張進(jìn)寶　李凱一

[摘? ?要] 人工智能教育研究已成為教育技術(shù)界研究的熱點(diǎn)，但中國現(xiàn)有研究成果中存在一些認(rèn)識上的誤區(qū)。文章采用現(xiàn)象學(xué)方法對近些年的文獻(xiàn)進(jìn)行評論，針對人工智能教育應(yīng)用對教師角色的影響，對教育目標(biāo)與教育方法的改變，以及對教育公平與教育質(zhì)量提升等方面的盲目認(rèn)識進(jìn)行了分析;揭示了蘊(yùn)藏其中的認(rèn)知邏輯與教育理念，包括對學(xué)習(xí)復(fù)雜性的低估、對教師角色的認(rèn)知錯(cuò)位和對教改目標(biāo)的自負(fù);提出了基于歷史與社會(huì)的、基于現(xiàn)象學(xué)的和基于循證的三個(gè)研究視角的建議。

[關(guān)鍵詞] 人工智能教育; 誤區(qū); 認(rèn)知邏輯

[中圖分類號] G434? ? ? ? ? ? [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A

[作者簡介] 張進(jìn)寶（1976—），男，山東濰坊人。副教授，博士，主要從事計(jì)算思維教學(xué)、跨界邀請學(xué)習(xí)研究。E-mail：zhangjb@bnu.edu.cn。

一、引? ?言

近些年，人工智能在基于數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)、預(yù)測與自動(dòng)化等方面的能力[1]，引起了教育技術(shù)界的廣泛關(guān)注，成為學(xué)術(shù)研究的熱點(diǎn)[2-5]。然而，對之采取批判視角的研究并不多。學(xué)界對人工智能的熱衷支撐了“人工智能創(chuàng)造的未來是美好的”這一論調(diào)，無形中導(dǎo)致了這樣的一個(gè)局面：人工智能雖然促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和創(chuàng)新，但也為一些新技術(shù)提供了庇護(hù)，使其可能創(chuàng)造出關(guān)于世界的實(shí)質(zhì)上荒謬的真理宣言（Truth Claims）[6]。

近些年，中國學(xué)術(shù)界對人工智能教育的研究出現(xiàn)了井噴式的增長。通過檢索中國知網(wǎng)2021年6月前已發(fā)表的期刊文獻(xiàn)，關(guān)鍵詞選定為“教育+人工智能”，選擇了被引超過10次的文獻(xiàn)，筆者最終遴選了85篇文獻(xiàn)作為研究樣本，采用現(xiàn)象學(xué)方法，對這些文獻(xiàn)進(jìn)行評論研究，聚類出“教師”“教學(xué)”“教育”三個(gè)主題，運(yùn)用現(xiàn)象學(xué)反思視角（Phenomenological Reflection Perspective）[7]，遵循“回歸到事情本身”的原則，對文獻(xiàn)中蘊(yùn)含的認(rèn)識進(jìn)行思考，歸納并分析其中的誤區(qū)，探討這些誤區(qū)的認(rèn)知邏輯，最后提出研究建議。

二、人工智能教育認(rèn)識中的誤區(qū)

文獻(xiàn)評論結(jié)果顯示，“機(jī)器取代人類”的論調(diào)已經(jīng)進(jìn)入教育系統(tǒng)之中。文獻(xiàn)中占比數(shù)量最多的當(dāng)屬對人工智能在教育教學(xué)中應(yīng)用的探討，構(gòu)想大膽且新奇，不禁讓我們對教育技術(shù)界過分的自信與樂觀感到擔(dān)憂。另外，超過1/4的文獻(xiàn)都對人工智能教育新生態(tài)作出描繪，包含了對潛在成效、可能性或美好未來的推斷，雖然這類觀點(diǎn)與主流科技發(fā)展預(yù)測基本一致，看似沒有多少“風(fēng)險(xiǎn)”，但明顯缺少合理的論證。

（一）不懂人工智能的教師將被取代

我們發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)學(xué)者普遍高估人工智能的“神奇”與“力量”，宣稱“人工智能自誕生以來就被認(rèn)為是一種威脅”，或者是“一種顛覆性的技術(shù)”，在教育中的應(yīng)用正在改變著教育的生態(tài)[8]，似乎其所發(fā)生的改變是不可逆的，教育系統(tǒng)因此就應(yīng)該積極擁抱人工智能。不僅現(xiàn)有的實(shí)證研究不能證明人工智能在教育中的決定性作用，甚至其實(shí)際效果，如能提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，都缺乏足夠的證據(jù)。

在這類根本性問題尚未被認(rèn)真討論之際，號召“教師應(yīng)該學(xué)會(huì)使用人工智能”的言論就已大行其道。其中，較為極端的言論宣稱“人工智能將替代教師”，或者適度保守地說“代替教師的部分職能，威脅到教師的職業(yè)”[8-10]。也有相對溫和的說法，宣稱“使用人工智能的教師會(huì)取代不使用人工智能的教師”[11];或者是缺乏“數(shù)據(jù)化”技能與想象力和創(chuàng)造力的教師，也很可能面臨淘汰[12]。

人工智能教育應(yīng)用研究尚未找到超越教師能力的方向，指望人工智能能取代教師的工作，甚至是超越人類教師，可行性方面還存在太多的技術(shù)難題和應(yīng)用障礙。Neil Selwyn認(rèn)為，人工智能技術(shù)對教學(xué)界的影響是不確定的，未來更大的可能性是利用基于人工智能設(shè)計(jì)的平臺將會(huì)在一定程度上綁架教師，復(fù)雜的教育過程所需要的教師與學(xué)生的互動(dòng)，以及一個(gè)好教師所需要的人格魅力和表述能力，這些都遠(yuǎn)在現(xiàn)有技術(shù)能力范圍之外[13]。相關(guān)產(chǎn)業(yè)報(bào)告也認(rèn)為，目前的技術(shù)只能發(fā)揮教學(xué)輔助作用，無法完全取代教師所起的作用[14]。為此，有些學(xué)者開始改變以往的觀點(diǎn)，認(rèn)為教育人工智能的出現(xiàn)并非為了替代教師，而是旨在賦能教師，關(guān)鍵在于要促進(jìn)教師有效教學(xué)[15]。這樣的看法，實(shí)際上就是正在將人工智能拉下神壇，將其置于與其他技術(shù)同等的位置。

