人工智能在教育方面的应用篇1
关键词：人工智能；教育挑战；教育管理职能；人格化；法律；新征程
人工智能是现代工业发展的产物，经过60多年的演进，因其层见叠出的优良性能而备受万众瞩目。尤其近年来，在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能发展势头已成为国际竞争的新焦点、经济发展的新引擎、社会建设的新机遇[1]。2017年7月，国务院印发并实施《新一代人工智能发展规划》，足见党和政府对新时代人工智能发展的高度重视。但是，人们在喜闻乐见人工智能之巨大进展时，对其担忧也与日俱增。人工智能到底是“机智过人”还是“技不如人”，未来人工智能会给人类带来福祉还是祸患，都是众说纷纭、莫衷一是的话题。其实，福祸本相依，根据对立统一规律，机遇和冲击比肩并存。人工智能对社会的冲击是全方位的，但教育首当其冲[2]。本文将就人工智能究竟为何物、与教育有何联系，人工智能对教育管理有何现实意义与挑战，教育管理在人工智能时代如何抓住机遇、展开变革，“人格化”与“智能化”如何融合与碰撞，人工智能走进教育管理的可行路径等，进行重点研究。
一、人工智能是人类智能的延伸，人工智能时代的教育管理变革是历史发展的必然
人工智能不是外在物，是人的智能的延伸，正如人眼看不清太微小、太遥远的物质而借助于显微镜和望远镜一样，人工智能是人的器官官能的延伸。这个器官官能就是人的大脑的智能。
“君子性非异也，善假于物也”。人类远在旧石器时代就已开始借助各类工具来弥补其器官官能的局限。如果说（信息时代之）信息技术是取代、提升人的体力的工具，进入人工智能时代，智能技术的应用解决的是替代或扩展脑力的问题[3]。人工智能时代和信息时代的本质区别就是，信息时代“假于物”之“物”是物理概念，智能时代之“物”是类生物概念。
正如工业革命的产物不仅替代、扩展了人的体力，也改变了人体力的作用方式（如交通工具、通讯工具的使用代替长途跋涉，信息时代“指尖化”管理代替以往人类劳动中“臂力”的广泛使用）一样，智能时代智能技术的运用，必将改变人类脑力劳动的模式。比如有科学家根据阿尔法狗三代阿尔法零（alphaZero）的智力思考逻辑，设计出相关的软件和方法，对新的围棋手进行脑力培训，以提高他们的智能[4]。
基于以上分析，我们对人工智能“为何物”有了一个概念上的了解。那么，人工智能和教育、教育管理有何联系？如何处理教育管理“人格化”与“智能化”的关系？智力发展是教育的重要方面，学生在学习知识和技能的过程中让智力得到锻炼、培养和提高，如同在一张白纸上绘图，改变或发展学生原有的单纯的心理结构、让学生获得复杂的高等智力，是教育的内容和目的。从这层意义上说，教育是一种创新——创造新的智力结构——人工智能也是如此，试图让人工智能机器拥有和人接近、甚至超人的智力结构（替代、扩展人的智力，弥补人类智力（如记忆力）运行的局限性），是人工智能技术发展的终极关怀。根据这一“根源性”探讨，我们可以得知：人工智能与教育“血脉相连”。其一，人类教育是人工智能技术发展的基础（人工智能时代到来所需的智力资源由人类教育提供）；其二，人工智能机器通过与人类教育相同的方式获得智能（机器能够学会学习）。
由此观之，人工智能时代的教育管理变革是历史发展的必然：人工智能“起源”于教育，反过来应用于教育、管理教育教学过程的所有环节。人工智能既然与教育“血脉相连”，人将它运用于教育管理就当如阪上走丸、得心应手。教育既然可以影响和制约人工智能的发展，教育就应该有所作为，致力于让人工智能发展尽如人意——符合人类发展的需要，而非被异化——人工智能本不是外物，要把它变成真正的“骨骼”，而非“假肢”。这是教育管理实现“智能化”兼“人格化”的前提条件。
二、人工智能对教育管理的现实意义与挑战
人工智能技术在教育管理中得到应用，必然对教育管理的发展起到不可磨灭的促进作用。但挑战同时存在。管理者要用好这把双刃剑，随时注意回归教育本质，准确理解技术，有效利用技术，真正做到智慧地运用技术解决教育问题，提高教学效果[5]。
（一）人工智能对教育管理的现实意义
其一，教育管理将更具有前瞻性。预测是人工智能的重要功能。人把一定程式、数据、前提条件写入智能系统，用其对最终结果进行模拟和预测。预测是管理活动中举足轻重的环节。在人工智能问世前，人们就已用各种方法来预测管理结果，如德尔菲法。预测的对象除结果外，还涵括与管理计划相关的诸因素，如影响计划实施的前提条件、可能困境、可行纠偏措施等。基于控制论、信息论、统计学及非数学学科知识于一体的人工智能系统，拥有强大的大数据综合处理、复杂程式分析、可能性概率估量、可视化图像模拟、多维计量建模等功能，其综合性的预测效果显然比单一专家预测（知识结构单一、凭经验推理）要好很多。譬如：人工智能专家系统能综合运用特定领域中专家提供的专门知识和经验，并采用人工智能推理技术来求解和模拟[6]。由是，人工智能使教育管理更具前瞻性。
其二，促成教育管理数据化、透明化与管理理性。以深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控为特征的人工智能，其发挥作用的前提是具有大量的有效数据。巧妇难为无米之炊。没有数据的人工智能，根本无法发挥作用[7]。人工智能依托于数据而存在，这必将促进教育管理数据化进程。数据化即是将各项具体指标按一定方法进行明确计量、科学分析、精准定性的过程。数据化作为人工智能的手段和目的，必将使教育管理不再是模糊化管理，一切将有据可循、有据可依。
管理数据化必将促成管理透明化和管理理性。当大部分工作指标都基于数据来进行计划、监测或评估时，一个明显的好处即工作更具透明度，暗箱操作将明显减少。人工智能时代的公民，应当充分意识到数据对于公民生活的重要性，通过自身或集体性的努力来提高数据感，加强数据使用，并争取获得相应的数据权利，从而更好地实现更为优质的数据化生存[8]。就教育管理相关主体而言，指标量化将让他们的工作或学习更具明确性、目的性、可比性，这本就是很好的激励措施；就领导者来论，管理数据化将在最大程度上规避盲目决策（如“拍脑袋”决策）等感性处理、随机决策的管理方式。
其三，重构教育管理监督与纠偏体系。“预警抓苗头，监督常态化”[9]，人工智能具有强大的监测和预警功能，这是其被交口称赞的原因之一。当实时状况与预设条件不一致，预警程序就启动，以便管理者在第一时间发现问题、采取应急预案、执行纠偏措施。甚至在某些时候，人工智能自适应系统可自动采取解决办法。拥有这一功能，就能杜绝因问题发现不了或不及时而造成损失的现象。同时，人工智能之数据化、可视化将为第三方教育评估（或监测）机构的工作提供便利。另外，人工智能的引入将拓宽教育管理的监测渠道、创新教育管理的监测方式。譬如，在以往，考试作为教育质量监测与评估的主要途径，产生了应试教育的诸多弊端，而人工智能之监测和评估将是全方位、全过程的，这将最大程度规避传统教育监测模式常见的囿于一隅、舍本逐末等功能缺陷。
（二）教育管理需要面对人工智能的挑战
首先，人工智能在教育管理中全面推广将遇到难题。广大教育管理者已经意识到人工智能对推动教育决策的理性和科学性、全面提高教育教学质量具有重要意义。然而，现阶段人工智能的应用案例还相对零散，离全面推广还有很大一段距离。未来教育管理如何使人工智能得到广泛、适当应用，如何在最大程度挖掘其内在价值，如何提升在位的教育管理者应用和驾驭人工智能的能力以及培养符合人工智能技术运用需求的未来教育管理者，如何平衡智能和非智能生活、最大程度地规避技术的负面效应，成为摆在人们眼前的一项挑战。人工智能在教育领域究竟该如何全面“落地”，有无可推广的成熟应用模式，仍是困扰教育界的一大难题[10]。
其次，人工智能“机智”与“愚昧”双重属性的认识问题。人工智能具有深度学习能力，如机器学习——模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能——使用预测学习解决如何随时间发展对数据进行探索、使用集成学习解决如何在空间分布上对数据进行探索、使用指示学习解决如何探索数据生成的方向[11]。但是，源不深而望流之远，根不固而求木之长，抱着白往黑归的态度对待人工智能的学习能力问题是不行的——众所周知，缺乏思维意识是人工智能的“阿喀琉斯之踵”，它的智能只是一种由程序员事先写入的“仿智力”。事物的多样性、多变性，尤其是学生作为成长中的人之独特性，凸显了这一“仿智力”的局限性。它既无法认“理”，又无法究“情”。如何处理人工智能既定程序之“蠢”和万事万物之“变”的关系，是一个棘手的问题。
再次，人工智能运用于教育管理涉及隐私和伦理问题。上文我们谈到，人工智能是基于数据和程序而运行，而且数据越具体，其服务就越精确、学习建议就越科学、知识内容就越合理，产生的教育质量和效益就越显著。但是，数据的授权也使相关人员的隐私保护受到威胁。譬如，学生的家庭状况、学业成绩、惩罚记录等涉及个人隐私的信息和数据，在被人工智能利用的过程中，存在泄露的隐患。人工智能还涉及人权、责任、道德、环境等伦理问题。譬如，在教育管理中，智能机器是否会侵犯师生人权？智能机器人是否拥有人权和道德地位？智能机器在教育教学和教育管理工作中造成的事故由谁承担责任？这都是人工智能走进教育管理要面临的挑战。
三、人工智能对于教育管理职能变革之特殊蕴涵
教育管理职能是指人们对教育管理工作的一般过程和基本内容所作的系统性归纳，对各项程序相似、内容相通的教育管理行为的概括和分类。教育管理职能是教育管理的内容和手段，研究教育管理，必将讨论教育管理职能。研究教育管理人工智能化可不可行、必不必要、是式微还是繁盛，先得探析人工智能对于教育管理职能变革之特殊蕴涵。
（一）人工智能与教育管理计划职能
计划过程是决策的组织落实过程，决策是计划的前提，计划是决策的逻辑延续[12]。就教育管理活动而言，计划是指教育教学工作及相关工作（如财务管理、学生食宿、校园文化、对外交流、公共安全等）的提前安排与部署。计划工作是管理活动的基础，周密的计划是确保决策效率和管理质量的轴钧之点。
优良的教育管理计划应是动态的、滚动的，即在计划制定和实施过程中，通过对信息的及时监测和反馈，及时改变现有计划不恰当的方向和内容，从而在计划实施过程中优化、校正计划本身。人工智能对“滚动计划法”的实现大有裨益，它使得各项本来很难或不可能由人工完成的对大量数据的监测、处理、调整、预测工作成为可能：人工智能本质上是建立在广泛的网络连接和大数据的基础上，同时又不具备人类自然生命的众多生理与情感约束，其在对信息掌握程度、对输入响应速度、理性判断和分析的能力方面，都远超传统人类[13]。另外，人工智能为教育管理计划实施创造技术条件：课程安排冲突之避免、教学资源之充分利用与浪费之杜绝、部门间信息交流之畅通及工作协调之高效、人力物力财力分配之井然有序等。
教育管理计划不同于企业计划。企业计划更多是对整体、全局、事物而言。而在教育领域，学生是成长中的人，学生的多样性、特殊性，决定了教育管理者无法制定符合每个学生发展需要的统一计划。最理想的计划是老师和学生一道、为每个学生量身定制的计划，这种“量身定制”是基于人与人之间因心灵亲近而达成足够了解这一前提。诚然，人工智能在数据处理、指标监测方面卓有成效，然却无法适切于引导学生循序渐进之计划功能的发挥。尽管，我们期待在将来某天，人工智能将真正实现从单纯的物理环境向智能化环境转换，构建一个个体成长和服务进化的教育生态，使教育实现个性化[14]，但这毕竟路途遥远。
（二）人工智能与教育管理组织职能
人尽其能、物尽其用，是教育管理组织职能的手段和目的。组织的设立、职位的设置，既要考虑系统整体目标的实现，又要符合工作任务的分配需要，也要顾及到每个人能力的适用。教育管理组织职能的发挥关系到教育的质量、效益和效率，能否大匠运斤、游刃有余地设计组织架构、配备组织成员、整合组织力量、塑造组织文化、完成组织变革，是教育管理工作能否行之有效的前提条件。
人工智能可以独立或辅助完成多项工作，故将促使管理组织从锥形结构形态向扁平结构形态转变，达到使组织变得灵活、敏捷、富有弹性和创造性的目的[15]。管理层级减少，加上人工智能执行任务鲜有失误之特性，使组织中信息传递效率提高，失真率降低，信息监测成本减少，采取的纠偏措施可更具及时性和针对性。同时，由于管理幅度增大，下级组织将拥有更多自治空间，这有利于下级组织创造力和主动性的发挥。另外，在组织部门设置、组织内部权力划分（集中或分散）、人员选聘、人员考评和培训等方面，都会有很大一部分工作交由人工智能完成。
与企业管理不同，教育管理不以盈利为目的，人工智能之于企业组织职能有益之处，对教育管理不一定适用。首先，组织职能最重要的部分——组织设计，譬如大学之院系设置等，应根据学科的内在规律、学生身心发展的实际情况来开展。其次，虽然我们不难预料，不久的将来机器人会走上讲台，但我们也可以肯定，作为教师的人是不会被人工智能所替代——再完善的人工智能程序，也无法媲美师生之间契合的、互动的思维和意识、思想交流所能带给学生的裨益。再次，学校招生工作能借助人工智能参与的部分也是有限的。例如：学生思想道德素质、学校德育质量等难被量化的指标（这些指标却是评价学生身心是否健康发展最重要的参考因素）的考察，几乎不可能通过人工智能实现。最后，在塑造组织文化（校园文化）方面，就更不可能依托人工智能来进行。塑造能愉悦和润泽师生心灵的、促进师生生命成长的、增加师生生命内涵的校园文化[16]，是教育管理之举足轻重的组织职能。这一职能无法依靠没有思维和意识的人工智能来履行。
（三）人工智能与教育管理领导、控制职能
人工智能在领导职能方面发挥作用的空间要小一些，因为人工智能即使“机智过人”，它也只是一种先进技术，非人的主动行为，而涵括指挥、协调、激励等要素的领导职能，须依托于人的主动性、主导性方能实现。尽管如此，人工智能技术对领导职能仍具意义——技术或科学技术具有很强的领导功能、领导动能，是领导能力、领导效力、领导力的重要支撑。技术水平和层次的质变，必然造成和带来领导方式的转变[17]。
