祝士明 劉帥瑤

摘要：智能教育是人工智能與教育深度融合的產(chǎn)物，智能教育在世界高校的應(yīng)用有了長足的發(fā)展，并呈現(xiàn)加速發(fā)展的態(tài)勢，主要體現(xiàn)在：智能教育的發(fā)展推動自適應(yīng)學(xué)習(xí)發(fā)展、異步課堂趨于完善，推動協(xié)作學(xué)習(xí)發(fā)展;智能內(nèi)容重塑教科書，實現(xiàn)加速學(xué)習(xí);智能輔導(dǎo)系統(tǒng)邁向2.0，促進(jìn)深度學(xué)習(xí)。智能教育實現(xiàn)對學(xué)生行為的預(yù)測，推動教師在“教一學(xué)”關(guān)系中轉(zhuǎn)向輔助者角色，智能助教進(jìn)一步發(fā)展協(xié)助教師更加關(guān)注學(xué)生;AI助力智能教學(xué)設(shè)計，保證精準(zhǔn)教學(xué)開展;學(xué)生事務(wù)管理智能化，實時監(jiān)督學(xué)生走向。人工智能在提升教學(xué)品質(zhì)、塑造虛擬教學(xué)環(huán)境、變革智能圖書館等過程中，將學(xué)習(xí)環(huán)境打造為更加開放的學(xué)習(xí)空間。為應(yīng)對這樣的變化，我國智能教育應(yīng)樹立自適應(yīng)學(xué)習(xí)理念、堅持師生需求導(dǎo)向、提高教師智能素養(yǎng)、成立智能教育專業(yè)、加強(qiáng)應(yīng)用效果評估，加速實現(xiàn)我國智能教育在國際范圍由跟跑到領(lǐng)跑的轉(zhuǎn)變進(jìn)程。

關(guān)鍵詞：國際比較;智能教育;高等教育

中圖分類號：G434

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

2019年4月23日，美國NMC發(fā)表2019地平線報告中指出，未來四到五年將是人工智能變革高等教育的關(guān)鍵節(jié)點[1]。2019年3月4日到8日，聯(lián)合國教科文組織在巴黎教科文組織總部舉行了2019年移動學(xué)習(xí)周，學(xué)習(xí)周的主題也圍繞著人工智能與可持續(xù)發(fā)展[2]。來自130個國家1500名教育與技術(shù)專家圍繞“如何利用人工智能來加強(qiáng)教育和學(xué)習(xí)”“如何確保在教育中包容和公平地使用人工智能”等問題進(jìn)行了探討。我們發(fā)現(xiàn)，在大多數(shù)國家，主要由非國家行為者，特別是私營部門，推動AI蓬勃發(fā)展，對AI的發(fā)展做出敏銳的反應(yīng)，教育技術(shù)產(chǎn)業(yè)的快速擴(kuò)張尤其引人注目，人工智能學(xué)習(xí)技術(shù)在課堂上的使用越來越多，各國都為教學(xué)和學(xué)習(xí)提供人工智能解決方案[3]。我國高度重視人工智能戰(zhàn)略影響，習(xí)近平在2019年5月16日的國際人工智能與教育大會的賀信中指出，新時代的中國將高度重視人工智能對教育的深刻影響，積極推動人工智能和教育的深度融合，促進(jìn)教育變革創(chuàng)新。同時，高等教育肩負(fù)著科技創(chuàng)新、人才培養(yǎng)的使命，人工智能在高等教育中的應(yīng)用不僅能夠提高人才培養(yǎng)效率，更能提升人才培養(yǎng)質(zhì)量。因此，提升人工智能在高等教育中的應(yīng)用水平是實現(xiàn)我國人工智能從跟跑、并跑到領(lǐng)跑的重要舉措。基于此，本文梳理最新國際人工智能在高等教育中實踐情況和未來走向，并提出我國智能教育應(yīng)對策略，為提升人工智能在我國高等教育中的應(yīng)用水平提供參考。

一、從人工智能到智能教育

（一）人工智能的內(nèi)涵

英國邏輯學(xué)家和計算機(jī)先驅(qū)艾倫·馬西森·圖靈最早開啟了人工智能的實質(zhì)性工作，圖靈關(guān)注的核心問題是計算機(jī)如何通過過程啟發(fā)式問題，從經(jīng)驗中實現(xiàn)學(xué)習(xí)。1950年，著名的圖靈測試問世，測試中涉及計算機(jī)、人類陪襯與人類詢問者三個參與者，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在看不到被試（計算機(jī)、人類陪襯）的情況下，人類詢問者只通過詢問無法辨別二者身份，據(jù)此揭示出計算機(jī)具備與人類智慧相同的潛力。由此可見，人工智能發(fā)展的初衷便是最大程度上模仿人類的思維，代替人類做出決策。

最早成功的人工智能程序是1951年寫成的Christopher Strachev，該程序通過不斷地試錯、迭代，完善自身程序，最終能夠以合理的速度完成一個完整的跳棋游戲。隨后，約翰麥卡錫于1956年的達(dá)特茅斯會議上首次創(chuàng)造了人工智能這一術(shù)語。隨著人工智能關(guān)鍵技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能的內(nèi)涵也趨于完善。在大英百科全書的定義中，人工智能是指數(shù)字計算機(jī)或計算機(jī)控制的機(jī)器人執(zhí)行與智能生物相關(guān)的任務(wù)的能力[4]。這個術(shù)語經(jīng)常被應(yīng)用于所資助的開發(fā)系統(tǒng)的項目。具有人類特有的智力過程，如推理、發(fā)現(xiàn)意義、概括或從過去經(jīng)驗中學(xué)習(xí)的能力。由于其跨學(xué)科的性質(zhì)，人工智能的定義難以界定，不同領(lǐng)域的專家有其不同的側(cè)重點，但達(dá)成統(tǒng)一意見的是，人工智能具備人性化思考、人性化行動、理性決斷以及合理形式四方面特點[5]。

人工智能具有“強(qiáng)”“弱”之分， “強(qiáng)人工智能”以復(fù)制人類智力能力為目標(biāo)，開發(fā)一個與人類完全相同的系統(tǒng)， “弱人工智能”則只是讓系統(tǒng)運行，無需弄清楚人類的推理過程。目前，人工智能的發(fā)展介于“強(qiáng)”“弱”之間，雖然實質(zhì)性進(jìn)展表明實現(xiàn)強(qiáng)人工智能還存在一定困難，但強(qiáng)人工智能在未來的走向是當(dāng)前的發(fā)展趨勢。皮爾森與知識實驗室（倫敦大學(xué)學(xué)院）2016年出版了報告“智能釋放：教育中的人工智能論證”，報告將人工智能論述為“一個計算機(jī)系統(tǒng)，旨在通過能力（例如視覺感知和語音識別）和智能行為與世界互動（如評估可用消息，然后采取實現(xiàn)目標(biāo)的既定行動），我們認(rèn)為這基本上是人類”[6]。人工智能的類人化功能使其能夠滲透在人類生活的各個環(huán)節(jié)中，人們開始探討人工智能在教育領(lǐng)域中應(yīng)用的必要性，這也正是智能教育產(chǎn)生的原由。

