教育人工智能对“因材施教”理想的实现与超越

薛 巧 巧

我们熟知的“因材施教”源于《论语》对孔子言行的记载。因材施教体现了以生为本的人本主义思想，蕴含着对有教无类的教育公平的坚守。从因材施教指向的目标来看，学有所教、人尽其才是其根本追求，这与当代教育所倡导的回归教育本质，实现人的发展深度吻合。然而在现实中，因材施教的教育理想没有得到很好的贯彻和实施。教育人工智能特指运用于教育的人工智能(Artificial Intelligence in Education，AIEd)。(1)Luckin R.，Holmes W.，Intelligence Unleashed:An argument for AI in Education，https://www. researchgate.net/publication/303014189_Intelligence_Unleashed_An_Argument_for_AI_in_Education.这些新技术和新手段在教育领域的运用能够使因材施教的理想更好地得以实现，也促使人们从研究教转向研究学，从“因材施教”走向“依材而学”，实现对因材施教的超越。

一、因材施教的理想与现实

因材施教是众多中外教育家倡导的教育理想，追求“学有所教”和“人尽其才”。但受到资源有限、评价单一的束缚，因材施教在现代班级授课制背景下没有得到很好的实现。

(一)学有所教、人尽其才的追求

因材施教即因人而异地进行教育教学。因材施教思想自古有之并为后世继承和发扬，逐渐成为一种理想的教学模式。孟子提倡“教亦多术”，《学记》主张“长善救失”，此后汉朝的董仲舒、郑玄、徐干，魏晋南北朝的刘勰，隋朝的王通，唐朝的韩愈，宋朝的胡瑗、张载、程颢、程颐、朱熹以及明清时期的王守仁、王夫之、颜元，当代的陶行知等均有关于因材施教的论述和践行。(2)孙培青、李国钧：《中国教育思想史》，上海:华东师范大学出版社,1995年。2019年，《中共中央国务院关于深化教育教学改革全面提高义务教育质量的意见》在“优化教学方式”中专门提到要“精准分析学情，重视差异化教学和个别化指导”。(3)《中共中央 国务院关于深化教育教学改革全面提高义务教育质量的意见》，http://www.gov.cn/zhengce/2019-07/08/content_5407361.htm。这些体现了因材施教思想在我国的一以贯之和历久弥新。

不仅中国如此，从世界范围来看，古罗马时期昆体良就倡导要对不同个性的学生采用不同的教学方法，使每个学生的天赋得以发展。卢梭、裴斯泰洛奇、康德、马斯洛、萨特、杜威、苏霍姆林斯基等都提出过以人为本的教育理念。20世纪80年代，哈佛大学的加德纳提出了多元智能理论，进一步说明了个体的差异性和因材施教的必要性。

有学者对因材施教进行了语义学上的分析，认为因材施教的主体主要指教师，在当代也可以扩展到教育部门、教育机构、教育组织，即广义上的教育者。(4)何菊玲：《因材施教原则的教育正义之意蕴》，《华东师范大学学报》(教育科学版)2018年第2期，第110-112页。对于“材”，一般理解为受教育者的资质，包括先天及后天因素造就的个体差异，如年龄、性别、性格、能力、志趣等；但也有学者认为“材”不仅指学生之材，还应包括教师之材和教授之材，(5)张志刚：《因材施教的现代教育视角》，《齐鲁师范学院学报》2018年第4期，第14-18页。那么“因材”就不仅是教育者因循受教育者的身心特点，还要考虑教师条件和教育资源。施教的“教”也不能仅局限于教学方式，对教育内容和教育价值的思考也应纳入其中，不仅要看“怎么教”还要看“教什么”和“为何教”。

因材施教的核心就是教育者依据学生的个体差异和实际情况，有的放矢地进行有差别的教学，使每个学生都能扬长避短，获得最佳发展。(6)王道俊、王汉澜：《教育学》，北京：人民教育出版社,1998年。其前提在于对人的差异性的承认和尊重；其关键在于对学生准确、全面的了解。一方面教育者要能辨识学生在能力、性格、偏好、志趣等方面的不同；另一方面教育者要具备丰富、高超的教育手段和方法，能以不同的教法来匹配不同的学生；在此之上，教育者还要有足够的耐心和充分的宽容。

