人工智能与教育的融合6篇

篇一：人工智能与教育的融合

　　

　　AI与教育融合

　　首先，人工智能可以提高教学效率。在传统的教学方式中，教师需要反复讲解，不断重复同样的内容来确保学生的理解。这种方式需要大量的时间和人力投入，而难以保证每个学生都能够掌握知识点。然而，人工智能技术可以大大提高这种效率。利用智能化的电子教材和课件，教师可以更方便地给学生演示知识点，也可以更为准确地了解每个学生的学习状态，判断学习难点和需要加强练习的内容。此外，人工智能技术还可以实现智能化的教学过程，通过不断的监测和反馈，发现学生的不足之处并及时进行指导和调整，提升学生的学习效果和水平。

　　最后，人工智能技术的应用面向的不仅是学生和教师，还可以推动教育现代化的进程。通过利用人工智能技术实现教学资源的共享和整合，可以消除学习过程中不同地区和学校不公的问题，拓宽学习的范围和渠道。同时，人工智能还可以实现智能化的考试和测评，基于大数据的分析和统计，为教育发展提供有效的指导和数据支持。

　　总之，人工智能与教育的融合，对于推动教育现代化、提高教学效率和学习效果，以及深度发掘教育领域的潜力和价值有着重要的作用和意义。未来，随着人工智能技术的不断发展和应用，教育领域的改革和变革也将进一步深化和拓展。

篇二：人工智能与教育的融合

　　

　　人工智能与教育融合发展问题的思考及建议

　　人工智能与教育融合发展问题的思考及建议：

　　一、现状分析

　　1.教育与人工智能异化程度极高，不易互通有无。

　　2.教育领域缺乏对人工智能的深入思考，对人工智能认识不足。

　　3.现有人工智能技术难以满足教育领域中的具体需求。

　　4.教育领域对人工智能技术了解不够深入，对其应用存在误解和偏见。

　　二、问题分析

　　1.如何将人工智能应用到教育教学中，提升教学效果和质量？

　　2.如何让教育领域专家更加深入地了解人工智能技术，有效利用其优势服务于教育事业？

　　3.如何保障教育信息的安全与可靠性，避免人工智能对教育带来的负面影响？

　　三、对策建议

　　1.探索“人工智能+教育”的新模式，将人工智能引入教育教学的各个环节，发挥智能化技术优势。

　　2.加强人工智能相关技术在教育领域的引入和培训，提升教育领域从业人员的综合素质和能力。

　　3.严格保护学生个人信息，制定相关政策和法规，完善安全保障体系，减少人工智能可能存在的风险和威胁。

　　四、发展前景

　　1.人工智能教育带来的教学效果将远远优于传统教育方式。

　　2.人工智能将深入应用于学生的个性化学习管理，极大提升学生的学习兴趣和学习效率。

　　3.随着人工智能在教育领域的应用逐渐深入，将推动整个教育领域的变革和创新。

篇三：人工智能与教育的融合

　　

　　人工智能与教育融合的理想形态

　　当前我国教育领域中存在诸多难题亟待解决，譬如：教育资源分配不均、教师队伍水平参差不齐、教育实践应试倾向明显等，打造优质均衡教育的探索一直在进行。通过人工智能与教育的融合，发挥人工智能与人类智能各自优势能够为解决这些困境提供契机。

　　智慧教育指的是依托于教育信息技术所打造的教育信息生态系统，以实现信息技术与教育的深度融合，培育受教育者的智慧。智慧教育的理念对教育实践具有正面的推动作用，但是上述只是智慧教育的第一层次，可以把它称为智慧教育1.0。而智慧教育2.0则更进一步，它依托于人工智能与人类智能的深度融合，精准高效地促进受教育者的个性化成长。

　　智慧教育2.0的核心发展就是超越对一般信息技术的整合，直接把高级的信息技术即人工智能完美融合到教育活动中来。由于人工智能发展尚处于弱智能阶段，其发展的具体路径仍需探索，对智慧教育2.0的现有认识还处在“盲人摸象”阶段。但是基于现有对教育实践、人类智能和人工智能的反思认识，能够勾勒出人工智能与教育融合后生成的智慧教育2.0的初步理想形态。

　　一、人工智能与教育融合的智慧教育2.0目标将侧重学生软素养培育

　　把个体成长需求的核心素养分为软、硬两类，只是一种粗线条的宏观区分，可以把学生的读、写、算等直观外显的素养称之为“硬素养”，相对地，把学生的自省能力、坚毅品性、人际能力、领导能力、想象力、创造力、情感力、道德力和合理价值观等称之为软素养。

