教育智能技术范文10篇

教育智能技术范文篇1

关键词:智能信息化教学；高职；教学实践；效果

随着我国高等职业教育的普及,高校如何培养与社会适配的亟需的职业人才,如何提高学生的创新实践以及素养拓展能力,如何在有限的教学时间内使高职数学课程既能服务于专业技能培养,又能与生产过程对接,提升创新实践能力,除了在教学内容上进行优化整理外,教学方法的改革也已成为目前高职数学课程改革与发展的重要内容之一[1]。本次研究主要使用智能信息化教学法和传统教学法两种方法对不同学生群体同一课程的不同学习任务进行教学,实证研究教学方法与学生学习行为和教学效果之间的关系,以及不同的教学方法对学生学习行为、学习效果之间的影响以及存在的差异。智能信息化教学法是一种新型的教学模式。利用智能信息化系统对学生自身的学习能力和学习程度进行分析与定位。同时通过阶段性成果检测,实时根据测试结果动态分析学生的学习状态及出现错误的原因,并提出更加合理的学习方案[2]。具体教学模式设计如图1所示。而传统的教学法重理论轻应用,只注重认知目标的实现,缺少教学创新实践环节和素养拓展的培养,信息传递过程往往是单向的,教师对学生的学习状态和学习程度无法得到及时的反馈。为了更清晰地验证不同的教学法在高职课程的实践及效果,本研究提出以下假设:假设H1:智能信息化教学法与传统教学法对教学效果具有显著差异性。假设H2:智能信息化教学法相比传统教学方法对学生课堂行为及学习效果有显著影响。

1研究设计

为了验证教学方法的效果,笔者开展了课程实验。对课程进行了设计,具体内容如下:第一,设计目的:开展课程实施效果分析,验证智能信息化教学法的有效性,同时根据实验结果分析问题改进智能信息化教学系统的开发技术。第二,设计处理:在教学过程中,实验组中的部分学习任务按照智能信息化教学系统中设计的任务学习情境进行教学,理论实践一体化,加强过程考核,其他的学习任务仍然按传统方法教学;对照组所有学习任务全按传统方法进行教学,先理论、再实践。第三,抽取对象:岭南职院2018级会计专业学生。样本大小:二个班。取样方法:一个班作为实验组,另外一个班作为对照组。实验单位:每一个独立的学生。第四,控制变量:学习任务、教学方法、学习行为、学习效果。第五,采取的控制方法:为保证实验检测的一致性,选取了该课程的五个学习任务进行了检测,即实验组选取了两个具有代表性且实用行比较强的学习任务:数学建模(以分段函数为例)、函数最值,对照组学习成果:矩阵及应用、边际分析、弹性分析。同时要求学习任务相同、课时相同、教师相同。第六,调研方法:学习任务测试成绩分析、问卷调查和个人深度访谈[3]。

2研究数据的获取

为保证此次实验结果的准确性,本次研究的数据将从以下两方面获得:(1)学生任务测试成绩数据:在教学过程中,针对实验组的同学采用“智能信息卡”对学生的学习情况进行记录,根据信息化系统中的任务或项目对实验组学生实行过程考核。实验结束后分别获取实验组和对照组学生相关学习任务的考核成绩。(2)问卷调研数据:本次研究除对学习任务成绩进行分析外,为充分了解学生在学习过程中使用智能信息化教学的实际感受,设计了含课程内容、教学方法、学习行为、教学效果四个维度共11个题项的调查问卷。通过SPSS软件对样本的探索性因子分析剔除了2个不适当的问句项目,正式用于研究的只有9个项目,每个题项采用四级量表形式,其中1-非常不同意,2-较不同意,3-比较同意,4-非常同意,“1-4”分别表示被试者对此项认同的程度。因涉及到被试者的自身利益,因此采用匿名形式回答。

3研究结果分析

(1)实验后对实验组和对照组在两种不同教学法下的学习任务成绩进行对比分析。传统教学法下的学习任务(项目)成绩对比分析。对实验组和对照组中采取传统方法教学的三个学习任务的测试成绩进行了秩和检验和Z经检验,检查结果发现,在0.01的显著性水平下实验组与对照组这三个任务的平均秩相近,学习效果之间均无显著性差异。传统方法下的实验组和对照组相同学习任务成绩对比分析的秩和检验及Z检验,相关数据如表1和表2所示[4]。(2)智能信息化教学法下的学习任务成绩对比分析。课程结束后,对两种不同教学法下的数学建模和函数最值计算两个学习任务成绩运用同样的方法进行了对比分析,相关数据如表3和表4所示。从秩和检验结果得知,实验组的两个学习任务的测试成绩平均秩分别高出对照组29.4和33.1,因此学习方法对学习成绩产生了影响。从Z检验结果可知,在0.01的显著性水平下,实验组与对照组的两个学习任务(数学建模和函数最值计算)的成绩之间存在极显著的差异(各Sig值均小于0.01),即实验组两个学习任务的成绩明显地优于对照组,智能信息化教学法相比于传统教学法对教学效果更有影响,因此研究假设H1得到了验证。(3)智能信息化教学效果与传统教学方法下学习行为和学习效果的差异性分析。为进一步分析智能信息化教学法相比传统教学方法对学习行为和学习效果的影响,本次研究利用问卷进行了数据的收集,共发出问卷100份,回收问卷96份,其中有效问卷90份,无效问卷6份,有效率为94％。通过采用SPSS17.0软件内部一致性信度进行了检验(CronbachAlpha系数为0.936),具有可接受的内部一致性水平。同时采用了多元逐步回归分析的方法在控制不同的自变量的条件下研究自变量对因变量的影响。从表5数据显示来看,在控制学习任务的条件下,智能信息化教学法对课堂学习行为及学习效果都有显著影响(学习行为:Sig=.502>0.05,学习效果Sig=.706>0.05),研究假设H2得到了验证。从数据显示来看,在控制学习任务的条件下,智能信息化教学法对课堂学习行为及学习效果都有显著影响(学习行为:Sig=.502>0.05,学习效果Sig=.706>0.05),研究假设H2得到了验证。

4结论与建议

本研究的研究结果显示:智能信息化教学法下的教学内容对传统方法教学下的教学内容学生的学习成绩具有显著差异性。同时:智能信息化教学法对学生课堂行为及学习效果能起到积极的作用。为了进一步将智能信息化教学模式渗透到高职数学列课程教学之中,我们应该对高职课程教学进行革。第一,合理设计教学任务和实际工作情境。除掌握基本的知识外还需注重学生应用能力的培养,强化过程化考核,建立更完善的反馈机制。第二,加强智能信息化教学资源系统的设计,使信息化教学资源能更系统化、项目化和专业化,加强情境设计,让学生能在智能信息化教学中体验真实或模拟项目的工作流程,产生强烈的求职欲望,提高对相关专业业务的掌握与应用。

综上所述,通过对智能信息化教学模式的探讨,我们更坚决地意识到,在基本不增加课时投入的情况下,智能信息化教学法凸显了教学效果,提高了学生学习的自主性和积极性,实现了由“要我学”到“我要学”的转变,而这种转变是学生学习兴趣的潜移默化,更是学生学习的巨大内驱力。因此做好智能信息化教学模式的研究具有十分重要的现实意义,值得广大教育工作者加强研究和探讨。

参考文献

[1]刘颖,黄雁雁.即时通讯工具对教学效果影响实证研究[J].重庆科技学院学报,2012(6):186-190.

[2]陈哲.基于工作过程的“JavaWeb应用程序开发”课程教学效果实证研究[J].教育与职业,2012,12(35):153-155.

[3]成冬梅.智能化计算机网络教学系统研究与实现[J].自动化与仪器仪表,2016(9):200-203.

教育智能技术范文篇2

一、疫情影响下的传统教育出版发展状况

（一）传统教育出版遭受重创

教育出版业在疫情发生之后，从内容创作到生产印制，到线下发行销售，各个环节都受到不同程度的冲击，疫情对实体书店、书展冲击巨大，出版社整体图书销售降幅达到二至五成。疫情期间全国有90.7%的实体书店被迫停业，全国实体书店的收入比去年同期下降85％-95％。[1]各家出版单位聚焦抗疫主题出版的公益性出版物，社会效益为先，经济效益基本忽略不计。面向教育系统出版发行的教育类期刊，因疫情防控和去年上半年延迟开学等因素影响，征订发行普遍出现下滑，以江苏教育报刊总社出版的教育教学类期刊为例，2020年同期发行量下降近20%。

（二）教育出版数字化转型“被加速”

疫情期间，教育出版单位积极响应政府“停课不停学”号召，主动采取融媒体出版形式，把出版资源通过网络送到千万读者手中，赢得社会良好口碑。一方面，传统出版单位在疫情期间的出版物多以融媒体电子版为主，通过网站以及移动终端传输，另一方面更重要的是几乎所有教育出版社、大学出版社都积极落实国家教育部“停课不停学”号召，主动开放数字教育资源。清华大学出版社免费开放文泉学堂，提供优质高等教育资源3万余种；免费开放多功能教学平台文泉课堂，支持微信端、移动端进行在线课堂教学应用。

（三）在线教育异军突起

教育出版行业中，在线教育异军突起。全世界数亿师生接受在线教育，全国多家头部、知名教育机构与央视、学习强国等官方主流平台合作，持续赠送公益课。阿里巴巴的“钉钉”下载量突破10亿，成为首选上课平台，一度上了“热搜”，猿题库APP的“全国百万人在线大模考”气势惊人。疫情造成的长时间停课，世界各国政府迅速开展线上远程教学，选择电视、网络平台、传统纸质材料等学习方式，从技术设备配置到社会经济援助等各个层面创造条件，以恢复教育教学，并且大部分国家将远程学习时间统计为正式学制时间。

二、技术驱动出版行业发展与教育改革

在抗击疫情过程中，健康码、行程追踪、机器人测量等让我们近距离地体会人工智能技术的价值，在交通出行、疫情监控、疾病诊疗等多个方面人工智能都发挥了无可替代的作用。疫情突发使整个社会对大数据算法、人工智能技术的研究和运用于行业发展中的影响有了明显感知和了解。

（一）人工智能助力疫情期间

学校教育教学受疫情影响，世界各地的学校纷纷借助互联网技术将教学从线下搬到线上，以维系学校的正常运行，其中人工智能+教育表现出色。根据美国教育主流媒体开展的调查发现，疫情封校期间，许多学校采取了灵活丰富的人工智能手段促进教学。“肺炎疫情导致的远程学习，在客观上会促使教育者更多采用人工智能的工具和做法，远程学习支持自适应教学，广泛运用人工智能技术，为学生自主学习提供自动反馈和支持等，将会助力人工智能在教育中的应用与发展。”[3]“人工智能+教育”成为全球教育界共同关注的话题。

（二）人工智能开启智慧教育新阶段

从国家教育宏观决策看，随着国家教育信息化建设的快速推进，人工智能对学习方式变化、学习质量提升、学习资源供给、个性化学习等都将产生重大影响。政府先后了《新一代人工智能发展规划》《教育信息化2.0行动计划》《中国教育现代化2035》等多个重要文件，为人工智能在教育中的应用提供了指导思想、目标和方式。近年来，智慧教育在全球范围内受到越来越多的关注,未来的教育将以人工智能等信息技术为支撑，构建智慧学习环境、探索新型教学模式，开启智慧教育的新阶段。

（三）智媒时代教育期刊发展面临转型升级痛点

专家分析，随着疫情防控的持续，更多行业深层次的影响和变化将在疫情之后逐步显现出来，传统期刊脚跨传媒、教育与出版，后疫情时展面临更多的不确定性，教育期刊行业迫切需要寻求改革突破与转型升级的路径。技术驱动教育已成为社会共识，庞大的用户需求是构成教育出版产业链的核心，在智能时代教育信息化背景下，传统教育期刊出版形式已无法满足现实发展需求，用户全方位、个性化的需求在互联网时代必须被数据化，通过内容创造、技术支撑、设备生产、运营服务等各产业链的协同合作实现重构，人工智能技术赋能教育出版，将极大地影响其转型发展的进程。根据中国新闻出版研究院的《2018—2019中国数字出版产业年度报告》，“人工智能技术越来越多地应用于内容的创作、审核、流量预测、运营、推荐、交互等方面。人工智能技术在优化出版流程方面正在发挥更大作用，将大大提升出版效率，实现出版流程的智能化。”[4]

三、人工智能技术赋能教育期刊出版的现状与趋势

可以预见，未来人工智能技术将成为主导数字出版产业发展的核心技术力量，从产品类型到经营模式，人工智能为教育期刊未来转型注入新的活力，重塑发展机遇，教育期刊应主动寻求技术赋能着力点，重构价值生产模式成为必然趋势。

（一）赋能出版流程：数据把关算法推荐，实现流程再造

传统教育期刊从采到编到发，版面空间有限，审稿流程多，刊发周期长，许多热门教育话题价值因为时效问题，被严重消减。在网络媒体挤压下，教育期刊一些鲜活的教育话题经历从策划到出版制作到印刷装帧到运输送达读者手中，却早已成“明日黄花”。随着5G时代到来，人工智能技术在出版流程的再造方面将提供更多便捷和可能，以科大讯飞为代表的智能语音识别系统，识别准确率已达98%，机器写作也逐步渗透进现实，今日头条等互联网科技公司以及新华社等媒体已开展机器写作技术的研究与应用，包括语音录入、机器协助校稿、机器写作等技术必将显著提高编辑工作效率。人工智能的搜索引擎不仅可以向作者自动推荐符合要求的刊物，编辑部还可以对投稿的排版格式、摘要、引用文献等信息进行设置，既方便编辑初审，又可以有效简化作者投稿流程。教育期刊编辑部应逐步建立人工智能稿件处理平台，稿件文字复制比、数据是否准确、提法是否科学、观点是否新颖、引用文献资料是否合理等都依托技术识别，通过技术显著减轻编辑日常工作量。在期刊审稿环节，不仅可以由技术平台根据稿件主题、关键词、摘要等进行自动鉴定、审核、筛选，还能协助编辑进行加工校对，自动选择匹配的专家审稿。在内容生产的重要环节选题策划中，数据分析将是未来选题策划的重要基础，根据互联网热搜、热点词汇、传播热度等，对选题进行智能分析，依托技术聚焦热点难点问题。根据阅读平台、论坛、阅读数据、评论内容及数据，还有传播数据等，帮助编者掌握真实信息，由编辑把关转变为数据把关、算法推荐相结合方式，为教育期刊科学策划和评判提供支撑。龙源旗下人工智能平台“知识树”，目前已可以根据编辑的定义，依据数据库数千万文章的积累，自动组织生成内容。在“知识树”下，编辑可以用一个半小时编辑一本书，再用一天时间去发行。[5]

