人工智能技術與學校教育融合成為一種未來趨勢，這為個性化學習和個別化學習的實現提供了技術保障，成為教育發(fā)展的重要推動力。“智能教育”作為重點任務被寫入2017年頒布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，成為人工智能國家戰(zhàn)略的重要組成部分。教育部2018年印發(fā)的《教育信息化2.0行動計劃》也提出要推動人工智能、大數據、物聯網等新興技術支持下的教育模式變革和生態(tài)重構。
然而，當前教育信息化面臨著教學方法革新、教育資源均衡和教師專業(yè)發(fā)展等問題。人們期待新一代人工智能技術在更大程度上促進教育公平、提高教育質量。本文旨在回顧人工智能的發(fā)展歷史，分析人工智能進展的動力來源，從技術和教育的視角審視人工智能教育應用的特征和規(guī)律，試圖回答人工智能融入學校教育的潛能、可能面臨的挑戰(zhàn)和主要研究趨勢，以期促進新一代人工智能助力學校教育發(fā)展，從而為構建智能化、網絡化、個性化、終身化的教育體系貢獻智慧。
一、人工智能的新進展及其為學權教育發(fā)展帶來的新機遇
正確認識人工智能的發(fā)展規(guī)律，有必要對其發(fā)展歷史，尤其是典型特征進行梳理。
(一)人工智能的發(fā)展動力源自技術與政策的雙輪驅動
人工智能主要是研究和開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)。自1956年達特茅斯會議提出“人工智能”一詞以來，距今已有60年。期間共經歷三次發(fā)展浪潮(見圖1)：第一次浪潮為1956年至1966年，標志是在美國達特茅斯會議上確立人工智能(Artificial Intelligence，簡稱AI)術語，開創(chuàng)人工智能研究領域。這一時期的研究重點是符號推理與機器推理。七十年代后，硬件計算能力不足和數據局限性等問題，使一些人工智能研究項目遭到質疑，同時美國和英國政府相繼中斷了對人工智能探索性研究的資助，其發(fā)展進人第一個“寒冬期”。人工智能的第二次浪潮為1976年至1986年，多國設立大型AI項目促進人工智能的發(fā)展。如日本的ICOT項目、美國的MCC項目和英國的Alvey項目。這一時期出現了語音識別、語音翻譯計劃及日本第五代計算機。九十年代后期，由于難以將人工智能技術成功應用于實際生活，經過短暫發(fā)展后的人工智能又一次進入滯緩的“寒冬期”。人工智能的第三次浪潮為2006年至今，標志是欣頓(Hinton)提出的深度學習技術及ImageNet競賽中圖像識別技術的突破，尤其是美國BRAIN計劃、歐盟類BRAIN計劃、中國《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》(國務院，2017)的制定，使新一代人工智能受到廣泛關注，相應研究取得了實質性進展，應用范圍和前景廣闊。
從歷史來看，人工智能的發(fā)展總體上呈“螺旋上升”的態(tài)勢，每一次進步都離不開技術的發(fā)展和國家政策的影響，技術的進步與發(fā)展又會反過來影響國家政策的出臺。從長遠來看，科學技術和國家政策仍將是人工智能持續(xù)發(fā)展的影響因素。
(二) 新一輪人工智能發(fā)展以大規(guī)模數字化和行業(yè)深度應用為顯著特征
