2019年07月17日 16:00 来源:《职教论坛》2018年第9期 作者:汪燕

原标题:我国人工智能教育的发展与困境

内容提要:人工智能浪潮已席卷教育,人工智能教育研究进入爆发式增长态势。技术研究取向上,从早期关注计算机辅助教学及专家系统的开发,转为对数据处理、学习分析、神经网络、机器学习、语音识别、情感计算等的探索。教育应用研究取向上,理论探讨为主,包括内涵概念辨析,学科发展与人才培养,教师角色转变、教学内容与教学方法优化、教学环境的重构等。虽然人工智能教育是当前研究的热点,但是还存在技术瓶颈、学科建设、人才培养、教育体制与教育公平等问题,有待企业、政府、学校协作解决。继续教育在人工智能时代应抓住机遇,以培养智能时代核心能力为宗旨,建设前瞻性的专业与内容,着力从设施、管理、教学、评价全面走向智能化。

关 键 词:人工智能 智能教育 继续教育 发展 困境 策略

标题注释:四川省教育厅2018年度人文社科重点项目“数据科学视角下教育实证研究路径探析”(编号:18SA0152),主持人:刘选;四川省教育厅2014年度人文社科一般项目“终身教育视角下的教育学术期刊发展途径研究”(编号:14SB0466),主持人:汪燕。

  中图分类号:G720 文献标识码:A 文章编号:1001-7518(2018)09-0104-07

  自2015年,一个名为AlphaGo的计算机程序正式公开与人类对弈,并在此后一鸣惊人,连续击败围棋界的顶尖高手,人工智能、神经网络、深度学习等获得世界的广泛关注,在各个领域掀起了应用的热潮。据中国知网数据库统计,截至2018年8月,以“人工智能”为“篇名”发表的文献已达13339篇,其中2015年后发表的占75%,涉及的领域包括工业、金融、信息、医学、计算机等等。人工智能浪潮也席卷教育,甚至在教育领域引起了“教师失业”“学校消亡”等恐慌。2017年,我国首次将人工智能写入政府报告,并在《新一代人工智能发展规划》中明确,要“完善人工智能教育体系”。那么,当前我国人工智能教育发展情况如何?有哪些困难与进展?如何利用人工智能技术更好地促进继续教育发展?本文通过文献计量分析法对中国知网已发表的相关文献进行梳理,在探寻我国人工智能教育研究的特点与问题基础上,思考人工智能与继续教育融合的可能途径,旨在为新时期继续教育的发展提供参考。

一、我国人工智能教育研究的总体趋势

  研究选取中国知网数据库为文献来源,发表时间不限,以“人工智能/AI”和“教育/教学”的组合为篇名关键词进行检索(检索时间为2018年8月),共获得相关文献654篇(删除6篇无关文献)。其中,期刊论文451篇,报纸文章155篇,会议文章25篇,硕士论文22篇,学术辑刊论文1篇。图1显示了随时间发展,人工智能教育研究的变化情况。由图可知,人工智能教育研究产生较早,早在上个世纪八十年代就已经有研究者对此进行讨论,但直到2002年,研究才开始有所增长,2008-2009年产生了第一个发展小高峰,2012年后有所回落,自2016起进入指数级爆发增长态势。据此,我们将人工智能教育研究的发展分为三个阶段:

  第一阶段,1984-2001年,研究的萌芽期。这个时期,每年的文献发文量在1-2篇左右,研究的主要内容是计算机辅助教学系统或专家教学系统。如1984年吉林大学王正旋发表在《计算机科学》上的《人工智能技术在教育中的应用》文章,即介绍了几种智能计算机辅助教学程序系统的功能和模块[1]。

  第二阶段,2002-2015年,研究的初步发展期。这个时期的文献发文量有了较大增长,总共发表文献236篇,2008年、2009年的年发文量达到30篇,研究的主题除计算机辅助教学系统外,增加了对教学方法、教学效果、教学改革的思考,关注的范围也从高等学校向初高中、职业教育、远程教育等领域辐射。