　　对照2016年发布的《中国学生发展核心素养》的“基本要点”和“主要表现描述”，研究发现，在国家厘定的这些“关键的”“高级的”“共同的”素养系列中，大多数素养可以归入“软素养”范畴。由此可知，与传统工业社会重视对学生读、写、算等基本的工作领域需要的硬实力培养不同，软素养是当今社会，尤其是进入人工智能时代的当下教育目标的重点。

　　当前的教育太过强调知识与（考试）技能，工业社会所需的读、写、算培训遮蔽了坚毅品性、人际能力、想象力、创造力、道德价值观等“软素养”的培育，而软素养正是人类区别于人工智能的独一无二的品质。那些耗费大量时间强化的、基于读、写、算的知识记忆和重复性技能，在人工智能时代将会被人工智能轻易取代，因为人工智能不只能做到这些，且比人类更精于此，人工智能完成此类工作会更加精确、快速、稳定，且不知疲倦。

　　所以，人工智能与教育融合的智慧教育2.0应把教育的重点放在人类的优势领域，即学生各项软素养的培育上，而把人类智能所不擅长的、做繁重而重复工作所需的硬素养培育放在次要地位，前者将成为智慧教育2.0的教育重心。这种教育重心由“硬素养”训练向“软素养”

　　培育的转变是人工智能时代到来的必然选择，也是人工智能为人类所提供

　　的解放，更是对现有教育所导致的人的不和谐发展进行反思的结果。

　　二、人工智能与教育融合的智慧教育2.0组织方式将趋向个性化教育

　　传统或者说现有的人类教学组织方式是批量化生产，同一年龄段学生坐在同一教室里，使用同样的教材和教学资源，由同一位教师按同一个进度来开展教学活动，并使用同一种教学评价工具来衡量学生的掌握程度。这就是夸美纽斯所谓的“班级授课制”，它应人类工厂作业对大量技术型工人的需求而生，具有时代的进步意义，并且这种教学组织方式自身也复制了工厂盛行的批量化生产原理，其最大缺陷就是对受教育者独特性成长需求的漠视。

　　学生成长在不同个体之间，横向上的多元智能组合是不同的，纵向上的各种智能成熟期也不尽一致。特别重要的是，学生在接受正规教育前并不是“白板”一块，个体接受学校教育前的经历以及由经历所导致的“意义生产”即价值观念、道德素养生成等都不尽相同，所以班级授课制可以为工业社会培养技术工人，但对个体的丰满和谐、个性化成长不利。然而个性化教育不只是需求高昂成本，在工业社会也缺乏技术上的支撑。

　　人工智能时代的到来，将为教学组织方式趋向个性化教育提供可能。人工智能可分析每位学生的过程性学习数据，精准鉴别其知识水平、个人偏好、学习需求，据此调整每位学生的学习安排。具体地说，人工智能能够分析学生平时作

　　业、考试等过程性数据，对他们的学情作精准判断。如果学生掌握牢固，便加快速度；如果学生吃力，便放缓进度，并把情况反馈给教师。

　　这意味着批量化生产教育时代的终结，也预示着个性化教育的开始。每一位学生都拥有自己的专属课表和教师，接受个性化、定制化教育；教育评价也将过程化，考试分数不是学习的唯一目的，知识的创造、共建与分享将成为学习生活中的核心主题。整个学习将实现由标准化学习到非标准化学习的转型，这对激发学生学习热情、发挥各自天赋、满足多样化成长需求、塑造独特个性具有关键意义。

　　以上就是人工智能与教育融合的智慧教育2.0的个性化教育图景。显然，个性化教育的实现是基于人工智能的大数据、强算力、深度学习以及在此基础上的自适应能力等技术之上的。

　　三、人工智能与教育融合的智慧教育2.0在资源配置上将走向共享教育

　　我国教育当前所面临的一个重大困境就是非均衡发展，教育发展水平特别是在教育资源配置上存在较大的东西部和城乡差异，二元结构明显。在人工智能时代到来之际，政府提出要在教育资源有限的条件下，通过开发数字教育资源以及提升数字教育服务供给能力等教育信息化手段缩小区域之间的教育差距，从而促进教育公平。

　　在教育资源既定且数量不足的情境下，合理的资源配置对于实现教育公平至关重要。人工智能具有强大的超越时空

　　阻隔能力，一方面它可以快速组合在各区域分散不均的优势资源。此举既能使教育资源贫乏的学校获益，也能使教育资源丰富的学校受惠，因为即使是集众多优势资源于一身的单所学校自身也无法保证自己所有维度上的教育资源都是最优的，为此需要通过人工智能将各地的优质教育资源整合起来，此为教育资源的共建。

