多主體視域下人工智能教育應用探索

蔣慧峰

摘? ? 要：人工智能教育應用會推進教育教學整體性變革。從學習者角度來看，可以促進個性化學習、自適應學習和分布式學習的實現。從教師角度來看，既可以減輕工作負擔，提高工作效率，又可以促進角色轉變，適應全新教學環境。從管理者角度來看，可以在實現精準化教育治理的同時促進優質資源共享。但在推進過程中，學習者面臨自主學習能力不足，學習負擔增加；教師面臨數字勝任力薄弱，教改動力不足；管理者面臨資源相對缺乏，統籌推進受限等問題。為此，文章提出強化學習者自主學習，增強教師數字勝任力以及搭建智能學習平臺，協同共建優質資源等舉措推進教育改革。

關鍵詞：多主體視域；人工智能教育應用；改革舉措

中圖分類號：G640? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ?文章編號：1002-4107（2024）04-0001-04

大數據應用方興未艾，以機器學習和深度學習為關鍵技術的人工智能已經悄然而至，并深刻影響著人類社會經濟結構、社會生活、工作方式的方方面面。教育是社會發展與人類文明延續不可或缺的社會活動，勢必會受到人工智能的影響與沖擊?！督逃畔⒒笆濉币巹潯访鞔_提出堅持“融合創新”的工作原則，大力推進提升信息化服務教育教學與管理的功能。人工智能可以優化教育信息化的流程，而且能提升教育信息化的效能。通過對學習環境的優化、對教學模式和教學評價方法的變革以及對教育服務供給的改進促進教學系統整體性變革，推動教育發展創新。針對人工智能教育應用這一既是難點又是熱點的問題，國內外學者從不同方面進行了一定程度的研究。國外學者的研究工作起步比較早，相對而言也更為成熟，對技術開發和應用的研究是其主要研究成果的側重點，涉及到人工智能輔導系統、智能論證評估系統、以交互性學習為主的教育游戲等應用[1-2]，而自然語言處理、智能代理、深度學習、機器學習是近幾年最受研究者們關注和青睞的關鍵技術[3-5]。國內學者對此研究的開展相對要晚一些，在偏向于宏觀理論相關探索的同時，也進行了部分實踐研究。理論研究主要集中在人工智能教育的概念、特征、技術結構或框架體系、未來發展等研究范圍[6-11]，實踐研究方面主要以人工智能技術的發展為基礎，討論了諸如智能校園、智慧課堂、游戲化學習、5G互聯技術、在線教育、K12教育、各類開放大學遠程教育等方面的實踐應用，但這些討論絕大多數還處于設想的階段[12-19]。到目前為止，雖然在國內外研究者的共同努力下，不論是人工智能教育的內涵與外延，還是相關的技術方法和實用工具的開發與應用都在不同程度上取得了特定的成效，但是大部分文獻對人工智能教育應用研究仍局限于較為淺顯的理論介紹與分析，對其理論與實踐應用相結合的研究突出不夠。鑒于此，本文從學習者、教師、管理者不同主體角度分析人工智能教育應用的作用及存在的問題，以期為促進我國人工智能與教育深度融合以及不斷創新發展與運用提供理論指導。

一、基于學習者的角度分析

基于教育環境的復雜性和學習者背景的多樣性，做到依據學習者不同的學習需求、學習能力以及自身掌握知識的程度制定具體有針對性的學習方案是非常困難的。伴隨著人工智能技術的不斷推進與深入發展，人工智能與教育相融合成為可能。人工智能在教育教學活動中不斷推廣及應用，可以幫助學習者借助以往在學習過程中所獲取的相關學習數據對未來的學習情況予以分析與預測，挖掘學習者的實際需求，智能化推薦最合適學習者的內容及資源，從而使學習者的學習效果得到高效、顯著的提升。

（一）個性化學習的實現

個性化學習較之傳統課堂的學習模式更能體現學習者之間的差異性。充分尊重學習者的個性發展是個性化學習的首要出發點，其能夠基于學習者的個人信息、認知特征、學習記錄，并結合媒體、社交等信息進行因材施教，在學習活動中促進學習者的能力與個性得到充分、自由的發展。顯然，伴隨著人工智能教育應用發展日趨成熟，個性化學習的實現成為可能。一方面，基于“以學習者為中心”的理念，采用人工智能技術對學習者的個性優勢、個性需求、個性偏好、學習能力、知識經驗等進行分析，構建學習者畫像，動態展示學習者的知識結構。另一方面，以個性化學習分析結果為依據，精準定位學習者各項個性化特征，比如學習行為、認知能力、學習風格、學習方式等，逐步完善并實現個性化學習資源推送以及制定并實施個性化學習路徑規劃，通過促進學習者的自我調控及知識生成，更好地實現個性化學習的構想。

