人工智能教育發展的思考（下）

作者簡介

孫富春 清華大學計算機科學與技術系教授，國家重點研發計劃“智能機器人”重點專項總體專家組成員，中國人工智能學會副理事長

人工智能教育帶來的機遇

人工智能在教育領域應用的趨勢

人工智能有三個非常重要的服務主體，分別為教育管理部門、教師、學生。針對這三個主體，我們應該做什么、怎樣做，是需要思考的問題。當前，人工智能在教育領域運用有三個重要的趨勢：一是智能教育項目投資熱度高漲，深受資本市場青睞，機器人的需求規模逐漸增大。二是將有更多教育培訓機構布局智能教育產品研發。由于教育培訓機構擁有大量學生學習數據，相比技術研發公司和提供解決方案的公司，困難和挑戰更少。億歐智庫預計，未來將會有更多教育培訓機構布局智能教育領域的產品研發。三是教師需要具備與人工智能配合教學的能力。未來教師的重復性工作將會被逐漸替代，教師的工作內容也會逐漸改變，管理者要及時改變教師的培訓方式。對教師來說，能夠與人工智能系統配合，分析智能系統的數據報告，找到適合學生的學習路徑的技能顯得愈發重要。同時，學生學習心理方面的輔導需求也會越來越多。

人工智能對教育工作的替代性

人工智能在教育機構中的教務工作、人事行政以及學校管理等方面應用比較廣泛，例如智能圖書館，學生升學及職業規劃，考勤工作，智能分班排課，校園安防，招生、咨詢管理，等等。

上文中我們提到，人工智能主要服務于教育的“三位一體”。實際上，教師在傳授知識方面有很多東西可以交給人工智能去做，如英語語音測評、智能批改+習題推薦、分級閱讀，將教師從傳統的工作中解放出來，更多地作用于培養學生的能力、對學生價值塑造以及心靈溝通方面。例如，英語語音測評包括智能口語考試系統和人工智能口語教師兩部分，不論是考前、考中、考后，還是學習和測試，都可以在語音識別后進行自然語言處理，從而得到反饋。又如，教師可以從線上布置作業并實現智能批改，即時出結果，精準分析學情，實現學生自適應學習，提高教師的工作效率。再如，人工智能可以根據不同學生的智力和心理發育程度，進行數據挖掘、語音識別、自然語言處理，然后給出學情報告，匹配適合的書目，實現分級閱讀。

學生也需要服務，需要考情分析，想看看美國某個大學是怎么出考題的，通過搜索，學生很容易找到，這樣便可以有的放矢，通過比較，不斷學習，不斷提高自己的能力。人工智能在學生完成課后作業與課外習題練習中的應用，主要包括題目搜索與推薦，如拍照搜題和題庫類產品，這類產品可以解決學生搜題、找題的麻煩。

智能教育機器人

有人曾說，人工智能什么時候能把教師取代就好了。為什么呢？智能教育中的機器人有著符合大部分人審美標準的外貌，非常標準的語言，精心設計的慕課、動畫。個人認為，在知識傳授方面未來完全可以交給機器人，教師則主要進行個性化輔導。隨著教育機器人的不斷發展，傳統教學中的學科限制將逐漸被打破，機器人將為教育界帶來新的模式。

世界上主要經濟強國都重視教育機器人的研發和創新教學。教育機器人研究領域歸納為教育導向與計算機科學導向兩大范疇，在此我用一個例子進行解釋。我有一名博士生學生在研究賓果育兒機器人，該學生針對幼兒階段的幼兒園痛點和家長痛點，如幼兒園面臨的幼師少、沒特色、水平低、招生難等，家長焦慮的沒有能力和精力教育孩子、對園所不放心等，研究開發了一款教育機器人。教育機器人可以協助教師教學，輔助家長陪伴和照顧孩子，增加兒童學習興趣。在家庭中，父母無法時刻陪伴孩子時，教育機器人可以起到陪護作用，保障兒童安全。教育機器人根據兒童表情、具體情境，與兒童聊天，而不是簡單問答。教育機器人還可以輔助教師語言教學，實現一對一口語練習。它通過互動教學，提供STEAM教育、編程學習，增加兒童動手能力，提升學習興趣;內置大量百科知識，實時回答兒童各種問題等。教育機器人通過拍照、視頻等功能記錄兒童日常成長，協助教師、家長遠程監控兒童日常安全和進步。在與兒童日常互動的基礎上，記錄兒童興趣愛好、生活習慣等。

