鄭婭峰 傅騫 趙亞寧

摘 要：人工智能教育是當(dāng)前教育發(fā)展的大勢所趨，自提出后受到全球教育研究者的廣泛關(guān)注。為充分了解當(dāng)前國內(nèi)人工智能教育發(fā)展的現(xiàn)狀，文章以CSSCI期刊庫為數(shù)據(jù)源，以“人工智能”和“教育”為關(guān)鍵詞，對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行檢索分析。通過可視化方法對(duì)高被引文獻(xiàn)、高頻關(guān)鍵詞等進(jìn)行呈現(xiàn)，并采用聚類方法對(duì)高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行分類，詳細(xì)探討各類團(tuán)的研究內(nèi)容。最后，總結(jié)和討論了人工智能教育各個(gè)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，并提出未來發(fā)展建議，為人工智能教育的研究發(fā)展提供借鑒。

關(guān)鍵詞：人工智能教育;大數(shù)據(jù);智慧教育;機(jī)器學(xué)習(xí)

中圖分類號(hào)：G434文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：2096-0069（2020）01-0021-06

引言

人工智能技術(shù)與教育的深度融合對(duì)傳統(tǒng)的教育理念、教育體系和教學(xué)模式產(chǎn)生了深刻影響，其技術(shù)應(yīng)用和人才培養(yǎng)問題受到我國政府的高度重視。2017年《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》中指出，實(shí)施全民智能教育項(xiàng)目，在中小學(xué)階段設(shè)置人工智能相關(guān)課程[1]。2018年4月，教育部發(fā)布的《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》中，要求構(gòu)建人工智能多層次教育體系，在中小學(xué)階段引入人工智能普及教育[2]。2018年1月，國家自然科學(xué)基金委新增F0701 教育信息科學(xué)與技術(shù)分類，深入推進(jìn)人工智能和教育學(xué)科融合的相關(guān)基礎(chǔ)理論、基本方法和關(guān)鍵技術(shù)研究。

自此，“人工智能+教育”被賦予新的內(nèi)容和含義，人工智能教育研究被劃分為兩大分類。其一是人工智能賦能教育，即人工智能在教育中的應(yīng)用。其主要指人工智能技術(shù)支撐教育實(shí)踐后對(duì)教學(xué)方式的改變，如精準(zhǔn)診斷、個(gè)性化推薦、智能導(dǎo)師等。其二是人工智能教育內(nèi)容，即人工智能教育內(nèi)容本身及其相關(guān)素養(yǎng)能力培養(yǎng)，主要包含多樣的編程教育、創(chuàng)客教育以及計(jì)算思維能力、問題解決能力、創(chuàng)新能力等信息素養(yǎng)的培養(yǎng)。為全面呈現(xiàn)當(dāng)前我國該領(lǐng)域的發(fā)展和現(xiàn)狀，研究通過可視化分析方法，采用作者共被引、關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)、聚類類團(tuán)等方法分析該領(lǐng)域研究主題結(jié)構(gòu)及發(fā)展?fàn)顟B(tài)，并對(duì)人工智能教育未來發(fā)展提供一些建議。

一、數(shù)據(jù)來源與研究方法

為確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，保證研究的準(zhǔn)確性，本研究的數(shù)據(jù)全部來源于中文社會(huì)科學(xué)引文索引（CSSCI）來源期刊論文數(shù)據(jù)庫。以“人工智能”與“教育”為關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索，共計(jì)134篇。經(jīng)有效篩選，共選擇有效文獻(xiàn)130篇，出版時(shí)間在2000—2019年間。將相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)從CSSCI庫中導(dǎo)出后，為確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與可靠性，通過手工方式對(duì)數(shù)據(jù)中的語義重復(fù)、中英文格式等問題進(jìn)行清洗處理，如將關(guān)鍵詞“AI”“人工智能2.0”替換為“人工智能”等。

研究首先將文獻(xiàn)數(shù)據(jù)利用CiteSpace工具進(jìn)行圖譜構(gòu)建，分析研究領(lǐng)域內(nèi)的高被引文獻(xiàn)。然后利用高頻關(guān)鍵詞及其時(shí)區(qū)圖展示領(lǐng)域熱點(diǎn)詞發(fā)展?fàn)顩r。最后，利用Bicomb詞頻分析軟件對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵詞進(jìn)行抽取與統(tǒng)計(jì)，同時(shí)生成高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣?；谠摴铂F(xiàn)矩陣，使用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類分析，形成研究領(lǐng)域的主題結(jié)構(gòu)分類。

