我國人工智能教育發展現狀、趨勢與發展建議

劉雪英 亓建蕓

摘 要：人工智能發展迅速，人工智能教育逐漸受到教育工作者重視。從文獻分布、關鍵詞詞頻、關鍵詞聚類、突現關鍵詞等4方面，利用Cite Space軟件對CNKI數據庫中1984-2019年關于人工智能教育的911篇中文期刊論文進行可視化分析。分析發現，國內人工智能教育相關研究起步早，但缺乏實踐經驗。要將人工智能教育落實到教育教學實踐中，宏觀層面需要政府及有關部門的政策與資金支持，規范數據共享標準;微觀層面需對相關教師及教學資源開發人員進行培訓，構建合作共同體。

關鍵詞：人工智能教育;人工智能;Cite Space;可視化分析

DOI：10. 11907/rjdk. 201142

中圖分類號：TP434文獻標識碼：A 文章編號：1672-7800（2020）010-0258-05

Abstract： At present， artificial intelligence and related technologies have attracted much attention. After the third artificial intelligence wave， “Artificial Intelligence Education” has received more and more attention of educators. Starting from the four aspects of literature distribution， keyword frequency， keyword clustering and keyword emergence， this paper makes a visual analysis of 807 Chinese periodical papers on “artificial intelligence education” in CNKI database from 1984 to 2019 using Cite Space software. It is found that the research on AI education in China started early， but lacked practical experience. In order to further implement AI education in teaching practice， it is necessary to train relevant teachers and teaching resource developers.

Key Words： artificial intelligence education; artificial intelligence; Cite Space; visual analysis

0 引言

人工智能（ Artificial Intelligence， AI）是計算機科學的一個分支，是一門研究運用計算機模擬及延伸人腦功能的綜合性學科[1]，研究主要集中在問題求解、專家系統、機器學習、模式識別、人工生命、神經網絡等領域，其研究成果在醫學、藝術等領域廣泛應用。近年來，利用人工智能技術促進教育信息化發展成為重要趨勢。教育人工智能（Education Artificial Intelligence，EAI）是人工智能與學習科學相結合形成的一個新領域，旨在通過人工智能技術，更深入細致地觀察、理解學習如何發生、如何受到外界各種因素影響，進而為高效學習創造條件[2]。許多專家學者從不同角度對人工智能教育教學應用進行深入探究， 取得豐碩成果。本研究嘗試從文獻分布、關鍵詞詞頻、關鍵詞聚類、突現關鍵詞等方面，具象化顯現人工智能教育發展現狀，以期為我國教育人工智能研究與發展提供思路。

1 數據來源與研究方法

1.1 樣本選擇

筆者以1984-2019年為檢索時間，以中國全文數據庫（CNKI）為文獻來源，以“主題=人工智能教育”或 “題名=人工智能教育”（模糊匹配）為檢索條件，獲得期刊論文共976篇，人工剔除無效論文后得到有效樣本文獻911篇，將樣本文獻以EndNote文件讀取格式導出，進行轉碼處理，形成本研究所需樣本數據庫。

1.2 研究方法

采用可視化分析方法從所得圖表分析教育人工智能領域研究主題與發展趨勢。選用SATI 3.2對檢索到的文獻進行分析，得到載文量排名前20的期刊及載文情況。按照被引用次數由高到低排序，綜合得出排名前10的作者。選用Cite Space 5.3.R4版本作為研究工具進行關鍵詞詞頻及共現分析、關鍵詞的共現時區圖譜分析、關鍵詞聚類及時序演進分析，預測教育人工智能研究發展趨勢。

2 文獻分布

從年發文量分析、文獻來源分析和高被引作者分析3部分闡述文獻分布情況。

2.1 年發文量分析

通過文獻檢索獲取有效論文911篇， 不均勻地分布于各年份， 如圖1所示。由圖1可知， 論文發表量總體呈逐年遞增趨勢， 表明學者對教育人工智能關注度逐漸提高， 研究范圍逐漸擴大。

2.2 文獻來源分析

通過對人工智能教育文獻來源期刊及載文量分析，得到載文量排名前20的期刊。由表1可知，國內研究人工智能教育的學者分布在各領域，20種期刊中有5種科技類期刊，表明人工智能在教育教學中的應用備受技術研究者關注。

2.3 高影響力作者分析

通過分析人工智能教育論文發表情況，檢索出1 180名作者，按發文量排出前10位作者，如表2所示。對樣本中被引頻次較高的論文深入剖析，可知人工智能教育不僅引起高校教育工作者廣泛關注，在醫學等領域也備受青睞。

3 研究過程

3.1 關鍵節點分析

3.1.1 熱點分析

對高頻關鍵詞和中心度較高（中介中心性大于0.1）的詞進行分析，判定人工智能教育的研究方向與熱點[3]。本研究選取關鍵詞作為節點，對樣本數據進行分析，時間切片為1年，項目選擇方法為“Top N=50”，生成圖2所示的關鍵詞共現網絡、表3所示的關鍵詞詞頻及表4所示的關鍵詞中心度排序。

