人工智能教育全文(5篇)
第1篇：人工智能教育范文
关键词：人工智能；教育变革；智慧教育
近年来大数据、云计算等信息技术飞速发展，人工智能在一些特殊领域（如图像识别、语音识别、自然语言等）不断取得突破性进展。人工智能作为新的技术驱动力正引发第四次工业革命，为医疗、教育、能源、环境等关键领域带来新的发展机遇。人工智能专家预测，人工智能在通用技术领域可能尚不能替代人类，但在一些特殊领域，人工智能将会淘汰现有的劳动力。在国外，许多国家纷纷把人工智能作为国家发展的重要竞争战略，我国学者也密切关注着人工智能的最新理论进展和实践应用，国务院于2017年7月颁布《新一代人工智能发展规划》，明确人工智能发展的重点策略。“人工智能变革教育”的潮流，引发了教育研究领域的“人工智能热”。当前全球范围内，人工智能在教育领域的大量研究和应用催发形成了教育人工智能概念。目前梳理学术上关于研究人工智能与教育的文献主要集中于：
（一）教育理念的革新。“人机一体”将成为未来新的教育方式[1]，由新技术和新手段的出现所应运而生的智慧教育[2]，将对原有教育进行改进和完善。智能技术在改变教育的手段和环境的同时，还有利于构建出系统解决教育问题的教育新体系，从而真正触及教育的根本[3]。
（二）关注技术的革新。机器深度学习、智能学习的算法、视觉识别以及智能语言识别这些基础技术的突破，为人工智能的教育应用奠定了坚实的基础[4]。
（三）探究教育的应用。人工智能在学校教育中的学业测评、交叉学科、角色变化等应用领域具有巨大潜力，教师角色内涵也将在与人工智能的协同共存中发生改变。AI监课系统能够数据化、可视化评估教师的授课情况，将人工智能技术的运用渗透到整个教学过程中，教师可以根据评分实时调整授课内容，以促进个性化学习，从而提升教学效果。教育深受技术发展的影响，新技术融入教育并促进教育方式的转变已成为必然趋势。一方面技术为教育提供了新的、更加广阔的可能性；另一方面技术具有变革人类的教育方式与学习方式的能力。然而，技术是一把“双刃剑”，如何获取或实现以人工智能为代表的新兴信息技术所拥有的特征、优势与功能，使其在教育中最大限度地发挥其应有的价值呢？人工智能技术如何继续被安全使用到教育领域？如何通过教育变革来促进新兴信息技术在教育教学中的广泛与深入应用，实现教育深层次革命等问题，是目前需要关注和探讨的主要问题。
1人工智能时代下教育变革的背景
1.1人工智能的内涵及具备的强大能力
人工智能最早由美国达特茅斯学院于1956年提出，其研究主要包括机器人、图像识别、自然语言处理、语音识别等，实质是一种自动感知、学习思考并做出判断的程序。人工智能具有自主学习、推断与革新的能力，推动了图像识别、自然语言处理等方面的技术突破。人工智能同时具有理性判断力、超强的工作力，只要电力供应不断，几乎可以无限制地工作下去，而且适应不需要情感投入的工作。它的超强能力，源于三个重要的技术：深度学习、大数据和强算力。
1.2人工智能时代的机遇和挑战
人工智能在精力、记忆力、计算力、感知力以及进化力等方面与人类相比，具有突出优势。在医药领域，人工智能的出现使普通民众可以享受更为高效、稀缺的医疗资源，解决医疗诊断领域诊断质量不均衡、医生资源不足等问题。在教育领域，人工智能促进教学质量进一步提升、教师角色多样化、学生学习能力的提升；为教育研究提供新技术和数据支撑；极大拓展了教育研究新视域；使教育在立德树人方面、教育方法创新方面、教育手段和环境方面以及教育服务供给方式方面均发生改变。然而，看到人工智能以其强大的处理能力带来机遇的同时，也需要正视人工智能带来的新挑战。在人工智能浪潮冲击下，如何借助人工智能发展的机遇推进教育的变革与创新？人工智能技术如何继续被安全使用？首先，人工智能专家大都认为，人工智能将会淘汰大量现有的依靠非脑力劳动为生的劳动力，需要培养人工智能时代的新型劳动力。而且，人工智能技术本身的不太成熟使很多人工智能技术只是应用在儿童教育领域，再者，人工智能潜在的道德伦理问题缺乏法律制度规范。除此之外，人工智能时代将对社会结构以及人的地位构成挑战。综上所述，人工智能时代所带来的机遇是大于挑战的。教育需适应人工智能技术所带来的突破和飞跃，不断调整和更新教育的方向和目标，实现育人成人的发展目标。
2人工智能与教育变革
2.1人工智能与教育目的的变革
人工智能带来的巨变不仅影响人类未来如何发展，而且极大释放了人类的生产力，这些在一定程度上使得人类需要重新思考教育是何目的。人工智能影响教育目的的变革主要表现在：第一，人工智能可能会使人类陷入精神危机。这源于两方面的结果：一方面，人工智能将取代大部分人的工作岗位，工作的丧失将会导致人的价值和尊严丧失。另一方面，人工智能技术的发展将可能导致所有基于自由主义的想法破产，转而人类所拥有的价值和尊严可能转化为一种“算法”，人工智能带来的职业替代风险在教育领域同样存在，主要是对教师角色的挑战。第二，人工智能有利于培养人的学习能力。从某种角度上讲，人工智能剥夺人的就业机会，但同时，人工智能助教机器人将协助教师实现个性化指导，从而有利于将学习的过程视为寻求自我价值和意义的过程。除此之外，人工智能有利于使教育注重培养人的精神能力，这种精神能力大致包括实践动手能力、价值追求能力以及创造能力，从而有利于学生知识以便于更好地完善自我、丰富自我，使教育跳脱“知识为本”的陷阱，发挥“立德树人”的正向作用。
2.2人工智能与学习方式的变革
第一，深度学习。深度学习也称为深度结构学习或者深度机器学习，是一类算法的集合。深度学习概念的提出，一方面尊重了教学规律，另一方面也是应对人工智能时代下的挑战。深度学习在机器学习、专家系统、信息处理等领域取得了显著成就，提倡学教并重、认知重构、反思教学过程，进而达到解决问题的目的。第二，个性化学习。个性化学习区别以往传统班级课堂授课，尊重学生的个性发展，因材施教。人工智能技术与大数据的应用有利于学生享受个性化的学习服务，可提供个性化的学习内容，可视化分析学生的学习数据，快速提高学生的学习效率。第三，自适应学习。自适应学习是指人工智能基于对个体学习进行快速反馈的基础上，根据学习者特征，为其推荐个性化的学习资源和学习路径，从而最大程度上适应学生的学习状态，是实现个性化学习的重要手段。人工智能技术有利于快捷、科学地判断学生的学习状态，进行学习反馈；持续收集学生的学习数据，其中包括学习目标、学习内容；高效地为学生提供海量的学习资源。
2.3人工智能与学习环境的变革
