人工智能与教育篇1

近两年，“AlphaGo”连胜全世界的围棋名将，被媒体广泛报道。人工智能开始成为社会关注的热点，引起人们的广泛兴趣，并令人深信不疑。

在刚刚结束的2017年高考，学霸君与准星云学两家企业的“高考机器人”分别拿出了 134 分和 105 分的高考文科数学成绩。在做题方面，机器可能已经超越了不少人类。正是这样一件事，同样引发了人们的深度讨论与思考。

的确，随着理论和技术的日益成熟，人工智能开始受到产业资本的热捧，语音识别、机器视觉、智能控制、智能检索、智能互联、专家系统、自动规划等应用步伐加速。金融、电商零售、医疗健康、交通、个人助理等多个领域都可以看到人工智能的应用，人工智能已然开始取代工厂工人、客户服务等重复性工作。人工智能在教育领域同样拥有巨大的应用潜力，随着知识表示方法、机器学习与深度学习、自然语言处理、智能、情感计算等关键技术的发展，人工智能将在学校管理、校园安全、课堂管理、智能助教、自动阅卷、自适应教学等方面发挥作用。

面向未来，我们不禁要问，人工智能是否能够改变教育？人工智能在教育领域将释放怎样的潜力？本期策划，我们邀请上海海事大学魏忠，探讨人工智能视角下的未来教育，从人工智能的教育本体、对学科的影响、对教育技术的改变、对教育价值的重新定位几个方面进行了系y思考与分析。江苏师范大学智慧教育学院周宝、杨现民结合人工智能在教育中的典型应用，探讨人工智能对学校管理及教学带来的革命性影响。华东师范大学第二附属中学刘党生，从技术与教育的关系延伸到人工智能，并对非生物智能介入教育的未来趋势进行了预测；重庆市江津区聚奎小学校刘春林、重庆市聚奎中学校张渝江从教育教学实际出发，介绍了人工智能软件如何温柔地改变教育。上海市位育中学陈凯从教育哲学的角度，探讨了人工智能如何作用于思维、认知、学习，并进行了反思。

“这是最好的时代，这是最坏的时代；这是智慧的时代，这是愚蠢的时代。”人工智能时代的钟声已经敲响，我们还在工业时代的迷梦中寻找教育的未来。谁曾想到，未来来得如此之快，我们是否准备好做出改变？未来，我们需要什么样的人才？我们需要什么样的教育？我们不妨想象一下，未来10年、20年的教育将发生怎样的改变？也许一个崭新的时代并不会留给我们那么长时间去形成新的教育生态系统。

人工智能与教育篇2

一、人工智能课程伦理考虑的基本内涵

人工智能课程中进行伦理考虑，是在人工智能课程中有针对性地加入道德教育的元素。在方式上，可以借用西方的“隐形教育”方式。在内容上，必须符合中国的人工智能发展态势，更要受中国社会主义核心价值体系的引导。目前中国的人工智能课程，过度偏向于技术性。尤其是许多社会机构提供的课程，更是偏向于功利性，目的在于让学习课程的学习者快速获得工作。因此，必须从源头入手，对这些社会机构进行一定的约束和规范，对人工智能课程内容进行整体的架构。

二、高校人工智能课程中伦理考虑的必要性

（一）我国对于科技工作者职业道德建设的要求

首先，科技工作者的职业道德建设是促进社会治理体系现代化的必然要求。加强社会治理制度建设，一靠法治，二靠德治。中国正聚焦力量加强自主创新，科技是第一生产力。基于当代中国语境下，科技工作者的职业道德建设就至关重要。科技工作者对自己的社会责任与伦理责任应该有着充分的理解，在科研活动中既要着眼于为社会提供科学技术上的新成果，同时也要强调在伦理道德建设中起到应有的作用。

其次，从长期看，科技工作者的职业道德建设利于国家科技的发展，利于促进科技难题的解决。发展是连续和间断的同一，科技发展不能一蹴而就。在面临科技瓶颈问题时，就更要求科技工作者具有坚韧不拔的品质和无私奉献的精神。这些精神都是进行职业道德教育中的重要内容，也是科技工作者承担的社会角色中必不可少的特质。

最后，高尚的职业道德是科技工作者奋进的不竭动力。一个科技工作者只有站在最广大人民的立场上，奉献自我才能成就事业。随着全球化的发展，受西方“享乐主义”的负面影响，科技工作者只有更加坚守自我、承担社会责任，才能具有不断前进的精神支柱。

（二）对解决人工智能伦理困境的源头性作用

随着人工智能应用领域的广泛化，以及应用群体的普及化，难以避免的带来一些伦理问题上的困境。例如伦理学中经典的“电车难题”，在当代科技发展中也出现了在人工智能领域的“无人车难题”。无人车产生事故的责任归属与分配就是目前很多学者在关注的伦理问题。人工智能的发展对当前的法律规制，还有现存的人伦规范都产生了挑战。人工智能的未来发展方向，在操作性上要避免技术鸿沟，在设计过程中要坚持算法公开化、透明化，并且在出现数据漏洞时应尽快地进行自我修复。这对于科技工作者自身的素质提出了很高的要求，不但要求科技工作者自身的知识素质与知识能力过硬，而且要求科技工作者要严于律己，具有较高的思想道德素质。要求科技工作者对于人工智能的发展保持理性的态度，坚持为国为民。许多科幻电影和小说中都体现了未来人工智能发展到一定阶段时，人与机器产生的情感迷思。作为科技工作者，在设计与调整过程中都应保持情感中立，勇于承担社会责任。目前我国正处于人工智能发展的初级阶段，人工智能尚不能拥有自主意识，人工智能的行为责任必须要找到其背后的拥有自主意识的人。无论是现阶段还是未来，作为人工智能产品开发者与设计者的科技工作者树立正确的价值观和承担相应的社会责任是十分必要的。科技工作者的知识层次与道德品质在某种程度上说，是研发人工智能产品的起点。因此，对科技工作者的成长过程中进行持续的道德教育，使其树立高尚的道德观念，对于解决许多人工智能带来的伦理困境都具有源头性、基础性的作用。

三、高校人工智能课程与伦理道德教育的结合方式探索

（一）高校人工智能课程资源的充分运用与更新

从资源形态上看，实物化资源与虚拟化资源，线上资源与线下资源都应充分运用。随着智能校园的普及，有基础条件的地区与校园可以充分运用好身边的人工智能。人工智能课程是一门理论与实践相结合的课程，因此课程的内容也不能仅停留在理论层面。除了对于学术资源的运用，也应当结合实体的人工智能产品进行学习。但因为人工智能的发展程度还没有普及化，人工智能机器人也远没有达到触手可及的程度。因此运用新媒体技术，通过虚拟现实的手段进行在教学过程中的知行结合是可以尝试的路径。VR技术在网络设备硬件教学中可以节约成本，便于人工智能课堂的普及化。在理论教学中，可以通过与虚拟机器人的交互增强趣味性。VR技术有3个最突出的特点：交互性、沉浸性和构想性。课程设置者可以充分借助VR的沉浸性设置相应的场景，让课程学习者通过对特定道德场景的判断引出思考。这种新媒体手段既可以更新原有课堂知识的教学教法，更适合作为伦理教育走入人工智能课堂的重要媒介。

从资源时态上看，人工智能课程资源必须随着人工智能的发展而不断更新。从现实角度来看，最初开设人工智能课程时，其教学目标还是相对简单的——即培养学生的创造性与知识能力。但随着人工智能的普及应用，产生了许多人工智能语境下的道德困境。从指导思想来看，我国逐步走向世界舞台，随着实力增强指导思想也是不断变化的，新时代会提出新目标，为了实现中华民族的伟大复兴，课程内容的丰富也是十分必要的。因此，人工智能课程若要符合时代需要，就需要不断地更新课程资源。人工智能这一学科是具有学科交叉性的，与之相关各个领域的最新前沿问题都需要结合相应的道德教育，只有这样才能适应时代的发展。

（二）高校人工智能课程内容的合理架构

对于不同年龄层次的人工智能课程，必须考虑到不同群体的教育规律。提出合理的教育目标，用不同群体可以接受的方式方法才能达到最优的教学效果。我国人工智能课程目前的课程架构中，已经有学者进行了分年龄层次的研究。人工智能课程可以规划为专业性逐渐增强的、从边缘到中心的课程层级系统。对于高校本科生和研究生来说，人工智能课程设置内容必须具有专业性。在上文的课程体系建构中添加了艺术、文学、哲学等内容，其中包含对于人工智能伦理学的思考与认识。但在某种意义上这些青年的社会价值观就代表了未来科技工作者的社会价值观。因此在这一阶段，人工智能课程的架构与实施，国家应加以引导和监督。一方面需要建立统一标准的高校人工智能课程体系，另一方面在應对课程具体内容的落实方面给予一定程度的监督。

（三）在高校人工智能课程教学过程中充分运用案例

人工智能与教育篇3

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。

人工智能与教育篇4

一、人工智能对现代教育治理的赋能

1.治理理念赋能人工智能是以大数据、云计算、脑科学、超级计算等为典型特点的核心驱动技术，其在智能决策、深度学习、情感计算等领域拥有强大的技术优势。将人工智能引入现代教育治理中，将对传统行政式治理理念形成良性干预与引导。一是教师治理角色发生位移。教师由传统“事必躬亲”的全能角色逐步转变为教学管理的专业设计者与管理者，成为核心素养与关键能力培养的全程参与者与服务者。二是教育治理价值更加巩固。借力于人工智能技术支撑，塑造沉浸式、场景式教育体系，教育治理将更加贴近学生成长规律，优化后的教育现代化治理体系，将为学生提供更加包容、更有价值的成长关怀，有助于激发学生内生动力，让学生在共性要求与个性需求中兼容式成长。三是教育治理形式发生变化。引入人工智能是对传统主观式治理方式的破解，更加推动教育治理向精准化方向发展。其应用大数据、云技术对教学数据、学生成长信息进行动态记录、挖掘，并智慧化分析学生之间的差异性，从而全方位权衡考量，制定精准方案，提升育人效能。

2.治理空间赋能传统学校治理更加依托于人工数据收集、主观意识判断，治理空间局限于课堂、学校等小场域，对学生主体缺乏全方位的把握了解，学校治理不免陷入低效。人工智能应用数字技术于教育治理中，教育分析更为精准，教育治理更为科学，为教育发展提供更多机会空间。一是以学校为核心的要素空间拓展。学校是教育治理主场域，而围绕学校，家庭与社会都将成为教育发展的影响要素。人工智能强调教育治理全域化，其能拓展治理空间，有效链接起“学校—家庭—社会”场域，为教育治理提供了海量而精准的数据信息，成为教育治理决策的重要依据，使得教育治理更为科学高效。二是以学校为单元的合作空间拓展。人工智能基于大数据、云计算等技术，构建触及教育活动各领域、环节的现代治理体系，实现区域学校间、网络学校间、学校与教研机构间的高效互联、深度合作。这不仅能够满足学校个性化发展、学生个性化成长需求，更能实现教育抱团治理、合作治理，从而建立全新的教育治理形态。三是以学校为基础的生涯空间拓展。智能时代，终身学习成为全民素质提升的必然需求。人工智能技术与教育治理的高度融合，为学习者掌握自主学习技能、养成自主学习习惯提供培养土壤。同时，人工智能能够为每个学习者量身定做“画像”，为其配备终身拥有的学习账户，无论学习轨迹、学习进度还是学分累计，都将强化学习者投入终身学习的兴趣与能力，实现规范引导与管理下的生涯可持续成长。

