人工智能在教育出版領域的應用問題及對策研究

耒婭

[摘要]本文從人工智能教育的發展背景著手，概述了人工智能技術在教育出版領域的實踐和主要應用情況，通過分析人工智能在教育出版應用中存在的主要問題，提出了在人工智能時代背景下出版企業探索數字教育出版發展的對策和思路。

[關鍵詞]人工智能;AI+教育;教育出版

近年來，隨著5G、大數據、云計算等技術的不斷發展，人工智能技術也得到了飛速發展和進步。人工智能與教育的結合，不但能促進教育均衡，提高教學效率，而且帶來了教育“千人千面”“大規模個性化”的可能性。隨著人工智能對教育和出版兩種形態的雙重解構，教育出版的智能化發展勢不可擋。

一、人工智能在教育出版領域的應用情況

2017年，國務院頒布了《新一代人工智能發展規劃》，對人工智能教育發展作出了專門部署。2018年，教育部印發的《教育信息化2.0行動計劃》進一步推動了人工智能教育的發展。之后，各級政府多次發文或召開會議討論發展人工智能教育。

2010年之前，我國就已有錄播課程之類的教育視頻資源，但數字教育場景尚未成熟。2010年后，移動互聯網用戶及應用呈現爆發式增長，線上直播課開始出現。2014—2015年，作業類APP如作業幫、小猿搜題等憑借智能圖像識別技術入局，讓公眾感受到了人工智能教育的現實應用和技術變革。2016年前后，好未來、新東方、科大訊飛等機構也紛紛投入人工智能教育領域，教育智能化進程加速推進。2017年后，語音測評、智能糾錯和圖像識別等AI技術被廣泛地運用到少兒英語培訓、K12課外培訓等賽道中，誕生了諸如英語流利說、猿輔導、松鼠AI等知名企業。近兩年，人工智能開始逐步滲透教育信息化和素質教育領域，不斷傳出的大額融資事件也進一步加速了市場的升溫。

根據艾瑞咨詢的報告，2020年，泛AI產品整體市場規模達465.1億元，同比增長19.32%，但泛AI產品滲透率僅為9.9%。未來兩年，有數據預測泛AI產品的市場規模將繼續保持15%—20%的增長率，滲透率將逐步提升至12%以上。在產品的高商業價值和國家財政政策的驅動下，AI產品應用場景逐漸豐富，下沉市場逐步得到開發，“AI+教育”行業有望持續保持高增速[1]。基于人工智能技術適配性和成熟度兩個維度，我們可將智能教育場景做以下分類[2]。

（一）人工智能課程

目前，國內的人工智能課程主要有企業人工智能課程和人工智能校本課程兩類。企業人工智能課程是指由人工智能技術領先的公司與學校聯動推出的課程。比如，深圳優必選科技公司與華東師大出版社聯合編寫出版了“AI上未來制造者——中小學人工智能精品課程系列叢書”，作為學校的選修課或校本課程教材，配套提供AI實驗平臺、AI教學及工具套件等教學和實訓平臺，結合機器人設計比賽等進行課程教學實踐。校本課程主要是學校響應國家政策，開發的符合學生學習實際、發展需要的校本課程或人工智能單元課程。比如，北京市十一學校開發的技術課程（含人工智能課程部分）、中國人民大學附屬中學實驗小學建立的跨學科整合型人工智能課程體系和北京市海淀區翠微小學的“手機中的人工智能”單元課程內容等[3]。這些課程有的注重與科學、信息技術課程的銜接，有的主要圍繞技術、突出實踐活動，有的以大數據為核心內容，有的側重編程。此外，還有很多學校開展了以機器人教育、STEAM教育和創客教育等命名的相關教育活動。

（二）AI輔助教學應用

教育流程智能化具體表現為AI技術在教、學、考、評、測等環節實現的立體化的智能應用。目前，人工智能的三大應用方向為計算機視覺、語音識別和自然語言處理，即分別模擬和延伸人類看、聽和讀的過程。當人工智能與教育融合后，便形成了以AI技術輔助教學的應用產品。這類應用產品的功能包括拍照搜題、口語測評、智能批改和情緒識別等，主要是基于智能識別技術的教學輔助類的應用，場景復雜度較低，工具化與功能化屬性較強，不涉及授課等教學核心流程，旨在提高效率和優化體驗，實現針對特定流程的減負增效。

