人工智能赋能基础教育的路径与实践

贾积有?颜泽忠?张志永?翟曼月?张君?张必兰?张静蓉?孟青泉?乐惠骁?何云帆

摘 要：人工智能赋能基础教育的重要路径就是以智能教学系统的形式为学习者提供个性化支撑和辅导。在正式的学校教育中，教师以混合式教学的方式将智能教学系统整合到常规教学中，可以对学生的学习效果起到显著而正面的促进作用;对于非正式的在线教育，智能教学系统对学习者的适应和帮助不仅体现在知识和能力上，更重要的是在情感和态度、方法与过程方面。本文以参与一个教育信息技术研究重点课题的三所学校的数学混合式教学实践为例，详细阐述人工智能赋能教育的路径及其影响效果，指出其未来发展方向。

关键词：人工智能;基础教育;智能教学系统;混合式教学

中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：2096-0069（2020）01-0001-08

一、人工智能发展概述

人工智能（Artificial Intelligence）是指用人工方法在机器（目前主要是计算机）上模拟人类或者某些生物自然智能的一个学科领域，也就是在机器上实现的教育。这一概念自1956年在美国达特茅斯第一次被提出之后，就与教育结下了不解之缘。第一，人工智能研究和教育学研究与实践采用了一些相同的理论和方法，比如行为主义、认知主义、联结主义等;第二，人工智能的研究成果应用到教育领域，赋能教育发展，主要表现在智能教学系统（Intelligent Tutoring Systen，简称ITS）对学生学习效果的促进和学习兴趣的提高以及减轻教师的工作负担方面[1];第三，人工智能的教育应用对教育现状提出了一些挑战，比如对教师要求较高、对教师职业本身造成压力以及对教育管理提出新要求[2]。

国际上对于人工智能与教育关系的研究主要侧重于人工智能对教学的影响，成果集中体现在国际人工智能与教育协会（International AIED Society）所主办的两个国际会议和一本期刊上。国际会议是AIED（Artificial Intelligence in Education，人工智能教育应用）和ITS（Intelligent Tutoring System，智能教学系统），起始于1986年;期刊是International Journal of Artificial Intelligence in Education（《国际人工智能教育杂志》）。对于人工智能与教育管理、经济等关系的研究，比如教育决策支持系统，则散布于相关的期刊和会议上。

国内对于人工智能和教育关系的研究基本与国际同步。20世纪80—90年代，在自然科学基金等课题支持下，北京大学、北京师范大学等单位研发了数学等学科的智能教学系统。21世纪以来，作为教育信息技术学科的一个研究领域，人工智能技术在教育领域的应用逐渐增多，其成果主要表现在计算机、信息科学、教育技术等学科的期刊和会议上，基本上每年的发表量在10篇之内。2016年的发表数量突跃到15篇，2017年和2018年则分别激增到56篇和55篇。

2016年我国“人工智能+教育”文献数量的突然增加，与2016年3月谷歌程序AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石密切相关;之后的持续增加则与我国政府高度重视人工智能及其教育应用的最新发展密不可分。比如2017年7月8日的《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》，指出“人工智能在教育、医疗、养老、环境保护、城市运行、司法服务等领域广泛应用，将极大提高公共服务精准化水平，全面提升人民生活品质”[3];2018年8月7日，教育部办公厅发布《关于开展人工智能助推教师队伍建设行动试点工作的通知》，强调“推动教师主动适应信息化、人工智能等新技术变革，积极有效开展教育教学”[4];2018年10月31日，中共中央政治局委员集体学习人工智能，习近平总书记在重要讲话中指出“要抓住民生领域的突出矛盾和难点，加强人工智能在教育、医疗卫生、体育、住房、交通、助残养老、家政服务等领域的深度应用，创新智能服务体系”[5]。2019年2月23日，中共中央、国务院印发了《中国教育现代化2035》，并发通知要求各地区各部门结合实际认真贯彻落实。这些理念和任务的实现离不开人工智能等前沿技术的支撑。

