人工智能賦能高校人才培養變革的研究綜述

[摘? ?要] “人工智能+高等教育”受政策推動，以智能技術變革高校人才培養模式成為政策關注的重點。“人工智能+高等教育”處于教育信息化2.0階段，其本質內涵是強調智能技術對高等教育的全面變革;社會認知分析表明，公眾關注“人工智能+高等教育”中的人才培養問題，關注“人工智能+人才培養”上的智能技術應用問題。當前對“人工智能+高等教育”的研究中，關注點包括支持學生學習的學習分析技術和自適應學習，未來教師的能力轉型和持續提升，教學管理上的流程變革和新型評估，教學資源上的資源建設和開放共享，學習環境上的技術升級和環境設計。未來人工智能賦能高校人才培養需要從學生、教師和學校三方逐步融入，提升學習、教學、管理、資源與環境等關鍵要素，最終實現對高校人才培養模式的全面變革。

[關鍵詞] 人工智能; 高校; 人才培養; 賦能; 變革

[中圖分類號] G434? ? ? ? ? ? [文獻標志碼] A

[作者簡介] 劉德建（1971—），男，福建福州人。高級工程師，博士研究生，主要從事人工智能與教育的研究。E-mail：201731010070@mail.bnu.edu.cn。

一、引? ?言

2015年，聯合國教科文組織通過了《教育2030行動框架》，為到2030年實現“包容和公平的全民優質教育和終身學習”目標作出具體規劃，要求“運用恰當的教育教學方法，并由恰當的信息技術支持，同時獲得有助于學習的環境的支持”。信息技術正成為教育變革和創新的支撐力量，其中，經過幾十年的科研積累與產業資本的催化，人工智能已成為國際競爭的新焦點和科技領域活躍的技術力量，其對教育的變革作用日益凸顯，“人工智能+教育”成為社會各界關注的焦點。2019年，聯合國教科文組織移動學習周即圍繞人工智能的教育應用，探討了在教育中應用人工智能的方式、人工智能改善教育和學習的方式以及人工智能時代教育數據使用問題[1]。

人工智能有強弱之分，強人工智能認為，有可能制造出真正能推理和解決問題的智能機器，并且，這樣的機器將被認為是有知覺的，有自我意識的。而弱人工智能指的是專注于且只能解決特定領域問題的人工智能。目前探討的人工智能教育應用都屬于弱人工智能類別。

二、“人工智能+高等教育”的政策重點

互聯網、大數據、人工智能等新一輪科技革命和產業變革正在積聚力量，催生了大量新產業、新業態、新模式，給全球發展和人類生產生活帶來了翻天覆地的變化，習近平指出“我們要抓住這個重大機遇，推動新興市場國家和發展中國家實現跨越式發展”“要加強人工智能在教育、醫療衛生、體育、住房、交通、助殘養老、家政服務等領域的深度應用，創新智能服務體系”[2]。

在教育領域，人工智能與教育信息化一脈相承，談人工智能就是談教育信息化[3]。近年來，我國政府發布了一系列教育信息化政策（如圖 1所示），關注“互聯網”“人工智能”在教育中的應用。2017年7月，國務院發布《新一代人工智能發展規劃》，從國家層面奠定了人工智能融入教育的政策基礎，提出要“發展智能教育，利用智能技術加快推動人才培養模式、教學方法改革”，智能技術賦能人才培養變革成為政策期待。

聚焦到高等教育領域，當前，我國高等教育需要從單純的規模擴張時期，進入提高質量和優化結構為核心的內涵式發展時期[4]，伴隨著“雙一流”建設，高校人才培養質量提升、人才培養模式變革成為事關高校未來的核心問題。《高等學校人工智能創新行動計劃》指出，要“加快人工智能在教育領域的創新應用，利用智能技術支撐人才培養模式的創新、教學方法的改革、教育治理能力的提升，構建智能化、網絡化、個性化、終身化的教育模式”。《教育部關于加快建設高水平本科教育 全面提高人才培養能力的意見》中，也對人才培養提出了一系列要求，包括“推進現代信息技術與教育教學深度融合”“以現代信息技術推動高等教育質量提升的‘變軌超車”。人才培養是高校的核心任務和重大難題，人工智能賦能高校變革的政策中，人才培養變革成為重點。高校如何利用智能技術提升培養質量、改進教學模式，其中的機制與路徑值得關注。

