曾會珍 ， 呂敬祥

(井岡山大學(xué) a.教育學(xué)院； b.電子與信息工程學(xué)院， 江西 吉安 343009)

近年來，各國政府對人工智能技術(shù)及其與教育的融合表現(xiàn)出前所未有的重視。自2017起，我國政府接連發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》(國發(fā)〔2017〕35號)、《教育信息化2.0行動計劃》(教技〔2018〕6號)、《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》(教技〔2018〕6號)等多個文件。這些文件均強調(diào)：要加快推進人工智能技術(shù)在教學(xué)方法改革、人才培養(yǎng)模式革新等方面的應(yīng)用。美國政府出臺的主要政策措施有：《美國人工智能倡議》(2019年2月美國總統(tǒng)特朗普簽署的行政令)、《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃》(2019年6月26日)、《美國人工智能時代：行動藍圖》(2019年12月，新美國安全中心智庫CNAS發(fā)布)等。2018年7月26日，歐盟25國簽署了《人工智能合作宣言》。德國和英國政府分別制定了“工業(yè)4.0”計劃和“現(xiàn)代工業(yè)戰(zhàn)略”。韓國政府公布的《人工智能國家戰(zhàn)略》提出：到2030年，韓國在人工智能領(lǐng)域的競爭力應(yīng)位于世界前列。日本政府在《人工智能技術(shù)戰(zhàn)略》中詳細(xì)闡述了政府為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展所制定的技術(shù)路線圖。國內(nèi)外一系列政策方針的頒布實施，為人工智能的快速發(fā)展提供了政策支持。與此同時，機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能關(guān)鍵技術(shù)也不斷取得新進展，為教學(xué)模式的變革提供了有力的技術(shù)保障。

縱觀教學(xué)模式演變的進程，傳統(tǒng)的教學(xué)模式已越來越不利于學(xué)生的個性化學(xué)習(xí)和創(chuàng)新性思維的培養(yǎng)，人們對教學(xué)模式改革的呼聲越來越高。移動學(xué)習(xí)、在線學(xué)習(xí)、慕課學(xué)習(xí)、混合式學(xué)習(xí)等不同的學(xué)習(xí)方式不斷涌現(xiàn)，促使越來越多的學(xué)者探索人工智能環(huán)境下的新型教學(xué)模式----智能化教學(xué)模式[1]149-154。但是，現(xiàn)有的研究在智能化教學(xué)模式構(gòu)建方面還不能自成系統(tǒng)。本文重點關(guān)注在人工智能技術(shù)支撐下，如何系統(tǒng)地構(gòu)建智能化教學(xué)模式這一問題。

一、智能化教學(xué)模式的研究現(xiàn)狀及存在問題

(一)研究現(xiàn)狀

1972年，美國教育家喬伊斯在其主編的《教學(xué)模式》一書中最早提出教學(xué)模式這一概念。此后，我國教育工作者開始對教學(xué)模式理論進行系統(tǒng)研究，逐漸構(gòu)建起適合我國國情的教學(xué)模式理論框架。經(jīng)過幾十年對教學(xué)模式的探究，成績斐然。如：李如密深入研究了教學(xué)模式的本質(zhì)問題，認(rèn)為教學(xué)模式是指在一定教育思想的指導(dǎo)下，在豐富的教學(xué)經(jīng)驗基礎(chǔ)上，為完成一些特定的教學(xué)目標(biāo)和教學(xué)內(nèi)容而形成的穩(wěn)定且簡明的教學(xué)結(jié)構(gòu)理論框架及其具體可操作的實踐活動方式[2]25-29。張金磊、王穎、張寶輝對翻轉(zhuǎn)課堂的起源及其特點進行了歸納分析，并深入研究了國內(nèi)外教學(xué)案例，構(gòu)建了一種翻轉(zhuǎn)課堂的教學(xué)模式[3]46-51。曾明星、周清平等將MOOC資源與翻轉(zhuǎn)課堂進行結(jié)合，構(gòu)建了MOOC視頻替代模式、“MOOC視頻+自制視頻模式”、二次開發(fā)模式三種新型翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)模式[4]108-114。劉佳雨、關(guān)海爽、張建民將分課堂教學(xué)模式恰當(dāng)?shù)剡\用于智能控制課程教學(xué)，有效地提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和課堂教學(xué)質(zhì)量[5]112-113。唐燁偉、郭雨婷等在國內(nèi)外STEM教育的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了人工智能背景下的STEM跨學(xué)科融合模式，從教學(xué)環(huán)境設(shè)計、內(nèi)容設(shè)計等五個方面對該模式進行闡述[6]46-52。戴永輝、徐波、陳海建針對當(dāng)前混合式教學(xué)實踐過程中存在的教學(xué)資源單一和學(xué)生自主性不強等問題，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器學(xué)習(xí)及情感計算等人工智能技術(shù)作為解決上述問題的新技術(shù)手段[7]24-31。

