浅析丨我国人工智能教育的发展与困境

人工智能浪潮已席卷教育，人工智能教育研究进入爆发式增长态势。技术研究取向上，从早期关注计算机辅助教学及专家系统的开发，转为对数据处理、学习分析、神经网络、机器学习、语音识别、情感计算等的探索。教育应用研究取向上，理论探讨为主，包括内涵概念辨析，学科发展与人才培养，教师角色转变、教学内容与教学方法优化、教学环境的重构等。虽然人工智能教育是当前研究的热点，但是还存在技术瓶颈、学科建设、人才培养、教育体制与教育公平等问题，有待企业、政府、学校协作解决。继续教育在人工智能时代应抓住机遇，以培养智能时代核心能力为宗旨，建设前瞻性的专业与内容，着力从设施、管理、教学、评价全面走向智能化。

人工智能智能教育继续教育发展困境策略

自2015年，一个名为AlphaGo的计算机程序正式公开与人类对弈，并在此后一鸣惊人，连续击败围棋界的顶尖高手，人工智能、神经网络、深度学习等获得世界的广泛关注，在各个领域掀起了应用的热潮。据中国知网数据库统计，截至2018年8月，以“人工智能”为“篇名”发表的文献已达13339篇，其中2015年后发表的占75%，涉及的领域包括工业、金融、信息、医学、计算机等等。人工智能浪潮也席卷教育，甚至在教育领域引起了“教师失业”“学校消亡”等恐慌。2017年，我国首次将人工智能写入政府报告，并在《新一代人工智能发展规划》中明确，要“完善人工智能教育体系”。那么，当前我国人工智能教育发展情况如何？有哪些困难与进展？如何利用人工智能技术更好地促进继续教育发展？本文通过文献计量分析法对中国知网已发表的相关文献进行梳理，在探寻我国人工智能教育研究的特点与问题基础上，思考人工智能与继续教育融合的可能途径，旨在为新时期继续教育的发展提供参考。

一、我国人工智能教育研究的总体趋势

研究选取中国知网数据库为文献来源，发表时间不限，以“人工智能/AI”和“教育/教学”的组合为篇名关键词进行检索检索时间为2018年8月)，共获得相关文献654篇删除6篇无关文献)。其中，期刊论文451篇，报纸文章155篇，会议文章25篇，硕士论文22篇，学术辑刊论文1篇。图1显示了随时间发展，人工智能教育研究的变化情况。由图可知，人工智能教育研究产生较早，早在上个世纪八十年代就已经有研究者对此进行讨论，但直到2002年，研究才开始有所增长，2008-2009年产生了第一个发展小高峰，2012年后有所回落，自2016起进入指数级爆发增长态势。据此，我们将人工智能教育研究的发展分为三个阶段：

第一阶段，1984-2001年，研究的萌芽期。这个时期，每年的文献发文量在1-2篇左右，研究的主要内容是计算机辅助教学系统或专家教学系统。如1984年吉林大学王正旋发表在《计算机科学》上的《人工智能技术在教育中的应用》文章，即介绍了几种智能计算机辅助教学程序系统的功能和模块[1]。

第二阶段，2002-2015年，研究的初步发展期。这个时期的文献发文量有了较大增长，总共发表文献236篇，2008年、2009年的年发文量达到30篇，研究的主题除计算机辅助教学系统外，增加了对教学方法、教学效果、教学改革的思考，关注的范围也从高等学校向初高中、职业教育、远程教育等领域辐射。

第三阶段，2016年至今，研究的爆发期。这个时期的文献发文量呈指数级增长，三年发文量比历年发文总数还多，研究的主题除了机器学习、图像识别等智能技术，以及对教学内容、教学质量等思考外，还增加了对国家战略、人才培养、未来教育等的探讨。由此可见，人工智能教育研究早期集中在计算机领域，后来逐步向教育领域过渡，近年来有全面开花的趋势。

二、我国人工智能教育研究的两大取向

对检索文献高频关键词进行分析如图2。去除“人工智能”“教育”“教学”“AI”等词汇后发现，出现频率最高的关键词是教学改革，其次是教学方法、计算机辅助教学、专家系统、人工智能技术、智慧教育、双语教学、应用、信息技术、教学内容、人工智能课程等。由此可见，人工智能教育研究中有两大研究方向：一是技术研究方向，主要关注人工智能技术与系统，包括信息技术、计算机技术、大数据、机器学习、专家系统等；二是教育应用研究方向，主要探讨人工智能技术对教育的变革影响，包括课程设置、人才培养、教育技术、教学方法、教学内容等。图3的关键词共现网络也说明这一情况。值得一提的是，图3也显示，职业教育、远程教育也是人工智能教育研究中关注较多的话题。

责任编辑：潘一大