○馮 薇 吳哲宇 李怡為

以人工智能技術(shù)為核心的新一代信息技術(shù)掀起了第四次工業(yè)革命的浪潮，為各行各業(yè)的變革提供了強大的驅(qū)動力，且對不同行業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了至關(guān)重要且深遠的影響。人工智能發(fā)展在新理論、新技術(shù)和新需求的驅(qū)動下已經(jīng)進入新階段，呈現(xiàn)出深度學習、跨界融合、人機協(xié)同、群智開放、自主操控等新特征。2017 年7 月，國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出需要圍繞教育的迫切民生需求，加快人工智能創(chuàng)新應(yīng)用，并將智能教育納入智能服務(wù)范疇作為建設(shè)安全便捷的智能社會這一重點任務(wù)的組成部分。2018 年4 月，教育部發(fā)布《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》，表示要加快人工智能在教育領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，利用智能技術(shù)支撐人才培養(yǎng)模式的創(chuàng)新、教學方法的改革、教育治理能力的提升，構(gòu)建智能化、網(wǎng)絡(luò)化、個性化、終身化的教育體系。國家頒布的系列戰(zhàn)略規(guī)劃為“人工智能+教育”提供了政策保障。與國內(nèi)一樣，國外發(fā)達國家面對“人工智能+教育”的融合發(fā)展趨勢也提出了各具特色的規(guī)劃。英國政府在2021 年9 月22 日發(fā)布《國家人工智能戰(zhàn)略》，為英國未來十年的人工智能發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，提出要確保人工智能惠及所有行業(yè)；2022 年2 月發(fā)布《升級白皮書》，提出要將教育作為改善公共服務(wù)的重點領(lǐng)域。美國政府于2023 年5 月更新《國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略計劃》，以確保美國在開發(fā)和使用人工智能領(lǐng)域維持領(lǐng)先地位，奠定人工智能應(yīng)用人才培養(yǎng)的基石，支持人工智能領(lǐng)域的高等教育從業(yè)者，進一步將倫理、法律和社會影響納入人工智能教育和培訓。法國政府在2018 年11 月介紹了國家人工智能研究戰(zhàn)略的六大重點方向，增加對現(xiàn)有人工智能產(chǎn)學研聯(lián)合機構(gòu)的支持；2021 年11 月宣布了國家人工智能第二階段發(fā)展戰(zhàn)略，預(yù)計在五年內(nèi)為人工智能領(lǐng)域建設(shè)投入22 億歐元，同時加強人才培養(yǎng)。

隨著人工智能與教育的深度融合，“人工智能+教育”業(yè)已成為新時代教育改革的重要議題。人工智能與教育的互嵌已經(jīng)細化到思想政治等不同學科教育，在中小學教育和高等教育等不同階段都有著廣泛的應(yīng)用前景，對我國教育生態(tài)進行了重塑，推動了我國教育模式的變革和教育觀念的轉(zhuǎn)變。同時人工智能作為引領(lǐng)著新一代科技革命和產(chǎn)業(yè)革命的戰(zhàn)略性技術(shù)，給教育行業(yè)帶來了新的發(fā)展機遇和多重挑戰(zhàn)，人工智能時代教育現(xiàn)代化發(fā)展呈現(xiàn)出人才培養(yǎng)標準重新定義、信息技術(shù)與教育深度融合、教育資源高度整合的特征，同時面臨著教育變革與人工智能的不同步性、人類可能被人工智能取代的困惑、人工智能技術(shù)存在被濫用的風險、人工智能教育的高投入與低產(chǎn)出等問題（石連海和楊羽，2022）［1］。因此，有必要對“人工智能+教育”深度融合的理論進行探索，系統(tǒng)梳理人工智能對教育的影響，所面臨的機遇與挑戰(zhàn)。

一、“人工智能+教育”的理論研究現(xiàn)狀

（一）數(shù)據(jù)來源

本研究采用科學知識圖譜繪制工具“citespace”“對人工智能+教育”相關(guān)的研究文獻進行了系統(tǒng)的計量分析，數(shù)據(jù)通過中文文獻搜集，以中國知網(wǎng)CNKI 數(shù)據(jù)庫為檢索平臺，設(shè)定“人工智能&教育”作為關(guān)鍵詞進行了不限時間范圍的主題檢索，得到220105 篇檢索結(jié)果。將結(jié)果限定在學術(shù)期刊范圍，并篩選SCI、EI、北大核心、CSSCI 為目標期刊范圍，得到3673 篇文獻。通過CNKI 自帶的可視化分析功能，發(fā)現(xiàn)文獻最早出現(xiàn)在1992年，且2000 以前每年發(fā)表的文章數(shù)量不超過5篇，因此進一步將時間范圍定為2000—2023 年，得到文獻3616 篇。

