“人工智能與教育”學科交叉融合的探索與思考

王玉華，王天曉

（首都師范大學，北京）

一 引言

時代的變遷反映到教育目標上，體現為學生的學習需要向智能化、自適應性及個性化的方向轉變，教育教學需要探索適應智能時代創新型人才培養需求的新模式、新范例，促進學校教育教學效率及教育質量提高，幫助學生為應對充滿挑戰的智能社會做好準備。因此培養智能社會建設所需要的跨學科人才就變得極為重要。

二 人工智能與教育是學科交叉的新領域

“人工智能”一詞最早提出于1956年，隨著科技的不斷發展，人工智能已成為促進行業革新的重要驅動力，也為教育的創新發展注入了新的活力，形成“人工智能+教育”新模式。

2017年7月8日，國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》，提出加快人工智能高端人才培養，建設人工智能學科，發展“智能教育”[1]。2019年，由聯合國教科文組織發布的《北京共識——人工智能與教育》（Beijing Consensus-on Artificial Intelligence and Education）指出，要通過人工智能全面引領教育創新，促進人工智能與教育的系統融合[2]。

2020年2月，教育部發布的《關于“雙一流”建設高校促進學科融合加快人工智能領域研究生培養的若干意見》對醫學、哲學社會科學等學科與人工智能相結合的人才培養提出要求，對培養新興學科作出整體規劃。這也為學科的融合發展、哲學社會科學培養新的學科生長點指明了方向。

人工智能時代，探索人工智能與教育的交叉融合既是我國“雙一流”大學建設交叉學科的需要，也是推動人才培養模式創新的重要舉措。相比于傳統的教育技術學，人工智能+教育更多的是依托大數據技術與教育的有機融合，通過創新教育教學方式、重構學習環境、變革學校組織、提升智力水平、重塑評價方式促進教育公平和改善學習結果。人工智能+教育正深刻地影響著我們的教育理念、方式和環境，其發展既需要來自技術層面的支撐，也需要堅實的理論支撐；既需要來自學術研究層面的理論指導，同時也要依托國家的政策為人工智能與教育的融合發展提供的制度保障。

三 人工智能與教育學科交叉建設的必然性

（一） 學科交叉是時代發展的必然選擇

隨著信息技術的發展，人類認識能力的不斷提升，科學的發展呈現出越來越精細化的特征。著名物理學家、量子論的創始人馬克斯·普朗克曾經指出：“科學是內在的整體，被分解為單獨的部門不是取決于事物的本質，而是取決于人類認識能力的局限性”[3]。所有學科都經歷著從“整體”到分化再到融合的過程。知識的發展也是在不斷地經歷著分化，從最開始知識處于朦朧時期的“四科”“七藝”，到文藝復興之后語言藝術的發展，17至19世紀自然科學的迅速發展，再到今天，研究內容不斷精細、深入，時代的發展、認知需求的提高不斷促進學科間的交叉與融合。

如今，信息科學隨著時代發展其知識體系不斷完善，主要體現在研究分支的不斷細化，如自然語言處理、大數據等，其帶來的語音識別、文字處理、圖像識別技術為教育邁向智能化提供了便捷。以“作業幫”為代表的學習軟件中的拍照識別搜題、解題技術，正是人工智能圖像識別、文字處理技術在教育領域的應用。在疫情防控常態化的今天，“停課不停學”，人工智能賦能教育為線上線下相結合的新的教學方式提供技術支持的同時，又催生著“人工智能+教育”交叉學科的產生。

（二） 學科生態發展的內在要求

美國學者B.科莫涅爾認為，“一切事物與一切事物有關”是生態學最重要的規律，生態學研究一切事物與其他事物的關系[4]。學科之間構成的系統可以稱之為學科生態系統，作為高等教育系統子系統的學科生態系統其發展規律受生態學規律的影響，各個學科之間是普遍聯系、協調共生的，是一個完整的整體，具有整體關聯性。

生態系統間存在交叉重合地帶，學科生態同樣如此。首先，學科分類是人們在科學研究中逐漸探索的結果。各門學科之間的獨立性保證了學科的體系化發展的同時，在一定程度上又不利于綜合型人才的培養。其次，學科交叉表現為一種新的學科體系，是具有交叉性、融合性、發展性的學術成果。“人工智能+教育”學科交叉融合了自然科學、社會科學和信息技術的多重優勢，是促進學科間協調發展、豐富學科生態系統的結構多樣性、促進大學多學科建設的必然選擇。