就教育管理而言，其领导职能的重心不是激励全体成员朝着系统目标努力，而是促进、保障每个成员身心健康发展。师生不能沦为人工智能影响作用之客体。规避“客体”成分、杜绝单一化驱动、协调、激励的领导模式，是人工智能时代教育管理领导职能转变、优化过程中所应振裘持领之事。
由于内外部环境变化、信息不对称、管理权力分散、工作能力差异等原因，工作或多或少会出现与原计划不一致的情况，这就需要控制。控制职能指的是对计划的执行，以及偏离计划的差异进行持续监控[18]，从而保证计划执行过程中不出现偏差，或有偏差能及时发现和处理[19]。就教育管理而言，控制是指在教学进度（或质量）、学校财务、基建状况、学生成长状况等偏离原计划（标准）时，对其执行适时、适度、客观、灵活的纠偏措施。将人工智能运用于控制职能，将简化控制流程、提高控制效率、节省控制成本，尤其人工智能监测功能、数据处理功能、反馈功能之精确高效，为人所望尘莫及。
但是，控制是控制事物，而非人。教育领域涉及的方方面面都是人和人的发展，学校师生作为人的独立自由的教学和科研的基本权利不应被控制或干涉。这是将人工智能运用于教育管理控制职能时所面临的掣肘，因为无论人工智能发展成何种高精尖的形态，它依然绕不开教育、人的发展的基本规律。
四、“人格化”与“智能化”：教育管理变革的统一与冲突
人的认知、思想、态度、情感、意志（而不一定是行动、行为），都构成教育管理的内容。“人格化”教育管理指的是用有益于人格发展的方式来实施教育管理，主要突出两个方面：其一是尊重师生的主体地位、敦促师生共同参与管理；其二是以追求师生人性的完满发展，也即回归教育的本质——使人性臻于完善为目的[20]。“人格化”是崇高的人全面发展的过程。
人工智能对“人格化”教育管理有哪些益处？第一，表现在人工智能技术对教育管理的高效助力及由此产生的对人类思维、生产力解放的促进作用。譬如，人工智能替代人去完成教育管理中复杂的、单一的重复劳动，全方位减少师生教学、科研和管理的任务量并提高其效率、效果，这必然推进教育管理“人格化”进程。第二，人工智能教育管理与普通教育管理的具体过程（从上至下、从整体到个体、从战略到战术的“主导——服从”结构）有区别：技术的运用及其过程中信息的互通、分享或公开，本身具有敦促教育管理各相关主体互相配合、良性互动的属性，这一属性契合于“人格化”教育管理内涵要求——师生共同参与管理。第三，传统教育管理中存在的管理权滥用现象，譬如教育行政“过度”、校长“官本位”、教师“学术追求”与“权力追求”错位、学生自主参与管理的诉求缺失等[21]，信息不对称、数据隐蔽化或模糊化处理当为主因。许多教育管理者陷入“民可使由之不可使知之”的传统思维误区，滥用管理权力，采取多种手段封锁信息，拒绝尊重师生主体地位，更遑论引导师生共同参与管理。人工智能之高标准数据化要求，以及这种有据可循、可依的管理模式促成的管理透明化和管理理性，将有效杜绝管理权力滥用或寻租行为，使各相关主体能掌握更多信息、话语权，继而实现民主共管、共治。这本也是教育管理之民主性原则、规范性原则、科学性原则的内在要求。
然而，“智能化”与“人格化”也存在冲突之处。其一，理想的教育管理应该是一种分管、分治。分管不仅指校领导之间存在任务分工，且指全体师生的分层分类管理：学校行政事务交由学校行政职能部门去办，学术（教学与科研）事务交由教师去办，学习事务交由学生自己去办。各自把自己该做的事办好，同时协助他人办好他的事，学校才会处于和谐、协调和良性运转状态，政府、社会与学校、学校行政与教师、教师与学生之间的关系才会和谐、融洽[22]。但是，在这种分层、分类管理过程中，如果师生在方方面面、事事处处都能得到人工智能强力辅助，久而久之就会对其产生依赖，继而导致人的自主管理、自律、自控能力下降、退化和丧失。当下，人们对智能手机这种低级智能技术“上瘾”、“分秒难离”的现象普遍存在，遑论未来高级的智能科技。其二，运用人工智能对管理者提出了较高的技术要求：精通智能技术、深谙操作技巧的管理者成为不可或缺的管理要素。但是，优秀的“工程师”并非一定是具有高尚人格、懂得科学管理方法的、卓越的“管理者”或“教育家”。恰恰相反，一个精晓人工智能技术的人，如果未领会或不重视教育管理原理之精要，利用人工智能干一些与教育管理规律背道而驰之事，就会与“人格化”教育管理的内涵要求南辕北辙。其三，某一所学校、某一个地区，要全面实现教育管理人工智能化，需要充足的教育资金投入、持久的教育财政支持。这必然导致：经济较发达的国家和地区、省会或中心沿海城市、得政策倾斜或政府扶持的省市，将有条件推广人工智能技术，而偏远地区或贫困落后市县，将被边缘化，将沦为教育管理人工智能化的旁观者。如此，人工智能将对教育精准扶贫和教育均衡发展产生掣肘，本就因经济基础差异导致的区域之间、城乡之间的教育失衡，将因人工智能引入而进一步加剧。这就完全背离“人格化”教育管理的初衷。其四，就“实现师生人性完满发展，使人性臻于完善”这一教育本质和本原来谈。人性的发展、完善，有至关重要的两方面：其一是人性之内生、主动发展，如“致良知”，即从外物的魅惑、对名利的欲望中解脱出来，回归人格中本真的“善”；又如，在最大程度上探寻和发掘自我之所擅长、爱好并加以发挥、培养和引导；还如，为内心寻找最适合的安放之所，成全最本质的自我。其二是人性之外生、引导性发展，即通过外在的教育引导，帮助个体全面、客观地了解世界，形成成熟的意识和潜意识，继而找到与万事万物之“道”一致、又契合自我本质存在的人格发展模式。然而，正如上文我们已提及，人工智能基于既定的、“冰冷”的、非人格的、非个适性的程序和逻辑而存在、运行——它不仅无法完成出色的教育管理者所能完成的、适切于人格人性健康发展的工作，反而会对师生人格人性发展造成阻碍。
五、教育管理新时代：以智能化开启现代化的新征程
教育受生产力制约是教育的固有规律。生产力制约着教育目的、课程设置及部分课程内容、科研内容和方向、教育事业的规模和学校结构、教育和教学的手段等。人工智能的出现是生产力发展的必然结果。人工智能的迅猛发展及未来人工智能在教育领域的广泛应用，成为每一个教育管理者不可回避之事。如何充分利用人工智能这一生产力发展的硕果，如何促成人工智能与教育管理的良性结合，且通过教育使人工智能发展得更完善、更利于人类福祉和解放，成为社会各界重点关注的问题。积极稳妥、有的放矢地构建和实施具体可行的策略和办法，将促使人工智能与教育管理相得益彰，以智能化开启教育管理现代化新征程。
首先，应厘清人与人工智能在教育管理活动中的工作边界。在教育管理活动中，尽管人工智能将成为高效、得力的辅助工具，但它却不可能全面替代作为人的管理者的工作。许多只能由人亲自完成的复杂的教育管理、教育教学事宜，不应让人工智能越俎代庖或包办代替。譬如：由师生之间互动和交往交流产生的、一个生命对另一个生命的启迪与引导作用；含有“难量化考察指标”的教育（如德育）质量监测或评估体系的建设；涉及到“学生是成长中的人”特性、学生之间的差异性、学生发展的阶段性、师生人格完善客观规律的系列工作；教育管理实践中出现的需因地制宜、因时适变、因人而异的意外事件。
其次，在国家层面，要健全有关法律体系，加强相关法律功能。现代法律体系，能否成功应对人工智能所带来的新的风险和不确定性，能否在人工智能时代继续维持秩序与变革、守护与创新、价值与事实之间的动态平衡，是今天的法律人所必须面对的紧迫问题[23]。在教育法律法规层面，就教育管理人工智能化制定相关规范势在必行。行之有效的立法是充分发挥法律效用的关键所在：法律界人士应该学习和研究人工智能的相关知识——只有清晰把握人工智能的内在逻辑，才有可能让立法更具有针对性和明确性。有关方面应敦促人工智能专家参与相关立法、司法和行政工作，并为其参与此类工作提供便利渠道。各高校法学院应着手培养学生的、与人工智能发展对接的创新思维、逻辑推理、实践和判断能力（而非单纯传授法学、法律知识），以使学生毕业后在应对人工智能事宜时不处于被动状态。总之，应通过对人工智能相关法律问题的深入研讨，为智能社会划出法律的边界，让人工智能服务人类社会[24]。
再次，教育主体应各安其位、各谋其职，适度利用人工智能。知止不殆，每一位教育管理者，以及所有在教育分管、分治工作中分担职责的师生，皆应时刻警惕：对人工智能要合理、适度地利用，不能因过分依赖、“上瘾”导致自身管理、教育、学习、科研、自律、自控等能力及身体素质全面下降或退化。教师的高阶脑力活动和教学经验，学生的学习能力和逻辑思维习惯，绝非天生具有，往往需要经过低阶脑力劳动甚至体力劳动的重复训练和积累过程。师生过度依赖人工智能可能导致其眼高手低、好高骛远，知其然不知其所以然，甚至变相成为人工智能的助手和附庸——教师失去应有的教学能力和职业素养，学生失去独立思考的能力和健全的心智性格。如此的话，人工智能带给人类的就不是福利和解放，而是祸患与危机。
复次，构建切实可行的应用驱动和机制创新策略。应用驱动立足于受教育者最直接的利益问题，驱动人工智能技术在教育管理领域的广泛应用，驱动教育管理的变革和发展，驱动适切于教育管理运行的创新性、应用型人才的培养，驱动教育管理人工智能化的全面实现。机制创新是指不仅仅依靠政府和教育系统本身来提高和保障资源供给，还注重依托产业界、社会各界的力量来推动教育管理人工智能化变革的顺利实现。譬如，在以往教育信息化过程中，各教育机构通过与电信企业深度合作、互利共赢，有效地促进了教育信息化与应用驱动进程。
最后，学校应做好适切于人工智能发展和应用的教育管理人才培养工作。高端人才是人工智能的领头羊，人工智能高端人才队伍是推进“人工智能+教育”发展的雄厚后备力量[25]。优质的、适切于人工智能发展与应用所需的教育管理人才的培养，属于教育的本职事宜。上文我们提及，教育受生产力制约是教育的内在规律，与此相关还有另一条教育规律：教育可以对生产力发展产生反作用——教育把可能的生产力转化为直接的生产力、实现科学知识的再生产、产生新的科学知识和新的生产力。因此，关注适切于人工智能发展与应用的教育管理人才的培养，对于使人工智能这一生产力朝适合的方向、以最高的效率、最好的效果推动教育发展、提高教育管理质量是大有裨益的。
人工智能在教育方面的应用篇2
［关键词］人工智能；职业教育；产教融合；发展路径
一、问题的提出
2017年，国务院政府工作报告中首次写入人工智能，人工智能上升为国家战略。同年10月，报告进一步提出“加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。在国家层面的大力倡导下，全社会掀起人工智能技术创新的热潮。近年来，互联网巨头企业纷纷投身无人驾驶技术的研发，为实现人工智能与传统汽车技术的融合而不断探索创新，引发人们对未来智能出行的无限遐想；传统制造业企业大量引进智能机器人进行生产，提高了生产效率，让人们体会到智能制造的魅力；快递企业引进快递包裹智能分拣系统，让人们体会到网上购物的便捷。可见，人工智能的发展正不断深刻地影响和改变着人类的生产生活。
生产力决定生产关系。从生产力与生产关系的角度来分析，人工智能本质上是对生产力的变革。当人工智能不断深刻地影响和改变着人类的生产生活时，职业教育作为劳动者这一生产要素的供给者之一，不可避免地要积极思考如何应对人工智能时代的到来。对于我国大部分职业教育工作者来说，人工智能是一个具有挑战性的新命题。因此，面对人工智能时代，深入分析我国职业教育面临的挑战与机遇，主动探讨职业教育如何突破挑战、实现跨越式发展的现实路径，具有较强的理论价值和现实意义。
二、人工智能时代职业教育面临的挑战与机遇
（一）人工智能发展对职业教育提出的现实挑战
1.毕业生结构性失业矛盾会进一步加剧。随着人工智能技术的广泛应用，吸纳职业院校毕业生就业的企业，部分岗位会逐渐被人工智能所取代，这将加剧毕业生结构性失业矛盾，主要体现在以下方面：一是随着我国经济社会发展，劳动力成本不断攀升，人工智能技术快速发展，人工智能技术的成本优势越来越明显，推动企业广泛应用人工智能，减少用工需求，从而加大毕业生就业难度。二是企业中不需要特殊技能和专业知识的岗位、简单重复机械操作的职业以及标准化程度比较高的工种，由于容易实施人工智能，企业会逐渐采用人工智能替代人工生产，减少对毕业生的需求。三是一些专业性较强的职业，同样也可能被人工智能取代，如会计、医生、银行职员等。四是职业教育目前本身就面临着毕业生结构性失业的难题。一方面，企业大量缺乏高级技能人才。中华全国总工会李守镇2017年曾疾呼，全国高级技工缺口近1000万。另一方面，每年均有一定比例的大学生因找不到满意工作而选择待业。随着人工智能的广泛使用，被替代的从业人员短期内获得体面就业的难度较大，与未就业毕业生叠加，就业矛盾会更加突出。
2.治理体系不完善问题会进一步显现。职业教育是一类“具有多重利益格局的社会组织系统，高度分化又高度聚合，具有特殊的治理结构”。人工智能时代，职业教育治理将面临现实环境和虚拟世界同时并存的挑战。
一是重构治理结构存在挑战。现代信息技术不断增加人类社会对信息资源的依赖性，产生众多数据空间，管理方式上更强调让数据“多跑路”，组织结构期待扁平化。然而，由于多方面原因，我国高校还存在强有力的行政隶属关系，以及由此产生的资源调配依赖关系，管理体制自然是以行政管理为主。人工智能新时代，改变这种均衡状态，调整治理结构，重构治理逻辑，面临挑战。二是变革治理方式面临考验。当前，人工智能深入到人类社会的方方面面，治理方式上强调靠数据来说话，强调以大数据为核心，推动职业教育治理方式现代化。但在职业教育领域，与以行政管理为主的治理结构共存的、依靠既有传统经验进行治理的方式还依然大量存在，变革相对低效、传统保守的治理方式面临诸多考验。三是界定治理范围，实现治理机制创新存在阻力。人工智能时代的人类社会是一个多元协同的复杂系统，现实空间治理边界和虚拟空间治理边界并存。这需要职业教育重新审视不同利益主体之间的关系，重新界定治理范围。增强各利益主体的协同性，实现职业教育治理的约束、激励、保障等机制处于帕累托最优状态，需要不断创新与突破。