我國非常重視教育的發展工作，在教育部部長陳寶生看來，未來智能教育發展可能有以下幾條路：一是普及之路。及時將人工智能的新技術、新知識、新變化提煉概括為新的話語體系，根據大中小學生的不同認知特點，讓人工智能新技術、新知識進學科、進專業、進課程、進教材、進課堂、進教案，進學生頭腦，讓學生對人工智能有基本的意識、概念、素養、興趣。此外，還需引導教師，并進一步推進全民智能教育，提升全民人工智能素養。二是融合之路。立足人才培養、科學研究和教育管理的實際需求，建立起教育與人工智能產業的對接對話機制，將產業界的創新創造及時轉化為教育技術新產品，穩步推進包括智能教室、智能實驗室、智能圖書館等設施的智慧校園建設，提供更多更優的人工智能教育的基礎設施。三是變革之路。發揮好、利用好人工智能技術在推動學校教育教學變革、推動學校治理方式變革、推動終身在線學習中的作用。四是創新之路。將科技創新作為引領力量，深入開展智能教育應用戰略研究，探索智能教育的發展戰略、標準規范以及推進路徑。

人工智能教育帶來的挑戰

在人工智能教育方面，目前主要存在數據積累不足、市場認知不夠、人才短缺等問題。

與金融、醫療等領域不同，教育過程本身是十分復雜的，每個學生的接受程度、學習速度、擅長學科和領域都不同，人工智能要解決的是“千人千面”的問題。在這樣的高要求下，人工智能需要大量的數據積累和高精尖的復合型人才。同時，目前智慧教育領域產品的市場認知度不足，這些都是當下亟待解決的問題。

人工智能教育中教師角色轉變方面存在障礙。

很多老教師、中年教師在接觸人工智能教育的過程中，發現教材教案中很多內容也發生了很大的變化，他們是否愿意接受這么大的變革？還有些人會覺得過多地運用人工智能技術會削弱教師與學生之間的溝通互動。另外，教師與人工智能系統之間如何協調地工作，即人機協同，也會遇到很多的問題。

人工智能教育中倫理、社會及安全方面的潛在風險。

信息泄露是人工智能教育面臨的主要風險及威脅之一，尤其是私密性較高的數據信息的泄露。同時，人工智能教育應用中還存在一定的網絡攻擊安全隱患和潛在風險影響。

人工智能教育給學生帶來了巨大的挑戰。

一方面，與傳統學習相比，人工智能時代的信息獲取更加便捷，對信息的處理能力將會是未來學生必須具備的核心能力，這就要求學生不僅應該具備認知能力，還應該具備全球素養、開放心態、自主管理能力、數字素養等。另一方面，人工智能時代的學習將以學生為中心，學生在學習活動中處于主體地位，可以根據智能教學系統生成個性化學習方案，自主選擇學習內容，安排學習進度，開展小組合作學習等。個性化學習方式對學生的自我調節和管理水平有更高的要求，在實際教學過程中也應重視對學生自我管理能力的培養。

人工智能教育經歷的四級跳及存在的缺陷

一級跳：由“野路子”興起。1990年—2010年，真正做人工智能的人都是在自己已有的程序能力基礎上研究深度學習等人工智能技術要素，人工智能只有“野路子”，沒有系統的高等教育。

二級跳：進入高校研究生教育，成為專門的研究方向。這一階段，人工智能的理論與學習框架已經成形，算力、算法、數據“鐵三角”成為業界的廣泛共識，人工智能教育走向一定的專業性。

三級跳：本科專業教育。人工智能在大學中成為相對獨立的學科大概從2016年開始，這也意味著人工智能建立了完備的教學、教育體系，各類數學、統計學、計算機、軟件編程、硬件架構等內容被關聯整合。

四級跳：本科通識教育。這一階段正在發生，人工智能教育正變成一種多學科的通識教育，而不再僅僅是一門專業，用到人工智能學科、引入人工智能教育的情況可能會越來越多。

經歷四級跳后，越來越多的人工智能人才被培養出來。但從本科的學科及課程角度看，人工智能教育要前移，從專業艱深的“大神能力”到普惠下沉的專業課程，必然會有操作層面的挑戰?？偟膩砜?，與課程設置、教材等相關的有以下三大挑戰：人工智能教育下沉意味著課程理論要有底層化的體系;人工智能天生與實踐緊密結合，必須避免“空中樓閣”;人工智能尚在快速發展，激發學生的探索和創新還有很大的空間。

當然，人工智能在輔助教育的同時，也必然存在缺陷。現今人工智能的很多算法是基于神經系統做的，例如深度學習，這就必然帶有我們人類思維的缺陷。大家知道，人類有種缺陷：哪個地方聽得多了，就會傾向哪個方面。所以，神經系統訓練的人工智能系統，會存在算法歧視。比如，把一個神經系統訓練得專門偏好男性員工，那么在員工招募時，女性求職者在申請過程中就很難成功。所以算法歧視淹沒在人工智能的算法里面。因此，在人工智能領域，如何把人工智能的理論跟教學環節的各個方面都匹配，如何幫助我們真正提高學生的能力，是我們在未來一段時間需要努力解決的問題。

最后我想強調，未來的人工智能教育，一定要做到幫助人工智能“能理解、會思考”，真正使我們的教育在“三位一體”方面引領一些重要的革命。