人工智能赋能在线教育治理框架构建与路径设计

○高 振 娄方园 王书瑶 王 娟

智能时代，在线教育以跨时空、碎片化等优势逐渐成为新型教学方式，教育部先后发布了《关于促进在线教育健康发展的指导意见》《关于规范校外线上培训的实施意见》等文件规范在线教育，促进在线教育健康发展。《中华人民共和国网络安全法》更是将网络安全提到了法律层面。市场监督管理总局也曾多次出手，对校外线上培训机构的虚假广告和虚标价格等行为给予顶格处罚。国家和地方对在线教育市场进行了多方面的整顿工作，在线教育治理工作收获了一定成效。2021年11月，校外教育培训监管司的全体同志取得了执法证，加强了教育系统行政执法能力建设，加强了在线教育的法制治理。由此可见，我国对于在线教育的健康发展愈发重视，在线教育治理工作成为在线教育阶段的重点任务。

然而，治理权责主体不明、治理标准不统一、监管难度大等问题依旧限制着在线教育治理的进程。智能时代，人工智能赋能教育变革已成为当前教育变革的重要形式，教育部在文件中也多次强调“积极探索利用人工智能技术，增强平台互动、智能答疑和个性化资源推送功能”，“推进人工智能等现代信息技术与教育的深度融合”，表明了人工智能在我国教育领域应用的重要性。作为技术赋能教育所产生的新型教育方式，在线教育治理必将以与人工智能的深度融合为着力点，进一步推动教育治理的现代化。因此，研究人工智能赋能在线教育治理已势在必行。基于此，本文将在厘清在线教育治理面临的困境与挑战的基础上，探索人工智能赋能在线教育治理的基本逻辑，重点构建在线教育治理框架，并探析人工智能赋能在线教育治理的实践路径，以期为人工智能与在线教育的深度融合提供帮助。

一、在线教育治理面临的困境与挑战

目前，我国在规范在线教育发展方面已经取得一定成果，同时发布了多个政策文件以引导在线教育健康发展，各省市也纷纷对区域内线上培训机构进行了在线教育治理工作，如广东省、四川省发文建立线上培训黑白名单，上海、浙江等省市相继发布“双减”政策实施细则，以规范线上培训机构，在线教育治理工作初见成效。但纵观整个治理过程，不难发现，在线教育治理仍面临着以下难题有待解决。

（一）权责主体不明确，部门协同困难

在线教育治理是一项极其复杂的工作，需要多元主体协同发挥作用。虽然以往发文中明确了主体权责以应对在线教育治理，但一些相关部门主体尚不明确，存在部门信息阻塞现象，部门沟通困难，降低了在线教育治理的效率。自教育部发布“双减”政策以来，国家对校外线上和线下培训机构展开了全面监管，但在“双减”政策落地过程中，大力整顿学科类培训的同时，却出现机构逃避责任、逃避监管等情况，导致了跨部门协同的困难，加大了治理难度。因此，如何更有效地发挥多主体协同作用，解决部门间沟通协作问题逐渐成为治理的重要难题。

（二）市场监管难度大，行业乱象丛生

疫情期间，在线教育呈现井喷式发展，在线教育产品疯狂涌现，“停课不停学”的号召也使学校参与到在线教育中。它为教育市场带来繁荣的同时，也带来了监管困难，使在线教育机构问题频出，部分非法机构游离于监管之外。近年来，市场监督部门公布了多批存在问题的在线教育辅导机构。一方面，师资力量和办学资质的虚假宣传，导致课程质量得不到保证，增加了课程内容监管的困难；另一方面，部分在线教育机构逐渐变为资本利益集团，教育机构在利益驱动下，采用不合规的宣传与教学方式，利用“卖方市场”优势加剧校外教育资源竞争，严重增加了在线教育监管的压力，提高了市场监管难度。

（三）治理标准不统一，效果难以保证

虽然国家已陆续发布多个文件为促进在线教育健康发展提供指导，但尚未形成统一的在线教育治理标准，地区间、部门间在治理工作中各行其是，导致治理工作难以达到预期效果。为此，不仅需要制定统一的治理标准，以保证治理工作的规范运作，还需要联合各地区、各部门合理分工，明确治理职责，制定问责办法，促进治理工作的协调进行。

针对目前在线教育治理过程中存在的困境与挑战，急需寻求突破口。而人工智能凭借其技术优势可以切实保证在线教育治理工作更加精准、智能、协同，因此，探索人工智能赋能在线教育治理的基本逻辑，构建人工智能赋能的在线教育治理框架成为研究的重点任务。

