“人工智能+智學”模式推動人機協同教學場域分析與框架建構

寇 軍 張震堂 陳虹莉 田帥輝 趙澤洪

引 言

“人工智能+”已經成為各行業的發展趨勢，2016 年5 月，國家發展改革委、科技部、工業和信息化部、中央網信辦印發的《“互聯網+”人工智能三年實施方案》，明確提到要在2018 年基本建立人工智能產業、服務和標準化體系，突破行業核心技術，培養出一批在全球范圍內領先的人工智能骨干企業，形成千億級別的人工智能市場應用規模。而在教育領域，2017年7月，國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》中提出了“智慧教育”理念，為人工智能與教育領域的融合指明了發展的方向。2018年4 月，教育部發布的《高等學校人工智能創新行動計劃》則是進一步明確了要將人工智能與教育融合創新，促進高等教育創新發展。

問題的提出

當前人工智能技術仍在發展中，其在教學領域的實際應用還處于初級階段。對教學領域而言，目前人們對如何正確看待人工智能在教育過程中所扮演的角色，如何協調人工智能與教師、學生之間的關系，如何在提高教學效果、實現個性化教育、助力精準管理與決策等的同時,避免因為人工智能的出現而導致的倫理風險、過度依賴、教育面狹窄等方面還有所欠缺。為此，文章旨在研究人工智能在教育教學活動中的定位，分析怎樣在現有技術的基礎上，構建以人工智能、5G技術為基礎，鏈接同時刻所有教學單元，實現數據流通的“智學”智能化教學場域。建立新型“智學”教學模式，從而完成人工智能在教育教學中角色的轉變，同時整合教師與人工智能的不同優勢，將人與機器置于平等合作的地位，共同組成一個系統，將人工智能與人之間的交互從簡單的勞動領域延伸到部分決策領域，引入人機一體化思想，進一步優化人工智能教學現有的優勢，降低其劣勢，實現人機協同教育。

人工智能在教學領域的現狀分析

1.人工智能在教育進程中的定位

人工智能時代，教學手段也已不再局限于紙質書本、黑板板書。人工智能關鍵技術與教學領域的業務核心和教學場景的融合推動了新的教學模式的產生。但由于整個教學進程中教學主體的不同，教學成果和問題的側重點也有所不同。

教師為主體，人工智能為次體，教師作為整個教學活動中的絕對主導者決定著整個教學進程的走向。人工智能則只能按照人類預先設定的程序執行相關任務，以輔助工具的角色參與到教學之中，這種教學模式要求教師能夠對人工智能的相關功能及操作方式了解深刻，能夠熟練地對人工智能進行操作，這在客觀上不僅提高了教師的準入門檻，還在一定程度上增加了教師在教學過程中的負擔。而這僅僅體現了人工智能最基礎的功能，未能實現人工智能與教育全過程的融合，說明了該模式下人工智能與教學領域的融合尚處于將人工智能當作教學工具的初級階段，與人工智能與教學領域融合的初衷不符。

人工智能為主導，人工智能繼承了教師絕大部分職能，而現階段人工智能教育更多的是由人工智能對學生的相關學習數據進行采集分析，提供相應的個性化教學反饋，盡管這能夠使學生的學習績效提升，但長此以往容易讓學生形成“依賴的意識”，學生將會盲目讓人工智能來規劃選擇自己的未來，進而失去自主性與獨立性。過多地關注知識水平和專業技能的提高，也會讓學生缺乏與教師的雙向交互與情感交流，使其在教育過程中處于孤立地位。

2.人工智能教育應用現狀

人工智能的基本思想是指利用智能機器來對人類的思考方式進行模擬，進而感知、學習、理解，最終能夠將生活中的或者某個領域中的問題進行良好的解決。人工智能與教學領域的融合意味著將人工智能的這些關鍵技術融入到教學領域的業務核心與具體的各個教學場景之中，進一步促進教學關鍵業務流程的自動化和教學場景的智能化，進而提高教師和學生在教學進程中的效率，開創新的智能化教學模式。如今人工智能技術與教學領域的融合已經有了初步的成效，其關鍵技術在教學進程中的具體應用形態如下。

一是智能課堂教學輔助系統。運用機器學習、人機交互、計算機視覺、生物特征識別等技術，通過對學習能力、學習進度、教學方式及教學進度等方面的大量數據進行分析，總結出存在的相關規律。再結合教學資源為教師提供學情分析、教學資源推薦、課堂管理、智能測評及決策建議等功能，輔助教學活動的開展，在減輕教師教學壓力的同時，還提高了學生學習效率。

二是自適應學習平臺。自適應學習平臺基于人工智能關鍵技術的運用，讓學生能夠自主學習，人工智能負責對學生的學習進度等在課程中實時反饋的數據進行分析，動態地改變學習內容及內容呈現的方式，為學生提供最為適合的學習策略與學習資源。使其能夠朝著更加個性、多元、協調的方向發展。

