當我們談教育人工智慧時，我們在談什麼

如果你稍有留意關於未來教育發展趨勢的話題，你一定會發現所有的媒體、文章都在熱烈地談論「人工智慧」，談它將怎樣徹底地改變教育，並且正在怎樣深刻地影響教育。

那大家都在談的教育人工智慧，到底是什麼呢？

教育人工智慧，Educational Artificial Intelligence（EAI），顧名思義，就是教育和人工智慧的結合，它是人工智慧與學 習科學相互結合的一個新領域，也是人工智慧在教育領域的應用。

人工智慧模擬人類的能力和智慧行為，學習科學關注學習是怎樣發生的，以及怎樣才能高效地學習。

兩者的關係大致如下：

教育人工智慧的關鍵技術

對於教育來講，人工智慧技術是研發智能學習工具、建設適應性學習環境的基礎。

目前，在教育人工智慧領域，主要涉及到以下幾種關鍵技術：

（1）知識表示法

知識表示法，實質上是一種可被計算機接受的、用於描述知識的數據結構，是人工智慧和信息融合的核心技術之一。

它決定了領域知識獲取、知識庫構建及推理計算的有效性，影響系統的推理效率和能力。

目前，最受關注的知識表示法是人工神經網絡，在教育領域的應用主要用來提高專家系統的智能性，評估難度較高或領域專家無法清晰表達為規則的知識，對智能專家系統的研發具有重要的意義。

（2）機器學習與深度學習

機器學習是人工智慧研究的一個核心領域。

它讓計算機像人一樣學習，通過經驗在未事先明確編程的情況下做出正確的反應。

機器學習是基於大數據的統計學過程，通過分析數據導出規則或流程，用來解釋數據或者預測未來數據。

目前機器學習的焦點是深度學習。

它通過模仿人腦的分層模型結構，建立一種更高效的特徵提取方法，提取數據中更加抽象的特徵，從而實現對數據更本質的刻畫。

（3）自然語言處理

自然語言處理，主要讓計算機理解人的自然語言，並實現用自然語言和自算計直接交流。

目前，自然語言處理在教育領域的應用主要有四個方面：第一，文本的分析和知識管理，比如作文的自動評價和糾錯；第二，人工系統的自然語言介面，比如智能問答系統、計算機和學生之間的多模態交流等；第三，語料庫的應用，比如基於語料庫的數據挖掘等；第四，面向語言教學的應用，比如計算機輔助語言教學、電子書包等 。

（4）智能代理

智能代理是一種以主動服務自動完成一組操作的機動計算程序。

智能代理在教育領域的應用，也主要應用於提高教學系統的智能性。

它使學習資源得以充分利用，為學生個性化的學習提供了條件。

（5）情感計算

情感計算通過設定程序，使機器能夠識別、理解、處理並模擬人的情感。

計算機通過特定的算法，通過攝像頭捕抓人的面部表情和手勢，來檢測、理解、獲取使用者的情感狀態，做出回應。

在教育領域，情感算法使計算機教學系統能夠實時捕捉學習者的情感、情緒，在合適的時機給學生提供激勵、學習計劃建議和幫助等。

人工智慧在教育領域的應用

人工智慧技術還在不斷發展中，但在教育領域已經有廣泛的應用：

（1）智能導師，實現個性化教與學

智能導師是人工智慧在教育領域的一個重要應用。

世界首個智能導師出現在1982年，它主要由計算機模擬教師教學的經驗和方法，向具有不同需求和特徵的學習者傳遞知識。

智能導師的實現原理，主要是通過對學習者學習過程中的實時跟蹤、記錄，分析其學習過程、結果，並通過了解其興趣、習慣和需求為其制定專門的學習計劃。

另外，智能導師除了為學習者提供有針對性、即時的學習方案外，可以就學習者的學習和問題解決表現進行評價和反饋，並提出相應可行的建議。

（2）智能助手，如教育機器人

智能助手被應用於教育領域，主要作為教師的教學助手和學生的學習助手。

教學助手可幫助教師完成課堂輔助性或重複性的工作，如點名、批改試卷、監考等，還可幫教師收集整理資料輔助備課、教研，減輕教師的負擔，提高工作效率。

學習助手可為學生快速地找到所需資源，或是針對性地推送學習資料，幫助學生管理學習任務和時間等等。

（3）實時跟蹤與反饋的智能測評

智能測評強調通過一種自動化的方式來測量學生的發展，擔任了一些人類負責的工作，包括體力勞動、腦力勞動和認知工作，且極大地縮短了時間、提高了精準度。

通過人工智慧技術而實現的自動測評方式，能夠跟蹤學習者的學習表現，並實時做出恰當的評價。

（4）教育數據的挖掘與智能化分析

教育數據挖掘，是綜合運用數學統計、機器學習和數據挖掘等技術和方法，對教育大數據進行處理和分析，通過數據建模，發現學習者學習結果與學習內容、學習資源、教學行為等變量之間的相關關係，來預測學習者未來的學習趨勢。

教育數據挖掘與智能化分析，一方面能夠向學習者推薦改進他們學習效率的學習活動、資源、經驗和任務；另一方面，它能夠為教育工作者或智能學習系統本身提供更多、更客觀的反饋信息，來更好地調整和優化教育決策、完善課程開發，同時，還能根據學習者的學習狀態來改進教學計劃、組織教學內容以改進教學過程。

（5）學習分析與學習數字肖像

學習數字肖像是指將每個學習者的學習心理與外在學習行為表現特徵通過挖掘、統計、分析不同類型的動態學習數據而將其立體化、可視化地刻畫出來。

刻畫學習數字肖像的實現也必須基於智能化的數據挖掘和機器學習算法等關鍵技術。

通過為學習者刻畫立體、可視的數字肖像，可為不同學生的個體化學習以及教師的針對性教學提供精準的服務。

目前，傳統的人工智慧學習系統更多是為了滿足某個專門領域的學習需求，而且這些系統常常作為學校教育的補充，尚未深入地影響學習者的日常學習和生活，但儘管如此，人工智慧也已展示出對未來人類生活勢不可擋的影響力。

隨著各類人工智慧化教育產品的不斷研發麵世，相信不久的將來，甚至在這一兩年，我們就能看到人工智慧給人類教育，尤其是教育工作者的教育方式、學習者的學習方式帶來的革命性改變。

我們翹首拭目以待。