（二）“人工智能+ 教育”的研究趨勢

通過中國知網(wǎng)自帶的可視化分析功能對發(fā)文時段進行統(tǒng)計，可以看出，有關(guān)人工智能+教育相關(guān)的研究從2000 年開始逐漸增多，但在2016 年及之前都沒有較為明顯的發(fā)展，年均發(fā)表文獻在30 篇左右。直到2017 年，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、智能技術(shù)、機器學習等技術(shù)的發(fā)展，人工智能對教育的影響力逐步擴大，“人工智能+教育”融合的相關(guān)研究才開始蓬勃發(fā)展起來；2017 年突然增長至119 篇，且此后每年均在快速提升；截至2023年9 月，當年文章發(fā)表數(shù)量已達到781 篇。由此可見，“人工智能+教育”融合相關(guān)研究已成為目前學術(shù)界關(guān)注的熱點話題。

圖1 “人工智能+教育”融合相關(guān)研究的發(fā)文趨勢

（三）“人工智能+ 教育”的研究主題

基于關(guān)鍵詞的文獻計量分析是citespace 的核心功能之一，通過關(guān)鍵詞圖譜，我們可以看到，排名靠前的關(guān)鍵詞包括人工智能、智能教育、大數(shù)據(jù)、人才培養(yǎng)、教育變革、高等教育、職業(yè)教育等。通過關(guān)鍵詞可以清楚看到學界關(guān)于“人工智能+教育”融合的研究集中的主題以及方向，同時也基本可以初步判斷相關(guān)的研究等大致分類，比如在技術(shù)應(yīng)用方面、行業(yè)變革方面等。然而關(guān)鍵詞視圖仍然顯得較為分散，需要進一步的聚類分析。

圖2 “人工智能+教育”融合相關(guān)研究的關(guān)鍵詞圖譜

圖3 “人工智能+教育”融合相關(guān)研究的關(guān)鍵詞突現(xiàn)

利用citespace 進行關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析，可以看到某個主體的出現(xiàn)年份以及結(jié)束年份，針對“人工智能+教育”融合的研究，最早討論的是教育技術(shù)的應(yīng)用，并且持續(xù)時間較長，在2000—2017 年均是學術(shù)界討論的熱點話題，此外是人工智能在學習和遠程教育的應(yīng)用，也是較早研究的熱點；到了2016 年，各種有關(guān)人工智能的新技術(shù)開始出現(xiàn)，于是學界展開了諸如創(chuàng)客教育、云教學、在線教育、翻轉(zhuǎn)課堂、腦機接口等方面的研究；從2019 年開始，不少學者開始思考人工智能對教育行業(yè)的各類影響，教育行業(yè)需要進行改革和重新評價，于是產(chǎn)生了大量教育改革、新文科教育、教育評價、數(shù)字經(jīng)濟等方面的研究。

（四）“人工智能+ 教育”的研究主題聚類

通過citespace 進行文獻關(guān)鍵詞的聚類分析，能夠在關(guān)鍵詞分析的基礎(chǔ)上進行歸納總結(jié)，citespace 軟件幫助我們對“人工智能+教育”融合的研究分為了11 個聚類，具體如下表所示?？梢悦黠@看到，人工智能對行業(yè)變革影響的相關(guān)研究最為豐富，包括智能化、智能技術(shù)等，且研究年限平均在2015 年，持續(xù)時間較長；其次是教育變革的研究，包括了智能時代、智能教育、智慧課堂、智能技術(shù)等，可見人工智能對教育行業(yè)的影響較為深遠，平均研究時間年限在2018 年，是近些年關(guān)注的熱點。然后是人才培養(yǎng)層面，包括了人才培養(yǎng)、職業(yè)教育、產(chǎn)教融合、學習、知識工程、交互等方面，可見人工智能對教育的影響中，更重要的是對人才培養(yǎng)過程的影響；其次，可以看到，學術(shù)界對教育主體的研究也較為豐富，出現(xiàn)了諸如教師、大學生、高中生的研究；此外，在線學習、在線教育、信息技術(shù)、慕課、教育出版等有關(guān)教育技術(shù)應(yīng)用的研究也十分豐碩，是“人工智能+教育”融合的研究重點。在2023 年的最新研究中，倫理策略、倫理判斷、倫理識別、倫理問題成為“人工智能+教育”融合研究的一個新的話題。

