2023年人工智能对教育影响（完整文档）

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人工智能对教育的影响 人工智能在教育领域的应用与人工智能的发展是同步的，从上世纪 50 年代开始计算机辅助教学的发展，到近年来人工智能技术的突破性发展以及国家从战略层面的高度重视，人工智能在教育领域蓬勃发展。2017 年 1 月，国务院发布《国家教育事业发展“十三五”规划》，提出“综合利用互联网、大数据、人工智能、虚拟现实技术探索未来教育教学新模式”。

　　2017 年 7 月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出“构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系”。2018 年 4 月，教育部出台《高等学校人工智能创新行动计划》，提出“利用智能技术支撑人才培养模式创新、教学方法改革、教育治理能力”。同月，教育部发布《教育信息化 2.0 行动计划》，提出“依托人工智能等新兴技术推动新技术支持下的教育模式变革，探索泛在、灵活、智能的教学环境和模式”。2018 年 11 月，北京师范大学发布《人工智能+教育》蓝皮书，确定了人工智能时代教育发展的 5 个趋势，并在此基础上提供了相应的建议。2019 年 3 月，李克强总理首次提出“智能+”一词。2019 年 5 月，习近平总书记在“国际人工智能与教育大会”的贺词中，提出“中国高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育的深度融合，促进教育变革创新。2019年 8 月，北京师范大学与科大讯飞主办“人工智能教育大数据峰会 2019”，并发布了《智能教育发展蓝皮书》。

　　1. 人工智能给教育领域带来的机遇 （1 1 ）人才培养 教育是一个有目的性的活动，培养什么样的人始终是教育目的的核心追问，当人工智能对一个人的未来发展带来一定影响或提供可能性时，我们就应重新思考一下教育目的。人工智能有超强的自学能力，既能瞬间掌握大量知识又能通过深度学习创造知识，人类竭尽毕生精力学习的知识特别是固定的课本知识，在人工智能的背景下将快速贬值，这种贬值首先可能导致人类工作岗位的丧失。人工智能将取代一些简单、重复、标准化的工作，部分传统职业消亡，新兴职业不断产生，就业市场受到明显冲击，人自身的价值受到威胁。由于现代化大生产和分工的需要，培养具有一技之长的生产劳动者是现代教育的重要目标，社会对人的要求主要体现在对既定知识和能力的强化训练。随着人工智能的发展，机器逐渐 替代人脑，大量的工作被取代，这就必然导致教育的重新洗牌。或许有人说机器只能取代部分工作，还有一部分工作是不会被取代的，而且就算终有一天人工智能取代了人类的全部工作，人工智能也会创造出新的人类负责的工作。但是一个清楚的事实是，当人工智能逐渐解放人力，现代教育培养生产劳动者的目标就不那么重要了，大多数人从工作中解放出来，将更多的时间精力花费在自己喜欢的事情上，教育将回归人自身的成长，旨在促进人的身心和谐发展，培养一个完整的人。人工智能的应用给人类的工作带来了变革，而要解决人类工作的变革就需要教育进行变革，人工智能技术的发展给教育本质带来了一定程度的挑战，这就需要我们重新思考培养什么样的人？怎样培养人？为了适应人工智能发展的需要，培养人工智能时代的原住民已成为教育的重要目的。如同对互联网原住民来说，手机如同器官、网络如同空气，同样对人工智能时代的原住民来说，从小就接触智能机器，能利用人工智能进行高效的工作。在人工智能时代，既存在人与人的竞争，更存在人与机器的竞争，这就对劳动者的素质有了更高的要求，如何处理人与人工智能的关系就成为了一种必备的能力。

　　王作冰在《人工智能时代的教育革命》一书中指出，劳动者应具备 AIQ（Artificial Intelligence Quotient），即人工智能商数。人工智能虽然剥夺了一定的就业机会，但是相反的是人工智能的出现，可以将人类从功力的目的中解放出来，将学习视为一种自我寻求价值的过程而不是物化的存在，把情感、美感、创造力等作为核心的教育追求。人工智能不仅对教育目的提出了要求，也提供了一定的条件，人工智能可以根据学习者自身的情况，有针对性的提供个性化的学习内容，让学习成为一个自我构建的过程，让我们的教育越来越回归教育的本质。

　　（2 2 ）学习环境 人工智能时代将由多媒体教学环境走向智能泛在的学习环境，学校不再是唯一的教育场所，传统课堂的时空限制被打破，人工智能将打破资源在学校、教室之间的壁垒，学习者可以随时随地的根据自己的需要进行学习，基于 MOOC、CCtalk、移动教育等移动设备打造的无限教育空间，能够满足学生个性化的需求。

