熊媛 盛群力
摘? ?要? ? ?人工智能與教育融合發(fā)展,對(duì)教育教學(xué)方式的變革起著至關(guān)重要的作用。首先,以人工智能+教育作為關(guān)鍵詞搜索教育學(xué)CSSCI源刊文獻(xiàn)數(shù)據(jù)并分析后發(fā)現(xiàn),人工智能在教育中的研究和應(yīng)用正處于加速發(fā)展態(tài)勢(shì);其次,根據(jù)學(xué)習(xí)方式分類學(xué),提出了關(guān)于人工智能+教育融合發(fā)展歷程的四個(gè)分類階段,即被動(dòng)融合、主動(dòng)融合、建構(gòu)融合和交互融合,并且認(rèn)為目前人工智能+教育仍處于第二個(gè)階段(主動(dòng)融合階段);最后,根據(jù)人工智能與教育融合現(xiàn)狀,提出了加速人工智能+教育融合進(jìn)程、加強(qiáng)人工智能素質(zhì)和兩類人才培養(yǎng)力度的建議。
關(guān)鍵詞? ? 人工智能與教育? ?AI 思考與建議? ?學(xué)習(xí)方式分類學(xué)
人工智能作為高科技前沿的代表,正快速地“滲透”到生活的各個(gè)角落。政府工作報(bào)告已將人工智能應(yīng)用和研究列入發(fā)展規(guī)劃。教育部印發(fā)了《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》,人工智能+教育正式進(jìn)入大發(fā)展的“新時(shí)代”。因此,在教育研究領(lǐng)域應(yīng)當(dāng)加大人工智能與教育相結(jié)合的研究力度,利用人工智能技術(shù)改革現(xiàn)有教育模式和教學(xué)方法,將人工智能納入到課堂教學(xué)之中,推動(dòng)人工智能在各類教育中的普及。通過對(duì)1970年以來(lái)中國(guó)知網(wǎng)(CNKI)“人工智能”的關(guān)注度指數(shù)分析可知,截止至2018年第一季度,各行業(yè)對(duì)人工智能的關(guān)注度逐年上升,特別是自2014年以來(lái),關(guān)注度大幅上升且有不斷加速的趨勢(shì)。
一、相關(guān)文獻(xiàn)分析
為了研究人工智能+教育的現(xiàn)狀及未來(lái),本文利用自1982年至2018年第一季度止的CSSCI教育學(xué)類37種源刊數(shù)據(jù)作為研究樣本對(duì)象,利用CNKI搜索人工智能+教育關(guān)鍵詞獲得了245篇相關(guān)論文。然后,運(yùn)用CNKI統(tǒng)計(jì)工具獲取了關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖、關(guān)鍵詞聚類網(wǎng)絡(luò)圖、研究層次分布圖和學(xué)科分布圖等數(shù)據(jù)分析圖,并對(duì)這些圖進(jìn)行如下數(shù)據(jù)分析。
1.研究持續(xù)升溫
通過利用CNKI的統(tǒng)計(jì)工具,獲取詞頻大于5的關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖三張,從2016至2018年(2018年為第一季度數(shù)據(jù))每年一張。通過對(duì)這些圖分析后發(fā)現(xiàn),2016年圖中“人工智能”節(jié)點(diǎn)為灰色,這說明該年中沒有詞頻大于5的人工智能+教育文獻(xiàn)出現(xiàn);2017年圖中“人工智能”節(jié)點(diǎn)有8篇關(guān)于人工智能+教育文獻(xiàn)出現(xiàn);2018年第一季度圖中“人工智能”節(jié)點(diǎn)有14篇關(guān)于人工智能+教育文獻(xiàn)出現(xiàn)。同時(shí)發(fā)現(xiàn),2018年第一季度的文獻(xiàn)數(shù)量就已經(jīng)達(dá)到2017全年文獻(xiàn)數(shù)量的175%。因此,可以預(yù)測(cè)自2018年起有關(guān)人工智能+教育的研究將呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)的趨勢(shì),人工智能+教育的研究正處于一個(gè)歷史的拐點(diǎn)。
2.研究加速融合
