智能教育时代下人机协同智能层级结构及教师职业形态新图景

朱永海 刘慧 李云文 王丽

[摘   要] 人工智能逐渐成为国际竞争的新焦点和国家重大战略。文章通过文献分析和国家规划文件研究，指出智能教育既是指用人工智能技术辅助教育，也是指培养学生个体智能发展的教育。人工智能时代下的智能最终将进化成为由人的生命主导的“‘机器智能+人”的人机协同智能层级结构（HISHMC），即人机协同基础：计算思维;协同支撑：计算智能、感知智能、认知智能;协同接口：智能环境（智能系统、智能平台、智能媒体）;协同主体：认知智能、情感智能、志趣智能和创新智能。智能教育时代，教师的职业形态将变成人机协同工作，教师将聚焦于凸显生命特质的职业能力;提供高端服务品质;促进人机协同的智慧教育;探寻生命整体意义;师生共同感悟生命实践形成新的职业形态。

[关键词] 智能教育; 个体智能; 人机协同智能层级结构; 智慧教育; 生命教育

[中图分类号] G434            [文献标志码] A

[作者简介] 朱永海（1980—），男，安徽六安人。副教授，博士，主要从事在线教育与混合教学研究。E-mail：zhuyonghai@qq.com。

人工智能成为国际竞争的新焦点，世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。我国依托“互联网+”这一国家战略，奠定了“人工智能+”发展的良好基础，使人工智能技术得到了飞速发展，“未来已来”的世界图景已经展现在我们眼前。随着2017年国务院《新一代人工智能发展规划》发布，提出培育智能经济，建设智能社会，建设智能教育;2018年《教育信息化2.0行动计划》提出要大力推进智能教育，探索泛在、灵活、智能的教育教学新环境建设与应用模式。智能教育是顺应智能环境下教育发展，因应信息技术特别是智能技术的发展，成为“互联网+”教育变革的又一个实践热点。2017年《地平线报告》都认同从移动学习进阶到了人工智能，以及从提升素养、整合学习形式到重塑教师角色的难度升级[1]。作为人类，我们如果不快速提升自己，改变自己，就很可能会被外界强制性改变[2]，教师职业便是首当其冲，本文抛砖引玉以期引起大家讨论。

一、未来已来：人工智能技术及其在

教育中的应用

当前人工智能快速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放及自主操控等新特征，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升[3]。人工智能关键技术主要有：知识表示方法、机器学习与深度学习、自然语言处理、智能代理和情感计算等[4]。智能校园、立体化综合教学场、基于大数据智能的在线学习平台、智能教育助理等是人工智能增强型教育的四种微观层次的应用形态[5]。伍尔夫（Beverly Park Woolf）等人总结了人工智能教育的五项关键研究挑战，包括个性化学习导师的研制、21世纪核心能力培养的支持、基于学习交互数据的分析、服务的普及性、为终身学习服务[6]。近年来，基于海量结点的神经网络的机器翻译，实现自然语言处理，达到了人类专业水平;对话式人工智能系统，为用户带来包括情感语音讲解、声纹识别等能力在内的自然语言交互技术;移动AR技术与AI需要相互加持，二者信息相互补充、叠加，为人类感知信息提供了新的方式;通过生物特征识别技术，可以较为有效地识别即将要实施的人的行为，从而做出行为预测;像素级声源定位系统能识别出视频中发声的物体，并将声音分离出来;智能流程自动化（Intelligent Process Automation）增加基于深度学习和认知技术的推理、判断、决策能力;人性化和个性化的智能代理技术从经验中不断自我学习，根据环境调整自身的行为，可以在用户没有给出十分明确的需求时推测出用户的意图、兴趣或爱好，并按最佳方式代其完成任务;入耳式人工智能，作为一种常见的智能穿戴设备，可以无限延续使用时间和场景，可收集行走步数、心率和体温等，还可以通过内置陀螺仪捕捉用户头部移动和位置状况[6]。从AlphaGo Zero的设计来看，它不需要连入网络，不需要大量的数据支撑，而是“小数据”，完全从零开始自主学习和迁移学习，这种学习能力远远超出了过去对简单人工智能的想象[3]。人工智能在教育中有12种主要作用[7]，国外有关研究证明：将人工智能结合到在线测试系统设计中，能有效解决来自教师、单一教学模式以及当下其他大学英语教学存在的问题，诊断学习者的问题，并给予学习者行之有效的人工智能训练之体验，从而有效增强学习者的自主学习意识，强化学习者的自主学习能力，提高教学质量[8]。在当下在线教育基础之上探讨与人工智能相结合的应用成为重要研究热点之一[9]。未来已来，我们必须要对人工智能和人类智能发展有一个清晰的梳理，把握人工智能教育应用及教师的地位和作用。

