我國人工智能教育研究熱點與趨勢探析

夏頏淇 杜璇 王嘉妮

摘? 要 人工智能在教育領域的應用，為我國教育帶來深刻變革。借助可視化知識圖譜軟件CiteSpaceⅤ，以CNKI數據庫為數據來源，對我國人工智能教育研究領域2010—2019年的核心期刊文獻進行可視化分析，繪制該領域的發文作者、研究機構、關鍵詞知識圖譜，探測該領域的演進路徑和研究熱點。研究表明，我國人工智能教育經歷了起步、探索時期，現正處于繁榮創新時期，近幾年的研究熱點主要包括智慧教育、機器人教育、計算思維培養、未來教育等?，F階段的研究存在研究力量分散、安全與倫理知識薄弱、師資大量缺乏等問題。未來的研究應以促進教育公平和人工智能安全與倫理為主，同時增強學者之間的合作研究，培養專業師資，探尋人工智能教育公平化、本土化的落實策略。

關鍵詞 人工智能教育;CiteSpaceⅤ;可視化分析;教育信息化

中圖分類號：G423.04? ? 文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2021）07-0071-05

0 概述

1956年，在美國達特茅斯學院舉辦的夏季學術研討會中首次提出人工智能概念。在本次研討會中，John Mc Carthy

提出人工智能（Artificial Intelligence，AI）的具體概念，隨后被人們廣泛應用，借助大數據、云計算與深度學習，人工智能實現突破式發展[1]。

20世紀80年代，錢學森等學者主張開展人工智能領域的研究[2]，人工智能這一概念首次被我國學者提及。2014年習近平總書記在中科院院士大會上的重要講話和2015年李克強總理的政府工作報告，都對人工智能給予高度評價。隨著教育改革的不斷深化，科學技術以及互聯網技術的不斷增強，我國逐漸將人工智能引入教育領域。2018年4月發布的《教育信息化2.0行動計劃》[3]強調要積極發展智能教育，圍繞學習者展開智能化教學系統的構建，將人工智能實際應用到教學管理活動中，充分利用智能化技術，不斷推動人才培養模式、教育方式改革，積極地進行創新。2019年8月，聯合國教科文組織面向國際發布了人工智能與教育大會成果性文件《北京共識——人工智能與教育》[4]，其中明確強調：將人工智能與教育系統積極地進行融合，不斷地進行創新，采用全新的教學與學習模式，充分發揮人工智能的優勢，構建高度靈活開放的教育體系，保證社會大眾能夠享受優質的終身學習。

近年來，國家不斷出臺對人工智能發展的引導和支持政策，可見我國對人工智能教育的重視程度，這對我國開展人工智能教育研究起到重要推動作用。通過知識圖譜分析，探索我國近十年人工智能教育研究的熱點主題和前沿，有利于把握該領域發展趨勢，為人工智能教育領域的研究提供參考。

1 研究設計

樣本來源? 為了比較精確地反映我國人工智能教育領域的研究核心，此次研究將CNKI學術期刊中有關我國人工智能教育的核心期刊作為數據的來源，選擇特定主題，檢索有關文獻，同時用“AI”或“教學”等近義詞代替以避免檢索缺漏，檢索日期為2010-01-01—2019-12-31，共獲得文獻703篇，對檢索結果去重、整理，剔除會議、通知、新聞等無效數據，共得到有效文獻643篇。

數據處理? 首先需要將CNKI導出的RefWorks格式數據利用CiteSpaceⅤ自帶的數據轉換器轉換成可處理文檔數據，設置時間跨度為一年，本文研究年段為2010—2019年共計10年，即10個時間切片。結點類型設置為Author（作者）、Institution（機構）與Keyword（關鍵詞）選項，獲取本研究范圍內各作者與機構合作知識圖譜，同時得到關鍵詞知識圖譜，對相關的內容作出解讀并歸納總結，分析我國2010—2019年人工智能教育領域的研究演進、當前狀況以及未來趨勢。

2 研究結果與分析

發文數量分析? 此次研究總共用到643篇研究文獻，以發表時間為線索進行整理，繪制得到每年發表文章數量趨勢圖，如圖1所示。由圖1可發現，2010—2016年，我國對人工智能教育相關的研究一直處于初探階段，每年發文量變化不大，整體發展平穩且緩慢。從2017年起，研究熱度逐年上升，與2016年相比，文獻量幾乎翻番增長。而2018—2019年，發文量急劇上升，可見這兩年間人工智能教育在我國的發展呈現火熱趨勢，受到學者的廣泛關注。