新一輪人工智能技術的發(fā)展呈現出數據規(guī)模增加、計算能力增強和行業(yè)應用能力提升等顯著特征。首先，在數據規(guī)模增加上，各種“模擬”數據的數字化，產生了面向系統(tǒng)和人類過程行為的海量數據，使數據規(guī)?？焖僭黾印Ｆ浯?，得益于硬件計算性能的快速增強，人工智能計算能力大幅度提升，使其應用程序能夠處理超大規(guī)模的數據。最后，人工智能技術在金融、醫(yī)療、自動駕駛、安防、家居以及營銷等領域的應用已落地生根，創(chuàng)造出巨大商業(yè)價值，除熟知的Alpha Go和Face++，有大型企業(yè)已嘗試使用無人機和無人車配送貨物。行業(yè)應用的成功使人們期待人工智能融入教育領域的美好應用前景。
(三) 人工智能技術的發(fā)展為學校教育改革帶來新機遇
當前我國教育改革處在對象群體多元化、社會需求多樣化、全民學習終身化的新形勢下，如何利用新一代人工智能技術破解教育改革難題成為社會關注的熱點。從歷史的角度看，學校教育經歷過三次轉型(見表一)。伴隨著第三次教育轉型的到來，教育的空間與機會得到極大拓展，學習者需要能夠自主選擇學習時間、地點、內容和方式(黃榮懷等，2017)。
李德毅院士(2017)曾對人工智能教育應用作出評價人工智能對社會的沖擊是全方位的，但對行業(yè)的沖擊首當教育，人工智能帶給教育的就是‘改變’”。社會普遍期待人工智能為提高教學質量、提升教學服務過程、革新教學評估方法等帶來新的發(fā)展動力，如通過學習分析和用戶畫像技術，搜集學習者學習數據，實現學生行為全面分析及知識點掌握程度精準判斷，從而繪制契合學生特點的學習發(fā)展地圖；借助情感機器人和自然語言處理技術，陪伴學習者成長，增加對人的關懷和陪伴；結合知識圖譜，建立領域知識庫，輔助教師針對學生的不同能力生成不同的試題并進行作業(yè)批改；利用智能運動設備，如智能手環(huán)、智能肺活量等測評工具，深度采集學生健康數據，從而發(fā)現學生在體質、運動技能、健康程度等方面的問題(余勝泉，2018)。
二、技術視角下的人工智能教育應用
二十世紀五十年代，計算機作為一種特殊的工具應用于教學，是技術應用于教育的雛形，智能教學系統(tǒng)則是計算機輔助教學在人工智能技術促進下的新發(fā)展，是人工智能教育應用的典型之一。
(一)計算機輔助教學與智能教學系統(tǒng)
計算機輔助教學指用計算機幫助和代替教師執(zhí)行部分教學任務，傳遞教學信息，傳授知識和訓練技能，直接為學生服務的程序(Root et al.，2018)。相比于幻燈、投影、實驗儀器等設備，計算機具有人機交互的特點，而計算機輔助的教學模式主要有操練與練習、個別輔導、模擬和教學游戲等，但這類系統(tǒng)無法為學習者提供個性化的學習指導，也不能根據學習情況動態(tài)調整教學策略(劉清堂等，2016)，因此有研究者開始以計算機輔助教學系統(tǒng)為基礎設計智能教學系統(tǒng)的功能。從技術發(fā)展角度看，人工智能是信息技術的延伸；從教育功能上看，人工智能應用于教育的實質仍是計算機輔助教學，也可稱為智能輔助教學(Intelligent Tutoring System，簡稱ITS)，或稱作智能導師系統(tǒng)、智能教學系統(tǒng)、智能導學系統(tǒng)，目的依然是提升學生學習績效，尤其是近年來人工智能在虛擬現實、情感識別、自然語言處理、深度學習等領域的發(fā)展，賦予智能教學系統(tǒng)更豐富的內涵，使其受到研究者越來越多的關注。
(二)智能教學系統(tǒng)的功能延展
