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作者：王佑镁宛平赵文竹柳晨晨
摘要
一、报告框架
二、利用人工智能技术持续改善学习成果与管理绩效
（一）双教师模式：支持个性化学习与协作学习
（二）人工智能技术赋能教育：不同国家及组织的举措
人类行为的丰富数据为个性化学习和教育治理带来可能。但是，探讨人工智能在发展中国家教育应用的可能性较少。报告综合介绍了部分发展中国家开展人工智能教育应用的举措（见表一），以说明发展中国家的最新技术水平。实践表明，人工智能可以为残疾人、校外人员以及偏远地区的学习者提供学习机会，实现远程教学，支持泛在学习环境。
（三）教育管理信息系统：人工智能促进教育管理与供给
除支持课堂教学和个别化学习，人工智能在教育管理领域也得到了有效应用。教育管理信息系统（EducationalManagementInformationSystems，简称EMIS）用于收集、存储、处理、分析和传播教育规划与管理信息，地方和学校各级教育领导者、决策者和管理者常用该系统进行教育管理与决策。人工智能依据算法对教育管理信息系统收集的大量数据做出数据驱动决策。因此，功能完备的教育管理信息系统能使各级管理人员获得有用的数据信息，实施有效的教育管理，包括制定可行且有成本效益的计划与响应政策，用于监测和评估学校教育教学成果。例如，阿联酋教育部推出了先进的数据分析平台，内有1200多所学校、70多所高等教育机构的课程，教师专业发展、学习资源、融资、运营、绩效报告，教师、学生和家长反馈的数据，以及国际学生评估项目（ProgramforInternationalStudentAssessment，简称PISA）和国际数学和科学评测趋势（TheTrendsinInternationalMathematicsandScienceStudy，简称TIMSS）等国际评估项目的分数。
三、制定能力标准与培训计划提升人工智能应用能力
（一）人工智能赋能教师和学生，锚定数字能力素养评估框架
在人工智能赋能一切的社会背景下，拥有开发、创造和解码数字技术的新技能显得非常重要。该报告对比分析了欧盟设计的数字素养框架(TheDigitalCompetenceFrameworkforcitizens，简称DigComp)、联合国教科文组织等制定的教师信息与通信技术能力框架(UNESCOICTCompetencyFrameworkforTeachers，简称ICTCFT)，详细阐述了全球学习监测联盟（GlobalAlliancetoMonitorLearning，简称GAML）等机构联合推出的数字能力素养评估框架，以制定包含人工智能能力要素的数字素养评估框架。
欧盟设计的数字素养框架主要用于支持个人数字技能的发展。该框架描述了个体在关键、可靠和协作的环境中创造性使用数字技术需具备哪些能力，才能实现工作、学习、休闲、包容和参与数字社会等目标。该框架由信息和数字素养、沟通与协作、数字内容创作、安全和解决问题五种能力构成。这能力又被映射到基础、中级、高级和高度专业化四个熟练等级，为个体发展数字能力提供二维矩阵能力框架。
信息和通信技术能力框架由联合国教科文组织与美国国际教育技术协会、思科、英特尔和微软等机构协商制定，并定期更新。该框架规定了教师在专业实践中需融入的技术能力，以便在数字时代与学生一起形成批判性意识、知识和能力。该框架强调数字技术在以下六个关键知识领域的作用：1）理解教育中的信息通信技术；2）课程与评估；3）教学法；4）信息通信技术；5）组织与管理；6）教师专业学习。该框架设定了知识获取的三个阶段：1）技术素养；2）知识深化；3）知识创造。该框架强调，教师虽然不一定有足够技能使用数字技术并将其传授给学生，但是必须帮助学生在数字化环境中进行协作、解决问题和创造性使用技术。在不断发展的技术世界中，这些技能将成为教师参与数字社会公民培训的一部分。
从培养学习者综合能力的角度看，该报告采纳了全球学习监测联盟等机构联合推出的数字能力素养评估框架（GlobalFrameworktoMeasureDigitalLiteracy）。该框架整合了计算机素养、信息通信技术知识、信息素养和媒体素养的能力，有较强的辐射面和影响力（见表二）。
（二）弥合人工智能领域的劳动力差距，强化职业技术教育与培训
联合国教科文组织在制定利用人工智能实现可持续发展目标的过程中，特别重视人工智能的职业技术教育与培训。例如，其信息技术教育部门与爱立信合作启动“青年人工智能”计划，重点提高年轻人的人工智能技能，支持和培养培训师的能力，使青年人能开发创新的人工智能应用程序。该项目还将创建人工智能培训课数据库，动员人工智能中心和黑客马拉松为更广泛的年轻人提供培训。
四、更新教育计划与战略规划支持人工智能教育发展
（一）培养人工智能时代所需的技能，将计算思维纳入教育计划