(二)存在問題

20世紀(jì)后期，現(xiàn)代教學(xué)模式的出現(xiàn)對傳統(tǒng)教學(xué)模式產(chǎn)生了較大的沖擊。隨著建構(gòu)主義、實用主義等教育理論及新一代信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用，許多新的教學(xué)模式應(yīng)時而生。近年來，人工智能正如火如荼地與教育深度融合。融入了人工智能技術(shù)的新型教學(xué)模式，構(gòu)建起以學(xué)生為中心的結(jié)構(gòu)，推動教學(xué)模式向智慧化轉(zhuǎn)型和演進。然而，由于受限于成熟度和前期基礎(chǔ)，在現(xiàn)階段，人工智能與教育的融合還是理論研究較多，大范圍應(yīng)用較少，停留在量變積累階段。要想迎來質(zhì)變，還面臨諸多問題[8]27-39。其中，最為關(guān)鍵的是人工智能技術(shù)與教育融合的難點仍未取得突破性進展，主要有以下兩個問題：

1.教學(xué)過程中產(chǎn)生的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)如何更好地采集 經(jīng)過60多年的高速發(fā)展，人工智能技術(shù)已經(jīng)從計算智能、感知智能發(fā)展到認(rèn)知智能。而優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)是充分發(fā)揮人工智能價值的基礎(chǔ)條件，沒有優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)支撐，人工智能的運用將嚴(yán)重受限。在教育教學(xué)活動中，系統(tǒng)要采集以下幾類數(shù)據(jù)：(1)個體相關(guān)的學(xué)情數(shù)據(jù)，如個人愛好或興趣、學(xué)習(xí)策略及動機、個人能力、學(xué)業(yè)表現(xiàn)和先驗知識等，以及教育部門采集到的，如入學(xué)率、通過率、輟學(xué)率等數(shù)據(jù)。(2)個體與社交網(wǎng)絡(luò)之間的互動數(shù)據(jù)，包括社交工具的偏好及網(wǎng)絡(luò)社交活動數(shù)據(jù)。(3)個體情緒、品德、情感數(shù)據(jù)。(4)學(xué)習(xí)環(huán)境數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)目前沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，內(nèi)容豐富，格式多樣，很難在這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提煉出后期所需的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

2.教學(xué)活動的復(fù)雜性增加了人工智能支撐教學(xué)模式變革的難度 教學(xué)活動的復(fù)雜性主要表現(xiàn)在教學(xué)系統(tǒng)具有動態(tài)性、自主性和不確定性等特點。由于組織構(gòu)架、辦學(xué)特點、教學(xué)理念等存在很大的差別，不同學(xué)校的發(fā)展需求也不一樣。不同學(xué)科具有不同的特點和知識體系。同樣，不同的教師在教學(xué)過程中也會有不同的方法。由此可見，教學(xué)系統(tǒng)本身的復(fù)雜性和多樣性，必將增加人工智能應(yīng)用于教學(xué)改革的難度，構(gòu)筑智能化教學(xué)模式仍有很長的路要走。