  第三阶段,2016年至今,研究的爆发期。这个时期的文献发文量呈指数级增长,三年发文量比历年发文总数还多,研究的主题除了机器学习、图像识别等智能技术,以及对教学内容、教学质量等思考外,还增加了对国家战略、人才培养、未来教育等的探讨。由此可见,人工智能教育研究早期集中在计算机领域,后来逐步向教育领域过渡,近年来有全面开花的趋势[2]。

图1 发文量随时间变化图

图2 高频关键词

二、我国人工智能教育研究的两大取向

  对检索文献高频关键词进行分析如图2。去除“人工智能”“教育”“教学”“AI”等词汇后发现,出现频率最高的关键词是教学改革,其次是教学方法、计算机辅助教学、专家系统、人工智能技术、智慧教育、双语教学、应用、信息技术、教学内容、人工智能课程等。由此可见,人工智能教育研究中有两大研究方向:一是技术研究方向,主要关注人工智能技术与系统,包括信息技术、计算机技术、大数据、机器学习、专家系统等;二是教育应用研究方向,主要探讨人工智能技术对教育的变革影响,包括课程设置、人才培养、教育技术、教学方法、教学内容等。图3的关键词共现网络也说明这一情况。值得一提的是,图3也显示,职业教育、远程教育也是人工智能教育研究中关注较多的话题。

(一)技术研究取向

  图4是对多个技术类高频关键词进行的横向与纵向对比图。由图4可知,专家系统、计算机辅助教学是人工智能教育关注较早的研究,2009年左右受关注最多,近年来有呈逐渐下降趋势;而2000年后,人工智能技术、信息技术、计算机等关键词逐渐升温,前期上升缓慢,近期有爆发式增长态势;大数据则是近年来出现的新兴词汇,发展时间不长。

  关于计算机辅助教学及专家系统的研究,最早可以追溯到1984年王正旋发表的《人工智能技术在教育中的应用》一文,该文从功能和模块角度介绍了几种智能计算机辅助教学程序系统。随后几年也有不少学者从辅助教师教学角度,研发计算机辅助教学系统、智能教学专家系统、教学型专家系统、人工智能网络教学系统等[2-6]。

图3 关键词共现网络

图4 技术类高频关键词时间变化趋势

  随着计算机技术的快速发展,人们对人工智能技术的研究日益深入,对其的关注点已经从智能教学系统转为数据处理、学习分析、神经网络、机器学习、语音识别、情感计算等方面。贾积有通过典型案例法和文献计量法,发现自然语言处理、智能代理等是2007-2009年人工智能教育应用国际研究中应用最多的技术[7]。余明华等结合近年来国外应用案例,对人工智能领域最核心、最热门的机器学习技术进行了梳理和分析,发现目前机器学习教育应用主要集中在学生建模、学生行为建模、预测学习行为、预警失学风险、学习支持和评测、资源推荐等六大方面,但其技术尚不成熟,在教育框架下也没有规模化,强调应该将机器学习应用系统与教师协作而非取代教师来优化效能[8]。陈卫东等关注到了4D打印技术,认为其能够将人造“智慧”产物的存在方式从虚拟空间延伸至物理空间,促进人工智能与教育的融合[9]。艾媒咨询2017年的分析报告则认为,计算机视觉技术是当前创业公司最多的人工智能核心技术,而语音识别技术的人工智能水平则是最受手机网民认可的[10]。

  文献分析发现,人工智能教育的关键技术包括:知识的表示方法、学习计算、图像识别、机器学习、深度学习、自然语言处理、智能代理、情感计算、神经网络等[11-12]。杨现民等按照教育数据层、算法层、感知层、认知层和应用层的框架将人工智能教育的相关技术整合,其核心技术层是包括机器学习和深度学习的算法层,包括语音、图像、生物特征、文字等识别技术的感知层,以及包括自然语言处理、智能代理、知识表示方法、情感计算等的认知层[13]。总的来说,人工智能教育研究中,关于技术开发的文献不多,大部分是综合介绍或引进相关技术的,缺乏针对技术应用的场景、方法和局限的具体研究。

