梁迎麗 劉陳

摘要：新技術(shù)浪潮洶涌而至。大數(shù)據(jù)、并行計(jì)算和深度學(xué)習(xí)驅(qū)動人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，并重塑教育新形態(tài)。人工智能教育應(yīng)用現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢研究有助于推動技術(shù)與教育的深度融合發(fā)展。該文從技術(shù)發(fā)展的角度回顧了人工智能的發(fā)展歷程，概述了人工智能發(fā)展史上的三次浪潮，揭示了人工智能的三大要素與驅(qū)動力，闡述了人工智能在教育領(lǐng)域中的四大具體應(yīng)用形態(tài)，分析了人工智能教育應(yīng)用的五大典型特征，并指出其未來的發(fā)展趨勢，最后歸納并構(gòu)建了人工智能與教育的融合創(chuàng)新發(fā)展體系，旨在為我國人工智能與教育的融合發(fā)展提供理論指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：人工智能；深度學(xué)習(xí)；ITS；自動化測評；教育應(yīng)用

中圖分類號：G434 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

大數(shù)據(jù)應(yīng)用方興未艾，人工智能已悄然而至。人工智能已逐漸滲透到社會的各個領(lǐng)域，引起經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、社會生活和工作方式的深刻變革，并重塑世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新格局。人工智能在全球發(fā)展中的重要作用已引起國際范圍內(nèi)的廣泛關(guān)注和高度重視，多個國家已將人工智能提升為國家戰(zhàn)略，出臺了相關(guān)政策和規(guī)劃，力爭搶占科技的制高點(diǎn)。美國先后頒布了《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》，歐盟委員會制定了SPARC機(jī)器人創(chuàng)新計(jì)劃，英國和德國政府分別制定了“現(xiàn)代工業(yè)戰(zhàn)略”和“工業(yè)4.0”計(jì)劃，日本政府規(guī)劃了人工智能產(chǎn)業(yè)化路線并部署了超智能社會。我國政府于2017年7月8日發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，指明了我國發(fā)展人工智能的重點(diǎn)任務(wù)，并對發(fā)展規(guī)劃進(jìn)行了全面部署，這是我國“搶占信息化制高點(diǎn)，增加國際話語權(quán)”的重要戰(zhàn)略舉措。

在人工智能浪潮的沖擊和影響下，教育領(lǐng)域正在經(jīng)歷一場深層次變革，技術(shù)正在重塑教育的新形態(tài)。在此背景下，研究如何應(yīng)用新技術(shù)推動教育事業(yè)的發(fā)展具有重要意義。教育技術(shù)領(lǐng)域已經(jīng)涌現(xiàn)出一批相關(guān)研究，集中表現(xiàn)為人工智能內(nèi)涵、技術(shù)與應(yīng)用等內(nèi)容的概述，如探討了人工智能教育應(yīng)用的熱點(diǎn)問題；側(cè)重對美國政府兩個人工智能報(bào)告的解讀，分析了教育人工智能的內(nèi)涵、關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用趨勢；探索了機(jī)器學(xué)習(xí)在教育中的應(yīng)用；分析了人工智能與STEM等課程的融合；構(gòu)筑了人工智能+教育的生態(tài)系統(tǒng)。已有研究揭開了人工智能的神秘面紗，為后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)。然而，技術(shù)在其產(chǎn)生、發(fā)展與應(yīng)用中存在一定的客觀規(guī)律。人工智能發(fā)展到今天，其原因何在？教育領(lǐng)域中的人工智能有何不同？這些問題驅(qū)動著對人工智能的進(jìn)一步深入研究。因此，有必要回顧人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展歷程，立足于人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用現(xiàn)狀，剖析其在教育應(yīng)用中的典型特征，并把握其未來發(fā)展趨勢，為推動我國人工智能與教育的融合創(chuàng)新發(fā)展提供理論指導(dǎo)。

一、人工智能的發(fā)展歷程與核心驅(qū)動力

（一）人工智能的三次浪潮

人工智能起源于1956年美國達(dá)特茅斯學(xué)院舉辦的夏季學(xué)術(shù)研討會。在這次會議上，達(dá)特茅斯學(xué)院助理教授John McCarthy提出的“人工智能（Artificial Intelligence，AI）”這一術(shù)語首次正式使用。之后，人工智能的先驅(qū)艾倫·圖靈提出了著名的“圖靈測試”：在人機(jī)分隔的情況下進(jìn)行測試，如果有超過30%的測試者不能確定被試是人還是機(jī)器，那么這臺機(jī)器就通過了測試，并被認(rèn)為具有人工智能。圖靈測試掀起了人工智能的第一輪浪潮。在人工智能研究方法上，以抽象符號為基礎(chǔ)，基于邏輯推理的符號主義方法盛行，其突出表現(xiàn)為：在人機(jī)交互過程中數(shù)學(xué)證明、知識推理和專家系統(tǒng)等形式化方法的應(yīng)用。但在電子計(jì)算機(jī)誕生的早期，有限的運(yùn)算速度嚴(yán)重制約了人工智能的發(fā)展。