（二）赋能资源处理：激发资源活力，推动数字出版生态系统生成

随着人工智能技术在教育出版领域的应用不断深入，出版单位从自身资源优势出发，积极寻求专业、精良、特色的创新发展路径，融合发展模式日趋多元化。疫情期间，受众在接收教学资源时，除硬件条件不足造成障碍之外，优质的内容资源紧缺是主要难题。越来越多的家长通过作业帮、喜马拉雅、少年得到等APP搜索视听教育类资源。在线教育、知识付费正在席卷各行各业，内容是持续生产与服务的核心，精品、专业的教育出版内容生产，正是传统教育期刊的优势，也是后疫情时代人工智能赋能的着力点。近年来，国内外数字化出版机构都在不断地通过提高资源建设和产品开发的水平，构建数字出版资源集成系统，提高传统期刊在人工智能时代的社会服务效能和商业价值。“早在2004年谷歌就启动了数字图书馆计划，用扫描方式将全世界1.2亿种图书转化为数字化资源，但之后计划中止。”[6]因为资源数字化的关键之处在于对数字资源的数据化处理之后进行资源的“多级生产”，依托人工智能技术满足用户个性化、碎片化需求。当前阶段的教育期刊与大部分传统报刊一样，数字化融合转型只是将书刊的文字内容进行扫描，作为电子版存储，通过简单的电子版呈现来体现“数字化”，未进行数据化处理，更没有多级多层次开发和深度挖掘使用，所以也不能满足用户多元和个性化需求。无论是面向教育管理、教育研究的专业期刊，还是面向师生的学科辅导类期刊，在长期办刊过程中，教育期刊积累了丰富的内容资源、专家资源、作者资源、渠道资源，技术的创新和智能化为教育期刊未来发展提供了新动能，教育期刊单位应着力建立完善专业的内容数据库，围绕用户需求对资源进行全面整合与开发。以教学类期刊为例，当老师研究某位名师的教学设计案例时，仅从一篇课堂实录文章并不能全面理解这位名师的教学设计意图、课堂授课实践、教学主张、教学风格等。而未来教育期刊应通过长期积累的资源，以该老师为中心，将与之相关联的著书论述、课堂实录视频、研究实践、成长历程、社会评价等汇集成库，使读者在极短时间和极便捷的渠道获得全面信息，还可以根据用户需求提供个性化的专业内容及咨询。建设教育专业数据库与知识服务平台是教育期刊出版未来升级创新的关键。信息时代，资源泛滥，信息碎片化弊端明显，通过数据切片和智能标签，变单纯的信息积累传播为有效知识关联传播，为读者提供个性化的学习资源和服务，提升用户体验，激发资源活力，形成充满生机的教育数字出版生态系统。

（三）赋能出版形态：全景体验、专业服务与个性需求智能匹配

传统教育期刊历来重视内容，但随着网络时代的来临，各种新媒体阅读终端已经在改变受众的阅读方式。对于期刊阅读，一项统计显示，90.74%的人选择电子阅读，只有5.56%的人选择纸质阅读。读者的流失对于传统教育期刊来说无疑冲击巨大。4G时代读者可以通过手机、电脑、电子阅读器等多媒体设备进行在线阅读或者下载后阅读，而面对正在到来的人工智能时代，正如彭兰教授所说，“对场景的感知和信息适配是移动传播时代的本质”。[7]移动传播的大环境下，人工智能与数字出版融合应用，将以场景植入为核心，是以“人”为中心，基于场景的创设满足用户不断丰富的阅读体验和感知需要，为用户提供场景下的个性化服务方案。面向青少年的科普教育类刊物，多媒体内容呈现形式丰富，文字内容融合了图片、声音、视频等元素，为受众阅读增添更多乐趣。5G时代人工智能技术不仅能使用户对实时场景进行感知，还可以使用户在产品使用和体验过程中，进行沉浸式交互体验。《尼奥环球旅行》是央数文化股份有限公司出品的一款AR绘本，借助AR+3D实时渲染技术，“让书中的内容活起来”，使儿童读者获得更直观丰富的阅读体验。流利说少儿英语在场景设计上有海滩、实验室、公园等，有效提高用户的学习兴趣。教育期刊的出版形态发展，经历了传统纸质、数字化，正在走向智能化时代。近十年间随着科技进步，互联网和云计算平台已经成为基础设施，人工智能时代的教育期刊出版，将是围绕用户这个核心，创设不同的时空和场景，注重对于用户服务的实时捕捉和推送，实现服务与需求的智能匹配。让读者在立体、真实而又多维的场景中，实现全景感知，阅读对于读者不再是一种视觉上的收获，更是全景式的享受。咪咕阅读，“1000个读者读出1000个哈姆雷特”，[8]这正是智能语音识别技术在数字出版领域的应用体现，全面提升青少年教育阅读展现形式和内容呈现方式，人工智能将不断升级未来阅读方式，打造一种全新的服务体验，未来传统期刊与新媒体新技术融合是大势所趋。

（四）赋能传播发行：智能分发人机交互，让智慧教育落地

传统期刊出版以编者为中心，“出版什么，用户看什么”，普遍存在“用户连接失败”的问题，用户思维缺乏，导致受众流失、发行量下滑、商业模式坍塌。人工智能与教育期刊深度融合，基于大数据的智能分发和算法推荐，使出版智能化和服务个性化成为可能，重塑内容分发机制，实现个性化阅读、精准服务。北大方正正在建设的“超融合媒体解决方案”，充分利用移动互联网、云计算、大数据、人工智能等新技术，助力媒体与出版实现全面融合，赋能智慧媒体新时代，构建媒体新生态。方正已与多家传媒单位合作，在选题策划、内容分发、营销等方面，提供精准服务，“让媒体人实现更贴近用户的选题、更便捷的内容创作、更准确的考核管理、更全面的影响力评估、更科学的分析决策”。[9]随着虚拟现实、增强现实、人工智能等技术在教育期刊出版中运用的深入，智能化、交互式的教育数字出版产品将成为传统期刊融合转型的重点。联合国教科文组织《教育中的人工智能》报告强调，“人工智能将对学习方式、学习质量、学习机会、学习能力和教师发展等产生直接影响。”人工智能对未来教育的变革与发展，提供了无限可能。人工智能技术中识别技术、语言理解与语义分析技术、虚拟现实技术以及对学习状态的捕捉和分析，对减轻学生无效课业负担，有效提升教辅类期刊服务学生学习效率方面将发挥重要作用。在人工智能技术支持下，教育期刊出版机构利用数据与算法技术对学生进行全过程考查，提供个性化学习方案，既保持传统出版优质资源提供商的优势，更实现优质精品内容资源生产、服务与新产业价值链的构建。

教育智能技术范文篇3

人工智能与信息技术教育

人工智能的出现是人类发展史上的一个重要的转折点。2016年国家发改委联合科技部在共同制定并《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，将人工智能技术定位为国家实现信息技术强国的重要推动力量。由此可见，人工智能教育（AI教育）是当今人工智能时代最有发展潜力的教育内容。所以，推进中小学校学生学习人工智能信息技术教育，使学生形成相应的思维学习模式就是当今信息技术教育的首要任务。信息技术教育的培养目标、培养内容、培养方式与相应的评价模式都应该顺应人工智能技术发展的需求进行改变。

小学信息技术教育课程内容的演变

20世纪80年代初，国外学者提出“程序设计是第二文化”，以此为契机，国家教育部开始进行计算机选修课实验，我国中小学计算机技术教育开始出现。1994年国家教委文件《中小学计算机课程指导纲要（试行）》，三年后颁布实施《中小学计算机课程指导纲要（修订稿）》。文件中要求将计算机信息技术课程规划入从小学至高中的课程体系中。2000年年末国家教育部举行重大会议，会议主题围绕计算机教育，会议通过并颁布实施《关于中小学普及信息技术的通知》等一系列重要文件。与此同时，课程名称也正式确定为“计算机课程”，这表明我国计算机教育已被纳入国家正式基础教育之中，因为名称的确定，课程的定位也更加清晰，确定从小学起，正式开始普及计算机信息技术教育。同时，教育部也明确规定，争取在全国范围内的中小学校开设信息技术教育课程。从信息技术教育程内容的发展来看，20世纪80年代初，计算机信息技术教育课程被称为“计算机教育课程”，专业化教育占主要部分，大致分为计算机工作原理、编程语言、软硬件结构、数据库管理等几大板块。而算机课程内容也出现变化，课程内容由最初的偏重专业化教育教学逐步转向为大众化教育，具体是指计算机的基本操作使用，包括对文字表格的处理、如何制作幻灯片、如何进行信息的检索与收集等，培养学生掌握相应技术知识，形成实际操作能力，达到简单操作计算机的初级水平。进入21世纪之后，信息技术的发展更加迅速，所以在2003年提出的“信息素养”是当今学生甚至全体社会公民都必须具备的能力素养之一，同时，信息技术课程成为中小学生的必修课程。主要的教育教学目标是要求学生在中小学阶段掌握信息的收集、加工并管理的方法，使学生能在交流过程中有效解决问题，并引导学生进行实际探究和交流，使学生在实践活动中掌握解决问题的办法，形成解决问题的意识，认识信息技术对解决问题的重要性。近些年开始，教育部越来越重视中小学信息技术教育中的人工智能教育，提出并构建三好创智编程。三好创智编程具有五个全国首创特色：第一，“硬件+软件+情境+三好成长评价”的教学培养模式；第二，契合国家当今高考信息技术科目考试的知识点，使孩子具有强大的竞争力；第三，提供人工智能机器人，培养孩子学习计算机编程知识；第四，采用“老师+学生+家长”三者联合互动机制，从而保障课程的实施进行；第五，采用“三好（好习惯、好成绩、好素养）”的评价体系，属于全国首创。另一大突破是编写《三维创智编程校本课程》，《三维创智编程校本课程》的实施标志着我国人工智能教育逐步进入主流教育行列。

小学信息技术教育课程内容

对不同时期计算机信息技术教育课程进行比较后，可以清晰得出小学计算机技术课程的内容变化和与人工智能相关的课程内容的变化。右表显示的是人工智能教育相关内容。由右表可以看出人工智能教育的定位。人工智能相关课程内容的定位为“个性塑造”，课程设置为拓展选修课，满足不同学生的兴趣爱好需求，在使学生了解计算机技术的同时，找到学生个人的兴趣点所在，从而为之后的深入学习打下基础。在小学阶段，课程内容的深度和广度也有所涉及：在小学阶段，此类课程主要要求学生初步接触机器人和相关程序的设计，逐步形成感性经验，注重塑造培养思维逻辑能力。在机器人教育的相关领域内，小学阶段仅仅要求学生了解机器人及相关程序制作设定。

人工智能视域下的小学信息技术教育课程内容设置的特点

当今时代，人工智能发展迅速，而人工智能技术的发展要求学生在小学阶段就需要学习相关课程，所以学校开设信息技术教育课程就显得尤为重要。1.全面推进信息技术教育，主要培养学生的编程能力与感知思维在计算机教育初级阶段，信息技术教育单纯重视学生运用计算机的实际操作技能，计算机作为一种工具被学生使用。但是因为时代在发展进步，当今社会已经不仅仅满足于学生实际操作能力的培养，培养的重点已逐步转向对学生信息技术素养的培养，培养的目的也与之前不同，当下的培养目标在于培养出具有高水平的新时代公民。2015年，教育部颁布文件强调大力发展信息技术中的人工智能教育的培养，包括STEM教育、创客教育等，重视培养学生的创新能力与实际解决问题的能力。2.小学阶段的信息技术教育内容侧重在AI技术及其运用在2017版《义务教育小学科学课程标准》文件中，对小学科学课程内容做出明确说明，教育内容分为四部分，信息技术教育属于“技术与工程”部分内容。侧重培养学生的感性认识，使学生产生兴趣。人工智能技术的发展在小学阶段信息技术教育的内容中也有所体现，要求培养学生的编程能力与操作能力，小学阶段的主要教育内容是体验AI技术产品并学会操作。

教育智能技术范文篇4

1当前计算机网络教育中存在的问题

（1）互联网最大的优势就资源的共享性非常强，所以它可以被认为是连接世界的工具，这样计算机就成为了世界各个角落中供人们交流的窗口，而这一窗口又包含了各种不同的操作系统，这些操作系统还存在着不同的版本，在实际应用过程中，由于每个版本的不同、系统操作的不同在计算机网络教育支持的过程中会产生漏洞，无法将自己需要表达的内容全面的呈现在“窗口”上，再加上计算机网络教育在对学生的导学及答疑方面本身就较为落后，师资数量少、学生又多，很难实现对学生问题的一对一的解答来完成教育工作。（2）计算机网络教育教学的空间利用不合理，过分散，时间的利用上也较为碎片化，很难对学生进行系统性的教育，同时当前的计算机网络教育中缺乏自主性，如果单一从理论教学来讲是和传统教育毫无差别的。（3）计算机网络教育与其他教育形式不同，它存在着一定的开放性、共享性，它可以确保每个人在学习中的公平性，但是对于学生教育教学后的具体成果认证，计算机网络教育是无法解决的，它与传统教学中的考试测试的客观性、公正性保证不同，认证的成果是存在一定权威性的，由于计算机网络教育自身特性，很难明确教育的准确结果，更不要说保证测试后的公平性、客观性，即便有了结果也难以得到社会的认可。（4）辅助教学系统是计算机网络教育中核心的支撑系统，但由于较为简陋很难满足计算机网络教育的实际需求，所应用的也只是常见的幻灯片、图文等课件，虽然也有采用网络视频教学的，但是教学方法、课程内容也较为陈旧，达不到现代学生的潮流感，所以计算机网络教育做不高实时更新，学生也难以接受。互联网是一个潮流产业，其技术需要定期更新，而网络教育达不到就无话可言了。

2人工智能技术的具体优势

网络技术的应用过程中具有非常显著的特点，其包括高速性、实时性、动态性等等，所以在保证计算机系统正常运作的情况下提高技术管理人员的灵活性。人工智能在计算机网络中的应用也十分重要，尤其是一些不确定的问题，它可充分运用自身较强的处理能力去解决。通过人工智能技术将较为模糊的逻辑运用到智能化的网络管理当中，使其具备模糊信息处理能力，从而有效地提高网络系统的应用效率。人工智能技术不仅可以对底层的信息及时解答，也可以达到对高层概念推理的目的。此外，人工智能所占资源较少。人工智能的运算速度极快，一次性就可解决，有益于提高计算机网络技术的处理技术。

3人工智能技术在计算机网络教育中的应用

3.1智能决策支持系统的应用。智能决策系统在计算机网络教育中的应用效果最为显著。决策者通过智能据测系统所提供的相关数据，来帮助决策者对不同类型的信息及背景资料进行了解，并以此制定不同的教学目标。与此同时决策支持系统还能够对各类信息进行分析，建立不同类型的决策模型，为网络教育提供更多的方案，帮助师生节省更多的时间，从而促进教学效率提升。但是以目前的实际应用效果来看，智能决策系统在计算机网络教育中的应用效果十分显著，并且潜力及应用前景也十分可观。3.2智能导学系统的应用。目前在各大高校中计算机网络教育环境问题越发明显，很多不良因素导致了网络教育环境逐渐恶化，因此，通过人工智能技术构建一个具有科学性的智能导学系统来为改善计算机网络教育环境，为计算机网络管理工作的开展提供优质的服务。智能导学系统的建立在创造优良的网络环境的同时也为师生的工作、学习需求提供了高效、便捷的网络资源。如利用Agent技术，各个高校可以通过该技术的引入，让专业的技术人员来建立智能导学系统，不同学习类型、层次的人都可以通过这一系统来满足自身个性化的导学服务，这样就从很大程度上计算机网络教育的针对性和预见性。以智能导学系统为辅助基础，其可以结合不同学习者的需求来制定及实施科学性的导学方案，从而帮助学习者更好的完成系统中生成的各种问题，并以此为依据对计算机网络教育学习者的学习情况进行优化计算，以此充分体现出该系统的诊断分析功能。此外，智能导学系统还可以结合学习者在进行网络学习中所出现的问题进行指导，并出具改正方案，为学习者提供所需的学习方法，以此更有利的保障学习内容及方法与学习者的认知和专业知识相符。所以人工智能技术在计算机网络教育中的应用，要把握其优势为网络学习者提供更优质的学习环境，为学习者的学习发展提供更全面的支持服务。3.3在系统评价中的应用。系统评价一般应用于新开发或改建后的系统，然后根据预设的系统目标进行系统分析，从经济、技术、生态以及社会等多个方面对系统所涉及的各类方案进行选择与审核，从中评判出优胜劣汰等级别的系统方案。系统评价在以往的计算机网络技术中常常被用户忽视，因此其评价较为复杂，并且效率不高。而人工智能技术却为系统评价授予了新型的技术职称。如人工智能，它可以通过专家知识库、问题求解技术合理管理计算机网络，人工智能可以结合专家的知识、经验以及总结来完善资源同时录入到有关的系统当中，继而进行科学、合理的系统评价，从很大程度上促进了系统评价效率的提升。

4结束语

人工智能技术计算机网络教育中的应用，促进了我国计算机网络教育的发展，改善了网络教育环境，延展了计算机网络教育的服务领域。人工智能技术的不断提高，也促进了未来的计算机网络教育个性化的发展，实现网络教育的最大价值。

参考文献

[1]茆鸣.人工智能在计算机网络技术中的应用研究[J].电子技术与软件工程,2016(09):255-256.