三、“人工智能+高等教育”的概念與社會認知

隨著《教育信息化2.0行動計劃》的出臺，教育信息化領域已達成教育信息化分階段發展的共識。“人工智能+高等教育”屬于教育信息化2.0階段，“計算機輔助教育”“網絡教育”“教育+互聯網”層次上信息技術的輔助性地位有所突破，技術已然成為撬動高等教育模式、理念、文化等深層次要素、引發教育生態重大變革的核心。“人工智能+高等教育”是“人工智能+教育”的組成部分，明晰后者的概念有助于更深入理解前者。

根據教育部科技司的《教育信息化相關任務和內涵研究》，對同屬于教育信息化2.0層次的“互聯網+教育”和“人工智能+教育”的概念辨析見表 1。當前的教育信息化實踐中，“互聯網+教育”與“人工智能+教育”重疊推進，前者強調對教育教學的優化重構，后者以前者的發展為條件和基礎，強調智能技術的融合應用。

社會公眾對“人工智能+高等教育”的關注中，人才培養成為重點。從百度新聞爬取包含“人工智能+高等教育”概念的新聞文章，基于TextRank算法進行文本分析，形成“人工智能+高等教育”概念的社會認知圖，如圖 2（左）所示。除了“高等教育”“高校”“高等學校”等指代性關鍵詞，以及“AI”“智能”“計算機”“技術”等技術性關鍵詞外，“發展”“創新”“學習”“人才”“人才培養”等主題權重較高，是“人工智能+高等教育”概念下受到關注的話題，同時，也得到了政府的重視（“中國”“時代”“教育部”“推動”）。

聚焦到人才培養領域，智能技術在人才培養中的使用受到關注。以同樣的方法進行“人工智能+人才培養”概念的社會認知分析，如圖 2（右）所示。公眾關注產業對人才的需求（“產業”“時代”“領域”），在培養方式上關注國際化（“國際”“世界”）、產學研合作（“合作”“成立”）和智能技術應用（“智能”“技術”“應用”“AI”），關注“專業”建設，并在人才培養規格中強調“創新”。

“人工智能+高等教育”概念從“人工智能+教育”而來，強調人工智能對高等教育的全面變革作用。而在社會公眾的認知中，智能技術變革當前高校的人才培養模式成為重點，公眾期待人工智能時代高校在人才培養方式、創新能力培養上有所突破。

四、“人工智能+高等教育”的研究

關注人才培養各要素

為深入了解“人工智能+高等教育”的研究情況，本文進行了兩部分資料的收集：一是發表的期刊論文，二是國內外各類高校、研究機構、智庫等面向公眾發布的研究報告。

根據李德毅院士的觀點，如果將“互聯網+”比作一個大鵬鳥，云計算和大數據構成雙翼，而騎在這只大鵬鳥上的就是人工智能，深度學習是人工智能當前熱門的算法，機器人是基于人工智能的研發成果[5]。可見，人工智能是當前新一代信息技術的核心，但只單純地關注人工智能還不夠，人工智能技術的發展和應用離不開其他相關技術的支持和輔助，新一代信息技術之間存在交叉。因此，在查找“人工智能+高等教育”方面的文獻時，本文擴大了檢索范圍，將需要檢索的技術詞匯確定為“人工智能”“大數據”“云計算”“機器人”“深度學習”“物聯網”和“信息化”。各技術名稱分別與“大學”“高校”“高等教育”等宏觀術語，“高校管理”“高校治理”“教育治理”等中觀術語，以及“人力資源”“科研”“教學”等微觀術語進行組合，在中國知網上，以標題的方式進行搜索。結合期刊級別、作者單位等信息，篩選確定了“人工智能+高等教育”相關文獻308篇。

本研究檢索了2016、2017、2018三個年度的相關報告;考慮到直接關注“人工智能+高等教育”主題的報告不多，因此，只要求報告文本中涉及“人工智能+教育”。最終，共搜集了15份報告文本材料，其中6份為英文報告、9份為中文報告。

