教育人工智能應用的困境、成因及對策*

崔宇路 張 海

教育人工智能應用的困境、成因及對策*

崔宇路1張 海2

（1．東北師范大學 信息科學與技術學院，吉林長春 130024；2．東北師范大學 傳媒科學學院，吉林長春 130024）

教育人工智能的發展正沖擊著傳統的教育格局，促使教師和研究者開始深度反思教育人工智能的應用實踐。文章指出，教育人工智能應用的困境主要體現在倫理、應用、管理三個層面，深刻影響了傳統的課堂教學和學習。在此基礎上，文章從關鍵技術、人機矛盾、教師素養等角度進一步解構了教育人工智能應用困境產生的成因。最后，文章提出了教育人工智能應用困境的應對策略，包括理性思慮教育人工智能應用的多重困境、時刻警惕新興技術變革產生的人機矛盾、正確審視當前教育人工智能的角色屬性、合理建構公開透明的協同監管生態機制，以期為教育人工智能實踐應用提供可行參考。

人工智能；教育人工智能；關鍵技術；人機矛盾；教師素養

引言

2021年，互聯網信息辦公室在發布的《數字中國發展報告（2020年）》中指出，截至2020年底，我國中小學（含教學點）互聯網接入實現100%，未聯網學校動態清零，98.35%的中小學已擁有多媒體教室，教育信息化2.0成效顯著[1]。教育的信息化促使教育人工智能在教、學、考、評、管等各個環節發揮著重要作用，教育人工智能也日益成為促進教育均衡發展、實現教育公平、提高教育質量的重要手段[2]。在多個政府文件的指導下，教育人工智能的開展如火如荼，相關政策、研究、實踐案例如雨后春筍般出現在中小學、大學等各個領域中，教學過程、方法、手段、平臺都在發生著深刻的“變革”[3]。從教學過程審視，教育人工智能可以更好地促使教師個性化教學的發生，基于算法的決策過程也使得復雜技能和知識的實時評估成為可能[4]。而應用于課堂的教育人工智能分析系統，為實時模式下學生參與度評估、學習風險識別、教學活動調整提供了有效的證據支持[5]。

然而，研究者在肯定技術變革教育教學的同時，也逐漸對教育人工智能產生批判和擔憂。“樂觀主義者”認為，教育人工智能將替代教師、學生、管理者；而“悲觀主義者”認為，教育人工智能僅改變了學習路徑、環境等，并不能改變教育的結構、模式和學習的本質[6]。這種對教育人工智能的憂慮，使人們不得不思考如何培養符合人工智能時代的“原住民”，并實現人機和諧共處。盡管人工智能技術已在許多領域展現了巨大的應用潛力，但現階段的人工智能在智力上根本不像人類[7]。教育人工智能的發展就更顯“拙劣”了——按照人類思想和既有程序輔助教學的行為，如智能閱卷、綜合考評等仍處于弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence，ANI）的水平，與強人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）和超人工智能（Artificial Super Intelligence，ASI）更是相去甚遠[8]。有研究者指出，目前教育人工智能在教育數據、教育業務應用、技術角色、教師隊伍與課程體系上均存在不同程度的建設困境[9]。在教育人工智能融入學校教育的過程中，其教育價值、教學體驗、協同機制、安全倫理等諸多環節也引發了研究者的關注和擔憂[10]。

時至今日，雖然世界各地的人工智能應用廣泛，但當前教育領域中的人工智能相關概念還處于含混不清的狀態[11]，教育人工智能應用的現實困境就更值得進一步思慮了。雖然已有教育研究者開始關注到這一議題的重要性，但少有研究能夠系統審視、梳理當前教育人工智能的困境和成因，并提出消解困境的相應對策。為此，本研究試圖從困境、成因等角度探討當前現實問題，并提出應對教育人工智能應用困境的對策，以期在一線教育實踐和理論研究中發揮教育人工智能的價值屬性，促進教育人工智能的實踐應用。

一 教育人工智能應用的困境

盡管教育人工智能的構成由于審視視角的差異而不盡相同，但從技術構成角度審視，教育人工智能在教育數據收集、算法感知、教育應用等不同層面都可能存在實踐上的難題[12]。總結相關研究成果可以發現，這些困境以教育大數據的獲取、應用和挖掘為核心相互纏繞，具體困境主要體現在倫理、應用、管理三個層面，如圖1所示。