20世紀(jì)80年代，人工智能再次興起。傳統(tǒng)的符號主義學(xué)派發(fā)展緩慢，有研究者大膽嘗試基于概率統(tǒng)計(jì)模型的新方法，語音識別、機(jī)器翻譯取得了明顯進(jìn)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識別等領(lǐng)域初露端倪。但這一時期的人工智能受限于數(shù)據(jù)量與測試環(huán)境，尚處于學(xué)術(shù)研究和實(shí)驗(yàn)室中，不具備普遍意義上的實(shí)用價(jià)值。

人工智能的第三次浪潮緣起于2006年Hinton等人提出的深度學(xué)習(xí)技術(shù)。ImageNet競賽代表了計(jì)算機(jī)智能圖像識別領(lǐng)域最前沿的發(fā)展水平，2015年基于深度學(xué)習(xí)的人工智能算法在圖像識別準(zhǔn)確率方面第一次超越了人類肉眼，人工智能實(shí)現(xiàn)了飛躍性的發(fā)展。隨著機(jī)器視覺研究的突破，深度學(xué)習(xí)在語音識別、數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理等不同研究領(lǐng)域相繼取得突破性進(jìn)展。2016年，微軟將英語語音識別詞錯率降低至5.9%，可與人類相媲美。如今，人工智能已由實(shí)驗(yàn)室走向市場，無人駕駛、智能助理、新聞推薦與撰稿、搜索引擎、機(jī)器人等應(yīng)用已經(jīng)走進(jìn)社會生活。因此，2017年也被稱為人工智能產(chǎn)業(yè)化元年。

（二）人工智能的三大要素與核心驅(qū)動力

回顧人工智能的發(fā)展歷程，在三次浪潮的浮浮沉沉中，人工智能不斷突破并接近自身的目標(biāo)：能夠根據(jù)對環(huán)境的感知，做出合理的行動，從而獲得最大收益。從人工智能的發(fā)展歷程來看，不難看出，運(yùn)算力、數(shù)據(jù)量和算法模型是人工智能的三大要素。如圖1所示，人工智能具體應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)，如語音識別和圖像識別等，需要先賦予機(jī)器一定的推理能力，然后它才能做出合理的行動。而這種推理能力，源自于大量的應(yīng)用場景數(shù)據(jù)集。通過使用大量的數(shù)據(jù)對算法模型進(jìn)行一定的訓(xùn)練，機(jī)器才能夠根據(jù)算法做出具有類人智能的判斷、決策和行為。奠定了的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

人工智能在逐步發(fā)展完善自身理論與方法，以及尋求外部動力的過程中螺旋式上升發(fā)展。從圖靈測試?yán)碚摰奶岢龅綗o人駕駛汽車自動上路行駛，從實(shí)驗(yàn)室的“封閉世界”到外部“開放世界”的安全過渡，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和深度學(xué)習(xí)這三大核心驅(qū)動力，共同促成了人工智能的突破性進(jìn)展。

1.大數(shù)據(jù)

人工智能建立于海量優(yōu)質(zhì)的應(yīng)用場景數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上。訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量、規(guī)模和質(zhì)量尤為重要，豐富的海量數(shù)據(jù)集是算法模型訓(xùn)練的前提。甚至有觀點(diǎn)認(rèn)為，擁有更海量的數(shù)據(jù)比擁有更好的算法更重要。受益于移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和多樣化智能終端的普及，以及物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和傳感器的大量應(yīng)用，源自各種設(shè)備及互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的數(shù)據(jù)急劇增加，大數(shù)據(jù)迅速發(fā)展。大數(shù)據(jù)處理技術(shù)能在很大程度上提高人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的質(zhì)量，并能優(yōu)化存儲和管理標(biāo)注后的數(shù)據(jù)。因此，可以說，海量數(shù)據(jù)是機(jī)器智能的源泉，大數(shù)據(jù)有力地助推了機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的進(jìn)步，在智能服務(wù)的應(yīng)用中釋放出無限潛力。

2.并行計(jì)算

人工智能發(fā)展過程中，有限的運(yùn)算能力曾是制約人工智能發(fā)展的主要瓶頸。從電子計(jì)算機(jī)出現(xiàn)的早期至今，機(jī)器的運(yùn)算處理能力不斷提升，為人工智能的發(fā)展提供了極大的動力支持。云計(jì)算在虛擬化、動態(tài)易擴(kuò)展的資源管理方面的優(yōu)勢，GPU等人工智能專用芯片的出現(xiàn)，奠定了人工智能在大規(guī)模、高性能并行運(yùn)算的軟硬件基礎(chǔ)，推動數(shù)據(jù)處理規(guī)模和運(yùn)算速度的指數(shù)級增長，極大地提高了算法執(zhí)行效率和識別準(zhǔn)確率。