描述智能教學系統(tǒng)的框架較多，最典型的是1973年由哈特利(Hartley)和斯利曼(Sleeman)提出的三模型結構(ClanCey，1982)。其核心組件包括領域知識模型、學習者模型和教學模型，分別解決教授知識過程中教什么、教學對象和如何教的問題。隨后，伍爾夫(Woolf，2018)在上述三模型中加入了人機接口模型又稱為用戶界面(User Interface)模型。還有專家提出五模型結構，但該模型的基礎和核心仍是三模型結構。而四模型結構是智能導師系統(tǒng)研究領域較為通用的描述框架(見圖2)。近三十年來，智能教學系統(tǒng)的學習者模型、教學模型及領域模型的功能不斷得到豐富和完善，智能教學系統(tǒng)更加“智能”，拓展智能教學系統(tǒng)教學功能的典型途徑包括借助語義網絡和約束模型優(yōu)化領域知識模型、利用元認知擴展學習者模型和結合虛擬現實技術拓展用戶接口界面。
1.領域知識模型和學習者模型的重構
實現領域知識重構，可以采用增加語義網絡和約束模型的方式細化領域知識模型功能。語義網絡指用詞與詞之間的關系表達人類知識結構的形式，提供問題和知識點的語義關聯。隨著命題語義網絡和數據語義網絡技術的開發(fā)應用，以及基于問題解決和概念提示等知識表達規(guī)則的應用，領域知識模型不僅包含學科內容的知識，還包括應用這些知識求解問題的過程性知識及建構正確解答和求解問題的策略性知識。約束模型指通過分析學習者信息，如學習者行為、情境信息和反饋信息，從而為他們提供有針對性的學習方案(MitroviC，2012)。如智能教學系統(tǒng)EER-Tutor通過使用教學對話、感知情境等方式，判斷和回應學生的情感狀態(tài)，從而提供支持服務。
學習者模型重構可以通過引入新的研究理論使模型涵蓋的內容不斷豐富，如利用元認知支架獲得學習者的動機、參與程度和自我意識(Dimitrova et al.，2007)；系統(tǒng)還能利用環(huán)境約束分析學習者的認知水平和情感狀態(tài)(Grawemeyer et al.，2015)；社會模擬也可以通過理解文化和社會規(guī)范，使語言學習者能夠與其目標語言使用者成功地接觸進而提升語言學習效率(Johnson&Valente，2009)。
2.用戶界面模型的優(yōu)化
早期智能教學系統(tǒng)用戶界面的呈現一般采用基于文本或者2D的圖畫，這在一定程度上限制了對空間及物理概念的傳輸，而虛擬現實、增強現實技術可通過模擬真實世界里學習者無法訪問的某些場景，提供身臨其境的體驗。當虛擬現實技術被應用于教學系統(tǒng)時，該系統(tǒng)不僅為學生提供探索、互動和操控虛擬世界的機會，還有助于他們將學到的知識遷移到現實世界中，進而以更自然的方式響應學生的請求(Westerfield et al.，2013)。同時，系統(tǒng)還可以通過視頻捕捉、跟蹤等技術捕捉學生的行為，以及借助三維圖形、視頻動畫、音頻和文本等多模態(tài)方式搜集信息，提高系統(tǒng)對學生需求的適配性。
3.智能服務功能的擴展
智能服務功能主要指利用大數據與學習分析等技術為學習者提供個性化學習支持服務。它通過感知、跟蹤、收集學生學習過程的行為數據，動態(tài)了解學生狀況，并根據個人能力和需求，選擇最合適的內容推送給學習者(Pearson&UCL Knowledge Lab，2016)(見圖3)。學習者接收到相關內容(可能通過文本、語音、活動、視頻或動畫的方式)后，人工智能教育應用(Artificial Intelligence in Education，簡稱AIED)系統(tǒng)將對學習者互動過程進行分析(如學習者目前的學習行為和答案、過去成績以及出錯率、當前情感狀態(tài))；同時，該系統(tǒng)會根據上述信息做出反饋(如暗示和指導)，通過調整教學進度并優(yōu)化教學組織方式，確保學生的學習內容最大限度地符合他們的能力和需求，從而最有效地促進學習。
三、人工智能的教育應用潛能