以上国家层面政策文件的出台引领着国内2016年以来“人工智能+教育”相关研究的快速发展。但是仔细研读这些已有研究成果，可以发现，其主要内容包括以下几点：解读美国人工智能研发规划相关文档，有些不顾国情地与教育和中国教育挂钩;辩论某些概念的定义或者含义，比如人工智能教育、教育人工智能、智能教育等，某些较为空泛而缺乏实践意义;预测或者假设人工智能对教育各个领域可能的影响，不少缺乏实证研究根据，人云亦云;基于已有文献，分析人工智能的研究领域、总结人工智能对教育已经产生的影响，但是未能切合实际地分析人工智能對基础教育的影响和提出应对措施[6]。

基于以上文献分析，我们认为很有必要系统、科学、全面、深入地研究人工智能赋能基础教育的路径，探讨其未来发展方向。

二、人工智能赋能基础教育的路径

人工智能技术作为一种前沿的信息通信技术，可以应用在一般教学系统中，成为一种教育技术，促进教学效率的提高。在这个应用过程中需要兼顾考虑各个利益相关者：管理者、教师、学生、家长和技术系统提供者等。

人工智能技术要在基础教育领域应用并赋能基础教育，必须充分考虑基础教育的特征：以学校正式教育、课堂教育为主，课外学习和家庭教育、非正式学习为辅;学校管理者和教师要落实贯彻政府主管部门的各项政策要求，工作繁忙;对学生的教育、培养和效果考查体现在知识与能力、方法与过程、情感与态度等多个维度，而在教学实践中重点关注学生在常规考试和升学考试中的表现;学校课堂教学日程安排紧凑、不容出错;学生处于身心成长、习惯养成的重要阶段，学习态度、自制力等多个方面个体之间差异较大;大部分家长关注学生的学业表现。

人工智能技术要在基础教育领域应用并赋能基础教育，还要充分考虑人工智能技术本身的特征：需要一定的硬件设备和软件系统的支撑，很多情况下这些硬件、软件系统价格不菲;功能比较强大，在讲解知识、批改作业、评测学生等方面可以替代部分教师的工作，会降低教师的存在感;可以对学生实施一定程度的个性化教学，但是需要搜集学生在学业、行为、学习风格甚至情感方面的大量数据。

鉴于以上基础教育和人工智能技术的特点，人工智能要赋能基础教育，实施路径需要包括以下六个组成部分：领导重视、系统支撑、教师主导、学生主体、家长理解、课题引领。

领导重视，意味着从教育行政管理部门到学校的各级领导认真领会和贯彻执行中央关于人工智能与教育发展的政策文件精神，从人员、经费等各个方面充分保障人工智能技术在中小学校的应用和推广。

系统支撑，意味着高新企业和研发机构要开发稳定成熟的人工智能技术应用于基础教育的系统，并提供全面而及时的师生培训和售后服务，保障课堂和课外教学活动的正常进行。

教师主导，意味着教师在充分了解人工智能教学系统功能的前提下，根据学科特点和学生情况，通过在课堂教学和课外学习环节应用人工智能教学系统，实施翻转课堂和混合式教学等新的教学方式，服务于分组教学、层次化教学、个性化教学。

学生主体，意味着学生作为人工智能技术教育应用的主要参与者，要积极主动地使用人工智能教学系统的各项功能，达成预习、练习、复习巩固等阶段的学习目标，进而了解各自的长处和不足，进行个性化学习。

家长理解，意味着家长作为学生校外生存空间的主要陪护者，要理解学校和教师在应用人工智能等前沿技术促进学生学习上的研究、探索和实践，支持学生在家中使用电脑等设备和智能教学系统参与学习活动。

课题引领，意味着教育技术研究管理部门设置人工智能技术应用于基础教育的纵向和横向课题，在相关领域专家指导下，教学管理者、实践者和系统提供者协同攻关，促进人工智能技术在基础教育领域的深度融合，达到以研究促教学应用的目的。

人工智能教学系统赋能教育的六个组成部分，在学校正式学习环节和校外非正式学习活动中，各有不同的表现。

在学校课堂的正式学习环节，人工智能技术教学应用采用混合式教學的方式，充分发挥人工智能技术与传统教学的优势，时间分配上大致遵循1：3的原则。学生可以在多媒体机房借助电脑和国际互联网使用人工智能教学系统学习，也可以在传统教室借助平板电脑或者智能手机和国际互联网使用人工智能教学系统进行学习。在这样的混合式教学环境中，教师可以辅导、陪伴、监督学生学习，保障教学过程的有效性。正式学习环境中，管理部门和学校领导的高度重视和支持、教师的主导地位和学生的主体参与以及课题引领起到非常重要的作用，当然智能教学系统本身的功能更是应用成功与否的重要影响因素。