表1 “人工智能+教育”融合相關(guān)研究的關(guān)鍵詞聚類表格

圖4 “人工智能+教育”融合相關(guān)研究的關(guān)鍵詞聚類視圖

通過以上的聚類分析，我們將“人工智能+教育”融合研究的11 個聚類進一步歸納，得到五個方面的研究主題分類，分別如下：一是人工智能對教育行業(yè)變革帶來的影響，包括“人工智能變革、教育變革”兩個聚類，研究的內(nèi)容主要聚集在人工智能對教育商業(yè)帶來的宏觀影響，而不泛指某類技術(shù)，多是從行業(yè)視角進行分析；二是人才培養(yǎng)方面，包括“人才培養(yǎng)、知識學習”兩個聚類，研究聚焦在不同層次的人才培養(yǎng)過程，知識傳遞與學習交互等；三是教育主體層面，包括“教師角色、大學生、高中生”三個聚類，主要研究人工智能對教師、學生等多主體帶來的影響以及教育主體如何適應(yīng)這種教育變革；四是技術(shù)應(yīng)用層面，包括“教育應(yīng)用、大數(shù)據(jù)、在線教育、智能科學”四個聚類，研究較為豐富，聚焦在某一種技術(shù)或者應(yīng)用上，比如在線學習、在線教育、慕課等。此外，近期的一部分研究開始關(guān)注倫理策略、倫理判斷、倫理識別、倫理問題等，較為獨立，我們將其歸納為新的研究領(lǐng)域。在以下章節(jié)中，將逐類進行分析。

表2 “人工智能+教育”融合相關(guān)研究的主題分類歸納

二、行業(yè)變革層面的相關(guān)研究

該方面的研究主要聚焦在人工智能對教育行業(yè)變革的影響，主要包括智慧教育、智能技術(shù)、智慧課堂等方面，其中學者對于智慧教育的影響研究主要聚焦在人工智能對智慧教育的賦能路徑，對于智能技術(shù)的影響研究主要聚焦于人工智能技術(shù)賦能教育帶來的創(chuàng)新意義、潛在問題和解決方案，對于智慧課堂的影響研究主要聚焦于利用人工智能來構(gòu)建智慧課堂的創(chuàng)新探索。人工智能新時代實施教育變革勢在必行，科技與教育雙向賦能是推動教育變革的必由之路［2］。

一是智慧教育方面。智慧教育是教育信息化的新境界和新訴求，以智慧學習環(huán)境為技術(shù)支撐、以智慧學習為根本基石、以智慧教學法為催化促導［3］。曹培杰提出在智慧學習環(huán)境領(lǐng)域，利用數(shù)據(jù)和算法從學習場所、學校布局和網(wǎng)絡(luò)學習空間三方面來讀懂學生、發(fā)現(xiàn)學生、服務(wù)學生；在智慧學習方式領(lǐng)域，倡導學生在解決問題中學會解決問題，重點開展深度學習、跨學科學習和無邊界學習；在智慧教育管理領(lǐng)域，從科層機構(gòu)走向彈性組織，增強組織運行的靈活性［4］。祝智庭和彭紅超將人工智能分為三類，其中計算智能賦能教學過程“適性”特色，感知智能賦能學生人機自然交互，認知智能賦能教師教學智慧［5］。廖劍等基于理感聯(lián)通人工智能概念構(gòu)建出理感聯(lián)通智慧教育框架，具體闡釋了理感聯(lián)通模型中各類技術(shù)對智慧教育的作用機制和典型應(yīng)用場景［6］。