计算思维作为人工智能社会个体必备的关键能力逐渐受到重视。2011年，美国国际教育技术协会与计算机科学教师协会合作，提出计算思维在问题解决过程中的操作性定义:形成能用计算机等工具解决的问题，然后进行逻辑化组织和分析数据，继而使用模型和仿真对数据进行抽象表示，再通过算法实现自动化解决方案；同时，以优化整合步骤、资源为目标，分析、实施和总结方案，并将其迁移到其他问题的解决中。
（二）适应人工智能发展需要，制定高等教育战略规划
各国政府意识到人工智能是全球经济社会发展的重要驱动力，努力快速适应人工智能的发展与应用，缩小人工智能能力差距，提高人工智能发展水平并成为该领域的领跑者。其方法之一是推动高等教育发展，重新制定国家教育发展规划（见表四）。
1）法国为国内和欧洲的人工智能发展制定了战略框架。其中，人力资源开发研究是该战略的关键。法国正在构想建立研究实验室，吸引国内外人才，增加人工智能研究人员，为大学本科生、硕士研究生、博士研究生及职业培训人员开设人工智能课程，建立大学和其他研究机构之间的合作伙伴关系，为人工智能研究创建大学网络。
2）韩国发布了一项总体规划，为该国的“第四次工业革命”做准备。韩国政府计划从2020年起每年培养5000名接受过人工智能培训的毕业生。韩国政府还通过提供研究创新补助金，为“顶尖研究生院-转型研究中心”提供10年支持，引领智能信息技术发展。
3）中国2017年制定了“下一代人工智能计划”，计划在大学开设人工智能专业，增加人工智能硕士研究生和博士研究生数量，同时将人工智能融入数学、生物学、心理学、社会学和法律等学科。
五、积极应对“人工智能+教育”挑战
（一）制定促进教育中的人工智能可持续发展的公共政策
（二）开发高质量和包容性数据系统
（三）加强教育领域人工智能应用研究
教育领域人工智能融合的水平、规模、发展速度皆落后于其他行业（李欢东等，2018），需深入研究如何利用人工智能技术提高教育质量。然而，教育现象相当复杂和多面，当前需要研究的问题不是是否在教育中使用人工智能，而是哪种人工智能解决方案最适合教师灵活处理不断变化的课堂学习问题。2016年，我国教育部明确规定，地方政府教育部门必须将至少8%的预算用于教育数字化建设与应用，有理由相信，教育研发的巨额增资将加快教育人工智能应用研究。
（四）数据采集、使用中的伦理问题
（五）帮助教师为人工智能教育做好准备，让人工智能懂教育
（六）确保人工智能在教育中的包容性与公平性
虽然人工智能可以给教育创新带来多种可能，但也可能是一种颠覆性技术，可能加深现有的教育不平等和分歧，边缘化的弱势群体更有可能被排除在人工智能教育之外，形成新的数字鸿沟(Hilbert，2016)。因此，“人工智能+教育”的政策设计，公平和包容应该是其核心价值观。当前人工智能在教育中的应用，多以智能辅导系统、学校教育管理信息系统等形式呈现。系统的成熟性离不开核心技术、先进管理理念和足够资金的支撑。促进人工智能教育的公平首要条件是数字公平。目前宽带接入在全球范围内受能力状况、年龄、性别、收入等因素的影响，仍然是不平等的（兰国帅等，2019）。教育公平一直是我国乃至全球教育的难题，不同国家的经济社会发展与技术水平对“人工智能+教育”的应用带来了巨大影响。当然，新技术的引进也必将带来新的突破，未来人工智能将进一步促进教育公平。
六、思考与建议
未来的时代是智能时代，全社会应为迎接智能时代的到来做好充分的准备。《教育中的人工智能：可持续发展的机遇与挑战》报告通过列举发展中国家在教育中引入人工智能的实例，系统阐述人工智能改善学习和促进教育公平的机遇与挑战。这些案例和观点对于我国发展和推进“人工智能+教育”工作极为重要。在对该报告核心部分进行解读的基础上，结合我国人工智能教育发展现状，本文提出了六项推进“人工智能+教育”的建议，包括构建新的通识教育体系、强化计算思维培养、升级学习场景、培养具有人工智能商数（ArtificialIntelligenceQuotient，简称AIQ）的未来教师、推进“人工智能+教学”、重视人工智能技术应用伦理问题，以期为我国人工智能教育发展提供参考。
1.构建基于人工智能的通识教育体系
随着智能增强时代的到来，未来将是人、物理世界、智能机器、虚拟信息世界的四元空间，学习者也将面临多元空间带来的挑战。首先，学习内容变化带来的能力培养上的挑战，学生不仅需要具备一定的知识水平和认知能力，还要掌握21世纪所要求的能力，包括全球素养、数字素养、创新能力、批判性思维、自主管理、同理心、坚毅品格等。同时，新型学习方式变化带来了自主管理的挑战，人工智能时代的学习将更强调以学生为中心。在大数据支持下，人工智能支持的智能教学系统可生成个性化学习方案，让学习者自主管理学习过程和学习活动等，而这些都依赖于学习者的个性品质与通识素养。构建面向21世纪的通识教育新体系，可以帮助学习者应对智能增强时代带来的教育变革。
2.强化青少年计算思维培养