在课外和家庭的非正式学习环节，学生大多自主使用智能教学系统进行学习，借助的设备包括家中的电脑或者笔记本、平板电脑或者智能手机等，一般需要联网进行。这些设备大多不是单纯为学生学习而设计的，功能多样，包括视频音乐、游戏娱乐、通信交流、网络购物等。这样的学习环境不同于有教师监控的课堂环境，学生使用智能教学系统学习的效果与这些因素有关：智能教学系统（功能、可用性和易用性等）、学生（学习动机、自制力和自我调控能力、诚实度等）、家长、学校和教师。

智能教学系统如果功能强大、可用性高、易用性强，比如能够有效地识别认知和情感状态，给予学生及时而恰当的释疑解惑、反馈、提示和帮助，实时充分地激发学生学习兴趣、主动性和积极性，就可以起到正规学校课堂环境中教师的作用。这样的智能教学系统也就成为了一个虚拟家教，就可以保障每个学生的学习效果。但是这样功能强大的智能教学系统还未出现。目前的智能教学系统在检测学生的认知水平方面能够给予一定的辅导帮助，比如检测学生对某些知识点的掌握程度，但是如何基于这些检测结果对学生进行有效帮助和辅导，至今没有成熟的理论、方法和技术可以采用，还要依赖教育学、认知科学、心理学等多个学科的研究进展。交互方式以键盘加鼠标为主，能够识别学生的虚拟空间身份，不能识别学生的真实物理身份，更不能有效识别学生的情感状态并给予及时而恰当的情感反馈。

内因是学习成功与否的最重要因素。在学习动机上，如果学生抱有强烈的学习愿望、浓厚的学习兴趣、真诚的学习态度，那么无论教师和家长有无要求，都会自觉自愿地使用智能教学系统进行主动学习，即使系统本身不够强大，也会充分利用其现有功能，这样才能达到最好的学习效果。相反地，学生如果学习愿望不强烈、兴趣不浓厚、态度不真诚，即使教师和家长有要求，也可能容易受到所使用设备和网络上与学习无关内容的干扰，学习效率低下，甚至通过各种作弊手段对付智能教学系统，比如直接由别的同学登录系统做题、抄袭其他同学答案、通过多次做题猜测答案等，这种情况下学生使用智能教学系统的效果就很难保证了。

在家庭环境中，家长如果能够起到教师的作用，陪伴和监督孩子学习，那么再加上智能教学系统的功能，就可以保障学生的课外学习效果。但是，一方面具备这种能力和时间的家长毕竟不多。另一方面，随着年龄的增长，学生自主意识在增强，对于家长的陪伴和监督会产生逆反心理。

学校和教师可以在政策允许的范围内，通过布置课外作业和活动等方式，要求学生使用智能教学系统进行课外学习，并基于这些活动参与情况在学校课堂教学中实时调整教学策略和内容。

三、人工智能赋能基础教育的应用案例

在全国教育信息技术研究2017年度重点课题“基于智能技术和大数据分析的个性化教学研究”（立项号：176220009）的引领下，我们在全国范围征集了15所学校作为子课题学校，深入持续地开展了课题研究。这些课题支持学校免费使用一个智能数学教学系统——乐学一百[7]。本文将主要介绍这个重点课题中三个有代表性的应用案例。这三个案例中，衡量智能教学系统教学效果的指标主要是学校常规考试的学业成绩，当然有可能的话，学生调查和访谈、教师访谈、家长反馈等定量和定性数据也是重要的参考依据[8]。

（一）智能教学系统支持下的中学数学翻转课堂教学实践

四川省某所中学长期使用乐学一百系统进行数学课程的混合式教学研究。2015年9月到2018年6月，选取2015级的一个自然班作为实验组，使用系统进行翻转课堂教学，另外三个基础相近的自然班作为对照组，采用常规方法进行教学。实验组和对照组的教学方法对比见表1。