3.治理能力赋能人工智能技术与人类智慧创新能力的互补，推动了教育现代化治理工具、方法和机制的全方位升级。一是治理工具创新。传统学校治理更加依托于教育政策与学校制度等硬性规范，人工智能技术的成熟应用，不仅为学校治理提供了线下数据系统支持，更提供了线上教育平台，实现了教育互助、经验共享。同时人工智能技术能够统筹整合与协调教育资源，对教育治理行为高效联动形成优质供给。二是治理方法升级。人工智能理念主张协同发展，推动教育与技术高度融合。一方面以数字智能技术为依托，对教育数据信息进行全面采集，通过智慧分析优化教育治理流程，推进教育体系内各个治理环节最优化，提升治理方案应用实效。另一方面人工智能应用，通过线上连接、利用大数据分析，科学评价治理方法，推动固定对象间优秀方法共享与互补，实现方法借鉴、创新与升级。三是治理机制完善。人工智能依托海量数据信息，对治理目标、治理范围、治理方法、治理评价等要素展开模拟设计与分析，依据学生学习状态主动优化适配，推动建立线上线下一体、课上课下衔接的高度数字化、智能化、动态化的融合教育管理机制，构建新的教育治理形态，全面提升现代教育治理效率与效能。

二、人工智能下现代教育治理的现实桎梏

1.现代教育治理主体“结构性”缺位传统视角看，行政化依然是教育发展的隐性影响因素[1]。当前教育“去行政化”不彻底，导致治理行为依然表现为传统管制型政府模式下的行为方式，治理主体呈现“1大N小”的角色格局。一是政府或教育主管部门是教育治理的主导及绝对主体。尤其是在人工智能环境中，教育行政化使得各学校主体之间形成了沟通壁垒，不利于治理协调互动及数据的开放共享。二是教师、社会等其他治理角色的相对弱化。这种弱化体现在两个层面：一方面人工智能背景下教育治理角色的话语权弱化；另一方面人工智能对教育治理者的治理理念、治理方法、治理能力提出了更高的素质要求。三是第三方专业治理力量的支持不足。当前教育治理缺乏独立专业研究机构支持，而大多数研究者在“人工智能+教育治理”课题研究层面尚未形成完整框架，现阶段利用人工智能开展教育治理多停留在简单的技术层面，可借鉴经验有限。

2.现代教育治理范式“数据化”失位人工智能时代，教育治理要求以海量数据的采集与分析为基础。无论是教育对象的即时表现还是长期成长轨迹，都能通过数据方式呈现出来。不过由于人工智能应用对教育理念、教育主体、教育条件及教育机制等要求较高，故而大多数学校治理环境与人工智能应用需求的匹配度尚存在差距，依然表现传统教育治理的烙印。一是教育治理偏经验主义。未经科学评价、论证的“经验”，既成为了决策的主要依托，又成为管理的主要方法，其很难与以算法和数据为基础和以大数据、云计算、人工智能等信息技术为支撑的应用环境相适应。二是教育治理偏保守主义。跨区域、跨阶段、跨班级之间的教育治理存在原始数据壁垒，从而限制数据信息对治理决策的支持[2]。同时，非集群式治理所面临的风险应对能力有限，很难建立人工智能状态下相互赋能增效的“群智空间”。

3.现代教育治理模式“能动性”弱位人工智能与教育治理的协同融合，是教育发展的必然趋向。不过现代教育治理模式依然难脱传统影子，在治理供给、治理内容、治理评价等层面缺乏良性驱动。一是治理供给行政化。教育治理行政化取向，使得智能化教育环境优化的自主空间不多，能动性不足，尤其是人工智能设施设备及系统的配备上体现明显。二是治理内容碎片化。以信息化为特征的人工智能内容碎片化存在于信息技能培训中，这给人工智能专业化应用、服务教育治理造成极大限制。三是治理评价主观化。当前来看，大多数评价仍然以治理者、管理者、教学者意志为核心，评价方式简单，不能精准呈现学生短板，对教育治理的决策参考价值“大打折扣”。

三、人工智能下现代教育治理的重塑

人工智能与教育篇5

《中国职业技术教育》杂志是由中华人民共和国教育部主管，教育部职业技术教育中心研究所、中国职业技术教育学会和高等教育出版社共同主办的一份综合性中文期刊，集政策指导性、学术理论性和应用服务于一身，是教育部指导全国职业教育工作的重要舆论工具，是服务各级各类职业教育机构的主要阵地。

中国职业技术教育投稿栏目：主要有职教要闻、专稿专访、综合管理方略、课程教材、教研与教学、师资队伍建设、研究与探讨、职业指导、职业培训、高等职业教育等栏目。

再给大家推荐职业教育范文：人工智能背景下职业教育变革及模式建构

董文娟1，黄尧2(1.天津大学教育学院，天津300350；2.北京师范大学国家职业教育研究院，北京100875)

摘要：顺应人工智能时代的浪潮，基于新兴技术的职业教育变革及新模式建构势在必行。该文从职业教育智慧化、经济发展、政策保障、信息化生态重构四个方面，剖析了人工智能时代职业教育变革的现实诉求，并进一步分析了当前职业教育外部环境及其自身发展的困境。人工智能背景下职业教育的变革体现出融合、创新、跨界、终身化的新特征。基于此，从课程、教学、学习、环境、教师发展、评价、教育管理及组织等方面，探究职业教育的变革路径及模式建构。最后探讨了职业教育模式变革还面临回归教育本质、规避技术弊端等挑战，并提出“适应—引领人工智能”的发展目标。

关键词：人工智能；职业教育变革；模式建构；智慧化

“人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。特别是在移动互联网、超级计算等新理论、新技术及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能发展呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。”[1]人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，为我国供给侧结构性改革下的“新常态”经济发展注入新动能，使人们的思维模式和生活方式发生了深刻变革。近年来，国家高度重视与社会经济发展联系最为密切的职业教育，积极推进职业教育信息化，运用人工智能改革教学方法和人才培养模式，构建新型智能职教体系，提升信息技术引领职业教育创新发展的能力。

一、人工智能背景下职业教育变革的现实诉求

人工智能对传统教育理念产生了革命性冲击，职业教育结构不断调整，劳动力素质与市场需求的矛盾、学习方式与自我价值实现的矛盾等促使职业教育向智慧化、智能化发展。目前，我国处于教育信息化2.0、工业4.0的新时期，全球范围内新一轮的科技革命和产业变革正在加速进行。“一带一路”“中国制造2025”人工智能等重大国家战略的提出，及以新技术、新产业为特征的新兴经济模式要求教育领域，尤其是职业教育培养行业、产业急需的技术技能型、智慧型人才，具备更高的创新创业能力和跨界整合能力，促进智慧化发展，助力经济转型升级。

(一)职业教育智慧化诉求：职业教育信息化发展的必然选择

“智慧教育是以物联网，大数据等信息技术为依托，创造智慧教学环境，转换教育方法，内容与手段，注重教育网络化，个性化和智能化的一种教育新模式。”[2]智慧教育作为“一种由学校、区域或国家提供的高学习体验、高内容适配性和高教学效率的教育行为(系统)”，被视为教育信息化发展的高端形态[3]。因此，职业教育的智慧化并非简单的数字化，强调信息技术推动职业教育教学模式和方法的变革，改变思维模式，创建价值等方面共享的学习共同体，培养创新型、智慧型人才。

职业教育智慧化是职业教育信息化发展的必然选择。目前，我国的职业教育信息化水平正在稳步提高，投入持续增加，各种智能信息技术应用于教育教学、实习实训、测量评价等领域，并逐步成熟，正在努力打造一个信息化、智慧化的现代职业教育生态系统。新时期我国很多地区及职业院校积极提升现有信息化系统的智慧化水平，积极创建智慧校园、智慧社区等，逐步实现了组织管理的智慧化、资源环境的智慧化和服务评价的智慧化。

(二)经济发展诉求：人工智能时代的新兴经济需要高技能智慧型人才

人工智能时代职业教育运用移动互联网、大数据等新兴技术，与经济及其他部门跨界融合，不断创造新产品、新业务，推动职业教育模式创新，形成了以互联网为基础设施、人工智能为实现手段的经济发展新常态。人工智能时代是以现代科学技术为支撑的新时代，各行各业的运作发展和对知识技术的掌握要求达到了更高层面，相应的教育需求也有所提升，市场环境渴求勇于创新、个性化的高技能智慧型人才。职业教育要应对行业上升发展的劳动力需求问题，基于人工智能应用，提高技能培养层级，以适应新的社会劳务需求。现代企业生产依托互联网科技，与智能化设备直接联接，通过数据分析和应用，促进科技成果转化为生产力。劳动密集型企业已不适应现代行业、产业发展，需升级为网络智能型，与此同时，职业院校的课程模式、专业设置、实习实训、师资结构等也做出相应的调整和革新，既促进了职业教育的智慧化、智能化，又推动了产业升级和工业变革。

(三)政策保障：国家从宏观层面保障人工智能时代的职业教育发展

2016年是我国人工智能元年，2017年我国颁布了《新一代人工智能发展规划》，提出了“将发展人工智能放在国家战略层面进行系统谋划和布局”，这预示着我国人工智能时代的全面到来，为我国职业教育的发展提供了良好的宏观政策环境。人工智能给职业教育带来了符合时代精神的新内容，积极融合信息技术，整合职业教育资源，提升公共服务水平，影响和改变了原有的教育生态。紧密依托信息共享平台，突破时空限制，让学习者自我选择，更加人性化和智能化。我国很多职业院校已经开启了智慧校园的行动计划，一些大中城市也在积极制定实施智慧城市的发展规划，在良好的政策保障中提升智慧化水平。

(四)信息化生态重构诉求：人工智能时代的职业教育变革是对职业教育信息化生态系统的重构

“依据《2006-2020年国家信息化发展战略》，我国正在有序推进数字教育向智慧教育的跃迁升级和创新发展。”[4]在新兴智能信息技术的催促下，技术变革带来了职业教育系统的颠覆性创新改革，打破现有的条条框框，改革传统教育模式，再造教育业务新流程。在职业教育领域创新应用物联网、大数据、人工智能等先进技术，提升各科各门教育教学业务，打造各级各类智能实训部门、培训机构，覆盖贯通中高职院校，整合系统内外现有资源，推进智慧教育生态有序发展，为各类用户提供最适合、最智能的职业教育资源和服务，完成对职业教育信息化生态系统的重构。

二、当前职业教育发展的现实困境

人工智能对各行各业的影响具有革命性和颠覆性，可能带来新的发展机遇，也可能带来不确定性的挑战，比如可能会改变就业结构、影响政府管理、威胁经济安全等，还可能会冲击法律与社会伦理，影响社会稳定乃至全球治理。当前，人工智能与“大众创业、万众创新”浪潮席卷而来，职业院校既是人工智能应用的战场，又是培养技术创新型人才的“梦工厂”[5]。人工智能时代的职业教育信息化发展迅速，影响是广而深的，对职业教育外部环境及其本身都造成了极大的冲击。

(一)职业教育外部环境发展困境

“据联合国教科文组织预测，到2020年，人工智能将替代20亿个工作岗位”[6]，那些技术含量低、重复性强的技能将被智能机器、数码设备所替代，工业机器人也将大面积应用。智能设备替代行业劳动力，能够降低劳动成本，且具有高效、易操作等竞争优势。传统职业教育培养模式很难适应未来行业、产业的发展需求，人工智能冲击职业教育就业岗位，撼动其所依附的岗位基础，对职业教育的生存与定位产生了威胁。因此，根据智能时代职业教育的岗位特征与需求，提升职业人才的知识结构和专业技能，是新形势下职业教育的发展方向。