教育智能技术范文篇5

关键词：高等教育；智能时代；挑战；应对

人类正处在智能时代的门槛上，互联网、大数据、云计算和物联网等技术不断发展，智能对话和推荐、智能穿戴设备、智能语言翻译、自动驾驶、自动导航等正快速进入实用阶段。新产品、新技术、新业态在改变人们工作、学习和生活方式，也变革着我们的高等教育。慕课和移动通讯使学生的泛在学习成为可能[1]，AR与VR提升了学习的体验性[2]，智能助教可以为学生提供24小时在线的答疑服务[3]，人脸识别门禁系统一定程度上利于校园的安全管理[4]等。高等教育在享受这些由技术进步所带来的智能成果的同时，也面临着挑战：智能时代的人才需求和技术变革需要人才培养做出怎样的调整？智能时代的到来需要学科建设做出怎样的回应？智慧的育人空间和管理形式需要教育治理做出怎样的应对？这些都是正在走向智能时代的高等教育必须回答的问题。

智能时代，高等教育所面临的挑战

1.高等教育人才培养的挑战。高等教育是培养社会发展所需人才的重要阵地。智能时代对多领域交叉人才、创新人才、尖端人才等各类人才的需求以及智能技术对教与学的方式的变革，都要求高等教育必须以新的理念和方式培养智能时代的人才。第一，培养观念与模式须转变。一方面，随着技术复杂度的提升，仅仅依靠单一学科的知识将越来越难以完成某项复杂的任务。不仅如此，单一学科的人才培养模式也会造成大学生知识面窄、创新能力弱，以致难以适应智能时代的发展要求。另一方面，随着我国高等教育由精英教育过渡到大众化阶段乃至普及化阶段，一些高校开始“工业化地批量生产”大学生，造成大学人才的同质化严重。然而，高等教育要培养具有健全人格、有创新思维、有全球视野、有社会责任感的新一代人才[5]，而不是同质化的“高等教育产品”。尤其是智能时代，更需要人才的个性化、独特性与全面发展。因此，单一学科、批量生产的工业化教学和管理模式将不再适应智能时代的人才培养，高等教育的人才培养观念必须做出转变。第二，高校师生所扮演的角色须转变。在传统的教与学的方式下，高校教学主要是课堂传授以及实践、论文指导等方式。这一方式下，教师主要承担了知识技能传授者的角色，而学生则是知识技能的被动接收者。智能时代的高等教育教学则是拥有良好的人机协作能力和信息素养的教师，在充分利用人工智能显著提高工作效率的基础上，师生间所进行的开放性、探索性的启发与学习。此时，教师将承担大学生核心素养的培养者、大学生道德情操的培育者、大学生职业生涯规划的引路者角色；大学生也将从知识被动接收者转变为知识探索者和知识主动获取者。高校师生所扮演角色的转变成为双方在智能时代所面临的挑战。对教师来说，角色的转变意味着知识结构、教学习惯和思维观念的转变。他们必须要学会使用人工智能，否则将会被使用人工智能的教师取代[6]。他们必须要思考哪些是人工智能做的，哪些是自己要做的，以证明自己价值的无可替代性。对学生来说，角色的转变意味着学习观念和学习方式的转变。他们要能够在教师指导和人工智能的协助下，以人机协作的方式，随时随地获取知识、参与活动、发展智慧，实现个性化和选择性的发展。第三，评价方式须转变。科学的人才培养评价为人才培养质量提供有效的监控与保障[7]。为了保证智能时代评价方式与智能时代的人才培养观念和教学方式相适应，传统的“经验主义”“宏观群体”“单一评价”[8]的评价方式必须做出改变。一是智能时代的人才培养更注重大学生的个体独特性与全面发展，因此“宏观群体”“单一评价”的传统评价方式难以适应全面发展的人才培养要求。二是智能化、个性化、开放性教学方式使大学生学习更多地融入了个性化和选择性的元素，因此“一刀切”的传统评价方式难以兼顾大学生的个性化发展。三是智能时代的大学生能够在教师指导和人工智能的协助下随时随地获取知识、发展智慧，因此传统的“经验主义”评价不能对大学生的学习全过程数据进行智能动态追踪。2.高等教育学科建设的挑战。第一，对多学科交叉的需求增多。智能时代人们的生产生活方式被彻底改变，同时也出现了一些技术之外的问题，如法律、伦理和道德问题。这些问题远不是单纯的技术问题，而是智能时代这个新场景中的全新问题。这些全新问题今天已经有人提出，但是目前很少看到这方面研究，而这些问题对人类的影响重大[9]。要解决这些问题，不能仅依靠单一学科，必须有赖于多学科协同，有赖于文科的内部融通、文理交叉来研究和解决。因此，智能时代对多学科交叉的需求将会增多，不仅仅是理工学科内部相近学科的交叉协同，还包括文科专业间的交叉融合、文科与理工科专业间的交叉融合。第二，人工智能相关学科的课程设置存在发力空间。近一两年人工智能相关学科发展迅猛，目前北京航空航天大学、北京理工大学等35所高校已经首批获得人工智能专业的建设资格[10]。但目前在人工智能相关学科的课程设置方面仍存在不少发力空间。一是专门用于人工智能的课程数量还远远不够。很多高校的人工智能专业仍使用计算机专业的课程，智能教育呈空心化。目前，能专门用于人工智能的课程数量还远远不能满足需求，这导致人工智能专业课程只能浓缩到“高级科普”程度[11]。二是当前人工智能教育相关专业课程混乱。针对目前信息时代与智能时代交叠融合的过渡状态，如何设置智能教育科学合理的专业课程还需要深入研究[12]。3.高等教育治理的挑战。第一，智能时代高等教育的治理方式须转变。当前，人工智能技术极大地丰富了产品、服务的内容与质量，变革了服务的形式和结构，创新了教育服务和产品的供给模式。在治理正在体现出智能化、自动化、个性化特征的智能时代，我们的高等教育治理方式也需要发生转变。如何依靠智能时代的相关技术，使我们的高等教育决策更科学、更精准；如何借助智能时代的相关产品，使我们的高等教育治理更智能、自动化程度更高；以及如何依托智能时代的相关产物实现精准的个性化管理，从而减少高等教育治理资源的投入……这些都是智能时代高等教育治理方式变革所面临的问题。第二，指导和引领高等教育治理的法律和政策进展缓慢。智能时代在给高等教育治理带来便利的同时，也引发了一系列伦理问题，如智能技术的应用边界、机器决策与人的决策的协调、学生信息泄露隐患等。由于缺乏相关法律和政策的指导和引领，当前基于智能技术的高等教育治理处于尚未起步或“摸石头过河”的尝试探索阶段，亟需理论的引领和制度的规范。但是因为问题的复杂性和相关研究的滞后性，能够指导并规范人工智能发展的法律和政策进展缓慢，能指导和引领智能时代高等教育治理的法律和政策进展则更是缓慢。倘若这一现状长期得不到解决，将很难保障高等教育治理的健康有序发展。

应对智能时代的挑战

教育智能技术范文篇6

关键词：人工智能，视觉交互，学习的可见性，个性差异，精准优化

随着大数据、物联网、智能AI技术的不断发展，人工智能逐渐成为基础教育重要的服务系统，在考核评价、智能辅导、分析预测、个性化自适应系统等方面取得前所未有的发展。新冠疫情发生后，我国小学教育进入到“线上教学发展阶段”，钉钉、腾讯课堂及其他大量的互联网企业都推出自己的教育类App，表面上属于教育类软件的使用范畴，但实际上背后涉及一系列的人工智能互动技术。目前，我国正进行“人—智”互动技术研发，取得大量的基础研究成果，在“5G”技术全面发展后，百度与华为提出《5G+人工智能工业视觉解决方案白皮书》，为人工智能教育应用视觉交互发展指明方向。

1人工智能教育的应用形态

1.1人工智能教育基础形态分析

了解人工智能教育应用形态，必须要充分考量教育领域人工智能软件开发的功能指标。Bakeretal（2019）认为教育类人工智能系统的功能如下：智能虚拟现实、协作学习智能支持系统及私人导师等。人工智能教育系统在基础教育功能上具有多样化特征，能够计算、感知、存储、表征以及衍生的推理、识别、表达等。通过教学实践的分析，结合目前技术发展条件，认为当前的人工智能教育基础形态可能概括为：智能工具、智能环境、智能教师、智能管理者、智能学伴等等。不同的场景有着不同的智能内核，在人工智能的加持下，基础教育应用领域创新已经开始出现质变。例如，小学生线上教学的钉钉、腾讯课堂；猿辅导、作业帮等提供解题的App以及小七学伴等打卡神器等。对于基础教育而言，人工智能带来的是革命性的变革，能够让教育更具趣味性、多样性、实践性，让学生能够更好地融合和适应智能环境。

1.2人工智能教育应用的构成

人工智能教育应用可以分为智能工具、智能环境、智能教师、智能管理者、智能学伴等类型，不同应用有着不同的适用性。（1）智能环境。智能环境是指通过对信息整合和环境感知，为学习主体提供最适宜的体验场景。如在小学教室内安装光线感知器，在光线刺眼或其他不适宜用眼环境中，能够自行调节光暗度；同时，外置传感器也能够获取空气、温度等指标，及时进行调整和优化。（2）智能工具。小学生线上教学工具具有多种功能，例如打卡、视频、提问、举手、讨论等等，只需要点击相应的按钮，就能够进入到对应的场景或环境中，完成相应的操作。（3）智能学伴。学伴功能是极为强大的，以往只能够提供简单的翻译、记录、检索等功能，如今已经升级到“对话”、解题、求助、陪伴等功能，小学生在遇到难题时，如果家长不能参与辅导，可以向猿辅导、作业帮等软件求助，从而获得正确的解题思路、过程和结果。

2人工智能教育应用的视觉交互方式

视觉交互是智能系统感知、边接、识别的过程，通过视觉交互，增强应用的效果，以期达到该模式的最佳应用效果。

2.1教育主体融合

人智交互形成具有多样性特征，主要体现在以下几方面：（1）人的活动是一个复杂的动态过程，涉及认知、情感、行为等维度，而交互同样需要涉及上述维度。（2）系统交流动机存在差异，一般可以分为被动互动与主动互动。（3）交互本身涉及知觉存在差异，例如视觉、听觉、触觉等等，不同交互模式与传感器相关。（4）交互存在位置差异，受交互双方位置差异，可以分为异地或“面对面”两类。（5）人智交互依附实体不同，依赖软硬件模式也存在很大的差异。对于小学生群体而言，未来的人工智能教育可能会向人性化方向发展，如同目前的小爱同学、小度音箱、车载智能语音系统及其他各类智能设计，能够与教育对象进行深层次的交流。

2.2视觉交互方式

从视觉交互方式分析，小学生基础教育是“人—智教育”的重要体现，同时人工智能与教育主体的交互必须要充分考虑交互时机、交互方式等。交互方式决定交互的效果和体验，一般情况下，都是通过视觉体验进行交互，例如机器人“小胖”（Fabo）主要被用于基础教育、服务、娱乐、家庭等场景，同时兼具导航、监测、智控、报警等功能，而其与人的主要交互方式：人脸表情、视频投影、图像显示、远程文本等。从上述要素可知，图像、视频是视觉交互的主要因素，通过投影、摄像、播放完成基本的交互功能。再例如，武汉泰乐信息科技有限公司推出的“治趣（CureFun）医学虚拟诊疗云平台”依托虚拟软件、仿真模型设备等建立沟通体系，形成新的视觉沟通方式。

3人工智能教育视觉的应用策略

注重理论向实践转化效果，提升学习的可见性。由于人工智能具有大数据分析内核，具备极强的纠错功能，能够通过分析推动理论向实践的转化，并且通过反复测算找到最佳的表现方式。可见性、可变性和智慧性是人工智能教育视觉应用的通则，对于推动基础教育有着极为重要的意义。在小学教育当中引入人工智能，在视觉系统帮助下，能够帮助学生完成“去粗取精，去伪存在真”的过程，很多依赖于理性思考才能够识别的问题，人工智能就已经完成。简而言之，人工智能交互系统能够帮助小学生的学习少走弯路，直接教授准确率最高的知识，减少小学生学习过程中的“试错成本”。另外，在人工智能教育视觉系统的应用上，模仿不是最终的目标，而“超越”才是系统建设的方式，人工智能未来是要取代人类烦琐工作的，最大量、最集中、最简单的工作都将由人工智能完成，人类只负责完成生活中情感主导内核的工作，也就是具备思考能力的过程。虽然，在人工智能发展过程中，需要全面提升系统“智慧化”属性，在传递功能、创造功能上下功夫，让视觉交互成为支撑实践转化的前提和基础。突出个性差异精准优化，提升主体教学有效性。早期的人工智能是批量化生产的，其所有的一切都是共性化的，例如“思考方式”、回答内容、信息数量和种类等等，在问及同样的问题时，它们回答的答案往往是相同的。随着信息流不断补充和完善，人工智能将会迎来“自由思考”时间，即按照内部计算规则为需求者提供个性化的服务，视觉交互系统能够根据微表情、语气变化调整自己的答案，以便于更好地符合心理变化特征。从小学基础教育来看，人工智能的整体功能不需要太复杂，仅需要完成对应的设定即可，因为知识内容属于固定范畴，是有限的，如果能够通过视觉捕捉系统精准确认目标主体的需求，进行相应的教学支持，能够达到事半功倍的效果。在基础教育领域，“有效”是最高的评价标准，而不是“高效”，因为人工智能系统在辅助上的功能评估不具备可量化属性，在意见获取时，仅能“是不是”、能不能“作为评价标准。因为在小学教育中必须做到个性化支持，保证小学生教育能够得到足够的数据资源支持，但现有的辅助类App大多都是通过信息对比完成操作的，而非视觉系统交互实现的。融合智能内核，适应人—智交互的新环境。人类社会对于人工智能充满期待，大多都是以“智能理想”形态存在，围绕计算机视觉技术进行设计，推动逻辑推理、自动设计、语言理解、模式识别及智能检索的全面发展。在未来的基础教育中，人工智能可能会突破“辅助”属性，成为现实交流的重要组成部分，不仅仅可以为“人—人”互动提供支持，还能够实现“人—机”“人—智”互动，为教育协同提供新的智慧起点。人工智能在基础教育领域应用，能够解决师资力量不足问题，替代教师完成那些烦琐、重复性的操作，让小学生能够通过系统获取基本知识。由于系统本身程序优势，能够为小学生学习提供提问、纠错、回放、快（慢）放等功能，让小学生学习有更多的选择。但也必须要关注“机器道德”建设，人工智能发展赋予程序更多的智慧属性，让他们可以独立地进行“思考”，但这种基于程序分析基础之上的选择是否“合规”仍然有待商榷，是否需要为人工智能设定“红线”，如何设定都是需要深刻思考的课题。简而言之，当人工智能越来越人性化时，人类与机器和谐相处就会成为新的课题，因为人工智能将取代很多工种，对人类社会形成实质性的“入侵”，必须要引起实务界和理论界的高度重视。

4人工智能教育视觉的应用效果

4.1提高视角空间可变属性

“懂”是人工智能视觉交互的重要属性，需要对“看”到的信息进行处理转换成为可理解的数据信息。一是帮助主体明确重点，确保其能够关注焦点。二是帮助主体掌握全面，保证视觉的完整性、连续性。三是帮助主体把握本质，看得通透。而由“看”到“懂”的过程就是通过视觉交互完成的，“看”是获取信息的过程，而“懂”则是交互转化的过程，赋予人工智能更多的“人格化”特征，形成“形义一致”的视觉空间是人工智能进化的重要表现，也是技术创新的发展方向。

4.2增强意向对象可见效果

视觉交互是以“视觉”为基础的交互技术体系，帮助主体更好的看见、看准、看清目标，从记忆规律来看，“直观地看到”能够促进思维记忆发展，让看不到的能够被看到，让看得到的更清楚。人工智能教育中应用视觉交互能够更好地体现“可视性”要求。一是海量的数据资源为人工智能提供大量的“可见”内容，通过对比进行交互确认。二是通过对比、识别、过滤等方式，进一步丰富材料的“展示方式”。三是根据交互内容、场景、信息进行综合，提升可视过程的精准特征。

4.3提升交互赋能智慧内核

视觉智慧化是人工智能视觉交互应用的高级发展，经过一系列的技术融合，让主体由“会看”到“看到”，再到“看懂”的发展过程，无论技术如何创新，一定是为使用者提供方便。从教育目标思考，视觉交互系统智慧化发展涉及视觉的应用与迁移、分析、评价，而这就是人工智能视觉交互系统对照比较、多元多维、理解知道的全过程。随着系统内部交互信息越来越庞大，人工智能会变得越来越“聪明”，能够更好地理解人类的情感，从而建立智慧化思考模型。

4.4优化人智交互辅助功能

全世界人工智能都处于快速发展阶段，人们对于未来充满预期，但绝大多数研究者都认为其必然能够在辅助领域发挥作用，尤其是辅助基础教育，让学生获得更多的教育支持。但目前，大多数的交互功能都体现在“内辅”上，通过人工智能的快速处理能力，为需求主体提供支持。从“外辅”视角来看，即动作、表情的互动，而上述两项内容是情感的表达，虽然也是程序性设定，但如果真有一天将人类的所有情感全部录入，那么可能真的提升系统的教育功能。

5结语

我国教育领域人工智能发展取得深远的发展，大量的教育载体和技术面世，为基础教育提供极为重要的支撑。但随着人工智能的不断发展，视觉交互成为教育领域新的发展趋势。

参考文献

[1]王一岩,王杨春晓,郑永和.多模态学习分析：“多模态”驱动的智能教育研究新趋向[J].中国电化教育,2021(03):88-96.