（二）教育的方法和目標(biāo)將發(fā)生改變

我們發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)期刊往往強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)和人工智能在反復(fù)訓(xùn)練和信息處理方面的潛在優(yōu)勢，積極擁抱人工智能的呼聲常與個(gè)性化教育聯(lián)系在一起[16]。傳統(tǒng)教育模式下，針對每個(gè)學(xué)生或少數(shù)學(xué)生的個(gè)性化教學(xué)是不可能的，這不僅是因?yàn)榻處煹臅r(shí)間、教學(xué)技能、教學(xué)資源等方面的問題，更主要的是無法（也不容易）獲得和處理相關(guān)信息，如確定學(xué)生在特定科目或主題中的最佳學(xué)習(xí)風(fēng)格等關(guān)鍵問題[17]。與之相對應(yīng)的，人工智能被認(rèn)為可以針對不同的學(xué)生，實(shí)施不同的教學(xué)方式，并根據(jù)實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)提出改進(jìn)個(gè)性化教學(xué)的建議。例如：在針對中國現(xiàn)有的人工智能科技產(chǎn)品分析的基礎(chǔ)上，有學(xué)者指出，以人工智能為核心的教育科技增強(qiáng)了教學(xué)智能性與互動(dòng)性，典型應(yīng)用如個(gè)性化學(xué)習(xí)、拍照搜題、在線答疑、作業(yè)自動(dòng)批改、智能測評、對教學(xué)體系進(jìn)行反饋和評測等[18-19]。但國外學(xué)者對Essay Helper應(yīng)試寫作自動(dòng)評分應(yīng)用的深度分析表明，這種理念的軟件系統(tǒng)在多大程度上能實(shí)現(xiàn)所宣稱的個(gè)性化，是非常值得懷疑的[20]。

有人基于智能機(jī)器人將代替人類完成大部分標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化工作，提出人工智能可以帶來教育目標(biāo)的改變（宣稱“培養(yǎng)創(chuàng)新人才是教育的主要目標(biāo)”），構(gòu)建對應(yīng)的教學(xué)體系已成當(dāng)務(wù)之急[21]。還有人支持這樣的觀點(diǎn)：未來的人工智能會(huì)讓我們的教育制度培養(yǎng)學(xué)生的優(yōu)勢蕩然無存，教育應(yīng)該創(chuàng)造更加寬松的、有利于學(xué)生個(gè)性發(fā)展的空間和時(shí)間;更好地保護(hù)學(xué)生的好奇心、激發(fā)學(xué)生的想象力[22];人工智能在很大程度上實(shí)現(xiàn)了對人的替代，人類引以為豪的本體特性和天然優(yōu)勢即將消解[23]。此類認(rèn)識和觀點(diǎn)看似“很酷”“令人震驚”，甚至是要顛覆對教育本質(zhì)特征的理解，但實(shí)際上是急迫地希望徹底改變當(dāng)前的教育體系。

發(fā)端于工業(yè)界，并得到越來越多認(rèn)同的“21世紀(jì)能力”，被認(rèn)為是為了應(yīng)對知識經(jīng)濟(jì)與社會(huì)進(jìn)步而對人才提出的要求。然而，提出人工智能技術(shù)要促進(jìn)學(xué)生“21世紀(jì)能力”的獲得[24]，應(yīng)以何種形式介入？是否有成功的實(shí)踐？似乎缺少真正可以實(shí)施的方案。更進(jìn)一步追問，“智能時(shí)代”真的要來臨了嗎？約翰·霍普克羅夫特教授指出，當(dāng)前的人工智能主要是基于一定規(guī)模的大數(shù)據(jù)支持下的模式識別，而真正的智能或許還需要40年的時(shí)間才能真正取得突破[25]?？紤]到技術(shù)應(yīng)用的滯后性，教育中可以廣泛應(yīng)用有重大突破的人工智能則至少還要再推遲10年，甚至更長的時(shí)間。

（三）教育公平和質(zhì)量會(huì)得到提升

學(xué)者們堅(jiān)信人工智能有助于提升教育教學(xué)質(zhì)量[26-27]，并有著這樣一個(gè)認(rèn)同，即“社會(huì)普遍期待技術(shù)能為提高教育質(zhì)量帶來新的機(jī)遇，切實(shí)推進(jìn)教育系統(tǒng)變革”[28]。因此，為人工智能在教育中尋求了很多應(yīng)用形式（如智能校園、立體化綜合教學(xué)場、基于大數(shù)據(jù)智能的在線學(xué)習(xí)教育平臺、智能教育助理），認(rèn)為這是在滿足時(shí)代發(fā)展的需求[29];基于人工智能的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)還能解決欠發(fā)達(dá)地區(qū)優(yōu)質(zhì)資源覆蓋、緩解優(yōu)質(zhì)師資匱乏，有助于促進(jìn)教育公平[30];教師與人工智能的合作，將提升教學(xué)能力和教學(xué)質(zhì)量[8];智能教育為解決規(guī)模化教育與個(gè)性化培養(yǎng)的矛盾提供了可能[31]。而今的某些人工智能技術(shù)支撐的教育技術(shù)產(chǎn)品（如Khan Academy平臺）被認(rèn)定為可以提供針對性、高質(zhì)量的知識學(xué)習(xí)解決方案的典型代表[32]。

多數(shù)教育技術(shù)研究者都會(huì)選擇性地忽視以往的研究結(jié)果。不少研究表明，信息化的發(fā)展并沒有帶來一些學(xué)者所預(yù)設(shè)的教育公平的提升，相反，族群和社會(huì)階層的不平等加速了獲取信息化教育資源和學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)的不平等[33]。疫情背景下的研究表明，對信息化教育資源的獲取和利用的城鄉(xiāng)差距更加明顯[34]。人工智能作為教育信息化的手段之一，并不天然地能實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)。故此，有很多學(xué)者對此也持謹(jǐn)慎態(tài)度[35]。從現(xiàn)在到未來一段時(shí)間來看，認(rèn)定人工智能具有的“代具功能”[36]，能夠有助于實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)資源的差異化供給和基于大數(shù)據(jù)的即時(shí)評價(jià)[37]，或者是實(shí)現(xiàn)適應(yīng)性個(gè)性化學(xué)習(xí)、深度支持教師的教學(xué)過程，都未免過于樂觀。

