2019年2月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)了《中國教育現(xiàn)代化2035》，強調(diào)“因材施教”“知行合一”，指出“加快信息化教育時代變革”，提出利用現(xiàn)代技術(shù)加快推動人才培養(yǎng)模式改革，實現(xiàn)規(guī)�；�教育與個性化培養(yǎng)的有機結(jié)合。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，信息化教育已經(jīng)從遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)、數(shù)字學(xué)習(xí)、移動學(xué)習(xí)、泛在學(xué)習(xí)過渡到了基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的智慧學(xué)習(xí)階段，不斷強化了學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)。不同學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)需求千差萬別，如何應(yīng)對學(xué)生的個體差異，真正做到“因材施教”的個性化教學(xué)和學(xué)習(xí)，一直是擺在每個教育工作者面前的課題。

　　5月18日，在北京召開的國際人工智能與教育大會強調(diào)，要推動人工智能與教育、教學(xué)和學(xué)習(xí)系統(tǒng)性融合，利用人工智能加快建設(shè)開放靈活的教育體系，促進全民享有公平、有質(zhì)量、適合每個人的終身學(xué)習(xí)機會。

　　人工智能催化因材施教

　　在傳統(tǒng)的課堂教育中，教師是知識的傳播者，也是課堂的主導(dǎo)者。教師在整個教學(xué)過程中，要兼顧課程準(zhǔn)備與講授、課堂學(xué)生觀察與互動、教學(xué)效果評估與調(diào)整，是非常繁重的腦力和體力的付出，再要求教師因材施教，提供個別化的課外作業(yè)與指導(dǎo)，不是十分可行。學(xué)生的個性化發(fā)展、碎片化信息資源的爆發(fā)式增長，不斷給教師的課堂教育帶來了新的難度和挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的教學(xué)方式和新的需求呈現(xiàn)出明顯的差距和鴻溝。學(xué)生作為單體的教育接受者，已經(jīng)逐漸不能滿足于統(tǒng)一、同質(zhì)的課堂教育，其個性化的知識水平、學(xué)習(xí)方式、興趣愛好、性格氣質(zhì)，都對個性化教育和教學(xué)提出了越來越高的需求。隨著自主學(xué)習(xí)和終身學(xué)習(xí)理念的深入人心，學(xué)生越來越偏向于借助現(xiàn)代的信息化工具和技術(shù)，自己規(guī)劃學(xué)習(xí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)方式。

　　人工智能技術(shù)日趨成熟，成為了催化因材施教的重要元素。大數(shù)據(jù)與人工智能讓教師容易把握每一個學(xué)生的個體區(qū)別，如：認(rèn)知水平、學(xué)習(xí)習(xí)慣、興趣與愛好等，因材施教有了很好的基礎(chǔ)和起跑線。包括聯(lián)合國在內(nèi)的世界組織以及各國都已經(jīng)意識到，教育已經(jīng)到了系統(tǒng)性變革的關(guān)鍵點，因此加大了對人工智能和教育融合的研究與嘗試。

　　人工智能鋪路因材施教

　　人工智能與人類和傳統(tǒng)的信息系統(tǒng)相比，其核心優(yōu)勢在于高速增長的大數(shù)據(jù)資源以及依賴于大量計算能力的深度學(xué)習(xí)算法。在教育過程中，人工智能系統(tǒng)能夠感知、收集、存儲并處理教師和學(xué)生的行為數(shù)據(jù);能夠有效組織和管理海量的學(xué)習(xí)資源和課程內(nèi)容;能夠提供給學(xué)生豐富的個性化學(xué)習(xí)資源與學(xué)習(xí)指導(dǎo)，幫助教師實現(xiàn)更高水平的教學(xué)目標(biāo)。

　　學(xué)生收獲更豐富的個性化學(xué)習(xí)體驗。學(xué)生是教育的主體，也是人工智能融合教育的直接受益方。每個學(xué)生在學(xué)習(xí)背景、水平能力、興趣偏好、學(xué)習(xí)方式、性格氣質(zhì)等方面都存在著較大的個體差異，因此對學(xué)習(xí)者的建模，是提供個性化教學(xué)的核心。學(xué)習(xí)者建模分為靜態(tài)和動態(tài)兩種方法，靜態(tài)建模方法使用的是學(xué)習(xí)者進入學(xué)習(xí)環(huán)境之前就已經(jīng)建立好的模型，包括學(xué)習(xí)者的自身屬性、學(xué)習(xí)風(fēng)格等用于調(diào)整教學(xué)方案的學(xué)習(xí)者特征;動態(tài)建模方法則是在學(xué)習(xí)者進入學(xué)習(xí)環(huán)境后，跟蹤獲得學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過程評價。兩種方法的結(jié)合可以在學(xué)習(xí)者進入學(xué)習(xí)環(huán)境前為其制定個性化教學(xué)方案，進入學(xué)習(xí)環(huán)境后則能夠根據(jù)學(xué)習(xí)過程評價實現(xiàn)學(xué)習(xí)內(nèi)容的個性化調(diào)整。