因材施教体现了教育的过程公平和结果公平，即用每个学生最需要、最适切的方式进行教导，做到“学有所教”；以尊重个体差异为前提，实现每个学生的最大发展，做到“人尽其才”。(7)吴全华：《教育结果公平的内涵及其衍生规定》，《教育理论与实践》2008年第9期，第19-22页。可以说，“学有所教，人尽其才”是因材施教的应然结果，也是其基本追求。

(二)资源有限、评价单一的束缚

在社会生产力极大发展、人才需求激增之时，班级授课替代了家庭授课、单独教学等成为了教学的主要组织形式。班级授课制往往采用统一的课程、教材和考核标准。班级授课曾因教学方式趋于应试化和迎评化，忽视学生本身的个性和偏好，采用千篇一律的“流水线”“炸鸡式”人才培养模式(8)段会冬：《“让学生回到学校的中心”——北京十一学校改革的呈现与对学校中儿童参与的思考》，《中国校外教育》 2018年第3期，第6-13页。而受到批评。当代教育在追求效率的同时也希望将每个人的潜能都发挥出来。(9)联合国教科文组织：《教育——财富蕴藏其中》，联合国教科文组织中文科译，北京：教育科学出版社,1998年。因此，班级授课制也在接受各种形式的改良，如道尔顿制、文纳特卡制、特朗普制等。然而，这些改良大都收效有限，难以实现因材施教的理想。不少人认为因材施教产生于个别教学时代，不适合现代班级授课制的土壤。(10)阳泽、余小燕：《孔子因材施教的人学思想及其现代启示》，《成都航空职业技术学院学报》2018年第4期，第73-74页。的确，受到教育资源有限和评价体系僵化的束缚，在当下实行因材施教面临不少困难。

首先，班级授课制下，一个教师往往面对众多学生，无法一一了解和熟知每个学生的资质和偏好；此外，由于统一的课程和教学安排，每个学生都需要完成学校规定的科目内容，教师难以充分因学生之材进行教学。

其次，由于每个学生的学习状况都具有差异化、动态化的特点，班级授课制无法为每个学生配备专门的导师，只能照顾大多数的诉求，而对于学生的个性化需求无法一一满足。

再次，从教育评价来看，班级授课制对应的招考模式大都以统一内容、统一形式和统一标准对学生进行考核和选拔，这使得学校教育更趋于同质化。

那么，因材施教在现代班级授课制背景下是否只是个让人神往而难以实现的理想呢？所幸教育形态往往会随着社会进步发生改变，人工智能开始被运用于教育领域，因材施教有了困境突围的契机。

二、教育人工智能(AIEd)让因材施教成为可能

(一)教育人工智能的内涵、技术和功能

1.教育人工智能的内涵及特点

教育人工智能指的是运用于教育领域的人工智能。而定义人工智能(Artificial Intelligence, AI)却比较困难，因为构成人工智能的要素在不断改变，不同学科又对人工智能有自己的理解和定义。(11)Goldin,C.& Katz,L.F.，The race between education and technology，Cambridge:Harvard University Press,2010.在探讨教育人工智能的时候，我们不妨将人工智能理解为一种电脑系统，该种电脑系统具备像人类一样的基本识别功能(诸如视觉和语音识别)及智能行为(诸如通过数据分析以采用最佳途径达成设定目标)，从而能与真实世界发生互动，(12)The Oxford dictionary of English，Oxford:Oxford University Press,2005.将这样的系统用于教育领域，就是教育人工智能。人工智能的发展经历了不同的阶段，现在的人工智能进入了高速发展和实际运用时期，其技术功能也由能存会算发展到能听会说、能看会认、能理解、会思考。(13)吴永和、刘博文、马晓玲：《构筑“人工智能+教育”的生态系统》，《远程教育杂志》2017年第5期，第27-28页。人工智能在教育领域的运用呈现出如下特点：

第一，教育要素的模式化。教育人工智能是建立在对教育要素的解构和模式化分析基础之上的。人工智能模仿的是人类认识世界的方式，它需要在了解对象的基础上确定策略。对对象的了解就是一种模式化分析，或者可以理解为人工智能对信息的“建模”。教育人工智能主要需要对三类教育要素完成建模：学习者、教学法和学科知识。以一个旨在为学生提供个性化反馈的教育人工智能系统为例，它需要的信息包括：用以分析学生的学习者模型、用以实现有效教学的教学法模型和用以了解所学科目内容的学科知识模型(详见表1)。(14)Luckin R.，Holmes W.，Intelligence Unleashed:An argument for AI in Education，https://www.researchgate.net/publication/303014189_Intelligence_Unleashed_An_Argument_for_AI_in_Education.除上述三类教育要素外，教育人工智能还会对学习者的社会、情感、元认知等因素进行分析建模，将影响学习的各个方面都能被纳入教育人工智能的考量中。

