智能时代的教育

　　近年来人工智能技术突飞猛进的发展，众多科技企业都在积极布局这一前沿领域。但是，跨越了技术问题后的AI创业者们没有办法回避一个问题，就是如何找到适合应用AI技术的产品。人工智能时代，教育行业无疑是可以不断加以探索，能够很好运用AI技术的领域之一。

　　人工智能时代，AI技术可以提高教学的效率，可以帮助教师对学生进行因材施教，可以让学生的学习更加有效。事实上，国内外在“人工智能+教育”应用场景方面，已经有不少例证。这些例证均体现出人工智能在教育应用中的典型特征：智能化、自动化、个性化、多元化和协同化。

　　人工智能在教育中的应用特征为推动人工智能和教育的融合创新发展指明了方向。在当前国家大力发展人工智能的政策引领下，我们不仅要从本质上认识人工智能的核心要素和驱动力，还要把握典型的应用特征，顺应发展趋势。

　　以数据驱动引领教育信息化发展方向

　　人工智能技术在教育领域的深入应用，推动着信息技术和教育的融合创新发展。纵观人工智能在教育领域的发展历程，从早期的记忆推理到今天记忆深度学习的自然语言处理、语音识别、图象识别等，知识获得由早期的专家赋予，演变成机器主动学习获取。随着算法模型的显著改进，作为模型训练的数据集成为今天讲的大数据。

　　大数据已经为人工智能添加了十足的动力燃料，其数据驱动和认知核心方法，帮助更快地发现知识，进而根据知识作出智能决策。

　　数据已经成为了产业界争夺的焦点。数据驱动着智能决策与服务，已经成为学术界研究的热点。在教育领域，数据可以解释教育的现象，也可以揭示教育的规律和特征，并且能够预测未来的趋势。数据驱动的方法推动着教育的研究，在智能时代应该从经验主义，走向数据主义或者实证主义。教育数据革命已经到来，数据驱动着人工智能引领教育信息化发展的新方向。

　　以深化应用推动教育教学模式变革

　　人工智能在教育领域取得了如此成就，技术引领是关键。同时，不难看出人工智能在教育领域的应用具有较强的场景性，就是说这种应用是针对教育实践活动中的具体问题而展开的，具有明确的问题空间和目标导向。因此，这种有应用驱动的技术与教育的融合发展是技术在教育领域中的一种深入应用。如自动化的口语测评中针对具体的语言、语音对象，在语音识别技术的基础上，应用语音测评技术实现对学生口语的自动化评价。人工智能技术在教育领域的深化应用创设了强感知、高交互、泛在的学习环境，为做好知识建构提供了良好的条件，为创新教学模式的发现提供了空间。

　　以融合创新优化教育服务供给方式

　　人工智能在教育领域中的应用，实现了跨学科、跨领域和跨媒体的融合创新。人工智能与神经科学、认知科学、心理学、数学等相关基础学科的交叉融合很好地推动教育人工智能的发展，同时人工智能本身的发展也离不开人工智能教育和培训。因此更需要建立在学科融合基础上，人工智能与教育的相辅相成、相互促进。跨領域的推动融合多个领域的数据和知识，为优化教育服务奠定了强大的智能技术。跨媒体感知计算，以智能感知、场景感知、多媒体自主学习等理论方法为依托，其目的就是在实现超能感知和高动态、高维度、多模式、分布式大场景的感知。人工智能技术和教学的内容、教学媒体和知识传播路径的多层次的融合，突破了传统教育方式的限制，提供了跨学科、跨媒体、跨时空的智能教育服务供给，是建设人人可学、处处能学、时时可学的学习型的社会的有意促进。

　　人工智能在传统教育领域的广泛应用为传统的教学模式注入了新的活力，推动了教学和管理模式的变革，也是教育在一次又一次的变革中不断的探索新的方向。虽然在推进人工智能教育应用过程中，还有很多具体的问题值得探讨、亟待解决，但是不可否认的是在人工智能时代，全智能化、个性化的优质教育或许离我们并不太遥远了。

　　人工智能分三个层次

　　■人工智能的理论基础

　　与人工智能有关的数学理论，比如离散数学、模糊数学等；思维科学理论，比如认知心理学、逻辑或抽象思维学、形象或质感的思维学等；计算机的工程技术，包括硬件和软件，这些都是人工智能的理论基础，要进一步加以研究。

　　■人工智能的原理

　　智能高低主要是以知识的拥有和有效的应用为其特征。因此人工智能的工作原理是以知识的表达、知识的处理、知识的获取与学习和利用，以及利用知识来求教问题的基本技术，这就是人工智能的主要研究内容，也就是人工智能的原理。

　　■人工智能工程技术

　　根据人工智能基础理论和工作原理而建立起来的工程系统。比如专家咨询系统、专家系统开发工具与环境、自然语言理解系统、图象理解与识别系统等，都属于人工智能原理的工程范畴。

　　以上人工智能学科本身的体系，希望能引起人们重视人工智能学科自身的发展，在培养人工智能科技人才方面设置好相应的课程体系。人工智能是交叉性极强的学科，各类学校都应下功夫研究这一问题，最近有很多相关书籍出版，比如《人工智能大学的本科课程设置》。

　　除了人工智能以外，大数据本身也是一个特殊问题，还有云计算和其安全，这些热点也是当前的热点，应该就课程设置的问题作出更进一步研究和分析，以便达到在各种应用场景应用技术的时候能取得更好的效果。

　　（本文根据郭桂蓉院士的公开演讲整理而成，未经本人确认。）

　　相关链接

　　近年来，人工智能对教育的影响越来越受到重视和关注，一系列推进人工智能教育应用的战略与行动规划陆续出台。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，明确提出发展智能教育。2018年4月，教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》和《教育信息化2.0行动计划》，进一步明确了人工智能与教育融合发展，还启动了人工智能助推教师队伍建设行动试点工作。2019年2月，党中央、国务院发布了《中国教育现代化2035》，“加快信息化时代教育变革”被列入推进教育现代化的十大战略任务，明确了推进智能教育应用的部署，这既反映了时代要求，又顺应了未来发展趋势。

　　2019年5月，教育部与联合国教科文组织联合在北京召开了国际人工智能与教育大会。习近平总书记向大会致贺信时强调，把握全球人工智能发展态势，找准突破口和主攻方向，培养大批具有创新能力和合作精神的人工智能高端人才，是教育的重要使命。要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深度融合，促进教育变革创新。