人工智能教育社会实验的理论基础与实践框架

2021年我国启动了“国家智能社会治理实验基地”的建设工作,开展面向人工智能教育领域的社会实验是其重点部署内容之一,以期超前研判智能教育的发展规律与风险挑战。围绕如何正确认识与科学推进人工智能教育社会实验的现实问题,文章立足于技术社会学视角,分析了传统实验、教育准实验、教育社会实验的异同,阐释了人工智能教育社会实验的核心内涵,论述了人工智能教育社会实验的本体论、认识论、方法论与价值论等理论基础,通过剖析人工智能与教育的融合路径与理论,认为人工智能教育社会实验研究的实践进路包括：微观层面应重点研究人机复合体认知、人机协同等场景中技术对个体适应性的影响;中观层面应重点研究智能学习环境、人机协同教学模式、智能学习测评等场景对学校教育体系的影响;宏观层面应重点研究资源配置、数字治理、教育公平等场景对社会制度与政策的影响,从而推动智能时代教育的高质量发展。     

智能时代的教育测量新视野

针对生成式大语言模型ChatGPT引发的新一轮人工智能技术发展,阐述智能及智能评测的有关概念及挑战,分析人工智能技术对人类学习和教育系统的影响,提出教育在智能时代可能发生的变革,以及在教育智能化过程中教育测量承载的历史使命。展望教育测量未来发展,教育测量应与智能认知研究相融合,广大研究者应致力于智能模型测评、心理测量与教育测量的融合研究,促进智能技术在教育和学习中的合理应用,使教育测量在教育变革及社会发展中发挥更加重要的作用。     

人工智能教育社会实验：诠释与建构

人工智能教育社会实验能够弥合智能技术生产与教育应用的线性两分割裂状态，促进智能技术与教育场域意向性之间的互通与平衡，有效规避与控制智能技术异化教育的风险。通过对人工智能教育社会实验进行价值透视，结合芬伯格的次级工具化理论对人工智能教育社会实验的作用机理进行分析，发现人工智能教育社会实验通过“系统化、中介化、职业化和主动性”四个环节的作用，能够逐步推进人工智能技术在教育场域中完成社会化改造。基于此，在未来人工智能教育社会实验的发展中，应健全人工智能教育社会实验试点机制，建构人工智能教育社会实验伦理框架，保证人工智能教育社会实验的全过程受控，打造人工智能教育社会实验治理循环圈，进而推进智能技术应用于教育的负责任创新。     

人工智能教育社会实验:诠释与建构北大核心

人工智能教育社会实验能够弥合智能技术生产与教育应用的线性两分割裂状态,促进智能技术与教育场域意向性之间的互通与平衡,有效规避与控制智能技术异化教育的风险。通过对人工智能教育社会实验进行价值透视,结合芬伯格的次级工具化理论对人工智能教育社会实验的作用机理进行分析,发现人工智能教育社会实验通过“系统化、中介化、职业化和主动性”四个环节的作用,能够逐步推进人工智能技术在教育场域中完成社会化改造。基于此,在未来人工智能教育社会实验的发展中,应健全人工智能教育社会实验试点机制,建构人工智能教育社会实验伦理框架,保证人工智能教育社会实验的全过程受控,打造人工智能教育社会实验治理循环圈,进而推进智能技术应用于教育的负责任创新。     

智能教育应用研究概述

文章解析了智能教育应用的概念,从"计算智能+教育"、"感知智能+教育"、"特定领域认知智能+教育"三个层面探讨了智能教育应用的内涵,指出智能教育应用的研究范畴涉及技术、模式与实践三个领域。此外,文章主张打造由建设者、实践者和研究者组成的共同体,构建基于平台的智能教育应用生态系统,并重点探讨了人工智能在教育领域的落地应用问题。最后,文章分析了智能教育应用的社会价值。     

思想政治教育与人工智能深度融合的内在机理

思想政治教育与人工智能的深度融合有着深层的内在机理。在技术框架层面，深度融合体现为基础层、感知层、认知层与应用层四个层面的教育技术革新；在结构展开层面，深度融合体现为要素融合及其“虚实共生—人机协同—境身合一”逻辑、过程融合及其“智能连接—智能交互—智能创构”逻辑，以及结果融合及其“智能反馈—智能评价”逻辑；在模式创新层面，人工智能与思想政治教育的深度融合形成了数据思政、计算思政与沉浸思政的新模式，并体现出个性化、实证化与泛在化的特点。     

