李靜

正如信息化2.0的發(fā)展結(jié)果，人工智能對教育領(lǐng)域所帶來的影響是最直接，也是最積極的。無論是教學(xué)管理、教學(xué)輔助，還是個性化學(xué)習(xí)，人工智能技術(shù)將幫助人類更好地學(xué)習(xí)知識，增強(qiáng)技能，可以想見，在以人工智能技術(shù)為代表的新一代技術(shù)發(fā)展浪潮下，一種更公平、更高效、更智能、更具沉浸感的教育新范式勢必會迅速形成。

中國在教育信息化、數(shù)字化的道路上已經(jīng)探索了許多年，信息技術(shù)對教育的助力范圍越來越廣，但深度卻未見突破，更多的還只是停留在教學(xué)方法和手段等層面。隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、腦科學(xué)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、混合現(xiàn)實(shí)等技術(shù)的不斷突破，我們清晰地感知到，我國的教育事業(yè)已經(jīng)站在由數(shù)字化向智能化轉(zhuǎn)型的節(jié)點(diǎn)上。

“人工智能+教育”的應(yīng)用需求

“人工智能+教育”（教育AI）是運(yùn)用人工智能技術(shù)，引領(lǐng)教育領(lǐng)域的系統(tǒng)性變革，比如說智能化感知、智能化教育評價、實(shí)現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)等，即如何在各類教育場景中，實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)的應(yīng)用。究竟二者結(jié)合能迸發(fā)出什么樣的火花？我們不妨先追溯一下教育與人工智能相結(jié)合的根本應(yīng)用需求。

每一波技術(shù)要素的出現(xiàn)，一旦深度融合到具體的行業(yè)中，就會爆發(fā)出新的機(jī)會。但技術(shù)只是表象，一種新技術(shù)應(yīng)用到具體的行業(yè)中，一定要看其技術(shù)要素是如何重新構(gòu)建原行業(yè)的，而是否成功重構(gòu)的核心邏輯是，是否創(chuàng)造了更優(yōu)的用戶價值，是否提高了行業(yè)的運(yùn)行效率。只有同時滿足了這兩點(diǎn)，技術(shù)帶來的改變才會持續(xù)有價值。例如線上授課，學(xué)習(xí)者能夠體驗(yàn)到的是流暢的直播與隨時隨地的學(xué)習(xí)方式的改變，但是背后其實(shí)是通過直播解決了優(yōu)秀老師供給稀缺的問題，重構(gòu)了新的用戶價值，構(gòu)建了新的教學(xué)形態(tài)，創(chuàng)造了新的內(nèi)容研發(fā)和師資管理形態(tài)。

“人工智能+教育”也不例外。數(shù)據(jù)顯示，愿意學(xué)習(xí)人工智能或愿意通過人工智能進(jìn)行學(xué)習(xí)的學(xué)生占91.7%，大多數(shù)學(xué)生對人工智能興趣強(qiáng)烈，其中，有利于增長知識、鍛煉思維是最被接受的兩點(diǎn)，分別占比為56.3%和50.6%;中小學(xué)生實(shí)際體驗(yàn)的人工智能應(yīng)用中，指紋識別和語音識別占比最高，分別為58.55%和53.20%;通過AR/VR等技術(shù)帶來的沉浸式的深度體驗(yàn)，則是學(xué)生認(rèn)為最有興趣的學(xué)習(xí)手段，持這一觀點(diǎn)的學(xué)生占比68.95%。縱觀教育的信息化發(fā)展，從使用PC端到實(shí)現(xiàn)移動端、從線下課堂學(xué)習(xí)到直播技術(shù)的成熟帶來線上學(xué)習(xí)的大范圍認(rèn)可，都已證明了其價值所在。

所以，當(dāng)我們思考人工智能+教育的命題時，本質(zhì)上應(yīng)該看“人工智能+教育”到底能夠創(chuàng)造出什么核心價值。而這一定是基于用戶價值、效率與成本維度上的。以提升具體可衡量的能力為例，在談?wù)撃芰μ嵘?，首先必須明確用戶的核心訴求是什么——用戶需要一種可滿足個性化的方式來進(jìn)行能力提升，這是根本，所以，我們再往下談教育AI時，所有設(shè)計(jì)思路與出發(fā)點(diǎn)都應(yīng)圍繞這個根本。

“人工智能+教育”的發(fā)展難點(diǎn)