（一）人工智能支持學生學習的研究關注學習分析技術和自適應學習

學習分析技術的應用成為研究的重點。早在2013年度的《地平線報告》中，學習分析技術等就被認為將在未來五年內影響高等教育，同時，對生活中的溝通交流、獲取信息、社會交往、日常學習等方面產生重大影響[6]。隨著我國教學信息化的發展，數字化教學平臺積累了大量數據，李逢慶等提出要開展學習分析，利用系統的方法、工具和手段，開展數據分析，推動大學教學信息化深入發展[7]。斯坦福大學的《2030年的人工智能與人類生活》（Artificial Intelligence and Life in 2030）也指出，來自大規模在線學習系統和一些小型在線學習程序的數據集，成為推動學習分析領域快速發展的有利條件。

當前的學習分析能夠尋找到學生的共同錯誤模式，對學生的失敗風險展開預測，并能提供實時的成績反饋，有助于學生改進學習方式，鞏固提升學習效果。Artificial Intelligence ：The Next Digital Frontier？就學習分析技術對保障學生學習結果的價值指出，目前一些大學和學院正在嘗試使用高級分析技術和機器學習技術去識別有困難的學生，并在他們輟學之前提供相應幫助。未來隨著識別技術的提高，如通過計算機視覺檢測系統識別出學生的參與度，通過眼動跟蹤和表情識別來檢測學生是聚精會神、疑竇叢生，還是百無聊賴，學習分析技術將能更準確地理解學生的學習困難，掌握其學習偏向。

支持開展自適應學習成為新的關注點。學習分析技術強調對學習過程的監控，但如何在監控的基礎上利用智能技術進行調節，如何根據學生的個體需求、能力結構和情感傾向等設計個性化的學習路徑成為新的問題，自適應學習技術的發展受到重視。姜強等強調自適應學習在促進學習者元認知、激發學習者內在學習動機上的價值，在未來MOOC個性化設計、網絡學習空間人人通建設、未來智慧教育發展等方面應該融入自適應學習技術[8]。黃伯平等對基于網絡環境的自適應學習系統進行了研究，在比較現有系統的模型、特點后，建議以LAOS模型為主要參考，并結合XHAM和Wed ML模型中符合需求的因素[9]。

（二）人工智能支持教師的研究關注教師能力轉型與持續提升

智能時代教師工作內容的變化受到關注。研究普遍認為，教師工作中重復性的內容將會被更加高效的人工智能所替代。Artificial Intelligence： The Next Digital Frontier？就指出，自然語言處理、計算機視覺、深度學習等技術能夠代替教師回答學生的常規性問題，并能擔負起導師、監督者的職能，從而將教師從傳統耗時的行政事務中解放出來，教師將會有更多的時間以適合不同學生的方式去指導學生。《2017新媒體聯盟中國高等教育技術展望——地平線項目區域報告》也認為，機器人可以取代人類的某些無聊或危險的工作，教師某些重復無聊的事務性工作未來也會被人工智能所取代。而根據《中國人工智能發展報告2018》中的觀點，在教育領域深度發展人工智能的意義并不是取代教師，而是協助教師使教學變得更加高效和有趣。未來教師的職業形態將變成人機協同工作，在智能技術的支持下，教師將聚焦更具生命特質的部分[10]。

智能時代教師的能力結構變化受到重視。智能時代對教師的能力結構提出新要求，《2018人工智能賦能教育產業研究報告》指出，未來人工智能在教育中的應用發展需要教師有與之相匹配的教學能力，其一是學生心理分析能力，人工智能無法給予學生情感上的幫助，教師在這方面的能力應受到關注;其二是數據分析能力，教師需要具備將數據轉換為教學方法和教學環節的能力;其三是快速學習能力，教育信息化發展迅速，教師要保持時刻學習的狀態，快速掌握產品的使用方法。