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[3]张磊.全智能教育空间建构——基于情境认知理论的分布交互式视景仿真研究[J].重庆高教研究,2021,9(05):34-43.

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[5]刘龙坡.面向在线教育应用的视觉交互关键技术研究[D].广东：华南理工大学,2017.

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[8]祝智庭,彭红超,雷云鹤.智能教育:智慧教育的实践路径[J].开放教育研究,2018,24(04):13-24+42.

教育智能技术范文篇7

关键词：国际比较；智能教育；高等教育

2019年4月23日，美国NMC发表2019地平线报告中指出，未来四到五年将是人工智能变革高等教育的关键节点[1]。2019年3月4日到8日，联合国教科文组织在巴黎教科文组织总部举行了2019年移动学习周，学习周的主题也围绕着人工智能与可持续发展[2]。来自130个国家1500名教育与技术专家围绕“如何利用人工智能来加强教育和学习”“如何确保在教育中包容和公平地使用人工智能”等问题进行了探讨。我们发现，在大多数国家，主要由非国家行为者，特别是私营部门，推动AI蓬勃发展，对AI的发展做出敏锐的反应，教育技术产业的快速扩张尤其引人注目，人工智能学习技术在课堂上的使用越来越多，各国都为教学和学习提供人工智能解决方案[3]。我国高度重视人工智能战略影响，在2019年5月16日的国际人工智能与教育大会的贺信中指出，新时代的中国将高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育的深度融合，促进教育变革创新。同时，高等教育肩负着科技创新、人才培养的使命，人工智能在高等教育中的应用不仅能够提高人才培养效率，更能提升人才培养质量。因此，提升人工智能在高等教育中的应用水平是实现我国人工智能从跟跑、并跑到领跑的重要举措。基于此，本文梳理最新国际人工智能在高等教育中实践情况和未来走向，并提出我国智能教育应对策略，为提升人工智能在我国高等教育中的应用水平提供参考。

一、从人工智能到智能教育

(一)人工智能的内涵。英国逻辑学家和计算机先驱艾伦•马西森•图灵最早开启了人工智能的实质性工作，图灵关注的核心问题是计算机如何通过过程启发式问题，从经验中实现学习。1950年，著名的图灵测试问世，测试中涉及计算机、人类陪衬与人类询问者三个参与者，结果发现，在看不到被试(计算机、人类陪衬)的情况下，人类询问者只通过询问无法辨别二者身份，据此揭示出计算机具备与人类智慧相同的潜力。由此可见，人工智能发展的初衷便是最大程度上模仿人类的思维，代替人类做出决策。最早成功的人工智能程序是1951年写成的ChristopherStrachey，该程序通过不断地试错、迭代，完善自身程序，最终能够以合理的速度完成一个完整的跳棋游戏。随后，约翰麦卡锡于1956年的达特茅斯会议上首次创造了人工智能这一术语。随着人工智能关键技术的不断发展，人工智能的内涵也趋于完善。在大英百科全书的定义中，人工智能是指数字计算机或计算机控制的机器人执行与智能生物相关的任务的能力[4]。这个术语经常被应用于所资助的开发系统的项目。具有人类特有的智力过程，如推理、发现意义、概括或从过去经验中学习的能力。由于其跨学科的性质，人工智能的定义难以界定，不同领域的专家有其不同的侧重点，但达成统一意见的是，人工智能具备人性化思考、人性化行动、理性决断以及合理形式四方面特点[5]。人工智能具有“强”“弱”之分，“强人工智能”以复制人类智力能力为目标，开发一个与人类完全相同的系统，“弱人工智能”则只是让系统运行，无需弄清楚人类的推理过程。目前，人工智能的发展介于“强”“弱”之间，虽然实质性进展表明实现强人工智能还存在一定困难，但强人工智能在未来的走向是当前的发展趋势。皮尔森与知识实验室(伦敦大学学院)2016年出版了报告“智能释放：教育中的人工智能论证”，报告将人工智能论述为“一个计算机系统，旨在通过能力(例如视觉感知和语音识别)和智能行为与世界互动(如评估可用消息，然后采取实现目标的既定行动)，我们认为这基本上是人类”[6]。人工智能的类人化功能使其能够渗透在人类生活的各个环节中，人们开始探讨人工智能在教育领域中应用的必要性，这也正是智能教育产生的原由。(二)智能教育的诞生。从历史的角度来看，过去两个世纪，世界经历了教育的大规模扩张。教育起源之时，无论东西方教育都可称为“人的智慧”。东方孔子推崇“有教无类”，对不同的学生采取不同的教育手段，传授的内容也不尽相同；同期，西方苏格拉底使用“产婆术”引导学生深入学习，教与学之间是动态的、灵活的关系，学生能够得以个性化、全面的发展。随着工业革命的到来，工业社会对于人才的需求迅猛扩张，班级授课制应运而生。为了整体提高教育效率，将教学、作业计划、评分等全教学过程都框在固定的模式内，对于学生的评价也被局限在固定的标准化描述中，教育体系是静态的、普遍化的，教师无暇顾及每个学生的兴趣、特长或学习风格，学生个人的自我发展被忽视。伴随新一轮技术革命的发展，大规模的个性化教育成为时代的呼唤。“AI融入教育，成为教育发展的新取向，如何利用AI技术支持教育已成为当前需要讨论的课题”[7]。随着近年来人工智能的快速发展，智能教育在国际范围焕发出新的活力。(三)智能教育的技术支持。智能教育自萌芽至今已有30年之久，但国内外关于智能教育的定义尚未形成统一意见。祝智庭提倡智慧教育，他认为智慧教育是通过人机协同作用以优化教学过程与促进学习者美好发展的未来教育范式(智慧教育“祝氏定义”的要义)。在国际上，以AIED(ArtificialIntelligenceinEducation)指代人工智能在教育中的应用，其基础是本身就为跨学科的AI和学习科学(教育、心理学、神经科学以及社会科学等科目)。Pearson报告认为，AIED由三个关键模型组成，分别是教学模型、领域模型和学习者模型。教学模型代表了教学的知识和专长，即如何更好地通过计算机使用教学手段；领域模型又称知识模型，代表如何更好地学习世界知识；学习者模型侧重于对学习者的了解，包括学生的情绪状态以及参与学习的数据等内容。这三个模型的相互作用，就是自适应导师的模型基础，能够根据学习者的能力和需求，选择最合适的内容提供给学习者。在学习实践过程中感知到的数据不断反馈到三个模型中，通过深度学习等算法使得模型更加丰富、更完整，进而使系统更“智能”。人工智能极大地改变着教育生态，在教育领域的应用前景广阔，是克服传统教育不足的有效途径，有助于变革教育模式与教育形式、为学生提供个性化服务、为教师提供精准化教学、为学校提供科学化管理[8]。智能教育中涉及的技术支持包括：(1)人机交互引擎：与用户直接接触的引擎，人机交互引擎实现有趣的智能聊天功能；(2)NLP处理技术：即自然语言处理技术，主要是指通过机器学习手段，对自然语言数据进行切分，编码等过程；(3)实体关系抽取：从自然语言数据中，对特定的关系模式进行识别，从中提取实体关系信息，如(实体、关系、实体)三元组；(4)KG推荐系统：基于知识实体关系，以图论为基础，构建知识实体关系图模型(即有向连通图)；(5)对特定场景的细致切分与机器学习相结合：系统细分多个应用场景并融合机器学习算法辅助使用者更好地教学与学习；(6)人脸识别：目前人脸识别技术在国内外发展都非常迅速，如人脸识别、人脸对比等技术已经在多个领域得到运用，但总体而言，各种识别系统对环境的影响都较为敏感。