通過對(duì)關(guān)鍵詞聚類網(wǎng)絡(luò)圖分析可知,人工智能和學(xué)習(xí)是兩個(gè)重要的關(guān)鍵詞,而圍繞在“人工智能”節(jié)點(diǎn)周圍的關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)有:大數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)分析、虛擬現(xiàn)實(shí)、智慧教育、遠(yuǎn)程教育、教育技術(shù)、教育信息化、個(gè)性化學(xué)習(xí)、知識(shí)工程以及教學(xué)設(shè)計(jì)等等。這些關(guān)鍵詞以人工智能為核心呈擴(kuò)散的態(tài)式,并且均與學(xué)習(xí)和教育相關(guān)。這些關(guān)聯(lián)性進(jìn)一步說明了人工智能+教育研究的廣泛性和多樣性。而對(duì)于以“學(xué)習(xí)”節(jié)點(diǎn)為中心的區(qū)域,是一塊傳統(tǒng)教育理念的聚積區(qū),它包含:創(chuàng)新、教學(xué)、學(xué)習(xí)科學(xué)以及教育等關(guān)鍵詞。兩塊區(qū)域聯(lián)結(jié)于教育和創(chuàng)新,這表明許多研究者正在將人工智能融入教育并創(chuàng)新教育方式來(lái)改革傳統(tǒng)的教育理念。然而,通過對(duì)圖的連接線分析發(fā)現(xiàn),學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)與教育節(jié)點(diǎn)之間連接線很粗,說明人們渴望通過教育來(lái)學(xué)習(xí)所需要的知識(shí),而教育與人工智能的連接線很細(xì),說明人工智能與教育相距較遠(yuǎn),兩者的融合度不高,還需要人們不斷地努力,提升人工智能與教育的融合度。
3.研究不斷拓展
通過對(duì)研究層次分布圖分析可知,文獻(xiàn)中從事人工智能+教育社科類相關(guān)的基礎(chǔ)研究占很大的比重,達(dá)到總文獻(xiàn)數(shù)的76.86%。這些文獻(xiàn)發(fā)表的時(shí)間大多集中在人工智能教育1.0期間和之前,當(dāng)時(shí)人工智能還只是初步應(yīng)用,達(dá)不到深度融合,因此基礎(chǔ)理論研究較多也在情理之中。這方面的研究涵蓋了高等教育、中等教育和基礎(chǔ)教育的內(nèi)容,其中高等教育的比重較之其他兩類教育達(dá)到80.56%,這一原因主要在于從事相關(guān)研究的學(xué)者大多為高等院校的學(xué)者,他們熟悉高等教育,而且也是高等教育適應(yīng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的迫切要求。在人工智能+教育的應(yīng)用研究方面,還僅僅是初步的試探性應(yīng)用研究,未出現(xiàn)暴發(fā)式的增長(zhǎng),這當(dāng)然與人工智能技術(shù)相對(duì)不成熟、與教育結(jié)合的技術(shù)可能性較低等因素有關(guān)。
二、應(yīng)用研究狀況
目前,人工智能+教育的應(yīng)用主要分布在智能教學(xué)、智能評(píng)測(cè)、教育類智能游戲和教育類智能機(jī)器人等幾個(gè)方面。這些應(yīng)用以大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等技術(shù)為支撐,利用語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺和情感計(jì)算等關(guān)鍵技術(shù)為人工智能+教育應(yīng)用實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)[1]。下面將基于以上文獻(xiàn)來(lái)闡述人工智能+教育在這幾個(gè)方面的研究進(jìn)展。
1.智能教學(xué)系統(tǒng)
智能教學(xué)系統(tǒng)應(yīng)該是一種能夠全面承擔(dān)人類教師職責(zé)的教學(xué)系統(tǒng)(見圖1)。余勝泉認(rèn)為人工智能教師應(yīng)該是具有全面智能素質(zhì)的智能教學(xué)系統(tǒng)[2]。劉凱等人認(rèn)為利用人工智能+教育可以突破人的教與學(xué)之局限性[3]。葉海智等人認(rèn)為將3D手勢(shì)應(yīng)用于教學(xué)中能有效提升學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和對(duì)復(fù)雜知識(shí)的理解[4]。郝兆杰等人將人工智能應(yīng)用于翻轉(zhuǎn)課堂的教學(xué)[5]??拼笥嶏w的吳曉如等人倡導(dǎo)個(gè)性化教育的推廣,該公司專注于個(gè)性化教育產(chǎn)品的開發(fā)與應(yīng)用[6]。