圖1 教育人工智能應用困境的三個層面

1 倫理困境

①數據。數據倫理關注數據的產生、記錄、監管、處理、傳播、共享和使用。從該層面審視，課堂管理、教學評測、教學行為、教育資源等都是教育數據的重要來源。在數據倫理困境中，最重要的問題就是“隱私”，即個人身份數據在收集、分析、傳播和使用過程中所產生的隱私問題。個人的隱私問題主要涉及數據泄露，而面對更大范圍的教育大數據，群體隱私數據的泄露問題可能導致嚴重的倫理危機：學生隱私被暴露在教育場域之外，使學生被數據“結構化”，其內心的“恐懼”被無限放大、“自由”被剝奪[13]。此外，多場域中存在大量半結構、非結構化等標準不一的教育數據，使高質量教育數據難以準確收集、分析和大規模應用。因此，確保教育大數據的安全和可靠，便于高質量教育數據的收集和管理，是數據倫理層面的重點。

②算法。隨著技術的發展，回歸、聚類、貝葉斯、深度學習、自動編碼器以及各類神經網絡算法等紛紛出現，使數據算法成為發現潛在教育數據價值的重要工具，技術依賴漸增。而語音、圖像、文字、生理指標等數據的獲取，使多模態教育數據分析成為教學過程解析的關鍵步驟。然而，教育人工智能使用計算模型對教學過程、教學對象進行量化，使豐富且復雜的教育失去了具有價值的成分——教育活動喪失了人格、情感，基于大規模教育數據的分析和預測也使學生面臨同質化發展的風險[14]。此外，基于歷史記錄和既往數據的算法評價，也使學生創造性思維發展和創新性活動開展受限，算法偏見日益凸顯。

③實踐。教育人工智能的價值在于應用，因此解決實踐過程中出現的倫理危機愈發重要。相對于隱私泄露、大數據“殺熟”等數據倫理，實踐倫理可能更易在應用中被忽視。實踐倫理困境的產生首先源于算法的制約，因為技術的產生以解放和發展生產力為目標，但人工智能技術的應用可能使人們局限于技術的“牢籠”；另外，實踐倫理困境又與教育數據應用緊密相關，在提供便利的同時，教育人工智能可能帶來的能力弱化、認知下降等實踐問題也已引起學者的擔憂[15]。過度應用教育人工智能推薦的教師，也使得實踐過程中對教學目的、教學過程的諸多思考被逐漸“削弱”和“鈍化”，教育“附庸化”和“依賴化”逐漸產生，同質化風險增加。

2 應用困境

①情感。教育人工智能機器人的出現，使“陪伴型”機器人越來越多地被應用于家庭教育，人們把陪伴的義務交給人工智能機器，以減輕自身的負擔。然而，必要的陪伴是兒童成長和情感發展的重要方式，針對教育人工智能在兒童人格發展和心理健康等方面的責任考量，這種人機互動導致的“欺騙”所產生情感上的危機值得人們深入思慮[16]。此外，高度自動化的教育大數據算法，使得學生“同質化”的風險顯著增加，這一過程也顯著削弱了教師與學生之間情感的相互聯系，弱化了人格培養在師生交流過程中的重要價值。

②道德。在教育人工智能的應用過程中，是否“向善”成為了人們評判教育人工智能道德尺度的潛在標準。為教師減負和為教學增效，并非教育人工智能技術應用的全部初衷。正如中小學課堂中使用“監測頭盔”來判斷學生學習狀態，雖然以改善學習為目標，但侵犯了學生的隱私，將學生當成可以被時刻監管的“機器”，這顯然違背了人性道德[17]。在教育人工智能的實際應用中，存在大量因技術誤用而導致的偏見和歧視問題，而評判技術用途的重要標準之一就是能否滿足道德規范，而非過分吹捧人工智能的“唯技術論”。

③創造。教育人工智能以強大的運算和分析能力，推動了教學的自動化、程序化和精準化。然而，教育人工智能的技術優勢未必能完全轉化為教育效能，原因在于教育人工智能依賴于硬件、軟件和設計人員的限制，致使人工智能難以承擔具有創造屬性的教育工作[18]。研究者指出，教學作為復雜且具有創造力的實踐活動，師生、生生的思想和情感交互過程不僅涵蓋知識，更重要的是情感、價值觀和道德的互動[19]。因此，教育人工智能何以支持一項創造性的教育工作，這個問題值得深度思慮。

