我国智能教育研究现状及热点探析——基于CNKI 2000-2021年文献的可视化分析

余静雯，钟志贤

（1.江西师范大学 a.新闻与传播学院，b.教师教育高等研究院，江西 南昌 330022）

引言

随着以云计算、大数据、物联网、人工智能和区块链为代表的新一代智能技术在教育中的应用，教育正日益走向智能时代。2017年《新一代人工智能发展规划》中明确了我国人工智能发展的战略目标与智能教育的发展方向，强调利用智能技术推动教育转型与变革［1］。2018年4月，教育部发布的《教育信息化2.0行动计划》是顺应智能环境下教育发展的必然选择，是加快实现教育现代化的有效途径［2］。《教育部2022年工作要点》中明确提出加快推进教育数字转型和智能升级，推进人工智能助推教师队伍建设试点工作。《“十四五”国家信息化规划》指出信息化进入加快数字化发展、建设数字中国的新阶段，部署了建设泛在智联的数字基础设施体系以及构建产业数字化转型发展体系等十大重大任务。

文献检索发现，国内智能教育研究始于本世纪初。2000年，学者提出了“智能教育”一词，认为智能教育就是一种远程教育，是实现大规模个性化教育的一种手段［3］。2018年，学者指出智能教育包含三个方面，智能技术支持的教育、学习智能技术的教育和促进智能发展的教育［4］。为了准确把握新世纪以来我国智能教育理论与实践发展图景，本研究基于CNKI 2000-2021年学术文献，采用可视化工具以分析智能教育发展的现状、热点和历程。

一、研究设计

（一）数据来源

基于CNKI数据，以“智能教育”“人工智能教育”“教育人工智能”“智能教学”等为检索关键词（检索时间为2021年12月30日），发表时间为2000年1月-2021年12月，共检索到期刊文献有260篇，删除会议、文件、广告等非学术文章，得到有效样本数245篇。并将其题录信息以Refworks格式保存，以便可视化研究。

（二）研究工具与方法

二、研究现状

（一）期刊来源分析

基于245篇学术文献分析发现，这些文献共分布在42本期刊中，有关智能教育的文献数量排前10的专业学术期刊如图1所示。

图1 数据来源分布图

排名前10的期刊数量共195篇，占期刊总数的79.59%，且均属于中文核心、RCCSE或CSSCI来源期刊，说明智能教育学术研究整体质量较高，该领域已经聚集了一批优秀的专家学者。

（二）发文量分析

发文量反映某一研究领域在不同时间段的发展速度与研究情况。基于上述的样本文献，借助相应的可视化工具得出国内关于智能教育领域在2000至2021年的发刊量，如图2所示。

图2 智能教育CSSCI文献发表数量分布图

我国智能教育研究发轫于本世纪初，文献数量屈指可数。2000-2017年以智能教育为主题的文献数量仅有42篇，增长缓慢，有两年连续无文献产出，每年文献数量皆少于10篇。2017-2018年的年增幅到达20篇。2018-2021年间文献数量总数高达203篇。主要原因如下：国际视野上，2016年，日本提出实现超级智能社会5.0；同年，美国发布《国家人工智能研究与发展策略规划》与《规划未来，迎接人工智能时代》，英国发布《人工智能：未来决策制度的机遇与影响》；2017年，随着谷歌发布的基于机器学习的Alpha Go战胜围棋世界冠军李世石，全球掀起人工智能发展的热潮。国内视野上，2017年“两会”首次将人工智能写入政府工作报告，《新一代人工智能发展规划》将发展人工智能上升为国家战略。在此背景下，以“智能教育”为主题的文献在2018年呈现跳跃式增长。因此，智能教育大致可分为孕育期（2000-2017）与激增期（2018-2021）两个阶段。

（三）作者及研究机构分析

采用CiteSpace对文献的作者与机构进行聚类分析，以呈现其在智能教育方面的影响力，属性设置中选择“Author与Institution”，时间跨度为“2000-2021”，聚类图如图3所示。