在教師可持續發展研究方面，一方面人工智能要求教師發展專業能力，實現可持續發展，如《中國人工智能自適應教育行業研究報告（2018）》中指出的，未來將是教師與機器相互協作，構建形成一種新型的雙師模式，為此教師需要完成角色轉變，隨著人工智能對教師部分智能的替代，教師的專業能力和可持續的發展顯得越來越重要。另一方面，人工智能技術也為教師的可持續發展提供了契機，如Intelligence Unleashed：An Argument for AI in Education指出，人工智能在教育中的應用可以實現面向教師提供培訓，根據教師的特別需求有針對性地開發相關培訓，支持教師在任意地方、任意時間的學習。

（三）人工智能促進教學管理的研究關注流程變革和新型評估

人工智能技術在變革管理流程上的作用受到關注。基于大數據技術、智能化的信息分類等技術，人工智能能夠實現不同情境下的智能管理，為改造傳統行政性的管理流程、提高管理效率提供了可能。Horizon Report ：2018 Higher Education Edition指出，利用人工智能優化行政管理工作的流程，減輕行政工作負擔，如管理機構可以通過人工智能支持下的聊天機器人去記錄學生信息并提供詳細反饋。而機器學習、專家系統和人機交互等技術的應用，可通過信息篩選、情境識別和決策支持，推進教育治理現代化，成為破解教育治理體制機制難題的重要變革動力和技術支撐[11]。

基于智能技術的新型評估在解決傳統評估難題上的價值得到關注。Intelligence Unleashed：An Argument for AI in Education指出，人工智能在教育中的應用將帶來教學評估上的革新，如能夠提供及時性的評價以幫助學習，提供觀察學習過程的深度視角，實現對“暫停—測試”型評估的超越。《人工智能+教育藍皮書2018》強調了人工智能技術在學生綜合素質評價中的應用價值，人工智能可進行學生實際問題解決能力診斷測評、心理健康監測與干預、體制健康監測與提升、智能課堂評價、學生成長與發展規劃、口語自動測評等。更進一步，《中國人工智能開源軟件發展白皮書（2018）》構建了基于人工智能技術的教學質量智慧診斷方案，目前，同濟大學已經開展了相關的探索實踐，相關成果將為我國高校教育評估模式的改進提供參考。

（四）人工智能促進教學資源的研究關注資源建設和開放共享

信息化教學資源的建設工作受到重點關注。信息化教學資源是保證在線學習質量的基礎，相關研究聚焦在信息化資源建設模式、信息化教學資源配送上。在資源建設方面，方兵等總結了信息化教學資源建設上自主開發、共建共享、多元引進及公建眾享四種模式，認為下一步的信息化教學資源建設需要充分尊重師生的主體地位，注重資源的質量標準與評價體系建設，注重完善教學資源的管理服務機制[12]。在資源配送上，陳碩等通過分析福建電大組建的省級區域云平臺項目的實踐案例，將文字教材配送管理與電子商務、供應鏈管理、移動互聯網、云計算技術有機結合，針對多方教學計劃協同維護、多樣化配送模式組合、電子商務式征訂發行、移動終端拓展、智能化倉庫管理等多個環節提供了整套解決方案[13]。

推動教學資源開放共享、促進教育公平受到持續關注。《2030年的人工智能與人類生活》研究認為，在線教育資源的共享將使難以獲得教育的人們，有機會利用相對簡單的工具而獲得素質教育。Intelligence Unleashed：An Argument for AI in Education也指出，人工智能應用于教育有助于破解教育資源分布不均的問題，通過能夠提供一組工具實現優質教育資源在不同社會階層中的均勻分布，比如人工智能自適應導師能夠為學生提供一對一的額外幫助，以促進學生開發自我潛能，提高學生成功水平。

（五）人工智能支持教學環境的研究關注技術升級和環境設計

人工智能促進課堂軟件環境的轉型升級。莫蔚天等認為，傳統計算機輔助教學系統（CAI）在現實應用中存在形式不適用、靈活性差、材料不完整等問題，為此提出要發展智能計算機輔助教學系統（ICAI），ICAI系統由知識庫、教授策略、學生模型以及交互接口四部分組成，通過對基礎知識的搜索、推理并利用學生模型動態生成適合于個別教學的內容和策略，按學生的知識水平和認知能力對學生提問，跟蹤學生的學習進度，使系統達到最佳的個別化教學效果[14]。葉新東等通過軟件需求分析和相應云平臺技術的比較，確定了未來課堂軟件平臺環境構建思路與方案，并在溫州大學進行實際搭建，為以后未來課堂進入真正的教學提供環境基礎[15]。

