“我們今天要學(xué)習三角函數”“你是不是有疑問(wèn)？我來(lái)幫你解答”“勞逸要結合，我們休息一下吧”……如果只看這些語(yǔ)句，也許您會(huì )感嘆，真是個(gè)稱(chēng)職的教師。而事實(shí)上，發(fā)起這段會(huì )話(huà)的是一款交互式教育機器人。

隨著(zhù)人工智能的興起，我們社會(huì )的各個(gè)領(lǐng)域都在發(fā)生著(zhù)翻天覆地的改變，其中教育尤甚。新的器械、新的理念，智慧教育已然來(lái)臨。

近日，由北京師范大學(xué)未來(lái)教育高精尖創(chuàng )新中心、中國電子技術(shù)標準化研究院與教育部教育信息化技術(shù)標準委員會(huì )共同主辦的ISO/IEC JTC1/SC36第32屆全會(huì )及工作組會(huì )議成功召開(kāi)。來(lái)自中國、加拿大、美國、英國、澳大利亞、俄羅斯、法國、日本、韓國、挪威等10余個(gè)國家近70名中外專(zhuān)家和近100名教育、技術(shù)領(lǐng)域知名人士，共同探討了人工智能時(shí)代未來(lái)教育發(fā)展趨勢，為教育、學(xué)習和培訓領(lǐng)域信息技術(shù)的標準化工作提供新思路。

以下節選會(huì )議中專(zhuān)家們的研究與思考，與讀者共享。

指數思維賦能智慧教育

華東師范大學(xué)教授 祝智庭

當前，信息化發(fā)展給社會(huì )帶來(lái)巨大影響，也給教育帶來(lái)了重大變化，教育已經(jīng)不僅僅作為一個(gè)教育現象，而是作為一項全社會(huì )關(guān)注的公共事業(yè)而存在。社會(huì )對智慧教育的呼聲高漲。

智慧教育的核心要義是通過(guò)人機協(xié)同作用以?xún)?yōu)化教學(xué)過(guò)程與促進(jìn)學(xué)習者美好發(fā)展的未來(lái)教育范式。

當前，計算能力實(shí)現了指數級增長(cháng)，但是指數技術(shù)還需要指數思維才能產(chǎn)生指數效應，人類(lèi)需要“指數技術(shù)”“指數思維”向奇點(diǎn)過(guò)渡。

指數思維強調發(fā)揮匯聚集體智慧，目前國內外已經(jīng)有一些實(shí)踐案例能夠體現指數思維，MOOCs 尤其是cMOOCs通過(guò)社交媒體實(shí)現集體智慧的匯聚，斯坦福的開(kāi)環(huán)大學(xué)，芬蘭的混齡班制度、差齡化合作的做法等也是體現指數思維的，匯聚了集體智慧，奇點(diǎn)大學(xué)匯聚全球精英，發(fā)展指數思維，應對全球性問(wèn)題。

我們應該堅守智慧教育的底線(xiàn)思維，適合機器（智能技術(shù)）做的事讓機器去做，適合人（師生、管理者、服務(wù)者等）做的事讓人來(lái)做，適合于人機合作的事讓人與機器一起來(lái)做，匯聚全球智慧，促進(jìn)人機智能的一體化。智慧教育是科學(xué)性、技術(shù)性、藝術(shù)性、人文性的有機統一，其核心價(jià)值是使學(xué)生獲得美好的學(xué)習發(fā)展體驗。

何謂通用智能輔導框架

美國孟菲斯大學(xué)教授 胡祥恩

21世紀人們對個(gè)性化學(xué)習具有更加迫切的需求，這一迫切需求也促使了工程界和研究界越來(lái)越多的人關(guān)注智能導師系統。

通用智能導師系統是一個(gè)免費的、模塊化的、開(kāi)源的輔導框架，能夠捕獲最佳實(shí)踐并支持自適應教學(xué)系統的快速創(chuàng )作，實(shí)現重用和互操作性，能夠降低編寫(xiě)適應性教學(xué)系統所需的成本和入門(mén)技能，能夠增強自適應教學(xué)系統的適應性。

以Auto Tutor這一通用智能導師系統的應用案例為例，它可以用自然語(yǔ)言與人類(lèi)進(jìn)行對話(huà)，在多個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生了學(xué)習成果（例如，計算機素養，物理學(xué)，批判性思維）。AutoTutor的三個(gè)主要研究領(lǐng)域是人性化的輔導策略，教學(xué)代理和支持自然語(yǔ)言輔導的技術(shù)。該系統將在未來(lái)為學(xué)生提供更多智慧的輔導，讓學(xué)習變得更智慧。

技術(shù)在課堂教學(xué)中的應用：源自對過(guò)去錯誤嘗試的學(xué)習

智利天主教大學(xué)教授 米格爾·努斯鮑姆

在技術(shù)不斷發(fā)展的今天，盡管學(xué)習技術(shù)方面的投資在不斷增加，但研究仍然沒(méi)有顯示出學(xué)習方面有任何顯著(zhù)改善。僅僅給孩子們提供一臺電腦或技術(shù)設備并不能提高他們的學(xué)習水平。

