人工智能視域下的我國(guó)教育技術(shù)研究現(xiàn)狀與前瞻

梁友明 吳天生

摘 要

過去的5年，是人工智能高速發(fā)展的時(shí)期。通過對(duì)教育技術(shù)專業(yè)八大核心期刊檢索人工智能的相關(guān)信息，利用Citespace、知網(wǎng)可視化分析等軟件，對(duì)論文的時(shí)間分布、來源及機(jī)構(gòu)分布、作者分布、關(guān)鍵詞、共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)、聚類等進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)分析，得出：過去5年，我國(guó)教育技術(shù)界人工智能研究與國(guó)家政策密切相關(guān)，研究緊跟熱點(diǎn)，著重培養(yǎng)學(xué)生的計(jì)算思維等方面的能力，從“教”與“學(xué)”兩方面進(jìn)行教育應(yīng)用方面的研究。但機(jī)構(gòu)的合作缺乏多樣性、深入度不足、研究層次不均衡等問題依然存在?；诖?，提出：要秉承“以生為本”的總方針，注重多專業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展、加強(qiáng)人工智能六大領(lǐng)域間的合作;注重理論與創(chuàng)新的結(jié)合;凸現(xiàn)“智能+”目標(biāo)，借助人工智能技術(shù)促進(jìn)智慧教育發(fā)展。同時(shí)，對(duì)未來的發(fā)展趨勢(shì)作一定程度的預(yù)測(cè)，為我國(guó)教育技術(shù)領(lǐng)域人工智能的進(jìn)一步研究和發(fā)展提供參考。

關(guān)鍵詞 教育技術(shù);人工智能;研究熱點(diǎn);統(tǒng)計(jì)分析;教育應(yīng)用

中圖分類號(hào) G642.4 ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A ?文章編號(hào)1005-4634（2022）02-0024-08

0 引言

1956年夏季，為期6周的達(dá)特茅斯研討會(huì)（Dartmouth Workshop）誕生了“人工智能”的概念，當(dāng)時(shí)的定義為“人工智能是擁有模擬能夠被精確描述的學(xué)習(xí)特征或智能特征的能力的機(jī)器”[1]。 人工智能可以分為弱人工智能、強(qiáng)人工智能及超人工智能3個(gè)階段。目前，我國(guó)的人工智能研究仍處于弱人工智能階段。與國(guó)際人工智能的發(fā)展相比較，我國(guó)人工智能起步較為緩慢，且艱難曲折，人工智能在教育技術(shù)界的應(yīng)用發(fā)展也相類似。在疫情背景下，以人工智能為代表的信息技術(shù)日趨成熟，其廣泛的教育應(yīng)用為線上線下融合（Online Merge Offline，簡(jiǎn)稱OMO）教學(xué)的形成與發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)[2]。人工智能教育大腦也為教育治理提供了新的思路與路徑[3]。但是，目前眾多文獻(xiàn)計(jì)量分析的文獻(xiàn)，以人工智能視域下的宏觀分析為主，基于教育技術(shù)學(xué)的視角探究的文獻(xiàn)較少。我國(guó)人工智能應(yīng)用于教育領(lǐng)域已有40多年歷史，教育技術(shù)學(xué)需要緊密聯(lián)系社會(huì)新技術(shù)的發(fā)展而動(dòng)態(tài)調(diào)整自身的技術(shù)屬性。隨著人工智能的發(fā)展，如何將人工智能更好地與教育技術(shù)相結(jié)合成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)，也是教育技術(shù)界研究的重點(diǎn)之一。

本研究選取中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）為數(shù)據(jù)來源，通過對(duì)文獻(xiàn)的收集、整理，主要聚焦兩個(gè)問題：（1）過去五年教育技術(shù)領(lǐng)域人工智能的研究現(xiàn)狀如何？（2）未來教育技術(shù)領(lǐng)域人工智能的研究可能向哪些方向發(fā)展？通過對(duì)現(xiàn)狀進(jìn)行分析，作出預(yù)測(cè)并思考未來發(fā)展方向。

1 樣本收集整理

本研究從中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）期刊庫(kù)中，以“人工智能”或“AI”為關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索，檢索時(shí)限定年限為2015年1月1日至2019年12月31日（5年時(shí)間）。文獻(xiàn)來源為《現(xiàn)代教育技術(shù)》《中國(guó)電化教育》《電化教育研究》《中國(guó)遠(yuǎn)程教育》《開放教育研究》《遠(yuǎn)程教育雜志》《現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究》《現(xiàn)代遠(yuǎn)距離教育》8本教育技術(shù)期刊。選取這8種期刊的原因在于，它們是北京大學(xué)出版的中文核心期刊目錄（第八版）所遴選的教育技術(shù)核心期刊，同時(shí)也是教育技術(shù)領(lǐng)域的重要刊物，對(duì)于探討教育技術(shù)領(lǐng)域人工智能的相關(guān)情況具有重要意義。通過以上方式，共檢索到文章266篇，剔除會(huì)議通知、活動(dòng)通知、編者按、宣言、邀請(qǐng)函等，最終得出有效文獻(xiàn)259篇，以此作為本研究的文獻(xiàn)來源。同時(shí)，利用可視化分析軟件CiteSpace、Excel、知網(wǎng)計(jì)量可視化分析等協(xié)助完成。