二、人工智能赋能在线教育治理的基本逻辑

人工智能具有技术属性和社会属性高度融合的特点，是经济发展新引擎、社会发展加速器。人工智能技术具有智能化和灵活性等特点，能够更加精准地进行治理数据的常态化记录、智能分析治理主体的差异性，通过其深度挖掘和海量信息处理能力，促进在线教育治理效能的提升，并为在线教育带来人性化、场景化、价值化的发展趋势。同时，它能够整合政府、机构、市场等多主体的信息，突破单一主体治理的局限，提高治理主体的自主能力，助力在线教育的协同治理以及在线教育数据与治理数据的科学管理，促进在线教育治理的决策优化。

（一）助力在线教育协同治理

在线教育治理强调政府和社会的协同参与，通过多中心协同治理，不仅避免了单一治理的局限，还可以推进在线教育治理更加高效、更加公平，但各部门之间的信息沟通仍是治理工作的难点。人工智能的出现，不仅可以打破各部门之间的信息壁垒，实现各部门在线教育治理数据的高效联通，还可以利用人工智能等技术打造“国家在线教育治理综合服务平台”，通过人工智能的服务能力促进平台终端与云端的协同，使在线教育治理各主体均可在该平台实现协同。利用人工智能技术生成并整合各主体治理相关数据，可了解各主体治理工作的进展情况，便于各主体把握治理节奏，促进在线教育的协同治理，实现各主体治理数据的高效联通。

（二）加强在线教育数据管理

智能化的数据采集、存储和分析对于助力在线教育及其治理数据的高效和精准管理具有重要意义。因此，如何抓取不同数据间的联系，并形成可视化的数据反馈成为在线教育治理数据管理的重点。人工智能技术的应用不仅可以保障有效采集和聚类庞大的在线教育治理数据集，为在线教育数据管理带来智能化的手段，还可以实现在线教育数据流转的智能监控，对在线教育及其治理的数据流向和行为数据变化进行智能监测和问题数据抓取，并智能反馈给在线教育治理主体，为其提供智能化的解决方案。如上海市早前提出的建立“政务大数据管理中心”，旨在“打破信息孤岛和数据壁垒”，实现“自主感知、全面处理、智能分析以及精准执行”。

（三）促进在线教育决策优化

在决策方面，人工智能可以提高决策效率。近年来，河南、安徽、湖南等省份主动探索人工智能支持教师决策的新路径，积极探索人工智能与教育的融合发展，探索建立智能决策系统，这表明了人工智能在决策领域的重要作用。一方面，人工智能技术为动态监测及系统分析复杂多变的在线教育数据提供了便利。教育管理工作者可以通过人工智能技术对教师教学数据、学生行为数据及治理数据等进行智能识别，及时发现在线教育及其治理过程中存在的风险和问题，并为教育管理者提供智能化的解决方案，推动教育管理部门实现精准的在线教育治理决策。另一方面，教师通过人工智能平台或赋能人工智能技术的在线教育平台，可实时了解学生的学习状态，准确把握每位学生的个体差异，帮助教师形成对学生的基本了解，方便教师及时改变教学策略，提高在线教育质量。

（四）提供在线教育智能服务

2018年，上海启动的“人工智能首席服务官”是对人工智能提供智能服务的一次重要尝试。它为人们提供了更具智能化、精准化的全心服务，也为在线教育治理的智能化服务提供了有效借鉴。首先，人工智能技术可以帮助管理者智能分析在线教育及其治理中的海量数据，帮助管理部门制定科学的在线教育治理决策。其次，人工智能可以改变教师的角色定位，为教师教学提供智能化的帮助，使之成为智能知识传播的掌舵者、基于证据的个性化教学决策者和分析者、学生辅导的情感补位者以及非常规类班级和行政管理的人力保障者。最后，人工智能可以成为学生学习的陪伴者和学生学习的智能导师，助力学生更好地掌握知识。综上，人工智能对于协同治理、数据管理、教育决策和智能赋能等方面均可产生显著影响。因此，科学利用人工智能赋能在线教育治理，必能更加高效、精准、协同地解决在线教育中的深层问题，助力在线教育治理效能的提升。

三、人工智能赋能在线教育治理框架构建

人工智能赋能教育主要体现在教育评价、课堂教育、智能测评、教师角色、个性化学习等方面，人工智能技术的出现，不仅改变了传统的教学空间和学生的学习方式，还为教师带来新的角色定位，并逐步改变了教学中师生交互的形式。可见，人工智能为教育带来了重大变革，在线教育作为技术应用下的新型教育模式，需要人工智能的赋能来变革在线教育，服务在线教育治理。

