人工智能賦能基礎教育的路徑與實踐

賈積有?顏澤忠?張志永?翟曼月?張君?張必蘭?張靜蓉?孟青泉?樂惠驍?何云帆

摘 要：人工智能賦能基礎教育的重要路徑就是以智能教學系統的形式為學習者提供個性化支撐和輔導。在正式的學校教育中，教師以混合式教學的方式將智能教學系統整合到常規教學中，可以對學生的學習效果起到顯著而正面的促進作用;對于非正式的在線教育，智能教學系統對學習者的適應和幫助不僅體現在知識和能力上，更重要的是在情感和態度、方法與過程方面。本文以參與一個教育信息技術研究重點課題的三所學校的數學混合式教學實踐為例，詳細闡述人工智能賦能教育的路徑及其影響效果，指出其未來發展方向。

關鍵詞：人工智能;基礎教育;智能教學系統;混合式教學

中圖分類號：G434 文獻標志碼：A 文章編號：2096-0069（2020）01-0001-08

一、人工智能發展概述

人工智能（Artificial Intelligence）是指用人工方法在機器（目前主要是計算機）上模擬人類或者某些生物自然智能的一個學科領域，也就是在機器上實現的教育。這一概念自1956年在美國達特茅斯第一次被提出之后，就與教育結下了不解之緣。第一，人工智能研究和教育學研究與實踐采用了一些相同的理論和方法，比如行為主義、認知主義、聯結主義等;第二，人工智能的研究成果應用到教育領域，賦能教育發展，主要表現在智能教學系統（Intelligent Tutoring Systen，簡稱ITS）對學生學習效果的促進和學習興趣的提高以及減輕教師的工作負擔方面[1];第三，人工智能的教育應用對教育現狀提出了一些挑戰，比如對教師要求較高、對教師職業本身造成壓力以及對教育管理提出新要求[2]。

國際上對于人工智能與教育關系的研究主要側重于人工智能對教學的影響，成果集中體現在國際人工智能與教育協會（International AIED Society）所主辦的兩個國際會議和一本期刊上。國際會議是AIED（Artificial Intelligence in Education，人工智能教育應用）和ITS（Intelligent Tutoring System，智能教學系統），起始于1986年;期刊是International Journal of Artificial Intelligence in Education（《國際人工智能教育雜志》）。對于人工智能與教育管理、經濟等關系的研究，比如教育決策支持系統，則散布于相關的期刊和會議上。

國內對于人工智能和教育關系的研究基本與國際同步。20世紀80—90年代，在自然科學基金等課題支持下，北京大學、北京師范大學等單位研發了數學等學科的智能教學系統。21世紀以來，作為教育信息技術學科的一個研究領域，人工智能技術在教育領域的應用逐漸增多，其成果主要表現在計算機、信息科學、教育技術等學科的期刊和會議上，基本上每年的發表量在10篇之內。2016年的發表數量突躍到15篇，2017年和2018年則分別激增到56篇和55篇。

2016年我國“人工智能+教育”文獻數量的突然增加，與2016年3月谷歌程序AlphaGo戰勝圍棋世界冠軍李世石密切相關;之后的持續增加則與我國政府高度重視人工智能及其教育應用的最新發展密不可分。比如2017年7月8日的《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》，指出“人工智能在教育、醫療、養老、環境保護、城市運行、司法服務等領域廣泛應用，將極大提高公共服務精準化水平，全面提升人民生活品質”[3];2018年8月7日，教育部辦公廳發布《關于開展人工智能助推教師隊伍建設行動試點工作的通知》，強調“推動教師主動適應信息化、人工智能等新技術變革，積極有效開展教育教學”[4];2018年10月31日，中共中央政治局委員集體學習人工智能，習近平總書記在重要講話中指出“要抓住民生領域的突出矛盾和難點，加強人工智能在教育、醫療衛生、體育、住房、交通、助殘養老、家政服務等領域的深度應用，創新智能服務體系”[5]。2019年2月23日，中共中央、國務院印發了《中國教育現代化2035》，并發通知要求各地區各部門結合實際認真貫徹落實。這些理念和任務的實現離不開人工智能等前沿技術的支撐。

