宋 歡

（大同師范高等?？茖W(xué)校，山西 大同 037000）

0 引言

人工智能是一個(gè)基于計(jì)算機(jī)科學(xué)的由心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、信息、控制、教育等多學(xué)科交叉融合的用來模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的新興技術(shù)科學(xué)[1]。2020年全球新冠疫情的爆發(fā)及蔓延對(duì)人類學(xué)校教育及課堂教學(xué)的傳統(tǒng)業(yè)態(tài)產(chǎn)生了巨大的沖擊和挑戰(zhàn)，現(xiàn)實(shí)需求進(jìn)一步助推了學(xué)界對(duì)教育智能化領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新、業(yè)態(tài)變革和哲學(xué)反思。

本文采用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法對(duì)中外人工智能教育主題的學(xué)術(shù)研究成果進(jìn)行對(duì)比分析，利用Excel、VOSviewer1.6.17等工具對(duì)特定數(shù)據(jù)庫(kù)文獻(xiàn)的科研重點(diǎn)及前沿?zé)狳c(diǎn)進(jìn)行歷時(shí)和共時(shí)分析，以期把握中外對(duì)人工智能教育學(xué)術(shù)研究的異同之處；厘清該主題下學(xué)科、領(lǐng)域、知識(shí)的交叉和流動(dòng)脈絡(luò)，為我國(guó)教育智能化研究提供全局性視角。

1 人工智能教育研究背景

1.1 人工智能時(shí)代背景

對(duì)于人類社會(huì)現(xiàn)階段是否已進(jìn)入“人工智能時(shí)代”，學(xué)界的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)不一。“時(shí)代”在詞典里的釋義是歷史上以經(jīng)濟(jì)、政治、文化等狀況為依據(jù)而劃分的某個(gè)時(shí)期[2]。根據(jù)社會(huì)學(xué)中的生產(chǎn)力標(biāo)準(zhǔn)，以物質(zhì)生產(chǎn)三要素及其子技術(shù)進(jìn)步中作用的變化作為劃分依據(jù)，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)已成為當(dāng)今世界經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展中最為廣泛、活躍和強(qiáng)有力的動(dòng)因，人類社會(huì)整體上已步入繼材料、能源時(shí)代后的信息時(shí)代。而作為當(dāng)前計(jì)算機(jī)科技飛速發(fā)展的分布式主體和產(chǎn)業(yè)新風(fēng)向的人工智能技術(shù)，在近數(shù)十年指數(shù)級(jí)的發(fā)展速度下已成為一項(xiàng)主流計(jì)算機(jī)技術(shù)，在全球范圍內(nèi)引發(fā)了一場(chǎng)顛覆性的科技革命。因而可以肯定的是，作為第一生產(chǎn)力的核心科技代表，人工智能技術(shù)已開啟了一個(gè)人類社會(huì)新時(shí)代——人工智能時(shí)代。

1.2 我國(guó)教育產(chǎn)業(yè)智能化政策演進(jìn)

本小節(jié)梳理我國(guó)自2016年頒布十三五規(guī)劃（2016—2020）明確提出穩(wěn)步推進(jìn)教育現(xiàn)代化的戰(zhàn)略目標(biāo)以來，教育政策關(guān)鍵詞從“信息化”到“智能化”的演進(jìn)過程。

我國(guó)教育信息化政策在2016—2017年間步入戰(zhàn)略上升期，于2019年進(jìn)入密集增長(zhǎng)期。國(guó)家層面的教育智能化戰(zhàn)略肇始于2017年7月，國(guó)務(wù)院在《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（以下簡(jiǎn)稱《規(guī)劃》）中提出“發(fā)展‘智能教育’，利用智能技術(shù)加快推動(dòng)人才培養(yǎng)模式、教學(xué)方法改革，構(gòu)建包含智能學(xué)習(xí)、交互式學(xué)習(xí)的新型教育體系。這一頂層設(shè)計(jì)為推動(dòng)我國(guó)人工智能教育體系創(chuàng)建提供了明確指引。2017—2020年是我國(guó)出臺(tái)人工智能教育文件的密集爆發(fā)期，政策扶持力度持續(xù)加大。正是從2020年之后，教育“智能化”開始替代教育“信息化”“互聯(lián)網(wǎng)+教育”等詞眼而成為引領(lǐng)新一輪教育產(chǎn)業(yè)變革的關(guān)鍵戰(zhàn)略。

