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人工智能的發(fā)展與應(yīng)用推動了教育智能化的進程。2017年7月，《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》發(fā)布，指明了人工智能發(fā)展的戰(zhàn)略態(tài)勢以及戰(zhàn)略部署，關(guān)注智能教育，強調(diào)推動人工智能在教學(xué)、管理、資源建設(shè)等方面的全流程應(yīng)用。

實際上，近十年來，移動互聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實、新一代人工智能等新技術(shù)正向教育的各個領(lǐng)域滲透，已經(jīng)對傳統(tǒng)的課堂教學(xué)結(jié)構(gòu)、教學(xué)模式、教育評價產(chǎn)生了深遠的影響，教育信息化從數(shù)字化到智能化的階梯式發(fā)展趨勢日益明顯。以人工智能為核心驅(qū)動力的“智能+教育”漸成趨勢，教育智能化已經(jīng)成為傳統(tǒng)教育改革的關(guān)注點和方向標(biāo)。

人工智能是引領(lǐng)教育智能化發(fā)展的戰(zhàn)略性技術(shù)，超越技術(shù)范式去理解人工智能的理念變化和即將發(fā)生的革命性影響，有助于把握教育智能化的新方向和新場景，促進人工智能的教育應(yīng)用。因此，有必要在分析人工智能最新技術(shù)范式和理念的基礎(chǔ)上，明確教育智能化的發(fā)展方向，系統(tǒng)審視教育智能化的戰(zhàn)略場景，以搶抓人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機遇，助力我國教育智能化建設(shè)。

一、教育智能化的發(fā)展方向

教育智能化的發(fā)展離不開人工智能的支持，人工智能的研究范式轉(zhuǎn)變，延伸了其發(fā)展中的一些應(yīng)用圖景和發(fā)展趨勢，推動著人工智能和教育智能化向著人機協(xié)同的方向發(fā)展。

（一）現(xiàn)狀問題：純?nèi)斯ぶ悄茉诮逃龖?yīng)用中的局限性

當(dāng)前，人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用正不斷增加，對提高評估的效率、縮短反饋時間、提供個性化的學(xué)習(xí)支持方面具有積極作用。越來越多的機器被廣泛應(yīng)用于解決復(fù)雜、煩瑣或人力無法解決的問題，在此類應(yīng)用領(lǐng)域中，機器具有更高的優(yōu)越性，即使是在不確定情況下做預(yù)測，機器也優(yōu)于人類專家。然而，純?nèi)斯ぶ悄茉诮逃龖?yīng)用中也具有一定的局限性。

1.功能局限性

有關(guān)人工智能的研究方面大致可分為兩種范式：符號范式和連接主義范式。一種是通過構(gòu)建更抽象的機器模型，直接模擬人類的語言符號、意識與推理，賦予機器以智能。另一種是直接嘗試模仿人腦的某些神經(jīng)系統(tǒng)過程，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成各個神經(jīng)元的功能和神經(jīng)元的連接。因此，機器的智能程度主要取決于問題領(lǐng)域的定義及其清晰程度，或者算法聚類的精準(zhǔn)性，問題定義得越清楚、界限越明確、聚類精準(zhǔn)性越高，則機器解決該問題就越容易。

然而，要讓電腦如成人般地下棋是相對容易的，但是要讓電腦具有如一歲小孩般的感知和行動能力卻是相當(dāng)困難甚至是不可能的。這個和人類常識相悖的現(xiàn)象被稱為“莫拉維克悖論”，人工智能通常表現(xiàn)出“有知識、沒常識”的尷尬。機器更是無法形成人具備的社交技能和情感智力，表現(xiàn)出“有精度，沒溫度（缺情感）”“有個性，沒人性（缺文化）”的現(xiàn)象。人類的學(xué)習(xí)是一種大腦功能，具有復(fù)雜、混沌、生物性等特點，通常難以精準(zhǔn)定義與聚類，以至于無法實現(xiàn)完全自動化、智能化，更難以實現(xiàn)體驗、情感與文化上的教學(xué)交互。

2.信任問題

機器模擬人類認(rèn)知方式的過程復(fù)雜性和算法維度，阻礙了人類對其決策過程的理解。這種過程類似于人依靠直覺來作出決定，而對直覺的來源并沒有清晰的了解，這被稱為人工智能的“黑匣子”問題?！昂谙蛔印眴栴}使機器變得不透明，機器結(jié)合各種計算智能的方法，例如模糊邏輯、遺傳算法和基于案例的推理，將能夠快速執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)，并通過自動學(xué)習(xí)以提高智能化水平。

然而，機器進步的背后隱含的還有人們對機器甚至可能取代人類的擔(dān)憂。伴隨著技術(shù)對于解決“黑匣子”問題的局限性，衍生出關(guān)于人工智能中算法決策的透明度、可預(yù)測性、可解釋性和責(zé)任性的問題，并由此引發(fā)了人們對人工智能在教育應(yīng)用過程中控制權(quán)、數(shù)據(jù)隱私、決策安全等方面的信任問題，進一步限制了純?nèi)斯ぶ悄茉诮逃械膽?yīng)用。

（二）研究范式：人本人工智能（HCAI）在興起

1.第二波“哥白尼革命”：從以算法為中心到以人為中心

人工智能的實現(xiàn)基礎(chǔ)是計算機程序和基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這種以算法為中心的思想，更多地關(guān)注人工智能發(fā)展的手段，而忽視人工智能發(fā)展的目的是“為人服務(wù)”。此外，人工智能在與人合作解決問題的過程中大多以性能為中心，以性能為中心的應(yīng)用方式還需要解決機器缺乏監(jiān)督、應(yīng)用安全以及集體決策沖突等問題。這些問題都與既往智能技術(shù)研究范式與“人本性”背離有關(guān)，現(xiàn)在到了考慮轉(zhuǎn)變研究范式的時候，要充分注重人文性和人性化發(fā)展，尊重人權(quán)、隱私和注重數(shù)據(jù)保護、社會倫理等。

