后疫情時代教育人工智能演進的雙重邏輯

摘要：新冠疫情加速推動了教育人工智能的實踐轉向，并引發了關于人、機器、生命與教育關系的哲學思考。在后疫情時代探尋教育人工智能發展演進的復雜邏輯極為重要。教育人工智能的計算邏輯表現為：計算奠定了人工智能的孕育發生機制，推動了教育人工智能的迭代演進，并成為教育研究的基本范式。教育人工智能的人本邏輯表現為：計算水平與人的教育和發展水平互相制約，堅定教育學立場是教育人工智能研究的基本立足點，回歸原點與價值超越是教育人工智能的目標取向。后疫情時代，教育人工智能的發展需要用以人為本的原則去引導、制約和平衡計算的力量，以推動教育人工智能的健康持續發展。

關鍵詞：人工智能;教育;計算;人本;邏輯

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A 文章編號：1006-9860（2021）02-0022-06

當前，教育人工智能是教育研究的熱點之一。新一代人工智能以計算為著力點和突破口，極大地推動了教育實踐的智能化發展和教育研究范式的變革。然而，迅速爆發并蔓延至全球的新冠疫情給教育帶來了巨大沖擊，人類教育體系正面臨重大而嚴峻的教育危機。在此背景下，一場前所未有的、超大規模的在線教育實驗迅速展開，教育人工智能實踐加速落地，但隨之而來的更多的則是關于人、機器、生命與教育關系的隱憂與反思。疫情把我們帶回到生命的起點，讓我們重新思考教育中技術與人文的關系，重新考量教育人工智能背后的復雜邏輯，重新定位教育人工智能的未來方向。本文以計算和人本為兩條主線，剖析后疫情時代教育人工智能發展的雙重邏輯，旨在為教育人工智能的健康發展提供理論指導。

一、教育人工智能的發展進入一個新階段

（一）疫情期間教育人工智能的實踐轉向及其新進展

突如其來的新冠疫情給全球教育體系帶來了巨大沖擊和深遠影響，隨著疫情在全球范圍內的不斷蔓延，學校關閉造成學習者學業的被迫中斷和暫停，教育教學和研究體系面臨嚴峻考驗。面對史無前例的教育危機，教育信息化尤其是教育智能化成為應對危機的有效途徑。教育人工智能肩負起新挑戰和新使命，化危為機，以教育需求為目標加快實現技術落地，在實踐發展方面進人一個新的階段。在高等教育領域，EDUCAUSE機構于2020年3月2日發布的《2020地平線報告：教與學版》將“人工智能/機器學習”列為最有可能影響全球高等教育發展趨勢的關鍵技術”。事實上在疫情期間，人工智能技術被更加廣泛地應用于高校教學、課程設計和學習服務中，如實現對學生作業的自動化、即時評價與反饋;智能導師系統通過個性化輔導的方式有效地減輕了人類教師的教學負擔人工智能技術在機器翻譯、語音與圖像識別等方面的應用，為視覺或聽力障礙的學生在語言學習等方面帶來極大的幫助;基于機器學習的學習者模型能夠精準地預測學生的學業成績，評估其學業風險;基于人工智能技術的機器人在教育管理系統中提高教育治理效率與效果，為師生的教學與學習提供技術服務與情感支持。此外，基于實時視頻會議系統的在線直播教學和各種智能化的學習軟件成為疫情期間支持學生獨立學習的有效工具。有研究指出，疫情倒逼教育教學不斷尋求改革的突破口[2]，以海量在線教育大數據為基礎，基于算力提升與算法改進的深度學習開始重塑教與學的新形態，推動教育教學領域的深刻變革。事實表明，疫情推動教育人工智能迅速地從理論研究轉向實驗實踐，這種實踐轉向的價值在于：教育人工智能開始關注教育領域中的實際需求，探尋新背景下的教育教學規律，在實踐中不斷超越純粹技術的局限性，在解決新時代新環境下的教育問題的過程中，教育的組織結構、治理體系、服務模式、技術環境和應用實踐正在發生深刻變革。

