人工智能在教育出版领域的应用问题及对策研究

耒娅

[摘要]本文从人工智能教育的发展背景着手，概述了人工智能技术在教育出版领域的实践和主要应用情况，通过分析人工智能在教育出版应用中存在的主要问题，提出了在人工智能时代背景下出版企业探索数字教育出版发展的对策和思路。

[关键词]人工智能;AI+教育;教育出版

近年来，随着5G、大数据、云计算等技术的不断发展，人工智能技术也得到了飞速发展和进步。人工智能与教育的结合，不但能促进教育均衡，提高教学效率，而且带来了教育“千人千面”“大规模个性化”的可能性。随着人工智能对教育和出版两种形态的双重解构，教育出版的智能化发展势不可挡。

一、人工智能在教育出版领域的应用情况

2017年，国务院颁布了《新一代人工智能发展规划》，對人工智能教育发展作出了专门部署。2018年，教育部印发的《教育信息化2.0行动计划》进一步推动了人工智能教育的发展。之后，各级政府多次发文或召开会议讨论发展人工智能教育。

2010年之前，我国就已有录播课程之类的教育视频资源，但数字教育场景尚未成熟。2010年后，移动互联网用户及应用呈现爆发式增长，线上直播课开始出现。2014—2015年，作业类APP如作业帮、小猿搜题等凭借智能图像识别技术入局，让公众感受到了人工智能教育的现实应用和技术变革。2016年前后，好未来、新东方、科大讯飞等机构也纷纷投入人工智能教育领域，教育智能化进程加速推进。2017年后，语音测评、智能纠错和图像识别等AI技术被广泛地运用到少儿英语培训、K12课外培训等赛道中，诞生了诸如英语流利说、猿辅导、松鼠AI等知名企业。近两年，人工智能开始逐步渗透教育信息化和素质教育领域，不断传出的大额融资事件也进一步加速了市场的升温。

根据艾瑞咨询的报告，2020年，泛AI产品整体市场规模达465.1亿元，同比增长19.32%，但泛AI产品渗透率仅为9.9%。未来两年，有数据预测泛AI产品的市场规模将继续保持15%—20%的增长率，渗透率将逐步提升至12%以上。在产品的高商业价值和国家财政政策的驱动下，AI产品应用场景逐渐丰富，下沉市场逐步得到开发，“AI+教育”行业有望持续保持高增速[1]。基于人工智能技术适配性和成熟度两个维度，我们可将智能教育场景做以下分类[2]。

（一）人工智能课程

目前，国内的人工智能课程主要有企业人工智能课程和人工智能校本课程两类。企业人工智能课程是指由人工智能技术领先的公司与学校联动推出的课程。比如，深圳优必选科技公司与华东师大出版社联合编写出版了“AI上未来制造者——中小学人工智能精品课程系列丛书”，作为学校的选修课或校本课程教材，配套提供AI实验平台、AI教学及工具套件等教学和实训平台，结合机器人设计比赛等进行课程教学实践。校本课程主要是学校响应国家政策，开发的符合学生学习实际、发展需要的校本课程或人工智能单元课程。比如，北京市十一学校开发的技术课程（含人工智能课程部分）、中国人民大学附属中学实验小学建立的跨学科整合型人工智能课程体系和北京市海淀区翠微小学的“手机中的人工智能”单元课程内容等[3]。这些课程有的注重与科学、信息技术课程的衔接，有的主要围绕技术、突出实践活动，有的以大数据为核心内容，有的侧重编程。此外，还有很多学校开展了以机器人教育、STEAM教育和创客教育等命名的相关教育活动。

（二）AI辅助教学应用

教育流程智能化具体表现为AI技术在教、学、考、评、测等环节实现的立体化的智能应用。目前，人工智能的三大应用方向为计算机视觉、语音识别和自然语言处理，即分别模拟和延伸人类看、听和读的过程。当人工智能与教育融合后，便形成了以AI技术辅助教学的应用产品。这类应用产品的功能包括拍照搜题、口语测评、智能批改和情绪识别等，主要是基于智能识别技术的教学辅助类的应用，场景复杂度较低，工具化与功能化属性较强，不涉及授课等教学核心流程，旨在提高效率和优化体验，实现针对特定流程的减负增效。

