人工智能的教育意蕴——基于跨学科分析的视角

人工智能在当今作为一门显学,理论上自成一体,实践中具有广泛的应用前景。从跨学科的宏观视角分析,人工智能对教育理论和实践的影响是全方位、深层次的,或将成为教育科学研究的又一重要基础。人工智能学科知识体系比较宽厚,本身蕴含着丰富的教育元素,还可为相关学科内容的设计提供全新的视角和思路。基于人工智能的现代教育技术,整体上为教育活动的有效开展创造了便利条件,同时也不可低估产生的负面影响,应根据实际需求适当选用。     

人工智能之于教育的未来图景：机器行为学视角

作为引领第四次工业革命的主力军之一,“人工智能+教育”是处于发展的制高点还是转型的关键期这一追问备受关注,人工智能由来已久的研究及数十年的发展进程为“人工智能+教育”领域铺垫了深厚的技术基础。人工智能教育的应用主要体现在教学技术工具、教学数据分析以及教学课程管理层面,同时又存在数据选择偏差、学生情感忽视、课堂主体错位等问题。时代萌发的人工智能领域与历史孕育的教育领域的交融,无疑是一场共生与碰撞的博弈。人工智能的重效率、成效的即时性、技术的割裂性、使用的同一性以及无情主义与教育的重效果、表征的后显性、发展的规律性、对象的差异性以及特有的人文主义形成明显反差。机器行为学为我们提供了全新的视角,开辟了机器的智化、自适应、共情性以及其联结性的研究方向,预见“人工智能+教育”发展的未来伟大图景：打造学习者个人数据库、提供引导性技术支持服务、更迭共生发挥人工智能教育更大效用、注重道德伦理发展不可离心。     

学术创业视角的人工智能与创新创业教育融合

面临人工智能技术带来的机遇和挑战,创新创业教育亟待变革,教育融合是发展方向。中国科技创新的时代背景下,人工智能与创新创业教育具有融合价值,对此,学术创业提供了分析视角和融合方向。根据“理论-实践”匹配框架,结合百度云智学院案例,人工智能与创新创业教育融合呈现多种类型,为人工智能创新创业人才培养提供行动参考。     

教育政策研究:在教育学学科建设中发展

近三十年来,教育政策研究逐步发展成为教育学的一种重要的研究范式.教育政策研究把当代教育问题置于宏观的历史与社会视野中展开论说,为人们深刻理解当代教育问题提供了另外一种视角或思维方式.教育政策研究是首都基础教育学科群建设项目的一个重要分支学科,其发展经历了一个逐步成熟,进而形成自己独特研究视野、研究范式和研究特色的过程.首都基础教育学科群的教育政策研究团队以学术共同体的方式运行,已形成一支由共同学术兴趣联结,包括校内外和国内外学术力量、政策实践者和政策研究者在内的开放的、相对稳固的研究队伍.首都基础教育学科群将继续发挥在教育政策研究上的优势,扎根于我国的社会现实,搭建高质量的教育政策研究平台.     

教育人工智能的发展态势与未来发展机制

教育人工智能承载着教育和社会的深切期望,文章从其两大发展目标——构建智能自适应学习环境、揭示学习发生原理与机制入手,剖析了教育人工智能的发展现状:首先,人工智能已经逐步渗透到"教、学、考、评、管、治"等系统层面。其次,人工智能已经成为助推教学变革的"利器"之一,深刻影响着学情分析、教学策略制定、教学资源选择、教学过程实施、教学评价与管理等具体教学环节,彰显了人工智能应用于教学实践的精准化、适切化、智能化、协同化、多元化和全面化等特点及优势。最后,文章认为教育人工智能应从思想、应用、推广和合作四个方面建立未来发展机制。     

人工智能教育发展指数：内涵、框架与测度

科学评估人工智能教育实践水平,是推进其高质量发展的重要议题,然而尚未有研究对此作出明确回应。为考察我国人工智能教育发展的综合水平和差异表现,本研究采用指数评估这一创新范式,明晰人工智能教育发展指数的内涵要点,设计测评框架,测度不同区域人工智能教育发展指数。研究发现：1）我国不同区域的人工智能教育发展指数水平从高到低为华东地区、华南地区、华中地区、华北地区、西南地区、西北地区、东北地区;2）从东部、中部到西部的省（市、自治区）,人工智能教育发展指数呈下降趋势;3）不同省（市、自治区）的人工智能教育发展子指数存在差异,且背景、投入、过程和产出等子指数共同制约人工智能教育发展的指数水平。本研究从区域、省（市、自治区）和子指数联动等层面,提出我国人工智能教育发展的实践路向：缩小区域差异,积极推进优质均衡的智能教育扩张模式;加强省市合作,努力打造可持续发展的智能教育生态圈;协调子指数关系,切实优化动态发展的智能教育实践样态。     