1.1 時(shí)間分布

對(duì)259篇有效文獻(xiàn)進(jìn)行整理，按時(shí)間順序進(jìn)行排序，為了更直觀地分析國(guó)內(nèi)相關(guān)研究動(dòng)向，繪制出折線圖（如圖1所示），反映我國(guó)近5年教育技術(shù)領(lǐng)域人工智能研究的論文數(shù)量變化趨勢(shì)。

可以看到，近5年教育技術(shù)領(lǐng)域關(guān)于人工智能的研究逐漸增多。根據(jù)文獻(xiàn)的時(shí)間分布，可將近5年教育技術(shù)領(lǐng)域人工智能研究劃分為兩個(gè)階段：（1）起始階段（2015～2017年）。特別是2015年，相關(guān)文獻(xiàn)只有6篇，平均每本期刊發(fā)表的相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)量不到1篇，這表明研究剛剛開始。（2）穩(wěn)定發(fā)展階段（2018～2019年）。相關(guān)研究文獻(xiàn)數(shù)量的快速增長(zhǎng)，說明人工智能受到了廣泛的關(guān)注。這與國(guó)家的政策不無關(guān)系——國(guó)務(wù)院在2017年7月印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》;教育部2018年4月制定了《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》[4] 。國(guó)家政策“自上而下”進(jìn)行引領(lǐng)，相關(guān)研究開始跟進(jìn)。2020年，教育部更是加大了碩士研究生的招生規(guī)模，重點(diǎn)針對(duì)人工智能、臨床醫(yī)學(xué)等特定專業(yè)。隨著國(guó)際上以及我國(guó)對(duì)人工智能的研究逐漸加深，教育技術(shù)界也隨之變化。本研究預(yù)測(cè)：2021～2023年教育技術(shù)領(lǐng)域人工智能的相關(guān)研究將會(huì)大幅增長(zhǎng)，隨后會(huì)有適度的理性回歸并往縱深化發(fā)展，用技術(shù)手段促進(jìn)教育公平等課題也會(huì)增多。

1.2 來源及機(jī)構(gòu)分布

從圖2可以看出，《遠(yuǎn)程教育雜志》《現(xiàn)代教育技術(shù)》《中國(guó)電化教育》3本期刊引領(lǐng)著教育技術(shù)領(lǐng)域人工智能的發(fā)展?！哆h(yuǎn)程教育雜志》和《現(xiàn)代教育技術(shù)》近5年發(fā)表相關(guān)領(lǐng)域的文章數(shù)均超過（達(dá)到）50篇。如2021年《現(xiàn)代教育技術(shù)》雜志重點(diǎn)關(guān)注“智能+教育”的選題，包括“AI+教育”、人工智能實(shí)驗(yàn)室建設(shè)、基礎(chǔ)教育人工智能教學(xué)等，所關(guān)注的選題相較往年變化不大。從論文數(shù)量及內(nèi)容來看，該選題方向在過去5年得到了較好的貫徹，未來也繼續(xù)沿著該方向深化研究。相比較，《現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究》及《現(xiàn)代遠(yuǎn)距離教育》在人工智能領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)較少。

為找出教育技術(shù)領(lǐng)域研究人工智能的核心學(xué)術(shù)團(tuán)隊(duì)及機(jī)構(gòu)，本研究統(tǒng)計(jì)了各教育技術(shù)機(jī)構(gòu)在8個(gè)核心期刊上發(fā)表人工智能相關(guān)論文的數(shù)量，高產(chǎn)機(jī)構(gòu)如圖3所示。北京師范大學(xué)、華東師范大學(xué)兩所院校以較大優(yōu)勢(shì)排在前兩位，文獻(xiàn)數(shù)量分別為42篇及33篇，表明這兩所高校對(duì)于教育技術(shù)領(lǐng)域人工智能的研究有較強(qiáng)的潛力。

值得一提的是，在該領(lǐng)域大部分為院校研究的大背景下，安徽科大訊飛信息科技有限公司在該領(lǐng)域也有較強(qiáng)的實(shí)力與潛力，近5年在這8本期刊的發(fā)文量達(dá)到6篇。安徽科大訊飛股份有限公司人工智能研究院人員撰寫的——《語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的研究進(jìn)展與展望》一文，對(duì)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展情況、最近幾年的關(guān)鍵突破性技術(shù)進(jìn)行了介紹[5]。全文在語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)發(fā)展史、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于語(yǔ)音識(shí)別聲學(xué)建模中的引領(lǐng)作用等方面都作了詳細(xì)描述，展現(xiàn)了該機(jī)構(gòu)在人工智能尤其是智能語(yǔ)音方面的領(lǐng)先地位。

1.3 作者分布

對(duì)259篇文獻(xiàn)的作者進(jìn)行分析，可得知教育技術(shù)界的哪些學(xué)者在研究人工智能相關(guān)課題。結(jié)果如圖4所示。圖中可以看到，在眾多研究者中，作者肖俊洪發(fā)布的文章篇數(shù)最多，為7篇。該學(xué)者與史蒂芬·道恩斯（Stephen Downes）、拉梅什·錢德爾（Ramesh Chander Sharma）等國(guó)外學(xué)者均有合作關(guān)系，研究主要集中于開放教育、在線學(xué)習(xí)等方面，在文章中主要承擔(dān)“譯”等角色。