（一）理论依据

1.多中心治理理论。多中心治理理论表示，在社会公共事务治理的过程中，不仅要发挥政府的治理作用，还要充分发挥市场、行业、社会的作用，通过多方协同治理，改变政府的单一管控。该理论的提出者文森特·奥斯特罗姆认为，多决策中心是多中心体制的主要特点，它们在形式上是相互独立的。多中心治理理论在一定程度上弥补了单一政府治理的不足，通过政府、行业、机构、公众等多个中心共同协商、合作，以促进治理效率。在线教育治理工作需要多方参与，针对在线教育行业进行全方位、多维度的精准化、常态化治理，与多中心治理理论高度契合。

2.ASD理论。ASD理论（Actor-System-Dynamics，行动者—系统—动力学）是一种系统理论方法，该理论认为，社会系统产生变化发展的动力来自行动者、制度和环境三者的转换与重构，行动者是具有创造性的主体，制度起到规范主体社会行为和结果的作用，而环境限制着或促进着行动者的行为。该理论将社会系统视为对社会和物理环境开放并与之互动的系统，通过与环境的相互作用以及内部过程，这些系统获得了新的属性并被转化，从而导致进化发展。同时，该理论将人类主体作为创造性转化力量引入模型构建。在线教育治理工作中，需要充分考虑治理主体、国家政策以及环境等因素，而在在线教育治理方面，在线教育治理主体充当着“行动者”的角色。国家对于在线教育治理的相关政策文件是“制度”的体现，而“环境”主要表现为治理的方式和技术环境。最终，通过三者因果力与系统不断产生互动，从而有效改进在线教育治理工作。

（二）框架构建

本文借鉴多中心治理理论和ASD理论，本着“谁治理（Who）、治理什么（What）、如何治理（How）”的思路，从多元主体、治理内容、治理方式和关键技术四个方面构建人工智能赋能的在线教育治理框架，如图1所示。

图1 人工智能赋能在线教育治理框架

1.人工智能赋能在线教育关键技术。基于机器学习、数据挖掘和知识模型，各种技术被结合到人工智能系统中，用于学习分析、推荐、知识理解与获取。利用技术推理、机器学习、强化学习、计算机视觉、自然语言处理等技术，可以助力课程评估、自适应学习、学习分析、个性化教学以及知识获取等。此外，顾小清提出了人工智能大脑的隐喻，指出人工智能大脑为教育数据治理提供了方向、过程及结果，进而形成智能化、精准化、适切化的教育生态。而数据中台正是构建教育人工智能大脑的关键，其技术架构主要包括数据采集层、数据存储层、数据开放层、数据服务层、数据治理层五大技术层，其满足对于数据采集、存储、共享、服务及数据治理的全过程，满足在线教育治理的技术支持条件，可以利用其技术实现对在线教育治理过程、方法等的优化。

（1）基于机器学习的学习者行为预测。机器学习是指通过数据和算法分析数据以识别模式、建立模型，并将模型用于分析决策与行为预测的过程。将机器学习应用到在线教育领域中，可以通过模型算法预测学生的在线学习成绩，教师根据预测结果可以对学生进行提前干预，保证教师及时指导学生的学习，并调整自身教学方法，有助于教师对于学生情况的把握，促进学生在线学习效果的提升。其次，利用机器学习实现主、客观题的自动评分，不仅可以保证在线教育考核评价的公平性，还促进了考核评价的效率，为在线教育教师减轻了教学任务上的压力，使教师有了充足的精力精心准备在线教学设计，提高了教师在线教育备课和教学质量。此外，自然语言处理作为机器学习的一部分，针对海量的文件、资料，进行分类与共词分析，具有更高的可行性和便利性，可以对海量的文件和反馈意见进行智能化处理，为决策者提供科学的治理决策。

（2）基于学习分析的精准学情分析。学习分析技术是一种通过对学习者在学习中的实际参与、表现和进展以及自身属性等各种相关数据的分析对其学习结果进行预测的技术。当前，由于跨时空、碎片化的属性，学生学习行为监控变成一大难题，学生的学习参与度难以保障。学习分析技术为解决在线教育中的学生问题带来了契机。如安徽省推进智慧“五育”，并提出智能分析学生体质数据，辅助教师开展个性化的教学训练。在线教育数据中，学生在线学习的参与情况、学习表现等数据被科学地分析，学生的学习行为被实时地监控，避免了因时空分离导致的学生学习不积极的情况，可以充分提升学生学习的成功率，有效解决在线教育中学生的学习问题，为在线教育中学生方面的治理工作提供有效帮助。

