新課標背景下人工智能教育研究現(xiàn)狀分析

郭少華 荊永君

作者：郭少華，沈陽師范大學(xué)新聞與傳播學(xué)院（教育技術(shù)學(xué)院）碩士研究生，研究方向為學(xué)習(xí)分析與評價；荊永君，沈陽師范大學(xué)新聞與傳播學(xué)院（教育技術(shù)學(xué)院）副院長，碩士研究生導(dǎo)師，研究方向為學(xué)習(xí)分析與評價、數(shù)字化資源與環(huán)境、遠程教育（110034）。

10.3969/j.issn.1671-489X.2022.03.005

摘? 要? 研究借助CiteSpace分析軟件，利用知網(wǎng)選取自新課標發(fā)布以來發(fā)表在核心期刊上的167篇相關(guān)文章，進行發(fā)文作者、發(fā)文機構(gòu)、主題和關(guān)鍵詞的四維度可視化分析。最終分析得出發(fā)文作者團隊合作不夠密切、發(fā)文機構(gòu)之間缺少合作等，并將當前人工智能教育研究內(nèi)容進行分類總結(jié)，以期為后期人工智能教育研究提供參考。

關(guān)鍵詞? 新課標；人工智能教育；CiteSpace；智慧教育

中圖分類號：G40-057? ? 文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2022）03-0005-04

1? 背景及意義

隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工智能技術(shù)在工業(yè)、農(nóng)業(yè)等各個領(lǐng)域發(fā)揮的作用越來越大，在教育領(lǐng)域也產(chǎn)生重大影響，不僅使教學(xué)效率得以提升，還對個性化學(xué)習(xí)起到極大的促進作用。當前，世界各國的競爭實質(zhì)是科技與人才的競爭，因此，前沿的人工智能技術(shù)和人工智能人才對各個國家的意義都非常重大，人工智能教育也受到各國空前的重視。與此同時，各個國家紛紛制定促進人工智能發(fā)展的政策，以此來提升自己在這場世界科技角逐中的競爭力。

2017年，我國發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出在我國基礎(chǔ)教育和高中階段均開設(shè)人工智能課程的倡導(dǎo)，其目的是為我國人工智能人才培養(yǎng)做好儲備。同年，《普通高中信息技術(shù)課程標準（2017年版）》（以下簡稱新課標）頒布，除了優(yōu)化課程結(jié)構(gòu)、明確課程標準以外，還將“人工智能初步”由選修變?yōu)檫x擇性必修[1]。所以，為了更準確地了解新課標發(fā)布后我國人工智能教育研究內(nèi)容和方向，本研究運用可視化分析技術(shù)，對2003—2021年發(fā)表在我國教育技術(shù)領(lǐng)域重要期刊上的相關(guān)文獻進行研讀、分析，最后進行總結(jié)并提出有針對性的意見，為后期人工智能教育研究提供參考。

2? 研究設(shè)計

2.1? 數(shù)據(jù)收集

本研究通過中國知網(wǎng)以“人工智能教育”為主題進行精確搜索，將發(fā)表年限限定在2003—2021年，共檢索到5 628篇文章，如圖1所示。由圖1可知，自2003年以來對人工智能教育的研究熱度是逐漸上升的，2017年是一個重要節(jié)點，自2017年開始到2019年增長非常迅速，其中2017年的增長速度是前一年的7.3倍，2020年發(fā)表量最大。

本研究將研究文獻定位在新課標背景下（也就是發(fā)表時間為2017—2021年），將期刊限定為教育技術(shù)領(lǐng)域核心期刊（包括《中國電化教育》《開放教育研究》等共八家教育技術(shù)領(lǐng)域重要期刊），共檢索出文章188篇，除掉會議專題等不相關(guān)文章，最終整理出有效文章167篇。

2.2? 研究工具

研究工具主要采用陳超美博士研發(fā)的CiteSpace

（64-bit）[2]，主要通過作者、機構(gòu)共現(xiàn)、關(guān)鍵詞聚類分析等對文獻進行定量分析，再通過深入閱讀進一步分析研究人工智能教育進展。

3? 研究結(jié)果

3.1? 人工智能教育研究發(fā)文作者分析

按照作者的發(fā)文數(shù)，截至2021年8月，人工智能教育相關(guān)論文發(fā)表數(shù)量最多的作者是顧小清，為11篇。根據(jù)美國科學(xué)家普賴斯（Derek John de Solla Price）提出的國際上公認的確定核心作者的計算公式M=0.749（其中M是論文篇數(shù)，Nmax是研究文獻所篩選的年限內(nèi)最高產(chǎn)作者的論文數(shù)）[3]，算得M=2.48，因此，發(fā)表論文數(shù)量在2篇以上的作者為核心作者。