人工智能與學校的融合主要涉及兩個層面的問題：一，人工智能融入學校的價值是什么？以何種方式實現學校教育與智能技術的融合？二，未來的數字公民需要結合人工智能進行學習，那么人如何學會與智能機器共處?；谝陨纤伎迹疚纳疃绕饰隽巳斯ぶ悄苋谌雽W校教育的五項潛能和五項挑戰(zhàn)(見圖4)。
(一)支持個性化學習
數字環(huán)境下成長起來的新一代學習者對學習提出了更高訴求，步調統(tǒng)一、時間地點固定的學習方式正在被打破。他們渴望采用自定步調、任意時間、任意地點的學習方式。智能輔助系統(tǒng)/教育機器人將使上述學習方式成為可能：一，獲取學習行為數據，并借助大數據和學習分析技術，為學習者提供適切的學習資源和路徑；二，通過提供沉浸式的虛擬學習環(huán)境，學習者可在任意時間、任意地點參與到學習中。如設計游戲化的虛擬學習場景后，根據游戲故事的展開，從游戲和玩家獲取在線參與信息，并基于這些信息使用人工智能算法確定采用哪些適合的學習行動(Pearson&UCL Knowledge Lab，2016)；三，促進學習者認知水平和情感狀態(tài)的轉變，以積極的心態(tài)參與到學習活動中，如智能教學系統(tǒng)通過模仿學習者的認知和情感狀態(tài)，將學習活動與認知需求和情感狀態(tài)相匹配，保證學習過程中學生深度投入。
(二) 提供教學過程適切服務
學習支持服務是在遠程學習時教師和學生接受到的關于信息、資源、人員和設施支持服務的綜合(丁興富，2001)。西沃特(Sewart，1978)第一次對學習支持服務做了系統(tǒng)論述，此后，學習支持服務作為遠程教育領域特有的重要概念和實踐活動不斷得到豐富和發(fā)展。在遠程教育師生時空分離的環(huán)境中，學習效率與教學質量的保證，必須要有相適應的學習支持服務系統(tǒng)，而學習支持服務系統(tǒng)也是學生取得良好學業(yè)表現的重要保障。人工智能技術通過分析來自計算機、穿戴設備、攝像頭等終端數據，能夠跟蹤學習者和教學者的行為，對特定場景下的行為進行細粒度分析，從而得出面向特定對象的特定需求，再借助自適應學習支持系統(tǒng)將匹配的學習內容、教學專家和學習資源推送給用戶。
(三) 提升學業(yè)測評精準性
傳統(tǒng)的學生檔案袋記錄不能及時、全面地反映學生真實的學習狀況，尤其是在某些地區(qū)班額和師生比不合理的條件下，教師沒有足夠的時間和精力記錄學生學習過程。學習分析技術為搜集學習者從小學至大學的全過程學習數據提供了新的解決途徑，并能運用多類分析方法和數據模型解釋與預測學習者的學習表現(Lee et al.，2016)，從而準確把握學科教學目標，調整教學策略，優(yōu)化教學過程。除外，學業(yè)評測還能捕捉學生的情感狀態(tài)和生理行為數據，如利用穿戴手表、語音識別和眼球追蹤等數據捕獲設備，捕捉學生生理和行為數據，獲取學生的情感狀態(tài)和學習注意力數據(Kiefer et al.，2017)，挖掘深層次的行為數據，為精準的學習支持服務提供依據。
(四) 助力教師角色轉變
歷史類、語言類、電子工程類、管理類等智能教學系統(tǒng)已逐步應用于課內外學習中。這一發(fā)展對于減輕教師工作負荷大有裨益。人工智能技術將成為教師角色轉變的催化劑，部分替代教師的“機械”工作，傳統(tǒng)的備課、課堂講授、答疑輔導和作業(yè)批改等將不再是教師的專屬：如輔導答疑任務可由虛擬代理替代，用智能輔助系統(tǒng)/教育機器人承擔教師的某些任務，協作承擔教學環(huán)節(jié)當中可重復的、程式性的、靠記憶或反復練習的教學模塊，幫助教師將更多的精力投入到創(chuàng)新性和啟發(fā)性的教學活動中，如情感交互、個性化引導、創(chuàng)造性思維開發(fā)，不斷為教師賦能。