（3）基于模式识别的特征提取及分类。模式识别技术是指通过计算机利用数字技术研究模式的自动处理与判读，其主要包括图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、类脑智能、分类和预测等功能。模式识别主要集中在研究生物感知对象的方法以及利用计算机实现模式识别的理论和方法两大方面。首先，基于模式识别技术识别大量的学习者行为特征及情感状态，完成对学生特征的分类，对不同特征的学生给予适配的教学资源，有利于促进学习者的个性化发展；其次，在线教育治理过程中产生大量的数据，模式识别技术可以系统地分析治理数据，并根据其内容进行科学分类，促进在线教育治理工作的顺利完成，方便治理数据的分类存储及后续的“溯源”工作。

（4）基于数据中台技术的一体化数据处理。数据中台技术是在数据管理的发展中逐渐形成的，集采集、加工、管理、共享功能于一体。利用数据中台技术可以实现教育人工智能大脑的构建，包括数据采集层、存储层、开发层、服务层以及治理层五大技术框架，它可以满足教育中全方位实时数据的获取，成为海量教育数据的存储仓库、教育数据价值提炼工厂、链接教育服务与数据的桥梁，并为教育数据稳定运转护航。首先，数据中台技术满足对在线教育师生数据的收集与分析，助力教育教学的高质量运转，诊断在线教育过程中的问题，为教师全方位、立体地了解学生学习效果及干预提供参考。其次，教育数据中台可以满足对在线教育数据的深度挖掘和预测，从而提升学习者的学习成绩。此外，数据中台可以助力在线教育治理的科学决策。在教育方面，完全依赖经验的模式已被淘汰，循证成为教育改革的主要理念。利用数据中台的一体化数据处理技术，不仅可以收集在线教育及其治理数据以获取准确的决策信息，还可以在对师生画像的基础上，准确把握在线教育的现实需求，帮助政府和教育职能部门获取真实的数据信息，明晰在线教育及其治理问题，助力教育决策者的科学决策。

2.人工智能赋能的在线教育治理内容。教育信息化的快速推进及在线教育的深入发展，使得在线教育治理成为时代课题。目前，已有诸多学者对在线教育治理的内容进行了相关研究。王娟等人认为，在线教育的治理内容包括机构资质认定、师资质量保障、课程内容把关、信息安全检查、经营规范监督、用户行为监督等方面。李芒等人将教育人文性价值、校外在线教育机构、学校教育教学质量作为中小学在线教育治理的重点。董萍等人从在线学习者能力和身心健康、在线教育质量、在线教育管理等困境着手，提出治理对策。基于此，本研究认为，人工智能赋能在线教育治理内容可以归纳为机构监督及规范、教师教学助力及提升、教学资源整合及共享、学习行为监控及干预以及信息安全预警及处理等方面。

（1）教育机构监督及规范。校外在线教育培训机构存在诸多问题，影响着在线教育市场的健康秩序。疫情冲击下的校外在线培训机构以迅猛之势发展，不仅导致了在线培训市场的恶性竞争，也增加了中小学生的压力。近年来，学而思、猿辅导、新东方等多家在线培训机构出现问题，虚假宣传、价格造假、夸大师资队伍等行为层出不穷。为此，国家市场监督管理总局对这些校外培训机构予以顶格处罚，在一定程度上限制了校外培训机构乱象。但是，政策执行力度仍然较弱，再加之国家了解机构问题的途径较为单一，导致机构治理效率偏低。凭借智能化、常态化的手段，人工智能可以实时分析教育机构市场数据，并形成可视化的知识图谱，帮助政府获取客观的机构信息，推进督导工作从定性评估转向精准评估，从人工督导转向智能实时督导。通过分析和追踪，智能技术能够精准掌握有问题的机构数据，可为政府实时反馈问题清单，并为政府提供整改方案，从而推进在线教育机构从人工督导转向智能督导，提高校外培训机构的监管效率，促进机构的规范发展。

