隨著信息技術(shù)對教育的深度賦能，教育信息化正在進(jìn)入一個全新的階段——教育信息化的下半場。如何在信息化時代打造一個全新的教育模式，助力教育教學(xué)發(fā)展，是整個行業(yè)需要思考的問題。華中師范大學(xué)教授劉三ya從教育技術(shù)革新的背景、教育的可計算性、智能時代教育的基本任務(wù)和發(fā)展前沿四個角度，解讀了信息技術(shù)環(huán)境下如何實現(xiàn)技術(shù)與教育的深度融合。

四、數(shù)據(jù)驅(qū)動下的新范式

無論是從教育實踐的角度，還是從教育研究的角度來說，在教育數(shù)據(jù)不斷累積的過程中，數(shù)據(jù)驅(qū)動下的新范式——數(shù)據(jù)密集型研究范式誕生了。

圖靈獎得主吉姆·格雷在2007年加州山景城召開的NRC-CSTB（National Research Council-Computer Science and Telecommuni-

cations Board）大會上，發(fā)表了留給世人的最后一次演講“The Fourth Paradigm： Data-Intensive Scientific Discovery”，提出科學(xué)研究的第四類范式。其中的“數(shù)據(jù)密集型”就是現(xiàn)在我們所說的“大數(shù)據(jù)”。同時，吉姆·格雷還總結(jié)出科學(xué)研究的范式共有四個：幾千年前，是經(jīng)驗科學(xué)，主要用來描述自然現(xiàn)象;幾百年前，是理論科學(xué)，主要使用模型或歸納法進(jìn)行科學(xué)研究;幾十年前，是計算科學(xué)，主要模擬復(fù)雜的現(xiàn)象;今天，是數(shù)據(jù)探索，統(tǒng)一于理論、實驗和模擬。它的主要特征是：數(shù)據(jù)依靠信息設(shè)備收集或模擬產(chǎn)生，依靠軟件處理，用計算機(jī)進(jìn)行存儲，使用專用的數(shù)據(jù)管理和統(tǒng)計軟件進(jìn)行分析。

我們現(xiàn)在所需要的數(shù)據(jù)驅(qū)動下的新范式不僅僅是基于數(shù)據(jù)的實證研究與科學(xué)發(fā)現(xiàn)，還要實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的決策支持與教育實踐革命，更要深刻改變思維方式和教育要素互動模式，促進(jìn)教育創(chuàng)新。

由于數(shù)據(jù)在不斷累積，數(shù)據(jù)的驅(qū)動力在不斷加強(qiáng)，對數(shù)據(jù)的計算能力也在不斷提高。教育行業(yè)的可計算性與通常意義上的數(shù)字化不太一樣，它來源于教育新模式誕生和落地的需要，來源于數(shù)據(jù)不斷地搜集、采集和累積的基礎(chǔ)，以及新型研究范式和實踐范式的推動。

教育的可計算性既是一個復(fù)雜的哲學(xué)命題，也是處于計算型社會的教育系統(tǒng)創(chuàng)新與變革必須要正視的重大現(xiàn)實課題，值得我們進(jìn)一步深入探討。但我個人認(rèn)為，在教育信息化的下半場，在新一代信息技術(shù)的助力下，教育的可計算性變成了一個非常突出的問題，也是決定我們?nèi)绾螌⒔逃c技術(shù)進(jìn)行深度融合的關(guān)鍵點(diǎn)。

智能時代教育的基本任務(wù)

如果說教育變得可計算，那么它的基本任務(wù)是什么？

一、教育的千年夢想

教育教學(xué)追求的目標(biāo)是有教無類（規(guī)?；?、因材施教（個性化），二者的有機(jī)統(tǒng)一是今后一段時間內(nèi)教育科學(xué)研究與實踐的主要目標(biāo)，也就是要實現(xiàn)教育的公平均衡問題，實現(xiàn)個性化教育。

美國心理學(xué)家、教育家本杰明·布魯姆通過實驗研究提出了Two-sigma問題：基于“掌握式學(xué)習(xí)”的1對1個性化輔導(dǎo)比傳統(tǒng)課堂教學(xué)平均成績提升2個標(biāo)準(zhǔn)差。從實驗結(jié)論來看，個性化的教學(xué)效果是顯著的、不容懷疑的，同時也是無法回避、必須要解決的。到底如何實現(xiàn)規(guī)模化教學(xué)和個性化教學(xué)的統(tǒng)一，在規(guī)模化教學(xué)下兼顧個性化學(xué)習(xí)，就變成了教育研究層面的一個非常重要且急需解決的問題。解決這個問題能夠極大提高我們對人才的培養(yǎng)和社會的需要。毫無疑問，在當(dāng)前情況下我們需要借助技術(shù)的力量來破解這個問題。