以上國家層面政策文件的出臺引領著國內2016年以來“人工智能+教育”相關研究的快速發展。但是仔細研讀這些已有研究成果，可以發現，其主要內容包括以下幾點：解讀美國人工智能研發規劃相關文檔，有些不顧國情地與教育和中國教育掛鉤;辯論某些概念的定義或者含義，比如人工智能教育、教育人工智能、智能教育等，某些較為空泛而缺乏實踐意義;預測或者假設人工智能對教育各個領域可能的影響，不少缺乏實證研究根據，人云亦云;基于已有文獻，分析人工智能的研究領域、總結人工智能對教育已經產生的影響，但是未能切合實際地分析人工智能對基礎教育的影響和提出應對措施[6]。

基于以上文獻分析，我們認為很有必要系統、科學、全面、深入地研究人工智能賦能基礎教育的路徑，探討其未來發展方向。

二、人工智能賦能基礎教育的路徑

人工智能技術作為一種前沿的信息通信技術，可以應用在一般教學系統中，成為一種教育技術，促進教學效率的提高。在這個應用過程中需要兼顧考慮各個利益相關者：管理者、教師、學生、家長和技術系統提供者等。

人工智能技術要在基礎教育領域應用并賦能基礎教育，必須充分考慮基礎教育的特征：以學校正式教育、課堂教育為主，課外學習和家庭教育、非正式學習為輔;學校管理者和教師要落實貫徹政府主管部門的各項政策要求，工作繁忙;對學生的教育、培養和效果考查體現在知識與能力、方法與過程、情感與態度等多個維度，而在教學實踐中重點關注學生在常規考試和升學考試中的表現;學校課堂教學日程安排緊湊、不容出錯;學生處于身心成長、習慣養成的重要階段，學習態度、自制力等多個方面個體之間差異較大;大部分家長關注學生的學業表現。

人工智能技術要在基礎教育領域應用并賦能基礎教育，還要充分考慮人工智能技術本身的特征：需要一定的硬件設備和軟件系統的支撐，很多情況下這些硬件、軟件系統價格不菲;功能比較強大，在講解知識、批改作業、評測學生等方面可以替代部分教師的工作，會降低教師的存在感;可以對學生實施一定程度的個性化教學，但是需要搜集學生在學業、行為、學習風格甚至情感方面的大量數據。

鑒于以上基礎教育和人工智能技術的特點，人工智能要賦能基礎教育，實施路徑需要包括以下六個組成部分：領導重視、系統支撐、教師主導、學生主體、家長理解、課題引領。

領導重視，意味著從教育行政管理部門到學校的各級領導認真領會和貫徹執行中央關于人工智能與教育發展的政策文件精神，從人員、經費等各個方面充分保障人工智能技術在中小學校的應用和推廣。

系統支撐，意味著高新企業和研發機構要開發穩定成熟的人工智能技術應用于基礎教育的系統，并提供全面而及時的師生培訓和售后服務，保障課堂和課外教學活動的正常進行。

教師主導，意味著教師在充分了解人工智能教學系統功能的前提下，根據學科特點和學生情況，通過在課堂教學和課外學習環節應用人工智能教學系統，實施翻轉課堂和混合式教學等新的教學方式，服務于分組教學、層次化教學、個性化教學。

學生主體，意味著學生作為人工智能技術教育應用的主要參與者，要積極主動地使用人工智能教學系統的各項功能，達成預習、練習、復習鞏固等階段的學習目標，進而了解各自的長處和不足，進行個性化學習。

家長理解，意味著家長作為學生校外生存空間的主要陪護者，要理解學校和教師在應用人工智能等前沿技術促進學生學習上的研究、探索和實踐，支持學生在家中使用電腦等設備和智能教學系統參與學習活動。

課題引領，意味著教育技術研究管理部門設置人工智能技術應用于基礎教育的縱向和橫向課題，在相關領域專家指導下，教學管理者、實踐者和系統提供者協同攻關，促進人工智能技術在基礎教育領域的深度融合，達到以研究促教學應用的目的。

人工智能教學系統賦能教育的六個組成部分，在學校正式學習環節和校外非正式學習活動中，各有不同的表現。

在學校課堂的正式學習環節，人工智能技術教學應用采用混合式教學的方式，充分發揮人工智能技術與傳統教學的優勢，時間分配上大致遵循1：3的原則。學生可以在多媒體機房借助電腦和國際互聯網使用人工智能教學系統學習，也可以在傳統教室借助平板電腦或者智能手機和國際互聯網使用人工智能教學系統進行學習。在這樣的混合式教學環境中，教師可以輔導、陪伴、監督學生學習，保障教學過程的有效性。正式學習環境中，管理部門和學校領導的高度重視和支持、教師的主導地位和學生的主體參與以及課題引領起到非常重要的作用，當然智能教學系統本身的功能更是應用成功與否的重要影響因素。