3.教育教学变革压力会进一步增强。包括职业教育在内的教育系统教育教学改革的脚步从未停止，各类经验、成果层出不穷。但人工智能时代，教育教学变革会面对更大的压力。
一是人工智能新时代对职业教育模式提出新要求。平等沟通、分享互动是人工智能时代学习最为突出的特点之一。在此精神的不断影响下成长起来的新一代青年，更加注重在平等的基础上，通过互动分享等获得知识、掌握相关技能。因此，他们容易对传统教育模式产生抵触情绪，尤其是现在还广泛存在的被动式、灌输式教育模式。变革势在必行，压力也与日俱增。二是各种新的信息化媒介通过大数据的挖掘，不断迎合新一代青年的“口味”，推出其最容易接受的知识传播方式，使其形成一定程度的路径依赖，传统教学方式已经不能调动其学习热情，传统教育方式方法面临变革压力。三是大数据挖掘、数据画像等人工智能技术的快速进步，为全方位评价教学、考查学生提供了途径。如何通过新技术运用，使职业教育告别“批量生产”，走向为每个学生“量身定制”，对教育教学变革提出了更高要求。
4.人才培养格局突破难度会进一步增加。伴随着人工智能的兴起，未来社会对人才的要求越来越高，将更加注重跨学科、多领域、综合性的技能和素质，这对职业教育提出新要求。职业院校如何在既有体制机制下，培养出能够从事创新型工作，综合素质、技能符合时代要求的人才，实现人才培养格局的普遍提升，需要突破重重难关。
（二）人工智能时代职业教育面临的发展机遇
1.人工智能为职业教育发展提供新机遇。纵观人类社会历经的每一次工业革命，都极大地解放了生产力，加快了人类社会向文明迈进的步伐。由于历史原因，当前我国工业化整体水平与发达国家相比依然存在一定的差距。虽然我国的工业化水平有了大幅提升，取得了世界公认的巨大成就，但制造业大而不强的事实还客观存在，部分领域甚至还存在代际差距。然而在人工智能引发的新一轮技术创新中，我国始终处于第一方阵，部分技术研发与应用走在了世界前列。新时代，人工智能为职业教育发展提供了新机遇。在人工智能创新型人才培养上，我国已与主要发达国家处于齐头并进的态势，只要抓住机遇，就能实现职业教育跨越式发展。
2.人工智能为职业教育改革注入新动能。职业教育改革是伴随着区域经济发展、产业结构转型升级而不断深入的。为适应人工智能时代对人才培养的新要求，部分职业院校已经做出了积极应对，走在了前列。例如，汽车维修专业。为胜任未来智能汽车维修的需要，一些职业院校开设了人工智能技术的相关课程，通过虚拟现实技术，直观地为学生呈现未来智能汽车故障诊断和维修的场景，开阔了学生的视野，激发了学生的创新思维，取得了较好的学习效果。
3.人工智能为职业教育创新提供新理念。由于职业教育的特点，与行业企业联系紧密，以把学生培养成为符合企业用工需要的人才为目标。诸如“学徒制”“订单班”“订单培养”等职业教育校企合作的经典模式，学生通过大量的实训课程、企业实践等，即通过“标准生产线”，被塑造成为“合格产品”。为此，一直以来职业教育都被认为过分强调“工具属性”而广受诟病。人工智能时代，简单的、重复性操作被智能机器人取代，学生得以从简单的训练中脱离出来，更加关注个性化需求的生产工艺，投入到创造性、创新性活动中去，职业教育因此得以回归教育的本质——不管用什么手段，不管在什么时候，都应该是关注生命的、关注心灵的、关注精神的。
三、人工智能时代职业教育发展路径
（一）转变培养理念，拥抱人工智能
首先要勇于投身到人工智能的浪潮中，以人工智能、“互联网+”的思维重构我们的思维方式。一方面，人工智能已成为国际竞争的焦点，世界各国都在抓紧谋划和布局，力求掌握国际竞争的主导权，我国也理应积极投入，抢占先机。另一方面，人工智能带来的技术进步，为社会经济发展注入强劲动力，成为经济发展的新引擎，必将引发经济结构的重构与变革，对人类社会产生深刻影响。职业教育与经济社会联系最为密切，面对这种新形势，一定要主动作为，而不能被动引领，要用全新的视角、全新的理念重构人才培养的目标与定位。具体来说：一是树立职业教育终身学习的理念。人工智能时代，科学技术发展日新月异。技术的提升、能力的积累不是一蹴而就的，要打通职前学历教育与职后继续教育，让社会各界不同类型、不同层次、不同需求的人都可以享受到职业教育，这是新时代职业教育为提高人民群众的获得感而应有的贡献。二是树立职业教育开放包容的人才培养理念。随着人工智能的兴起，被淘汰的落后产业从业人员和被人工智能替代的简单、重复性操作工作人员，以及随着城镇化而来的农民工群体，他们都有再就业培训的需要。职业教育应承担起社会化职业培训的重担，提升就业人员专业技能，维护社会稳定，促进社会和谐发展。三是树立职业教育资源共享的理念。人工智能时代，岗位对于知识和技能的要求已经突破单一学科或单一知识体系。因此，职业教育应树立共享理念，突破原有共享边界，甚至是放眼全世界，在全球职业教育领域进行广泛交流，共享职业教育资源。
（二）提升培养格局，对接人工智能
人工智能时代对从业者素质和能力的基本要求将发生改变，创新精神、合作精神和创新能力将成为“基本配置”，这迫切需要职业教育提升人才培养格局，突破以就业为导向、忽视学生个性化发展的原有格局。
一是从单一型到复合型，提升人才综合素质。人工智能时代，生产方式将从“标准化大生产”向“个性化私人定制”方向发展，更强调客户体验，“小订单、多批次”将成为主流生产方式。新的生产方式在生产流程、价值链的整合方面将发生剧烈变革，产业更加趋向知识密集型。由此，职业教育要提升学生综合素质，学生不仅要掌握相关知识和技能，更要具备自主学习能力和自主创新能力。二是从共性到个性，提升人才个性化创新能力。人工智能时代，各种新技术、新岗位、新业态不断涌现，学习从“要我学”逐渐转变为“我要学”，学习也不再以就业为终极目标，而以满足个性化发展需求为目标。从共性培养到满足个性化发展需要，有利于学生创新力、创造力的释放和潜能的开发，更好地对接人工智能。三是从“工具属性”向“个性发展”，回归到教育本质。满足学生个性发展需要是人工智能时代职业教育面临的发展机遇，有助于职业教育回归教育本质，进一步提升人才培养格局。
（三）调整专业布局，适应人工智能
职业院校由于经费、资源等原因，目前较少开设人工智能相关专业，滞后于新兴产业对人才的需求。因此，职业院校应聚焦区域经济发展，贴合自身实际，提前谋划，调整专业布局，满足人工智能发展需要。
一是突破瓶颈障碍，设置新专业。人工智能时代，新旧动能转换加快，产业发展速度加快，职业院校要充分对接区域经济发展与产业升级的需要，突破各类障碍藩篱，提前谋划专业布局，增设新兴专业。二是适应人工智能，改造原有专业。与人工智能、信息技术、无人控制技术、虚拟现实等领域相关的专业应在职业院校专业体系布局中占据重要席位。考虑到新设置专业面临师资队伍建设、实验实训条件建设等问题，需要巨大的资源和经费投入，职业院校可以通过重构已有专业，对贴近人工智能的专业进行改造，进一步缩短响应时间，降低人才培养周期的不利影响。三是探索设置交叉培养专业，适应人工智能未来需要。为适应未来人工智能对人才知识、技能、创新等并重的复合型需要，探索建立机械制造、信息技术、智能控制等交叉培养的专业，力求与人工智能发展保持一定的同步。四是建立专业动态调整机制。人工智能技术迭代速度加快，要建立专业动态调整机制，促进人才培养与区域产业发展的联动，保障人才培养供给侧和产业需求端在结构层次、质量水平上协同。
（四）深化产教融合，融入人工智能
人工智能时代，职业教育要想引领发展潮流，在人才培养中抢占高地，就必须提高人才精准有效供给能力，培养适应时展要求的高素质、创新型、复合型人才，真正将人力资源优势转化为人力资本。而实现人才精准有效供给，唯有深化产教融合，促进教育链、人才链、产业链和创新链有机融合。
一是实现人才供给与产业需求的融合。人工智能产业的兴起是建立在关键技术突破基础上的，本质上竞争的核心是人才，尤其是高素质、创新型技能人才。通过产教融合，校企共同确定人才培养目标和培养方式，共同完成人才培养。学生正式的学历教育与非正式的企业培训相融合，为人工智能新兴产业发展提供支撑保障。二是实现知识、技术与行业企业的融合。职业院校注重理论联系实际培养创新型人才，在不断的实践中进行着理论创新和技术研发，产生了大量有价值的科技成果。通过产教融合，一方面，能够实现科技成果与行业企业的融合，实现科技成果转化，促进行业企业发展；另一方面，新技术、新产品、新设备也需要进行体验和推广，人工智能领域的新技术、新产品很多本身就可以运用到教学实践、技术研发的过程中，通过体验使用、反馈数据更好地促进技术突破和产品升级。三是实现教师与企业工程师互聘互通融合。随着人工智能时代人才培养格局的提升，对教师“复合型”能力的要求越来越高。通过产教融合，一方面，职业院校教师可以深入企业，参与企业的生产、研发实践，成为具有高水平教育教学能力、娴熟的专业技能和较高科研创新能力的高素质综合型人才；另一方面，行业企业具有较强研发能力、实践指导能力的工程师，通过培训后具备职业教育教学能力，可以受聘到职业院校从事教育教学工作。
（五）创新课程教学，发展人工智能
人工智能在教育方面的应用篇3
关键词：多元智能理论；教育改革；教育思考
一、多元智能理论提出的背景
哈佛大学心理学教授H?加德纳多年来一直致力于人类智能开发的研究。他在荷兰海牙的伯纳德?冯?李尔基金会（这是个致力于帮助低能青少年的国际性非盈利组织。它广泛地支持那些在早期教育与培养方面能导致普及性途径的研究工作，以帮助低能儿童去发掘其潜能）的赞助下已于1983年出版了《智能的结构》。这是一本研究人类潜能的著作。加德纳在该书中指出，人类的发展实际上就是智能的发展。要找到能够促进或激发人类潜能发展的方法，就必须对智能的概念、构成及评估方式有一个不同于过去的看法。
加德纳在《智能的结构》中提出的多元智能理论，在美国和世界各地的教育家和教育工作者中受到了广泛而热烈的欢迎。公众特别是教育界对这一理论的欣然接受极大地鼓舞了加德纳及其同事，他们从此开始了在课程体系、教育评估和教学方法改革等方面的实验，以回报教育界的欢迎。并且开展了多元智能理论在学龄前儿童、小学生和中学生教育中的应用。甚至他们还探索了多元化思维在其他机构和行业，如博物馆和商业上的应用。1993年，他们将对多元智能理论应用方面所做的工作加以总结，又出版了《多元智能》，发展了多元智能理论。
在美国，大多数教育思想只有几年的生命力。而在多元智能理论首次提出近20年后的今天，美国和世界各地对它的兴趣仍在持续增长。多元智能理论在教育界的影响力可见一斑。
二、多元智能理论的内容
在1983年出版的《智力的结构》一书中，加德纳提出智能的多元化理论。在这之后的不断研究中，他把最初提出的六种智能发展细化为八种智能。这些智能是全人类都能够使用的学习、解决问题和创造的工具。与传统的智力理论相比，加德纳的研究不仅揭示了一个更为宽泛的智能体系，而且提出了新颖实用的智能概念。这一智能概念取代了以标准智力测验分数对人类聪明程度的界定。该定义为：智力是在实际生活中解决所面临的实际问题的能力；提出并解决新问题的能力；对自己所属文化提供有价值的创造和服务的能力。
加德纳在1993年出版的《多元智能》和其他著作中对八种智能作了如下简介：（1）语言智能是指用言语思维、用语言表达和欣赏语言深层内涵的能力。作家、诗人、记者、演说家、新闻播音员都显示出高度的语言智能。（2）逻辑—数学智能是指人能够计算、量化、思考命题和假设，并进行复杂数学运算的能力。科学家、数学家、会计师、工程师和电脑程序设计师都显示出很强的逻辑—数学智能。（3）空间智能是指人们利用三维空间的方式知觉到外在和内在的图像，能够重视、转变或修饰心理图像进行思维的能力，如航海家、飞行员、雕塑家、画家和建筑师所表现的能力。（4）身体—运动智能是指人能巧妙地操纵物体和调整身体的技能。运动员、舞蹈家、外科医生和手艺人都是这方面的例证。（5）音乐智能是指人敏锐地感知音调、旋律、节奏和音色等的能力。具有这种智能的人包括作曲家、指挥家、乐师、音乐评论家、制造乐器者和善于领悟音乐的听众。（6）人际关系智能是指能够有效地理解别人和与人交往的能力。成功的教师、社会工作者、演员或政治家就是最好的例证。由于近来西方文化已经开始认识到心智与身体间的联系，并开始重视精通人际交往行为的重要价值。（7）自我认识智能是指关于建构正确自我知觉的能力，并善于用这种知识计划和引导自己的人生。神学家、心理学家和哲学家就是拥有高度的自我认识智能的典型例证。（8）自然观察者智能是指观察自然界中的各种形态，对物体进行辨认和分类，能够洞察自然或人造系统的能力。学有专长的自然观察者包括农夫、植物学家、猎人、生态学家和庭园设计师。
加德纳认为，相对于先前的一元智力理论和智力评价理论，多元智能理论能够更为准确地描绘和评价人类能力的面貌。加德纳谨慎地指出，人类智能不应局限于他所确认的这几种类型，同时每一种智能还包含有次级智能。例如，在音乐领域中的次级智能就包括演奏、歌唱、作曲、指挥、评论和欣赏音乐。同样，其他七种智能也都各自包含着多种次级构成要素。
在多元智能理论的不断深入研究中，加德纳指出，多元智能可能涵盖于三个更宽广的范畴之中。在这八种智能中有四种，如空间智能、逻辑—数学智能、身体—运动智能和自然观察者智能等，可以被视为与“物体相关”的智能范畴，这些能力是个体在环境中被所面临的物体控制而形成的；另一种范畴属于与“物体无关”的智能，包括语言智能和音乐智能，这两种智能不依赖于物理世界而形成，而是有赖于语言和音乐系统；第三种范畴包括“与人相关”的智能，人际关系智能和自我认识智能就是这一方面的反映。
多元智力理论在教育界得到迅速广泛的传播和接受，一个重要的原因在于它的基本思想迎合了当时的教育改革气候。80年代初期，世界各国教育界已认识到传统教育的消极影响，开始全面深刻地反思所面临的教育危机，并力图寻求提高教育质量的有效途径。正值此时加德纳提出的多元智力理论对传统的教育思想提出了挑战，为帮助教育理论和实际工作者进一步充分认识和发挥每个学生的潜在能力，提供了一个新颖的有力的理论依据。同时，教育界不满于传统智力和成绩测验，力求平等与卓越的多元化教育正在兴起，“以人为本”的新进步主义教育运动也逐步壮大，加之美国文化和教育中根深蒂固的个人主义等因素，都为多元智力理论的广泛传播起了积极作用。