　　人工智能给学习环境带来的机遇主要表现在两方面：

　　第一，虚实交融的教学组织形式。如虚拟现实（VR）和增强现实（AR）给教 育发展带来了新的机遇，学习者置身三维逼真的虚拟教育环境中观察事物，与多维信息进行交互获得对事物的客观认识，激发学习者兴趣培养学生的创造能力。如利用虚拟教师系统进行混合式教学为学习环境的不足进行了补充，目前，常见的有智能性、三维逼真形象、语音对话的虚拟教师系统。虚拟教师是教师的引申，其概念起源于计算机辅助教学（CAI），自 20 世纪 50、60 年代，虚拟教师的概念产生到现在其不同阶段特点不一。早期的 CAI 采用程序教学，运行程序提前确定不能根据实际情况进行调整缺乏灵活性，仅仅是利用计算机呈现教学内容。60年代，随着分支程序概念的引入，学生能够结合自身的情况选择学习内容，此时的虚拟教师具有了互动性。70 年代，随着人工智能技术的引入，出现了智能 CAI系统（ICAI）和智能导师系统（ITS），它能够为学生提供学习指导、帮助、反馈，进而促使学生学会自适应学习，此时的虚拟教师具有智能性。90 年代，随着多媒体技术和网络技术的发展，智能导师系统开始在一定程度上充当人类导师的角色并弥补不足，它可以长时间不知疲倦的指导学生学习，此时的虚拟教师以技术的形式作为学习环境的补充。21 世纪，随着虚拟技术的快速发展，能够模拟真实教师的三维虚拟教师出现，极大提高了学生在线学习的效果。随着虚拟教师在教学过程中的优势不断凸显，混合式的教学模式受到青睐，混合式学习将一些需要耗费大量时间精力的重复性劳动交给虚拟教师完成，教师从繁重的劳动中解放出来做一些更有价值的工作。2016 年，《校园科技》开展技术辅助教学调查，有71%的教师表明在使用在线和面对面的混合教学环境。如伦敦帝国理工学院的学生开展 2 门混合式教学实验，实验中学生既可以在线观看视频、互动测验，又能在学校进行有效互动，极大的促进了学生的个性化学习。

　　第二，精准且个性的学习评价。首先，电子化测试的应用既可以降低数据的缺失率提供工作的准确度，也可以降低教师的工作量。如美国教育考试服务中心机器自动评分采用两种方式：第一，完全匹配，即学生答案与标准答案一致机器就自动评分不需要教师再评；第二，评分模型，对于开放性的题目只要学生答案与标准答案达到一定的拟合度就可判定正确，当机器无法评定时就由教师进行评定，机器再遇到相同情况时就可以依据教师的评定标准自动进行评定。大规模口语测评采用语音识别技术对学生的口语进行评断评分，实现口语测评的自动化，如科大讯飞、沪江英语、流利说等采用了英语口语识别引擎，帮助学习者识别口 语中的错误并进行纠正，有效的降低了人力资本投入并提高了教学质量。其次，基于多维度数据的评价。随着社会对人的要求的增长，传统单一的评价已经不能满足人们的需求，而人工智能可以记录整个过程运用多维度的数据对学生进行综合评价。如在线学习平台根据学习者在系统中留下的“痕迹”，即登录时长、提问次数、做题频率等数据，为学生建立个人学习档案评价其学习状态。

　　（3 3 ）教育管理 第一，利用数据及其分析结果为教育的科学治理提供精准管理及决策。如浦东通过教育大数据帮助管理者实时了解整个区域教育发展的状态，通过数据分析既可以对教师的教学活动进行评价，也可以为区域教育未来的发展走向提出精准决策。石家庄一个中学，利用人工智能人脸识别技术记录学生的用餐状态，根据学生的用餐习惯为学生提供营养均衡的用餐建议，并将学生的相应情况发送给教师和家长。

　　第二，为更好的教学提供信息。人工智能学习分析技术通过对整个教学过程进行数据采集、分析、反馈，对学生进行一对一的学情分析，了解教学过程的具体情况，有针对性的提供精准的教学服务。如北京师范大学的“数镜”平台，通过学习者提供的画像为学习者提供其发展报告，并为其规划最优的学习路径，以提高整体教学质量。

　　2. 人工智能发展给教育领域带来的挑战 当我们为人工智能给教育带来的机遇欢欣鼓舞时，也不要忘了正视其需要面对的挑战。目前，人工智能在教育领域面对的挑战主要包括以下四方面：

　　（1 1 ）数据安全和师生隐私 人工智能与教育进行深度融合的关键就在大数据的运用，教育领域的数据包括公共数据(由国家和各级政府开展教育服务累积的系列数据)、个体数据（学习者个体在学习过程中产生的数据）、研究数据（开展有目的性的教学研究产生的数据）、跨界数据（与教育相关的其他领域的数据）。