2 國(guó)內(nèi)外人工智能教育科研成果分析

2.1 數(shù)據(jù)來源與分析方法

本小節(jié)基于中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）及Web of Science（WOS）兩大數(shù)據(jù)平臺(tái)，利用Excel、VOSviewer等科學(xué)知識(shí)圖譜軟件分析國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)人工智能教育主題的科研成果。

首先檢索CNKI期刊數(shù)據(jù)庫(kù)（本研究的所有文獻(xiàn)檢索時(shí)間均截至2021年12月20日，故不包含此后發(fā)表的相關(guān)文章及相關(guān)數(shù)據(jù)）中以“人工智能教育”為主題詞的中文期刊文章，得到的3 982篇相關(guān)主題文獻(xiàn)構(gòu)成數(shù)據(jù)庫(kù)A。其次，為確保文獻(xiàn)質(zhì)量及權(quán)威性，通過檢索CNKI中文期刊數(shù)據(jù)庫(kù)中“人工智能教育”主題詞下SCI、CSSCI及核心期刊來源論文，共獲取1992—2021年間共1 168篇高水平文獻(xiàn)作為本文國(guó)內(nèi)科研成果研究的基礎(chǔ)文獻(xiàn)庫(kù)B（1992—2021）（該數(shù)據(jù)庫(kù)文獻(xiàn)來源為CNKI數(shù)據(jù)平臺(tái)中SCI、EI、核心、CSSCI、CSCD五類期刊）。選取WOS核心合集中“artificial intelligence education”主題詞下的1 425篇國(guó)外期刊論文作為文獻(xiàn)庫(kù)C（1984—2021）。因B（1 168篇）和C（1 425篇）數(shù)據(jù)庫(kù)容量接近、文獻(xiàn)類型相同、水準(zhǔn)對(duì)等，構(gòu)成中外人工智能教育科研成果的可比語料庫(kù)具有客觀性和可信度。

2.2 發(fā)文年份

通過統(tǒng)計(jì)文獻(xiàn)庫(kù)B中近20年（2000—2021）的發(fā)文量及各年度的同比增長(zhǎng)率，可清晰看出近年來我國(guó)人工智能教育研究領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究關(guān)注度及變化趨勢(shì)。

我國(guó)人工智能教育學(xué)術(shù)研究在2017年突破了平臺(tái)期，同比增長(zhǎng)率比2016年上漲129個(gè)百分點(diǎn)，并于2018年增至311%——發(fā)展速度達(dá)到近20年的峰值?？梢?017—2018年是我國(guó)人工智能教育的科研爆發(fā)期。在此后的2019—2021三年中，學(xué)術(shù)論文的增長(zhǎng)速度有所減緩，但發(fā)文量仍保持大基數(shù)逐年上漲趨勢(shì)。相較而言，文獻(xiàn)庫(kù)C（1984—2021）中，國(guó)外高水平期刊發(fā)文量的同比增長(zhǎng)率由2018年的38%升至2019年的峰值129%，美國(guó)的學(xué)術(shù)研究高峰期是從2019年的48%升至2020年的135%，其后發(fā)文量均保持小幅穩(wěn)步增長(zhǎng)

2.3 學(xué)科分布

通過平行對(duì)比文獻(xiàn)庫(kù)A、B、C中人工智能教育主題詞下發(fā)文占比位列前十的學(xué)科范疇，可以一探中外科研重點(diǎn)領(lǐng)域、研究態(tài)勢(shì)的異同。

文獻(xiàn)庫(kù)A中“人工智能教育”主題下涵蓋的學(xué)科類別較為基礎(chǔ)，體現(xiàn)了國(guó)內(nèi)針對(duì)人工智能教育的主體研究方向?yàn)椤翱萍紕?chuàng)新及教育學(xué)科建設(shè)探索”。相較而言，文獻(xiàn)庫(kù)B中研究維度更為縱深和細(xì)化，教育學(xué)和控制工程為主體研究領(lǐng)域；具體學(xué)科的智能化研究如圖書情報(bào)檔案、語言、新聞傳播、思政教育等是前景日益廣闊且更具挖掘潛力的子課題。人工智能賦能醫(yī)學(xué)產(chǎn)業(yè)是近年來國(guó)內(nèi)外科研新趨勢(shì)，突出放射學(xué)、核醫(yī)學(xué)、醫(yī)學(xué)成像等領(lǐng)域的技術(shù)應(yīng)用。