（二）自適應學習的實現

自適應學習是指借助以人工智能為基礎的學習者智能評價與診斷結果，以學習者個性化需求及認知特點為依據，推送精準的學習資源與學習路徑，從而主動或被動地構建學習者知識的學習方式。目前，由于采用的依然為班級式教學模式，教師一般面對幾十名甚至更多學習者。一方面，沒有足夠的時間和精力分析每一名學習者的每次學習行為；另一方面，評價與診斷主要還是依靠經驗，具有較大的偶然性和主觀性。相比較而言，基于人工智能的評價與診斷能夠基于學習者客觀的學習過程數據，高效、科學地實現學習評估與診斷的客觀性、智能化以及個性化。此外，隨著教育信息化，對于學習者的學習數據可以進行持續采集形成自適應序列，借助人工智能技術對其進行深度分析，發現以往靠經驗未能發現的規律，并智能地為學習者提供學業水平發展報告與學習資源等內容反饋。自適應學習可以幫助學習者實現自我反思、自我監控與自我認知，通過鼓勵學習者作出積極選擇來實現學習理念的改進與學習價值的創造。

（三）分布式學習的實現

分布式學習是指將學習者置身于同伴、媒介、社會與文化等環境中進行的一種沉浸式的學習活動，主要強調認知主體與環境之間的分布。從本質上來講，分布式學習不僅強調學習者之間的交互，關注群體知識構建，還重視加強學習者與多樣化學習資源的交互作用。借助人工智能技術，學習者圍繞課程主體、話題內容和學習興趣等創設學習社群，組成學習小組或構建人機合作共同體。除此之外，人工智能技術可以為學習者提供多元化且可以深度參與的交互學習環境，通過打造人際互動網絡實現學習者之間同步或異步的高效互動，共同完成學習任務，達到學習目的。同時，通過分布式學習網絡，學習者可以建立與其他學習者、學習內容和學習環境間的聯結，從而獲得多元化學習路徑、學習資源和學習支持，促進學習者知識的構建以滿足學習者動態需求。

二、基于教師的角度分析

人工智能給教育領域帶來了極其廣泛而深遠的影響，而作為大多數教育活動主體之一的教師也必然會受到一定的影響。人工智能教育應用的第一步便是從替代煩瑣、機械的教育教學活動開始，將教師從重復性的腦力工作及簡單的機械性勞動中解放出來，從而達到提升教育教學成效的目的。同時，教師的角色也將伴隨著人工智能教育的應用而發生根本性變革，人工智能將取代教師的知識性角色，教師則需要充分彰顯其育人角色，將主要精力放在充當“連接者”和“創造者”的角色上。

（一）減輕工作負擔，提高工作效率

人工智能教育應用的作用主要體現在替代教師的部分重復性勞動，提高教師開展個性化教育教學的效率上。一方面，通過對學習者資源使用情況的完整記錄以及學習者在學習過程中所產生的學習行為數據進行深度挖掘，幫助教師精準快速地把握學習者的學情，并且以學情分析的結果為基礎，依據學習風格、學習需求等參數選擇教學資源、教學策略，同時規劃教學過程并高效地實現自動備課或者提供有效的授課建議。另一方面，人工智能可以完美地承擔出勤考核記錄，作業的編輯、收發和批閱，問題的收集、分析與解答以及學習者素質測評等程序性的任務，不僅大幅減輕了教師的工作負擔，而且為教師從事創造性、情感性的個性化答疑、授課等以及創生個性化教學工作提供可能。

