人工智能時代教育面臨的挑戰與解決路徑探析

孫詩淇 遼寧師范大學計算機信息與技術學院

● 引言

在人工智能時代，教育工作者應抓住人工智能賦能教育的機遇，做好應對人工智能技術的挑戰，推動教學模式的變革，探尋應對教育變革的新形式，積極推進人工智能與教育的深度融合，尋找出加速教育與人工智能深度融合的有效新途徑，只有這樣才能更好地讓人工之智能服務于教育教學，立技術之上不離教育之本，不斷向信息化教育教學發展，使教育在人工智能技術的加持下發展全新的智能新教育。

● 概念界定

1.教育人工智能(EAI)

教育人工智能(Educational Artificial Intelligence，簡稱 EAI)，即服務于教育的人工智能的設備、相關技術和策略，是指在教育過程需要人工智能設備、技術、策略和組織方法來支持學習過程、組織教學活動、實施教學評估以及實施與教育相關的其他活動。祝智庭教授認為教育人工智能是以人與機器的交互與協作為研究目標，在智能技術為加持下，了解和揭示教育活動的規律。

2.人工智能教育(AIE)

人工智能教育(Artificial Intelligence Education，簡稱AIE)，其含義接近EAI，都是以人工智能的相關技術設備等為研究對象，服務教育活動并提升教學質量。吳永和教授認為人工智能教育是在教育領域中運用人工智能來提高教學質量，最終能夠提供大規模的個性化教育和精準教學。AIE可以表示人工智能內容的教育，AIE其研究重點發生變化，更側重于素質教育。彭紹東教授將AIE定義為利用人工智能賦能的教育和以人工智能為學習內容的教育。

3.教育中的人工智能(AIEd)

教育中的人工智能(Artificial Intelligence in Education，簡稱AIEd或AIED)，是教育與人工智能專業領域內國際通用術語。AIEd指的是在教育環境中使用人工智能技術模擬人類智能進行推理、判斷或預測，在人工智能技術的幫助下，計算機系統可以為學生提供個性化的指導、支持或反饋，并幫助教師或決策者做出決策。

4.分類

本研究將三種教育領域中的人工智能按概念和應用對象劃分成兩類，如下頁圖所示。

● 國內外教育領域中人工智能的發展狀況

美國于2009年率先提出了智慧地球的概念，在各個領域匯聚了智慧地球的概念，并領導了一系列智慧工業解決方案，其中最重要的是智慧教育。2019年9月，美國頒布了《未來20年美國人工智能研究路線圖》，此文件設置了適合不同群體的人工智能課程，制訂了人工智能相關課程標準。

韓國于2011年發布了推進智慧教育戰略，其目的是改革智慧教育模式，以此提高學習效率，以培養創新型人才為目標，改善人才培養的方式。2018年，韓國將編程課程納入必修綜合課程和中學課程，并將小學編程學習設定為每學年17學時；高中在普通學習課程中包括編程課程。如果學生在編程學習方面非常優秀，他們可以代表專業學生直接上大學。

新加坡于2006年發布iN2015計劃，于2015年發布iN2025計劃，目的是以信息智能產業為支撐，建立智慧國家和全球化城市，提供更好的公共服務，并提升國家的經濟競爭力和創新能力。

我國高度重視教育領域中人工智能的應用。2017年國務院發布《新一代人工智能發展規劃》，強調開展全民智能教育，在中小學普及人工智能課程，鼓勵人工智能科普創作和科學家參與人工智能科普。2018年4月，教育部發布的《教育信息化2.0行動計劃》指出，要促進教育信息化由綜合應用走向高水平的發展，把信息技術與智能技術融入到教學、管理、績效等各個環節。2019年教育部發布《加強“三個課堂”應用的指導意見》，指出要通過建設和完善信息系統、利用信息技術拓展優質教育資源，促進教育現代化。同年五月，在北京舉辦的國際人工智能與教育大會中，審議并通過的成果文件《北京共識》中提出，通過教育與人工智能的深度融合，審視了未來人工智能對教育教學方式的潛在影響，并倡議推動探索利用人工智能促進教育的創新的有效戰略和實踐模式。2020年國務院發布《深化新時代教育評價改革總體方案》，指出要使用人工智能和大數據等現代信息技術的創新評估工具，探索并完成從各個層次的學生學習縱向評價到德智體美勞的整體橫向評價。隨著國內外各國家對教育領域人工智能的重視、開發和發展，科技賦能教育已經到達了一個新的高度。