總體而言，國(guó)內(nèi)外人工智能教育研究呈現(xiàn)學(xué)科領(lǐng)域的多樣化和交叉性特點(diǎn)，并有學(xué)科細(xì)分與重組研究趨勢(shì)。

2.4 前沿?zé)狳c(diǎn)及關(guān)聯(lián)性

本小節(jié)采用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)中的共現(xiàn)分析（Cooccurrence Analysis）方法，使用基于大數(shù)據(jù)思維的知識(shí)圖譜可視化分析軟件VOSviewer1.6.17進(jìn)一步鎖定國(guó)內(nèi)外人工智能教育主題下的科研熱點(diǎn)、知識(shí)關(guān)聯(lián)性及演變趨勢(shì)。

2.4.1 國(guó)內(nèi)科研熱點(diǎn)分析

將文獻(xiàn)庫(kù)B中的1 168條文獻(xiàn)以Refworks格式導(dǎo)入VOSviewer軟件后可得到4 764個(gè)關(guān)鍵詞，共現(xiàn)閾值設(shè)置為5，出現(xiàn)了199個(gè)共現(xiàn)頻次≥5的關(guān)鍵詞，通過手動(dòng)篩除其中的67個(gè)英譯詞匯，剩余132個(gè)科研關(guān)鍵詞。

學(xué)界自2018年以來對(duì)“人工智能技術(shù)”的應(yīng)用研究包括深度學(xué)習(xí)、5G、大數(shù)據(jù)、個(gè)性化學(xué)習(xí)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)、STEM教育（STEM突破以單一學(xué)科知識(shí)為教學(xué)核心的傳統(tǒng)，以Science, Technology, Engineering, Mathematics四學(xué)科的首字母縮寫構(gòu)成，是一種融合科學(xué)、技術(shù)、工程和數(shù)學(xué)的綜合工科教育理念及模式）等關(guān)鍵方向。其中，技術(shù)哲學(xué)包涵了對(duì)教師教育、教育倫理、教師角色、教育態(tài)、職業(yè)教育等方向的探討。而自適應(yīng)學(xué)習(xí)作為一種嶄新的學(xué)習(xí)方式是人工智能教育的內(nèi)核與大腦，它可以使依據(jù)個(gè)人需要的因材施教真正成為時(shí)代必然[3]。

“人機(jī)協(xié)同”在2020年時(shí)與“人工智能”的總聯(lián)結(jié)強(qiáng)度（total link strength）最高，這體現(xiàn)了人機(jī)協(xié)同技術(shù)是近兩年來教育領(lǐng)域的主流應(yīng)用方向，其與智能時(shí)代、未來教育、核心素養(yǎng)、教師角色、知識(shí)圖譜、教師教育、智慧課堂和思想政治教育等關(guān)鍵詞密切相關(guān)?！叭藱C(jī)協(xié)同”概念關(guān)乎智能時(shí)代教師角色的轉(zhuǎn)變及傳統(tǒng)教學(xué)觀念革新，已成為教師專業(yè)發(fā)展及教師教育中的重要一環(huán)，深刻影響著未來教育的效能。與“人機(jī)協(xié)同”相關(guān)的教育倫理與人工智能倫理也因其特殊的社會(huì)學(xué)意義而成為教育智能化發(fā)展初期不容忽視的戰(zhàn)略因素。

2.4.2 國(guó)外科研熱點(diǎn)分析

針對(duì)文獻(xiàn)庫(kù)C的4 979個(gè)關(guān)鍵詞，將其共現(xiàn)閾值設(shè)置為5，人工篩除其中共現(xiàn)頻次為9的關(guān)鍵詞“0”，共得到231個(gè)有效關(guān)鍵詞。