2.自動(dòng)化測(cè)評(píng)系統(tǒng)
劉勇等人介紹了人工智能之深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于教育教學(xué)的學(xué)情追蹤、閱卷、助教及外語(yǔ)輔導(dǎo)等方面的案例[7]。科大訊飛的汪張龍等人介紹了該公司開發(fā)的智能網(wǎng)上評(píng)卷系統(tǒng)[8]。牟智佳等人闡述了以教育大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的個(gè)性化學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測(cè)框架[9]。自動(dòng)化測(cè)評(píng)系統(tǒng)使教師從繁重的閱卷工作中解放出來(lái),專注于教學(xué)工作,從而有效地提升教學(xué)質(zhì)量(見圖2)。
3.教育游戲
祝士明等人認(rèn)為教育游戲能提高學(xué)生的自主學(xué)習(xí)積極性,從而激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和效果[10]。李敏建議基于當(dāng)前學(xué)歷體制下游戲與學(xué)習(xí)的關(guān)系應(yīng)該要考慮兩者之間的平衡與沖突[11]。當(dāng)前,游戲化學(xué)習(xí)的理念已形成共識(shí),特別是隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,將人工智能技術(shù)融入游戲化學(xué)習(xí)的各個(gè)階段是教育游戲發(fā)展的趨勢(shì)(見圖3),但是真正成功的教育游戲仍然是鳳毛鱗角。
4.教育機(jī)器人
李志河等人闡述了陪練機(jī)器人在音樂教育中的應(yīng)用,探討了促進(jìn)人工智能+教育的深度融合的話題[12]。唐仕喜介紹了智能機(jī)器人應(yīng)用于教育圖像的搜索[13]。方海光等人介紹了基于區(qū)塊鏈的面向中小學(xué)生的智慧學(xué)習(xí)機(jī)器人[14]。陸文虎等人呼吁通過機(jī)器人制作競(jìng)賽的方式來(lái)普及機(jī)器人相關(guān)知識(shí)和促進(jìn)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展[15]。王益等人思考了教育機(jī)器人資源網(wǎng)站的建設(shè),為開發(fā)實(shí)用的教育機(jī)器人打下堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)[16]。
5.智能教育開發(fā)工具
Tensorflow是谷歌開發(fā)的人工智能工具軟件,可用于教育應(yīng)用的開發(fā)[17]。目前最為流行的工具是Tensorflow和Caffe,本土工具有百度的Paddle Paddle。人工智能教育應(yīng)用需要多種技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn),但是其核心技術(shù)在于人工智能算法,而算法的實(shí)現(xiàn)需要人工智能工具包,因此,了解各類人工智能開發(fā)工具也是非常重要的。本文建議使用百度工具包,它具有良好的性能,支持國(guó)產(chǎn)AI軟件,也是支持提升我國(guó)AI國(guó)際地位的一種體現(xiàn)。
三、發(fā)展歷程
人類是真正智能體,機(jī)器只是學(xué)習(xí)并試圖具有類似人的智能。如果機(jī)器需要一個(gè)學(xué)習(xí)和進(jìn)化過程才可能具有類似人的智能,那么對(duì)于機(jī)器智能(人工智能)的分類完全可以利用教育心理學(xué)的理論——學(xué)習(xí)方式分類學(xué)[18],將人工智能+教育的發(fā)展歷程歸納分類為以下四個(gè)階段。