3.深度學(xué)習(xí)

數(shù)據(jù)和硬件是人工智能的基礎(chǔ)，而算法是人工智能的核心。人工智能發(fā)展史上，兩個轉(zhuǎn)折點(diǎn)尤其值得關(guān)注。一個是研究方法由符號主義轉(zhuǎn)向統(tǒng)計(jì)模型，自此開辟了人工智能發(fā)展的新路徑；另一個是深度學(xué)習(xí)憑借絕對優(yōu)勢，顛覆了其他算法設(shè)計(jì)思路，突破了人工智能的算法瓶頸。深度學(xué)習(xí)即深度網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，它受人類大腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的啟發(fā)，由一組單元組成，每個單元借由一組輸入值而產(chǎn)生輸出值，該輸出值又繼續(xù)被傳遞到下游神經(jīng)元。深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)通常使用許多層次，且在每層使用大量單元，以便識別海量數(shù)據(jù)中極其復(fù)雜和精確的模式。深度學(xué)習(xí)將人類程序員從構(gòu)建模型的復(fù)雜活動中解放了出來，并提供一種更優(yōu)化、更智能的算法，能夠自動從海量數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行自我學(xué)習(xí)，自動調(diào)整規(guī)則參數(shù)并優(yōu)化規(guī)則和模型，識別準(zhǔn)確率極高。自學(xué)習(xí)狀態(tài)已成為機(jī)器學(xué)習(xí)的主流方法。

二、人工智能教育應(yīng)用的現(xiàn)狀分析

邏輯推理、知識表示、規(guī)劃和導(dǎo)航、自然語言處理和感知是人工智能的主要問題空間。在教育問題解決與應(yīng)用中，人工智能主要有四大應(yīng)用形態(tài)：智能導(dǎo)師系統(tǒng)、自動化測評系統(tǒng)、教育游戲與教育機(jī)器人。

（一）智能導(dǎo)師系統(tǒng)

智能導(dǎo)師系統(tǒng)（Intelligent Tutoring System，ITS）由早期的計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)發(fā)展而來，它模擬人類教師實(shí)現(xiàn)一對一的智能化教學(xué)，是人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域中的典型應(yīng)用。典型的智能導(dǎo)師系統(tǒng)主要由領(lǐng)域模型、導(dǎo)師模型和學(xué)習(xí)者模型三部分組成，即經(jīng)典的“三角模型”。領(lǐng)域模型又稱為專家知識，它包含了學(xué)習(xí)領(lǐng)域的基本概念、規(guī)則和問題解決策略，通常由層次結(jié)構(gòu)、語義網(wǎng)絡(luò)、框架、本體和產(chǎn)生式規(guī)則的形式表示，其關(guān)鍵作用是完成知識計(jì)算和推理。導(dǎo)師模型決定適合學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)活動和教學(xué)策略，學(xué)習(xí)者模型動態(tài)地描述了學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的認(rèn)知風(fēng)格、能力水平和情感狀態(tài)。事實(shí)上，ITS的導(dǎo)師模型、學(xué)習(xí)者模型和領(lǐng)域模型正是教學(xué)三要素——教師、學(xué)生、教學(xué)內(nèi)容的計(jì)算機(jī)程序化實(shí)現(xiàn)，其互相關(guān)系如圖2所示。其中，領(lǐng)域模型是智能化實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)，教學(xué)模型則是領(lǐng)域模型和學(xué)生模型之間的橋梁，其實(shí)質(zhì)是做出適應(yīng)性決策和提供個性化學(xué)習(xí)服務(wù)。教學(xué)模型根據(jù)領(lǐng)域知識及其推理，依據(jù)學(xué)習(xí)者模型反映的學(xué)習(xí)者當(dāng)前的知識技能水平和情感狀態(tài)，做出適應(yīng)性決策，向?qū)W習(xí)者提供個性化推薦服務(wù)，如圖3所示。

ITS尊重學(xué)習(xí)者的個性特征，如學(xué)習(xí)風(fēng)格、興趣、特長等，滿足學(xué)習(xí)者的個性化需求。ITS根據(jù)學(xué)習(xí)者模型所刻畫的個性特征，向其提供個性化的學(xué)習(xí)路徑、學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)同伴等資源。美國國防高級研究計(jì)劃署贊助開發(fā)的一種使用人工智能來模擬專家和新手之間的互動的數(shù)字導(dǎo)師系統(tǒng)，能夠幫助學(xué)習(xí)者獲得所需的技能，將海軍新兵訓(xùn)練成為技術(shù)技能專家所需的時間從幾年減少到幾個月。