排在第二位的是史蒂芬·道恩斯。研究情趣是指論文作者側(cè)重研究的一個(gè)學(xué)科或領(lǐng)域的某些具體方面[6]，史蒂芬·道恩斯是慕課的始創(chuàng)者之一，研究情趣較為集中，均與開放學(xué)習(xí)、在線學(xué)習(xí)相關(guān)。其他發(fā)表文章數(shù)較多的作者包括余勝泉、顧小清、任友群、陳蕙若等。學(xué)者顧小清的研究情趣則較為廣泛：在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，通過語(yǔ)義圖示工具模型的研發(fā)，尋求突破碎片化和讀圖所帶來的學(xué)習(xí)深度缺乏問題[7];對(duì)“學(xué)習(xí)地圖”這一教學(xué)設(shè)計(jì)工具加以研究，以期為智能時(shí)代的教師工具提供開發(fā)思路;也有對(duì)學(xué)習(xí)分析工具的比較研究等。

這些專家學(xué)者分布在不同的機(jī)構(gòu)、不同的年齡段，既有學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)的知名學(xué)者，也不乏年輕學(xué)者，甚至是一線教師。他們的研究維度大不相同：任友群作為教育部教師工作司司長(zhǎng)，他的4篇相關(guān)文章均是從較宏觀的視角進(jìn)行分析，如對(duì)聯(lián)合國(guó)教科文組織發(fā)布的相關(guān)工作報(bào)告進(jìn)行解讀[8]，或從教育視角初探，從“人工智能的發(fā)展需要教育做什么”以及“人工智能的發(fā)展能為教育帶來什么”兩個(gè)維度闡述[9]。武漢市光谷第一中學(xué)的教師吳鑫，則帶領(lǐng)學(xué)生探索人工智能領(lǐng)域寓教于樂的創(chuàng)客教學(xué)策略[10]。由此可見，教育技術(shù)領(lǐng)域的人工智能研究既有傳承也有創(chuàng)新。

2 研究熱點(diǎn)及應(yīng)用分析

2.1 教育技術(shù)領(lǐng)域人工智能研究熱點(diǎn)

CiteSpace是美國(guó)德雷塞爾大學(xué)陳超美教授研發(fā)的信息可視化工具，該軟件專門用于學(xué)術(shù)文獻(xiàn)分析。CiteSpace可以根據(jù)文獻(xiàn)共被引關(guān)系，通過自動(dòng)抽取施引文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞或名詞短語(yǔ)產(chǎn)生聚類（Cluster）標(biāo)識(shí)，并用于歸結(jié)研究聚焦點(diǎn)，每一個(gè)聚類可以被認(rèn)為是一個(gè)聯(lián)系相對(duì)緊密的獨(dú)立研究領(lǐng)域[11]。本研究采用聚類分析方法，繪制教育技術(shù)界對(duì)人工智能研究的可視化圖譜，以此得出研究熱點(diǎn)及時(shí)序變化。

2.1.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

具體分析步驟如下：首先，在中國(guó)知網(wǎng)選取需分析的文獻(xiàn)，全部導(dǎo)出為Refworks，之后將數(shù)據(jù)加載到CiteSpace，通過“Format Conversion”將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為該軟件可讀取的格式。再將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到CiteSpace中。運(yùn)用該方法設(shè)置的具體參數(shù)如下：“Time Slicing”設(shè)置為“2015～2019”，“Years Per Slice”為“1”;“Term Source”一欄對(duì)“Title”“Abstract”“Author Keywords”“Keywords Plus（ID）”4項(xiàng)均進(jìn)行勾選，即將標(biāo)題、摘要、作者、關(guān)鍵詞4項(xiàng)設(shè)置為抓取源?！癝election Criteria”將“Threshold”[1]設(shè)置為“5”。閾值選擇提供了多種數(shù)據(jù)篩選的策略[12]， 本研究選擇Top N選擇（選擇N=50），即對(duì)每個(gè)時(shí)區(qū)前50個(gè)高頻出現(xiàn)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行截取。得到的聚類圖如圖5，并將頻數(shù)排名前10的關(guān)鍵詞導(dǎo)出見表1，中介中心性排名前10的關(guān)鍵詞導(dǎo)出見表2。

通過對(duì)表1和表2的對(duì)比分析，可發(fā)現(xiàn)兩個(gè)表中的關(guān)鍵詞既有一定的差別，也顯現(xiàn)了一定的雷同性。兩個(gè)表格中，共出現(xiàn)了8個(gè)頻次和中心性都較高的關(guān)鍵詞：人工智能、大數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、智慧教育、計(jì)算思維、個(gè)性化學(xué)習(xí)、人機(jī)協(xié)同。這些關(guān)鍵詞就是教育技術(shù)屆人工智能研究網(wǎng)絡(luò)的重要節(jié)點(diǎn)，該領(lǐng)域的研究也多是圍繞這些關(guān)鍵詞展開工作。在頻次排名中，教育信息化、深度學(xué)習(xí)的中心性沒有進(jìn)入前十;中介中心性排名中，創(chuàng)客教育、MOOC的頻次沒有進(jìn)入前十。這表明：教育信息化、深度學(xué)習(xí)雖然受到廣泛關(guān)注，但其內(nèi)部連接性較差;創(chuàng)客教育、MOOC是教育技術(shù)領(lǐng)域當(dāng)下熱門的素質(zhì)教育或教學(xué)活動(dòng)組織形式，與人工智能的發(fā)展也密切相關(guān)，但二者的結(jié)合并未引起研究者的廣泛熱議，或者說，如何更好地結(jié)合還未有成熟的方案，有待進(jìn)一步研究。