图3 作者合作图谱

由图3可知西北师范大学的刘邦奇、北京师范大学的黄荣怀与余胜泉、华东师范大学的顾小清、祝智庭以及任友群节点较大，表明他们是该时间期限内智能教育领域的主要研究者。各节点间的合作与联系通过连线表示，如以刘邦奇节点为核心，相互连线的有吴永和、王亚飞、严晓梅等作者，分别来自华东师范大学、上海师范大学以及北京师范大学，共同组成合作群体。还有以顾小清，祝智庭为核心的合作群体。虽然团队内的合作有显著成果，但是团队与团队之间相互关联程度较小，缺少合作与交流。

研究机构合作图谱中的节点大小与连线表明各研究机构的发文量与合作关系。如图4所示，我国已初步形成以高等师范院校为主的智能教育研究基地，北京师范大学、天津大学、华南师范大学以及华东师范大学等高校在该领域研究成果相对较多。但从研究机构的合作强度上看，各研究机构之间的连线数E=0，表明未形成紧密的合作网络。

图4 研究机构合作图谱

三、研究热点与演进历程分析

（一）高频关键词分析

高频关键词常常被用来确定一个领域的研究热点。利用CiteSpace提取关键词，计算智能教育领域关键词的频次，从而确定高频关键词。CiteSpace中生成259个关键词，根据普赖斯计算公式，计算出最高阈值约为7，因此将频次大于7的关键词列为高频关键词，总计8个，按频次排序，如表1所示。

表1 我国智能教育领域高频关键词表

可以发现，高频关键词的频次由高到低依次为人工智能（97）、智能教育（83）、智慧教育（15）、教育应用（14）、人机协同（11）、智能教室（8）、大数据（8）、智能技术（8）。除去“智能教育”这个基础搜索词之外，其余七个可以将其看作智能教育的研究热点。

（二）关键词聚类分析

关键词聚类分析是在共现分析的基础上，把共现网络关系简化为数目相对较少的聚类的过程［6］。通过CiteSpace进行关键词聚类，以进一步确定我国智能教育研究领域的研究主题。在参数属性“Node Types”中选择“Terms”和“Keyword”，自动提取聚类，聚类图谱如图5所示。

图5 关键词聚类图谱

图5呈现出10个聚类：人工智能、智能教育、智能教室、人机协同、个性化、泛在学习、传承学习、教育伦理，未来课堂，智能时代。结合聚类并精读相关文献，本研究将我国智能教育研究热点归纳为智能教育本体论研究、智能时代下人机协同研究、智能学习环境研究以及智能教育伦理研究，如表2所示。

表2 我国智能教育领域聚类主题表

1.智能教育本体论研究

根据表2可知，我国智能教育领域与人工智能、智慧教育、教育技术、教育应用等主题关联密切。众多学者对智能教育内涵及特征都有独特见解，李勖等人提出智能教育是一种实现大规模个性化的教学［3］。赵银生等人将智能技术作为教育的手段，以实现教育行为智能化［7］。祝智庭等人认为，智能包含“内智”和“外能”两个方面，并从三个角度概括了智能教育的内涵［4］。郑旭东等人认为，智慧教育2.0称为人工智能时代的智能教育，实现从网络化和信息化转向智能化和智慧化［8］。胡小勇等人基于生态进化理念和学习科学视角认为，智能教育指运用教育人工智能技术实施个性化创新的教学实践，培养学生高层次智能［9］。可见“智能教育”并没有统一的界定，本体论研究薄弱，缺乏完整的理论体系研究，我国智能教育本体论有待进一步的深入研究。