　　另一方面人工智能能够提供智能平台让各地学生拥有同样的教育资源。当前教育资源配置不尽合理，尤其是农村、西部等发展不充分地区，学生享有的优质教育资源甚是不足，智慧平台能让他们同样享有优质教育资源以获得自身的充分发展机会，此为教育资源的共享。

　　教育资源的共建是更好共享的必要前提，我们把人工智能与教育融合的智慧教育2.0的资源配置模式统称为共享教育。共享教育使学习的组织形式并不只是局限于学校与课堂，学习可以跨时间、跨场所、跨活动，为校内与校外的学习架起一座桥梁，特别是使不同地域的学生可以在共享教育这一新的教育生态系统中拥有更好、更均衡的学习条件。

　　通过基于人工智能的共享教育，使经济社会发展水平不同区域的学生能够同享优质均衡的教育资源，能推动教育的区域均衡发展，同时，这种教育资源共享还提高了教育资源的利用率。对教育发展而言，提高教育资源的利用率甚至比仅仅扩大教育资源投入更为有效。

　　四、人工智能与教育融合的智慧教育2.0在技术实现上将采用O-M-O模式

　　O-M-O概念来自于经济领域，全称是Online-Merge-Offline，指的是在经济领域，线上、线下边界消失，两者实现完美融合。教育O-M-O模式的特点是线上、线下教育得到有机融合，实体教学与虚拟教学的边界消失，双维教学得以实现。这将成为人工智能与教育融合的智慧教育2.0的技术实现方式。

　　《第四次革命》一书中提到人类社会中人人都将经历“线上人生”，这在智慧教育2.0时代的教育领域将成为现实，人工智能将为此提供坚实的技术基础。O-M-O教育模式同时实现线上与线下、虚拟与真实双维教学，教学时间更弹性自由，教学空间更开放多元，教学过程更具针对性，因而更高效合理。

　　人工智能线上系统采取网上预订课程，学习者通过智能平台选择教师，足不出户便可享有与各地教师交流的机会，得到一对一的针对性指导。特别重要的是，教育O-M-O化能提高学生学习的效率与效果。

　　人工智能技术能在课堂上清晰捕捉到每位学生学到了什么，哪些地方没有听懂、有待加强，更可以基于对学生活动过程中过程性数据的完整捕捉，开展有针对性的线上、线下辅导。而且，随着智能计算芯片技术以超“摩尔定律”速度发展，以仿真教学、沉浸式教学等为主要特征的虚拟课堂也正在逐步实现。

　　学生在教师基本概念讲解之余，再通过人工智能技术在教室里体验3D动态版的课堂，主题小到微生物的衍生、植

　　物的生长、动物的成型，大到地球的形成、太阳系的运行甚至是宇宙的运转。

　　在这种双维度教学中，线上教学为线下教学增添了情境性和趣味性，强化了课程的真实性和延展性；线下教学时教师侧重与学生之间的互相提问、相互启发，引发思考与共鸣，学生不仅学会听和看，更强调自己动手操作，线下教学为线上教学增添了共鸣性和实践性。

篇四：人工智能与教育的融合

　　

　　人工智能与教育的融合

　　摘要：十七大召开以来，“学前教育成为我国教育领域研究和注重的重点之ー，政府大力发展学前教育;同时人工智能成为21世紀国家科技发展的代名词。本文分別对人工智能和学前教育实行了阐述;分析了国内外教育机器人在学前教育领域的应用现状;对比了国内外的异同点，总结出防碍我国学前教育领域机器人发展的因素并提出相关建议。

　　关键词：学前教育;人工智能;教育机器人

　　号：16749324(2019)31000102智能机器人是人工智能领域中发展的前沿领域，具有高度综合性、前瞻未来性、创新实践性，蕴含着极其丰富的教育資源和应用价值。随着国家对学前教育发展的重视，在我国很多地区，智能机器人已经走进幼儿园的课堂和幼儿的家庭中。

　　教育机器人是一种十分典型的数字化益智玩具，尤其是在学前教育阶段，能够通过不同角度、多样性的形式发挥其教育功能，达到寓教于乐＂的目的。在信息化时代，信息技术的普及使幼儿园教学变得网络化、电子化。根据3-6岁幼儿在玩的过程中探索、体验以获得知识的发育特点，教育机器人在幼儿教学中的應用，能够激发幼儿对错综复杂事物的探索，协助其全面发展.1.幼ル园课堂活动载体。幼儿ル的课程分为五大领域：

