后疫情時代智慧教育應用技術調查研究
——以人工智能技術為例

李昊，宋佳，丁龍

（齊齊哈爾大學 教師教育學院，黑龍江 齊齊哈爾 161006)

0 引言

2019年末以來，各行各業還是發生了翻天覆地的變化，尤其是教育行業，經歷了“停課居家隔離—線上在線學習—線下有序復課”的曲折過程，這期間也體驗了各式各樣的軟件功能、技術平臺，諸如線上簽到、人臉識別、語音測評、AI判題等。這些功能都成為“停課不停學”的保障。人們能深切地感受到疫情不僅給教育發展的模式創新、方法創新、資源創新提供了契機，同時也給如何實現信息技術與教學深度融合，如何構建“互聯網+教育”完整生態和如何促進更加公平有質量的教育提出了更嚴峻的挑戰。

1 研究背景

1.1 相關概念

何為智慧教育？智慧教育是教育信息化的高階目標，具體是指在教育管理和教學科研等環節全面利用新科技改變傳統教育模式，創建具有資源共享、場景泛在和深度交互特性的智慧教育生態系統。本文中所提到的智慧教育主要關注的是教育教學方面，其目的是對教學過程的資源、場景學習方式和策略進行創新，以達到增強學生興趣和改善學習效率的目的[1]。

智慧教育由起初單一維度的軟硬件建設到數字化資源平臺研發、配套的教學系統建設，再到出現新的教學形式翻轉課堂、移動學習及新的資源存儲方式資源云平臺，發展至今已經進化到形成教學一體化、初級智能化的形態，其中經歷了太多的挫折，現如今，我們已經完成前幾階段的歷史使命，即將迎來智慧化的全新階段。

圖1 智慧教育整體發展過程

1.2 政策背景

政策一直是助力和推動科學技術在教育產業應用的催化劑，在過去的近20年時間里，各類國家和地方政策為智慧教育的穩步發展提供了最有力的保障。表1總結了近十年來我國有關教育信息化和智慧教育的相關政策和主要內容[2]。

表1 近十年智慧教育相關政策概覽

2 后疫情時代AI技術在教育中的應用

2.1 AI技術內涵

人工智能最早是由諾伯特·維納在《控制論》中提出的，他在書中對人工智能的基本理論基礎和內在機制進行了初期的解釋。兩年后，艾倫·圖靈在《計算機和智能》中對人工智能的進一步描述，再一次讓大眾意識到這門新型技術的神奇之處[3]。人工智能，簡單理解即為模擬人的智能，終極目標是能研究出具有人類思維和意識的智能機器，來代替人類完成復雜任務。他既是計算機科學的一門子學科，也是一門交叉學科，涉及生命科學、心理學、哲學、認知科學等學科，研究范圍包括機器學習、NLP、知識圖譜、深度學習等[4]。

2.2 發展現狀

人工智能在教育領域中的應用研究相對來說落后于其他領域，但卻是必然趨勢，兩者結合后的目標是“更高效地學習”，這既符合教育本身的初衷，也順應時代發展和需求。尤其是疫情常態化背景下，催化AI技術在教育領域各場景及各環節的加速落地，盡管并不完全是一帆風順，但總體上取得的成績還是值得肯定的。

自2010 年以來，基于圖像識別的課堂專注度識別、基于語義理解技術的能力測評等一系列產品都陸續亮相各類教育展會和科技場館[5]。教育公司和相關研發機構都在逐步摸索嘗試在特定教學場景下以AI技術為底層基礎研發對應的平臺和工具，表2是對AI技術在智慧教育各場景或環節中，產品功能、場景應用及學習者對于使用場景的容忍度等幾個方面分析匯總出的結果。

表2 人工智能在部分場景應用現狀

圖2 人工智能教育市場規模

理想狀態下，我們希望AI技術能夠賦能教育的各個環節，通過對海量的數據整理歸納建立不同的教育模型，并針對各環節開發出一系列更加靈活、高效且個性化的產品。通過人工智能技術在教育中的逐漸深入，最終我們很可能會弄清楚學習到底是如何發生的，分析可以在哪些環節給予正向的干擾因素，從而為學習者高效學習創造各種條件[6]。

2.3 市場規模

互聯網信息中心的最新數據顯示，中國在線教育用戶規模已經從2014 年的不足1 億人發展到現如今已經超過3.5 億人，年平均增長率穩定在20%。隨著人工智能技術在教育領域應用的逐漸融入，人工智能教育的市場規模也發展迅猛，2014年大約為55億元，預計2025年可達到570億元左右。