新技術(shù)狂熱追隨者在熱衷于積極推進(jìn)“教育信息化”的同時(shí)，卻缺少了基本的批判精神與科學(xué)態(tài)度。缺乏基本事實(shí)證據(jù)的學(xué)術(shù)論文，更多是在暢想、設(shè)想、空想，甚至妄想。將我國學(xué)者所秉持的思想簡單地歸結(jié)為“樂觀主義”，其實(shí)是高估這種脫離實(shí)際所構(gòu)建的“空想主義”的價(jià)值。承認(rèn)技術(shù)可能的潛能，但敢于大膽地觸及尚未廣泛普及的實(shí)驗(yàn)性探索，謹(jǐn)慎地批判其中存在的問題，哪怕只是對普通民眾“冷眼看世界”“漠不關(guān)心”的客觀事實(shí)進(jìn)行分析，都是一種“實(shí)事求是”的表現(xiàn)。即使是在以批判的眼光看待他人眼中的“耀眼的明星”，所揭示的問題或許不是主流，但卻都是彌足珍貴的。

三、認(rèn)知邏輯與教育理念的分析

認(rèn)識上有誤區(qū)并不可怕，就如同教師在實(shí)施教學(xué)之前要了解學(xué)生原有認(rèn)知而進(jìn)行有針對性的教學(xué)一樣，對“迷思概念”或“誤區(qū)”的澄清是深度學(xué)習(xí)的開始。對產(chǎn)生誤區(qū)的邏輯起點(diǎn)進(jìn)行分析，是形成人工智能教育研究的新視角和新方向的第一步。

（一）對學(xué)習(xí)復(fù)雜性的低估

1. 采取“雙標(biāo)”對待傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式與人工智能輔助學(xué)習(xí)

一直以來，人文社科領(lǐng)域的學(xué)者與計(jì)算機(jī)專家都對盲目推崇人工智能神奇能力的言論持批判態(tài)度，但依然無法阻止此類觀點(diǎn)出現(xiàn)在學(xué)術(shù)期刊中。我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，這些學(xué)者在談及學(xué)習(xí)時(shí)往往采用“雙標(biāo)”的策略：在批評人類教師落后的教育方法時(shí)，往往會(huì)強(qiáng)調(diào)認(rèn)知領(lǐng)域之外的知識、技能、價(jià)值觀等內(nèi)容，但在吹捧人工智能的作用時(shí)則又將學(xué)習(xí)矮化為“死記硬背的知識”[38-39]。在這樣的邏輯之下，他們就又將學(xué)習(xí)當(dāng)成是機(jī)械的重復(fù)與刷題;所謂的個(gè)性化學(xué)習(xí)也不過是根據(jù)學(xué)生的答題情況，推送相應(yīng)的學(xué)習(xí)材料[40-41]。從學(xué)理角度，人類能否通過學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)、基于機(jī)器學(xué)習(xí)或邏輯表征等方式實(shí)現(xiàn)對知識習(xí)得、技能增長、價(jià)值觀塑造等過程的完全理解，并將其轉(zhuǎn)化為促進(jìn)學(xué)生發(fā)展的相關(guān)行為呢？以目前的人工智能技術(shù)來看，答案并不樂觀。

2. 對人工智能模擬人類智能能力的過度自信

近些年，人工智能領(lǐng)域基于“學(xué)習(xí)”的方法在模擬人類智能方面取得較大的進(jìn)展，但這并不意味著人類已經(jīng)掌握了學(xué)習(xí)的多數(shù)奧秘。事實(shí)上，腦科學(xué)與教育神經(jīng)學(xué)近些年的發(fā)展也只不過是有了一些初步的發(fā)展，距離全面理解人腦學(xué)習(xí)規(guī)律尚有很大的距離。例如：構(gòu)建本體是實(shí)現(xiàn)人與軟件之間分享對信息結(jié)構(gòu)共同理解的基礎(chǔ)，有助于實(shí)現(xiàn)對領(lǐng)域知識的重復(fù)使用，以及將領(lǐng)域知識與操作性知識區(qū)分開來，從而成為具有更廣泛應(yīng)用的基礎(chǔ)。然而，在構(gòu)建本體的過程中，以往被稱之為主動(dòng)學(xué)習(xí)模式的“精確學(xué)習(xí)模型”（Exact Learning Model）[42-44]，雖然有明確可被模仿與學(xué)習(xí)的對象，但事實(shí)已經(jīng)表明這種學(xué)習(xí)模式效率低，適用范圍窄，不能適應(yīng)變化的外部環(huán)境或?qū)︻I(lǐng)域知識演變?nèi)狈γ舾行?。而另一類被稱為“概率近似正確”（Probably Approximately Correct）學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)模式，在最初階段都存在準(zhǔn)確性問題，受制于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的精確性，需要后續(xù)持續(xù)的訓(xùn)練，因而系統(tǒng)開銷大[45]。即使如此，眾多的機(jī)器學(xué)習(xí)算法依然在不斷地被研發(fā)出來，以期逐步逼近學(xué)習(xí)準(zhǔn)確率，但殊不知，這種準(zhǔn)確實(shí)際上取決于人類如何看待知識。例如：人類教師對一題多解的價(jià)值判斷并非機(jī)器學(xué)習(xí)所能理解和習(xí)得的。

3. 以單一的個(gè)體學(xué)習(xí)替代多元的學(xué)習(xí)觀

在人類社會(huì)從工業(yè)化經(jīng)由信息化，向著鼓勵(lì)知識創(chuàng)新、以培養(yǎng)知識創(chuàng)新人才為己任的知識社會(huì)轉(zhuǎn)型過程中，眾多新型知識觀（知識的建構(gòu)性、社會(huì)性、情境性、復(fù)雜性、默會(huì)性等）也成就了知識的生產(chǎn)與應(yīng)用。相應(yīng)地，人類學(xué)習(xí)的建構(gòu)性、社會(huì)性和參與性日益受到重視，以往只強(qiáng)調(diào)支持知識獲得的傳統(tǒng)教學(xué)過程和輔助系統(tǒng)受到了質(zhì)疑[21]。反觀上文相關(guān)學(xué)者提及的知識學(xué)習(xí)模式，則顯得過于狹隘。特別是當(dāng)我們承認(rèn)知識總是與認(rèn)知者有關(guān)，學(xué)習(xí)需要發(fā)生在一定社會(huì)情境中，知識具有相對性、主觀性、結(jié)構(gòu)不良、不穩(wěn)定、默會(huì)性等諸多特點(diǎn)時(shí)，會(huì)認(rèn)識到知識的復(fù)雜性絕非單純建構(gòu)“本體”或依靠各類機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)所能反映[45]。