二、国际高校智能教育的发展脉络

通过梳理国际高等院校在应用智能教育中的实践，分别从学生、教师和学习环境三个角度总结了智能教育的发展脉络。(一)智能教育向自适应学习、强调个性化教育方向发展。自适应学习是一种理想的学习模式，不是一种通用的学习模型，能够根据个人特色、学力水平、学习风格调整学习内容和教学形式，为每位学生设计、提供最适合其本人的个性化课程和辅导，具体表现在以下三个方面。1.异步课堂方兴未艾，有效推进协作学习协作学习是指学生以小组的形式，通过协作共同完成一件任务或项目。在高等教育中应用协作学习能够促使学生更积极地参与到学习过程中，使学习工作的兴趣始终维持在较高水平[9]。PierreDillenbourg在梳理AIED25年的发展进程中指出，今天的AIED更加注重社会互动，学习者的交互，必须同时将支持个人的学习和增强社会交互的学习融入学习环境。Pearson2016年的报告中列举了人工智能提高学习效率的多种渠道，在一定程度上为协作学习提供智能支持[10]。高等院校学生的自由度及个性化需求均高于基础教育，而人工智能支持的协作学习与传统学习最大的革命性突破是学生无需聚在一起完成项目，他们可以不受时空的限制，在不同的地点、不同的时间完成协作学习过程，即在异步课堂中完成互动学习。AI+协作学习不仅在很大程度上为学生提供了便利，提升小组完成效率，还能助力教师提供更高效的指导：基于人工智能技术，如机器学习和浅层文本处理，人工智能系统用于监测异步讨论组，分析每个学生的工作方式和以往学业表现数据，从而为教师提供有关学习者讨论的信息，通过形成自适应组、专家指导、构建智能虚拟、即时智能审核四种具体方式指导学习者学习[11]。微软团队在戴维森学院数学系进行了为期一年的实验。戴维斯学院依赖于中心的协作环境，信息在学习小组间无阻碍的流通，学习成员紧密联系在一起，Teams与OneNoteClass笔记本和其他微软产品一起放在教室里，每位学生都有发言权力，同时能够从教师一方获得需要的学习材料，保证个性化学习能够在不同的学习风格和能力课堂中覆盖到每个学生[12]。同样的协作方式也曾发生在伦敦威斯敏斯特学院，智能教育应用使得即便有听力障碍的学生，也能无障碍地加入到协作学习中[13]。2.智能内容重塑教科书，实现加速学来，大学生对雇主市场的敏感度不断提高，期望以最快的速度尽可能多地获取雇主所重视得技能。基于此，专注于毕业生培养的全球EdTech公司WozU总裁ChrisColeman[14]判断2019将有越来越多的人专注于加速学习。同时，智能内容是当前的热门话题，被应用于金融、营销等各领域，例如我们所熟悉的购物应用，可以根据浏览记录推测出期望购买的产品。由此可见，智能内容能够基于观看者过去的行为而改变网站内容。由于智能内容所提供的内容与观看者保持高度的相关性和个性化，当其应用于教育领域时，能够在很大程度上满足学生对于加速学习的需求(为避免与前述智能内容混淆，将应用于教育中的智能内容称为SLC(SmartLearningContent)。SLC通过重组知识，最大化突出重点知识并转化为学生最易接受的方式实现加速学习。具体来说，是人工智能系统使用传统的教学大纲为不同的科目定制个性化的教材，使教科书被数字化重塑。在创建的过程中，SLC改变了知识的组织形式，结合学生年龄、学科、认知等特点创生出新的学习页面，能够让不同的学生在相同的教学模式下使用个性化内容模板和多语言功能，满足学生的个性化需求。SLC包括数字化学习指南和可定制的学习界面，通过多种手段诠释教科书内容，同时提供交互式内容、实时反馈和全面评估，能在保证学习效率的同时兼顾学习质量。SLC的另一大优势在于，能够很好地与多媒体元素集成，创设出现实的教室环境，可以应用于仿真系统、游戏化教学环境或视频教程中。Cram101[15]是专为节省高等教育者学习时间，提高认知效率而开发的软件，开发了掌握学习内容更快的方法。Cram101通过人工智能技术将知识内容分解为最小信息单元，重组为智能学习指南，指南中包括章节摘要、抽认卡、无限的真假判断等问题。同时，Cram101还会在内容组织中使用人工智能技术突出教科书重点，在最大程度上减少认知负荷，防止学习者在无用信息上浪费时间与精力，能够更好、更聪明、更快地吸收切实所需的信息。Netex[16]是一家专注于学习技术业务的公司，近期专注于智能内容的开发，结合新技术与业务经验创新出LearningCloud(LC)和ContentCloud(CC)两款产品，以改善学习方式。LearningCloud强调用户体验，坚持以学习者为中心的设计方法，通过微观学习、技能映射、社交功能和内容推荐实现知识推送，创新之处包含以下几点：(1)强调知识共享，学生可以创建主动学习社区、学习内容列表分享学习内容，支持各种类型交互，丰富学生的学习经验；(2)搭建游戏化社区，让学生在学习升级、成就、竞争等游戏化激励的情况下，保证最大程度上的参与；(3)保证学习的便捷性和有效性，不仅能够随时随地获取学习信息，同时创设了虚拟导师指导学习流程。ContentCloud则是专业创建和管理云中的数字内容，可以在一个平台上创建无缝的内容集合，自动协调内容开发和供应网络，最大化降低生产的时间和成本。ContentCloud提供了最具创新性的数字创新工具，采用尖端的智能技术，实现整个内容生产流程的控制。Netex与大学的合作更为广泛，2019年3月29日，Netex与加泰罗尼亚开放大学(UOC)签订合同，利用Netex最新解决方案ContentCloud向其内容制作提供服务。UOC是第一大西班牙语在线教育机构，以电子学习和在线参与方面的研究著名，被列为泰晤士高等教育全球顶尖大学之列，选择Netex作为战略伙伴，侧面反映增强智能内容建设能力对开放大学的重要意义。不仅如此，Netex提供的智慧内容在过去的一年内使包括马德里欧洲大学在内的六所西班牙大学实现了数字化转型[17]。3.智能辅导系统迈向2.0，促进深度学习智能辅导系统(ITS)是一种计算机系统，基于布鲁姆的掌握学习原则，从认知心理学、计算机科学，尤其是人工智能的工作中汲取灵感，其目的是为学习者提供即时的、个性化的教学或反馈。ITS通常一次与一名学生一起工作，不需要人类老师的干预，其设计目标是为每位同学提供高质量的教育。在诸多人工智能辅助教与学的手段中，智能辅导系统是人工智能在教育中最初的应用之一，已经在许多STEM主题上开发了40年。但是在过去的十到二十年中，由于缺乏硬件、教师培训、软件复杂等因素，计算机对教育的影响是不明显的，同时，已有的教学软件无法察觉学生的需求并做出响应，也不能足够灵活的模仿教学[18]。近年来，随着深度学习等算法的飞速发展，上述问题在很大程度上得到了针对性的解决。智能辅导系统利用人工智能的技能和方法来开发基于计算机的学习系统，从而构建自适应系统。当前的智能导师系统能够通过其强大的智能算法帮助学生掌握困难的知识和技能。这些算法能够在细粒度水平上检测到学生的学习路径[19]，评估学生对学习领域的理解情况，为学习者提供实时的指导、反馈和解释，并引导学生深度学习。美国国防部高度重视ITS技术的开发，提供了大量的资金支持。美国国家科学基金会(NSF)和教育科学研究所自2000年来一直支持ITS[20]。以往的智能辅导系统的成功实践主要集中在以下两方面：一是用于数学和其他结构良好，数量精确的主题；二是专注于语言交互知识领域。未来，ITS发展趋势的核心的提升学生智力水平，协助学生进行深度学习，将通过以下三方面实现：(1)理解学生的自然语言，注重学生情绪引领由于学习环境的单一性，当前学生的学习过程中存在不少浅层学习，学生与知识的交互过程主要表现为识记，无法将概念转化为实践。智能辅导系统开发的初衷，便是通过营造良好的交互环境，让学生对课程从无聊转向好奇；对成绩从痛苦转向热情；对学习的态度从焦虑转向自信，并用恰当的策略引导学生深入学习。学生倾向于进行浅层学习，因为深入学习需要他们进行复杂的思维活动，从事复杂思维活动会使他们产生大量诸如沮丧、逃避的负面情绪。孟菲斯大学Graessr博士针对这一问题构建了智能辅导系统Autotutor[21]。Autotutor的核心是三个主要研究领域——人性化的辅导策略、教学和支持自然语言的辅导技术。该系统具有两大独特功能：一是具备极强的互动技能，学生与机器用自然语言进行对话，能够识别并吸收学生情绪，并试图进行引导；二是具备良好的思维技能，通过建立于学生之间的不平衡认知，帮助学生进行深度学习，智能辅导开始时，Autotutor将在显示器中创造两个不同的导师，各持一方观点，学生需要在思考和推理中解决分歧。(2)倾向于多种学习资料整合ElectronixTutor是一种整合多种学习资源的智能辅导系统，专注于为海军学员提供电子学徒技术员培训课程[22]。整合的学习资源包括学习、心理模型构建与模拟环境、创建或交付学习任务的通用学习平台、在网络上开发主体内容并评估材料和学习技术平台等自适应智能学习资源。(3)生成有关学习过程的数据，提高学生学习有效性步入2.0阶段的智能辅导系统，在生成学生学习数据后，着重分析学生在学习过程中得出错误结论的原因，在“发现错误—分析错误思维的形成原因—纠正错误思维”的反复迭代中实现持续训练学习。也就是说，当智能辅导系统发现学生出现错误时，不再是简单提示学生多进行相关方面的练习，而是通过分析、指出学生的错误思维，引导学生形成正确的思维方式，进而提高学习的有效性[23]。学生在一次次试错中，逐渐习得调整思维的技巧，学习质量得以持续提升。(二)助力教师向“辅助者”转型，强调预测。斯坦福大学在报告《人工智能百年研究》中预测，未来15年，“智能导师和其他人工智能技术在课堂和家庭中帮助教师的应用可能会显著扩大”[24]。人工智能不仅在学习环节为学生提供全方位的个性化服务，提高学习效率，同时能够满足教师需求，变革教学过程，使教师有时间和自由提供更有情感与针对性的教学服务。简单来讲，这种应用主要体现在两方面：一是简化管理任务，创设更好的专业环境，将教师从事务性工作中解放，转向对学生的关注，更多地投入到教育教学活动中；二是通过逆向设计思维，塑造学生画像，协助教师更加深入地了解学生。从教学设计到学情分析，全过程助力教学活动的智能化发展。具体包括以下几方面趋势：1.智能助教进一步发展，协助教师关注学生人工智能可以很快地执行管理任务，进而更快、更好、更低成本地消耗管理人员的大部分时间。采用“AI+教师”双师型模式，能够在很大程度上为学习者带来更好的效果。2014年，英国爱丁堡大学团队研发了教师机器人Botty，该机器人创建的目的是为了在Twitter上与爱丁堡的电子学习和数字文化MOOCs的学生进行互动[25]。在课程期间，Botty发了大约1500次推文，与数百名同学交流，除了回复课程问题，甚至在一定程度上承担了社交角色，与学生生活上的推文互动。但是，Botty的智慧仅停留在简单问题的处理上，面临疑难问题Botty则建议学生向导师留言或向其他学习者求助。另一个引起广泛关注的例子是佐治亚理工学院的AI助教JillWatson。Jill是该学院计算机与认知科学教授AshokGoel的助手，“他”的日常工作是回复参与在线课程学生的大量论坛帖子，同时处理其他行政问题[26]。吉尔的智慧化程度更高，其助教级别大致等同于研究生[27]，是世界上第一个真正意义上的智能助教，其成功之处在于让所有学生都误以为它是真人助手。2019年2月23日，德国了第一个机器人讲师Ruyi[28]，Ruyi不止从事助教的工作，还能够主导课堂，向学生讲解内容并进行互动。当然，Ruyi在现阶段与人类讲师还有很大的差距，不能独立应对真实的课堂环境，但是Ruyi能够很好地起到课堂辅助的作用，让教师能有更多的时间与学生互动交流。AI助教除了能够处理学生问答和行政性工作，还能够通过自动化评判学生学习成果来减轻教师的负担。自然语言处理(NLP)是人工智能的一种形式，通过统计和机器学习方法，促进对句子结构、情感、意图的理解，从人类语言中提取意义，并根据信息做出决策，美国教育考试服务中心开发了自动NLP评估系统，应用于在标准化测试中对论文进行评分。这也是AI助教在学生评估方面最早的应用之一。密西根大学应用M-Write帮助教师在大规模的入门级课程中处理写作活动。M-Write通过算法来识别学生在写作中遇到困难的地方，分析写作水平较低的潜在原因，通常用于复杂的STEM作业，如证明或考试中的简短回答[29]。2.AI助力智能教学设计，保证精准教学开展充分了解学生是教师实现精准教学的基础，教师需要评估学生对于知识的理解程度、情绪状态、知识水平等一系列指标，以调整教学设计和实施环节，过去教师凭借经验进行大致判断，现在AI协助教师完成这一过程。基于分析和发现数据点之间的模式和相关性的机器学习算法被证明是帮助教师量化学生对讲座进行理解的有效工具。通过分析特定的学生数据，人工智能可以更快地找到学生可能需要更多帮助的领域，教师据此进行教学设计，大量的学习数据有助于教师了解未来的课堂走向，不同于过去大数据技术在教学中进行事后分析，AI还能实时生成报告，分析数据进行预测和可视化，并将其输入教师的工作流程，从而提高学生的学习成绩。Pearson(中译“培生公司”，世界上最大的教育出版集团)与伦敦大学学院知识实验室合作，指出当今基于模型的自适应系统也越来越透明，教育工作者可以了解系统如何做出下一步的决策，并为课堂教学提供更有效的工具。例如，iTalk2Learn[30]系统16是由卡内基梅隆大学设计和测试的系统，用于评估其对年轻学生学习分数的影响，应用了一个学习者模型，该模型明确包含有关个人数学知识、认知需求、情绪状态以及反馈的信息。不仅如此，AI还能更加深入地协助教师挖掘学生的思维过程，厘清学生得出错误答案的过程，找到思维盲点，进而展开有针对性的讲解。例如，康奈尔大学(CornellUniversity)计算机科学助理教授艾瑞克(ErikAnderson)开发了一个程序，帮助数学老师和宾夕法尼亚大学华盛顿分校(UniversityofPennsylvaniaUniversityofWashington)和微软(Microsoft)的同事一起，利用人工智能判定学生是如何得出错误答案的。概括来说，人工智能捕捉的学生数据来源有三：(1)智慧教室，教育环境中的学习行为数据捕捉。传统上，课堂上计算机的使用频次很低，同时仅被视为处理学生输入信息的工具。现在，随着智慧教室地不断兴起，重叠技术的融合正在使新的用法成为可能，交互式也是教室再造中的重要追求。英特尔和合作伙伴正在利用英特尔CPU的计算能力支持人工智能[31]，利用深度学习功能支持人工智能创新，在更高层次了解用户——不仅可以解释用户命令，还可以了解用户行为和情绪。高校在教室中放置教室PC，收集多个输入和输出点，通过多模态感知收集主要数据(外观——提取面部标志；交互——学生如何使用传统设备；采取行动的时间——学生在学习平台上完成任务或采取行动的时间)，实时提供分析，让教师能够充分了解学生。(2)沉浸式媒体的数据采集。人工智能推进沉浸式技术能够进行学生信息追踪，为教育者构建动态学生信息世界，进而对学生的行为进行预测。沉浸式媒体可以从用户数据中获取信息量，分析学生正在查看的内容、持续的时间、交互的动作等信息，人工智能与大量的信息融合后不仅能够让教师了解到学生关注的知识内容，还能够分析学生的情绪感知与状态，以调整教学内容，为解决学生可能遇到的困难做好准备，最大化地激发学生学习兴趣。(3)智能导师系统获得数据。例如密歇根大学(UniversityofMichigan)正在开发的电子教练(E-Coach)项目[32]，该项目专注于为STEM领域的各种学科提供形成性反馈，适应性更强，能够跟踪大班学生的学习进度，引导他们远离常见错误，并发现他们可能感兴趣的领域，全部反馈给教师。3.学生事务管理智能化，实时监管学生走向(1)智能学工在数字化校园中，从位置信息到消费行为，学校掌握了学生大量的生活数据，对于这些数据的有效处理能够形成学生画像，协助教师检测学生的异常行为。机器学习擅长定位，能够很快地定位异常值并进行归类分析，这就是我们学生分析的基础。Ivyteach社区学院利用机器学习来识别有失败课程风险的学生，并为他们提供建议和相关支持，在应用这一技术的学期中，学院的失败率逐年下降了3.3个百分点。人工智能不仅能够对学生行为起到检测作用，还能帮助学生规划课程，减轻教师压力。例如柏林技术大学开发的智能Alex[33]，能够使用自然语言回答学生的问题，并帮助他们规划未来的学习课程。ALEX允许柏林理工大学(TUBerlin)的学生使用文本输入以对话的方式查询课程和模块，这种方式不仅能提高会话效率，而且具有较高的享乐性和语用性。(2)智能招生人工智能在学校招生环节未来发展的趋势大概有两个：一是搭建AI人机交互的学生咨询服务系统。由于高校招生环节往往会遇到工作人员精力有限、咨询信息过多导致疏漏等问题，人工智能作为招生助手参与到高校招生环节。目前，大学和学院已经求助于聊天机器人来帮助回答学生的常见问题。这样一来，辅导员或招生教师能从重复性的工作中抽身，转向处理更高优先级的任务，使得招生团队更有效率，允许少数的辅导员在更短时间内回应更多的学生。佐治亚州立大学与AdmitHub合作，建立了一个数据库，收集招生办公室经常回答的问题[34]。AdoreThub创建了一个定制的PounceGSU学生入学私人助理。该项目通过回答问题，“推动”未来的学生完成任务，并帮助他们顺利入学[35]。二是构建AI机器学习的生源选拔模型。利用人工智能机器学习算法，构建学校招生和学生志愿填报之间的双向匹配模型，探索研究适合高校生源选拔的智能辅助模型，解决学生、学校、专业选择上的精准对应，满足高校选才空间的同时，让更多考生进入理想大学和理想专业。(三)学习环境朝智能学习空间方向塑造，强调开放。人工智能通过创设“一种人与人工智能等信息技术高度协同的‘人—技’结合、以自适应学习为核心的新型教育环境”[36]变革学习空间，具体表现在以下三方面。1.全球教室升级，塑造全球社会公民。全球教室是一门基于网络的课程，旨在促进跨学科合作，并允许来自世界各地的学生和教师参与集体作业和学习体验。人工智能为全球教室提供了机会，不仅使全球教室的互联性和可访问性变得更强，同时在一定程度上改善了教育公平问题。纽约州立大学协作在线国际学习中心[37](CollaborativeOnlineInternationalLearning，COIL)是专注于全球教室这一新兴领域的领先国际组织之一，所提供的课程通过人工智能融合不同文化，创造混合同步在线学习环境，促进不同国家教师与学生的互动。COIL列举了25个全球教室应用的例子，总结来说AI从以下四个方面影响全球教室的升级：首先，人工智能为全球教室打造了虚拟空间，虽然学生的物理空间被划分，但是AI通过配备语言翻译器/字幕创作插件等支持，打破国际语言与文化的界限，为世界各地的学生提供全球学习环境。在相同实践活动、学习材料和开放式讨论的交互作用下，学生会产生通过网络空间而紧密连接的感觉。同时，学习管理系统(LMS)近年来的升级能在很大程度上提高学生的学习效率。在全球教室中，学生学习数据全部在线上留下痕迹，为数据爬取提供了很大空间，通过从LMS中收集到的大量数据，AI算法能够做出数据驱动的决策，分别为学习者、教师、管理者提出改善建议。不仅如此，随着Ruyi的问世，越来越多的智能助教和虚拟导师也将参与到全球教室的升级中，机器学习能够使虚拟导师的知识储备量达到人类教师无法实现的高度，同时能够判断学生的知识水平、学习风格、学习能力等各方面指标，提供有深度的个性化辅导，让整个学习过程更加智能化。最后，人工智能在助力教与学关系转变的同时保障了学习公平。在全球教室中，由于只有线上的交流，学生在更大程度上参与到知识建构的过程中，由此产生对学习过程的依赖，观点更加独立，能够更自由地表达自己。并且，国际化的全球教室提供为文化交流提供了最好的土壤，人工智能的自适应性能够将不同国家的知识处理为学生最能够接受的学习单元，打破文化界限，无论学生所处国家的经济水平、教育水平如何，在全球教室中激发出创造力，塑造更多的全球社会公民。2.智能虚拟现实，学生充分参与。过去的两个世纪，技术不断改变现代社会，随着新计算平台的出现，我们与设备交互的方式不断改变，从计算机到智能手机，现在人工智能为我们带来了最新的平台——虚拟现实。虚拟现实试图通过数字或模拟世界模拟物理世界，从而创造沉浸感。为实现这一目标，虚拟现实技术以多模态交互为硬件技术核心，集成人工智能和虚拟现实组件。实现虚拟现实学习需要佩戴沉浸式媒体，即虚拟现实耳机、增强现实眼睛以及介于两者之间的各类媒体。虚拟现实重新定义了我们与信息的关系，具体包括沉浸式、交互式和创设式三种学习环境[38]，学生不仅对场景有身临其境的感觉，更能够与数字世界进行身体互动，而这种互动不仅局限于屏幕范围内。虚拟现实将如何变革高等教育，这是所有人都翘首以盼的，具体来讲，有以下两种形式：(1)结合VR/AR等技术，AI可以直接作为教学工具集成到课件中。沉浸式技术改造后的课件具备两个特点：一是根据学习者的内在经验，从根本上构建虚拟环境，以使学生相信看到的是真实存在的；二是课件展示的内容不受物理定律约束，意味着无论课件创作者创设怎样困难的情景(火星或是500年前的卢浮宫)，制作成本几乎相同。在具体应用中，学生需要佩戴沉浸式媒体以实现该技术。现在，该项技术已经应用到医疗、生物、化学等领域的课堂上。微软HOLOLENS运用混合现实将物理和数字世界中的人、地点和物体聚集在一起，在课堂上以“画布”的形式呈现给学生，学生可以在课堂上与“画布”进行交互[39]。沉浸式教学在生物、医学课程中应用得比较广泛。TheBodyVR公司采用身临其境的教学法，使个人能够与虚拟的解剖人体交互，例如随着红细胞在血液中流动，观察病毒的产生机理，在此过程中学生能够更好地了解病理和人体，进而提高患者护理质量[40]。美国凯斯西储大学与护士质量与安全研究所(QSEN)合作，开发了影子健康程序，为该校研究生和本科的所有课程构建虚拟患者模拟[41]。该程序提供了大量虚拟患者，学生可以通过自然语言与数字标准化患者进行开放式交互，进而展示和完善他们的临床推理技能。(2)沉浸式媒体为虚拟导师、人工智能助理提供了物理存在。沉浸式媒体使虚拟导师从计算机中走到现实世界里，不仅能够与人工智能机器人进行对话，还能在学生周围呈现实体的教师形态。南加州大学创新技术研究所(ICT)是创建智能虚拟环境和应用程序的先驱，通过将人工智能、3D游戏和计算机动画结合在一起，开发真实的虚拟角色和现实的社会互动。该研究创造出的虚拟角色与人类外表、思维、行为无异，学生可以在研究所提供的视频游戏和模拟场景中与计算机进行交互，实现沉浸式学习体验，在这一过程中，学生决策、文化意识、领导和应对得以提升。不仅如此，在学生与虚拟导师交互的过程中，后者还可以远程识别抑郁症、创伤后应激障碍(PTSD)和自杀风险的迹象。3.人工智能变革图书馆。图书馆在大学中的定位逐渐变成了高校内部的跨学科中心、研究中心之一，同时也是学生学习与创造活动开展得主阵地。人工智能时代下，图书馆也在被动或主动地探寻着新的发展模式，具体包括以下几方面：(1)智能书籍管理。随着人工智能的智慧程度不断加深，智能搜索已经被应用于图书馆，加速了人们寻找信息的方式。北卡罗来纳州立大学亨特图书馆[42]设计的一大特点就是尽可能缩小图书管理范围、扩大学习空间、缩短检索时间，进而实现高效的知识互动。亨特馆内有150万册图书，但却不设传统书架，而采用自动书籍拣选系统替代。自动书籍拣选系统利用大数据支持的人工智能技术，能够快速做出决策，定位所需书籍。借书时，读者只需在在线目录中点击想要阅读的书籍，5分钟内就能从取书机器人手中拿到书，完成借阅过程。(2)智能语音助理。智能语音助理是一款可以远程操控获取图书资源的AI工具，这款工具以图书馆广大的图书资源为数据集，通过自然语言系统与学生实时交互过程。麻省理工学院的图书馆馆藏可以通过API访问，因此可供机器学习算法使用，为通过人工智能增强各种图书馆任务和工作流程提供了可能性。目前，麻省理工图书馆正在与该校的人工智能/深度学习研究人员合作，期望开发出一款类似Siri的AI工具，当有人向语音助理询问信息时，能够获得著名的学术文献。(3)推广人工智能，吸引学生参与社会科技问题。北卡罗来纳州立大学研究合作首席战略家ChirsErdmann表示，图书馆可以开始做的事情之一就是在基础层面跟踪AI并订阅一些AI实时通讯[43]。例如，劳拉诺伦(LauraNoren)负责管理数据科学的数据科学通讯，但她经常报道人工智能的故事。在这些新闻通讯和一些人力资源管理AI之类的资源之后，跟踪这一点，并保持咨询的最新状态。剑桥(马萨诸塞州)公共图书馆(CPL)与麻省理工学院图书馆和哈佛大学的MetaLAB合作举办“笑室”。参与者进入一个人工智能的房间，只要房间的算法认为有趣，就会播放笑声。图书馆作为高校人流量的集中地，将关于AI发展的一手咨询推广给最具创造力的学生，能够吸引更多的学生了解人工智能的前沿发展，进而激发高校创新活力。

