智能教育产品研发的问题、成因与应对策略

王一岩 郑永和

一、引言

智能教育产品的研发是智能技术教育应用的根本落脚点，是推动智能时代学习模式变革的核心驱动力，也是驱动智能教育服务体系变革的重要抓手（王一岩等,2021）。在智能技术与教育教学深度融合的时代背景下，智能教育产品的研发与应用是智能时代教育创新发展的重要依托，也是推动教育数字化转型的核心驱动力。智能教育产品旨在以物联网、大数据、人工智能、边缘计算、5G 等新兴智能技术为依托，汇聚人机交互、知识图谱、认知诊断、情感计算、资源推荐、学习路径规划等技术的核心优势，打造基于新兴智能技术的软硬件一体化的机器智能实体，通过学习意图识别与应答、学习情境感知与计算、学习数据采集与汇聚、学习画像构建与更新、学习需求分析与预测、学习服务生成与推送，帮助机器模拟专家教师的经验和方法来为不同学习者传授知识和技能，为学习者提供智能化的学情分析、学业辅助和教学辅导（王一岩等,2021）。其最终目标是要打造智能化的“AI助手”“AI教师”和“AI学伴”，为学习者提供立体化、综合化、个性化的学业问题解决方案，帮助学生借助机器提供的精准化学习资源和学习服务实现自主学习和探究学习，进而实现自我意识的唤醒、自我认知的重构和自主学习能力的提升，从根本上实现智能时代学习模式的变革、学习理念的革新和学习生态的重构。

目前，智能教育产品的研发尚处于起步阶段，虽然从事智能教育相关研究的互联网教育企业相继推出了一系列相对成熟的智能教育产品（如学习机、作业灯、智能笔等），能够在一定程度上为学生学业问题的解决提供可靠保障，也受到广大学生家长的一致好评。但从整体来看，企业对于智能教育产品的目标定位不准确，对于学生的成长规律和学业问题的成因认识不清晰，对于学生在使用过程中可能存在的问题也没有较为精准的研判，由此带来一系列潜在问题，在一定程度上限制了智能教育产品应用成效的发挥。本文通过对智能教育产品实践应用过程中现存问题的深层次分析，对企业在产品研发过程中的误区进行深度廓清，并尝试对智能教育产品研发模式的优化提出可行建议，以期为后续产品的研发提供参考。

二、智能教育产品研发的现存问题

智能教育产品的研发与应用是智能技术与教育教学深度融合的重要表征形态，在很大程度上推动了智能时代学习模式的革新。但从目前来看，智能教育产品尚未完全成熟，其研发模式也有待探索和完善，制约了智能教育产品应用成效的发挥。

（一）聚焦知识学习，忽视学生核心素养的培育

现阶段智能教育产品的核心功能，主要致力于构建面向学生知识学习的系统化学业辅助方案，助力学生个性化学习目标的实现，主要包括学习资源标注、学科知识图谱构建、薄弱知识点诊断、学习资源推荐、学习路径规划等。其核心业务逻辑在于构建面向学科知识体系的结构化知识图谱，通过对教育资源的智能化标注，建立教育资源和知识图谱之间的映射关系；在此基础上，通过对学生答题数据的智能诊断分析，构建“学习者—知识—资源”之间的动态映射关系，实现对学生潜在知识水平的结构化建模分析，并以此为依据为学生提供智能化的资源推荐和学习路径规划服务。但从国家创新人才培养的实际需求来看，相较于学生的学科知识和技能，目前关注更多的是学生的问题解决能力、团队协作能力、批判性思维能力、探索精神和创新意识，以及学生的人文底蕴、科学精神、责任担当、实践创新等核心素养的养成，但从智能教育产品现有的资源、活动和服务策略来看，仅仅能够满足学生知识学习的需求，尚无法为学生学习能力提升和核心素养培育提供有效支持。

（二）讨好式的服务供给，无法为学生提供系统化的学业问题解决方案

从现有产品的服务模式来看，大多产品是根据学生的学习指令来分析其学习需求，通过智能计算和模式匹配，为学生提供自动化的单词查询、句子翻译、指尖点读、发音练习、资源推荐等服务，更多的是被动地满足学生即时的学习需要。但从根本上来讲，此种服务模式在一定程度上存在“讨好”学生的嫌疑，主要依据学生当下的学习需求提供及时的学习支持服务，服务模式相对单一，导致头疼医头、脚疼医脚，无法为学生学业水平的提升提供系统化的解决方案。现有智能教育产品对于学生疑难问题的解答，也仅仅停留在为学生提供标准化的字词读音、单词拼写、试题答案，更多的是充当一种电子词典的角色，似乎无法教会学生解决问题的方法和策略，且长此以往，容易造成学生思维的惰化。就目前智能教育产品的服务模式来看，也只能解决学生当前面临的学习困难，忽视了对学生深层次学习需求的探索，无法对学习中长期存在的问题进行精准研判，并主动为其提供科学化、系统化的学习支持服务，在一定程度上限制了智能教育产品核心效用的发挥。