二、研究結(jié)果

（一）高被引文獻(xiàn)分析

高被引文獻(xiàn)分析能夠反映出一定時(shí)間范圍內(nèi)被同學(xué)科領(lǐng)域引用頻次位居前列的文獻(xiàn)。分析這些最有影響力且學(xué)術(shù)質(zhì)量較高的文獻(xiàn)，有利于更準(zhǔn)確地追蹤學(xué)科的研究動(dòng)態(tài)。研究將數(shù)據(jù)導(dǎo)入CiteSpace工具中，時(shí)間段設(shè)置為從2000年到2019年間，時(shí)間間隔設(shè)置為一年，生成可視化網(wǎng)絡(luò)圖譜。圖譜中共出現(xiàn)63個(gè)節(jié)點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)密度達(dá)到0.0676，說明文獻(xiàn)間共被引關(guān)系相對(duì)緊密。該數(shù)據(jù)也初步表明該領(lǐng)域內(nèi)研究內(nèi)容相對(duì)集中。

由圖譜及統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可知，閆志明2017年發(fā)表的《教育人工智能（EAI）的內(nèi)涵、關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用趨勢》為當(dāng)前引用頻次最高且中心度最高的引文。該文通過對(duì)美國政府發(fā)布的《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》兩份報(bào)告進(jìn)行解讀，對(duì)教育人工智能的目標(biāo)、內(nèi)涵、關(guān)鍵技術(shù)以及發(fā)展趨勢等進(jìn)行深度解析，并指出教育人工智能所面臨的重要挑戰(zhàn)及其應(yīng)對(duì)方式[3]。該文的高被引量也反映了國內(nèi)研究者對(duì)發(fā)達(dá)國家技術(shù)政策推進(jìn)的緊密關(guān)注。吳永和在2017年發(fā)表的《構(gòu)筑“人工智能+教育”的生態(tài)系統(tǒng)》的被引頻次為8次，位列第二。在該文中作者總結(jié)了人工智能發(fā)展的7個(gè)階段，構(gòu)建了人工智能教育生態(tài)系統(tǒng)框架及其核心要素和關(guān)系[4]，并據(jù)此提出人工智能教育的人才培養(yǎng)體系，為讀者提供了有價(jià)值的參考。此外，賈積有于2018年發(fā)表的《人工智能賦能教育與學(xué)習(xí)》也有較大的影響力，該文從知識(shí)表示、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別等不同技術(shù)角度分析人工智能對(duì)教育的積極正面影響，并對(duì)智能教學(xué)系統(tǒng)的發(fā)展及其相關(guān)應(yīng)用和研究進(jìn)展進(jìn)行了詳盡的分析，是從技術(shù)角度解讀人工智能教育的一篇較為深刻的文獻(xiàn)[5]。

（二）高頻關(guān)鍵詞共詞分析

1.高頻關(guān)鍵詞分析

研究將數(shù)據(jù)導(dǎo)入CiteSpace軟件，節(jié)點(diǎn)類型選擇關(guān)鍵詞（Keyword），圖表視圖選擇時(shí)區(qū)圖（TimeZone View）進(jìn)行高頻關(guān)鍵詞可視化分析。時(shí)區(qū)圖反映了關(guān)鍵詞在時(shí)間跨度上的知識(shí)演進(jìn)，可以直觀反映關(guān)鍵詞的演進(jìn)路徑。通過時(shí)區(qū)圖分布，可看出人工智能從2000年起步，并以爆發(fā)性的態(tài)勢發(fā)展。至2002年人工智能與教育開始結(jié)合，并出現(xiàn)了機(jī)器人教育研究。隨后在2007年與人工智能相關(guān)的教育信息化、智能教學(xué)系統(tǒng)被大量提出，表明這一時(shí)期研究是以人工智能教育應(yīng)用為主，特別是智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)的研究。2016年到2019年間，是人工智能教育的大爆發(fā)時(shí)期，人工智能與教育深度融合并引發(fā)了教育教學(xué)形式的巨大變化，不僅出現(xiàn)了未來教育、智能教育、智慧教育等教育概念，同時(shí)還出現(xiàn)了創(chuàng)客教育、個(gè)性化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算思維等熱點(diǎn)詞。

