我國是人工智能教育應用大國，大熱的人工智能與全民關注的教育相遇，會有怎樣的新碰撞？

前不久公佈的《中共中央國務院關於深化教育教學改革全面提高義務教育質量的意見》明確提出：“促進信息技術與教育教學融合應用”。

從某種程度可以看出，人工智能教育已經走入頂層設計，將對傳統教育的生態帶來改變。

在這樣的背景下，我國的人工智能教育技術正在往哪個方向走？是否已經做好了足夠的準備？還存在哪些問題？這都是值得探討的問題。

各方積極推動，人工智能教育發展迅速

近年來，“推動人工智能和教育深度融合，促進教育變革創新”成爲官方談及人工智能教育的一句高頻率表態。

“人工智能技術正從教育生態、教育環境、教育方式、教育管理模式、師生關係等維度影響着教育，”中國教育學會名譽會長、北京師範大學資深教授顧明遠認爲，“隨着人工智能、大數據等信息技術與課堂教學的融合日益深入，個性化學習和減負增效得到實現。”

2017年，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》中，明確把智能教育作爲推動智能社會建設的重要應用領域進行了專門部署。利用人工智能技術滿足教育現代化的發展需求，推動教育組織形式和管理模式的變革創新，已經成爲全社會的廣泛共識。

學界的觀點認爲，人工智能可以解決3個層面的教育問題，分別是面向特殊人羣的補償性教育、針對常規業務的替代式教育以及服務個性發展的適應性教育。

元培教育科學研究院副院長洪文表示，我國大部分人都已經認識到了人工智能對教育的深刻影響，從政府到企業都在積極推動人工智能和教育深度融合，促進教育變革創新，充分發揮人工智能優勢。

他認爲，人工智能教育技術的縱深發展可以在很大程度上解決教育不均、師資短缺、教學負擔過重、學習效率不夠高等多維度的問題。我國人工智能教育目前的情況可以用“前景廣闊、追隨者衆”八個字總結。

盛景背後隱憂不少，數據是個大問題

人工智能在教育領域蓬勃發展。

據統計，過去一年我國人工智能教育領域的融資數量和融資金額都已居世界首位，行業在技術研發和產業應用方面已取得突破性的進展。似乎，關於人工智能和教育一切看起來都很樂觀，然而，在現實世界中，事情從未如此簡單。

對於人工智能來說，爲了達到設計目的，AI首先需要解決一個問題，那就是數據。必須將數據輸入算法，以便它可以“學習”環境，以及判斷哪些是“好”和“壞”結果。

當前，我國教育行業的數據儲備量嚴重不足已是公認的問題。與金融、醫療、製造等其他人工智能應用行業相比，教育行業的數據類型單一、數據規模有限以及數據的真實有效性不足都是人工智能教育發展的瓶頸。

人工智能依賴龐大的數據支持，要實現人工智能與教育的深度融合，多維度、大量級的教育數據儲備尤爲重要。這不僅需要包括學生成績、出勤記錄、課程教案、作業和評語等在內的結構化數據，更需要能體現學生學習行爲和教師教學過程的非結構化數據。同時，如何深入分析和理解數據也是個大問題，和其他領域相比，單純地依靠大數據手段很難還原教育的實際過程。

洪文表示，我國人工智能教育行業目前正在使用的學生學習的整個數據確實參差不齊。看起來似乎有海量數據，但仔細分析問題不少，一方面是數據過時或是不可靠，另一方面是數據之間沒有交流與溝通，造成封閉。

他認爲行業要發展，首先要解決數據問題，才能讓模型更精準、學習更有效。

先有教育才有智能，仍需築牢基礎研究

人工智能推動教育的個性化學習從理論研究走向實踐對所有的從業人員來說都是挑戰和新的嘗試。

技術方向該往哪邊走？哪些研究是必不可少的？業內人士都有各自的看法。就研究側重點來說，國內外的人工智能教育目前已經呈現了不同的方向。

國外對人工智能教育的研究主要集中在大數據、機器人、深度學習等方面。國內對人工智能教育的研究主要集中在自然語言處理、語音識別、圖像識別等方面。

由於人類的情感非常豐富，而學習是一個複雜的過程，學生在學習的過程中會產生厭煩、愉悅、沮喪、恐懼等複雜多變情緒，人工智能技術如何及時獲知學生的情緒、有效把握學生的情緒並給予相應的情感指導是情感教育的重要環節，更是人工智能教育應用中亟待解決的問題。

好未來集團CTO兼開放平臺事業部總裁黃琰認爲，從長期來看，人工智能還需要加深對人類情緒和情感的識別及瞭解，並與人類的腦科學、認知科學和心理學相關理論相融合，這些問題的研究或將對人工智能教育領域的發展產生深遠的影響。

戰略部署來臨，打造智慧教育新生態

8月底，2019世界人工智能大會開幕式上，科技部宣佈在前期建設5家開放創新平臺的基礎上，新批10家單位開展國家新一代人工智能開放創新平臺建設，智慧教育名列其中。

這表明國家對人工智能促進教育變革創新，對推動人工智能與教育深度融合發展有較大的期許。

據瞭解，智慧教育國家開放創新平臺建設將面向教育改革創新和教育行業發展需求，爲行業中的教育教學機構、教育科技企業、教育從業者等各參與方提供從技術、解決方案到產業化應用的全場景、全過程、全週期智慧教育服務支持。

開放平臺將分爲三個部分：智慧教育技術賦能平臺、智慧教育解決方案開放平臺和智慧教育產業開放平臺。

如果把人工智能教育的技術視爲“一路升級打怪的過程”，那麼基礎設施層面的問題則是全行業必須突破的。

有了它，纔有了人工智能教育的基礎數據，比如學生的學習數據、教學資源數據、教學管理數據等。這些數據的開放和共享，讓人們對人工智能+教育有更清楚的認識。

作者：李豔

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