我們首先簡單了解一下人工智能的工作原理。有一個感知或采集設(shè)備，通過場景獲取相關(guān)的數(shù)據(jù)信息，匯總到一個大池子里（數(shù)據(jù)中心），進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注、處理、分析，整合成信息，最后通過共享機(jī)制，由人或具備人工智能的機(jī)器，根據(jù)信息做出決策。機(jī)器本身的能力提升是通過標(biāo)注數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)的，機(jī)器被告知需要達(dá)成某個結(jié)果，之后機(jī)器通過不斷地收集數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，最終達(dá)到用戶想要的結(jié)果。就像AlphaGo只要識別到棋譜，輸出的結(jié)果是“贏對方”，機(jī)器就會通過不斷的學(xué)習(xí)與路徑調(diào)整，最終達(dá)到這個目標(biāo)。

由此我們再來討論當(dāng)前技術(shù)背景下，“人工智能+教育”的應(yīng)用結(jié)合點(diǎn)，以及其中涉及的兩個難點(diǎn)。

如何才能夠做到大批量的個性化數(shù)據(jù)標(biāo)注和匹配。一方面是用戶的行為能力項(xiàng)的定義需要明確，另一方面是解決方案需要足夠精準(zhǔn)。如何進(jìn)行數(shù)據(jù)細(xì)分和標(biāo)注，才能讓機(jī)器進(jìn)行有效的深度學(xué)習(xí)，這是一個難點(diǎn)。同時，收集足夠量級的數(shù)據(jù)，將現(xiàn)有的內(nèi)容體系進(jìn)行重新構(gòu)造并進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，這同樣是一個相當(dāng)大的工程。匹配也是難點(diǎn)之一，這里需要考慮的維度會更多，比如同樣的薄弱知識點(diǎn)定義，學(xué)習(xí)時間是12個月和2個月的推薦維度肯定是不一樣的，同時還要考慮到提升的難易程度等等，需要不斷對一些復(fù)雜因素進(jìn)行調(diào)優(yōu)。

如何提供給用戶有效的解決方案。從機(jī)器識別需要提升的能力項(xiàng)，到推薦方案，再到完成學(xué)習(xí)，最終實(shí)現(xiàn)能力的提升，每個環(huán)節(jié)之間是有鴻溝的。在學(xué)習(xí)領(lǐng)域，并不是拿到了方案，學(xué)習(xí)者就一定能夠達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。學(xué)習(xí)的主體是人，而不是機(jī)器，AlphaGo的任務(wù)就是直接打敗對手，實(shí)現(xiàn)了這個目標(biāo)，只能證明機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展到了一定階段，但并不能直接等同于其能力獲得了本質(zhì)上的提升。而教育并非如此簡單粗暴，因?yàn)椤皩W(xué)習(xí)”這件事，是需要學(xué)習(xí)者自己去完成的，其中涉及太多不確定因素。

所以，當(dāng)前“教育+人工智能”的價值，更多的僅體現(xiàn)在提供用戶方案層面。在這一領(lǐng)域，人工智能技術(shù)可以不斷根據(jù)不同角色的用戶行為進(jìn)行調(diào)優(yōu)，并反饋給內(nèi)容端。但是用戶學(xué)習(xí)的過程效果卻不在人工智能的可控范圍內(nèi)。這里需要內(nèi)容端大量的配合，其中不可控的因素太多了，比如同樣的授課場景，同樣的老師，不同人的理解力不一樣，學(xué)習(xí)的主動性也不一樣，同時還受到課后各種外部的因素影響。這一切都會影響“人工智能+教育”最終目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，所以，如何讓內(nèi)容、服務(wù)都圍繞著AI的思路進(jìn)行重構(gòu)與設(shè)計(jì)，是教育AI必須思考的重要命題。

“人工智能+教育”的主要應(yīng)用場景

當(dāng)前，人工智能主要在教、學(xué)、考、評、管等應(yīng)用場景做了有益的嘗試。

教學(xué)應(yīng)用場景。主要指教與學(xué)兩部分。對教師來說，可通過大數(shù)據(jù)的學(xué)情分析、優(yōu)質(zhì)教學(xué)資源的推薦、教案的按需生成、虛擬化課堂場景試講等進(jìn)行備課;通過線下教師智能授課助手，線上基于學(xué)情分析、學(xué)習(xí)者風(fēng)格等綜合因素，動態(tài)調(diào)整內(nèi)容與形式進(jìn)行授課。對學(xué)生來說，可通過拍照搜題、智能題庫、智能測評、個性化答疑等方式實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的學(xué)習(xí)輔助。

評價應(yīng)用場景。例如日常的考試、作業(yè)練習(xí)，其中會涉及的智能組卷、智能閱卷、考情分析、錯因診斷、學(xué)情報(bào)告、口語學(xué)習(xí)、語音交互、樂器美術(shù)陪練等。其他素質(zhì)教育類，如職業(yè)興趣評估、學(xué)習(xí)風(fēng)格測評、綜合素質(zhì)評價等。