表1 教育人工智能的信息模型

第二，学习过程的透明化。为了能更好地使用技术手段提升学习效率，教育人工智能的一个重要研究领域就是通过大数据和智能分析来揭示学习规律，即打开学习的“黑匣子”，使各种教育学、心理学、社会学变量之间的关联变得清晰化、透明化，知道学习是如何发生的，进而能够为电脑系统所分析运用。(15)Self,J.，“The Defining Characteristics of Intelligent Tutoring Systems Research: ITSs Care, Precisely”,International Journal of Artificial Intelligence in Education,No.10(1999),pp.350-364.

第三，运用场景的多样化。教育人工智能并非只针对教育的某个阶段或某种类型，只要有学习发生的场景，就有人工智能的用武之地，它既可以被运用于传统学校教育中的班级课堂授课，也可以发生在职场工作培训或者个人终身学习中。通过将人工智能与学习科学相结合，教育人工智能可以通过提供更为灵活、多样、个性、有趣、高效的学习工具来促进学习者提升学习效率。

2.教育人工智能的技术及功能

教育人工智能的核心技术包括机器学习、深度学习、语言处理、神经网络、智能计算(智能分析)、图像识别以及近年来获得较大发展的情感计算和智能代理等。根据这些技术在教育教学领域中的不同运用，教育人工智能的技术架构又往往被分为数据层、算法层、感知层、技术层和应用层。(16)李泽林、伊娟：《人工智能时代的学校教学生态重构》，《课程·教材·教法》2019年第8期，第34-37页；杨现民、张昊等：《教育人工智能的发展难题与突破路径》，《现代远程教育研究》2018年第3期，第30-38页。按照教育人工智能的类人化功能实现路径，这些技术还可以归为三大类：信息获取、信息处理和信息运用(详见图1)。信息的获取主要是通过两个路径来实现的：一个是通过数据层整合教育的各类信息并对其进行建模；另一个是经由感知层通过人机互动获取学习者的语音、图像、生物特征等，进而由认知层通过自然语言处理、情感计算等“懂得”感知层获取的信息。这两个渠道获取的信息汇总到算法层，通过机器学习和深度学习，进行类人的读取信息、找寻规律、发现模式、进行预测、做出决策、提供反馈等活动，最后再通过应用层的人机互动终端，包括电子设备、教育机器人、虚拟现实(Visual Reality,VR)和增强现实(Augmented Reality,AR)设备等按需运用，实现诸如学情分析、智能导师、学习规划、课程资源、人机协同、多元评价、数据管理等多种教育功能，(17)王正青、但金凤：《人工智能技术在美国学校教学中的应用领域与推进策略》，《比较教育研究》2020年第6期，第43-49页。从多个方面对传统的班级授课进行优化，更好地实现因材施教。

图1 教育人工智能的技术架构

(二)教育人工智能对“因材”的优化

上文提到因材施教的“材”，不仅指学生之材，还指教师之材和教学之材，即不仅要对学生进行分析，还要对教师水平和教材教具等进行统筹。教育人工智能的学情分析和资源整合系统能够辅助教师更好地完成“因材”的工作。

1.对学生学情的精准分析

在传统的班级授课制中，一个教师面对众多学生，时间、精力都很有限，无法深入了解每个学生的个性特点和兴趣才能，教育人工智能却能通过技术优势解决这些难题。

第一，电子档案的建立。要全面地了解一个学生，需要的信息不应仅限于学生的课堂表现、作业记录和考试成绩，还应结合学生的社会经济背景、学习路径、课程选择、课外培训、社会活动、兴趣爱好等数据，对学生形成立体认知。过去搜集整理这些零散繁杂的信息显得难以操作，但在人工智能和大数据技术的帮助下，学生的家庭信息、消费记录、网络浏览记录、图书借阅记录、参观游玩记录以至每个学习阶段的选课、考勤、表现、成绩、奖惩等轨迹均被记录下来，并可以通过机器智能进行分门别类的整理，形成学习者的电子档案。随着人脸识别、声音识别和情感计算等技术进一步运用在学校和课堂的智能管理系统中，学校的教学、考试、活动等各个场景的数据都会被进一步丰富至学生的电子档案中，提升其真实性、丰富性和过程性，为学情分析打好基础。