（二）智能教育的誕生

從歷史的角度來看，過去兩個世紀(jì)，世界經(jīng)歷了教育的大規(guī)模擴(kuò)張。教育起源之時，無論東西方教育都可稱為“人的智慧”。東方孔子推崇“有教無類”，對不同的學(xué)生采取不同的教育手段，傳授的內(nèi)容也不盡相同;同期，西方蘇格拉底使用“產(chǎn)婆術(shù)”引導(dǎo)學(xué)生深入學(xué)習(xí)，教與學(xué)之間是動態(tài)的、靈活的關(guān)系，學(xué)生能夠得以個性化、全面的發(fā)展。

隨著工業(yè)革命的到來，工業(yè)社會對于人才的需求迅猛擴(kuò)張，班級授課制應(yīng)運而生。為了整體提高教育效率，將教學(xué)、作業(yè)計劃、評分等全教學(xué)過程都框在固定的模式內(nèi)，對于學(xué)生的評價也被局限在固定的標(biāo)準(zhǔn)化描述中，教育體系是靜態(tài)的、普遍化的，教師無暇顧及每個學(xué)生的興趣、特長或?qū)W習(xí)風(fēng)格，學(xué)生個人的自我發(fā)展被忽視。

伴隨新一輪技術(shù)革命的發(fā)展，大規(guī)模的個性化教育成為時代的呼喚。 “AI融入教育，成為教育發(fā)展的新取向，如何利用AI技術(shù)支持教育已成為當(dāng)前需要討論的課題”[7]。隨著近年來人工智能的快速發(fā)展，智能教育在國際范圍煥發(fā)出新的活力。

（三）智能教育的技術(shù)支持

智能教育自萌芽至今已有30年之久，但國內(nèi)外關(guān)于智能教育的定義尚未形成統(tǒng)一意見。祝智庭提倡智慧教育，他認(rèn)為智慧教育是通過人機(jī)協(xié)同作用以優(yōu)化教學(xué)過程與促進(jìn)學(xué)習(xí)者美好發(fā)展的未來教育范式（智慧教育“祝氏定義”的要義）。在國際上，以AIED（Artificial Intelligence in Education）指代人工智能在教育中的應(yīng)用，其基礎(chǔ)是本身就為跨學(xué)科的AI和學(xué)習(xí)科學(xué)（教育、心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)以及社會科學(xué)等科目）。Pearson報告認(rèn)為，AIED由三個關(guān)鍵模型組成，分別是教學(xué)模型、領(lǐng)域模型和學(xué)習(xí)者模型。教學(xué)模型代表了教學(xué)的知識和專長，即如何更好地通過計算機(jī)使用教學(xué)手段;領(lǐng)域模型又稱知識模型，代表如何更好地學(xué)習(xí)世界知識;學(xué)習(xí)者模型側(cè)重于對學(xué)習(xí)者的了解，包括學(xué)生的情緒狀態(tài)以及參與學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)等內(nèi)容。這三個模型的相互作用，就是自適應(yīng)導(dǎo)師的模型基礎(chǔ)，能夠根據(jù)學(xué)習(xí)者的能力和需求，選擇最合適的內(nèi)容提供給學(xué)習(xí)者。在學(xué)習(xí)實踐過程中感知到的數(shù)據(jù)不斷反饋到三個模型中，通過深度學(xué)習(xí)等算法使得模型更加豐富、更完整，進(jìn)而使系統(tǒng)更“智能”。

人工智能極大地改變著教育生態(tài)，在教育領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊，是克服傳統(tǒng)教育不足的有效途徑，有助于變革教育模式與教育形式、為學(xué)生提供個性化服務(wù)、為教師提供精準(zhǔn)化教學(xué)、為學(xué)校提供科學(xué)化管理[8]。智能教育中涉及的技術(shù)支持包括：（1）人機(jī)交互引擎：與用戶直接接觸的引擎，人機(jī)交互引擎實現(xiàn)有趣的智能聊天功能;（2）NLP處理技術(shù)：即自然語言處理技術(shù)，主要是指通過機(jī)器學(xué)習(xí)手段，對自然語言數(shù)據(jù)進(jìn)行切分，編碼等過程;（3）實體關(guān)系抽?。簭淖匀徽Z言數(shù)據(jù)中，對特定的關(guān)系模式進(jìn)行識別，從中提取實體關(guān)系信息，如（實體、關(guān)系、實體）三元組;（4）KG推薦系統(tǒng)：基于知識實體關(guān)系，以圖論為基礎(chǔ)，構(gòu)建知識實體關(guān)系圖模型（即有向連通圖）;（5）對特定場景的細(xì)致切分與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合：系統(tǒng)細(xì)分多個應(yīng)用場景并融合機(jī)器學(xué)習(xí)算法輔助使用者更好地教學(xué)與學(xué)習(xí);（6）人臉識別：目前人臉識別技術(shù)在國內(nèi)外發(fā)展都非常迅速，如人臉識別、人臉對比等技術(shù)已經(jīng)在多個領(lǐng)域得到運用，但總體而言，各種識別系統(tǒng)對環(huán)境的影響都較為敏感。

二、國際高校智能教育的發(fā)展脈絡(luò)

通過梳理國際高等院校在應(yīng)用智能教育中的實踐，分別從學(xué)生、教師和學(xué)習(xí)環(huán)境三個角度總結(jié)了智能教育的發(fā)展脈絡(luò)。

（一）智能教育向自適應(yīng)學(xué)習(xí)、強(qiáng)調(diào)個性化教育方向發(fā)展

自適應(yīng)學(xué)習(xí)是一種理想的學(xué)習(xí)模式，不是一種通用的學(xué)習(xí)模型，能夠根據(jù)個人特色、學(xué)力水平、學(xué)習(xí)風(fēng)格調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容和教學(xué)形式，為每位學(xué)生設(shè)計、提供最適合其本人的個性化課程和輔導(dǎo)，具體表現(xiàn)在以下三個方面。

1.異步課堂方興未艾，有效推進(jìn)協(xié)作學(xué)習(xí)

協(xié)作學(xué)習(xí)是指學(xué)生以小組的形式，通過協(xié)作共同完成一件任務(wù)或項目。在高等教育中應(yīng)用協(xié)作學(xué)習(xí)能夠促使學(xué)生更積極地參與到學(xué)習(xí)過程中，使學(xué)習(xí)工作的興趣始終維持在較高水平[9]。PierreDillenbourg在梳理AIED25年的發(fā)展進(jìn)程中指出，今天的AIED更加注重社會互動，學(xué)習(xí)者的交互，必須同時將支持個人的學(xué)習(xí)和增強(qiáng)社會交互的學(xué)習(xí)融入學(xué)習(xí)環(huán)境。Pearson2016年的報告中列舉了人工智能提高學(xué)習(xí)效率的多種渠道，在一定程度上為協(xié)作學(xué)習(xí)提供智能支持[10]。