三、我国高校智能教育发展的应对策略

教育智能技术范文篇8

人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）近年来成为了人们关注的焦点，最初这个概念是在1956年达特茅斯会议上提出，并被正式确立为一门学科，历经三次高潮三次低谷的发展。1997年，IBM开发的人工智能“深蓝”打败人类的国际象棋冠军。2016年3月，谷歌开发的AlphaGo以4:1的明显优势战胜多次荣获世界冠军的李世石。自此人工智能在学术研究、行业发展和资本市场表现活跃。伴随神经网络、脑科学研究的迅速进步，人工智能在云计算和大数据等相关技术的支持下，迅速被运用到各个领域。以人工智能为核心的新技术与教学融合将成为下一个核心驱动力。在2018年的《人工智能发展白皮书》[1]中，提到教育智能化将会成为教育领域的发展方向，人工智能将会引发教育理念和教育生态的深刻变革。全球主要发达国家当前都在加速教育教学创新，积极开发教育新产品，推进教育教学创新。2018年4月，《高等学校人工智能创新行动计划》[2]提出了未来的人才培养新模式，要增设“人工智能+X”的复合专业培养，众高校也相继成立了人工智能学院和相关专业，如南京大学、中国科学院大学、西安电子科技大学、上海交通大学等，结合近几年教育部“新工科”教育改革的背景，为外语教学与研究带来了新的契机。传统的外语教学中一直存在教学质量和效果不理想的困境，我们要充分利用日趋成熟的人工智能技术开展一场深层次的变革，重塑外语教育的时代性、个性化的新形态。人工智能在神经网络、深度学习和蒙特卡洛数搜索法等技术使用后，逐步形成神经网络“大脑”来进行复杂精准的数据处理，初步有了人类高级智能的“学习能力”。人工智能在教育中所需用到的技术主要包括[3]：①自然语言理解技术，这让计算机与人之间能用自然语言来有效沟通，包括机器理解、机器翻译等。②人机交互技术，包括语音识别、语音合成、情感交互等。③知识图谱技术，指建立语义网络，使用网络中的关系来分析解决问题。④生物特征识别技术，包括指纹识别、语音识别、人脸识别等。

二、人工智能支持下的外语教学改革

我国外语教学的整体效率近年来一直不高，大学生的英语学习效果主要是通过全国大学生四六级考试的成绩来体现，虽然近年来加入了口语考试，但是学生的英语沟通交流水平总体还是令人担忧，应用能力远没有达到熟练实用水平。大学英语的发展方向是要提高质量，增强实效。大学英语的改革目标是要将人文性、实效性、数字化与工具性相结合。随着00后即将成为大学校园的主力军，他们在学习和认知模式、信息技术运用习惯方面有着鲜明的特色，技术、阅图、创新、急切成为了他们的标识，被认为是“数字原住民”[4]，他们更倾向于用智能化方式去获取数字化资源学习。但是面对海量且品种繁多的外语学习资源，如何满足个性化学习需求，提高学习效率，重构有效适切的外语教学新模式成为了外语教师们探索科研的新目标。目前市场上比较普遍的在线教育大多是一对一视频，或者把一些教师的课做成视频放在线上播放，这其实只是教学场所的改变，教育方式并没有发生本质变化，如果学生不自觉，效果有时候还没有线下的实体课程好。人工智能则可以使用语音识别和自然语言处理技术来解决口语语音和文本的词法、语法分析和语义理解，增加多元交互的学习环境，极大提升学习效果[5]。随着人工智能研究的日益成熟，“智慧学习”和“深度学习”被赋予了新的内涵，智慧学习以建构主义、混合学习和现代教学学习理论为理论基础，整合增强现实、云计算、移动通信、大数据等先进信息技术的增强型数字学习[6]。深度学习可以通过神经网络来模拟人脑的学习过程来抽象表达现实世界的大量数据。目前典型的深度学习模型有递归神经网络（RNN,RecurrentNeuralNetworks）、卷积神经网络(CNN,ConvolutionalNeuralNetworks)以及深度信念网络（DBN,DeepBeliefNet-works）等，其中由于RNN多用于处理时间序列，所以其较多应用在口语训练、口语测试等方面[7]。近几年，从市场中已知的人工智能运用于外语教育的产品来看，主要分为几类：英语语音测评、智能批改+习题推荐、教育机器人、智能陪练，其中前三类较多，而分级阅读和智能陪练的较少。比如语音测评类的有科大讯飞、流利说、驰声、朗播网等，智能批改类的有极智批改、批改网、作业盒子、狸米教育等，教育机器人类的有寒武纪智能、UBTECH、LEZHI、好儿优等。1.英语语音评测———AI口语老师和智能口语考试系统。英语口语学习与测评是我国英语教育中的重要组成部分。为了测评学习者的口语语音语调、标准度、流利度以及口头表达能力，通过NLP（自然语言处理）以及语音识别等技术开发，外语教学市场上出现两类“英语语音评测”的产品：AI口语老师和智能口语考试系统。这两类产品可以替代教师对学生的口语陪练、口语考试测评及评分统计等相关工作，通过机器辅助学习，极大提高了教师的工作效率，同时实现了口语自适应学习。人工测评往往伴随着一些主观因素，智能评测可以有效地避免这类问题，更具客观性、稳定性，高效完成自动评分和成绩统计以及学情分析任务。从目前英语语音测评产品的现状来看，优点是分析结果相对准确，覆盖多种口语类型，从发音到对话、朗读涵盖多种口语学习和考试类型，包括音标发音、短文朗读、看图说话、口头作文等。短时间可以做出反馈，快速给出评分，同时给出精细的分析。当然，这类产品也会有一定不足，受口语发音本身的不确定性和语音采集的设备条件等因素的影响，英语语音测评结果会出现一定的偏差，但总体结果相对准确。现阶段此类产品的测试结果是反馈学生发音中的单词读错、遗漏或者语法有误等问题，但是无法检测出学习者的语调和连读等错误。这类产品虽然会根据学生口语情况进行个性化教学和测评，但互动性仍不足，模式化明显，长时间练习只是几种方案方式在循环，多样性和互动性还有待提高。以目前市场上较为知名的英语流利说为例，流利说开发了世界领先的多粒度和多维度的实时语音识别和评估引擎和游戏化教学，让各水平语言爱好者轻松练口语。每日更新地道美语对话提供好玩上瘾的对话闯关游戏，通过硅谷的实时语音分析技术，让用户轻松愉快练口语。目前有超过3000万人使用流利说，积累了中国人2.75亿分钟口语数据。2.智能批改+习题推荐。智能批改如图1所示，可以部分减轻教师批改作业的繁重任务。完整的流程是教师先从线上布置作业，系图1智能批改图统地利用丰富的语料库资源，使用自然语言处理、图像识别以及数据挖掘等人工智能技术把学习者的作业与语料库进行检测对比，进行自动批改，给出个性化的学情分析报告，对拼写、语法、句型和搭配方面能够迅速地标注错误部分和错误原因，在作业量巨大的情况下，会比教师的批改结果更为细致，教师和家长能在学习者的作业提交后马上得到反馈并了解最新的学习进展，并据此来实时调整学习进度和难度并推荐合适的习题。当然，也会有一些美中不足，如学生作业的主题相关性、篇章结构和内在逻辑性、思想的创新性等方面提示还略有欠缺。iWrite2.0英语写作与评阅系统，通过在大型语料库中来挖掘联想词库，运用大数据技术，同时探索基于人工神经网络的深度学习来提高作文评阅的智能程度[8]。科大讯飞开发的产品在2015年某部级英语考试中在翻译题和作文题的评分准确度比大多数专家教师的评分准确度还要高，同时评卷系统还指出具体语法格式错误和措辞不当等问题。3.分级阅读。英语分级阅读，可以根据学生的不同认知水平来选择阶梯式的读物，匹配适合学生个人的书目，解决了学生阅读太难的书会失去阅读兴趣、阅读难度低的书无法提升阅读能力的问题，使其感受阅读的乐趣。全世界时下有几种热门的阅读分类体系：蓝思分级（Lexile）、AR分级法（AcceleratedReader）、A-Z分级法（GRL/GuidedReadingLevel）。国内目前在分级阅读方面的产品主要有：ReadingPro、新东方旗下的多纳学英语、叽里呱啦、英语总动员、巴布阅读等，各有其产品的优势和不足。在国外，以美国为例，已有70%的美国公办学校使用Newsela，有40万教师和超过400万学生用户，阅读文章数超过5700万。Newsela通过自适应的真实内容分级阅读将新闻聚合并分级，为不同阅读水平的学生提供阅读内容。人工智能的分级阅读相较于传统分级阅读，可更为高效地测定分析，依据不同学生的兴趣爱好和阅读能力的学习数据挖掘行个性化精准阅读，使学生阅读兴趣明显提高，学生阅读习惯大为改进，大大提高了教师的工作效率，把教师从收集和推荐书目，阅读监督学生等大量机械式重复性工作解放出来，同时实现了学生自适应阅读，达到了分级阅读的核心目的。教师和家长也可快捷精准地全方位监测分析学生的学习情况。4.智能学情分析和智能情绪识别。智能学情分析是指在积累了学生学习成绩、学习进度、学习习惯等数据后，对其进行智能分析，并给出分析报告，协助教师对学生学习情况进行管理，设计个性化教学方案，为学生量身定制不同于他人的学习策略和学习方法，让孩子更为有效地学习。做智能学情分析的如极客大数据的“极课EI（EducationIntelligence）”是采用“IPH适应性教学模型”和“集中式动态学业档案管理”两大专利技术，采集作业和考试中动态化的海量数据并进行大数据智能算法分析，基于行为和关系数据的知识图谱来制定学生的具体自适应学习方案[9]。根据官方数据，“极客大数据”的活跃使用学校已超过1800所，收集3200万份学生作业考试数据，180万教师、学生及家长的使用习惯。每个孩子都是与众不同的，有自己独特的天赋特性、偏好和天生优势，也有不同于别人的弱点。解决孩子的学习问题，应当用个性化的方法适应其在学习上的要求。因而这种学习活动对于每个学生而言都是有意义的，因为是由学生自发的兴趣来驱动的。智能情绪识别目前主要由教育培训机构和技术公司合作开发，如好未来、VIPKID,通过人工智能图像识别技术，智能情绪识别可以识别学生课堂表情来判断学生学习的兴趣、困难点和集中度。2018年10月，新东方正式的首款AI类教育产品BlingABC“AI班主任”[10]，可以通过人脸属性分析和检测、语音识别、NLP（NaturalLanguageProcessing）等人工智能技术来发现学生在语言学习中的问题，根据学生上课时的参与度、回答时长、情绪表现和学习结果来进行量化分析。5.教育机器人。教育机器人除了在科学、技术、工程和数学（STEM）教育方面起着重要作用，在外语教学中的应用也越来越普遍。机器人可以根据学生的认知能力来为其定制学习内容，引导互动学习来营造母语式的外语学习环境，在潜移默化中提高外语语言能力。从早期2016年简单的聊天学习机器人如著名语言学习AppDuolingo(多邻国)的永久免费的外语学习chatbox[11]，开始只允许用户打字对话，到拥有智能复杂功能的机器人，如科大讯飞的“阿尔法大蛋”，好未来旗下励步英语联合机器人领域领先的ROOBO公司推出的小布机器人[12]，与此配套的Let’sChat系统，可以进行进行语音识别、口语评测、绘本伴读等功能，能够智能适配学生的学习水平来进行因人施教。通过教育机器人的辅导和在线教育的讲解，可以精准定位学生的薄弱知识点到纳米级别来实现因材施教的“智适应”的理想学习方式[13]。借助自然语言处理和情感机器人，通过陪伴学生的成长来增加其对人的关怀[14]。

