1.1 智能教育发展历程

智能教育指的是人工智能在教育领域的应用，要了解智能教育，首先要知道什么是人工智能，本文会先从人工智能讲起。人工智能在教育领域的应用是建立在数字教育的基础之上的，数字教育的出现为人工智能在教育领域的应用提供了良好条件。同时，在 5G 等技术的助力下，人工智能将在教育领域有更好的应用前景。

1.1.1 什么是人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一个新领域。其作为计算机科学的一个分支，主要应用于机器人开发、语音识别、图像识别等方面。

随着对人工智能研究的不断深入，逻辑学、心理学、生物学仿生学、语言学都与人工智能学科形成了交叉，人工智能也因此发展为一门综合性学科。而随着大数据、云计算和 5G 在人工智能领域的应用，人工智能的应用领域也将极大地拓宽，人工智能在教育行业的落地应用成为现实，并在各种新技术的支持下产生出越来越多的应用成果。

在工业革命时代，机器替代人类的手工劳动；而在人工智能时代，机器将会模拟人类的智能劳动，将会出现像人一样思考的智能机器人，而它们都是通过不同的算法来运行的。算法反映人类的逻辑和思考方式，比如计算机通过算法能够反映人类的逻辑。人工智能能够实现由计算机代替人类书写文章、编写程序。

击败世界围棋冠军柯洁的人工智能机器人阿尔法围棋被围棋界认为，它的下棋能力已经超过人类围棋最高水平。阿尔法围棋的“双大脑”为比赛的胜利增加了胜算。“落子选择器”是阿尔法围棋的第一大脑，它会在整盘布局中找到最佳的下一步；“棋局评估器”是阿尔法围棋的第二大脑，它通过对整个棋局的把控，预测双方赢棋的概率，辅助“落子选择器”进行选择。阿尔法围棋的获胜展示了深度学习的威力，人工神经网络通过大量的矩阵数字输入和多层组织的链接，形成神经网络“大脑”，能够进行精准的数据处理和整合。这在一定程度上激发了科研人员研发人工智能程序的信心与热情。

人工智能共分为三种形态：弱人工智能、强人工智能、超人工智能。当前科研人员已在弱人工智能阶段取得了较大成就，但强人工智能和超人工智能还处于展望阶段。

1. 弱人工智能

弱人工智能主要专注于单方面的人工智能领域。例如，阿尔法围棋就是弱人工智能的代表，它专注于围棋领域。

2. 强人工智能

强人工智能是在推理、思维、创造等方面能和人类相媲美的人工智能，能够完成人类目前从事的脑力活动。但是强人工智能对技术要求较高，当前还无法完整实现。

3. 超人工智能

超人工智能具有复合型能力，在语言处理、运动控制、知觉感知、社交沟通和创造创新等方面都有较为出色的表现。

当前人工智能的研发正处在由弱人工智能向强人工智能转变的阶段。在这个转变过程中，弱人工智能的发展面临诸多问题，一方面，基于人类大脑的精细度和复杂性，科研人员还有很多未知领域需要探索；另一方面，当前人工智能技术的逻辑分析能力较强而感知分析能力较弱，这也是需要科研人员解决的问题。

虽然从弱人工智能向强人工智能的转变并不容易，但可以预见的是人工智能，今后将继续沿着云端人工智能、情感人工智能和深度学习人工智能几个方向发展。

1. 云端人工智能

云计算和人工智能的结合可以将大量的人工智能运算转入云平台，能有效降低人工智能的运行成本，也能让更多人享受到人工智能的便利。云端人工智能在未来的医疗、交通、教育和能源等行业都将有突出的表现。

2. 情感人工智能

情感人工智能可通过对人类表情、语气和情感变化的模拟，更好地对人类情感进行认识、理解和引导，在未来能够充当人类的虚拟助手，辅助人类工作，也能与人类进行深入交流。

3. 深度学习人工智能

深度学习的灵感来自人类大脑的结构，也就是神经元的连接。科研人员通过模拟人类的神经网络同时植入生物结构性算法，让人工智能实现和人类类似的学习功能。

综上所述，人工智能的发展在未来会深刻影响人们的生活，云端人工智能、情感人工智能和深度学习人工智能，都将为人们未来的生活提供更多便利。

1.1.2 什么是智能教育

智能教育就是指人工智能在教育领域的应用。随着人工智能的发展，教育领域将会得到强有力的帮助。人工智能将会应用于教学及管理的各环节，也将会更加深刻、更加广泛地融入教育领域的方 方面面。