高等院校學(xué)生的自由度及個性化需求均高于基礎(chǔ)教育，而人工智能支持的協(xié)作學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)學(xué)習(xí)最大的革命性突破是學(xué)生無需聚在一起完成項目，他們可以不受時空的限制，在不同的地點、不同的時間完成協(xié)作學(xué)習(xí)過程，即在異步課堂中完成互動學(xué)習(xí)。AI+協(xié)作學(xué)習(xí)不僅在很大程度上為學(xué)生提供了便利，提升小組完成效率，還能助力教師提供更高效的指導(dǎo)：基于人工智能技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)和淺層文本處理，人工智能系統(tǒng)用于監(jiān)測異步討論組，分析每個學(xué)生的工作方式和以往學(xué)業(yè)表現(xiàn)數(shù)據(jù)，從而為教師提供有關(guān)學(xué)習(xí)者討論的信息，通過形成自適應(yīng)組、專家指導(dǎo)、構(gòu)建智能虛擬代理、即時智能審核四種具體方式指導(dǎo)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)[11]。

微軟團(tuán)隊在戴維森學(xué)院數(shù)學(xué)系進(jìn)行了為期一年的實驗。戴維斯學(xué)院依賴于中心的協(xié)作環(huán)境，信息在學(xué)習(xí)小組間無阻礙的流通，學(xué)習(xí)成員緊密聯(lián)系在一起，Teams與OneNote Class筆記本和其他微軟產(chǎn)品一起放在教室里，每位學(xué)生都有發(fā)言權(quán)力，同時能夠從教師一方獲得需要的學(xué)習(xí)材料，保證個性化學(xué)習(xí)能夠在不同的學(xué)習(xí)風(fēng)格和能力課堂中覆蓋到每個學(xué)生[12]。同樣的協(xié)作方式也曾發(fā)生在倫敦威斯敏斯特學(xué)院，智能教育應(yīng)用使得即便有聽力障礙的學(xué)生，也能無障礙地加入到協(xié)作學(xué)習(xí)中[13]。

2.智能內(nèi)容重塑教科書，實現(xiàn)加速學(xué)習(xí)

近年來，大學(xué)生對雇主市場的敏感度不斷提高，期望以最快的速度盡可能多地獲取雇主所重視得技能。基于此，專注于畢業(yè)生培養(yǎng)的全球EdTech公司W(wǎng)oz U總裁Chris Coleman[14]判斷2019將有越來越多的人專注于加速學(xué)習(xí)。同時，智能內(nèi)容是當(dāng)前的熱門話題，被應(yīng)用于金融、營銷等各領(lǐng)域，例如我們所熟悉的購物應(yīng)用，可以根據(jù)瀏覽記錄推測出期望購買的產(chǎn)品。由此可見，智能內(nèi)容能夠基于觀看者過去的行為而改變網(wǎng)站內(nèi)容。

由于智能內(nèi)容所提供的內(nèi)容與觀看者保持高度的相關(guān)性和個性化，當(dāng)其應(yīng)用于教育領(lǐng)域時，能夠在很大程度上滿足學(xué)生對于加速學(xué)習(xí)的需求f為避免與前述智能內(nèi)容混淆，將應(yīng)用于教育中的智能內(nèi)容稱為SLC（Smart Learning Content）。SLC通過重組知識，最大化突出重點知識并轉(zhuǎn)化為學(xué)生最易接受的方式實現(xiàn)加速學(xué)習(xí)。具體來說，是人工智能系統(tǒng)使用傳統(tǒng)的教學(xué)大綱為不同的科目定制個性化的教材，使教科書被數(shù)字化重塑。在創(chuàng)建的過程中，SLC改變了知識的組織形式，結(jié)合學(xué)生年齡、學(xué)科、認(rèn)知等特點創(chuàng)生出新的學(xué)習(xí)頁面，能夠讓不同的學(xué)生在相同的教學(xué)模式下使用個性化內(nèi)容模板和多語言功能，滿足學(xué)生的個性化需求。SLC包括數(shù)字化學(xué)習(xí)指南和可定制的學(xué)習(xí)界面，通過多種手段詮釋教科書內(nèi)容，同時提供交互式內(nèi)容、實時反饋和全面評估，能在保證學(xué)習(xí)效率的同時兼顧學(xué)習(xí)質(zhì)量。SLC的另一大優(yōu)勢在于，能夠很好地與多媒體元素集成.創(chuàng)設(shè)出現(xiàn)實的教室環(huán)境，可以應(yīng)用于仿真系統(tǒng)、游戲化教學(xué)環(huán)境或視頻教程中。

Cram101[15]是專為節(jié)省高等教育者學(xué)習(xí)時間，提高認(rèn)知效率而開發(fā)的軟件，開發(fā)了掌握學(xué)習(xí)內(nèi)容更快的方法。Cram101通過人工智能技術(shù)將知識內(nèi)容分解為最小信息單元，重組為智能學(xué)習(xí)指南，指南中包括章節(jié)摘要、抽認(rèn)卡、無限的真假判斷等問題。同時，Cram101還會在內(nèi)容組織中使用人工智能技術(shù)突出教科書重點，在最大程度上減少認(rèn)知負(fù)荷，防止學(xué)習(xí)者在無用信息上浪費時間與精力，能夠更好、更聰明、更快地吸收切實所需的信息。