因此，克服和轉(zhuǎn)變以算法為中心的人工智能的狹隘性，抑制和突破以性能為中心的應(yīng)用的片面性，需要遵循人本主義理念，這促成了一種以人為中心的人工智能——人本人工智能（Human Centered Artificial Intelligence，簡稱HCAI或HAI）。HCAI的發(fā)展核心不再是物的發(fā)展、算法的突破，而是人本身的發(fā)展，將“人”這一要素置于中心位置，旨在增強人類的能力，增強公眾對人工智能技術(shù)的信任和信心，以充分發(fā)揮人工智能技術(shù)的潛力。

古代天文學(xué)家將地球視為太陽系的中心，太陽和行星圍繞其旋轉(zhuǎn)。在16世紀(jì)，哥白尼提出了以太陽為中心的模型構(gòu)架，證明了天文學(xué)的正確性，從而使人們可以進行更好的預(yù)測和進一步的發(fā)現(xiàn)。HCAI可以理解為人工智能在圍繞著人類活動的“循環(huán)中”，將人類置于人工智能設(shè)計、開發(fā)、制造、應(yīng)用與發(fā)展的中心，以人為中心的方法代替了傳統(tǒng)以算法為中心的機器智能，可將之稱為第二波哥白尼革命。HCAI的研究范式重視人的體驗、需求和控制，應(yīng)用的思路從專注于策略方案和任務(wù)解決，到將人重新置于人機協(xié)同的綜合控制范式的中心位置。

2.HCAI的治理結(jié)構(gòu)

近年來，有關(guān)人工智能的監(jiān)管治理的討論成為熱點話題。美國、歐盟、英國、日本等發(fā)達國家和區(qū)域組織先后發(fā)布了有關(guān)人工智能治理的戰(zhàn)略規(guī)劃。我國發(fā)布了《新一代人工智能治理原則——發(fā)展負責(zé)任的人工智能》，要求人工智能發(fā)展應(yīng)以增進人類共同福祉為目標(biāo)，應(yīng)符合人類的價值觀和倫理，促進人機和諧。在G20會議中，2019年的人工智能對話明確強調(diào)了發(fā)展以人為本的人工智能方法，增強公眾對人工智能技術(shù)的信任和信心，以充分發(fā)揮其潛力；2020年的人工智能對話強調(diào)發(fā)展教育、醫(yī)療和公共服務(wù)中可信賴的人工智能。

美國斯坦福大學(xué)人工智能實驗室與視覺實驗室負責(zé)人李飛飛啟動HCAI計劃，強調(diào)了將人的價值觀和意識引入人工智能技術(shù)的開發(fā)和使用中，包括三個指導(dǎo)原則：以對其人類影響的關(guān)注為指導(dǎo)；努力擴展和加強人類，而不是取代人類；更多地受到人類智能的啟發(fā)。由此可見，發(fā)展HCAI與人工智能治理的核心議題相一致，強調(diào)了融入以人為本的價值觀，假設(shè)了人類應(yīng)該始終在任務(wù)執(zhí)行中扮演主要角色，這個假設(shè)強調(diào)了HCAI應(yīng)遵循倫理、法律和安全等一系列的道德原則。

HCAI在興起，如何彌合HCAI的道德原則與實現(xiàn)這些原則所需的實際步驟之間的鴻溝，還需要形成一個能夠不斷適應(yīng)情況變化的制度化結(jié)構(gòu)。在設(shè)計方面，需要關(guān)注可靠的系統(tǒng)設(shè)計，因此需要在HCAI的整個組織構(gòu)架中融入一套制度設(shè)計，以消除人們對人工智能技術(shù)失控的擔(dān)憂。例如，通過偏差測試以增強公平性，減少輸入和輸出數(shù)據(jù)中的偏見。

在應(yīng)用方面，需要建立相應(yīng)組織內(nèi)的業(yè)務(wù)管理策略，在HCAI道德原則下對管理和執(zhí)行HCAI進行規(guī)范，形成HCAI應(yīng)用的安全文化，以消除人們對人工智能技術(shù)應(yīng)用及其重塑領(lǐng)域結(jié)構(gòu)的擔(dān)憂。例如，管理者對應(yīng)用安全的承諾。此外，為了確保HCAI設(shè)計與應(yīng)用是可靠且安全的，還需要建立起對應(yīng)的監(jiān)督和認(rèn)證機制，通過獨立監(jiān)督以獲得可信賴的認(rèn)證，如政府干預(yù)和監(jiān)管、專業(yè)組織和研究機構(gòu)的外部評估和認(rèn)證。綜合來看，HCAI治理結(jié)構(gòu)由內(nèi)向外可分為設(shè)計可靠、管理安全和認(rèn)證可信三個嵌套層次。

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（三）應(yīng)用圖景：eAI是一種HCAI應(yīng)用范式

人工智能是未來教育創(chuàng)新發(fā)展的重要推動力，遵循人本主義理念并形成人本人工智能教育新應(yīng)用，將有力促成一種新型應(yīng)用范式——教育人工智能（educational Artificial Intelligence，簡稱eAI）的形成。基于數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)決策是人工智能的技術(shù)優(yōu)勢，eAI作為一種HCAI應(yīng)用范式，其決策突出了以人為中心的綜合范式，并在與人的交互中逐漸呈現(xiàn)出人機聯(lián)合決策的趨勢。整體來看，基于eAI的決策過程是在具體應(yīng)用情境中對決策意義和權(quán)力的分配與重構(gòu)，可分為三種決策類型：

