識(shí)狀態(tài)，并基于學(xué)科知識(shí)圖譜進(jìn)行學(xué)習(xí)路徑推薦[16]；DreamBox通過(guò)跟蹤學(xué)習(xí)者的行為記錄，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)時(shí)為學(xué)習(xí)者提供自適應(yīng)學(xué)習(xí)內(nèi)容，從而培養(yǎng)學(xué)習(xí)者對(duì)于數(shù)學(xué)概念的理解能力[17]。在人工智能技術(shù)的支持下，結(jié)合大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)行為分析技術(shù)，能夠建立更加精準(zhǔn)的學(xué)習(xí)者模型和學(xué)科知識(shí)本體庫(kù)與知識(shí)圖譜，更加智能地自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)過(guò)程，并有針對(duì)性地為學(xué)生推送適合的學(xué)習(xí)內(nèi)容，從而快速提高學(xué)習(xí)效率、提升學(xué)習(xí)效果。

（2）智能化學(xué)習(xí)評(píng)測(cè)

隨著人工智能技術(shù)在教學(xué)中的應(yīng)用不斷深入，傳統(tǒng)的人工評(píng)測(cè)正逐漸被智能化、自動(dòng)化的系統(tǒng)所取代。典型的應(yīng)用有計(jì)算機(jī)智能化測(cè)驗(yàn)、大規(guī)模機(jī)器口語(yǔ)測(cè)評(píng)等。

計(jì)算機(jī)智能化測(cè)驗(yàn)是基于項(xiàng)目反應(yīng)理論和認(rèn)知診斷理論，由計(jì)算機(jī)根據(jù)學(xué)習(xí)者當(dāng)前的能力水平，自動(dòng)從大型題庫(kù)中選取難度與之相適應(yīng)的項(xiàng)目進(jìn)行測(cè)評(píng)。計(jì)算機(jī)智能化測(cè)驗(yàn)?zāi)軌蚋咝Ь珳?zhǔn)地估計(jì)被試的能力水平，學(xué)習(xí)者可以顯性了解自己對(duì)學(xué)科板塊知識(shí)點(diǎn)和能力點(diǎn)的掌握情況[18]，已成為教育測(cè)量與評(píng)價(jià)發(fā)展的必然趨勢(shì)。目前，國(guó)內(nèi)的智慧學(xué)伴、論答、乂學(xué)教育提供的教育應(yīng)用都采用了這種智能化的測(cè)評(píng)技術(shù)。

大規(guī)模機(jī)器口語(yǔ)測(cè)評(píng)主要采用深度學(xué)習(xí)等智能語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，對(duì)學(xué)生的口語(yǔ)發(fā)音進(jìn)行指正、評(píng)分，從而實(shí)現(xiàn)英語(yǔ)聽(tīng)說(shuō)測(cè)評(píng)的自動(dòng)化，減少人力投入成本并顯著提升教學(xué)效率。在國(guó)內(nèi)，科大訊飛、滬江英語(yǔ)、51Talk、英語(yǔ)流利說(shuō)等都研發(fā)了相應(yīng)的英語(yǔ)口語(yǔ)識(shí)別引擎。而在國(guó)外，Carnegie Speech、Duolingo軟件采用自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別（Automatic Speech Recognition，ASR）技術(shù)和自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing，NLP）技術(shù)來(lái)識(shí)別語(yǔ)言中的錯(cuò)誤，并幫助學(xué)習(xí)者進(jìn)行糾正。

（3）智能化教學(xué)輔助

作文自動(dòng)化批改、教育機(jī)器人等教學(xué)工具的出現(xiàn)，對(duì)教師這個(gè)勞動(dòng)密集型職業(yè)起到了一定的替代和輔助作用，為解決教師投入成本高、效率低和師資不均衡等問(wèn)題提供了技術(shù)支撐[19]。