人工智能推动教育具身何以可能——论具身的人工智能与具身的教育实践

文章从认知的具身观点出发，探讨了基于“表征—计算”的符号型人工智能向基于“模拟—复现”的具身型人工智能转变的逻辑必然。在此基础上，文章认为，具身人工智能实现了从身体延伸到技术赋能的跨越，为构建超生物肢体、超生物感官和超生物大脑整合的具身型智能教育技术系统，以具身认知基础科学与人工智能技术创新的耦合发展促进教育与经验的统一，推动教育实践具身水平持续提升，为解决长期以来存在的知行分离等离身教育难题开辟了新道路。     

人工智能教育应用中的伦理风险及其规避

随着物联网、大数据、量子计算等科技的快速发展,人类进入人工智能时代。智能时代,智能技术与教育的不断融合,在为教育带来便捷、培养时代新人的同时,也衍生出复杂的伦理问题。人工智能教育应用中的伦理风险主要表现为：“我—他”师生的传统伦理关系错乱、数据壁垒和鸿沟带来的合法权利丧失以及确定性算法和不确定性发展之间的伦理背离。究其原因,与“一切皆技术”的算法崇拜主导着当前的人工智能教育应用,人工智能教育应用与固有制度观念的时空分离以及人工智能教育应用中的多元主体责任壁垒密切相关。为合理规避这些伦理风险,促进其可持续健康发展,应坚持“以人为本”的教育理念,建立系统完善的学生隐私保护规制,构建各责任主体共同参与的人工智能教育应用制度体系。     

发展智能教育学 推动教育可持续发展

智能技术与教育融合的深度和广度对教育实践和教育研究产生重大影响。我国在智能教育方面的一系列前瞻性布局为智能教育学科的建立奠定了坚实基础。在人才培养目标转变、教育系统内部要素变革、教育科学研究范式转换、现有教育学科体系优化等多重因素的共同影响下,智能教育学科的建设势在必行。智能教育学在实践层面重点关注“学习人工智能”“用人工智能学习”“与人工智能一起学习”等内容,在研究层面重点关注理论导向的应用研究与应用导向的基础研究相结合,致力于探索“人际+人机”新场景下的教育教学内在规律、伦理要求等内容。当前,华中师范大学等多所师范院校已在智能教育的学科建设和人才培养方面进行了初步探索。实践表明,智能教育学的学科定位还有待明晰、学科和人才培养体系尚未形成,与智能教育的发展期望还存在一定差距。因此,发展智能教育学应明确学科定位、加强协同创新、重塑人才培养支撑体系,以更加强烈的使命担当支撑我国教育改革创新,推动教育可持续发展。     

面向计算思维培养的高中人工智能课程教学实践——基于开源硬件设计

人工智能是高中信息技术课程的重要内容,计算思维则是素养导向的课程改革中提出的学科核心素养之一。尚在探索中的人工智能教育重视知识普及而对素养培养关注不足,因此,围绕学生计算思维培养设计教学实验,依托开源硬件支持,探索在高中阶段人工智能教学的有效模式。此种教学模式强调学习实践,贯通人工智能“硬件设计—程序设计—关键技术原理”核心实践内容,注重问题解决过程中计算思维的培养。以“颜色识别”学习主题为例,面向高一年级学生开展实验研究,使用计算思维量表、测试题等对学生计算思维能力变化进行测量,并选取对照组学生的情况进行比较。实验结果证明,研究设计的人工智能课程教学模式对高中生计算思维培养具有显著促进作用。     

师范生人工智能教育应用的认知与态度:现状与发展建议

人工智能教育应用的认知与态度是教师智能教育素养的重要表现。本文通过调研发现,师范生人工智能教育应用的认知度不高,态度也不够积极。政府支持、高校引导和自身发展的合力,助推师范生对人工智能教育的精准认知与积极态度的形成,进而确保未来我国智能教育的有效开展。     

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。     

多维教育智能体的构建与应用

本文以《人工智能》网络课程为教学内容提出了多维教育智能体的模型、结构及其免疫算法机理，分析了利用多维教育智能全开发网络课程的特色和优势，最后以《人工智能》网络课程的设计与开发为例介绍了多维教育智能体的编程应用及其结论。     

多维教育智能体的构建与应用

本文以《人工智能》网络课程为教学內容提出了多维教育智能体的腜汀⒔峁辜捌涿庖咚惴ɑ?分析了利用多维教育智能体开发网络课程的特色和优势,最后以《人工智能》网络课程的设计与开发为例介绍了多维教育智能体的编程应用及其结论。     