3 管理困境

①管理。教育大數據濫用、隱私泄露、違背倫理等問題的發生，正是長期以來各地方政府缺乏對教育大數據的有效監管和懲戒而導致的，這種監管的缺失也導致了技術的濫用[20]。而教育大數據安全示范應用和監管系統的缺失，教育人工智能產品設計、應用過程中倫理內嵌不足，進一步使教育數據基礎設施、數據分級、權限控制、數據審計等多方面的管理風險顯著增加。在這一過程中，教育大數據的泄密、誤用甚至濫用普遍發生，教育數據安全遭受公眾質疑，教育人工智能的“不信任感”逐漸引發人們的關注。

②協同。教育人工智能涉及范圍極廣，應對教育人工智能帶來的挑戰，不是一個領域、一個部門、一個機構就能獨立完成。現有的理論和實踐研究表明，人們較少關注教育人工智能協同運行機制的系統運轉。從利益相關者角度審視，教師和學生關注教育人工智能實踐，教育研究者關注教育人工智能理論支撐，教育企業和技術開發者關注教育人工智能產品研發及其應用，而政府機構關注教育人工智能教材和基礎設施建設。基于多方參與的教育人工智能在倫理規范和實踐應用中也顯著缺乏監管和協同交流的生態機制，致使應用風險顯著增加。從教育生態學的視角來解釋這一過程，可以認為教育人工智能的應用和部署是對傳統學校教育的革新，但仍顯著缺乏教育生態系統視域下的協同實踐與倫理共同體的整體規約。

③共享。開放共享是教育人工智能應用管理憂慮觀的重要維度，主要闡釋了教育人工智能對誰開放和共享、如何開放和共享的憂慮。教育大數據的濫用，主要體現為應用對象的界定模糊，除監管的難題外，還面臨教育人工智能數據對誰開放、開放的時機和程度如何常處于一個混沌的狀態等問題。目前，教育應用企業的數據存在許多“數據孤島”，針對同一所學校，企業與企業間的教育大數據無法有效開放和共享，因此如何利用這些數據成為研究的難題。這一現象表明，教育人工智能在大規模開放共享的整體機制上仍缺失有效的監督、管理和決策機制。

二 教育人工智能應用困境的成因

教育場景的復雜變化，使教育人工智能難以在實踐和應用中發揮其重要價值。審視教育教學實踐中教育人工智能的應用過程，可以發現關鍵技術、人機矛盾和教師素養成為了當前教育人工智能應用困境產生的重要原因。

1 教育人工智能關鍵技術有待深入

教育人工智能關鍵技術是產生倫理困境的原因之一，由此引發了研究者對數據、算法和實踐倫理的關注。教學和技術使用的多元性，使技術并非總對學生和教師起到正面作用，而由此引發的倫理失范損害了學生和教師的多重利益[21]。雖然教育人工智能被廣泛應用于“教學考評管”“智能導學”“學情監測”等場景化建設，能夠助力智能化的備課、教研、學習輔助、考評、評價等個性化和智能化的應用[22]，但人工智能技術尚處于弱人工智能的發展階段，其教育相關的關鍵技術仍有待深入發展。關鍵技術發展的受限，使教育人工智能賦能的領域相對單一，這也進一步制約了教育的規模化、常態化應用，導致難以從教育的基本原理出發來揭示教育發生的一般規律[23]，基于同理心、情緒乃至長期互動的教育人工智能大規模應用就更難進行，致使其多樣性仍有待挖掘[24]。研究者強調，與所有科學領域一樣，投入使用這種不成熟的技術是“非常危險的”[25]。實際上，關鍵技術的研發依賴于高質量的教育大數據，而如何通過關鍵技術采集、處理、分析教育大數據，需要基于教育理論與教育實踐，破解并深入探究學生學習和教師教學過程中發生的一般規律。尤其是教育教學過程中產生的各類標準不一、結構多樣的教育多模態數據，應當成為關鍵技術研發與應用的重要路向，從而為倫理支持下的個性化教學提供精準支持。

2 新興技術變革使人機矛盾凸顯

新興技術變革雖然影響了人類生產生活的諸多方式，但面對人工智能的介入，人們常常持有一種懷疑論和威脅論，這使得人機矛盾日益凸顯，也逐漸引發了教育人工智能應用在情感、道德和創造層面的諸多困境。人們總傾向于接受自己了解、熟知的事物，而對新興的事物表示恐懼——這與“恐怖谷”理論的觀點一致，即人工智能越接近人類，人類就越會產生恐懼。教育人工智能的危險也同樣如此：教育人工智能仿佛一只“黑箱”，人們置身其中，卻不知其邊界在哪。這表明，人們往往不知道教育人工智能如何發揮其優勢，對學生的綜合影響也有待深入探究。教育業務的復雜和多樣屬性，學校、學科、教師、學生、授課方式的諸多變化，使得目前的技術無法滿足個性化學習的需要[26]，由此帶來的人機矛盾日益凸顯，同時也使其應用受限。在這個過程中，學生的好奇心、崇拜感被教育人工智能“簡化”“量化”甚至“消解”，教育逐漸被這種“黑箱”所“控制”[27]。平衡新興技術變革帶來的矛盾，使其在具有情感、道德和創造屬性的教育工作中發揮優勢，逐漸成為了教育研究者關注的重要話題。