(五) 促進交叉學科發(fā)展
人工智能教育應用一直是跨學科的領域，可利用計算機科學、生物學、心理學、教育神經科學等學科優(yōu)勢，從不同側面深入理解學習過程，從而建立更準確的領域知識模型、學習者模型，更好地為學習者提供理論指導。如有研究者開展關于“智能激勵”和“成長心態(tài)”的研究。“智能激勵”是心理學、計算機科學領域的交叉研究，指的是當學習與不確定的獎勵相關聯時，學習可以得到改善(Demetriou，2015)。“成長心態(tài)”(Dweck&Leggett，1988)是社會學、心理學和計算機科學的交叉研究領域，主要探索“心態(tài)”在學習中的作用。有團隊已研發(fā)出一種模擬大腦支持學習者以最有效的方式發(fā)展成長心態(tài)的智能技術(Brainology)(Harris et al.，2009)。越來越多的證據表明，這種“成長心態(tài)”可以改變學生的心態(tài)，從而對他們的學業(yè)成就產生實質性影響。
四、人工智能深度融入學校教育的挑戰(zhàn)
人工智能技術為學校教育提供了新的發(fā)展契機，但仍有一些挑戰(zhàn)影響其教育服務能力，亟需研究者合理應對。這些挑戰(zhàn)包括人工智能的教育價值、人機共處環(huán)境下的教學體驗、智能技術的安全倫理、政府企業(yè)與學校有效協同和人機和諧發(fā)展的技術治理。
(一) 人工智能的教育價值
在信息技術廣泛應用的“智能時代”，新興技術的教育應用已在深度和廣度上獲得了最大限度實現。然而，教育是一種特殊的活動，“為了人的發(fā)展”始終是教育的基本出發(fā)點和落腳點，如何最大程度地發(fā)揮人工智能應有的教育價值，正確認識人工智能技術在學校教育中發(fā)揮作用的前提、條件和限制是教育工作者首要考慮的問題。因此，人工智能融入學校始終應以促進“人的發(fā)展和成長”為基本立場，通過找到兩者之間的契合點，將人工智能技術有效融入學校教育。
(二) 人機共處環(huán)境下的教學體驗
人工智能技術將引發(fā)教育教學系統(tǒng)各要素及其關系發(fā)生變革。在智能機器引入學習后，教學交互將實現的人人、人機等多維互動、人和機器一起工作，會引發(fā)學習者不同的學習體驗，但技術并不是都會按照人們的預期在教學中發(fā)揮作用，有時甚至會起到相反的效果。例如，研究表明，在班級使用筆記本電腦的同學會花費很多時間進行多任務處理，不僅使自己分心，還影響其他同學。更重要的是，筆記本電腦的使用對學生的學習會產生負面影響，包括在自述課文內容及課堂表現上。還有研究表明，使用平板記筆記的學生在概念性問題的表現上比普通書寫方式記筆記的學生差，用平板記筆記的學生雖然花了更多時間且包括更多內容，但借助科技而造成被動記憶幾乎把這些好處抵消掉了(Ikanth&Asmatulu，2016)。作為反思性實踐者的教師和學生，除了教學實踐場景中的直觀、表層體驗外，更需要教師能批判地分析和判斷人工智能技術應用的教學體驗，進而成為指導教育教學實踐的原則和原理，真正實現人工智能技術促進優(yōu)化課堂教學實踐的目的。
(三) 政府、企業(yè)與學權的有效協同