在這些關(guān)鍵詞中，既反映出對(duì)信息素養(yǎng)培養(yǎng)的重視，如計(jì)算思維;也有對(duì)熱點(diǎn)的追隨，如機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等。同時(shí)，對(duì)于“教育信息化”等教育界的新的行動(dòng)計(jì)劃，也與人工智能掛鉤并得到了研究落實(shí)。這表明，教育技術(shù)領(lǐng)域人工智能的研究是多層次、多維度的，技術(shù)層面的深入探討、政策的落地、應(yīng)用的施行，都在學(xué)者的研究之列。

2.1.2 時(shí)序分析

本研究在聚類圖基礎(chǔ)上，將“l(fā)ayout”設(shè)置為“Timeline View”，按時(shí)間片段統(tǒng)計(jì)得出教育技術(shù)界人工智能關(guān)鍵詞時(shí)序圖譜，如圖5所示。教育技術(shù)領(lǐng)域人工智能研究按年代分類，可看出大致趨勢(shì)：2015～2016年研究較為表層，這兩年關(guān)鍵詞較少，這與研究處于起步階段、文獻(xiàn)數(shù)量不足有密切關(guān)系。2016年被稱為“VR元年”，經(jīng)過一年的沉淀與發(fā)展，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)與人工智能結(jié)合也開始得到研究;2017年關(guān)鍵詞開始增多，初步出現(xiàn)了研究的分化，大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、智慧教育等領(lǐng)域出現(xiàn)了研究成果;2018年則主要集中于教育信息化2.0、智能教育、機(jī)器人等方面，可以看出國(guó)家政策對(duì)該領(lǐng)域的發(fā)展開始起引領(lǐng)作用，也從側(cè)面反映出了國(guó)家重視人工智能與教育的融合發(fā)展;2019年，5G、區(qū)塊鏈等高新技術(shù)被廣泛討論，同時(shí)，從教學(xué)設(shè)計(jì)、教師教育、教育改革等關(guān)鍵詞可看出，對(duì)教育教學(xué)本身的研究也在增多。

2.1.3 聚類分析

為進(jìn)一步揭示各個(gè)主題的關(guān)系，探究主題聚類的分布情況，筆者對(duì)該部分進(jìn)行聚類分析，并將最大聚類數(shù)設(shè)置為7。結(jié)果顯示Q值=0.627 1，S值=0.588 8，聚類結(jié)構(gòu)顯著，且是合理的。這些聚類在一定程度上反映了當(dāng)前教育技術(shù)界人工智能的研究前沿（見圖6）。

聚類1是學(xué)習(xí)分析。此類研究更多聚焦于技術(shù)如何融入終端，促進(jìn)終端的功能提升，進(jìn)而支持[HJ52x]學(xué)生學(xué)習(xí)。如張國(guó)云等[13]分析了物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、三維計(jì)算、人工智能5種技術(shù)在教育APP中的應(yīng)用。早在春秋戰(zhàn)國(guó)時(shí)期，我國(guó)大教育家孔子就曾提出要“聽其言而觀其行”，通過談話和觀察實(shí)施針對(duì)性教育，這就是“因材施教”。在學(xué)習(xí)分析技術(shù)的支持下，多維度、量化方法對(duì)學(xué)生進(jìn)行科學(xué)分析成為可能，能有效促進(jìn)“教師教”向“學(xué)生學(xué)”的視角轉(zhuǎn)變。

聚類2是計(jì)算思維。計(jì)算思維的培養(yǎng)越來越受到重視，《2017普通高中信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)》也將“計(jì)算思維”列為四大核心素養(yǎng)之一。學(xué)者對(duì)計(jì)算思維的研究集中于兩方面：一是論述計(jì)算思維“為什么”重要，在這個(gè)維度上，計(jì)算思維通常與編程能力、計(jì)算技能等關(guān)鍵詞一并出現(xiàn)，它們是密切相關(guān)的。二是如何更好地培養(yǎng)、測(cè)評(píng)學(xué)生的計(jì)算思維。由于計(jì)算思維更多是內(nèi)隱的，教師進(jìn)行測(cè)量時(shí)，容易將計(jì)算思維簡(jiǎn)單化地等同于編程工具的掌握程度。因而需要對(duì)其“顯式”呈現(xiàn)，如郁曉華等[14]構(gòu)建基于可視化編程的計(jì)算思維培養(yǎng)模式，促進(jìn)學(xué)生計(jì)算思維的發(fā)展和評(píng)價(jià)手段的創(chuàng)新;王美玲等[15]利用流程圖，記錄并顯性化學(xué)習(xí)者的思維從識(shí)別問題到解決問題的全過程。

聚類3是教育信息化2.0。學(xué)者對(duì)教育信息化的政策解讀、機(jī)制變革、熱點(diǎn)分析、學(xué)校發(fā)展、人才培養(yǎng)等多方面展開研究。鄭旭東等[16]明確指出：智慧教育2.0就是教育信息化2.0階段要發(fā)展的教育新生態(tài)。這也表明教育信息化2.0絕不僅是智能技術(shù)的革新，而是在智能技術(shù)的引領(lǐng)下，帶動(dòng)教學(xué)模式、師資隊(duì)伍、人才培養(yǎng)等全方位的變革。

