我國人工智能教育研究進展與前瞻
——基于CNKI期刊文獻的統計分析

周良發,潘 紅

(安徽理工大學 馬克思主義學院，安徽 淮南 232001)

近年來，隨著人工智能技術的迅猛發展和2017年7月國務院《新一代人工智能發展規劃》[1]的出臺，人工智能教育問題再次受到政界、學界和業界的關注，涌現了一大批思想觀點和學術成果。及時梳理和統計人工智能教育研究的成果，把握其動態、探察其義理、剖判其得失，是今后深化和拓展人工智能教育研究的重要工作。鑒于文獻梳理和經驗總結的重要性，深入分析20世紀80年代以來我國人工智能教育研究的歷史進程、研究成果、研究主題、研究層次以及存在的不足之處，可為今后進一步將人工智能教育研究推向縱深提供有益資鑒。

一、文獻統計

本研究依托中國知網數據庫獲取研究數據，檢索時間為2018年12月16日。具體檢索方法為：文獻篇名中含有“智能教育”“人工智能教育”“教育人工智能”“AI教育”的期刊文獻，學科領域選擇包括“信息科技”“基礎科學”“哲學與人文科學”“社會科學Ⅰ輯”“社會科學Ⅱ輯”“經濟與管理科學”6項。期刊文獻檢索表明，自1984年王正旋發表《人工智能技術在教育中的應用》[2]一文以來，我國學界關于人工智能教育的研究已有30余年。30多年來，人工智能教育研究方面的期刊文獻共計356篇，年均發文10.2篇。從時間脈絡來看，2000年之前人工智能教育研究文獻不多，僅發文3篇；2000年以后，人工智能教育研究文獻日漸增多，其中2017年發文95篇，2018年發文228篇。年度發文數量統計表明，近年來我國人工智能教育研究呈大規模繁榮發展態勢。

二、學科分布與研究主題

(一)學科分布

人工智能教育內涵豐富，涉及哲學人文社會科學、自然科學、工程技術科學等多個方面，因而受到不同學科專業研究者的關注，其研究學科分布見表1。

表1 我國人工智能教育研究期刊論文學科分布

由表1統計數據可以看出，我國人工智能教育研究呈現出兩個顯著特征：一是學科分布相當廣。目前人工智能教育研究領域涉及26個學科，不僅包括教育、控制工程、通信經濟、計算機、工商管理等主流學科，還包括影視、美術、藝術、語言等非主流學科。這充分反映了人工智能教育內涵的豐富性、應用的廣泛性，同時也反映了人工智能教育受到其他學科的重視程度，對相關學科的發展具有重要的引領和推動作用。二是學科分布不均衡。在356篇期刊文獻中，教育學科文獻最多，有272篇，占比76.4%，是人工智能教育研究的主要學科；控制工程學科次之，有37篇，占比10.4%。這兩個學科研究文獻占比高達86.8%，由此可見，30多年來我國人工智能教育研究的主要學科領域為教育和控制工程，其他領域發文所占比例總體上偏低。

(二)研究主題

關于我國人工智能教育研究的主題，可以通過篇名主題詞和文獻關鍵詞兩個層面來分析。一般而言，使用頻率高的主題詞和關鍵詞表征著某一研究論域的理論聚焦和發展趨勢。同時，需要指出的是，有些研究文獻的主題詞和關鍵詞存在專指度低、表述不清、組配歧義等問題。本文對此進行必要的篩選以及重新組合，剔除與篇名高度重合的主題詞和關鍵詞，如“人工智能”“教育”“教育人工智能”“人工智能教育”“人工智能技術”“人工智能+”“人工智能時代”等，具體統計情況見表2。

表2 我國人工智能教育研究文獻主題詞和關鍵詞統計

表2統計數據表明，我國人工智能教育研究大多聚焦于“智慧教育”“個性化學習”“專家系統”等，而這恰恰是人工智能技術給教育教學帶來的深度變革。人工智能語境下的教育教學不同于傳統的“教”“學”模式，它在一定程度上重塑了教育教學生態，以智能技術為核心的智能教育逐漸成型，如教學過程的個性化、人機交互的擬人化和教學評價的智能化等。未來隨著人工智能技術的進一步發展，勢必在更大的領域和更深的層面引起教育教學的革新“個性化學習”“深度學習”“機器學習”“人機協同”等核心議題成為人工智能教育研究的理論聚焦。