● 人工智能時代教育面臨的挑戰

1.教師面臨的挑戰

（1）專業素養有了更高標準。隨著教學技術的不斷升級，教師必須適應時代的趨勢，不斷學習，熟練運用先進的人工智能技術并將其應用于教學當中，這對教師的專業技能水平帶來巨大的挑戰。

（2）職業認同度會日益降低。教師的認同度來自學生的成長或者教學中實現自我成就的滿足，但人工智能技術的發展引發了現代勞動市場結構的改變，預計到2030年，30%的工作將會被人工智能替代。這也就意味著在未來，教學過程中許多的工作將會被人工智能替代，從而間接影響了教師與學生的接觸，長此以往教師將降低對職業的認同度。

（3）教書育人將逐漸弱化。教師在長時間使用某一種技術時，會對技術產生依賴性，長此以往，將被技術挾持，丟失“以學生為本”的教育本質，育人功能將會弱化。

2.學生面臨的挑戰

（1）限制獨立思考能力。一旦人工智能應用到教學中，最先普及的將是虛擬教學。具有沉浸式、互動式的虛擬教學環境，可以讓學生在設備產生的虛擬世界中感受現實生活中感受不到或者不能接觸的環境，大大拓寬了學生的知識視野，豐富了學生的認知。但虛擬并非真實，長久沉浸于此，學生可能無法分清虛擬和現實世界，從而大大阻礙了獨立思考、探尋事物真理的能力。

（2）忽視自主選擇權。伴隨著人工智能技術的迅速發展，大數據的分析對學生學習活動的判斷將愈發準確，對學生學習的干預可以產生一定程度的“因材施教”，但這種“因材施教”犧牲了學生的自主選擇權。

（3）抑制人際交往能力。當人工智能大范圍應用于教育教學時，學生大部分時間可能都會通過機器、設備互動交流，師生之間面對面交流的機會大大減少，抑制了人際交往能力的發展。

3.教學過程面臨的挑戰

（1）缺少教學的情感溫度。人工智能時代的學生和教師的互動、交流都需要通過電子設備來搭建，學生缺少面對面溝通的親近感和人文關愛，長久會產生孤僻感。

（2）忽視教學的本質需求。人工智能可以充分分析學生的學習偏好，反饋學習進度，但應用于教育的人工智能主要發展的是學生的學習能力，可教育教學的目標是注重學生全面發展的完整人格，而不是單純地提高學生的學習能力。

（3）依賴智能的教學評價。人工智能可以對靜態測試做出全方位的教學評價，但現有的人工智能無法對動態測試進行全方位的分析，很難判斷學生內在非智力因素，也很難反映出教師的教學方式、教學特點等行為。

4.教學應用面臨的挑戰

（1）算法偏見影響智能教學。現代人工智能的算法廣泛依賴于數據，因此其性能完全由數據掌控，算法需要適應數據固有的定性和定量特征，這會導致算法產生所謂的算法偏見。例如，如果數據是不良的，那么對于少數學生來說，與包含了更多普通學生信息的算法相比，算法可能會產生不利于少數學生的系統性的錯誤判斷。

（2）不良技術應用流入教育。鑒別一個應用對教學是否有著良好的效果，最主要的方式就是經過課堂實踐的反饋。但有些公司不經過市場調研，開發的應用華而不實，對教學起不到積極的影響，反而抑制了教學的進行。