二、智能化教學(xué)模式的構(gòu)建

目前，研究者對教學(xué)模式的構(gòu)成要素仍未達成一致。袁頂國、劉永鳳、梁敬清認(rèn)為，教學(xué)模式包含教學(xué)結(jié)構(gòu)、教學(xué)程序及教學(xué)方法這三個核心要素[9]110-114。美國教育家喬伊斯、威爾、卡爾霍恩認(rèn)為，一個完整的教學(xué)模式包含五個要素：理論基礎(chǔ)、教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)過程、技術(shù)支撐及評價標(biāo)準(zhǔn)[10]101-108。本研究結(jié)合國內(nèi)外學(xué)者對教學(xué)模式核心要素的研究，以這些核心要素為基礎(chǔ)，構(gòu)建智能化教學(xué)模式的框架(參見圖1)。

由圖1可知：該教學(xué)模式框架，以分布式認(rèn)知理論及建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論為基礎(chǔ)，以人工智能技術(shù)為代表的新一代信息技術(shù)為支撐，以實現(xiàn)智能化教學(xué)模式的教學(xué)目標(biāo)為宗旨，將人工智能技術(shù)有機地融合到教學(xué)的課前、課中和課后三個不同環(huán)節(jié)，實現(xiàn)差異化和多元評價，通過不斷實踐，調(diào)整教學(xué)過程，最終實現(xiàn)教學(xué)目標(biāo)。具體分析如下：

(一)理論基礎(chǔ)

要構(gòu)建一種優(yōu)秀的教學(xué)模式，就需要積極探尋對應(yīng)的基礎(chǔ)理論。沒有堅實的基礎(chǔ)理論，教學(xué)模式將變得毫無生命力。例如：有意義接受學(xué)習(xí)教學(xué)模式的理論基礎(chǔ)是認(rèn)知同化學(xué)習(xí)理論，發(fā)現(xiàn)式學(xué)習(xí)教學(xué)模式、網(wǎng)絡(luò)探究模式、基于項目學(xué)習(xí)模式的理論基礎(chǔ)是認(rèn)知結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)理論。本研究所構(gòu)建的智能化教學(xué)模式框架主要基于以下兩種理論：

1.分布式認(rèn)知理論 該理論是美國加利福尼亞大學(xué)Edwin Hutchins教授在20世紀(jì)80年代提出來的，著重強調(diào)個體與技術(shù)、個體與認(rèn)知環(huán)境之間的相互作用。教學(xué)中的師生、學(xué)校、人工智能技術(shù)等與分布式認(rèn)知理論形成映射，可以對教學(xué)模式改革產(chǎn)生新的啟發(fā)。例如，可以利用技術(shù)、工具等“人工制品”轉(zhuǎn)移認(rèn)知任務(wù)，利用智能機器處理簡單、重復(fù)性的認(rèn)知任務(wù)，進而分配給個體更有創(chuàng)造性、前瞻性的認(rèn)知任務(wù)。另一方面，通過與智能化教學(xué)環(huán)境的交互，可以重構(gòu)學(xué)習(xí)體驗，增強個體的認(rèn)知能力。

2.建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論 該理論的核心思想是以學(xué)生為中心，特別強調(diào)學(xué)生對知識的主動探索和自主發(fā)掘。這一理論弱化了教師的知識傳授作用，認(rèn)為學(xué)生應(yīng)該利用相關(guān)的學(xué)習(xí)資料和學(xué)習(xí)工具，通過協(xié)作來實現(xiàn)對所需知識的自主建構(gòu)。因此，在建構(gòu)主義學(xué)習(xí)環(huán)境下，必須考慮情境的創(chuàng)設(shè)問題。在學(xué)習(xí)方法上，建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論倡導(dǎo)既要強調(diào)學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的主體作用，又不能輕視教師在學(xué)習(xí)過程中的引導(dǎo)作用。