人工智能融入學校教育的驅動力，除來自技術的成熟外，還有企業(yè)的驅使?！?016全球教育機器人發(fā)展白皮書》曾指出，未來教育機器人的市場規(guī)模或達百億美元，教育機器人將成為工業(yè)機器人和服務機器人以后的第三類機器人。在會議迎賓、餐廳服務、遠程客服等場景服務機器人已為大眾所接受，將促進機器人與教育場景的結合。除教育機器人外，情感識別、人臉識別、智能語音處理等人工智能技術如何在學校教育中更好地服務師生也受到學校和企業(yè)的廣泛關注。政府、企業(yè)與學校的有效協同將是未來人工智能融入學校教育的關鍵，企業(yè)與高校的互補，將在算法改進、教學方法研究、教育資源匯總等方面為人工智能融入學校教育提供強有力的支撐，具體來說包括人工智能設備生命周期管理制度、人工智能資源建設標準、技術共享及評價標準、人工智能技術的教育應用場景、技術研發(fā)資金、學校對接方式、校企合作方式等。
(四) 人機和諧發(fā)展的技術治理
隨著物聯網、大數據技術及云計算等信息通信技術的興起，社會技術化程度的顯著提升，一種新的社會治理方式——技術治理悄然興起。技術治理關注如何高效治理社會公共事務，并強調運用科學理論、技術方法和工具進行社會治理(劉永謀，李佩，2017)。技術治理產生的初衷是通過技術手段治理由信息技術引發(fā)的社會問題。如根據溫度傳感器的警報發(fā)現災情，根據城市道路的車流量預測道路擁堵情況，根據攝像頭留下的圖像追蹤罪犯的逃跑路線等。
技術發(fā)展的宗旨是更好地為人類服務，發(fā)展軌跡應與人文提倡的發(fā)展軌跡相契合。2017年1月，在霍金、馬斯克等人的推動下，超過892名人工智能研究人員及另外1445名專家共同簽署并發(fā)布了《人工智能23條原則》，確保人工智能的發(fā)展行進在正確軌道上。如何通過合理監(jiān)管有效引導人工智能技術的發(fā)展，自然成為社會輿論繞不開的難題。當前核心并非“是否應該對人工智能的發(fā)展進行治理”，真正的挑戰(zhàn)在于“治理什么”，以及“如何治理”人工智能并非單個領域、單個產業(yè)的技術突破，而是對于社會運行狀態(tài)的根本性變革，包括數據標準化、社會服務平臺、多領域智能系統(tǒng)協調發(fā)展等，均可納入技術治理范圍。
(五) 智能技術的安全與倫理
人工智能技術融入學校教育的過程中，技術部署面臨安全倫理的挑戰(zhàn)。人工智能技術的應用需要大量教育數據的挖掘、整合和分享，智能產品的產業(yè)鏈上有開發(fā)商、平臺提供商、操作系統(tǒng)和終端制造商、其他第三方等多個主體參與，這些主體均具備訪問、上傳、共享、修改、交易及利用用戶提供的數據的能力。這一過程自然會觸及學生或教師的性格取向、個性偏好、智力水平及情感、社會性交往等個人信息，那么這些數據的安全維護以及隱私保護最終將由誰來負責以及如何負責？如何應對科技輔助下學術不端現象的出現？
人工智能系統(tǒng)的安全部署必須考慮深層的倫理問題，設計者和生產者在開發(fā)相關教育產品時并不能準確預知可能存在的風險，因此必須保障人工智能設計的目標與多數人的利益一致，即使在決策中面對不同的場景或利益群體，人工智能也能做出符合社會規(guī)范、倫理以及相對科學合理的決定，才能真正實現保障公共安全的目的。
五、人工智能融入學校教育的典型研究領域
人工智能融入學校教育主要表現為“技術研發(fā)、環(huán)境部署與應用”“認知特征、學習本質與教育價值”“智能機器的安全、規(guī)范與倫理”三大研究領域。其中“技術研發(fā)、環(huán)境部署與應用”研究較多，主要集中在認知工具、差異化教學、適應性學習系統(tǒng)、學習環(huán)境感知和教育機器人方面(見圖5)。
(一)研發(fā)面向特殊教育的認知工具