（二）促進角色轉變，適應全新教學環境

人工智能教育應用使得學習者的核心素養培養成為主要內容，教師的核心價值也由傳統的專業知識和專業技能轉向為情感塑造、創造力提升和良好德行的培養，教師的責任亦不再是單純地灌輸知識，而應該是幫助和引導學習者自主學習及自我成長，并最終成為學習者的人生導師。一方面，在教學上，教師將更多地被定位為學習者學習活動的設計者和組織者。人工智能技術能夠為學習者的個性化學習創生有利條件，教師應當摒棄培養單一人才的教育目的和以知識講授為中心的教學目標，成為注重學習者濃厚學習氛圍的營造者，學習者學術成長計劃與方案的定制者，學習者學會自我管理與自我調控的引導者，以及學習者主動學習、實踐和創造的促進者。另一方面，在育人上，教師將更多地被定位為促進學習者成長的心靈導師和成長伙伴。人工智能的教育應用使得教師應該關注師生對話與情感交流，注重培養學習者的批判意識、創新能力和審美素養，通過對學習者進行思想熏陶與價值引領幫助其養成健全人格。

三、基于管理者角度分析

人工智能教育應用可以很大程度上降低教育管理成本，提升教育管理效益，使管理者、教師與學習者沉浸于良好的教育生態系統中，從而真正地將教育與管理融為一體，促使教育沿著內涵式發展道路前行，同時也使得教育能夠從冗長、粗放的科層管理模式轉向扁平化的精準化治理。

（一）實現精準化的教育治理

人工智能既可以協助管理者精準制定教育政策，也可以對教育宏觀規律進行預測與調控。以人工智能技術為支撐，對包含學習者、教師、學校與社會等方方面面的教育數據進行全樣本收集，通過數據挖掘關聯算法，分析優化教育治理體系各個治理環節及流程，用具有前瞻性的宏觀調控取代滯后的微觀管控，提升治理方案的應用實效，從而達到教育發展狀態與社會需求相協調。同時，為學校布局、教育經費分配等教育決策提供理論指導與數據支持，提高教育發展戰略以及教育政策等方面決策的有效性及精準性。

（二）促進優質資源共享

泛在學習成為可能得益于信息技術的發展，同時學習者接受教育的方式也面臨重大變革。學習者可以突破傳統教育對學習資源和學習方式的限定，借助于網絡、媒體等多元渠道獲取知識與技能。人工智能技術使得建立具有全功能、全流程特色的高效智能教育管理系統成為可能，通過這一智能化管理系統可促進學習資料和學習資源、教學資源、優秀師資以及信息紅利的有效共享。

四、推進人工智能教育應用面臨的問題

人工智能教育應用雖然發展較快，并在各方面取得了一定的進展，但仍處于淺層次的、以認知為導向的弱人工智能階段，其在教育領域應用的潛力未得到發揮，尤其是通用性人工智能尚待開發，對于推進教育系統深層次變革依然存在廣闊的發展空間，在推進人工智能教育應用的過程中還會面臨諸多的現實問題與挑戰。

（一）學習者自主學習能力不足，學習負擔增加

學習者具備一定的自主學習能力是人工智能教育應用實施的基礎。自主學習能力不僅包含信息處理能力，更重要的是自我調節、自我管理能力等。顯而易見，在人工智能教育應用過程中，學習者必然會成為所有學習活動的中心，主體地位始終貫穿整個學習過程，學習者可以根據自身需求選擇相應的學習資源，生成個性化學習方案。如此，個性化學習方案的順利實施對學習者自主學習能力要求更高。大部分學習者習慣于采用傳統學習模式，自主學習能力存在一定的欠缺，必將導致學習效率低下，學習負擔增加。主要表現：處理信息速度慢；學習基礎薄弱，需要花費大量時間和精力對基礎知識進行彌補。

（二）教師數字勝任力薄弱，教改動力不足

教師具備必要的數字勝任力是人工智能教育應用實施的關鍵。教師數字勝任力意味著數字意識、數字交流、數字創造等多種能力的綜合表現，正是為面對智能時代的數據而存在[20]。人工智能教育應用要求教師能夠對于教育教學活動相應事項所產生的大量數據信息進行適當的理解和運用，從而創生新信息。然而，在現實教學改革中卻碰到以下問題。一是由于教師缺乏數據意識，很難運用數據對教學問題進行思考，更談不上輔助教學管理，從而對數據利用態度消極；二是由于教師數據技能欠缺，導致數據交流能力低下，從而造成所獲取的數據服務有限，進而無法進行對外技能交流，更別說數字創新。因此，教師數字勝任力薄弱必將使得教師工作量加大，導致其教改動力不足。