聚類4是深度學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的新興研究方向。對(duì)人工智能的研究由來已久，近年來之所以人工智能研究取得較大突破，主要得益于深度學(xué)習(xí)技術(shù)。在教育領(lǐng)域，研究者主要討論深度學(xué)習(xí)技術(shù)特征、教育應(yīng)用及發(fā)展趨勢(shì)。但必須指出，以上所述是引用計(jì)算機(jī)領(lǐng)域“深度學(xué)習(xí)”的說法，而對(duì)于教育中的“深度學(xué)習(xí)”，是一種促進(jìn)學(xué)生知識(shí)建構(gòu)的學(xué)習(xí)方式，是與“淺層學(xué)習(xí)”的說法相對(duì)的，因此也常被稱為“深層學(xué)習(xí)”。這是教育技術(shù)界對(duì)“深度學(xué)習(xí)”概念的兩種不同理解。

聚類5是5G。5G技術(shù)是新一代移動(dòng)通信技術(shù)的引領(lǐng)者，具有高速率、大容量、低時(shí)延、高可靠等特點(diǎn)。5G與虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)結(jié)合，使遠(yuǎn)程異地沉浸式教學(xué)成為可能，營(yíng)造“智能虛擬現(xiàn)實(shí)”環(huán)境，能給予師生“真實(shí)感”“空間感”“智能化”三重滿足。朱珂等[17]指出，無人機(jī)是人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)用的重要載體。在“AI+5G”的配合下，未來無人機(jī)也會(huì)朝著人機(jī)融合，甚至全自動(dòng)控制的方向發(fā)展。

聚類6是微課。微課也被稱為“微課程”，是用5～8分鐘左右的時(shí)間針對(duì)某一學(xué)科知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行講解，其以“短小精悍”為主要特點(diǎn)。學(xué)者主要以微課作為數(shù)字資源，以“人工智能”“機(jī)器人教學(xué)”等作為學(xué)習(xí)內(nèi)容，開展相應(yīng)的研究。如王同聚[18]在中小學(xué)機(jī)器人課程中，構(gòu)建了“微課導(dǎo)學(xué)”教學(xué)模式：課前學(xué)生利用微課和自主學(xué)習(xí)任務(wù)單進(jìn)行自學(xué)，課中通過微課解決重難點(diǎn)和促進(jìn)知識(shí)內(nèi)化，課后利用微課查漏補(bǔ)缺。在這個(gè)教學(xué)模式，微課的使用貫穿學(xué)習(xí)的全過程，并充分體現(xiàn)了“以學(xué)生為中心”的特點(diǎn)。

聚類7是計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)（Computer Assisted Instruction ， 簡(jiǎn)稱CAI）。廣義而言，任何將計(jì)算機(jī)應(yīng)用到教學(xué)過程中的教學(xué)方法，只要有利于教學(xué)，實(shí)現(xiàn)教學(xué)最優(yōu)化，都屬于計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)。從這個(gè)角度而言，將目前流行的三維動(dòng)畫、視音頻、虛擬現(xiàn)實(shí)等引入教學(xué)過程中，都屬于CAI。許多學(xué)者都開始了將人工智能應(yīng)用于CAI系統(tǒng)的嘗試。如王筱竹等[19]將“大聲說程序”（Ask Program Aloud）引入計(jì)算機(jī)編程教學(xué)，學(xué)習(xí)者對(duì)編程的學(xué)習(xí)興趣、社交友好性和技能轉(zhuǎn)化能力均得以提高。

2.3 主要應(yīng)用

通過對(duì)研究熱點(diǎn)的可視化分析，大致知道近5年教育技術(shù)領(lǐng)域人工智能研究的發(fā)展走向。在259篇論文中，題目包含“應(yīng)用”的有50篇，接近1/5的文章均為對(duì)技術(shù)應(yīng)用的分析。從教育的角度來看，研究的最終目的是要為師生服務(wù)，并促進(jìn)教育的發(fā)展。教與學(xué)相關(guān)軟件的應(yīng)運(yùn)而生及推行，為人工智能在教育技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用成為可能。

楊現(xiàn)民等提出，人工智能教育應(yīng)用主要聚焦于智能導(dǎo)學(xué)、自動(dòng)化測(cè)評(píng)、拍照搜題、教育機(jī)器人、智能批改、個(gè)性化學(xué)習(xí)、分層排課、學(xué)情監(jiān)測(cè)等8個(gè)方面[20]。本部分試圖從“教”與“學(xué)”兩方面對(duì)相關(guān)應(yīng)用進(jìn)行分類，并對(duì)其效果開展研究。

在“教”的方面，人工智能教育應(yīng)用的主要對(duì)象是教師。如北京詞網(wǎng)科技有限公司研發(fā)的“批改網(wǎng)”，在學(xué)習(xí)分析技術(shù)等支撐下，具有實(shí)時(shí)跟蹤、自動(dòng)批改、實(shí)時(shí)反饋功能;網(wǎng)龍華漁教育科技有限公司研發(fā)的“未來教師”機(jī)器人，能協(xié)助教師，使教師從大量的重復(fù)性工作中得到“解放”，從而教師能專注于教學(xué)活動(dòng)本身。