智能教育的目标是为教育参与者，如教师、学生等，打造智能化帮手。智能教育不是人工智能和教育二者的简单相加，而是二者的深度融合。人工智能依据大数据准确计算学生的知识量、学科倾向、思维类型、能力潜质等，能够结合学习规律合理配置教学内容，促进学生的个性化发展，提升学生的核心素养。

当前，5G 网络的部署助推了人工智能在教育领域的应用。传统教育中以书本、教师为中心的教学模式，在互联网、信息终端日益发展完善的学习环境中越来越过时。 而智能教育能够调整教育内容、变革学习方式、重组学习资源。

智能教育要求人的学习从知识的学习转变为知识获取能力的学习，目的是培养人的终身学习能力。智能教育会基于大数据的计算来认识教育的规律，也会收集个体“小数据”来发现学生的差异性，从而实现因材施教。

智能教育和此前的数字教育（即信息化教育）有何不同？此前的数字教育是教育手段的信息化，只是把教育过程中呈现、传输、记录的方式改成数字模式，并没有带来教育理念、教学模式和教学内容上的根本性变化。而智能教育在教学理念、教学模式和教学内容等方面有突破性的变革。

有人认为智能教育的发展将会使教育机器人取代教师，这种观点是不科学的。教育机器人主要负责教师工作中重复的机械式劳动，智能教育中的教师要转化自己的角色，做学生个性化学习的协作者。这就要求教师也必须是一个学习者。人才培养中教师的作用是十分重要的，这是对教师能力的要求，也是教育机器人难以替代教师的原因。

1.1.3 从传统教育到数字教育

人工智能在教育领域的落地应用并不是直接在传统教育的基础上进行的，从传统教育到数字教育的转变为人工智能在教育领域的应用奠定了基础。

过去，传统教育体系中某种程度上存在着重理论轻实践、重知识灌输轻思考等现象，这与现代社会的发展需求是不相适应的。现代教育坚持以人为本，注重因材施教，注重学生的全面发展，注重教育内容的开放性。

我国自 20 世纪 90 年代开始提倡教育信息化，并十分重视教育信息化工作。信息技术改变了传统的教育形态，使信息的表达和传递产生了质的转变，计算机辅助教学、远程教育、网络教学等使教学模式变得更加开放共享。

数字教育指的是在现代教育理念的指导下，运用各种新兴的信息技术，开发并合理配置教育资源，优化教学各环节，以提高学生信息素养为目标的一种新的教育方式。数字教育中所运用的计算机技术、多媒体技术是保证知识高效传播的有效工具。各种网络课程、数字图书、教学网站使学生能够更便捷地学习各种知识。

数字教育在发展的过程中，虽然提倡以学生为中心，但在事实上还是以教师为主导来进行多媒体辅助教学、远程教学等。总之，数字教育是对教育的某一环节进行了数字化变革，是给教学提供了一些先进的技术手段，在一定程度上提高了教学的质量与效率。

数字教育虽然只是对传统教育中的某些部分进行了变革，但这仍为人工智能进入教育领域打下了基础，使人工智能进入教育领域有了切入点。

1.1.4 从数字教育到智能教育

随着各种先进技术的发展和在教育领域的应用，教育也从数字教育升级为智能教育。智能教育将依托 5G、大数据、云计算、VR/AR等先进技术，打造完整的教育生态环境。智能教育将通过移动端、个性化学习支持系统等实现以学生为中心的学习。

在智能教育的发展中，研究关注的重点在于技术的智能化。智能教育着眼于物的“智慧”，重视技术层面的挖掘，强调将技术融入学校、家庭等现实教学环境和在线教学、远程教学等虚拟教学环境中。

在智能教育的基础上，充分利用现代信息技术能够实现智慧化教学、智慧化学习、智慧化评价、智慧化管理等，能够提高学生的 思维能力和创造能力。同时，智能教育能够培育大量高技能综合人才，为社会的发展和进步贡献力量。

智能教育除了要与 5G、云计算、大数据等先进技术相结合，其发展也需要教育体制的优化和教育理念的创新与发展。 这就对当下的教育理念和教育模式提出了要求。

一是要求教师要从知识传授者转变为学生知识的提供者和辅助者，学生也需转变，以更加积极主动的心态来进行自主学习。

二是要求教学要从机械的强化训练转变到重视教学活动的设计与引导，并适时对教学活动进行评价，以对教学活动进行干预，最终达到更好的教学效果。

三是要求教学活动中要支持多种学习方式的结合使用。

四是要求在教学活动过程中要重视“即时反馈与评价”。智能教育借助各种先进技术获取教育过程中的数据，依据精确的数据对问题精准定位，使评价由经验主义走向可信和有效的数据支持。