首先，有利于搭建灵活创新的学校环境。不仅可以使空间规划更具弹性，而且可以调节性增强物理环境。其次，人工智能时代的教育区别于以往传统教育强调的统一秩序，更注重个体的用户体验。创客空间、创新实验室等学习环境的不断增加以及人工智能技术的不断发展，个性化的空间环境与学习支持将改变目前学习的学习空间环境。除此之外，随着对话交互技术的逐渐成熟与不断普及，有利于实现虚实结合的立体化实时交互。VR、AR等技术的同步协作也有利于搭建新的学习环境，满足学习者的一系列要求。脑机互动技术的突破有利于实现将人工智能植入人脑，从而改变人类自然语言的交流方式。最后，人工智能通过即时、准确、高效的大数据分析有利于进行精准且个性的学习评价与反馈。人工智能将综合收集所有同学的学习记录，互相比对、优化，从而进行综合提升。更为重要的是，人工智能的人脸识别以及语音识别技术可以运用到教师的教学过程中，进行学生的学习情绪感知，学习状况的了解，从而促进学生学习的科学化；智慧校园、智慧图书馆等的出现，为教学环境的建设提供重要参考。
3人工智能在教育领域的应用
人工智能被认为是最有潜力和影响力的教育信息化技术，将通过人工智能数据挖掘分析、3D打印、模拟仿真等技术的应用，实现人工智能与教育的深度融合，对计算机辅助教学、个性化教育服务、教育人工智能生态环境等产生根本影响。2018年《地平线报告》（高等教育版本）指出了教育领域的信息化发展，未来一段时间内将通过人工智能与信息技术的结合，进而影响教育阶段的不同过程。具体见表1所示。
4人工智能时代教育变革的实践路径
人工智能时代教育变革的路径主要从政府、教师、学校三个层面入手，具体如下：政府需为人工智能引领教育变革提供政策、资金等方面的支撑。第一，进行人工智能政策的顶层设计。借鉴美国出台国家人工智能战略规划的做法，成立专门部门负责人工智能政策的顶层设计；结合所属行业的不同特点，自主拓展人工智能在中国的应用场景；支持各级各类学校建设智慧校园，多元优化教育人工智能的生态环境；联系利益共同体的力量进行政策的具体设计，积极吸纳专家、教师、学生、家长等利益共同体的意见；考虑人工智能数据的开放问题，人工智能与学校教育、家庭教育、社区教育等多种形式教育的融合问题；支持普通高等院校建立人工智能学院，鼓励职业院校、职业培训机构开展人工智能职业培训；监督管理职业培训机构、学校、企业、教育行政部门等执行主体，提供教育人工智能的生态系统。第二，投入资金支持人工智能的发展进程。政府需提供资金支持人工智能教师的技能培训，为人工智能相关专业的人才培养设置专门的经费；支持人工智能在教育领域应用的基础性、应用性研究，设置奖金激励；鼓励开展人工智能项目，加强人工智能领域的创新。人工智能时代，教师需发挥“育人”的核心价值。第一，培养师生成为学习探险伙伴，深层联结知识、教师和学生。构建教师作为学生的学习伙伴关系，明确教师与人工智能系统协同的教学模型；利用人工智能使教师及时掌握学生的学习效果等信息，关注学生的发展，提升教学效率和教学效果。第二，利用课堂教学辅助系统，提高教学质量。使用AI老师监课系统，进行老师授课情况的实时数据化、可视化评估；借助AI分析评估系统，针对性帮助学生制定个性化的学习计划。第三，探索出解决教育问题的新途径和新方法。教师需从人才培养目标、教学方法、教学方法等方面开展教学，探索出可以让学生主动、准确帮助学生找到学习方法的新途径；合理安排和部署学生的创新力、想象力和思维能力，提升学生的综合素养。学校作为培养人工智能人才的主要场所，需加强智能教育，开展智能校园建设。具体来讲：第一，建成智能生态育人环境。学校需搭建基于智能教育平台的知识模型，建立教育教学活动情况大数据采集和分析平台。第二，加强传统教育与人工智能的融合，形成“人网融合”智慧教育新样态。充分发挥“人工智能+”的优势，面向学生开展个性化的智慧教育；定期组织学生利用仿真实验室等开展高品质学习，提升课堂教学质量；挖掘人工智能与教育领域的结合点，将人工智能荣誉教育的全过程。第三，开展人工智能课程及相关项目。开设人工智能伦理课、法律课等相关人工智能课程，提高学生在学习人工智能方面的综合水平；设立人工智能在线学习、资格证书考试等环节，提高其学习人工智能技能的学习你能力和思维水平。
参考文献
[1]唐汉卫.人工智能时代教育将如何存在[J].教育研究，2018，39(11):18-24.
[2]郭大成.以素质教育引领高校人才培养的思考[J].中国高等教育，2011(Z3):12-15.
[3]张学军，董晓辉.人机共生:人工智能时代及其教育的发展趋势[J].电化教育研究，2020，41(04):35-41.
第2篇：人工智能教育范文
关键词：人工智能；AI；新闻传播教育；改革
传统的新闻传播学科教育目标简单而又明确，即通过专业教学、职业技能的训练来培养新闻媒体人才，以应对报纸、广播、电视和其他传统媒体工作中所需要的写作、出版或者主持工作。然而，多元的互联网时代的到来，新的媒介技术的出现，加剧了传媒生态的重构，使得传统的新闻学科培养模式难以满足当下对新闻人才的需求。那么，应当如何革新高校的新闻人才培养模式？
1人工智能技术在新闻传播中的应用
人工智能技术最早应用到新闻行业要追溯到20世纪90年代中期，机器人记者之父哈蒙德发明了一款能追踪使用者阅读与写作习惯，并依此推荐相应文件的软件。2009年世界上第一个新闻写稿机器人出现，一款名为“Statsmonkey”的人工智能软件在当时的美国职业棒球大联盟季后赛上，完成了世界上第一篇机器稿件。在国内，2015年9月，腾讯财经推出我国首个新闻写作机器人“Dreamwriter”。在这之后，今日头条推出了智能机器人“张小明”；新华社出现了“快笔小新”和“媒体大脑”等，这些新闻媒体机构推出的智能机器人目前主要用于体育比赛、灾难事件、财经、数据分析等领域的新闻采编和报道工作。由此看出，人工智能技术在新闻传播中得到了越来越广泛的应用，在传统的新闻传播的各个节点中出现了大量的人工智能应用场景，比如说智能采编、个性化传播和智能监测等。
2人工智能时代对新闻传播人才提出的要求
随着AI技术在新闻资讯行业的应用推广和积累，机器人写作的准确度会逐步提高，人工智能技术在新闻媒体的应用也将会越来越普及。那么还会有专业的新闻人的生存空间吗？新闻工作者将会被机器人所取代吗？美联社全球自动化和人工智能策略的联合主管FrancescoMarconi说：“自动化的关键不在于机器取代人的工作，而是更大程度释放了资源，让记者的精力专注于他们擅长的事物之上。”我国学者蔡文认为，媒体的社会角色不可替代，专业媒体的价值不会被个人媒体、机构媒体湮灭，专业新闻从业者在新闻传播活动中依然不可或缺。可以看出，人工智能技术的出现，不会替代人，反而呼吁人的“价值理性”的回归。但另一方面，来自学界自身的感知和业界实践层面的反馈而言，较普遍的问题是，技能单一，融合能力不足，新闻职业素养不是很完整[1]。因此，可以这样说，人工智能时代不是不需要真实的新闻人，而是需要有着高品格、高素质的，能够适应新的媒介时展的新闻人。