作文自動(dòng)化批改工具基于標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)料庫(kù)，利用圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)手段，從詞匯、語(yǔ)法、篇章、立意等多個(gè)維度對(duì)學(xué)生的作文進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，并及時(shí)給出作文的評(píng)語(yǔ)、總分和按句點(diǎn)評(píng)。代表性作文自動(dòng)化批改工具有美國(guó)的McGraw-Hill、Pearson、ETS和國(guó)內(nèi)的批改網(wǎng)等，而EdX、Coursera、Udacity也正利用自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、眾包等技術(shù)來(lái)對(duì)簡(jiǎn)答題、論述題和編程作業(yè)進(jìn)行評(píng)估。

教育機(jī)器人作為一種具有感知、思維、動(dòng)作、協(xié)同等能力的智能工具，能夠協(xié)助教師進(jìn)行教學(xué)管理、答疑，增強(qiáng)或延伸教師的表達(dá)能力、知識(shí)加工能力和溝通能力；能夠作為學(xué)生學(xué)習(xí)的虛擬學(xué)伴，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和動(dòng)力[20]，如AdmitHub應(yīng)用聊天機(jī)器人來(lái)自動(dòng)回答學(xué)生的高頻問(wèn)題。

四 教育人工智能未來(lái)的發(fā)展路徑

教育人工智能雖然經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的發(fā)展過(guò)程，也產(chǎn)生了很多創(chuàng)新性應(yīng)用，但與人類智能水平還存在很大的差距，教育人工智能的研究與應(yīng)用依然任重而道遠(yuǎn)。目前，教育人工智能在學(xué)科交叉融合研究、教育數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)完善、專業(yè)人才培養(yǎng)以及實(shí)踐應(yīng)用等方面尚有待加強(qiáng)。

1 加強(qiáng)多學(xué)科交叉融合研究

教育人工智能是一門(mén)系統(tǒng)性科學(xué)，其研究屬于多學(xué)科交叉型，需要教育技術(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程、信息管理等多學(xué)科的對(duì)接和聯(lián)合攻關(guān)。其中，教育技術(shù)學(xué)側(cè)重于教育人工智能模型與方法的研究，并融合前沿教育教學(xué)理念，設(shè)計(jì)以學(xué)習(xí)者為中心、以創(chuàng)造性思維培養(yǎng)為目標(biāo)、提供深度學(xué)習(xí)體驗(yàn)、支持多模態(tài)互動(dòng)教學(xué)模式的智能學(xué)習(xí)環(huán)境和資源；計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息管理主要負(fù)責(zé)教育大數(shù)據(jù)獲取、教育知識(shí)圖譜構(gòu)建、數(shù)據(jù)智能處理與分析、智能化診斷評(píng)測(cè)、學(xué)習(xí)路徑智能規(guī)劃、學(xué)習(xí)資源智能推送等方法與技術(shù)的研究；軟件工程則負(fù)責(zé)相關(guān)智能平臺(tái)的工程開(kāi)發(fā)與服務(wù)研究。此外，研究者還應(yīng)加強(qiáng)教育人工智能與腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等學(xué)科的交叉融合，以便為教育人工智能的深入研究提供理論基礎(chǔ)。

2 完善教育數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)

海量的教育數(shù)據(jù)既是發(fā)展教育人工智能的核心要素之一，也是訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)。教育數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的完善可從以下方面入手：①在教育數(shù)據(jù)共享方面，加快建立教育數(shù)據(jù)采集的標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范，適度開(kāi)放、共享公共教育數(shù)據(jù)資源，鼓勵(lì)社交媒體等跨領(lǐng)域的多元數(shù)據(jù)共享融通。目前，ADL、IMS、ISO等國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織都在積極制定相應(yīng)的教育大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，其中最具代表性的是學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)Experience API和學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)互操作規(guī)范IMS Caliper Analytics。②在教育數(shù)據(jù)預(yù)處理方面，通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)擴(kuò)充、數(shù)據(jù)交叉校驗(yàn)等環(huán)節(jié)，清除“臟”數(shù)據(jù)、補(bǔ)全缺失數(shù)據(jù)、統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，形成高質(zhì)量的、“干凈”的數(shù)據(jù)資源。③在教育數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算方面，開(kāi)展基于Hadoop、Storm、Spark等開(kāi)源框架的并行存儲(chǔ)與計(jì)算技術(shù)研究[21]，開(kāi)發(fā)或定制適合教育數(shù)據(jù)的一體化大數(shù)據(jù)平臺(tái)，為教育人工智能提供可靠的、有質(zhì)量的數(shù)據(jù)資源。