人工智能时代的到来，对学习者和劳动力素养提出更高的要求。计算思维是数学思维与工程思维的互补和结合，有助于提高学生的创造力和创新力，是未来工作中每个人应具备的八大技能之一（Weng，2015）。目前，计算思维教育已成为各国适应人工智能时代教育变革的主要发展方向，都在思考与探讨各学段培养学生计算思维能力的模式与方法。各种计算思维教学活动层出不穷。我国于2017年正式加入国际计算思维挑战赛（InternationalChallengeonInformaticsandComputationalThinking，简称Bebras），参赛者基于已有知识运用计算思维完成任务。计算思维从比赛到逐渐融入学科课程体系，已成为信息技术课程的核心素养之一。
3.人工智能赋能学习场景升级
在智能技术整合层面，云计算负责存储、统筹和计算，大数据技术负责数据采集、处理与分析，人工智能负责感知和认知，以提供智能化的学习服务。人工智能时代的到来给教育带来了更多可能。
4.培养具有人工智能商数的未来教师
借鉴智商的概念，贝尔科教集团创始人兼董事长王作冰在GET2018教育科技大会上提出人工智能商数（AIQ）的概念，即人与人工智能打交道的能力。高人工智能商数意味着擅长利用智能机器，技能与智能机器互补。调查数据显示，人工智能时代教师的可替代率是0.3%，但伴随着第四次工业革命的到来，教师作为传道授业解惑者将需要承担更多的责任。世界经济论坛预测，在第四次工业革命中，教师需要适应人工智能和机器技术才能成功转型，更好地面对未来的教学创新。人工智能商数教育的目的是通过动手练习，让孩子们习惯用信息化/数据化眼光看待现实世界。随着人工智能技术教育应用的不断深入，智能备课、评估和反馈成为可能，教师可以更精准快捷地把握学习者的学习特征，开展个性化指导和精准化辅导，实现人工智能支持下的智慧教育。这就要求教师在专业发展的不同阶段确立不同的能力目标以适应课程教学的新要求。因此，人工智能时代的教师不仅需要掌握学科专业知识和教学方法，还应具备整合人工智能能力的“数字素养”，以具备与人工智能设备打交道的能力，这就是人工智能商数的反映。
5.全面推进“人工智能+教学”
“人工智能+教学”已成为当前教育教学改革的热点。作为一种通用技术，人工智能技术可以融入各种教学要素，支持教学各个流程，形成从基础教育到高等教育的人工智能教育基本规划与人才培养体系。基础教育重在人工智能的普及、认知与初步应用，有必要开发适合中小学生的人工智能课程并整合到信息技术教学中，学科教学应用人工智能实施精准教学将成为趋势。高等教育除了融入人工智能技术开展教学改革与创新外，更重要的是，结合当前的新工科建设，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式。杨宗凯教授2019年6月22日在《中国教育报》上建议，通过科教融合、产教融合、校企合作的方式参与人工智能人才培养：在教学环境方面，打通教学的物理空间与网络空间，建立人机交互的新型智能化泛在型学习环境；在教学资源方面，建立线上线下结合、虚实一体的数字化教育资源供给服务体系；在教师发展方面，实施人机协同的“人工智能+人类智慧”的双师教育，培训智能时代的高水平教师队伍；在教学方法上，普及启发式讲授、探究式研讨等新方法；在教学评价方面，实施数据驱动的过程化、精准化教学评价。多途径形成的人工智能与教育的双向赋能态势，助推“人工智能+教育”的良性发展。
6.重视人工智能教育应用的伦理问题
人工智能时代，个体学习与生活已经与智能机器融为一体。MOOC等学习平台借助学习者特征、行为、质量等学习分析结果，为学习者提供精准服务，指导、组织、协助学生进行深度学习。智能音箱、智能陪伴机器人等实体智能化产品帮助用户完成简单任务。然而，智能技术普及与应用的同时，潜在危机也悄然而至。出于对潜在歧视和反乌托邦（dystopian）滥用的担忧，继旧金山之后，美国马萨诸塞州的萨默维尔市议会投票通过禁止在公共场所使用面部识别软件。数据安全、情感依赖、伦理道德等都是人工智能教育发展带来的不可回避的问题。科技发展是一把双刃剑，教育领域中人工智能技术的伦理问题尤为重要。人工智能技术如果使用不当，学习者尤其是青少年儿童极易受到威胁。我国2019年5月25日发布的《北京共识》指出，人工智能研发要设计合理，尽可能地惠及更多人，要提升技术，控制风险，做到以人为本、科技向善。
作者简介：王佑镁，博士，博士生导师，温州大学瓯江特聘教授，数字青少年研究中心主任，教育学院教育技术系教授，研究方向：智慧教育、协同学习、数字阅读、创客教育（wangyoumei@126.com）；宛平、赵文竹，在读硕士研究生，温州大学教育学院教育技术系，研究方向：信息技术教育；柳晨晨，博士，副教授，温州大学教育学院教育技术系，研究方向：数字化学习。
MOOC执行主编：李国丽
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