研究將文獻(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入Bicomb軟件中進(jìn)行關(guān)鍵詞的提取、統(tǒng)計(jì)與分析，統(tǒng)計(jì)高頻關(guān)鍵詞的頻次。將數(shù)據(jù)矩陣導(dǎo)入U(xiǎn)cinet軟件中計(jì)算得出關(guān)鍵詞的中介中心性，表1列出了頻次大于3的關(guān)鍵詞的頻次和中介中心性。

由表1可見，人工智能領(lǐng)域的研究圍繞人工智能教育應(yīng)用、人工智能關(guān)鍵技術(shù)、人工智能教育載體展開。主要涉及個(gè)性化教學(xué)、智能教學(xué)系統(tǒng)、機(jī)器人教育、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、編程教育、STEAM教育、計(jì)算思維等核心關(guān)鍵詞。

2.高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣反映了關(guān)鍵詞之間的聯(lián)系。本研究利用Bicomb軟件研究選取共現(xiàn)頻次大于2的關(guān)鍵詞形成關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣，并將生成的共現(xiàn)矩陣導(dǎo)入U(xiǎn)cinet軟件進(jìn)行可視化分析。在關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖中，節(jié)點(diǎn)的中心度大小通過節(jié)點(diǎn)的大小表示。節(jié)點(diǎn)之間的連線表示關(guān)鍵詞的共現(xiàn)關(guān)系，連線越多，則表明關(guān)鍵詞之間的聯(lián)系越密切。在關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖中，人工智能的節(jié)點(diǎn)最大，中心度最高，占據(jù)核心位置。外圍與之相連的關(guān)鍵詞包含人工智能教育應(yīng)用、教育信息化、個(gè)性化教育、機(jī)器學(xué)習(xí)等。最外圍包含編程教育、計(jì)算思維、創(chuàng)客教育、學(xué)習(xí)分析等概念，表明了以人工智能為核心的教育應(yīng)用、技術(shù)、方法、載體、目標(biāo)等更廣泛的研究領(lǐng)域。

（三）主題聚類分析

本文采用SPSS軟件針對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類分析，將距離較近的關(guān)鍵詞聚在一起從而形成分析目標(biāo)。將相異矩陣導(dǎo)入SPSS軟件中，首先對(duì)相關(guān)的參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，在繪制中選擇“譜系圖”，在聚類方法中選擇“Ward”方法，生成如圖1所示的聚類譜系圖。

根據(jù)聚類分析的結(jié)果，研究將人工智能教育領(lǐng)域劃分為四個(gè)類團(tuán)。

類團(tuán)1：智能教育理論。

智能教育理論是人工智能教育領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究內(nèi)容，包括學(xué)習(xí)空間、人機(jī)協(xié)同、教育信息化、教育現(xiàn)代化、智慧教育、教育技術(shù)、遠(yuǎn)程教育、教育等關(guān)鍵詞。大量的高頻引用論文也多集中在理論和方法層次。這是因?yàn)椋环矫?，傳統(tǒng)的教育理論和教育方法已經(jīng)不太切合人工智能時(shí)代下的教育，人工智能時(shí)代的教育需要更加切合的教育理論和方法;另一方面，人工智能教育需要一個(gè)全方位的理論指導(dǎo)和應(yīng)用圖景介紹，方便教師盡快理解人工智能在教育中的可行應(yīng)用。該領(lǐng)域由智慧教育、教育現(xiàn)代化等關(guān)鍵詞組成。當(dāng)前，關(guān)于智能教育理論的研究主要集中在以下幾個(gè)領(lǐng)域：國內(nèi)外人工智能及人工智能教育政策文件及行動(dòng)計(jì)劃的解讀、人工智能教育已有的研究評(píng)述與展望、人工智能背景下的教育理論與方法創(chuàng)新。如蔣鑫對(duì)美國頒發(fā)的《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃》和《美國機(jī)器智能國家戰(zhàn)略規(guī)劃》進(jìn)行詳細(xì)解讀，指出其人工智能支持教育變革方面的政策轉(zhuǎn)變，以期為我國未來教育人工智能戰(zhàn)略的制定提供借鑒[6]。王珠珠則對(duì)教育信息化2.0時(shí)代的智能教育核心要義和實(shí)施途徑進(jìn)行了深入討論和論證[7]?？傮w上而言，新的技術(shù)的發(fā)展對(duì)原有教育理論將產(chǎn)生推進(jìn)作用，并深入理解新興技術(shù)與教育的適切性問題，推動(dòng)教育理論的不斷更新具有重要意義[8]。