（二）教育人工智能的發展催生了計算教育學人工智能匯聚了認知科學、神經科學、計算科學、信息科學和數據科學等眾多領域的研究者。教育人工智能研究聚焦于人工智能在教育領域中的應用實踐和人工智能技術影響下的教育理論研究。在在線教育實踐中，人工智能技術的應用顯著地提升了大規模開放在線課程的智能化學習體驗，越來越多的學習者轉向在線交互式學習。學習者的大量交互式行為生成了海量的學習數據，急劇增加的學習數據逐漸成為研究者的寶貴財富。以這些數據及其計算為基礎的學習行為分析、學習數據挖掘、學業預測分析等方法逐漸形成為一種新的教育學研究范式，教育研究開始從經驗為主的思辨范式向以數據分析為主的實證研究轉變，教育研究課題也開始轉向更具普適性的底層規律探索。在這一發展趨勢下，計算教育學應運而生。計算教育學以教育大數據為研究對象，以計算為主要研究方法，以解決教育問題和構建精準的教育理論為研究目的，對未來教育變革具有重大意義4。論及計算教育學的學科性質，李政濤認為計算具有方法、路徑、動力的性質和功用。鄭永和從基礎理論、關鍵技術、研究范式、知識生成、環境構建和教學應用等方面構建了計算教育學的知識框架，為計算教育學的學科體系構建奠定了理論基礎。構建計算教育倫理、科學量化教育場景、智能融合、學科交叉與協同創新將是計算教育學的未來進路[5]。人工智能技術是推動計算教育學產生的外部動力，教育科學研究方法與范式變革則是計算教育學萌生的內部動力。計算教育學這一新興學科的產生是教育智能化的必然結果，其學科體系的構建與完善是教育人工智能不斷發展的理論成果的體現。

（三）疫情后教育人工智能的哲學思考與價值批判

疫情加速了教育人工智能實踐的落地，計算教育學的興起標志著教育人工智能相關理論體系的發展與成熟。盡管教育人工智能在人類教育史上前所未有的特殊時期迎來新機遇并取得了新進展，但面對疫情期間時空分離的在線學習模式，技術難以彌補傳統面對面教學過程中師生的情感互動與交流，人工智能在某種程度上似乎成了功利主義教育的幫兇。教育技術化、功利化趨勢愈演愈烈，由此帶來的情感缺失、人性關懷不足等嚴重問題使我們在教育中迷失了方向，失去了自我。事實表明，僅僅遵循技術的發展是遠遠不夠的，教育必須要進行哲學思考，做出價值判斷，才能解決當前社會面臨的重大問題。在這種沖擊、沖突與矛盾面前，我們不得不重新回到生命的起點，重新開啟關于人、生命和教育的哲學思考與價值選擇。從哲學的視角分析，人工智能將教育主體的人降格為教育客體，而將教育客體的物升格為教育主體，因此教育中的人機交互將很可能導致學生喪失自我，尤其是其獨立性和自主性將被消磨殆盡，最終變得如同機器一樣機械，這是一種潛在的教育危機?；谌斯ぶ悄芗夹g的智慧教育從本質上說都可以稱之為算法教育，因此算法教育治理是當前教育研究的重要議題。由于數據鴻溝、算法黑箱和效率優先等因素導致算法教育陷人自我強化偏差、技術控制困境和主體性危機等難題，并可能由此而加劇教育不公平、不平等和效率低下等問題"。從后人類狀況出發，當前中國教育實踐中應試教育培養出來的人將被人工智能的機器所淘汰而成為最無用的人，指出終身教育才是未來的教育前景，引發對人工智能時代教育價值的深深質疑。更進一步地，教育學在討論教育與人和社會發展關系的時候，需要以“教育與機器的關系”為中介，從根本上探討兩者之間的關系”。人工智能時代的教育，應該主動規避技術帶來的倫理風險。

教育人工智能的實踐突破和理論進步讓我們意識到推動其前進的強大的計算力量，但其引發的哲學思考讓我們不得不從根本上去重新審視教育的技術限度與邊界。實際上，教育人工智能發展的背后隱藏著其不斷演進的計算邏輯與人本邏輯。正是作為其外部動力和內部準則的計算與人本這兩種力量的互相促進與制約，人工智能才能真正實現技術向善，教育人工智能才能持續良性發展。