三、多元智能理论给我们的思考
藉于前述，我们认为多元智能理论至少在以下几个方面对于我国的教育改革具有重要的指导意义，值得我国教育理论和实际工作者，结合我国学校教育与教育改革的现状和问题，深入思考和研究。
（1）智力观 根据多元智力理论，大多数人具有完整的智能，但每个人的认知特征又显示出其独特性，在八种智能方面每个人所拥有的量是不同的，八种智能的组合与操作方式各有特色。长期以来，我国的学校教育偏重于培养和发展学生的语言和数理逻辑能力，强调语文和数理化等学科的教学，而忽视对学生其他能力方面的开发和培养，从而贬低了其他认知方式的重要性。因此，认为学生的多种智能在传统的学业方面未能受到尊重，他们的特长可能难以被发现，这对于学校和社会都可能是巨大的人力资源浪费。真正有效的教育必须认识到智力的多样性和广泛性，并使培养和发展学生各方面的能力占有同等重要的地位。音乐、体育、美术、历史、地理、社会常识等学科，对促进学生智力的多方面发展具有同等重要的价值。值得我们深思的是，狭隘的智力观必然导致狭隘的教育内容，而狭隘的教育内容只可能培养出片面发展的学生，这在一定程度上会阻碍甚至扼杀学生多方面的潜在能力，从而限制学生顺乎自然地良好发展。
（2）教学观 我国传统的教学基本上以“教师讲，学生听”为主要形式，辅之以枯燥乏味的“题海战术”，而忽视了不同学科或能力之间在认知活动和方式上的差异。这既违背了教学规律，也违反了因材施教的原则。多元智力理论认为，每个人都不同程度地拥有相对独立的八种智力，而且每种智力有其独特的认知发展过程和符号系统。因此，教学方法和手段就应该根据教学对象和教学内容而灵活多样，因材施教。教师应当让学生积极地参与教学活动，并根据不同的教学对象和内容采取不同的教学方式，即使是同样的教学内容也可以通过不同的方式和手段帮助学生理解和掌握，使学生成为学习的主人。学校和教师的任务就是要有适合学生特点的有效方法，从而促进每个学生全面充分地发展。对教师而言，更为重要的是，不仅要辨认我们身心系统的智能，而且要认识到我们能够为学生创设一个生活和学习的“聪明环境”，使他们置身于积极、富有营养、充满刺激和交互作用的环境里，才能够持续地促进心智能力的发展。
转贴于（3）评价观 多元智能理论对传统的标准化智力测验和学生成绩考查提出了严厉的批评。传统的智力测验过分强调语言和数理逻辑方面的能力，只采用纸笔测试的方式，过分强调死记硬背知识，缺乏对学生理解能力、动手能力、应用能力和创造能力的客观考核。因此是片面的和局限的，它不能真实、准确地反映学生解决实际问题的能力。根据多元智能理论，智力和教育测验应当通过多重渠道，采取多种形式，在不同的实际生活和学习情境下进行；教师应从多方面观察、记录、分析和了解每个学生的优点和弱点，并以此为依据设计和采用适合学生特点的不同的课程、教材和教法，帮助学生“扬长避短”。测验的目的不应该是对学生分类，排名次，或者贴标签，而应该是帮助教师和家长认识和了解学生的学习特点和需要，并采取适当的措施，帮助每一个学生充分发展其潜能。应当明确智力测验是手段，不是目的。多元智能理论指出，人的智力，不是单一的能力，而是由多种能力组成的综合体。因此学校的评价指标、评价方式也应当多元化，并使学校教育从纸笔测试中解放出来，注重对不同人的不同的智能的培养，应加大情景化考试力度，以发现每个学生在环境测试中显露的区别于他人的智能特征。从而使学生能够在智力测验中发现自我的价值，使教师通过这一过程更加充分了解和认识学生的不同潜能特征，从而把握和提供适合他们的教育途径和方法。
（4）学生观 根据多元智能理论，每个人都有其独特的智力结构和学习方式，所以，对所有学生采取同样的教材和教法是不合理的。H?加德纳所倡导的“以个人为中心”的多元智能学校教育理论，有如下几项原则：1）学校教育必须以学生为本，学校教育的每项改革必须以学生的学习和发展为最大效益；2）所有学生都有能力学习，具有多元智能和不同的发展潜质，学校教育应为每一个学生提供均等的发展机会，建构一种可选择性的教育以适合不同学生的不同潜质、不同学习方式和不同发展需求；3）学校教育必须以合作的方式和家庭、社区建立密切的关系，以保证学生有机会获得广泛的学习与发展经验，使学生的学习与自身的生活建立真实而完善的联系。多元智能理论及教育实践的发展，要求教育者思考一个新的问题，学校教育为每一个孩子的发展作好准备了吗？而这正是当今学校教育改革需要慎重考虑的一个首要问题。真正有效的教学是应当能够将学生的智力特点与教师的教学方法结合起来。同时，多元智力理论也为教师们提供了一个积极乐观的学生观，即每个学生都有闪光点和可取之处，教师应该从多方面去了解学生的特长，并相应地采取适合其特点的有效方法，使其特长得到充分的发挥。而且教育应面向全体学生，相信所有的儿童都能学好。成绩差的学生，很可能是因为他们所在学校的教育不适合他们，没有能够充分发挥他们的潜力造成的。学习困难学生可能是由于学习策略的知识与操作没有被激活并在学习中自如地使用造成的，这就需要教师在教学过程中给予指导。教师应根据教学内容和教育对象的不同，采用多样化的教学策略和方法，使学生能够用他们自己所理解的方式去获取知识，以满足不同学习风格的需求，保障每位学生学习、享受教育资源和发展的权利。这样，不同的学生都可以得到同样好的教育，每个学生都可以得到良好的发展，从而成为有用的人才。
（5）发展观 按照加德纳的观点，学校教育的宗旨应该是开发多种智能并帮助学生发现适合其智能特点的职业和业余爱好。应该让学生在接受学校教育时，发现自己至少有一个方面的长处，学生就会热切地追求自身内在的兴趣。而这种追求不仅可以培养学生对学习的乐趣，同时也是学生坚持不懈努力学习的内在动力，这正是熟练地掌握学科原理和创造发明所必备的品质。按照“短路理论”，如果缺乏创设相关环境和给予强化而不去唤醒我们的潜在能力，相关的神经功能就会衰退，这些能力就会自我衰退，甚至会消失。然而，传统课程设置只将语文、数学和外语看作“主科”，将体育、音乐和美术等视为“副科”，学校和家长也在不同程度上存在只重视语、数、外，而忽视体、音、美的现象，致使学生的体、音、美等多种潜能被压抑。多元智能理论强调：学校当局及教师应明确在当前课程计划和课外活动中，包含了哪些在学生身上可以培养的多元智能要素，教师应致力于普及这些要素，确保所有的学生能够从中受益。在课程设计方面，不仅应重视学生不同侧面的智力，而且应拓展发展智力的空间，尽可能地发掘每一个人的潜在能力。当每个人都有机会挖掘自身的潜能而高效地学习时，他们必将在认知、情绪、社会甚至生理各方面展现出前所未有的积极变化。
需要指出的是，多元智能理论并不是对传统教育的简单否定，而是一种扬弃。多元智能理论为我们理解智能和教育的关系提供一个新的视角。不同教育理念的渗透和整合，将为我国教育改革开辟广阔的道路。
参考文献
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[4]曾晓洁．多重智力理论与学校教育改革[J]．教育理论与实践.2002，（8）．
人工智能在教育方面的应用篇4
关键词：人工智能；教育；应用；问题
中图分类号：G642.0文献标志码：a文章编号：1674-9324（2012）03-0159-02
人工智能是研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使其模拟、延伸、扩展人类智能的学科。随着人工智能的理论与技术在社会各个领域的广泛应用，其在教育领域内的应用也越来越受到重视，并取得了一定的研究成果。
一、人工智能教育应用的主要形式
人工智能在教育领域应用的最直接结果就是诞生了智能教学系统。智能教学系统是以计算机辅助教学为基础而兴起的，它是以学生为中心，以计算机为媒介，利用计算机模拟教学专家的思维过程而形成的开放式人机交互系统。目前，智能教学系统已成为人工智能在教育中应用的主要形式。智能教学系统主要是在知识表示、推理方法和自然语言理解等方面应用了人工智能原理。由于它综合了知识专家、教师与学生三者的活动，因此，与之相对应的，智能教学系统一般分成知识库、教学策略和学生模型三个基本模块，再加上一个自然语言智能接口。智能教学系统的功能具体来说有以下几条：了解每个学生的学习能力、认知特点和当前知识水平；能根据学生的不同特点选择适当的教学内容和教学方法，并可对学生进行有针对性的个别指导；允许学生用自然语言与“计算机导师”进行人机对话。智能教学系统的设计不仅要有计算机科学的知识，还需要有教育科学的理论指导。
二、人工智能在教育中应用的局限性分析
1.阻碍人工智能发展的关键因素。在人工智能的发展中，一直存在着对“计算机是否能代替人脑甚至超过人脑”的问题的讨论，实际上，以电子计算机为主要工具模拟人的某些思维活动而产生的人工智能是有局限的。①计算机处理问题的根本原理。要计算机解决某种问题，有三个基本的前提：必须把问题形式化；问题还必须是可计算的，即要有一定的算法；问题必须有合理的复杂度，即要避免指数爆炸。由于人的智能活动不能完全形式化，因此，机器就不能将人脑的智力活动全部复制出来。电子计算机最终只能把握0、1这两个开关代码，遇到不能形式化、不能找到算法或不能程序化的任务，计算机则难以执行。②人和机器之间的根本区别。智能模拟利用了人和机器的共性，即两者都是一个信息转换系统，但两者之间存在着不容忽视的本质区别。智能模拟与天然智能属于两种不同的进化系统，人类的智能是人类社会实践的产物，机器的智能是机械制造的结果。大脑和电脑的组织结构也不相同，两者属于两种不同的运动过程，前者是复杂的生理--心理过程，后者是机械--物理过程。智能模拟可以在局部上超过天然智能，但是，模拟的根本方法是功能模拟法，两个系统在结构和实际过程上是不一样的。智能模拟不具有人的思维的社会性，不具有主观世界。
2.人工智能在教育中应用的局限。就目前人工智能的发展水平以及人工智能本身的特点而言，它在教育中的应用也是有其局限性的。①与学生之间无法畅通交流。教育本质上是一种“交互”活动，而智能教学系统无法实现最充分、最真实的交互。目前自然语言理解的研究成果非常有限，远不能达到人人交流的要求。此外，就态度、品德、情感等教育问题而言，机器只能通过学生输入计算机的信息来判断其掌握和内化程度，而无法像人类教师通过自然状态的交流和观察来判断学生的真实情况，因此，“机器智能”很容易被蒙蔽“双眼”，无法做到像人与人之间那样自然畅通的交流。②决策和推理机制不完善。智能教学系统的关键智能所在是其决策和推理机制，即“教学策略”模块根据不同学生的具体情况通过推理做出灵活决策，这种决策基于学生模块提供的有关学生的知识水平、认知特点和学习风格，而这些不能完全被形式化。同时，随着教育理念的不断更新以及教学模式和教学方法的不断改进，系统所应用的教学策略模块用于评估和判断学生学习过程的能力是有限的。③人工智能并非适合所有的学习领域。根据加涅的学习结果分类，学习分为言语信息、智慧技能、认知策略、动作技能和态度五类。言语信息分为符号学习、事实学习和有组织的知识学习，这些属于可形式化内容，适用于智能教学系统；智慧技能分为辨别、具体概念、定义性概念、规则和高级规则，其中前四项属于可形式化内容，适用于智能教学系统，而高级规则属于复杂――形式化内容，部分内容不适用于智能教学系统；动作技能和态度领域的学习，在其认知成分中可以使用智能教学系统，但情感和行为成分等非形式化内容，则难以用智能教学系统来实现。因此，并不是所有的学习领域都适用于智能教学系统。智能教学系统在教育中应用的重点应放在认知领域中的符号学习、事实学习和有组织的知识学习、辨别、具体概念、定义性概念以及规则这些学习内容上。
三、人工智能教育应用的发展方向
近年来，随着计算机技术、网络技术、人工智能技术以及现代教育教学理论的发展，人工智能在教育中应用的发展呈现出以下几个趋势。
1.开始突破单一的个别化教学模式。长期以来，计算机辅助教学系统和智能教学系统都是强调个别化教学模式，这种模式在发挥学生的学习积极性、主动性和进行因人而异的指导等方面确实有许多优点。但是，随着认知学习理论研究的进展，人们发现在计算机辅助教学系统和智能教学系统中只强调个别化是不够的，在某些场合（例如问题求解）采用协作方式往往更能奏效。因此，近年来在智能教学系统中，协作型教学模式得到越来越多的重视和研究。
2.智能教学系统日益与超媒体技术相结合。超媒体系统具有良好的开发环境、灵活方便的用户界面以及图、文、声并茂的特点，而且其信息的组织方式与人类认知的联想记忆习惯相符，已成为目前一种最理想的信息载体和最有效的信息组织与信息管理技术，在许多领域尤其是教育领域有广阔的应用前景。把超媒体技术引入智能教学系统，从而发展成为智能超媒体辅助教学系统，可以大大改善计算机辅助教学系统的教学环境，激发学生的学习积极性，从而显著提高教学效果。
3.智能教学系统与网络的关系日益密切。网络的应用和普及为远程教育和终身教育提供了一个良好的空间。当前，智能教学与多媒体网络的结合成为人工智能在教育中应用的一个势不可挡的发展趋势。
4.传统人工智能与神经网络模糊决策机制相结合。传统人工智能从宏观角度开展认知模拟，可以部分地模拟人类的逻辑思维过程，而神经网络模糊决策机制从微观方面进行认知模拟，着力实现模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。今后将探索一种新的智能处理模型：把神经网络的模糊决策机制和符号专家系统的推理能力结合起来，利用多重知识源、多种模型进行复合协同处理。如果上述技术能够成熟运用，那将对人工智能的发展及其在教育中的应用起到决定性的作用。
参考文献：
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[4]徐鹏，王以宁.国内人工智能教育应用研究现状与反思[J].现代远距离教育，2009，（5）：3-5.