Netex[16]是一家專注于學(xué)習(xí)技術(shù)業(yè)務(wù)的公司，近期專注于智能內(nèi)容的開發(fā)，結(jié)合新技術(shù)與業(yè)務(wù)經(jīng)驗創(chuàng)新出Learning Cloud（LC）和Content Cloud（CC）兩款產(chǎn)品，以改善學(xué)習(xí)方式。Learning Cloud強(qiáng)調(diào)用戶體驗，堅持以學(xué)習(xí)者為中心的設(shè)計方法，通過微觀學(xué)習(xí)、技能映射、社交功能和內(nèi)容推薦實現(xiàn)知識推送，創(chuàng)新之處包含以下幾點：（1）強(qiáng)調(diào)知識共享，學(xué)生可以創(chuàng)建主動學(xué)習(xí)社區(qū)、學(xué)習(xí)內(nèi)容列表分享學(xué)習(xí)內(nèi)容，支持各種類型交互，豐富學(xué)生的學(xué)習(xí)經(jīng)驗;（2）搭建游戲化社區(qū)，讓學(xué)生在學(xué)習(xí)升級、成就、競爭等游戲化激勵的情況下，保證最大程度上的參與;（3）保證學(xué)習(xí)的便捷性和有效性，不僅能夠隨時隨地獲取學(xué)習(xí)信息，同時創(chuàng)設(shè)了虛擬導(dǎo)師指導(dǎo)學(xué)習(xí)流程。Content Cloud則是專業(yè)創(chuàng)建和管理云中的數(shù)字內(nèi)容，可以在一個平臺上創(chuàng)建無縫的內(nèi)容集合，自動協(xié)調(diào)內(nèi)容開發(fā)和供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)，最大化降低生產(chǎn)的時間和成本。Content Cloud提供了最具創(chuàng)新性的數(shù)字創(chuàng)新工具，采用尖端的智能技術(shù)，實現(xiàn)整個內(nèi)容生產(chǎn)流程的控制。Netex與大學(xué)的合作更為廣泛，2019年3月29日，Netex與加泰羅尼亞開放大學(xué)（UOC）簽訂合同，利用Netex最新解決方案Content Cloud向其內(nèi)容制作提供服務(wù)。UOC是第一大西班牙語在線教育機(jī)構(gòu)，以電子學(xué)習(xí)和在線參與方面的研究著名，被列為泰晤士高等教育全球頂尖大學(xué)之列，選擇Netex作為戰(zhàn)略伙伴，側(cè)面反映增強(qiáng)智能內(nèi)容建設(shè)能力對開放大學(xué)的重要意義。不僅如此，Netex提供的智慧內(nèi)容在過去的一年內(nèi)使包括馬德里歐洲大學(xué)在內(nèi)的六所西班牙大學(xué)實現(xiàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型[17]。

3.智能輔導(dǎo)系統(tǒng)邁向2.0，促進(jìn)深度學(xué)習(xí)

智能輔導(dǎo)系統(tǒng)（TTS）是一種計算機(jī)系統(tǒng)，基于布魯姆的掌握學(xué)習(xí)原則，從認(rèn)知心理學(xué)、計算機(jī)科學(xué)，尤其是人工智能的工作中汲取靈感，其目的是為學(xué)習(xí)者提供即時的、個性化的教學(xué)或反饋。ITS通常一次與一名學(xué)生一起工作，不需要人類老師的干預(yù)，其設(shè)計目標(biāo)是為每位同學(xué)提供高質(zhì)量的教育。

在諸多人工智能輔助教與學(xué)的手段中，智能輔導(dǎo)系統(tǒng)是人工智能在教育中最初的應(yīng)用之一，已經(jīng)在許多STEM主題上開發(fā)了40年。但是在過去的十到二十年中，由于缺乏硬件、教師培訓(xùn)、軟件復(fù)雜等因素，計算機(jī)對教育的影響是不明顯的，同時，已有的教學(xué)軟件無法察覺學(xué)生的需求并做出響應(yīng)，也不能足夠靈活的模仿教學(xué)[18]。近年來，隨著深度學(xué)習(xí)等算法的飛速發(fā)展，上述問題在很大程度上得到了針對性的解決。智能輔導(dǎo)系統(tǒng)利用人工智能的技能和方法來開發(fā)基于計算機(jī)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)，從而構(gòu)建自適應(yīng)系統(tǒng)。當(dāng)前的智能導(dǎo)師系統(tǒng)能夠通過其強(qiáng)大的智能算法幫助學(xué)生掌握困難的知識和技能。這些算法能夠在細(xì)粒度水平上檢測到學(xué)生的學(xué)習(xí)路徑[19]，評估學(xué)生對學(xué)習(xí)領(lǐng)域的理解情況，為學(xué)習(xí)者提供實時的指導(dǎo)、反饋和解釋，并引導(dǎo)學(xué)生深度學(xué)習(xí)。

美國國防部高度重視ITS技術(shù)的開發(fā)，提供了大量的資金支持。美國國家科學(xué)基金會（NSF）和教育科學(xué)研究所自2000年來一直支持ITS[20]。以往的智能輔導(dǎo)系統(tǒng)的成功實踐主要集中在以下兩方面：一是用于數(shù)學(xué)和其他結(jié)構(gòu)良好，數(shù)量精確的主題;二是專注于語言交互知識領(lǐng)域。未來，ITS發(fā)展趨勢的核心的提升學(xué)生智力水平，協(xié)助學(xué)生進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，將通過以下三方面實現(xiàn)：

（1）理解學(xué)生的自然語言，注重學(xué)生情緒引領(lǐng)

由于學(xué)習(xí)環(huán)境的單一性，當(dāng)前學(xué)生的學(xué)習(xí)過程中存在不少淺層學(xué)習(xí)，學(xué)生與知識的交互過程主要表現(xiàn)為識記，無法將概念轉(zhuǎn)化為實踐。智能輔導(dǎo)系統(tǒng)開發(fā)的初衷，便是通過營造良好的交互環(huán)境，讓學(xué)生對課程從無聊轉(zhuǎn)向好奇;對成績從痛苦轉(zhuǎn)向熱情;對學(xué)習(xí)的態(tài)度從焦慮轉(zhuǎn)向自信，并用恰當(dāng)?shù)牟呗砸龑?dǎo)學(xué)生深入學(xué)習(xí)。

學(xué)生傾向于進(jìn)行淺層學(xué)習(xí)，因為深入學(xué)習(xí)需要他們進(jìn)行復(fù)雜的思維活動，從事復(fù)雜思維活動會使他們產(chǎn)生大量諸如沮喪、逃避的負(fù)面情緒。孟菲斯大學(xué)Graessr博士針對這一問題構(gòu)建了智能輔導(dǎo)系統(tǒng)Autotutor[21]。Autotutor的核心是三個主要研究領(lǐng)域——人性化的輔導(dǎo)策略、教學(xué)代理和支持自然語言的輔導(dǎo)技術(shù)。該系統(tǒng)具有兩大獨特功能：一是具備極強(qiáng)的互動技能，學(xué)生與機(jī)器用自然語言進(jìn)行對話，能夠識別并吸收學(xué)生情緒，并試圖進(jìn)行引導(dǎo);二是具備良好的思維技能，通過建立于學(xué)生之間的不平衡認(rèn)知，幫助學(xué)生進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，智能輔導(dǎo)開始時，Autotutor將在顯示器中創(chuàng)造兩個不同的導(dǎo)師，各持一方觀點，學(xué)生需要在思考和推理中解決分歧。

（2）傾向于多種學(xué)習(xí)資料整合

ElectronixTutor是一種整合多種學(xué)習(xí)資源的智能輔導(dǎo)系統(tǒng)，專注于為海軍學(xué)員提供電子學(xué)徒技術(shù)員培訓(xùn)課程[22]。整合的學(xué)習(xí)資源包括學(xué)習(xí)代理、心理模型構(gòu)建與模擬環(huán)境、創(chuàng)建或交付學(xué)習(xí)任務(wù)的通用學(xué)習(xí)平臺、在網(wǎng)絡(luò)上開發(fā)主體內(nèi)容并評估材料和學(xué)習(xí)技術(shù)平臺等自適應(yīng)智能學(xué)習(xí)資源。