(二)职业教育自身发展困境

近年来，人工智能在职业教育领域内的应用和提高是目前职业教育的发展趋势。我国重视职业教育信息化、智能化发展，各级各类职业院校在信息化基础设施建设、校园信息化管理等方面都有了显著提升，但信息技术与职业教育的深度融合仍不够紧密，表现出信息化管理效率低、科学决策水平低等现象。人工智能背景下职业教育自身发展的困境表现在：

1.课程与教学困境

职业院校新课程改革提倡构建智慧课堂，制定个性化学习计划，注重课堂实施效果。但目前的实际课程教学仍是以教师为中心，强调知识的灌输，重视统一性和计划性，与教育改革提倡的个性化教学相去甚远。教学方法、教学理念更新慢，很难激发学生的内在学习动力，创新性思维弱，使得个性化教育的无法实现。近年来，中央、省、市、县四级教育平台逐步建立起来，课程与教学的层级设计逐步完善，但在实施的过程中，各级平台之间存在沟通不畅等问题，各级资源内容不系统，不衔接，导致无序叠加和资源的重复浪费，“精品课程”等项目丰富了课程资源，但质量不高。在线课程与教学以传统的科目、章节为单元，构建系统性的在线教育内容，为用户提供专业化的知识选择，但由于受时间条件等限制，大多数受教育者习惯于碎片化学习，连贯性和整体性差，缺乏对课程与教学体系的系统性学习。

2.认知困境

随着人工智能时代的到来，许多职业院校将“未来教室”“智慧课堂”定位为未来发展方向，进行了多种尝试和改革，如MOOC混合教学、翻转课堂、多屏教学等，但“管理者和施教者对智慧教育的理解多停留在‘智慧课堂=多媒体+传统教学的层面’，教学观念和思维依然固化，并没有因为新技术的参与而得到实质改变”[7]，缺乏对多媒体网络架构和智能学习平台的深层认识，更缺乏对管理评价和互动交流等模块的理解与掌握，虽投入大量人力财力采购了数量巨大、设备精良的多媒体设备和智能服务设备，但没有充分有效使用，大大限制了智慧教育的发展潜力。

3.用户困境

传统教学以群体教育为基本单元，教师和学习者作为学习共同体，在管理、学习的互动过程中形成强大的群体约束力，促进双方共同进步。在信息化教育时代，学习者自由掌握学习时间和进度，遇到问题可能无法及时解决并获得反馈，无法进行面对面交流，因此，基于人工智能网络化学习平台，学习者需要高自控力、高学习能力才能适应这种全新的学习方式。

4.评价困境

传统的评价方式多依靠经验和观察，智慧型评价则是基于学习过程的一种发展性评价，以采集到的学习数据为客观基础。在人工智能、数字信息化环境下教育效果的评价实际要受到很多因素的影响和局限，在信息技术与职业教育融合的过程之中，许多智能技术应用于教育教学实践，难以进行定性定量的智慧评价，如互动交流及深层次的学习评价等。

三、人工智能背景下职业教育变革的新特征

人工智能带来了思维模式的创新，改变了人们认识问题、思考和解决问题的方式，越来越多地依赖人与智能网络的协同创新。人工智能背景下的职业教育变革围绕经济社会发展大局，“主动服务国家重大发展战略，加大虚拟现实、云计算等新技术应用，体现校企合作、知行合一等职教特色，以应用促融合、以融合促创新、以创新促发展。”[8]人工智能背景下职业教育的变革必将加速推进职业教育的现代化、智能化进程，表现出了融合、创新、跨界和终身化的新特征。

(一)融合

人工智能技术科学应用于当前职业教育，在最短的时间内整合、重组大量的知识信息，形成科学的技术技能知识体系，为职业教育资源、企业资源、产业资源、社会资源等一切有可能联结的资源融合提供了可能。为促进职业教育的智慧化发展，在现有的合作模式、集团模式、产教融合模式等实体协作发展的基础上，建立智能互动的智慧教育供给平台、常态化智慧课堂和大数据化智慧教育生态系统，为我国新兴经济发展提供高技能、智慧型人才支撑。

(二)创新

信息化时代下“变”为创新立足之要点。创新时代最需要提升的就是创造智慧。“由知识的理解记忆，转向知识的迁移、应用并最终指向创造发明”[9]，以提高学习者的学习能力和应用能力，提升其创新思维和智慧思维，不断开拓人类社会发展的高度和宽度。智能化、信息化的时代是创新不断的时代，是原有知识不断被更新、技术不断被升级的时代。人工智能促使社会化协同大规模发展，促进职业教育体系核心要素的重组与重构，创新生产关系，呈现出新的协作架构，开创了新的教育供给方式，增加了教育的选择性，推动了教育的民主化。学习者能够按照自己的价值观、兴趣与爱好等选择适合自己个性发展的学习方式和学习内容，促进学习者个性化、多样化发展，最终实现教育公平。

(三)跨界

智能科学与职业教育连接起来，搭建起两者沟通的桥梁，跨越了人工智能虚拟教育和线下实体教育的界限，实现了两者之间的融合。教育供给由竞争资源转变为协同合作，直线型的中心组织管理转向去中心化、泛化管理。通过大数据智能技术平台、远程教育平台等对职业教育资源进行整合共享，跨越教育边界，与市场、行业、企业以及职业教育培训机构对接，提供更加便捷的智慧化服务。

(四)终身化

人工智能时代职业教育的变革坚持“以人为本”的教育理念，满足学习者在任意时间、任意地点、以任意方式、任意步调终身学习的需求[10]。打破了地域和时间的限制，体现了教育的泛在化、个性化和终身化，与终身教育理念的发展目标不谋而合。人工智能时代社会经济发展加快，人们追求高层次自我价值的实现，充分体现出终身学习的必要性和紧迫性。目前，我国正在积极创建泛在学习环境，致力于构建终身化学习型社会，努力创造有利条件向全民提供终身教育与学习的机会。

四、人工智能背景下职业教育发展的模式建构

人工智能背景下职业教育的变革预示着全新思维意识形态、社会发展形态的变革，重塑职业教育可持续发展的新思维，重构信息时代职业教育的价值链和生态系统。智能化技术科学将现代职业教育内部各要素，以及内部要素与外部环境之间，通过虚拟技术和智能化手段互联贯通，突破传统教育价值的链状模式，使职业教育由传统模式走向“人工智能+职业教育”模式的建构。人工智能对职业教育课程、教学、评价、管理、教师发展等方面产生系统性影响，为职业教育提高教育质量和提升服务水平提供了技术支持和现实路径，解决不能兼顾职业教育规模和质量的矛盾问题。下面将从课程、教学、学习、环境、教师发展、评价、教育管理及组织等方面来探究职业教育的变革路径及模式建构。

(一)人工智能背景下职业教育的课程模式

人工智能时代的信息知识、科学技术正在以前所未有的速度增长、更新和迭代，呈现出了碎片化、多元化、创新性、社会性的特征。人工智能背景下职业教育的课程模式是为学习者提供按需可随时选择的知识储备智能模式，解决了传统职业院校课程教学的滞后性，呈现的是现代职业教育的前沿信息和内容。课程革命愈演愈烈，灵活多样的微课、慕课等形式层出不穷，在线课程将成为常态，信息传播媒介、知识获取方式等都发生了巨大改变，课程内容和结构的表现形态、呈现方式、实施及评价等也都进行了相应变革。智能化信息科学技术为课程的设计、架构、实施提供了快捷和便利，为学习者的个性化、终身化选择提供了多种渠道。人工智能背景下职业教育的课程模式的建构表现为：首先，线上线下融合的大规模开放课程融入现代职业教育，课程的表现形态和实施途径呈现出智能化、数字化、立体化的特征，成为学校常态课程的有机组成部分，为学习者提供了更多的可选择机会，使实施个性化课程成为可能。现代职业教育的课程内容强调学术性与生活性相互融合与转化，融入社会资源，立足于我国社会经济的新常态和学习者的全面发展，实现社会化协同发展，共赢共创；其次，课程实施的空间得以拓展，跨越了社会组织边界、职业院校边界，将从班级、年级、全校扩展到网络社区以及更大的空间。课程的整体结构从分散走向整合，以技术为媒介，形成跨学科、多学科整合的课程；最后，课程内容的组织、课程的实施逐步模块化、碎片化、移动化与泛在化，社会化分工更加精细，教师也将承担教学设计、技术开发、在线辅导等不同的角色。

(二)人工智能背景下职业教育的教学模式

人工智能时代将信息技术有效地融合于职业教育各学科的教学过程，从知识的传递转变为认知的建构，从注重讲授和内容，转变成重视学习过程[11]，构建“以教师为主导，以学生为主体”的以数字化、智能化为特征的智慧教学模式，重视学生的主体地位，引导学生“自主、探究、合作”。人工智能背景下职业教育的教学模式的建构表现为：首先，人们的学习方法、认知方式和思维模式已经发生了巨大的转变。信息化教学使得信息技术已成为学习者认知的必要工具，认知方式也由“从技术中学”转型为“用技术学”。其次，信息化教学的重点从“面向内容设计”转变到“面向学习过程设计”，更加重视学习者发现问题、分析和解决问题能力的培养，关注学习者的学习过程，以及其获得学习活动的体验。同时，信息化教学要将课堂内的学习知识和课堂外的实践活动联结互动，按照学习者的个性化需求和认知方式自主选择学习内容。第三，智慧教学将成为课堂教学的新重点。日常教学工作形态不再是点线面的连接，而是呈现为智能化、立体化的教学空间，智慧课堂将会促进学习者的深度学习、交互学习和融合学习，智能备课、批阅以及个性化指导等也将成为教育者新的教学工作形式。从机械评价学习结果转变成适应性评价学习结果。第四，在线教学、整合技术的学科教学法将成为新的教学形态，促进教育均衡发展，实现跨学校、跨区域的流转。移动学习、远程协作等信息化教学模式，能够实现教师的“教”与学生的“学”的全面实时互动，最大限度地调动学习者的主观能动性，提升教学质量与人才培养质量。

(三)人工智能背景下职业教育的学习模式

智能系统和互联网络为学习者提供了丰富多元的学习资源和环境，推进了教育教学活动与学习环境的融合发展，人工智能背景下职业教育的学习模式也逐步建立起来，具体表现为：首先，智能时代的互联网络全面覆盖每一个人、每一个角落，活动空间由课堂内拓展到课堂外，学习与非正式学习正在互相补充、互相与融合，导致学习者的学习行为变化、学习方式的革新。其次，基于互联网出现了一批创新的学习方式，借助情景感知技术及智慧信息技术，进行真实过程体验的情境学习，促进学习者知识迁移运用的情境化和社会化。第三，借助互联网云技术和各种应用工具，学习者可根据自身学习需求，选择最优学习方式，也可利用数据分析技术，追踪记录学习路径和学习交互过程，随时随地获取个性化教学服务和量身定制的学习资源，拓宽了智慧教育视野。第四，各职业院校开始拓展校园智慧学习的时间和空间，以实现虚拟和现实相互结合的智慧校园育人环境。推进网络学习空间建设，加强教与学全过程的数据采集和分析，“引导各地各职业院校开发基于工作过程的虚拟仿真实训资源和个性化自主学习系统”[12]，强化优质资源在学习环境中的实际应用。