學科不斷地發展和進化是學科乃至大學進步的表現，學科交叉是學科間的協同—共生的必然趨勢。人工智能在政府和技術革命的雙重驅動下呈螺旋式上升發展，其包容性強、覆蓋范圍大、網絡化的特點加劇了人工智能與教育的結合。其次，智能時代教育的發展需要人工智能的技術支撐。

本課程教學內容的選取打破了傳統的選取模式，原則上以培養基本護理能力選取內容；以培養護理職業素質選取內容；以培養學生可持續發展能力選取內容。

（三） 高校為“人工智能+教育”學科交叉建設提供了有利的“土壤”

大學作為學科建設和發展的必然場所，一方面為學科交叉建設提供了相對獨立的發展空間和自由的學術環境，另一方面高校本身學科發展的多樣性也為交叉學科形成提供了有利的制度條件。

首先，具體體現在心理學、教育學、統計學、數學、計算機科學與技術等學科為人工智能與教育學科交叉建設提供的基礎性條件。心理學能夠提供腦認知發展方面的前沿知識，為學習者提供符合其認知發展的心理學支撐。教育學為其提供教育學發展的前沿知識，使學科發展和人才培養符合教育學發展的規律。統計學為人工智能數據算法提供技術支撐，通過對所收集的數據進行統計、分析、預測，為智能化教育建設提供決策依據。數學為其提供基礎的數理邏輯分析框架，為人工智能+教育提供基本的理論支持。計算機科學與技術帶來的關鍵技術支持，為學科交叉提供最前沿的人工智能技術。

此外，不少綜合性大學為更好地促進不同學院之間的溝通和交流，協作發展，成立學部以及獨立于學院的跨學科研究平臺，把交叉學科的融合和發展納入到整體的學科建設規劃中來，從學科的評估、科研成果的申報與評定、交叉學科的論證等方面著力，尋找學科交叉的建設點，力圖促進交叉學科的建立。

四 “人工智能與教育”學科交叉建設的現實困境

（一） 學科交叉發展的制度保障機制不足

首先，國務院學位委員會、教育部關于印發《學位授予和人才培養學科目錄（2011年）》的通知中明確規定了13個學科門類以及110個一級學科[5]。但在教育部第四輪學科評估中也只是在學科目錄限定的95個一級學科范圍內進行評估，而對交叉學科的評估并未涉及。

其次，體現在對交叉學科的建設缺乏統籌規劃，學部以及各類跨學院研究機構的設置在一定程度上能夠為交叉學科建設提供發展與保障，但是目前并沒有形成計算機科學與技術與教育學相結合的學部制建設，且學部及跨學院研究平臺在真正實行過程中缺乏外在的保障機制，常常會出現理念高高掛起，具體實踐缺乏統籌規劃的現象。

最后，也是最重要的一點，新型交叉學科如何設置就業方向是一個值得深思的問題。如今的高校畢業生就業更加強調專業對口，那么新型的交叉學科所培養出來的學生是否能夠很好地走入市場找到一份對口工作，解決高校畢業生就業率問題？這還不得而知。當前一些高校成功設置“智能教育”交叉學科，為信息化社會培養人工智能和教育交叉領域的優秀人才，殊不知人才招聘市場并沒有與之對應的招收崗位。新興學科的保障機制也尚不健全，由交叉學科的設置而帶來的包括招生在內的一系列問題會讓人望而卻步。

（二） 與學科交叉相匹配的人事制度欠缺

實現“人工智能＋教育”學科交叉的設置需要相關領域的專門人才，而當前對于教師隊伍的整合更多的是將所涉及到的教育學、計算機科學與技術、心理學、統計學、數學等領域的專家教師簡單相加。教師們仍然歸屬于各自學院，出現“上課來，下課走，學生找不到老師”的現象。雖然向外界展示該交叉學科形成了學術造詣深厚、年齡結構合理、極具發展潛力的教師隊伍，實不知背后根本不存在該交叉領域的指導專家。沒有形成與學科交叉相適應的吸引優秀人才的管理體系，學科交叉建設只會是一個“空殼”[6]。

此外，學科交叉系統內，來自不同學院的教師對自身研究領域有一定的熟悉度，但是學科交叉重合地帶所帶來的邊緣問題的解決具有不可預期性，并且教師在學術積累、研究方向、個人興趣等方面存在較大差異，如果缺乏充分地溝通與交流，教師在群體內難以形成共識，會出現價值取向上的諸多分歧，再加上學科交叉的風險性、不可預知性必然會導致人才吸引的艱巨性，并且，高校師資隊伍力量不足使得學科發展充滿未知性與挑戰性。