1.被動(dòng)融合
被動(dòng)學(xué)習(xí)在教育心理學(xué)上主要是指對(duì)相關(guān)信息予以被動(dòng)關(guān)注等心理活動(dòng)。韓光迪在1986年闡述了當(dāng)時(shí)校方對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)入學(xué)校教育的被動(dòng)接受態(tài)度[19]?,F(xiàn)在看來(lái),計(jì)算機(jī)融入學(xué)校教育是勢(shì)不可擋的,由于當(dāng)時(shí)的人工智能技術(shù)尚處于萌芽階段,人工智能與教育的融合是很初級(jí),是被動(dòng)融合階段的開始。從文獻(xiàn)發(fā)表時(shí)間的角度來(lái)看,經(jīng)過不到7年的發(fā)展過程,1993年柴志浦介紹了人們對(duì)計(jì)算機(jī)與教育之融合的新思考,標(biāo)志著人工智能與教育的被動(dòng)融合階段結(jié)束,即將進(jìn)行入新的階段——主動(dòng)整合階段[20]。
2.主動(dòng)融合
主動(dòng)學(xué)習(xí)在教育心理學(xué)上表示主動(dòng)參與信息學(xué)習(xí)和接收的過程。1993年宋云嫻[21]介紹了人工智能與CAD相結(jié)合開發(fā)的模擬電子線路相關(guān)課程的教學(xué)系統(tǒng)[21]?;诒疚乃芯课墨I(xiàn),可以認(rèn)為這是主動(dòng)融合階段的開端。2000年蔣碧波等人提出建立影音及文本知識(shí)庫(kù)供學(xué)生課外學(xué)習(xí)的想法[22](現(xiàn)在已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí),如慕課等)。2008年李鳴華介紹了利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)與人工智能創(chuàng)建的虛擬教室系統(tǒng)[23]。2017年唐燁偉等人提出了基于人工智能+教育的STEM跨學(xué)科融合模式,該模式是基于主動(dòng)方式來(lái)促進(jìn)STEM跨學(xué)科之間的融合[24]。因此,是主動(dòng)融合方式。由于教育所涉內(nèi)容很廣,主動(dòng)融合階段將會(huì)是一個(gè)長(zhǎng)期的過程。
3.建構(gòu)融合
建構(gòu)學(xué)習(xí)指學(xué)習(xí)現(xiàn)有材料過程中實(shí)現(xiàn)超越并產(chǎn)生新知識(shí)。大數(shù)據(jù)、計(jì)算能力的提升和良好的人工智能算法成就了今天的人工智能及其應(yīng)用。然而,當(dāng)前人工智能是基于某種特定的場(chǎng)景,受條件限制的人工智能,人工智能的目標(biāo)僅僅是依照一定的預(yù)設(shè)來(lái)行動(dòng),沒有靈活性,只能照章辦事,不能產(chǎn)生新知識(shí)。人們需要的是具有理解能力的人工智能。而具有理解力的人工智能必須建立在人工智能具有常識(shí)的基礎(chǔ)之上。因此,人工智能+教育的建構(gòu)融合階段還需要一個(gè)漫長(zhǎng)的時(shí)間才能實(shí)現(xiàn)。
4.交互融合
交互學(xué)習(xí)指兩個(gè)及以上學(xué)習(xí)個(gè)體相互協(xié)同,在不同學(xué)習(xí)者之間展開激活思想、啟發(fā)思路和補(bǔ)充不足等建構(gòu)性學(xué)習(xí)活動(dòng)。只有將感性知識(shí)的世界統(tǒng)一起來(lái),進(jìn)入建構(gòu)融合階段,人工智能具有理解和思維判斷能力后,人工智能才真正進(jìn)入交互融合階段。日前,將數(shù)據(jù)(符號(hào)向量)和行為(特征向量)融合幾乎不可能,因此,機(jī)器無(wú)法變得更智能。在人工智能+教育的路上,現(xiàn)在走得并不遠(yuǎn),還在出發(fā)點(diǎn)附近,但是人工智能+教育永遠(yuǎn)在路上,這也許正是其魅力之所在。
四、思考與建議
擁有大量人工智能素養(yǎng)人才是把握人工智能新時(shí)代脈搏的關(guān)鍵,因此,本文提出以下幾個(gè)方面的思考和建議。
1.加速融合進(jìn)程