二、教育人工智能演進的計算邏輯

（一）傳統計算的不斷進化奠定了人工智能的孕育發生機制

計算是一個嶄新而又古老的概念。計算和人工智能的關系可以追溯到古希臘數學，其發展大概可以劃分為三個階段。第一個階段，計算方法及其價值被古希臘數學家所忽視。有史以來，人類在日常生活過程中就面臨著一系列具體的數學問題，計算逐漸成為解決日常數學問題的重要方法。公元前5世紀，古希臘人創立了算術和幾何兩大數學分支，數學研究對象的性質發生了重大變化。這種變化進而引發了問題解決方法的變化。推理逐漸成為古希臘數學家和哲學家極為重視的數學方法，尤其是公理化方法確立之后，他們認為推理才是解決所有數學問題的唯一途徑。第二個階段，可計算性理論的創立推動“計算”從數學的幕后走向舞臺中央。隨著數學論證和數學實踐之間的矛盾愈加突出，嚴重依賴于計算的數學實踐遇到了發展瓶頸。直到20世紀初，數學大師希爾伯特提出著名的判定性問題，為了證明解決某一類問題的算法不存在，圖靈構造了“圖靈機”，通過“停機”的計算規則重新定義了“計算”和“算法”的概念，創立了可計算性理論。從此，算法成為計算的研究對象，數學方法由推理轉向計算，計算改寫了數學的發展史。第三個階段，計算的不斷進化創立了人工智能。數字計算機的誕生進一步實現了圖靈的人工智能思想，直到1956年達特茅斯會議上“人工智能”研究的正式確立。計算架起數學與計算學科之間的橋梁，奠定了計算科學與數據科學大廈的根基，衍生了人工智能、機器智能和類腦智能。之后，人工智能研究以計算科學和認知科學關于“人的認知如何計算”為基石，圍繞“認知計算”展開了不懈的探索。

（二）認知計算推動教育人工智能的迭代演進

計算創立了人工智能，認知計算理論的演變推動教育人工智能的迭代演進，即從符號計算、神經計算到進化計算。20世紀50年代，人們用物理符號來表示人類認知系統的基本結構，符號表示與操作即是人類運用知識進行邏輯推理的過程，這種方法被稱之為符號計算。通過將離散的物理符號進行形式化的表示，借助于適當的機器編程，可以構建一定的問題解決器模型，應用于解決早期的智力測驗和簡單定理證明等問題。然而有限的符號系統難以實現現實復雜問題的求解，如何基于有限的知識集合演繹出整個人類的知識系統，成為該研究范式中的突出難題。研究者們轉換思路，模仿人類專家的問題解決策略并構造特定領域的最小知識集，在此基礎上通過形式化表示與邏輯推理，進而試圖最終建立人類的知識體系與認知結構，即所謂的專家系統。這類系統具有人類專家的知識、經驗和決策能力，其主要組成構件是知識庫和推理機，具有多種靈活的知識表示方法和推理機制，不僅應用于解決實際問題，而且已初步應用于教育教學領域。如早期斯坦福大學研發的MYCIN系統，其知識庫擁有兩百多條規則組成，能夠幫助醫生對患者的血液感染情況進行診斷、治療和醫學教學。然而，專家系統局限于解決某一特定范圍的有限問題。

20世紀80年代后，第五代計算機的失敗宣告了符號計算在實現通用智能道路上的終止和不可能。研究者們開始意識到人類認知在宏觀層面的復雜性與挑戰性，進而轉向人類大腦的微觀層面一-神經元，試圖找到類腦智能的突破口。在他們看來，人腦的大量神經元細胞通過復雜聯結而構成了一個龐大復雜卻又有序的信息處理系統，這種有序體現在人腦處理信息的非線性和分布式并行計算等突出特征方面。由此，他們斷定神經元的聯結結構與活動規律才是揭示人類認知的根本與關鍵，并提出了神經計算的概念，即要構建抽象的人工神經網絡模型，該模型是由大量節點構成的層級結構，每個節點是一個輸出函數，兩個節點間的連接賦予所通過信號以一定的權重，神經網絡的連接方式、權重值和函數類型等共同決定其輸出結果。由此借助于神經網絡的分布式并行計算實現類腦智能，具備較強的學習和推理能力，在特定領域問題解決中取得了一定的突破。著名的單層神經網絡模型“感知機（Perceptron）”模型的構建及其在簡單視覺處理任務中的突出表現，標志著聯結主義研究范式的初步成功。20世紀90年代，反向傳播算法、支持向量機等新型神經網絡模型的出現及其在圖像和語音識別等領域應用效果的顯著提升，再次推動了聯結主義研究范式的發展。隨著GPU計算性能的提升、海量數據的迅速激增與算法的不斷改進，AlphaGo掀起了深度神經網絡的又一次浪潮，基于機器學習的圖像識別準確率遠遠超過了人類肉眼的識別率，人機博弈和語音識別等成熟應用迎來了人工智能的大規模產業化發展。