1.數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策

數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策以數(shù)據(jù)作為一種直接的決策依據(jù)。這種決策方式在對數(shù)據(jù)形式化、結(jié)構(gòu)化和可視化的過程中有明確的教育目標(biāo)和問題。eAI根據(jù)數(shù)據(jù)分析的反饋，可直接對既定的目標(biāo)或問題進行回應(yīng)。eAI憑借既定的計算邏輯和算法規(guī)則，通過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)決策四個鏈路，自動生成符合自身邏輯和教育主體需要的決策信息。例如，eAI學(xué)習(xí)系統(tǒng)通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，直接推薦與之相適配的學(xué)習(xí)材料。

2.數(shù)據(jù)啟發(fā)的決策

數(shù)據(jù)啟發(fā)指基于數(shù)據(jù)進行推理，在數(shù)據(jù)分析結(jié)論基礎(chǔ)上再進行的決策法則。在教學(xué)活動中，教師基于數(shù)據(jù)作出不同推斷和決策以引導(dǎo)教學(xué)實踐活動,人和機器在教學(xué)分析和教學(xué)設(shè)計之間形成協(xié)同。其中，eAI的數(shù)據(jù)分析、建模、解釋是探索性的，旨在提供廣泛的信息、結(jié)果預(yù)測或發(fā)展趨勢，以幫助教育主體進行推斷。此時的eAI是人機協(xié)同決策的伙伴，數(shù)據(jù)是一種輔助決策的信息輸入，目的是啟發(fā)教育主體進行思考與決策。例如，eAI系統(tǒng)分析并呈現(xiàn)出學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，教師決定下階段采取什么教學(xué)策略或措施。

3.設(shè)計驅(qū)動的決策

設(shè)計驅(qū)動的決策指的是一種基于設(shè)計思維集成的決策方式，以預(yù)設(shè)價值目標(biāo)為導(dǎo)向，強調(diào)對整個決策系統(tǒng)的認(rèn)識和把握，策略性更強。設(shè)計驅(qū)動的決策內(nèi)涵是以學(xué)習(xí)者為中心，人進行綜合控制和選擇，在不斷質(zhì)疑中優(yōu)化eAI的教學(xué)應(yīng)用。從設(shè)計的階段便開始布局?jǐn)?shù)據(jù)，制訂優(yōu)化策略，為決策中不確定性、風(fēng)險和沖突安排優(yōu)先級，使機器能夠更快地感應(yīng)和處理信息，并對過于復(fù)雜的教學(xué)情況采取行動，生成教育主體所需的信息。同時，管理人員、教師和學(xué)生知道eAI決策系統(tǒng)的原理、布局、構(gòu)建、特點以及所需的數(shù)據(jù)類型，可以很好地解釋、理解和信任決策信息。例如，采用eAI系統(tǒng)分析學(xué)生學(xué)習(xí)情況，教育主體需要在設(shè)計階段考慮有哪些學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)類型、對應(yīng)于解決什么問題、有什么解決方法等，然后在此基礎(chǔ)上進行綜合控制和決策。

（四）發(fā)展趨勢：人機協(xié)同智能發(fā)展的新模式

機器主要擅長于界定清晰和結(jié)構(gòu)合理的問題。相反，人類善于直覺思維、抽象和概念化，通常擅長解決界限不清晰、結(jié)構(gòu)合理的問題。人和機器的智能具有各自的獨特性，難以比較二者的“智力水平”，它們也不會擅長相同的事物。因此，突破純?nèi)斯ぶ悄茉诮逃龖?yīng)用中的局限性，最理想的方法是形成人和機器的有效協(xié)調(diào)，人類擅長的事讓人類做，機器擅長的事讓機器做，達到人機優(yōu)勢互補的新生態(tài)。

eAI的“以人為中心的”思維方式，通過人與機器的協(xié)作進程，促進教育智能化向著人機協(xié)同的方向發(fā)展。人和eAI的協(xié)同應(yīng)用，最常見的形式是建立人和機器之間進行調(diào)制和共享控制權(quán)的協(xié)作系統(tǒng)，人和機器都可以通過學(xué)習(xí)共同發(fā)展，其背后的基本原理是重塑一種互補的異構(gòu)智能——人機協(xié)同智能，通常有三種人機協(xié)同的模式：智能增強、過程整合和知識聚合。

1.智能增強

人機協(xié)同智能的智能增強模式一般包括三種。第一種是人增強機器，人類智能處于機器循環(huán)中，經(jīng)常用于訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型的形式。例如，通過人工建模來擴充機器以解決他們尚無法單獨解決的任務(wù)。第二種是機器增強人，機器智能處于人類的循環(huán)中，通過提供預(yù)測來改善人類決策。例如，將機器作為外部的輔助設(shè)備。第三種是混合增強，人和機器具有互補的功能，這些功能組合起來彼此增強。例如，機器通過與人的交互不斷地學(xué)習(xí)人類技能，不斷提高機器的智能等級，同時增強人類個體的感知與意識。