二是智能技術(shù)方面。顧小清和郝祥軍提出要將人工智能為代表的技術(shù)轉(zhuǎn)化為教育變革的內(nèi)生力量，通過技術(shù)對教育的增能、賦能和重塑作用來推動教育深化改革［7］。同時，智能技術(shù)在教育行業(yè)的應(yīng)用仍存在諸多困境，蘇林猛等基于現(xiàn)象學反思態(tài)度，提出在人工智能賦能教育時會帶來線性教育思維的困頓、教學發(fā)展的桎梏、情感價值的缺位、倫理風險的增加問題［8］。鹿星南和高雪薇則提出在人工智能賦能教育評價改革時，會出現(xiàn)評價制度和數(shù)據(jù)標準的缺位、技術(shù)至上的作祟、評價主體智能素養(yǎng)的孱弱、數(shù)據(jù)主義的濫觴、隱私安全的披露等多重教育風險［9］。面對教育領(lǐng)域中出現(xiàn)的智能技術(shù)治理問題，逯行和王良輝認為多元參與主體在各自利益驅(qū)動下的行為沒有得到規(guī)制是最重要的原因，并提出各利益相關(guān)者行為的調(diào)節(jié)是解決問題的關(guān)鍵［10］。王興宇則提出通過妥善處理教師評價與算法評價、自主探究與智能推送、工具理性與生命教育、開放理念與有限使用四對關(guān)系實現(xiàn)智能技術(shù)對精準教育的服務(wù)［11］。祝智庭等則表示人機協(xié)同教育是人工智能時代教育變革的新范式和突破口［12］。

三是智慧課堂方面。智慧課堂是技術(shù)發(fā)展與課堂教學整合應(yīng)用的產(chǎn)物，是利用人工智能、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)打造的智能高效的新型課堂［13］。在人工智能時代背景下，智慧課堂的探索已走向生態(tài)化發(fā)展與模式創(chuàng)新階段，對課堂教學變革、學生智慧培養(yǎng)兩領(lǐng)域產(chǎn)生了新挑戰(zhàn)［14］。王星等認為智慧課堂作為人工智能時代對課堂重塑提出的新訴求，提出需要關(guān)注如何進行智能化建設(shè)，從而實現(xiàn)教學環(huán)節(jié)上的全流程支持，更要進一步關(guān)注如何發(fā)揮相匹配的建設(shè)效能從而實現(xiàn)學生智慧的實質(zhì)性培育［15］。劉革平等基于行為序列分析的智慧課堂有效教學行為辨識結(jié)果，從以情燃情、借技賦能、由技啟智、入境升華四個方面提出相對應(yīng)的師生教學行為策略從而對智慧課堂進行優(yōu)化［16］。

三、技術(shù)應(yīng)用層面的相關(guān)研究

有關(guān)技術(shù)應(yīng)用的研究主要聚焦在4 個方面，分別是教育應(yīng)用、大數(shù)據(jù)、在線教育、智能科學四個方向。其中，學者對于人工智能的教育應(yīng)用研究主要集中于如何利用人工智能技術(shù)提高教學效率以及ChatGPT 在教育上的應(yīng)用；對于人工智能和大數(shù)據(jù)的研究主要集中于基于人工智能和大數(shù)據(jù)的教學模型構(gòu)建；對于人工智能和在線教育的研究主要集中于人工智能在線教育體系的構(gòu)建；最后對于人工智能和智能科學的研究主要集中于人工智能對于智能科學教學的推動和應(yīng)用。

教育應(yīng)用方面。梁正和何嘉鈺將人工智能的教育應(yīng)用分為兩大類：一是以學生為主的應(yīng)用，包括智能導學系統(tǒng)（Intelligent Tutoring System，ITS）、基于對話的導學系統(tǒng)（Dialogue-Based Tutoring System，DBTS）等；二是以教師為主的應(yīng)用，主要體現(xiàn)在提高教學水平和減少教師的重復性工作量這兩個方面［17］。一些學者研究了人工智能通用大模型在教育中的應(yīng)用，強調(diào)了利用深度學習技術(shù)來增強教育領(lǐng)域的能力，實現(xiàn)教育的“能看會聽”，通過感知化的方法提高教育質(zhì)量，同時也著眼于實現(xiàn)“能理解會創(chuàng)作”，通過通用大模型的創(chuàng)新來推動認知能力的提升［18］。還有其他學者研究了最新的人工智能科技，例如ChatGPT 在教育領(lǐng)域的多種應(yīng)用。他們探討了ChatGPT 在學術(shù)寫作、搜索引擎優(yōu)化、編程、安全漏洞檢測以及社交媒體等教育場景方面的應(yīng)用潛力［19］。