2.1具备扎实的新闻专业理论知识
人工智能时代，写稿机器人的出现对传统的新闻产生了巨大的影响。最大的挑战就是对客观性原则的挑战。有学者认为，“自动化新闻”比人采写的新闻更客观，因为都是基于大数据而自动生成，不存在多余的描述词和句子；而同样有学者认为，机器人写稿是对客观性的挑战，他们主张透过现象看隐藏在机器人身后操纵机器的人，可能是编程人员也可能是运营人员，因为他们不是新闻从业者，他们不用遵守新闻客观性原则，而且新闻行业规则对他们也没有约束力。笔者比较认同后一种观点，机器新闻没那么客观，是人对数据选择处理的结果。此外，机器人写稿对新闻的时效性原则、新闻性原则等都构成了挑战。在人工智能时代，我们还需要坚守新闻专业精神吗？笔者认为，新闻专业精神是新闻的灵魂，不论在什么时代，只有拥有了核心的东西，才具备核心的竞争力。因此，在人工智能时代依然呼唤具有扎实的新闻专业理论知识的人，不仅要能够遵从新闻的价值，还要在采写、编辑、评论的每一个环节都能游刃有余。
2.2具备较高的新闻职业素养
自从智能机器人出现在新闻传播的各个环节后，关于人工智能新闻所带来的新闻伦理和人文关怀缺失的问题，智能追踪采集侵犯隐私权的问题，个性化精准智能推送容易造成回音壁和信息茧房的问题，这些伴随着人工智能而出现在新闻传播中的问题就一直是学者们广泛讨论的话题。这些问题侧面反映出在人工智能时代，需要具备高职业素养的新闻人对新闻行业的坚守。智能时代的新闻职业素养不仅包括人的素养，还包括算法和数据的素养。技术是中立的，它发挥出好的价值还是坏的价值在于人如何利用它。所以，新闻工作者要有正确利用工具价值的素养。
2.3拥有独立思考和批判的能力
正如笔者前文所述，现在机器人写稿主要用于财经、数据分析，多以简讯、消息和时事新闻为主。这类新闻多以模式化的形式呈现，由定量和变量两部分组成，定量部分多为数字、地名，通过将其设置为固定的模板，智能机器人就可以匹配数据自动完成新闻稿件；而对于调查报告、人物采访、新闻评论这些不易形成模式化的新闻稿还需要人力来完成。也就是说，在智能时代，新闻行业需要更多的能够独立思考、对问题或者某一现象有着独到见解的新闻人。
3智能时代新闻传播学科教育模式的变革方向
教学模式应当随着教学环境、人才市场的需求、培养目标的改变而改变。由教育部和联合下发《关于加强高校新闻传播院系师资队伍建设实施卓越新闻传播人才教育培养计划的意见》（以下简称《意见》），《意见》1.0和2.0均要求高校深化新闻传播教育改革，并为创新改革新闻传播教育的人才培养模式指明了方向。
3.1重视“复合型人才”的培养
笔者认为，人工智能时代下的“复合型人才”应当满足以下三个基本方面。第一，掌握三种基础知识。包括深刻地理解文化背景知识，掌握基本的新闻传播学科理论知识和学习新的传播媒介技术。在人工智能时代，新闻工作者的工作重心越来越转向为深度报道、连续性报道和评论性文章，这就需要新闻学子在文化背景知识和新闻传播学科理论知识上下功夫，了解不同的文化背景，才可能理解生活在此种文化背景下的人。另外，学习新的传播媒介技术，才能跟上时展的节奏，符合新闻人的特性，做时代的瞭望者。第二，热情。一方面是指对待新闻职业的热情，不论在收集新闻线索还是编辑新闻，或是其他新闻传播中的任何一个环节都应保持高昂的热情。一个人没有了热情就如同无源之水，无根之木，就不可能有持续的动力。因此，新闻传播学院要培养学生对职业的认同感，使其从这份职业中获得快乐感。另一方面是指待人的热情，有同情心，能够换位思考，站在采访对象或被报道对象的角度去思考问题，这不是指违背新闻的客观性原则，而是让未来面向社会的新闻人能够更好地处理新闻伦理问题。第三，多面。广阔的知识面学习，传统的新闻传播学科知识教育模式是一种单一学科的教育，它强调人文学科教育。虽然自19世纪80年代中期起，许多学校的新闻传播课程在教学设置上进行了一些改革，开设了高等数学和计算机课程等理工科类课程，但它依然属于人文教学体系。在人工智能时代，高校将人文学、社会科学和电子技术相结合，创造出混合了艺术和科学的学科氛围是必要的。与此同时，为了培养更多的新闻传播领域的科研人员和实务人员，建立起既有科学教育又有技能训练的学科环境也是不可或缺的。在这个目标的培养过程中，切勿陷入看似什么都能做但实际上什么也不能做的尴尬局面。
3.2深化新闻传播教育理论的实践
新闻传播学科是一门实践性很强的学科，学生要满足新闻媒体的发展需要，必须要具备很强的知识应用能力，也就是说，最终要将新闻传播学科落到实践上。因此，开设了新闻传播学科的高校要努力探索建设适应全新社会环境与媒体环境的新闻采访与写作的内容体系、教法体系和实训体系。此外，还应建设具有持久创新能力的教学运行机制，保证学院的新闻传播实务教学永远获得来自新闻实践前沿的方法，为新闻实务教学提供来自实践的动力支撑。首先，开辟高校与新闻机构互聘。新闻传播学院“在人才培养创新机制引导下，加强与媒体的深层合作，通过引智协作聚集业界的优质教学资源，并将之纳入本科教学体系”[2]。高校应当建设与新闻教育紧密联系的新闻实践通道，一方面，把一线工作的优秀新闻工作者引入学校课堂教学，使新闻采写编评的每个教学环节，都可以获得鲜活、实用、前沿的来自业界的优质的教学资源。另一方面，把新闻传播专业的学子送入媒体机构实习，获得机构老师的指导，在实践中深化新闻传播理论知识，通过实践中所表现出来的问题来指导自己后续的学习。通过高校和新闻单位的互聘，建立起学习—实践—再学习的循环模式。其次，改变教学观念和学生被动学习的立场。“授人以鱼不如授人以渔”，老师必须改变传统的教学模式，即“满堂灌”和“照本宣科”的授课方式，取而代之的是给予学生自主学习的优先权。2018年教育部的《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》，遵循的三项原则之一就是突出以学生为中心。除此之外，新课程改革也强调转变老师的角色，比起教育者，老师更应该成为学生学习的引导者和监督者。可以通过课前预习，设置小组作业的形式，把课堂教学转变成老师和学生之间的交流和相互学习，课程设置为少说多做，把教学文本融入实践的过程中。最后，充分的设备支持。新闻传播学科教育需要许多的设备，比如照相机、摄像机等，而且这些设备比较花钱，学生的经济条件有限，不可能人手一台，但这些又是必学的学科专业技能，因此学校应该给予足够的经费支持，保障老师的教学任务能够顺利完成，学生能够有足够的条件去认识这些设备。此外，改革设备管理，简化各种繁杂的设备借用流程，为学生提供便利。电子器件更新迭代的速度很快，要实时更新系统的软件，对于硬件部分，尽量与业界经常使用的设备贴合，以便学生快速学习。
