人工智能与教育

文/黄荣怀 北京师范大学智慧学习研究院联席院长

人工智能与教育

文/黄荣怀 北京师范大学智慧学习研究院联席院长

随着深度学习技术、ImageNet竞赛在图像识别领域带来的突破，人工智能再次爆发。人工智能与教育始终是密不可分的。人工智能、计算科学的快速发展及应用于教育领域，学习者模型、教学模型及领域模型被不断地丰富和完善，智能教学系统涵盖影响学习的所有相关因素，并将转化应用到教学实践中。

2016年被称为人工智能的元年，人工智能领域迎来了前所未有的发展机遇。国际组织以及世界主要发达国家相继发布了人工智能政策，以此从政府层面来推动人工智能领域的快速发展。中国政府于2016年和2017年相继发布《智能制造发展规划（2016-2020年）》《互联网+人工智能三年行动实施方案》及《新一代人工智能发展规划》 等多部人工智能领域的重要规划性文件，明确了“十三五”期间我国人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。

通常认为，人工智能是计算机科学中的一个分支，其学科涉及研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统。

人工智能在经历了两次浪潮后，随着2006年Geoffrey Hinton提出的深度学习技术，以及2012年ImageNet竞赛在图像识别领域带来的突破，人工智能再次爆发。这一阶段，人工智能基础研究和技术应用取得了实质性进展，从近几年Gartner发布的技术成熟度曲线来看，生物芯片、微数据中心、智能机器人、自然语言问答、虚拟现实、增强现实、自动驾驶等都将会在5～10年内达到生产力平稳期，而同声传译、机器学习、自动区域驾驶等技术所需时间仅为2～5年。

在人工智能发展的各个阶段，教育工作者始终积极尝试将人工智能技术融入教育过程之中。最早出现的计算机辅助教学（CAI）可以称之为AI教育应用的雏形。计算机辅助教学用计算机帮助和代替教师执行部分教学任务，传递教学信息，向学生传授知识和训练技能，直接为学生服务。这种模式是强调以教为中心的个别化教学。在行为主义理论指导下，计算机辅助教学模式主要有操练与练习、个别辅导、模拟和教学游戏等。20 世纪 80 年代以后，由于建构主义学习理论在教育技术中的应用和多媒体技术的发展，国际上计算机辅助教学模式转变为强调以学为中心。随着多媒体技术、网络教育以及虚拟现实、增强现实技术的出现，计算机辅助教学日益成为现代化教育技术的重要组成部分并逐渐成了我国教学领域的主要电化教学手段。

智能教学系统（ITS）

智能教学系统(Intelligent Tutoring System, ITS)是近二十多年来发展起来的教育技术学的一个重要领域，它结合人工智能、计算机科学、认知科学、教育学、心理学和行为科学以及多媒体等技术，其研究的最终目的是由计算机系统负担起人类教育的主要责任，即赋予计算机系统以智能，由计算机系统在一定程度上代替人类教师，实现最佳教学。Hartley & Sleeman于1973年提出ITS的基本框架，领域知识，即专家模型(Expert Model)，它主要解决教什么的问题，包含系统推理和判断学习者的回答与问题解决的步骤合适与否；学习者知识，即学生模型(Student Model)，它主要解决教谁的问题，即描述学习者当前的理解或技能水平，用于形成适度的复杂任务；教学策略的知识，即导师模型(Tutor Model)，它要解决怎么教的问题，使系统做出合理的辅导动作，如提供有效的反馈或调整下一个任务。

智能教学系统的新发展

随着人工智能、计算科学的快速发展及应用于教育领域，在Hartley & Sleeman ITS通用框架的基础上，学习者模型、教学模型及领域模型被不断地丰富和完善，智能教学系统涵盖影响学习的所有相关因素，并将转化应用到教学实践中。

ITS模型：增加语义、代理和约束。由于知识的表示方法——命题语义网络或数据语义网络技术的开发应用，以及基于问题解决和概念提示等知识应用规则的应用，领域模型不仅包含了学科内容的知识，还包括应用这些知识来求解问题的过程性知识，即领域模型不仅提供知识，还能生成问题并建构正确解答以及求解问题的策略性知识。教师模型中，教师模型将由不同的人工智能代理（教师代理、元认知代理、层次代理）——“模拟的教师”组成, 他们扮演教师、专家，被指导者或学习同伴的角色，这些虚拟角色可以提供不同的视角并根据学生的知识水平和学习背景等状况, 将学习活动与学习者的认知需求、情感(情绪)状态相匹配，并提供有针对性的及时反馈，而不需要一个教师在场。学习模型中，由于人工智能技术和工具的引入使得其涵盖的内容不断扩展，如利用元认知支架来获得学习者的动机和参与程度，反思和自我意识；利用环境约束的机器学习来分析学习者的认知水平、情感状态，以及学习体验等；还可以使用社会模拟模型——通过理解文化和社会规范，使学习语言的学生能够与他们的目标语言使用者更成功地进行接触，进而了解语言学习的效率。

ITS模型：利用AR优化用户接口。正如上文介绍，早期的智能教学系统中用户界面的呈现一般都是采用基于文本或者2D的图画，实际上严重限制了对空间及物理概念的传输。而虚拟现实、增强现实技术可以提供身临其境的体验(一个人参与现实体验的主观印象)，它模拟真实世界里学习者无法访问的某些场景(比如危险的环境，或者是在地理或历史层面上无法触及的地方）。而当虚拟现实被人工智能增强时，它就变得“智能”了。人工智能可以使用简单的方法来增强虚拟世界，使它能够与学生交互并以更自然的方式响应学生的学习行为要求。如今，有关研究人员将AR/VR虚拟增强现实技术应用于ITS智能教学系统，利用AR技术来优化ITS的用户界面，并研发设计了AR与ITS技术的应用模型。

ITS模型：自适应学习系统。与大数据技术及学习分析技术融合智能教学系统将能够为学习者提供支持其自主发展的个性化学习服务，这破解了教育在个性培养方面不足的难题。以开放式学习模型为基础的自适应学习/教学系统为例，不仅能够让学生自己了解、掌握自己的学习情况，更能辅助教师了解学生群体乃至教育管理部门对地域学生整体情况进行宏观把握。系统能够从学习环境、学习者特征、学习资源与工具、学习行为以及评价反馈等多个方面为学习者提供全方位、立体多维的学习者学习分析模型及知识地图，完成对区域、学校、班级、学生等多维度的数据处理及分析。在获得了学生用户、群体以及区域学生整体的“学习画像”之外，自适应学习系统借助人工智能技术，让计算机根据学生学习数据实施个别化教学，向不同需求、不同特征的学习者推送针对性学习资源和指导性学习建议。

黄荣怀，教授、博士生导师。北京师范大学智慧学习研究院联席院长，联合国教科文组织国际农村教育与培训中心主任，互联网教育智能技术及应用国家工程实验室主任，数字学习与教育公共服务教育部工程研究中心主任，教育技术学北京市重点实验室主任等。兼任教育技术学专业教学指导委员会副主任委员、教育部教育信息化专家组成员、中国教育技术协会副会长、国际智慧学习环境协会主席。