智能教育在各种技术的支持下将会获得更好的发展，其将会深入教育过程中的更多环节，同时也将会深入更多的地区。同时，智能教育的推广也会推动教育理念及教育模式的变革，使师生得到更好的教学与学习体验。

1.1.5 人工智能逐渐与教学活动结合

目前，大数据和人工智能在各行各业都有所应用，自然也包括教育行业。在大数据和人工智能的支持下，教育行业的许多应用已经进入“深水期”，教学模式正在逐渐发生改变。

从教学过程来看，以大数据技术为依托的人工智能系统可以使教育在授课、学习、考评、管理等方面变得科学化和智能化，如图 1-1 所示。

图 1-1 人工智能系统在教学中的表现

1. 授课

过去的学生接受的教育大都是“生产线教育”，一代学生应用同样的教材，一个学科由一个教师负责，并通过同一套标准来进行考核，个性化教学是那个时代的“奢侈品”。

而现在，人工智能系统能够实现自适应教育及个性化教学。在教学方式方面，教师拥有了更为多样的教学手段，在上课时不再只依靠一本教科书，而是可以调取大量的优质教学资源，以多种形式展现给学生。

例如，语音识别和图像识别在教学中的应用优化了师生的教学体验。教师可以将一句英语句子拍照上传到云端，系统会用合适的语气读出这句话。教师还可以在语音测评系统上输入这个句子，让学生跟读这句话，这样系统就会做出测评并为学生打分。

同时，VR/AR、大数据与人工智能系统的结合，能够很好地还原教学场景，让学生爱上学习，学习效果也能有质的飞跃。例如，谷歌通过引入 VR/AR 技术，使教学应用“实境教学”成为现实，成功地改变了课堂的授课方式。

在教学过程中，通过收集、分析学生学习过程中产生的数据，教师能够准确了解每个学生的知识点掌握情况，从而有针对性地为学生布置作业，达到因材施教的效果。

2. 学习

在学习过程中，学生可利用大数据技术根据知识点的关系制作知识图谱，从而制订学习计划。同时，数据分析技术可以分析学生的学习水平，并建立与之相匹配的学习计划，并由人工智能系统为学生提供个性化的辅导，以帮助学生高效学习。

例如，此前需要花费 2 个小时才能完成的课堂内容，也许其中需要掌握的知识点学生只需花费半个小时便可学会。 而人工智能系统就可以评估学生的学习成绩，并有针对性地为学生推荐合适的练习题，在节约时间的同时，也能达到更好的学习效果。

同时，图像识别技术也可以提高学生的学习效率。学生可以通过手机拍摄教材或作业内容上传至人工智能系统，系统可以分析照片和文本，并显示出对应的要点与难点。这样的学习流程为学生的自主学习提供了更多可能性。

3. 考评

在传统教育中，考试与评价会花费教师大量的时间。而现在，人工智能和大数据在教育领域的应用，使得自动批改和个性化反馈成为现实。

在利用人工智能系统进行考评时，教师只需将试卷批量进行扫描，系统就可以实时统计并显示已扫描试卷的试卷份数、平均分、最高分和最集中的错题及其对应的知识点，这些信息能够方便教师对考试情况进行全面、实时的分析。

即便是对几十万、几百万份试卷进行分析，人工智能系统也能通过图文识别和文本检索技术快速检查所有试卷，并迅速提取、标注出存在问题的试卷，实现智能测评。

4. 管理

如果说学生更多关注“学”的部分，那么学校则需要在教学之外充分分析教育行为数据，以便做好管理工作。利用人工智能系统，充分考虑教务处、学生处、校务处等部门的管理需求，学校可进一步收集、记录、分析教育行为数据，更全面地了解教学的真实状态，有效推进教学信息化。

目前，一些学校已经建立了学生画像、学生行为预警、学生综合数据检索等体系，以便更好地分析学生在专业学习上的潜能，从而为学生提供个性化的管理方案。

例如，面对学生不同的选课需求，学校应该如何合理地排课？在尚未应用人工智能系统时，教师排课需要花费几周的时间，并且不能保证排课能够满足学生多样化的需求。而在用人工智能系统进行排课时，学生只需将自己的选课需求上传至系统，系统就可以整合教室与教师资源进行快速排课，这种智能排课方式有效地提高了排课的效率与学生的满意度。

大数据、人工智能在教育领域的应用才刚刚起步，未来，以大数据为依托的人工智能可以实现教育个性化，使因材施教、因人施教成为现实。