類團(tuán)2：智能教育應(yīng)用。

智能教育應(yīng)用研究是人工智能教育領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容，包括人工智能教育、人工智能應(yīng)用、人工智能、個(gè)性化教學(xué)、在線學(xué)習(xí)、人工智能技術(shù)、智能教學(xué)系統(tǒng)。該領(lǐng)域?qū)W術(shù)論文數(shù)量較多，研究主要集中在對(duì)人工智能賦能教育教學(xué)方式、評(píng)價(jià)、決策等方面，由個(gè)性化學(xué)習(xí)、在線學(xué)習(xí)、人工智能技術(shù)、智能教學(xué)系統(tǒng)等高頻關(guān)鍵詞組成。從當(dāng)前文獻(xiàn)研究可看出，大規(guī)模在線學(xué)習(xí)中的個(gè)性化學(xué)習(xí)和智能教學(xué)系統(tǒng)為當(dāng)前主流的教育應(yīng)用研究，兩者通常進(jìn)行相互結(jié)合。個(gè)性化教學(xué)通過確立明確的個(gè)體目標(biāo)，實(shí)時(shí)收集個(gè)體行為、認(rèn)知數(shù)據(jù)，幫助學(xué)生選擇最佳的學(xué)習(xí)策略。智能教學(xué)系統(tǒng)則通過采集數(shù)據(jù)，構(gòu)建模型，為個(gè)性化的教學(xué)方式提供良好的實(shí)現(xiàn)途徑。該領(lǐng)域當(dāng)前整體的研究趨勢是探索如何從教育的實(shí)際需求出發(fā)開發(fā)各類智能教育應(yīng)用。如余明華在其文獻(xiàn)《人工智能視域下機(jī)器學(xué)習(xí)的教育應(yīng)用與創(chuàng)新探索》中就對(duì)應(yīng)用與教育領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了匯總分析，充分闡述了機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)學(xué)生行為建模、學(xué)習(xí)表現(xiàn)預(yù)測、學(xué)習(xí)支持和評(píng)測方面的典型應(yīng)用案例[9]。潘云鶴在其《人工智能2.0與教育的發(fā)展》中就對(duì)人工智能2.0時(shí)代對(duì)教育的影響進(jìn)行了詳細(xì)的闡述，指出了大數(shù)據(jù)智能、媒體智能等對(duì)個(gè)性化教育及學(xué)習(xí)效率效果的重大提升作用[10]。

類團(tuán)3：智能教育技術(shù)。

人工智能教育研究領(lǐng)域主要依賴核心技術(shù)的使用，包括技術(shù)方法和核心算法兩大內(nèi)容。這一類團(tuán)主要由教育大數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和區(qū)塊鏈等幾個(gè)高頻關(guān)鍵詞組成。其中，教育大數(shù)據(jù)是人工智能實(shí)施的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐，而學(xué)習(xí)分析則是重要的技術(shù)支撐。研究多以教育大數(shù)據(jù)為支撐，根據(jù)教學(xué)中學(xué)生認(rèn)知發(fā)展規(guī)律的變化，提取重要指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)規(guī)律，為優(yōu)化學(xué)習(xí)路徑、促進(jìn)教學(xué)監(jiān)督與干預(yù)提供證據(jù)支持[11]。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心，機(jī)器學(xué)習(xí)研究如何使計(jì)算機(jī)自動(dòng)進(jìn)行學(xué)習(xí)的方法，具有從信息中歸納知識(shí)，進(jìn)行聚類、關(guān)聯(lián)分析、預(yù)測及可視化等各種能力，其適用于各種大小規(guī)模不同的數(shù)據(jù)集。而深度學(xué)習(xí)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的子類，其更依賴于大規(guī)模數(shù)據(jù)的使用。近幾年，大規(guī)模開放教育平臺(tái)迅速發(fā)展，其為深度學(xué)習(xí)提供了海量的學(xué)習(xí)和評(píng)測樣本，促進(jìn)了學(xué)習(xí)增強(qiáng)、學(xué)習(xí)預(yù)測、學(xué)習(xí)遷移、知識(shí)表征、自適應(yīng)學(xué)習(xí)等多個(gè)教育領(lǐng)域的發(fā)展[12]。