为了检验智能教学系统支持下翻转课堂的教学效果，我们收集了常规考试中的学生成绩，对全体学生进行了三次匿名调查，对有代表性的学生和教师进行了详细访谈，并获得了部分家长的反馈;然后使用SPSS等软件对这些数据进行了定量和定性分析。

对收集到的三学年中9次考试成绩的数据分析结果表明：（1）如果取实验开始后不久的七年级期中考试（11月份举行）作为前测的话，则前测中实验组比对照组高出3.21，统计意义上差异不显著（p=0.447>0.05），实验组相对于对照组的效果量只有0.12。（2）在历次考试中，实验组的均值都大于对照组的均值。（3）6次期末考试中，前两年七年级和八年级的4次考试成绩的均值差异都无统计意义上的显著性（p>0.05），最后一年九年级的2次考试成绩的均值差异都具有统计意义上的显著性（p<0.05）。（4）从七年级上学期期中到九年级下学期，实验组相对于对照组的效果量从0.12增加到0.322，提高幅度为168.3%;平均成绩差异从3.2增加到7.9，提高幅度为146.9%;标准差差异从0.55减少到-9.19，减少幅度为1770.9%。这意味着实验组全体学生的平均成绩越来越高于对照组全体学生，而且实验组组内差距越来越小于对照组组内差距。

以上常规考试成绩数据分析的结果表明，应用智能教学系统的时间越长，实验组和对照组的总体成绩差异越显著;智能教学系统对学生数学成绩提升具有正面的促进作用。

我们先后在2016年4月七年级下学期、2016年12月八年级上学期和2018年3月九年级下学期对学生进行了三次网络问卷调查，内容包括学生基本信息、学习效果自评、对系统平台的评价和开放问题等方面。

关于在线学习平台评价的12个问题，第一次调查问卷的总体均值为3.91分，第二次为3.99分，第三次为4.12分，逐渐升高。第三次的评价超过了4分，说明该在线学习平台在不断地完善性能，也得到了学生越来越高的评价。

我们简要介绍下第三次调查问卷的统计结果。这次问卷的信度和效度都较高。学习效果自评量表部分的整体Cronbachs Alpha系数为0.973，对系统平台评价量表的整体Cronbachs Alpha系数为0.952，均大于0.9，表明具有非常高的内在一致性，信度高。通过计算探索性因子KMO，发现学习效果自评部分的KMO值为977.860，KMO系数为0.686，呈现显著性水平（p<0.01），这说明学习效果自评具有良好的结构效度;对平台系统的评价的KMO值为440.757，KMO系数为0.836，呈现显著性水平（p<0.01），这说明对平台系统的评价也具有良好的结构效度。

在学习效果方面，学生基本认同乐学一百对数学学习效果具有促进作用，具体表现在学习态度、学习策略和学习成绩三个维度。在学习态度维度上，其总体的均值为3.83分，接近于“同意”（4分），说明该系统能提升学生学习数学的自信心，以及增加其数学学习的成就感。在学习策略维度上，其总体的均值为3.81分，接近于“同意”（4分），说明该系统能帮助学生更好地听懂课堂内容、记忆和利用数学公式。在学习成绩维度上，其总体的均值为3.93分，接近于“同意”（4分），说明该系统能帮助学生更好地提高成绩。

在对平台系统的评价方面，12道题目的均值为4.12分，大于“同意”（4分），说明学生对该在线学习平台的评价很高，具体表现在：该平台系统界面美观、布局合理;简便易用、稳定可靠;题目质量高、数量合理;排行榜、乐币和满分闯关等游戏机制可以激发学生的学习兴趣和积极性;及时给予正面反馈能增强学生学习数学的信心;在线答疑机制帮助学生释疑解惑。因此，学生喜欢使用这个数学在线学习平台。

在学生的主观评价方面，对平台的正面评价占65%左右，负面评价占10%左右，剩下的25%为对平台的建议。正面评价的主要内容可概括为：提高了学习数学的兴趣、积极性和主动性;让学生体验到了成功的快乐感;在平台上的有效预习帮助理解课堂内容，掌握解题方法和技巧，从而增强学习信心，提高了学习成绩。负面评价的主要内容可概括为：关卡题目数量多;在线答疑效率和质量低;答案有时候不正确;系统数学符号的显示有点问题;页面设计不简洁，界面颜色单一。对平台的建议可概括为：改善网页布局和界面设计;简化系统操作（比如简化作图时的操作），改进提交系统，优化手机端加、减、乘、除符号的位置;减少关卡的题目数量，审核题目的答案，委婉化提示错误;提高在线答疑的效率和质量;提供视频课;等等。