(四)人工智能背景下职业教育的环境模式

智慧教育环境是以大数据、多媒体、云计算等智能信息技术为基础而构建的虚实融合、智能适应的均衡化生态系统。信息技术与职业教育的深度融合，为师生的全面发展提供了智慧化的成长环境，如智慧云平台、智慧校园。人工智能背景下职业教育的环境模式的建构表现为：首先，智慧教育环境将信息技术与职业教育服务结合、面对面教学和在线学习结合，形成数字化的、虚实结合的职业教育智能服务新模式。其次，智慧教育环境将促进各种智能化、数字化信息技术融入职业院校的各个业务范围和业务领域，与系统内的其他业务横向互联、纵向贯通，且信息能够适时生成和采集，全过程实现数字化与互联化。第三，智慧教育环境能够感知学习者所处的学习情境，理解学习者的行为与意图，满足学习者的个性化需求，提供多元化的适应服务和智能感知的信息服务。互联网应用基于智能数据分析，实现智能调节与自动监控，为学习者提供定制式的学习服务和个性化的学习环境。未来教室必将变成“虚拟+现实”的智慧课堂，在网络空间中参与线上课程、线下活动，实现线上线下互动交流。同时，智慧校园的创建和管理，能够对每个班级、学区进行动态管理，构建出一个以问题、任务为线索，学生实现自主学习的知识体系和促进师生互动、生生互动的智慧管理平台。到2020年，“90%以上的职业院校建成不低于《职业院校数字校园建设规范》要求的数字校园，各地普遍建立推进职业教育信息化持续健康发展的政策机制”[13]，以学习者为中心的自主、泛在学习普遍开展，精准的智能服务能够满足职业教育的终身化定制。

(五)人工智能背景下职业教育的教师发展模式

人工智能背景下职业教育的变革对教师的专业发展、素质能力提出了新要求，改变了教师的能力结构和工作状态。教育信息化大背景下，互联网技术、多媒体手段的产生、智能化设备的使用极大提高了教师的专业发展和能力素养，以适应新课程改革与教育信息化的要求。人工智能背景下职业教育的教师发展模式的建构表现为：首先，新时代教师专业发展的内在要求和外在环境都要求教师能够认识、了解和应用互联网新技术工具，促使教师专业发展能力和素养的提升和丰富。其次，教师的专业发展要面向实际、情境化、网络化的教学问题，教师需要在多变的教育情境中综合运用核心教学技能，将信息技术知识、学科内容知识、教学法知识很好地融合并迁移运用。新时代的教师要学会掌握使用智能化设备和数字化网络资源，积极加强与其他专家、教师的合作，或远程工作，形成基于智慧教育技术的多元化的学习共同体。教师的工作状态由个体的单独工作转变为群体的共同协作，大大提升了教师的工作效率。第三，信息化背景下教师的教学理念要发生转变，由促进学生“接受学习”转变为“主动建构”，由“被动适应”转变为“主动参与”，越来越强调以学生为中心的过程体验，从了解信息技术转变为掌握智慧教育技术，保持学科知识，教学方法，核心技术的动态平衡，促进学生智慧学习的发生。第四，信息化教师要学会使用智能化教育技术，积极开发数字化学习资源，创设丰富多元的教学活动，鼓励学生掌握智能信息工具，学会探究和解决问题，发展提升学生的创新思维能力和信息化学习能力。教师的信息化教学能力和素养全面提升，信息技术应用能力实现常态化。

(六)人工智能背景下职业教育的评价模式

现代教育价值趋于多元，以互联网为基础的智能化信息技术使教育评价在评价依据、评价内容、评价主体等多个方面实现了全面转变。人工智能背景下职业教育的评价模式的建构表现为：首先，互联网信息技术应用于学习过程使得伴随式评价成为可能，更加关注学习者的个体差异和特点。强调过程评价和多元共同评价，更加客观全面，重视评价过程的诊断与改进功能，以促进学习者的个性化发展。其次，互联网、大数据、智能云技术的出现使得评价的技术和手段多样化、智能化，节省人力物力财力，提高了评价的科学性、针对性。第三，以大数据为基础的适应性评价因人而异，可获得及时反馈，可真实地测评学习者的认知结构、能力倾向和个性特征等，从知识领域扩展到技能领域、情感、态度与价值观，构建以学习者核心素养为导向的教育测量与评价体系，促进学习者发展。

(七)人工智能背景下职业教育的管理模式

智能化信息技术、云计算技术、大数据技术等能够促进大规模社会化协同，拓展教育资源与服务的共享性，提高教育管理、决策与评价的智慧性，因此，基于互联网的教育管理必将逐步走向“智慧管理”模式。人工智能背景下职业教育的管理模式的建构表现为：首先，互联网将家庭、学校、社区等紧密、方便地联系在一起，拓宽了家长和社会机构参与学校管理的渠道，各利益相关者可共同参与现代职业院校的学校管理，协作育人。其次，新时代的职业院校管理模式通过可视化界面进行智能化管理，业务数据几乎全部数字化，能有效降低信息管理系统的技术门槛，使管理工作更加轻松、高效。通过深度的数据挖掘与分析，能够实现个性化、精准资源信息的智能推荐和服务，为管理人员和决策者提供及时、全面、精准的数据支持，以提高决策的科学性。第三，通过互联网信息技术可以实现全方位、随时的远程监督与指导，从督导评估转变为实时评估，可以实现大规模的实时沟通与协作，促进社会化分工，促进职业院校内部重构管理业务流程，使管理智能化、网络化、专业化。

(八)人工智能背景下职业教育的组织模式

人工智能时代信息科学技术的蓬勃发展冲击着学校内部的组织结构向智能化、网络化的方向发展，各职业院校需要合理调整内部组织结构和资源分配，通过互联网加快信息流动等方式，提高各职业院校组织管理的效率和活力。人工智能背景下职业教育的组织模式的建构表现为：首先，当今时代人工智能的产生不可能替代学校教育，但可以改变学校教育的基本业务流程。人工智能推动了学校组织结构向网络化方向发展，教学与课程是提供信息数据的重要平台，学校组织则构成了教育大数据生态系统。其次，“互联网+职业教育”的跨界融合将打破学校的围墙的阻隔，互联网将学校组织与企业、科研院所等社会机构紧密联系起来，提供优质教育资源供给，共同承担知识的传授、传播、转化等功能，促进学校组织体系核心要素的重构。第三，建设“智慧校园”，实现线上线下融合的智慧校园育人环境，实施一体化校园网络认证，推动智能化教育资源共建共享，实现职业教育信息化建设的均衡发展。

五、人工智能背景下职业教育的模式变革面临的挑战及发展目标

人工智能将推进大数据、云技术等智能信息技术深层次融入职业教育课程与教学、组织与管理、评价与反馈等领域，形成社会化多元供给，为学习者提供多样化的参与方式、自主选择的学习形式和及时获得反馈的评价途径，有利于实现职业教育的共建、共享、共治。但其全面实现，还面临着诸多挑战。

(一)挑战

首先，职业教育的新模式建构需要充足的资金支持。各职业院校积极建构智慧校园，努力实现智慧化产学研环境，打造一体化智慧城市网络等核心技术的开发，都需要资金的根本保障。政府要给予资金政策保障并加强监管，资金管理部门要合理规划，合理利用，专款专用，落到实处。其次，职业教育的新模式建构的成果表现离不开学习者对技术的理解、掌握和应用。在实际实施过程中，教育工作者既要利用信息技术优势变革职业教育，也要避免技术中心主义倾向，“避免一味追赶技术新潮而不顾学生身心健康等，技术本身是一个祸福相依的辩证法。”[14]第三，“目前的教育实践中，仍未能充分实现人机合理分工和双边优势互补。人工智能终端系统擅长逻辑性、单调重复的工作，而人类则更适合情感性、创造性和社会性的工作。”[15]现阶段，信息化技术水平还有待提高，智能机器不能完全胜任知识传播、数据处理等工作，有待于进一步开发和完善，绝对依赖互联网络和设备，还存在一定的风险。

(二)发展目标

人工智能时代职业教育变革重新架构了职业教育发展模式，完成了对资源的重新整合配置，改变了人的思维方式、学习方式和生活方式。人工智能时代下没有职业教育模式的改革，就不可能建构真正的现代化职业教育。人工智能背景下职业教育的发展目标可以概括为个三方面：

1.“智慧脑”与“智能脑”融通

随着第四次产业革命的到来，信息技术爆发式发展，造就了以电脑、互联网为基础的智能脑。职业教育智慧化发展的一个目标就是如何让学习者发挥人脑“智慧脑”与机器设备“智能脑”的“双脑”共同协作[16]。人工智能时代职业教育与信息技术的深度融合，就是要通过“智慧脑”和“智能脑”的协同作用，发挥互补优势，进行融通式学习，而不是简单地人脑与电脑的技术对接。

2.“现实世界”与“虚拟世界”结合

在人工智能时代，网络虚拟技术的发展使人类拥有了真实与虚拟两个世界，虚拟信息技术的兴起在一定程度上会影响职业教育的实体教育，实体教育的发展也需要虚拟技术的支撑。但在具体的学习实践中，还会存在利用这两个世界时顾此失彼、难以平衡的问题。目前，虚拟化教育技术在职业教育领域不断应用与推广，职业教育的发展模式不断优化，使得职业院校线上线下的边界逐渐消融，“现实世界”与“虚拟世界”更好地结合。人工智能时代职业教育的本质没有发生根本改变，学习者要学会利用这两个世界虚实融合、高度互动，充分发挥出自身的优势，更好地学习与生活。

3.职业教育“适应人工智能”发展为“引领人工智能”

人工智能与教育篇6

一、基本概念综述

1.智能物流

智能物流是利用集成智能化技术，使物流系统能模仿人的智能，具有思维，感知，学习，推理判断和自行解决物流中某些问题的能力。智能物流的未来发展将会体现出四个特点：智能化，一体化和层次化，柔性化与社会化。在物流作业过程中的大量运筹与决策的智能化；以物流管理为核心，实现物流过程中运输，存储，包装，装卸等环节的一体化和智能物流系统的层次化；智能物流的发展会更加突出“以顾客为中心”的理念，根据消费者需求变化来灵活调节生产工艺；智能物流的发展将会促进区域经济的发展和世界资源优化配置，实现社会化。通过智能物流系统的四个智能机理，即信息的智能获取技术，智能传递技术，智能处理技术，智能运用技术。

2.职业教育

职业教育是指让受教育者获得某种职业或生产劳动所需要的职业知识、技能和职业道德的教育。职业教育的目的是培养应用人才和具有一定文化水平和专业知识技能的劳动者，与普通教育和成人教育相比较，职业教育侧重于实践技能和实际工作能力的培养。

3.协同发展

协同发展就是指协调两个或者两个以上的不同资源或者个体，相互协作完成某一目标，达到共同发展的双赢效果，是为实现社会可持续发展的基础。

二、国内外研究现状分析

从国内研究情况看，2011年8月教育部拟发《教育部关于推进中等和高等职业教育协调发展的指导意见》之后，国内学者多从不同的关注点与视角展开对职业教育协同的研究，其中关注区域经济与职业教育协同发展尤为突出。随着《中国制造2025》行动纲领出台，智能产业在研究迅猛升温。

从国外研究情况看，国外的研究主要从教育资源的协调、教育方法的运用、教育模式的创新等方面展开，但更多集中在教育协同发展的动力及其治理机制构建等方面。德国在双元制教育始于上个世纪70年代学校教育与企业培训互补，为工业化提供高技术人才成为职业教育的主题。本世纪初，提出职业教育在终身化理念。德国政府提出工业4.0高科技战略计划，由德国联邦教育局及研究部和联邦经济技术部联合资助，投资预计达2亿欧元。旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及人因工程学的智慧工厂，在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴，其技术基础是网络实体系统及物联网。

三、智能物流与职业教育协同发展研究的意义

智能物流作为“中国制造2025”和“工业4.0”的核心环节，是智能工厂必不可少的润滑剂，肩负着产品智能化生产的桥接作用，有望成为未来自动化领域最好的细分市场之一。对产品周期的缩短和对生产节奏的加快催生了对生产运送过程更精确、更高效的要求，智能物流是连接供应和客户的重要环节，也是构建未来智能工厂的基石。

