人工智能教育應(yīng)用的應(yīng)然分析：教學(xué)自動(dòng)化的必然與可能

張志禎 張玲玲 李芒

【摘要】“智能化領(lǐng)跑教育信息化2.0”正逐漸成為教育信息化研究者與政策制定者的共識(shí)。但目前學(xué)校教育的自動(dòng)化程度還比較低，學(xué)校是手工“工場(chǎng)”，而非機(jī)器生產(chǎn)的“工廠”，多數(shù)教育工作者并未感受到人工智能的沖擊。為應(yīng)對(duì)未來(lái)教育發(fā)展的需求，教育工作者需明確人工智能的基本原理與技術(shù)限度，需從宏觀與微觀層面把握人工智能與教育的關(guān)系。本文提出并系統(tǒng)闡述了人工智能與教育的三層次相互作用模型：①潛在作用層次，源于人類的知識(shí)和知識(shí)實(shí)踐的紐帶作用，改變知識(shí)實(shí)踐方式的人工智能必然會(huì)影響主要是知識(shí)傳播實(shí)踐的教育活動(dòng);②直接作用層次，人工智能幫助教育實(shí)現(xiàn)教學(xué)自動(dòng)化（人工智能教育應(yīng)用）、提供課程內(nèi)容，教育為人工智能培養(yǎng)人才、提供實(shí)踐場(chǎng)域;③間接作用層次，人工智能更活躍，通過(guò)對(duì)個(gè)體、社會(huì)的影響提出新的人才培養(yǎng)需求，倒逼教育變革。在人工智能與教育相互作用的“推拉”效應(yīng)、大規(guī)模教學(xué)個(gè)性化需求、教育機(jī)構(gòu)降低成本分工細(xì)化等因素作用下，教學(xué)自動(dòng)化具有邏輯必然性，而教育發(fā)展與教育信息化的需求、公眾人工智能意識(shí)提升、前期教育信息化奠定了良好的基礎(chǔ)、有利的宏觀政策等因素，使教學(xué)自動(dòng)化具有現(xiàn)實(shí)可能性。我國(guó)人工智能教育應(yīng)用研究尚難支撐大規(guī)模教育智能化實(shí)踐。人工智能教育應(yīng)用研究亟待超越技術(shù)、產(chǎn)品開發(fā)與應(yīng)用設(shè)想研究，亟待開展有關(guān)人機(jī)分工教學(xué)法的機(jī)制與效果及其對(duì)教育機(jī)構(gòu)的全面影響的系統(tǒng)化理論研究與高生態(tài)效度的實(shí)證研究。

【關(guān)鍵詞】? 人工智能教育應(yīng)用;教學(xué)自動(dòng)化;人工智能;知識(shí);知識(shí)實(shí)踐;知識(shí)傳播;知識(shí)應(yīng)用;教育改革

【中圖分類號(hào)】? G434? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】? A? ? ? 【文章編號(hào)】 1009-458x（2019）1-0025-11

近年來(lái)，人工智能技術(shù)的突破引發(fā)全球范圍內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)市場(chǎng)巨變的預(yù)期。人工智能成為大企業(yè)和國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略的核心（國(guó)務(wù)院， 2017; 吳飛， 等， 2018）?？萍肌⒔?jīng)濟(jì)、社會(huì)的變化必然曲折影響到教育的目的、內(nèi)容與方法。作為直指人類智能的通用技術(shù)，人工智能不但會(huì)通過(guò)勞動(dòng)力市場(chǎng)的結(jié)構(gòu)性變化倒逼教育變革，而且會(huì)直接作用于教育教學(xué)活動(dòng)。2018年4月全國(guó)教育信息化工作會(huì)議提出“智能化領(lǐng)跑教育信息化2.0”（王珠珠， 2018）。近期，已有研究者關(guān)注這一主題（如： 潘云鶴， 2018; 賈積有， 2018; 劉德建， 等， 2018），但目前我國(guó)人工智能教育應(yīng)用研究總體上處于起步階段，尚難以支撐大規(guī)模實(shí)踐。從教育教學(xué)立場(chǎng)出發(fā)的系統(tǒng)的理論分析工作亟待開展。人工智能本身抽象、復(fù)雜，相當(dāng)多的教育研究者與實(shí)踐者對(duì)人工智能的理解不準(zhǔn)確，缺少對(duì)其技術(shù)限度的客觀認(rèn)識(shí)，這不利于人工智能在大范圍內(nèi)變革教育實(shí)踐。