發文機構及作者分析? 運行CiteSpace，把節點類型設置為機構，時間跨度調整為一年，節點的強度默認Cosine（余弦函數）和Within slices（時間切片內），并且閾值top N=50，挑選路徑算法（pathfinder），并修剪合并網絡（pruning the merged networks）與修剪片層網絡（pruning sliced networks），其他參數默認，得到節點數為236、連線數為109、密度為0.003 9的研究機構共現知識圖譜，如圖2所示。圖譜中呈現了發文量至少為四篇的機構。通過觀察可以發現，天津大學教育學院、北京師范大學教育學部、華東師范大學教育信息技術學系和北京師范大學智慧學習研究院的節點較大，由此說明這四所機構的發文量較多，對人工智能教育的研究關注較大，科研能力較強。由節點年輪顏色變化可以看出，最早對此領域有研究的機構是西北師范大學教育技術學院。綜觀全圖，除華東師范大學教育信息技術學系外，節點與節點之間連接普遍較少，多數節點獨立存在，說明華東師范大學教育信息技術學系在我國人工智能教育領域的合作研究較為積極，其他機構與機構之間的合作少之又少，均以獨立研究為主。

將節點類型設置為作者，其他參數設置同上，得到節點數為286、連線數為194、密度為0.004 8的研究作者共現知識圖譜，如圖3所示。圖譜中呈現了發文量至少為三篇的作者，節點越大的作者發文量越多，分別是任友群（七篇）、杜靜（五篇）、黃榮懷（四篇）、劉邦奇（四篇）等。除黃榮懷、杜靜兩位作者的節點有少量連線外，其他作者多數以獨立節點存在，同時通過知識圖譜密度0.004 8可以看出，研究作者共現知識圖譜結構松散。以上表明我國學者在人工智能教育領域的研究相對落后，缺乏足夠的合作意識，因此在后續的研究與分析過程當中要注重這些問題，積極地作出改變與調整。

關鍵詞分析? 研究熱點能夠呈現出某個研究領域的核心與未來趨勢，對于全面而系統地了解本領域內相關內容至關重要。在文章當中，關鍵詞是整篇文章的提煉，如果關鍵詞出現的頻率比較高，也就是說明其為研究的焦點[5]。

把節點類型調整為關鍵詞，剩下的參數調整為機構參數，通過運行獲取362個節點和562條連線。首先去除基本關鍵詞“人工智能”“學習”，選擇節點形狀為圓形（circle），使節點以年輪樣式顯示，得到高頻關鍵詞共現知識圖譜，如圖4所示。圖4中顯示共有19個熱點關鍵詞，其中節點越大的關鍵詞出現的頻率越高，因此，“智慧教育”“智能教育”“教育信息化”等詞被提及討論的頻率最高。從年輪顏色變化可以發現，較早出現的研究熱點是“機器人”“計算思維”。

在具體研究與分析時，采用對數似然率算法（Log-Like-

lihood Rate，LLR）展開，進而得到相應的研究名稱，最終獲取如圖5所示的關鍵詞聚類知識圖譜。設置參數按照大小顯示前10個聚類。

以上述研究為前提，在ClusterExplorer中進行相應操作，獲取表1所示內容。針對所有的關鍵詞作出分類與整理，結果表明，不同的聚類研究內容出現交叉。在這種情況下，把國內人工智能教育的研究與分析總結為“人工智能教育理論”“人工智能教育應用”“人工智能教育技術支持”等相關領域，具體情況如下。

1）人工智能教育理論。該項理論的研究多以“人工智能+教育”為核心延伸出“智慧教育”“教育人工智能”“信息技術”等相關教育理論分支，都是在人工智能與教育融合的基礎之上進行研究探索，是傳統教育面對人工智能時代的調整與回應。而學生模型指的是通過記錄學生的基本信息、認知水平、學習風格和學習內容，為學生提供個性化學習指導。

2）人工智能教育應用。核心的關鍵詞有機器人或者智能導師系統。眾所周知，機器人為人工智能與教育融合的主要代表之一，在中小學信息技術課程和高校競賽中被廣泛使用。2016年10月21日，劉延東副總理出席了全球機器人大會開幕式，并且發表重要講話，指出：“伴隨著機器人技術的飛速發展，對于智能化生產、改善生產效率、創造經濟收入等具有極其重要的意義，因此要積極地進行創新與改革，推動該項產業快速發展，打造智能互惠共贏的現代社會?！盵6]另一個應用的核心代表是“智能導師系統”，人工智能能夠模擬人類能力和智慧行為，其應用于教育領域，便可以作為智能導師模仿真人教師與學生互動，實現一對一的個性化教學，是人工智能教育應用的產物之一。

3）人工智能教育技術支持。人工智能教育技術支持主要體現在“網絡學習空間”“數據可視化”上。教育應用和教育技術支持是息息相關的，因為在大數據、云計算和深度學習這三大核心驅動力的支持下，人工智能不僅可以作為學習環境來提供新型學習方式，也可以作為技術工具來支持學習過程，教育應用正常使用的前提必然是良好技術的支持?！熬W絡學習空間”是在人工智能技術的支持下，跨越時空界限，平衡教育資源分配，逐步實現“一人一空間”網絡學習狀態，是促進教育公平的途徑之一。而“數據可視化”則需要人工智能大數據的核心特征，將學生的學習狀態、知識水平以圖表的形式直觀地呈現，是學生自評、教師評價的參考。