职业教育在“中国制造2025”和“工业4.0”时代背景下，信息化与全球化融合、个性化和定制化生产方式和生活方式以及大数据、云计算、虚拟化生活等等新技术的和理念的涌现，都给现代工业机器人应用人才培养模式带来新的挑战。这就要求我们的职业教育和人才培训要培养出适应第三次工业革命需要的创新型人才和高素质劳动者。

智能物流与职业教育协同发展，有利于职业教育质量和教育创新的双向提升；有利于职业教育学校办学模式、师资培养、教育教学与评价方式的分享与合作；有利于促进教育与物流产业之间学研协同创新模式的进一步提高。

四、智能物流与职业教育协同发展的方向探讨

1.构建智能物流与职业教育群深度融合产教形态

智能物流与职业教育的协同发展的基本思路和主要途径进行分析，通过科学构建其理论与实践相交叉在课程体系，促使智能物流与职业教育群深层次融合，形成学校、企业、社会机构和公众共同参与相互促进的产教形态。

中国制造2025和工业4.0背景下人才培养不仅仅局限于学校教育，而且拓展为社会培训、企业内训、社区教育，也不局限于正规教育，还有非学历培训；有虚拟课堂，也有企业实践、网上课堂、在线学习；有学校学习，也有终身学习的观点。

2.制定智能物流与职业教育的协同发展在课程体系

结合当前职业教育与物流产业发展课程体系存在的问题；探索职能物流与职业教育协同发展对应的物流管理及相关专业建设群课程体系改革的方向和思路探讨；探讨与其人才培养相适应的专业课程设置及专业课程结构调整。

3.提出智能物流与职业教育的协同发展在技术与服务方面的创新

人工智能与教育篇7

一、目前医学教育以及医学人才培养状况

智能医学工程是一门将人工智能、传感技术等高科技手段综合运用于医学领域的新兴交叉学科，研究内容包括智能药物研发、医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等。

智能医学工程的毕业生掌握了基础医学、临床医学的基础理论，对智慧医院、区域医疗中心、家庭自助健康监护三级网络中的医学现象、医学问题和医疗模式有较深入的理解，能熟练地将电子技术、计算机技术、网络技术、人工智能技术，应用于医疗信息大数据的智能采集、智能分析、智能诊疗、临床实践等各个环节。实验教学正是融合型创新人才的最好培养方式。智能医学人才的培养需要各学科间的相互交融更为紧密，学生的创新应用能力才能得到更好的培养。与此同时，由于绝大部分医工结合的专业大部分归属与工科学院下，缺乏必要的临床经验，因而学生不能很好的把握新技术的应用。

而国内相关人才缺口还非常大，目前，国内仅仅有生物医学工程、医学信息工程等工科专业培养医工结合人才。但是囿于培养时间与培养模式，他们往往只能针对具体某一方向，并且目前的培养体系还多着重于工学技术的研究，缺乏临床实践。

二、智能+医学教育的必要性探究

2.1技术进步对医疗人员的诊疗帮助

以癌症的治疗为例，由于针对癌症药物的研究何药物数量非常巨大，对于普通医生在短时间内难以进行准确的判断针对癌症的研究和药物数量非常巨大，具体来说，目前已有800多种药物和疫苗用于治疗癌症。但是，这对于医生来说却有负面的影响，因为有太多种选择可供选择，使得为病人选择合适的抗癌药物变的更加困难。同样，精确医学的进步也是非常困难的，因为基因规模的知识和推理成为决定癌症和其他复杂疾病的最终瓶颈。今天，许多受过专业训练的医学研究员需要数小时的时间来检查一个病人的基因组数据并作出治疗决定。

上述问题在拥有工学、医学双背景的医生手中已经不是问题，通过目前日渐成熟的AI技术，对于大量的医疗数据进行检索，通过可靠的编程手段，通过人工智能技术，建立完备的医疗数据库，帮助医生进行诊疗。据调查，美国微软公司已经研制出帮助医生治疗癌症的人工智能机器，其原理是对于所有关于癌症的论文进行检索，并提出对于病人治疗最有效的参考方案，它可以通过机器学习来帮助医生找到最有效，最个性化的癌症治疗方案，同时提供可视化的研究数据。

2.2智能医学对于新时代医生培养的影响

人工智能通过计算机可为学生提供图文并茂的丰富信息和数据，一方面加强了学生的感性认识，加强了对所学知识的理解和掌握，从而提高了教学质量。同时，人工智能可帮助教师完成繁杂的、需适应各种教学的教学课程、课件等设计，使教师将更多的精力专注于学与教的行为和过程，从而提高教学效率。正如前面所述例子，智能网络模块化学习平台可使教学摆脱以往对于示教病例的依赖，拓展了学生们的学习空间和时间，可极大地提高医学学习效率和教学质量。

教育与人工智能相结合将会创新教育方式和理念。北京师范大学何克抗教授在《当代教育技术的研究内容与发展趋势》中提到当代教育技术的五大发展趋势之一就是“愈来愈重视人工智能在教育中应用的研究”。结合上述人工结合上述人工智能在医学教育中的创新作用，下面就人工智能结合医学学教育新模式提出一些构想。

三、交叉医学人才的培养

3.1建立智能医学人才培养体系的必要性

目前智能医学的研发和临床还存在隔阂，临床医生并没有很好地理解人工智能，无法从实践出发提出人工智能能够解决的方向，而人工智能的产业界热情高涨，却未必能踩准点，所以产业界需要和临床深度沟通融合，才能真正解决看病难、看病贵的问题，缓解医疗资源紧张。目前，国内仅仅有生物医学工程、醫学信息工程等工科专业培养医工结合人才。

3.2医学人才培养体系初步构想

人工智能与教育篇8

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：

[1]王士同.人工智能教程[M].北京：电子工业出版社，2001.

[2]王永庆.人工智能原理与方法[M].西安：西安交通大学出版社，1998.

[3]何克抗.计算机辅助教育[M].北京：高等教育出版社，1997.

人工智能与教育篇9

人工智能与各领域的深度融合和创新，正在颠覆我们的生活，改变世界的面貌[1]。世界各大经济强国为抢占人工智能技术发展制高点，争先研制了各种人工智能发展战略和行动方案，试图占住未来科技发展先机。我国在继2016年5月发改委和科技部联合推出《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》后，次年7月国务院印发《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》）[2]，全面部署了我国人工智能发展战略。2017年9月，教育部长陈宝生提出“课堂革命”的信息化时代教育改革新命题，人工智能驱动和赋能的课堂革命序幕从此拉开。2018年4月，教育部了《高等学校人工智能创新行动计划》，明确了高校在培养创新人才及科技创新等领域的目标和任务。人工智能与教育进入了融合创新阶段，正在迅猛地颠覆人类几千年沉淀的教育理念和方式，重构教育生态。智能语音技术、英语语言测评系统、语言翻译、智能口语陪练等技术，以及自适应系统、个性化学习中心和智能导师系统等广泛应用于大学英语教学领域，为大学英语教学带来了前所未有的机遇，为破解大学英语教学领域几十年来教学资源不足、“因材施教”难以践行、课程评估不科学等难题提供解决方案。显而易见，传统的教学目标、课程体系及教学模式、教师的专业知识不足以应对新一代人工智能技术的需求，我们必须积极求变，寻找人工智能与大学英语教育的契合点，方能在这场革命浪潮中幸存。

二、人工智能2.0和教育

人工智能被认为是迄今为止最具有颠覆性的技术[3]，它正在加速落地，深刻地改变世界和人类生产、生活方式[1]。人工智能自诞生之日起就与教育休戚相关，对教育的变革也将是彻底的、全方位的。因此，我们必须充分认识它，方能抓住人工智能技术给教育带来的机遇，方能乘风破浪应对挑战。（一）人工智能的内涵、发展及核心技术人工智能。（ArtificialIntelligence，简称AI）这个名词，早在1956年由美国达特茅斯学院（DartmouthCollege）的一群年轻科学家提出，但是到目前为止没有一个科学、全面、准确的定义。学界公认的定义是，人工智能这门科学主要研究、模拟、延伸和扩展人的智能理论及相关方法与应用技术，通过计算机模拟人的智能，最终使之能像人一样思考、学习和认知，并能够有效地处理过去由人才能处理的问题[4]。人工智能，作为一门新兴的交叉学科，涉及的面十分广泛，涵盖多个大学科和技术领域，如计算机视觉、自然语言理解与交流、认知与推理、机器人学、博弈与伦理、机器学习、统计学、脑神经学等[1]。学界认为人工智能经历了三大发展浪潮。第一次是20世纪50至60年代以图灵测试为标志的启蒙期。20世纪80至90年代随着语音识别技术取得突破性进展，人工智能发展迎来了第二次发展浪潮。近年来，由于互联网技术、大数据技术、深度学习算法等技术的飞速发展，人工智能开启了第三次发展浪潮。大数据技术、深度学习和机器学习是人工智能第三次发展浪潮的标志性技术。人工智能的核心技术包括三个层面：基础技术、通用技术和应用技术[1]。在基础技术层面，机器学习被认为是其最重要的支撑技术，研究计算机如何模拟或实现人类行为，获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能的科学[1]。被广泛应用于图像识别、语音识别、机器翻译等领域的深度学习则是机器学习的一个重要分支，它加速了人工智能的发展。人工智能的通用技术层面内涵丰富，主要包括语音识别、计算机视觉、自然语言处理、决策和规划、运动与控制等。人工智能应用技术现在深入渗透各个行业领域，人类进入了人工智能时代，未来的一切将出现无限可能。（二）人工智能赋能教育。人工智能与教育息息相关。新一代人工智能技术在政策驱动、消费者需求升级驱动以及新技术迭代升级突飞猛进驱动下，已经迈入了与教育教学融合创新阶段，迈入了为变革课堂教学，实现教育创新赋能加力的阶段。自2015年至2019年，国家先后出台了《中国制造2025》（2015年）、《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》（2016年）、《新一代人工智能发展规划》（2017年）、《高等学校人工智能创新行动计划》（2018年）、《中国教育现代化2035》（2019年）五项政策，加速了人工智能与教育的深度融合的进程。目前，我国居民生活水平整体提高，教育消费需求升级，家庭对教育的重视及投入大幅增加，对教师的要求、学习环境和条件的要求更高，在线学习需求旺盛，这在很大程度上也加速了人工智能技术在教育行业的广泛应用。人工智能三大核心应用技术即计算机视觉技术、智能语音技术和自然语言处理已经广泛开发应用于在线教育、智慧课堂、为智慧教学和智慧学习赋能加力[5]。目前，从基于语音识别的英语语音测评到基于图像识别的智能情绪分析，人工智能已经在教育领域已经实现十余种产品类型[6]。国外像Google,Alpha,Facebook等走在技术前列的知名公司，研发了各具竞争优势的AI教育软件，进军教育行业；国内的腾讯、科大讯飞、百度等也研发了各类学习软件和教学软件，并拥有海量用户。人工智能引领下的教育正朝智慧教育、智慧学步迈进。