與此同時，人們開始逐漸意識到通用人工智能之路也許會相當漫長，因為我們尚未弄清楚人類大腦的認知結構與學習機制。人腦智能的復雜性與未知性意味著人工智能道路的曲折性，研究者們必須從長計議，從根本上審視生物尤其是人類智能的進化規律。由此，進化計算和強化學習的方法產生了。與符號計算和神經計算截然不同的是，這種計算方法認為智能產生于主體和環境高度交互的過程之中，“感知一行動”是智能不斷進化的反饋方式，主張讓機器通過這種交互與計算進而自下向上地學習并獨立地進化出一個大腦。目前，該范式致力于模擬人類個體在控制過程中的智能行為，其最大貢獻在于對智能機器人等人工生命的研究。

（三）智能計算成為教育研究的基本范式

人工智能的演進史體現了人類對自身認知在計算層面上的不斷突破。盡管現有的人工智能僅僅體現了人類大腦組織結構及其復雜性中的非常微小的一部分，但不斷提升的算力與持續改進的算法極大地推動了人工智能在教育研究中的廣泛應用，智能計算已經成為教育研究的基本范式。

教育人工智能是一個多學科交叉的研究領域，其發展水平實質上取決于計算科學與教育學、計算方法與教育理論的有效融合程度，這就需要教育人工智能能夠面對并解決教育中突出的現實問題。當前智能教育需要解決的主要矛盾是規?；逃c個性化培養，智能教育的主要特征是數據驅動、個性化、情境化和新教育生態，智能教育的基礎是認知計算、行為計算和環境計算等基本計算。其中，認知計算是一種基于認知信息學的智能計算方法和系統的研究范式，它通過自動推理和模仿大腦感知實現計算智能"。在遵循人類尤其是兒童青少年腦智發育規律、學習和認知發展規律的前提下，借助于智能計算提供更適切的學習支持服務。行為計算以教學過程中的交互行為為對象，以計算行為科學為指導，提供基于學習活動的教學行為計算框架、課堂教學分析和學習活動分析，支持學習者與參與者進行更好的知識建構。環境計算以學習環境計算模型為基礎，通過協同計算構建可信的數字化學習環境安全體系，提供復雜場景下基于多模態信息融合的學習支持服務，實現課堂教學的有效關聯協同?？梢?，智能計算將教育復雜場景中的海量數據轉化為更具“教育意義和教育價值”的學習支持服務。這種教育意義和價值將有效地支持人類學習及其更好地適應社會。

三、后疫情時代教育人工智能演進的人本邏輯從教育人工智能的計算邏輯中可以看出，計算創生了人工智能，并帶來教育的深刻變革。同時值得注意的是，教育不同于其它應用領域，教育人工智能將其理論和實踐限定于教育領域，而教育主體一人的特殊性決定了后疫情時代教育人工智能人本邏輯的重要性。

（一）機器的計算水平與人的教育和發展水平互相制約

教育人工智能的計算邏輯與人本邏輯之間是一種相互促進和制約的辯證關系，表現為機器的計算水平與人的教育和發展水平互相制約。首先，在人工智能時代，機器的計算水平決定著人的教育和發展水平。從計算的角度講，圖靈機模型和馮。諾依曼提出的計算機體系結構分別奠定了信息處理和計算技術的基石。人類從此進入信息時代，社會發生了重大變革，教育信息化水平不斷提升。隨著科學理論的不斷突破與技術的飛速發展，互聯網、大數據、人工智能和移動通信技術開始深刻變革我們的教育。在新技術的大力推動下，人類整體的教育水平大幅躍升，教育信息化向縱深方向發展，智能教育已成為未來發展的必然趨勢。人工智能時代的教育水平和效率效果顯著提升?；诤Ａ繑祿闹悄苡嬎慵捌淇茖W發現不斷推動人類對自身認知的新突破，腦科學、神經科學和認知科學的新進展大大拓展了人類的認知范疇，人類大腦的認知機制不斷被揭示。這些研究成果進一步推動了教育學科的科學化發展，教育對于人才的培養目標更加符合智能時代的社會需要，人的全面發展進人一種新境界。其次，人的教育和發展水平也將對人工智能技術的發展產生重要影響。人工智能的未來發展需要計算理論的突破，這就需要從認知科學、腦科學和計算科學等學科的交叉融合與創新發展，而任何理論的創新都脫離不了教育實踐，滯后的教育實踐必然會制約科學與技術的進步。因此，人工智能教育至關重要。為此，我國教育部制定了《高等學校人工智能創新行動計劃》，旨在不斷提高我國人工智能領域的科技創新和人才培養，為我國新一代人工智能發展提供戰略支持。