（2）教师教学助力及提升。新时代，新技术，需要新型教师。疫情以来的诸多问题也表明了教师资历、教师现代化应用水平、教师在线教学能力等对在线教育发展的影响。在线教育教师团队面临着严峻考验，而人工智能的出现可以大大降低在线教育中师资问题出现的概率。教育部等六部门印发的《关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》中指出，“以人工智能助推教师队伍建设，助力提升教学能力、优化教师管理”，“开发基于人工智能的智能助教、智能学伴等教学应用，实现‘人机共教、人机共育’，提高教育教学质量”。首先，人工智能作为智能体，可以实时采集各教育机构的师资信息，能够及时发现师资问题，并反馈上级教育监管部门进行教师资质调查，从而提高对机构教师资质的有效控制。其次，人工智能可以充当教师智能助手的角色，帮助教师处理一些机械的工作，使教师有时间专注于提升自身的教学水平和信息化应用水平，并进一步转变成关注学生的心理健康和价值观形成的引导者以及监督学习实践和提供学习理论的指导者。此外，人工智能助力下的在线教育评价也将走向科学化、多元化、个性化。充分利用人工智能的教育优势，努力实现“人机共教、人机共育”，必将提升在线教育教学质量。

（3）教学资源整合与共享。在线教学资源是保证在线学习质量的基础，但部分在线教育的授课内容存在质量低、违背公序良俗等问题，影响了在线教育发展。面对网络上纷繁复杂的在线课程及资源，教师和学生往往需要太多的精力去甄别、筛选，在线教学资源急需治理。为此，我国积极打造智慧教育公共服务平台，搭载中小学、高校、职校、就业、教师研修和家庭教育等多种版块，并不断优化平台功能。此举虽然保障了在线资源的质量，但是我国在线教育中的学习群体仍较为复杂，而且对于教育资源的精准供给的需求愈发强烈，还需要将智能技术应用于资源的获取与推送，从而促进学习者的个性化学习。我国先后出台多个政策文件，反映了在线教学资源的重要性，强调“把好数字资源准入关，探索人工智能技术支持下的数字教育资源内容审核”。人工智能可以助力在线教育资源建设，利用智能技术可以智能分析学校、机构特征以及在线教育师生的教学特点，通过综合分析并自动推荐最优化的教学资源，可以形成在线教育优质教学资源库，促进在线教学资源质量的提升。此外，人工智能可以促进在线教学资源的高效共享，促进学校与学校、学校与机构、机构与机构间的优质资源共享，并促进在线教育的协同发展。

（4）学习行为监控及干预。学生是在线教育中最不稳定的因素，在线教育过程中，他们往往无法集中于教师的授课与课堂互动中，在线学习效率低下，而利用智能技术可以很好地解决这一问题。智能技术可以做到对学生在线课堂的表现进行实时监控，视线转移、注意力偏移、违规刷课等行为都可以被智能技术及时捕捉。比如，学而思网校利用AI技术实时分析师生的专注力曲线，并利用AI语音学习系统做出及时反馈等。教师可以充分利用智能技术的这一点优势，实现对课堂的掌控，再通过人工智能干预手段或教师人工干预手段，提高学生在线学习状态，保证在线教育中学生行为得到规范、学生注意力得到良好干预。

（5）信息安全预警及处理。新技术必然带来新的危机，任何新技术的产生都会带来不同的效果。在信息化高度发展的智能时代，信息安全问题成为人们最担忧的问题。近年来，ClassIn、智慧树、作业盒子等多个教育类APP因过度索取权限、私自收集用户信息等行为被工信部点名通报。同时，使用在线教育平台的教师、学生等用户经常会受到各种推销广告的骚扰，甚至遭遇电信诈骗，人们的信息安全得不到充分的保障。虽然人工智能本身也具有一定的信息安全危机，但是通过一定的人工智能应用规约可以解决这一问题，人工智能之于信息安全治理具有显著优势，利用人工智能可以对在线教育平台或软件的信息安全问题进行及时预警，并组织拦截，从而保证在线教育中教师与学生的合法权益。

3.人工智能赋能在线教育治理主体。在线教育治理中，各主体均发挥着重要作用，因此，探究人工智能时代，多元主体的协同治理之路尤为必要。多元协同治理可以改变单一政府治理的劣势，通过多元主体形成多中心治理模式，可以提高治理效率。而人工智能的出现，可以使这种多中心治理的模式更加智能化、精准化，协同更加高效。

（1）AI+政府，提供智能决策支持。政府在教育治理中起着“元治理”的作用，并在整个在线教育治理中起着关键作用。人工智能赋能政府治理，不仅可以为政府提供所需的行业数据，还可以成为政府治理工作的智能助手。人工智能中的算法决策具有中立性、高效性、精准性和预测性。人工智能赋能下的政府治理不仅可以避免传统政府治理下的决策偏向性问题，还可以提高政府治理的效率。通过人工智能的算法实现数据的实时采集，并对数据进行智能分析，可以保证政府治理的精准化；利用算法进行深度学习，并对治理对象精准画像，可以有效预测在线教育问题及其治理漏洞，提高在线教育政府治理的前瞻性。人工智能助力下的政府必将能为在线教育治理提供高质量的决策。

