一、智能教育

在2017年7月8日国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，在这个关于人工智能规划中第一次正式定义了中国本土的智能教育：利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系。开展智能校园建设，推动人工智能在教学、管理、资源建设等全流程应用。开发立体综合教学场、基于大数据智能的在线学习教育平台。

目前的人工智能技术正处于一个“微妙”时期，它必须要与各个领域进行“碰撞”，以达到相互促进发展的目的，因为这是技术本身的属性，技术就是处于服务和支持的地位，技术就像地基一样，只有牢靠的地基，才能建成摩天大楼，相反，摩天大楼的建成也必须在地基的上面修建，脱离了地基，摩天大楼也就成了空中楼阁，我们都知道，一切的空中楼阁都是假象，而我们社会的发展和进步不可能靠假象牵引，必须落实到脚下。

智能教育中“智能”的背后，除了需要先进的教育教学理念，更是离不开人工智能技术的支撑。换句话来说，运用先进的人工智能技术变革教育教学理念，最终实现教育的智能化。目前，我们普遍认为教育正朝着智能化、个性化、精准化、泛在化的方向发展，而要想实现这些方向都要依托于智能教育的发展。

二、智能教育的发展

智能教育的最终目标就是培养人们的高级思维能力和创新能力，这就要求人们在学习过程中不应该只是停留在知识的浅层次的理解中，这是不可能培养智能时代所需要的创新人才，必须将学习和教学的着眼点由知识的理解和记忆转向在基本内容的深入探索，并向创新方面发展，这样才能落实到创造、创新层面。对于智能教育我的几点理解如下：

人工智能领域的学者站在人工智能发展的水平搭建了基于大数据的平行教育平台，人工智能领域的专家站在技术的地基上构造教育各个模式的改革，虽然地基比较牢固，可能对教育的理解不太深入，这也就是需要我们把搞技术的和搞教育的人们结合起来，相互合作，才能有基础的对未来教育进行改革。

前面提到我国智能教育的建立的一个方面就是基于大数据智能的在线平台的建设，关于大数据我们都相信里面蕴含着宝贵的、有用的信息。因此，从事教育的人们都认为未来的教育和学习将进入大数据驱动的新时代。从事教育的人们希望通过大数据来分析学习进程和结果，并且进一步改善教学的方式和方法，有助于实现“改善学习成果、促进自主学习”，最终还是要改善我们目前的整体学习环境和教学环境。指出一个大数据在教育领域的优势就是大数据可以进行学习的“概率预测”。具体来说就是通过大数据，我们可以对学生的整体学习情况和每一学生的每个知识点的掌握程度有非常具体的分析。然后，如果一位同学对七年级的一个数学知识点总是搞不懂，这时我们可以利用大数据分析，换一种学习思路，为这位学生选择最有效的教材、教学风格和反馈机制等。

（1）智能教育平台的搭建

人工智能领域的学者正在以各种各样的CPSS（信息物理社会系统）搭建智能社会的基础设施，形成“人机结合、知行合一、虚实一体”的智能社会。基于此种人工智能对各领域基础设施的构建，那么反映在教育领域，就是对未来智能教育的基础设施的构建。智能教育平台的搭建应包括两个方面：其中一个是线上智能教育平台，学生网上的一切活动都将被追踪、记录；另外一个就是线下的智能教育平台，例如学生纸质版的作业都可以通过平台进行拍照转化成文本形式进行存储。此时通过这两个平台数据的整合也只是一位学生的实际数据，对于人工智能领域提出的平行智能理论知道，实际数据对解决问题是不完备、不完善的，这时就需要通过这些实际数据生成大量虚拟数据来完善所有的场景，记录学生的档案数据、学习成绩、时间数据、掌握知识情况、特长爱好、阅读数据等，这些都基于描述智能，然后通过预测智能产生学生的学习偏好、特长特点、智力水平、学习薄弱环节等，最后经过引导智能输出个性化推送、职业发展、专业发展等。所有的这些做法都将从学生一入学就将开始，让每个学生都能接受适合自身特点的个性化学习，创造出了一种个性化的教育模式。

（2）学习资源的动态生成

智能教育中的资源应该从预设型变成过程生成型。其实所有的预设型的资源为面对全部缺少部分重要的部分，并且各地地方所用的教材版本有所不同，预设型的学习资源并没有通用性，所以智能教育追求的是学习资源的动态生成。关于怎么动态生成，例如，学生可以在平台发布自己的知识，自己的作品，与其他伙伴一起共享知识，这应该也是一种学习资源的动态生成。比如生物课堂中，关于光合作用这个概念，初中生和高中生的要求理解层次就不同。初中生只需要知道光合作用是植物吸收二氧化碳并放出氧气和水的过程；高众生就需要知道植物吸收二氧化碳是怎样生成氧气和水的，要知道这个过程包括“光反应”和“暗反应”两个过程。高中生可以制作具体的过程虚拟仿真的3D过程图，供初中生学习光合作用时的一个扩展视野的材料。相信随着智能化的普及，高中生也是有能力制作3D模拟图的。