2.過程整合

人機協(xié)同智能的過程整合模式是將機器智能和人類智能集成到解決任務(wù)的流程中，重點在于人和機器進行有計劃的任務(wù)分配來解決問題。其中，人機協(xié)同體現(xiàn)為任務(wù)流程中物理級別的結(jié)構(gòu)融合，人和機器分別以自己的方式工作，在工作過程中協(xié)調(diào)配合以消除各種冗余和低效度的子過程，從而優(yōu)化整體的流程效率和任務(wù)效果。在解決任務(wù)的過程中，人機協(xié)同首先需要確定可用策略的集合，然后需要評估策略，以確定最佳的人機協(xié)調(diào)配合方式。一般而言，包含人和機器異步進行的順序集成、同步工作的并行集成，以及多個并行程序或順序程序組成的混合集成三種方式。

3.知識聚合

人機協(xié)同的知識聚合模式指將機器智能和人類智能聚合為一個整體，作為人機協(xié)同系統(tǒng)模塊的輸入。在這種模式下，人類行為和機器功能可以通過以下兩種方式之一合并。一種是將人和機器映射到同一維度或者相同的特征空間，并一起用作知識發(fā)現(xiàn)（分類、預(yù)測等）的學(xué)習(xí)模型。例如，智能答疑系統(tǒng)中，學(xué)生的問題首先會由智能機器回答，如果智能機器無法回答則啟用真實導(dǎo)師，并且整個系統(tǒng)會在動態(tài)的發(fā)展中生成更高層次的知識映射，生成更加精準(zhǔn)的學(xué)習(xí)模型。另一種是將人和機器作為相同算法或功能的參數(shù)，構(gòu)建共生的人機認(rèn)知架構(gòu)。例如，將檢測到的人的行為與情緒、機器的表現(xiàn)與決策邏輯，以及人與機器的交互數(shù)據(jù)作為輸入共享到人機協(xié)同系統(tǒng)的控制模型中。

二、eAI賦能教育數(shù)字化新基建

國家政策和會議中多次強調(diào)推動并加快新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，教育作為新基建的重要應(yīng)用領(lǐng)域，教育數(shù)字化新基建無疑是務(wù)實教育智能化底座支持的發(fā)展愿景與戰(zhàn)略性場景。

（一）國家新基建高潮興起

2018年，中央經(jīng)濟工作會議正式提出了“新基建”的概念，強調(diào)推動5G、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)；2019年的政府工作報告中再次提出“加強新一代信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”；國務(wù)院于2020年1月3日常務(wù)會議提出，出臺信息網(wǎng)絡(luò)等新型基礎(chǔ)設(shè)施投資支持政策。以“數(shù)字基建”為內(nèi)核的新基建已成為社會共識和國家戰(zhàn)略，國家新基建高潮興起。

對于新基建的內(nèi)涵，國家發(fā)改委對新型基礎(chǔ)設(shè)施的范圍作出了解讀，指出新基礎(chǔ)設(shè)施主要包括信息基礎(chǔ)設(shè)施、融合基礎(chǔ)設(shè)施和創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施三方面內(nèi)容。教育數(shù)字化新基建可以看作國家新基建在教育領(lǐng)域的細分基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。當(dāng)然，教育數(shù)字化新基建作為國家新基建下的細分領(lǐng)域，具備其獨特的領(lǐng)域特性。

一是進行聯(lián)結(jié)與交互的教育新基建，包括以5G和互聯(lián)網(wǎng)為代表的通信網(wǎng)絡(luò)和以教育資源平臺和智能分析系統(tǒng)為代表的系統(tǒng)平臺新基建。

二是進行數(shù)據(jù)處理的教育新基建，通過算力、算法去賦能教育智能化變革，包括以人工智能、云計算、區(qū)塊鏈等為代表的新技術(shù)和以數(shù)據(jù)中心、智能計算中心為代表的算力支持等新基建。

三是上述兩種新基建與教育融合產(chǎn)生的新型驅(qū)動方式。整體來看，教育數(shù)字化新基建強調(diào)算法作為教育數(shù)字化的底層支持、數(shù)據(jù)作為智能化的驅(qū)動要素、計算方法作為生產(chǎn)力，包括支持教、管、學(xué)、測、評、考以及促進技術(shù)與這一系列活動進行融合的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

（二）eAI在技術(shù)賦能教育數(shù)字化新基建中的作用點分析

教育數(shù)字化新基建是教育教學(xué)實踐與創(chuàng)新的基礎(chǔ)支撐。eAI不僅僅是教育數(shù)字化新基建的一個領(lǐng)域，也是技術(shù)賦能教育數(shù)字化新基建的核心驅(qū)動力。從戰(zhàn)略層面上看，eAI將以人為本的理念融入教育數(shù)字化新基建，為教育智能化的發(fā)展提供支持與動力；從技術(shù)操作層面上看，eAI通過底層布局以構(gòu)建技術(shù)支撐體系；從實際應(yīng)用場景上看，教育數(shù)字化新基建包括操作系統(tǒng)、智能學(xué)具、智慧學(xué)伴、智慧環(huán)境、智慧教法和智慧評估六種類型的創(chuàng)新構(gòu)造。因此，基于戰(zhàn)略層面的宏觀計劃和技術(shù)操作層面的底層邏輯，立足于創(chuàng)新構(gòu)造層面，分析eAI在技術(shù)賦能教育數(shù)字化新基建的實際應(yīng)用場景，如圖1所示。