（2）AI+行业，助力优化市场环境。人工智能助力下的在线教育行业将是透明的、规范的和高质量的。首先，在算力的支持下，人工智能可以智能、实时地收集在线教育市场信息，高效地找准市场定位，为在线教育行业提供健康的发展方案。其次，近几年，一系列在线教育治理相关文件的发布，反映了国家对在线教育治理的重视，其实，这归根结底是因为在线教育的质量出现了问题。利用人工智能可以智能把关在线教育的产品质量，智能筛选有质量问题的产品，并将结果反馈给政府和行业协会，行业协会和政府通过智能筛选的结果进行合理处罚并勒令其整改，以保证在线教育质量。此外，人工智能与大数据技术的融合，可以助力在线教育资源的整合，通过智能获取海量的在线教育资源数据，进行精准分析和智能决策，以整合高质量的在线教育资源，提高在线教育质量。

（3）AI+学校，提供智能管理支持。近年来，《新一代人工智能发展规划》《高等学校人工智能创新行动计划》等文件，均强调了人工智能在教育中的应用，并提出了构建智能化、网络化、个性化以及终身化的教育模式。人工智能与教育的融合也受到国家的关注和支持，人工智能在校园中的应用几乎随处可见，如智能门禁、面部识别、智能考勤等。此外，人工智能产品和功能在学校管理、运营等方面也已初见成效。疫情以来，学校成为在线教育的主要阵地，在线教育治理工作需要学校的参与。面对在线教育存在的问题，学校需通过加强对人工智能的应用，打造智能化的在线教育数据管理中心，并实时收集师生参与在线教育的情况，帮助学校了解教师表现和学生状态，加强学校对在线教育的智能管理。同时，人工智能智能监控教师以及学生的在线学习表现，可以发现教师的教学习惯和学生的学习习惯，通过智能分析，可以为学校推送有利于师生发展的在线教育平台，保障在线教育师生顺利开展在线教学。此外，共享性是信息化的本质特征，在信息化时代，尤其是智慧时代，学校和师生对资源共享的需求越来越高，人工智能可以提高资源共享的效率，促进学校与学校间的资源共享，优质在线教育资源的互通共享，也有利于各学校在线教育的共同进步。

（4）AI+师生，助力教育智能分析。师生是在线教育最主要的参与者。在线教育的健康发展需要师生的共同努力。师生在线教育中的表现是衡量在线教育质量的关键，教师教得好，学生学得好，在线教育质量才能好。人工智能的出现，为师生的教学提供了一大助力。一方面，人工智能作为智能教学助手，既可以帮助教师处理机械、繁杂的事务，也可以保证教师具备充足的时间关注学生的学习情感以及价值观形成等方面，教师从以前的“教”逐渐变成现在的“引导”。同时，人工智能助力“双师课堂”的实施，可作为智能助力为教师提供数据支持，协助教师完成教学任务，帮助教师意义建构，促进教师在线教育中价值的实现，提高教师教学的效率，助力其个性化教学的实现。另一方面，人工智能可以对在线教育中的学生数据进行智能分析，充分了解学生间的差异性，针对学生学习数据的特征值，分析其学习方式以及兴趣点，并通过个性化的资源推送，实现学生学习的个性化。此外，师生间的交互多以师生和生生之间的交互为主，人工智能的出现为教育带来了“人机互动”，促进了在线教育的高效互动，实现了师生在线教学效果的提升。

4.人工智能赋能在线教育治理方式。高效的在线教育治理需要满足治理过程科学性、治理对象精准化、治理模式协同化等特点，而人工智能的助力可以有效解决在线教育治理的科学性、精准化和协同化等问题，促进科学治理、精准治理和协同治理。

（1）“人工智能+数据中台”，助力科学治理。人工智能助力的在线教育治理不仅能提升在线教育治理的效率，还呈现出人性化、科学化的趋势。随着新兴技术的涌现，人工智能可以做到精准收集在线教育参与主体的常态性数据，并通过深度挖掘和智能分析促进在线教育治理效能的提升，助力科学决策。人工智能拥有庞大的“智慧大脑”，通过数据中台技术，可以智能收集碎片化的行业信息和治理信息。同时，利用智能分析技术将大量碎片化的信息转化成有联系的有用信息，可以精准把握在线教育及其治理的现状，帮助教育决策者进行科学决策，从经验治理走向循证治理。