3.3构建跨国合作的新闻传播教育模式
“一带一路”倡议的提出，“全球村”的形成，要求国人要具有全球化的视野，作为中国故事、中国形象传播的主流担当者，更应该具备全球化的视野和思维，在这样的大背景下，就要求提高我国高等教育的国际化水平，注重国际化人才的培养。因此，跨国合作成为现今世界高等学校教育发展的主流途径之一。高校搭建跨国合作的平台，促进高等教育机构之间的校际合作，让新闻人“走出去”，开展多种形式的学术交流合作，倾听多元的观点。一方面可以聘请高质量的外籍老师走进高校的新闻传播教育，注重学生外语能力的培养，多营造外语交流的环境，同时帮助学生理解其他地方的人文；另一方面，搭建跨国媒体实验平台，让学生能够真实地感受国外的媒介生态环境，学习具体的传媒运营模式等。
4结语
从“弱人工智能时代”到“超人工智能时代”，新闻传播行业对于人工智能技术的运用正在不断地深入发展，从“自动化新闻”到“AI合成主播”，随着人工智能技术的完善和提高，智能机器人将被推广应用到新闻传播领域更广阔的新场景中，这必定对新闻工作者的能力提出更高的要求，这也就对高校的新闻传播学科教育的培养模式提出更高的标准和要求。关于教育的思考没有终点，新闻传播学科教育的培养模式需要不断的优化，重要的是还要能有切实可行的行动。可见，不论技术如何发展、媒介如何变革，新闻的宗旨不会变，教育的本义不会变[3]，为国家和社会培养造就一大批能够适应媒体深度融合和行业创新发展，能够讲好中国故事、传播好中国声音的优秀新闻传播备选人才，永远都是新闻传播教育者的使命。
参考文献：
[1]李惊雷.人工智能时代新闻传播教育困境[J].中国出版,2019(6):38-42.
[2]白贵.搭建创新实践平台培养卓越新闻传播人才[J].中国高等教育,2014(6):26-28.
[3]高晓虹,赵希婧.改革开放40周年：中国新闻传播教育的坚守与创新[J].新闻与写作,2018(12):19.
[4]李华君.智媒时代新闻人才培养的新挑战与新要求[J].青年记者,2019(22):61-62.
[5]雷跃捷,田承旭.挑战与变革：新闻学研究和教育的发展趋势[J].新闻与写作,2018(3):30-33.
[6]匡文波.记者会被机器人取代吗[J].新闻与写作,2017(9):59-62.
第3篇：人工智能教育范文
关键词：人工智能；教育治理；技术赋能
国家《加快推进教育现代化实施方案（2018－2022年）》指出，要“创新信息时代教育治理新模式，开展大数据支撑下的教育治理能力优化行动，推动以互联网等信息化手段服务教育教学全过程”。当前，人工智能已被提到国家战略的高度，列入学校专业教育中，成为人才培养的必修内容；同时在精准化教育分工、个性化教学导向下，学校硬件设施与软件服务配备都贴上了数字化、智能化标签。故而，在人工智能技术支撑下推进现代教育治理格局的优化与重塑，是实现学校科学长效治理的关键保障。
一、人工智能对现代教育治理的赋能
1.治理理念赋能人工智能是以大数据、云计算、脑科学、超级计算等为典型特点的核心驱动技术，其在智能决策、深度学习、情感计算等领域拥有强大的技术优势。将人工智能引入现代教育治理中，将对传统行政式治理理念形成良性干预与引导。一是教师治理角色发生位移。教师由传统“事必躬亲”的全能角色逐步转变为教学管理的专业设计者与管理者，成为核心素养与关键能力培养的全程参与者与服务者。二是教育治理价值更加巩固。借力于人工智能技术支撑，塑造沉浸式、场景式教育体系，教育治理将更加贴近学生成长规律，优化后的教育现代化治理体系，将为学生提供更加包容、更有价值的成长关怀，有助于激发学生内生动力，让学生在共性要求与个性需求中兼容式成长。三是教育治理形式发生变化。引入人工智能是对传统主观式治理方式的破解，更加推动教育治理向精准化方向发展。其应用大数据、云技术对教学数据、学生成长信息进行动态记录、挖掘，并智慧化分析学生之间的差异性，从而全方位权衡考量，制定精准方案，提升育人效能。
2.治理空间赋能传统学校治理更加依托于人工数据收集、主观意识判断，治理空间局限于课堂、学校等小场域，对学生主体缺乏全方位的把握了解，学校治理不免陷入低效。人工智能应用数字技术于教育治理中，教育分析更为精准，教育治理更为科学，为教育发展提供更多机会空间。一是以学校为核心的要素空间拓展。学校是教育治理主场域，而围绕学校，家庭与社会都将成为教育发展的影响要素。人工智能强调教育治理全域化，其能拓展治理空间，有效链接起“学校—家庭—社会”场域，为教育治理提供了海量而精准的数据信息，成为教育治理决策的重要依据，使得教育治理更为科学高效。二是以学校为单元的合作空间拓展。人工智能基于大数据、云计算等技术，构建触及教育活动各领域、环节的现代治理体系，实现区域学校间、网络学校间、学校与教研机构间的高效互联、深度合作。这不仅能够满足学校个性化发展、学生个性化成长需求，更能实现教育抱团治理、合作治理，从而建立全新的教育治理形态。三是以学校为基础的生涯空间拓展。智能时代，终身学习成为全民素质提升的必然需求。人工智能技术与教育治理的高度融合，为学习者掌握自主学习技能、养成自主学习习惯提供培养土壤。同时，人工智能能够为每个学习者量身定做“画像”，为其配备终身拥有的学习账户，无论学习轨迹、学习进度还是学分累计，都将强化学习者投入终身学习的兴趣与能力，实现规范引导与管理下的生涯可持续成长。
3.治理能力赋能人工智能技术与人类智慧创新能力的互补，推动了教育现代化治理工具、方法和机制的全方位升级。一是治理工具创新。传统学校治理更加依托于教育政策与学校制度等硬性规范，人工智能技术的成熟应用，不仅为学校治理提供了线下数据系统支持，更提供了线上教育平台，实现了教育互助、经验共享。同时人工智能技术能够统筹整合与协调教育资源，对教育治理行为高效联动形成优质供给。二是治理方法升级。人工智能理念主张协同发展，推动教育与技术高度融合。一方面以数字智能技术为依托，对教育数据信息进行全面采集，通过智慧分析优化教育治理流程，推进教育体系内各个治理环节最优化，提升治理方案应用实效。另一方面人工智能应用，通过线上连接、利用大数据分析，科学评价治理方法，推动固定对象间优秀方法共享与互补，实现方法借鉴、创新与升级。三是治理机制完善。人工智能依托海量数据信息，对治理目标、治理范围、治理方法、治理评价等要素展开模拟设计与分析，依据学生学习状态主动优化适配，推动建立线上线下一体、课上课下衔接的高度数字化、智能化、动态化的融合教育管理机制，构建新的教育治理形态，全面提升现代教育治理效率与效能。
二、人工智能下现代教育治理的现实桎梏