（三）管理者資源相對缺乏，統籌推進受限

管理者統籌推進資源開發與建設是人工智能教育應用的重要保障。人工智能教育應用要求管理者要根據現有資源配置情況，洞察教育教學過程中存在問題及其演化趨勢，通過對大數據的收集和分析，搭建智能化管理平臺，實現更方便、更高效的資源配置，更合理、更有效地提升教育質量及促進教育公平。在這一系列過程中需要多方相關專業技術人員的保障與支持，同時要對多方資源進行統籌優化。然而，當前大多數管理者采用的是科層管理模式，各部門有各自的系統，雖然分工明確但各部門之間未能形成系統的聯系，這無疑將成為制約人工智能教育應用發展的重要瓶頸。

五、多主體視域下人工智能教育應用改革舉措

人工智能教育應用的目標就是借助人工智能的技術手段，改革創新學習者學習方式以及教師教學模式，同時也為教育管理者打造更加智能化、個性化的教育生態環境。人工智能教育應用的不斷深入發展，雖然尚未徹底顛覆傳統教育模式，但對學習者、教師和管理者已產生較大影響。正確合理應對這些變化，更好地將人工智能技術服務于教育領域值得進一步思考與探索。

（一）學習者強化自主學習，培養創新思維能力

人工智能教育應用使得學習者獲取信息的途徑、方式更多樣、更便捷，因而精準處理信息顯得尤其重要，需要學習者具有很強的自主學習能力。為此，學習者不僅要樹立終身學習理念，還要培養自主學習意識。首先，學習者應該充分認識到自主學習是有利于實現自我可持續發展的有效途徑，通過學會自我約束和管理使得學習者自控能力得以提升，從而保障有效實施自主學習這一必要條件。其次，學習者應該結合自身發展實際進行目標規劃與管理，從而有目的地開展階段性自主學習。最后，學習者應該客觀地利用自主學習的評價結果對學習效果進行總結與完善，更好地實現學習目標，通過探索與思考，在潛移默化中培養創新意識及創新能力。

（二）增強教師數字勝任力，提升人工智能素養

人工智能教育應用要求教師要強化自身的數字勝任力以提升教學質量。首先，教師應該側重提升數字技術認知能力，具備必要的數字意識與數字思維。數字認知是教師開展教育教學活動的基礎，能在很大程度上提高教學效果，進而為技術深度賦能教育教學活動提供應用支撐，從而到達數字創新與教學創新的目的。其次，教師應該自覺提升數字資源整合能力，具備一定的數字管理意識。數字資源是教師開展教育教學活動的保障，能夠進一步提升人工智能教育應用的效能，通過對教學資源、教學流程的重構與再造實現高質量教學。最后，教師應該著重提升數字綜合應用能力，強調教師要具備數字創造意識。數字綜合應用是教師開展教育教學活動的關鍵，教師應該充分創設學習環境，改善教育方法，調整優化教育過程，高效地實現教育教學活動的創新與創造，有效地提升教師人工智能素養，從而滿足學習者多元化、全方位發展的需求。

（三）管理者搭建智能學習平臺，協同共建優質資源

人工智能教育應用要求管理者協調各方有效資源進行合理配置，為統籌推進多方協調創新及教育公平化打下扎實基礎。一方面，管理者應統籌推進智能學習軟件平臺的搭建。人工智能教育應用最終會依托智能學習平臺開展，因此智能學習平臺的建設不僅是人工智能教育應用的前提和基礎，更是決定其應用成效的關鍵。智能學習平臺的搭建為終身學習、泛在學習以及大數據應用于教育教學活動提供了無限的可能性。另一方面，管理者應統籌優質資源的共建與共享。優質資源的共建與共享不僅需要相應的管理制度保障，而且還需要一定的政策扶持，尤其需要大量的技術支持，因而其參與主體十分多樣，這就要求管理者要協調參與者各司其職、相互配合，做好優化處理，打造優質資源共享鏈。

總而言之，人工智能技術與教育的深度融合將進一步改變未來教育的生態，使教育變得更具智慧性。當然，人工智能教育應用也會面臨一系列重大挑戰。一方面，人工智能技術本身不夠成熟，亟待在自身發展上突破技術瓶頸；另一方面，人工智能教育應用需要解決道德倫理問題。精準的教育服務建立在大量底層數據基礎之上，必然存在隱私泄露的風險。人工智能教育應用尚未成熟，需要學習者、教師和管理者三大主體長期共同努力，無論是意識、思想還是能力，都應緊跟人工智能時代的腳步，充分發揮人工智能與教育活動相結合的優勢。

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