对“在线学习平台评价”和“学习效果”的三个维度分别做相关分析，结果显示在线学习平台的若干机制可以促进相应的学习效果：如乐币獎励机制、满分闯关机制、即时给予正面的反馈机制都具有显著的正相关性，说明平台系统的三个机制能促进学生对数学学习的兴趣;即时给予正面的反馈机制与“喜欢探讨和数学相关的问题”“在做数学题时我比以前更细心了”具有显著的正相关性，说明系统平台的及时给予正面反馈机制可以让学生更喜欢探讨数学问题，并且促使其在做数学题时更为细心。

2018年3月，我们采用分层抽样的方法随机抽取2名成绩优秀、2名成绩中等和2名成绩差的九年级同学进行结构化访谈，其中男女生各占一半，他们都是从七年级刚入学就开始使用系统平台的。

对于使用系统平台的学习效果，受访的6名同学表示学习兴趣、学习成绩和学习自信心都有一定程度的提高。

在对系统平台的评价方面，同学们表示系统上的题目准确地抓住了每一讲的知识点和考点，系统的真题与常规考试中的题目具有一定的匹配度，也具备很多新定义的题目。

在对系统平台的建议方面，同学们就系统输入、网页排版、在线答疑、答题时间的设置等方面提出了建议。

2018年3月，我们还访谈了实验组教师。该教师反映：系统强大的统计分析功能让课堂教学更精准，减轻了原来的教学负担;系统提供的备课素材充分，提高了备课效率;系统能够个性化地布置作业和检查作业，既减轻了教师负担，又可以实现分层教学;系统的激励机制激发了学生浓厚的学习兴趣;教师和家长能够及时通过平台掌握每个学生的作业完成情况，家长会及时督促学生完成作业，教师可以在课堂上进行个性化点评，而平常的纸质作业达不到这种效果。所以，使用系统时间越长，学生成绩提高幅度越大。这位教师还反映，学校领导和家长都很支持学生使用这个系统，这对其工作的顺利开展有很大的帮助。当然，实验班老师也反映了平台系统的一些问题：可能影响学生的视力;学生以做作业为理由来玩电脑游戏;通过计算机网络传递作业答案非常便利，学习成绩较差的学生会耍“小聪明”，互相传递和抄袭作业，而目前的系统不能监测学生做题过程，无法判断在线作业是否由学生本人完成。

为了解家长对孩子使用乐学一百系统的感受，我们随机请9位家长书面总结了反馈意见。家长大多很支持孩子使用乐学一百辅助数学学习，这种学习方式帮助孩子增强了学习数学的兴趣和信心，提高了数学成绩，使之体验到了学习数学的快乐与成功，同时也减少了家长辅导的时间。此外，家长们希望系统能够更加细致地审核答案，在线答疑老师能够及時辅导，丰富题型，增加题目难度。

（二）整合智能教学系统的中学混合式数学教学

2018—2019年一个学年中，上海市某中学八年级的两个班由一位教师任教，作为实验组使用系统平台开展混合式教学，参与课题研究。另外两个班为对照组，不使用这个系统。

实验组教师综合运用了多种教学手段，根据学生的不同情况进行了适当的教学干预。这些手段包括线上与线下结合的作业布置，其中线上作业主要通过系统平台来完成。利用分组功能，给基础比较差的同学布置了七年级乃至小学阶段的作业，使其复习巩固前面的基础知识，增强学习自信心，逐步提高成绩;对于学优生，在进行线上练习的基础上，进行线上直播辅导，将高难度内容有效地教授给学生。

