新课标背景下人工智能教育研究现状分析

郭少华 荆永君

作者：郭少华，沈阳师范大学新闻与传播学院（教育技术学院）硕士研究生，研究方向为学习分析与评价；荆永君，沈阳师范大学新闻与传播学院（教育技术学院）副院长，硕士研究生导师，研究方向为学习分析与评价、数字化资源与环境、远程教育（110034）。

10.3969/j.issn.1671-489X.2022.03.005

摘  要  研究借助CiteSpace分析软件，利用知网选取自新课标发布以来发表在核心期刊上的167篇相关文章，进行发文作者、发文机构、主题和关键词的四维度可视化分析。最终分析得出发文作者团队合作不够密切、发文机构之间缺少合作等，并将当前人工智能教育研究内容进行分类总结，以期为后期人工智能教育研究提供参考。

关键词  新课标；人工智能教育；CiteSpace；智慧教育

中图分类号：G40-057    文献标识码：B

文章编号：1671-489X（2022）03-0005-04

1  背景及意义

随着现代科学技术的发展，人工智能技术在工业、农业等各个领域发挥的作用越来越大，在教育领域也产生重大影响，不仅使教学效率得以提升，还对个性化学习起到极大的促进作用。当前，世界各国的竞争实质是科技与人才的竞争，因此，前沿的人工智能技术和人工智能人才对各个国家的意义都非常重大，人工智能教育也受到各国空前的重视。与此同时，各个国家纷纷制定促进人工智能发展的政策，以此来提升自己在这场世界科技角逐中的竞争力。

2017年，我国发布《新一代人工智能发展规划》提出在我国基础教育和高中阶段均开设人工智能课程的倡导，其目的是为我国人工智能人才培养做好储备。同年，《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》（以下简称新课标）颁布，除了优化课程结构、明确课程标准以外，还将“人工智能初步”由选修变为选择性必修[1]。所以，为了更准确地了解新课标发布后我国人工智能教育研究内容和方向，本研究运用可视化分析技术，对2003—2021年发表在我国教育技术领域重要期刊上的相关文献进行研读、分析，最后进行总结并提出有针对性的意见，为后期人工智能教育研究提供参考。

2  研究设计

2.1  数据收集

本研究通过中国知网以“人工智能教育”为主题进行精确搜索，将发表年限限定在2003—2021年，共检索到5 628篇文章，如图1所示。由图1可知，自2003年以来对人工智能教育的研究热度是逐渐上升的，2017年是一个重要节点，自2017年开始到2019年增长非常迅速，其中2017年的增长速度是前一年的7.3倍，2020年发表量最大。

本研究将研究文献定位在新课标背景下（也就是发表时间为2017—2021年），将期刊限定为教育技术领域核心期刊（包括《中国电化教育》《开放教育研究》等共八家教育技术领域重要期刊），共检索出文章188篇，除掉会议专题等不相关文章，最终整理出有效文章167篇。

2.2  研究工具

研究工具主要采用陈超美博士研发的CiteSpace

（64-bit）[2]，主要通过作者、机构共现、关键词聚类分析等对文献进行定量分析，再通过深入阅读进一步分析研究人工智能教育进展。

3  研究结果

3.1  人工智能教育研究发文作者分析

按照作者的发文数，截至2021年8月，人工智能教育相关论文发表数量最多的作者是顾小清，为11篇。根据美国科学家普赖斯（Derek John de Solla Price）提出的国际上公认的确定核心作者的计算公式M=0.749（其中M是论文篇数，Nmax是研究文献所筛选的年限内最高产作者的论文数）[3]，算得M=2.48，因此，发表论文数量在2篇以上的作者为核心作者。

如表1所示，顾小清发表论文数量最多（11篇），紧随其后的是任友群（4篇）、刘凯（4篇）、钟绍春（4篇）、唐烨伟（3篇）、李海峰（3篇）、张志祯（3篇）、黄尧（3篇）、李世瑾（3篇）等，表明这些作者对人工智能教育研究相对较多。其中网络节点数N=286，连线数E=346，表明人工智能教育领域作者之间已经初步形成研究团队，较为明显的合作团队是刘凯、王涛、张昱华、王培团队，但是各团队之间缺少合作，联结分散。