（3） 虚拟与现实的结合

智能教育平台充分表现社会性、实践性、现实性，进而基于真实的课堂、场景、活动和竞赛进行教学，学校与社会实践相结合。当小学生学习到恐龙生活的时代时，智能教室要让学生一种沉浸于恐龙世界的真实体验，基于真实情境的教学才能给学生更好的体验感，这样的记忆才会深刻。值得一提的是，真实的虚拟环境可能更适合理科知识的学习，对于文科知识有时会限制到学生的想象力。一方面是这种由于距离、花费、历史等原因，必须要虚拟来实现，另一方面就要求我们应该加强现实的活动体验。学习谷物的知识，我们就可以到农田去真实体验一些谷物的形态。

（4） 创造性场景基地

在模式、内容、测验、平台等方面全面支持学生的研究和创造。人工智能时代的智能教育必须要有智能实验室，供学生进行创造性的开发、实验。延伸到课堂外的一个以学习者为中心的学习环境。

（5） 跨学科的学习体验

和STEM教育相同，智能教育也应该培养学生的跨学科思维。比如我们在制作一个机器人，我们不光会写算法编程，也应该懂得机器人外形的美学机理。智能教育不应该过分强调学科之间的分割，重要的是教授学生了解学科之间可以相交的领域。

（6） 智能脑与人脑的协同

现在教育领域都在利用一些平台对学生进行个性化即精准推送。教育资源可以按需使用，根据学生的学习偏好推送学习资源，教师课前根据课上的讲课需要推送资源等等。不禁让我产生一个疑问，我们可以根据学生的海量数据计算出某个学生现在数学知识学不会是因为当初六年级的数学知识点不会导致，系统可以推送于当时相关的数学知识点让学生学习，我们就会因此假想学生弄懂了当时的问题，那么接下来的数学问题就会迎刃而解了，要是这个逻辑，那我们每个人在机器的帮助下都能成为数学天才了吗？恐怕不然吧，我们似乎忽视了每个还是都是有智力差距的，尽管我们目前的社会声称每个孩子都是一样的，可是从生理学角度解释，孩子的智商就是存在差距，与其说有差距，不如说人的智力水平是有限的，这一点就无可厚非了。比如，人和机器同时计算823是多少时？相信机器肯定比人计算所耗时少。人的智力水平有限，智能教育一方面就是要从小培养孩子人机的协同工作，便是让学生如何实现“智能脑”和“人脑”的合作，这也是智能教育应该具体思考的问题，并不是简单的一个人机交互，而是一个更加深层次的学习、生活、工作中的交融。

（7） 知识的可视化中引入知识的自动化概念

目前信息时代数据处理与显示呈现的是一种数据的可视化，可视化是教育观摩、巡视、监控的必然功能。目前可视化实现的具体方面包括：j可视化监控，通过观看窗口可以监看教育应用系统的运行状态；k可视化呈现，通过图形界面，可以更加清晰，全面的呈现各类教育统计数据；l具有良好、流畅的操作界面，以可视化的方式操作教育设备和应用系统。目前，人工智能领域平行区块链技术是知识自动化的重要基础和关键技术之一，技术的突破已经使我们从工业自动化走向面向数据和网络信息的知识自动化。所以智能教育也应该在知识的可视化中引入知识的自动化。面对海量数据，可以自行进行知识的产生、传播、获取、分析。例如，学生经过一学期的学习，系统收集到的学生这一学期的海量数据，主动进行分析、整理，生成报告提交给教师、家长、学生本人并存档，以显示学生这一学期的学习情况。专家系统就是一种类型的知识自动化，专家系统本身就存储海量的数据，当教师遇到学生身上的问题时，参考于专家系统，并基于自己多年的教学经验，这样才是更加个性化并有针对性的教学。

（8） 智能教育应该从小学就培养学生基本的编程能力

《新一代人工智能发展规划》提出，实施全民智能教育项目，在中小学设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育，鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广。支持开展人工智能竞赛，鼓励进行形式多样的人工智能科普创作。智能时代人工智能会创造更多的新工作，而这些并将和人工智能有关，所以智能教育少不了对学生基本计算思维的培养，就需要越来越低龄化的学习编程课程。

总之，人工智能与教育的结合使智能教育将朝着个性化、精准话教学发展，未来教师将被取代的只是那些不会使用技术的教师。