第二，学习情况的分析。除了记录学生的日常轨迹，还要提升课堂教学的效率，这就需要对学生每个学段、每个科目、每次授课进行精准的学情分析。传统班级教学的学情分析往往是教师依据经验对大部分学生的学习状况进行估计，而教育人工智能在课堂教学中的一个重要应用就是记录学习者课上课下的学习表现，将学习者掌握的学习内容与科目知识模型中的知识图谱或学习地图进行比对，确定学生的学习进程，为每个学生规划最适切的学习路径。

第三，数字肖像的绘制。在对学生日常数据和学习状态进行搜集和分析的基础上，教育人工智能可以通过教育数据挖掘来建立学生的数字肖像，即通过综合运用数学统计、机器学习和深度学习对教育大数据进行处理和分析，找出学习者在学习过程中涉及的诸如学习目标、学习内容、学习方式、练习方式、考核结果和学习成效等各个变量之间的关系，通过这种学习分析掌握学习者的学习水平和学习偏好，绘制学生的数字肖像供授课教师和学生自身参考。我国已经有学校通过教育人工智能技术实现了从“精准挖掘”到“精准定位”再到“精准决策”的系统化精准教学，提升了教学效果。(18)雷云鹤、祝智庭：《基于学习数据分析的精准教学决策》，《中国电化教育》2016年第6期，第27-35页。

第四，整体学情的掌握。教育人工智能不仅能帮助教师掌握每个学生之材，还能帮助教师更为准确地判断整个班级的学习情况，如知识点学习水平的分布情况、班级整体的学习动能和学习氛围等。这样教师除掌握学生个体的学习情况外，还能将学生放入班级数据中进行定位，了解学生个体和同侪相比存在的优劣势，为教师有的放矢地采取因人而异的教学手段奠定了基础。

2.对教育资源的整合运用

教育人工智能不仅对学生数据进行了建模，还对教学策略和学科知识进行了建模。一个自然人教师的知识和策略需要通过学习和实践慢慢积累，还可能因工作繁忙、进修不足而存在认知停滞和知识陈旧等问题。教育人工智能却没有类似局限，具备丰富的“教师之材”及“教学之材”。

第一，教育人工智能摄取和分析了大量的教学理念、教学方式、教学案例和教学工具，并可以整合海量的教学资源(教科书、线上课程、新闻报道、图片、视频等)，形成庞大而智能的教学策略和教学资源库。它可以通过机器学习和深度学习将这些内容和方法依据学生学情进行适配，为学生提供包括文本、录音、活动、视频、动画等多元化的教学内容，并综合采用个性化、针对性的教学策略。由于教育人工智能占有的教育方法和教学资源是人类在该领域的经验整合，所以它远远超越单个教师终其一生所能占有的信息量，且能通过不断录入新知识和新信息实现迭代更新。如果教育人工智能的算法持续进步，在辨识场景、选取方法上将变得更加灵活恰当，它的优越性会愈加体现出来。

第二，教育人工智能在学科知识方面具备类似的优越性。教育人工智能可以通过海量信息的录入，迅速掌握一个学科领域的全部知识体系和内容要点。教育学和心理学的发展使我们在教材解构、知识图谱和学习地图等方面取得了持续进步，使不少科目(如数学、英语等)的学习路径变得清晰可控。在传统班级授课制中，让教师分析每个学生的学习水平并进行不同进度的教学活动，操作起来难度较大。与之相对，教育人工智能可以迅速测定每个学生在科目学习内容中所处的位置和水平，从而协助教师在统筹全班教学进度的基础上，充分考虑个体特点，实现差异化教学，为学习者自身提供实时全面的学习反馈，提高其学习效能。

(三)教育人工智能对“施教”的优化

教育人工智能一方面通过数据挖掘和智能分析将学生学情与教学目标、教学手段进行匹配；另一方面通过智能互动终端采集学生学习的实时数据，动态调整教学内容和教学方法，实现传统班级授课制难以实现的“一对一”教学。