充分利用現(xiàn)有人工智能技術(shù),深度開發(fā)智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng),提升人工智能輔助教學(xué)的融入度,挖掘?qū)W生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)推廣自適應(yīng)學(xué)習(xí)和自動(dòng)測(cè)評(píng)。繼續(xù)深度融入人工智能技術(shù)推進(jìn)個(gè)性化學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)建設(shè)。利用虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)以及混合現(xiàn)實(shí),建立沉浸式人工智能學(xué)習(xí)環(huán)境。將教育信息化向教育智能信息化提升。近一兩年以來(lái),隨著信息識(shí)別與獲取等人工智能技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展,人工智能已從1.0時(shí)代——只有小眾精英群體應(yīng)用和了解,過渡到2.0 時(shí)代——各行各業(yè)大量的應(yīng)用。圖4展示了人工智能2.0時(shí)代新型智能教學(xué)系統(tǒng)的構(gòu)建與運(yùn)行模型。該模型新增了智能信息感知與識(shí)別引擎,這些引擎不僅能捕捉、識(shí)別相關(guān)的人體數(shù)據(jù)及媒體信息,還能智能推理和決策,同時(shí)還能給用戶反饋信息。該例子說明,隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,人工智能+教育的融合力度得到了進(jìn)一步的加強(qiáng)。
2.加強(qiáng)人工智能素質(zhì)培養(yǎng)力度
人工智能素質(zhì)是指熟悉各類人工智能應(yīng)用資源,并且能高效利用其來(lái)分析和解決問題的能力。人類必須從繁重的記憶活動(dòng)中解脫出來(lái),利用人工智能技術(shù)搜索知識(shí),加強(qiáng)人工智能素質(zhì)和卓越分析能力的培養(yǎng)。人類是基于人工智能的記憶和搜索獲取信息來(lái)進(jìn)行更高層次的分析,因此人類應(yīng)該具備高于智能機(jī)器的分析能力。通過崗前培訓(xùn)和職后培訓(xùn)來(lái)提升教師的人工智能素質(zhì)。
3.加強(qiáng)兩類人才培養(yǎng)力度
在人工智能情境下,應(yīng)該厘清具有人工智能的機(jī)器和人類之間的關(guān)系,也就是說,機(jī)器可以代替人類做些什么。人工智能時(shí)代也是一次偉大的工業(yè)革命,機(jī)器能做的,人類不要與之爭(zhēng)搶,人類應(yīng)該做機(jī)器不能做和不擅長(zhǎng)做的事。教育應(yīng)該培養(yǎng)控制機(jī)器(如軟硬件工程師等)和機(jī)器無(wú)法介入(如創(chuàng)新和創(chuàng)造力等,這些能力是基于對(duì)人工智能產(chǎn)生的智能分析結(jié)果的綜合創(chuàng)新和創(chuàng)造力)兩類領(lǐng)域的人才,對(duì)這兩類人才的培養(yǎng)要有近期和長(zhǎng)期的規(guī)劃。
總之,人工智能必然會(huì)與未來(lái)教育逐步深度融合,不斷融合的結(jié)果必然逐步呈現(xiàn)給人們:以人為本、多樣性和自適應(yīng)的教育,以創(chuàng)新探索為主題的教育,平等享有優(yōu)質(zhì)教育資源的教育,強(qiáng)調(diào)終身學(xué)習(xí)和快樂學(xué)習(xí)的教育,開放式和多維度的教育,智能化和網(wǎng)絡(luò)化的教育。同時(shí),教育反哺人工智能的發(fā)展,二者融合發(fā)展,是相互促進(jìn)的關(guān)系。
參考文獻(xiàn)
[1] 梁迎麗,劉陳.人工智能教育應(yīng)用的現(xiàn)狀分析、典型特征與發(fā)展趨勢(shì)[J].中國(guó)電化教育,2018(03).
[2] 余勝泉.人工智能教師的未來(lái)角色[J].開放教育研究,2018(01).
[3] 劉凱,胡祥恩,王培.機(jī)器也需教育?論通用人工智能與教育學(xué)的革新[J].開放教育研究,2018(01).