三、人工智能在外语教育中的研究热点方向

查阅各种资料发现，人工智能近几年在外语教育中的研究热点方向主要有：①知识表示与教育知识图谱，其研究热点是以知识点及课程为中心的图谱和以教学及资源为中心的图谱。②认知诊断，其研究热点是使用大数据分析技术弥补传统IRT模型的不足。③学习者建模，其研究热点是针对学习主体对象的学习者进行建模，对学习者知识状态的识别和诊断。④教育试题资源表征，其研究热点是使用深度学习模型对多源异构教育资源进行深度表征。⑤机器阅读理解与批阅，其研究热点是基于深度学习的机器阅读理解。⑥智能教育系统，其研究热点是教育机器人、游戏化教学、对话形式的学习，建立动态模型。⑦脑科学与教育的结合，其研究热点是交叉学科研究，教师对“神经神话”的认知，对脑科学的信念，以及教师自身的脑科学素养。人工智能在外语教育中的运用将推动外语学习的精准测评、个性教学和因材施教。配合直播、游戏、VR等技术的教育人工智能可以极大提高学生的兴趣，提高外语的学习效率，有着巨大的应用发展空间。如何融合教育测量、教育理论与人工智能，分析学生的学习效率、能力和水平及目前的知识状态将成为教师学习研究的方向。

四、结束语

教育智能技术范文篇9

［关键词］人工智能技术;音乐教育;发展趋势

人工智能技术也称为AI，是一门全新的技术科学，用于对人类智能的模拟、开发、扩展和延伸，它涉及诸多的学科内容，在现实生活中有可能应用于音乐教育领域之中，并成为音乐教育的未来趋势，人工智能技术在音乐教育方面的尝试正在获得突破性的进展，对于音乐教育的教学理念、教学手段、教学方式都产生了冲击性的影响，本文重点探讨人工智能在音乐教育领域的应用，并分析未来人工智能在音乐教育方面的发展趋势，使音乐教育到达一个新的高度。

一、人工智能及其在音乐教育中的发展分析

人工智能的概念由麦卡锡提出，是世界三大顶端技术之一，也是计算机学科中的重要分支，它重点研究人类智能活动的学科规律，并构造出具有一定智能行为和内容的人工系统，其研究领域涉及图像识别、机器人、自然语言处理、语言识别及专家系统等，获得了突出的成就，并逐渐渗透到人们的日常生活领域之中，体现出极大的便利性。人工智能在音乐教育领域中的应用初期出现于电子键盘器乐之中，其电子合成器具有一定的智能化功能，可以存储并演奏多种乐器音色，为集体性音乐教学提供了较大的便利。到20世纪后期，音乐教育不断接受和应用高效化、人性化、智能化的合成器，可以进行类似于智能化的“行为”，极大地提升了音乐教育的学习和练习效率，获得了良好的、及时的反馈，并成为了“体验式学习”、“体验式教学”、“综合性评价”的基础性准备前提。同时，人工智能在与音乐教育相结合的过程中，产生了智能教学系统(ITS)，它涵盖了领域模型、学习者模型、教学者模型等，有不可比拟的巨大优势。以钢琴教学为例:学习钢琴的学生即为学习者模型，钢琴教师或软件即为教学者模型，钢琴科目知识即为领域模型，通过人工智能教学系统可以实现对这三大模型的信息分析和处理，通过运算法确定和选择学习者需求的学习内容并加以传递，可以给学习者提供指导或提示，并对学生的学习状态、情绪、准确率、比赛成绩等进行评价和效果反馈，帮助教师更好地把握学生在钢琴学习中的理解偏差现象，开展因材施教的音乐教育。

二、音乐教育中的人工智能应用可行性探索

音乐教育中的人工智能理论应用可行性分析，可以从以下六个不同的维度进行理解和阐释:(一)意识。以钢琴教学为例，在教师讲述了某一乐曲的音色问题之后，学生进行钢琴自主练习会产生如下的一些意识，如:辨识乐谱中的音符、演奏提示、速度记号等;将抽象的乐曲想象为具体的事物;对于自己的乐曲练习中的音色选择不够确定，意识到自己弹奏的声音与教师辅导的声音有一定的差别等。在这些思维活动之中，学习者的意识会出现一些诸如推理、担忧、反思、移情、重述等不同的状态，可以将一些概念性、乐理性的知识输入到机器之中，为学习者提供“一般性”的指导，并不断地添加学习者的思维和意识，如:推理、想象、计划未来、深思等，使之成为多层思维的机器，变得更具有自我意识情感。(二)精神活动。在音乐教育的学习活动之中，学习者会进行身体和大脑的正常运转的本能反应，并出现深思、反思等后天的反应，进入到更高层级的价值观和思维活动，产生自我意识情感。当人工智能机器人具有这些资源之时，则可以成为独立的、具有自我意识的实体。(三)常识。计算机缺乏常识与程序员落后的编程方式有直接而密切的联系，一些计算机人工智能自身的程序仅能够解决特殊性的问题，而缺乏常识性的知识，这就无法达成用户的预期目标，降低了人工智能机器人的质量和效率。为此，应当赋予人工智能机器以更多的常识性的问题，使之能够实现常识性知识和推理，并应用于音乐教学过程之中，使学习者学会如何管理自己的情绪。同时，由于同一种音乐对于不同的人而言会有不同的感触和心境的影响，为此，可以将音符和曲调作为简化的“虚拟”环境，依此提炼差分—检测器，利用差分网络帮助音乐学习者获得相关的音乐知识回忆和思考。(四)思维。人类思考和解决问题的方式并不只限定于某一种，诸如:广泛搜索、类比推理、分解攻克法、改述法、简化法、升华法、主题转移法等，这些方式可以帮助音乐学习者较好地突破音乐学习中的问题和疑难。同时，还有一些发人深省的思维方法，如:理想化思维、自我反思法、逻辑矛盾法、逻辑推理法、外部表示法、想象等，然而，如何将这些不同的思维方式进行整合，使人工智能技术能够有效地识别多样化的思维方式，是我们要探究的更高层次，也是人工智能应用于音乐教育的未来方向和问题类型。(五)智能。图灵展示出一台计算机如何采用不同的思维方式进行运作，其功能在人工智能技术不断发展的趋势下，进入到人类所难以准确评估的状态之中。(六)自我。人工智能在经由遗传基因、文化遗产、个体经验的不同时间跨度之后，有望在未来形成计算机的自我概念和自我意识，正如每个人的大脑都是独一无二的一样，人工智能机器人也要在自我概念和自我意识的道路上不断求索和进步。(七)情感交互。人工智能技术在情感计算方面的功能得到了突破式的发展和提升，它使计算机能够拥有与人类相似的沟通、观察、理解或生成各种情绪的能力，能够与人类进行自然、亲切、生动的交流和互动，可以设想一下，如果人工智能技术的情感交互达到成熟的那一天，会给未来的音乐教育带来极大的便利和颠覆，可以使音乐教学过程更为生动和趣味化，在个性化的音乐学习计划和方案之下，较好地实现对音乐教育的评价和反馈，更好地提升音乐教育的教学效率。

三、人工智能技术在音乐教育中的发展趋势分析

(一)人工智能技术在音乐教育中的价值分析。从宏观的角度来看，人工智能技术在音乐教育中的价值和意义具体表现为以下方面:1．低技能劳动力为技术所取代，实现音乐教育市场的规范化。在人工智能技术的最新发展之下，对于劳动人才市场产生了较大的影响和变化，一些自动化作业替代了工人，减少了市场工作岗位、流失就业机会，并刺激工作机会增长，还带来了市场游戏规则的改变，替代了市场中滥竽充数的音乐教师，提升了音乐教育市场的规范化。2．优化音乐教育队伍素质。人工智能技术可以更加快速便捷地进行学习，提升音乐教师队伍的教学水平和标准，并逐渐淘汰安于现状、不思进取的音乐教师，优化和提升音乐教育队伍的整体素质。3．提升学生的音乐水准。一些缺乏音乐基础知识的学生或家长，缺乏更深一步学习的音乐平台和学习机会，也无从辨别音乐教师的音乐教学水平和能力，而人工智能技术则可以突破地域限制，利用其优良的音乐资源和平台为音乐学习者服务。从微观的角度来看，人工智能技术在音乐教育中的应用价值体现为以下方面:1．提升音乐教学质量和效率。人工智能技术利用其优越的大数据分析技术和手段，可以全面分析和了解音乐学习者的学习背景、学习过程、学习表现、学习应对方法等，为教师开展因材施教的音乐教学提供有力的依据，使教师能够合理地安排音乐教学内容和进度，提升音乐教学的效率和质量。如:对于不善表达情感的学生可以安排能够充分表达情感的音乐作品;对于性格张扬的学生可以选取逻辑性思维较强、安静祥和的音乐作品等。2．促进学生的学习效率的提升。音乐的学习需要大量技术的苦练以及心智的磨炼，为了转变音乐学习中的枯燥状态，可以利用人工智能技术提升学生的音乐学习兴趣，为学生的音乐学习提供光亮和慰藉，促进学生的音乐学习效率的提升。3．整合音乐学习资源。在人工智能技术应用于音乐教育的过程中，可以极大地整合音乐学习资源，形成极其先进的音乐知识共享体系，为因材施教提供便利。(二)人工智能技术在音乐教育中的发展趋势。未来社会中的音乐教育人工智能机器人有可能完全知晓学生在音乐学习过程中的优缺点，涵盖所有的音乐资源，为音乐学习者提供丰富的音乐类资源，更好地提升音乐教育和学习的效率。例如:在面向儿童的音乐钢琴教育之中，人工智能技术有可能帮助琴童找寻到更好的师资资源，并利用人工智能技术中的网络享受到大师级的音乐讲授，从而使钢琴学习者能够充分感受和体验到音乐与科技融合的魅力。并且，未来的人工智能技术有望真正理解音乐教师的语言、情绪和情感，甚至是音乐教师的个性化思考，从而使机器演奏出来的音乐具有更广、更深的高度。但是，在未来的人工智能技术应用于音乐教育的过程中，也有可能出现以下方面的局限性:1．音乐教育的特殊性。人工智能技术可以开展对音乐的辅助性教学，包括许多音乐教学中的音阶、琶音、移调、音程、和弦、大小调等概念和知识点，然而对于音乐教学中涉及感性的问题如:音色、情感、音乐内容表达等方面还存在局限性。2．业内人士的认同度。人工智能技术应用于音乐教育并没有获得广泛的业内人士的认可和接受，大多数业内人士认为音乐是需要被感知的，机器无法体验人类的各种复杂情绪。综上所述，随着人工智能技术的不断深入和发展，逐渐渗透和整合应用于音乐教育领域，实现了音乐与科技的有机整合和交互，我们要关注人工智能技术应用于音乐教育的方式和途径，并分析人工智能技术应用于音乐教育的未来趋势和局限性，使科技能够真正地服务于我们人类的生活、工作和学习。

参考文献:

［1］高永红，高恒宇．浅谈在教育技术学研究中教育与技术的关系———以人工智能在教育领域的应用为例［J］．环球市场信息导报，2014(40)．

［2］陆敏捷．EMI与作曲大师的跨时空对话———新媒体时代音乐语言探索(一)［J］．音乐探索，2014(4)．

［3］宋璐璐．音乐科技在现代音乐教育中的应用［J］．人民音乐，2012(12)．

［4］徐陶冶，姜学军．浅谈基于专家系统的人工智能在教育领域中的应用［J］．科技信息，2011(11)．

教育智能技术范文篇10

[关键词]人工智能；学校文化；人工智能教师；学校教育变革

一、引言

“人工智能对社会的冲击是全方位的，但对行业的冲击首当教育[1]。”尽管有研究预测，智能时代小学和中学教师职业的可替代率仅为0.44%和17%[2]，但随着深度融合了计算、感知、认知等多元智能的人工智能技术走向成熟，“人工智能教师”也有望从“幕后”走到“台前”，与人类教师协作分工，形成双向赋能的教育生态支持机制[3]。智能时代已至，人—机智能各取所长，将打造出更强的教育合力[4]，学校教育变革必将接踵而来。而现代技术进步究竟将如何与学校教育变革建立起动力机制———我们亟待寻找可行视角理解这一核心问题，以应答当今智能时代的吁求和现代教育的必然。面对徐徐展开的智能时代学校教育新图景，从技术与文化的关系视角出发，能够进一步廓清技术发展推动下的社会变革机制，理解教育技术与教育文化之间的联动性。审视将与我们展开密切协作的“人工智能教师”如何参与和推动学校文化重塑，将进一步在思想和行动层面启发我们如何在学校教育实践中迎接一个与人工智能“共享”的未来。

二、现代技术推动学校文化变革的动力机制

随着科学技术革命及其成果在人类社会生活中的应用不断扩张，技术逐渐成为文化人类学重要的研究议题之一。在人类学的研究视阈中，技术是建构起人类社会生活的一种文化现象[5]，彰显着人类对现实世界的能动性改造，映射出人类社会未来发展的潜在图景。于是，在技术—文化的理论视阈下，人工智能这一划时代技术与未来学校文化变革间具有了密切的动力关联。（一）现代技术发展推动文化变革。“生活的技术形式是文化不可分割的重要组成部分，正如文化在人类的意义上不可避免地隐含技术一样。”[6]技术时刻渗透、嵌入在人类社会林林总总的文化脉络之中。在人类社会的早期发展阶段，技术是生命延续和生活得以幸存的条件[7]，是人类在“改善生活的外部条件之中”[8]所创造和运用的一切手段与方法的综合。然而，现代科技的发展则是以技术研发为起点的，首先考虑的不是社会的当下需求，而是从技术中所窥见的人类的未来[9]。随着新兴技术对其工具性本质的自我超越，技术发展已然突破生活的现实需要，并着眼于人类发展的未来图景。此时，技术所要解决的往往并非是人类社会现存的问题，而是要对人类文明的未来图景进行预测，并回应潜藏其中的文明存续与发展的主客观条件。这也预示着，现代社会新兴的技术手段不再作为现有文化的产品而被特定文化所准入与规约，而是倾向于以其强大的改造力、再生力推动文化的修正与革新，以文化的重塑实现社会的再造。于是，现代技术本身逾越了其原始意义上的使用价值———不只是现有文化的附着物，而是成为其应用领域乃至整个人类社会文化景观的“加速器”与“转换器”，对人类文化实现超越和再塑造。其理想结果，即是新兴技术对某一群体文化的更新，使其自身纳入新的文化版图中为人们所接受，最终实现从实验室走入日常生活，成为某一群体的文化构成要素，进而发挥对社会发展的整体推进作用。换言之，能够通过某一近现代文化共同体基于公共利益诉求的筛选而得到推广与应用的技术，必然以对原有文化的重塑为实现其最终价值的必要前提，从而为特定文化主体所悦纳。（二）现代技术发展推动学校文化。纵观世界教育变革的演进历程，新兴技术的应用在其中发挥着至关重要的推动作用，在学校教育变革中持续彰显强大的推动力，使之伴随着主流技术的迭代更新而与时俱进。从技术与文化的关系来看，新兴技术带动学校教育变革本质上是通过改造学校教育场域的固有文化特质而实现的。学校文化是学校场域内所有参与主体共同认可，并为其所内化的价值观念与取向和所秉承的行为与交互模式的集合，是学校一切教育实践活动的“神经中枢”。回溯人类科学技术与学校文化相伴而行的发展历程：古代造纸术与印刷术的发明，打破了“口耳相传”“耳提面命”式的早期师徒教化关系，由此大大拓展了知识传递与获取的途径；20世纪90年代末以录音、录像为代表的新型学习资源媒介走进课堂，丰富了课堂的文化样貌，从而为多元化的教学组织形式转变埋下伏笔；21世纪以来依托计算机网络等信息通信技术的在线学习平台层出不穷，激发个性化学习模式创生与师生角色的变迁，于是移动学习、泛在学习等新型学习模式随之应运而生……以往人类不同科技发展阶段所产生的技术在教育活动中的应用案例证明，技术所推动的文化嬗变是学校内学习、教育、管理等方方面面变革的起点。学校文化在技术渗透下是否得以重塑是检验这一技术能否兑现应用潜力的关键指针。当前，人工智能迅猛的发展态势不仅持续改造着各领域的生产劳动方式，更对人类原有文化带来巨大冲击，使之产生结构性变异[10]。能够自主感知、理解、预测、行动的人工智能技术为学习者提供了全新的信息获取通道并成为教学活动发生的新端口。作为一项对现有教和学方式具有颠覆性影响的技术产品，人工智能究竟能否真正“融入”学校教育场域，直接取决于其与学校原有教学活动主体的共生互动，对教师、学生及课堂教学环境之间的交互关系与参与主体的价值判断及行动选择能否产生结构性影响，亦即能否推动学校教育在智能时代背景下发生文化生态重塑———能够推动学校文化重塑的技术将进而诱发学校教育深层次变革；反之，则将为原有文化中所固有的惯习所拒斥。