大數(shù)據(jù)方面。許多學者提出了基于人工智能和大數(shù)據(jù)的教學模型，如范建麗和張新平提出了數(shù)智勝任力模型，運用德爾菲法，經(jīng)過兩輪迭代式修正，最終形成由數(shù)智意識及觀念、數(shù)智知識與技能、高階數(shù)智思維能力、數(shù)智教學應(yīng)用能力、相關(guān)人格特質(zhì)5 個一級指標和25 個二級指標所構(gòu)成的教師數(shù)智勝任力模型［20］。謝濤等提出了一個概念模型，通過智能技術(shù)構(gòu)建自適應(yīng)的協(xié)作學習小組，以支持人工智能在未來規(guī)?；膫€性化教育中的應(yīng)用，借助智能技術(shù)為學生提供更個性化的學習體驗，并促進協(xié)作學習的發(fā)展［21］。其他學者還提出了基于大數(shù)據(jù)的省域老年教育發(fā)展成效PCA-DEA 模型［22］，大數(shù)據(jù)背景下自適應(yīng)學習個性特征模型［23］。

在線教育方面。鄭慶華提出一種新方法，一方面，從海量資源中收集碎片知識，并有序地組織成主題樹或知識體系，以滿足不同主題或領(lǐng)域的學習需求；另一方面，根據(jù)學習者的個性特點生成個性化畫像，并利用這些畫像在知識體系中進行個性化導學，從而實現(xiàn)個性化智能導學［24］。翟雪松等使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將學習者的姿態(tài)數(shù)據(jù)融合到面部表情數(shù)據(jù)中，建立了一個深度學習情感計算模型，為在線教育領(lǐng)域的情感計算提供了一種有效的技術(shù)路徑［25］。王佑鎂等提出了數(shù)字智商在線教育體系，該體系包括了三個層次——數(shù)字公民、數(shù)字創(chuàng)造者和數(shù)字競爭者，涵蓋了數(shù)字身份、數(shù)字使用、數(shù)字安全、數(shù)字保護、數(shù)字情商、數(shù)字交流、數(shù)字素養(yǎng)和數(shù)字權(quán)利等八個領(lǐng)域，共計24 項能力［26］。

智能科學方面。早在2012 年，就有學者提出了智能科學在教育方面的應(yīng)用，闡述了智能科學技術(shù)實驗室建設(shè)的意義和規(guī)劃［27］。之后有高校針對智能科學建設(shè)了精品課程群，并介紹了該精品課程群建設(shè)的經(jīng)驗體會［28］，或者對智能科學與技術(shù)專業(yè)面向工程技術(shù)的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育模式進行了探索研究［29］。高奇琦提出了人工智能的學科化，認為智能社會科學也應(yīng)相應(yīng)地步入學科化進程，智能社會科學應(yīng)由智能政治學、智能社會學、智能法學、智能經(jīng)濟學、智能教育學、智能心理學、智能語言學等二級學科構(gòu)成［30］。

四、人才培養(yǎng)層面的相關(guān)研究

該方面的研究主要聚焦在人才培養(yǎng)、知識學習兩方面。其中，學者對于人才培養(yǎng)方面的研究主要聚焦在人工智能與教育深度融合對人才培養(yǎng)觀念和實踐的影響；對于知識學習方面的研究主要聚焦于人工智能對知識學習途徑的創(chuàng)新性影響，以及人工智能發(fā)展對知識學習提出的新要求。

一是人才培養(yǎng)方面。人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展為拔尖人才的個性化培育提供了新的發(fā)展機遇，人工智能技術(shù)與教育的深度融合將賦能高校拔尖人才的培養(yǎng)［31］。王羽菲和和震認為人工智能對職業(yè)教育的賦能改變了其人才培養(yǎng)目標，重構(gòu)了教學實踐方式，促進了職業(yè)教育的全方位轉(zhuǎn)型［32］。部分學者對高等教育如何適應(yīng)人工智能對其提出的變革要求提出了建議，史秋衡和常靜艷表示人工智能領(lǐng)域產(chǎn)教深度融合可以強力推動基礎(chǔ)拔尖創(chuàng)新人才成長成才［33］；趙麗紅等認為高等教育應(yīng)該著重將高階思維作為培養(yǎng)人的核心素養(yǎng)［34］。還有部分學者對人工智能賦能人才培養(yǎng)的路徑進行了分析，張軍構(gòu)建出智慧教育視域下的全人化人才培養(yǎng)理念與體系，提出通過價值塑造、知識養(yǎng)成、實踐創(chuàng)新三個維度的改革路線開展全人化人才培養(yǎng)實踐，加速賦智于人、融智于校、強智于國［35］；劉偉和譚維智則從師生交互的深度變革角度提出三條路徑：保持在場，重拾人類教師在交互中的育人角色；以生為本，重塑以“學”為中心的師生交互新樣態(tài)；重拾交談，重構(gòu)師生學習共同體［36］。胡德鑫和紀璇基于麻省理工學院等五所美國頂尖研究型大學的樣例分析了其人工智能人才培養(yǎng)的主要革新路徑，提出以培養(yǎng)目標引領(lǐng)培養(yǎng)方向、以資源整合支撐培養(yǎng)基礎(chǔ)、以課程教學驅(qū)動培養(yǎng)創(chuàng)新、以產(chǎn)學研聯(lián)通深化協(xié)同育人、以質(zhì)量保障提升卓越品質(zhì)［37］。

