人工智能是促进人类发展和科技进步的新型驱动力与战略技术。我国政府高度重视人工智能与教育的融合发展，《新一代人工智能发展规划》《中国教育现代化2035》中均明确提出，以人工智能为代表的信息技术对教育发展具有促进作用与革新价值。在科技与教育双向赋能的历史新阶段，如何充分利用新一代智能技术，构建适配、精准、分层的智能教学形态，实现“五育”融合的核心素养教育，进而推动新时代教育高质量发展，成为亟待探索的重要命题。
人工智能教育应用前沿
人工智能是模拟人类活动和心智的科学，得益于海量数据、深度神经网络应用以及算力指数级增长，机器学习、知识图谱、学习者画像等智能技术逐渐迁移到教育场景，形成人工智能教育应用的研究领域，主要包括以下四个方面：
类脑智能
类脑智能又称为类脑计算，指通过研究人类大脑的工作机理，开发模拟人类思考问题方式与学习能力的智能运算系统。类脑智能的研究包括生物脑中的神经元、记忆、注意等机制的建模以及基于生物机制建模算法在教学场景中的应用。
人机协同
智能技术与人类工作密不可分，成为人类智能的自然延伸和拓展。在人机系统环境中，智能技术作为助手协助人类完成计算性与重复性任务，人则聚焦于创造性、思辨性与系统性工作，致力于高效解决教育场景中的复杂决策问题。
深度学习
通过追溯学习者多维表现和学习过程的细粒度、过程性数据，实现对学习本质与规律的分析。学习者借助深度学习算法的智能反馈与指导，以机器之深度学习促进自身之深度学习，实现自我导向的发展。
元宇宙+教育
构建具有沉浸性、真实性、交互性、创造性、协同性特征的智能教育环境，实现更加人性化的教学服务与美好学习体验。“元宇宙+教育”有助于打破教育的时空边界，实现终身学习、个性化学习、场景学习与人机互动学习。
人工智能教育应用场景
构建高质量教育体系是新时代我国教育事业的发展目标。随着中共中央、国务院印发《深化新时代教育评价改革总体方案》，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》与教育部等六部门印发《关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》，人工智能正与课堂教学、教师发展、“双减”推进、区域治理、教育新基建等深度融合，推动教育从“数字化”向“数智化”转型。
因材施教。智能学习环境可以方便获取学习者的过程性学习数据，运用科学的分析技术可以理解和系统分析学习者的学习规律。通过构建综合素养评价体系，可以更好地了解学习者的特点和个性差异，实现教学方法适配与优质资源共享，进而促进学习潜力的最大化提升。
教师专业发展。教师主动适应信息化与人工智能等新技术变革，积极有效开展教育教学及其改革。智能技术的运用与教育理念的变化拓展了教师专业发展的内涵，教师智能研修、智能教育素养提升与教师智能助手等应用已体现出区域性推进的特征。
“双减”实施。“双减”的核心是回归学校教学主阵地，人工智能技术与学校的教学场景、教研、教学管理深度融合，可以改变基础教育形态。依托物联网体系中的各类智能设备，采集校内外各类场景的综合数据，辅助实现“五育”并举，在学生良好习惯养成基础上开展精准教学、启发式教学与探究式教学，促进青少年多元智力养成与个性化成长。
区域教育治理。以数据驱动、人机协同、高效合作为理念指导区域教育治理，提升区域教育服务供给水平，促进区域内各级各类学校教育教学数字互通与开放共享，实现教育管理数据化与教育决策科学化，推动教育治理能力现代化。
教育新型基础设施建设。人工智能作为“新基建”七大领域之一，正通过提升教、学、管、评、研的智能化水平，提供更加灵活与个性化的服务。高校和中小学正在大力开展的智慧校园建设，也是在构建校内教育新基建基础上，打造智能互联与数据贯通的系统方案，使校园服务更便捷、校园应用更“智慧”。
人工智能教育未来发展趋势
随着越来越多的教育活动被数据化，对原始数据的采集、训练与挖掘成为智能教育的核心，其建模的客观性与科学性直接影响系统输出的结果。基于智能学习空间与优化人工智能目标两个方面确立人工智能发展理念，可以形成“有温度”的人工智能教育新应用。
聚焦“育人”理念。技术虽是人工智能发展的主要驱动力，但认知、技术和设计这三要素共同存在才能对学习产生深远影响。计算教育主义若将任何生动的教育现象符号化，则很难认识到教育中的真问题。因此，人工智能的教育场景研究要遵循真理与价值两大原则，更加完善数据产权的界定，加速形成未来智能教育的数据分类，为正在发生的技术和教育创新提供支持。未来应从单一场景向多场景甚至全场景拓展，继续深入探索场景驱动的智能服务模型，通过基于设计的研究开发原型系统并展开规模性验证。
构建减负增效智能教育形态。在“双减”背景下，实现智能技术与课程资源、教学内容、作业服务和管理评价等的融合，构建适应性的智能教育实践模式和服务样态。在课内教学上，创设智能学习环境，实现教学模式创新，构建新型课堂教学结构，促进学生在课堂中的深度学习。在课后服务上，要大力倡导科技馆、博物馆、美术馆等深度介入，通过智能技术支持的双屏互动、双师教学等开展场馆学习，丰富学生生活，缩小数字鸿沟。在课后作业实施上，教师可以基于大数据分析的精准测评，在人机协同赋能下系统思考作业相关要素，实现作业设计质量的整体提升。
革新家庭育人环境。家庭教育历来是教育的重要组成部分。智能时代，技术的普惠性使得高速互联网接入与智能设备日益普及，家庭利用智能学习环境开展教育学习活动变得越来越方便。《教育信息化2.0行动计划》的深入实施以及国家数字教育资源公共服务体系的深度推进，将有效推动家校协同育人与“书房革命”，营造更为浓厚的家庭终身学习环境和氛围，学生的课余生活会更加绚烂丰富。
创新多模态智能形态。智能技术介入学习过程的研究表明，采集学习者语言、眼动、表情、手势、姿态等多模态数据流，可以对学生课堂学习过程中的专注度、情感状态、认知发展状况等进行更为深入与客观的分析。学校应借助人工智能技术优势，更为精准地判断学情、为学生提供适合最近发展区的干预手段，从而有效提升学习者学习力。为此，需要继续加强复杂计算模型的构建，发挥“多模态数据”的多维整体、真实境脉、实时连续优势，将伦理价值和准则内嵌于设计，以支撑新一代人工智能教育应用与创新。
发展交叉学科引领人工智能协调发展。人工智能教育需要以智能科学为基础进行数据建模研究，还需要开放的多学科视野，实行多主体协同创新，着力培育一批具备智能素养、数据建模、数据标注、教育场景转换的复合思维型跨界人才。当前，我国高校普遍重视人工智能学科建设，正兴起人工智能学院、人工智能研究院的建设热潮，诸多师范院校也开始拓展数据科学专业，并将智能教育素养作为教师“双核”素养之一进行培育。未来，应继续发挥高校基础理论研究优势，加强关键技术与前沿交叉领域的应用研究，为人工智能与教育的深度融合发展建立底层支撑。
在擘画教育高质量发展蓝图过程中，需要聚焦新时代教育发展的历史使命，在以人为本理念引领下，通过重塑教育结构、变革教育供给关系、创新教学样态等方式，不断推进人工智能教育的创新发展，激发人工智能在教育领域的可持续发展潜力，从而赋能更加公平而高质量的教育。