人工智能在教育方面的应用篇5
关键词：智慧教育城建设；教育信息化；数字技术；战略思考
中图分类号：G434文献标志码：B文章编号：1673-8454（2014）07-0046-05
当前，我国教育信息化工作在基础设施建设、重大应用、资源建设、标准化建设、法律法规建设和相应的管理制度等方面取得快速发展。祝智庭教授简要勾勒过去十年来我国基础教育信息化发展概貌，将其概括为“一个信念，两大计划，三个项目”：[1]“一个信念”就是首先要确定“教育信息化带动教育现代化”的基本信念；“两大计划”指的是中小学“校校通”计划和全国中小学普及信息技术教育计划；“三个项目”主要包括农村中小学现代远程教育工程、国家基础教育资源库建设项目和中小学教师教育技术能力建设项目。
作为区域推进教育信息化工作的先行者，温州教育信息化工作建设基本与全国同步，在某些方面甚至具备引领发展的地位。温州教育信息化大体可分为五个阶段：①启蒙应用阶段（1999年之前）：以“两机一幕”进教室为标志，普及音像教学，开展计算机辅助教学，探索多媒体和计算机网络技术课堂教学；②探索前进阶段（1999-2003年）：以教育城域网建设工程为核心，组建多层次、多局域的综合互联性网络，初步实现教育、教学、管理数字化和网络化；③跨越发展阶段（2004-2007年）：制定《温州市教育信息化建设行动计划（2004-2007年）》，实施中小学“校校通”工程、“139富民攻坚计划”教育资源共享工程和农村中小学现代远程教育工程；④均衡提质阶段（2008-2011年）：制定《温州市中小学教育信息化发展行动计划（2008-2011年）》，实施中小学教育信息化达标创建工程，全市中小学校教育信息化基础建设获得整体提升；⑤融合创新阶段（2011年以来）：以数字化校园创建为核心，高位提升，深度融合，实现教育思想、理念、方法和手段全方位创新。
如果说20世纪90年代末期全球数字化浪潮的兴起，使教育进入数字化时代，带给人们的是资源的数字化和工作的流程化，也逐渐形成了基于数字化特点的教育文化和观念。那么21世纪物联网、云计算、三网融合等技术兴起和快速发展，将使教育进入智能化时代，开启智慧教育新篇章。历史经验告诉我们，教育信息化建设是一个基于技术和教育发展的演变提升过程，只有准确把握教育信息化发展趋势，勇于突破以往项目推进中存在的问题和局限，通过战略构架、统筹谋划、协同推进，才能实现教育信息化工作阶段性、螺旋式提升。
一、“智慧教育”再认识
1.智慧教育缘起于“钱学森之问”
2005年，总理看望著名科学家、思想家钱学森先生时，钱老曾向总理进言：“现在中国没有完全发展起来，一个重要原因是没有一所大学能够按照培养科学技术发明创造人才的模式去办学，没有自己独特的创新的东西，老是‘冒’不出杰出人才。这是很大的问题。”面对新中国60年教育的现状，钱学森先生立足自己成长与成才的经历和多年对教育的体验与关注，以培养全民英才和“冒尖人才”为宗旨，基于学制观、人才观、创新观、全面学习的方法论、教育教学的系统论、教育科研的实践论等六个基本教育观念所形成了6个教育创新思路，即“钱学森大成智慧教育”。这一创新教育体系“是真正的素质教育体系，是21世纪的中国乃至全球最先进的优质教育体系”。[2]
所谓“智慧”是由智力、知识、方法、技巧、意志、情感、个性意识倾向、气质与美感等要素构成的复杂系统。所谓“智慧教育”是指在传授知识的同时，着重培养人们智能的教育。这些智能主要包括学习能力、思维能力、记忆能力、想象能力、决断能力、领导能力、创新能力、组织能力、研究能力、表达能力等。江苏智慧城市研究院在经过长时间的研究后，从学生、教师、课堂教学、课外活动、评价导向等维度，提出智慧教育应该具备的五个基本特征，这里不再赘述。[3]总之，智慧教育作为一个综合性概念，其实就是教育者通过教育理念、知识学养、情感与价值观、教育机智、教学风格等综合素质的提升转变，利用“教育智慧”促进学习智慧发展，从而实现智慧类型优化的目的。这一概念的提出和发展根源于教育以及教育为经济社会发展和人的发展服务的属性，同时又根植于社会经济的发展，特别是随着知识产业时代的到来，智慧知识的进化成为知识进化的主流方向，由此共同决定了传统教育向智慧教育进化发展的方向。
目前，智慧教育的理念在国内外已经达成广泛共识，并在一些国家和地区个别学校付诸实践探索，相关建设和研究都取得初步进展。然而，由于长期受到客观条件和技术手段的限制，智慧教育的实践推进却是困难重重、举步维艰，以至于仅仅停留在理念倡导、零星探索层面，未能转化为教育者广泛的常态教育行为，即使在一些地方和学校取得一些成果，与既定理论目标和课改实际价值也相距甚远。然而，令我们倍感欣喜的是，科学技术的迅猛发展和信息技术与教育领域的深入结合，为智慧教育的深入推进提供了坚实的基础。
2.新技术背景下的“智慧教育”
21世纪的第二个十年开始，全球教育信息化进入了一个新的发展阶段，而推动教育信息化步入新阶段主要有两大契机：一是学习科学的新研究。“提高人类个性化的自学能力”被列为21世纪面临的14项科技挑战之一，如何应用信息技术与科研成果来更新教育观念、改革教育体制，以形成基于信息时代的教育模式和学习方式，成为推进教育改革与发展亟待破解的难题。二是信息技术的新发展。如何借助迅猛发展的信息技术，创造智慧个性化学习环境、智能汇集推送的学习资源以及主动发展的学习者，成为推进教育优质发展、办人民满意教育的必然选择和必由之路。事实证明，有效利用信息化可以使我们人类与生俱来的生理智慧得以延伸；推进智慧教育，能够满足学生更具智慧的发展需求。
随着信息技术在教育领域的深入应用，智慧教育成为信息化教育应用的一个新范式。[4]与此同时，国内外一批学者专家也加强了对智慧教育的研究推广，特别是祝智庭教授在综合了国内外对智慧教育的系统研究之后，提出了“信息时代的智慧教育是一种最直接的、帮助人们建立完整智慧体系的教育方式，其教育宗旨在于，引导你发现自己的智慧，协助你发展自己的智慧，指导你应用自己的智慧，培养你创造自己的智慧”的见解，对智慧教育进行了较为全面的趋势性定义。[4]在智慧教育建设实践中，除了东南亚几个国家以外，我国的上海、广东、深圳、宁波等城市或者将智慧教育纳入智慧城市建设，或者单独制定智慧教育相关的方案或意见，积极探索基于新技术支撑下的智慧教育建设。
二、“智慧教育城”概念的提出
2012年上半年，温州提出智慧教育建设整体思路，经过一年的研究论证，《关于推进温州智慧教育城建设的实施意见》已于近日出台，提出立足“智能环境、智慧教育”的主旨，建设“温州智慧教育城”的目标。面对“温州智慧教育城”的提法，我们不仅要问：同样是智慧教育，温州在实施中为什么却加了一个“城”字，称为“温州智慧教育城”？其实，此叫法并非无意之举、随手拈来，更绝非为创造“温州模式”而特立独行的自我标榜，而是内化了我们对智慧教育的认识，力求在概念中体现建设的思路和目标。
1.“智慧教育城”归属于“智慧城市”建设体系
2009年初iBm提出智慧地球的概念。2013年1月29日，经住建部审核通过，北京市东城区、河北省石家庄市、江苏省无锡市、浙江省温州市等在内的90个城市（区、镇），成为首批国家智慧城市试点。根据国际既有的智慧城市建设内涵，大致包含经济、政务、交通、就业、教育、医疗、环境、能源等多重领域。[5]我们认为，智慧城市建设除了应该结合中国城市化发展中面临或即将面临的重大课题，突出城市管理、医疗、交通三大领域外，重点应该是作为民生工程的智慧教育。2013年3月，温州市人民政府通过了《温州市智慧城市创建实施方案》，“智慧教育”成为智慧城市建设重要组成部分，而“智慧教育城”概念的提出和纳入“智慧城市”建设体系也就顺理成章。
2.“智慧教育城”从技术支撑上区别于“智慧教育”
虽然信息时代背景下的“智慧教育”概念尚未形成广泛认可的科学定义，但其至少必须具备以下三大要素已成为共识：一是利用先进的信息技术实现教育手段的智能化，即智慧化的学习环境；二是基于学习者自身的能力与水平，兼顾兴趣，通过娴熟地运用信息技术，获取丰富的学习资料，开展自助式学习的教育，即智慧化的学习过程；三是通过现代化的教育理念和教与学的方式重塑教学施为关系，即智慧教育生态。同时，“智慧教育”作为教育信息化的新境界、新诉求，必须基于三种主要技术：一是作为现代技术手段的物化现代媒体技术；二是作为媒传教学法的智能现代传媒技术；三是作为优化教学过程的泛在教学系统设计技术。可见，新技术的发展为智慧教育注入新的活力，更为其增添了重要的基础要素，使其从里到外、从头到脚无不彰显信息化的特征，因此有必要在称呼中体现基于智能技术支撑的“智慧教育”（智慧教育城）和基于“教育智慧”的智慧教育之间的区别。
3.“智慧教育城”凸显教育信息化区域推进思路
众所周知，教育信息化建设与其他领域的信息化建设既有相通点也有实质性的区别。相同点在于教育信息化与其他领域信息化一样依赖于信息化基础设施设备建设和网络技术的发展；而教育信息化由于受到区域教育政策、教育人口、学校布局，以及区域教育资源和应用需求差异影响，导致在网络接入、基础建设、系统开发、资源共享和相应的教师培训中不可能全国、全省、全市、全县统一部署，更不要谈学校管理模式的不同和教育教学模式差异。正因如此，区域特色和区域推进一直是教育信息化建设的共同认识和重中之重，而作为教育信息化发展的建设新阶段的智慧教育更是如此。国家可以全面推进智慧教育建设，而实质性推动却需要区域推进，“教育智慧城”建设也就成为推进的主体。区域推进智慧教育建设不仅是为了解决庞大网络和系统部署的问题，更是为了满足教育全数据收集和精细化管理需要。
三、温州智慧教育城建设实践与探索
目前，我市乃至全国教育已经进入到了“十二五”发展的关键期，也是决胜期，教育改革已经进入到“深水区”。随着改革的逐步深入，对教育信息化将会提出更高的要求，只有尽快部署，加快步伐，才能积极回应和不断满足教育发展的需要。
1.新形势下教育信息化战略地位提升
本世纪初，我国把信息化建设提高到关乎国家国际竞争力的战略高度，强调优先发展。2000年党的十五届五中全会首次把信息化提到了国家战略的高度，紧接着《2006-2020年国家信息化发展战略》的制定颁布使教育信息化作为国家发展战略要素全面纳入国家战略的议事日程，成为提升国家竞争力的重要途径，对传统社会形态带来巨大冲击。进入21世纪第二个十年，国家又把教育信息化纳入国家信息化发展战略重点和优先领域，超前部署教育信息网络。去年3月，教育部颁布《教育信息化十年发展规划(2011-2020年)》，指出信息技术对教育发展具有革命性影响，必须予以高度重视，并对未来十年的教育信息化工作进行整体设计、全面部署；9月，教育部召开全国第一次全口径的教育信息化工作会议，国务委员刘延东在会议上强调，要深刻把握新形势新要求，将教育信息化作为国家信息化的战略重点优先部署，并进一步明确了教育信息化发展的目标、任务、思路和重点；10月，教育部等九部门印发《关于加快推进教育信息化当前几项重点工作的通知》，具体部署了以“三通两平台”建设为核心的七项重点工作；今年7月，教育部、财政部、人力资源社会保障部联合下发《关于进一步加强教育管理信息化工作的通知》，要构建“两级建设、五级应用”体系，尽快建成国家教育管理公共服务平台，同时对加强教育管理信息化工作的配套制度、责任体系、工作机制经费投入等做出了部署。国家紧锣密鼓的会议部署和一系列文件的出台，不仅意味着吹响了全面加快推进教育现代化、信息化的号角，同时一再表明教育信息化在促进教育改革发展的作用也日益凸显。
2.温州具有良好的智慧教育城建设基础
过去十年，温州教育信息化工作围绕“建网、建库、建队、建模、建制”的五大目标，全面推进教育信息化建设，各项工作获得整体提升。1999年，温州以教育城域网建设工程为核心，组建多层次、多局域的综合互联性网络，初步实现教育、教学、管理数字化和网络化。2004年通过教育部“教育管理信息化标准”应用示范区建设验收。2008-2011年，组织实施了“中小学教育信息化创建达标工程”，我市成为全省唯一全面完成“浙江省中小学教育信息化学校建设标准”达标创建的地市，全市1070所中小学校参与达标创建，489所学校通过Ⅰ类标准评估验收，515所通过Ⅱ类评估验收，达标学校占全市中小学校数的88.1%，其它农村学校达到省定Ⅲ类建设标准，为教育信息化建设提升奠定了坚实的基础。2010年启动实施数字化校园创建，已建设完成60余所市级示范数字化校园和一批数字化校园，并提出到2015年，创建100所以上市级数字化示范校，建成覆盖全市的数字化教育服务体系的目标，为智慧教育建设扎实快速推进提供了良好的发展基础和广阔的提升空间。
3.智慧教育城建设是区域教育发展的内在需要
温州教育受区域发展基础、地方财力、资源配置、人口流动等因素影响，城乡、县域、学校之间教育水平还很不平衡，推进教育公平的任务仍然十分繁重。同时，当前的教育实践中优质教育资源供需矛盾仍然突出，以及传统教育模式和学习方式、落后的教育管理方式等等，给深化教育改革、促进教育高位均衡、实现优质发展带来严重阻碍。
可以说，温州智慧教育城建设的提出，紧跟科技时代步伐，结合教育改革发展，又立足温州实际，同时也融入了温州智慧。2012年，温州提出实施“温州智慧教育城”建设，全力推进“三通两平台”建设和教育教学信息化应用体系建设，构建智慧教育城应用服务体系和温州教育大数据体系，促进形成最广泛的教学模式和管理模式变革。2012年上半年，温州提出智慧教育建设整体思路。2013年9月，温州市教育局印发了《关于开展“促进有效学习”课堂变革的实施意见》（温教研〔2013〕97号），再次明确要求“以信息技术为支撑，借助现代信息技术，了解学情，为改变并丰富学生的个性化学习方式提供更多的技术支持”，要求“把现场与网络相结合的学习方式作为课堂转型的重要推手和中小学生个性化学习的新形态”，深化课程改革，深入实施素质教育，切实减轻学生过重课业负担，提高教育质量。目前，《温州智慧教育城项目实施方案》已经专家论证通过，并在进一步修改、完善之后提出完整科学的推进方案，其骨干核心内容已经在实际工作中付诸实施。
四、温州智慧教育城建设基本构想
作为教育均衡优质和内涵发展的一个重要载体，智慧教育城建设必须在提升学校管理效能、教师发展绩效、课堂教学效益等多方面发挥更为重要的作用，以信息技术带动教育模式的创新，推动区域教育体制、思想、观念、方式等方面的深刻变革。
因此，温州智慧教育城建设继续将“推进教育公平、提高教育质量”作为最高价值追求，秉承信息技术与教育教学深度融合的核心理念，按照应用驱动的基本思路，强化智慧教育基础环境体系和应用体系建设。其战略意图是以大数据为基础实施个性化教育，引领带动教育模式的彻底变革，成就更智慧的学习者；其战略要点是智慧环境和应用推进两者并重，实现“赋物以智，赋人以慧”，为智慧教育奠定基础；其战略任务是加快教育智慧物化提升和系统融通整合，形成区域教育大数据，利用学习分析技术和数据模型决策，助推区域教育模式的变革和创新。
1.明确框架体系：基础环境+五大中心
随着信息技术的快速发展和广泛应用，使教育的观念发生了根本性的变化，知识的传输不再只是来自书本和依靠教师。现代开放式教育的发展，已越来越不满足于固定教室的功能，即使再多的功能教室，也难以满足校园交流空间拓展需要。网络智能化校园基础设施建设则成为学校内涵发展的物质基础，直接或间接影响个体形成和发展的外在因素。