在課外和家庭的非正式學習環節，學生大多自主使用智能教學系統進行學習，借助的設備包括家中的電腦或者筆記本、平板電腦或者智能手機等，一般需要聯網進行。這些設備大多不是單純為學生學習而設計的，功能多樣，包括視頻音樂、游戲娛樂、通信交流、網絡購物等。這樣的學習環境不同于有教師監控的課堂環境，學生使用智能教學系統學習的效果與這些因素有關：智能教學系統（功能、可用性和易用性等）、學生（學習動機、自制力和自我調控能力、誠實度等）、家長、學校和教師。

智能教學系統如果功能強大、可用性高、易用性強，比如能夠有效地識別認知和情感狀態，給予學生及時而恰當的釋疑解惑、反饋、提示和幫助，實時充分地激發學生學習興趣、主動性和積極性，就可以起到正規學校課堂環境中教師的作用。這樣的智能教學系統也就成為了一個虛擬家教，就可以保障每個學生的學習效果。但是這樣功能強大的智能教學系統還未出現。目前的智能教學系統在檢測學生的認知水平方面能夠給予一定的輔導幫助，比如檢測學生對某些知識點的掌握程度，但是如何基于這些檢測結果對學生進行有效幫助和輔導，至今沒有成熟的理論、方法和技術可以采用，還要依賴教育學、認知科學、心理學等多個學科的研究進展。交互方式以鍵盤加鼠標為主，能夠識別學生的虛擬空間身份，不能識別學生的真實物理身份，更不能有效識別學生的情感狀態并給予及時而恰當的情感反饋。

內因是學習成功與否的最重要因素。在學習動機上，如果學生抱有強烈的學習愿望、濃厚的學習興趣、真誠的學習態度，那么無論教師和家長有無要求，都會自覺自愿地使用智能教學系統進行主動學習，即使系統本身不夠強大，也會充分利用其現有功能，這樣才能達到最好的學習效果。相反地，學生如果學習愿望不強烈、興趣不濃厚、態度不真誠，即使教師和家長有要求，也可能容易受到所使用設備和網絡上與學習無關內容的干擾，學習效率低下，甚至通過各種作弊手段對付智能教學系統，比如直接由別的同學登錄系統做題、抄襲其他同學答案、通過多次做題猜測答案等，這種情況下學生使用智能教學系統的效果就很難保證了。

在家庭環境中，家長如果能夠起到教師的作用，陪伴和監督孩子學習，那么再加上智能教學系統的功能，就可以保障學生的課外學習效果。但是，一方面具備這種能力和時間的家長畢竟不多。另一方面，隨著年齡的增長，學生自主意識在增強，對于家長的陪伴和監督會產生逆反心理。

學校和教師可以在政策允許的范圍內，通過布置課外作業和活動等方式，要求學生使用智能教學系統進行課外學習，并基于這些活動參與情況在學校課堂教學中實時調整教學策略和內容。

三、人工智能賦能基礎教育的應用案例

在全國教育信息技術研究2017年度重點課題“基于智能技術和大數據分析的個性化教學研究”（立項號：176220009）的引領下，我們在全國范圍征集了15所學校作為子課題學校，深入持續地開展了課題研究。這些課題支持學校免費使用一個智能數學教學系統——樂學一百[7]。本文將主要介紹這個重點課題中三個有代表性的應用案例。這三個案例中，衡量智能教學系統教學效果的指標主要是學校常規考試的學業成績，當然有可能的話，學生調查和訪談、教師訪談、家長反饋等定量和定性數據也是重要的參考依據[8]。

（一）智能教學系統支持下的中學數學翻轉課堂教學實踐

四川省某所中學長期使用樂學一百系統進行數學課程的混合式教學研究。2015年9月到2018年6月，選取2015級的一個自然班作為實驗組，使用系統進行翻轉課堂教學，另外三個基礎相近的自然班作為對照組，采用常規方法進行教學。實驗組和對照組的教學方法對比見表1。