（2）“人工智能+大数据”，助力精准治理。2021年，福建省教育厅为深刻落实“双减”工作，联合省直十二部门全面加强校外培训机构设立审批、教学管理、收费管理、违规处理等各环节的监督管理，开展拉网式排查，以精准治理让校外培训“降温”，并加强了校外培训机构系统治理。但是，治理工作仅仅落实在了部分环节上，做了很多“无用功”，浪费了人力、物力、财力。人工智能的核心优势在于“精准”，在精准识别、精准匹配、精准决策、精准监督、精准服务和精准反馈等方面已经表现出不俗的潜力和价值。人工智能的“精准”优势可有效促进在线教育精准治理，通过智能收集在线教育行业的碎片化数据，精准把握在线教育当前存在的问题，精准识别师生和学校的在线教育需求，精准设计在线教育治理方案，并提供个性化的智能产品和服务，最终精准评估在线教育治理的服务效果，以此不断优化在线教育的治理形式，促进在线教育治理工作的全面精准化。

（3）“人工智能+区块链”，助力协同治理。在线教育治理的过程中，需要政府、教育行政部门、学校和师生的共同努力，并协同参与到在线教育治理工作中。人工智能与区块链技术的融合可以助力在线教育的协同治理，在智能技术生态中，区块链作为一种去中心化的信息互联网和价值互联网，凭借“共建、共有、共营、共治”的技术特性，能够为开放、动态、多主体的教育治理提供保障。利用“区块链+人工智能”赋能在线教育治理，能够使传统在线教育治理从政府单一中心节点展开的模式向政府、行业、学校、师生等分散节点共同展开的扁平化治理模式转变，确保治理过程的公开透明。当前教育治理工作往往存在跨部门协作困难的问题，运用人工智能可以很好地解决这一问题，从而促进了在线教育及其治理数据在跨部门间高效流动，加快了各级各部门间处理事务的效率，保证了治理决策的科学性和治理工作的高效性。

在人工智能的助力下，通过政府、行业、学校、师生的共同努力，政府的决策能力将会大幅提升，治理效率明显提升；在线教育行业将得到有效规范，教育市场必将健康发展；学校必将走向教育教学智能化，为学校教育变革创造条件；师生的教学能力和学习水平必将大幅提升。此外，人工智能技术助力的多元协同治理工作，必将促进在线教育治理工作走向更加高效、精准、协同。

四、人工智能赋能在线教育治理的路径设计

人工智能于在线教育治理领域的深度应用可为在线教育提供智能化管理与决策服务，大幅提升治理智能化水平的同时推动在线教育环境更加安全规范。为此，研究从治理目标的转变、治理思维的升级、治理格局的拓展、治理环境的智能防控四个方面探析了人工智能赋能在线教育智能化治理的有效路径，以保证治理工作的顺利实施。

（一）需求导向：把握整体目标

智能时代，国家至各省级地方政府接连从技术、环境、体系等层面对在线教育提出更高要求，但在线教育治理往往聚焦于某一具体领域，导致我国在线教育治理整体目标尚未明确，治理效率难以提升。因此，可由政府引领，深入探析在线教育市场的真实需求，结合在线教育现状与师生诉求制定需求导向的在线教育治理整体目标。为此，可从主体需求、权责需求、技术需求等视角出发，统筹规划在线教育治理的整体目标。

首先，主体需求层面可系统调研国家、部门、企业、学生、家长、教师等与在线教育服务息息相关的治理主体，以治理主体的内在需求驱动在线教育治理。例如，制定《在线教育治理工作的整体规划》，统一治理标准，为在线教育治理工作提供科学、权威的指引。其次，由于不同治理主体在开展工作时，面临不同层级的权责需求，因此，积极参与治理的内驱责任、分工治理的权益分配、违规机构的问责等都需要纳入考虑范畴，为此，可制定《在线教育治理工作奖励机制和问责办法》，全面规划在线教育权责范围的治理目标。再次，人工智能为在线教育治理带来技术加持的同时也面临着技术挑战，新兴技术也需要在明确的条框规范下合理、合法、有效地应用，为此，可由政府部门制定《在线教育治理工作中人工智能应用规范》等政策及法规，确保人工智能的应用合规、合法，以降低技术应用的风险。