3 教師素養成為時代發展核心議題

人工智能技術的廣泛應用，促使人類開始擔憂各行業被“機器替代”是否會成為現實。從時代的發展變革角度來說，全球各行業都將面臨這種“替代”的風險，對教師來說這種風險也同樣存在。傳統的教師發展專注于對知識和技能的教育，而教育領域中的人工智能應用促使人們開始關注教育人工智能支持下的教師身份角色和能力素養[28]。面對教育人工智能應用的新訴求，教師亟需形成智能教育素養，但目前面臨的現實問題是在教育人工智能的應用、管理乃至倫理等多個層面上教師顯然難以滿足新時代發展的需要，培養學生、實施精準教學就更難以下手[29]。這就使教育人工智能在應用、管理、倫理等多個維度上均存在一種銜接的矛盾，導致教師在教育人工智能應用中無法從高階思維、問題解決、知識遷移等多個層面評測學生的真實表現，而僅停留在機械式、程序化、淺層的學習層面[30]。因此，解決新興技術變革背景下教師素養的革新問題，促進教師知識、能力素養的變革和發展，已經成為當前教育人工智能應用過程中的重點和難題。

三 教育人工智能應用困境的應對策略

上述分析表明，教育人工智能相關的關鍵技術、新興技術變革帶來的人機矛盾、教師素養發展的迫切需求，逐漸成為了教育人工智能困境產生的重要原因。為突破這些困境，需要利益相關者從困境認知、人機矛盾、角色屬性、監管機制等視角提出應對策略。

1 理性思慮教育人工智能應用的多重困境

教育人工智能的應用困境涉及倫理、應用和管理多個層面，既涉及數據、算法，又涉及其在實踐應用和管理工作中的具體問題。剖析具體困境，既是對教育人工智能的系統審視，也是部署實施教育人工智能的重要前提。發揮教育大數據的重要作用，需要理清教育大數據的價值所在，充分考慮教育大數據的倫理、應用和管理等多個層面的問題；還需要認識到教育人工智能是建立在技術框架的基礎上，亟需突破當前教育人工智能的關鍵技術，以教育大數據為核心，解決在教育數據層、算法層、感知層、認知層和教育應用層可能出現的具體問題。此外，明確界定教育主體在教育人工智能應用過程中發揮何種作用，是確立和保障教育人工智能順利實施的關鍵。從環境建設的角度審視，要著力推進“教育新基建”，以滿足日益個性化和彈性化變遷的學習需求，更快適應“人人皆學、處處能學、時時可學”的新型學習生態環境；從技術變革的角度審視，要加快推進教育人工智能技術在學習、情感認知和師生交互過程中發揮的重要作用，以教育人工智能關鍵技術的突破為契機，實現學習環境、學習過程的深度變遷。

2 時刻警惕新興技術變革產生的人機矛盾

教育人工智能倫理困境的消解，根源在于協調技術引發的人機矛盾。教育人工智能的應用，使基于教育大數據的精準教學模式成為可能。盡管在全國各地、各級教育系統中基于教育人工智能的教育教學模式被大規模地宣傳和部署，然而人們對新興技術產生的人機矛盾認知有限、憂慮不足，導致教育人工智能被大肆“鼓吹”，使教育人工智能帶來的諸多隱患和風險被逐漸“遮蔽”。教育人工智能的大規模應用，依賴于教育大數據的系統決策，而這種系統決策的過程實際上又與教育教學的場域、對象乃至教育大數據的獲取、應用流程緊密相連。因此，在努力突破教育人工智能關鍵技術的同時，還需警惕這種因技術變革產生的人機矛盾，需要回歸教育的初心，從教育學、心理學、學習科學等多學科交叉的視角共同看待教育人工智能的應用問題，而非一味“吹捧”先進的技術。此外，一線教師應當努力踐行和推廣教育人工智能的示范性工作，既要按“樣板間”推廣大范圍的教育實踐案例、項目，又要合理看待、保持警惕甚至反思批判這種“教學示范”帶來的教育困境，從而促進優質教學的發生。