近年來，情感、元認(rèn)知和動機(jī)等研究越來越受重視，神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)和教育學(xué)的研究表明，情感狀態(tài)在一定程度上影響了學(xué)生的學(xué)習(xí)效率和態(tài)度，消極的情感狀態(tài)會阻礙學(xué)生的思考過程，而積極的情感為學(xué)生的問題解決和創(chuàng)新進(jìn)步提供有利的條件。然而，情感缺失一直是ITS中存在的突出問題。ITS通過與學(xué)生的交互實(shí)現(xiàn)情感的感知、識別、調(diào)節(jié)與預(yù)測。根據(jù)學(xué)生情感的來源，如面部表情、聲音等可察因素，及可測量的行為等，采用傳感器等技術(shù)獲取數(shù)據(jù)，根據(jù)相關(guān)科學(xué)模型，應(yīng)用人工智能的方法與技術(shù)，綜合運(yùn)用心理學(xué)和認(rèn)知科學(xué)等知識進(jìn)行情感推理，也稱之為情感識別或情感計(jì)算。研究表明，系統(tǒng)通過對話的方式對學(xué)生進(jìn)行的情感調(diào)節(jié)具有積極效果。

ITS中教學(xué)模型模擬人類教師實(shí)現(xiàn)一對一個性化教學(xué)的過程即是適應(yīng)性教學(xué)策略選取和個性化資源推薦算法的實(shí)現(xiàn)過程，適應(yīng)性教學(xué)策略選擇是資源個性化推薦的前提。在適應(yīng)性教學(xué)策略的選擇方面，這種適應(yīng)性表現(xiàn)為多個層次：從適應(yīng)性應(yīng)答學(xué)生的表現(xiàn)，適應(yīng)學(xué)生的知識水平，幫助學(xué)生取得具體目標(biāo)，到對學(xué)生的情感狀態(tài)做出適應(yīng)性干預(yù)調(diào)節(jié)，提供適應(yīng)學(xué)生元認(rèn)知能力的幫助。事實(shí)上，ITS要模擬人類教師憑借經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行決策的復(fù)雜過程，具有一定難度。而人工智能引發(fā)了教育領(lǐng)域的數(shù)據(jù)革命和智能化革命，數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧教學(xué)與智能決策正在成為教育教學(xué)的新范式。

（二）自動化測評系統(tǒng)

評價(jià)是教學(xué)活動的重要組成部分。自動化測評技術(shù)的應(yīng)用引發(fā)了評價(jià)方法和形式的深刻變革。自動化測評系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)客觀、一致、高效和高可用的測評結(jié)果，提供即時反饋，極大地減輕教師負(fù)擔(dān)，并為教學(xué)決策提供真實(shí)可靠的依據(jù)。

1.ICT技能與程序作業(yè)的自動化測評系統(tǒng)

ICT技能培訓(xùn)與程序設(shè)計(jì)是計(jì)算機(jī)教育領(lǐng)域中的重要內(nèi)容。ICT技能是信息時代的基本素養(yǎng)。文字編輯、電子表格數(shù)據(jù)處理、收發(fā)郵件、制作演示文稿和網(wǎng)頁等技能的學(xué)習(xí)和培訓(xùn)過程中，ICT自動化測評系統(tǒng)所構(gòu)建的信息模型通過信息獲取、知識推理和綜合評價(jià)三個步驟，動態(tài)跟蹤用戶的操作行為，并對操作過程進(jìn)行診斷、評價(jià)和反饋，極大地提高了學(xué)習(xí)效率。

計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)是培養(yǎng)計(jì)算思維的有效途徑，程序作業(yè)通常由學(xué)生上機(jī)完成。程序設(shè)計(jì)語言有其自身的語法規(guī)則。動態(tài)程序測評能夠獲取程序的編譯和運(yùn)行時信息，分析程序的行為和功能，從程序的功能和執(zhí)行效率出發(fā)，展開綜合評價(jià)。而靜態(tài)程序測評，如圖4所示，首先對程序代碼進(jìn)行信息提取，然后將程序進(jìn)行中間形式表示，預(yù)測程序所有可能的執(zhí)行路徑與結(jié)果，利用知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對程序的評價(jià)。目前，國內(nèi)外已經(jīng)實(shí)現(xiàn)自動化測評的程序設(shè)計(jì)語言包括Java、C/C++、Python和Pascal，以及匯編語言、腳本語言和數(shù)據(jù)庫查詢語言等。

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2.自動化短文評價(jià)系統(tǒng)