人工智能促进未来教育发展

《新一代人工智能发展规划》明确提出:到2020年,实现人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步;到2025年,人工智能基础理论实现重大突破,部分技术和应用达到世界领先水平;到2030年,人工智能理论、技术和应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心。这一发展规划体现出我国在大力发展人工智能理论、技术和应用等方面的决心和抱负。     

人工智能对未来高职教育影响探究

人工智能作为本世纪最重要的一项技术革命之一,必将对人类社会产生深远影响。基于人工智能的智慧教育将会成为未来高职教育发展的重要趋势,它将重构未来高职教育模式,更好激发学生学习潜力,不断开创高职教育发展新局面。     

人工智能的教育意蕴:基于学习方式分析的视角

学习是人类获取知识的基本手段,是人类智能的主要标志。基于学习方式分析的视角,人工智能对教育活动具有强劲的助推力和潜伏的狙击力。强劲的助推力表现为泛在教育渐趋流行、个体化学习成为可能和屏幕学习蔚然成风。潜伏的狙击力包括削弱学习动力、降低学习能力和消解学习文化。人工智能+教育的应然取向是技术与教育的适切、技术与文化的耦合、现代与传统的交融。通过建设性地利用人工智能所蕴含的教育新思想和新方法,聚合内生之力,积蓄后发之势,在教育革新的长期征程中尽展其能。     

论教师教育改革共同体

教师教育改革共同体既是共享改革愿景的价值共同体,又是积极开拓教师教育学科发展的学科共同体、崇尚“教学学术”的学术共同体,亦是倾心合作的专业学习与发展共同体。重塑教师教育文化是创建教师教育改革共同体的关键。     

教育学视角下的学校规训与纪律教育

纪律之于人的发展十分重要,是学校教育的必要手段和重要任务;学校一般在知、情、行三方面对学生进行纪律教育,然而其中却存在着通过灌输、诱惑、惩罚等手段规训学生,混淆纪律教育和规训的现象。因此,必须对纪律教育和规训进行区分,通过引导学生建立规则、累积学生的积极情感经历和扭转对学生的人性假设,真正实现对学生的纪律教育,促进学生健康成长。     

人工智能赋能：高校学科建设的创新与发展——访中国工程院院士陈杰教授

陈杰院士从人工智能与学科建设的角度,就人工智能发展缘起、对高校学科建设的影响、高校具体推进案例等方面提出了诸多有价值的建议。他指出:当今的人工智能已经超出信息科学本身的研究边界,将赋能传统学科、加速不同学科间的交叉融合,进一步开放各学科的边界,衍生出新的学科增长点,推动交叉学科知识创新发展,形成多学科深度交叉、协同发展的局面。他关注人工智能人才培养,就高校纷纷建立人工智能学院、研究院,开设人工智能专业,建议要结合人工智能的特点,针对人工智能人才需求,加强人工智能基础前沿研究,强调人工智能学科对其他学科的赋能。借鉴美国等发达国家的经验,结合同济大学人工智能学科建设给出了初步的“人工智能+”学科建设的实践路径。     

智能职业教育:人工智能时代职业教育的发展新路向

随着人工智能的发展,依靠传统标准来批量生产工具人的方法已难以满足人工智能时代的需要,新的智能化社会对职业教育产生了颠覆性影响,对职业教育提出了新要求。人工智能技术给职业教育带来的机遇与挑战,从学习空间、教学模式和教学管理三方面对智能职业教育的内涵进行了剖析;进而展望了人工智能技术对智能职业教育的呼唤:推动智能职业教育向人才培养复合化、教育模式智能化、学习形式终身化和校企合作一体化方向发展,进而促进"人口大国"向"人才大国"转变以及推动"中国制造"走向"中国智造"。     

人机学习共生体--论后人工智能教育时代基本学习形态之构建

人工智能与教育的融合实现了教育的规模化、个性化和智能化,然而它并未突破传统教育知识传授模式的局限,未来的人工智能教育应用应当从"机器教人"向"人机共生"的知识创造性发展。"人机学习共生体"这一后人工智能教育时代的学习形态,是在分析人工智能发展历程和学习者角色演变的基础上,以经验之塔理论和知识创造螺旋理论为基础提出的。后人工智能教育时代人机共生的学习形态,即在学习者的客体观、主体观、主体间、共生观和他者观等基础上,形成的具有连续统样态的人工智能教育模式。人机学习共生体围绕隐性知识和显性知识之间的转化,形成了学习者与智能体的共生关系,通过共同化、表出化、联结化和内在化等知识转化过程,持继促进知识创造。人机共生学习是学习者、智能体和教师所构成的以知识共生为核心的学习过程。未来人机学习共生体的实现,需要解决智能体的主体性技术、学习绩效支持以及学习模式创设等挑战。     

