人工智能与教育融合发展的成本-效益分析 (1).pdf

2024年第1期教育学展望No.1,2024

(总第1期）EDUCATIONPROSPECTSGeneral,No.1

人工智能与教育融合发展的成本一效益分析

丁小浩1，2杨素红3

523000;

[1.北京大学教育经济研究所，北京100871；2.大湾区大学（筹），广东东莞

3.中央财经大学政府管理学院，北京100081]

摘要：随着人工智能技术的迅猛发展，其在教育领域的应用潜力逐步显现，受到全

球教育政策制定者、实践者和研究者的高度重视。人工智能和教育的融合发展对提高教学

效率、管理效率、科研效率和教育质量等展现出积极影响，同时也涉及到技术投资、数据

管理、人力资源、实施维护等大量会计成本以及机会成本和外部性成本。其成本规模和结

构的显著变化、前期和后期成本投入的差异性、成本-效益核算的复杂性、效益显现的滞后

性、成本与效益归属主体的多元性与分离性等新特点使得合理的成本核算及效益分析更具

挑战性。在充分认识人工智能给教育带来革命性变革的同时，也需要对其潜在的发展泡沫

和对教育发展反噬风险的可能性有清醒的认识。需要优化成本分担机制，提高资源利用效

率，增强成本投入意识，重视人工智能对促进教育发展和人的成长带来的实质性改善。

关键词：人工智能；教育数字化；成本-效益分析

方案，需要使用更强大的特定领域知识，这

一、成本与效益：人工智能与教育融合些知识允许更大规模的推理步骤，并且可以

发展研究的新课题更轻松地处理特定专业领域发生的典型案例。

早期成功的知识密集型系统之一是基于树突

1950年，阿兰·图灵（A.M.Tuning）提出算法推断化学分子结构的专家系统（DEN-

图灵测试作为衡量机器是否具备智能的标准；DRAL），它的专业知识来源于大量专用规则；

1956年，达特茅斯会议首次提出“人工智能”另一个是血液感染诊断与治疗的医学专家系

这一术语。70多年以来，人工智能获得长足统（MYCIN），它的规则是从大量专家访谈中

发展。已有研究通过技术和方法的演变来描获得的，反映了与医学知识相关的不确定性。

述人工智能的发展走向。例如，罗素（Rus-后来很多商用专家系统得以研发和投人使用。

sell)和诺维格（Norvig）从三个方面讨论了人工二是机器学习（MachineLearning）。20世

智能的发展[1]纪80年代以来，机器学习逐渐兴起，关注从

一是专家系统（ExpertSystem）。20世纪数据中学习并改进性能，包括监督学习、无

60年代至80年代，为了寻求大型难题的解决监督学习和强化学习等技术，重视统计方法

作者简介：丁小浩，女，北京大学教育经济研究所教授，大湾区大学（筹）教授；杨素红，女，中央财经大学政

府管理学院副教授，通信作者，E-mail：yangsh2007@163.com。

基金项目：教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“数字化背景下的教育质量评价研究”（22JJD880002）；中

央财经大学教育教学改革基金2024年度资助课题（2024ZCJG40）。

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小浩，杨素红人展的成本效益分析

和算法的应用，如贝叶