（3）生成有關(guān)學(xué)習(xí)過程的數(shù)據(jù)，提高學(xué)生學(xué)習(xí)有效性

步入2.0階段的智能輔導(dǎo)系統(tǒng)，在生成學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)后，著重分析學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中得出錯誤結(jié)論的原因，在“發(fā)現(xiàn)錯誤一分析錯誤思維的形成原因一糾正錯誤思維”的反復(fù)迭代中實現(xiàn)持續(xù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)。也就是說，當(dāng)智能輔導(dǎo)系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)學(xué)生出現(xiàn)錯誤時，不再是簡單提示學(xué)生多進(jìn)行相關(guān)方面的練習(xí)，而是通過分析、指出學(xué)生的錯誤思維，引導(dǎo)學(xué)生形成正確的思維方式，進(jìn)而提高學(xué)習(xí)的有效性[23]。學(xué)生在一次次試錯中，逐漸習(xí)得調(diào)整思維的技巧，學(xué)習(xí)質(zhì)量得以持續(xù)提升。

（二）助力教師向“輔助者”轉(zhuǎn)型，強(qiáng)調(diào)預(yù)測

斯坦福大學(xué)在報告《人工智能百年研究》中預(yù)測，未來15年， “智能導(dǎo)師和其他人工智能技術(shù)在課堂和家庭中幫助教師的應(yīng)用可能會顯著擴(kuò)大”[24]。

人工智能不僅在學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)為學(xué)生提供全方位的個性化服務(wù)，提高學(xué)習(xí)效率，同時能夠滿足教師需求，變革教學(xué)過程，使教師有時間和自由提供更有情感與針對性的教學(xué)服務(wù)。簡單來講，這種應(yīng)用主要體現(xiàn)在兩方面：一是簡化管理任務(wù)，創(chuàng)設(shè)更好的專業(yè)環(huán)境，將教師從事務(wù)性工作中解放，轉(zhuǎn)向?qū)W(xué)生的關(guān)注，更多地投入到教育教學(xué)活動中;二是通過逆向設(shè)計思維，塑造學(xué)生畫像，協(xié)助教師更加深入地了解學(xué)生。從教學(xué)設(shè)計到學(xué)情分析，全過程助力教學(xué)活動的智能化發(fā)展。具體包括以下幾方面趨勢：

1.智能助教進(jìn)一步發(fā)展，協(xié)助教師關(guān)注學(xué)生

人工智能可以很快地執(zhí)行管理任務(wù)，進(jìn)而更快、更好、更低成本地消耗管理人員的大部分時間。采用“AI+教師”雙師型模式，能夠在很大程度上為學(xué)習(xí)者帶來更好的效果。

2014年，英國愛丁堡大學(xué)團(tuán)隊研發(fā)了教師機(jī)器人Botty，該機(jī)器人創(chuàng)建的目的是為了在Twitter上與愛丁堡的電子學(xué)習(xí)和數(shù)字文化MOOCs的學(xué)生進(jìn)行互動[25]。在課程期間，Botty發(fā)了大約1500次推文，與數(shù)百名同學(xué)交流，除了回復(fù)課程問題，甚至在一定程度上承擔(dān)了社交角色，與學(xué)生生活上的推文互動。但是，Botty的智慧僅停留在簡單問題的處理上，面臨疑難問題Botty則建議學(xué)生向?qū)熈粞曰蛳蚱渌麑W(xué)習(xí)者求助。

另一個引起廣泛關(guān)注的例子是佐治亞理工學(xué)院的AI助教Jill Watson。Jill是該學(xué)院計算機(jī)與認(rèn)知科學(xué)教授Ashok Goel的助手， “他”的日常工作是回復(fù)參與在線課程學(xué)生的大量論壇帖子，同時處理其他行政問題[26]。吉爾的智慧化程度更高，其助教級別大致等同于研究生[27]，是世界上第一個真正意義上的智能助教，其成功之處在于讓所有學(xué)生都誤以為它是真人助手。

2019年2月23日，德國發(fā)布了第一個機(jī)器人講師Ruyi[28]，Ruyi不止從事助教的工作，還能夠主導(dǎo)課堂，向?qū)W生講解內(nèi)容并進(jìn)行互動。當(dāng)然，Ruyi在現(xiàn)階段與人類講師還有很大的差距，不能獨立應(yīng)對真實的課堂環(huán)境，但是Ruyi能夠很好地起到課堂輔助的作用，讓教師能有更多的時間與學(xué)生互動交流。

AI助教除了能夠處理學(xué)生問答和行政性工作，還能夠通過自動化評判學(xué)生學(xué)習(xí)成果來減輕教師的負(fù)擔(dān)。自然語言處理（NLP）是人工智能的一種形式，通過統(tǒng)計和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，促進(jìn)對句子結(jié)構(gòu)、情感、意圖的理解，從人類語言中提取意義，并根據(jù)信息做出決策，美國教育考試服務(wù)中心開發(fā)了自動NLP評估系統(tǒng)，應(yīng)用于在標(biāo)準(zhǔn)化測試中對論文進(jìn)行評分。這也是AI助教在學(xué)生評估方面最早的應(yīng)用之一。密西根大學(xué)應(yīng)用M-Write幫助教師在大規(guī)模的入門級課程中處理寫作活動。M-Write通過算法來識別學(xué)生在寫作中遇到困難的地方，分析寫作水平較低的潛在原因，通常用于復(fù)雜的STEM作業(yè)，如證明或考試中的簡短回答[29]。

2.AI助力智能教學(xué)設(shè)計，保證精準(zhǔn)教學(xué)開展

充分了解學(xué)生是教師實現(xiàn)精準(zhǔn)教學(xué)的基礎(chǔ)，教師需要評估學(xué)生對于知識的理解程度、情緒狀態(tài)、知識水平等一系列指標(biāo)，以調(diào)整教學(xué)設(shè)計和實施環(huán)節(jié)，過去教師憑借經(jīng)驗進(jìn)行大致判斷，現(xiàn)在AI協(xié)助教師完成這一過程。

基于分析和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)點之間的模式和相關(guān)性的機(jī)器學(xué)習(xí)算法被證明是幫助教師量化學(xué)生對講座進(jìn)行理解的有效工具。通過分析特定的學(xué)生數(shù)據(jù)，人工智能可以更快地找到學(xué)生可能需要更多幫助的領(lǐng)域，教師據(jù)此進(jìn)行教學(xué)設(shè)計，大量的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)有助于教師了解未來的課堂走向，不同于過去大數(shù)據(jù)技術(shù)在教學(xué)中進(jìn)行事后分析，AI還能實時生成報告，分析數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測和可視化，并將其輸入教師的工作流程，從而提高學(xué)生的學(xué)習(xí)成績。Pearson（中譯“培生公司”，世界上最大的教育出版集團(tuán)）與倫敦大學(xué)學(xué)院知識實驗室合作，指出當(dāng)今基于模型的自適應(yīng)系統(tǒng)也越來越透明，教育工作者可以了解系統(tǒng)如何做出下一步的決策，并為課堂教學(xué)提供更有效的工具。例如，iTalk2Learn[30]系統(tǒng)16是由卡內(nèi)基梅隆大學(xué)設(shè)計和測試的系統(tǒng)，用于評估其對年輕學(xué)生學(xué)習(xí)分?jǐn)?shù)的影響，應(yīng)用了一個學(xué)習(xí)者模型，該模型明確包含有關(guān)個人數(shù)學(xué)知識、認(rèn)知需求、情緒狀態(tài)以及反饋的信息。