4. 妄圖以技術(shù)化的解決方案迎合教育發(fā)展的新方向

需要看到，學(xué)習(xí)復(fù)雜性、知識的習(xí)得與技能的訓(xùn)練并不是學(xué)校教育最新的問題。特別是隨著學(xué)科核心素養(yǎng)的提出，學(xué)校教育面臨著新的問題。目前，人工智能在學(xué)習(xí)中的應(yīng)用，充其量也只能從“效率”“興趣”這些技術(shù)層面來解決教學(xué)的問題（如上所述，在這一層面應(yīng)用的有效性仍有待進(jìn)一步研究），但這種方式并沒有解決學(xué)習(xí)是為了什么這一更深層次的問題，人工智能并沒有為促進(jìn)教育發(fā)展提供多少幫助[46]。再以這樣的學(xué)習(xí)理念來統(tǒng)領(lǐng)人工智能的研究與實(shí)踐，本身就是一種倒退。信息化學(xué)習(xí)環(huán)境只能為學(xué)習(xí)者獲取知識提供更寬的渠道，卻很難在學(xué)習(xí)深度方面起作用。所謂的教育目標(biāo)與手段發(fā)生根本變化的提法也不過是再一次重復(fù)著早已經(jīng)被提及無數(shù)次的陳詞濫調(diào)，只不過這次是借用了人工智能。

（二）對教師角色的認(rèn)知錯(cuò)位

1. 錯(cuò)誤地將“協(xié)同”的人機(jī)關(guān)系變?yōu)椤皩αⅰ标P(guān)系

讓機(jī)器和人做各自最擅長的事情，這是計(jì)算機(jī)科學(xué)界早已形成的共識。人機(jī)協(xié)同也已經(jīng)成為人工智能研究的發(fā)展趨勢。但近些年的某些實(shí)驗(yàn)研究（例如：2015年的“深度知識追蹤”研究實(shí)現(xiàn)了85%的預(yù)測率[47]）得出的結(jié)論，讓學(xué)術(shù)界看到了基于教育大數(shù)據(jù)的人工智能似乎擁有令人驚奇的效果[47]。然而，對于此類實(shí)驗(yàn)的深度研究，實(shí)際上已經(jīng)揭示了問題的根本，徹底打破了上述幻想：基于人工標(biāo)記輔助的機(jī)器學(xué)習(xí)，實(shí)際上也是人類塑造的結(jié)果;深度學(xué)習(xí)在相關(guān)系統(tǒng)中的應(yīng)用并未成為主要部分，人類專家根據(jù)領(lǐng)域知識所進(jìn)行的預(yù)定義和設(shè)計(jì)發(fā)揮了更大的作用;使用不透明算法進(jìn)行反復(fù)遞歸，試圖構(gòu)造具有良好預(yù)測能力的計(jì)算模型的過程中，用來作為重要資源的數(shù)據(jù)，其質(zhì)量成為了最關(guān)鍵的部分[48]。這些發(fā)現(xiàn)更證實(shí)了將人工智能與教師進(jìn)行對立的認(rèn)識是錯(cuò)誤的。

2. 將教師隱喻為向?qū)W生提供服務(wù)的機(jī)器

姑且不說有哪些普通學(xué)校真的已經(jīng)在用人工智能教師替代人類教師，即使是校外輔導(dǎo)機(jī)構(gòu)在使用人工智能助學(xué)系統(tǒng)時(shí)，人類教師也是必須的配置。即使是諸如李開復(fù)等人所宣稱的“人工智能可以利用算法完成知識與意義的轉(zhuǎn)化，實(shí)現(xiàn)教育的目的”，但依然承認(rèn)教師是“決定選擇該程序的人”[49]。對瑞典一些參與日常教學(xué)的教育公司對教師身份和功能塑造的研究就證明了這一點(diǎn)。將教育平臺化之后，的確可以打破學(xué)習(xí)的時(shí)空界限，但并不會(huì)因此減少對教師的需求。而且，這些教育公司所塑造的教師暗含了一種身份和角色轉(zhuǎn)變，從知識的傳授者變成訓(xùn)練者（Coaching），將學(xué)生客戶化，把學(xué)習(xí)變成個(gè)人的業(yè)務(wù)（Personal Business），即滿足學(xué)生個(gè)體的需求，同時(shí)教師在時(shí)空上變得靈活，即無論何時(shí)何地都準(zhǔn)備好開始工作[50]。很顯然，伴隨著人工智能教育的發(fā)展，商業(yè)邏輯正在侵蝕著傳統(tǒng)意義上關(guān)于教師的定義和教育作為公共產(chǎn)品的性質(zhì)，這種將教師和學(xué)生變成商業(yè)化客戶關(guān)系的做法，事實(shí)上不利于教育系統(tǒng)的發(fā)展。

3. 誤導(dǎo)公眾，認(rèn)定教師諸多工作是低效率、低價(jià)值的

與學(xué)生進(jìn)行深層互動(dòng)，是人類教師最擅長的工作。然而，在許多學(xué)者的觀念中，這種正常的活動(dòng)卻成了低價(jià)值、低效率的工作。即使是被廣泛提及的“批改作業(yè)”，原本是教師深度了解學(xué)生學(xué)業(yè)情況的重要途經(jīng)之一，也常常被誤讀為一種負(fù)擔(dān)。在不正常的應(yīng)試主導(dǎo)教學(xué)和瘋狂作業(yè)重壓下的學(xué)校教育中，人工智能輔助批改作業(yè)正在一定程度上“助紂為虐”。事實(shí)上，已經(jīng)有學(xué)者質(zhì)疑，這些只能給學(xué)生評級卻不能提出可行的修改意見的批改作業(yè)工具究竟能對師生起到什么樣的實(shí)質(zhì)作用[20]。至于依據(jù)英國牛津大學(xué)研究成果所得出“在未來社會(huì)中， 教師是最沒有可能被計(jì)算機(jī)代替的職業(yè)之一”[51]的觀點(diǎn)，也可以理解為進(jìn)一步驗(yàn)證了人類對創(chuàng)意性與社會(huì)性行為的重視。

4. 單純宣揚(yáng)教師被替代，而非引導(dǎo)教師探索自身獨(dú)特性

可以預(yù)見，人工智能進(jìn)入教育系統(tǒng)還需經(jīng)過漫長的過程，也會(huì)有越來越多的工作因其介入而發(fā)生變化，是簡化還是質(zhì)變，尚待探討。我們不應(yīng)只強(qiáng)調(diào)教師應(yīng)該掌控人工智能，更應(yīng)探討教師在數(shù)字時(shí)代應(yīng)如何認(rèn)識自身獨(dú)特性。一直以來，國際教育技術(shù)協(xié)會(huì)（ISTE）維護(hù)與更新著教育工作者有關(guān)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，其最新的標(biāo)準(zhǔn)中提出教育工作者應(yīng)充當(dāng)?shù)钠叻N角色（學(xué)習(xí)者、領(lǐng)導(dǎo)者、公民、協(xié)作者、設(shè)計(jì)者、促進(jìn)者、分析者）[52]，為教師發(fā)展指明了方向。相比而言，我國教育界所做探索則過于狹隘，提出的“教師應(yīng)掌握人工智能實(shí)現(xiàn)的有效應(yīng)用，回歸教育育人之本，平衡人工智能的工具性和價(jià)值性，構(gòu)建智能教育新生態(tài)”[53]等觀點(diǎn)，大都難以指導(dǎo)教師未來的發(fā)展。