為了檢驗智能教學系統支持下翻轉課堂的教學效果，我們收集了常規考試中的學生成績，對全體學生進行了三次匿名調查，對有代表性的學生和教師進行了詳細訪談，并獲得了部分家長的反饋;然后使用SPSS等軟件對這些數據進行了定量和定性分析。

對收集到的三學年中9次考試成績的數據分析結果表明：（1）如果取實驗開始后不久的七年級期中考試（11月份舉行）作為前測的話，則前測中實驗組比對照組高出3.21，統計意義上差異不顯著（p=0.447>0.05），實驗組相對于對照組的效果量只有0.12。（2）在歷次考試中，實驗組的均值都大于對照組的均值。（3）6次期末考試中，前兩年七年級和八年級的4次考試成績的均值差異都無統計意義上的顯著性（p>0.05），最后一年九年級的2次考試成績的均值差異都具有統計意義上的顯著性（p<0.05）。（4）從七年級上學期期中到九年級下學期，實驗組相對于對照組的效果量從0.12增加到0.322，提高幅度為168.3%;平均成績差異從3.2增加到7.9，提高幅度為146.9%;標準差差異從0.55減少到-9.19，減少幅度為1770.9%。這意味著實驗組全體學生的平均成績越來越高于對照組全體學生，而且實驗組組內差距越來越小于對照組組內差距。

以上常規考試成績數據分析的結果表明，應用智能教學系統的時間越長，實驗組和對照組的總體成績差異越顯著;智能教學系統對學生數學成績提升具有正面的促進作用。

我們先后在2016年4月七年級下學期、2016年12月八年級上學期和2018年3月九年級下學期對學生進行了三次網絡問卷調查，內容包括學生基本信息、學習效果自評、對系統平臺的評價和開放問題等方面。

關于在線學習平臺評價的12個問題，第一次調查問卷的總體均值為3.91分，第二次為3.99分，第三次為4.12分，逐漸升高。第三次的評價超過了4分，說明該在線學習平臺在不斷地完善性能，也得到了學生越來越高的評價。

我們簡要介紹下第三次調查問卷的統計結果。這次問卷的信度和效度都較高。學習效果自評量表部分的整體Cronbachs Alpha系數為0.973，對系統平臺評價量表的整體Cronbachs Alpha系數為0.952，均大于0.9，表明具有非常高的內在一致性，信度高。通過計算探索性因子KMO，發現學習效果自評部分的KMO值為977.860，KMO系數為0.686，呈現顯著性水平（p<0.01），這說明學習效果自評具有良好的結構效度;對平臺系統的評價的KMO值為440.757，KMO系數為0.836，呈現顯著性水平（p<0.01），這說明對平臺系統的評價也具有良好的結構效度。

在學習效果方面，學生基本認同樂學一百對數學學習效果具有促進作用，具體表現在學習態度、學習策略和學習成績三個維度。在學習態度維度上，其總體的均值為3.83分，接近于“同意”（4分），說明該系統能提升學生學習數學的自信心，以及增加其數學學習的成就感。在學習策略維度上，其總體的均值為3.81分，接近于“同意”（4分），說明該系統能幫助學生更好地聽懂課堂內容、記憶和利用數學公式。在學習成績維度上，其總體的均值為3.93分，接近于“同意”（4分），說明該系統能幫助學生更好地提高成績。

在對平臺系統的評價方面，12道題目的均值為4.12分，大于“同意”（4分），說明學生對該在線學習平臺的評價很高，具體表現在：該平臺系統界面美觀、布局合理;簡便易用、穩定可靠;題目質量高、數量合理;排行榜、樂幣和滿分闖關等游戲機制可以激發學生的學習興趣和積極性;及時給予正面反饋能增強學生學習數學的信心;在線答疑機制幫助學生釋疑解惑。因此，學生喜歡使用這個數學在線學習平臺。

在學生的主觀評價方面，對平臺的正面評價占65%左右，負面評價占10%左右，剩下的25%為對平臺的建議。正面評價的主要內容可概括為：提高了學習數學的興趣、積極性和主動性;讓學生體驗到了成功的快樂感;在平臺上的有效預習幫助理解課堂內容，掌握解題方法和技巧，從而增強學習信心，提高了學習成績。負面評價的主要內容可概括為：關卡題目數量多;在線答疑效率和質量低;答案有時候不正確;系統數學符號的顯示有點問題;頁面設計不簡潔，界面顏色單一。對平臺的建議可概括為：改善網頁布局和界面設計;簡化系統操作（比如簡化作圖時的操作），改進提交系統，優化手機端加、減、乘、除符號的位置;減少關卡的題目數量，審核題目的答案，委婉化提示錯誤;提高在線答疑的效率和質量;提供視頻課;等等。

