人工智能時代背景下我國教育智能化策略研究
——基于文獻計量視角的中外人工智能教育科研現狀分析

宋 歡

（大同師范高等專科學校，山西 大同 037000）

0 引言

人工智能是一個基于計算機科學的由心理學、認知科學、信息、控制、教育等多學科交叉融合的用來模擬、延伸和擴展人的智能的新興技術科學[1]。2020年全球新冠疫情的爆發及蔓延對人類學校教育及課堂教學的傳統業態產生了巨大的沖擊和挑戰，現實需求進一步助推了學界對教育智能化領域的技術創新、業態變革和哲學反思。

本文采用文獻計量學方法對中外人工智能教育主題的學術研究成果進行對比分析，利用Excel、VOSviewer1.6.17等工具對特定數據庫文獻的科研重點及前沿熱點進行歷時和共時分析，以期把握中外對人工智能教育學術研究的異同之處；厘清該主題下學科、領域、知識的交叉和流動脈絡，為我國教育智能化研究提供全局性視角。

1 人工智能教育研究背景

1.1 人工智能時代背景

對于人類社會現階段是否已進入“人工智能時代”，學界的認定標準不一。“時代”在詞典里的釋義是歷史上以經濟、政治、文化等狀況為依據而劃分的某個時期[2]。根據社會學中的生產力標準，以物質生產三要素及其子技術進步中作用的變化作為劃分依據，計算機網絡已成為當今世界經濟和社會發展中最為廣泛、活躍和強有力的動因，人類社會整體上已步入繼材料、能源時代后的信息時代。而作為當前計算機科技飛速發展的分布式主體和產業新風向的人工智能技術，在近數十年指數級的發展速度下已成為一項主流計算機技術，在全球范圍內引發了一場顛覆性的科技革命。因而可以肯定的是，作為第一生產力的核心科技代表，人工智能技術已開啟了一個人類社會新時代——人工智能時代。

1.2 我國教育產業智能化政策演進

本小節梳理我國自2016年頒布十三五規劃（2016—2020）明確提出穩步推進教育現代化的戰略目標以來，教育政策關鍵詞從“信息化”到“智能化”的演進過程。

我國教育信息化政策在2016—2017年間步入戰略上升期，于2019年進入密集增長期。國家層面的教育智能化戰略肇始于2017年7月，國務院在《新一代人工智能發展規劃》（以下簡稱《規劃》）中提出“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，構建包含智能學習、交互式學習的新型教育體系。這一頂層設計為推動我國人工智能教育體系創建提供了明確指引。2017—2020年是我國出臺人工智能教育文件的密集爆發期，政策扶持力度持續加大。正是從2020年之后，教育“智能化”開始替代教育“信息化”“互聯網+教育”等詞眼而成為引領新一輪教育產業變革的關鍵戰略。

2 國內外人工智能教育科研成果分析

2.1 數據來源與分析方法

本小節基于中國知網（CNKI）及Web of Science（WOS）兩大數據平臺，利用Excel、VOSviewer等科學知識圖譜軟件分析國內外學者對人工智能教育主題的科研成果。

首先檢索CNKI期刊數據庫（本研究的所有文獻檢索時間均截至2021年12月20日，故不包含此后發表的相關文章及相關數據）中以“人工智能教育”為主題詞的中文期刊文章，得到的3 982篇相關主題文獻構成數據庫A。其次，為確保文獻質量及權威性，通過檢索CNKI中文期刊數據庫中“人工智能教育”主題詞下SCI、CSSCI及核心期刊來源論文，共獲取1992—2021年間共1 168篇高水平文獻作為本文國內科研成果研究的基礎文獻庫B（1992—2021）（該數據庫文獻來源為CNKI數據平臺中SCI、EI、核心、CSSCI、CSCD五類期刊）。選取WOS核心合集中“artificial intelligence education”主題詞下的1 425篇國外期刊論文作為文獻庫C（1984—2021）。因B（1 168篇）和C（1 425篇）數據庫容量接近、文獻類型相同、水準對等，構成中外人工智能教育科研成果的可比語料庫具有客觀性和可信度。

2.2 發文年份

通過統計文獻庫B中近20年（2000—2021）的發文量及各年度的同比增長率，可清晰看出近年來我國人工智能教育研究領域的學術研究關注度及變化趨勢。

我國人工智能教育學術研究在2017年突破了平臺期，同比增長率比2016年上漲129個百分點，并于2018年增至311%——發展速度達到近20年的峰值。可見2017—2018年是我國人工智能教育的科研爆發期。在此后的2019—2021三年中，學術論文的增長速度有所減緩，但發文量仍保持大基數逐年上漲趨勢。相較而言，文獻庫C（1984—2021）中，國外高水平期刊發文量的同比增長率由2018年的38%升至2019年的峰值129%，美國的學術研究高峰期是從2019年的48%升至2020年的135%，其后發文量均保持小幅穩步增長

2.3 學科分布

通過平行對比文獻庫A、B、C中人工智能教育主題詞下發文占比位列前十的學科范疇，可以一探中外科研重點領域、研究態勢的異同。

文獻庫A中“人工智能教育”主題下涵蓋的學科類別較為基礎，體現了國內針對人工智能教育的主體研究方向為“科技創新及教育學科建設探索”。相較而言，文獻庫B中研究維度更為縱深和細化，教育學和控制工程為主體研究領域；具體學科的智能化研究如圖書情報檔案、語言、新聞傳播、思政教育等是前景日益廣闊且更具挖掘潛力的子課題。人工智能賦能醫學產業是近年來國內外科研新趨勢，突出放射學、核醫學、醫學成像等領域的技術應用。