　　科学、艺术、社会、语言、健康，围绕这五大类开设的课程内容丰富，但教师讲授课程以传统的教学方法为主，形式单一。教育机器人的引入，能够使各类课程更具有趣味性和智性，并且能够培养幼儿的创新精神、综合水平和协作水平，同时也能够増强幼ル的责任心。

　　例如乐高公司提出＂4C概念?联系(connect)、构建(construct)、反思(contemplate)和延续(continue)的循序渐进的过程，注重人与机器人的交流互动，教师可

　　借助智能机器人根据学生反馈对教学方法和内容实行调整，从而更高效、针对性地实行教学。

　　2.幼儿园课堂教学内容。随着人工智能和智能机器人的快速发展，在幼儿园中也开设了相关机器人教育的课程。根据皮亚杰的认知发展理论，儿童能够根据经验思考并解决问题，随着年龄的增长，儿童能够理解一些抽象概念，能够通过自己的思考和创新超越传统的模式。在知识方法方面，通过向幼儿简单讲解机器人，让他们了解相关机器人零部件的相关概念，能够协助幼儿提升对材料、建筑结构等方面的认知水平。同时幼儿在了解机器人的基础上实行外形组装，在实际操作的过程中锻炼幼ル的动手操作水平，使儿童肌肉群和动作协调性等方面得到更精细化的发展。

　　二、我国智能机器人在学前教育领域的发体现状

　　机器人技术自诞生以来拥有无可比拟的知识覆盖面和

　　技术集合优势。智能机器人在学前教育领域的一个重要应用为辅助教育(RAE)Robot-assistedEduca(ol入辅助教育)，指教师和学生以教育机器人为主要教学媒介和工具实行相关教学活动，协助幼儿ル园教师建立有趣、生动的学习环境，给予幼儿ル在情感、思维、语言、认知等方面的指导和协助，并提升教学效率。研究人员分析和总结了机器人的技术特点、角色特点和心理机制，教育机器人般具有人脸识别、语音识别、物体识别、情感识别、运动控制、知识记忆、识別与合成等功能，在教学过程中能与师生实行多种语言和符号的对话，实行仪器操作等复杂动作;还可根据对智能机器人自身的模块实行预设，协助幼儿构建比较完整、全面的认知系统。

　　三、国外智能机器人在学前教育领域的发体现状

　　国外智能机器人在学前教育领域的研究。早在1994年麻省理工学院(MT)就展开了“设计和建造LEGO机器人”;新加坡国立教育学院(NE)和乐高教育2006年6月在新加坡举办了第届亚太ROBOLABI国际教育研讨会，就机器人教育在科技、数学课程中的应用实行深入讨论和交流.研究显示，智能机器人大量应用于学前教育领域，其中绝大部分集中在幼儿园教学和幼儿临床医学。智能机器人也应用在特殊幼儿教育中，为有特殊需要的幼儿提供适合的教学方法和环境。临床研究显示，第一，提供治疗和探测疾病;

篇五：人工智能与教育的融合

　　

　　AI与教育行业的融合发展

　　第一章

　　概述

　　人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）作为当今的热点话题，正在逐渐走进各个领域，为各行业带来了新的发展机遇。其中，教育行业正成为AI进一步发展的重要领域之一。本文将从多角度为读者详细介绍AI与教育行业的融合发展情况以及未来趋势。

　　第二章AI在教育行业的应用

　　在教育行业中，AI技术可以广泛应用于教学设计、教学评估、学习跟踪以及学生行为预测等方面。

　　首先，教育行业可以利用AI技术对教学进行个性化定制，实现因材施教。通过学生的成绩、学习记录、兴趣爱好等各个方面的信息收集，AI可以为每个学生量身定做教学计划和教材。例如，针对某个学生的特定需求，AI可以提供针对性的推荐学习资料，以此加强学习效果。

　　其次，AI技术可用于学习跟踪和学习成果预测。教师和家长可以通过AI应用来监控学生的学习进展，分析学生的弱点和难点，并为学生提供合适的辅导和支持。当然，教师还可以基于学生的学习表现，预测出学生未来的学习成果和可能的难点，并相应地提供支持和帮助。