二、本质回归：智能教育时代对人的

本质再认识

（一）机器智能和人机协同智能层级结构

1. 机器智能

从技术的角度来看人工智能的发展经历了三个阶段：计算智能、感知智能和认知智能。计算智能能存会算;感知智能能听会说;认知智能能理解会思考，即具有抽象思维、形象思维和灵感思维等思维能力[10]。目前，人工智能整體上还处于“感知智能”阶段，“认知智能”只是初期阶段。这三种智能主要是倾向于对“智力”的模拟，是一种狭义的智能，未涉及生物机体的情感和生命层面。

2. 人的本质

人工智能无法取代人类，就在于人类与机器之间有几大差异：机器鲜见发现问题的能力，机器不具备社会属性和心理属性[11]。人类的属性可分为生物属性和社会属性[12]。人与机器、生物、人之间的差异来界定人的本质属性，具体包括：（1）人类和机器相比而呈现出的生物属性（包括情感属性）;（2）人类和动物相比而呈现出的（高级）思维属性;（3）人与人相比而呈现出的社会属性（包括文化属性）。所以，人应该具备基本的生物属性、思维属性和社会属性。

人类的生物属性是人之所以为人的生理基础，尤其是生物机体和情感特点是机器难以突破的。作为生物本能的人类应该保障自己的生物机体和情感特点不被替代，并得以继续强化。而人类的思维理性和文化倾向又在不断地引领或调节着人类适应社会发展。人类既要守卫着作为生物本能的有机体，又要不断调整自身以适应社会科技及环境发展，“生物本能”与“文化倾向”之间必然会形成张力而相互制衡，并借助于“思维理性”在二者之间进行调节，影响着人类在人工智能时代下何去何从的人类及社会发展方向。

3. 人机协同智能层级结构

在讨论人工智能时，我们必须对“人类智能”进行全面的界定，以便探讨人工智能对人类智能模拟以及智能教育培养对人类智能培养的广度和深度。智能，在《汉语大辞典》的解释是[13]： （1）智谋与才能;（2）指智力。百度百科的解释是：智能是智力和能力的总称[14]。从概念来看，智能不仅包括认知智能，还包括智谋、才能和能力。关于人类智能比较公认的理论有左脑智能和右脑智能，以及霍华德·加德纳提出的“多元智能理论”。

人工智能也不仅仅是在模拟人类的认知智能，还包括模拟人类的情感、社会交往等综合品性。Huang提出了“人工智能工作替换（AI job replacement）”理论，指出服务性工作要求的四种智能，从低级到高级智能依次为：机械智能（Mechanical）、分析智能（Analytical）、直觉智能（Intuitive）和移情智能（Empathetic）[15]。祝智庭指出：智能主要涵盖认知智能、情感智能和志趣智能，這些智能与品性的融合形成了智慧[16]。这恰好符合我们前文所述的人的思维属性、生物属性和社会属性;以上三种智能表现出来的一种综合体，即是人类智能和机器智能之间的重要差异——创新智能。智能社会下教育的基本理论应该是强调“知行创合一”[17]。整体上形成了广义的“智能”，或称为“智慧”。我们将人类智能和机器智能结合起来，构建了一个“人机协同智能层次结构模型” （HISHMC，Hierarchical Intelligent Structures in Human-machine Collaboration） ，如图1所示，分四个部分。人机协同基础：计算思维;协同支撑：计算智能、感知智能、认知智能;协同接口：智能环境（智能系统、智能平台、智能媒体）;协同主体：认知智能、情感智能、志趣智能和创新智能。每个部分又根据功能和层次的不同，分成若干个层级，简单地理解为低阶智能和高阶智能两个层级（具体高低层级，限于篇幅不再赘述）。