经过一个学年的混合式教学实践研究，实验组学生取得了较大的进步。在常规考试成绩方面，如果取七年级下学期期末考试为前测，则前测中实验组比对照组低4.9，统计意义上差异不显著（p=0.26>0.05），实验组相对于对照组的效果量为-1.0。从七年级下到八年级下学期的考试成绩，实验组相对于对照组的效果量从-1.0增加到0.57，提高幅度为156.9%;平均成绩差异从-4.9增加到2.76，提高幅度为156.3%;标准差差异从2.64减少到-0.11，减少幅度为104.17%。这意味着实验组的平均成绩从前测的低于对照组学生4.9，转变为后测高于对照组2.76;实验组组内差距在前测中大于对照组组内差距，但是在后测中就低于对照组组内差距了。这些数据表明，这所中学应用智能教学系统的混合式教学对学生学业成绩提高有一定程度的正面影响。

（三）智能教学系统引领的国家运动员特长生班的数学混合式教学实践

北京体育大学附中专门设立了一个特长生班，为15位艺术体操和蹦床国家集训队运动员讲授数学等文化课知识。这些学生的主要任务是参加训练和比赛，但是作为学龄跨度从小学四年级到高中三年级的青少年，也应该学习数学等文化基础课，为退役之后的学习和工作打下基础。当然，日常的高强度训练和比赛使他们很难像普通中小学生那样接受规律性的教学活动。为此，该中学与课题组合作，采用课堂面授加在线学习的混合式教学方式，为每位运动员免费提供一台平板电脑，让这些运动员在紧张的训练和比赛之余可以自主安排在线学习。

在2019年4月中旬正式授课之前，让学生参加数学前测，以便了解其基础。学生年级不同，前测题目也不同。前测结果表明，这些学生的数学基础很差，比如要求小学四年级学生掌握的整数四则运算知识，15人的平均得分率只有61%，标准差为14.6。

针对这样的学生基础，课题组制定了相应的教学计划：在课堂教学上重点讲解知识内容，让学生使用平板电脑做相应练习;如果还不明白，则再次进行针对性讲解;布置在线练习，让学生课后见缝插针地复习、巩固。内容上，以整数四则运算为出发点，逐步增加其他知识，比如三位数加减法等。

为考查学生的学习效果，在5月底进行了一次月度测评，在6月底进行了期末测评。期末测评中，整数四则运算部分的平均得分为率83.9%，标准差为21.2。相对于前测而言，整数四则运算部分的平均期末成绩提高了38.6%。成对样本学生T检验结果表明，期末测评和前测的平均成绩差异具有统计意义上的非常显著性（p<0.01），效果量为1.24个标准差。

在短短两个月的时间内，这些体育专业运动员的数学成绩能有如此大幅度的进步，要得益于智能教学系统引领下混合式教学模式的施行。

四、人工智能赋能基础教育的实践总结

以上三所不同类型学校的数学课程混合式教学实践，都体现了我们提出的人工智能赋能基础教育的路径所包含的要素：领导重视、系统支撑、教师主导、学生主体、家长理解、课题引领。

这三所学校都参与了一个全国教育信息技术研究重点课题“基于智能技术和大数据分析的个性化教学研究”，学校领导高度重视这样的课题研究，允许教师和学生使用智能教学系统进行教学实践和探索。在该课题专家组的引领下，教师充分熟悉了智能教学系统的功能特点，在常规数学教学中通过混合式教学的方式，在课上和课外通过给学生布置作业、练习等方式，让学生练习和巩固所学知识，并借助系统的自动批改和及时反馈功能修正错误，正如四川某所学校学生所反馈的，教学效果一直处在不断改善的状态。这就体现了教师为主导、学生为主体的思想。家长对这样的研究探索是理解支持的。

经过一定时期的混合式教学实践，人工智能赋能基础教育的效果就体现了出来：增强了学生的学习兴趣和自信心，正如四川某所学校学生调查和访谈所反馈的;对学习效果起到比常规教学更好的正面促进作用，正如三所学校的准实验研究所收集到的成绩变化所反映出来的;减轻教师批改作业的负担，有利于实施分组教学和个性化教学，正如四川某所学校教师访谈和学生访谈所反馈的。应用智能教学系统支撑的混合式教学的时间越长，效果越明显。