三、發文刊物與研究機構

(一)發文刊物

整理文獻發現，我國發表關于人工智能教育方面研究論文的學術刊物有90多種，見表3。

由表3可知，國內發表人工智能教育研究論文最多的期刊是《中小學信息技術教育》，共發文17篇；發文超過10篇的期刊有《遠程教育雜志》《現代教育技術》和《中國信息技術教育》；排名前20位的期刊共發文114篇，占發文總量的32%，可見人工智能教育研究論文刊發較為集中。從刊物的性質來看，教育類期刊發表人工智能教育研究論文最多，發文數排名前20位中共有17種；從刊物的級別來看，發表人工智能教育研究論文排名前20位的刊物中，核心期刊(主要包括“中文核心”“CSSCI期刊”)共計10種；從刊物所在地來看，北京市刊物最多，共有10家，占據半壁江山，其余也分布在信息化教育比較發達的區域。

(二)研究機構

研究機構為學術研究的有序進行提供了重要的平臺支撐。我國人工智能教育研究的主要機構見表4。

表4 我國人工智能教育研究主要機構(發文數排名前20)

表4數據表明，發表人工智能教育研究論文最多的是華東師范大學，共發文16篇；北京師范大學次之，發文11篇。排名前20位的研究機構共發文93篇，占人工智能教育研究論文總數的26.1%，可見人工智能教育研究較為集中，也反映了人工智能教育研究機構分布存在不平衡性。從研究機構的屬性來看，排名前20位中高校共有18家，其中師范類院校有11家，可見師范類院校是人工智能教育研究之重鎮。需要指出的是，科大訊飛信息有限公司在人工智能教育研究中頗為搶眼，發文數量名列前茅。

四、研究層次與基金項目

(一)研究層次

統計發現，我國人工智能教育研究文獻分屬12個研究層次，具體情況見表5。

根據表5，從文獻的研究層次來看，30余年來人工智能教育研究多為基礎理論研究和基礎教育研究。其中基礎理論研究文獻最多，共計155篇，占發文總量的43.5%；基礎教育研究次之，發文59篇，占發文總量的16.6%。專業實用技術和應用對策研究方面的文獻較少，這是今后推進人工智能教育研究需要注意的問題，確保基礎理論研究與應用對策研究互為支撐、協同并進。

表5 我國人工智能教育文獻的研究層次統計

(二)基金項目

基金項目為學術研究提供了重要的經費支撐，它可以反映某一時期相關學科的理論聚焦和發展趨勢。根據表6統計數據，我國人工智能教育研究的基金項目共有14種，其中國家級基金項目6種，省廳級基金項目8種。進一步分析發現，省廳級基金項目目前僅分布于北京、上海、浙江、山東、吉林、貴州等省市，大部分省市區還沒有相關基金項目支撐。基金項目支撐論文共計31篇，占發文總量的8.7%，總體上看，基金項目論文占比不高。今后需要加大經費投入，確保人工智能教育研究有序推進和高質量發展。

五、高被引論文與高產作者

(一)高被引論文

被引次數是研究文獻學術水平的重要標識，高被引意味著較高的學術關注度和學術影響力。我國人工智能教育研究高被引論文見表7。

表6 我國人工智能教育研究的項目支撐

表7 我國人工智能教育研究高被引論文(被引次數排名前10)

由表7可知，被引次數最多的文獻是閆志明等合作的《教育人工智能(EAI)的內涵、關鍵技術及應用趨勢——美國〈為人工智能的未來做好準備〉和〈國家人工智能研發戰略規劃〉報告解析》[3]。該文從教育人工智能的角度對美國兩份人工智能戰略規劃重要文獻作了深度解讀，因而受到我國研究者的高度關注，被引次數累計達99次。從高被引文獻的作者構成來看，排名前10位中只有3篇是獨作，其余7篇均為合作成果，可見人工智能教育研究已經出現多作者合作、多單位聯合的發展趨勢。從高被引文獻的發表時間來看，排名前10位中有5篇文獻發表于2017年，這表明新一代人工智能技術受到學界的廣泛關注。從高被引文獻的發表刊物來看，排名前10位中有4篇文獻刊于《遠程教育雜志》，占該刊發文量的28.6%，可見《遠程教育雜志》相當重視人工智能教育研究。從高被引文獻的刊物級別來看，排名前10位中核心期刊占9家，可見高被引文獻主要發表在“中文核心”和“CSSCI期刊”等核心期刊上。