(二)教學(xué)目標(biāo)

一般來說，教學(xué)目標(biāo)決定了教學(xué)模式的功能、性質(zhì)及范圍，在教學(xué)模式的構(gòu)成要素中處于核心地位。任何一種教學(xué)模式都必須以一定的目標(biāo)為導(dǎo)向。智能化教學(xué)模式的教學(xué)目標(biāo)是：有效克服傳統(tǒng)教學(xué)中存在的缺陷，著力培養(yǎng)學(xué)生自主學(xué)習(xí)的能力，最終實現(xiàn)培養(yǎng)創(chuàng)新型人才的總體目標(biāo)。智能化教學(xué)模式的目標(biāo)由總目標(biāo)、教學(xué)目標(biāo)和三維目標(biāo)組成。其中，總目標(biāo)定位為培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力，教學(xué)目標(biāo)包括課程目標(biāo)、單元目標(biāo)和課時目標(biāo)，三維目標(biāo)則由知識與技能、過程與方法、情感與價值觀等構(gòu)成。

(三)教學(xué)過程

教學(xué)過程分為課前、課中和課后三部分，每一部分都有教師活動、學(xué)生活動及人工智能技術(shù)參與。

1.課前階段 教師在人工智能技術(shù)輔助下進行智能化備課，制定個性化的預(yù)習(xí)內(nèi)容，并把預(yù)習(xí)內(nèi)容推送到學(xué)生的個人學(xué)習(xí)空間。在學(xué)生預(yù)習(xí)過程中，教師遠(yuǎn)程監(jiān)控學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和進度，根據(jù)采集到的學(xué)生預(yù)習(xí)軌跡，推送個性化學(xué)習(xí)資源，以滿足不同學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。在所有學(xué)生預(yù)習(xí)完成后，智能教學(xué)平臺會自動生成預(yù)習(xí)報告并推送給教師，讓教師及時了解學(xué)生的整體預(yù)習(xí)情況，以便教師調(diào)整教學(xué)內(nèi)容。

在收到教師推送來的預(yù)習(xí)資料后，學(xué)生根據(jù)自身情況進行自主預(yù)習(xí)，但必須在規(guī)定的時間內(nèi)完成相關(guān)預(yù)習(xí)任務(wù)。與傳統(tǒng)教學(xué)模式不同，智能化教學(xué)模式可以將學(xué)生的預(yù)習(xí)效果以數(shù)據(jù)的形式呈現(xiàn)在教師端，讓教師及時了解學(xué)生的預(yù)習(xí)情況。另外，學(xué)生可以與教師進行互動，就預(yù)習(xí)中遇到的問題與教師進行溝通，并發(fā)表不同意見，提出相關(guān)問題，分享較好的學(xué)習(xí)資料。

2.課中階段 教師可以通過彈幕方式導(dǎo)入前期預(yù)習(xí)成果，根據(jù)前期預(yù)習(xí)中學(xué)生出現(xiàn)的一些具體問題進行整體點評或少數(shù)個體點評，指出預(yù)習(xí)過程中學(xué)生存在的共性問題。之后，教師可以在對學(xué)情及個性化精準(zhǔn)分析的基礎(chǔ)上，創(chuàng)設(shè)合理的教學(xué)情境，引入新的教學(xué)內(nèi)容。這種合作探究方式可以更好地激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)欲望，培養(yǎng)學(xué)生的主動探索、協(xié)作交流及創(chuàng)新思維能力。教師可以通過人工智能系統(tǒng)，實時監(jiān)控每個學(xué)生的學(xué)習(xí)過程，及時了解學(xué)習(xí)進展和困難，進而進行個性化指導(dǎo)。在人工智能技術(shù)的支撐下，學(xué)生可以進行智能化交互學(xué)習(xí)，通過人機交互重構(gòu)學(xué)習(xí)體驗。