 (二)教育应用研究取向

  图5是对多个教育类高频关键词进行的横向与纵向对比图。由图5可知,教学改革、教学方法的研究主要起始于2008年,研究趋势是波形发展的,近年又走向上升趋势;教学模式、教学设计等一直是学者长期关注的研究,只是研究关注度较教学改革等略小;双语教学的研究最早,但是近年来呈逐渐下降趋势;智慧教育、人才培养等则是近年人工智能教育关注的热点。总的来说,人工智能教育应用方面的研究以理论探讨为主,应用实践的文章较少,且以语言教学应用为主。理论探讨的主题较广,包括了内涵概念的辨析,学科发展与人才培养,教师角色的转变、教学内容与教学方法的优化、教学环境的重构等。

图5 教育类高频关键词时间变化趋势

  第一,人工智能教育的内涵与概念辨析。刘凯等指出,当前人工智能教育领域存在学术用语不规范而引起的混淆,很多标榜着研究人工智能教育的文章,实质进行的是人工智能对教育的影响,或者人工智能课程、人工智能知识、人工智能系统等研究[14]。绝大多数企业界与教育界对人工智能教育和智能教育认识混淆[15]。张进宝等认为,人工智能技术是智能教育的基础,但是智能教育不完全等同于智能学科的人才培养,也不等同于一般意义上的思维教学[16]。教育人工智能的内涵即是旨在通过人工智能技术,更好地理解学习的发生,以促进更高效的学习[11]。

  第二,人工智能时代的学科发展与人才培养。人们已经达到共识,认为未来人工智能可以替代甚至超越那些通过死记硬背、大量做题而掌握知识的人脑。而死记硬背、大量做题正是我们目前培养学生的通常做法。对于学生而言,未来学什么,向谁学,如何学都有可能发生改变。就学习目标而言,知识掌握已经不是学习的重点,拥有合理的价值观,强大的创新思维与能力,以及自主学习的能力等将会非常关键。教育部副部长杜占元在2017年12月召开的未来教育大会上提出,在机器能够思考的时代,教育应着重培养学生的5种能力,即自主学习能力、提出问题的能力、人际交往的能力、创新思维的能力及筹划未来的能力[17]。在学习资源上,学生获取知识与方法的来源与途径,将不再局限于教师与课堂;学习伙伴将从人延伸至机器,“混龄教育”将会逐步蔓延、延伸到不同学段的教育[18]。而学习形式上,通过智能终端设备在线自主学习将成为主流,进而在任何时间、任何地点学习任何内容的泛在学习形式成为可能[19]。未来,人们将主要通过个人导向的系统学习、自组织学习、互联网+课堂的方式进行学习[20]。

  第三,人工智能时代的教师角色。自AlphaGo连续战胜围棋界的诸多高手,机器人是否会取代人,人工智能是否会使人类失业的讨论在各个领域热议。BBC基于Frey等[21]的数据系统分析了365种职业在未来的“被淘汰率”,教师的被取代率约为0.4%。这充分肯定了教师在社会发展中的重要地位。但这并不是说教师就可以在人工智能时代高枕无忧了。余胜泉认为,未来人工智能教师可能承担助教、分析师、教练、辅导员、保健医生、班主任、指导顾问、智能导师、生涯规划师、互助同伴、智能代理和教育决策助手等12个角色,实现自动出题和自动批阅作业、学习障碍自动诊断与反馈、问题解决能力提升、学生心理素质测评与改进、体质健康监测与提升、综合素质评价反馈、个性化智能教学指导、学生个性化问题解决、学生成长发展规划、精准教研、个性化学习内容生成与汇聚、数据驱动的教育决策等[22]。这既是说,未来教师工作中那些需要重复做的事情(如布置作业、批改作业),需要大量信息资料搜集、数据积淀和分析的事情(如把很多教师的教学经验汇聚到机器里,计算所有的可能性,找到最佳路径),需要精准定位的事情(如学生的个性特质、个性需求,学生的学习难点、障碍点等),都可能将被替代[18]。高校教辅、行政人员、后勤员工将大量减少,但对深度辅导、心灵交流的教师需求增大[19]。可见,人工智能时代教师需要转向更多的人文关怀、更综合的数字素养及更持续的学习能力。