二是知識學習方面。鐘紹春基于數(shù)據(jù)優(yōu)化教師教學和引導學生高品質(zhì)個性化學習等方面對人工智能改變學習的基本思路進行了闡述，并且討論了以智慧學習路網(wǎng)為基礎(chǔ)構(gòu)建“人網(wǎng)融合”智慧學習新樣態(tài)的途徑和方法［38］。李建中表示人工智能正在同股票學習主客體地位的不確定性和學習場景的可能性兩個方面向傳統(tǒng)知識學習路徑發(fā)起挑戰(zhàn)，從而形成多元知識創(chuàng)新路徑，并且提出創(chuàng)新教育可以從情懷濡化、知識內(nèi)化、角色重構(gòu)和機制創(chuàng)新等四個途徑實現(xiàn)在人工智能時代的轉(zhuǎn)向［39］。雖然人工智能的功能十分強大，但是也有部分學者針對人工智能的不恰當運用或者濫用等給知識學習產(chǎn)生的負面沖擊進行了分析。比如，人工智能引發(fā)的知識變革正在誘發(fā)研究生知識觀發(fā)生某種程度異化，具體表現(xiàn)為顯性知識遮蔽緘默知識、同質(zhì)性知識阻隔異質(zhì)性知識、海量碎片化知識消解系統(tǒng)知識、泛濫的“軟知識”侵蝕“硬知識”［40］。宋靈青和許林則以知識學習為例，從知識本質(zhì)、知識的類型、知識學習的過程等方面具體探討了人工智能教育應(yīng)用的邊界，從而對教育人工智能化的思想傾向與做法起到警醒作用［41］。部分學者則表示知識學習在人工智能與教育深度融合的復雜環(huán)境中需要賦予新的意義。張良和關(guān)素芳提出為理解而學才是人工智能時代的知識學習方式，在學習結(jié)果、學習過程，以及知識與理解的關(guān)系等方面超越了為獲得而學［42］；胡思源等提出在智能文明時代，教育的核心目標應(yīng)當從知識學習轉(zhuǎn)向高級認知能力的培養(yǎng)，只有在教育的目標和方式上實現(xiàn)創(chuàng)新，才能更好適應(yīng)世界的快速變化［43］。

五、教育主體層面的相關(guān)研究

有關(guān)教育主體的研究主要聚焦在3 個方面，分別是人工智能對于教師角色、大學生教育和高中生教育的影響。其中，學者對于教師角色的影響研究主要聚焦于人工智能給傳統(tǒng)教師角色帶來的困境以及相關(guān)的應(yīng)對策略；對于大學生的影響研究主要聚焦于人工智能給大學生教育帶來的挑戰(zhàn)以及機遇；而對于高中生的影響研究則主要聚焦于教育者如何利用人工智能技術(shù)優(yōu)化高中生的教育質(zhì)量。