3.課后階段 在這一階段，個性化輔導(dǎo)最為關(guān)鍵。教師可以根據(jù)所采集的數(shù)據(jù)，利用人工智能技術(shù)進行識別和分類，推薦給學(xué)生差異化的課堂評價和有針對性的學(xué)習(xí)建議。教師可以根據(jù)這些評價，推送差異化的課后作業(yè)與學(xué)習(xí)資料，實現(xiàn)對學(xué)生的個性化培養(yǎng)。學(xué)生可以通過系統(tǒng)提交作業(yè)，客觀題可自動批改及時反饋成績，主觀題可推送給教師端。教師可以在線上進行多樣化的個性輔導(dǎo)，提高學(xué)生分析問題和解決問題的能力。在教學(xué)反思過程中，教師應(yīng)該積極審視課堂教學(xué)中出現(xiàn)的問題，及時完善教學(xué)內(nèi)容，優(yōu)化教學(xué)思路，提高課堂教學(xué)質(zhì)量。

(四)技術(shù)支撐

人工智能與教育的融合主要包括智能算法、感知技術(shù)和認(rèn)知技術(shù)三類。

1.智能算法 智能算法是人工智能應(yīng)用于教育的核心技術(shù)，主要分為機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)兩大類。傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)主要有決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機森林、貝葉斯學(xué)習(xí)等。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度不斷加快，數(shù)據(jù)的體量不斷增大，數(shù)據(jù)的種類不斷增多。如，在教育領(lǐng)域存在的文本理解、喜好判斷、文本情感分析等諸多數(shù)據(jù)類型。因此，探尋高效的并行策略來處理教學(xué)過程中產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)，是今后一段時間機器學(xué)習(xí)的研究熱點。目前，機器學(xué)習(xí)在準(zhǔn)確預(yù)測學(xué)業(yè)成績、學(xué)生行為建模、學(xué)習(xí)資源推送、精準(zhǔn)評價等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。深度學(xué)習(xí)是指在多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上運用多種機器學(xué)習(xí)算法解決問題的算法集合。深度學(xué)習(xí)可以使機器學(xué)習(xí)實現(xiàn)更多的功能，從而拓展人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)是一種框架，包含多個重要算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自動編碼器、限制波爾茲曼機、多層反饋循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

2.感知技術(shù) 在教育領(lǐng)域，感知技術(shù)是以生物特征識別和自然語言處理等為基礎(chǔ)的智能信息處理及控制技術(shù)。感知技術(shù)主要有語音識別、語義識別、圖像識別、文本識別、人臉識別等。2017年，谷歌、IBM發(fā)布的智能語音識別軟件，其正確識別率在95%左右。目前，國內(nèi)語音識別企業(yè)，如搜狗、百度、科大訊飛等企業(yè)的語音識別軟件的識別率達97%。這些感知技術(shù)主要運用于學(xué)習(xí)情境感知、學(xué)生生物特征感知及學(xué)生社會特征感知等方面。

3.認(rèn)知技術(shù) 如何將情感與機器聯(lián)系起來，使得機器能識別人的情感并具有認(rèn)知能力，一直是人工智能領(lǐng)域?qū)＜谊P(guān)注的焦點。麻省理工學(xué)院教授Ehsan Hoque已研發(fā)出一種社交技能訓(xùn)練系統(tǒng)。該系統(tǒng)能在真實情景下進行人機交流。認(rèn)知技術(shù)在教育領(lǐng)域的運用主要體現(xiàn)在主觀題評判、智能問答、機器翻譯、心理輔導(dǎo)等方面。