三、人工智能给大学英语教学带来了机遇

大学英语教学改革的步伐从未停歇过，但是不管怎么努力都被冠以“费时低效”的罪名，教学资源不足、“因材施教”教育理念贯彻不到位、评价无法及时科学反哺教学等问题一直是大学英语教学改革中的顽固问题。人工智能时代，随着大数据技术、计算机视觉、智能语音技术和自然语言处理技术所催生的慕课、自适应学习系统、个人学习中心、智能导师等的广泛应用，这些问题将迎刃而解。（一）慕课的蓬勃发展，海量教学资源得以共享。慕课（MOOC），即大规模开放在线课程，是大数据时代的产物。2013年，中国迎来了慕课元年，从此中国大地掀起了一股慕课建设的热潮。从教育主管部门、高校、教材出版商、IT企业、教育培训机构到普通教师，都在共同致力于开发慕课平台，共建优质教学资源。短短的六年时间里，中国慕课在信息技术尤其是人工智能技术的驱动下实现了跨越式发展，目前，我国共有12500门慕课上线，超过2亿人次在校大学生和社会学习者学习慕课，6500万人次大学生获得慕课学分[7]。已经上线的慕课中，大学英语慕课的份额十分可观，为大学英语教学提供了海量教学资源。目前，中国大学MOOC，共有468所合作高校共推出了1291门国家精品慕课，其中包括60余门大学英语通识类课程、28门专门用途英语课程和21门跨文化类课程；中国高校外语慕课平台（UMOOCs），我国首个以外语学科特色为主的国际化慕课平台，自2018年3月23日正式启动以来共上线大学英语类课程40余门；国内外语类三大出版社也创建了特色课程平台：外语教育与研究出版社推出了U校园教学云平台、上海外语教育出版社创建了“WELearn课程中心”、高等教育出版社推出了i-Smart外语智能学习平台；清华大学研发的学堂在线上也有将近50门大学英语类课程。这些平台所推出的海量优质外语教学资源，学习者可以像逛超市一般按照自己的喜好和需求在平台上挑选课程，这较好地解决了大学英语过去一直教学资源不足的问题。除此以外，随着人工智能技术的迭代升级，机器人教师和虚拟教师的广泛应用，他们都将成为最好的老师时时陪伴，“同一个世界，同一个课堂”的愿景在不久的将来得以实现，大学英语教学改革路上教学资源不足不公的问题不再是制约大学英语教学发展的问题。（二）自适应学习广泛应用，“因材施教”教育理念得以践行。早在孔子时代就提倡“因材施教”的教学理念，要求教师在教学中应该根据学生的认知水平、学习能力及自身素质有的放矢地进行差别教学。大学英语教学改革几十年来，也一直致力于“因材施教”个性化的教学改革，但是劳而无功，究其因，主要是课堂人数多，教师无法每次课前准确掌握学生学习程度、课中和课后不能即时跟踪学生的学习情况，因此很难做到适时调整教学策略实施“因材施教”。2016年美国自适应学习平台Knewton及我国自主研制的智能自适应学习系统的投入使用，为教师、学生自己，甚至家长了解学生的学习状态，依据学生的学习兴趣、学习风格、学习需求选择适合的学习资源和途径提供了便捷。人工智能在自适应学习过程中所起的作用显而易见，主要体现在：科学而又高效的学习状态诊断；精准学习资源的推送；全过程学习数据的收集、分析与整合。因此，人工智能技术与大数据应用使得量化自我和定制学习的个性化教育成为可能[3]，“因材施教”问题也将得以践行。（三）大数据护航，精准多维的课程评价得以实现。课程学习评价是教学中的重要环节。大学英语课程学习评估经历了过去的以终结性评估为主到终结性评估与形成性评估相结合的课程学习评价方式，但是不管怎样，过去评估形式的改变并没有改变评估重结果、轻过程、重整体、轻个体的结局。此外，由于技术的原因，课程考核根本无法顾及学生的情感因素。因此，这种单一的评价模式始终没法全面科学精准地反哺教学。人工智能通过即时摄录大数据分析使传统评价发生了根本性变化，所有学生的学习记录将被人工智能综合收集起来，互相参照、优化、聚合后分发，从而提高总体水平，彻底升级“教学相长”的含义[8]。尤其是智能导师系统及智能评测系统的开发利用，可以凭借人脸识别、语音识别、机器学习、自然语言处理等技术，不仅能全过程精准收集学习的学习数据，还能即时对学生的学习状态、情感感知等多种学习因素作出即时的诊断和评价。大数据保驾护航收集全过程学习数据、智能导师和智能评测提供多维即时诊断和评价，这才是具有实际意义和现实价值的课程学习评估。

四、大学英语教学面临新挑战

人工智能技术给大学英语带来无限机遇的同时，也倒逼大学英语教学必然积极识变、应变、求变，朝着教学目标高阶化、课程体系后现代化、教学模式智慧化、教师角色精细化方向发展，主动服务国家战略发展和学生的“学以成人”。（一）教学目标高阶化。新时代高要求。近两年，教育部罕见多次发文呼吁大学英语教学改革。2018年9月17日，教育部召开加强高校公共外语教学改革工作会议，提出要“实施面向非外语专业的公共外语教学改革”“培养高素质国际化复合型人才”[9]。“推进公共外语教学改革”也被列入2019年教育部“十大事件”之一。2019年3月29日教育部和中组部又联合召开“推进公共外语教学改革，大力培养高素质国际化专门人才”会议，重点讨论如何培养学生的“专业+外语”综合应用能力，为国家战略培养和储备“一精多会、一专多能”的国际化复合型人才[9]。教育部高等教育司吴岩司长在2019年第四届全国高等学校外语教育改革与发展高端论坛上提出高等外语教育要主动服务国家发展战略，要积极迎接新科技革命挑战，要全面融入高等教育强国建设，大力培养具有全球视野、通晓国际规则、熟练运用外语、精通中外谈判和沟通的高素质国际化人才[10]。新技术新要求。2018年4月，博鳌亚洲论坛上，大屏幕即时将嘉宾语音转换成中文又即时译成英文；2018年11月的第五届互联网大会上，不但有中文，还有英文的首个AI合成新闻主播的出现。翻译软件、智能机器人等日新月异，给人类教育提出了新的要求。在人工智能时代，人类几千年积累下来的知识，瞬间可以从智能机器人和资源库平台获取，使得人类靠知识传授的课程即将被淘汰。课程教学的重心不得不从曾经的知识传授转移到通过学生的个性化学习和自适应学习，培养信息获取和分析处理能力、终身学习能力、批判性思维能力和创新能力[5]，以及人工智能所难以拥有的精神能力，包括情感能力、价值追求能力、美感能力和创新能力[3]。在这种高要求、新要求下，大学英语教学的目的就不再是简单的培养学生的英语应用能力，提高综合文化素养了。而是迈向更高阶的利用英语汲取和交流专业信息能力的培养；使用英语解决专业问题的学科思辨能力和创新能力的培养；同时发展其自主学习能力、提高其智能素养，使他们在各自的专业学习、研究和未来工作中有效地使用英语，满足国家、社会、学校和个人发展的需要。按照布鲁姆教育目标分类法，认知领域的教育目标按知识与认知过程两个维度分类[11]。在知识维度，知识被分为事实性知识、概念性知识、程序性知识和反省知识4种类型。在认知过程维度，认知过程维度，认知过程由低级到高级被分为记忆、理解、运用、分析、评价和创造6种水平[11]。人工智能时代的大学英语教学目标高阶性主要体现在：在知识维度，大学英语教学目标设立从事实性知识、概念性知识、程序性知识向反省认知知识迈进；在认知过程维度，从记忆、理解、运用向高阶的分析、评介、创造迈进。（二）课程体系后现代化。人工智能时代将迎来学校平台化、传统课堂网络化、课程市场化，人工智能技术随时从云端、海量资源库中为学生提取知识，并经由结构化推送给学生，经过学生深度学习之后进一步提炼加工，再次结构化。此外，人工智能超强的学习能力随时产生大量人类无法理解的暗知识（所谓暗知识，就是指那些人类根本无法感受到无法表达出来的，然而却能够发挥重要作用的知识）。“人类将进入一个知识大航海时代，我们将每天发现新的大陆和无数金银财宝”[12]。正如Schwab,J在Thepractical:Alanguageforcurriculum中所言：课程领域已步入穷途末日，按照现行的方法和原则已不能继续运行，也无以增进教育的发展[13]。现在需要的是适合于解决问题的新原则.....新的观点......新的方法。因此，大学英语目前线性的、统一的、封闭的现代课程体系必然受到冲击，取而代之的是非线性的、建构的、开放的小威廉.E.多尔所倡导的后现代课程模体[14]。人工智能时代，大学英语课程体系应该朝小威廉.E.多尔所提出的具有四R特点的后现代课程模体建构，即课程具有丰富性（rich）、回归性(recursive)、关联性(relational)和严密性(rigorous)。所谓丰富性，是指课程的深度、意义的层次、多种可能性或多重解释[14]。在人工智能时代，学生与教师、学生与同伴之间是学习伙伴的关系，他们随时都可以能产生新的疑问或知识，因此为了促使学生和教师产生转变和被转变，课程应具有“适量”的不确定性、异常性、无效性、模糊性、不平衡性、耗散性与生动的经验[14]。课程具有回归性是指课程的片段、组成部分和序列应该是任意组合的，不应该设置为孤立的单元，而应视其为反思的机会。也就是说在设置课程体系的时候，每一个知识，包括作业、测验等都应该提供对话和反思的余地，避免课程的重复性。关联性指建立教育与文化之间的关联。具有关联性的课程模体将摆脱过去课程体系仅仅由课程内容或教师来决定，课程模体处于一种不断建构的过程，它的内容和体系远远超越原有的课程内容。严密性是四个标准中最重要的[14]。自发组织建立的丰富的具有回归性的课程并非任意、无序的，而是具有学术逻辑和符合课程发展规律的，可以用数学思维准确度量的。只有这种非线性的、开放的、不断建构的课程模体才满足海量资源，优势整合的特点，才能有效解决学生日益增长的对英语能力提升的需求与优质英语资源分布不平衡直接的矛盾。（三）教学模式智慧化。人工智能赋能的课堂将首先是网络化、数字化、智能化的课堂，是实施个性化教学的创新能力培养课堂，是基于项目式学习的自主、合作、探究的课堂，是线上线下无缝衔接的混合式和翻转课堂，是平等交互、自适应学习、快乐幸福并追求个性全面和谐发展的高效课堂[5]。因此，大学英语教学应当遵循语言学习“输出驱动、输入优化、产出评价”和以“学生为中心”理念，从英语学科教学方法与移动新媒体技术相结合的视角，引入自适应学习系统、智能导师系统加强过程监控与评估，充分利用慕课、微课等建立具有可视化、可听化、协作化、互动化的大学英语“金课”教学模式，充分发挥线上线下教学互促和互补的优势，构建线上线下教学环节，形成课前预备、课中教学、课后巩固、课外丰富及教学反馈五个教学环节为一体的螺旋上升模式，实现知识从传递到知识提升，如图1。图1智能教学模式模拟图（四）教师角色精细化。智能语音、智能批改、智能翻译、教育机器人等人工智能技术广泛应用于英语教育，过去教学中一切重复性劳动和大部分管理工作都将被人工智能所取代，教师角色将发生重大改变。过去衡量优秀教师的素质体系：扎实的外语基本功、完善的知识理论体系、较强的外语教学能力[15]，已经无法完全满足人工智能时代对大学英语教师的需求。未来的人工智能智慧课堂不需要教师，教师的角色将转型为课程的咨询师、学习的引导者、数据分析师、情感呵护者等，角色将越来越精细。除此以外，由于角色的精细分工，将来教师不可能再孤军奋战，而是走向团队合作[16]。今天的教育形势下，我们教师要引领学生提升自己的核心素养，引领学生学会认知（learntoknow），学会做事（learntodo），学会合作（learntoliveandworkto-gether），学会做人（learntobe）。