二、需要解決的問題

從可計算的角度來看，數(shù)據(jù)驅(qū)動下的教育需要解決三個方面的問題：學(xué)習(xí)主體可理解、學(xué)習(xí)服務(wù)可定制、教育情境可感知。

利用信息技術(shù)構(gòu)建新的教育環(huán)境，讓教育教學(xué)的環(huán)境變得可感知、可理解，在感知的基礎(chǔ)上讓學(xué)生充分理解，然后在學(xué)生能夠感知和理解的基礎(chǔ)上提供可定制的個性化學(xué)習(xí)服務(wù)。將這三個基本任務(wù)落實到現(xiàn)實教學(xué)場景中，可以很好地助力在規(guī)模化教育中培養(yǎng)個性化人才。

三、主要著力點(diǎn)

從具體實例、研究層面來看，以人工智能為例，它助力教育基本體現(xiàn)在四個著力點(diǎn)上：場景、感知、理解、服務(wù)。

1.場景——虛實結(jié)合、人技協(xié)同

無論是線上線下教學(xué)的融合，還是VR/AR的技術(shù)運(yùn)用，以人工智能為代表的信息技術(shù)運(yùn)用到教育行業(yè)，最重要的目的是打造新型教育教學(xué)環(huán)境。但是需要注意的是，信息技術(shù)在教育行業(yè)的運(yùn)用與其他行業(yè)最大的不同是人的參與，教師不可能完全被替代。此外，利用人工智能是為了提高教育教學(xué)的質(zhì)量，而不是為了將人工智能打造成像人一樣智能。這個關(guān)鍵在于如何實現(xiàn)人的智能和機(jī)器智能一體化。

2.感知——量化學(xué)習(xí)過程（非入侵式感知與隱形狀態(tài)的深度捕獲）

如何利用智能技術(shù)去感知社會、場景，尤其是場景中的學(xué)習(xí)主體，去感知他們的行為和狀態(tài)，從而讓教師更好地判斷學(xué)生學(xué)情、讓學(xué)生更好地認(rèn)清自己，這是理解學(xué)生很重要的前提。

3.理解——數(shù)據(jù)驅(qū)動的學(xué)習(xí)機(jī)理計算

在感知的基礎(chǔ)上，我們還要不斷嘗試解決在數(shù)據(jù)驅(qū)動的學(xué)習(xí)過程中的機(jī)理計算問題，解決怎樣利用大量的數(shù)據(jù)累積來揭示學(xué)習(xí)是如何發(fā)生的、學(xué)習(xí)過程中到底發(fā)生了什么等問題。

4.服務(wù)——算法定義學(xué)習(xí)

打造一個合適的場景并進(jìn)行綜合建模與分析，實現(xiàn)算法定義學(xué)習(xí)。在這個場景中，可以給學(xué)生提供個性化診斷分析、個性化知識供給、學(xué)習(xí)路徑的規(guī)劃和適應(yīng)性能力的培養(yǎng)，從而幫助教師和學(xué)生兼顧規(guī)模化學(xué)習(xí)和個性化學(xué)習(xí)。

我預(yù)感，隨著數(shù)據(jù)驅(qū)動的密集型教育科學(xué)研究與實踐的不斷深入，計算教育學(xué)正在萌芽。

智能時代教育的發(fā)展前沿

一、人工智能賦能教育的三個層次

人工智能賦能教育可以分為三個層次：智能增強(qiáng)、智能補(bǔ)償、智能替代。

智能增強(qiáng)是指以前人為可以做到的，機(jī)器可以幫忙做得更好;智能補(bǔ)償是指以前人為無法做到的，機(jī)器可以幫助完成，比如教師在規(guī)?；谡n時不可能兼顧到每一個學(xué)生，但機(jī)器可以幫助教師分析學(xué)生的情況，讓教師及時清晰地了解到每一個學(xué)生的情況;智能替代是指機(jī)器在某些環(huán)節(jié)替代人類發(fā)揮作用，比如在一個在線學(xué)習(xí)論壇中安排機(jī)器助手來代替教師回答學(xué)生的問題。

這三個層次在不同環(huán)節(jié)、不同階段可以完成不同的工作，但需注意的是，智能替代不存在替代教師的情況，只是替代教師在某一環(huán)節(jié)完成特定的任務(wù)，雖然在某些方面可能會比教師做得更好，但是機(jī)器不可能完全代替教師在教育教學(xué)過程中的核心作用。

二、發(fā)展前沿

針對人工智能賦能教育的三個層次，教育智能計算目前發(fā)展的重點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下三個方面。

1.感知與理解

對現(xiàn)有的教育教學(xué)進(jìn)行感知與理解，最重要的是如何進(jìn)行智能感知與計算、學(xué)習(xí)認(rèn)知機(jī)理。如果這些問題得不到解決，我們所談?wù)摰钠渌麊栴}都會變得虛無。