類團(tuán)4：智能教育內(nèi)容。

在人工智能戰(zhàn)略的總體目標(biāo)和創(chuàng)新性人才培養(yǎng)的要求下，當(dāng)前的人工智能教育內(nèi)容與相對(duì)成熟的創(chuàng)客教育、STEAM教育、機(jī)器人教育形成自然連接。該類團(tuán)主要由機(jī)器學(xué)習(xí)、創(chuàng)客教育、STEAM教育、計(jì)算思維和編程教育等高頻關(guān)鍵詞組成。這些教育內(nèi)容所蘊(yùn)含的創(chuàng)新素質(zhì)培養(yǎng)、合作精神、問題解決能力、批判性思維等培養(yǎng)目標(biāo)與人工智能教育培養(yǎng)總體目標(biāo)相一致。從研究的趨勢來看，該領(lǐng)域研究主要集中在中小學(xué)人工智能課程體系、教學(xué)模式及創(chuàng)新能力及核心素養(yǎng)等幾個(gè)方面。研究思路也逐步從單純的人工智能知識(shí)教育過渡到整合人工智能的教育，教育形式和教育模式都不斷創(chuàng)新。如傅騫研究中探索了圖形化編程工具在提升學(xué)生的計(jì)算思維能力方面的顯著效果[13];謝忠新從認(rèn)知發(fā)展視角提出了對(duì)中小學(xué)人工智能課程內(nèi)容建設(shè)的想法[14];祝智庭則在其《面向人工智能創(chuàng)客教育的國際考察和發(fā)展策略》一文中，為面向人工智能的創(chuàng)客課程建設(shè)提出建議，指出了科普課程、嵌入式課程、項(xiàng)目性和整合性課程的不同目標(biāo)及組織形式[15]。

三、研究結(jié)論

從人工智能作用的對(duì)象出發(fā)，我們可以總結(jié)得出，當(dāng)前人工智能教育研究主要應(yīng)在以下三個(gè)方面不斷深入探索。

（一）人工智能優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容，完善學(xué)生知識(shí)體系

人工智能可以通過兩個(gè)維度來優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容，完善學(xué)生知識(shí)體系。一個(gè)維度是在內(nèi)容本身，即在教學(xué)內(nèi)容中加入人工智能的相關(guān)知識(shí)，方便學(xué)生應(yīng)對(duì)未來的知識(shí)需求;另一個(gè)維度則是組織形式，利用人工智能可以更好地組織教學(xué)內(nèi)容，方便學(xué)生理解。未來社會(huì)的運(yùn)行將會(huì)建立在人工智能及物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上，學(xué)生們只有理解了人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等基本原理才能應(yīng)對(duì)未來的需求，所以基于人工智能的相關(guān)課程必須充實(shí)到現(xiàn)有的教學(xué)內(nèi)容中。對(duì)于組織形式而言，借助于人工智能技術(shù)，知識(shí)可以以知識(shí)圖譜的形式進(jìn)行組織，形成網(wǎng)狀的知識(shí)依賴圖，從而可以以更加科學(xué)的方式進(jìn)行教學(xué)，也為個(gè)性化的教學(xué)提供了基礎(chǔ)。