[4] 葉海智,劉駿飛,王春麗,等.3D手勢(shì)計(jì)算支持的教學(xué)應(yīng)用研究[J].遠(yuǎn)程教育雜志,2017(01).
[5] 郝兆杰,潘林.高校教師翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)勝任力模型構(gòu)建研究——兼及“人工智能+”背景下的教學(xué)新思考[J].遠(yuǎn)程教育雜志,2017(06).
[6] 吳曉如,王政.人工智能教育應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)與實(shí)踐案例[J].現(xiàn)代教育技術(shù),2018(02).
[7] 劉勇,李青,于翠波.深度學(xué)習(xí)技術(shù)教育應(yīng)用:現(xiàn)狀和前景[J].開放教育研究,2017(05).
[8] 汪張龍,徐俊,李曉臻,等.紙筆考試智能網(wǎng)上評(píng)卷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和應(yīng)用——智能教育應(yīng)用之“考試評(píng)價(jià)”篇[J].現(xiàn)代教育技術(shù),2018(03).
[9] 牟智佳,武法提.教育大數(shù)據(jù)背景下學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測(cè)研究的內(nèi)容解析與設(shè)計(jì)取向[J].中國(guó)電化教育,2017(07).
[10] 祝士明,王田.游戲化學(xué)習(xí)環(huán)境下的教與學(xué)[J].現(xiàn)代教育技術(shù),2017194(06).
[11] 李敏.學(xué)歷社會(huì)下游戲與學(xué)習(xí)的沖突和平衡[J].全球教育展望,2010,39(09).
[12] 李志河,伊潔.AIED技術(shù)支持下的適應(yīng)性教育模式的構(gòu)建及應(yīng)用[J].現(xiàn)代教育技術(shù),2017(11).
[13] 唐仕喜.教育圖像資源搜索引擎智能機(jī)器人設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].現(xiàn)代教育技術(shù),2009(02).
[14] 方海光,仝賽賽,杜婧敏,等.基于區(qū)塊鏈技術(shù)的智慧學(xué)習(xí)機(jī)器人設(shè)計(jì)研究——面向大規(guī)模學(xué)習(xí)服務(wù)系統(tǒng)的智慧學(xué)習(xí)機(jī)器人[J].遠(yuǎn)程教育雜志,2017(04).
[15] 陸文虎,曲慶彪,孫立川.關(guān)于在青少年中開展機(jī)器人制作教育的思考[J].教育科學(xué),2005(06).
[16] 王益,張劍平.教育機(jī)器人資源網(wǎng)站的比較分析及開發(fā)建議[J].現(xiàn)代教育技術(shù),2008(01).
[17] 石磊.開源人工智能系統(tǒng)TensorFlow的教育應(yīng)用[J].現(xiàn)代教育技術(shù),2018(01).
[18] 盛群力,丁旭等.參與就是能力——ICAP學(xué)習(xí)方式分類學(xué)”研究述要與價(jià)值分析[J].開放教育研究,2017(02).
[19] 韓光迪.國(guó)外電腦教育信息拾零[J].外國(guó)教育動(dòng)態(tài),1986(01).
[20] 柴志浦.日本東京工業(yè)大學(xué)課程改革簡(jiǎn)介[J].高等工程教育研究,1993(03).
[21] 宋云嫻.智能CAI在現(xiàn)代教育中的應(yīng)用[J].高等工程教育研究,1993(03).
[22] 蔣碧波,石文星.淺談信息技術(shù)及其教育技術(shù)意義[J].電化教育研究,2000(11).
[23] 李鳴華.面向遠(yuǎn)程教育的智能虛擬教室的設(shè)計(jì)[J].中國(guó)電化教育,2008(06).
[24] 唐燁偉,郭麗婷,解月光,等.基于教育人工智能支持下的STEM跨學(xué)科融合模式研究[J].中國(guó)電化教育,2017(08).
[作者:熊媛(1980-),女,湖北黃梅人,天津大學(xué)教育學(xué)院,博士生,浙江商業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,講師;盛群力(1957-),男,上海崇明人,浙江大學(xué)教育學(xué)院,教授。]
【責(zé)任編輯? 王? ?穎】