對“在線學習平臺評價”和“學習效果”的三個維度分別做相關分析，結果顯示在線學習平臺的若干機制可以促進相應的學習效果：如樂幣獎勵機制、滿分闖關機制、即時給予正面的反饋機制都具有顯著的正相關性，說明平臺系統的三個機制能促進學生對數學學習的興趣;即時給予正面的反饋機制與“喜歡探討和數學相關的問題”“在做數學題時我比以前更細心了”具有顯著的正相關性，說明系統平臺的及時給予正面反饋機制可以讓學生更喜歡探討數學問題，并且促使其在做數學題時更為細心。

2018年3月，我們采用分層抽樣的方法隨機抽取2名成績優秀、2名成績中等和2名成績差的九年級同學進行結構化訪談，其中男女生各占一半，他們都是從七年級剛入學就開始使用系統平臺的。

對于使用系統平臺的學習效果，受訪的6名同學表示學習興趣、學習成績和學習自信心都有一定程度的提高。

在對系統平臺的評價方面，同學們表示系統上的題目準確地抓住了每一講的知識點和考點，系統的真題與常規考試中的題目具有一定的匹配度，也具備很多新定義的題目。

在對系統平臺的建議方面，同學們就系統輸入、網頁排版、在線答疑、答題時間的設置等方面提出了建議。

2018年3月，我們還訪談了實驗組教師。該教師反映：系統強大的統計分析功能讓課堂教學更精準，減輕了原來的教學負擔;系統提供的備課素材充分，提高了備課效率;系統能夠個性化地布置作業和檢查作業，既減輕了教師負擔，又可以實現分層教學;系統的激勵機制激發了學生濃厚的學習興趣;教師和家長能夠及時通過平臺掌握每個學生的作業完成情況，家長會及時督促學生完成作業，教師可以在課堂上進行個性化點評，而平常的紙質作業達不到這種效果。所以，使用系統時間越長，學生成績提高幅度越大。這位教師還反映，學校領導和家長都很支持學生使用這個系統，這對其工作的順利開展有很大的幫助。當然，實驗班老師也反映了平臺系統的一些問題：可能影響學生的視力;學生以做作業為理由來玩電腦游戲;通過計算機網絡傳遞作業答案非常便利，學習成績較差的學生會耍“小聰明”，互相傳遞和抄襲作業，而目前的系統不能監測學生做題過程，無法判斷在線作業是否由學生本人完成。

為了解家長對孩子使用樂學一百系統的感受，我們隨機請9位家長書面總結了反饋意見。家長大多很支持孩子使用樂學一百輔助數學學習，這種學習方式幫助孩子增強了學習數學的興趣和信心，提高了數學成績，使之體驗到了學習數學的快樂與成功，同時也減少了家長輔導的時間。此外，家長們希望系統能夠更加細致地審核答案，在線答疑老師能夠及時輔導，豐富題型，增加題目難度。

（二）整合智能教學系統的中學混合式數學教學

2018—2019年一個學年中，上海市某中學八年級的兩個班由一位教師任教，作為實驗組使用系統平臺開展混合式教學，參與課題研究。另外兩個班為對照組，不使用這個系統。

實驗組教師綜合運用了多種教學手段，根據學生的不同情況進行了適當的教學干預。這些手段包括線上與線下結合的作業布置，其中線上作業主要通過系統平臺來完成。利用分組功能，給基礎比較差的同學布置了七年級乃至小學階段的作業，使其復習鞏固前面的基礎知識，增強學習自信心，逐步提高成績;對于學優生，在進行線上練習的基礎上，進行線上直播輔導，將高難度內容有效地教授給學生。