（三）完全依赖数据进行教育决策，忽视机器智能服务的不确定性

现有智能教育产品对于学生学业问题的诊断与干预是建立在对学习过程数据进行多元感知和精准建模的基础上，这其中存在两方面的问题。其一，机器的智能诊断和学生实际的学习状况之间具有一定的不确定性。学生的认知结构具有较高的复杂性，知识图谱、认知诊断、知识追踪等前沿理论和技术均是利用心理学和统计学的理论和方法对学生的内在认知结构进行剖析，找到其中的内在逻辑。相关研究虽然取得了一定进展，但仍然无法对学生的认知结构进行确切、合理的解释。因此，基于机器智能诊断得到的学生的知识结构和认知水平，与学生真实的学习状况之间具有一定的不确定性，机器智能诊断是学情分析的重要参考，但不能成为唯一的判别标准。其二，智能教育产品无法实现对学生常态化的跟踪建模。智能教育产品对于学生学习问题的诊断建立在对学生长周期、伴随式的监测分析的基础上，需要对学生的学业表现、学习过程、认知水平、行为习惯、情感态度进行科学化的建模分析。但学生对于智能教育产品的使用时长有限，数据的积累无法满足对学生进行深层次建模分析的实际需要。由此可见，智能教育产品的智能诊断与服务和学生真实的学习状况与学习需求之间无法实现精准匹配，完全依赖数据进行教育决策将在一定程度上为学习带来较大的潜在风险（赵磊磊等,2022）。

（四）单向度的机器智能应答，忽视学生的主观体验

从现有智能教育产品的服务策略来看，大多通过对学生学习过程数据的采集分析，对其学习状况进行诊断，并依据特定的教育规则或算法模型为学生提供有效的学习支持服务。但问题在于并未给学生提供反馈的通道，也就是说，学生对于机器提供的资源或服务，只能够“全盘接受”，即便智能产品推送的资源和服务与学生真实的学习需求之间存在明显差距，学生也只能够依据机器生成的学习方案进行学习，无法对智能服务的质量进行评价和反馈。这种“单向度”的教育服务供给，默认了机器通过智能诊断和数据分析得出的问题解决方案便一定是学生需要的，忽视了学生内在认知结构的复杂性和机器智能推理的不确定性，在一定程度上会为学生学习活动的开展带来较大的负面影响。更进一步来说，即便智能教育产品能够对学生的学业问题进行精准诊断，并为其提供适宜的学习资源和学习路径，也需要根据学生的认知风格、学习动机、情绪状态进行一定的调整和优化。因此需要给学生提供反馈的渠道和方式，让学生能够从自身学习的主观感受出发，对机器智能服务的精准性和有效性进行评价，这样才能帮助智能教育产品更加了解学生真实的学习需要，并优化其服务策略，实现学习服务和学习需求的精准适配。

（五）缺乏伦理规约，导致学生对智能产品的误用和滥用

由于智能教育产品的研发更多关注为学生提供高效便捷的学习支持服务，并未对相关服务的准入机制加以限定，造成了一系列误用、滥用甚至学习节奏完全被机器操纵的现象。就学生自身来讲，一方面，学生都有一定的惰性心理，如果机器能够帮助解决学习中遇到的问题，那么自然偏向于向机器去求助，从而弱化了自身独立思考和探索发现的过程；另一方面，学生的自我意识尚未形成，对于机器在学习中的作用没有足够清晰的认知，因此容易出现对智能教育产品的错误使用，从而造成自身学习主体地位的弱化和自我意识的缺失。因此，对于智能教育产品的盲目依赖和过度使用在很大程度上非但不能够帮助学生提升学业表现，反而会让学生产生依赖心理，弱化自身对于知识的深层次意义建构。“双减”政策也明确指出，线上培训机构不得提供和传播“拍照搜题”等惰化学生思维能力、影响学生独立思考、违背教育教学规律的不良学习方法（教育部,2021），这也从政策层面对智能教育产品应用中潜在的伦理问题敲响了警钟。

