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人工智能融入学校教育的发展趋势

人工智能技术与学校教育融合成为一种未来趋势，这为个性化学习和

个别化学习的实现提供了技术保障，成为教育发展的重要推动力。“智

能教育”作为重点任务被写入2017年颁布的《新一代人工智能发展

规划》，成为人工智能国家战略的重要组成部分。教育部2018年印发

的《教育信息化2.0行动计划》也提出要推动人工智能、大数据、物

联网等新兴技术支持下的教育模式变革和生态重构。

然而，当前教育信息化面临着教学方法革新、教育资源均衡和教

师专业发展等问题。人们期待新一代人工智能技术在更大程度上促进

教育公平、提高教育质量。本文旨在回顾人工智能的发展历史，分析

人工智能进展的动力来源，从技术和教育的视角审视人工智能教育应

用的特征和规律，试图回答人工智能融入学校教育的潜能、可能面临

的挑战和主要研究趋势，以期促进新一代人工智能助力学校教育发

展，从而为构建智能化、网络化、个性化、终身化的教育体系贡献智

慧。

一、人工智能的新进展及其为学权教育发展带来的新机遇

正确认识人工智能的发展规律，有必要对其发展历史，尤其是典

型特征进行梳理。

(一)人工智能的发展动力源自技术与政策的双轮驱动

人工智能主要是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理

论、方法、技术及应用系统。自1956年达特茅斯会议提出“人工智

能”一词以来，距今已有60年。期间共经历三次发展浪潮(见图1)：

第一次浪潮为1956年至1966年，标志是在美国达特茅斯会议上确立

人工智能(Artificial

Intelligence，简称AI)术语，开创人工智能研究领域。这一时期的研

究重点是符号推理与机器推理。七十年代后，硬件计算能力不足和数

据局限性等问题，使一些人工智能研究项目遭到质疑，同时美国和英

国政府相继中断了对人工智能探索性研究的资助，其发展进人第一个

“寒冬期”。人工智能的第二次浪潮为1976年至1986年，多国设立

大型AI项目促进人工智能的发展。如日本的ICOT项目、美国的MCC

项目和英国的Alvey项目。这一时期出现了语音识别、语音翻译计划

及日本第五代计算机。九十年代后期，由于难以将人工智能技术成功

应用于实际生活，经过短暂发展后的人工智能又一次进入滞缓的“寒

冬期”。人工智能的第三次浪潮为2006年至今，标志是欣顿(Hinton)

提出的深度学习技术及ImageNet竞赛中图像识别技术的突破，尤其

是美国BRAIN计划、欧盟类BRAIN计划、中国《新一代人工智能

发展规划》(国务院，2017)的制定，使新一代人工智能受到广泛关注，

相应研究取得了实质性进展，应用范围和前景广阔。

从历史来看，人工智能的发展总体上呈“螺旋上升”的态势，每

一次进步都离不开技术的发展和国家政策的影响，技术的进步与发展

又会反过来影响国家政策的出台。从长远来看，科学技术和国家政策

仍将是人工智能持续发展的影响因素。

(二)新一轮人工智能发展以大规模数字化和行业深度应用为显

著特征

新一轮人工智能技术的发展呈现出数据规模增加、计算能力增强

和行业应用能力提升等显著特征。首先，在数据规模增加上，各种“模

拟”数据的数字化，产生了面向系统和人类过程行为的海量数据，使

数据规模快速增加。其次，得益于硬件计算性能的快速增强，人工智

能计算能力大幅度提升，使其应用程序能够处理超大规模的数据。最

后，人工智能技术在金融、医疗、自动驾驶、安防、家居以及营销等

领域的应用已落地生根，创造出巨大商业价值，除熟知的Alpha

Go和Face++，有大型企业已尝试使用无人机和无人车配送货物。

行业应用的成功使人们期待人工智能融入教育领域的美好应用前景。

(三)人工智能技术的发展为学校教育改革带来新机遇

当前我国教育改革处在对象群体多元化、社会需求多样化、全民

学习终身化的新形势下，如何利用新一代人工智能技术破解教育改革

难题成为社会关注的热点。从历史的角度看，学校教育经历过三次转

型(见表一)。伴随着第三次教育转型的到来，教育的空间与机会得到

极大拓展，学习者需要能够自主选择学习时间、地点、内容和方式(黄

荣怀等，2017)。

李德毅院士(2017)曾对人工智能教育应用作出评价人工智能对社

会的冲击是全方位的，但对行业的冲击首当教育，人工智能带给教育

的就是‘改变’”。社会普遍期待人工智能为提高教学质量、提升教学

服务过程、革新教学评估方法等带来新的发展动