基础层。主要包括计算思维和算法原理，是人和机器共有的能力;既是人工智能的基础，也是人机协同智能的基础 [18]。当前学界对此已经有了足够的认识，应用计算机科学的思想与方法来解决问题，以便人们更好地理解和分析复杂问题，形成具有形式化、模块化、自动化、系统化等计算特征的问题解决方案 [19]。

支撑层。生物与机器联姻的时代，无论是生物还是机器，其实都是进化体。世界上所有对象的本质组成都是一样的，“生命”和“机器”都只不过是人类规定概念而已[20]。人工智能在计算智能方面进化速度已经远远超出了人类;在感知智能方面正在赶超人类，诸如人脸识别等，尤其是近些年来随着深度卷积神经网络DCNN（Deep Convolutional Neural Network）的引入，人脸识别的准确率得到跨越式提升，已经应用在课堂教学中学生的脸部表情分析，将传统课堂教学进一步数据化，为大数据分析和智能教育奠定坚实的基础。人工智能技术已经强大到了一定的程度，可以极大地提高工作效率，帮助人类有效地解决问题，以至于不得不构建“人机协同智能层级结构”，走向人机统一，成为 “人机协同智能层次结构”的重要支撑。

接口层。也可以称之为内部的智能环境，主要是各种智能媒体、智能平台和智能系统的集成体。人类和机器应该是相通的，“边界最精彩”。[20]在接口处，人类的认知智能和机器的认知智能最终将会走向无缝融合，借助于最为直接的嵌入式或者穿戴式智能设备，实现合二为一。“接口”在教育领域主要表现为几个方面：

一是智能媒体，未来人和机器智能结合，不仅仅借助于“场”和“空间”等虚拟方式，还有更多地借助于“泛在智能设备”，通过微型化、生物化、智能化的可穿戴设备（如谷歌眼镜、VR头盔），尤其是可嵌入人体内的智能设备，发挥人机接口的作用，来实现人机智慧结合，智能芯片辅助人类特定器官的功能。

二是智能平台，作为人机协同智能层级结构的最为核心的一个部分，用于直接处理人机协同工作，如IBM公司的Woltson，通过自然语言处理和机器学习，从非结构化数据中揭示意义，目前已经成为一个基于云的认知系统，能够进行基于自然语言的理解、假设生成进行推理、以证据为基础的学习、自然方式交互等。

三是智能系统，让智能平台在特定情境下应用而开发，具有特定功能，如数字员工、智能助医和智能导师等。目前，芝麻街正与 IBM Watson 合作开发各种“个性化学习工具”以适应不同孩子的学习方式。它可以明白每个儿童独特的互动方式，并能够分析每位儿童输入和互动的内容，再针对他们的学习风格对每次接触进行个性化处理。同时，随着每一次互动的进行，Watson 能够不断进行自身优化，以匹配每个学生的学习模式[21]。

主体层。主要是人类智能部分，包括认知智能、情感智能、志趣智能和创新智能。人工智能技术的进步就是要实现对“人类智能”的完美模拟，必然朝着类人的方向发展。随着人工智能技术被一个个地攻破，计算智能已经超过了人类，“感知智能”“认知智能”也可能会在将来逐步超越人类智能。这样便可能有三种结果：一是人在进化人工智能的同时，也在不断地改造自己，人将变成“人工智能+”人，人机和谐相处，机器作为人类忠实的助手辅助人类。二是人类和机器和谐相处，二者互不隶属，自然界中又多了一个“智能物种”，都成为自然界中平等的主体，各司其职。三是机器智能全方位超过人类智能，机器智能将重新定义“人”，或者是说人工智能机器就是新种类的人——机器人类，人就会从属于机器而成为机器的一个“附属物”，届时“生物人类”的价值和定位将会由未来“机器人类”去讨论和决定。如果出现了第三种情况，人的“主体性”地位已经丧失，人的主体价值已经不存在了，已经脱离了我们本文讨论的价值和意义;第二种情况不是本文探讨的范围;本文关注的是第一种情况，人类智能在“人机协同智能层级结构”中是“主体智能”，智能教育就是要夯实人机协同的基础——计算思维，并充分利用人工智能中的计算智能、感知智能和认知智能等机器智能，不断增强作为主体价值的人类智能中的情感智能、认知智能、志趣智能和创新智能。机器智能的发展目标是协同或辅助作用，不断地强化人类智能。