管理應(yīng)用場景。在走班排課、依數(shù)治理等方面，人工智能技術(shù)都有用武之地。依托大數(shù)據(jù)技術(shù)的產(chǎn)品，如學(xué)生（班級）學(xué)情管理、教學(xué)分析、區(qū)域教育質(zhì)量監(jiān)控、教育決策平臺等。人臉識別類，有監(jiān)考、校園安防、視頻監(jiān)控、門禁控制、宿舍管理、校園考勤等。

其他場景。如教研應(yīng)用場景、教學(xué)視頻行為分析（即智慧課堂師生交互行為分析），利用同步課堂、沉浸式課堂等設(shè)備進(jìn)行的各類遠(yuǎn)程或線下教學(xué)教研等。

調(diào)查發(fā)現(xiàn)，人工智能技術(shù)在不同的應(yīng)用場景下，其應(yīng)用層面不一樣，成熟度不一樣，用戶的接受度也不一樣。因此，人工智能和教育的融合仍面臨著很多問題。而企業(yè)與高校、研究機(jī)構(gòu)的合作，可以實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的量級獲取，解決數(shù)據(jù)源的問題，構(gòu)架教育大數(shù)據(jù)模型，并根據(jù)需求開發(fā)對應(yīng)的產(chǎn)品，真正實(shí)現(xiàn)按行業(yè)需求細(xì)分，才能在教育場域中真正實(shí)現(xiàn)導(dǎo)向變革、理念變革、資源變革、制度變革和從研究到落地的變革。

“人工智能+教育”的未來

未來，人工智能與教育可以拓展、覆蓋的教育核心環(huán)節(jié)和層面還有哪些？

讓學(xué)習(xí)者擁有專屬的“學(xué)習(xí)管理導(dǎo)師”。教育組織和高校研究機(jī)構(gòu)可以積極學(xué)習(xí)利用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)，以及混合現(xiàn)實(shí)方面的技術(shù)，讓教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法乃至教學(xué)場景更快地迭代升級。通過厘清人是如何學(xué)習(xí)的，以及如何在現(xiàn)實(shí)情境中促進(jìn)學(xué)習(xí)（諸如獲取學(xué)習(xí)者注意力曲線、通過干預(yù)讓他們保持專注、促進(jìn)復(fù)雜概念的學(xué)習(xí)、充分利用社群與現(xiàn)實(shí)環(huán)境促進(jìn)教學(xué)方式方法的改革、真正發(fā)揮教師的作用等），設(shè)計(jì)出能與學(xué)習(xí)者自然互動并能充當(dāng)其“導(dǎo)師”的智能系統(tǒng)，進(jìn)而更加契合不同學(xué)生的切身需要，真正做到因材施教，為學(xué)生們提供定制化的教育服務(wù)。

讓學(xué)習(xí)者掌握“21世紀(jì)的核心素養(yǎng)”。這些核心素養(yǎng)包括認(rèn)知素養(yǎng)（非常規(guī)問題解決、系統(tǒng)思維和批判性思維），人際交往素養(yǎng)（主動傾聽、展現(xiàn)能力、解決沖突），內(nèi)省素養(yǎng)（適應(yīng)、元認(rèn)知、自我管理）等。未來，世界的不確定性越來越多，教育者如何真正改變學(xué)習(xí)者的人生？答案之一是必須幫助其拓展學(xué)習(xí)素養(yǎng)——讓學(xué)習(xí)者學(xué)會如何去學(xué)習(xí)。

今天的課堂，從本質(zhì)上來說，仍未跳出老師在講臺上授課、學(xué)生在講臺下聽課、課后獨(dú)立完成作業(yè)的模式，學(xué)生既沒有深度處理知識的時間，也沒有針對個體問題進(jìn)行個性化指導(dǎo)的學(xué)習(xí)專家，最終自然也沒有用所學(xué)知識解決現(xiàn)實(shí)問題的機(jī)會。人工智能時代的學(xué)習(xí)，是呼喚建構(gòu)主義的、基于項(xiàng)目的、協(xié)作探究的、需要跨學(xué)科研究與設(shè)計(jì)的活動，如何有效增強(qiáng)學(xué)生的好奇心、創(chuàng)造力、動機(jī)和社交能力，是所有教育者應(yīng)著眼的重要命題。掌握21世紀(jì)的核心素養(yǎng)，學(xué)生必須學(xué)會利用比如基于AI的智能環(huán)境、學(xué)習(xí)導(dǎo)師及其他有高度互動性的工具及各種技術(shù)。

讓學(xué)習(xí)者用數(shù)據(jù)支撐學(xué)習(xí)。未來，我們要對個體學(xué)習(xí)者實(shí)現(xiàn)從學(xué)前教育到高中、大學(xué)再到職場的跟蹤，以便更好地了解學(xué)習(xí)者、服務(wù)學(xué)習(xí)者。