三、智能教育产品研发问题的成因分析

出现上述问题的原因在于，互联网教育企业对于智能教育产品的业务逻辑认识不清晰，对于其在教育创新发展中的核心价值认识不充分，对于学生学业问题的成因认识不准确，关注更多的是智能技术能够在哪些环节优化学习过程、解决学习问题，但并未从智能时代教育发展和人才培养的视角审视智能产品在未来学习中的角色定位，因而无法为学生的长远发展提供系统化的问题解决方案。

（一）知识取向的应用目标，限制了智能教育产品育人成效的发挥

互联网教育企业将智能教育产品定位在知识学习层面具有一定的合理性：一方面，在高考的指挥棒下，学业问题是学生、教师和家长共同关注的核心话题，而智能教育产品如果能够为学生学业问题的解决提供有效支持，将会收获广大用户的青睐，也能够为企业带来较大的经济收益；另一方面，当前智能教育相关技术的研发主要聚焦在学科知识建模、学习者建模、学习资源推荐等方面，前期的技术积累能够为产品的研发提供有效支撑。但是，学习是学生多种潜在心理特征要素共同作用的结果，学生一段时间内的学习成绩不好可能不单单是知识和技能掌握不牢靠的问题，还可能是自身学习动机不强、学习策略不佳、学习注意力缺失、缺乏自信心、学习韧性不足等。在此背景下，如果一味强调利用智能技术去分析学习者的知识结构，并为其提供面向知识层面的问题解决方案，将无法解决根本问题。同时，从智能教育产品本身的功能定位来讲，其在学生关键能力的提升和核心素养的培育方面具有更大的应用空间。智能教育产品通过对物联网、大数据、人工智能、5G、VR/AR 等智能技术的有机整合，能够为学生创设虚实融合的学习情境、提供适切精准的学习方案、设计丰富多样的学习任务，让学生在参与探究式、项目式、协作式学习活动的过程中，强化对所学知识的理解和应用，从而提升自身的问题解决能力、团队合作能力、批判性思维能力，以此助力自身学习素养的有效提升。由此可见，知识取向的教学目标在一定程度上将智能教育产品局限在学科知识的巩固提升方面，限制了智能教育服务成效的发挥。未来智能教育产品的研发需要进一步加强对学生情感态度价值观的培育和高阶思维能力的提升，以此对智能教育产品的研发模式进行优化，使得智能教育产品的应用能够回归育人的本真（陈明选& 来智玲,2020）。

（二）工具式的产品定位，误导了智能教育产品的研发方向

从现有智能教育产品的定位来看，企业更多的是将智能教育产品定位为一种学习工具，将其作为课堂教学的补充，期待智能产品能够为学生家庭学习活动的开展提供及时、精准、有效的学习支持服务，解决学生学习中的常见问题，从而使学生养成自主学习的习惯。但此种说法对于自主学习的解读过于狭隘。自主学习是以学生作为学习的主体，通过学生的独立分析、探索、实践、质疑、创造来实现学习目标，而并非只是让学生在智能教育产品的支持下独立完成家庭作业，应该更加强调学生自我意识的唤醒，为其设计自主性、探究性的学习活动，引导学生自主拟定计划、参与学习活动、监控学习过程、评价学习效果、反思学习行为、调节认知策略。现有智能教育产品的研发模式偏向于从技术应用的视角追问智能技术能够解决教育教学中的哪些问题，考虑更多的是智能技术能够在哪些环节优化学习过程，尽可能为学生提供更加便捷、高效的学习支持服务，并未从教育教学的实际需求出发对智能技术的研发方向和应用逻辑进行理性审视，未能从学生自主学习的长远目标出发，为学生构建系统化的学业问题解决方案，这在很大程度上限制了智能教育产品核心效用的发挥。