3.2  人工智能教育研究发文机构分析

按照研究机构来看，自新课标发布以来，华东师范大学教育信息技术系发文数量为5篇，天津大学教育学院发文数量为4篇，江苏师范大学智慧教育学院发文数量为4篇，北京大学教育学院发文数量为4篇，这些单位成为该领域研究的核心基地。但是，各个单位之间缺少合作研究，如图2所示，中心度均为0，说明无代表性研究单位，且单位之间互相合作较少，未形成紧密的联结[4]。

3.3  人工智能教育关键词及主题分析

以关键词和主题为节点，对所筛选的2017—2021年这段时间范围内的有效文献进行分析。本次分析中，将关键词“教育”与“人工智能+教育”进行合并处理，并去除“人工智能”“AI”等与搜索主题词重复的关键词，最终图谱如图3所示。通过节点大小可以明显知道，“人工智能+教育”“人工智能教育应用”“教育人工智能”“智能教学系统”“机器学习”“智慧教育”“教育大数据”“人才培养”等关键词和主题受到的关注度较高。

对关键词进行聚类，如图4所示，Q=0.810 9＞

0.3，S=0.921 1＞0.7，可知该聚类效果较好，类别显著[4]。经分析，最终共得到38个聚类。除去成员数量（size）小于10的类群，聚类结果包括“#0人工智能教育”“#1人工智能伦理”“#2智能教育”“#3教育应用”“#4智慧教育”“#5深度学习”等13个类别。对所有类别进行分析处理，最终将13个类别总结为以下四个研究方向。

3.3.1  人工智能技术在教育中的应用研究  这

一部分内容可以概括为宏观、微观两个方面，智能教育、人工智能教育、教育应用等类别中均有涉及。

宏观层面直接解揭示人工智能技术在教育中应用的误区与困窘，以及技术框架和路线的制定。例如：孟翀等[5]指出，人们对人工智能技术应用在教育领域存在一些认识上的不足和隐患等，据此提出政府干预和领导力建设等政策；安涛[6]从哲学的角度对人工智能应用在教育中的“利”与“弊”进行分析；汪琼[7]指出，在教学过程中，教育者对学生的判断不应过度依赖智能设备等一系列问题，并从教育者和工具的开发两个方面提出建议。

微观层面主要包括具体的人工智能技术（如知识图谱、视觉交互等）在教育中的应用，以及人工智能技术在具体学科中的应用。例如：权国龙等[8]结合人工智能应用的具体案例，分析具体技术（视觉交互）的特点以及其对教育的影响；华璐璐等[9]将人工智能技术的应用与英语学科相结合，并针对传统英语学习的不足提出策略，包括口语发音智能训练以及个性化指导等一系列智能技术的应用，以提高学生学习和教师授课的效率。

3.3.2  人工智能相关概念及理论的研究  随着技术的不断发展，人们对其的认识也逐渐深入，教育人工智能、深度学习和智慧教育等类别均涉及对人工智能教育相关概念的研究[10]。例如：彭绍东[11]根据现有定义，重新将人工智能定义为两个大方向，并对其原理进行详细阐述；祝智庭等[12]在对教育人工智能进行定义的时候，着重参考人本主义理论，提出教育人工智能应遵循的新原则。

3.3.3  人工智能教学内容的研究  这一部分主要面向人工智能所应教授的内容、人工智能课程设计等方面。例如：方圆媛等[13]结合对美国人工智能教育的分析和我国中小学人工智能教育开展的不足，提出教学策略；詹泽慧等[14]依据新课标对已经出版的四本人工智能教材进行五个维度的分析，据此提出教学建议。

3.3.4  人工智能伦理研究  新事物兴起的同时也会带来新问题，人工智能教育也是如此。人工智能为教育带来新的发展路径，但随之而来的也有教育领域产生的新的伦理问题。例如：邓国民等[15]对技术使用的伦理问题进行三个方面的总结，并提出责任和问责等应对措施；李晓岩等[16]针对人工智能在教育中应用存在的伦理问题提出理论和实践原则等。

4  研究结论与建议

1）根据文献数量分析可知，在167篇文献中，其中97%的文章发表在2017—2021年，即自2003年开始，仅有五篇文章发表在新课标颁布（2017年）以前。2017—2018年发文量持续增长，自2019年以后趋于稳定。自新课标发布以来，从发文量趋势看出人工智能教育越来越受到研究者关注，这其中就包括顾小清、任友群、钟绍春等学者。根据发文作者分析可知，目前该研究领域的作者之间已经初步形成小的研究团队，如顾小清、李世瑾团队，刘凯、王涛、张昱华、王培团队等，但是仍然存在各团队之间缺少合作的问题。各团队之间思想的碰撞、看法和意见的融合，更有助于人工智能教育的发展。因此，团队之间的合作尤为重要，领域之间的专家和学者可以按期进行合作与交流。