圖1 eAI在技術(shù)賦能教育數(shù)字化新基建中的作用點

eAI為操作系統(tǒng)類構(gòu)造開辟了新路徑，依托eAI技術(shù)的數(shù)據(jù)處理能力和自動化決策能力，支持其他功能模塊數(shù)據(jù)傳輸，形成一個提供智能化服務(wù)的有機操作系統(tǒng)，并通過高層推理和可視化模塊將交互引導(dǎo)至低層位置來實現(xiàn)有效的信息獲取，進一步強化操作系統(tǒng)的語音識別、機器視覺、執(zhí)行系統(tǒng)和認(rèn)知行為系統(tǒng)等服務(wù)。eAI賦能智能學(xué)具類構(gòu)造在塑造智能學(xué)具及其運用方式上起積極作用，eAI的基本框架、算法模型以及通用技術(shù)決定了智能學(xué)具的功能。

eAI應(yīng)用于智慧學(xué)伴研發(fā)和應(yīng)用過程，更強調(diào)以人為中心的底層設(shè)計與界面交互設(shè)計，將eAI的智能語音識別、自然語言處理和計算機視覺等技術(shù)嵌入智慧學(xué)伴的內(nèi)部程序或系統(tǒng)中，為學(xué)習(xí)者提供學(xué)習(xí)支持或教學(xué)服務(wù)；此外，eAI還賦能智慧學(xué)伴從人機交互中獲取信息以實現(xiàn)機器的自學(xué)習(xí)與自適應(yīng)。

eAI賦能智能環(huán)境系統(tǒng)類構(gòu)造，通過嵌入多個傳感器和執(zhí)行器，融合智能語音、位置跟蹤和觸敏顯示設(shè)備等功能程序與物理設(shè)施，賦予環(huán)境以自動感知、數(shù)據(jù)處理、事件解釋、生成模型的能力，從而構(gòu)建起高度智能化的智慧環(huán)境，例如智慧終端、智慧教室、智慧校園。eAI通過與人協(xié)作的方式構(gòu)建智慧教法類支撐結(jié)構(gòu)，賦能學(xué)習(xí)的個性化、服務(wù)的自動化以及策略的智能化；在“以人為本”eAI設(shè)計和“以人為中心”的教學(xué)中，eAI賦能智慧教法類構(gòu)造無疑會增強學(xué)習(xí)者的主人翁責(zé)任感，從而增加eAI和學(xué)習(xí)活動的接受度和信任度。eAI賦能智慧評估類構(gòu)造，整合多種信息技術(shù)形成系統(tǒng)化的評估技術(shù)鏈，然后基于操作系統(tǒng)、智能學(xué)具、智慧學(xué)伴、智慧環(huán)境、智慧教法類構(gòu)造，建立智慧評估支撐體系。

三、eAI賦能OMO教學(xué)模式新常態(tài)

大規(guī)模疫情加速了教育領(lǐng)域?qū)€上線下融合（OMO）教學(xué)模式的探索。同時國家政策支持構(gòu)建OMO教學(xué)模式的常態(tài)化發(fā)展機制，為教育智能化的深化發(fā)展創(chuàng)造了契機。從外部環(huán)境和現(xiàn)實需求考量，OMO教學(xué)模式新常態(tài)已成為教育智能化的戰(zhàn)略性場景。

（一）國家支持構(gòu)建OMO教學(xué)模式的常態(tài)化發(fā)展機制

從早期的多媒體、局域網(wǎng)、單片機的引入，到云計算、互聯(lián)網(wǎng)、多終端的發(fā)展，技術(shù)與教育的融合促進了教育的發(fā)展與變革。如何在此基礎(chǔ)上推動進一步的融合和創(chuàng)新，將對教育在未來能否實現(xiàn)智能化、最大化發(fā)揮技術(shù)的教育應(yīng)用效能提出更大的挑戰(zhàn)。2020年7月，國家發(fā)改委、中央網(wǎng)信辦、工業(yè)和信息化部、教育部等13部門公布《關(guān)于支持新業(yè)態(tài)新模式健康發(fā)展激活消費市場帶動擴大就業(yè)的意見》，明確指出：“大力發(fā)展融合化在線教育。構(gòu)建線上線下教育常態(tài)化融合發(fā)展機制，形成良性互動格局?！憋@然，國家高度重視OMO教學(xué)模式的實踐與推廣。積極探索并推進OMO教學(xué)模式，成為教學(xué)改革的關(guān)注熱點和傳統(tǒng)教育迫切轉(zhuǎn)型的方向標(biāo)。

（二）eAI在OMO教學(xué)模式中的作用點分析

OMO教學(xué)模式是以學(xué)生為中心，通過技術(shù)手段打通線上和線下、虛擬和現(xiàn)實學(xué)習(xí)場景中各種結(jié)構(gòu)、層次、類型的數(shù)據(jù)，形成線上線下融合場景生態(tài)，以實現(xiàn)個性化教學(xué)與服務(wù)的教學(xué)新樣態(tài)，兼容混合學(xué)習(xí)和混成學(xué)習(xí)模式，體驗無縫學(xué)習(xí)，并促進智慧學(xué)習(xí)發(fā)展。eAI的感知、認(rèn)知、情感、價值、審美和文化計算能力，能促進OMO教學(xué)模式的“個性化”，為OMO教學(xué)模式的“無縫融合”提供牽引。

從個性化角度看，eAI賦能OMO教學(xué)模式，通過對線上線下、同步異步的全過程進行“觀察”，挖掘?qū)W習(xí)活動網(wǎng)絡(luò)所蘊含的數(shù)據(jù)信息，以優(yōu)化OMO教學(xué)模式中的教學(xué)過程與服務(wù)體驗。具體來看，一是通過傳感器和算法模型技術(shù)對學(xué)習(xí)過程進行收集與跟蹤，在對教學(xué)活動進行網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)分析和深度挖掘的基礎(chǔ)上建立學(xué)習(xí)者模型、教學(xué)模型、知識領(lǐng)域模型等，并通過分析推理來確定學(xué)習(xí)者的個性化需求，及時進行響應(yīng)和反饋。二是依靠eAI提升OMO教學(xué)模式的智能化程度，由機器替代人來自動執(zhí)行某些教學(xué)任務(wù)，提升服務(wù)效率與水平。例如，eAI支持同步異步的智能測評與反饋、智能助教。