4. 机器智能的“天花板”是人的本质特征

对教师职业形态的研究，需要对人工智能能够达到的人类智能的水平要有一个定位：机器智能的“天花板”是人的本质特征——生命，机器智能难以拥有情感智能、志趣智能和创新智能中的高阶智能成分。譬如美国有个研究团队在探究人工智能是否可以替代课堂上的教师，迄今为止，尝试是不成功的。“最蹩脚的建筑师也比最巧妙的蜜蜂优越”，即便是像今日头条的人工智能实验室获得“吴文俊人工智能科学技术奖”的自动撰写新闻稿的人工智能技术及其发明，也是对“互联网信息摘要”，而不是创作[22]。人工智能技术或媒体终端可以嵌入人体，可以强化生命，但不能突破生命，不能改变生命的主要特征，本文的探讨是在人的主体地位得以确保的前提下展开的。幸运的是，人类除了“认知智能”之外，还有更加重要、更加高级、更加全面的生物特征和社会特征，这些都是非结构化的，极具个性化的智能特征的，机器智能在可预见的未来内无法超越的。

（二）智能教育界定及其本质回归

1. 智能教育定义

周建设指出：智能教育是利用人工智能技术，依据教育大数据，精准计算学生的知识基础、学科倾向、思维类型、情感偏好、能力潜质，结合习得规律和教育规律，合理配置教育教学内容，科学实施因材施教，促进学生个性化全面发展和核心素养全面提升[23]。苏令银指出了对人工智能存在的两种理解[5]：狭义上，把人工智能看作是一种计算机程序，以智能的方式处理知识的特定方面，帮助人类执行特定的任务;广义上，是把人工智能理解成成功模仿人类认知的计算机程序。张进宝指出[24]：狭义的智能教育定位于“以人工智能为内容的教育”，培养掌握机器智能技术的专业化人才;广义的智能教育则定位于最终实现个体智能的提升，不仅掌握人工智能等技术，还能初步具备未来工作中实现人机合作的能力。《教育信息化2.0行动计划》指出，要充分利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革。基于此，智能教育的内涵包括对人工智能在教育中的三种理解：一是作为内容，以人工智能为内容的教育;二是作为手段，利用人工智能辅助教育;三是作为目的，促进学生智能发展的教育，在教育中培养学生的四种主要智能与智慧。本文主要探讨的是后两个维度之和，即智能教育是利用人工智能技术辅助教育，及其用于促进学习者智能发展的教育。有四个层面的意思：一是用人工智能技术辅助教育，但这是一种不完全的智能教育;二是促进学习者智能发展且用了人工智能技术，而不是泛泛地利用其他非智能技术，否则，就会使智能教育的范畴无限扩大，毕竟传统教育也是促进了学習者智能发展。三是利用人工智能技术创设环境等促进学习者生命特质的智能发展，包括认知智能的中高阶智能，如分析、综合、评价等批判性思维;情感智能中的高阶智能，如情感理解;志趣智能中的高阶智能，如文化品质与个性品质;创新智能的创新和应变等。四是智能教育的目的是促进人类智能主导的“‘机器智能+人”的人机协同的智能结构，是AI+BI的教育，即人工智能（AI）已经成为现实，但我们更加强调生物智能（BI）[25]。未来教育的重要特征是要基于脑、适于脑、促进脑[26]。

2. 智能教育是对人的本质回归——生命教育

真正智能教育的目的，应该是人类智能和机器智能的完美协调，让机器智能辅助人类智能发展，构建人机协同智能层级结构体，从而实现达成“完人”和“智慧”的教育，是完人教育、智慧教育、人性教育、生命教育，是一种有“温度”的教育。智能教育是教师在人工智能时代的突出任务。任何技术背景下，教师的核心任务都是聚焦在“人”的培养上。培养“完整人”这个根本的教育目的，不受互联网+、大数据技术，或人工智能技术所干扰和束缚。随着人的寿命不断增长，当下出生的一代婴儿，他可能到2100年还是个活跃的公民，而仅在30年后，人工智能算法可能比人类自己还了解自己，操纵人类最深层的情绪和欲望[16]。尤瓦尔·赫拉利指出，若想拼过人工智能，人类必须具备[16]：一是理解和辨别信息的能力;二是不断学习、适应变化和学会改变的能力;三是独立思考的能力，让自由天性自然绽放出来;四是一定要跑得比算法更快。这些不可替代的价值，就是人的生命内在的自由与活力，越是在机器智能飞速发展的时代，愈加彰显人类生命和智能的特殊性，引领社会的能力。项贤明认为：智能教育时代，德行和情感等人性特有的东西应当受到极大的重视，从现在起就建立一种“人性为王”的教育 [27]。凯文·凯利指出：未来我们需要让自己做更感性、人情味更浓的事情，要活得更像人 [20]。刘慧指出：如果我们想要回归人的本质，生命的学习就是返璞归真的途径，教育必须要回到生命本身和生命特性本身来认识与理解教育——生命教育 [28]。