三是智能教育機器人。智能教育機器人能夠作為學生的學習伴侶與學習顧問，越來越多的家庭或者學校開始對智能教育機器人進行應用，其能為學生提供學習問題方面的解答，同時智能教育機器人在輔助學生學習的同時能一定程度上提高學生的學習興趣，激發學生的求知欲，提升學生綜合素養，為學生實現自主學習、個性化學習打下一定的基礎。

四是自動化測評系統。自動化測評系統包括短文評價系統、口語測評系統、程序作業測評系統等多種形式。測評作為教學活動中不可缺少的一環，其重要性不言而喻，一次合格的測評需要保證客觀、一致、高效和高可用性。自動化測評系統能夠合格地滿足這些要求，為教學決策提供真實可靠的依據。同時也極大地減輕了教師的工作負擔，提高了教學活動的推進效率。

這些應用模式在一定程度上提高了教學效率，但并未實現人工智能在整個教育過程中的融合，人工智能想要在教學領域實現全過程人機協同教育，需要的不是其關鍵技術在教學進程中某一單方面的延伸，而是需要各種技術的集成。即機器學習對學生各方面數據的分析處理，以知識圖譜的形式呈現給教師；人機交互實現教師對教學進程的把控，學生通過向人工智能進行反饋，實現個性化學習；計算機視覺與生物特征識別通過對教師學生的肢體語言、注意力等信息的采集，以調整教學節奏。這些技術的相互配合，才能達到人機協同教學的硬件基礎。

“智學”智能化教學場域分析

5G 與AI 技術將進一步促進教學模式與教學工具的創新。為更好地實踐人工智能技術下的人機協同教學模式，“智學”智能化教學場域以人工智能技術與5G技術為基礎，為教學過程中同時刻的多個教學班建立數據通路，實現教學資源、教學數據及計算資源的高速流動。這些數據很大一部分是由教學過程中各種傳感器對教師及學生課堂活動進行數據采集的結果。5G 技術的運用確保了數據采集過程的即時性，但對這些數據而言，能夠被利用的部分可能很少，要想將這些有用的數據提取出來，就需要人工智能對數據進行整理分析，再由云平臺對部分必要數據進行計算，進而得到反饋。但進行數據分析需要一定的計算資源。由于在“智學”智能化教學場域中，同一時刻進行的所有教學班是互聯互通的，可以將各個教學班的計算資源也視為流動的，當某一教學班計算資源不足時，可以借助其他教學班設備中的計算資源進行計算，以提高教學請求的響應速度。盡管我們可以直接通過5G技術將所有數據上傳至云端進行分析，但相對于以本地人工智能作為分析主體，云端分析將數據上傳作為必要步驟，在一定程度上增大了數據泄露風險。且同時對大量數據進行云端分析也會消耗大量計算資源，造成響應延遲，不利于教師在教學活動中對學生實時個性化教育需求的判斷。

“智學”智能化教學場域在同一時刻所有教學班之間構建的數據通路實現教學資源、教學數據、計算資源的共享，通過對其的基本了解，其優化教學效果的路徑如下。

一是提高教學請求的響應速度，“智學”智能化教學場域以人工智能和5G 技術為基礎，與傳統云端分析一樣具有高效通信、智能分析的特點，但傳統云端分析將所有采集數據集中于云平臺，在消耗大量計算資源的同時，往往伴隨著多個用戶請求，這極大地增加了云平臺的壓力。而“智學”智能化教學場域將同時刻其他計算機的計算資源充分利用，使得計算資源抽象為流動的狀態，充分流向高需求處。計算過程中，以人工智能為運算主體，對相關教學數據進行處理，代理了云平臺的大部分職責。將原本多個用戶請求匯總為一個，減輕了云平臺的壓力，提高了教學過程中教學請求的響應速度，使得人工智能能夠較好地滿足教師的實時請求，有利于人機協同教育的開展。

二是提高教學效率，數據作為實現個性化教育與精準教研的基礎，其重要性十分突出，“智學”智能化教學場域通過將數據與計算資源流動化、互通化，實現了人工智能對教師請求的即時響應、對教學數據的精準反饋、對教學進度的全面把控。促進了教學效率的提高，推動了個性化教育、人機協同教育的發展。

三是保護教學數據安全，在如今這個互聯網發展十分迅速的時代，信息泄露已經成為一件十分值得關注的事情。對學校而言，信息泄露可能會導致試題數據外泄、師生個人信息泄露、科研數據被盜取等事件的發生。由此可見，保護信息安全是非常有必要的。傳統云端分析模式下，人工智能往往將所有采集的數據集中于云平臺，一定程度上增大了被盜取的可能性。而“智學”智能化教學場域將數據流動的范圍縮小到學校內部教學相關主體，極大地降低了數據外泄的可能性，同時教師能設立防火墻來避免信息的泄露。