（三）智適應學習

智適應學習是通過教育大數據的分析和計算，形成并優化基于AI算法所構建的模型，從而根據模型和算法對學習環節進行推薦。教學環節對學習效果影響最大，也是整個教育流程中最核心、最復雜和最難的一環。智適應學習直接作用于教學環節，是因為其致力于通過對教學環節的結構化解構和數據化標簽，去更精細地發現教學中的規律，從而精準提高教學效率。

智適應學習是美國人工智能教育企業選擇最多的方向，占比達到行業的36%，代表公司為Knewton。該公司將合作方的內容通過API嵌入自己的系統中，將學習內容拆分成知識點，將課程材料應用自有體系數字化，形成知識圖譜。其智適應學習平臺通過連續收集學生行為數據，以算法推薦個性化課程學習路徑，并設置任務和目標，實時響應和推送學生在系統中的活動。松鼠AI則是國內智適應教育方面的代表，其主要采用線上智適應系統授課和線下輔導老師輔助的混合雙師模式。線上系統動態評估學生的知識圖譜掌握情況，并推送相應的講解視頻和練測題，而線下老師的主要職責是把控節奏、引導鼓勵和進行補充式的答疑解惑。

（四）AI課堂

AI課堂是近年來興起的利用計算機視覺、智能語音、自然語言處理及機器學習等AI技術打造的智能課堂教學解決方案，是從“智慧課堂”發展而來的產品。“智慧課堂”更多是一種教育信息化的解決方案，主要體現在智能教學助手、家校互動、遠程課堂、校園安全等方面。2016年之后，AI語音、AI視覺等技術開始進入課堂，可以支持學生個人信息識別、AI自動考勤，通過表情識別、人臉監測、語音識別、姿態識別全程監測學生上課聽講情況，動態調整授課節奏，進行作業AI批改點評并將學習數據反饋給老師，以實現個性化學習方法和路徑的設計。AI課堂通過AI技術觀察、收集教學中的數據，建立模型和提供解決方案，能根據學科性質和場景要求來設計出新穎、實用、智能化的學習過程，引導學生培養創新發散思維。典型的AI課堂如好未來在2018年推出的AI課堂解決方案WISROOM，由線上“優質老師”負責教學內容的知識傳授，而線下真人教師負責課前預習、課后答疑等部分。

二、人工智能在教育出版應用中存在的問題及對策

當前，國內AI技術在教育領域的應用還處于早期，除了技術尚未成熟，應用場景也主要是校外教培和個人學習，對校內課堂教育的滲透仍在起步階段。據《開發者技能報告》，中國學校的編程教育滲透率僅為0.96%，美國和英國則分別為44.8%、9.31%[4]，中國的編程教育仍有較大空間可拓展。隨著教育信息化2.0時代的到來，教育信息化從辦公管理信息化向教學活動信息化發展，“AI+教育”將成為教育信息化2.0的重要組成內容。

（一）“AI+教育”在教育出版應用中存在的問題

1.標準體系亟待完善

人工智能教育是新興產業，還沒有完整的課程方案、標準及測評體系，人工智能的核心概念和技術內涵還沒有統一的界定，整體的內容框架、知識體系也尚未建立。人工智能涉及的內容十分寬泛且專業性很強，人工智能是什么，與現有的信息技術教育、編程教育、智能機器人教育、STEAM教育和創客教育等概念有什么異同，老師怎么教，學生怎么學，這些問題都沒有前路可循。因為沒有統一的課程標準，所以各個學校的教學內容各不相同，導致學生的學習起點參差不齊，如果處理不好就會影響整體的教學效果。

2.缺少大量高質量的數據

數據是人工智能發展的基礎，教育行業可用數據量不足且數據質量不高，制約了“AI+教育”的發展。線下教學環節的數據獲取難度大，教學數據本身龐大而冗雜，大多是非結構化或半結構化的數據，處理難度較大。目前，入局“AI+教育”的企業都存在不同程度的數據缺失問題。一方面，因為傳統公立學校信息化設備使用率較低，收集教學數據的技術手段還不到位;另一方面，數據可挖掘的維度有限，除了測試成績和作業批改，學習路徑、內容、速度、偏好等深度的數據還待挖掘;再加上教育信息化行業存在已久的“數據孤島”問題，學校采購了多個廠家互不聯通的產品和方案，使得數據分布和儲存于不同的數據庫中，沒有打通和形成閉環。在這種情況下，校內、校外、線上、線下等授課渠道的AI產品積累的數據也無法相互打通，使得難以對數據進行系統化的分析和利用。