1.教学信息的动态匹配

教育人工智能不仅可以在教学活动开始之前综合运用其针对学习者、教学法和学科知识建立起来的认知模型，为学生匹配学习内容和学习方式，还可以在教学活动开展过程中通过互动终端采集学生的行为反应、测验结果以及精神状态等数据，依据实时反馈调整其已有的数据模型，使之更加符合学生的学习实际。这种对学习者数据的动态采集和整理，被称为“开放式的学习者建模”(Open Learner Models，详见图2)，(19)Dimitrova，V．，Mccalla，G．，& Bull，S．，“Preface: ‘Open Learner Models: Future Research Directions’ Special Issue of the IJAIED (Part 2)”，International Journal of Artificial Intelligence in Education，Vol.17,No.3(2007),pp.217-226.它既整合了既有的学生信息，又评估了学生的当下学习状态。这种来自学习者真实的、动态的、丰富的数据又能直接与教学法的选择以及学科知识的特点进行关联，从而被教育人工智能整合进已有的教学法和学科知识模型，对原有模型进行优化，使之能够持续地为学习者提供有效、适切的学习支持。

图2 教育人工智能的动态匹配系统

2.一对一智能导师系统(Intelligent Tutoring Systems，ITS)

教育人工智能除了能够完成录入、计算和分析，还可以通过智能导师系统模拟教师教学，实现真正的一对一授课。智能导师系统可以看作一种智能的人机互动终端。第一批为学习者提供个性化教学指导的BUGGY15仅仅是将学生加减法运算中的常见错误聚类成一个“错题库”，然后依据学生所犯错误类型提供相应指导。现在的智能导师系统会综合运用建立在大数据、神经网基础上的机器学习和深度学习来决定如何为学习者提供帮助。例如，现在的iTalk2Learn系统，在帮助学生学习分数知识时，会综合调用学习者模型中关于学习者的数学知识、认知需求、情感状态、实时反馈等数据来为学习者提供学习内容和推荐学习方法。(20)Luckin R.，Holmes W.，Intelligence Unleashed: An argument for AI in Education，https://www.researchgate.net/publication/303014189_Intelligence_Unleashed_An_Argument_for_AI_in_Education.这种基于数据建模和动态适配的智能导师系统现在可以综合运用一系列AI技术来实现对学习者认知和情感信息的读取和计算，并能综合运用启发式教学、支架式教学和情景式教学。随着各种关于学习者、教学法和学科知识的信息被不断地录入和添加到教育人工智能的数据模式当中，智能导师系统将会更为智慧地辅助教师和服务学生，替代教师完成重复性的劳动，面向学生提供一对一的指导，进一步实现个性化教学。

3.多元全面的评价方式

在招考中，通过聚类、关联、预测、模拟等数据挖掘的技术和手段，教育人工智能可以揭示大量非结构类数据背后的联系，进而分析出学生的学习水平和学习偏好，对学生做一个综合、全面、客观的评价。学生的电子档案和电子肖像为招考提供了丰富的过程性实证依据；招考机构可以按照需求进行程式设定，让教育人工智能通过数据分析推荐最符合机构要求的学生；教育人工智能可以依据过往数据帮助考生进行自我定位，辅助考生和家长进行志愿选择等；同时，教育人工智能还可以提供更为多元的考试模式，通过呈现文本、影音等多种材料来组织考试内容，甚至可以通过虚拟现实和增强现实来检测真实场景中的学生反应。这样充分尊重差异性的因材招考增大了“人尽其才”的可能性。

三、教育人工智能对因材施教的超越

因材施教的主体是教师，教师通过透彻地了解学生和得当地运用教法使教育效益最大化。而教育人工智能不仅能够辅助教师因材施教，还能够辅助学生实现自主学习、泛在学习与合作学习，优化学生的品格教育。随着人工智能的发展，教师的职能会随之发生相应的转变。

(一)支持自主学习

现代教育越发强调学生在学习中的主体地位。国内外对未来人才提出的要求都从原来单纯地掌握知识和技能变为拥有适应社会、应对挑战的能力，尤其强调个体自我调控和自主发展的能力。教育人工智能一方面能够基于大数据为学习者规划出最为适宜的学习路径，另一方面也让学习者能够清晰地掌握自己的学习成效和学习进展。这种个性化的教学互动能够帮助学习者自行调节自己的学习目标、学习策略和学习态度，更好地实现自我激励和自我反思。也就是说，在教育人工智能的支持下，教学正由原来的“因材施教”向“依材而学”转变。正如美国课程再设计中心在2017年《个性化学习：现状和未来发展方向》中所述，智能导师正在满足学习者个性化需求的各个方面，实现美国学校中大规模的个性化学习和自主化学习。(21)Jennifer S. Groff, Personalized Learning: The State of the Field & Future Directions,http://curriculumredesign.org/wp-content/uploads/PersonalizedLearning_CCR_April2017.pdf.