三、生命教育：智能教育时代教师实践新形态

人工智能时代教育的技术手段和目标重点都发生了一定的变化，智能教育背景下的教师职业图景的探讨，也是对新时代下的人才培养的全面思考，具体表现在以下几个方面：

（一）教师工作技能：更加聚焦于具有生命特征的职业分工，体现生命回归

教师的职业分工越来越细化。随着各国人工智能战略规划的逐步落实，人工智能逐步替代人类体力劳动和技能型工作。社会对从事低技能工作的劳动者需求将会大幅降低，人们更需要的是更高素质的劳动者[29]。智能教育会愈发呈现：混合学习、在线学习、泛在学习、情境学习和非正式学习等“互联网+”学习形态，学校将呈现开放办学状态，教师的职业分工将会更加精细化和个性化，而且这种分工在当下在线教育时代已经拉开了序幕。教师个体或人工智能都只从事其中某一个或几个环节，呈现特定局部功能化角色的特点。智能教育时代下，这种精细化的分工得以强化，借助于大数据“喂养”或迁移学习，人工智能将会替代教师实现录像、自动推荐和传播学习资源，甚至是有情感的讲解、智能助教答疑、自动命题与批阅、学习障碍自动诊断与及时反馈、心理素质测评、综合素质报告等，帮助学生发现自己潜在的兴趣特长，成为教师的有力工具和伙伴，并基于数据驱动决策等[7]。

教师承担的职业分工越来越凸显生命回归。有研究表明，不太可能被机器人取代的工作，其特征有[7]：社交能力、协商能力以及人情练达的艺术;同情心、扶助和关切;创意和审美。而教师职业恰好需要具备这些特征，教师的本质特征在于以人育人。实验表明：当使用者在实验中不是与人工智能交流时，使用者有更加开放、更加认同、更喜社交、更加认真以及自我揭示的倾向[30]。毕竟“人”具备之所以为“人”的关键特征，教师承担诸如能力培养、价值引领、情感感化、信念确立、德行养成等教育角色的现象将会日益凸显 [5，7]。人工智能时代，教师要回归人性[11]。承担的角色分工，将更加侧重于能够凸显认知、情感、志趣和创造智能等高阶能力定位。有些教师则可能在多个方面同时肩负责任，如教学、测评、身心健康和职业发展规划等。

（二）教师工作特点：更加聚焦于体现高端品质的职业特征，凸显生命价值

相关数据显示，教师职业的被取代率只有0.4%，虽然，教师“职业”被取代的可能性非常小，但大量的教师“岗位”和“角色”都会逐渐被人工智能所淘汰与更新，人工智能向教育提出了新的诉求——个体智能的提升和对个体生命的关照，要求教师对传统教学部分角色进行替换、改造与螺旋提升。

首先，机器可以替代的、无须生命参与的、机械重复性的教师工作将会被淘汰。“人工智能工作替换”指出：人工智能工作代替基本上发生在任务（task）层面，而不是职务（job）层面，并且从较低级的智能工作开始取代人类的工作，分析智能也将变得不那么重要，会被人工智能逐渐替代[15]。当下在线教育中的教学团队中，主讲教师、助教、辅导教师、资料整理员等都普遍存在，都将由人工智能替代，而教师则需要利用学习诊断与分析工具，以及学习者个别特征，分析其中有价值的信息，再开展有针对性的教学，这对教师提出了更高的职业技能要求。

其次，呈现典型生命特质的教师多元化角色，有助于提升教师的高端品质。教师角色分化精细，并转向特定功能的生命教育实践的感悟者，需要教师具有较高的职业素养，首先要具备教学研究素养。随着机器智能的发展，教育研究者需要不断地以“生命”和“机器”为对象开展研究，保证人之所以为人的核心品质。教学设计者与资源开发者的角色，必然是承接教学研究者的工作，将研究成果转化为教学方案和资源;依托教学者角色，以生命教育实践的形式参与到生命教育的活动之中。