在信息技術(shù)的學(xué)習中，一些學(xué)生學(xué)習得很快，而另外一些學(xué)生則學(xué)習得很慢，學(xué)習系統應該能夠理解學(xué)生的步調，讓學(xué)生能夠按照自己的步調進(jìn)行學(xué)習，而不是按照系統預設的進(jìn)度進(jìn)行學(xué)習。國際上的研究表明，在學(xué)校中使用信息技術(shù)與學(xué)生成績(jì)之間僅存在弱相關(guān)或負相關(guān)關(guān)系。

系統只能告訴你碎片化的知識或按部就班的指導，但是我們應該尊重孩子的權利，允許他們按自己的步調進(jìn)行學(xué)習，架起課程與技術(shù)之間的橋梁，整合數字化和對話(huà)型的資源。

當教師成功地將技術(shù)融入課堂，系統地使用可用的資源時(shí)，學(xué)生的學(xué)習有了顯著(zhù)的提高。通過(guò)使課堂活動(dòng)適應學(xué)生的個(gè)人學(xué)習節奏，克服了每個(gè)學(xué)生在知識基礎上的薄弱環(huán)節。當教師有一個(gè)精心策劃的教學(xué)策略來(lái)整合數字化和非數字資源時(shí)，學(xué)生的學(xué)習相對于課程目標得到了增強。當系統地使用資源時(shí)、當學(xué)校的基礎設施促進(jìn)了技術(shù)的使用時(shí)，學(xué)生學(xué)習得到了改善。

在教育中，我們重視的不應是技術(shù)，而是教學(xué)方法和教學(xué)內容。

人工智能驅動(dòng)的教育互動(dòng)機器人

北京師范大學(xué)副教授 盧宇

北京師范大學(xué)在教育學(xué)和心理學(xué)相關(guān)的領(lǐng)域已經(jīng)開(kāi)展了深入前沿的研究。未來(lái)教育高精尖創(chuàng )新中心有兩個(gè)使命：一是為北京乃至全國的K-12教育提供智能學(xué)習平臺；二是進(jìn)行教育和人工智能相結合的學(xué)術(shù)研究。目前，未來(lái)教育高精尖創(chuàng )新中心開(kāi)發(fā)了服務(wù)于北京近60000名學(xué)習者的智能教育平臺——智慧學(xué)伴平臺。

近年來(lái)，K-12領(lǐng)域的機器人產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，而教育機器人因其智能性，可以解決學(xué)習的個(gè)性化問(wèn)題。在此背景下，未來(lái)教育高精尖創(chuàng )新中心針對學(xué)習者的典型學(xué)習問(wèn)題，在自我決定理論的基礎上，通過(guò)AI技術(shù)開(kāi)發(fā)了一款智能學(xué)科學(xué)習代理機器人，期望可以提高學(xué)習績(jì)效。

此外，未來(lái)教育高精尖創(chuàng )新中心還開(kāi)發(fā)了德育智能會(huì )話(huà)機器人。該機器人主要通過(guò)基于案例的推理理論（CBR）進(jìn)行系統的整體設計，CBR強調使用先前相似的案例體驗解決當前遇到的問(wèn)題?；诖死碚?，未來(lái)教育高精尖創(chuàng )新中心采集了1000條高質(zhì)量的德育問(wèn)題解決的成功案例，這些案例為異質(zhì)學(xué)習者提供了不同問(wèn)題的解決方法，其來(lái)源主要系對紙質(zhì)材料的轉錄、在線(xiàn)論壇信息的扒取以及教師的訪(fǎng)談獲得。

情境即一切——人工智能在學(xué)習、教育、培訓中的未來(lái)

Innovation公司創(chuàng )始人兼CEO 布魯斯 E. 皮普爾斯

我們正處于一個(gè)知識快速增長(cháng)，技術(shù)快速進(jìn)步，個(gè)體也在不斷發(fā)展的時(shí)代。那么如何適應這種快速的發(fā)展節奏？一是花費更多時(shí)間探索，二是參與更多的課程，三是結合AI技術(shù)來(lái)保持這種先進(jìn)性：AI需要了解我們，AI需要了解世界，AI需要建立我們和世界的關(guān)聯(lián)。而在這一過(guò)程中，情境至關(guān)重要。

那么什么是情境？情境是相對抽象的內容，情境可以通過(guò)非顯性的干預實(shí)現對學(xué)習過(guò)程的約束和有效支持?？臻g、時(shí)間、絕對/相對情境、情境歷史、學(xué)科和用戶(hù)信息，這些都是情境。

而在A(yíng)I情境下的學(xué)習，就是E-Learning。E-Learning是通過(guò)在數字化環(huán)境下為學(xué)習者提供學(xué)習內容和服務(wù)的過(guò)程，情境和需求的匹配至關(guān)重要。因此，在學(xué)習過(guò)程中就需要通過(guò)智能系統采集學(xué)習者的數據，將其轉化為可以進(jìn)行需求分析的信息進(jìn)行相應的知識定位和追蹤。

我們如今已經(jīng)有了眾多的技術(shù)，而如何讓技術(shù)更好地服務(wù)于智能學(xué)習系統還需要更多地探索。

摘自《中國科學(xué)報》