(二)实现泛在学习

在教育人工智能的支持下，学生的学习将不一定需要在传统的班级中通过传统的教师来实现，而是可以通过大规模线上课程、智能终端、教育机器人或伴读机器人在任何场景下实现，成为真正意义上的泛在学习(U-learning)——学习更加强调自主性和交互性，以学习者为中心，以学习任务为焦点，无所不在、无所不包地进行。

(三)优化协作学习

教育人工智能可以优化当前班级授课模式中经常采用的学生合作学习。这体现在四个方面：第一，优化分组，即教育人工智能利用其数据库所掌握的学生信息，依据教学目标挑选出合作成员，既可以是水平兴趣相似的学生，也可以是差异互补的伙伴；第二，专业支持，当团队合作遇到问题时，系统可以运用信息和算法来帮助团队成员在合适的时间找到合适的途径；第三，虚拟成员，人工智能技术还可以在合作学习中扮演教练或导师，或者扮演一个认知水平与团队成员相似，但能提出新观点的虚拟成员，甚至可以扮演一个具有错误观念的虚拟成员以激发其他成员纠正错误、进行辩驳的建设性行为；第四，虚拟助教，当参与合作的人数过多、信息量过大时，人脑无法处理和比对那么多的信息，人工智能技术就可以通过机器学习和文本分析发现重要的现象模式，为人类导师发出预警和提醒，以便人类导师在需要时及时干预。

(四)转变教师职能

当教育人工智能逐渐能够完成众多富有挑战的教育任务之时，人类教师会不会被替代，教育人工智能系统和人类教师的关系又该如何调整和定位？拉克因在培生报告中明确指出：人类教师将处于教育人工智能下一发展阶段的中心地位。(22)Luckin R.，Holmes W.，Intelligence Unleashed: An argument for AI in Education，https://www.researchgate.net/publication/303014189_Intelligence_Unleashed_An_Argument_for_AI_in_Education.人类教师首先需要扮演一个类似乐队总指挥的角色，对各种教育人工智能工具进行选择和组合；此外，教师就像学生和家长一样，都应该成为教育人工智能设计和运用的中坚力量。这种参与式设计应该成为教育人工智能设计的方法论基础：要基于教师的真实课堂感受和需求来设计，而不是基于程序员、技术员所认为的教师需求去设计。教师在参与教育人工智能的协作开发过程中会获得更多的技术知识和设计能力，更重要的是这种协同将帮助教师更充分地理解和使用教育人工智能技术。

(五)助力品格教育

学校教育除了教授知识，还要塑造品格。品格教育对教育人工智能是一个挑战，因为机器本身既没有情感体验也没有道德观念，且本身没有社交需求和直觉判断。当前，脑科学、心理学和社会学的发展逐渐揭示出人类情感反应和道德信念背后生理和心理的运作原理，这些新发现将会改变我们对品格教育的认识。教育人工智能在对信息进行整合建模方面具有优势，不仅能通过数据解析和跨科整合打开学习的“黑匣子”，也将有助于打开德行的“黑匣子”。此外，教育人工智能通过为教师提供智能辅助，将教师从烦琐重复的日常工作中解放出来，将有利于为教师的育人角色赋能，让教师可以更多地将精力投放在人机交互难以完成的心理辅导、情感交流和价值引导上。

四、结语

在人工智能的支持下，不仅因材施教的理想能够得到较好的实现，教师也逐渐从教学的主宰者变成学习的支持者。未来，教育系统还将随着技术进步而持续革新，教育人工智能可以在多个方面提升教学效能。例如，教育人工智能可以为教育者和学习者提供虚拟智能支持，包括为学习者提供虚拟导师、为教师配备虚拟助理、为家长提供智能辅导工具等。除了认知层面的教学辅助，教育人工智能还会持续关注学习者的非认知能力，如情绪、耐力、情感、观念等，并继续与神经学、心理学和教育学进行跨科融合来揭示学习的未知之谜，更好地保障学习效果。在创设学习情境和革新学习方式方面，教育人工智能可以通过增强现实等技术为学生提供高仿真的情景学习来培养学生的问题解决等高阶能力，也可以通过团队合作辅助等功能增强学生的协作技巧和社交技能。在终身学习方面，教育人工智能可以通过个性化、泛在化的学习工具逐步实现随处可学、人人皆学。当然，技术不是万能的，在运用教育人工智能的过程中，我们要保持辨证立场和独立思考，不能用机器的判断代替了人的判断。相信只要合理地加以利用，飞速发展的教育人工智能会让我们实现教育领域一个又一个待圆之梦。