因此，我们在谋划智慧教育城建设时，首先考虑的在合理布局校园物质空间环境的同时，深化数字化校园建设，积极推进智慧校园建设，将重点延伸到智慧教室建设，充分利用现代信息技术手段创造自然、物质、人文三位一体的校园环境。但是，教育信息化发展又不得不考虑技术发展和设备淘汰因素，以及前沿教育技术与教育教学结合效益发挥滞后问题。为此，我们在《意见》中兼顾承前启后，提出“适度超前布局，强化智慧教育城基础环境建设”的整体目标，整合提升教育城域网建设与应用，建设网络智能化学习支撑环境，加强网络与信息安全建设，从而提升学校基础建设和应用水平，形成广泛的智慧校园和智慧课堂应用，带动区域学校信息化水平整体提升。
同时，未来教育的基础是数据。因此，我们将“智慧教育城应用平台”作为未来校园的虚拟环境建设核心，建成包括行政管理、教师发展、学生发展、教育资源和数据共享在内的五大中心，“市-县-校”分级建设，全市整合覆盖，数据汇聚共享，有效开展国家、省级指定软件系统的推广应用和数据对接，整合形成汇聚与共享的区域教育资源平台和师生学习空间，实现区域单点登录和统一认证，形成智能、系统、鲜活的智慧教育城社区。
2.抓住关键环节：资源泛在+应用融合
温州教育信息化一直将资源建设作为重要工作内容，并取得了一定成绩，特别是以“一网一院+专题网站”建设为核心建设模式，形成优质教育资源共建共享的良好格局。“一网”指的是“温州网络教育教学资源网”，“一院”指的是“温州教育影院”，“专题网站”是一线教师自主建设管理的一批优质学科教学资源网，建立了以市县教育信息中心为龙头、优秀学校为骨干节点、广大教师主体的资源建设体系，并通过优质教育光盘集、中小学辅导网、城乡结对等多种形式，不断扩大优质教育资源覆盖面。
优质教育资源建设应用是教育均衡优质发展的前提基础，共享汇聚、个性泛在、智能推送的教育资源成为智慧教育的核心主题。但是，传统的教育资源库建设也存在着诸多问题，比如资源开发的优质特色、动态更新、有效共享等等，相关研究和文章已经比较深入，这里不再赘述。余胜泉教授结合国内外学习资源建设发展情况，分析整理了当前学习资源建设呈现出的从平面到三维、从电脑到手机、从封闭到开放、从预设到生成、从网络课程到微课、从内容到活动、从资源到认知网络、从结果到过程、从通用到个性化、从知识到智慧等发展大趋势，相当具有代表性和参考价值。[6]
然而，由于受到本地学校信息化基础条件、技术水平和工作量等因素影响，我们必须综合考虑区域教育信息化发展实际，在建设实践中努力顺应趋势，积极创造条件不断加强。为此，温州智慧教育城建设在加强优质资源开发与应用中，拟着重从以下几个方面加强：一是整合形成汇聚与共享的区域教育资源平台，开发建设师生学习空间；二是组织开发优质课程资源和校本资源，积极开发乡土教材资源；三是借助“远程教学”、“微课程”、视像中国（V-china）等手段促进资源交换应用。同时，配合多种信息技术手段和途径，努力架起跨区域、跨校际的教育资源共建共享平台，促进区域、城乡、校际教育均衡优质发展。比如，积极推进“翻转课堂”、“电子书包”、“一对一移动学习”，以及未来技术支撑下的新项目试点推广，利用学习分析技术优化学习过程，提供更有针对性的教学干预。不断扩展“市民卡・校园卡”、校园基础设施和综合实践基地、社会公共服务和社区服务领域的应用，为教育精细化管理、教学质量跟踪、关注学生成长和教师的发展、教育决策提供基础数据服务。
3.突出战略重点：立足实践+引领创新
爱因斯坦曾经说过：“我们不能用产生问题的同一思维水平来解决问题。”国家将教育信息化上升到引领教育改革发展全局的战略高度，而智慧教育城建设作为教育主动顺应时代的必然选择，更是肩负着破解教育热点、难点问题的重任。因此，创新实践求突破，提升内涵促发展，也就成为教育信息化工作的战略核心。只有以超前思维与创新理念探索新时期教育信息化发展之路，建立最直接、最完整体系的智慧教育方式，加快构建和不断深化现代智慧教育信息化服务体系，动态提升智能化、智慧化管理和服务环境，才能实现对教学内容、教师教学、学生学习方式的积极变革。为此，智慧教育城建设必须着力从三个方面予以加强：
一是应用驱动，整体构架。智慧教育应是以大数据为基础并实施个性化教育。必须立足部门分工合作与任务强化，从整体上分析和梳理教育领域急需信息化支持解决的重点问题，以“数据、服务、决策”为核心，统一布局设计、统一系统建设、统一数据管理，建设覆盖全市的智慧教育城应用服务体系和温州教育大数据体系，为教育教学提供强大的基础技术支撑，建设便捷畅通的智慧流程、智慧管理、智慧决策等教学和服务环境。
二是深度融合，内涵发展。智慧教育城建设必须从重视硬件建设转向重视系统、软件智能化程度的提升，更加重视师生有意识地转变观念，从重视信息化建设转向重视教育教学融合应用；切实关注师生个体需求，围绕有利于促进学习者学习和身心发展，最大程度地满足师生个性化定制服务，助力解决师生教育教学中面临的实际问题，促进师生健康、自主、智慧发展。
三是回归教育，落脚课堂。一切教育工作的根本目的都是为了服务教育教学，智慧教育城建设的核心与落脚点同样是课堂教学中的应用，必须区别于原来的现代教育技术装备配置，也不是简单孤立的信息化环境打造，而是为学生提供人与资源、环境交互的人性化、个性化的高效互动课堂。因此，在学习空间设计、课堂技术选用与整合，以及教学策略选择和过程实施上，必须充分关注课堂主体的实际需要，实现人、技术、环境、资源等诸要素和谐共存。
综上所述，智慧教育城建设是一个系统工程，是教育信息化发展的新境界、新追求，涉及教育施为的方方面面，贯穿于教育改革发展的全过程。面对教育改革发展的新形势，作为区域教育信息化建设主体的温州，深刻感受到以教育信息化带动教育现代化、促进教育的全面变革的高度责任感和历史使命感，必须站在推进国家信息化战略和引领教育改革发展的高度，加快推进教育信息化建设，这不仅是教育主动顺应信息经济时代的必然选择，也是事关教育全局的战略选择，更是破解教育热点、难点问题的一项紧迫任务。
参考文献：
[1]祝智庭.中国教育信息化十年[J].中国电化教育2011(1).
[2]赵泽宗.汉语文教学[J].汉字文化,2012(3):88-91,12.
[3]王涛.智慧教育:智慧人生[J].科技风,2012(2):250.
[4]祝智庭,贺斌.智慧教育：教育信息化的新境界[J].电化教育研究,2012(12):1-13.
人工智能在教育方面的应用篇6
【关键字】人工智能；教育；进展
【中图分类号】G40-057【文献标识码】a【论文编号】1009―8097（2008）13―0018―03
人工智能是一门综合的交叉学科，涉及计算机科学、生理学、哲学、心理学、哲学和语言学等多个领域。人工智能主要研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能，其长期目标是实现人类水平的人工智能。[1]从脑神经生理学的角度来看，人类智能的本质可以说是通过后天的自适应训练或学习而建立起来的种种错综复杂的条件反射神经网络回路的活动。[2]人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个可以模仿人脑行为的系统。这一研究一旦有突破，不仅给学习科学以技术支撑，而且能反过来促使人脑的学习规律研究更加清晰，从而提供更加切实有效的方法论。[3]人工智能技术的不断发展，使人工智能不仅成为学校教育的内容之一，也为教育提供了丰富的教育资源，其研究成果已在教育领域得到应用，并取得了良好的效果，成为教育技术的重要研究内容。
人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的，其主要研究领域有：专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统、人工神经网络和分布式人工智能等。[4]目前，在教育中应用较为广泛与活跃的研究领域主要有专家系统、机器人学、机器学习、自然语言理解、人工神经网络和分布式人工智能，下面就这些领域进行阐述。
一专家系统
专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它使用人工智能技术，根据某个领域中一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。[5]专家系统主要组成部分为：知识库，用于存储某领域专家系统的专门知识；综合数据库，用于存储领域或问题的初始数据和推理过程中得到的中间数据或信息；推理机，用于记忆所采用的规则和控制策略的程序，使整个专家系统能够以逻辑方式协调地工作；解释器，向用户解释专家系统的行为；接口，使用户与专家系统进行对话。近几十年来，专家系统迅速发展，是人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域，广泛用于医疗诊断、地质勘探、军事、石油化工、文化教育等领域。
目前，专家系统在教育中的应用最为广泛与活跃。专家系统的特点通常表现为计划系统或诊断系统。计划系统往前走，从一个给定系统状态指向最终状态。如计划系统中可以输入有关的课堂目标和学科内容，它可以制定出一个课堂大纲，写出一份教案，甚至有可能开发一堂样板课，而诊断系统是往后走，从一个给定系统陈述查找原因或对其进行分析，例如，一个诊断系统可能以一堂CBi（基于计算机的教学，computer-basedinstruction）课为例，输入学生课堂表现资料，分析为什么课堂的某一部分效果不佳。在开发专家计划系统支持教学系统开发（iSD）程序的领域中最有名的是梅里尔（merrill）的教学设计专家系统（iDexpert）。[6]
教学专家系统的任务是根据学生的特点（如知识水平、性格等），以最合适的教案和教学方法对学生进行教学和辅导。其特点为：同时具有诊断和调试等功能；具有良好的人机界面。已经开发和应用的教学专家系统有美国麻省理工学院的maCSYma符号积分与定理证明系统，我国一些大学开发的计算机程序设计语言、物理智能计算机辅助教学系统以及聋哑人语言训练专家系统等。[7]
目前，在教育中，专家系统的开发和应用更多的集中于远程教育，为现代远程教育的智能化提供了有力的技术支撑。基于专家系统构造的智能化远程教育系统具有以下几个方面的功能：具备某学科或领域的专门知识，能生成自己的提问和应答；能够分析学生的特征，评价和记录学生的学习情况，诊断学生学习过程中的错误并进行补救教学；可以选择不同的教学方法实现以学生为主体的个别化教学。[8]目前应用于远程教育的专家系统有智能决策专家系统、智能答疑专家系统、网络教学资源专家系统、智能导学系统和智能网络组卷系统等。
二机器人学
机器人学是人工智能研究是一个分支，其主要内容包括机器人基础理论与方法、机器人设计理论与技术、机器人仿生学、机器人系统理论与技术、机器人操作和移动理论与技术、微机器人学。[9]机器人的发展经历了三个阶段：第一代机器人是以“示教―再现”方式进行工作；第二代机器人具有一定的感觉装置，表现出低级智能；第三代机器人是具有高度适应性的自治机器人，即智能机器人。目前开发和应用的机器人大多是智能机器人。机器人技术的发展对人类的生活和社会都产生了重要影响，其研究和应用逐渐由工业生产向教育、环境、社会服务、医疗等领域扩展。
机器人技术涉及多门科学，是一个国家科技发展水平和国民经济现代化、信息化的重要标志，因此，机器人技术是世界强国重点发展的高技术，也是世界公认的核心竞争力之一，很多国家已经将机器人学教育列为学校的科技教育课程，在孩子中普及机器人学知识，从可持续和长远发展的角度，为本国培养机器人研发人才。[10]在机器人竞赛的推动下，机器人教育逐渐从大学延伸到中小学，世界发达国家例如美国、英国、法国、德国、日本等已把机器人教育纳入中小学教育之中，我国许多有条件的中小学也开展了机器人教育。
机器人在作为教学内容的同时，也为教育提供了有力的技术支撑，成为培养学习者创新精神和实践能力的新的载体与平台，大大丰富了教学资源。多年来，我国中小学信息技术教育的主要载体是计算机和网络，教学资源单一，缺乏前瞻性。教学机器人的引入，不仅激发了学生的学习兴趣，还为教学提供了丰富的、先进的教学资源。随着机器人技术的发展，教学机器人种类越来越多，目前在中小学较为常用的教学机器人有：能力风暴机器人、通用机器人、未来之星机器人、乐高机器人、纳英特机器人、中鸣机器人等。
三机器学习
机器学习是要使计算机能够模仿人的学习行为，自动通过学习来获取知识和技巧，[11]其研究综合应用了心理学、生物学、神经生理学、逻辑学、模糊数学和计算机科学等多个学科。机器学习的方法与技术有机械学习、示教学习、类比学习、示例学习、解释学习、归纳学习和基于神经网络的学习等，近年来，知识发现和数据挖掘是发展最快的机器学习技术。机器学习（自动获取新的事实及新的推理算法）是使计算机具有智能的根本途径，对机器学习的研究有助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。[12]
随着计算机技术的进步和机器学习研究的深入，机器学习系统的性能大大提高，各种学习算法的应用范围不断扩大，例如将连接学习用于图文识别，归纳学习、分析学习用于专家系统等，大大推动了在教育中的应用，例如在建构适应性教学系统中，用机器学习与朴素的贝叶斯分类器动态了解学生的学习偏好，有较高的准确率[13]。基于案例的推理（case-basedreasoning，CBR）是一种新兴的机器学习和推理方法，其核心思想是重用过去人们解决问题的经验解决新问题，在计算机辅助教育方面，已经出现了基于CBR的图形仿真教育系统，并且，针对个体特征的教育教学方法研究也有所突破。[14]另外，数据挖掘和知识发现在生物医学、金融管理、商业销售等领域的成功应用，不仅给机器学习注入新的生机，也为机器学习在教育中的应用提供了新的前景。
四自然语言理解
自然语言理解就是研究如何让计算机理解人类的自然语言，以实现用自然语言与计算机之间的交流。一个能够理解自然语言信息的计算机系统看起来就像一个人一样需要有上下文知识以及根据这些上下文知识和信息用信息发生器进行推理的过程。[15]自然语言理解包括口语理解和书面理解两大任务，其功能为：回答问题，计算机能正确地回答用自然语言提出的问题；文摘生成，计算机能根据输入的文本产生摘要；释义，计算机能用不同的词语和句型来复述输入的自然语言信息；翻译，计算机能把一种语言翻译成另外一种语言。由于创造和使用自然语言是人类高度智能的表现，因此对自然语言处理的研究也有助于揭开人类高度智能的奥秘，深化对语言能力和思维本质的认识。[16]
自然语言理解最早的研究领域是机器翻译，随着应用研究的广泛开展，也为机器人和专家系统的知识获取提供了新的途径，例如由mit研制的指挥机器人的自然语言理解系统SHRDLU就可以接收自然语言，进行人机对话，回答关于桌面上积木世界中的各种问题。同时，对自然语言理解的研究也促进了计算机辅助语言教学和计算机语言设计等方面的发展，例如“希赛可”网络智能英语学习系统，这个基于网络的“人-机”语境的建立，突破了普通英语教师和传统的单机的多媒体教学软件所能具备能力限制，也比建立于网络的“人-人”语境更具灵活性，可以为远程学习者提供良好的英语学习支持，在国内第一次系统地将用自然语言进行的人机对话系统应用在计算机辅助外语教学上，在国际上也是一种创新。[17]
五人工神经网络
人工神经网络就是在对大脑的生理研究的基础上，用模拟生物神经元的某些基本功能的元件（即人工神经元），按各种不同的联结方式组织起来的一个网络，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某个方面的功能，例如可以用于模仿视觉、模式识别、声音信号处理、控制、故障诊断等领域，人工神经元是人工神经网络的基本单元。[18]人工神经网络有两种基本结构：递归（反馈）网络和多层（前馈）网络，两种主要学习算法：有指导式学习和非指导式学习。