從無縫融合角度看，eAI融合其他技術(shù)支持多場景、多設(shè)備、多資源下的學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)換與跟蹤，可支持?jǐn)?shù)據(jù)和技術(shù)的集成應(yīng)用，推動線上和線下信息流通以及不同地區(qū)之間同步和異步的資源共享，從而打破OMO教學(xué)模式中信息流通和資源共享障礙。

此外，eAI作用于各類技術(shù)間的連接，有助于克服連接不確定性、調(diào)解連接沖突并在復(fù)雜系統(tǒng)中實現(xiàn)自調(diào)節(jié)和自適應(yīng)，真正做到打通線上線下、實現(xiàn)同步異步互聯(lián)。其中，eAI與云計算技術(shù)和5G移動通信技術(shù)融合，使成本低廉的大規(guī)模并行計算得以實現(xiàn)，支撐線上線下資源、程序和工具的訪問與應(yīng)用，支持線上線下教學(xué)靈活切換與整合。eAI與XR擴展現(xiàn)實技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計算和觸覺反饋技術(shù)融合，在OMO教學(xué)模式的教育場景中應(yīng)用，可以完成現(xiàn)實課堂與虛擬場景中的智能化交互。

四、eAI賦能教育評價創(chuàng)變新戰(zhàn)役

教育評價是教育與學(xué)習(xí)的“指揮棒”，調(diào)適教育教學(xué)的指揮棒，對引導(dǎo)教育改革具有重要意義。顯然，教育評價創(chuàng)變已成為引導(dǎo)教育改革、促進教育智能化深化發(fā)展的戰(zhàn)略性場景。

（一）國家政策吹起教育評價改革進軍號

習(xí)近平總書記在全國教育大會上強調(diào)，要扭轉(zhuǎn)不科學(xué)的教育評價導(dǎo)向，堅決克服唯分?jǐn)?shù)、唯升學(xué)、唯文憑、唯論文、唯帽子的頑瘴痼疾，從根本上解決教育評價指揮棒問題。2020年9月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)《深化新時代教育評價改革總體方案》（以下簡稱《總體方案》）對新時代教育評價改革作出了全面部署，指出：“堅持科學(xué)有效，改進結(jié)果評價，強化過程評價，探索增值評價，健全綜合評價，充分利用信息技術(shù)，提高教育評價的科學(xué)性、專業(yè)性、客觀性?！眹腋叨戎匾暽罨逃u價體制改革，掀起了改革評價模式及評價范式的序幕。

1.傳統(tǒng)教育評價標(biāo)準(zhǔn)與內(nèi)容的升級與轉(zhuǎn)型

能力建構(gòu)導(dǎo)向的培養(yǎng)理念顛覆傳統(tǒng)單一、離散技能積累思維，正推動未來教育和學(xué)習(xí)的內(nèi)源性變革。如果教育的目標(biāo)是能力建構(gòu)，那么評價也應(yīng)該能夠提供個體的整體發(fā)展信息，而不僅僅是單一的結(jié)果信息。然而，傳統(tǒng)評價內(nèi)容幾乎不涉及學(xué)習(xí)者“高級形式”的認(rèn)知能力和動態(tài)發(fā)展特性，單一化、外在化、一刀切的結(jié)果呈現(xiàn)方式僅要求學(xué)習(xí)者回憶或識別零散且孤立的信息。源自能力構(gòu)建的新要求和新目標(biāo)，推動教育評價的標(biāo)準(zhǔn)和內(nèi)容從宏觀到微觀、從甄別到選拔、從量化到質(zhì)性、從單一評價到綜合評價的升級與轉(zhuǎn)型。

2.教育數(shù)字化評價方式

傳統(tǒng)的考試類評價方式提供了知識積累的“快照”，盡管這種抽樣有一定的用途，但記錄學(xué)習(xí)效果和報告學(xué)習(xí)結(jié)果的方法存在時效、偏差和效度的問題，無法進行全面評價。教育數(shù)字化評價方式，通過對全過程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)挖掘和分析，做到了宏觀與微觀、量化與質(zhì)性、綜合評價的全面兼顧，以形成富有生命力的教育評價系統(tǒng)，使評價過程更加科學(xué)、結(jié)果更加準(zhǔn)確、手段更加豐富，且能夠提供更加多元的過程性評價和增值性評價新方式，即教育數(shù)字化評價方式將有力促進教育評價的精準(zhǔn)、多元和公平。

（二）eAI在教育評價創(chuàng)變中的作用點分析

《總體方案》明確指出要創(chuàng)新評價方式，強調(diào)“利用人工智能、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代信息技術(shù)，探索開展學(xué)生各年級學(xué)習(xí)情況全過程縱向評價、德智體美勞全要素橫向評價”。eAI作為創(chuàng)新教育評價的核心技術(shù)，為賦能教育數(shù)字化評價方式，推動傳統(tǒng)評價標(biāo)準(zhǔn)與內(nèi)容的升級與轉(zhuǎn)型開辟了新途徑，構(gòu)建起縱橫交錯、立體全息的教育評價體系，如圖2所示。