3 正確審視當前教育人工智能的角色屬性

在教育人工智能的應用困境破解過程中，教師扮演著主導者的角色，而正確審視教育人工智能與教師之間的復雜關系，需要關注教育人工智能在教師教學實踐中所扮演的角色，理性認識并挖掘教育人工智能的潛力。教育與技術的發展歷程可以大致分為依靠教師、互聯網技術輔助、人工智能技術升級三個階段，人工智能算法應用的目的在于因材施教，將教師、管理者從低級的重復勞動中解放出來[31]；從人與人工智能的協同作用來看，淺層教育人工智能應用的目的也在于把教師從冗長、乏味的流程性事物中解放出來，使其專注于解決復雜的、需要創造力和情感共鳴參與的事務之中，以提高教師的效率[32]。因此，教育人工智能應用的目標，應在于幫助教師從復雜、冗余、煩瑣的日常工作中“解放”出來，提升教師的效率，使其有更多的時間和精力關心學生的核心素養和心理健康，并與學生進行平等互動，實施更加精準、個性化的教學，從而提升學生的綜合素養和創新思維。此外，審視教育人工智能的應用過程，亟需教師發展并形成教育人工智能的智能素養，在教育數據收集、獲取、分析和應用的過程中充分發揮教育人工智能的有效價值，進而增強對教學過程、教學對象、教學方法的理解和綜合運用，使技術與教學“器”“道”合一，促進教育的“深層對話”。

4 合理建構公開透明的協同監管生態機制

教育人工智能管理困境的產生，源于監管生態機制的缺失。《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》強調，要“建立健全公開透明的人工智能監管體系，實行設計問責和應用監督并重的雙層監管結構，實現對人工智能算法設計、產品開發和成果應用等的全流程監管”[33]。因此，要強化教育人工智能產品的應用和安全防護，應基于教育人工智能的研發、使用的全鏈路構建動態的評估評價機制，以監管措施切實保障教育人工智能在產品設計、實踐應用過程中所涉及的諸多困境。此外，在教育人工智能的監管過程中，還需要整合多方對象，以共同參與教育人工智能的部署、應用和管理工作，這既需要政府主導、政策支持、標準制定，也需要企業和學校主動參與、積極應對。與此同時，大學或科研機構也應進行理論突破、產品和應用的研發升級，共同打造完善有效的教育人工智能協同監管生態機制。

四 總結和展望

教育均衡發展可以通過充足經費、恰當規劃、務實建設在硬件設施上得以改善，學校管理的規范性和科學性也可以在一定時間內得到明顯提高。但是，在教育人工智能大規模建設和應用的同時，還應合理思慮并時刻警惕教育人工智能在倫理、應用和管理層面存在的若干困境。基于上述理解，本研究梳理了當前教育人工智能應用的具體困境，探討其成因并提出消解這些困境的相應對策，以期為教育人工智能的實踐應用提供可行參考。審視未來的教育人工智能應用，既要關注新興技術發展為個性化教學和學生綜合素養培養帶來的有利條件，更需研究者、教師和管理者認識到教育人工智能應用所處的現實困境。同時，利益相關者需要關注新興技術變革下教師發展的核心議題，以公開透明的教育人工智能協同監管生態機制為依托，在理性思慮當前困境和人機矛盾的基礎上，為教育人工智能困境的消解提供可行路徑，共同推動優質、均衡的學校發展、學生發展和教師發展。

[1]互聯網信息辦公室.數字中國發展報告(2020年)[OL].

[2]教育部.教育部關于印發《高等學校人工智能創新行動計劃》的通知[OL].

[3]梁迎麗,劉陳.人工智能教育應用的現狀分析、典型特征與發展趨勢[J].中國電化教育,2018,(3):24-30.

[4]Chen X, Zou D, Xie H, et al. Two decades of artificial intelligence in education: Contributors, collaborations, research topics, challenges, and future directions[J]. Educational Technology & Society, 2022,(1):28-47.

[5]Fahimirad M, Kotamjani S S. A review on application of artificial intelligence in teaching and learning in educational contexts[J]. International Journal of Learning and Development, 2018,(4):106-118.

[6][19]張坤穎,張家年.人工智能教育應用與研究中的新區、誤區、盲區與禁區[J].遠程教育雜志,2017,(5):54-63.

[7]Boulton C.關于人工智能的六大擔憂[OL].