人工神经网络从模拟人类大脑神经网络的结构和行为出发，具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力，特别适合于处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题，[19]这使人工神经网络具有更大的发展潜能，目前已经开发和应用的人工神经网络模型有30多种。人工神经网络在教育中的应用大多是与教学专家系统相结合，以此来改进教学专家系统的性能，提高智能性，使其在教学过程中对突发问题具有更好的应对能力。人工神经网络在学校管理中也得到应用，例如采用误差反传算法（Bp）的多层感知器已应用于高校管理之中。
六分布式人工智能(Distributedartificialintelligence，Dai)
分布式人工智能是分布式计算与人工智能结合的结果，研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型，主要研究问题是各agent之间的合作与对话，包括分布式问题求解和多agent系统两个领域。[20]分布式人工智能系统一般由多个agent组成，每个agent又是一个半自治系统，agent之间及agent与环境之间进行并发活动并进行交互来完成问题求解。[21]由于分布式人工智能系统具有并行、分布、开放、协作和容错等优点，在资源、时空和功能上克服了单智能系统的局限性，因此获得了广泛的应用。
分布式人工智能中的agent和多agent技术在教学中的应用逐渐受到关注。在教学中引入agent可以有效地提高教学系统的智能性，创造良好的学习情境，并能激发学习者的学习兴趣，进行个性化教育。目前，agent和多agent技术多用于远程智能教学系统，通过利用其分布性、自主性和社会性等特点，提高网络教学系统的智能性，使教学资源得到充分利用，并可实现对学习者的学习行为进行动态跟踪，为学习者的网络学习创造合作性的学习环境。在网络教学软件中应用agent技术的一个典型是美国南加利福尼亚大学（USC）开发的教学adele（agentforDistanceeducation-Lightedition）[22]。agent技术在网络教学软件中取得的良好效果，促进了研究者对分布式人工智能在教育中的应用研究。
综上所述，科学技术的发展将会推动人工智能技术在教育中应用的广度和深度。从人工智能的应用趋势来看，人工智能在教育中应用的扩展可以通过以下三个方面进行：一是人工智能与其他先进信息技术结合。人工智能已经与多媒体技术、网络技术、数据库技术等有效的融合，为提高学习效率和效度提供了有力的技术支持，而引起教育技术界广泛关注。[23]例如人工智能技术通过与多媒体技术相结合，可以提高智能教学系统的教学效果；与网络通讯技术相结合，可以提高和改进远程教育的智能性。二是人工智能应用研究领域间的集成。人工智能应用研究领域之间并不是彼此独立，而是相互促进，相互完善，它们可以通过集成扩展彼此的功能和应用能力。例如自然语言理解与专家系统、机器人的集成，为专家系统和机器人提供了新的知识获取途径。三是人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸与扩展，这些新领域有分布式人工智能与agent、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现以及人工生命等[24]，这些发展与应用蕴藏着巨大潜能，必将对教育产生重要的影响。
技术发展不断发挥着引导教育技术研究的作用，一种新兴技术的出现总是会掀起相应的研究热潮,引发对技术在教育中应用的探讨、评价以及与传统技术的对比。[25]人工智能作为一门交叉的前沿学科，虽然在基本理论和方法等方面存在着争论，但从其研究成果与应用效果来看，有着广阔的应用前景，值得进一步的开发和利用。
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人工智能在教育方面的应用篇7
关键词:智能科学与技术;发展;应用;高中教学场景
一、绪论
科学技术的发展帮助人类经历了农耕社会、工业社会、信息社会，逐渐步入到当前可初步以“智能”定义的新阶段。“智能科学”正以一种全新的方式改变着我们的生活。从alphaGo取得人机大战的压倒性胜利，到无人驾驶技术的火爆，以及智能音箱的入户、语音识别人脸识别在众多公共场景的应用。无疑，人们已开始转向基于数据、信息和科学技术的智能工具，智能科学与技术的发展与广泛应用必将成为智能时展的基础与风向标。
二、智能科学与技术的概念
智能科学与技术是进入21世纪后得益于计算机技术成熟与飞速发展应运而生的全新研究领域。其综合了信息论、计算机科学、自动化技术以及脑科学、生物智能等在内的多学科领域，借助日益发达的计算机、信息处理等技术，从而实现模拟人类思维和认知的活动，并最终在计算能力、感性认知等方面改进并代替人的能力。智能科学与技术，一方面在于研究和发现机器智能的本质和规律;另一方面，则强调通过技术升级实现对智能科学理论的应用。不难看到，智能科学与技术与信息技术、纳米技术、生物基因工程等尖端科技联系密切，并呈现引领趋势。新一轮科技革命和产业变革，都是在智能科学的基础下启动的。国家科委主任宋健就曾明确指出:“人智能则国智，科技强则国强。”总之，智能科学与技术就是让机器实现智能化，代替更多只有人类才能完成的复杂工作，从而极大提高社会生产效率。［1］
三、智能科学与技术发展现状及应用
(一)智能科学与技术发展
智能科学与技术的发展最早可追溯至上世纪三四十年代，图灵等计算机科学家提出的关于计算本质的思想及人工智能。此后，智能科学发展陆续经历了1956年达特茅斯会议(第一次人工智能研讨会);1969年第一次人工能联合会议;至二十世纪末期的ai知识的实践应用等逐渐发展壮大的历史进程，最终进入当前的飞速发展时期。时下，智能科学与技术已经发展成为了一门多学科门类的交叉渗透的新型研究领域广泛涉及哲学、理学、计算机科学、生物学、医学、自然科学等多学科门类下的众多专业。
(二)智能科学与技术在目前社会中的应用
随着智能科学与技术不断成熟与发展，其应用已广泛在我们身边开花结果:无人驾驶汽车已经完成上路试验;CBD(计算机辅助诊断)、指纹和虹膜识别技术等已经在各类智能产品尤其是智能手机上得到广泛的使用;一些大数据智能算法与决策系统在日常网络浏览智能推荐中已经屡见不鲜。基于人脸识别和大数据分析等的智慧城市安全网络的建设方面我国也已经走在前列。同时在医疗领域、医院系统中，智能科学也有了极大的发展。这些智能的应用不仅便利了我们的生活，还大大提高了安全保障和医疗手段。当前，智能科学与技术的发展中已经逐渐衍生出基于大数据的系统控制与决策、智能检测技术与仪器、智慧农业、机器人与智能系统、电力电子与运动控制、智能交通、无人系统与自主控制、智能电网与智能制造、智慧教育、工业控制系统信息安全、智慧医疗与健康工程、人工智能与机器学习、系统生物信息技术、计算感知与模式识别、智慧城市与物联网、流程工业智能化等诸多具体可实施的研究发展领域。［3］
四、智能科学与技术在学校教学场景中的应用构想
当前，很多学校教学过程中已经引入了一些智能化设备，计算机、信息设备在很多日常教学中已不少见。如触屏智能黑板、校园一卡通、智能签到系统等都在高中教学场景中有着较为广泛的应用。但是我认为智能科学与技术在高中教学场景中的应用仍只是停留在技术层面，还未达到对智能教育以及学生智能科学理解学习的促进作用，远不能满足使我国2030年成为全球智能创新中心和机器人最大的制造市场［4］的迫切需要。智能教育的开展离不开手段与技术的智能化，但现在很多学校中应用的智能化设备，其重点还是在对教育过程起到支撑作用的工具进行智能化、提升其适配性，本质上是对教育环境的优化。这样的应用场景只是停留在智能技术的硬件层面，而未曾真正应用智能科学的理念来解决问题。在现有的技术支持下，可以通过软硬件相结合的方式，深度定制，将智能科学与技术广泛应用于基于学习交互数据的分析、个性化学习方案、基于大数据智能教育平台、立体化综合教学场所等组合而成的智能校园。真正实现通过智能科学的理论基础完整学科交互，培养信息意识、掌握信息技能、形成信息能力和运用信息方法，营造更真实的学习氛围。
人工智能在教育方面的应用篇8
2016年1月，美国佐治亚理工学院计算机学院的教授ashokGoel，借助iBm的watson人工智能系统创建了一个在线机器人Jillwatson，并将其作为课程教学助理。其目的是帮助教师回答学生通过在线论坛提出的大量课程问题。通过几个月的反复调试，Jillwatson的回答已经能够达到97%的正确率。现在，机器人助教已经可以直接与学生沟通，不需要真人助教的帮助。这项人工智能在教育中的使用，解决了ashokGoel教授的助教人数不够，难以及时回答学生提问的困境，增加了学生参与在线学习的兴趣，提高了在线学习的留存率。
这只是人工智能在教育领域的小试牛刀。虽然有专家预测在未来十年内不会看到人形机器人替代教师进入课堂，不过地平线报告2016年基础教育版和2107年高等教育版都预测未来五年内人工智能将会在教育行业普及。
教育行业已有的人工智能研究和应用
woolf等人在2013年提出了人工智能在教育领域应努力解决“五大挑战”：①为每一个学习者提供虚拟导师：无处不在地支持用户建模、社会仿真和知识表达的整合。②解决21世纪技能：协助学习者自我定位、自我評估、团队合作等。③交互数据分析：对个人学习、社会环境、学习环境、个人兴趣等大量数据的汇集。④为全球课堂提供机会：增加全球教室的互联性与可访问性。⑤终身学习技术：让学习走出课堂，进入社会。
过去十年，一些研究者对人工智能在教育领域中的应用做了大量的探索。相关的研究成果包括：①跟踪学习者的思维步骤和解决问题的潜在目标结构（anderson等，1995）；②诊断误解和评估学习者的理解域（VanLehn，1988）；③提供及时的指导、反馈和解释（Shute，2008）；④促进高效学习的行为，如自我调节、自我监控和自我解释（azevedo&Hadwin，2005）；⑤以合适的难度水平和最适当的内容来规划学习活动（VanLehn，2006）。
这些研究，基本上使用到了人工智能的每一项技术——自然语言处理、不确定性推理、规划、认知模型、案例推理、机器学习等。“智能导师系统”就是基于这些研究和技术而开发的人工智能教育应用。类似的成熟产品包括tabtor（hellothinkster.com）、CarnegieLearning（carnegielearning.com）和FrontRow（frontrowed.com）。2014年，加拿大西蒙弗雷泽大学的一项试验发现用智能导师系统的学习者比使用其他教学方法的学习者获得的成绩更高。
人工智能在教育行业的新发展
教育行业的三种类型（内容、平台和评估）的服务商都在经历着一场变革。内容出版商面临纸质印刷到数字出版和开放教育内容的挑战。学习平台正试图区分自适应、个性化和数据分析的功能。评估供应商则继续探寻从多项选择题测试转向更具创新性的问题类型。人工智能将为这三种类型教育服务商带来新的发展思路和契机，同时也惠及教育生态系统中的所有利益相关者。学生通过即时反馈和指导提高学习效率，教师将获得丰富的学习分析和个性化指导经验，父母能够低成本地为孩子改进职业前景，学校能够规模化提高教育质量，政府能够提供负担得起的教育。2017年，人工智能将在以下领域发挥其效益。
1.人工智能批改作业
批改作业和试卷是一件乏味的工作，这通常会占据教师大量的时间，而这些时间本可以更多地用于与学生互动、教学设计和专业发展。
目前，人工智能批改作业已经相当接近真人教师了，除了选择题、填空题外，作文的批改能力已经大幅提高。美国斯坦福大学已经成功开发出一种机器学习程序，能够批改8～10年级的作文。随着图像识别能力的大幅提高，手写答案的识别也接近可能。就连占有美国标准化考试60%市场份额的全球最大教育企业——培生公司也认为，人工智能已经可以出现在教室并提供足够可信的评估。据培生公司近期的报告intelligenceUnleashed推测，人工智能软件所具有的广泛的、定制的反馈能够最终淘汰传统测试。
2.人工智能实现一对一辅导
自适应学习软件已经能为学生提供个性化学习支撑。据2011年VanLehn的一项研究发现，人工智能在某些特定主题和方法上比未经训练的导师更具有效性。进一步的研究发现，人工智能导师能在学生出错的具体步骤上给予实时干预，而不是就整个问题的答案给予反馈（Corbett&anderson，2001；Shute，2008）。
自适应学习在拉美地区正在兴起。andréUrani市政学校的学生使用人工智能软件Geekie观看在线课程（视频和练习）。Geekie为学生提供每一步的实时反馈，并随着学习的进展来传授更为精细的课程内容。
早在1984年，本杰明·布卢姆的研究就提出一对一辅导能带来更好的学习效果。而人工智能技术可以模拟一对一辅导，以更好地跟踪、适应和支持个体学习者。这将是人工智能在教育中更高层次的个性化学习应用。例如，比尔·盖茨看好的人工智能聊天机器人或个人虚拟导师，能在学生面临挑战时提供强有力的支持，随时随地回答学生的提问；还可以为学生订制学习方案和规划职业发展路径，并引导学生走向成功。更重要的是，人工智能可以匹配聊天机器人或虚拟导师的面孔和声音来满足学生个人喜好。对比网页界面的自适应学习系统，这才是真正做到了一人一导师。
3.人工智能关注学生情感
2016年地平线报告高等教育版把情感计算列为教育技术发展普及的重要方向。也就是说，人工智能不仅限于模拟人类传递知识，还能通过生物监测技术（皮肤电导、面部表情、姿势、声音等）来了解学生在学习中的情绪，适时调整教育方法和策略。例如，机器人导师捕捉到学生厌烦的面部表情时，就可以立即改变教学方式努力激发他们的兴趣。这种关注情感的人机交流为学生营造一个更真实的个性化学习环境，更好地维持了学习者的动机。美国匹兹堡大学开发的attentiveLearner智能移动学习系统就能通过手势监测学生的思想是否集中。突尼斯苏斯国家工程学院的研究人员正在研究开发基于网络的人工智能教学系统。该系统能够识别学生在任何地方开展科学实验的面部表情，以优化远程虚拟实验室的教学过程。
进一步的研究发现，人工智能还可以关注学生的心理健康。当前已经有使用人工智能来为自闭症儿童提供有效支持的案例。例如，伦敦知识实验室在topcliffe小学开展试验，让自闭症学生与半自动虚拟男孩安迪开展互动交流，研究人员发现患有自闭症的学生在社交能力方面有进步。
4.人工智能改进数字出版
教科书等课程材料并非总是完美，传统印刷出版让课程的修订变得过于缓慢。这不仅是生产工艺的问题，更主要的是纸质课程材料无法快速获取使用者的反饋来识别缺陷所在。而数字化出版在人工智能的支撑下能彻底改变这一现状。
人工智能可帮助使用者快速识别课程缺陷。大规模网络开放课程Coursera的提供者已经将这一想法付诸实践。当发现大量学生的作业提交了错误的答案时，系统会提示课程材料的缺陷，进而有助于弥补课程的不足。
另一项人工智能在数字化出版的应用是自动化组织和编写教材。这是基于深度学习系统能模仿人类的行为进行读和写。ScottR.parfitt博士的内容技术公司Cti就依据这项技术帮助教师定制教科书——教师导入教学大纲，Cti的人工智能引擎能自动填充教科书的核心内容。