　　除此之外，AI还可以用于检测抄袭和作弊。AI可以与现有的数据库进行对比和分析，从而准确地检测出学生是否存在抄袭和作弊行为，从而保障教育行业的公正性和准确性。

　　第三章AI在教育行业的局限性

　　虽然AI在教育行业的应用前景广泛，但当前仍面临一些挑战和局限性，需要进一步加以解决：

　　首先，AI在数据处理和分析方面存在一定的局限性。学生的考试成绩、学习数据等信息收集需要耗费大量的时间和精力，因此，AI的数据收集和处理也需要大量的时间。而教育行业的数据收集与处理要求较高，因此需要更加先进、稳定的技术和算法来解决。

　　其次，AI尽管可以为每个学生提供教学计划和教材定制服务，但这种个性化服务还需要更完善的技术支持，以满足学生学习各个方面的需要，提高教育中的稳定性和可靠性。

　　第四章AI与教育行业的未来趋势

　　随着AI技术的不断进步，教育行业应将其视为未来发展中的重要机遇。在未来，教育行业可以通过AI技术实现更加深度的人才培养，丰富的课程设置和更为合理的教育资源配置。例如，在

　　线课程教学、移动APP教学、语音助手等新形式的教育模式，都将得到更广泛的应用和推广。

　　此外，AI可以促进教师教学水平的提高，并为其提供更多的支持和帮助。例如，通过AI分析和学生数据，教师可以更好地了解学生的学情和学习需求，并根据其特定情况来调整课程和教学方式。这样，不仅可以提高学生的自主学习能力，还可以提升教师的教学能力和效率。

　　综上所述，AI技术为教育行业的发展带来了无限的可能性。但在利用AI技术推进教育改革时，应坚持教育以人为本，把握好科技与人文的平衡，关注学生自主学习和能力培养，提高教学质量和水平。

篇六：人工智能与教育的融合

　　

　　推动人工智能与教育教学的深度融合。实施人工智能助推教师队伍建设行动，多措并举，助力教师主动适应互联网、人工智能等现代信息技术变革，创新教育教学和教育管理模式；加强

　　人工智能相关学科、专业建设，提升智能技术专业人才培养质量，确保人工智能可持续发展；将

　　人工智能教育全面融入各级各类教育，提高学生的数字技能和数字素养。

　　利用人工智能促进全民终身学习。构建智能技术支持下学校、家庭、社会协同育人的教育体系，建立健全生涯规划教育长效机制，利用智能技术保障弱势群体受教育的权利；建设服务终身学习的学分银行，探索并实现多种学习渠道、学习方式、学习过程的衔接，推动形成“人人皆学、处处能学、时时可学”的学习型社会。

　　基于全球调研，教科文组织梳理了中小学人工智能课程领域的主要问题并提出了相应建议：

　　1对人工智能能力培养的重视并未转为高质量课程开发的意识

　　全球大多数国家认同人工智能能力培养的重要性。在

　　2021年国际会议上，越南教育与培训部副部长

　　Phuc提出：越南将人工智能视为技术研发和促进经济发展的核心，并将从中小学开始培养下一代人工智能人才；同时，将提升教师、学生和其他用户应用人工智能的意识，培养人工智能技术研发的高端人才等。但是，全球多数国家对中小学生人工智能能力的培养仍停留在空谈阶段，应加强中小学人工智能课程的开发与实施，发挥政府对私有课程的审核和审批作用。

　　在多数国家，中小学人工智能尚属于新的课程领域，缺乏关于课程实施的大规模、实证性评估，故各国应加强对不同背景下中小学人工智能课程培养目标设定及分学段划分、教师培养与教学方法设计、课程对学生人工智能能力当前和中长期影响等方面的循证研究。

　　2跨界和跨学科合作不应成为人工智能课程与商业技术、商业品牌捆绑的立论基础

　　在多数国家，捆绑各自技术平台的私有企业课程填补了政府主导的中小学人工智能课程的缺失。在呼吁跨界和跨学科合作的背景下，中小学人工智能课程的开发需建立由政府主管部门、教师和教研代表、学术专家和企业代表组成的课程开发队伍。其中，国家或地方政府应持续强化开发、实施人工智能课程的能力和课程监管能力，引导、管理私有企业和非政府机构在课程开发与实施过程中的作用。为确保学生获得基础性知识、可跨平台迁移的技能、可跨场景应用的伦理和价值取向，课程目标和学习结果的界定应立足于基本应用原理和通用方法，而不应从

　　某个商业平台、设备或产品的具体操作出发。学校应尽量追求“平台去偏”