(五)評價方式

在人工智能技術(shù)的推動下，實現(xiàn)對學(xué)生發(fā)展?fàn)顩r的自動評估是智能化教學(xué)模式的重要一環(huán)。智能化測評可以進一步減輕教師的工作量，使教師有更多的精力投入創(chuàng)新性教學(xué)之中。傳統(tǒng)的教學(xué)評價方式單一，往往采用統(tǒng)一試卷和答案，通過考試方式簡單評價學(xué)生。而智能評價容易實現(xiàn)差異化評價和多元化評價。多元化評價包含評價方式多元化、評價主體多元化、評價內(nèi)容多元化。差異化評價承認(rèn)學(xué)生本身的差異性，尊重學(xué)生的個體特征。

三、智能化教學(xué)模式的應(yīng)用策略

目前，人工智能與教育的融合已逐漸滲透到“教、學(xué)、考、評、管、治”各個層面。智能化教學(xué)模式已成為加速教學(xué)變革的“原動力”之一。它的應(yīng)用深刻影響著教學(xué)策略制定、學(xué)情分析、教學(xué)資源選擇、教學(xué)過程實施等各個具體的教學(xué)環(huán)節(jié)。通過人工智能的賦能，智能化教學(xué)模式將會有效克服傳統(tǒng)教學(xué)模式的教學(xué)過程單調(diào)、教學(xué)評價較片面等不足，讓教師從繁重的工作中解脫出來，更好地思考教學(xué)策略。但我們必須認(rèn)識到，任何一種技術(shù)運用到教學(xué)中都有其局限性，都不能像教師那樣言傳身教潛移默化地影響學(xué)生。因此，在智能化教學(xué)模式實踐中，教師應(yīng)該更多地重視教書育人。

隨著人工智能技術(shù)的深度發(fā)展，智能化教學(xué)模式也將不斷演進。本研究認(rèn)為，要讓智能化教學(xué)模式得到廣泛應(yīng)用，應(yīng)該在如下兩方面開展進一步研究：

(一)以大數(shù)據(jù)技術(shù)為主的精準(zhǔn)個性化學(xué)習(xí)

借助大數(shù)據(jù)技術(shù)采集學(xué)生整個學(xué)習(xí)過程中的數(shù)據(jù)，配合人工智能技術(shù)，實現(xiàn)對學(xué)生的行為分析、學(xué)習(xí)規(guī)律分析，判斷學(xué)生的主要學(xué)習(xí)障礙，更加精準(zhǔn)地建立學(xué)生的學(xué)習(xí)模型，為學(xué)生提供更加精準(zhǔn)的個性化學(xué)習(xí)引導(dǎo)，更好地滿足學(xué)生的學(xué)習(xí)需求，提高學(xué)生主動學(xué)習(xí)的興趣。

(二)人機結(jié)合教育新形態(tài)

目前，在人工智能與教育的融合過程中，對學(xué)生思想品德、情感態(tài)度及價值觀念的培養(yǎng)存在明顯的不足。未來，應(yīng)充分利用人機結(jié)合的方式，進一步完善人工智能的治理體系，制定和嵌入相應(yīng)的道德標(biāo)準(zhǔn)、情感態(tài)度和價值觀念的識別方法，研制出更強大、更可信的教育領(lǐng)域人工智能應(yīng)用系統(tǒng)。

綜上，以人工智能為代表的新一代信息技術(shù)的興起被認(rèn)為是第四次工業(yè)革命。在這樣的背景下，高等教育的教學(xué)模式融入智能化元素已迫在眉睫。為順應(yīng)“智能+教育”在全球發(fā)展的趨勢，本研究建構(gòu)了一種智能化教學(xué)模式，以期有效滿足學(xué)生的自主學(xué)習(xí)、個性化學(xué)習(xí)、線上線下融合式學(xué)習(xí)的需求。在信息化背景下，隨著不斷的探索與實踐，智能化教學(xué)模式將會變得更智能、更精準(zhǔn)、更全面、更多元。