如表1所示，顧小清發(fā)表論文數(shù)量最多（11篇），緊隨其后的是任友群（4篇）、劉凱（4篇）、鐘紹春（4篇）、唐燁偉（3篇）、李海峰（3篇）、張志禎（3篇）、黃堯（3篇）、李世瑾（3篇）等，表明這些作者對人工智能教育研究相對較多。其中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)N=286，連線數(shù)E=346，表明人工智能教育領(lǐng)域作者之間已經(jīng)初步形成研究團隊，較為明顯的合作團隊是劉凱、王濤、張昱華、王培團隊，但是各團隊之間缺少合作，聯(lián)結(jié)分散。

3.2? 人工智能教育研究發(fā)文機構(gòu)分析

按照研究機構(gòu)來看，自新課標發(fā)布以來，華東師范大學(xué)教育信息技術(shù)系發(fā)文數(shù)量為5篇，天津大學(xué)教育學(xué)院發(fā)文數(shù)量為4篇，江蘇師范大學(xué)智慧教育學(xué)院發(fā)文數(shù)量為4篇，北京大學(xué)教育學(xué)院發(fā)文數(shù)量為4篇，這些單位成為該領(lǐng)域研究的核心基地。但是，各個單位之間缺少合作研究，如圖2所示，中心度均為0，說明無代表性研究單位，且單位之間互相合作較少，未形成緊密的聯(lián)結(jié)[4]。

3.3? 人工智能教育關(guān)鍵詞及主題分析

以關(guān)鍵詞和主題為節(jié)點，對所篩選的2017—2021年這段時間范圍內(nèi)的有效文獻進行分析。本次分析中，將關(guān)鍵詞“教育”與“人工智能+教育”進行合并處理，并去除“人工智能”“AI”等與搜索主題詞重復(fù)的關(guān)鍵詞，最終圖譜如圖3所示。通過節(jié)點大小可以明顯知道，“人工智能+教育”“人工智能教育應(yīng)用”“教育人工智能”“智能教學(xué)系統(tǒng)”“機器學(xué)習(xí)”“智慧教育”“教育大數(shù)據(jù)”“人才培養(yǎng)”等關(guān)鍵詞和主題受到的關(guān)注度較高。

對關(guān)鍵詞進行聚類，如圖4所示，Q=0.810 9＞

0.3，S=0.921 1＞0.7，可知該聚類效果較好，類別顯著[4]。經(jīng)分析，最終共得到38個聚類。除去成員數(shù)量（size）小于10的類群，聚類結(jié)果包括“#0人工智能教育”“#1人工智能倫理”“#2智能教育”“#3教育應(yīng)用”“#4智慧教育”“#5深度學(xué)習(xí)”等13個類別。對所有類別進行分析處理，最終將13個類別總結(jié)為以下四個研究方向。

3.3.1? 人工智能技術(shù)在教育中的應(yīng)用研究? 這

一部分內(nèi)容可以概括為宏觀、微觀兩個方面，智能教育、人工智能教育、教育應(yīng)用等類別中均有涉及。

宏觀層面直接解揭示人工智能技術(shù)在教育中應(yīng)用的誤區(qū)與困窘，以及技術(shù)框架和路線的制定。例如：孟翀等[5]指出，人們對人工智能技術(shù)應(yīng)用在教育領(lǐng)域存在一些認識上的不足和隱患等，據(jù)此提出政府干預(yù)和領(lǐng)導(dǎo)力建設(shè)等政策；安濤[6]從哲學(xué)的角度對人工智能應(yīng)用在教育中的“利”與“弊”進行分析；汪瓊[7]指出，在教學(xué)過程中，教育者對學(xué)生的判斷不應(yīng)過度依賴智能設(shè)備等一系列問題，并從教育者和工具的開發(fā)兩個方面提出建議。

微觀層面主要包括具體的人工智能技術(shù)（如知識圖譜、視覺交互等）在教育中的應(yīng)用，以及人工智能技術(shù)在具體學(xué)科中的應(yīng)用。例如：權(quán)國龍等[8]結(jié)合人工智能應(yīng)用的具體案例，分析具體技術(shù)（視覺交互）的特點以及其對教育的影響；華璐璐等[9]將人工智能技術(shù)的應(yīng)用與英語學(xué)科相結(jié)合，并針對傳統(tǒng)英語學(xué)習(xí)的不足提出策略，包括口語發(fā)音智能訓(xùn)練以及個性化指導(dǎo)等一系列智能技術(shù)的應(yīng)用，以提高學(xué)生學(xué)習(xí)和教師授課的效率。