2.解構(gòu)與賦能

要想進(jìn)行智能增強(qiáng)、智能補(bǔ)償、智能替代，就必須要對傳統(tǒng)的教育教學(xué)進(jìn)行解構(gòu)，同時對其他相關(guān)環(huán)節(jié)進(jìn)行賦能，這個環(huán)節(jié)就會涉及對群體的智能調(diào)控和對個體的個性化智能導(dǎo)學(xué)。

3.重構(gòu)與增強(qiáng)

要想實現(xiàn)人機(jī)共融就必須重構(gòu)教育教學(xué)的過程，同時要提升教育教學(xué)的質(zhì)量。

需要注意的是，在這三個層次發(fā)展過程中，我們要始終把教育倫理放在一個核心位置上加以約束。

三、具體實踐

1.智能感知與計算

智能感知與計算主要分為行為狀態(tài)感知、生理狀態(tài)感知和心理狀態(tài)感知三個方面。行為狀態(tài)感知可以分為多空間數(shù)據(jù)感知、行為特征融合和行為狀態(tài)識別;生理狀態(tài)感知可以分為生理數(shù)據(jù)感知、生理數(shù)據(jù)融合和生理狀態(tài)識別;心理狀態(tài)感知可以分為多模態(tài)數(shù)據(jù)感知和心理狀態(tài)識別。

2.學(xué)習(xí)認(rèn)知機(jī)理

學(xué)習(xí)認(rèn)知機(jī)理需要達(dá)成認(rèn)知過程可解釋、認(rèn)知模型可解釋這兩個目標(biāo)，這也是人工智能賦能教育的很重要的使命。

3.個性化智能導(dǎo)學(xué)

新的教學(xué)模式下，個性化智能導(dǎo)學(xué)如何更好地服務(wù)于我們的教與學(xué)涉及很多的關(guān)鍵技術(shù)，值得我們關(guān)注，包括對認(rèn)知診斷模型的構(gòu)建、對知識追蹤算法的改進(jìn)和對智能資源推薦算法的完善等。

4.群體智能調(diào)控

“群體智能”一詞最早在1989年由Gerardo和Jing Wang針對電腦屏幕上細(xì)胞機(jī)器人的自組織現(xiàn)象所提出。早期，大部分學(xué)者將其定義為具有分布控制、去中心化特點(diǎn)的自組織智能行為。它是智能形態(tài)高級的表現(xiàn)方式之一。如今，其作為我國新一代人工智能重點(diǎn)發(fā)展的五大智能形態(tài)之一，在推動我國新一代人工智能技術(shù)發(fā)展中占據(jù)重要地位。

學(xué)習(xí)是一個社會性活動、群體性活動，因此要注意對群體知識構(gòu)建過程的感知，對群體知識演化的智能調(diào)控，對群體智慧與高階思維涌現(xiàn)的機(jī)理發(fā)現(xiàn)。

5.教育倫理

智能教育中的倫理問題涉及數(shù)據(jù)安全、技術(shù)異化、隱私保護(hù)等多個方面，在處理數(shù)據(jù)、技術(shù)與人的相互關(guān)系時應(yīng)遵循“有用”“無害”的倫理訴求，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)和技術(shù)的育人價值。

教育倫理最重要的是要做到不讓技術(shù)異化，要讓技術(shù)更好地服務(wù)人的發(fā)展，呈現(xiàn)一個良性的循環(huán)發(fā)展。從計算的角度來說，需要思考新型人技環(huán)境下教育倫理的數(shù)理機(jī)制，不能簡簡單單靠原則和條文來約束教師，而應(yīng)該從最基礎(chǔ)層面去控制、約束技術(shù)應(yīng)該發(fā)揮什么作用，不能發(fā)揮什么作用，以及出現(xiàn)異化時及時給教師或?qū)W生提供預(yù)警，這才是我們追求的數(shù)理機(jī)制。有了這樣的數(shù)理機(jī)制，我們就能夠?qū)⑵淝度氲郊夹g(shù)的所有環(huán)節(jié)中去，讓技術(shù)更好地為教育服務(wù)。

綜上所述，真正的技術(shù)與教育的深度融合、教育的顛覆性變革將很大程度上取決于教育計算理論與方法的突破。智能教育的創(chuàng)新也并非一個智能技術(shù)在教育教學(xué)中的單點(diǎn)突破問題，而是一項需要從基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、共性技術(shù)突破、倫理規(guī)范完善等方面進(jìn)行多學(xué)科交叉、多主體協(xié)同的系統(tǒng)性工程。我個人認(rèn)為，只有這二者有所突破，才能真正促進(jìn)技術(shù)和教育的深度融合，做到我中有你，你中有我。

（本文根據(jù)2021年粵港澳臺人工智能教育論壇專家報告整理，有刪節(jié)）