一是有關(guān)人工智能對于教師角色的影響研究。一些學者認為人工智能的發(fā)展可能會對教師的角色帶來挑戰(zhàn)。例如，人工智能可能取代教師的傳統(tǒng)“教書匠”角色，實現(xiàn)更加精確和強大的教學能力，從而導致教師的角色身份出現(xiàn)模糊［44］。楊韻認為人工智能的發(fā)展帶來了教師角色的定位困境，人工智能可能導致教師的自我價值變得可有可無［45］。還有學者認為人工智能技術(shù)的發(fā)展可能降低了教師的智慧，模式化的教學方式妨礙了教師的創(chuàng)新，教學的單一化可能扭曲了教師的角色維度［46］。針對人工智能對于教師角色帶來的困境，學者提出了不同的應(yīng)對策略。張優(yōu)良和尚俊杰指出在人工智能時代，教師的角色需要重新定義和塑造，教師應(yīng)該從原本的“全才”角色轉(zhuǎn)向成為“專才”，從傳統(tǒng)的“教學者”身份演變成“輔助者”，同時從“教練”的角色轉(zhuǎn)化為“導師”［47］。還有學者基于海德格爾的技術(shù)哲學視角，強調(diào)在人工智能時代，教師需要強調(diào)四個關(guān)鍵角色特質(zhì)，以促進學生的生命成長，這四個特質(zhì)包括智慧性、育人性、整全性以及群體聯(lián)通性［48］。而郭淼的觀點是，教師要重新塑造教師角色的思想，要求教師回歸到對生命本質(zhì)的探索，實現(xiàn)在教育互聯(lián)網(wǎng)時代智能與生命的和諧共生，最終引發(fā)對教師“生命化之維”的觀照，實現(xiàn)技術(shù)、倫理和生命的有機融合［3］。

二是有關(guān)人工智能對于大學生教育的影響。陳夢遷認為第四次教育革命以及人工智能的快速發(fā)展導致了社會知識的急劇增加，這給大學生的教育和學習帶來了新的挑戰(zhàn)，這要求當代大學生掌握新的一系列學習特征，包括知識爆炸和人工智能技術(shù)快速發(fā)展所推動的自主、個性化、混合和泛在學習［49］。其他學者在思政教育方面，提出了人工智能如何推動大學生思想政治教育生態(tài)的變革，強調(diào)了利用人工智能的全面、精準、即時技術(shù)優(yōu)勢來優(yōu)化大學生思想政治教育的生態(tài)，鼓勵思想政治工作者積極借助這些技術(shù)工具，以“工具理性”的方式來改善思想政治教育［50］。

三是人工智能對于高中生教育的影響研究。人工智能對高中生的教育產(chǎn)生了較為積極的影響，比如人工智能案例驅(qū)動的編程教學解決了單純的編程教學枯燥乏味、難以激發(fā)學生興趣的難題，岳彥龍等通過實證研究發(fā)現(xiàn)人工智能教學方式顯著提高了學生的情感態(tài)度、思維品質(zhì)和合作學習三個維度的計算思維態(tài)度［51］。類似的，據(jù)張屹等的研究，通過引入“挑戰(zhàn)Alpha 井字棋”游戲，他們發(fā)現(xiàn)在人工智能課程中采用游戲化學習方法顯著提高了高中生的計算思維實踐水平，包括整體水平以及分解、抽象、模式識別、算法和調(diào)試等五個關(guān)鍵要素水平［52］。

六、新的研究領(lǐng)域——倫理

有關(guān)倫理的研究主要聚焦在3 個方面，分別是人工智能發(fā)展給教育帶來的倫理困境，對于人工智能教育倫理困境的應(yīng)對策略和ChatGPT 等生成式人工智能對于教育倫理帶來的新影響。

一是人工智能發(fā)展給教育帶來的倫理困境研究。趙磊磊指出，人工智能在教育中可能導致用戶信息和通信隱私權(quán)受到侵犯，引發(fā)商業(yè)利益與教育公共利益之間的沖突，并且存在缺乏規(guī)范和專業(yè)的問責機制等困境［53］。于英姿和胡凡剛研究了人工智能、大數(shù)據(jù)和學習分析在教育領(lǐng)域廣泛應(yīng)用時所引發(fā)的多種倫理困境并指出，AI 技術(shù)在教育中的應(yīng)用可能會涉及歧視性教學的風險［54］。任安波指出我國高校在人工智能倫理教育方面的發(fā)展進展較為緩慢，人工智能倫理課程的建設(shè)明顯滯后，教育方式與人才培養(yǎng)模式不夠匹配，高校人工智能教育難以滿足人工智能研發(fā)人才培養(yǎng)和人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的需求［55］。董圓圓認為人工智能可能會引發(fā)個體身份危機，也可能消解師生關(guān)系；同時，人工智能時代中的算法推薦可能導致形成信息繭房，阻礙價值共識的傳播［56］。