3.3.2? 人工智能相關(guān)概念及理論的研究? 隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，人們對其的認識也逐漸深入，教育人工智能、深度學(xué)習(xí)和智慧教育等類別均涉及對人工智能教育相關(guān)概念的研究[10]。例如：彭紹東[11]根據(jù)現(xiàn)有定義，重新將人工智能定義為兩個大方向，并對其原理進行詳細闡述；祝智庭等[12]在對教育人工智能進行定義的時候，著重參考人本主義理論，提出教育人工智能應(yīng)遵循的新原則。

3.3.3? 人工智能教學(xué)內(nèi)容的研究? 這一部分主要面向人工智能所應(yīng)教授的內(nèi)容、人工智能課程設(shè)計等方面。例如：方圓媛等[13]結(jié)合對美國人工智能教育的分析和我國中小學(xué)人工智能教育開展的不足，提出教學(xué)策略；詹澤慧等[14]依據(jù)新課標對已經(jīng)出版的四本人工智能教材進行五個維度的分析，據(jù)此提出教學(xué)建議。

3.3.4? 人工智能倫理研究? 新事物興起的同時也會帶來新問題，人工智能教育也是如此。人工智能為教育帶來新的發(fā)展路徑，但隨之而來的也有教育領(lǐng)域產(chǎn)生的新的倫理問題。例如：鄧國民等[15]對技術(shù)使用的倫理問題進行三個方面的總結(jié)，并提出責任和問責等應(yīng)對措施；李曉巖等[16]針對人工智能在教育中應(yīng)用存在的倫理問題提出理論和實踐原則等。

4? 研究結(jié)論與建議

1）根據(jù)文獻數(shù)量分析可知，在167篇文獻中，其中97%的文章發(fā)表在2017—2021年，即自2003年開始，僅有五篇文章發(fā)表在新課標頒布（2017年）以前。2017—2018年發(fā)文量持續(xù)增長，自2019年以后趨于穩(wěn)定。自新課標發(fā)布以來，從發(fā)文量趨勢看出人工智能教育越來越受到研究者關(guān)注，這其中就包括顧小清、任友群、鐘紹春等學(xué)者。根據(jù)發(fā)文作者分析可知，目前該研究領(lǐng)域的作者之間已經(jīng)初步形成小的研究團隊，如顧小清、李世瑾團隊，劉凱、王濤、張昱華、王培團隊等，但是仍然存在各團隊之間缺少合作的問題。各團隊之間思想的碰撞、看法和意見的融合，更有助于人工智能教育的發(fā)展。因此，團隊之間的合作尤為重要，領(lǐng)域之間的專家和學(xué)者可以按期進行合作與交流。

2）根據(jù)發(fā)文機構(gòu)分析可知，自新課標發(fā)布以來，對人工智能教育的研究機構(gòu)主要包括華東師范大學(xué)、天津大學(xué)、江蘇師范大學(xué)等單位。該結(jié)果說明師范類院校已成為人工智能教育研究的主要力量，其他綜合類院校對人工智能教育雖然也有研究，但是多集中在該類型院校的師范類專業(yè)，存在的問題是各個院校之間仍然缺少合作。從這個方面來看，人工智能教育的研究以及發(fā)展仍處于一個劣勢的狀態(tài)。未來各院校之間可以進行一些線上或者線下的人工智能相關(guān)的學(xué)術(shù)交流，開展人工智能教育相關(guān)主題活動，以促進院校之間的合作和學(xué)術(shù)交流。

3）根據(jù)關(guān)鍵詞及主題分析可知，目前對于人工智能教育的研究可以概括為理論、技術(shù)和倫理方面。理論方面的研究包括對人工智能相關(guān)概念研究、人才的培養(yǎng)和課程內(nèi)容等，以及人工智能技術(shù)在教育中應(yīng)用的利弊和未來的發(fā)展方向。技術(shù)方面的研究包括技術(shù)的開發(fā)、技術(shù)的應(yīng)用等。在眾多的研究中，有關(guān)人工智能教育倫理方面的研究較為系統(tǒng)，這有利于人工智能教育的進一步發(fā)展。但是，人工智能教育教學(xué)內(nèi)容方面的研究相對較少，僅占文獻數(shù)量的5%。學(xué)校開展人工智能課程存在很大困難，依然存在人工智能課程定位不準確、內(nèi)容分化等問題[17]。因此，與初級教育相適應(yīng)的人工智能課程標準是非常必要的。同時，政府要大力支持，學(xué)校要積極配合，以促進人工智能教育發(fā)展[18]。■

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