1.现代教育治理主体“结构性”缺位传统视角看，行政化依然是教育发展的隐性影响因素[1]。当前教育“去行政化”不彻底，导致治理行为依然表现为传统管制型政府模式下的行为方式，治理主体呈现“1大N小”的角色格局。一是政府或教育主管部门是教育治理的主导及绝对主体。尤其是在人工智能环境中，教育行政化使得各学校主体之间形成了沟通壁垒，不利于治理协调互动及数据的开放共享。二是教师、社会等其他治理角色的相对弱化。这种弱化体现在两个层面：一方面人工智能背景下教育治理角色的话语权弱化；另一方面人工智能对教育治理者的治理理念、治理方法、治理能力提出了更高的素质要求。三是第三方专业治理力量的支持不足。当前教育治理缺乏独立专业研究机构支持，而大多数研究者在“人工智能+教育治理”课题研究层面尚未形成完整框架，现阶段利用人工智能开展教育治理多停留在简单的技术层面，可借鉴经验有限。
2.现代教育治理范式“数据化”失位人工智能时代，教育治理要求以海量数据的采集与分析为基础。无论是教育对象的即时表现还是长期成长轨迹，都能通过数据方式呈现出来。不过由于人工智能应用对教育理念、教育主体、教育条件及教育机制等要求较高，故而大多数学校治理环境与人工智能应用需求的匹配度尚存在差距，依然表现传统教育治理的烙印。一是教育治理偏经验主义。未经科学评价、论证的“经验”，既成为了决策的主要依托，又成为管理的主要方法，其很难与以算法和数据为基础和以大数据、云计算、人工智能等信息技术为支撑的应用环境相适应。二是教育治理偏保守主义。跨区域、跨阶段、跨班级之间的教育治理存在原始数据壁垒，从而限制数据信息对治理决策的支持[2]。同时，非集群式治理所面临的风险应对能力有限，很难建立人工智能状态下相互赋能增效的“群智空间”。
3.现代教育治理模式“能动性”弱位人工智能与教育治理的协同融合，是教育发展的必然趋向。不过现代教育治理模式依然难脱传统影子，在治理供给、治理内容、治理评价等层面缺乏良性驱动。一是治理供给行政化。教育治理行政化取向，使得智能化教育环境优化的自主空间不多，能动性不足，尤其是人工智能设施设备及系统的配备上体现明显。二是治理内容碎片化。以信息化为特征的人工智能内容碎片化存在于信息技能培训中，这给人工智能专业化应用、服务教育治理造成极大限制。三是治理评价主观化。当前来看，大多数评价仍然以治理者、管理者、教学者意志为核心，评价方式简单，不能精准呈现学生短板，对教育治理的决策参考价值“大打折扣”。
三、人工智能下现代教育治理的重塑
1.主体培新：夯实“学生为本”的智慧治理基础人工智能应用教育治理的价值落脚点就是学生[3]。人工智能环境下，现代教育治理要想保持科学、高效与长效，必然要践行生本理念，做到多角色并举、多主体互补。一是倡导政府角色转新。依照杰索普（BobJessop）“元治理”理论，政府是教育治理的发起方，“应该承担设计制度的责任”。人工智能时代，政府要从行政型角色变身为服务型角色，要为特色化学校、个性化学生量身设置相适应的远景规划、制度规范和技术策略，同时从政策上给予倾斜支持，创造良好的应用环境。二是赋予角色治理话语权。人工智能环境下，教师、家长等治理参与角色应该获得更多自主空间，成为教育治理的并行主体。一方面赋予其治理话语权，对不同角色、不同视角下采集的教学数据信息的兼容，有助于使治理决策更加科学化，另一方面要想让教师家长等角色用好话语权，服务于学生成长，为其提供教育理念与技术培训是必要的。要倡导通过课程培训与问题研习等方式，培育其运用人工智能解决教育治理问题的能力与习惯。三是适度培育治理新主体。人工智能应用要求下，要“促进和规范民办教育发展”，鼓励社会教育机构参与教育治理，输出优质教育治理产品服务。同时，可邀请人工智能教育专家作为特设讲师展开技术课程与治理能力培训，亦可聘请其纳入教育治理团队中，丰富教育治理选择，提升治理主体整体能力。
2.平台创新：打造“技术赋能”的智能治理空间人工智能与教育治理深度融合，要依托于技术应用，逐步建构“人机协同、信息互通”的智慧治理空间。一是基于经验搭建技术平台。技术是人工智能的特色标签。一方面要“守旧”，利用旧经验为教育治理数据判断、分析及方法选择等把脉，丰富智能治理思路，推动学校治理转向转型发展；另一方面要“布新”，即利用人脸识别考勤、热成像监控、数据分析预测等系统技术，搭建全覆盖、高效化、智能化的教育治理平台，做到跟踪采集、科学预测、事前应急。二是基于技术建构共享平台。要“探索资源共享新机制，提升数字教育资源服务供给能力。”依托人工智能技术，利用便捷的智能媒介，积极建立更加开放、高效共享的全新治理平台。要善于借助大数据技术对学生进行全方位动态监控，及时采集与分析，加强思想预警、行为预警及方法预警，实现教育治理问题共研、教育治理经验共享。同时，利用大数据技术对资源进行精准分类，并即时判断平台用户需求，实现经验资源精准推送。三是基于发展建设开发平台。大多数人工智能技术已着陆教育，但在教育发展新形势、新需求下，人工智能必须具有自适应、自革新能力。一方面根据教情学情等研究并升级既有技术，另一方面对应治理共性与个性需求，引入先进的人工智能技术，周期性或随机性完成技术革新换代。
3.体系革新：建立“效率优先”的智群治理机制中国教育学会副会长周洪宇曾指出，智能时代教育生态呈现“智群化”特征。要将治理效率作为检验治理机制科学度、可行度的潜在标准，在人工智能实施过程中不断创新健全治理体系。一是治理环境革新。人工智能应用使得教育环境面临转换需求。一方面倡导政府或教育主管部门要加大人工智能设施、人员等配备培养力度，提升人工智能“硬实力”，另一方面要利用人工智能技术拓展教学管理空间，以高度数字化、智能化为原则，将线下课堂拓展为“线下课堂+空中课堂”的综合教育空间，化“教育工厂”为“学习村落”，实现人工智能（AI）与人类智能（HI）两大智群高度协同。二是治理内容纳新。《新一代人工智能发展规划》明确要求：“在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育。”学校教育要逐步将人工智能作为独立课程纳入课程体系中，并从教学目标、教学内容到教学评价建立相对完善的课程教育体系；要推进人工智能在跨学科环境下的教学辅助，重点培养学生的创新思维与协作能力。三是治理评价创新。这里的“创新”并非颠覆，而是评价视角与方式的多元转换。要利用人工智能技术，对教学过程等展开信息采集，建立N个教学数据群，让教学管理者在数据分析与对比中提出评价意见。同时，要将智能评测系统纳入评价主体中，基于师生评价、生生评价、自我评价等人力评价对教学管理过程展开人工智能评价，实现主观评价与数据评价相协同，全程为教学行为、学习行为全面打分，动态优化教学环节、改良教学体系、提升教学实效。
参考文献
[1]侯天宝，杨军.基础教育治理现代化的逻辑、困境及路径[J].教学与管理，2018（28）：7-10.