三、人工智能教师的诞生及其发展趋势

自20世纪50年代“人工智能”概念在美国达特茅斯会议上正式提出以来，这一新兴技术经过多轮迭代更新，在众多生产生活领域的应用潜力已显露无遗，为人类社会经济与文化再生产提供了强有力的动能支撑。区别于过去数百年人类文化演进中作为体力劳动的工具或替代物的技术，人工智能机器具备比人类个体更强大的信息储备与运算能力，在以信息搜集、筛选、运算、判断等为主的脑力劳动中显现出强有力的替代性，进而诱发人类社会现有生产生活方式在智能时生结构性转变[11]。而人工智能赋能教育也已成为未来教育变革的重要趋势[12]。人工智能和教育的融合，将打造更为智能化的学习空间与教育环境，提供更为精准、适时、个性化的资源与服务，创生新型学习与教育模式，进而构建起新型教育生态系统[13]，使未来学校教育的组织模式与实践惯习一改往昔面貌，焕发新的生长活力。囊括知识工程、专家系统、语义分析、情感计算、眼动追踪等众多先进智能技术的人工智能[14]，可以实现对学习者的知识、认知、情感等发展的精准把控与画像，掌握辅助乃至替代教师教学工作的能力，由此“人工智能教师”将应运而生。作为一类学校教育新的参与主体，人工智能教师与人类教师共同执教的双师课堂课程开发已成为重要的研究课题，已有研究对人工智能教师的选用开发、双师课堂课程开发、双师课堂课程开发的学习效应等进行了多维度的揭示，展现出卓有成效的应用前景[15]。根据教师教学活动涉及的不同智能形态，人工智能作为认知外包建立起人脑内部认知网络与设备外部认知网络间不同层次的连接，使得机器覆盖教师在数据计算、特征感知、模式认知和社会交互四个层次的智能[16]，相应可以替代教师履行至少十二种角色下的教学职责[17]。当前，这些预期正逐渐变为现实，如Aleven等研发的“范例跟踪导师”（Example-tracingTutors）智能辅导系统，支持将学生问题解决行为与一般示范性行为进行灵活比较以达成实时学习评估，从而在识别学生思维策略的同时提供循序渐进的指导，实现复杂的辅导活动[18]；黄涛等在小学写作评价与教学中应用人工智能支持的人机协同平台，智能化采集分析学情数据，定位群体和个体的薄弱环节，提供详尽报告与策略指导，有效地帮助教师进行科学的教学决策[19]；IBM公司研发的“沃森教学助理（TeacherAssistantwithWatson）”基于对小学数学课堂使用的语言、问题类型、知识和概念水平的分析，实现对教案的智能评估，为教师筛选与实际需求相匹配的最佳教案和教学方法[14]。可见，随着技术的日益成熟，人工智能教师协助甚至替代教师完成教学任务的能力不断增强，正在为教师实现更高层次的教育目标、达成更高水平的教学成效、延展更多维度的专业能力赋权增能，对未来学校教育的影响不可小觑。

四、人工智能教师与现代学校文化重塑

人工智能教师参与下的学校文化重塑是这一技术真正融入学校教育活动中并促生学校教育变革的前提，与此同时，也对学校原有文化及文化持有者发出意识转变与行动更新的邀请。在文化人类学家看来，技术对文化产生的最主要作用便是“产生人”与“建构人与人之间的关系”[20]，因此，也是衡量人工智能教师对学校文化产生作用的主要维度。随着能够担任中小学“助教”的初阶人工智能教师已在学校教育活动实验中显现其技术特征，促使学校场域中的活动主体及其行为模式发生转变，原有的师生关系文化、课堂文化与教师文化均有望在人工智能教师由“局外人”向“局内人”身份转换中得以重塑。（一）师生关系文化：从“”到“内核”。在学校教育活动中，师生关系是最普遍、最基础的人际关系，对学生的学业与身心成长乃至教师自身的专业发展都起着关键作用。随着人工智能的智能性与自主性进一步加强，人工智能教师将成为与人类教师对等的社会化、独立的个体[16]，参与到学校教育活动之中与学生“会面”。于是，师生关系就势必须从原有的教师、学生二重主体，转向教师、学生、人工智能教师的三重主体。学校教育原有的师生关系文化也因而面临更新，以克服三重文化主体之间的冲突分化，实现相互适应、理解与包容。从人类教师与人工智能教师所具备的核心能力特征入手，可以清晰地分辨两者建立师生联系的要义。人工智能教师在初阶认知层面的巨大优势，能够对教学全过程实现基于大数据分析的全景式预测、分析、监控与决策，这决定了现阶段其首要适配的学校教育任务是客观知识的传递。在传统的师生关系秩序中，教师作为“知识权威”，是学生在接受学校教育过程中获得“文化赋予”的主要来源，由此在以知识传递为主要任务的传统学校教育中，能够依托知识的教与学建立起师生关系纽带。但由于人工智能技术在程式化教学工作中的替代性，与学生缔结以知识传递为基础的交互关系将由人工智能教师“取而代之”。教师便难以单纯依靠以知识教学为主的实践逻辑维持智能时代的师生关系。“人工智能教师—学生”的新师生关系促使人类教师进一步探寻和回归学校教育文化的本质属性，即从文化赋予的“”走向“内核”。正如德国教育家雅斯贝尔斯所言：“教育是关于灵魂的教育，而非理性知识和认识的堆积。”[21]学校教育内容应该体现着一个社会所拥有的全部文化内涵，既包括外在的经过筛选的客观知识，更包括内在的集体信念和公共使命。对人类来说，不仅概念化、客观化的知识、符号、制度是文化的组成部分，道德、感情、价值观、世界观同样是文化的造物。对学校而言，当结构化知识的训练职能为人工智能所取代时，作为以知识传递维系着的封闭的社会结构单元也必将被打破。未来学校的教育功能就更应当向着人的品性与社会性养成的“教育”本质转型[22]。当前，人工智能主要聚焦于对个体自身的感知、认知、语言、运动等智能的模拟，而对自我认知、人际、人与自然关系方面的模拟较少[23]。这既是技术的现有条件制约，也是教师在智能时挥更为重要的教化作用的着力点。建立在知识层面的传统师生关系联结疏离后，新的师生关系将以文化传播的“内核”为纽带，即更加突出师生间的社会性交互，达成文化根脉下的理想信念与价值观的塑造。未来教师的核心价值不再是学科知识和专业技能的发展，而是人文底蕴、责任担当、国家认同、跨文化交往等核心素养的培养[24]。教师与学生的交互将不会以应试的知识对接为核心目标，而将放眼于个体良好社会性的塑造、健全人格的培育、完满人生的准备。在人工智能所重塑的师生关系文化中，教师不仅重新确认起具有合法性、必要性的教育者地位，更能得以跳脱出以客观知识经验传播为纲的思维和行动逻辑，将更多的精力与创造力转移到教育的“育人”内核上，更加走近和影响学生的内心世界，使师生关系上升到精神气质层面，建立起触及社会文化内在本源的人际关联，实现处于社会文化内核的公共价值、精神气质、秩序观念的延存和发展。这也预示着，未来学校将不会“满足”于作为知识传播的固定场所，而向着培养具备文化自觉、贯通文化特质的时代新人的灵动的育人场域转型。（二）课堂文化：文化反哺与个性化关照。课堂是学校教育最主要的发生场，它不单纯是文化传播的场所，其本身也具有浓厚的文化韵味。智能时代，社会主体发展的方式与速度发生转变，未来社会对人才的判定标准将得到重新审视与设计。对此，有学者指出，智能时代的教育“已从传授知识、发明工具、认识和改造客观世界,拓展到人脑自身如何认知、如何再塑造的新阶段”，未来社会发展对教育的核心诉求将是“激发学生的创造力,培养未来多元化、创新型卓越人才”[25]。传统课堂中与未来人才培养的新目标、新诉求所不协调的因素，也将随着人工智能教师的入场，通过课堂文化的重塑，在未来学校教育实践中得以妥善应答。人工智能教师与人类教师协作下的“人机共教”，使学习活动突破了课堂固定的物理场域，开辟了知识快速流动的虚拟空间，学生由此获得了更广阔、更灵活、更自主的知识习得路径。借助人工智能教师提供的庞大的、可选择的信息资源，学生所能获取的知识广度与深度在某些领域将不亚于甚至超越人类教师。曾经单向度的知识流动方向必然在人工智能教师所提供的新的知识获取路径支持下得到有力拓展。美国文化人类学家玛格丽特·米德在《文化与承诺》一书中预言的“后喻文化”———晚辈超越长辈成为先进文化知识的所有者，长辈反过来要向晚辈学习[26]———即将到来。以往学生与教师之间的信息不对称现象逐渐抹平、消失甚至反转，师生对先进文化占有地位的倒转促使课堂教学中“文化反哺”现象的出现，即教师要向学生进行反向的文化吸收，学生也能够促进教师的知识增长，由此实现师生间知识的双向流动。在“后喻文化”主导的课堂中，教师不再以“专断”的形象组织教育教学活动，而是要更加尊重学生的主体性，以师生教学相长取代单向的教授，使学生在学习活动中的自主性和能动性得以真正回归。况且，随着人—机合作式学习使智能时代的知识生产主体与模式发生转变，未来还可能出现软知识、人—机知识等新的知识类型[27]。在这些新的知识类型面前，教师与学生都是共同学习者。于是，在趋于平等的共同学习中，教师与学生之间容易建立起“我和你”式[28]的对话关系，在思想、情感上引发实质性的碰撞、沟通、理解与互促，使课堂成为文化创造的场域，允许学生开拓自己的认识、见解与思考，从而实现问题求解决策、批判性反思、创造性思维等高阶思维能力的发展。借助人工智能教师的助力，未来课堂的个性化教学也有望实现规模化、常态化，创生有利于学生全面发展与教育公平的课堂文化。传统课堂教学中，教师不得不以一人之力面对全班数十名学生的学习与发展需求，受限于时间与精力，往往只能“一视同仁”地满足学生总体的普遍需要，学生的差异化、个性化发展诉求则难以成为教师教学工作的优先项。随着教师应对教学过程中的重复性、程式化任务的负担在人工智能教师高速度、高质量的支持下得以减轻，课堂教学有望不再“以教师为中心”或“以知识为中心”，而是转向更符合学生个体特质的“以学生为中心”。在人机协作下，课堂教学的组织将更精确地面向全体学生，而不只是基于教师主观判断下满足部分学生的学习需要，从而突破了课堂教学的程式化、同质化、集权化的消极倾向。教师得以从繁复的工作中解放出来，更多地针对每名学生开展个体性、适应性、精准性的教育教学活动，结合学生的兴趣、能力、理想、文化背景等关键性因素更好地实施对学生个性化发展的关照。对于学业或个人发展存在不足的学生，教师能够基于更为精准的目标，有的放矢地投入时间和精力，确定符合最近发展区的成长目标，加强对于学校教育中的发展“落后”群体的突出关怀。未来课堂将成为不同发展层次、不同成长需要的学生都能实现学业进步，获得适宜发展，激发成就自信，张扬个性潜能的成长田野。因此，人工智能教师参与下的未来学校教育将更强调教师与学生之间在文化传递上的双向互动、互促与互享，呈现出文化传承与文化反哺相交汇的积极图景；同时，人工智能教师的技术优势也将赋能课堂个性化教学，实现面向全体学生发展需要的、促进教育公平的差异化关照，使传统的课堂组织形态产生结构性转变。伴随着课堂文化的重大转变，学校将成为文化创生的核心场域、创新拔尖人才培养的关键引擎。（三）教师文化：“人—机”合作与“人—人”合作新目标。人类学家哈格里夫斯认为，教师之间联结方式与交往方式的改变是教师文化更新的前提条件[29]。学校中，教师群体内部主要依靠教学的日常交谈、协同进行教学开发、观察同事的教学以及同事间就实践方法等相互授受[30]等场合中的合作关系建立起稳固的组织内部联结，由此建立起信赖、共享、支持性的教师合作文化。面对新的“合作伙伴”，教师群体内部的组织形式就不能停留在人类教师之间的合作关系之中，需要首先建构起“人—机”合作文化，以实现与技术的协同互促，共同达成学校教育的原初目标。在人机共生的智能社会，人和技术在学习生态系统中需找到各自的“生态位”，构建人机优势互补的新生态[31]。在人工智能和教育的深度融合下，人类教师从原本的教学任务中拓展教师职责与角色的原有边界，寻求智能时代更深刻的存在价值。进一步呼唤人类教师主动与人工智能教师建立有效的合作关系，避免一味地向技术作出让步，走向异化的人机关系，甚至成为学校教育的“边缘人”。建立良性、互动、可持续的合作文化有赖于合作的参与主体依照各自的优势特长建立有效的、互补的分工，各司其职，以维系合作关系的稳定发展。重复性、机械性的日常工作由人工智能教师替代后，教师需要承担的主要工作是技术难以实现的需要社交、情感、创造等方面高阶智能的工作。由此，人类教师与人工智能教师将根据自身的优势特征进行分工，相应的，构成教师文化的教育信念、态度与行为都将得到相应的补充和重构。“人—机”合作的新关系下，促进教学与技术的有机结合、协作互促的信念，以人为主体、以技术为辅助的技术应用观，以及人与技术各取所长、协同分工的方法论等新内涵将融入教师文化理念之中，从而构建起在保持技术浪潮下应有的理性前提下，实现人工智能教师与人类教师高效协同的合作氛围。与此同时，教师职能的实质转变也促使学校教育中原有的“人—人”合作，即为教师之间的合作文化延伸新的目标向度。传统教师合作关系建立的前提在于，尽管教师们任教学科、教学信条可能有诸多差异，其所承担的教学工作的类型及所需要具备的素养在同一个文化群体内部是平行的、交叉的；教师因而可以共享相似的教育理念与方法，形成趋同的针对某一现象的默会知识和行动选择。人工智能教师对程式化工作加以替代，为教师在教育教学活动中发挥个性化的特点与优势、彰显富有主体性的创造力和实践性保证了更为广阔的空间，教师个体的能动性、自主性与创造性势必能够得到更大程度显现。于是，教师间合作的核心目标将不局限于共享知识与技能，而是更加凸显、尊重富于主体性的教育经验与信念。教师群体间的合作将从趋同化任务下的机械结合，迈向多元化实践的有机结合。在这种合作文化中，教师间不仅缔结着协作共进的专业学习共同体，同时也将建立起开放发展的多元实践共同体。每名教师所承担的教育任务能够实现进一步精细化分工，发挥个体特长，延展主体理念，实现多元协同，创设丰富的教育实践；教师的专业主体性也在精细分工的实践共同体中得到尊重和鼓励，基于内生教育信仰和发展诉求的多元实践为教师的专业成长提供了稳健而向上驱动的鹰架，有助于教师核心素养、职业信念、专业情感的自觉生长。因此，通过建构“人—机”合作模式与丰富“人—人”合作新目标，教师之间的组织形式得到重构，教师集体文化也因而在与人工智能教师的密切配合下得到调试和再确认。学校的文化性格也将随着教师文化的重塑得以丰富，体现在强化智能时代人机高效协作，突破流水线式、工厂化的固定教育模式；实现新时代所倡导的适应社会进步、全面发展且包容个性的学生成长；为教师的主体性、个性化发展开辟空间，葆有探究和拥抱教育者自我的无限可能性。

五、结语：