5. 商業(yè)驅(qū)動(dòng)的短視行為替代教育信息化的長效行為

商業(yè)驅(qū)動(dòng)的教育產(chǎn)業(yè)化正在助長“追求短期效益”“應(yīng)試模式”“就業(yè)導(dǎo)向”的短視行為。在這樣的大環(huán)境中，宣揚(yáng)技術(shù)對教育工作者工作的替代性，本質(zhì)上都是對主流教育價(jià)值觀的破壞，是對教育核心理念的“挑釁”與“威脅”。如果從個(gè)案角度探討人工智能被廣泛應(yīng)用于教育，教師如何做得更好，是有意義的問題，但聳人聽聞地討論教師會(huì)被取代，不過是“杞人憂天”。切莫將短期應(yīng)試導(dǎo)向的培訓(xùn)當(dāng)作教育的主流，要看到教育的核心是如何培養(yǎng)全面發(fā)展的人，是教育工作者及其相應(yīng)學(xué)習(xí)環(huán)境給學(xué)習(xí)者傳遞的、能夠被感受到的“關(guān)愛”“關(guān)懷”與“期待”，教育信息化理應(yīng)為之服務(wù)。一切技術(shù)都是輔助手段，只是為教育提供更完善、更優(yōu)化的渠道和方式[54]。在不充分了解人工智能的情況下，夸大人工智能的威脅，或?qū)θ斯ぶ悄芗挠铇O高期待，都是不可取的[55]。

（三）對教改目標(biāo)的自負(fù)

1. 借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型，意圖為人工智能應(yīng)用提供發(fā)展空間

教育技術(shù)領(lǐng)域的學(xué)者常常緊盯“數(shù)字時(shí)代”這一特征，而過分強(qiáng)調(diào)所有人都要成為擁有21世紀(jì)能力的人，需要具備基本的信息素養(yǎng)、計(jì)算思維、人工智能等技術(shù)素養(yǎng)。然而這些技能與“創(chuàng)新人才”又有何種關(guān)系？將未來社會(huì)可能產(chǎn)生的新工作、需要的新技能作為教育的內(nèi)容，這樣的作法是否就是“正確的教育”呢？會(huì)有多少家長、學(xué)生和教育工作者能夠認(rèn)同，并參與其中？對于此類問題的討論，進(jìn)一步引發(fā)了原本就已經(jīng)內(nèi)卷的教育系統(tǒng)的混亂，致使教育改革與發(fā)展面臨目標(biāo)不明確，缺少清晰的發(fā)展方向，模棱兩可的教育理念成為教育科技公司撬動(dòng)學(xué)校業(yè)務(wù)增長的依據(jù)，本應(yīng)相對單純的教育系統(tǒng)也變得市場化，教育科研與實(shí)踐受到了輿論的干擾，給當(dāng)下大火的人工智能等技術(shù)以可乘之機(jī)。教育改革的目標(biāo)被無限抬高，也影響了國內(nèi)教育技術(shù)領(lǐng)域的學(xué)者。很多學(xué)者鼓吹的“未來大部分標(biāo)準(zhǔn)化的工作將由人工智能接管，標(biāo)準(zhǔn)化工作中包含的知識就不應(yīng)學(xué)習(xí)了”[22-23]，此類錯(cuò)誤言論令人擔(dān)憂。

2. 將技術(shù)因素提升為教育信息化決策的主要因素

當(dāng)前的教育早已被來自各方的力量注入了諸多無法承受的期待。不論是政府、社會(huì)還是家庭，都從不同角度在左右著教育的發(fā)展方向。民眾對教育的不滿，成為教育系統(tǒng)面臨挑戰(zhàn)的主要因素，確保教育公平、提升教育質(zhì)量對任何一個(gè)國家和地區(qū)都是艱巨而復(fù)雜的挑戰(zhàn)，這不僅涉及教育本身的問題，更是一個(gè)復(fù)雜的社會(huì)結(jié)構(gòu)問題。當(dāng)教育尚且無法有明確的思路來確保能夠解決這些棘手問題之時(shí)，就將包括人工智能在內(nèi)的很多“不透明的”技術(shù)作為實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)的手段，并因此宣稱會(huì)對教育有“革命性”影響，這本身就是缺乏實(shí)事求是精神的體現(xiàn)。單純地強(qiáng)調(diào)“提高人工智能教育的普及、發(fā)展信息素養(yǎng)”就可以實(shí)現(xiàn)教改目標(biāo)，甚至有利于解決更大的社會(huì)結(jié)構(gòu)性問題，實(shí)際上忽視了引起社會(huì)結(jié)構(gòu)不公平的更大的社會(huì)因素，另外，將教育中面臨的問題也只是簡單地歸結(jié)為個(gè)人而非群體的問題[56]。

3. “產(chǎn)學(xué)研用”一體化的深度綁定，構(gòu)建了利益共同體間曖昧的關(guān)系

不可否認(rèn)，目前還沒有廣泛使用通用數(shù)據(jù)策略或人工智能系統(tǒng)服務(wù)的能力，也就是說，教育并沒有系統(tǒng)的思路明確該如何利用人工智能。目前所謂的“人工智能輔助于教育（學(xué)）應(yīng)用、建構(gòu)教育場景、重組教育中的要素或者重構(gòu)教育過程”[57]，或者是“人工智能所展示出來的‘人機(jī)一體或‘人機(jī)融合，使得學(xué)習(xí)和教育的方式將可能發(fā)生質(zhì)的改變”[23]，只不過是空泛的構(gòu)想，實(shí)施此類設(shè)想既無物質(zhì)基礎(chǔ)，也無系統(tǒng)的理論支撐。如同其他領(lǐng)域一樣，技術(shù)在教育中的應(yīng)用也更多的是發(fā)揮著“放大”，而不是“改變”的作用。通過一系列操作構(gòu)建起來的“產(chǎn)學(xué)研用”體系，實(shí)際上更多的是一個(gè)利益共同體，并沒有實(shí)現(xiàn)協(xié)同破解應(yīng)用中的核心問題。至今，人類尚未找到破解實(shí)現(xiàn)教育更高目標(biāo)的機(jī)制、體制等方面桎梏的方法，就轉(zhuǎn)而寄希望于技術(shù)方案，其結(jié)果也必然是達(dá)不到應(yīng)有的期望。因此，對于人工智能教育來說，關(guān)鍵的問題是要找到最為有效的應(yīng)用領(lǐng)域，而不是廣撒網(wǎng)模式地探索各種應(yīng)用的可能性，或者是將人工智能當(dāng)作是實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新人才培養(yǎng)的“靈丹妙藥”。