較國(guó)內(nèi)而言，國(guó)外人工智能教育領(lǐng)域的最新科研熱點(diǎn)包括對(duì)Neural Network（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、Covid-19（新冠肺炎）、Medical Education（醫(yī)學(xué)教育）、Privacy（隱私）等關(guān)鍵課題的探索。值得注意的是，在WOS數(shù)據(jù)庫(kù)中與“Innovation（創(chuàng)新）”高度關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵詞為“China”（總聯(lián)結(jié)強(qiáng)度為33、共現(xiàn)頻次為10），“Sustainable Development Goals（可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)）”和“Industry 4.0”，這從另一個(gè)側(cè)面體現(xiàn)了中國(guó)在人工智能教育科研領(lǐng)域的創(chuàng)新已為學(xué)界矚目。“COVID-19”也是自2020年以來國(guó)外人工智能與教育研究的重要契合點(diǎn)。新冠疫情極大程度地刺激了各國(guó)對(duì)遠(yuǎn)程數(shù)字教育的需求，從平裝書到可攜式文件PDF（Portable Document Format），從體育課到視訊會(huì)議（E-Conferencing），從各類傳統(tǒng)信息傳播方式到由人工智能驅(qū)動(dòng)和采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)模式的系統(tǒng)，所有這些新方式都必然將被教師和學(xué)生采用[4]。

2.5 學(xué)者影響力

本小節(jié)對(duì)比本文文獻(xiàn)庫(kù)B、C中發(fā)文量居于前十位的中外學(xué)者在人工智能教育領(lǐng)域的高水平發(fā)文量及個(gè)人h-指數(shù)。

中國(guó)學(xué)者核心期刊發(fā)文總量是國(guó)外學(xué)者的1.5倍；h-指數(shù)均值比國(guó)外學(xué)者高出38%。國(guó)內(nèi)2020年10月發(fā)布的《中國(guó)新一代人工智能發(fā)展報(bào)告2020》中指出，在全球近五年前100篇人工智能論文高被引論文中，中國(guó)產(chǎn)出占21篇，居世界第二位。在自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可解釋性方法、異構(gòu)融合類腦計(jì)算等領(lǐng)域都涌現(xiàn)出了一批具有國(guó)際影響力的創(chuàng)新性成果[5]。由此可見，近年來我國(guó)的人工智能教育科研領(lǐng)域已逐漸獲得世界影響力，高水平成果較為突出，對(duì)于全球人工智能與教育深度融合的創(chuàng)新主體作用正在日益凸顯。

3 結(jié)束語

本研究基于文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的多維分析角度，客觀梳理人工智能教育領(lǐng)域的國(guó)家政策演進(jìn)過程并對(duì)國(guó)內(nèi)外高水平期刊論文進(jìn)行對(duì)比分析，呈現(xiàn)國(guó)內(nèi)外教育智能化研究的重要學(xué)科領(lǐng)域及熱點(diǎn)發(fā)展脈絡(luò)，總結(jié)出三個(gè)相對(duì)獨(dú)立的研究子集，即面向教育實(shí)踐的人工智能技術(shù)及“以人為本”理念對(duì)當(dāng)前學(xué)校教育的組織形式、辦學(xué)體系、管理服務(wù)模式、教師教學(xué)、監(jiān)管及學(xué)生學(xué)習(xí)方式的沖擊和革新；面向?qū)W科建構(gòu)的人工智能技術(shù)對(duì)個(gè)別基礎(chǔ)學(xué)科及其分支學(xué)科理論與實(shí)踐的滲透與融合；面向技術(shù)價(jià)值的人工智能技術(shù)對(duì)師生角色定位、教師核心素養(yǎng)、學(xué)生認(rèn)知能力、技術(shù)倫理和教育公平的人文反思。世界范圍內(nèi)新一代人工智能技術(shù)與教育領(lǐng)域融合的科研浪潮掀起于最近五年，并逐漸向?qū)W科交叉重組、基礎(chǔ)知識(shí)建構(gòu)及技術(shù)應(yīng)用的實(shí)證性探究趨勢(shì)發(fā)展，而當(dāng)前人工智能時(shí)代的技術(shù)價(jià)值正在于它是人類對(duì)自身智慧和能力的全方位重審、挖掘、模擬和應(yīng)用，以此來進(jìn)一步解放人力，凸顯人類的生存意義與人性價(jià)值。