不僅如此，AI還能更加深入地協(xié)助教師挖掘?qū)W生的思維過程，厘清學(xué)生得出錯誤答案的過程，找到思維盲點，進(jìn)而展開有針對性的講解。例如，康奈爾大學(xué)（Cornell University）計算機(jī)科學(xué)助理教授艾瑞克（Erik Anderson）開發(fā)了一個程序，幫助數(shù)學(xué)老師和賓夕法尼亞大學(xué)華盛頓分校（Universityof Pennsylvania University of Washington）和微軟（Microsoft）的同事一起，利用人工智能判定學(xué)生是如何得出錯誤答案的。概括來說，人工智能捕捉的學(xué)生數(shù)據(jù)來源有三：

（1）智慧教室，教育環(huán)境中的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)捕捉。傳統(tǒng)上，課堂上計算機(jī)的使用頻次很低，同時僅被視為處理學(xué)生輸入信息的工具?，F(xiàn)在，隨著智慧教室地不斷興起，重疊技術(shù)的融合正在使新的用法成為可能，交互式也是教室再造中的重要追求。英特爾和合作伙伴正在利用英特爾CPU的計算能力支持人工智能[31]，利用深度學(xué)習(xí)功能支持人工智能創(chuàng)新，在更高層次了解用戶——不僅可以解釋用戶命令，還可以了解用戶行為和情緒。

高校在教室中放置教室PC，收集多個輸入和輸出點，通過多模態(tài)感知收集主要數(shù)據(jù)（外觀——提取面部標(biāo)志;交互——學(xué)生如何使用傳統(tǒng)設(shè)備;采取行動的時間——學(xué)生在學(xué)習(xí)平臺上完成任務(wù)或采取行動的時間），實時提供分析，讓教師能夠充分了解學(xué)生。

（2）沉浸式媒體的數(shù)據(jù)采集。人工智能推進(jìn)沉浸式技術(shù)能夠進(jìn)行學(xué)生信息追蹤，為教育者構(gòu)建動態(tài)學(xué)生信息世界，進(jìn)而對學(xué)生的行為進(jìn)行預(yù)測。沉浸式媒體可以從用戶數(shù)據(jù)中獲取信息量，分析學(xué)生正在查看的內(nèi)容、持續(xù)的時間、交互的動作等信息，人工智能與大量的信息融合后不僅能夠讓教師了解到學(xué)生關(guān)注的知識內(nèi)容，還能夠分析學(xué)生的情緒感知與狀態(tài)，以調(diào)整教學(xué)內(nèi)容，為解決學(xué)生可能遇到的困難做好準(zhǔn)備，最大化地激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣。

（3）智能導(dǎo)師系統(tǒng)獲得數(shù)據(jù)。例如密歇根大學(xué)（University of Michigan）正在開發(fā)的電子教練（E-Coach）項目[32]，該項目專注于為STEM領(lǐng)域的各種學(xué)科提供形成性反饋，適應(yīng)性更強(qiáng)，能夠跟蹤大班學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度，引導(dǎo)他們遠(yuǎn)離常見錯誤，并發(fā)現(xiàn)他們可能感興趣的領(lǐng)域，全部反饋給教師。

3.學(xué)生事務(wù)管理智能化，實時監(jiān)管學(xué)生走向

（1）智能學(xué)工

在數(shù)字化校園中，從位置信息到消費行為，學(xué)校掌握了學(xué)生大量的生活數(shù)據(jù)，對于這些數(shù)據(jù)的有效處理能夠形成學(xué)生畫像，協(xié)助教師檢測學(xué)生的異常行為。機(jī)器學(xué)習(xí)擅長定位，能夠很快地定位異常值并進(jìn)行歸類分析，這就是我們學(xué)生分析的基礎(chǔ)。Ivy teach社區(qū)學(xué)院利用機(jī)器學(xué)習(xí)來識別有失敗課程風(fēng)險的學(xué)生，并為他們提供建議和相關(guān)支持，在應(yīng)用這一技術(shù)的學(xué)期中，學(xué)院的失敗率逐年下降了3.3個百分點。

人工智能不僅能夠?qū)W(xué)生行為起到檢測作用，還能幫助學(xué)生規(guī)劃課程，減輕教師壓力。例如柏林技術(shù)大學(xué)開發(fā)的智能代理Alex[33]，能夠使用自然語言回答學(xué)生的問題，并幫助他們規(guī)劃未來的學(xué)習(xí)課程。ALEX允許柏林理工大學(xué)（TU Berlin）的學(xué)生使用文本輸入以對話的方式查詢課程和模塊，這種方式不僅能提高會話效率，而且具有較高的享樂性和語用性。

（2）智能招生

人工智能在學(xué)校招生環(huán)節(jié)未來發(fā)展的趨勢大概有兩個：一是搭建AI人機(jī)交互的學(xué)生咨詢服務(wù)系統(tǒng)。由于高校招生環(huán)節(jié)往往會遇到工作人員精力有限、咨詢信息過多導(dǎo)致疏漏等問題，人工智能作為招生助手參與到高校招生環(huán)節(jié)。目前，大學(xué)和學(xué)院已經(jīng)求助于聊天機(jī)器人來幫助回答學(xué)生的常見問題。這樣一來，輔導(dǎo)員或招生教師能從重復(fù)性的工作中抽身，轉(zhuǎn)向處理更高優(yōu)先級的任務(wù)，使得招生團(tuán)隊更有效率，允許少數(shù)的輔導(dǎo)員在更短時間內(nèi)回應(yīng)更多的學(xué)生。佐治亞州立大學(xué)與AdmitHub合作，建立了一個數(shù)據(jù)庫，收集招生辦公室經(jīng)?；卮鸬膯栴}[34]。Adore Thub創(chuàng)建了一個定制的PounceGSU學(xué)生入學(xué)私人助理。該項目通過回答問題， “推動”未來的學(xué)生完成任務(wù)，并幫助他們順利入學(xué)[35]。二是構(gòu)建AI機(jī)器學(xué)習(xí)的生源選拔模型。利用人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建學(xué)校招生和學(xué)生志愿填報之間的雙向匹配模型，探索研究適合高校生源選拔的智能輔助模型，解決學(xué)生、學(xué)校、專業(yè)選擇上的精準(zhǔn)對應(yīng)，滿足高校選才空間的同時，讓更多考生進(jìn)入理想大學(xué)和理想專業(yè)。