（二）教育學立場是教育人工智能研究的基本立足點

如前所述，教育人工智能是個多學科交叉的研究領域，涉及到哲學、數學、認知科學、計算機、生物學、教育學、心理學等眾多學科。這些不同的學科為教育人工智能研究提供了不同的研究視角和多種發展可能性。然而，在跨學科的復雜研究體系中，每一個學科都有它自己的學科立場、思想主張與獨特見解，那么教育人工智能的學科立場是什么呢？如何區別于其他學科的知識體系與思想主張，彰顯其教育學的精神特質呢？已有的教育人工智能理論研究缺少堅定的學科立場，未能回到教育和人工智能的原點進行深度思考。這種現狀導致教育人工智能游離于教育和人工智能兩個獨立的研究領域之間，不能從根本上實現兩者的雙向融合與創新發展。

學科立場是“由學科研究主體確立的，觀察、認識、闡明與該學科建構與發展相關的一系列前提性問題的基本立足點”。由此，教育人工智能的教育學學科立場，即是教育學向人工智能所展現的關于“教育研究主體——人”的教育思想、教育理念、價值選擇等理論要點。從教育研究主體及其特殊性出發，教育是“人之自我建構的實踐活動”[13]，是“人類價值生命的中介”[14]。在智能時代，教育以人為本的思想淵源歷久彌新。那么，教育人工智能關注的核心問題則應該是：人工智能該如何發展才有助于促進人的自我構建與自我實現，或者說最有助于促進人的生命成長？顯然，這個追問告訴我們，教育中的人工智能技術應緊扣人的教育需求和發展，理性呵護教育的人文價值、人文情懷與人文精神，為師生提供更加“人性化”的學習環境與情感支持，充分調動學生的主動性和積極性，引導其成為更好的自我。因此，教育人工智能的未來發展必定是遵循和尊重人的社會化發展規律的。這就需要構建教育人工智能研究的人文科學方法論，加快推進智能時代教育理論體系的發展變革，讓教育理論引領人工智能技術的人性化發展。

教育人工智能的實踐研究涉及到教育與人工智能技術的雙向融合。然而，我們往往習慣于將人工智能視作一種工具，片面地側重于人工智能技術在教育中的應用研究，卻極大地忽視了教育人工智能的人類學意義、教育內涵及其對教育關系和價值取向的影響與改變。在傳統教育思想體系里，教育的意義在于成己成人，核心要義是“改變”。那么智能時代的教育實踐該如何“改變”甚至超越人工智能，進而促進人類成己成人？時代賦予教育人工智能新的使命，即在教育實踐中借助于人工智能的技術變革成就更好的人類自己。教育人工智能的時代意義“拓展了傳統教育的意義邊界：從對人類智能的意義，延伸到對于人工智能的意義”16。依據這一邏輯，教育人工智能實踐目標便躍升到人工智能的水平高度去探討如何成為更好的人類自己。這就需要我們重新審視教育的人文價值，在教育人工智能的實踐中充分挖掘人類的大智慧，注重培養人的創造精神與創新意識。與此同時，人工智能在潛移默化地改變社會結構的過程中，也在影響著傳統的教育關系。教育人工智能的實踐活動不僅要著眼于當前日漸復雜的教育過程與關系，還要為未來人類更好地適應社會發展做準備。無論是何種實踐，服務于人類更好地發展將是教育人工智能永恒不變的追求。