  第四,教育内容与教学手段的智能化。如前所述,人工智能时代的教育目标已经从知识本位转向能力本位,相应的教育内容也会从分科知识转向跨学科的以能力培养为目的的系统知识转化。同时,人工智能对个性化学习的支持,也可能导致每个人的学习内容都是个性定制的。教学内容的变化必然会引起课堂组织形式的变革。在智能导学、自动化测评、机器助理、智能批改、学情监测等人工智能技术的帮助下,教师可以摆脱机械性、重复性的工作,将更多精力放在引导学生学习上;学习者也可以根据自己的兴趣等实际情况,进行线上线下多元学习。

  第五,重构人工智能时代的教学环境。有学者认为,人工智能时代,传统的学校将被个性化、丰富化、弹性化、定制化、混合化、多元化、双轨化、过程化、开放化、幸福化的“未来学习中心”替代[23]。也有学者认为,人工智能时代,现在这样的实体学校,要么彻底转型,要么完全消失。人工智能时代还会有一部分实体学校,但那是短期的、临时的,学校只是作为网络学习的补充而存在,更多的是实习、练习、交流、实践的场所[20]。还有学者认为,即便学校不“脱胎换骨”地转变为大小不一的“学习中心”,但其空间的利用率、时间的弹性化也会大幅度提升,其功能和作用将发生重大变化,越来越走向“精准教育”,通过“精准定位”,为学生的成长提供“精准服务”[18]。

三、我国人工智能教育面临的挑战

  人工智能技术的快速发展,让各个行业都看见了人工智能在实际应用中的机会。但是,在众人热捧人工智能的同时,也有很多学者冷静地思索着人工智能发展与应用的问题。我们同样可以把人工智能教育的问题按技术与教育应用分为两类:

(一)技术瓶颈

  2018CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会上,来自国内外的院士都在直接或间接地指出一个问题:人工智能技术的核心——深度学习算法存在缺陷[24]。要想真正实现智能,还需不断探索新的优质算法。对我国而言,虽然可以算作人工智能发展的第一梯队国家,但是与美国等在大数据算法、芯片及相关核心产业领域积累了强大技术创新优势的发达国家比,我们主要是商业模式、应用模式和场景方面的领先。赛富亚洲投资基金创始管理合伙人阎焱认为,人工智能的三大基本要素是大数据、算法和芯片。大数据的采集是一个很大的问题。我们一般采集到的数据,99%都是无用数据。如何甄别有用数据,这是一个问题。而从算法方面看,深度学习算法是一种以输入为导向的算法,其优质的结果一定取决于接近“无穷”量级的数据,而芯片是将算法和数据处理集成可以应用的模块。但是实际上,中国在技术领域,尤其是智能芯片生产能力方面还很弱。

(二)教育应用问题

  随着人工智能技术的持续升温,人工智能人才短缺问题加速凸显,成为全世界关注的焦点。据有关部门统计,人工智能人才缺口已经超过500万,特别是在高端人才领域,紧缺局面更甚[25]。我国人工智能产业人才短缺主要由两个方面的原因造成:一是人工智能产业发展过快,迅速增长的职业需求与缓慢的人才培养速度不匹配;二是缺乏专门的人工智能培养计划,现有的人才大多来源于计算机等相关学科。2017年,我国正式发布了《新一代人工智能发展规划》,开始大力推进人工智能教育发展,完善人才培养体系。据《光明日报》报道,教育部正式批准设立“智能科学与技术”本科专业的高校已达36个;在教育部研究生专业目录外,设置“智能科学与技术”相关专业方向的已达79个[26]。

  人工智能教师队伍与课程体系的缺乏也是制约人工智能教育学科发展的重要因素。目前国内解决师资缺乏的途径有聘请企业导师、世界范围招聘以及企业与教育部门、高校联合进行师资培训等。2018年3月,高等教育出版社成立了新一代人工智能系列教材编委会,计划从2019年开始陆续出版一批面向本科生和研究生的人工智能专业教材,在高校引领人工智能的创新行动中发挥重要作用[26]。2018年7月,我国第一本面向中学生的人工智能教材——《人工智能基础(高中版)》正式发布。据了解,全国已有数十所学校引入了该教材作为选修课或校本课程[25]。