2.智能时代下人机协同研究

面对未来教育，人机协同将作为智能时代下驱动教育创新的关键［10］。机器智能的发展为人机协同教育提供了技术支撑，数据驱动的个性化学习、精准化教学得以实现。人机协同研究最早聚焦于通过在中小学信息技术教学中融合人工智能课程，培养学生更为全面的信息素养，而后关注“人机双师”的课堂教学模式。祝智庭等人提出人机协同的智能结构，在人机协同中教师与机器分别承担着各自的角色，人做人擅长的工作，机器做机器擅长的工作，两者优势互补［4］。孙妍等人提出人机协同课堂中新的教学形态，从“知识图谱”到人机协同，从以知识内容精准教学为主到培养学生思维方式为导向的教学［11］。汪时冲等人提出具体的人机协同课堂教学设计，并从教学各环节角度与传统的教学设计进行比较，提出了一种新型的“双师课堂”的教学形态［12］。尽管这一领域的文章数量近年大幅增长，但是人机协同的课堂还是停留在理论层面，实践领域有待加强。

3.智能学习环境研究

聚类词表中出现的智能教室、“智能”+校园、未来课堂、智慧教室等表述可统称为智能学习环境。20世纪80年代多媒体与计算机等信息技术应用于教育，逐步实现了教室环境数字化、网络化。2020年以后，随着新一代智能技术的发展，智能教室的构建得以关注。聂风华等人从智慧教室系统组成的角度构建了“iSMART”模型［13］。王晓晨等人认为，从传统多媒体教室发展到智能教室，主要以互动、回馈、个性化为核心［14］。教室从单向系统走向双向，形成教学一体化。其次，也有相关研究聚焦教室环境的核心技术。王麒等人从硬件与软件层面概括智能教室的关键技术及其功能［15］。智能教室的构建不断完善，其核心体现在互动性，人、机、物三元融合，突破空间限制，实现虚实融合的学习环境。

4.智能教育伦理研究

自2019年起，人工智能的创新应用打破了教育生态系统的平衡，教育模式与结构发生了相应的改变，社会各界开始对AI伦理风险加以关注。智能教育伦理研究围绕人工智能教育伦理与伦理原则两方面展开。教育伦理是人与人在教育活动所遵循的行为规范与准则。智能机器应用到教育领域，扮演人的角色，使得教育活动中的人与人之间的交往需要重新构建，伦理问题需要重新思考。李芒等学者对人工智能教育应用提出了三点批判：忽视了师生的真实需求，漠视了培养完整的人的意义，轻视了人的存在价值［16］。邓民国等学者将智能时代所面临的伦理问题归结为三个层面，角色、技术与社会［17］。2021年9月，我国科技部发布的《新一代人工智能伦理规范》，首次明确了人工智能特定活动应遵守的伦理规范。王正平针对教育伦理原则与人工智能伦理原则之间的关系进行梳理，整理出智能教育伦理原则包含福祉、是非善恶、公平正义、人权和尊严、自由自治以及责任六个方面［18］。

（三）研究主题演变与阶段划分

采用CiteSpace勾画出聚类的时间跨度，设置时间切片为1年，切换为时间线视图(Timeline View)，可以清晰地看到智能教育各个聚类热点的演变过程，如图6所示。根据发文量、关键词、聚类主题词的演变可以将我国智能教育大致分为两个阶段：一是孕育期（2000-2017）；二是激增期（2018-2021）。结合相关文献，下面分别阐述我国智能教育的各演进阶段。

图6 我国智能教育研究领域的时间线视图

1.第一阶段：孕育期（2000-2017）

该时期发展平稳，没有大幅度波动，发展时期长，为后面激增期奠下基础。自20世纪80年代末信息化革命以来，人类走向信息化时代。2008年初，IBM公司提出“智慧地球”的概念，提出以更智慧的方式，改变人类的生活方式，使得人类社会转向知识社会。