短文寫作是當(dāng)前很多標(biāo)準(zhǔn)化測試的基本要求。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，自動化短文評價(jià)（Automated Assessment nf Essays and Short Answers）運(yùn)用自然語言處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)對短文本的計(jì)算分析和語義理解。美國教育考試服務(wù)中心（Educational Testing Service，ETS）設(shè)計(jì)和舉辦多項(xiàng)大型標(biāo)準(zhǔn)化考試，如TOEFL、SAT、GRE等。ETS始終致力于測評理論、方法和技術(shù)的研究，尤其在自動化測評領(lǐng)域一直處于前沿。目前，ETS已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了語音、短文、數(shù)學(xué)等領(lǐng)域的自動化評價(jià)與反饋。在其產(chǎn)品中，TextEvaluator是一種全自動化的基于Web的技術(shù)工具，旨在輔助教師、教材出版商和考試開發(fā)人員選取用于學(xué)習(xí)和測試的文本段落。TextEvaluator超越了傳統(tǒng)的句法復(fù)雜性和詞匯難度的可讀性維度，解決了由于內(nèi)聚性、具體性、學(xué)術(shù)導(dǎo)向、論證水平、敘述程度和交互式對話風(fēng)格的差異而導(dǎo)致的復(fù)雜性變化。另外，E-rater引擎用于學(xué)生作文的自動化評分和反饋。在設(shè)定了評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)之后，學(xué)生可以使用E-rater的反饋來評估他們的寫作技巧，并確定需要改進(jìn)的地方。教師可用來幫助學(xué)生獨(dú)立發(fā)展自己的寫作技巧，并自動獲得建設(shè)性的反饋意見。除了提供短文的整體得分，E-rater還提供關(guān)于語法、寫作風(fēng)格和組織結(jié)構(gòu)等的實(shí)時診斷和反饋。

3.自動化口語測評系統(tǒng)

自動化口語評價(jià)運(yùn)用語音識別等技術(shù)實(shí)現(xiàn)了多種語言口語語音的自動化測試與評價(jià)，圖5展示了基于移動智能終端和測評云服務(wù)的口語學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)，其中聲學(xué)模型和語言學(xué)模型是語音識別的關(guān)鍵。ETS的SpeechRater引擎是英語口語測評方面應(yīng)用最廣泛的測評引擎之一。其測評任務(wù)并不限定范圍和對象，開放性是其最大特點(diǎn)。該引擎可以用于提高發(fā)音可靠性、語法熟練度和交際的流利程度。SpeechRater引擎使用自動語音識別系統(tǒng)處理每個響應(yīng)，該系統(tǒng)特別適用于母語非英語的學(xué)習(xí)者?；谠撓到y(tǒng)的輸出，使用自然語言處理和語音處理算法來計(jì)算在許多語言維度上定義語音的一組特征，包括流利性、發(fā)音、詞匯使用、語法復(fù)雜性和韻律。然后將這些功能的模型應(yīng)用于英語口語測評，最終得出分?jǐn)?shù)并提供反饋建議。

對于我國的英語教學(xué)來說，言語環(huán)境匱乏是當(dāng)前制約學(xué)生英語口語學(xué)習(xí)的最大障礙，口語評價(jià)難度較大且時效性差更加加劇了英語口語教與學(xué)的難度?？拼笥嶏w依托語音技術(shù)的強(qiáng)勁優(yōu)勢，所開發(fā)的聽說智能測試系統(tǒng)、英語聽說智能考試與教學(xué)系統(tǒng)和大學(xué)英語四六級口語考試系統(tǒng)可以用于促進(jìn)英語聽說訓(xùn)練和自動化測試與反饋。另外，普通話模擬測試與學(xué)習(xí)系統(tǒng)和國家普通話智能測試系統(tǒng)在推廣普通話及相關(guān)考試方面發(fā)揮著重要作用。

（三）教育游戲

游戲智能是人工智能研究內(nèi)容的一部分。運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的AlphaGo大勝人類職業(yè)圍棋選手，標(biāo)志著人工智能技術(shù)的又一次飛躍。在教育應(yīng)用領(lǐng)域中，計(jì)算機(jī)和視頻游戲不僅僅提供一種娛樂方式，更能推動玩家在游戲中獲得新的知識和技能。教育游戲具有明確、有意義的目標(biāo)，多個目標(biāo)結(jié)構(gòu)，評分系統(tǒng)，可調(diào)節(jié)的難度級別，隨機(jī)的驚喜元素，以及吸引人的幻想隱喻。教育游戲通過構(gòu)建充分開放的游戲框架和環(huán)境，提供一種觀察和認(rèn)識世界的新視角。益智游戲玩家不僅使用游戲工具解決問題，而且還使用自己的知識和技能。在角色扮演中，玩家必須在惡劣的環(huán)境中生存和獲得新的知識。在所有這些情況下，對周圍空間的詳細(xì)研究等活動都是對玩家的注意力、耐心、專業(yè)知識和邏輯思維的考驗(yàn)與鍛煉。例如，芝加哥科學(xué)與工業(yè)博物館的網(wǎng)站允許游客玩“生存模式”的游戲。該游戲?qū)榍嗌倌暝O(shè)計(jì)，專注于研究在極端情況下發(fā)生在人體內(nèi)的主要身體系統(tǒng)的變化過程。游戲玩家不僅克服了許多障礙，還了解了人體的結(jié)構(gòu)。另外，青少年學(xué)會使用鼠標(biāo)和手寫筆學(xué)習(xí)撰寫簡單的生存搜索等機(jī)器人程序。