3 培養(yǎng)教育人工智能專業(yè)人才

教育人工智能需要跨學(xué)科復(fù)合型的專業(yè)技術(shù)人才，一方面要求具有機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、深度學(xué)習(xí)等人工智能方面的專業(yè)能力，另一方面要求具備教育心理學(xué)、教育信息化理論與方法、數(shù)字化學(xué)習(xí)資源環(huán)境設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)等教育技術(shù)學(xué)的背景知識(shí)——但既懂人工智能又懂教育的交叉學(xué)科人才供求嚴(yán)重失衡，因此急需教育工作者重新設(shè)計(jì)人工智能教育的培養(yǎng)方式和課程體系，以培養(yǎng)教育人工智能的復(fù)合型人才。此外，在中小學(xué)階段，以人工智能課程為主線，教師可以結(jié)合機(jī)器人教育、Scratch編程教育、STEM教育、創(chuàng)客教育等形式，開(kāi)展人工智能的普及教育。

4 以需求為導(dǎo)向，深化教育人工智能應(yīng)用

智能技術(shù)只是解決個(gè)性化教育等問(wèn)題的手段而非目的，因此教育人工智能應(yīng)以教育需求為導(dǎo)向而非以技術(shù)研發(fā)為動(dòng)力。具體而言，教育人工智能在應(yīng)用時(shí)需以資源均衡化、學(xué)習(xí)個(gè)性化等迫切需求為目標(biāo)，利用人工智能的智能感知、智能建模、智能決策等功能，開(kāi)展諸如智能校園、立體綜合教學(xué)場(chǎng)、智能在線學(xué)習(xí)教育平臺(tái)、智能教育助理等以智能化為核心的數(shù)字化學(xué)習(xí)資源與環(huán)境的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)，以推進(jìn)教育人工智能在教學(xué)中的常態(tài)化應(yīng)用，深化人工智能與教育教學(xué)的融合。值得一提的是，隨著云計(jì)算平臺(tái)和TensorFlow、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架的不斷成熟，人工智能算法的準(zhǔn)入門(mén)檻會(huì)顯著降低，教育人工智能應(yīng)用的開(kāi)展將會(huì)變得更加方便快捷。

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Research on the Artificial Intelligence in Education under the Background of Artificial Intelligence Application

LI Zhen1ZHOU Dong-dai1,2LIU Na1OU Yang-meng1

The rapid development and wide application of artificial intelligence is affecting every aspect of human society deeply, which also promotes the education towards the era of intelligent education. In this context, this paper firstly analyzed the relationship among the artificial intelligence in education, artificial intelligence education and intelligent education, and focused the research on the artificial intelligence in education. Then, this paper reviewed the evolution process of artificial intelligence in education and divided the evolution process into five stages according to its historical development order. Meanwhile, based on the four major elements of artificial intelligence in education, the technical framework of artificial intelligence in education was constructed and its typical applications were analyzed. Finally, the future development path of artificial intelligence in education was presented from the four aspects of strengthening interdisciplinary research, perfecting educational data ecosystem, cultivating professionals of artificial intelligence in education, and deepening the application of artificial intelligence in education, expecting to promote the deep integration of artificial intelligence and education.

artificial intelligence in education; intelligent education; technical framework; development path

G40-057

A

1009—8097（2018）09—0019—07

10.3969/j.issn.1009-8097.2018.09.003

本文為2016年度吉林省科技發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目“基于云計(jì)算的教育公共服務(wù)平臺(tái)構(gòu)建系統(tǒng)”（項(xiàng)目編號(hào)：20160307006GX）的階段性研究成果。

李振，在讀博士，研究方向?yàn)榻逃坪徒逃髷?shù)據(jù)，郵箱為nenu_lizhen@qq.com。

2018年4月8日

編輯：小米