在“學(xué)”的方面，51Talk擁有“Air Class“在線教育平臺(tái)，能使用自然語(yǔ)言回答問題;而小猿搜題軟件能夠通過快速識(shí)別圖像并分析檢索所的內(nèi)容，在拍照搜索、在線答疑等場(chǎng)景中得到應(yīng)用。

從技術(shù)發(fā)展的角度看，人工智能的發(fā)展可分為計(jì)算智能、感知智能、認(rèn)知智能3個(gè)階段[21]。從計(jì)算智能階段的“能存會(huì)算”，到感知智能階段的“能聽會(huì)說、能看會(huì)認(rèn)”，人們正在向認(rèn)知智能，即“能理解、會(huì)思考”階段突破。

相關(guān)的教育應(yīng)用及軟件層出不窮，開源系統(tǒng)、教育機(jī)器人、自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)也應(yīng)運(yùn)而生。如科大訊飛的“阿爾法蛋”，擁有科學(xué)的理論體系，提供場(chǎng)景化學(xué)習(xí)的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)智能反饋。但在真實(shí)情景的使用評(píng)測(cè)中，對(duì)話機(jī)械、靈活性不足的問題依然存在，實(shí)現(xiàn)認(rèn)知智能還有很長(zhǎng)的路要走。

無論是教師的“教”，還是學(xué)生的“學(xué)”，人工智能無疑都在影響著教育，并促進(jìn)教育向縱深化發(fā)展?；谌斯ぶ悄艿慕逃浖?，為個(gè)性化教學(xué)及分散教學(xué)提供了支持。但并不代表著有了“合適”的軟件，就能促進(jìn)教育發(fā)展：一是這些軟件的價(jià)格不等，甚至一些開發(fā)成本高的軟件價(jià)值不菲，并不是所有師生都能享有平等使用軟件的權(quán)利。二是即使獲得了軟件的使用權(quán)，對(duì)于教師的培訓(xùn)效果也會(huì)影響學(xué)生的吸收率。對(duì)于擁有較長(zhǎng)教齡的教師，他們擁有豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，有自己的教學(xué)原則及方法，但對(duì)于新事物不易接受，相對(duì)于新手教師而言，要做出改變往往較為困難。因此，數(shù)字鴻溝、教育差距可能會(huì)進(jìn)一步拉大，特別是在技術(shù)尚未完善，未大范圍普及應(yīng)用的初期。

3 研究結(jié)論與思考

本研究利用CiteSpace可視化分析軟件、Excel、知網(wǎng)計(jì)量可視化分析，通過對(duì)來源及機(jī)構(gòu)分布、關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析、時(shí)序分析等的分析，對(duì)近5年我國(guó)教育技術(shù)領(lǐng)域人工智能作了研究熱點(diǎn)、發(fā)展趨勢(shì)等方面的探討，得出以下結(jié)論。

第一，機(jī)構(gòu)多樣性不足，且機(jī)構(gòu)間合作缺乏。如上分析，在相關(guān)領(lǐng)域發(fā)表論文數(shù)前六的單位中，有5所高校，而機(jī)構(gòu)只有1所——安徽科大訊飛信息科技有限公司。研究人員多為院校教師，企業(yè)與其他機(jī)構(gòu)人員較少，這就會(huì)導(dǎo)致來自業(yè)界的最新動(dòng)態(tài)可能無法及時(shí)傳達(dá)。而發(fā)表論文數(shù)較多的高校院系，如華東師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)系，其主要合作網(wǎng)絡(luò)是華東師范大學(xué)課程與教學(xué)研究所、華東師范大學(xué)開放教育學(xué)院，校外合作網(wǎng)絡(luò)較少。其他高校及機(jī)構(gòu)也存在同樣情況，甚至合作數(shù)為零，彼此資料交流匱乏，造成信息的不對(duì)稱，不利于研究的深入。各機(jī)構(gòu)間應(yīng)加強(qiáng)合作與交流，打造雙贏格局。

第二，研究情趣較為集中，研究深入度有待提升。在眾多的研究中，研究情趣多以應(yīng)用問題為主，或針對(duì)熱點(diǎn)問題，如教育信息化2.0，這固然反映了研究者們緊跟時(shí)代熱點(diǎn)，力爭(zhēng)走在研究前列。但對(duì)于扎實(shí)的理論研究以及深入技術(shù)層面的研究相對(duì)較少，研究的深度和廣度有待提升。

第三，目前國(guó)內(nèi)教育技術(shù)領(lǐng)域人工智能研究重點(diǎn)集中在以下兩方面：一是將應(yīng)用研究作為重點(diǎn)。包括對(duì)某系統(tǒng)平臺(tái)的剖析，以及對(duì)技術(shù)、模式的應(yīng)用分析，但研究整體處于初級(jí)階段。二是對(duì)領(lǐng)域的研究不夠均衡。UCLA計(jì)算機(jī)科學(xué)教授朱松純將人工智能歸納為計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言理解與交流、認(rèn)知與推理、機(jī)器人學(xué)、博弈與倫理、機(jī)器學(xué)習(xí)六大主要領(lǐng)域[22]。目前教育技術(shù)界在計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言理解與交流兩個(gè)領(lǐng)域的研究較多，而對(duì)于其他領(lǐng)域的研究相對(duì)較少，人工智能分學(xué)科間的融合研究不足。