智能教育时代下人工智能伦理的内涵与建构原则

在智能教育时代,人机如何共处是人工智能伦理建构的关键。文章首先从技术悖论视角,厘清当前人工智能应用于教育在技术滥用、数据泄露、智能教学机器的身份与权力边界等方面存在的伦理挑战与困境;其次,利用内容分析法,结合多国与国际组织政策文件,对人工智能伦理相关的伦理要素进行分析与抽取,发现政府、高校、国际组织文件中多次提到的价值、人类利益、安全、隐私、责任等关键要素;最后,基于人机共处的考量,结合人工智能在教育领域的应用现状和伦理关键要素,归纳分析出智能教育伦理需遵循的原则,包括问责原则、隐私原则、平等原则、透明原则、不伤害原则、非独立原则、预警原则与稳定原则。     

智能化时代学科评价的工具探索

学科评价是高等教育评价的重要内容,是高校学科建设的重要组成部分。在智能化时代,利用人工智能、大数据技术对学科数据进行深度挖掘和科学分析,可以将学科评价从基于小样本或不完整信息的评价转化为基于整体信息的多元化科学化评价。本文通过应用聚类、神经网络分析、关联规则分析等数据挖掘方法对学科数据进行建模分析的思考,对智能化时代高校学科评价进行探索。     

人工智能在教育应用中的伦理风险与理性抉择

教育是人类社会文明发展的重要领域,人工智能在教育领域的应用,对教育产生了革命性的影响;同时,也给教育伦理带来了一系列风险和挑战。人工智能在教育应用中导致的伦理困境和可能面临的伦理风险,主要表现在人工智能与教育主体的权利嬗变、算法推荐与学生个性的发展异化、人工情感与人机互动的情感危机、智能感知与教育数据的价值困境这四个方面。为了防范和消除这些伦理风险,“以人为本”“以德为先”“以法为界”是人工智能在教育应用中的理性选择,教育责任则是“可信赖的人工智能应该做什么”伦理准则的实践指向。     

挑战与应对：人工智能时代高校应重视价值判断教育

人工智能时代传统高等教育受到了一定的挑战,高校作为知识普及和技能传授主要场域之地位正在消解,教师传道授业解惑的主体和权威地位不断被削弱,传统高等教育教学内容和方式正在发生转变,社会对人才的需求急剧转向。现代教育的过程本质上是一个价值传导过程,而不仅仅是技能传授过程。人工智能对高等教育主体性的削弱须通过价值判断教育予以弥补,智能系统难以具备表征人类主体性的价值判断能力,价值判断能力体现着高等教育的总体精神和实质目的,必须充分重视高等教育中的价值判断教育,掌握提高学生价值判断能力的方法,保持学校和教师的价值判断教育主体地位,适当平衡技能教育与价值教育,以培养学生的价值判断能力。     

教育人工智能(eAI):人本人工智能的新范式

人工智能是未来教育创新发展的重要推动力,遵循人本主义理念并形成人本人工智能教育新应用,将有力促成一种新型的研究与应用范式——教育人工智能(educational Artificial Intelligence,eAI)的形成。eAI注重以人为本的协作教育理念,在智能技术的支持下,以人和机器的交互、协作为研究对象,理解教育活动并揭示其发生的规律,从而促进人和机器智慧的共同成长。因此,在以人为本理念的引领下,eAI必将是人本人工智能的持续动力和新的研究范式,也是未来教育创新发展的新诉求。文章深度融合人本人工智能与教育,开展eAI的理论探究。首先,从人工智能、人在回路和奇点生态三方面阐释了人本人工智能的内涵,并解析eAI创新所需要的支持智能、增强智能和人机协同智能的一体化联动。在此基础上,剖析eAI的核心要素,构建了人本人工智能引领下eAI的研究框架,以人在旁路、人在回路和人在领路模式贯穿三大智能(支持智能、增强智能和人机协同智能)来透析eAI生态。最后,从基于混合智能的eAI环境、面向协同增智的eAI技术、底线思维引领下的eAI实践理性、面向设计思维的eAI创变力量、基于和谐共生的教育伦理等方面探寻了人本人工智能视域下eAI新范式,以期为构建人本人工智能视角下人机协同的eAI新生态提供设计思路和实践指导。     

人工智能对教学的解放与奴役——兼论教学发展的现代性危机

人工智能作为打开人类“学习黑匣子”的重要工具,为教育教学的变革创造了无限可能。人工智能辅助和替代了教师的部分工作,拓展了学生的生活空间,使教师与学生摆脱了许多繁重的、低阶性的以及重复性的工作,极大地解放了教师和学生。但与此同时,对知识传授、教学方式转变以及教师专业发展带来诸多冲击,导致学生浅表学习、片面发展以及社会情感学习缺失等问题的出现,带来了教师生存与学生发展的现代性危机,即改变了传统教学思维的范式、滋生了师生思维钝化的可能、导致教学教育性功能的弱化以及加速人的工具理性回流。