圖2  eAI在教育評價創(chuàng)變中的作用點

eAI作用于教育評價標(biāo)準(zhǔn)與內(nèi)容的升級與轉(zhuǎn)型，嘗試全方位地評價學(xué)生，具備反映學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)狀況并適應(yīng)教育教學(xué)需要的能力。

首先，eAI支持評價人格的完整性和發(fā)展的差異性，從德智體美勞全面評估學(xué)生的人格品質(zhì)。通過自然環(huán)境智能感知技術(shù)，自動感知并以智能信息處理的方式進行認(rèn)知計算，特別是對學(xué)生情感、情懷的識別與理解，在對學(xué)習(xí)者個體差異的識別和認(rèn)證的基礎(chǔ)上，生成個性、定制的教學(xué)方案。

其次，eAI還支持評價反饋的故事性。教育決策依賴于可解釋性的因果知識，eAI為可視化的評價反饋提供了可能，通過挖掘和關(guān)聯(lián)具有前后邏輯關(guān)系的信息片段，生成可解釋的因果知識。然后根據(jù)可解釋的因果知識，向教育工作者以及政府、學(xué)校、家庭等相關(guān)涉益者提供具有故事性的實時反饋，或按需出具教育評價報告。

eAI作用于教育數(shù)字化評價方式，通過嵌入的方式為監(jiān)測靜默性、表現(xiàn)日常性、成長動態(tài)性的評價提供了可能。eAI結(jié)合穿戴智能設(shè)備終端、智能環(huán)境感知系統(tǒng)、無線通信技術(shù)等多種技術(shù)形成自動感應(yīng)系統(tǒng)或程序，對學(xué)習(xí)者的心理、生理、行為進行靜默動態(tài)監(jiān)測；在教學(xué)活動和日常生活中，eAI自動將監(jiān)測數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)椒治龆?，不會影響學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程，以實現(xiàn)日常性的表現(xiàn)追蹤與分析；通過不斷的實時、自動、智能的評價，eAI能夠提供形成性和詳盡的學(xué)習(xí)者能力與品質(zhì)的動態(tài)發(fā)展評估報告。

圖片來源：圖蟲創(chuàng)意

五、eAI賦能教育智能化的其他戰(zhàn)略性場景

除了上述國家政策大方向指引下的戰(zhàn)略性場景，從教育智能化發(fā)展的多樣性和我國教育領(lǐng)域的現(xiàn)實情況看，教育智能化還包括一些持續(xù)化價值進取型戰(zhàn)略性場景。eAI將在這些場景中發(fā)揮作用，涉及教師隊伍能力建設(shè)、學(xué)科研創(chuàng)平臺建設(shè)和教育知識庫建設(shè)等方面。

（一）eAI賦能教師隊伍能力建設(shè)

1.教師隊伍建設(shè)是教育智能化的基礎(chǔ)工作

教師隊伍建設(shè)不僅是教育智能化發(fā)展過程中消納外部沖擊、適應(yīng)系統(tǒng)變化、促進發(fā)展變革的教育韌性建設(shè)重要因素，也是數(shù)字化、智能化時代促進教育與信息技術(shù)融合，推進教育智能化建設(shè)的基礎(chǔ)工作。國家為推動教師隊伍建設(shè)作出了一系列重大決策部署，2018年1月中共中央、國務(wù)院發(fā)布了《關(guān)于全面深化新時代教師隊伍建設(shè)改革的意見》，強調(diào)教師要適應(yīng)新技術(shù)變革；2019年2月中共中央、國務(wù)院頒布了《中國教育現(xiàn)代化2035》，提出要“全面加強教師隊伍建設(shè)”，凸顯了教師隊伍建設(shè)在國家戰(zhàn)略中的“極端重要性”。

2.eAI支持教師隊伍的團隊化和教師角色的精細化

在教育環(huán)境中，eAI助力教師隊伍能力建設(shè)。一方面，以“eAI+教師”的方式融合人和機器的集體智慧，構(gòu)建群智協(xié)同的人機教師隊伍，即eAI賦能教師隊伍的團隊化。eAI作為智能本體與人類教師形成團隊化的隊伍，擴展教師群體的智能，增強教師隊伍能力。其中，eAI充當(dāng)教師或者教師伙伴；同時，eAI整合海量數(shù)據(jù)信息使教師的決策變得更為準(zhǔn)確，分析學(xué)生的表現(xiàn)并為教師提供實時反饋，以支持教師進行規(guī)模化的教學(xué)計劃制訂。另一方面，以“eAI+教學(xué)”的方式增強教學(xué)服務(wù)，推動教師發(fā)展理念從“短板理論”（補足短板）向“長板理論”（發(fā)揮個體優(yōu)勢）轉(zhuǎn)變，機器與人類教師合作共贏，促進教師將自己的個體優(yōu)勢發(fā)揮到極致，即eAI賦能精細化教師角色。eAI教師可以接管教師的日常工作，代替教師進行日常的管理工作，使人類教師能夠?qū)Ｗ⒂趯W(xué)生的個性化指導(dǎo)和情感交流。

（二）eAI賦能學(xué)科研創(chuàng)平臺建設(shè)

1.我國當(dāng)前學(xué)科研創(chuàng)平臺的現(xiàn)實困境

學(xué)科研創(chuàng)平臺是增強學(xué)生創(chuàng)新活力、提高學(xué)校創(chuàng)新培養(yǎng)能力與國家創(chuàng)新發(fā)展水平的重要基礎(chǔ)。時代呼吁創(chuàng)新發(fā)展，學(xué)科研創(chuàng)平臺建設(shè)對推動學(xué)科研創(chuàng)水平和培養(yǎng)高水平人才具有重要意義。然而，我國在學(xué)科研創(chuàng)平臺上仍面臨諸多現(xiàn)實的困境。