五、人工智能赋能基础教育的未来发展方向

从以上三所不同类型学校的数学课程教学实践中，我们也发现了一些问题，而这些问题正是人工智能赋能基础教育的未来发展中不可忽视的问题。这些问题中最重要的一个，正如四川某中学教师所指出的：学生会以学习为名，以做作业为理由来玩电脑游戏;学习成绩较差的学生会通过计算机网络互相传递和抄袭作业，而目前的系统不能监测学生做题过程，无法判断在线作业是否由学生本人完成。

这个问题涉及非正式的课外在线学习环境中对学习者的陪伴、监督和支持。这样的陪伴、监督和支持在学校课堂上是由教师完成的，在家庭这样的非正式环境中则理应由家长完成，但是很多家长没有时间、精力甚至能力完成这样的工作。如果智能教学系统能够起到这样的作用，就能更加有效地保障课外学习的效果。不仅在知识与能力上适应和帮助学习者，还要在情感与态度、方法与过程方面给予学生全方位的呵护和支持。不断发展的情感计算和学习分析等人工智能技术会逐渐应用到智能教学系统的设计中，使得智能教学系统能够在保护学生隐私的前提下体察学生的喜、怒、哀、乐，给予学生更加人性化和个性化的陪伴、支持和帮助[9][10]。这正是人工智能赋能未来基础教育的一个重要发展方向。

參考文献

[1]贾积有.人工智能赋能教育与学习[J].远程教育杂志，2018（1）：39-47.

[2]贾积有.人工智能与教育的辩证关系[J].上海师范大学学报（哲学社会科学版），2018（3）：25-33.

[3]国务院.国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知[EB/OL].（2017-07-08）[2017-07-20].http：//www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.html.

[4]教育部办公厅.关于开展人工智能助推教师队伍建设行动试点工作的通知[EB/OL].（2018-08-07）[2018-08-08].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A10/s7034/201808/t20180815_345323.html.

[5]邱丽芳.习近平：推动我国新一代人工智能健康发展[EB/OL].（2018-10-31）[2019-10-20].http：//www.xinhuanet.com/2018-10/31/c_1123643321.htm.

[6]孟青泉，贾积有.人工智能教育研究及应用中的问题剖析与发展建议[J].人工智能，2019（3）：110-118.

[7]贾积有，张必兰，颜泽忠，等.在线数学教学系统设计及其应用效果研究[J].中国远程教育，2017（3）：37-44.

[8]贾积有，孟青泉.智能教学系统的评价与选择[J].数字教育，2019（3）：1-9.

[9]贾积有，杨柏洁.文本情感计算系统“小菲”的设计及其在教育领域文本分析中的应用[J].中国教育信息化，2016（14）：74-78.

[10]贾积有，于悦洋.学习活动指数LAI及在线学习活动指数OLAI的具体分析[J].中国远程教育，2017（4）：15-22.

（责任编辑 孙志莉 孙兴丽）

On the Methods and Application of Artificial Intelligence Energizing Basic Education

JIA Jiyou1，YAN Zezhong2，ZHANG Zhiyong3，ZHAI Manyue4，ZHANG Jun4，ZHANG Bilan5，

ZHANG Jingrong6，MENG Qingquan1，LE Huixiao1，HE Yunfan1

（1.Graduate School of Education，Peking University，Beijing，China 100871;

2.Zongbei Secondary School，Chengdu，Sichuan，China 610041;

3.Huangdu Middle School，Shanghai，China 201804;

4.Affiliated Athletic Sports School of Beijing Sport University，Beijing，China 100084;

5.Tianjin Municipal Education Commission，Tianjin，China 300074;

6.Hailiang Youjiao Education Technology Company Limited，Hangzhou，Zhejiang，China 310051）

Abstract： An important method of artificial intelligence energizing basic education is to provide learners with individualized support and tutorship in the form of intelligent teaching system.In formal school education，teachers have integrated intelligent teaching system into normal teaching by using the method of blended teaching，which will play a role of obvious and positive promotion in studentslearning effect;as to informal online education，the appropriateness and help of intelligent teaching system to learners not only reflect on the knowledge and ability，but，more importantly，the aspects like the emotion and attitude， and methods and process.This paper，taking the attendance of mathematic blended teaching practice of three schools of a key project of education and information technology research as an example，has explained the methods of artificial intelligence energizing basic education and its influential effect，and pointed out its developing direction in the future.

Key words： artificial intelligence;basic education;intelligence teaching system;blended teaching