[2]张建.教育治理体系的现代化：标准、困境及路径[J].教育发展研究，2014，34（09）：27-33.
第4篇：人工智能教育范文
关键词:人工智能;测绘工程;高等教育;教育改革;改革体系
“如果一台机器能够与人展开对话，对话者分辨不出对方是人或机器，那么这台机器就具有智能”［1］，这是著名的“图灵测试”对人工智能的经典表述。人工智能(artificialintelligence，AI)是研究开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学［2］。人工智能的发展从1956年达特茅斯会议开始，历经两起两落，自2013年起，以深层神经网络算法为代表的机器学习方法在大数据和GPU(graphicsprocessingunit)应用发展的技术背景下，迎来了人工智能研究的第三次高潮，产生了智能城市、智能经济、智能制造、智能医疗、智能家居、智能驾驶等宏观到微观的智能化新需求，人类社会逐渐步入人工智能时代。人工智能的高速发展必将推动测绘高等教育进行改革，人工智能技术与学校教育融合是人工智能时代的必然要求，为个性化和个别化学习的实现提供技术保障，成为高等教育发展的重要推动力。如何抓住人工智能发展机遇促进测绘工程高等教育的创新和发展，是一个需要深入研究的问题。本文以人工智能技术为导向，阐述该技术的发展趋势，分析人工智能与教育相结合的研究现状，探讨人工智能技术在测绘工程领域的应用前景。结合测绘工程专业的现状，分析人工智能时代背景下测绘工程专业的发展特点，对探索人工智能与测绘工程高等教育的深入结合具有重要的理论价值和现实意义。
1人工智能的应用与分析
1．1人工智能在测绘中的应用
测绘科学技术历经传统的模拟阶段、解析阶段，由光机电技术、空间技术、传感器和网络技术推动产生了数字测绘和信息测绘［3］。随着测绘地理信息产业的发展，传统测绘应用领域不断扩大，如今已涉及陆、海、空、天乃至互联物联及人自身等泛测绘领域。个性化、智能化和一体化的测绘服务需求越来越广泛。人工智能时代是大数据、云计算、移动互联、物联网和测绘地理信息行业结合的时代，测绘与时空位置服务的技术、产业形态和商业模式产生了重大机遇与挑战［4］。智能化测绘装备的需求在不断增强，智能测量机器人、全组合智能导航系统、自组网对地感知认知系统等智能测绘硬件和产业的结合已然成为传统产业升级的风向标［5］。人工智能与地理空间数据的结合越来越密切，利用人工智能的机器学习、模式识别技术对空间数据进行分类，对环境进行感知，对地理空间数据进行智能分析［6］。云端智能数据处理与多学科交叉融合应用更加广泛，大数据背景下的“云控制”摄影测量，海量点云数据的智能挖掘，数字影像的智能识别等不断地突破着测绘新技术［7］。位置服务等新的学科内涵依托人工智能技术拓展了测绘工作的内容，无人驾驶、室内测图、智慧城市等新的领域提供广泛的测绘需求［5］，新型人工智能企业涉入测绘行业，并进一步发展了如手机测绘、众包测绘等新的测绘工作内容与工作方式。人工智能技术提高了测量传感设备的智能性、精确性、实时性和可靠性，传统艰苦而危险的测绘外业工作，将逐步被智能遥感遥测设备取代。人工智能技术为测绘科学技术建立自动化、智能化、泛在化、实时化处理和应用能力。
1．2人工智能对教育的影响
传统观念上，接受教育的主要模式是学生到学校学习教师传授的知识和技能，但这种模式已越来越难以适应人工智能时代对教育的需求。因为学生仅仅依靠在学校获取的知识去解决未来问题的可能性已经越来越小，这迫切地要求革新现代教育理念，以与社会需求相适应。文献［8］把人工智能概括为“深度学习+大数据=人工智能”。将人工智能解释为通过算法把知识与意义、教育与人性转化为0与1的二进制代码，为人们提供学习方案。现阶段，深度学习、大数据和云计算成就了人工智能，文字、语音和语义等识别技术的应用，使得规模化的自动批阅和个性化的教学反馈得以实现;慕课、微课、翻转课堂和个性化教学［9］的交互认知手段，随时、随地、随需、随变的知识传播方式正在形成;依托碎片化的教学内容和多媒体重构技术，可随时产生新的灵感和知识聚焦，扩展了教师的角色。人工智能时代的教与学正在发生着急剧的变化，在知识的集聚与传授，教学内容的更新与实践，教学绩效的评价与管理等方面都发生了变化［10］。人工智能必将改变现有的教育状况，高等教育的办学模式、专业的结构体系、教师的职业标准及教学的内容都将发生变化［11］。
2测绘工程专业教育改革
人工智能的发展推动测绘类高等教育进入了新阶段，测绘学科的内涵与外延得到了巨大的拓展，智能化学科内容明显增多。测绘工程教育将以测绘学、教育学和心理学为基础，依托互联网、物联网、大数据、云计算和脑科学等理论技术，展现出深度学习、人机协同、跨界融合、自主操作、群智开放的新特征［12］。在人工智能的大背景下，测绘工程专业的教育将面临着大的变革。
2．1培养理念的提升
2．1．1教学中心由教师转变为学生传统测绘教育中，教师作为专业知识的主要承载者，占据着教学关系的主导地位，普遍形成了以课堂为理论知识传播的载体，以实习基地为实践教学的场所，把知识和技能灌输给学生，因而难以把握每位学生的认知效果，更谈不上创新思维的开发。人工智能时代，依托移动互联网、云计算、大数据和虚拟现实等技术的实时教学平台，学生可以随时随地、多种方式获取知识和技能，学生真正成为整个教学关系的中心，而教师则围绕学生进行教学和指导，起指挥和引导作用，从而增强学生学习的自主性和目标性。
2．1．2整体培养转变为分层教学精准培养改变传统以专业、班级为单位的组织形式，借助智慧化的学习平台，全面、精准地记录学生的学习状态和训练效果，快速、准确地分析各个教学环节的得失，促进教师及时、有效地调整教学策略，以更好地识别和处理学生的个体化需求，实现分层教学和精准培养。
2．1．3知识传递向文化传承创新转变随时随地获取知识的能力、特定问题的决策能力和解决现实问题的创新能力是人工智能时代教育培养的本质［13］。由于人工智能技术能够胜任很多人类的体力劳动和部分脑力劳动，测绘工程专业教育的重心将从传授理论知识和专业技能向挖掘人脑的存量知识和培养创新思维转变，目的是培养学生不断探索新领域和新知识的意识，推动教育目标从知识传递向文化传承与创新转变。
2．2知识结构的调整
2．2．1培养目标的转变人工智能时代的测绘工程教育将把专业基础教育同人工智能技术相结合形成新的培养目标。人工智能时代对测绘专业人才的培养，侧重既具有测绘地理信息专业基础，又能够综合运用人工智能的理论和技术进行空间数据的采集、处理、分析和应用。