再次，专业实践领域的教师跨界供给来源多样化，有助于提升教师整体质量。由于人工智能介入，教师存在的唯一理由必然是转向复杂性和综合性等高阶能力的发挥，或者由掌握专长及特殊实践领域的专业人群来承担，如某个领域的科学家、工程师、科技馆与博物馆馆员、为中小学提供AP（Advanced Placement）课程的高校教师、校外辅导机构名师，以及“身怀绝技”的独立教师个体户等，为在校学习者提供个性化、情境化、综合化的课程，或引入其相关在线课程等开展教学。人工智能时代下的跨界融合及开放办学理念下，这部分兼职专家会为传统课程注入教学活力，教师职业及教学团队构成都将发生明显变化。

最后，“互联网思维”和“后喻文化”会深刻影响学习者对高品质教学的需求。智能教育时代，学习者从“数字土著居民”进化成为特征更加明显的“APP一代”，教育将会进入全虚拟时空，民主、平等、共享、去中心化等“互联网思维”和“后喻文化”会渗透进APP一代的骨髓，这决定了他们对优质教育的需求。教师将变成一种具有生命价值的高端职业。不仅仅表现为要掌握复杂的信息技术等职业技能、使用各种学习分析工具，而且还要能够培养高阶思维、丰富情感和综合结构化认知等生命特点的“个体智能”，理解生命教育特征。未来教师资格证的取得，学科知识与传统教学技能不再是重要的门槛;衡量教师的标准主要是教师对网络文化的理解能力、自身生命特质的彰显能力、自身生命状态的活跃程度、对学生生命机能的挖掘能力、生命教育感悟与实践能力，这些才是人工智能时代教师之所以为“人师”，凸显生命价值的核心能力。

（三）教师工作目的：更加聚焦于追求人机协同的智慧教育，达成生命智慧

智能助教逐渐应用，人机结合的教师职业将是我们迎接智能时代最普遍的形式[3]。《教育信息化2.0行动计划》提出：以智能技术为手段、以融合创新为目标、以智慧教育为先导理念。“智慧”的背后，除了需要先进的教育教学理念，更是离不开人工智能技术的支撑[31]，教师团队是人工智能和人类智能协同完成的智慧性工作，体现在以下几个方面：

第一，在智慧教学环境方面的协同。人类智能和机器智能之间协同，离不开二者之间的有效接口，可通过多种方式开发和丰富人机协作的“智慧接口”。《新一代人工智能发展规划》指出，包括：一是开发基于大数据的在线教育平台;二是开发智能助教，建立智能、快速、全面的教育分析系统;三是建立以学习者为中心的智慧教育环境。随着人工智能研究的进步，网络虚拟空间的人机交互朝着人性化和个性化的方向迈進，极大地改善了学习者的学习环境[32]。但目前已经建设的智慧校园，主要还是停留在统计和自动化层面上，智慧性和智能性都不足，尤其是在促进智慧的生成上，智能教育助理也亟待开发。

第二，在智慧教学手段方面的协同。除了被用于佐治亚理工学院Watson智能机器人助教外，还有多种“数字员工”，如奔驰公司销售代表Sarah，Autodesk软件公司客服Ava，苏格兰皇家银行的数字银行家Cora，她们已不再是简单的聊天机器，而是有着灵敏的“情感反应”的虚拟“数字员工”，能与人类交流，也可辅助人类决策，和人类员工将无缝对接[33]。未来教师规模会适当地减少，智慧教学手段成为主要方式。“人机双师”的协同将成为未来教师工作的新形态[18]。人工智能可以实现学习路径优化、自适应考试、自动任务建模等，并在测评领域实现过程的全自动化[7]。著名的“乔布斯之问”有望得到解决：未来教师工作模式就如同当前的医生和护理师，教师借助于各种人工智能和大数据技术等先进的仪器设备进行“体检”或“诊断病情”;确定“病症”;分析“病因”;开出个性化学习的“治疗方案”;进行“护理”。研究结果表明，人工智能能够帮助英语教师提升教学能力[34]，并越来越多地通过执行各种任务重塑服务，构成创新的一个主要来源，同时，也正威胁着人类的工作[15]。