第四，上述的研究雖然都為教育界乃至教育技術(shù)界的人工智能研究作出了不同程度的貢獻(xiàn)，但是這些成果也都大體存在著一些不足：研究主要集中于普通教育及職業(yè)教育領(lǐng)域，而對(duì)于特殊教育的關(guān)注較少[23]，中小學(xué)層面的研究相比高校的研究也較少。

在我國(guó)教育技術(shù)領(lǐng)域人工智能的研究逐漸深入并取得一定成就的同時(shí)，也應(yīng)該清醒地認(rèn)識(shí)到發(fā)展過程中的不足，從全局角度去量度研究中存在的問題，在一定程度上對(duì)未來該領(lǐng)域的發(fā)展作更充分的預(yù)期和規(guī)劃。通過分析近5年國(guó)內(nèi)教育技術(shù)領(lǐng)域人工智能現(xiàn)狀，作出以下思考。

第一，多專業(yè)、多領(lǐng)域協(xié)調(diào)發(fā)展，百花齊放。人工智能不是單獨(dú)的學(xué)科或獨(dú)立的技術(shù)，其發(fā)展需依靠多專業(yè)、多領(lǐng)域的協(xié)同發(fā)展。如實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音交互主要依托語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、自然語(yǔ)言處理三大主要的關(guān)鍵技術(shù)[24]，計(jì)算機(jī)硬件配置的發(fā)展和提高為多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)提供了必要的硬件設(shè)施[25]，人工智能的發(fā)展也建立在云計(jì)算、大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)上。深度信念網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)技術(shù)模型的改進(jìn)及應(yīng)用，也為研究的進(jìn)一步深入助力。但從文章的內(nèi)容分析，一些高新技術(shù)的研究更多隸屬于概念范疇，相關(guān)研究應(yīng)該要遠(yuǎn)離浮躁，不要為了追求“熱點(diǎn)”而“熱點(diǎn)”，也要注重研究的“落地”，研究應(yīng)在實(shí)踐中切實(shí)可行。

第二，基于學(xué)習(xí)科學(xué)與知識(shí)建構(gòu)，以生為本。人工智能教育軟件的研發(fā)，要基于學(xué)習(xí)科學(xué)的觀點(diǎn)，而不是教授主義或者行為主義。學(xué)習(xí)科學(xué)家也發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)者想要取得更好的學(xué)習(xí)效果，可以嘗試將知識(shí)外化并表達(dá)。學(xué)生利用相關(guān)軟件學(xué)習(xí)時(shí)，應(yīng)盡量使其還原真實(shí)環(huán)境中的“現(xiàn)場(chǎng)感”，使學(xué)生感受到群體協(xié)作的力量，而不是孤獨(dú)的學(xué)習(xí)個(gè)體，研究中要更注重“以生為本”。教育技術(shù)界研究的目的是促進(jìn)該學(xué)科發(fā)展，同時(shí)也促進(jìn)該領(lǐng)域?qū)W生的發(fā)展與進(jìn)步。研究中對(duì)于學(xué)生層面的研究，如何在人工智能時(shí)代下促進(jìn)師生互動(dòng)及學(xué)生的個(gè)性化發(fā)展依然是重點(diǎn)課題。

落實(shí)到教學(xué)層面，我國(guó)中小學(xué)教學(xué)依然以班級(jí)授課制、分科課程為主，這有利于系統(tǒng)知識(shí)的傳授和教師主導(dǎo)性的發(fā)揮。但學(xué)科的分離導(dǎo)致知識(shí)支離破碎。綜合課程可有效地對(duì)學(xué)科知識(shí)進(jìn)行融合，人工智能在中小學(xué)的綜合應(yīng)用可以以此為突破口，并采用研究性學(xué)習(xí)模式，在建構(gòu)主義理論的支持下，將技術(shù)有效應(yīng)用于學(xué)生的綜合發(fā)展與綜合評(píng)價(jià)。

第三，加強(qiáng)人工智能六大學(xué)科間的緊密聯(lián)系，取長(zhǎng)補(bǔ)短。目前的人工智能正處于弱人工智能向強(qiáng)人工智能發(fā)展的階段，未來還有可能向著超人工智能的方向邁進(jìn)。按照學(xué)者朱松純將人工智能按6個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行分類的標(biāo)準(zhǔn)，研究的偏向性有所側(cè)重，而對(duì)于六大學(xué)科間的教育技術(shù)交叉研究不足。六大領(lǐng)域在概率建模和隨機(jī)計(jì)算的模式下，會(huì)逐漸找到融合交叉點(diǎn)，是一個(gè)走向統(tǒng)一的過程。如果單純只研究某個(gè)領(lǐng)域，不踏出交叉領(lǐng)域研究的步伐，無異于故步自封。

第四，凸顯“智能+”目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)“智慧教育”。2019年的兩會(huì)，總理的政府工作報(bào)告已連續(xù)第三年出現(xiàn)“人工智能”，并且“智能+”也被首次寫入，以促進(jìn)傳統(tǒng)行業(yè)的升級(jí)與萬物互聯(lián)。隨著“智慧地球”概念的提出，在教育領(lǐng)域也廣泛探索“智能+校園”、智慧校園的實(shí)現(xiàn)路徑。在人工智能的加持下，能為學(xué)生創(chuàng)造“深度學(xué)習(xí)”的環(huán)境。廣東省教育廳于2018年底發(fā)布的《廣東省中小學(xué)智慧教室建設(shè)指南（試行）》等文件，為智慧教育、“智能+”教育的進(jìn)一步規(guī)范化助力。但必須指明的是，“智能+教育”的發(fā)展也依然處于初級(jí)階段，常見的如電子書包實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目屬于智慧課堂的初級(jí)形式，要將應(yīng)用“落地”并取得良好效果，還較為困難。