（三）回歸原點與價值超越是教育人工智能的目標取向

那么，什么樣的人才是教育人工智能的培養目標？后疫情時代教育人工智能人本邏輯的探討需要回歸到生命的起點進行討論，即回到原點。“人”既是教育的原點，也是“人工智能”的原點?；氐饺说脑c，教育人工智能的培養目標問題就轉變為：在人類智能和人工智能兩大智能關系變革的時代背景下去重新考察教育實踐在人才培養方面的目標轉向。

人類智能的產生和發展經歷了數萬年甚至數百萬年的生物進化過程，在此過程中人類通過不斷學習并提高自身的認知水平和智力水平，逐漸積累形成了自己的知識體系、社會文化和各種關系。有了大規模班級授課制等教育模式之后，人類深人探索、發現并總結適合自己的教育規律，教育關系空前繁榮。新工具、新手段和新方法的不斷涌現加速了自然科學知識的積累和創新，新技術騰空出世。人工智能所引發的新一輪工業革命似乎在一夜之間顛覆了人類社會和人類文明，人們突然意識到低估了技術的革命性影響力。雖然人類還沒有徹底弄清楚自身的認知機制，但機器所擁有的人工智能已經對人類的認知能力造成了嚴重威脅，人類傳統意義上的認知方式、教育規律和生存方式正面臨被機器改寫的命運。盡管現有的人工智能還遠未達到通用智能水平，但是面對工具理性和功利主義大行其道的教育實際，如果未來的教育不能適應和超越這種變革所帶來的影響，又如何更好地促進人的發展與自我實現呢？生命是教育的基點，教育是生命發展的需要[8]。在這樣的巨變之下，教育亟需重新回到“人”的原點，重新審視人類的生命價值。

回到教育和人工智能的原點，教育人工智能的人本邏輯主要體現在兩方面：一方面，教育要肯定并增強人類的自我認同感。作為一種自然存在和社會存在，人不同于機器，人類智能也不同于人工智能。人是具有理性與情感的生物，機器固然可以通過計算獲得一定的智能，但人類的主體性地位不僅沒有動搖，反而愈加堅不可摧。人類擁有機器所無法擁有的自主意識、真情實感、精神自由與文化追求。這種蘊藏于深層次的生命價值激發出人類不竭的創新動力，生生不息。另一方面，教育要超越人機關系，提升人類自我生存與發展的自覺性。人的生存和發展是多維度的，生命價值是多元化的。教育可以促進人的全面發展，超越生命的有限性。從個體化到社會化，從無意義計算到有意義生存，教育關乎人類的物質存在、精神內涵及其生存質量。積極擁抱人工智能技術所帶來的社會變革，深度挖掘教育的人文價值與人文精神，培養能夠充分適應社會發展的人，堅守人類自身的生命價值，技術對于教育來說既是挑戰也是機遇。人工智能時代的教育將走向烏托邦還是奴役之路？其結果取決于教育人工智能能否恪守以人為本的根本原則，重新書寫新的時代背景下的人本邏輯。

四、結語

不破不立，不止不行。席卷全球的新冠疫情擾亂甚至中斷了正常的教育秩序，但也帶來教育領域的巨大變革。傳統計算的不斷進化奠定了人工智能的孕育發生機制，認知計算推動了教育人工智能的迭代演進，智能計算已經成為教育人工智能研究的基本范式，計算教育學應運而生。如果說計算是疫情前教育人工智能演進的主旋律和普遍關注點，那么人本邏輯將是后疫情時代教育人工智能不得不提上日程并重點考慮的核心議題。疫情加速了教育人工智能的實踐轉向，這種轉向意味著人本邏輯在其后續發展中的重要性愈加凸顯。教育人工智能的人本邏輯堅持以人為本的教育學科立場，堅守人類的自我價值，堅信人類所有的人文精神、人文情懷的人文價值，為教育人工智能的未來發展規劃了原則，指明了方向。教育人工智能的計算邏輯與人本邏輯相互制約和相互促進，教育人工智能的發展是智能計算和教育實踐相互作用的結果。努力構建教育人工智能的理論體系，積極推進兩種邏輯的實踐融合，將極大地推動我國的教育現代化建設。

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作者簡介：

梁迎麗講師，博士，研究方向為教育人工智能。

收稿日期：2020年10月10日

責任編輯：李雅碹