（三）对数据和算法的核心效用及其局限性认识不清晰，将学习的决策权让渡给机器

随着智能技术与教育教学融合程度的不断加深，教育领域的专家学者对于大数据、人工智能、云计算等智能技术在教育领域应用的关注程度逐步加深，尤其是随着“计算教育学”思想的提出（郑永和等,2020），学界越发关注数据在教育教学理论和实践研究中的核心价值，倡导教育决策应该由经验驱动转向数据驱动，从而提高其科学化水平。诚然，相较于教师基于自身教学经验的主观决策，建立在常态化数据感知和智能计算基础上的教育决策会显得更加客观、精准，且符合大众对于个性化学习的预期。但其前提是，智能教育产品需要对学生在多元学习时空中的多模态数据进行智能化的采集、分析和建模（王一岩& 郑永和,2022a），构建智能化、立体化、综合化的学习者模型，以此对学生内在的知识结构、认知水平、情感态度、学习动机、学习风格等特征进行精准表征。但从现有智能教育产品的应用现状来看，学生使用智能产品开展学习活动的时间有限，数据的积累尚不足以满足全景化学习者建模的实际需要，因此目前的智能教育产品还不够了解学生。在此背景下，将学习的决策权让渡给机器，期待数据和算法能够为学生提供智能、精准的学习支持服务，其科学性和可靠性无法保证。

（四）忽视学生对产品服务质量的反馈，产品研发的业务逻辑有待完善

学习者和智能教育产品的智能交互、协同工作、对话协商和共同决策是实现智能教育产品转型升级和人机协同学习的核心。在学习者使用智能教育产品开展学习活动的过程中，一方面，智能教育产品要分析学习者的学习需求，为其提供所需资源和服务，另一方面，学习者也需要从自身的主观感受出发，对智能教育服务的质量进行反馈，以帮助智能产品更加了解学习需要，进而对产品的服务策略进行调整。而现有的智能教育产品只能以冷冰冰的数据和算法来预测学生的学习需求，实现“单向度”的服务供给，忽视了学生内在的学习体验和对学习支持服务质量的反馈，更无法实现服务策略的适应性调整；而学生对于智能教育产品提供的个性化学习支持服务，也只能够全盘接受，无法从自身学习的主观感受出发对机器智能服务的质量加以辨别和评价，从而造成了现有学习模式的僵化，无法充分发挥智能教育产品对于学生学习的促进作用。

（五）缺乏对智能产品潜在风险的合理预期，未能构建有效的风险防控机制

企业在智能教育产品的研发过程中，更多关注如何利用智能技术提升教育服务的供给能力，期待智能产品能够在一定程度上替代教师的角色，为学生提供及时、有效的学业问题解决方案，帮助学生解决学习困难，减轻学习负担。但这其中存在两个风险。其一，智能教育产品投喂式的服务供给，容易造成学生思维的惰化。学生都有一定的惰性，如果机器能够替代自己完成枯燥、乏味的学习任务，那么在学习遇到困难时，自然偏向于向机器求助，如为自控能力不强的低年级学生提供拍照搜题等功能，这非但不能强化学生的学习效果，反而会造成学生思维的惰化。其二，机器主导的教育决策，造成学生主体地位的缺失。在学生使用智能教育产品学习的过程中，大多还是通过机器的智能诊断预测学生的学习需求，并为其推荐精准的学习路径和学习资源。这带来的问题是，关于学生应该学什么、怎么学的问题，完全由机器去决定，将学生对于学习的决策权让渡给了机器，这在一定程度上会损害学生学习的自主性和能动性，导致学生对机器的过度依赖，从而容易丧失学习的自主性、思维的独特性和人格的独立性。由此可见，智能教育产品在给学生的学习带来诸多便捷条件的同时，也带来了较大的伦理风险。因此，企业在研发过程中不仅要关注智能教育产品能够解决学生学习中的哪些问题，还要强化对其潜在风险的预估，构建合理完善的风险防控机制，以此确保智能教育产品能够发挥对于学生学习的正向效用。

四、智能教育产品研发的应对策略

在对智能教育产品研发的问题和成因进行系统分析的基础上，我们要从智能时代教育发展和人才培养的本质要求出发，厘清智能教育产品在未来学习生态变革中的目标定位，革新智能教育产品的服务策略和应用模式，并强化智能教育产品的伦理规约，以此为后续产品的研发和应用提供有效支持。

（一）完善面向智能教育产品的个性化自主学习理念

智能教育产品的研发与应用对于教育生态的创新发展具有重要作用，能够在很大程度上强化智能技术与教育教学的深度融合，提升教育服务的供给能力，为大规模个性化学习的实现提供可靠保障。但与此同时，智能教育产品也存在忽视学生主观感受、惰化学生思维、影响学生独立思考的风险，智能技术赋能学习也不能仅仅局限在被动地为学生提供学习资源和学习服务层面。因此，需要对智能教育产品在学习中的应用进行理性审视。