第五，注重理論與創(chuàng)新的融合，用創(chuàng)新引領(lǐng)發(fā)展。教育技術(shù)是一門交叉學(xué)科，融合了教育學(xué)、心理學(xué)、傳播學(xué)等多學(xué)科理論。人工智能的發(fā)展同樣建立在算力、算法、大數(shù)據(jù)等技術(shù)增進(jìn)的基礎(chǔ)上。實(shí)現(xiàn)“人工智能+教育”，需要信息技術(shù)、教育技術(shù)、人工智能技術(shù)三大基石協(xié)調(diào)并進(jìn)。但同時(shí)，教育技術(shù)學(xué)科作為交叉學(xué)科發(fā)展方向的不明晰，新一代人工智能基礎(chǔ)理論體系的建立，如何突破應(yīng)用基礎(chǔ)理論的瓶頸并與教育技術(shù)前沿應(yīng)用相結(jié)合，這些問題仍需要時(shí)間的考驗(yàn)，挑戰(zhàn)依然巨大。因而要加強(qiáng)學(xué)科自身的理論、研究方法建設(shè)。近年來，人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，教育技術(shù)界對(duì)其應(yīng)用也正在增長(zhǎng)，但教育理論的創(chuàng)新程度，特別是教育技術(shù)界的理論創(chuàng)新不足。若理論發(fā)展跟不上技術(shù)發(fā)展的步伐，容易使應(yīng)用盲目發(fā)展。因此，在相關(guān)問題的研究方法上要尋求突破，既要有驗(yàn)證性方法，也要有探索性方法。前者強(qiáng)調(diào)從理論出發(fā)，自下而上地聚焦理論檢驗(yàn)或證明，而后者關(guān)注理論的生成和構(gòu)建，如扎根理論則是其中的典型方法。

4 結(jié)束語(yǔ)

科學(xué)技術(shù)是教育變革的內(nèi)生動(dòng)力，人工智能將從根本上改變教育：無論是教學(xué)工具、學(xué)習(xí)方式、知識(shí)獲取和教師培訓(xùn)等方面都將發(fā)生翻天覆地的變化。對(duì)近5年文獻(xiàn)分析后得出結(jié)論：我國(guó)目前教育技術(shù)領(lǐng)域人工智能研究處于初級(jí)階段。作者、機(jī)構(gòu)間應(yīng)加強(qiáng)合作，在技術(shù)層、算法層、應(yīng)用層等多方面展開研究，而不僅限于應(yīng)用層面。在未來相關(guān)的研究上，要注重哲學(xué)研究與科學(xué)研究相聯(lián)系，探索性方法與驗(yàn)證性方法都應(yīng)該成為研究者開展研究的科學(xué)方法，要注重理論的生成和建構(gòu)。在國(guó)家政策的引領(lǐng)下，促進(jìn)信息技術(shù)、教育技術(shù)、人工智能技術(shù)研究的緊密性，同時(shí)在研究中，要注重“以生為本”，注重跨學(xué)科的融合。在人工智能技術(shù)的加持下，教育的未來正在向我們走來。

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Status and prospects of educational technology research in China from perspective of artificial intelligence

LIANG You-ming1，WU Tian-sheng2

（1.College of Education，Capital Normal University ，Beijing[KG4]100037，China;

2.College of Educational Science and Technology，Guangdong Polytechnic Normal University，

Guangzhou，Guangdong[KG4]510665，China）

Abstract

The past five years have been a period of rapid development of artificial intelligence.The article retrieves relevant information about artificial intelligence through eight core journals of education technology major，and uses Citespace and CNKI visual analysis software to analyze the time distribution，source and organization distribution，author distribution，keywords，co-occurrence network，clustering，etc.of the paper.The analysis shows that in the past five years，the research on artificial intelligence in the educational technology community in China has been closely related to national policies.The research has closely followed the hotspots，focusing on the cultivation of students′ ability in computational thinking and other aspects.However，problems such as insufficient cooperation diversity，insufficient depth of research，and uneven research levels still exist.Based on this，this article proposes to adhere to the general principle of "student-centered"，pay attention to the coordinated development of multiple disciplines，and strengthen cooperation between the six major areas of artificial intelligence;focus on the combination of theory and innovation;highlight the "intelligence +" goal，and use artificial intelligence Smart technology promotes the development of smart education.At the same time，make a certain degree of forecast for the future development trend，and provide a reference for the further research and development of artificial intelligence in the field of education technology in China.

Keywords

educational technology;artificial intelligence;research hotspots;statistical analysis;educational application

收稿日期2020-09-18

基金項(xiàng)目廣東省研究生教育創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目（2017JGXM-ZD24）

作者簡(jiǎn)介梁友明（1995—），男，廣東肇慶人。博士研究生，主要研究方向?yàn)橹悄軐W(xué)習(xí)支持環(huán)境。 ?通信作者??吳天生（1976—），男，廣西合浦人。碩士，副教授，碩士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)榻逃夹g(shù)實(shí)踐與應(yīng)用。