首先，生物分子、量子力學(xué)、化學(xué)反應(yīng)等學(xué)科的研發(fā)流程很大程度上依托于各種研創(chuàng)類軟件，許多用于模擬、設(shè)計、開發(fā)和實驗的關(guān)鍵技術(shù)集成在研創(chuàng)類軟件中，一旦發(fā)生意外將面臨禁用、技術(shù)外泄和研發(fā)無法繼續(xù)的局面，如美國禁止哈爾濱工業(yè)大學(xué)等高校使用美國的工業(yè)軟件MATLAB的現(xiàn)象。

其次，我國的研發(fā)設(shè)計類軟件，如產(chǎn)品研發(fā)類軟件CAD、CAE、CAM等研發(fā)占比僅為8.5%；用于學(xué)科仿真、模擬的科研軟件，基本上是國外的商用軟件，而商用軟件將內(nèi)部計算過程進行了封裝，弱化了對應(yīng)學(xué)科在理論、算法、程序設(shè)計等研發(fā)方面的能力。

最后，我國學(xué)科研創(chuàng)平臺建設(shè)任重道遠，與學(xué)科研創(chuàng)相關(guān)的建設(shè)不足。例如，很多學(xué)校以計算機教室作為學(xué)科研創(chuàng)實驗室。因此，還需進一步發(fā)展和強化我國的學(xué)科研創(chuàng)平臺建設(shè)。

2.eAI與學(xué)科研創(chuàng)平臺建設(shè)前沿融合

學(xué)科研創(chuàng)平臺本質(zhì)是將特定學(xué)科場景下的經(jīng)驗知識，以數(shù)字化模型或?qū)I(yè)化軟件工具的形式積累沉淀、復(fù)用和重構(gòu)，通過結(jié)構(gòu)化、可視化、虛擬驗證設(shè)計等方式支持相應(yīng)領(lǐng)域的研究。學(xué)科研創(chuàng)平臺建設(shè)中，基于eAI的學(xué)科知識和經(jīng)驗的抽象及邏輯梳理，有利于學(xué)科研創(chuàng)平臺建設(shè)中知識封裝，促進學(xué)科研創(chuàng)平臺模塊化、模型化、軟件化、自動化和智能化。eAI的計算能力、感知能力、模擬能力和自動化能力與學(xué)科研創(chuàng)平臺結(jié)果分析、生成評估融合，可以對研創(chuàng)過程進行迭代優(yōu)化，提高研創(chuàng)平臺活力、敏捷性和精準(zhǔn)度。

eAI的連接能力與學(xué)科研創(chuàng)平臺的知識聯(lián)合生產(chǎn)和知識共建共享融合，具有的賦能學(xué)科研創(chuàng)平臺中硬件、網(wǎng)絡(luò)、計算等多種技術(shù)和相應(yīng)的領(lǐng)域技術(shù)融合的能力，可以促進學(xué)科研創(chuàng)平臺的內(nèi)外部溝通與實驗?zāi)M。

（三）eAI賦能教育知識庫建設(shè)

1.教育知識庫建設(shè)的現(xiàn)實意義

教育知識庫是指支撐教學(xué)和服務(wù)的一個知識集合型數(shù)據(jù)庫平臺。教育知識庫建設(shè)旨在通過知識抽取、管理與聯(lián)合、應(yīng)用與再創(chuàng)造的方式，形成知識的沉淀和積累。不同知識度量和應(yīng)用程序不同，衡量知識儲備的方法可能完全不同。隨著技術(shù)與教育的融合，精準(zhǔn)、定制、個性化的教育和學(xué)習(xí)將逐步建立，隨之而來的是對加速知識的高效查詢及其與學(xué)習(xí)者之間有效交互的更高需求。因此，教育知識庫的建設(shè)對推動知識利用和傳播，適應(yīng)未來教育模式和學(xué)習(xí)范式的轉(zhuǎn)變具有重大的現(xiàn)實意義。

2.eAI賦能教育知識庫建設(shè)

個性化、敏捷化和知識生態(tài)化成為未來教育知識庫建設(shè)的關(guān)鍵。eAI賦能教育知識庫的個性化，通過各種應(yīng)用程序和智能指令設(shè)計，對教育知識庫的資源數(shù)據(jù)進行適配，使教育知識庫能夠以人類理解的方式呈現(xiàn)知識、回答問題，自動推送學(xué)習(xí)者需求的信息與知識，引導(dǎo)學(xué)習(xí)者進行知識建構(gòu)。eAI賦能教育知識庫的敏捷化，能夠?qū)χR名稱、類型、關(guān)鍵字等進行快速定位、分析與表示，通過學(xué)科知識圖譜建立起知識聯(lián)結(jié)，將知識及其關(guān)系存儲到節(jié)點和邊，優(yōu)化知識檢索和查詢邏輯與速度。eAI賦能教育知識庫的知識生態(tài)化，構(gòu)建具備海量知識的資源庫，形成教育知識庫的知識動態(tài)生成系統(tǒng)與機制，基于底層算法對教育知識庫的內(nèi)外部知識進行數(shù)據(jù)分類、信息提取、對象檢測，并通過自動更新和更正教育知識庫，促進教育知識庫的動態(tài)發(fā)展。

本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號“中國教育學(xué)刊”（ID：zgjyxk），作者祝智庭、胡姣。原文刊于《中國教育學(xué)刊》2021年第五期。文章為作者獨立觀點，不代表芥末堆立場，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系原作者。