2.4 主要痛點

首先，人工智能技術在教育中的開發應用，能夠在一定程度上減輕教師日常工作壓力，但現有教師對人工智能的應用意識不強、綜合教學能力與AI技術不匹配等也是當下亟須解決的重要問題；其次，雖然AI技術在教育領域中的應用已經開展了多年，但針對教育行業的服務商較少、專業人才不足以及智能技術和教育需求不夠緊密也是行業發展的現狀；最后，從AI技術在教育的整體應用情況來看，仍然存在課程體系、教具教材、各類軟硬件等基礎設施不完善的情況，其深層原因主要是各地的教育經費投入差異較大，資源分布不均等造成的。以上都是人工智能教育應用過程中需要面對和解決的問題。

2.5 發展建議

長遠來看，人工智能對教育的作用關系著教育改革的進度和質量，國家及各地方教育主管部門應該統一認識，做好宏觀調控和頂層設計工作，特別是經歷過新冠疫情之后，對于未來各種突發情況帶給教育的影響應該給予充分的認識和準備。

基于此，可以從以下幾個方面入手開展進一步工作：第一，鼓勵引導政府、教育企業加快培育引進人工智能領域專業的頂尖人才，形成人才團隊，對AI 技術在教育領域的關鍵環節應用進行攻關，力爭短時間內解決“卡脖子”難題。第二，通過國家、企業、學校的緊密配合，按照“產-學-研”的方式加強對現有相關教師的AI技術應用能力培訓，培養一批水平較高的示范性人才和復合型人才。第三，加快設立和研發人工智能學科配套的課程教材，對基礎教育和高等教育階段進行科學合理的布局，形成一整套完整的課程體系和綜合解決方案，并以此創新人工智能教育模式。

未來，人工智能在教育領域會起到“潤滑劑”和“催化劑”的作用，在教與學的各個環節起著不可忽視的輔助甚至是主導作用，通過人工智能的輔助，我們可以完成很多復雜的數據分析，借此來提高教學效率。人工智能離不開大量的計算資源及存儲資源，海量的數據通過物聯網采集傳至云端平臺再進行計算分析，這就要求我們要做好5G、云計算等新基建的建設工作。

3 智慧教育發展展望

3.1 新技術將更進一步參與到教與學的各個環節中，從關注“智育”轉向“德育、體育、美育、勞育”全面發展

疫情期間，隨著5G、語音測評、視頻編解碼、人臉識別等技術的廣泛應用，“教育+直播”“教育+教研”等模式逐漸被推廣應用，可以看出通過AI技術與教學場景的融合，能夠打造出更加“沉浸+泛在”的學習場景。雖然智能技術與教育行業的融合應用還亟待多方探索，但不難看出未來將會呈現兩方面的趨勢。

1) 現階段部分產品“智慧”的可能只是技術本身，并沒有通過技術使得教育的過程和結果真正智慧起來，對于教育中更依賴人與人交流的“育”這一部分，未來將通過技術進一步參與到教與學的各個環節中逐漸細化智能起來。

2) 疫情期間，人們關注的更多是“智育”方面的提升，而忽視了“德育、體育、美育、勞育”，且當前智能技術主要在“智育”層面應用較多，未來智慧教育領域將更多關注人的全面發展。

3.2 教學硬件與軟件深度融合，特殊教育群體關注加大，關注更廣泛群體的個性化需求

總體來看，智慧教育的長遠發展動力主要來源于國家政策引導和教育信息化需求的日趨提升，以往單一維度的軟硬件業務將不再滿足不同階段用戶的多樣化需求，只有軟硬件進一步結合研發才能滿足特殊群體的個性化需求，當前中國還有數量龐大的特殊群體，對于他們的關注是未來滿足個性化需求的重點方向，只有觸及教育的核心環節，加大精細化程度，才能逐步完善教育生態的宏偉版圖。

3.3 智慧教育將從平臺、資源、模式等多重維度協同發展，OMO模式將更加完善

當前，技術在教與學各個環節的應用都愈發的趨于完善，無論是平臺建設、資源開發還是模式創新都有了很多經驗，但整體上還缺乏更深維度的協同合作，未來的智慧教育形態一定是基于多場景、多形態的泛在學習，那么如何將線上和線下場景之間的數據打通，模式聯動將是未來發展的重點方向。技術推動下的OMO 智慧教育發展已是大勢所趨，正在成為信息時代全球教育改革的“方向標”。在這個大框架下，包括智慧環境、智慧教學、智慧管理、智慧科研、智慧評價、智慧服務等核心要素[7]。創新應用科技提升教育智慧，將進一步打破時間和空間概念，拓展全新的、沉浸式教育場景，并借助強交互技術實現教學模式的顛覆、教學效果的新體驗，這也是下一個時代智慧教育的終極目標。