四、研究建議

雖然教育技術(shù)領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芙逃龖?yīng)用已經(jīng)有數(shù)十年的研究歷史，但到今天我們依然會(huì)發(fā)現(xiàn)存在于學(xué)者思維之中的混亂邏輯，已發(fā)表的文獻(xiàn)中就存在著諸多誤區(qū)或夸大，在指導(dǎo)實(shí)踐時(shí)則變成了狹隘的實(shí)踐思路。為此，本文提出以下三點(diǎn)研究建議：

（一）基于歷史與社會(huì)的研究視角

教育技術(shù)研究正在變成一個(gè)“孵化器”（通俗的說法是“大籮筐”），人們?nèi)找婵吹健鞍俣壤蠋煛边@樣的教育現(xiàn)象，搜索引擎、百度百科對教師和學(xué)生的影響日益嚴(yán)重，我們對“開放教育”“在線學(xué)習(xí)”的復(fù)雜心情讓人很難說“教育技術(shù)迎來了難得的發(fā)展機(jī)會(huì)”。“人工智能代替教師”或者“教學(xué)自動(dòng)化”讓學(xué)者在不斷跟進(jìn)科技公司推動(dòng)的“新教育技術(shù)議題”，其中充斥的非理性觀點(diǎn)令人擔(dān)憂。在對現(xiàn)實(shí)問題的探討中，歷史學(xué)與社會(huì)學(xué)的方法將有助于研究者平靜地看待日新月異的教育技術(shù)現(xiàn)象。

雖然人工智能發(fā)展的內(nèi)在驅(qū)動(dòng)力和范式在過去半個(gè)多世紀(jì)以來發(fā)生了多次轉(zhuǎn)變，人工智能發(fā)展的歷史并非是線性的。然而，現(xiàn)在關(guān)于人工智能教育作用的夸大其詞與20世紀(jì)50年代以來對人工智能的期盼并無不同。同時(shí)，人工智能的發(fā)展，也使得技術(shù)哲學(xué)有了新的觀點(diǎn)和突破，人工智能并非像原始技術(shù)一樣，只是簡單的外在價(jià)值載體，其本身便是社會(huì)政治體系中社會(huì)技術(shù)的載體和承接。開展基于歷史學(xué)與社會(huì)學(xué)的研究，可以幫助學(xué)者更清楚地認(rèn)識人工智能的本質(zhì)和其發(fā)展依賴的認(rèn)識論基礎(chǔ)，破除關(guān)于人工智能教育的迷思，并將其視為特定歷史、社會(huì)和文化的產(chǎn)物，分析當(dāng)下大力發(fā)展人工智能技術(shù)的社會(huì)政治關(guān)系中的社會(huì)技術(shù)系統(tǒng)的總體特征及發(fā)展趨勢，以及當(dāng)下人工智能教育發(fā)展面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，將有助于人工智能教育政策的制定與執(zhí)行。

（二）基于現(xiàn)象學(xué)的研究視角

教育技術(shù)的多元化發(fā)展，使其成為具有獨(dú)特社會(huì)文化與意識形態(tài)特征的現(xiàn)象，因此，需要研究者作出更為深入的研究。教育技術(shù)已經(jīng)成為跨部門、跨組織、復(fù)雜而無法簡化的類別，其內(nèi)涵范圍在不斷擴(kuò)大，研究者有必要探尋本質(zhì)的問題?，F(xiàn)象學(xué)的方法將有助于探尋人工智能在教育中應(yīng)用的本質(zhì)問題。

作為“第一哲學(xué)”的現(xiàn)象學(xué)，具有獨(dú)特的認(rèn)識論與方法論特點(diǎn)，為實(shí)證研究提供了更為廣闊的空間，并對理論的理性價(jià)值提供了全面的支撐。教育現(xiàn)象學(xué)研究具有鮮明的實(shí)踐性、人文性和反思性，這對于教育技術(shù)來說具有重要意義，廣義上有助于我們將研究重心從“技術(shù)研發(fā)”“過程與方法”“效果與評估”等轉(zhuǎn)向教育中的生活體驗(yàn)，特別是通過諸如將可感受性（Sensibility）作為中介，觸及師生內(nèi)心深處，通過解釋行為、反思行為等激活教育參與者的體驗(yàn)，再現(xiàn)教育生活中各種意義的解釋和重構(gòu)，也為我們在行動(dòng)研究中揭示諸多意義提供了可能。狹義上，現(xiàn)象學(xué)有助于我們構(gòu)建起更為徹底的教育技術(shù)哲學(xué)，為人工智能教育研究利益相關(guān)者提供指導(dǎo)框架，制定行動(dòng)的框架，指導(dǎo)對教師培養(yǎng)、教學(xué)實(shí)踐創(chuàng)新、教學(xué)管理變革、教育技術(shù)產(chǎn)品研制、數(shù)據(jù)集構(gòu)建等方面的理解，從而揭示上述活動(dòng)對教育主要參與者的本質(zhì)體驗(yàn)，更好地應(yīng)對人工智能革命所帶來的挑戰(zhàn)。

（三）基于循證研究的科學(xué)論證

各國的教育信息化都是在政府意志推動(dòng)下，由巨額財(cái)政投入驅(qū)動(dòng)。中國的“智能教育”實(shí)質(zhì)上是為實(shí)現(xiàn)教育目標(biāo)而對教育內(nèi)容、流程進(jìn)行自動(dòng)化和標(biāo)準(zhǔn)化，當(dāng)前人工智能技術(shù)被納入解決方案之中。研究者和實(shí)踐者可以采取措施彌合理論與實(shí)踐之間的鴻溝，但這一過程不會(huì)自然發(fā)生，過分樂觀的情緒需要盡快糾正。缺乏長期教育實(shí)踐作為證據(jù)的人工智能教育應(yīng)用，尚未得到系統(tǒng)性檢驗(yàn)。因此，一味地應(yīng)用于教育之中，產(chǎn)生的結(jié)果只能是加重而不是緩解有待解決的問題。