（3）教學倫理沖突日益加重。目前的人工智能算法以結果為第一要素，對收集的數據沒有明確的標準、界限，為了提高結果的準確性，這些數據會侵犯學生的隱私，而存儲了學生隱私的數據如果被外泄出去，可能會給學生帶來安全隱患。

● 人工智能時代教育發展的路徑

1.從知識傳授到全面育人轉變教學理念

人工智能時代教育理念應不斷轉變，首先要轉變傳統的單純傳授知識的教學模式，不再以知識接納度作為衡量教學的唯一結果，應主動讓學生成為課堂的領導者，創造更多情境以激發、培養學生的創造性思維。教師的教書育人功能中的“育人”在新時代顯得尤為重要，教學重心應該由知識傳授轉變為培養出德智體美勞全面發展的復合型人才。

2.創建先進模式下的智慧教學環境

首先，學校應加強對先進模式下教學環境的構建，積極開發配合人工智能的教學模式；開展符合本校的系統課程，定期對教師進行人工智能的培訓和指導等。其次，教師應時刻保持對新技術、新功能、新應用不斷學習的能力，掌握人工智能的特點，了解學生在新教學環境下學習方式的變化，進而選擇最優的人工智能教學策略。最后，管理人員需要充分認識人工智能給教學帶來的好處，積極與社會各方面的資源建立合作關系，構建新式人工智能教學資源，優化教學環境。

3.建設人機協同自適應智慧課堂

自適應智慧課堂的核心就是數據驅動的學習路徑規劃、學習資源推送與學習服務供給，從而促進學生全面發展。依托教育大數據、數據分析和數據挖掘等技術手段構建的自適應智慧課堂，根據學生的年齡成長認知和行為表現，在課堂上為學生提供完成教學目標所需的環境、資源和服務，并根據學情變化進行動態優化；同時對學生學習過程中產生的學情數據實時采集表征，并關聯學生歷史學情數據建模分析，從而動態調整學習內容、學習形式、學習路徑和學習支持服務，達到個性化教與學的目的。

4.構建個性化教學新模式

人工智能技術支持下的個性化教學可以依靠大數據精準判斷學生的信息情況。教學輔助系統在課堂中實時捕捉、記錄每個學生學習過程中的活動，并把活動的信息轉化成數據進行分析，從而對學生的行為、認知和情感等方面的情況進行全方位、多維度的評判，以此總結、評價每個學生的學習習慣、學習方式等，并根據每個學生的特點推送具有不同效果、個性化的學習內容、課后作業等，還可以根據學生的接受程度和進步情況進行實時調整，為每個學生“量身定做”教學方式，構建個性化教學新模式，從而提高教學效率。

5.重塑智能多元化教學評價

人工智能時代將重塑評價維度，脫離固定的教學評價，關注學生的個體差異，及時提供更加客觀多樣的評價。自適應學習的自動評估方法改進了傳統的測試系統，它可以根據學生活動產生的實時數據，準確地評價學生的學習成績，進一步衡量學生的學習能力，還可以通過對比過往大量的數據和實時情感需求分析，更準確、全面地評價學生的學習發展情況和內在品德建設需求，從而幫助教師和學生發現問題，提供解決途徑，明確教學目標，充分發揮多元化教學評價的導向作用。

● 研究總結

本研究對現階段學術領域中教育與人工智能的三種概念進行了詳細的分辨歸類，對未來研究人工智能與教育深度融合提供清晰的概念界定。教育與人工智能融合，對教師、學生、教學過程和教學應用都提出了巨大的挑戰。面對挑戰，教師要從轉變教學理念，創建先進模式下的智慧教學環境、建設人機協同自適應智慧課堂、構建個性化教學新模式、重塑智能多元化教學評價等多方面做出積極應對。