2）根据发文机构分析可知，自新课标发布以来，对人工智能教育的研究机构主要包括华东师范大学、天津大学、江苏师范大学等单位。该结果说明师范类院校已成为人工智能教育研究的主要力量，其他综合类院校对人工智能教育虽然也有研究，但是多集中在该类型院校的师范类专业，存在的问题是各个院校之间仍然缺少合作。从这个方面来看，人工智能教育的研究以及发展仍处于一个劣势的状态。未来各院校之间可以进行一些线上或者线下的人工智能相关的学术交流，开展人工智能教育相关主题活动，以促进院校之间的合作和学术交流。

3）根据关键词及主题分析可知，目前对于人工智能教育的研究可以概括为理论、技术和伦理方面。理论方面的研究包括对人工智能相关概念研究、人才的培养和课程内容等，以及人工智能技术在教育中应用的利弊和未来的发展方向。技术方面的研究包括技术的开发、技术的应用等。在众多的研究中，有关人工智能教育伦理方面的研究较为系统，这有利于人工智能教育的进一步发展。但是，人工智能教育教学内容方面的研究相对较少，仅占文献数量的5%。学校开展人工智能课程存在很大困难，依然存在人工智能课程定位不准确、内容分化等问题[17]。因此，与初级教育相适应的人工智能课程标准是非常必要的。同时，政府要大力支持，学校要积极配合，以促进人工智能教育发展[18]。■

参考文献

[1] 任友群，黄荣怀.高中信息技术课程标准修订说明

[J].中国电化教育，2016（12）：1-3.

[2] Chen Chaomei. Searching for intellectual turning

points： progressive knowledge domain visuali-

zation[J].Proceedings of the National Academy

of Sciences of the United States of America，

2004，101（suppl）：5303-5310.

[3] 丁学东.文献计量学基础[M].北京：北京大学出版

社，1993：204-209.

[4] 李杰，陈超美.CiteSpace：科技文本挖掘及可视化

[M].2版.北京：首都经济贸易大学出版社，2017.

[5] 孟翀，王以宁.教育领域中的人工智能：概念辨析、

应用隐忧与解决途径[J].现代远距离教育，2021（2）：

62-69.

[6] 安涛.“算计”与“解蔽”：人工智能教育应用的本

质与价值批判[J].现代远程教育研究，2020（6）：9-15.

[7] 汪琼，李文超.人工智能助力因材施教：实践误区与

对策[J].现代远程教育研究，2021（3）：12-17，43.

[8] 权国龙，顾小清，汪静.人工智能教育应用的视觉交

互“赋能”效应研究[J].开放教育研究，2021（4）：

111-120.

[9] 华璐璐，陈琳，孙梦梦.人工智能促进英语学习变革

研究[J].现代远距离教育，2017（6）：27-31.

[10] 张添贺.人工智能的发展趋势之我见[J].中国新通

信，2019，21（2）：128.

[11] 彭绍东.人工智能教育的含义界定与原理挖掘[J].

中国电化教育，2021（6）：49-59.

[12] 祝智庭，韩中美，黄昌勤.教育人工智能（eAI）：人

本人工智能的新范式[J].电化教育研究，2021（1）：

5-15.

[13] 方圆媛，黄旭光.中小学人工智能教育：学什么，怎

么教：来自“美国K-12人工智能教育行动”的启示

[J].中国电化教育，2020（10）：32-39.

[14] 詹泽慧，钟柏昌.高中人工智能教育应该教什么和

如何教：基于四本《人工智能初步》教材的内容分

析[J].电化教育研究，2020（6）：68-74，82.

[15] 邓国民，李梅.教育人工智能伦理问题与伦理原则

探讨[J].电化教育研究，2020（6）：39-45.

[16] 李晓岩，张家年，王丹.人工智能教育应用伦理研

究论纲[J].开放教育研究，2021（3）：29-36.

[17] 卢宇，汤筱玙，宋佳宸，等.智能时代的中小学人

工智能教育：总体定位与核心内容领域[J].中国远

程教育，2021（5）：22-31，77.

[18] 王婷婷，任友群.人工智能时代的人才战略：《高

等学校人工智能创新行动计划》解读之三[J].远程

教育杂志，2018（5）：52-59.