（2）智能語音助理。智能語音助理是一款可以遠(yuǎn)程操控獲取圖書資源的AI工具，這款工具以圖書館廣大的圖書資源為數(shù)據(jù)集，通過自然語言系統(tǒng)與學(xué)生實時交互過程。麻省理工學(xué)院的圖書館館藏可以通過API訪問，因此可供機(jī)器學(xué)習(xí)算法使用，為通過人工智能增強(qiáng)各種圖書館任務(wù)和工作流程提供了可能性。目前，麻省理工圖書館正在與該校的人工智能/深度學(xué)習(xí)研究人員合作，期望開發(fā)出一款類似Siri的AI工具，當(dāng)有人向語音助理詢問信息時，能夠獲得著名的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)。

（3）推廣人工智能，吸引學(xué)生參與社會科技問題。北卡羅來納州立大學(xué)研究合作首席戰(zhàn)略家ChirsErdmann表示，圖書館可以開始做的事情之一就是在基礎(chǔ)層面跟蹤AI并訂閱一些AI實時通訊[43]。例如，勞拉諾倫（Laura Noren）負(fù)責(zé)管理數(shù)據(jù)科學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)通訊，但她經(jīng)常報道人工智能的故事。在這些新聞通訊和一些人力資源管理AI之類的資源之后，跟蹤這一點，并保持咨詢的最新狀態(tài)。劍橋（馬薩諸塞州）公共圖書館（CPL）與麻省理工學(xué)院圖書館和哈佛大學(xué)的MetaLAB合作舉辦“笑室”。參與者進(jìn)入一個人工智能的房間，只要房間的算法認(rèn)為有趣，就會播放笑聲。圖書館作為高校人流量的集中地，將關(guān)于AI發(fā)展的一手咨詢推廣給最具創(chuàng)造力的學(xué)生，能夠吸引更多的學(xué)生了解人工智能的前沿發(fā)展，進(jìn)而激發(fā)高校創(chuàng)新活力。

三、我國高校智能教育發(fā)展的應(yīng)對策略

（一）樹立自適應(yīng)學(xué)習(xí)理念，打造全過程“智能+”人才培養(yǎng)流程

將智能信息技術(shù)分別與育人體系的全過程結(jié)合，形成智能招生、智能教學(xué)、智能學(xué)工、智能就業(yè)一體化的個性化學(xué)生服務(wù)。

一是構(gòu)建智能招生咨詢模型，分析高校智能咨詢體系架構(gòu)、學(xué)校和專業(yè)介紹智能推送方案，依據(jù)考生性格、特長推薦適宜的專業(yè)，促進(jìn)學(xué)生特長、性格、興趣與專業(yè)選擇一致。

二是構(gòu)建智能導(dǎo)師系統(tǒng)，實現(xiàn)學(xué)習(xí)者個性化學(xué)習(xí)支持、學(xué)習(xí)過程的動態(tài)學(xué)習(xí)服務(wù)供給。探究智能學(xué)情分析、智能教學(xué)模式、智能教學(xué)過程、智能教學(xué)評價等內(nèi)容，實現(xiàn)從課前、課中、課后的智能化教學(xué)輔助模式。重點是從學(xué)生的學(xué)情分析中獲取學(xué)生的個人能力，精準(zhǔn)推送個性化學(xué)習(xí)資源。

三是通過大數(shù)據(jù)技術(shù)為每個學(xué)生建立個性化的標(biāo)簽，形成學(xué)生個人畫像及群體畫像。根據(jù)學(xué)生的全向數(shù)據(jù)抽象出標(biāo)簽化的學(xué)生模型。通過數(shù)據(jù)整合、分析，挖掘出學(xué)生的學(xué)習(xí)、生活狀態(tài)，行為、消費、運動習(xí)慣，性格數(shù)據(jù)等，實現(xiàn)對學(xué)生的學(xué)業(yè)預(yù)警、行為異常預(yù)警、失聯(lián)預(yù)警、貧困生預(yù)警、群體集結(jié)預(yù)警、特殊人群預(yù)警等，確保校園及學(xué)生的平安。

四是通過高校畢業(yè)生就業(yè)管理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)建立就業(yè)雙向推薦服務(wù)模型。通過就業(yè)雙向推薦系統(tǒng)、模擬面試虛擬系統(tǒng)、互助就業(yè)服務(wù)系統(tǒng)等，為畢業(yè)生推薦合適的就業(yè)機(jī)會，為企業(yè)推薦合適的優(yōu)秀人才。

在此過程中，以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)豐富課堂教學(xué)、校園生活的大數(shù)據(jù)采集，以云計算技術(shù)構(gòu)建基礎(chǔ)支撐平臺，以大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)教學(xué)質(zhì)量的預(yù)見性分析，構(gòu)建智慧教育教學(xué)的全方位信息化支撐環(huán)境，推動教學(xué)方式創(chuàng)新。

（二）堅持師生需求導(dǎo)向，研發(fā)高等教育“教育+智能”產(chǎn)品

2017年11月，IEEE全球自主和智能系統(tǒng)倫理倡議宣布了新的標(biāo)準(zhǔn)項目，倡議中指出我們正在處于為學(xué)校教育中智能教育制定明確方向的關(guān)鍵時期。瑞典籍美國物理學(xué)家和宇宙學(xué)家Max Tegmark將人工智能定義為一種非?！奥斆鳌钡南到y(tǒng)，他們能夠?qū)崿F(xiàn)復(fù)雜的目標(biāo)，但是每個人工智能系統(tǒng)只能實現(xiàn)非常具體的目標(biāo)。為了最大限度地發(fā)揮人工智能對教育的促進(jìn)作用，助力高校實現(xiàn)立德樹人的根本目標(biāo)。高校在進(jìn)行智能教育頂層設(shè)計時，應(yīng)當(dāng)加深教師與學(xué)生對智能教育的認(rèn)知，充分理解人工智能變革高等教育的手段，在可實現(xiàn)范圍內(nèi)提出自身需求。同時，高校要明確智能教育發(fā)展的需求導(dǎo)向，化“AI+教育”為“教育+AI”。

人工智能與教育走向深度融合，教育形態(tài)發(fā)生巨大變化：由人工智能教育走向教育人工智能，教育理念注重以人為本的協(xié)作教育理念[44]，為實現(xiàn)高校智能建設(shè)的需求導(dǎo)向，有針對性地向AI索取需求，一方面，要展開大面積、高質(zhì)量的師生需求調(diào)研，切實解決教與學(xué)過程中面臨的實際問題，同時還要調(diào)研高?，F(xiàn)有的建設(shè)情況，包括高校可動用的資源、各層級（基礎(chǔ)設(shè)施層、平臺層、應(yīng)用層）的建設(shè)程度、學(xué)科特點等方面，明確智能教育生長點;另一方面要保證調(diào)研結(jié)果的及時反饋，打通智能教育研究所或相關(guān)教育企業(yè)與高校的通道，以便順利產(chǎn)出高等教育“教育+智能”產(chǎn)品，實現(xiàn)人工智能與教育的深度融合。