（二）人工智能改善教學(xué)環(huán)境，激發(fā)學(xué)生創(chuàng)新能力

人工智能對(duì)教學(xué)環(huán)境的支持可以在對(duì)學(xué)習(xí)內(nèi)容進(jìn)行重新組織和重構(gòu)的基礎(chǔ)上，對(duì)學(xué)習(xí)活動(dòng)進(jìn)行跟蹤和分析，對(duì)學(xué)習(xí)時(shí)空進(jìn)行感知和適應(yīng)，對(duì)教學(xué)活動(dòng)進(jìn)行評(píng)價(jià)與優(yōu)化。為實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)，人工智能技術(shù)不僅應(yīng)提供人與教學(xué)環(huán)境的自然交互、基于情境感知的自適應(yīng)教學(xué)、基于學(xué)習(xí)者行為的自動(dòng)評(píng)價(jià)與反饋等，還應(yīng)關(guān)注學(xué)習(xí)環(huán)境對(duì)學(xué)習(xí)成就的影響，從而制定有效的環(huán)境支持策略，提升學(xué)生的學(xué)習(xí)效果和效率。更為重要的是，當(dāng)前人才培養(yǎng)目標(biāo)正在向具有核心素養(yǎng)的創(chuàng)新性人才過渡，人工智能對(duì)學(xué)習(xí)環(huán)境的支持必然也應(yīng)順應(yīng)這一變化，注重對(duì)學(xué)生的創(chuàng)新能力培養(yǎng)的支持，即通過拓展實(shí)踐環(huán)境和空間環(huán)境，使學(xué)習(xí)者在課上和課下、真實(shí)和虛擬環(huán)境中都能產(chǎn)生創(chuàng)新的行為。

（三）人工智能改進(jìn)教學(xué)過程，增強(qiáng)學(xué)生學(xué)習(xí)效果

人工智能可以為教學(xué)過程提供支持，可以應(yīng)用于學(xué)習(xí)、診斷、練習(xí)、測評(píng)等學(xué)習(xí)過程之中。這些應(yīng)用通過收集海量教學(xué)和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，實(shí)施細(xì)粒度分析，追蹤每位學(xué)習(xí)者的知識(shí)和能力發(fā)展情況，提升學(xué)習(xí)分析的精準(zhǔn)度，進(jìn)而為學(xué)習(xí)者提供及時(shí)干預(yù)措施和學(xué)習(xí)輔助。在此過程中，人工智能在教育中的應(yīng)用與研究應(yīng)在充分了解學(xué)習(xí)過程的基礎(chǔ)上，積極吸收和借鑒學(xué)習(xí)科學(xué)及認(rèn)知心理科學(xué)等最新研究成果，依據(jù)學(xué)習(xí)者認(rèn)知特征規(guī)律構(gòu)建更為精準(zhǔn)的學(xué)習(xí)支持模型，有效提高學(xué)習(xí)效果。更進(jìn)一步，人工智能對(duì)教學(xué)過程的支持還將有效改變現(xiàn)有評(píng)價(jià)方式。技術(shù)的多維接入，使得教師可以使用多樣的設(shè)備采集任意過程數(shù)據(jù)，對(duì)學(xué)生的邏輯思維、情緒體驗(yàn)等進(jìn)行多角度的綜合評(píng)價(jià)，實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的智能導(dǎo)學(xué)與基于核心素養(yǎng)能力的個(gè)性化評(píng)價(jià)。

當(dāng)前的人工智能教育研究還處于初級(jí)階段，未來還有很長的路要走，筆者建議后續(xù)的研究從以下幾個(gè)維度展開：在教學(xué)內(nèi)容上，從學(xué)科整合角度出發(fā)來構(gòu)建分層的人工智能教學(xué)課程體系。整合是為了通過綜合實(shí)踐來培養(yǎng)學(xué)生解決實(shí)際問題的能力，分層則是為了在不同的學(xué)段提供合適的人工智能課程。在教學(xué)環(huán)境上，從促進(jìn)學(xué)生創(chuàng)新和分享的角度來設(shè)計(jì)智能教學(xué)環(huán)境。好的教學(xué)環(huán)境并不只是方便老師或?qū)W生完成已有知識(shí)的被動(dòng)學(xué)習(xí)，而是應(yīng)該激勵(lì)學(xué)生進(jìn)行知識(shí)的創(chuàng)新應(yīng)用和分享，并形成創(chuàng)新到分享又激勵(lì)創(chuàng)新的正向循環(huán)，持續(xù)地進(jìn)行創(chuàng)新和分享。在教學(xué)過程上，從學(xué)生核心素養(yǎng)角度出發(fā)來研究人工智能支持下的教學(xué)過程。我們相信，伴隨著人工智能教育應(yīng)用的不斷研究和實(shí)踐、教與學(xué)效率的不斷提高，人工智能教育最終會(huì)促進(jìn)師生共同發(fā)展，培養(yǎng)滿足時(shí)代需求的人才。

參考文獻(xiàn)

[1]國務(wù)院.國務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知[EB/OL].（2017-07-20）[2019-08-09].http：//www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm.