經過一個學年的混合式教學實踐研究，實驗組學生取得了較大的進步。在常規考試成績方面，如果取七年級下學期期末考試為前測，則前測中實驗組比對照組低4.9，統計意義上差異不顯著（p=0.26>0.05），實驗組相對于對照組的效果量為-1.0。從七年級下到八年級下學期的考試成績，實驗組相對于對照組的效果量從-1.0增加到0.57，提高幅度為156.9%;平均成績差異從-4.9增加到2.76，提高幅度為156.3%;標準差差異從2.64減少到-0.11，減少幅度為104.17%。這意味著實驗組的平均成績從前測的低于對照組學生4.9，轉變為后測高于對照組2.76;實驗組組內差距在前測中大于對照組組內差距，但是在后測中就低于對照組組內差距了。這些數據表明，這所中學應用智能教學系統的混合式教學對學生學業成績提高有一定程度的正面影響。

（三）智能教學系統引領的國家運動員特長生班的數學混合式教學實踐

北京體育大學附中專門設立了一個特長生班，為15位藝術體操和蹦床國家集訓隊運動員講授數學等文化課知識。這些學生的主要任務是參加訓練和比賽，但是作為學齡跨度從小學四年級到高中三年級的青少年，也應該學習數學等文化基礎課，為退役之后的學習和工作打下基礎。當然，日常的高強度訓練和比賽使他們很難像普通中小學生那樣接受規律性的教學活動。為此，該中學與課題組合作，采用課堂面授加在線學習的混合式教學方式，為每位運動員免費提供一臺平板電腦，讓這些運動員在緊張的訓練和比賽之余可以自主安排在線學習。

在2019年4月中旬正式授課之前，讓學生參加數學前測，以便了解其基礎。學生年級不同，前測題目也不同。前測結果表明，這些學生的數學基礎很差，比如要求小學四年級學生掌握的整數四則運算知識，15人的平均得分率只有61%，標準差為14.6。

針對這樣的學生基礎，課題組制定了相應的教學計劃：在課堂教學上重點講解知識內容，讓學生使用平板電腦做相應練習;如果還不明白，則再次進行針對性講解;布置在線練習，讓學生課后見縫插針地復習、鞏固。內容上，以整數四則運算為出發點，逐步增加其他知識，比如三位數加減法等。

為考查學生的學習效果，在5月底進行了一次月度測評，在6月底進行了期末測評。期末測評中，整數四則運算部分的平均得分為率83.9%，標準差為21.2。相對于前測而言，整數四則運算部分的平均期末成績提高了38.6%。成對樣本學生T檢驗結果表明，期末測評和前測的平均成績差異具有統計意義上的非常顯著性（p<0.01），效果量為1.24個標準差。

在短短兩個月的時間內，這些體育專業運動員的數學成績能有如此大幅度的進步，要得益于智能教學系統引領下混合式教學模式的施行。

四、人工智能賦能基礎教育的實踐總結

以上三所不同類型學校的數學課程混合式教學實踐，都體現了我們提出的人工智能賦能基礎教育的路徑所包含的要素：領導重視、系統支撐、教師主導、學生主體、家長理解、課題引領。

這三所學校都參與了一個全國教育信息技術研究重點課題“基于智能技術和大數據分析的個性化教學研究”，學校領導高度重視這樣的課題研究，允許教師和學生使用智能教學系統進行教學實踐和探索。在該課題專家組的引領下，教師充分熟悉了智能教學系統的功能特點，在常規數學教學中通過混合式教學的方式，在課上和課外通過給學生布置作業、練習等方式，讓學生練習和鞏固所學知識，并借助系統的自動批改和及時反饋功能修正錯誤，正如四川某所學校學生所反饋的，教學效果一直處在不斷改善的狀態。這就體現了教師為主導、學生為主體的思想。家長對這樣的研究探索是理解支持的。

經過一定時期的混合式教學實踐，人工智能賦能基礎教育的效果就體現了出來：增強了學生的學習興趣和自信心，正如四川某所學校學生調查和訪談所反饋的;對學習效果起到比常規教學更好的正面促進作用，正如三所學校的準實驗研究所收集到的成績變化所反映出來的;減輕教師批改作業的負擔，有利于實施分組教學和個性化教學，正如四川某所學校教師訪談和學生訪談所反饋的。應用智能教學系統支撐的混合式教學的時間越長，效果越明顯。