　　人工智能系統(tǒng)能夠根據(jù)學(xué)生的靜態(tài)和動態(tài)數(shù)據(jù)，依據(jù)學(xué)習(xí)者模型，生成獨一無二的學(xué)習(xí)者特征畫像，并且能夠動態(tài)地更新和改進。根據(jù)學(xué)習(xí)者特征畫像，教學(xué)系統(tǒng)可以為每個學(xué)生推薦相應(yīng)的學(xué)習(xí)資源和課程、學(xué)習(xí)方法和策略、學(xué)習(xí)伙伴和協(xié)作群組、內(nèi)容展現(xiàn)方式等，帶來豐富的個性化學(xué)習(xí)體驗。

　　教師有精力投入更多的情感交流。盡管人工智能的發(fā)展永遠(yuǎn)也代替不了教師的主體地位，但教師的角色和工作方式會受到人工智能的影響而改變。當(dāng)前，碎片化的課程知識和創(chuàng)新內(nèi)容呈爆發(fā)式的增長，除了人工智能系統(tǒng)，沒有任何人能夠完全接受和管理如此海量的教學(xué)資源和內(nèi)容。人工智能的優(yōu)勢在于海量的大數(shù)據(jù)和快速的計算能力，而教師的優(yōu)勢在于對學(xué)生情感的理解和溝通能力。因此，教師將從知識的主要傳授者，轉(zhuǎn)變?yōu)榻虒W(xué)的組織者和規(guī)劃者，和人工智能一起，互相補充，互相配合，提供更充實的教學(xué)活動和更多創(chuàng)新性實踐體驗。

　　首先，人工智能可以基于對學(xué)生的個性化分析，為教師推薦準(zhǔn)確的內(nèi)容和資源，實現(xiàn)有針對性的課程準(zhǔn)備。其次，人工智能可以提供智能分組、智能交互、伴隨式評價等教學(xué)輔助手段，從而根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進展和接受情況，動態(tài)調(diào)整教學(xué)方案，達(dá)到“以學(xué)定教，精準(zhǔn)教研”。再其次，人工智能可以實現(xiàn)作業(yè)自動批閱、自動組卷、難點分析與預(yù)測、習(xí)題推薦與輔導(dǎo)、教學(xué)數(shù)據(jù)反饋等，將教師從繁重的課后教學(xué)管理工作中解放出來，讓他們能夠把更多的精力用于和學(xué)生的情感交流，以及提升學(xué)生創(chuàng)造性思維和綜合素質(zhì)的實踐活動中。

　　實現(xiàn)人工智能與教育融合的美好前景需要腳踏實地

　　從人工智能的切入，我們可以很容易看到因材施教變得切實可行。當(dāng)然這只是人工智能和教育的融合的起步，是美好的前景中的一個畫面。

　　我們也要注意到這項任務(wù)存在的困難。在所有行業(yè)中，教育始終是最尊重傳統(tǒng)、受技術(shù)進步影響最少的行業(yè)。數(shù)百上千年來形成的教學(xué)習(xí)慣和方法，將會受到人工智能的影響和改變，這會是一個長期的過程。大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)算法是人工智能的兩個核心基礎(chǔ)。目前即使是最優(yōu)秀的學(xué)校和教育機構(gòu)，也無法做到實時的教學(xué)行為大數(shù)據(jù)的收集和存儲，只有一些在線教育機構(gòu)，才能夠提供少量的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)。

　　為了促進人工智能和教育融合，推動教育變革和創(chuàng)新，首先需要進一步普及和深入教育信息化，使得教育系統(tǒng)能夠具備大數(shù)據(jù)收集和處理的能力，積累能夠產(chǎn)生人工智能的數(shù)據(jù)資源。其次，在教育理念和學(xué)習(xí)理論的指導(dǎo)下，進一步開展教育領(lǐng)域的人工智能技術(shù)研究，研發(fā)更多的智能應(yīng)用。在此基礎(chǔ)上，在教育領(lǐng)域開展大規(guī)模的人工智能應(yīng)用試點，推動教學(xué)過程的創(chuàng)新和升級，培育服務(wù)于社會和市場的智慧教育生態(tài)，最終實現(xiàn)由點到線，由線到面，由面到體，形成人工智能和教育的高度融合。

　　考慮到教育數(shù)據(jù)和學(xué)生行為數(shù)據(jù)與學(xué)生的個人隱私有著密切的聯(lián)系，因此教育大數(shù)據(jù)應(yīng)用的倫理問題也需要被重點關(guān)注。曾經(jīng)有社會學(xué)研究者公開了一份美國某高校新生脫敏數(shù)據(jù)集，其中已去掉了有關(guān)個人身份的信息，如姓名、電子郵箱等。始料未及的是，其他研究者發(fā)現(xiàn)，可以通過數(shù)據(jù)集中的新生人數(shù)、男女生比例、開設(shè)的課程名稱推斷出新生所屬的高校。再根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)上公開的高校錄取新生名單和其中的生源地信息，即可建立學(xué)生真實姓名與數(shù)據(jù)集中信息的對應(yīng)關(guān)系，導(dǎo)致數(shù)據(jù)脫敏的失敗。

　　人工智能和教育融合的最終形態(tài)將是智慧教育。智慧教育將會是一種全新的教育理念和體系，給人們提供一種前所未有的教育機會和體驗，從而實現(xiàn)教育的終極目標(biāo)——培育個人知識和能力，創(chuàng)造個人和社會價值。

　　(作者分別為北京航空航天大學(xué)教授、副教授)