全納教育提倡不讓一個孩子掉隊，讓所有學生在合適的教育環(huán)境中接受教學。據調查，普通學校的普通班級存在大量的非盲、聾、弱智的特殊學生。在接受調查的30所普通小學中，有“特殊”兒童的學校占85%以上，65.6%的學校有情緒、行為、心理問題的學生(劉全禮，2016)?；谥悄茌o助技術的認識工具的開發(fā)，能為接受特殊教育的學習者認知能力的提升提供支持性服務，具體可以從以下方面展開：針對不同學習者的認知能力分析技術開發(fā)；不同學科所需技能分析技術開發(fā)；面向不同學科的特殊認知工具設計；面向不同學生群體的認知工具設計等。
(二) 利用學習分析技術支持差異化教學
差異化教學管理既是課堂教學目標的實現途徑，也是未來學校教育教學的目標之一，當前多借助學習分析技術實現。學習分析技術是對學習者學習過程進行記錄、跟蹤、分析，對學習者行為進行預測、評估(李艷燕等，2012)。當前的學習分析技術，多借助技術手段和應用軟件跟蹤和獲取學生行為、學習軌跡等數據，主要集中于數據分析和行為分析層次。由于目前的設備不能清晰獲取學習目標和教學目標，還難以做到精準學習分析，因此離差異化教學管理還有距離。以下方面的研究都值得關注：人工智能如何在教學管理工具、學習支持工具以及資源提供工具上給予差異化的保障；如何最大限度地發(fā)揮技術的管理支持作用；如何通過個性化學習目標和多元活動教學設計使學生主動投入深度學習。
智慧校園建設強調智能技術與教育教學的深度融合。單純的網絡基礎設施裝備、學與教數字化資源建設、應用軟件系統(tǒng)的開發(fā)難以有效支撐教與學方式的變革和拓展相對封閉的時空維度。為此，智慧校園建設需要利用傳感器和物聯網技術隨時隨地感知、捕獲和傳遞有關人、設備、資源的信息；同時還需要對學習者個體特征(學習偏好、認知特征、注意狀態(tài)、學習風格等)和學習情境(學習時間、學習空間、學習伙伴、學習活動等)進行感知、捕獲和傳遞。
(四) 研發(fā)課內外教學有效銜接的適應性教學
系統(tǒng)自適應性教學系統(tǒng)將成為銜接課內外教學的有效途徑。它可以突破時空的限制，打破課堂學習的界限，讓學習者在任意時間和任意地點進行學習。該系統(tǒng)能夠從學習環(huán)境、學習者特征、學習資源與工具、學習行為及評價反饋等方面提供全方位、立體多維的學習者學習分析模型及知識地圖，完成對區(qū)域、學校、班級、學生等多維度的數據處理及分析。隨著研究的深入與各種技術的應用，未來可以針對以下主題展開研究：對適應性學習策略進行形式化描述的方法與模型研究仍需突破，沒有明確的學習目標指引，容易出現學習迷航現象；學習者特征模型的準確性與有效性的評價有待加強；學習內容獲取的智能性是否能適應學習者特征和學習需求等。人工智能教育應用研究還應開發(fā)越來越多、能夠表達學習者的社會性、情感性和元認知方面的模型，使基于人工智能技術的自適應學習系統(tǒng)能涵蓋影響學習的所有相關因素，并將其轉化應用到教學實踐中。這些人工智能教育應用將對教育系統(tǒng)的革命性結構變革作出巨大貢獻。
(五) 研發(fā)教育領域服務型機器人
教育機器人是人工智能、語音識別和仿生技術在教育中應用的典型，具有教學適用性、開放性、可擴展性和友好的人機交互等特點。當前，教育機器人作為一個新興領域，相關研究主要集中在聽覺能力、視覺能力、認人能力、口語能力、情緒偵測能力及長期互動能力等領域。隨著機器人技術的不斷提高，教育服務機器人的應用越來越普遍，表現出了無可比擬的教育價值和發(fā)展前景，其多學科交叉融合的特性為培養(yǎng)寬口徑、高素質、復合型的工程人才提供了良好的平臺。然而，其實踐應用仍然存在課程管理平臺、對應的學習內容和師資缺乏等諸多困難，也面臨各學段課程無法銜接、機器人教育應用研究匱乏等現實問題。未來的教育機器人研究還需繼續(xù)研究感應技術、辨識技術、控制語言、機器人結構、無線網絡、云端科技和仿生技術等，并從教育機器人的系統(tǒng)架構、教學平臺管理移動設備與管理端的關系進行規(guī)劃，使教育機器人的發(fā)展更完備。