研究趨勢演進分析? 突現詞作為某一時間段內突然被頻繁提及、討論的關鍵詞，可以用來反映某一時間段內的研究趨勢。在控制面板中選擇Burstness，調整最小周期為一年，得到如圖6所示的關鍵詞突現知識圖譜。通過觀察可以發現，“教學方法”“實驗教學”“計算思維”“機器人”等詞的突現年份最早，是人工智能教育探索的最初領域，其中“機器人”一詞突現持續的時間最長，是2011—2016年持續受到關注的話題。2014—2017年，接連突現的關鍵詞有“慕課”“教學改革”“網絡學習空間”，而2018—2019年突現的關鍵詞主要有“學習分析”“個性化教育”“教育信息化2.0”。因此，可以把我國人工智能教育研究劃分為不同的時期，具體包含起步時期、探索時期、繁榮創新時期。

1）起步時期（20世紀80年代—2015年）。20世紀80年代初，錢學森等主張開展人工智能領域的研究，但是受批判主義的影響，人工智能早期在我國的發展非常艱難;1981年，中國人工智能學會[7]正式成立;1984年，鄧小平指示“計算機普及要從娃娃抓起”：這一系列事件標志著我國人工智能教育開始緩慢發展。然而與人工智能的相關技術發展對比，表現出很強的滯后性，也就是說應用相對落后。根源在于人工智能的技術比較復雜，相關的從業人員必須具備相關的專業知識與技能，才能夠發揮其功能，但是掌握專業知識與技能的人才，往往理論基礎匱乏[8]，所以從我國學者提出人工智能到其在教育領域出現，經歷了近30年的時間。起步時期的人工智能教育主要探究“教育方法”“實驗教學”等概念，為教學而設計的智能教學系統還不多[9]，人工智能教育理論也不夠成熟，因此，這一時期的文獻以嘗試、摸索為主。

2）探索時期（2016—2017年）。探索時期的人工智能教育概念是面向全體的、大眾的。慕課、網絡學習空間等概念都開始嘗試融合人工智能來更新平臺功能建設，這一類學習平臺也從數字化轉變為數據化[10]，朝著“智慧學習空間”的方向發展。探索時期的人工智能教育跨越了正式學習與非正式學習的鴻溝，讓不同需求的學習者都能通過大數據獲得個性化學習內容，體現出普遍化、大眾化的特點。

3）繁榮創新時期（2018年至今）。據不完全統計，截至2018年，我國各地區就已推出十幾種與中小學人工智能相關的課程、教程或教材[11]。從2018年起，大量研究不斷涌現，人工智能教育的研究已經進入白熱化，在教育信息化2.0的背景下，“個性化教育”“學習分析”等研究熱點被研究學者廣泛討論。這一階段的研究更趨向于針對個體的學習，強調一對一的學習模式，解鎖教育新形態。

3 研究結論與反思

本研究借助CiteSpaceⅤ軟件，對近十年中國知網中有關我國人工智能教育的核心期刊進行可視化分析和研究，通過對知識圖譜的解讀以及對關鍵文獻詳細梳理后得出以下結論與反思。

1）從發文量可以看出，從2017年起，我國該研究領域發文量激增，說明人工智能教育已經引起我國學者的廣泛關注，“人工智能+教育”“教育人工智能”等核心熱詞的出現，正將該領域的研究推向高潮。

2）從發文作者和發文機構來看，無論是作者之間，還是機構之間，并無密切的合作研究經歷，大多數作者與機構仍是以單獨研究為主，個人的研究主題也相對單一，說明我國學者目前的合作意識不強。另外，學者與機構多數來自高校，極少數來自中小學，因此，研究以理論和政策解讀為主。筆者認為，目前我國人工智能教育的發展真正需要的是推進辦法與落實策略。如何讓人工智能教育成體系、本土化，應是未來幾年的研究熱點之一。

3）從研究熱點及趨勢來看，我國人工智能教育主要是圍繞機器人教育、計算思維培養、智慧教育等話題進行研究。經過研讀文獻發現，除中小學和高校相關專業進行人工智能教育以外，高等職業教育、新聞、口譯、醫學等領域也踴躍嘗試“人工智能+教育”的模式來進行人才培養，但目前人工智能教育領域的倫理機制還沒有得到很好的回答[12]，忽視了對學生安全與倫理方面的教育。另外，在師資方面，雖然自2017年起已經有了“AI教師”“雙師課堂”[13]等概念，但如何培養人工智能教育領域的優秀師資，如何讓AI教師在輔助教師、豐富教學過程的同時，不替代教師的角色，也是當下應該考慮的問題。

總之，今后研究應以重塑教育結構[14]和促進教育公平為目標，探尋人工智能教育成體系、本土化的推進策略，培養學生人工智能安全與倫理意識，關注學生情感態度價值觀的發展，培養人工智能教育復合型人才，保證教育信息化的穩步推行，促進我國人工智能教育蓬勃發展?！?/p>

參考文獻

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