總體而言，國內外人工智能教育研究呈現學科領域的多樣化和交叉性特點，并有學科細分與重組研究趨勢。

2.4 前沿熱點及關聯性

本小節采用文獻計量學中的共現分析（Cooccurrence Analysis）方法，使用基于大數據思維的知識圖譜可視化分析軟件VOSviewer1.6.17進一步鎖定國內外人工智能教育主題下的科研熱點、知識關聯性及演變趨勢。

2.4.1 國內科研熱點分析

將文獻庫B中的1 168條文獻以Refworks格式導入VOSviewer軟件后可得到4 764個關鍵詞，共現閾值設置為5，出現了199個共現頻次≥5的關鍵詞，通過手動篩除其中的67個英譯詞匯，剩余132個科研關鍵詞。

學界自2018年以來對“人工智能技術”的應用研究包括深度學習、5G、大數據、個性化學習、自適應學習、STEM教育（STEM突破以單一學科知識為教學核心的傳統，以Science, Technology, Engineering, Mathematics四學科的首字母縮寫構成，是一種融合科學、技術、工程和數學的綜合工科教育理念及模式）等關鍵方向。其中，技術哲學包涵了對教師教育、教育倫理、教師角色、教育態、職業教育等方向的探討。而自適應學習作為一種嶄新的學習方式是人工智能教育的內核與大腦，它可以使依據個人需要的因材施教真正成為時代必然[3]。

“人機協同”在2020年時與“人工智能”的總聯結強度（total link strength）最高，這體現了人機協同技術是近兩年來教育領域的主流應用方向，其與智能時代、未來教育、核心素養、教師角色、知識圖譜、教師教育、智慧課堂和思想政治教育等關鍵詞密切相關。“人機協同”概念關乎智能時代教師角色的轉變及傳統教學觀念革新，已成為教師專業發展及教師教育中的重要一環，深刻影響著未來教育的效能。與“人機協同”相關的教育倫理與人工智能倫理也因其特殊的社會學意義而成為教育智能化發展初期不容忽視的戰略因素。

2.4.2 國外科研熱點分析

針對文獻庫C的4 979個關鍵詞，將其共現閾值設置為5，人工篩除其中共現頻次為9的關鍵詞“0”，共得到231個有效關鍵詞。

較國內而言，國外人工智能教育領域的最新科研熱點包括對Neural Network（神經網絡）、Covid-19（新冠肺炎）、Medical Education（醫學教育）、Privacy（隱私）等關鍵課題的探索。值得注意的是，在WOS數據庫中與“Innovation（創新）”高度關聯的關鍵詞為“China”（總聯結強度為33、共現頻次為10），“Sustainable Development Goals（可持續發展目標）”和“Industry 4.0”，這從另一個側面體現了中國在人工智能教育科研領域的創新已為學界矚目。“COVID-19”也是自2020年以來國外人工智能與教育研究的重要契合點。新冠疫情極大程度地刺激了各國對遠程數字教育的需求，從平裝書到可攜式文件PDF（Portable Document Format），從體育課到視訊會議（E-Conferencing），從各類傳統信息傳播方式到由人工智能驅動和采用自適應學習模式的系統，所有這些新方式都必然將被教師和學生采用[4]。

2.5 學者影響力

本小節對比本文文獻庫B、C中發文量居于前十位的中外學者在人工智能教育領域的高水平發文量及個人h-指數。

中國學者核心期刊發文總量是國外學者的1.5倍；h-指數均值比國外學者高出38%。國內2020年10月發布的《中國新一代人工智能發展報告2020》中指出，在全球近五年前100篇人工智能論文高被引論文中，中國產出占21篇，居世界第二位。在自動機器學習、神經網絡可解釋性方法、異構融合類腦計算等領域都涌現出了一批具有國際影響力的創新性成果[5]。由此可見，近年來我國的人工智能教育科研領域已逐漸獲得世界影響力，高水平成果較為突出，對于全球人工智能與教育深度融合的創新主體作用正在日益凸顯。

3 結束語

本研究基于文獻計量學的多維分析角度，客觀梳理人工智能教育領域的國家政策演進過程并對國內外高水平期刊論文進行對比分析，呈現國內外教育智能化研究的重要學科領域及熱點發展脈絡，總結出三個相對獨立的研究子集，即面向教育實踐的人工智能技術及“以人為本”理念對當前學校教育的組織形式、辦學體系、管理服務模式、教師教學、監管及學生學習方式的沖擊和革新；面向學科建構的人工智能技術對個別基礎學科及其分支學科理論與實踐的滲透與融合；面向技術價值的人工智能技術對師生角色定位、教師核心素養、學生認知能力、技術倫理和教育公平的人文反思。世界范圍內新一代人工智能技術與教育領域融合的科研浪潮掀起于最近五年，并逐漸向學科交叉重組、基礎知識建構及技術應用的實證性探究趨勢發展，而當前人工智能時代的技術價值正在于它是人類對自身智慧和能力的全方位重審、挖掘、模擬和應用，以此來進一步解放人力，凸顯人類的生存意義與人性價值。