利用證據(jù)追求實(shí)踐科學(xué)化和專業(yè)化，是循證研究的價(jià)值觀。當(dāng)前人工智能教育研究普遍缺少基于證據(jù)的研究。研究者需要基于證據(jù)開展專業(yè)實(shí)踐活動(dòng)，將證據(jù)作為推動(dòng)人工智能教育實(shí)踐的專業(yè)依據(jù)?；谘C研究開展科學(xué)的論證，需要關(guān)注教育實(shí)踐中的現(xiàn)象和問題，以各類證據(jù)作為依據(jù)，形成結(jié)論或構(gòu)建理論，而后再應(yīng)用于教育實(shí)踐之中?；谘C思想的人工智能教育研究，以理論引領(lǐng)實(shí)證，以實(shí)證深化推進(jìn)理論研究，將從根本上糾正只在價(jià)值層面探討問題的傾向，也將有助于從“驗(yàn)證假設(shè)”走向“構(gòu)建行動(dòng)”“創(chuàng)新實(shí)踐”。只有在循證的過程中，才能更為客觀地理解人工智能技術(shù)應(yīng)用的進(jìn)展及不足，才能為后續(xù)研究提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

[參考文獻(xiàn)]

[1] WILLIAMSON B， EYNON R. Historical threads， missing links， and future directions in AI in education [J]. Learning， media and technology， 2020， 45（3）： 223-235.

[2] 何克抗.21世紀(jì)以來的新興信息技術(shù)對教育深化改革的重大影響[J].電化教育研究，2019，40（3）：5-12.

[3] 蔡寶來.人工智能賦能課堂革命：實(shí)質(zhì)與理念[J].教育發(fā)展研究，2019，39（2）：8-14.

[4] 張景中，張清華，喬雨琪.我看人工智能[J].重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2020，32（6）：984-990.

[5] 安濤.“算計(jì)”與“解蔽”：人工智能教育應(yīng)用的本質(zhì)與價(jià)值批判[J]. 現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究，2020，32（6）： 9-15.

[6] ELISH M C， BOYD D. Situating methods in the magic of big data and AI[J]. Communication monographs， 2018， 85（1）， 57-80.

[7] JACOBS H. Phenomenology as a way of life？ Husserl on phenomenological reflection and self-transformation[J]. Continental philosophy review， 2013， 46（3）：349-369.

[8] 宋靈青，許林.“AI”時(shí)代未來教師專業(yè)發(fā)展途徑探究[J].中國電化教育，2018（7）：73-80.

[9] 李棟.人工智能時(shí)代的教師發(fā)展：特質(zhì)定位與行動(dòng)哲學(xué)[J].電化教育研究，2020，41（12）：5-11.

[10] 李棟，楊麗.課程理解：人工智能時(shí)代教師的存在方式[J].高等教育研究，2020，41（12）：67-75.

[11] 余勝泉.人工智能教師的未來角色[J].開放教育研究，2018，24（1）：16-28.

[12] 傅蝶.人工智能時(shí)代學(xué)校教育何去何從[J].現(xiàn)代教育管理，2019（5）：52-57.

[13] SELWYN N. Should robots replace teachers？ AI and the future of education[M]. Cambridge， UK： Polity Press， 2019.

[14] 德勤.全球教育智能化發(fā)展報(bào)告（2019）[DB/OL].[2022-05-24].https：//www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/cn/Documents/technology-media-telecommunications/deloitte-cn-tmt-global-development-of-ai-based-education-zh-191108.pdf.

[15] 祝智庭，韓中美，黃昌勤.教育人工智能（eAI）：人本人工智能的新范式[J].電化教育研究，2021，42（1）：5-15.

[16] 于澤元，鄒靜華.人工智能視野下的教學(xué)重構(gòu)[J].現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究，2019，31（4）：37-46.

[17] 鄭勤華，熊潞穎，胡丹妮.任重道遠(yuǎn)：人工智能教育應(yīng)用的困境與突破[J].開放教育研究，2019（4）：10-17.

[18] 李昭涵，金樺，劉越.人工智能開啟“互聯(lián)網(wǎng)+教育”新模式[J].電信網(wǎng)技術(shù)，2016（12）：6-10.

[19] 張寧.人工智能可以改變教育? 但不等于替代老師[C]//教育部高等學(xué)校教育技術(shù)專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì).走向智慧時(shí)代的教育創(chuàng)新發(fā)展研究——第16屆教育技術(shù)國際論壇暨首屆智慧教育國際研討會(huì)論文集.北京：電子工業(yè)出版社，2017：101-103.

[20] DIXON-ROM？譧N E， PARISI L. Data capitalism and the counter futures of ethics in artificial intelligence[J]. Communication and the public， 2020， 5（3-4）：116-121.

[21] 王竹立.技術(shù)是如何改變教育的？——兼論人工智能對教育的影響[J].電化教育研究，2018，39（4）：5-11.

[22] 錢穎一.人工智能將使中國教育優(yōu)勢蕩然無存[J].商業(yè)觀察，2017，26（8）：88，90.

[23] 唐漢衛(wèi).人工智能時(shí)代教育將如何存在[J].教育研究，2018，39（11）：18-24.

[24] 閆志明，唐夏夏，秦旋，等.教育人工智能（EAI）的內(nèi)涵、關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用趨勢——美國《為人工智能的未來做好準(zhǔn)備》和《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃》報(bào)告解析[J].遠(yuǎn)程教育雜志，2017，35（1）：26-35.

[25] 王佳妮，劉昊.對話圖靈獎(jiǎng)獲得者約翰·霍普克羅夫特：高校AI人才培養(yǎng)別進(jìn)這兩個(gè)“誤區(qū)”[EB/OL].（2020-07-09）[2022-05-24]. http：//society.yunnan.cn/system/2020/07/09/030782927.shtml.

[26] 楊現(xiàn)民，張昊，郭利明，等.教育人工智能的發(fā)展難題與突破路徑[J].現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究，2018（3）：30-38.

[27] 周美云. 機(jī)遇、挑戰(zhàn)與對策：人工智能時(shí)代的教學(xué)變革[J].現(xiàn)代教育管理，2020（3）：110-116.

[28] 余亮，魏華燕，弓瀟然.論人工智能時(shí)代學(xué)習(xí)方式及其學(xué)習(xí)資源特征[J].電化教育研究，2020，41（4）：28-34.