3.技術尚待精進

現有人工智能技術多應用于語音識別、圖像識別、自然語言處理等識別領域，但在理解層面和創造層面的應用要取得突破難度就更大。“AI+教育”是一個內容為本、技術驅動和效果導向的慢工出細活的行業，從技術研發出來到行業的檢驗和普及可能需要幾年的時間。因此，技術的持續研發能力和應用場景的拓展能力就很重要。以自適應學習為例，自適應學習要用到遺傳算法、知識空間和貝葉斯定理等技術，而該領域相關人才和經驗總體上處于匱乏狀態。因此，市場上的自適應學習產品基本都屬于弱人工智能的范疇。從弱人工智能自適應學習進化到強人工智能自適應學習的突破口在于人工智能自適應技術的突破以及其在教育垂直領域的深度落地[5]。

4. AI研發成本巨大

“AI+教育”企業普遍面臨的問題是研發投入巨大。教育領域的兩大巨頭新東方和好未來以自建或投資的方式入局AI領域，搭建AI研究院與實驗室，均在研發上投入了巨額資金。新東方董事長俞敏洪曾公開說新東方每年都會在人工智能上進行幾個億的定向投入。好未來AI工程院負責人楊松帆稱，好未來目前已經有超過6000名技術研發和教學研發人員進行底層引擎開發，年均研發經費超過10億元[6]。松鼠AI聯合創始人兼CEO周偉也曾提到，成立后五年時間里，松鼠AI累計在技術上面的投入有7億元人民幣。

（二）人工智能在教育出版中應用的對策

1.發力藍海市場：人工智能教材開發

人工智能課程標準尚在制定中，對出版企業而言，這既是難點，也是機遇。難點在于出版企業沒有具體的框架可參考，沒有成型的方案可借鑒，而機遇在于內容的廣度和靈活度有較大空間。許多教育主管部門、學校和企業均已開發了一些人工智能教材。比如，國家級教材有人民教育出版社、中國地圖出版社于2019年6月出版的《普通高中教科書·信息技術》;地方教材有湖南教育出版社出版的《人工智能教育》《編程教育》等;還有校企合作推出的教材，如商湯研究團隊與國內教育專家和優秀中學教師共同編寫的《人工智能入門》、西北師范大學聯合科大訊飛技術和教研團隊編寫的《人工智能（初中版）》等。

為響應國家號召，不少學校已經開始結合人工智能進行教學，開設了各具特色的人工智能課程。教育出版企業可以借鑒信息技術在機器人教育、STEAM教育、創客教育等創新型教育模式中的應用實踐，結合校外培訓機構中以編程、機器人、STEAM等為主題的培訓形式和思路，開創式地研發與人工智能教育相關的教學資源，包括教材和配套的課程，為學校教育提供新的思路和樣本。

2.搶點資源布局：數字內容資源研發

由于教育內容缺乏有效整合，目前，教師們使用的各類教育資源平臺五花八門，市場上缺少系統性、綜合性和權威性的數字教育資源產品。人工智能教育是集內容、技術、服務于一體的領域，而對教育出版企業而言，內容和資源開發無疑是最有基礎和優勢的建設板塊。

未來，教育出版企業可以針對目前教學資源存在的問題，利用人工智能技術對傳統教材教輔資源進行改造，為課堂提供適應智能時代發展需求的教學內容。第一是數字教材的開發。比如，人民教育出版社很早就布局了數字教材，利用數字媒體技術開發可以實現人機交互、多維度反饋和評價統計數據的數字教材。第二是基于圖像識別和3D渲染等技術，開發AR、VR融媒體教育內容。比如，人民衛生出版社推出的VR圖書《3D系統解剖學》，就是將現代醫學教學和VR技術相結合，創立出全三維的虛擬環境，將完整的3D數字人體解剖結構真實導入，幫助學生全方位地觀察人體的各個器官和結構[7]。第三是根據智適應系統打造定制化數字課程和教材。比如，美國的Knewton公司就對教材教輔資源進行二次開發，打造數字課程，通過數據收集、預測和建議提供個性化學習方案。教育機構、學校和教師通過Knewton平臺運行數字課程，并根據課程需要定制教材。