當(dāng)前，“學(xué)情分析”“教育數(shù)據(jù)挖掘”這兩個研究領(lǐng)域互有重疊，其目的是基本一致的，即消除學(xué)習(xí)者認(rèn)知能力與考試成績之間的不對稱。通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型，用人工智能、大數(shù)據(jù)、混合現(xiàn)實(shí)等技術(shù)來賦能教育，并開始拓展到全局的層面上。第一，增強(qiáng)物理設(shè)備的數(shù)據(jù)獲取能力，例如嵌入傳感器的使用，并通過構(gòu)建虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境促進(jìn)學(xué)習(xí);第二，優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)的技巧來發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者獨(dú)特的模式，讓軟件更靈活地實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)遷移;第三，教育AI學(xué)會“不確定性推理”，在系統(tǒng)思維、批判性思維、自我管理和主動傾聽方面進(jìn)行數(shù)據(jù)分析;第四，教育大數(shù)據(jù)面對關(guān)于自身的清洗、過濾、復(fù)雜性、分布等數(shù)據(jù)處理難題;第五，開發(fā)新的數(shù)據(jù)挖掘、安全、數(shù)據(jù)庫和教育AI算法，以免造成無法掌控的數(shù)據(jù)洪流;第六，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)共享和流通，為學(xué)習(xí)者提供成功機(jī)會的保障。

讓學(xué)習(xí)者擁有全球性公共課堂和學(xué)習(xí)空間的普遍使用權(quán)。人工智能的發(fā)展，讓一個全球性、包容性、隨時隨地可供免費(fèi)使用的學(xué)習(xí)課堂的實(shí)現(xiàn)成為可能。全球性課堂，需要智能的人際交互界面，例如一些儀器化的教學(xué)系統(tǒng)，能監(jiān)測學(xué)習(xí)者的姿勢、情緒和行為，一旦能夠獲取到復(fù)雜的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，全球性課堂便能夠?qū)崿F(xiàn)真正的“社會化學(xué)習(xí)”。

讓學(xué)習(xí)者終身學(xué)習(xí)與全面學(xué)習(xí)。如果我們實(shí)現(xiàn)了前面四個層面的應(yīng)用，教育AI還必須讓學(xué)習(xí)變成一件快樂的事，并提供無感條件，讓自主學(xué)習(xí)自然而然地發(fā)生。學(xué)習(xí)和教育并不是一回事。學(xué)習(xí)是自然、持續(xù)發(fā)生的，而教育則是相對固定的社會性活動。當(dāng)我們重新明白這一點(diǎn)之后，持續(xù)終身、涉及生活各個方面的學(xué)習(xí)理念也就成為可能，即全面終身學(xué)習(xí)本身，不應(yīng)該存有例如生存方面（生活技能、職業(yè)發(fā)展）、興趣方面（社交、消費(fèi)）和精神方面（學(xué)習(xí)障礙、自我效能）等的邊界，任何學(xué)習(xí)需求將被納入教育AI的考慮范圍，并且借助AI技術(shù)，在人工智能導(dǎo)師的指導(dǎo)、影響下，不斷接近自己理想的學(xué)習(xí)對象和生活狀態(tài)。不僅傳遞知識，更要在重要的場景下、話題上激發(fā)學(xué)習(xí)者的熱情，通過綜合判斷學(xué)習(xí)者的興趣、意圖和目的，提供基于年齡、經(jīng)濟(jì)社會地位的激勵。種類數(shù)量豐富的AI接口還將遍及學(xué)習(xí)者的生活經(jīng)歷當(dāng)中，見證我們?nèi)松械拿恳粋€階段。革新教師培訓(xùn)和職業(yè)發(fā)展路徑，并將顛覆學(xué)習(xí)者學(xué)歷認(rèn)證的一整套框架?？梢灶A(yù)見，終身學(xué)習(xí)空間（場所）將會超越傳統(tǒng)的學(xué)校或教育機(jī)構(gòu)，促進(jìn)教育“以教為中心”的模式逐步轉(zhuǎn)向更加靈活的“以學(xué)為中心”，由學(xué)習(xí)者控制的終身學(xué)習(xí)模式。

目前的智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)尚未以大規(guī)模、最優(yōu)化的方式組合起來服務(wù)教育事業(yè)，還停留在回應(yīng)孤立問題、為輔助課堂教學(xué)錦上添花的層面。大多數(shù)學(xué)習(xí)者都有潛力取得更大的成就，我們必須探索能夠幫他們做到這一點(diǎn)的人工智能技術(shù)和教育生態(tài)。我們期待見證，人工智能技術(shù)為每一個學(xué)習(xí)者，無論其多大年齡、身處何地、有何背景，都提供持續(xù)終身的豐富的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。讓我們一起努力，迎接實(shí)現(xiàn)重大信息化變革的新時代。