　　（Platform-Agnostic）

　　和“品牌去偏”（Brand-Agnostic）的课程内容，避免与单一或某些企业的人工智能平台或技术

　　品牌捆绑；同时，应鼓励企业向学生提供比较不同平台和工具的机会。

　　3人工智能教师的能力需求和教学资源需求是有效实施人工智能课程的前提

　　上述调研显示，几乎所有被调查国家都表示教师和教学资源是有效课程实施的必要条件，但只有不到一半的课程在其开发之初对教师和有关资源的需求进行了调研与分析，这导致某些国家颁布的人工智能课程标准常因教师能力准备不足、教学资源匮乏、倡导的教学方法脱离社会现状等原因而无法按期实施。鉴于人工智能课程的复杂性，应对现有师资的技术能力和教学法现状进行调查并分析其与课程实施之间的差距，在此基础上开发处于学校和教师最近发展区的课程；确保教师、教研人员代表参与课程的开发和预实验，提升人工智能课程的可操作性，并在课程实施筹备阶段开展基于需求分析的教师培训；同时，应基于有关课程内容所需的基本教学软硬件和课程资源，对资源配置所需的一次性经费投入和维持可持续发展的持续投入进行可行性分析，确保课程的资源要求不脱离实际。另外，还应重视开放性教学资源的价值，意识到学校购置技术平台或学生使用人工智能工具并非所有人工智能课程实施的前提条件。即便是在算法与程序设计、数

　　据建模和模式识别、人工智能技术开发等对平台和工具要求较高的模块中，仍可在一定程度上搜集、应用开放免费的学习工具和资源。在资源贫乏的国家和地区，也涌现了一些基于纸笔开展算法和人工智能原型设计练习、辨识和分析生活中人工智能技术及其工作机制、反思生活中人工智能伦理问题等方面的成功案例。

　　4人工智能课程目标应更聚焦于技术创新能力和真实问题解决能力的培养

　　在上述调研中，问及开发人工智能课程的动机时，各国普遍认同培养学生在人工智能领域的创新能力和问题解决能力的重要性。但从学习目标设定和课时分配等方面分析，现有课程并未显示各国对理解、应用和开发人工智能技术的重视。此外，对人工智能伦理问题的理解必须结合数据和算法设计和应用的核心过程，对相关社会问题的分析也应结合人工智能的全价值链和具体场景展开。中小学人工智能课程应进一步发挥对各国技术人才和创新人才培养的奠基作用，为学生提供更多深入理解并创造性地应用已有技术、开展与年龄相适应的技术创新等机会；应结合对人工智能底层技术的理解审视其中的伦理问题，应从人工智能技术设计、开发、部署、应用、监测、评估、迭代或淘汰的全价值链，整体分析有关的伦理问题，并结合具体的应用场景抽象讨论其社会影响。

　　5人工智能课程领域为项目式学习提供了广泛应用和演化的实践场景

　　在上述调研中，有关教学方法的反馈普遍认可项目式学习是实施人工智能课程的有效教学方法。对项目式学习有效性的判断，主要在于其可提供技能学习与培养的场景和真实问题解决的计划。一方面，现有中小学人工智能课程实施中对项目式学习的逐步认可和实践尝试，引发了该领域教学方式的变革；另一方面，人工智能课程的算法与程序设计、数据结构与数据模式识别、应用技术解决问题、开发新技术方案、人工智能伦理与社会问题等均属于建构不良的学习专题，与建构主义框架下的项目式学习高度内洽。而这些复杂、开放的概念和真实性的问题

　　情境，为项目式学习提供了进一步分化和演变的场景。人工智能课程开发者在提供教学法建议时，应强调教学任务的跨学科性和开放性，为学生提供结合任务理解和应用人工智能技术的机会，支持批判性思维、设计思维、计算思维、复杂沟通能力和协同创作能力等的培养。

　　6灵活的课程管理和实施方式不应弱化人工智能课程的核心价值

　　上述调研也揭示了中小学人工智能课程存在独立设课、融入信息与通信技术（或信息科技）课程、与数学学科融合、与其它非技术类课程融合等课程设置的方式，而目前的人工智能课程模块多以融合课程为主。课时安排也存在专属课内课时分配、课内外课时结合、完全课外课时、借用其它学科课时等多种课时安排方式。总的来说，现有的各国人工智能课程以选修课方式为主，而课程地位与各国教育部长重视人工智能能力培养的政治表态还相去甚远。因此，各国应在中小

　　学课程图谱中确立人工智能课程或模块在人工智能时代人才培养中的价值定位，并做好与其价值和课程目标相应的独立课时保障。对于适合采用跨学科方式实施的课程目标和课程内容，也应有明确的课程目标界定、教学活动规划、课时分配和学习结果评价计划。