[8][11]孟翀,王以寧.教育領域中的人工智能:概念辨析、應用隱憂與解決途徑[J].現代遠距離教育,2021,(2):62-69.

[9][12][26]楊現民,張昊,郭利明,等.教育人工智能的發展難題與突破路徑[J].現代遠程教育研究,2018,(3):30-38.

[10]劉德建,杜靜,姜男,等.人工智能融入學校教育的發展趨勢[J].開放教育研究,2018,(4):33-42.

[13]李芒,張華陽.對人工智能在教育中應用的批判與主張[J].電化教育研究,2020,(3):29-39.

[14][27]譚維智.人工智能教育應用的算法風險[J].開放教育研究,2019,(6):20-30.

[15]林曉峰,謝康.人工智能現狀及其教育應用的理性思考[J].現代教育技術,2019,(8):12-17.

[16]王前,曹昕怡.人工智能應用中的五種隱性倫理責任[J].自然辯證法研究,2021,(7):39-45.

[17]孫田琳子.論技術向善何以可能——人工智能教育倫理的邏輯起點[J].高教探索,2021,(5):34-38、102.

[18]安濤.“算計”與“解蔽”:人工智能教育應用的本質與價值批判[J].現代遠程教育研究,2020,(6):9-15.

[19][21]陳曉慧,盧佳,赫鵬.信息技術教學應用的倫理失范及其治理[J].開放教育研究,2019,(3):53-59.

[22]張海,崔宇路,余露瑤,等.人工智能視角下深度學習的研究熱點與教育應用趨勢——基于2006-2019年WOS數據庫中20708篇文獻的知識圖譜分析[J].現代教育技術,2020,(1):32-38.

[23][34]劉三女牙,劉盛英杰,孫建文,等.智能教育發展中的若干關鍵問題[J].中國遠程教育,2021,(4):1-7、76.

[24]劉進,鐘小琴,李學坪.教育人工智能:前沿進展與機遇挑戰[J].高等工程教育研究,2020,(2):113-123.

[25]胡珉琦.人工智能:為什么憂慮?[N].中國科學報,2016-4-1(1).

[28]吳河江,涂艷國,譚轢紗.人工智能時代的教育風險及其規避[J].現代教育技術,2020,(4):18-24.

[29]劉斌.人工智能時代教師的智能教育素養探究[J].現代教育技術,2020,(11):12-18.

[30]于家杰,劉偉,毛迎新.人工智能時代教師存在的價值[J].現代教育技術,2020,(7):21-27.

[31]億歐智庫.2019全球人工智能教育行業研究報告[OL].

[32]余勝泉.人工智能與教師協作共創教育服務美好未來[OL].

[33]國務院.國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知[OL].

Dilemma, Causes and Countermeasures of Educational Artificial Intelligence Application

CUI Yu-lu1ZHANG Hai2

The development of Educational Artificial Intelligence (EAI) is impacting the traditional educational landscape, which prompted teachers and researchers to deeply reflect on the application practice of EAI. In this paper, it was found that the application dilemma of EAI was mainly reflected in the three aspects of ethics, application, and management, which deeply impacted traditional teaching and learning. Based on this, this paper further deconstructed the causes of the application dilemma of EAI from the perspectives of key technology, human-machine contradiction, and teacher literacy. Finally, this paper put forward relevant strategies for coping with the application dilemma of EAI, which included rationally thinking about the multiple difficulties in the application of EAI, always being alert to the human-machine contradiction caused by the reform of emerging technologies, correctly examining the role attribute of current EAI, and reasonably construct an open and transparent collaborative supervision ecological mechanism, expecting to provide viable references for the practical application of EAI.

artificial intelligence; educational artificial intelligence; key technology; human-machine contradiction; teacher literacy

G40-057

A

1009—8097（2022）06—0035—08

10.3969/j.issn.1009-8097.2022.06.004

本文為“‘人工智能+教育’創新應用實踐研究”子項目“邊疆民族地區農村中學智慧課堂精準教學實踐研究”（項目編號：教電（2021）01-022）、認知智能國家重點實驗室智能教育開放課題“邊疆農村中小學智慧課堂精準教學實踐研究”（項目編號：iED2021-Z001）、吉林省發改委“吉林省教育與人工智能融合創新工程研究中心項目”（項目編號：2019694）的階段性研究成果。

崔宇路，在讀博士，研究方向為智慧教育、教師專業發展，郵箱為cuiyl315@nenu.edu.cn。

2021年10月3日

編輯：小時