（三）提高教師智能素養(yǎng)，以最大化發(fā)揮智能教育力量

對于學(xué)術(shù)界而言，人工智能、機(jī)器人技術(shù)和智能輔導(dǎo)系統(tǒng)的興起意味著教師不能只滿足于擁有所需的經(jīng)驗和教學(xué)技能。高校中有聲望的教授大多是“數(shù)字移民”，智能素養(yǎng)有待提升，年輕學(xué)者也有些明顯缺乏數(shù)字技能的群體。這樣一則導(dǎo)致“智能+”產(chǎn)品的作用無法得以最大化發(fā)揮;二則可能會使大學(xué)更容易將機(jī)器人作為替代方案[45]，因此亟需提升教師隊伍群體的智能素養(yǎng)。智能素養(yǎng)包含信息素養(yǎng)，指那些為應(yīng)對人工智能時代應(yīng)當(dāng)具備的素養(yǎng)，除信息素養(yǎng)外，還包括人工智能目前欠缺的情商培養(yǎng)，具體的教師智能素養(yǎng)提升路徑體現(xiàn)為以下三個方面：

1.校方為教師提供全面、系統(tǒng)、可應(yīng)用和可持續(xù)性的培訓(xùn)，同時在培訓(xùn)過程中應(yīng)用智能技術(shù)。首先，要在理念層面上使教師全面理解信息素養(yǎng)，防止因片面學(xué)習(xí)信息化技術(shù)而忽略了信息意識和信念素養(yǎng)的培養(yǎng);其次，培訓(xùn)要保證內(nèi)容豐富、形式多樣、長期進(jìn)行。建議校方打破傳統(tǒng)的“填鴨式”培訓(xùn)，多安排實踐環(huán)節(jié)，鼓勵不同學(xué)科的教師從彼此身上獲取靈感，同時，培訓(xùn)應(yīng)持續(xù)一定的周期，貫穿于職前、職中和職后，保證培訓(xùn)的系統(tǒng)性.最后，培訓(xùn)要充分應(yīng)用智能技術(shù)，讓教師在使用智能技術(shù)之前，體會智能技術(shù)在課堂教學(xué)或?qū)W生管理中的實際作用。

2.營造智能氛圍，自覺培養(yǎng)智能思維。例如，成立專門的技術(shù)互助小組，分享大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、各種教學(xué)平臺，以及VR/AR、虛擬仿真等信息技術(shù)應(yīng)用于教學(xué)過程的經(jīng)驗與做法。建議組成文理教師兼顧的互助小組，理工教師可多吸收哲學(xué)思維，在培養(yǎng)學(xué)生的過程中滲透“人類智慧”，文科教師多學(xué)習(xí)信息技術(shù)，在培養(yǎng)過程中應(yīng)用“類人智慧”。

3.加速校園數(shù)字化建設(shè)，倒逼信息素養(yǎng)的提升。如改善校園網(wǎng)速;為教師提供包含各種教育教學(xué)資源的數(shù)據(jù)庫;完善必備的大數(shù)據(jù)分析軟件和云資源平臺等等，以實現(xiàn)教育治理和教學(xué)過程的現(xiàn)代化。

（四）成立智能教育專業(yè)，加速實現(xiàn)智能教育領(lǐng)跑目標(biāo)

在第四工業(yè)革命的驅(qū)動下，各國為應(yīng)對人工智能人才缺失的短板，紛紛出臺政策，推進(jìn)相關(guān)改革。我國高校在新工科建設(shè)浪潮的引領(lǐng)下，或成立人工智能專業(yè)，或?qū)鹘y(tǒng)專業(yè)與人工智能結(jié)合做出升級，但這種升級更多停留在工程專業(yè)中，專門成立智能教育專業(yè)的高校很少，專業(yè)人才的缺失在一定程度上放緩了人工智能推動高等教育變革的進(jìn)程。例如，限制智能輔導(dǎo)系統(tǒng)（ITS）發(fā)展的兩大瓶頸：一是缺少編寫ITS創(chuàng)作工具的專家，二是ITS創(chuàng)作的時間、成本過高，這兩大瓶頸需在相關(guān)研究室成立后做重點突破。

智能專業(yè)成立后，還要注意與其他技術(shù)結(jié)合，如將AIED接人物聯(lián)網(wǎng)，互聯(lián)網(wǎng)支持智能教育與其他啟用網(wǎng)絡(luò)的對象或機(jī)器互連，能從更多的場景中獲得學(xué)生數(shù)據(jù)，通過深度學(xué)習(xí)等算法，協(xié)助學(xué)習(xí)者強(qiáng)化德智體美勞全面發(fā)展的技能，進(jìn)而為AIED系統(tǒng)開辟了新的可能性。

（五）加強(qiáng)應(yīng)用效果評估，及時調(diào)整高校智能教育走向

實踐是檢驗真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)， “智能+”高等教育產(chǎn)品是否能切實提高教與學(xué)的效率，還要在實踐中檢驗。當(dāng)前，經(jīng)濟(jì)增長、消費升級，產(chǎn)業(yè)政策和資本助力，加之二孩政策等多方因素致使智能教育機(jī)器人行業(yè)成為創(chuàng)業(yè)溫床，智能教育儼然稱為企業(yè)眼中的“熱蛋糕”。但是目前市場尚處于早期時期，市場教育還不完善，魚目混雜的現(xiàn)象突出，良好、健康的產(chǎn)品是高校智能教育改革順利開展的保障。因此，要充分發(fā)揮評估的力量，以評促建設(shè)、以評促改，在評價中提升教育智能產(chǎn)品的質(zhì)量。

為更好地做好效果評估，以下幾方面需做好保障。首先，要保證評價主體的多元化?？沙闪⒃u估專家小組，專家成員應(yīng)當(dāng)包括來自智能教育研究機(jī)構(gòu)、高校以及智能教育企業(yè)三方人才，做到評估的全面與公平。其次，要確保評價內(nèi)容的全面性。評估內(nèi)容既包括產(chǎn)品市場中的產(chǎn)品質(zhì)量評估，也包括“智能+”教育產(chǎn)品在高校中的應(yīng)用情況，以便找準(zhǔn)實踐痛點，及時調(diào)整高校智能教育走向。最后，需要相關(guān)政策與資金支持，保證評估工作能夠有質(zhì)量、順暢的進(jìn)行。

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作者簡介：

祝士明：教授，博士，碩士生導(dǎo)師，研究方向為智能教育（574815817@qq.com）。

劉帥瑤：碩士，研究方向為智能教育（Shuaiyao—Liu@163.com）。