　　人工智能与教育深度融合发展的逻辑框架

　　（一）人工智能与教育融合发展的关键要素

　　目前的人工智能发展主要有赖于三大要素的相互作用：大数据、硬件（主要指能够支撑处理庞大数据软件运行的硬件技术）和算法的发展（特别是深度学习的兴起）。由此，数据、技术和算法就构成了人工智能发展的三大基石。

　　人工智能与教育深度融合发展，就是教育应对人工智能等新一轮产业革命的战略设想与选择，旨在通过技术智能性的提升，推动教育的科学化程度和民主性进程，进而为教育的智能化发展以及新旧教育形态的深度融合发展赋予新动能。具体而言，就是通过技术、数据和算法的重组、调整和优化，推动教育走向数字化、网络化和智能化，即通过高智能化的技术推动教育资源的整合与教育大数据化的形成，实现教育资源的有效供给和个性推送。

　　（二）人工智能与教育融合发展的解释框架

　　人工智能与教育融合发展的解释框架，即人工智能与教育融合发展的宏观操作原理、技术路线和运作规则，主要包括技术基础、数据驱动和算法服务三个方面。

　　1.技术基础：支持智能教育关键技术的高智能化

　　支持智能教育的关键技术包括两个方面：一是人工智能发展的核心技术突破，如芯片技术、网

　　络技术和神经网络技术等；二是人工智能与教育融合发展需要依托的关键技术，如大数据、云计算、区块链、虚拟现实和增强现实等技术。即借助

　　这些高智能性的新兴科技力量的优势来辅助教育，重构教育形态，推进教育智能化，从而为打造智能化的学习生态环境和个性化的智能教育产品与服务奠定基础。

　　在当今时代，应更加强调培养学生适应社会发展的各种能力，尤其强调人工智能思维和方法的训练，包括教会学生如何搜索（search）、教会学生如何选择

　　（select）、教会学生如何思考（think）、教会学生如何交流

　　（communicate）

　　和教会学生如何写作（write）等。事实上，思维与方法的训练远比知识

　　本身更为重要，这也是当今社会乃至未来社会发展所需的必要技能。例如，现在培养学习者在这个新兴世界中的交流能力，不仅需要传统的阅读和写作训练，还需要他们学会如何运用不同的智能化媒体与那些有不同想法的人进行有效交流。

　　2.数据驱动：教育资源的整合与教育大数据的形成

　　360公司的创始人周鸿祎认为：“如果没有大数据的支撑，人工智能就是空中楼阁。”智能教育的发展亦是如此，如果没有海量数据的支撑，尤其是精准有效的大数据，教育智能化也就无从谈起。表面上，数据是一种无法触及、抽象化的东西，其

　　本身无足轻重，但是一旦当这些数据在恰当的时候被置于适合的位置，将会产生巨大的价值。在教育数据形成的过程中，我们需要明确四个关键问题：一是教育数据的特点，二是教育数据的获取模式，三是教育数据的功能，四是教育数据的质量与管理。

　　首先，教育数据具有多维度、多形式的特点，它依靠不同类别的活动和教学的整个过程而获得，不仅包括师生的图像等静态数据，还包括师生的语言、动作、姿态及行为轨迹等动态数据。其次，根据不同的教学环境，可以将教育数据的获取模式区分为两种：一种是在数字化的学习生态环境下，教育数据自然生成；一种是在传统的学习环境

　　下，教育数据的获取需要人为收集，并使之转化为教育数据。再次，教育大数据一旦形成，将有效提升教育教学的效果。最后，教育数据的质量与管理对于个性化教育的实现也至关重要。

　　我们一方面要深入教育刚需之中，挖掘更真实的数据；另一方面，要充分利用精准数据，提高效率，推动教育智能化向前发展。

　　3.

　　算法服务：教育资源的有效供给和个性服务

　　人工智能与教育深度融合发展的主要目标是教会学习者完成比传统教育完成得更好的事。没有人工智能发展思维和方法的训练，教育就不能跟上人类社会发展的步伐。但教育大数据的分析和深度挖掘需要强有力的算法做支撑，因而人工智能与教育深度融合发展目标的实现，需要对海量的教育数据进行快速处理，从而实现教育资源的精准供给和有效服务。

　　人工智能与教育深度融合发展的现实困境

　　（一）技术的智能性问题

　　现在的计算机只是在那些没有“感知”的且单一维度的领域远远胜过人类，但是在有“感知”能力下数以万计的综合性领域的学习上，人工智能实际上比人类差的不仅仅是几何级数的问题，或许有着巨大的几乎无法逾越的鸿沟。再先进的技术，如果一直游离于教育系统之外，技术的优势和功效就不可能充分彰显。