其一，重视智能教育产品对学生学习的赋能作用。充分发挥智能教育产品在学习环境创设、学习资源推送、学习活动定制、多元学情反馈、智能学习辅助、精准教学辅导等方面的核心效用，为学生个性化学习的实现提供物质基础。其二，重视学生自我意识的唤醒和自主学习能力的提升。要让学生能够掌握智能教育产品的核心功能和运行逻辑，对机器在自身学习中的潜在价值进行理性审视，明确其潜在的伦理风险，能够正确、合理地利用智能教育产品确定学习目标、选用学习资源、监控学习过程、评价学习效果、反思学习问题、调节学习策略，实现对自身学习的自我计划、自我监控、自我评价、自我反思、自我调节（斯图尔特·哈泽&丽莎·玛丽·布拉斯科,2022），其最终目标是要帮助学习者强化自我认知、提高自我意识、提升对学习的掌控力、养成终身学习的习惯，进而实现自身知识、能力和素养的全面提升（王一岩等,2022）。因此，智能时代的学习应该是一种个性化的自主学习，以智能教育产品的研发和应用为依托，实现学生智慧和机器智能的有机融合，以此助力智能时代学习模式的革新和学习生态的重构。

（二）推动知识学习和素养培育双轮驱动的应用目标转型

从根本上来说，智能教育产品是学校教育的重要补充，能够发挥智能技术在学生学业发展、人格养成、素养培育中的关键作用，实现学生知识、能力和素养的全方位提升。因此，应该从我国创新人才培养的现实需要出发，在强化知识学习的基础上，重视学生适应未来社会发展的关键能力和核心素养的提升，保证学生能够适应未来社会发展和教育变革提出的新要求、新挑战，实现自身的可持续发展。

其一，以知识学习为主线，通过对学生知识结构、认知水平、情绪状态、学习动机、学习态度、学习风格的精准分析，为学生设计个性化、精准化、系统化的学业问题解决方案，让学生能够在对自身学习状况进行充分了解的情况下，从自身学习的主观需要出发，自主制定学习计划、调用学习服务、选用学习资源、监控学习过程、评价学习效果、反思学习问题，以此实现自身学业水平的有效提升。其二，以学生核心素养的培育为核心目标，为学生设计创新型的学习任务和个性化的学习活动，引导学生利用智能教育产品实现自主学习、合作学习和探究学习，帮助学生在解决复杂的实践问题的过程中，强化对所学知识的理解掌握、迁移应用和实践创新（刘宁&余胜泉,2020），以此提升自身的关键能力和核心素养。

（三）实现主动智能、系统精准的学习服务供给

谈及个性化学习时，我们往往有一个错觉，就是只要为学生提供了所需资源和服务，便能够提高学生的学业表现，忽视了学生学习动机的激发、自我认知的强化、学习策略的提升、反思精神的养成在学业发展过程中的关键作用，使得智能教育服务的供给仅仅停留在静态的资源推荐和学习路径规划层面，无法直接有效地解决学生学业发展中的现实问题。因此，未来智能教育服务的供给应该变被动为主动，根据学生日常的学业测评、行为表现、学习需要主动挖掘学生深层次的学习需求，找准学生学习的痛点问题，提供系统化、立体化、综合化的解决方案（余胜泉& 刘恩睿,2022）。如对于学生疑难问题的解答，除了为学生呈现标准化的问题答案和解题步骤之外，还要：根据学生的学业水平和学习素养，为其分层次呈现问题的解答推理步骤、推送专业教师录制的解题视频等，帮助学生掌握解题的策略和方法；针对学生学习动机不强、学习态度消极、缺乏自信心等问题，为学生设计悦趣化、游戏化的学习活动，激发学生学习的内在动机，提高学习的能动性；针对学生自我意识不强、反思精神缺失等问题，为学生提供系统化的反思支架（马芸&郑燕林,2021），帮助学生对学习中存在的问题进行归因分析，对自身的学习过程、学习策略、学习态度、学习动机进行系统反思，明确自身学习中的潜在问题所在，并能够实现对自身学习目标、学习策略、学习动机的有效调节（徐晓青等,2022）。