人工智能与教育篇10

1.1教学活动方式单一

“幼儿园在进行国学启蒙教育时采用的教学形式较为单一，幼儿园采用的最主要方式是诵读法[1]”。首先，一位老师面对多位幼儿，教师朗读示范，幼儿跟读后进行熟背是现在多数幼儿园的教学形式，以强迫幼儿“读经”的形式灌输传统文化知识。其次，教师多采用传统的“奖励”模式来激励幼儿背诵。导致幼儿背诵课文仅仅是为了表现自己并获得奖励，而并非为了获取知识。这种单一的教学模式，忽视了幼儿的兴趣，也体现不了幼儿学习国学经典的真实意义。

1.2缺乏国学启蒙环境的熏陶

当前幼儿园的国学环境启蒙大多形式较为复古。根据调查，目前幼儿园进行的环境创设，大多是形式上的创设。大多数幼儿园误以为将国学经典（如《千字文》《百家姓》《三字经》）通篇印在墙面上、将国学经典人物画像挂在墙上，或者在某一区域内摆放古代学习的书桌和古代书本，便是营造了国学环境。这些复古形式的长期使用会使幼儿对国学失去兴趣，产生“抵触”和“视而不见”的现象。

1.3缺乏科学系统的国学教育内容

国学文化包罗万象。首先，当前大部分私立幼儿园对幼儿国学教育的理解都停留在国学经典典籍这个层面上，将国学典籍的教学作为国学教育的重点，且80%以上的幼儿园都单纯地以《弟子规》和《千字文》背诵作为国学教育的主要内容。其次，幼儿园国学教育内容的选择忽视了幼儿年龄阶段特点和身心发展水平，教材也不具备层次性。

2幼儿园国学教育融入人工智能的必要性

时代转型背景下，人工智能与教育领域的深度融合是解决当前幼儿国学教育问题、健康发展的必经之路。当前幼儿园亟须建设国学特色课程、提高国学教师素质、实现高效的因材施教。

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。[9]首先，人工智能的新型教育模式能综合多领域学科知识，打破单一的教学方式，创新当前幼儿国学教育。其次，人工智能可以发挥其智能化、自动化、个性化和协同的特点，为幼儿园区域活动提供智能化、自动化的环境创设材料。此外，人工智能可以根据每一位幼儿的特点采用大数据分析的方式，分析幼儿认知发展程度，在夯实国学教育理论的基础上，根据幼儿身心发展规律循序渐进地实施幼儿国学教育，在真正意义上建设并发展幼儿园特色课程。[2]国学教育师资短缺是阻碍国学教育发展的首要因素。教师短缺是一个严重的问题，对教育影响重大。而人工智能能够独立扮演教师的角色，且储备了大量国学专业知识。人工智能在以教师的角色进入幼儿园师资队伍的同时，对幼儿教师本身提出了新的要求。人工智能背景下的幼儿教师需要具备更广泛的知识范围、更强的综合素质、创新型的思维以及较强的信息技术应用能力。因此，人工智能以其本身的智能化和幼儿教师的专业化能够提高幼儿园师资队伍的整体素质。

幼儿园国学教育融入人工智能，旨在促进幼儿国学个性化教育。在幼儿园国学教育中引入人工智能，为幼儿活动提供了创新性的玩教具和活动形式。在国学教育中，兼顾幼儿的特殊性，通过分析不同年龄段的幼儿身体发育程度、认知水平、思维能力、学习接受程度，为幼儿制定个性化课程。因此，人工智能技术与国学教育融合能兼顾个体的特殊性，能够高效地做到因材施教。

3幼儿园国学教育融入人工智能的路径

幼儿园国学教育融入人工智能是在遵循幼儿身心发展规律的同时，借助人工智能科技优势，实现传统幼儿国学教育与人工智能的有机结合，能够增强国学教育的效果。

3.1环境创设

人工智能以其不可匹敌的技术优势，创设全新的学校环境特征[3]。国学环境创设融入人工智能是促进国学教育开展的重要路径。在传统环境静态创设的基础上，安置多媒体一体机来创设动态多变的主题墙，播放国学经典动画、歌曲、故事，展示栩栩如生的动态人物造型，呈现丰富多样的色彩，使幼儿园的墙面设计能够有效地将动态和静态相结合。除了提供动态国学经典文化元素之外，还可以利用人工智能筛选不同年龄段的国学知识展现给幼儿，创设符合幼儿年龄特点的主题墙。天花板是传统环境创设易忽略的一步。吊饰是悬挂于天花板的装饰，它能够为幼儿园内公共环境增添动感和立体感。可以利用人工智能将国学经典文化中的人物形象（孔融、孟子、孔子）、书法作品、传世经典国画、经典国学典籍（《三字经》《千字文》）等投影展示到天花板上。同时，在图书角安置人工智能设备，将传统纸质书籍与有声读物有机结合，打造人工智能读书角。书架旁边则可以布置以国学经典文化为主元素的周边，力图将智能元素与传统文化元素相结合进行环境创设。

3.2人工智能教学系统

人工智能教育系统的融入促进了“有形”教师与“隐形”教师的有效结合，发挥了国学教育的巨大效力。首先，智能多媒体一体机是较为普遍的一种人工智能系统。在组织国学经典教育过程中利用其人工智能计算的个性特点，选择出适合各个年龄阶段儿童的国学经典知识。以小班为例，人工智能设备筛选出适合小班幼儿观看的图片、国学律动、顺口溜、儿童化故事等，并以动态方式展现给幼儿。同时，教师要对多媒体设备进行有效操作、关注幼儿的身心状态。其次，人工智能机器人基本可以代替传统教师进行“教学自动化设计”，减轻教师负担。机器人能为幼儿营造出一种“混合现实”的环境，让幼儿更好地参与到故事表达中，机器人作为活动组织者，替代了教师在活动组织中的主导角色，自行设计活动流程，引导幼儿自主探索学习。此外，远程教学是基于人工智能的教育交流平台。[4]幼儿园建立远程教学，以线上互动的方式，将幼儿国学教育专家与幼儿园的孩子联系起来，实现专家与孩子的线上国学交流和互动，以便对幼儿进行更专业、更科学的国学教育指导。

3.3智能化、自动化的国学区域活动

区域活动，是指教师根据教育目标，为幼儿提供一定的活动空间和活动材料，幼儿在丰富的环境中进行自主、自由的探索性活动和个性化学习。幼儿国学区域活动的智能化能促进幼儿园学知识的有效获得。

3.3.1智能化材料

人工智能的发展带来智能化的益智玩教具，智能机器人尤为突出。首先，在国学区域活动中投放智能化的玩教具，能够实现区域活动智能化。以国学艺术活动“智能机器人与幼儿园皮影戏剪纸活动的融合”为例。在幼儿美工区进行活动前，人工智能机器人独自操作皮影戏，并展示给幼儿，启发幼儿如何做皮影戏剪纸。随后，机器人可以扮演活动组织者，引导幼儿逐步完成皮影剪纸。其次，国学的益智玩教具还包括国学经典有声读物、国学趣味创意触感玩具书、智能优秀传统人物模型、智能传统习俗文物模型等。这些智能化材料的投入将大大提升区域活动的智能化和自主性。

3.3.2自主化学习

人工智能与教育篇11

一、新时期高等教育发展的趋势

（一）从知识教育向素质教育方向发展

从“知识教育”向“素质教育”转变，不只是教师的任务，而是一个系统的全员工程。素质教育是今后教育发展的主题，这个转变的实现，需要我们认真反思传统教育教学方式的实际价值，并对教学方式、课程设计、评价标准、教师能力、社会适应、就业创业、校园文化等多个方面进行调整性的改革与创新。

（二）从专业教育向全面教育转变

传统的教育模式还存在一个显著的特点，就是以专业教育为主。主要是依据社会分工尤其是产业分工来确定专业，与我省工业化进程紧密联系。面对未来，我们应该给学生提供一种高于专业教育的全面教育，全面教育应该是塑造人生的教育，全面教育应该是以人为本的教育，全面教育应该促进人的全面发展。不仅要让学生学习掌握一门专业知识，还要让学生通过教育获得技能，提升品位，更要使学生通过受教育来实现价值、完善自我。

（三）从教研分离向教研融合转变

教学研究型大学与教学型大学之间的差别绝不仅仅只是“教学多一点”还是“研究多一点”，更重要的在于“教学”与“研究”之间的互动与相生。如何将教学与研究紧密结合起来，促进两者之间的协调发展，以研促教，教研结合，是所有从教学型向教学研究型大学转变的学校不得不思考的问题。

（四）从封闭教育向开放教育转变

传统高等教育的一个重要特征就是以学校教育为主的封闭式教育。这种封闭式教育直接导致了学生对老师的依赖，以及所学知识与实际应用的脱节，也导致了学生在走上工作岗位之后才开始熟悉社会，熟悉所从事的岗位与所在行业，不得不经历较长的适应社会的过程。开放教育要坚持实践化，放教育要坚持社会化，开放教育要猿止际化。

二、新时期高校引智工作的变化

我国高等教育的发展趋势为河北省高校引智工作提出了新要求、新挑战。新时期高校引智工作的变化， 高校相对独立性、自主性的增强要求高校的各项工作能够有益于发展目标的实现。为适应新时期高等教育的发展，高校引智工作要调整引进方向，应由单一“讲学型”逐步向讲学、科研、开发综合型转变，为重点学科、新兴学科、缺位学科的建设以及老专业的改造服务。新时期的高等教育向市场化、产业化方向发展，必然要求高校引智工作要为科技成果市场化服务，要为科技成果转化为生产力服务。

三、新时期高校引智工作的创新

随着京津冀一体化的深入，河北省高等教育出现了新的发展趋势：从知识教育向素质教育转变，从专业教育向全面教育转变，从教研分离向教研融合转变，从封闭教育向开放教育转变。因此，河北省地方高校应该抓住“京津冀协同发展”为我省经济和教育带来的机遇，充分发挥主观能动性，结合自身学科优势，积极构建服务于区域经济发展的引智机制。

（一）引智政策创新。各高校应该将引智工作计划纳入到整体发展规划中，按照学校学科发展和人才培养需求，有计划、分层次开展引智工作。学校制定并逐步完善自主引智的政策和规章，规定主要负责部门、协调机制或联合管理委员会、激励机制、奖惩办法等相关制度，适当放宽对高端引智的条件要求和限制，使引智工作不再只是“一盘散沙”，而是真正有章可依、有据可查。

（二）引智渠道创新。引智渠道的创新是自主引智的核心内容。传统的高校引智工作强调“为我所有”，根据新形势、新常态的发展要求，真正提升高校办学的内涵建设，地方高校应该解放思想、转变观念，将引智工作重心放在“为我所用”上，采取柔性引智模式，强调智力的使用权而非所有权。柔性引智的形式灵活多样，目的都是为了学习和借鉴国外高水平专家的理念和知识，推动学校自身的内涵建设。

（三）引智结构创新。由于引智渠道的调整和改革，引智结构必然发生变化。地方高校应该倡导多样化、分层次的引智结构，改变僵化的引智体系，避免统一引智模式，用系统化的、发展性的眼光，调整引智结构，合理规划引智梯队，可以有意识地引导引进外专与本校教师组建年龄、性别、学历、职称结构均合理的研究团队。

（四）管理模式创新。我省地方高校在外智引进工作中应该增强相关部门之间的配合，既有明确分工又要通力合作，顺畅沟通，不互相推诿，各部门统一管理标准。科研管理部门、教务管理部门和教学单位应提前做好引进外国专家的工作计划，人事管理部门应与外国专家协商签订引智协议或合同，外事管理部门应作为引智工作的协调管理和牵头单位，通过专题业务学习和培训打造一支素质高、理念新的引智管理团队，对引智工作进行综合管理。