（二）系统思维：助力分类协同

在线教育提供便捷服务离不开庞大的数据库支持，因此，数据的有效分类是提高治理效率的关键。人工智能技术赋予在线教育治理的不只是技术层面的加持，其思维层面的桎梏也可借助智能发展而打破。人工智能从系统视角出发，以更加精细缜密的思维逻辑综合考虑在线教育治理主体、对象、内容、相互联系及作用，对在线教育治理存在的问题进行深度剖析，重视多元主体数据的整合分类，可以保障在线教育治理工作的高效实施。

首先，系统逻辑下需从整体把握在线教育治理的数据及各主体之间的协同关系。目前，政府、企业、学校等治理主体在治理进程中相互独立、重复建设，急需厘清在线教育治理主体的功能定位，并结合功能优势进行系统分类，使不同主体间优势互补，实现政府、行业、学校等主体的多元协同。其次，利用系统思维整合分析错综复杂的数据，以数据的关联特征实现在线教育治理数据与资源在各主体之间的高效流通与共享，解决数据与主体不匹配、主体重复治理等问题，提升在线教育治理效率。最后，系统考虑人工智能与在线教育治理的共生关系，通过积极探索可推动治理工作正向发展的人工智能技术，促进人工智能与在线教育治理的整体推进，实现智慧治理与精准治理。

（三）多元格局：助力科学决策

《中国教育现代化2035》提出，要推动社会参与教育治理常态化，建立健全社会参与学校管理和教育评价监管机制。《关于促进在线教育健康发展的指导意见》也提出，要形成政府引导、行业自律、社会监督的在线教育多元治理新格局，鼓励社会力量参与在线教育基础设施建设、资源供给与运营管理。可见，在线教育是社会与政府共同参与的协同过程，在线教育治理必然要兼顾不同主体的权益，打破固有局面，实现多元治理新格局。

首先，社会公众作为在线教育拓展格局的关键主体，理应享有知情权。政府及行业必须保证社会公众明确知悉在线教育及其治理工作，并保证公众对于治理工作的清晰认知。其次，社会公众具有建议权。多元治理格局推动公众从前所未有的参与视角来探究在线教育急需治理之处，通过合理渠道反馈给政府和行业，助其制定科学决策。此外，社会公众与政府密切合作。政府与个人在相关制度安排下展开密切合作，并在协同交流中共同发掘在线教育潜在问题，推动在线教育治理深入实施。最后，社会公众反馈有助于提升在线教育监管的准确性，帮助政府和行业部门建立更为具体的政策。政府部门可基于人工智能的技术加持，打造“智能反馈服务平台”，保障政府与公众的智能对接，实现减轻行政压力与智能反馈的“双赢”局面，助力科学决策。

（四）智能防控：加强风险治理

在人工智能、大数据等新一代信息技术飞速应用的同时，安全性通常被抛诸脑后，带来机遇的同时，新技术的应用也必然带来更高的安全威胁，因此，数据安全问题不容忽视。《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》和《中华人民共和国数据安全法》等政策法规都提出了对数据安全的保护，虽产生了一定的效果，但仅国家层面立法并不足以改变数据安全问题的现状，在线教育环境仍存在安全风险，急需寻求有效的防控预警措施。

技术融合可助力在线教育环境治理与风险防控走向智能化。例如，人工智能的一个高级分支是神经网络，也称为深度学习，这一特性可在不受人为意志干扰的情况下精准识别对在线教育环境安全造成威胁的恶意文件，对维护在线教育环境安全具有显著作用；区块链的去中心性、可追溯性等特征可避免数据泄露或数据滥用，及时追溯违法行为并介入行政问责。此外，实现在线教育的智能防控、安全应用智能技术带来的便利，还需要国家、行业与公众的共同努力。其一，国家在立法基础上，还需制定行业内的数据安全规约与惩戒条例。其二，对于行业市场而言，加强数据安全相关政策法规执行力是打造安全规范治理环境的基础。其三，对于公众而言，一方面，应积极担起社会监督的职责，对数据安全方面的违法违纪行为实时监督检举；另一方面，还应加强自身数据安全意识，提高安全信息素养，从而避免因技术的不当利用引发的安全威胁。

在将人工智能应用于在线教育治理的同时，需要考虑其应用过程中产生的数据安全和责任归属等问题，探寻一条基于透明可信原则、公平公正原则、责任与安全原则等的弹性治理之路，以此解决人工智能应用的伦理挑战。“双减”政策指导下的在线教育发展是否可以归于平稳？未来在线教育发展将面向何方？这些问题，需要我们不断地进行探索和思考。