（三）智适应学习

智适应学习是通过教育大数据的分析和计算，形成并优化基于AI算法所构建的模型，从而根据模型和算法对学习环节进行推荐。教学环节对学习效果影响最大，也是整个教育流程中最核心、最复杂和最难的一环。智适应学习直接作用于教学环节，是因为其致力于通过对教学环节的结构化解构和数据化标签，去更精细地发现教学中的规律，从而精准提高教学效率。

智适应学习是美国人工智能教育企业选择最多的方向，占比达到行业的36%，代表公司为Knewton。该公司将合作方的内容通过API嵌入自己的系统中，将学习内容拆分成知识点，将课程材料应用自有体系数字化，形成知识图谱。其智适应学习平台通过连续收集学生行为数据，以算法推荐个性化课程学习路径，并设置任务和目标，实时响应和推送学生在系统中的活动。松鼠AI则是国内智适应教育方面的代表，其主要采用线上智适应系统授课和线下辅导老师辅助的混合双师模式。线上系统动态评估学生的知识图谱掌握情况，并推送相应的讲解视频和练测题，而线下老师的主要职责是把控节奏、引导鼓励和进行补充式的答疑解惑。

（四）AI课堂

AI课堂是近年来兴起的利用计算机视觉、智能语音、自然语言处理及机器学习等AI技术打造的智能课堂教学解决方案，是从“智慧课堂”发展而来的产品。“智慧课堂”更多是一种教育信息化的解决方案，主要体现在智能教学助手、家校互动、远程课堂、校园安全等方面。2016年之后，AI语音、AI视觉等技术开始进入课堂，可以支持学生个人信息识别、AI自动考勤，通过表情识别、人脸监测、语音识别、姿态识别全程监测学生上课听讲情况，动态调整授课节奏，进行作业AI批改点评并将学习数据反馈给老师，以实现个性化学习方法和路径的设计。AI课堂通过AI技术观察、收集教学中的数据，建立模型和提供解决方案，能根据学科性质和场景要求来设计出新颖、实用、智能化的学习过程，引导学生培养创新发散思维。典型的AI课堂如好未来在2018年推出的AI课堂解决方案WISROOM，由线上“优质老师”负责教学内容的知识传授，而线下真人教师负责课前预习、课后答疑等部分。

二、人工智能在教育出版应用中存在的问题及对策

当前，国内AI技术在教育领域的应用还处于早期，除了技术尚未成熟，应用场景也主要是校外教培和个人学习，对校内课堂教育的渗透仍在起步阶段。据《开发者技能报告》，中国学校的编程教育渗透率仅为0.96%，美国和英国则分别为44.8%、9.31%[4]，中国的编程教育仍有较大空间可拓展。随着教育信息化2.0时代的到来，教育信息化从办公管理信息化向教学活动信息化发展，“AI+教育”将成为教育信息化2.0的重要组成内容。

（一）“AI+教育”在教育出版应用中存在的问题

1.标准体系亟待完善

人工智能教育是新兴产业，还没有完整的课程方案、标准及测评体系，人工智能的核心概念和技术内涵还没有统一的界定，整体的内容框架、知识体系也尚未建立。人工智能涉及的内容十分宽泛且专业性很强，人工智能是什么，与现有的信息技术教育、编程教育、智能机器人教育、STEAM教育和创客教育等概念有什么异同，老师怎么教，学生怎么学，这些问题都没有前路可循。因为没有统一的课程标准，所以各个学校的教学内容各不相同，导致学生的学习起点参差不齐，如果处理不好就会影响整体的教学效果。

2.缺少大量高质量的数据

数据是人工智能发展的基础，教育行业可用数据量不足且数据质量不高，制约了“AI+教育”的发展。线下教学环节的数据获取难度大，教学数据本身庞大而冗杂，大多是非结构化或半结构化的数据，处理难度较大。目前，入局“AI+教育”的企业都存在不同程度的数据缺失问题。一方面，因为传统公立学校信息化设备使用率较低，收集教学数据的技术手段还不到位;另一方面，数据可挖掘的维度有限，除了测试成绩和作业批改，学习路径、内容、速度、偏好等深度的数据还待挖掘;再加上教育信息化行业存在已久的“数据孤岛”问题，学校采购了多个厂家互不联通的产品和方案，使得数据分布和储存于不同的数据库中，没有打通和形成闭环。在这种情况下，校内、校外、线上、线下等授课渠道的AI产品积累的数据也无法相互打通，使得难以对数据进行系统化的分析和利用。