（四）教育機(jī)器人

教育機(jī)器人在教學(xué)中的應(yīng)用越來越普遍。一方面，教育機(jī)器人可以培養(yǎng)和發(fā)展學(xué)生的計(jì)算思維能力。越來越多的學(xué)校正在引進(jìn)教育機(jī)器人作為創(chuàng)新的學(xué)習(xí)環(huán)境，用于提高和建立學(xué)生的高層思維能力，作為提高學(xué)生學(xué)習(xí)動機(jī)和抽象概念理解的補(bǔ)充工具，幫助學(xué)生解決復(fù)雜的問題。另一方面，教育機(jī)器人具有多學(xué)科性質(zhì)，提供建設(shè)性的學(xué)習(xí)環(huán)境，有助于學(xué)生更好地理解科學(xué)知識，在科學(xué)、技術(shù)、工程和數(shù)學(xué)（STEM）教育方面發(fā)揮著重要作用。在STEM教學(xué)方面，機(jī)器人可以協(xié)助教師實(shí)現(xiàn)工程和技術(shù)概念的真實(shí)應(yīng)用，將現(xiàn)實(shí)世界中的科學(xué)和數(shù)學(xué)概念進(jìn)行具體化，有助于消除科學(xué)和數(shù)學(xué)的抽象性。事實(shí)上，各種教育機(jī)器人的應(yīng)用推動了科學(xué)、技術(shù)、工程和數(shù)學(xué)在教學(xué)的改進(jìn)，機(jī)器人固有的靈活性使其在STEM不同教育場景中的應(yīng)用取得了成功。此外，使用機(jī)器人教學(xué)有助于增強(qiáng)批參與者的判性思維，促進(jìn)團(tuán)隊(duì)合作，提高溝通交流能力和創(chuàng)新能力。

三、人工智能教育應(yīng)用的典型特征與發(fā)展趨勢

人工智能通過知識表示、計(jì)算與理解，可以模擬人類教師實(shí)現(xiàn)個性化教學(xué)；依托于問題空間理論，實(shí)現(xiàn)知識和技能的自動化測量與評價(jià)；借助于自然語言處理與語音識別技術(shù)，解決文本和口語語音的詞法分析、語法判別和語義理解；通過教育游戲和教育機(jī)器人，以智能增強(qiáng)的方式賦予“寓教于樂”以新的內(nèi)涵。進(jìn)一步深入分析人工智能教育應(yīng)用的典型特征，并把握其未來發(fā)展趨勢是推動人工智能教育應(yīng)用的必要條件。

（一）五大典型特征

人工智能在教育應(yīng)用中的典型特征突出體現(xiàn)在以下五個方面：

1.智能化

智能化是教育信息化的發(fā)展趨勢之一。海量數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏著豐富的價(jià)值，在知識表示與推理的基礎(chǔ)上，構(gòu)建算法模型，借助于高性能并行運(yùn)算可以釋放這種價(jià)值與能量。未來，在教育領(lǐng)域?qū)性絹碓蕉嘀С纸膛c學(xué)的智能工具，智慧教學(xué)將給學(xué)習(xí)者帶來新的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。在線學(xué)習(xí)環(huán)境將與生活場景無縫融合，人機(jī)交互更加便捷智能，泛在學(xué)習(xí)、終身學(xué)習(xí)將成為一種新常態(tài)。

2.自動化

與人相比，人工智能更擅長記憶、基于規(guī)則的推理、邏輯運(yùn)算等程序化的工作，擅長處理目標(biāo)確定的事務(wù)。而對于主觀的東西，如果目標(biāo)不夠明確，則較為困難。如數(shù)學(xué)、物理、計(jì)算機(jī)等理工科作業(yè)，評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)客觀且容易量化，自動化測評程度較高。隨著自然語言處理、文本挖掘等技術(shù)的進(jìn)步，短文本類主觀題的自動化測評技術(shù)將日益成熟并應(yīng)用于大規(guī)?？荚囍小＝處煂姆敝氐脑u價(jià)活動中解放出來，從而有精力專注于教學(xué)。