四是促進教學工具創新，隨著人工智能技術的不斷發展，人們對其在教學領域的應用形式也展開了廣泛的思考與實踐。實際上這些想法大多沒實現，究其原因還是因為人工智能在對一些復雜、開放的算法進行運算的時候需要消耗大量的計算資源，而傳統網絡傳輸效率無法滿足如此龐大的計算需求，導致運算結果不夠準確，運算效率無法達到要求等情況的出現。而在“智學”智能化教學場域，5G 技術的運用能夠使數據的傳輸速度得到極大提高，進而使人工智能能夠勝任更加龐大的運算任務，使人工智能在對相應算法進行運算時能夠順利進行。這為人工智能在教學領域的實踐應用提供了良好的環境支撐，同時使教學工具的創新發展有了更多的可能。

人工智能在教學領域的通用框架

5G與人工智能的結合使得“人工智能+教育”的應用形態充滿了多樣性與不確定性，因此如要推動人工智能在教學領域的高效應用，提高教育教學質量，避免不同應用形態之間由于技術框架的差異出現不兼容的情況，就需要在構建“智學”智能化教學場域的同時，面向不同的應用場景建立完善且通用的技術框架，為各類“人工智能+教育”的應用形態提供宏觀的構建方法，使其在一定程度上達到智聯互通。通用結構一般由三個層面組成：數據層、算法層、服務層。對教學領域而言，數據來自于教學過程中學生、教師及學校的學習進度、教學情況、教學資源等方面，顯得十分駁雜與龐大。數據層將這些數據進行采集與初步處理，為接下來的數據分析與應用做好準備。通過算法，實現教學領域人工智能系統中智能課堂輔助、智能學習平臺、自動化測評等功能運用，是整個“人工智能+教育”應用形態的核心部分，同時還對數據層中收集的各類教學數據進行智能分析，為上述功能提供支撐。由于“人工智能+教育”的應用形態不同，其服務輸出方式也不相同，體現了人工智能在教學領域服務范圍的廣泛性。通過此技術框架，可以使人工智能關鍵技術的應用形態擁有一定程度的互通性，有利于人工智能與教學領域融合的標準化和統一化。

“智學”教學模式的設計與實施

為完成教學主體的轉變，同時實現人工智能在教學領域的人機協同教育，“智學”教學模式應運而生。通過前文對單一教學主體的分析可知，既然單純地以某一角色為主體的教學模式都具有一定缺陷，可嘗試將人工智能與教師相結合，取長補短。人工智能作為前期知識傳授的主體，以智能課堂輔助、智能學習平臺、自動測評系統等應用形式實現教學活動的開展。人工智能還可利用人機交互、自然語言處理、知識圖譜、計算機視覺等技術，在教學過程中對學生、教師的學習進度、教學方式、思維模式等信息進行數據化，再對數據進行分析，將結論以知識圖譜的形式展現給教師，使其及時調整教學方式，以提高教學效率。教師作為學生學習過程中思想境界提升的助力，在人工智能的協助下，從傳統模式繁重的工作中解脫出來，更加專注于學生的思想引導、發展規劃、價值觀培養等方面的工作，增強與學生的思想情感交流，引導其適應社會的發展。人工智能與教師各司其責，但又協同合作，形成人機協同發展教育理念下的雙主體教育模式。

人工智能將作為輔助，協助教師開展教學，教師可直接向人工智能發送應用請求，人工智能對這些請求進行響應反饋。教師則可根據反饋，調整對學生的教學方式、思維引導及情感交互，實現各項操作的自動化和智能化。

“智學”教學模式結合了“智學”智能化教學場域，為人工智能提供了一個良好的運行環境，同時通過對通用框架的構建實現了人工智能關鍵技術具體應用的標準化和統一化。“智學”教學模式將人工智能與教師在整個教學進程中的教學任務擇優分配，使兩者相互配合，協同教學，在依靠人工智能大幅提高教學效率、實現個性化教育的同時，又保證了在教師的引導下，學生精神文明水平的不斷提高。

結 語

“智學”智能化教學場域與教學模式將教學主體從曾經以某一單個對象為主體，轉變為以人工智能和教師為雙主體的模式，在一定程度上實現了人機協同教學，這對人工智能與教學領域的融合起到了促進作用。然而盡管人工智能與教育領域的融合是一種必然趨勢，但由于人工智能還處于不斷發展的階段，以它為基礎的各項技術還需要不斷加強。因此，人工智能與教育領域的真正融合還任重而道遠，還應繼續在人工智能技術的發展及其與教育領域融合的探索之路上努力前行。