我國人工智能與教育融合的研究現狀

李 涵，李中國

（臨沂大學教育學院，山東 臨沂 276000）

人工智能教育的開展是對教育領域的深化研究，也是對人工智能發展的推動，實現了學習的智能化。人工智能與教育的深入性結合，也是未來教育發展的重要特點。“人工智能+教育”正在引起教育的一場革命[1]。人工智能現已深刻影響著我國教育發展，引發了教育的改革和教育未來發展的挑戰，而如何及時把握這種挑戰，如何為我們下一步的改革提供有效的政策和建議十分關鍵。人工智能教育開展當中需要構建動態化信息研究，針對人工智能與教育兩者的結合主題開展前沿性分析，構建全新的人工智能新型教育生態系統提供經驗[2]。人工智能自誕生以來逐漸發展，囊括的諸多領域都與人類教育的過程緊密相關[3]。本文通過分析“人工智能教育”文獻，以更為直觀的感受方式對人工智能發展歷程等進行分析，并為下一步的改革提供有效的政策和建議。

1.數據來源與研究方法

1.1 樣本選擇

本文采用中國知網數據庫（CNKI），高級檢索，限定時間為1998年-2020年，限定期刊為：北大核心、CSSCI，檢索式為：(篇名=人工智能) AND (篇名=教育)，獲得期刊論文共319篇，人工剔除無效論文后得到有效樣本文獻285篇，將樣本文獻以Refworks文件讀取格式導出，進行轉碼處理，形成本研究所需要的樣本數據庫。

1.2 研究方法

采用CiteSpace可視化軟件對知識圖譜進行更為直觀的改善，做好各種信息的識別，增強熱點等的研究，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Cite Space 5.6.R3版本作為研究工具[4]，進行關鍵詞共現分析和聚類分析，預測教育人工智能研究發展趨勢。

2.研究現狀分析

2.1 年發文量分析

通過中國知網文獻檢索獲取從1998年到2020年有效相關文獻319篇，生成年發布量統計圖，如圖1所示，文獻不均勻地分布于各年份。由圖1可知，“人工智能教育”的相關研究總體呈上升態勢。2015年左右相關主題文獻年發布量呈現出急劇增長的勢頭，這是因為習近平總書記和李克強總理都對人工智能給予了高度評價。21世紀后，人工智能已經開始進入社會各個領域,并正在發揮其應有的作用[5]，和人工智能直接相關的研究成果也不斷涌現[6]，隨著科技進步，產生了新的變革社會的力量[7]。國家對人工智能的發展不斷地加大支持力度，并且通過政策制定進行人工智能發展的有效引導。

圖1 期刊文獻年發表量趨勢

2.2 高發文量作者分析

通過對文獻作者進行分析，得到載文量排名前30的作者（如圖2）。由圖2可知，在核心期刊中發文最多的作者是北京師范大學的黃堯，成為該領域的領頭羊，這與其他高校的研究有著相同點，并且為了能夠響應國家號召，對人工智能教育的研究也在逐步的深入，并且根據最新研究成果，人工智能與教育的結合有著全新的發展方向，并且成為現代教育的必由之路[8]，同時我們也應該看到人工智能教育在開展當中要符合現代教育的規律和本質，需要以人為本，對教育內容進行開發，不能夠以技術形式對教育進行“綁架”，片面追求 “智能化”[9]。

圖2 高發文量作者分析

3.研究過程

3.1 熱點分析

關鍵詞是作者對于文章內容的概括和精煉，能夠反映文獻的核心內容。本研究選取關鍵詞作為節點，對樣本數據進行分析，time slicing設為1,node types選擇keyword,項目選擇方法為“Top N=50”，生成圖5所示的關鍵詞共現知識圖譜。圖3顯示共有 220個節點和477條連線，經過聚類計算后模塊值（Q值）為0.6426，平均輪廓值（S值）大于0.6012，意味著劃分出來的社團結構顯著。

圖3 關鍵詞共現知識圖譜

3.2 聚類分析

將1998年到2020年的相關文獻轉碼后導入Citespace軟件，time slicing設為 1,node types選擇 keyword，生成 285篇文獻關鍵詞的聚類圖。能夠發現在關鍵詞當中不同的中心性越小，在相關關注度也就越低。一些關鍵詞出現頻率相對較高，但是與研究的內容相關性卻較差。對中介中心性進行排列，這樣得到18個聚類，這里只分析前8個聚類，聚類#0的標簽為教育發展，聚類#1的標簽為教育人工智能，聚類#2的標簽為人工智能時代，聚類#3的標簽為人工智能教育應用，聚類#4的標簽為教育，聚類#5的標簽為4d打印，聚類#6的標簽為職業教育，聚類#7的標簽為人工智能教育。聚類后的共現知識圖譜如圖4所示。

圖4 關鍵詞聚類后的共現知識圖譜

4.人工智能+教育的發展建議

4.1 提高人工智能在教育領域的重視度

“人工智能教育”領域在近2年獲得了前所未有的重視，但依然欠缺[10]。教育活力的提升需要人工智能發揮作用，同時人工智能的發展也需要教育的促進，保障教學效率，改變教學模式,甚至改變教學目標[11]，但大數據時代要求教育要實現個性化，強調個別教育。人工智能技術就能夠更好地進行教育雷同化的規避，通過教育方式的調整也更好地防止出現教育粗泛化[12]。因此更要提高人工智能在教育領域的重視度。

4.2 規范人工智能在教育領域的數據處理標準

人工智能以大數據為依托，但數據處理效率較低，數據泄露風險大[12]。大數據技術將對大量信息進行處理，簡化數據結構，使處理效率持續提升。因此，為防止數據泄露，學校的數據管理應形成統一的標準，給人工智能教育發展和研究提供支持。

4.3 深入挖掘教育與人工智能兩者的結合點

兩者之間的結合點并不容易找到，所以僅依靠傳統教師通過人工智能技術提高教育質量是難以實現的。可以發現，校企合作是人工智能技術促進教育發展的重要途徑之一。企業要為高校開展人工智能研究提供充足的資金，高校通過研究人工智能技術進行知識重組，這樣能夠實現雙方共贏。強化企業與高校的合作，并且構建共同體能夠促進人工智能教育的發展。

4.4 人才培養制度優化要符合人工智能發展

對人工智能教育進行有效地設計，開發出全新的教材和資源，開設人工智能教育學科或專業，積極開展人工智能科普與教學改革。如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。