一、人工智能與知識(shí)實(shí)踐自動(dòng)化

（一）人工智能祛魅：內(nèi)涵與誤解分析

人工智能研究發(fā)軔于信息化浪潮席卷全球的前夜。1956年，美國(guó)東部的達(dá)特茅斯學(xué)院會(huì)議標(biāo)志著人工智能作為獨(dú)立研究領(lǐng)域的確立。這一標(biāo)志性事件的背后是幾方面力量的長(zhǎng)期相互作用：一是控制論、信息論等學(xué)科的形成與發(fā)展豐富了人類對(duì)于機(jī)械系統(tǒng)與有機(jī)體行為的認(rèn)識(shí);二是剛問(wèn)世不久的電子數(shù)字計(jì)算機(jī)驚人的數(shù)值計(jì)算和自動(dòng)控制能力以及第二次世界大戰(zhàn)期間現(xiàn)代科技展現(xiàn)出的令人瞠目結(jié)舌的軍事力量刺激人們?yōu)橛?jì)算機(jī)這一新工具尋求新的應(yīng)用領(lǐng)域;三是才華橫溢、志存高遠(yuǎn)的科學(xué)家對(duì)于人類智能行為的奧秘上下求索;四是掌握了充沛研究資金的外太空探索機(jī)構(gòu)和軍事機(jī)構(gòu)對(duì)于以智能機(jī)器代替或者輔助人類個(gè)體在極端條件下進(jìn)行工作存在著熱切的盼望?，F(xiàn)實(shí)的需求、巨大的期望、領(lǐng)域開創(chuàng)者的樂(lè)觀等因素使人工智能甫一呱呱落地便扶搖直上。隨后60多年間，人工智能領(lǐng)域經(jīng)歷了幾番大起大落。近年來(lái)，人工智能在歷史上首次成為國(guó)家之間和大企業(yè)之間競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)，備受矚目。

沒(méi)有哪個(gè)學(xué)科像人工智能這樣廣受關(guān)注，同時(shí)又被普遍誤解?！叭嗽斓闹悄堋彼坪跬{到每個(gè)人類個(gè)體，除了智能機(jī)器會(huì)搶走工作、破壞就業(yè)，能感知、會(huì)思考的智能機(jī)器威脅到“智人”的認(rèn)知尊嚴(yán)與優(yōu)越感。科幻文學(xué)與影視作品塑造出智能機(jī)器的種種社會(huì)形象，通常是陰暗的、反烏托邦的形象。因此，人們?cè)谡劦饺斯ぶ悄軙r(shí)難免會(huì)帶上濃厚的感情色彩，但人工智能不是魔幻，也不是科幻，而是科學(xué)、工程和數(shù)學(xué)（Russell， et al.， 2013， p. 28）。

首先，對(duì)于人工智能的誤解源于研究問(wèn)題的復(fù)雜多樣性。人工智能研究包含許多子領(lǐng)域，從通用領(lǐng)域（如學(xué)習(xí)和感知）到專門領(lǐng)域（如下棋、數(shù)學(xué)定理證明、語(yǔ)言翻譯、自動(dòng)駕駛和疾病診斷）。Stuart J. Russell等（2013， pp. 3-4）將人工智能的定義分為四類，分別是以數(shù)學(xué)和工程方法建造“像人一樣思考”、“像人一樣行動(dòng)”、能夠“合理地思考”以及能夠“合理地行動(dòng)”的智能體（agent）。即人工智能專家希望對(duì)智能做出建構(gòu)性闡釋，也就是通過(guò)制作智能機(jī)器來(lái)理解智能的機(jī)制。與此相對(duì)卻又相輔相成的是腦科學(xué)、認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)研究者，他們通過(guò)分析性方法探索人類智能（松尾豐， 2016， p. 26）。周志華（2018）對(duì)人工智能研究與實(shí)踐層次的劃分（表1）反映了本領(lǐng)域的綜合性與復(fù)雜多樣性，凸顯了其工程與數(shù)學(xué)本質(zhì)。