（四）强化基于人机混合智能的科学化学习干预

从现有智能教育产品的发展现状来看，其智能化程度与有经验的专家教师之间依然有较大差距。在学业问题的诊断和学习方案的设计方面，专家教师对于学生学业水平的评判是基于多年的教学经验和长时间的观察交流，能够对学生的学业状况、日常表现和学习习惯进行更加多元立体的综合分析，因此能够更加全面、有效地分析学生潜在的学习问题，具有机器无法比拟的优势。从智能教育产品自身的功能定位来看，其主要目的在于模拟专家教师的经验和方法为学习者传授知识和技能（王一岩等,2021），让每位学习者都能够获得专家教师的一对一指导。因此，在智能教育产品使用和推广过程中，可以邀请有经验的专家教师参与指导和干预学生的学习过程，教师能够从自己多年来的教学经验出发对机器提供的智能诊断结果和学业提升方案进行评判和优化，消除机器智能服务的模糊性和不确定性给学生学业发展带来的负面影响。同时，机器也能够对专家教师的经验和策略进行整合，完善自身的教育决策体系，以此为学生提供更加科学化的问题解决方案（刘三女牙等,2021）。通过人机协同决策，为学习者打造智能化、适切性的学业提升方案，实现数据驱动与知识引导相结合的科学化学习决策，强化基于人机混合智能的精准化学业诊断和学习干预（祝智庭等,2021），从而保障智能教育服务的供给能够切实满足学生学业发展的现实需要。

（五）构建基于人机智能双向互动的人机协同学习模式

由于机器智能服务和学生的实际学习需求之间的匹配具有一定的不确定性，因此学生关于机器智能服务质量的反馈对于智能教育产品研发模式的优化具有很强的应用价值。未来智能教育产品的研发需要重视学习者和智能教育产品的人机智能双向互动，建立学习者和智能产品之间的双向反馈通道，智能产品通过对学生学习数据的采集分析其学习意图、学习状况和学习需求，并据此为其提供个性化的学习资源和学习服务。学生能够从自身学习的主观感受出发对智能教育服务的质量进行评价和反馈，帮助产品更加了解学生真实的学习状况和学习需求，从而优化学习服务的质量。在此基础上，构建基于学生需求诊断、机器智能服务、学生精准反馈、机器智能优化的个性化学习服务闭环模型，实现人与机器的协同工作、群智融合和协调共生，以此实现人机协同学习模式的优化（王一岩&郑永和,2022b）。

（六）完善绿色科学的智能教育产品伦理规约

对于智能教育产品潜在伦理问题的探求和追问，是智能教育研究要解决的关键问题。智能教育产品在为学生带来一系列智能化学习支持服务的同时，不可避免地会为学生的学习带来一些负面影响。当学生学习遇到困难时，智能教育产品偏向于简单、直接地为学生呈现问题的解决方法，或者直接呈现问题的答案，忽略了学生内在的认知建构过程，如对于学生疑难问题的解答，现在大多产品采用的方式是直接给学生呈现标准化的问题答案和解题步骤。此种简单粗暴的服务方式在很大程度上忽视了学生内在的知识理解和意义建构过程，仅仅呈现了问题的答案，却并没有教会学生解题的方法和策略，当学生遇到类似问题时，依然不得其法，反而会让学生产生投机心理，因而造成思维的惰化（韩雪童,2022）。由此可见，智能教育产品在为学生提供高效、便捷的学习支持服务的同时，也在一定程度上影响着学生思维习惯的养成。因此，我们在肯定智能教育产品对于学生学业发展的关键作用的同时，一方面，应该构建完善的智能教育服务准入机制，对智能教育产品使用的场景、条件和频率进行清晰界定，确保学生在满足特定条件的情况下才能调用智能教育产品的相关服务，防止学生的误用和滥用；另一方面，应该对智能教育产品的服务模式进行完善和修正，确保智能产品能够真正模拟教师的辅导策略，强化对学生思维的启发和引领，层层深入、逻辑清晰地教会学生解决问题的方法和策略，避免投喂式和讨好式的智能教育服务供给。通过构建合理完善的智能教育产品伦理规约，确保智能教育产品的研发和应用能够充分发挥其正向价值，以此保证教育的数字化和绿色转型。

五、结语

智能教育产品的研发对于智能时代教育的创新发展和系统变革具有深远的影响价值，能够为学生打造智能化、个性化、系统化的学业问题解决方案，进而助力教育规模化和个性化的协调统一。本文对智能教育产品研发中的潜在风险和成因进行了系统分析，并从创新人才培养和教育数字化转型的实际需要出发提出了智能教育产品研发的转型升级策略，以期为后续产品的研发提供借鉴。

未来应该进一步加强智能教育产品的研发、应用与推广，完善智能教育产品研发与应用的理论建构、目标定位、服务策略、供给模式、伦理规约，打造面向智能教育产品研发与应用的协同创新生态，以此推动智能教育产品的常态化研发与应用，助力智能技术与教育教学的深度融合。