人工智能教育应用的视觉交互"赋能"效应研究

人工智能教育应用的价值归宿是为教育主体赋能、为教育系统赋能.何以可能、如何赋能是其核心问题.人工智能交互是人工智能赋能的关键,如何理解并运用其视觉交互方式,扩展实践赋能空间,增强实践赋能"活性"是需要研究的重要环节.本研究结合研究文献和实践应用考察了人工智能教育应用的形态及特性,在"交互赋能"观念下分析了人工智能教育应用的交互形态及视觉交互方式;立足"可视化"研究和人工智能应用案例分析了视觉交互的"赋能"通则;最后在教育赋能层面上从学与教两个方面探讨了人工智能视觉交互应用为教育主体带来的影响及面临的机遇和挑战.研究认为,可见性、可变性与智慧性是人工智能视觉交互应用的三大赋能通则.人工智能视觉交互的赋能实践,可充分发挥赋能通则的认知"内辅"与互动"外辅"效用,设计并运用视觉交互方式与形态,从认知方式到行动策略全面促进学习,从个体差异到群体共性精准改进教学,并在赋能行动的智能理想与教育现实间辩证地应对人工智能交互赋能的机遇和挑战.     

缓和技术与教育的融合争议：教育中的技术社会实验

信息技术与教育已经迈入融合创新的发展阶段,但随之出现的技术融合教育的争议也此起彼伏,人们由此陷入“技术乐观”与“技术悲观”之间摇摆的尴尬局面。技术社会实验理论认为技术本就存在一种控制困境,只有真正引入社会才能消解技术的不确定性带来的风险。从技术、教育以及两者互动关系三个角度辨析了技术与教育融合争议的原因,并从技术社会实验的理念中启迪教育中技术社会实验,进而聚焦到智能时代背景下人工智能教育社会实验的实践要义与研究内容,以期为智能教育治理提供研究参考,在社会实验的行动中缓和技术与教育的融合争议。     

人工智能正加速教育变革：现实挑战与应对举措

基于大语言模型的生成式人工智能的爆发式发展引起了全社会的持续关注,以GPT-4为代表的大模型被认为已初具通用人工智能的雏形。智能技术链式突破所带来的不确定性、模糊性与风险性引发社会对教育系统变革的普遍担忧,迫使人们对人才定位、教育诚信、核心素养、科技伦理与技术治理等问题进行深刻反思。新一代智能技术在教育中的应用及其影响将全面引发教育观的改变,包括众创共享的知识观、智联建构的学习观、融通开放的课程观与人机协同的教学观等。应对智能技术对教育领域的持续渗透,学校应着力提升学生数字素养与技能,培养智能时代的学习能力;鼓励教师积极拥抱智能技术,发展人机协同教学的能力;开展学校人工智能社会实验,营造智能时代教育教学环境。只有不断提升师生智能时代的生存力与适应力,并持续优化学习环境的联通性与智能性,才能规范而有序地推动学校高质量且可持续的健康发展。     

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。     

场景规划：人工智能教育实践形态的可行路径

基于“场景”提供智能化服务已成为人工智能教育发展的新业态。为有效推进人工智能教育的实践落地，研究从场景赋能视角切入，对场景、智能应用场景、智能教育场景的本质内涵进行系统梳理与对比分析，同时采用案例研究方法，梳理“学、教、管、评、研”等智能教育场景的研究现状，觅求智能教育场景规划的运作规律。研究发现，智能教育场景规划的运作规律表现为：清晰明确的教育需求是首要条件，场景应用的成熟度评价是中坚力量，科技向善的监管机制是落地保障。鉴于此，从生态营造、指数流通和持续治理层面提出智能教育场景规划的实践路径，旨在为推动智能教育场景落地提供客观可行的理论支撑与设计思路。     

基于大模型增强的通用人工智能教师架构

以ChatGPT为代表的预训练大模型在教育界产生了巨大影响,也为发展通用人工智能教师带来了曙光。预训练大模型应用于教育存在幻觉、深度逻辑缺失、社会情感缺失等局限,如果这些关键问题不解决,大模型不可能在教育中得到真正有价值的应用。本文提出通过增强大模型构建通用人工智能教师架构,其核心思路是精调训练增强场景知识、检索增强认知、外部智能组件编排增强推理、多模态融合增强感知、情感计算增强社会情感,再通过教育知识图谱对大模型输出进行监督。通用人工智能教师主要有六种应用场景：需要渊博知识的场景、洞察创意增强场景、约束与管理场景、社会情感互动场景、个性化指导与反馈场景、多模态内容表现场景。文章最后分析了通用智能时代人类教师面临的机遇与挑战,提出教师需要主动拥抱、使用、驾驭并控制智能技术,解放、增强、进化自我,并跨越陷阱。