3.個性化

基于學(xué)習(xí)者的個人信息、認(rèn)知特征、學(xué)習(xí)記錄、位置信息、媒體社交信息等數(shù)據(jù)庫，人工智能程序可以自學(xué)習(xí)并構(gòu)建學(xué)習(xí)者模型，并從不斷擴(kuò)大更新的數(shù)據(jù)集中調(diào)整優(yōu)化模型參數(shù)。針對學(xué)習(xí)者的個性化需求，實(shí)現(xiàn)個性化資源、學(xué)習(xí)路徑、學(xué)習(xí)服務(wù)的推送。這種個性化將越來越呈現(xiàn)出客觀、量化等特征。

4.多元化

人工智能涉及多個學(xué)科領(lǐng)域，未來的教學(xué)內(nèi)容需要適應(yīng)其發(fā)展需要，如美國已經(jīng)高度重視STEM學(xué)科的學(xué)習(xí)，我國政府高度重視并鼓勵高校擴(kuò)展和加強(qiáng)人工智能專業(yè)教育，形成“人工智能+X”創(chuàng)新專業(yè)培養(yǎng)模式。從人才培養(yǎng)的角度分析，學(xué)校教育應(yīng)更強(qiáng)調(diào)學(xué)生多元能力的綜合性發(fā)展，以人工智能相關(guān)基礎(chǔ)學(xué)科理論為基礎(chǔ)，提供基于真實(shí)問題情境的項(xiàng)目實(shí)踐，側(cè)重激發(fā)、培養(yǎng)和提高學(xué)生的計(jì)算思維、創(chuàng)新思維、元認(rèn)知等能力。

5.協(xié)同化

短期來看，人機(jī)協(xié)同發(fā)展是人工智能推動教育智能化發(fā)展的一種趨勢。從學(xué)習(xí)科學(xué)的角度分析，學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)者根據(jù)自己已有的知識去主動構(gòu)建和理解新知識的過程。對于人工智能來說，新知識是它們所無法理解的，所以這種時候?qū)W習(xí)者就需要教師的協(xié)同、協(xié)助和協(xié)調(diào)。因此在智能學(xué)習(xí)環(huán)境中，教師的參與必不可少，人機(jī)協(xié)同將是人工智能輔助教學(xué)的突出特征。

（二）發(fā)展趨勢

人工智能在教育中的應(yīng)用特征為推動人工智能與教育的融合創(chuàng)新發(fā)展指明了方向。在當(dāng)前國家大力發(fā)展人工智能的政策引領(lǐng)下，不僅要從本質(zhì)上認(rèn)識人工智能的核心要素與驅(qū)動力，把握其典型應(yīng)用特征，還要能夠順應(yīng)其發(fā)展趨勢。以數(shù)據(jù)驅(qū)動引領(lǐng)教育信息化發(fā)展方向，以深化應(yīng)用推動教育教學(xué)模式變革，以融合創(chuàng)新優(yōu)化教育服務(wù)供給方式，將是人工智能教育應(yīng)用的未來發(fā)展趨勢，也是人工智能時代教育發(fā)展的鮮明任務(wù)和重要機(jī)遇。

1.以數(shù)據(jù)驅(qū)動引領(lǐng)教育信息化發(fā)展方向

人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的深入應(yīng)用，推動著信息技術(shù)與教育的融合創(chuàng)新發(fā)展?？v觀人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展歷程，從早期基于規(guī)則的知識表示與推理，到今天基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理、語音識別與圖像識別，“智能”的習(xí)得已經(jīng)由早期的專家賦予演變?yōu)闄C(jī)器主動學(xué)習(xí)獲取。除了算法模型的顯著改進(jìn)，作為模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，大數(shù)據(jù)為人工智能添加了十足的動力燃料。大數(shù)據(jù)智能以數(shù)據(jù)驅(qū)動和認(rèn)知計(jì)算為核心方法，從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識，進(jìn)而根據(jù)知識做出智能決策。數(shù)據(jù)已經(jīng)成為產(chǎn)業(yè)界爭奪的焦點(diǎn)，數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能決策與服務(wù)已經(jīng)成為學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)。在教育領(lǐng)域，數(shù)據(jù)可以解釋教育現(xiàn)象，也可以揭示教育規(guī)律，并能夠預(yù)測未來趨勢。數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法推動著教育研究從經(jīng)驗(yàn)主義走向數(shù)據(jù)主義和實(shí)證主義。因此，教育數(shù)據(jù)革命已經(jīng)到來。數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能將引領(lǐng)教育信息化發(fā)展的新方向。