　　（二）教育数据存在重大缺陷

　　就目前而言，教育数据仍存在很大的缺陷和不足。（1）教育数据的规模问题。目前所能感知到的数据量，只是属于“微数据”，更多相关的深层次的教育数据，我们目前仍然无法记录和感知。（2）在学校教学过程中，很多的数据都是分散存储和低效管理。而且随着教育数据的不断增长，中心化的服务器很难满足存储空间的需求，导致教育数据的存储和管理成本增加，进而影响整个系统的运行效率。（3）教育数据的透明化与共享性问题。如今最具价值和最重要的数据，大都掌握在教育机构和政府手中，教育数据的公开性和透明化问题一直未得到有效解决，更何况还有很多涉及机密的信息，因此就造成教育数据鸿沟和教育数据孤岛现象普遍存在。（4）教育大数据发展的悖论。即教育大数据被少数人掌握和使用时能产生神奇的效用，但是当多数参与者都知晓并使用后，教育大数据的效用将大打折扣，甚至引发反向的破坏作用。（5）教育资源的数据化，进程缓慢。现实情况是，各教育机构之间甚至教育机构各部门之间的数据仍然存在隔阂与间隙，存在教育数据口径不一，数据格式不兼容，数据更新滞后，数据共享实现困难等问题。同时教育数据的碎片化，连续性，多维性复杂性等特征，也对教育主体的数据素养提出了新的要求。

　　（三）个性化的教育服务能力和教育资源的有效供给不足

　　满足个体的精细化和定制化学习需求是人工智能与教育融合发展的终极目标。鉴于教育数据资源的即时性和多样性，以

　　及不同学习个体的发展特征，人工智能算法对个体学习资源的精准推送能力和定制服务能力均有待提升。因此，要想实现教育资源的高质量、精准化、定制性的个性服务，持续优化人工智能算法和数据结构是前提和关键。

　　另外教育数据的获取困难也影响着人工智能个性化服务能力的持续改善。一方面在传统班级授课制的深刻影响下，教育者与学习者之间的不对等关系，难以

　　适应人工智能时代教育的发展趋势。另一方面就算有部分敢为人先的教师，积极运用各种新兴媒体进行教学，但对于记录的教育数据也难以进行有效分析和深度挖掘，数据的有用性和能用性大打折扣。

　　人工智能与教育深度融合发展的推进策略

　　（一）改善依托技术的成熟度，重新思考技术世界中的教育

　　本质上，人工智能与教育融合发展是技术创

　　新驱动的。既然是技术驱动教育模式创新、教学形

　　态变革和学习方式转变，那么就要充分考虑教育变革所依托的智能技术的成熟度和适用性。

　　具体而言：（1）政府应加大对人工智能教育应用关键技术的研究投入；加快人工智能教育应用的长远规划和宏观战略布局；通过试点方式不断推动人工智能教育向前发展；通过立法等方式，加强对人工智能教育的监管，并明确哪些其他选择可以替代学校，学习者在追求其他选择之前要达到

　　哪些要求等。（2）教育机构应主动拥抱人工智能技术，在技术世界中重新思考教育应该何去何从，包括重新思考学习如何进行，什么样的学习内容更为重要，未来职业变化对教育的影响，如何培养学生应对学习与工作之间的过渡，以及教育领导如何转换以应对技术的变革等。（3）家庭和个人应主动应用人工智能教育产品和服务，通过与智能终

　　端（设备）的交互，扬长避短，实现人工智能与人类智能的合作共生，从而不断提升学习效率。

　　（二）加快教育数据资源的整合力度，提高教育数据单元质量

　　数据对于人工智能与教育融合发展至关重要。因此，我们必须充分考虑智能时代教育数据的获取、存储、管理和共享问题。

　　（三）创新教育资源的有效供给方式，实现学习需求的个性化定制服务

　　实践证明，大数据智能将使个性化教育获得极大支持，即基于人工智能算法的教育供给方式，能够使学习者学习参与度的识别表

　　现更为准确、便捷和高效，这将为精准教学和个性

　　化服务注入强大的生命力。而且人工智能在教育领域的加持，不仅为新教育技术打上了“智慧”的标签，能够使其更加了解学习者，并据此预测学习者的需求，为学习者提供更为个性化和有针对性的学习服务和体验，从而促使智能技术的工具属性上升到教育伙伴的关系维度上。

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