[29] 吳永和，劉博文，馬曉玲.構(gòu)筑“人工智能+教育”的生態(tài)系統(tǒng)[J].遠(yuǎn)程教育雜志，2017，35（5）：27-39.

[30] 李歡冬，樊磊.“可能”與“不可能”：當(dāng)前人工智能技術(shù)教育價(jià)值的再探討——《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》解讀之一[J]. 遠(yuǎn)程教育雜志，2018，36（5）： 38-44.

[31] 黃榮懷，周偉，杜靜，孫飛鵬，王歡歡，曾海軍，劉德建.面向智能教育的三個(gè)基本計(jì)算問題[J].開放教育研究，2019，25（5）：11-22.

[32] 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)，2017，27（11）：12-18.

[33] 楊釙，徐穎.數(shù)字鴻溝與家庭教育投資不平等[J].北京大學(xué)教育評論，2017，15（4）： 126-154，188.

[34] 胡藝齡，聶倩，顧小清.從機(jī)會(huì)公平走向發(fā)展公平——疫情之下我國中小學(xué)大規(guī)模在線教育的城鄉(xiāng)對比分析[J].中國遠(yuǎn)程教育，2021（5）：13-27.

[35] 任友群，萬昆，馮仰存.促進(jìn)人工智能教育的可持續(xù)發(fā)展——聯(lián)合國《教育中的人工智能：可持續(xù)發(fā)展的挑戰(zhàn)和機(jī)遇》解讀與啟示[J].現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究，2019，31（5）： 3-10.

[36] 楊緒輝，沈書生.教師與人工智能技術(shù)關(guān)系的新釋——基于技術(shù)現(xiàn)象學(xué)“人性結(jié)構(gòu)”的視角[J].電化教育研究，2019，40（5）：12-17.

[37] 于海波.人工智能教育的價(jià)值困境與突破路徑[J].湖南師范大學(xué)教育科學(xué)學(xué)報(bào)，2020，19（4）： 56-62.

[38] 曹培杰.智慧教育：人工智能時(shí)代的教育變革[J].教育研究，2018，39（8）：121-128.

[39] 胡偉.人工智能時(shí)代教師的角色困境及行動(dòng)策略[J].現(xiàn)代大學(xué)教育，2019（5）：79-84.

[40] 李海峰，王煒.人工智能支持下的智適應(yīng)學(xué)習(xí)模式[J].中國電化教育，2018（12）：88-95，112.

[41] 宋靈青，許林.人工智能教育應(yīng)用的邏輯起點(diǎn)與邊界——以知識學(xué)習(xí)為例[J].中國電化教育，2019（6）： 14-20.

[42] 方海光，羅金萍，陳俊達(dá)，等.基于教育大數(shù)據(jù)的量化自我MOOC自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)研究[J].電化教育研究，2016，37（11）：38-42，92.

[43] 陳穎博，張文蘭.國外教育人工智能的研究熱點(diǎn)、趨勢和啟示[J].開放教育研究，2019，25（4）：43-58.

[44] 鄭慶華，董博，錢步月，等.智慧教育研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2019，56（1）：209-224.

[45] OZAKI A. On the complexity of learning description logic ontologies[C]//Reasoning web international summer school. Cham： Springer， 2020： 36-52.

[46] GUILHERME A. AI and education： the importance of teacher and student relations[J]. AI & society， 2019， 34（1）：47-54.

[47] PIECH C， SPENCER J， HUANG J， GANGULI S， SAHAMI M， GUIBAS L， SOHL-DICKSTEIN J. Deep knowledge tracing[C]//Proceedings of the 28th International Conference on Neural Information Processing Systems. Cambridge： MIT Press， 2015： 505-513.

[48] PERROTTA C， SELWYN N. Deep learning goes to school： toward a relational understanding of AI in education[J]. Learning， media and technology， 2020，45（3）： 251-269.

[49] 李開復(fù)，王永剛.人工智能[M].北京：文化發(fā)展出版社，2017.

[50] IDELAND M. Google and the end of the teacher？ How a figuration of the teacher is produced through an ed-tech discourse[J]. Learning， media and technology， 2021，46（1）： 33-46.

[51] FREY C B， OSBORNE M A. The future of employment： how susceptible are jobs to computerisation？ [J]. Technological forecasting and social change， 2017， 114： 254-280.

[52] CROMPTON H. ISTE standards for educators： a guide for teachers and other professionals[M]. Arlington： International Society for Technology in Education， 2017.

[53] 劉磊，劉瑞.人工智能時(shí)代的教師角色轉(zhuǎn)變：困境與突圍——基于海德格爾技術(shù)哲學(xué)視角[J].開放教育研究，2020，26（3）：44-50.

[54] 黃蔚.人工智能何以改變教育[N].中國教育報(bào)，2018-08-19（03）.

[55] 徐曄.從“人工智能教育”走向“教育人工智能”的路徑探究[J].中國電化教育，2018（12）： 81-87.

[56] SELWYN N， HILLMAN T， EYNON R， FERREIRA G， KNOX J， MACGILCHRIST F， SANCHO-GIL J M. What's next for Ed-Tech？ Critical hopes and concerns for the 2020s[J]. Learning， media and technology， 2020， 45（1）：1-6.

[57] 張坤穎，張家年.人工智能教育應(yīng)用與研究中的新區(qū)、誤區(qū)、盲區(qū)與禁區(qū)[J].遠(yuǎn)程教育雜志，2017，35（5）： 54-63.

Reflection on Research Status of Artificial Intelligence in Education in China

ZHANG Jinbao1，? LI Kaiyi2

（1.Faculty of Education， Beijing Normal University， Beijing 100875;

2.Georg Eckert Institute for International Textbook Research， Brunswick Germany 38446）

[Abstract] The research on artificial intelligence in education is becoming a hotspot of research in the education technology community， but there are some misconceptions in the existing research results in China. Using a phenomenological approach to review the literature in recent years， this paper analyzes the misunderstanding of the impact of artificial intelligence in education on the role of teachers， the changes in educational goals and educational methods， and the improvement of educational equity and education quality. This paper reveals the embedded cognitive logic and educational philosophy， including the underestimation of the complexity of learning， the misplacement of the role of teachers， and the conceit of the goals of teaching reform. Finally， three research perspectives based on history and society， phenomenology， and evidence are proposed.

[Keywords] Artificial Intelligence in Education; Misconceptions; Cognitive Logic

基金項(xiàng)目：2019年北京市社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目重點(diǎn)課題“人工智能社會(huì)性科學(xué)議題及其教育實(shí)踐研究”（課題編號：19JYA002）