2.以深化應(yīng)用推動教育教學(xué)模式變革

人工智能在教育領(lǐng)域取得如此大的成就，技術(shù)引領(lǐng)是關(guān)鍵。同時，不難看出，人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用具有較強(qiáng)的場景性，也就是說，這種應(yīng)用是針對教育實(shí)踐活動中的具體問題而展開的，具有明確的問題空間和目標(biāo)導(dǎo)向。也因此，這種由應(yīng)用驅(qū)動的技術(shù)與教育的融合發(fā)展，是技術(shù)在教育領(lǐng)域中的一種深入應(yīng)用。如自動化口語測評中，針對具體的語言語音對象，在語音識別技術(shù)的基礎(chǔ)上，應(yīng)用語音測評技術(shù)實(shí)現(xiàn)對學(xué)生口語的自動化評價(jià)。人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的深化應(yīng)用，創(chuàng)設(shè)了強(qiáng)感知、高交互、泛在的學(xué)習(xí)環(huán)境，為學(xué)生的知識建構(gòu)活動提供了良好條件，為創(chuàng)新型教學(xué)模式的發(fā)現(xiàn)和運(yùn)用提供了空間。

3.以融合創(chuàng)新優(yōu)化教育服務(wù)供給方式

人工智能在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了跨學(xué)科、跨領(lǐng)域和跨媒體的融合創(chuàng)新。人工智能與神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)等相關(guān)基礎(chǔ)學(xué)科的交叉融合，聯(lián)合推動了教育人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。同時，人工智能本身的發(fā)展，離不開人工智能教育和培訓(xùn)。而這種教育更需要建立于STEM學(xué)科融合的基礎(chǔ)之上。人工智能與教育兩者相輔相成，互相促進(jìn)?？珙I(lǐng)域推理融合了多個領(lǐng)域的數(shù)據(jù)與知識，奠定了強(qiáng)大的智能基礎(chǔ)。跨媒體感知計(jì)算以智能感知、場景感知、視聽覺感知、多媒體自主學(xué)習(xí)等理論方法為依托，旨在實(shí)現(xiàn)超人感知和高動態(tài)、高緯度、多模式分布式大場景感知。人工智能技術(shù)與教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)媒體和知識傳播路徑的多層次融合，突破了傳統(tǒng)教育方式的限制，提供跨學(xué)科、跨媒體、跨時空的智能教育服務(wù)供給，是建設(shè)“人人皆學(xué)、處處能學(xué)、時時可學(xué)”學(xué)習(xí)型社會的有效途徑。

基于上述人工智能在教育中的主要應(yīng)用與典型特征分析，本文提出如圖6所示的人工智能與教育融合發(fā)展體系。在大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的重要支撐下，人工智能關(guān)鍵技術(shù)的突破，推動了人工智能在教育領(lǐng)域中的多樣化應(yīng)用形態(tài)，并提供了更智能的學(xué)習(xí)服務(wù)與體驗(yàn)，呈現(xiàn)出智能化、自動化、個性化、多元化和協(xié)同化的特征與趨勢。在服務(wù)監(jiān)控與治理的保障下，以政策為引領(lǐng)，牢牢把握“應(yīng)用驅(qū)動”的基本原則，進(jìn)而展開理論和技術(shù)研究，是推動人工智能與教育融合創(chuàng)新發(fā)展的重要路徑。

四、結(jié)束語

本文回顧了人工智能的發(fā)展歷程，揭示了人工智能的三大內(nèi)部要素與外部驅(qū)動力。結(jié)合人工智能技術(shù)在教育中的四大具體應(yīng)用形態(tài)，深入分析了人工智能教育應(yīng)用的五大典型特征，并據(jù)此指出其未來的發(fā)展趨勢，最終將上述內(nèi)容進(jìn)行歸納總結(jié)，構(gòu)建了人工智能與教育融合創(chuàng)新發(fā)展體系，旨在為我國人工智能與教育的融合發(fā)展提供理論指導(dǎo)。

人工智能技術(shù)正在推動教育信息化的快速發(fā)展。然而，在推進(jìn)人工智能教育應(yīng)用的過程中，還有很多具體問題值得探討，亟待解決。如訓(xùn)練人工智能算法模型需要開放教育大數(shù)據(jù)，但會涉及到個人隱私暴露等信息安全問題；相關(guān)技術(shù)在教學(xué)與考試中的應(yīng)用，可能需要政策和制度的同步完善；人工智能在提高教學(xué)效率和推動教育公平的同時，是否也會造成數(shù)字鴻溝的增大；未來的教師和學(xué)生、教育研究、教育管理和規(guī)劃等該如何適應(yīng)人工智能帶來的諸多變革等。面對全球智能化發(fā)展趨勢及其挑戰(zhàn)，教育必須積極主動地調(diào)整自身發(fā)展，借助現(xiàn)有技術(shù)的優(yōu)勢與潛能，實(shí)現(xiàn)服務(wù)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的功能。