[2]教育部.教育部關(guān)于印發(fā)《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》的知[EB/OL].（2018-04-03）[2019-08-09].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s7062/201804/t20180410_332722.htm.

[3]閆志明，唐夏夏，秦旋，等.教育人工智能（EAI）的內(nèi)涵、關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用趨勢：美國《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》報(bào)告解析[J].遠(yuǎn)程教育雜志，2017，35（1）：26-35.

[4]吳永和，劉博文，馬曉玲.構(gòu)筑“人工智能+教育”的生態(tài)系統(tǒng)[J].遠(yuǎn)程教育雜志，2017，35（5）：27-39.

[5]賈積有.人工智能賦能教育與學(xué)習(xí)[J].遠(yuǎn)程教育雜志，2018，36（1）：39-47.

[6]蔣鑫，洪明.從“NSTC規(guī)劃”到“CSIS規(guī)劃”：美國人工智能賦能教育的顛覆與創(chuàng)新[J].中國遠(yuǎn)程教育，2019（7）：27-37.

[7]王珠珠.教育信息化2.0：核心要義與實(shí)施建議[J].中國遠(yuǎn)程教育，2018（7）：5-8.

[8]李政濤，羅藝.面對(duì)信息技術(shù)，教育學(xué)理論何為？[J].華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)（教育科學(xué)版），2019，37（4）：1-12.

[9]余明華，馮翔，祝智庭.人工智能視域下機(jī)器學(xué)習(xí)的教育應(yīng)用與創(chuàng)新探索[J].遠(yuǎn)程教育雜志，2017，35（3）：11-21.

[10]潘云鶴.人工智能2.0與教育的發(fā)展[J].中國遠(yuǎn)程教育，2018（5）：5-8，44，79.

[11]魏順平.學(xué)習(xí)分析技術(shù)：挖掘大數(shù)據(jù)時(shí)代下教育數(shù)據(jù)的價(jià)值[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2013，23（2）：5-11.

[12]趙慧瓊，姜強(qiáng)，趙蔚.教育大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)的價(jià)值取向、挑戰(zhàn)及展望——在技術(shù)促進(jìn)學(xué)習(xí)的理解視域中[J].現(xiàn)代遠(yuǎn)距離教育，2018（1）：17-25.

[13]傅騫，解博超，鄭婭峰.基于圖形化工具的編程教學(xué)促進(jìn)初中生計(jì)算思維發(fā)展的實(shí)證研究[J].電化教育研究，2019，40（4）：122-128.

[14]謝忠新，曹楊璐，李盈.中小學(xué)人工智能課程內(nèi)容設(shè)計(jì)探究[J].中國電化教育，2019（4）：17-22.

[15]祝智庭，單俊豪，閆寒冰.面向人工智能創(chuàng)客教育的國際考察和發(fā)展策略[J].開放教育研究，2019，25（1）：47-54.

Research Status of Artificial Intelligence Education and Analysis of Subject Structure

in China

ZHENG Yafeng1，2，F(xiàn)U Qian2，ZHAO Yaning3

（1.School of Computer and Information Engineering，Henan University of Economics and Law，Zhengzhou，Henan，China 450000;

2.Faculty of Education，Beijing Normal University，Beijing，China 100875;

3.Collaborative Innovation Center for Transport Studies，Dalian Maritime University，Dalian，Liaoning，China 116026）

Abstract： Artificial intelligence education is a big trend for current educational development，and has won a wide attention among global educational researchers since its proposition.In order to have a fully understanding of the current developing situation of artificial intelligence education in China，this paper，taking CSSCI periodical database as data source，and“artificial intelligence”and“education”as key words，has done a searching and analysis to related literature.This paper has also presented highly quoted literature and high-frequency key words through visualized method，classified the high-frequency key words through cluster method，and discussed the research content of different class groups in detail.At last，this paper has make a conclusion and discussion of the research status.

Key words： artificial intelligence education;big data;smart education;robot learning