圖2顯示共有605個節點和1 634條連線，經過聚類計算后模塊值（Q值）為0.710 7，平均輪廓值（S值）大于? 0.798 6，意味著劃分出來的社團結構顯著。綜合分析表3、表4，將頻次排名前20的高頻關鍵詞大致歸納為3個方面：①人工智能相關技術方面，涉及到“大數據”“機器學習”和“專家系統”等關鍵詞，對應相關的人工智能技術，說明在教育領域主要采用此類技術為教育提供服務;②人工智能教育理論方面，涉及到“智慧教育”“遠程教育”等關鍵詞，此類教育方式多采用技術支撐教學，在線用戶較多，需要大數據作為技術支撐，與人工智能技術結合更為緊密;③人工智能教育應用方面，涉及到“職業教育”“個性化學習”等關鍵詞，在教學過程中為學生提供個性化服務，在職業教育中應用廣泛。

基于關鍵詞的相關研究文獻共現知識圖譜如圖 2 所示。

3.1.2 前沿分析

在聚類基礎上選擇Cite Space可視化知識圖譜中的Time Zone View功能得到關鍵詞共現時區圖譜，反映關鍵詞出現的時間和關鍵詞之間的關系。本研究選擇突現強度排名前8的關鍵詞作為前沿關鍵詞，如表5所示。

專家系統作為人工智能的主要研究方向和關鍵技術，自1984年出現之后其研究一直持續到2015年。“特殊需要的學習者”和“聽覺障礙”兩個關鍵詞結合相關文獻分析，可知相關研究將人工智能技術應用到特殊教育領域，延伸人的器官功能，彌補學習者因身體缺陷帶來的學習障礙。計算機輔助教學（CAI）是人工智能進入教育應用的著陸點，人工智能教育就是從計算機輔助教學視角提出的。20世紀90年代，遠程教育成為人工智能教育發展方向。計算機輔助教育和遠程教育的出現，將人工智能教育從注重技術應用轉向重視教育本身。2000年起，教育技術專家學者成為研究人工智能教育的中堅力量。2003年出現 “教學”關鍵詞，使人工智能技術支持教育教學環境創設和教學資源開發轉向課堂教學應用。

3.2 聚類分析

針對關鍵詞進行聚類得到12個聚類，如圖3所示。將12個聚類進一步歸納為人工智能相關技術、人工智能教育理論和人工智能教育應用3大類。

3.2.1 人工智能相關技術

人工智能相關技術有3個聚類，分別為#3專家系統、#5人工智能技術、#10虛擬現實，該大類下提取出的關鍵詞有計算機輔助教學、機器人、智能制造、虛擬現實、三維建模等。由此可知，此3個聚類都側重人工智能相關技術。傅鋼善等[4]提出基于專家系統的移動學習模式，整合已有網絡學習資源，充分發揮專家系統特點，實現一種全新的移動學習模式，是人工智能技術融入教育應用的一次有益嘗試。隨著人工智能技術在教育教學中廣泛應用，人工智能替代教師完成批閱試卷、朗誦課文等重復性勞動[5]。虛擬現實技術較多應用于實驗實踐教學，其應用價值更多體現在職業教育中。虛擬現實在師范生從業技能教育、建筑設計、高危實驗、土木工程及醫學試驗等領域應用潛力巨大[6]。

人工智能教育的目的是，通過人工智能技術，更深入、更細致地觀察、理解學習是如何發生，如何受到外界各種因素影響，進而為高效的學習創設條件[7]。技術應用的深度取決于技術本身的發展。因此，人工智能在教育教學中的應用深度及效果由人工智能技術的發展程度決定 [8]。人工智能關鍵技術包括問題求解、專家系統、機器學習、神經網絡、模式識別和人工生命等。其中，機器學習作為熱門研究領域、Python語言作為目前機器學習中最主流的語言已進入高中信息技術課程體系。人工智能與云計算、大數據等先進技術的結合促進了人工智能與教育的深度融合。

3.2.2 人工智能教育理論

人工智能教育理論有4個聚類，分別為#0人工智能、#1人工智能教育、#6教育人工智能和#8 AI，在該大類下提取出關鍵詞有創客教育、遠程教育等，由此可知此4個聚類都側重教育理論。王小根等[9]分析了機器人教學現狀與存在的問題，將創客教育與機器人教育相融合，構建切實可行的教學模型，結合具體案例說明此教學模型下機器人教學活動設計的方法。創客教育作為一種有效的教學模式，助力國家創新性人才培養，如清華大學打造的“三創”創客空間，引領全國高等院校的創客教育[10]。實行創客教育，使學生成為知識的創造者，提高學生創新意識與創新能力[11]。