  人工智能对教育的改变是方方面面的,目前有些人担心,人工智能会给当前的教育体制带来颠覆性的冲击,不仅学校功能、教师角色、学生学习方式等会受到巨大影响,家长也需要在人工智能教育中承担更多的责任。因为人工智能时代技术的广泛运用,教师和学校的监督职能衰减或消失,家长就必须在学生成长中承担更多角色。而由家长管理的教育是一个全新的复杂领域[27]。

  另外,人工智能教育也有可能引起新的教育公平问题。当前标准化的教育制度会减少学生之间的成就差异。而人工智能教育个性化、定制化的教育服务,会消除这种标准化,使个体因家庭经济、文化、宗教等的差异在教育上放大,造成新的教育鸿沟。

四、人工智能在继续教育中的发展建议

  颠覆性的人工智能技术对未来所产生的影响具有高度的不确定性[28]。单一专业、职业终身化的现象将不复存在。来自工业机器人的职业威胁已经初现。昆山富士康用机器人代替了6万名工人;京东、淘宝等引入智能机器人替代了原来的仓库管理、人工客服等岗位[29]。斯坦福大学的一项研究也表明,美国注册在案的702个职业中,中国将有70%被人工智能取代。但与此同时,Gartner又预测,到2020年人工智能将创造出230万个新的工作岗位[30]。失业人员再就业以及新岗位培训,都给继续教育带来了机遇。但与此同时,教学质量不高、办学条件较差、教学机制缺乏活力等痼疾也在制约继续教育的发展。人工智能时代,继续教育如何抓住机遇,创新发展模式?笔者有如下建议:

  第一,面向未来市场,设置有前瞻性的专业和培训内容。当前的成人学历教育,很多专业设置与传统高校相同或相似,虽然这在一定程度上保证了学生对专业的认可度,但是却丢失了继续教育本身的特色。且由于师资等问题,沦为学生获取文凭的途径,社会声誉不高。而成人非学历教育,以社会需求为办学条件,周期短,师资不稳定。可见,从专业设置和培训内容看,当前的继续教育在应对智能社会的未来发展方面能力较弱。要想在未来社会把握先机,继续教育需在专业设置和培训内容上体现前瞻性。

  第二,优化教育条件,打造智慧化的继续教育。过去,远程教育相较传统教育,有很强的技术优势。但是随着互联网的发展,以及各个高校数字校园建设、创客空间的建立,远程教育的技术优势荡然无存,且在很多方面落后于传统高校。人工智能技术对个性化教育的支持,高度契合继续教育发展理念,将极大地改善继续教育办学条件,特别是可以解决远程教育由于规模过于庞大,无法及时对每个学生进行辅导和反馈的问题。美国一位教授已经试用机器人助理帮助回答学生问题,结果无人发现。这说明人工智能技术已经可以解决长期影响远程教学质量的辅导教师缺乏问题。远程教育的另一大问题,学习成果评价及学生考试评分问题也有望通过人工智能技术解决。目前国内已有地区试用机器人对高考试卷进行评阅。另外,实训基地匮乏和操作安全性问题也可以通过AR和VR的引进得到改善。优化教学条件只是继续教育发展的必然,要想有突出成绩,继续教育需从设施、管理、教学、评价全面走向智能化。

  第三,深化与产业结合优势,着力核心技能培养。与企业关系紧密是继续教育的一大特色。人工智能时代,继续教育要建立“政企学研”多方合作机制[13],一方面从企业聘请有产业经验的导师,弥补继续教育教师缺乏生产经验的不足;另一方面结合企业规划和需求,培养能适应未来发展的人才,保证企业的人才输入。人工智能时代,人才培养的目标已经从培养工业时代像机器的人转向智能时代控制机器的人,从专业知识传授转向核心能力培养。为了应对智能时代快速变化的世界,跨学科综合知识、自主思考能力,逻辑判断能力和情感能力将是继续教育学生培养的重点。

  人工智能时代的到来已经在所难免,人工智能教育的发展之路还任重而道远。随着人工智能技术在教育领域的应用深入,远程教育、职业教育等也应认真探索新时期的发展路径。除此之外,人工智能教育应用可能引起的社会和伦理问题,也应受到重视。

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