（五）绩效评估创新。河北省地方高校的引智工作必须建立长效评估机制，才能使引智工作步入稳步健康发展的轨道。外事部门应协同科研管理部门、教务管理部门和教学单位，定期对引进的外国专家计划执行情况和工作开展情况进行评估。同时，高校应该设立符合本校情况的激励机制，对评估情况进行合理奖惩，奖励以精神激励和物质激励相结合，以此来提高外国专家工作和研究的积极性。

参考文献：[1]张荣.新常态下，创新引智机制必要性[J].西部素质教育，2015（16）

人工智能与教育篇12

智能科学技术；创新教育；工程实践；创新型智能科技人才

0引言

自2004年起，我国智能科学技术教育已走过12个年头。全国众多高校在教育部的批准下，建立了智能科学技术学科，逐步形成了包含本科生、硕士生、博士生在内的三层智能科学技术教育体系[1]。中南大学的蔡自兴教授在《智能科学技术课程教学纵横谈》中提到智能科学技术学科是以人工智能和认知科学为基础建立和发展起来的学科，具有高度交叉和多学科融合的特点，该学科包含的基础课程、专业基础课程和专业课程都属于智能科学技术课程[2]。智能科学技术是一门前沿学科，在社会智能化进程中起着引领和推动的作用。探索出适应人才培养的创新教育模式以及培养出适应社会需求的创新型智能科技人才是时代赋予智能科学技术课程教育的使命。

1智能科学技术创新教育的重点和难点

智能科学技术在一定程度上代表了信息技术的前沿方向，因此智能科学技术学科教育对现行的教育理念和教育模式提出了更高的要求[3]。在现有的教育体系中，“学做分家”或“重学轻做”的现象仍然普遍存在，这里的“学”是指课堂上师生面对面的理论学习，“做”是指以教师为指导的课程实践或理论和实际相结合的工程实践。当然，造成这种现象的原因是多方面的，包括有限的教学资源及实验资源、教师队伍的建设不足以及过于陈旧的教学理念等。针对这种情况，合理地发展创新教育刻不容缓。如何在有限的教学条件下，加强教师队伍的建设与管理，改变教学理念，探索出真正符合时展的教育模式，是智能科学技术创新教育的重点和难点。目前，许多高校的智能科学技术教育仍然停留在理论教学或只是融入了少量简单的实例演示，学生动手实践的机会很少甚至没有。这无疑给创新教育的推进带来更大的难度。如何引导学生在掌握理论知识的基础上提高实践能力是亟待解决的问题。针对目前智能科学技术课程教育形式的现状，我们需要对智能科学技术的基础课程、专业基础课程、专业课程等进行整合，对课程的教学理念与内容、教师队伍的培养、教学方法等进行全方位的研究与实践。

2智能科学技术创新教育模式：理论教学与工程实践相结合

理论教学按照学科、专业和研究方向的层次设置相关的理论课程[4]18，通俗地讲就是学生根据自身需求主动或被动地从课程教材中获取知识的过程，这其中既包括学科的基础理论，也包括专业技术理论。单纯的理论教学大多数是以文字、图表等一系列的抽象形式存在，在为学生补充丰富的理论养分的同时却忽视了学生的主观能动性，即便实践案例偶尔会穿插在理论教学之中，对培养新型人才也是远远不够的。同时，理论教学具有分散性、复杂性及不系统性等特点，如果不将理论付诸应用实践，知识就不能被很好地简化、集中化及系统化，往往会产生徒劳无功的效果。工程实践能力是大学生培养质量的指标之一[4]20，是运用专业知识解决复杂工程问题的重要表现。不可否认，理论教学为工程实践提供扎实的理论基础，但强化学生的工程实践能力同等重要。目前，各大高校都在致力于学科建设，在提高自身科研水平的基础上，尽力将科研成果进行转化。这期间，加大学生工程实践能力的培养，无论是对学校还是学生，都意义非凡。因此，探索出合理的理论学习与工程实践相结合的创新教育模式尤为重要。为了更好地实现理论学习与工程实践相结合的教育模式，我们建立了一套完整的智能科学技术创新平台。整合智能科学技术课程，加入交叉学科的元素，建立面向智能科学技术的专业实验室，一方面，发展实验室与相关企业合作，学生可以提早进入“工作实践”模式，增大毕业学生的就业几率；另一方面，学生进入实验室可以扩大自主学习空间，完成理论知识到工程实践的转化，提高自身竞争力，为将来顺利走入社会增加保障。为了提高学生运用专业知识解决复杂工程问题的能力，任课教师可为每门课程设置专属的课程设计，学生根据自己的选题在教师的指导下完成相关的课程设计，消除学生对课程理论“学而无用”的烦恼，某种程度上还可以改变部分学生的学习态度。除此之外，还可以要求学生参与教师的课题研究或项目，学生可以根据自己的研究方向或自身的兴趣自主选择，制订课题或项目计划书，由指导教师定期抽检。这样既可以让学生在实践中提高专业能力，也可以让学生学会更好地自我管理[5]。同时，为了培养出具备理论知识和工程实践能力的扎实型人才，应该进行案例分析教学与工程实践指导相结合的实战演练，教学和实践指导的第一主体设定为学生，这样就打破了教师在教学中永远占有主体地位的传统教育模式。学生根据理论教学中获得的专业知识，收集相关的项目案例进行集体的分析教学，自行设计方案，加入相应的验证实践，教师做最终的概括总结。整个过程可以很好地激发学生的研究兴趣，开拓其视野，通过交互学习，提高其发现问题、分析问题及解决问题的综合能力。智能科学技术理论教学和工程实践相结合的教育模式并非首次提出。但是由于智能科学技术是一门高度交叉、多学科融合的前沿学科，很多课程教学仍然处在探索阶段，因此建立完备的智能科学技术创新平台，学生参与教师课题项目以及进行案例分析教学与工程实践指导并重的实战演练，同样面临严峻的挑战。这就需要高校各层人员的集中努力和积极配合，为创新教育模式的发展提供更有利的条件。

3智能科学技术创新教育目标：培养创新型智能科技人才

大学教育的目标之一就是培养社会所需的各界人才。智能科学技术作为前沿学科，其创新教育的实施是培养创新型智能科技人才的需要。同时，实施智能科学技术创新教育的目标之一是培育出高素质的创新型科技人才。自2004年起，各大高校纷纷建立智能科学技术学科，目的就在于培养具有专业基础知识扎实、工程实践能力强、综合素质高，且具有创新能力的复合型人才，以满足智能科学界的人才需求。智能科学技术的创新能力是指智能科学技术专业人才从无意识的创新变成有意识的创新，能够创新性地分析问题、解决问题，懂研究会开发[6]。智能科学技术专业毕业的学生要求具备扎实的智能科学技术课程知识、强大的综合应用以及创新能力、良好的职业素质。理论教学使学生获得全面的课程知识，工程实践使学生获得强大的应用实践能力，通过两者的结合，学生增强创新意识，获取良好的职业素质。

4结语

当今社会科技高速发展，创新领域不断涌现，对智能科学技术等前沿学科人才的需求较大，培养出具有创新能力的智能科技人才相当迫切且尤为重要。大学生教育是我国当前教育的较高层次阶段，为国家建设输送高层次、高质量并有工程实践能力的合格人才。理论教学与工程实践相结合是培养合格人才的重要环节，任何偏重理论教学或偏重工程实践的教育模式都是片面的。高校学生的教学模式没有定律，需要根据社会对人才类型的需求不断地探索研究。针对当前的实际情况，应围绕理论教学与工程实践的结合及其之间的相互影响，不断创新、不断完善教学方法及手段、提高教学质量，为培养出具有创新意识和创造能力的高级复合型人才打下坚实的基础。智能科学技术学科实施理论教学与工程实践相结合的教育模式不仅能培养人才，还能更好更快地把科研成果转化成具备实际应用价值的科学技术产品。

作者：石跃祥 任晓雪 朱东辉 单位：湘潭大学信息工程学院

参考文献：

[1]王万森.探索智能教育创新模式,培养创新型智能科技人才——写在我国智能科学技术教育开创八年之际[J].计算机教育,2012(18):5.

[2]蔡自兴.智能科学技术课程教学纵横谈[J].计算机教育,2010(19):2-6.

[3]王祝萍,陈启军.对智能科学技术教学的几点认识[J].计算机教育,2010(19):115-117.

人工智能与教育篇13

为了让师生更加重视人工智能教育，促进学生全面发展，特修订了我校“五美”能行课程体系，将人工智能课程进行了重新定位和设计。

为了建设符合我校校情、学情的人工智能课程体系，学校成立了人工智能课程建设与实施的探索与研究项目管理团队，制定了项目计划书，从项目名称、项目团队、项目背景、项目创新点及解决问题、项目推进措施、项目完成期限等方面进行了具体规划。

二、支撑保障

完善软硬件设施和文化建设，为人工智能教育开展做好支撑和保障。除了四楼独立的人工智能实验室，我校还自主改造了五楼的创客教室和阅览室，扩宽了人工智能教育场所，尽全力满足学生人工智能上课需求。

学校高度重视人工智能教育，不断加大投入。在资金紧张的情况下依然给学生购买了小学生C++趣味编程书和人工智能超变战场的场地。

三、具体做法

1.基于校情和学情的人工智能课程设计

课程设置：开学之前，课程部整体规划，实行信息技术课两节联排。

人工智能课程开设内容安排：基于校情学情，本学期3-6年级全面铺开人工智能课程，3年级以信息技术基础知识、编程猫、乐高搭建基础入门为主；4年级AI神奇动物，5-6年AI变形工坊，是集搭建和编程于一体的人工智能课程体系。本学期信息技术类人工智能特色社团的开设：人工智能机器人社团、信息学奥C++社团、创意编程社团。

2.三位一体，三组联动推进人工智能课程的开发与实践。三组是：项目组、教研组和集备组。具体做法是：

项目组的做法：根据人工智能项目管理计划书的内容和要求，3月初进行项目工作总结和4月份计划汇报，5月份进行了中期汇报。进一步梳理人工智能校本课程的内容，促进人工智能课程实施与落地，进行了生本AI人工智能校本课程的开发与研究，重点对课程目标和课程内容进行了设计和探索。

教研组的做法：1.参加区首次信息技术教研活动，明确方向和工作重点。组织信息技术教师按时参加区里首次信息技术教研活动，并将区里的要求传达给每一位信息技术老师，为接下来的工作做好铺垫指明方向。2. 教研组内进行磨课，四年级潘倩老师执教了四年级AI神奇动物—敏捷的蛇；徐娜老执教了五年级AI神奇变形工坊—设计“地雷”，课后及时听评课，提出优点与不足，并进一步改进完善。

集备组活动：各年级备课组利用双周周二上午时间进行集备，研究本周的上课内容、梳理课堂具体流程及教学设计。

3.加强教师培养力度，积极组织教师参加人工智能培训和学习。学校鼓励教师进行小课题的研究，提升教学专业素养。2019年区级小课题《小学人工智能课程体系、教学策略和教学评价的研究》顺利结题。2020年区级小课题《奎文区人工智能教育专项课题--小学人工智能教育教学策略及评价方法的研究》立项。

4.为了拓宽视野，为人工智能教育的发展进一步指明方向。落实请进来：邀请区教研室专家进校为学校人工智能开展情况进行诊断；邀请优必选指导老师入校指导人工智能课程，并进行赛事辅导和培训。

5.为了给学生的学习搭建更广阔的平台，丰富学生的课余文化生活，促进学生信息素养的提升。以赛促学，积极组织学生参加各级各类比赛。

四、取得成效