（三） 學科交叉設置的內生動力不足

首先，人工智能＋教育學結合所建立起來的二級學科設置問題難以達成合理共識。交叉學科的理念的初建與形成并沒有相關領域內教師的共同參與，更多的是學科帶頭人、校內領導階層的共識，難以在整體相關領域內的群體中形成共識。如果在交叉學科領域內缺乏溝通，很難在具體實踐中落實。其次，每個學院有自己的發展目標與方向，同時每個教師所承擔的科研項目不同，若將交叉學科設置在教育學院，必然會導致其他相關學院的教師科研精力分散的問題，并且與之相關學院也會因科研成果歸屬問題得不到合理解決而產生工作上的懈怠。

五 促進“人工智能與教育”學科交叉的策略

（一） 推動學科交叉與人才培養相結合的政策和體制保障建設

首先，完善學位授予管理辦法，對已有交叉學科建設和評估給予充分的發展空間。確立交叉學科在學科生態系統中的生態位，只有正確認識交叉學科在整體學科生態系統中的角色和價值，才能制定符合“人工智能+教育”發展的管理辦法。推進人工智能與其他學科領域進一步地交叉融合，為“人工智能+”建設規劃發展藍圖，完善交叉學科課程建設和人才培養體系。

其次，構建與學科交叉相匹配的人才培養協同發展機制。創新人才培養是推進高等教育發展和改革的重要政策要求，學科交叉為創新型、復合型人才培養提供了發展空間。因此，要明確交叉學科地位，完善社會就業管理體系，實現教育功能的有效釋放，為“人工智能+教育”學科交叉人才培養提供就業支持和發展保障。

（二） 為學科交叉建設提供發展平臺

首先，打破傳統虛體性職能部門、單一學院學部制的現狀，推動學部制向虛實結合、實體型、多學院發展的方向轉化。英國的牛津大學在學部制建設中，設立人文學部、社會科學學部、人類學和地理學學部等，通過統籌學術聯合體，優化資源配置，推動學科交叉建設，在促進學術資源共享中起著重要作用。因此，要加快構建綜合信息工程學院、教育學院、心理學院、數學科學學院等多學院融合的學部制建設，更好地促進“人工智能+教育”的學科交叉建設，促進資源統合，推進協同發展，創新發展。

其次，加快推進學科交叉的科研平臺建設，充分利用人工智能的大數據資源優勢，促進教育學與各學科發展的資源貫通，為學科交叉提供平臺保障。此外，賦予跨學科研究平臺管理職權包括人事、財務、教學、科研等方面的職權，使其在運行過程中避免過多權力的干涉[7]。真正地將學科交叉融合落實到具體的行動中來。落實學部與跨學科平臺的真正職權，促進學部以及學科交叉科研平臺建設，促進資源共享。

（三） 搭建人才匯聚的教師聘任和管理制度

首先，打破學院之間的邊界，制定行之有效的教師聯聘制度。努力破除計算機科學與技術、統計學、教育學等領域教師聯合聘任的現實障礙，打破不同學院間教師的“封鎖”狀態，搭建完善的教師管理體系，促進不同學院間優質資源共享與教師流動，提升教師的歸屬感、責任感，避免在聯合聘任中出現教師間因缺乏溝通而導致的疏離感。

其次，要構建完善的學科交叉體系下的教師管理機制，制定完善的人事制度管理體系，從機構設置、職責范圍、隸屬關系、權力劃分和運行機制等方面促進學科交叉平臺建設。吸引具有“人工智能+教育”交叉學科管理經驗的知名專家指導學科交叉建設，促進心理學、數學、計算機科學與技術相關領域的知名教師團隊的融合，完善教師隊伍體系，努力建設一支高質量、可流動可進可出的人才流動體系。

（四） 樹立正確的學科交叉價值取向

首先，在促進教育學與人工智能相結合的學科交叉建設中，各領域內的青年教師、學科帶頭人以及領導階層應該達成促進學科建設和發展的共識，“單打獨斗”的管理方式難以為交叉學科的建設和發展形成凝聚力。其次，打破固有教育觀念的局限性，為學科的交叉融合與學生的多元化發展提供環境支持[8]。只有學科交叉領域的教師團結協作，相互了解、相互依存、資源共享才能更好地促進學科之間深度交叉融合。

六 結語

學科的發展經歷著從“無”到“有”，從單一到交叉的過程。人工智能的產生和發展促進了當前科學和學科的交叉與融合。人工智能與教育學科間的交叉融合有利于拓寬教育學科已有的領域限度，推動自身學科的綜合發展，促進我們對教育場域中教與學方式的多元化認識。但人工智能和教育的交叉融合能否更好地推動教育朝著智能化、網絡化、個性化的方向發展，則需要政府、社會、學校以及教師的共同努力。