2．2．2课程体系的重构(1)增设智能课程，重构课程类型。教学要紧跟时展，将人工智能类课程引入课堂，同传统的基础计算机类课程一样，成为专业学习的基础。将传统的基础类、专业基础类和专业核心类课程拓展为通识基础类、智能基础类、专业基础类和专业核心类课程。(2)统筹教学内容，做好层次设计。人工智能理论引领信息技术发展的前沿，人工智能研究带来的理论成果和技术创新指引着测绘行业应用的洞察力。突出测绘学科各学历层次课程的重心和特点，做好本科、硕士和博士阶段课程内容的规划，增强各阶段教学内容的进阶性，避免重复。(3)注重实践教学，拓展实践形式。实践教学是提高人才素质与能力的重要途径，研究生教育比本科教育更应重视实践创新能力培养。研究生教育的实践为更广义的实践，包括项目研究、学术论坛、高水平研讨、实验测试等多种形式，在实践中培养学生的创新意识和创新思维。(4)突出智能特色，重建教学大纲。针对不同阶段的人才培养要求编写合理的教学大纲。根据工程技术应用、科学理论研究等不同出口方向，考虑本、硕、博不同学历层次人才的需求，结合国家和院校自身在教学、科研和工程应用方面的定位，制定具有学科特色的分阶段教学大纲。(5)改革课程考核，重视能力评价。课程考核是目前了解和评价学生课程学习效果的一种有效方法，应注重对学生分析问题和解决问题能力的评价。本科注重基本技能和专业基础的考查，研究生课程考核关键在于对实践能力和创新思维的考查。对于硕士研究生，多以项目设计的形式，重点考查解决复杂科学和工程问题的能力;对于博士研究生，多以科研学术报告为载体，考查学生对人工智能泛测绘领域的发展现状和前沿问题的掌握情况和独立观点，并鼓励其物化成果进行学术发表。
2．3教学方法的改革
人工智能以其个性化、游戏化和沉浸式的在线互动教学模式冲击着传统的学校课堂，必将迫使教师改进教学模式［14］。以教材、板书和多媒体课件为核心的传统教学媒介将走下讲台成为辅助教学工具，移动互联网、线上课堂和虚拟现实等智慧教学平台将逐步成为主流。
2．3．1课程教学个性化以现阶段的慕课、翻转课堂等作为智能化教学的初级阶段，将逐步发展形成智能化的教学载体能为每名学生量身打造个性化的学习平台。由学生的个人信息、认知特征、学习记录、位置信息和媒体社交等信息构成数据库，通过人工智能技术不断调整优化模型参数构建学生模型。针对学生的个性化需求，实现个性化的学习资源、路径和服务的推送。课程教学个性化主要服务于课下自主学习、课后作业训练及师生个体探讨等环节。
2．3．2自主在线学习规范化借助计算机和互联网，开发智慧教学平台。依据学生的预习、听课和作业情况对课堂学习效果进行评价，预测未来的学习表现。对于学习高风险的学生给出预警，并根据评价结果推荐个性化的学习内容和方法，提升学习效率。在教学活动结束时提供教学反馈，将个性化、自主化学习规范到日常教学管理工作中，一方面减轻教师的测评负担，另一方面为教学决策和教学改革提供可靠的依据。
2．3．3虚拟场景实践教学常态化传统的测绘实践教学往往由于时间、空间、仪器设备和学生安全等因素的限制，导致教学实践项目与教学内容符合程度低，与生产工作需求相脱节。依托于人工智能技术构建的虚拟仿真实践基地，允许学生灵活安排实践时间和实践内容，提供个性化的实践训练需求，大大提高学生的实践参与度和完成度，更加贴合生产一线的实践内容，克服现实中因实习基地的局限性而影响实习效果的弊端。指导教师运用虚拟实践教学场景实时地获取、跟踪学生的实践训练情况，及时制定反馈信息，提高指导效果，保证实践教学质量，形成虚实结合、优势互补的实践教学模式，同时降低实践教学的经济成本和安全成本，有利于提高学生的实践创新能力。
2．4创新能力的培养
人工智能将成为教与学的关系主要因素之一，教与学的关系发展为人工智能与教师、学生三者之间的关系，教师要借助人工智能与学生一起学习，人工智能通过教师与学生之间的交流反馈，进行信息加工分析，为教师献出教改策略，向学生提供学习建议。在以学生为中心的学习模式下，学生对教师和人工智能提出问题，实现综合知识和创新能力的提高。
2．4．1教师创新能力提升人工智能时代，教师的一些日常性、重复性、规则性和单调性工作，将由人工智能技术代替。通过自动命题和自动批阅作业发现教学问题，针对学生个体的知识薄弱点提供有效教学资源，达到真正意义上的因材施教。同时，促使教师提高创新能力，改进传统教学方法，把教学过程中以知识传授的重心向情感和人格方面转移，把传统的“教书”为主转向新型的“育人”为主，增强教师角色本身的不可替代性。
2．4．2学生创新能力培养创新能力决定了人与学科的生命力。学生天赋的发掘、兴趣的激发和创造力的激活在人工智能时代更具一般性。人工智能可以通过构建知识图谱结合大数据分析，引导学生找准学习定位，发现自身天赋和兴趣，以便在擅长的领域发力，进而在最大程度上发散思维，不断培养创新意识，逐步产生创新思维，最终形成创新能力，从而真正意义上实现创新型人才的培养。
3总结
第5篇：人工智能教育范文
关键词：人工智能；人工智能教育；人才培养体系
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）在很大程度扩充了人类身体和大脑无限的潜能。世界围棋冠军李世石和柯洁连续战败于“阿尔法狗”，这使得新一轮的发展热潮在全球性人工智能界掀起了热浪。这几年，很多知名学者在国内陆续开展了有关方面的探索，如，教育人工智能（EAI），闫志明等提出，这一理论划分了教育人工智能的内涵（闫志明等，2017）；智慧教育时代我国人工智能教育应用的发展路径（马玉慧等，2017）；刘清堂等对智能教学技术的发展与展望进行了研究（刘清堂等，2016）。由此看来，人工智能作为一项崭新的技术，将会使教育迎来“人工智能教育”的新征程。人工智能的探索，在国外的发展历程比国内相对较早，所以比国内的技术要更加稳定成熟。人工智能的绝大一部分研究所涉及到的主要部分，又在人工智能的应用方面占据了各个领域。那么，教育作为不可或缺的一部分，已经深深地被人工智能技术带来的便利性所引导。实际上，人工智能教育现阶段早已应用，人工智能教育任何有可能性的发展我们都必须密切关注，作为一名新时代的高等学校的教育工作者，开拓自己的视野，争取走在时代的前列，就必须密切关注着人工智能教育任何有可能性的发展。