　　数据包括个人信息、个人爱好、能力等级、健康程度等，但随着教育数据的采集、挖掘、整合、共享，教育场域不断被量化，教师和学生如同“透明”赤裸在学校教育中。这虽然给教育教学带来了极大的便利，但同时也存在着数据泄露、个人隐私暴露等危害，一旦数据泄露会给学生的心理造成严重的打击，严重影响 学生的学习。数据泄露可能因为服务器管理人员疏忽、个人认识不清、教育产业服务数据引起、不法攻击挖掘等。在教育领域，数据的采集、存储、处理过程中总会有意、无意的造成信息的泄露。近年来以搜索学习者隐私数据的恶意程序数量不断增加，一些个人或企业为了售卖教育数据谋取利益，从而恶意暴露学习者数据。如 2016 年四川宜宾 17 岁少年黑客，编写木马程序成功盗取了山东省 64万考生的信息并将其售卖。

　　人工智能与教育融合中数据安全问题的另一个担忧是网络攻击，教育大数据通过互联网设备的采集、捕捉，利用云计算进行分析和储存，互联网环境中每个设备通过网络连接在一起，如果一台服务器遭遇网络攻击，那么连接这个服务器的所有设备都将遭遇威胁，教育大数据更容易被窃取、篡改。如 2017 年“永恒之蓝”病毒一天多时间攻击了 150 多个国家的电脑，影响范围涉及教育、医院、政府等，其中因为 4341 家教育科研机构多数学生的数据泄露，造成了教育系统公共网络的瘫痪。

　　在教育和人工智能深度融合的进程中，如何保护师生的数据安全，保证他们的隐私不被泄露值得思考。目前，国外在利用科学方法确保数据保密方面已经有了较为成熟的技术和策略，如 Harvard X-MITx Person-Course De-Identified dataset 应用 K-anonymity 方法在为用户保护隐私的基础上最大限度的提供利于研究的数据。

　　国内也在积极探索智能系统对教育大数据进行保护，目前，通常采用对数据本身和访问控制两种方法防止数据泄露，薛庆水、李凤英提出了基于贝叶斯方法的人工智能安全防御模型达到智能防御的目的。

　　（2 2 ）知识产权保护 知识产权制度既是科技和产业发展的产物，也是其发展的推动器，人工智能的发展必然给知识产权保护带来新的问题。随着人工智能的快速发展，机器创作物和人类创作物似乎并没有太大区别，那人工智能在教育领域创作的成果会成为知识产权保护的对象吗？当智力创造不再独属于人类，以人为主体构建的知识产权制度能否适应人工智能带来的冲击？首先，在权力的主体方面。早期的人工智能在人类预先设定的程序下进行创造活动，以辅助性工具的身份存在，因此，最终创作的内容属于人类智力活动的成果。随着深度学习的发展，人工智能能够模 拟人脑神经元的活动借助海量数据进行学习创造，人工智能可以写稿、谱曲、作诗等，此时我们不能再以辅助性工具的身份看待它。从表面上看，似乎人工智能已经成为智力活动创作的主体，但是我国的著作权法和专利法要求作者和发明人是直接产生作品的智力活动的人和对发明创造的实质特点做出创造性贡献的人，即应是自然人，那么就算人工智能的创造内容能受到知识产权的保护，但权力仍不能归于作为人工智能载体的机器人。面对这种情况，一些国家正在考虑赋予机器人主体身份，欧盟也在呼吁给人工智能机器人电子人的身份。其次，在主体地位方面。人工智能的强大能力得益于深度学习的发展，而深度学习则要求机器对海量的数据进行学习从而提升自己的学习能力和分析能力，在机器学习的过程就可能存在对其它数据的复制，如果复制的数据属于知识产权保护的对象，那么机器就会因未经他人许可使用该数据而造成侵犯，但是又因在现有的知识产权制度下人工智能不能作为法律主体，所以即使其产生了侵权行为也不用承担侵权责任。再者因人工智能是基于深度学习进行自主创作，所以它的侵权行为是基于自身做出的，与研发者和使用者没有关系，最终结果就成了机器就算出现了侵权事实，也没有人为此买单。

　　2019 年 5 月，北京互联网法院对全国首例人工智能生成内容侵权案进行宣判，法院认定自然人创作完成仍应是必要条件，故人工智能创作的内容不能称作作品，但是公众不能自由使用，应给予研发者、使用者一定的权益保护。

　　（3 3 ）教育伦理问题 人工智能发展过程中机器与人类的生活紧密相关，但由于缺少对伦理道德的考察而引发了诸如学术不端、隐私泄露、机器人身份等系列问题，这就使得越来越多的专家开始认真思考在人工智能时代人、社会、自然、机器之间应如何和谐共处。首先，引发作弊等学术不端行为。如 Ikanth&Asmatulu 指出大约 7...