其次，對(duì)于人工智能的誤解也源于人類語(yǔ)言在描述機(jī)器智能方面的局限，這導(dǎo)致“語(yǔ)義學(xué)”問(wèn)題（斯加魯菲， 2018， pp. 108-109）?！叭斯ぶ悄堋币约啊皩W(xué)習(xí)”“推理”“記憶”等人格化術(shù)語(yǔ)并不準(zhǔn)確，還會(huì)造成不切實(shí)際的遐想。例如人和計(jì)算機(jī)都能“記憶”，但兩者存在本質(zhì)差異：人的記憶是建構(gòu)性、整體性的，記憶與理解、情境、情感密不可分，既有顯性水平，也有隱性水平，而且總是存在選擇性扭曲、模糊、遺忘與強(qiáng)化;計(jì)算機(jī)的記憶只是在顯性水平上對(duì)于給定數(shù)據(jù)進(jìn)行原樣存儲(chǔ)。Jerry Kaplan（2016， p. 417）認(rèn)為，1956年達(dá)特茅斯學(xué)院會(huì)議最引人矚目的成果是選擇“人工智能”作為領(lǐng)域名稱。如果當(dāng)時(shí)選擇了更常規(guī)、不會(huì)對(duì)人類認(rèn)知造成威脅的術(shù)語(yǔ)，例如符號(hào)處理（symbolic processing）或分析性計(jì)算（analytical computing），則這一領(lǐng)域的發(fā)展可能會(huì)更接近其實(shí)際情況——自動(dòng)化或者自動(dòng)控制的持續(xù)推進(jìn)。當(dāng)然，人格化術(shù)語(yǔ)的使用也是無(wú)奈之舉，成熟如物理學(xué)，其術(shù)語(yǔ)也與日常語(yǔ)言保持著千絲萬(wàn)縷的聯(lián)系（陳嘉映， 2018， pp. 193），只是專業(yè)人員需要對(duì)語(yǔ)言保持敏感，以準(zhǔn)確地表達(dá)所要表達(dá)的含義。

最后，對(duì)于人工智能的誤解還和過(guò)分樂(lè)觀的預(yù)言以及廣告宣傳式的表達(dá)方式有關(guān)。例如，圖靈獎(jiǎng)與諾貝爾獎(jiǎng)得主、人工智能與認(rèn)知科學(xué)學(xué)科創(chuàng)始人赫伯特·西蒙（Herbert Simon， 又名司馬賀），在1965年預(yù)言“20年內(nèi)，機(jī)器將能夠勝任人類承擔(dān)的所有工作”（斯加魯菲， 2017， p. 38）。50多年后，這一預(yù)言的實(shí)現(xiàn)似乎還遙遙無(wú)期。有關(guān)人工智能產(chǎn)品與技術(shù)的公開報(bào)道常常會(huì)有意無(wú)意省略技術(shù)的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)與智能設(shè)備的工作環(huán)境，而這些信息對(duì)于準(zhǔn)確理解和評(píng)估人工智能技術(shù)的實(shí)際能力至關(guān)重要。有公司宣稱其人工智能產(chǎn)品能為新聞稿件生成極具創(chuàng)意的標(biāo)題，卻不透露其工作細(xì)節(jié)。實(shí)際上，計(jì)算機(jī)掃描稿件內(nèi)容后可能產(chǎn)生了幾十個(gè)標(biāo)題，其中合理、新穎的并不多，人類編輯挑選甚至潤(rùn)色修改后才能使用。另外，多數(shù)機(jī)器運(yùn)作都需要人類為其創(chuàng)設(shè)適宜的環(huán)境（如同火車需要鋪設(shè)鐵軌），“長(zhǎng)出了手腳的計(jì)算機(jī)”發(fā)現(xiàn)這個(gè)世界并不友好：許多在實(shí)驗(yàn)室中展現(xiàn)出神奇智能的設(shè)備，一旦離開特設(shè)的結(jié)構(gòu)化環(huán)境，進(jìn)入雜亂繁復(fù)、無(wú)結(jié)構(gòu)的現(xiàn)實(shí)世界，馬上變得莽撞笨拙，做出常人看來(lái)匪夷所思的行為（斯加魯菲， 2017， pp. 120-127），如已經(jīng)進(jìn)入尋常家庭的掃地機(jī)器人①。環(huán)境的結(jié)構(gòu)化程度與智能設(shè)備的表現(xiàn)密切相關(guān)，但這一點(diǎn)通常在各種公開報(bào)道中很少提及。類似宣傳報(bào)道累加起來(lái)，使公眾心目中的人工智能的形象嚴(yán)重失真。