二是對于人工智能教育倫理困境的應(yīng)對策略研究。針對人工智能對于教育所引發(fā)的諸多倫理挑戰(zhàn)與困境，李政林主張從注重“技術(shù)性”的教育向強化“藝術(shù)性”的教育轉(zhuǎn)變，強調(diào)教育應(yīng)該回歸到人的身體、情感和思維等多層次的融合，不是過度強調(diào)精準性，而是關(guān)注信息的偶遇性［57］；汝鵬等提出了基于實驗路徑的人工智能社會實驗倫理規(guī)范體系，總結(jié)了人工智能社會實驗倫理規(guī)范體系的基本框架［58］；劉鑫認為應(yīng)該遵循以人為本的基本倫理價值理念，制定算法向善和數(shù)據(jù)向善的倫理準則，通過創(chuàng)建人工智能工具性虛擬人格和建立人工智能算法監(jiān)測以及數(shù)據(jù)評估指標體系，來構(gòu)建人工智能自主發(fā)明模式的治理體系和框架［59］；吳龍凱認為需要明確教育管理者、教師和學生等在教育評價活動中的角色地位，同時應(yīng)該考慮內(nèi)部和外部評價范式，建立堅實的數(shù)據(jù)安全防護措施，探索“彈性+柔性”的共治新模式［60］。

三是針對ChatGPT 等生成式人工智能對教育倫理帶來的新影響研究。針對ChatGPT 帶來的倫理新挑戰(zhàn)，學者們的觀點分為兩派。一些學者認為要防止ChatGPT 過度參與教育環(huán)節(jié)，認為ChatGPT 作為他異技術(shù)導致了其在教育應(yīng)用中與人產(chǎn)生了工具性的主客互換，顛覆了人與技術(shù)的職能分配［61］，為了防止chatgpt 帶來的倫理問題，需要完善技術(shù)倫理風險防范制度［62］。而另一些學者則認為要順應(yīng)人工智能新技術(shù)的發(fā)展，認為人工智能提供了一種可以進行快速試錯式、模擬式的研究的能力，要將ChatGPT 與教育有機結(jié)合，抓住人工智能發(fā)展的機遇［63］。

七、總結(jié)

人工智能作為新一代信息技術(shù)，對教育行業(yè)的變革與發(fā)展產(chǎn)生了至關(guān)重要且深遠的影響。本研究利用科學知識圖譜繪制工具“citespace”對“人工智能+教育”相關(guān)的研究文獻進行了系統(tǒng)的計量分析，探究“人工智能+教育”的研究趨勢、研究主題以及研究聚類，全面把握學術(shù)界的理論研究現(xiàn)狀。在此基礎(chǔ)上，將“人工智能+教育”深度融合的研究歸納總結(jié)為四個層面的分類，包括中觀層面的行業(yè)變革以及技術(shù)應(yīng)用，以及微觀層面的人才培養(yǎng)和教育主體，并進行了深入分析。在人工智能對教育行業(yè)變革的影響研究方面，學者們討論了智慧教育的賦能路徑、智能技術(shù)的解決方案和智慧課堂的創(chuàng)新探索等；在人工智能的技術(shù)應(yīng)用方面，研究主要聚焦在ChatGPT 等教育應(yīng)用的效率提升、大數(shù)據(jù)教學模型構(gòu)建、在線教育體系構(gòu)建以及智能科學幾個方向；在人工智能推進人才培養(yǎng)和知識學習方面，學者們著重闡述了人才培養(yǎng)觀念和實踐的變化以及人工智能對知識學習途徑的創(chuàng)新性影響，對知識學習提出了新的要求；在人工智能對教育主體的影響方面，人工智能更加精確和強大的教學能力可能會導致教師的角色身份出現(xiàn)模糊，帶來定位困境，因而教師角色需要重新定義和塑造，從“全才”轉(zhuǎn)向“專才”，從“教學者”轉(zhuǎn)為“輔助者”，從“教練”轉(zhuǎn)為“導師”；而對大學生而言，要更加積極地擁抱人工智能，推動自主、個性化、混合和泛在學習；對高中生而言，利用人工智能改變教學方式，提升學生的情感態(tài)度、思維品質(zhì)、合作學習和思維實踐水平，進而提升教學質(zhì)量。最后，人工智能發(fā)展也給教育帶來了新的倫理困境，包括用戶信息和通信隱私權(quán)侵犯問題、商業(yè)利益與教育公共利益沖突問題、歧視性教學風險、信息繭房阻礙價值共識傳播等，因而需要制定算法向善和數(shù)據(jù)向善的倫理準則，通過建立人工智能算法監(jiān)測以及數(shù)據(jù)評估指標體系和堅實的數(shù)據(jù)安全防護措施，來構(gòu)建人工智能模式的治理框架。