人工智能理論研究發展迅速，其中，以機器學習和深度學習為關鍵支撐的人工智能技術，對個性化學習進行重塑和再造，人工智能技術提供的個性化學習服務又推動個性化學習理論發展。由于受教學條件制約，人工智能教育理論研究僅停留在理論層面，需進一步將理論與實際應用結合。

3.2.3 人工智能教育應用

人工智能教育應用4個聚類分別為#2智慧教育、#4機器人教育、#7智能教育、#9課程材料，該大類下提取關鍵詞機器人教學、語音識別、科大訊飛、個性化學習等，可知該聚類都屬人工智能在教育教學中的應用。機器人教育是創新教育的有效平臺，也是信息素養培養的良好載體[12]。以機器人為載體，通過機器人模擬教學場景對學生進行個性化輔導、教學訓練等，提升教學質量。科大訊飛作為教育技術引領企業，研發覆蓋“教、學、考、評、管”產品體系，進行了大量機器人教學實踐，積累了寶貴經驗[13]。

人工智能教育應用分為兩個方面：①人工智能作為一門課程進入信息技術課程體系，為人工智能發展儲備人才;②人工智能作為一種技術進入教育領域，為學生創設高效的學習條件，規劃科學的學習路徑，提供個性化學習服務[14]。采用人工智能技術對區域或校內教學、考試、管理等場景數據進行分析，為管理者提供技術支持。

4 人工智能教育發展建議

人工智能教育在中國起步較早，但在教育實踐中還未形成成熟的應用體系。我國人工智能教育要突破瓶頸，向更深層次方向發展，需從以下幾方面著手。

（1）重視人工智能在教育領域的應用，提供政策支持，加大資金投入。信息化時代要求教育實現個性化、精準化，尤其強調因材施教和終身教育。人工智能技術可以很好地規避人類在教育過程中由于班級授課制導致的教學雷同性和粗泛化。2017年《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》中指出，要建立以學習者為中心的教育環境，提供精準推送的教育服務，實現日常教育和終身教育定制化[15]。人工智能發展離不開資金支持，應加大資金投入力度，吸引人才積極投入到人工智能教育建設中。

（2）加強合作共同體構建，發掘人工智能與教育的結合點。利用人工智能技術提高教育質量，僅僅依靠傳統教師是不夠的，目前一線教師對人工智能技術了解甚微，很難找到人工智能與教育的結合點，在教育教學中應用人工智能更是天方夜譚。為使人工智能技術更好地促進教育發展，校企合作是重要途徑之一。企業能為高校提供用戶和技術支撐，高校則利用人工智能技術對知識進行重組，對學習行為進行智能化分析，以此實現互惠共贏[16]。因此，應加強企業與高校的合作，形成合作共同體，助力人工智能促進教育發展。

（3）規范數據處理標準，促進數據共享。人工智能以大數據為依托，隨著技術的發展，在線資源大量出現。在線學習過程中收集的數據內容眾多，數據處理效率低，數據泄露風險大。而大數據處理技術能對大量的、結構復雜的數據進行處理，提升數據處理效率，并能優化存儲處理后的數據[17]。但學校的數據管理沒有形成統一標準和規范，為防止數據泄露，企業和學校之間幾乎不進行數據共享，給人工智能教育發展和研究造成障礙。因此，規范數據處理標準，實現數據共享迫在眉睫。

（4）對教師進行人工智能培訓，提高其應用人工智能的意識與能力。目前，教師對人工智能技術了解甚微，對人工智能在教育教學中的應用效果不清晰，以至很難開展人工智能教育活動。因此，應關注教師專業發展，通過培訓提高教師人工智能教育水平。注重人工智能在教育教學中應用案例的講解，培養教師人工智能意識，使教師具備人工智能應用的意識和能力，促進人工智能教育應用與研究發展。海淀區教育科學研究院技術中心的人工智能實驗室，開設多期培訓班，開展人工智能技術應用、人工智能環境構建、人工智能周邊應用、人工智能在教育中的應用等內容學習，提高人工智能師資專業知識水平[18]。

5 結語

人工智能作為當下主流技術，對教育教學影響深遠[19-31]。本文利用可視化軟件對我國35年來人工智能教育文獻進行研究。人工智能技術應用于教育行業主要表現為兩個方面：①人工智能技術的發展使教學手段多樣化，促進了教育信息化水平提高;②人工智能本身作為一個學科融入到教學體系中，人工智能相關知識走進中小學課堂。提出了人工智能教育發展建議并預測了未來發展趨勢。但本研究方法是對關鍵詞進行概括分析，主觀性較強，提出的建議難免存在一定的局限性。后續將對人工智能教育研究和發展狀況進行跟蹤，為人工智能發展提供數據支持。

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（責任編輯：杜能鋼）