(二)高產作者

人工智能教育研究的高產作者統計情況見表8。

表8 我國人工智能教育研究高產作者(發文數排名10)

表8數據表明，人工智能教育研究文獻最多的是北京大學的賈積有，共發文4篇；發文3篇的有3人；發文2篇的有6人。此外，既是高被引論文作者又是高產作者的只有賈積有和余明華兩位，說明高產不代表所有研究成果都是高質量的，研究水平還需進一步提升。

六、結論與未來研究展望

隨著新一代人工智能技術的迅猛發展，學界對人工智能教育予以較多的關注，研究成果呈現不斷增長態勢。基于研究現狀的梳理，研究成果的評判，今后要進一步深化理論研究、拓展視野范圍、加強隊伍建設、強化經費保障，確保人工智能教育研究向縱深推進。

一是進一步深化理論研究。當前人工智能教育的基礎理論研究專注于人工智能教育應用層面，如應用困境、突破路徑、融合方式、發展理念等，但對人工智能教育本身的關注不多，缺乏有理論深度的研究成果。從高被引文獻來看，排名前10位期刊文獻中僅有1篇涉及人工智能教育的概念內涵，而關于人工智能教育應用方面的文獻有7篇。今后要盡快扭轉理論研究不足的局面，進一步深化基礎理論研究，為人工智能教育研究向縱深推進提供學理支撐。一方面要對人工智能教育的科學內涵、核心要素、基本特征等作出更為精深的學理探察，為人工智能教育研究有序推進提供更為扎實的理論根基；另一方面要從人工智能發展史的宏大視閾審視人工智能教育問題，以理論的價值、定位、基礎為切入點，不斷推進人工智能教育理論體系的創新發展，繼而發揮理論指導實踐的作用。

二是進一步拓展視野范圍。人工智能技術給教育領域帶來的變革是廣泛而深刻的，既包括哲學人文社會科學，也包括自然科學，還包括工程技術學科。但我國人工智能教育研究具有不平衡性，其研究成果主要集中于哲學人文社會科學基礎領域，而工程技術研究、自然科學研究和應用技術研究文獻甚少。可見，人工智能教育在自然科學、工程技術學科等領域的研究仍然有很大的拓展空間。今后，要積極引導自然科學和工程技術學科研究者投身到這一研究論域中來，就人工智能技術與自然科學、工程技術學科的對接與融合進行學理探討。從學理層面厘清人工智能技術在自然科學和工程技術學科的應用前景和發展趨勢，切實推進人工智能教育研究全面均衡發展，為實現教育教學智能化轉型打下堅實的理論基礎。

三是進一步加強隊伍建設。從研究機構來看，高校是我國人工智能教育研究的主要機構，排名前20位中高校系統18家，行政機關1家，企業1家；從高產作者所在單位來看，排名前10位中高校系統8家，行政機關1家，學會組織1家；從發文刊物來看，排名前20位中教育類期刊占17家，綜合類期刊1家，專業性期刊2家。可見，我國人工智能教育研究機構集中在以高校為主體的教育系統，政界和業界研究成果占比較小。今后在鞏固教育系統研究人員的同時，還要大力吸引行政機關人員和業界技術人員關注和參與人工智能教育研究，通過加強隊伍建設、擴大研究力量進一步促進人工智能教育研究繁榮興盛。

四是進一步強化經費保障。科學研究的有序推進和高質量產出需要經費保障，基金項目是政府支持、引導和激勵科學研究的主要途徑。然而，目前我國人工智能教育研究的基金項目比重較低。表7統計可知，目前人工智能教育研究高被引次數排名前10位中有5篇研究得到基金項目支撐(其中國家級基金1項，省廳級基金4項)。這充分說明，我國人工智能教育研究的基金項目文獻占比不高。今后進一步深化人工智能教育研究，需要不斷加大經費投入，強化經費保障，通過各層次、各類別基金項目自助的方式引導學界、政界、業界研究人員關注和參與人工智能教育論域，前瞻布局一批新一代人工智能教育重大科技項目。