1国内外研究现状对比分析
1.1国内研究现状
一般所说的“人工智能教育”，是人工智能与教育的深度融合与发展（吴永和等，2017）。新时代环境下对于“人工智能教育”的研究正在热火朝天地进行着，这时期产生了非常多的研究成果。现在看来，主要应用的方式为“人工智能+教育”，通过将人工智能应用于教育领域，达到提高教育教学质量的目的。本文将把人工智能教育领域的相关调查研究成果作为基础，通过对其进行关键字词的共词网络图分析，以透视“人工智能教育”的学术内涵。以“中国知网”作为主要的检索方式，将“人工智能教育”作为概念的介入点进行搜索，期刊来源限定为核心期刊和CSSCI，时间区间为2000年—2018年，共得到结果48篇。人工智能和教育的融合有着无限可能性。“人工智能教育”人们关注的更多是教育的应用。随着科学技术的发展，人工智能在网路和远程教育中得到了越来越多的应用。其中，机器学习、智能教育以及图像技术处理是“人工智能教育”的基础组成部件。在此基础上，计算机辅助教学、决策支持系统和智能教育系统也得到了迅猛发展。此外，该模式也将触角伸到“互联网+”教育，情感教育等热门教育方向。信息技术、教育应用和学习过程共同出现的次数较多，与很多关键词联系紧密。这表明信息技术、教育应用和人工智能在同一篇文章中一起大量的存在，这也受到了研究者广泛关注。这从总体上说明了“人工智能教育”的研究重点，因此与之相关的研究也围绕其开展。
1.2国外研究现状
美国白宫科技政策办公室于2016年10月了《为人工智能的未来做好准备》报告。在美国，人工智能目前发展的情况以及未来或许会出现的一些疑问，可能存在的市场潜力这篇报告从以下7个层面进行了分析：（1）在交通运输国民的医疗层面的保障，解决了极端的效率低的问题。在公共事务方面，大大改善了国民的生活水平。（2）联邦政府建议，为了提高服务水平和办公效率，应在政府中广泛使用人工智能技术。（3）保障社会的公共安全对于人工智能的应用是首要需要遵守的条件，完善良好的管理制度以利于更好地监管产品后续的管理。（4）人工智能技术的发展离不开联邦政府的长时间的基础投资和对于从业人员的基础培养，巨大的市场需求对于研究人员以及技术专业的需要，需要政府和学校采取有效的措施来满足。（5）人工智能的应用给人们带来了很多便利，机器的自动化操作让人们解放了双手，但有一些行业和人群会因此受到一些潜在的负面影响。（6）在公平性、安全性与治理方面，人工智能被用来控制现实设备，并使人类开始对安全问题产生关注。（7）全球问题，例如：灾害预防、气候变化等，人工智能可以提供解决的新思路。针对人工智能研发，《国家人工智能研发战略规划》提出：（1）人工智能研究的可持续性发展与投资。（2）人与智能的有效性平衡。（3）人工智能的道德性、法律性的提出以及处理其社会性影响。（4）保证人工智能安全的系统环境。（5）开发用于人工智能训练及测试的共享公共数据集环境。（6）人工智能技术测试根据制定的标准和相关参照。（7）对于人力资源的需求性。
2构建“人工智能教育”人才培养体系
2.1“人工智能教育”的业态趋向
以学习者为主体的教育模式，能够帮助教师定制教育模式、个性化受教育者短期以及远期培养。这样的“人工智能教育”，需要学校、企业、政府之间通力合作才能实现。而学校是“人工智能教育”的主要应用阵地，能够为受教育者提供丰富且内容完善的教学资料、先进的教学理论，同时还能够正确地提出理论指导数据；同时，学校也是企业“人工智能教育”此类产品的主要的应用对象。企业应该依托先进的技术，以教育为导向，研发并提供多样化、个性化的教育产品和服务。并依据学校教育的反馈数据，不断改进产品和服务，使其逐渐迎合教育市场和社会的需求，促进学校“人工智能教育”的发展。政府是推动“人工智能教育”正确发展的导向，一方面要为“人工智能教育”产品和服务制定市场标准与政策，规范市场，另一方面也要为学校“人工智能教育”提供科学的导向与指导意见。
2.2“人工智能教育”知识储备措施
2.2.1推广基础教育中的人工智能活动基础教育目前已经在为“人工智能+教育”的教育路径提供发展的基础环境。现阶段，中小学生是国家未来发展的根基，让其学习相关的知识显得非常重要。这就要求学校和政府作出调整，在中小学时期可以设立与人工智能有关的课程，例如，科学技术课程，或者具有开拓性、探究性的学习课程。其能够使得学生具备一些基础知识，帮助学生能够了解人工智能，提高其对人工智能技术的正确认知。
2.2.2完善高校人工智能学科教育框架高等教育能够在“人工智能教育”理念下，为该领域的发展提供人才保障。高校是“人工智能教育”进行各类研发的主要实验场所，因此，需要改善人工智能学科现有的整体知识架构，不断完善人工智能专业种类，同时专门设计人工智能类课程，随着人工智能理论探索的深入，不断推动人工智能教育的实施。高等院校是各种创新人才的发源地，可在部分高校建立人工智能教育试点，同时可以在试点高校建立以人工智能为主的实验室，大力吸引人工智能学科相关高技术人才，通过这些人才的通力合作，逐步优化人工智能培养的专业知识体系以及学科组成。
2.2.3打造人工智能的高端人才队伍人工智能的发展和技术倚重高端人才，培养具有创新能力和研究精神的专业高技术含量人才至关重要，其是“人工智能教育”能够长远、快速发展的依靠。组建“人工智能教育”高端人才队伍，要坚持培养与引进两手把握。一方面，培育高水平研发团队以及实验室。着重支持和培养具有领导能力的领军人才，加强此类技术的基础研究、细化应用研究等。另一方面，还应该加大高端人才的吸引力度。通过重大研发任务和基地平台建设，实现人工智能国际高端人才和创新队伍精准引进。
3结语
人类处于知识改变命运的时代，各类技术正呈现大融合的状态。人工智能从一定程度上帮助人类进行思考，是人类社会发展的重要助力。而将其应用在教育领域，不仅能够更好地提高学生的学习效率，也可以将教师、学校的管理力度提高一个档次。然而，该技术在教育领域的发展还需要不断地努力才可以。
参考文献：
[1]闫志明,唐夏夏,秦旋,等.教育人工智能(EAI)的内涵,关键技术与应用趋势*——美国《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研发战略规划》报告解析[J].远程教育杂志,2017,35(001):26-35.
[2]刘清堂,毛刚,杨琳,etal.智能教学技术的发展与展望[J].中国电化教育,2016(6):15.