人工智能支持下的智慧校園環境研究豐富。葉惠文提出了教學樓智能信息化解決方案，將網絡多媒體教學平臺、信息化教務管理、大樓智能化信息管理等多個子系統集成在同一個數字通信平臺上，實現高度信息化的教與學[16]。徐玉妃等認為，借助物聯網技術進行智慧校園建設是一種趨勢，研究結合云南師范大學的實際情況，通過對感知層、網絡通信層、數據服務層和終端應用層的設計與部署，為智慧校園的具體實施提供一定的參考[17]。胡欽太為突破高等教學信息化進程中的瓶頸問題，提出了信息化建設深入發展框架，整合技術基礎層、面向服務的架構層和應用層，實現教學、科研與管理三大系統的流程重組，構建出普適化的學習環境[18]。Horizon Report ：2018 Higher Education Edition指出，人工智能技術在校園安全、校園維護上也具有價值，如在德克薩斯大學奧斯汀分校，人工智能系統被用來追蹤、分類和分析交通模式，以提升促進行人安全的相關措施并減輕巨大的交通負擔，學校還基于數據構建了可自我調節的灌溉系統以減少用水量。

五、人工智能賦能高校人才培養的展望

（一）人工智能從學生、教師和學校三方逐步融入高校人才培養

人才培養是高校最基礎的職能，在教育信息化的大背景下，高校的學科專業設置、學生管理機制、教學組織形式、教學方式和學習方式乃至教室布局等都將受到沖擊[19]，高校的人才培養模式面臨轉型壓力，人工智能在高校人才培養上的價值值得關注。

隨著以人工智能為代表的新一代信息技術的發展，圍繞人才培養的教學范式將從“教師為中心”轉向“學習者為中心”，這意味著學生將成為智能技術環境下的能動主體，教師的職責需要從“如何教得更好”轉變為“如何創造更好的學習環境”[20]。在新的教學范式下，作為計算機教育應用和數字化學習的重要理論基礎之一的建構主義學習理論具有重要指導意義。

建構主義學習理論認為，知識不是通過教師傳授得到的，而是學習者在一定的情境及社會文化背景下，借助他人（包括教師和學習伙伴）的幫助，利用必要的學習資料，通過意義建構的方式而獲得的。人工智能技術支持下的人才培養應該是促進學生自主建構知識的過程，教師教學的調整、資源的建設共享、管理服務的創新和學習環境的提升都應該最終服務于學生學習。圍繞“學習者中心”，人工智能對人才培養中學生—教師—學校的職能進行了重新定位，如圖 3所示。

[7] 李逢慶，錢萬正.學習分析：大學教學信息化研究與實踐的新領域[J].現代教育技術，2012，22（7）：5-10.

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A Review of Researches on Reforms of Talents Training in Artificial Intelligence Enabled Colleges and Universities

LIU Dejian

（Faculty of Education， Beijing Normal University， Beijing 100875）

[Abstract] "Artificial intelligence + higher education" is promoted by relevant policies， and the reform of talent training mode in colleges and universities with intelligent technology has become the focus of the policy. "Artificial intelligence + higher education" is in the stage of educational informationization 2.0， and it essentially puts emphasis on the comprehensive reform of higher education by intelligent technology. Social cognitive analysis shows that the public pays attention to talent training in "artificial intelligence + higher education" and the application of intelligent technology in "artificial intelligence + talent training". The current research on "AI+ higher education" attaches great importance to learning analysis technology and adaptive learning to support students' learning， the ability transformation and continuous improvement of future teachers ， process reform and new evaluation in teaching management， construction and open sharing of teaching resources， technology upgrades in learning environment and environment design. In the future， the talent training of colleges and universities empowered by AI needs to be gradually integrated from the aspects of students， teachers and schools， and it is necessary to improve learning， teaching， management， resources and environment for ultimately realizing the comprehensive reform of the talent training mode of colleges and universities.

[Keywords] Artificial Intelligence; Colleges and Universities; Talent Training; Empowerment; Reform