3.技术尚待精进

现有人工智能技术多应用于语音识别、图像识别、自然语言处理等识别领域，但在理解层面和创造层面的應用要取得突破难度就更大。“AI+教育”是一个内容为本、技术驱动和效果导向的慢工出细活的行业，从技术研发出来到行业的检验和普及可能需要几年的时间。因此，技术的持续研发能力和应用场景的拓展能力就很重要。以自适应学习为例，自适应学习要用到遗传算法、知识空间和贝叶斯定理等技术，而该领域相关人才和经验总体上处于匮乏状态。因此，市场上的自适应学习产品基本都属于弱人工智能的范畴。从弱人工智能自适应学习进化到强人工智能自适应学习的突破口在于人工智能自适应技术的突破以及其在教育垂直领域的深度落地[5]。

4. AI研发成本巨大

“AI+教育”企业普遍面临的问题是研发投入巨大。教育领域的两大巨头新东方和好未来以自建或投资的方式入局AI领域，搭建AI研究院与实验室，均在研发上投入了巨额资金。新东方董事长俞敏洪曾公开说新东方每年都会在人工智能上进行几个亿的定向投入。好未来AI工程院负责人杨松帆称，好未来目前已经有超过6000名技术研发和教学研发人员进行底层引擎开发，年均研发经费超过10亿元[6]。松鼠AI联合创始人兼CEO周伟也曾提到，成立后五年时间里，松鼠AI累计在技术上面的投入有7亿元人民币。

（二）人工智能在教育出版中应用的对策

1.发力蓝海市场：人工智能教材开发

人工智能课程标准尚在制定中，对出版企业而言，这既是难点，也是机遇。难点在于出版企业没有具体的框架可参考，没有成型的方案可借鉴，而机遇在于内容的广度和灵活度有较大空间。许多教育主管部门、学校和企业均已开发了一些人工智能教材。比如，国家级教材有人民教育出版社、中国地图出版社于2019年6月出版的《普通高中教科书·信息技术》;地方教材有湖南教育出版社出版的《人工智能教育》《编程教育》等;还有校企合作推出的教材，如商汤研究团队与国内教育专家和优秀中学教师共同编写的《人工智能入门》、西北师范大学联合科大讯飞技术和教研团队编写的《人工智能（初中版）》等。

为响应国家号召，不少学校已经开始结合人工智能进行教学，开设了各具特色的人工智能课程。教育出版企业可以借鉴信息技术在机器人教育、STEAM教育、创客教育等创新型教育模式中的应用实践，结合校外培训机构中以编程、机器人、STEAM等为主题的培训形式和思路，开创式地研发与人工智能教育相关的教学资源，包括教材和配套的课程，为学校教育提供新的思路和样本。

2.抢点资源布局：数字内容资源研发

由于教育内容缺乏有效整合，目前，教师们使用的各类教育资源平台五花八门，市场上缺少系统性、综合性和权威性的数字教育资源产品。人工智能教育是集内容、技术、服务于一体的领域，而对教育出版企业而言，内容和资源开发无疑是最有基础和优势的建设板块。

未来，教育出版企业可以针对目前教学资源存在的问题，利用人工智能技术对传统教材教辅资源进行改造，为课堂提供适应智能时代发展需求的教学内容。第一是数字教材的开发。比如，人民教育出版社很早就布局了数字教材，利用数字媒体技术开发可以实现人机交互、多维度反馈和评价统计数据的数字教材。第二是基于图像识别和3D渲染等技术，开发AR、VR融媒体教育内容。比如，人民卫生出版社推出的VR图书《3D系统解剖学》，就是将现代医学教学和VR技术相结合，创立出全三维的虚拟环境，将完整的3D数字人体解剖结构真实导入，帮助学生全方位地观察人体的各个器官和结构[7]。第三是根据智适应系统打造定制化数字课程和教材。比如，美国的Knewton公司就对教材教辅资源进行二次开发，打造数字课程，通过数据收集、预测和建议提供个性化学习方案。教育机构、学校和教师通过Knewton平台运行数字课程，并根据课程需要定制教材。