学者们围绕着人工智能、人机协同、智能教室与泛在学习等关键词展开讨论。个别学者开始初步探索智能教育，如基于教师、学生、计算机三元教学理论，首次谈智能教育软件［19］、基于知识挖掘技术的智能教育是未来教育的主要方式［3］、从培养学生信息素养的角度对人工智能教育进行思考［20］。人工智能技术应用从2003-2021年受到学者持续关注。如贾积有总结的自然语言处理、智能代理等是2007-2009年人工智能教育应用国际研究中使用最多的技术，主要以智能评测、个性化辅导、儿童陪伴等形式为主［21］。伴随着新科技的发展以及21世纪对学生素养提出的更高要求，传统意义上的多媒体教室已无法满足教学需要。智能教室的研究自2011年得到广泛关注，关注点主要在智慧教室与智能教室系统模型的构建［22］，以及未来教室中课堂的互动观察等技术的研究［16］。学者们对智能教育的研究处于初步探索阶段，研究视角广，相对浅层，没有形成系统性的理论体系。

2.第二阶段：激增期（2018-2021）

人工智能实现了由计算智能到感知智能再到认知智能的发展。2016年的围棋事件、日本提出实现超级智能社会5.0以及各国出台的报告文件，将人工智能的发展上升为国家战略。

多因素的推动使得智能教育的研究有了爆发性的上升趋势。部分学者从技术角度回顾人工智能教育发展历程与现状［23］，构建了人工智能与教育的融合创新发展体系［24］。其中为了实现大规模个性化教学，研究聚焦在大数据［25］、区块链［26］等技术实施数据驱动的教学，通过学习分析、机器学习为学生提供个性化、精准化服务。还有学者将人机协同作为未来教育的方式，教师的职业形态将变成人机协同共教。人工智能将作为课堂中另一位教师的角色，真人教师需要熟悉智能教学环境，开展注重“育人”的教学活动，同时，培养学生“人机协同”的意识和能力［14］。2019年开始，人工智能的创新应用打破了教育生态系统的平衡，其中教育文化与人伦关系将带来一系列风险。因此，人工智能伦理问题在智能教育研究领域得到广泛关注，包括人工智能教育伦理的内涵［27］、风险与挑战［28］、原则［19］、以及逻辑起点［29］。总体而言，该时期研究视角多元化，无论是技术发展的视角还是心理学、哲学视角，都在于探析人工智能与教育领域的深度融合，具体到中小学课堂教学，智能个性化的教育服务，创设“育人”的教学活动，以及人机交互所面临的风险与挑战。

四、结语

综上，从研究现状看，我国智能教育研究的覆盖面较广，有40多种杂志、200多个学者、100多个研究机构进行了广泛的研究。其中《中国电化教育》《远程电化杂志》《现代教育技术》等教育技术专业期刊对智能教育研究表现了持续的关注；祝智庭、黄荣怀、顾小清、刘邦奇等学者是智能教育领域论文贡献度较高的研究者；北京师范大学、华东师范大学、天津大学、华南师范大学等是智能教育研究的主阵地。从研究热点看，人工智能、智能教室、智慧教育、人机协同等是较为恒常的焦点研究主题，大致可分为智能教育本体论、人机协同、智能学习环境的构建以及人工智能教育伦理研究四个方面。从演进历程看，我国智能教育大致分为两个阶段：孕育期（2000-2017）与激增期（2018-2021）。

当前教育信息化步入教育数字化转型阶段，数字化转型是一个化蛹为蝶的创变过程。基于人工智能技术的数据智能化、多元化和个性化应用正在推动教育的数字化转型。数据智能推动教育数字化转型的内在逻辑，从价值、目标、实践三方面体现，分别是推动教育高质量发展、提升教育数字化转型的能力、实现数据应用的完整闭环［30］。智能时代下的智慧教育，从基础环境、智能形态、培养模式、教育生态、育人目标五个维度，提出了转型的关键所在［31］。《教育部2022年工作要点》提出“实施教育数字化战略行动”，加快推进教育数字转型与智能升级。2018年以来先后启动的两批次全国“人工智能助推教师队伍建设”“智慧教育示范区”、2021年启动的“5G+智慧教育”试点、上海教育数字化转型试点和“教育新基建”等等，反映了智能教育理论与实践的指向。