3.強化教育新基建：關注AI技術在課堂的應用

教育新基建一方面包括在5G、AI、VR/AR等技術應用于教育領域的背景下，校園智能化建設以及新的硬件設備和技術的升級;另一方面也包括如何利用升級的智能化應用，幫助師生提升信息素養。

在校園智能化建設升級方面，傳統的教育信息化1.0的硬件市場飽和度已達到較高水平，但智能教育信息化的發展空間依然巨大。比如，我們可以通過搭建攝像頭、拾音器、直播錄播設備和巡課評課系統等智慧終端將傳統課堂改造成智慧教室。新冠肺炎疫情發生后，在線直播授課成了剛需，激發了在線直播、錄播及云課堂等的需求。錄播的需求從錄制精品課、公開課向以多種應用做支撐終端的常態化錄播轉化;隨著專遞課堂、遠程互動教學、同步課堂等教育均衡工作的推進，直播的建設需求被不斷釋放，從而帶動相關軟硬件等教育信息化設備或應用的需求增長。又比如，我們可以在學校配備人工智能實驗室，利用數據與算法對學生進行全過程考查，通過采集數據、精準畫像、即時反饋，為學生提供個性化學習方案。目前，公立學校的智慧課堂建設呈現普通智慧課堂與AI化智慧課堂混合建設的現狀，而其中實現AI化智慧課堂的只有約10%[1]，未來還有較大的發展空間。在利用智能化應用提升信息素養方面，各地學校積極探索中小學人工智能課程實驗項目，為學生提供項目式課程，支持學生的個體主動學習與集體協作探究，對體制內課程進行延伸。未來，此類課程在全國的推開值得期待。

4.資本賦能產業：通過投資或收購融入AI教育生態圈

人工智能教育的發展離不開“算法+算力+數據”，而對于傳統的教育出版企業來說，這三項都是短板，如果要自研“AI+教育”，將面臨巨大的投資成本和尚不可知的投資收益。目前，教育出版是國內傳統出版類上市公司最主要的收入來源。因此，出版企業一方面必須關注教育出版的智能化轉型，另一方面也要認識到可以利用資本的力量來實現這一轉型。

在人工智能教育領域，國外大型教育出版商很早就進行了布局，它們通過收購或與人工智能技術公司合作的方式，共同開發適合的產品，并對自身業務進行更新。比如，麥格勞希爾教育集團收購了提供AI服務的ALEKS，又與提供自適應教育系統和課程內容及服務的Realizelt合作，開發了自適應學習系統。約翰威立出版集團收購了智適應學習平臺Knewton，通過將各類課程數字化進而提供智適應學習方案。此外，學習評估公司LearnBop和在線測試平臺Grokit，K12教育公司waggle practice也先后被K12、卡普蘭、霍頓米福林哈柯爾特等國際教育集團兼并和收購[8]。傳統教育出版企業優先選擇與數字教育科技公司合作，或通過投資收購等策略進行資源整合，取長補短，有利于更好地發揮各自優勢，推出可行的產品。

三、結語

從教學內容數字化到教育過程自動化，再升級到教育方式的智能化，人工智能教育需要以遞進的姿態，完成傳統教育到智能教育的過渡。人工智能教育未來市場廣闊，教育出版商大有可為，關鍵是利用好內容資源、渠道資源等方面的優勢，以教材為抓手，以技術為杠桿，進行數字資源轉化和數字產品的打造，以實現智能教育的升級和規模化的個性化教學。

[參考文獻]

[1]2019年中國AI+教育行業發展研究報告[R].北京：艾瑞咨詢研究院，2019.

[2]智能教育創新應用發展報告[R].科技部新一代人工智能發展研究中心，羅蘭·貝格管理咨詢公司，2019.

[3]教育部教育管理信息中心，百度文庫.2019年中國互聯網學習發展報告人工智能教育（基礎教育）領域[M].北京：清華大學出版社，2020.

[4]我們需要怎樣的人工智能基礎教育[N].光明日報，2021-02-07.

[5]2018年中國人工智能自適應教育行業研究報告[R].北京：艾瑞咨詢研究院，2018.

[6]2020“AI+教育”行業發展及投資報告[R].First Insight極致洞察，2020.

[7]邵林.后疫情時代人工智能如何賦能教育出版[J].傳媒觀察，2020（10）：94-99.

[8]2019年全球教育智能化發展報告[R]德勤咨詢，2019.