五、人工智能賦能基礎教育的未來發展方向

從以上三所不同類型學校的數學課程教學實踐中，我們也發現了一些問題，而這些問題正是人工智能賦能基礎教育的未來發展中不可忽視的問題。這些問題中最重要的一個，正如四川某中學教師所指出的：學生會以學習為名，以做作業為理由來玩電腦游戲;學習成績較差的學生會通過計算機網絡互相傳遞和抄襲作業，而目前的系統不能監測學生做題過程，無法判斷在線作業是否由學生本人完成。

這個問題涉及非正式的課外在線學習環境中對學習者的陪伴、監督和支持。這樣的陪伴、監督和支持在學校課堂上是由教師完成的，在家庭這樣的非正式環境中則理應由家長完成，但是很多家長沒有時間、精力甚至能力完成這樣的工作。如果智能教學系統能夠起到這樣的作用，就能更加有效地保障課外學習的效果。不僅在知識與能力上適應和幫助學習者，還要在情感與態度、方法與過程方面給予學生全方位的呵護和支持。不斷發展的情感計算和學習分析等人工智能技術會逐漸應用到智能教學系統的設計中，使得智能教學系統能夠在保護學生隱私的前提下體察學生的喜、怒、哀、樂，給予學生更加人性化和個性化的陪伴、支持和幫助[9][10]。這正是人工智能賦能未來基礎教育的一個重要發展方向。

參考文獻

[1]賈積有.人工智能賦能教育與學習[J].遠程教育雜志，2018（1）：39-47.

[2]賈積有.人工智能與教育的辯證關系[J].上海師范大學學報（哲學社會科學版），2018（3）：25-33.

[3]國務院.國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知[EB/OL].（2017-07-08）[2017-07-20].http：//www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.html.

[4]教育部辦公廳.關于開展人工智能助推教師隊伍建設行動試點工作的通知[EB/OL].（2018-08-07）[2018-08-08].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A10/s7034/201808/t20180815_345323.html.

[5]邱麗芳.習近平：推動我國新一代人工智能健康發展[EB/OL].（2018-10-31）[2019-10-20].http：//www.xinhuanet.com/2018-10/31/c_1123643321.htm.

[6]孟青泉，賈積有.人工智能教育研究及應用中的問題剖析與發展建議[J].人工智能，2019（3）：110-118.

[7]賈積有，張必蘭，顏澤忠，等.在線數學教學系統設計及其應用效果研究[J].中國遠程教育，2017（3）：37-44.

[8]賈積有，孟青泉.智能教學系統的評價與選擇[J].數字教育，2019（3）：1-9.

[9]賈積有，楊柏潔.文本情感計算系統“小菲”的設計及其在教育領域文本分析中的應用[J].中國教育信息化，2016（14）：74-78.

[10]賈積有，于悅洋.學習活動指數LAI及在線學習活動指數OLAI的具體分析[J].中國遠程教育，2017（4）：15-22.

（責任編輯 孫志莉 孫興麗）

On the Methods and Application of Artificial Intelligence Energizing Basic Education

JIA Jiyou1，YAN Zezhong2，ZHANG Zhiyong3，ZHAI Manyue4，ZHANG Jun4，ZHANG Bilan5，

ZHANG Jingrong6，MENG Qingquan1，LE Huixiao1，HE Yunfan1

（1.Graduate School of Education，Peking University，Beijing，China 100871;

2.Zongbei Secondary School，Chengdu，Sichuan，China 610041;

3.Huangdu Middle School，Shanghai，China 201804;

4.Affiliated Athletic Sports School of Beijing Sport University，Beijing，China 100084;

5.Tianjin Municipal Education Commission，Tianjin，China 300074;

6.Hailiang Youjiao Education Technology Company Limited，Hangzhou，Zhejiang，China 310051）

Abstract： An important method of artificial intelligence energizing basic education is to provide learners with individualized support and tutorship in the form of intelligent teaching system.In formal school education，teachers have integrated intelligent teaching system into normal teaching by using the method of blended teaching，which will play a role of obvious and positive promotion in studentslearning effect;as to informal online education，the appropriateness and help of intelligent teaching system to learners not only reflect on the knowledge and ability，but，more importantly，the aspects like the emotion and attitude， and methods and process.This paper，taking the attendance of mathematic blended teaching practice of three schools of a key project of education and information technology research as an example，has explained the methods of artificial intelligence energizing basic education and its influential effect，and pointed out its developing direction in the future.

Key words： artificial intelligence;basic education;intelligence teaching system;blended teaching