3.强化教育新基建：关注AI技术在课堂的应用

教育新基建一方面包括在5G、AI、VR/AR等技术应用于教育领域的背景下，校园智能化建设以及新的硬件设备和技术的升级;另一方面也包括如何利用升级的智能化应用，帮助师生提升信息素养。

在校园智能化建设升级方面，传统的教育信息化1.0的硬件市场饱和度已达到较高水平，但智能教育信息化的发展空间依然巨大。比如，我们可以通过搭建摄像头、拾音器、直播录播设备和巡课评课系统等智慧终端将传统课堂改造成智慧教室。新冠肺炎疫情发生后，在线直播授课成了刚需，激发了在线直播、录播及云课堂等的需求。录播的需求从录制精品课、公开课向以多种应用做支撑终端的常态化录播转化;随着专递课堂、远程互动教学、同步课堂等教育均衡工作的推進，直播的建设需求被不断释放，从而带动相关软硬件等教育信息化设备或应用的需求增长。又比如，我们可以在学校配备人工智能实验室，利用数据与算法对学生进行全过程考查，通过采集数据、精准画像、即时反馈，为学生提供个性化学习方案。目前，公立学校的智慧课堂建设呈现普通智慧课堂与AI化智慧课堂混合建设的现状，而其中实现AI化智慧课堂的只有约10%[1]，未来还有较大的发展空间。在利用智能化应用提升信息素养方面，各地学校积极探索中小学人工智能课程实验项目，为学生提供项目式课程，支持学生的个体主动学习与集体协作探究，对体制内课程进行延伸。未来，此类课程在全国的推开值得期待。

4.资本赋能产业：通过投资或收购融入AI教育生态圈

人工智能教育的发展离不开“算法+算力+数据”，而对于传统的教育出版企业来说，这三项都是短板，如果要自研“AI+教育”，将面临巨大的投资成本和尚不可知的投资收益。目前，教育出版是国内传统出版类上市公司最主要的收入来源。因此，出版企业一方面必须关注教育出版的智能化转型，另一方面也要认识到可以利用资本的力量来实现这一转型。

在人工智能教育领域，国外大型教育出版商很早就进行了布局，它们通过收购或与人工智能技术公司合作的方式，共同开发适合的产品，并对自身业务进行更新。比如，麦格劳希尔教育集团收购了提供AI服务的ALEKS，又与提供自适应教育系统和课程内容及服务的Realizelt合作，开发了自适应学习系统。约翰威立出版集团收购了智适应学习平台Knewton，通过将各类课程数字化进而提供智适应学习方案。此外，学习评估公司LearnBop和在线测试平台Grokit，K12教育公司waggle practice也先后被K12、卡普兰、霍顿米福林哈柯尔特等国际教育集团兼并和收购[8]。传统教育出版企业优先选择与数字教育科技公司合作，或通过投资收购等策略进行资源整合，取长补短，有利于更好地发挥各自优势，推出可行的产品。

三、结语

从教学内容数字化到教育过程自动化，再升级到教育方式的智能化，人工智能教育需要以递进的姿态，完成传统教育到智能教育的过渡。人工智能教育未来市场广阔，教育出版商大有可为，关键是利用好内容资源、渠道资源等方面的优势，以教材为抓手，以技术为杠杆，进行数字资源转化和数字产品的打造，以实现智能教育的升级和规模化的个性化教学。

[参考文献]

[1]2019年中国AI+教育行业发展研究报告[R].北京：艾瑞咨询研究院，2019.

[2]智能教育创新应用发展报告[R].科技部新一代人工智能发展研究中心，罗兰·贝格管理咨询公司，2019.

[3]教育部教育管理信息中心，百度文库.2019年中国互联网学习发展报告人工智能教育（基础教育）领域[M].北京：清华大学出版社，2020.

[4]我们需要怎样的人工智能基础教育[N].光明日报，2021-02-07.

[5]2018年中国人工智能自适应教育行业研究报告[R].北京：艾瑞咨询研究院，2018.

[6]2020“AI+教育”行业发展及投资报告[R].First Insight极致洞察，2020.

[7]邵林.后疫情时代人工智能如何赋能教育出版[J].传媒观察，2020（10）：94-99.

[8]2019年全球教育智能化发展报告[R]德勤咨询，2019.