(六) 開展關于認知特征、學習本質和教育規(guī)律的研究
從解決單一特定任務(如下棋、機械制造)和特定領域問題(如人機對話、機器人高考)到行業(yè)變革(如服務機器人、智能制造)以及全面服務于人們的學習、工作和生活，人工智能技術將逐步滿足人類日益復雜的功能需求，智能技術的支持和學習資源的豐富將使在任意時間和任意地點開展學習成為可能。需要指出的是，人工智能教育應用的生命周期受認知特征、學習本質、教學規(guī)律相關的學習科學和教育相關領域綜合研究的制約。在智能時代，復雜的教學系統(tǒng)功能逐步實現，人們對學習本質的探討和教育規(guī)律的追尋將比任何時代更加強烈，如什么是學習、如何讓學習者獲得更好的學習效果、如何多維度地獲取學習者的認知特征等。
(七)開展關于智能機器的安全、倫理和規(guī)范的研究
人工智能系統(tǒng)的技術倫理就是要確保人工智能的決策與現有的法律、社會倫理一致，以保障人工智能應用符合人類社會的共同利益。《國家人工智能研究和發(fā)展戰(zhàn)略計劃》指出，在構建人工智能技術倫理時，國家有責任確保整個社會盡快提升人工智能技術的應用素養(yǎng)，保證人們可以適當地、高效率地、符合倫理規(guī)范地使用這些新技術。人工智能并非單個領域、單個產業(yè)的技術突破，而是對社會運行狀態(tài)的根本性變革。目前，關于機器道德(Machine Morality)、機器倫理學(Machine Ethics)、道德機器(Moral Machine)、人工道德(Artificial Morality)等領域已有一定的研究，但仍有多個議題亟待深入探討：如何緩解人工智能可能加劇的教育不平等現象；如何平衡人工智能帶來的教師發(fā)展與失業(yè)問題；如何建立圍繞算法和數據的治理體系；如何創(chuàng)新基于人工智能技術的社會治理體系。
六、結語
新一代人工智能以大規(guī)模數字化和行業(yè)深度應用為顯著特征，將為學校教育改革帶來新的機遇，促成“智能教育”的落地，有助于打破教育的時間、空間和環(huán)境的限制，促進智能化、個性化、終身化教育體系的構建。智能教學系統(tǒng)源于傳統(tǒng)的“計算機輔助教學”，是人工智能融入學校教育的典型應用領域之一。以大數據、VR/AR和新一代人工智能等為代表的現代信息技術可進一步延展智能教學系統(tǒng)的“教學”功能，比如通過增加語義網絡和約束模型增強領域知識模型功能，利用虛擬現實技術和增強現實技術優(yōu)化用戶界面模型功能，并結合大數據和學習分析技術完善個性化教育服務功能。
人工智能時代的教育應以人機共存的“教”與“學”為典型特征。因此，在智能時代，除了培養(yǎng)學習者的創(chuàng)造力、溝通力和終身學習力外，仍需關注基本技能(如閱讀、寫作和算數)的培養(yǎng)，從而提升原住民的數字生存能力。新一代人工智能融入學校教育將具有支持個性化學習、提供適切服務等五大潛能。但在教育教學實踐中，人工智能應用仍面臨人機共處環(huán)境下的教學體驗、人機和諧發(fā)展的技術治理等五個挑戰(zhàn)。后續(xù)研究還需分析應對人工智能融入學校教育挑戰(zhàn)的對策，深挖與兩大新興發(fā)展研究領域(“智能時代的認知特征、學習本質與教育價值”和“智能機器的安全、規(guī)范與倫理”)相關的研究課題，以促進人工智能與就業(yè)的深度融合，提高教育教學質量。
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