随着自然用户界面和自然语言处理在人工智能领域的成熟应用，课程材料的数字化出版也会有更新的形态——不再局限于书本或网页的形式，聊天机器人和虚拟导师将成为内容表达的更好的方式。
5.人工智能作为学生
多年的研究表明，教会别人才是更好的学习，即learning-by-teaching。美国斯坦福大学教育学教授DanielSchwartz正基于这一理念来开发新的人工智能产品。他联合了多个领域的专家一起开发了人工智能应用——贝蒂的大脑（Betty’sBrain），让学生来教贝蒂学习生物知识。试点研究发现，使用这一方法来学习的学生比其他学生成绩更好，且在科学推理上也更胜一筹。
类似的研究和开发还有瑞典隆德大学的timeelf和美国卡内基梅隆大学的SimStudent，这两个人工智能产品也是基于learning-by-teaching而开发，让学生在教会机器人知识的过程中深化对知识的理解。
另外，人工智能还推动其他教育方法和技术更好实现。如让虚拟现实学习环境更具沉浸感；给学生带来更多动手实践的机会；提供基于丰富学习分析的仿真和游戏化学习场景等。
人工智能在教育方面的应用篇9
关键词：人工智能；网络教育；应用；前景
中图分类号：tp18
“人工智能”一词最早是在20世纪50年代末期在Dartmouth学会上提出的。它是计算机技术的一个分支学科，但又同时包含了很多领域的不同学科，例如生物信息学、机械理论学、数理推论、语言文化等，它的研究领域非常的广泛，包括机器翻译研究、智能控制研究、专家系统学、机器人研究、语言和图像理解研究、遗传编程研究、自动程序设计研究、航天科学与应用、庞大的信息处理、储存、管理研究。此后，越来越多的科研人员开始了对人工智能技术的研究。国际上比较先进的研究机构有麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学伯克利分校、宾夕法尼亚大学、耶鲁大学、德国人工智能研究中心、索尼公司等，中国的先进研究机构主要有清华大学、北京紫光优蓝机器人技术有限公司、中国科学院先进技术研究院、北京大学、南京理工大学、哈尔滨工业大学、中国科学技术大学、北京邮电大学等几十家机构。
目前，将人工智能应用在网络教育中是很多研究者关注的热点，在近些年的研究中取得了很大的进步，取得了一些先进的成果，但是在研究中也遇到了一些问题，需要研究人员进行解决并创新。本文首先介绍了网络教育的现状，探讨了人工智能在网络教育中的应用，通过研究提出了做好人工智能在网络教育中应用的有效措施，最后对人工智能在网络教育中的发展前景进行展望。
1网络教育的现状
随着信息技术和网络技术的不断发展，人们对教育的观念以及接受教育的方式发生了巨大的改变，“网络教育文化”日趋成熟。网络的发展给传统的教育模式带来新的挑战，它除了将传统教育模式的一些显著不足进行了改变以外，同时使教学更富有吸引力和生气，吸引更多的人愿意到internet教学中来学习自己想要的知识，他们可以不受时间、空间、身份的限制，到这个虚拟的课堂来进行“充电”。但在当前，网络教育还在初级的发展阶段，在实际的推广和应用中还存在着一些问题：
（1）在网络远程教育的过程中，支持学习的服务系统没有很好的满足学习者的要求，引导学习者学习的手段和给学习者答疑的方法都比较落后，服务的方式受到一些客观因素的限制；
（2）网络实验教学中有很的问题存在，例如空间的分散性差，时间的流动性和自主性差，除此之外，便携性也比较差等；
（3）目前，虽然网络教育中进行的考试具有开放性，但是考试的公平公正性、考试类型的科学性、出题的权威性都很难保证；
（4）目前来看，网络系统本身具有了信息查询能力，但这种查询的能力是很有限的。
2人工智能在网络教育中的应用
2.1智能决策支持系统
智能决策支持系统是在1980年左右由美国的研究大师波恩切克提出来的，是决策支持系统与人工智能技术相结合的产物。目前，由于智能决策支持系统的不断发展和创新，在网络教育的应用和研究方面表现出很强的发展潜力。例如，智能决策支持系统在数字和移动图书馆中的得到了广泛的应用，该系统能够为数字图书馆的管理人员提供决策和管理所需的数据、信息，帮助他们明确决策和管理的目标，通过建立决策模型并加以修改或完善，为数字图书馆正确、有效的管理和决策提供必要的支持。
2.2智能教学系统
智能教学系统是在1970年以后迅速发展起来的，可以为学习者提供一种智能的授课环境，它将计算机的模拟功能来体现在整个教学过程中，使用人工智能技术和多媒体技术等先进的教学手段，共同形成一个交互式的开放的教学系统，在这个学习系统中，学生可以主动的获取学习知识，系统可以根据学习者的个人情况来进行合理和科学的教学，以达到最佳的、理想的教学效果。
2.3智能导学系统
支持服务是现代计算机网络教育系统的重要构成要素。建立和维持一个高效灵活、强有力的支持服务子系统是有效地开发、管理和实施计算机网络教育项目的保证。智能导学系统可以创造一个优良的学习环境，使学习者方便快捷地调用各种资源，以获得学习的成功。
2.4智能硬件网络
智能网是20世纪80年代初期兴起的研究课题。随着网络的日益普及，通过网络进行学习，不仅要求多媒体综合化的信息处理能力，而且要求网络能够提供高级信息处理能力。就目前的状况而言，对现有的计算机教育网络赋予其一定的“智能”，从硬件性能本身加以提升是一种不乏远见的选择。
3做好人工智能在网络教育中应用的有效措施
3.1加大资金的支持
对于做好人工智能在网络教育中的应用工作，绝对离不开资金的支持，因此各级政府部门应该做好相关的预算，落实好国家对于支持人工智能技术的相关政策，对于在人工智能技术发展中做出突出贡献的企业和科研单位要给予一定的资金支持，支持这些企业、科研单位的研究工作，促进人工智能在网络教育中更好的发展和应用。
3.2加快人员培训工作，建立技术研究团队
人工智能在网络教育中的应用工作具有技术性、专业性强等很多特征，因此，必须培养一批高素质的人工智能专业人才，同时还要对这些人员进行全面的业务培训，使得这些人员既要懂管理，又要精通人工智能的专业知识，通过全面的业务培训和人才引进，建立人工智能的技术研究团队，使得这些人的才能得到很好的发挥，在人工智能方面有所创新，保证人工智能在网络教育中得到更好的应用。
3.3加强和先进研究机构的合作
在人工智能技术研究方面，美国、英国、德国等国家都走在世界的前列，而我国的人工智能技术研究的能力较低，与上述发达国家相比还存在一定的差距。因此，如何缩小这种差距，实现人工智能在网络教育中更好的应用，就需要我们的研究人员加强专业知识的学习，和这些国家的先进研究机构进行有效的沟通和联系，借鉴其先进的研究经验，根据自己的实际需要，进行一些实际的合作。
4结束语
由于人工智能技术本身存在着巨大的优势，人工智能网络技术也会不断地进行发展而趋于成熟，这将极大地改善并且优化网络教育的学习环境，全面提升网络教育的整体教学质量，并有望增强网络教育的全面开放性。为了做好人工智能在网络教育中的应用，需要加大资金的支持，加快人员培训工作，建立技术研究团队，加强和先进研究机构的合作，使网络学习的支持服务更加人性化和拟人化，更加体现以人为本的关怀精神。
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人工智能在教育方面的应用篇10
架设信息高速公路，实现四级联通互动
网络是教育信息化及智慧教育的基础，在网络基础设施建设方面，海淀区在北京市率先完成“校校通”工程，所有学校校园网和中心机房建设基本完成，100%的学校接入互联网，50%的学校不同程度进行了校园无线网络建设。虽然海淀区教育网络基础设施建设取得了较大的成绩，但从国际视野、长远发展来看，仍然存在着一些问题和薄弱环节：基础网络建设的统筹和引领需要加强；区校基础网络信息系统在系统选型、数据交互等方面缺乏统一标准，难以实现统一同步管理；网络和信息安全存在现有条件下难以解决的诸多问题；此外，学校带宽普遍偏低、网络设备更新滞后、无线网络未能全面覆盖、网络认证未做区级统一管理，等等。以上问题在一定程度上制约了现代信息技术在海淀教育效率提升与教育改革中的作用。针对以上问题，海淀区教委对全区312家单位进行了为期3个月的调查勘测，提出建设架构为“一个核心四个汇聚二十三个接入”的海淀教育光缆专网，光缆专网万兆骨干千兆上联、普通校8芯接入、2400人以上学校和考务考点校16芯接入的容量设计得到专家评审委员会的一致肯定。光缆专网建设将分三期完成，一期建设为主干网络及81个单位接入，铺缆258公里；二期建设网络安全和190个单位接入，铺缆282公里；三期建设主要为辅助环网和41所他办、民办学校接入，铺缆108.8公里。建成后的光缆专网将形成分校本校、集团学区、区校通体的智慧教育互联互通体系构成，为教育管理、办学组成和机构工作模式等方面提供有力支撑。
架设区域无线网络，搭建泛在学习空间
在建设海淀区教育光缆专网的同时，海淀区教委加快推进无线网络班班通达标工程。2015年下半年，海淀区智慧教育工作办公室对全区248个校区174所中小学进行项目调研及设计筹备，对全区648栋楼房、4270间平房、14448间教育教学总房量及11421间普通教室做了覆盖结构和覆盖比率分析，对全区43204台台式机、21616台笔记本电脑、10634个教学平板电脑、约17500余部移动电话等抽样数据进行了组网模式和应用测评分析。海淀区智慧教育工作办公室根据测评分析结果，提出了无线网络班班通达标工程的项目建设方案。项目采取区校两级控制、两级认证、市区校三级管理的搭建方式，分三期完成，一期建设涉及57所学校3122间室，二期建设涉及75所学校5138间室，三期涉及57所学校5205间室，三期投资估算总计1.7亿元。项目建设方案经智慧教育专家评审委员会和区经信办专家评审一致通过，专家完全同意项目设定的三期建设目标，同意无线网络控制、认证和管理方式，对项目设定的科学性、合理性及暂不进行全区100%无缝覆盖的建设决策表示肯定。无线网络建设工作将突破教室、办公室和场馆的空间限制，为我区推行移动学习、师生上网行为管控、教育信息免费推送、教育传媒移动覆盖，城域网内免费电话、人员定位、移动监控等应用打好基础。
架设视讯服务平台，推进在线教改发展
视讯服务平台是海淀区面对不断扩大的跨校区网络化、可视化交流沟通需求采取的一大举措，是利用网络视频、移动通讯等新型技术，将海淀区教委所属学校的会议室、场馆、教师桌面终端及个人移动终端连接，构建覆盖全区的网络化视频业务支撑环境。继而，基于该支撑环境建立网络视频互动、移动个人终端业务交流、多媒体点播直播、综合管理等可视化教学综合应用，开展教研教学视频活动。为跨区观摩、全区协同、校间交流、校内沟通、对口援助提供统一平台，有效提高海淀区教育管理与服务水平。视讯服务平台通过建设网络视频会议、远程视频教学、网络电话、多媒体点播直播、综合管理平台等系统，实现以下两个目标。一是教学资源共享。视讯服务平台建设完成后，可以满足学校教学业务的多样性：(1)全校日常工作开展。当召开全校大会时，各分校参会人员无需到本校集会，通过视讯服务平台就可以实现日常教学会议内容汇报和工作安排。(2)教学资源的深入应用。提高教学资源的利用率是视讯服务平台的建设目的之一，将本校或协作校的名师教学课堂通过远程互动的方式与目标（学校）教室实现互动教学。(3)录课教室转播。通过录课教室转播后将图像视频源信号由管理员接入到视讯服务平台中，实现本校分校、本部分部，甚至全区范围内的师生观摩学习。二是协助完善教学业务。视讯服务平台建设完成后，可以支撑更多的应用场景：(1)快速灵活多样的快速响应方式。平台建设完成后，校领导在特殊紧急情况下，通过主控中心的视讯设备快速接入到视频互动教学系统，实现远程指挥与远程互动的功能；领导之间还可以召开小范围内的视频会议，方便工作交流和工作指导；教委各部门（科室）可以通过主控中心及桌面视讯终端系统召开中小学校领导的会议。(2)召开应急视频会议。平台支持以海淀教委总部为主控中心的调度视频互动教学系统，同时也支持中小学局点作为临时主控中心，支持召开教委总部、其他中小学局点参与高清会议；支持通过教委总部的授权可以任意一个中小学校作为主控中心，召开部分系统高清会议，整体系统能够稳步提高海淀教委总部与下属各中小学校的信息沟通效率，保证上传下达的速度。(3)远程应急指挥。通过视讯服务平台可以对前端中小学校的工作，进行远程遥控指挥，有效提高突发事件处理能力，突出解决问题的有效性和实效性。海淀区智慧教育工作办公室从2015年5月开始，对全区在会议、培训、教学等工作进行了内容和形式等方面的梳理。对312家单位、区教委所属17568名教师、204227位学生和我区648公里教育交通路线进行了行政距离、业务距离和机动距离等多方面测算，设计设定了4个中心30个校级集会分中心的视讯平台建设框架。其中，30个校级集会分中心由14个学区集会会场、10所中学和6所幼儿园组成，成网状覆盖全区教育单位。就其经济性而言，由于三网一体的自建特性，全区每年教育系统内电话通讯将实现免费互通，教师个人和教育办公经费共节约资金至少600万元，其他相关的会务费、燃油费、餐饮费、课时费等累积节省至少1200万元。2014年海淀区教育系统各单位申报的软件开发项目资金总计为5.5亿元。就开发内容和结构而言，成本高、产出低、重复性和技术面窄等问题十分突出。有鉴于此，海淀区智慧教育工作办公室在指导学校使用生均经费以满足当前应用的同时，着手创建两大智慧平台，以之为枢纽激发我区教育智慧迸发。
构建智慧教育云中心，推动区域教育整体跃升
“智慧教育云中心”建设是带动一个地区教育信息化整体飞跃发展的关键，对突破教育信息化中普遍存在的“系统难整合”“应用难推进”“共享难实施”等瓶颈有着至关重要的作用，“智慧教育云中心”包括以下三项建设内容。一是云基础设施建设。利用云计算技术，聚集和整合基础硬件资源，实现动态调配和按需使用，解决硬件资源共享的有效性、灵活性和易管理性。以虚拟化技术为学校和教育主管部门灵活分配计算、存储、网络资源并统筹管理，形成区域信息化基础设施的有效支撑能力，有效提高资源利用率。二是云应用支撑平台和服务平台建设。定制和研发各种教育信息系统与开放的各种中间件平台，为统一数据管理与应用研发提供基础支撑。通过教育服务总线平台集成各平台的服务，并统一进行服务的调度、事件感知、服务感知、质量保证，统一数据集成、应用集成、内容聚合、在线分析挖掘等的标准和接口，为各类智慧教育应用提供支撑平台服务。围绕教育领域的公共性的业务需求，以推进有效应用为核心，在已有各类信息系统的基础上，以互联与整合为突破口，建设区域智慧教育云应用服务平台，为学校、社区提供公共性的教育信息与软件服务。三是教育内容库建设。高度重视智慧教育系统、平台中内容和数据建设的重要性，开展教育管理基础数据库、可进化的开放课程库和学习资源库等基础性的数据建设。采集教育行政部门和学校日常工作中的基本数据，按照相关标准进行结构化存储和管理，形成相对完备和稳定、面向管理的基本数据库；加大课程资源的收集和整理，以不同的教学维度建设优质在线课程库；采用购买与建设并重的方式，建设多种技术表现和教学形态的优质教学资源库。海淀区智慧教育工作办公室目前正在进行美丽园、健翔桥两地机房的利旧评估和相关建设论证工作。“智慧教育云中心”将为我区两委一室、直属单位和各中小学提供更优、更快、更稳的系统应用和计算应用，将全区的课堂教学、课业作业、测评考试、政务总务、电视电话等多种应用接入平台子系统，逐步在我区真正实现资源流通、资源均衡、资源共享，打好区域集约型教育公共环境建设基础。
构建教育公共服务平台，以大数据支撑评价改革