（二）知識(shí)實(shí)踐與知識(shí)實(shí)踐自動(dòng)化

人類實(shí)踐的目的性、技術(shù)性、制度性、歷史性、文化性等特性決定了人類的實(shí)踐要以知識(shí)為基礎(chǔ)（石中英， 2001， p. 5）。知識(shí)作為人類認(rèn)識(shí)活動(dòng)的結(jié)果，其外延寬泛，形態(tài)多樣，既有高度形式化、普遍的理論知識(shí)，又有難以言說(shuō)、情境化、個(gè)體化的實(shí)踐知識(shí)。從不同角度可將知識(shí)分為不同類別，以下四種分類有助于理解人工智能的工作機(jī)制與限度：第一，常識(shí)（common-sense knowledge）與專門知識(shí)（domain-specific knowledge，或稱“領(lǐng)域知識(shí)”）。常識(shí)指其他人能夠理解并認(rèn)為是顯而易見的事情（明斯基， 2016， p. 172），專門知識(shí)指僅與某一特定問(wèn)題相關(guān)的知識(shí)。對(duì)于構(gòu)建智能系統(tǒng)而言，專門知識(shí)相對(duì)更易獲取，更易形式化，而常識(shí)則難以獲取和表征（危輝， 等， 1999）。缺乏常識(shí)是當(dāng)前智能系統(tǒng)無(wú)法提高其智能水平的重要原因，使得看似簡(jiǎn)易的任務(wù)也無(wú)法完全交給機(jī)器人去做（斯加魯菲， 2017， p. 134）。第二，顯性知識(shí)與隱性知識(shí)（或稱“緘默知識(shí)”）。對(duì)于隱性知識(shí)的研究始于波蘭尼，他指出“人所知的要多于其所能言說(shuō)的”（Polanyi， 1957， p. 12）。顯性知識(shí)指能夠明確表達(dá)，尤其是易于形式化的知識(shí)，如MYCIN專家系統(tǒng)中以“IF... THEN...”形式存儲(chǔ)的血液感染知識(shí)（松尾豐， 2015， p. 63）。隱性知識(shí)更多與復(fù)雜決策、動(dòng)作技能或者情境感知相關(guān)聯(lián)，是難以言說(shuō)的直覺(jué)知識(shí)。利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法從樣例數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到的模型有用，但難以解釋，功能上與隱性知識(shí)十分契合。第三，陳述性知識(shí)與程序性知識(shí)。約翰·安德森（John Anderson）對(duì)于認(rèn)知技能中陳述性知識(shí)與程序性知識(shí)的區(qū)分對(duì)于智能輔導(dǎo)系統(tǒng)的研發(fā)乃至認(rèn)知心理學(xué)、教育心理學(xué)都有相當(dāng)大的影響（索爾斯， 等， 2008， pp. 234- 235）。陳述性知識(shí)相當(dāng)于語(yǔ)義知識(shí)，程序性知識(shí)是有關(guān)如何操作的過(guò)程知識(shí)（Anderson， et al.， 1995）。第四，George Maccia提出智能系統(tǒng)應(yīng)有三類智能：定量智能、定性智能和表現(xiàn)智能，分別以“知道那些（knowing that）”“知道那個(gè)（knowing that one）”“知道如何（knowing how）”為基礎(chǔ)（Frick， 1997）。Theodore W. Frick認(rèn)為當(dāng)時(shí)（1997）的智能教學(xué)系統(tǒng)僅具備一定的表現(xiàn)智能，而完全不具備定性智能，因此缺乏常識(shí)，在教育中的作用有限，只能作為增強(qiáng)師生活動(dòng)的媒體資源。20多年后，盡管技術(shù)有所突破，但人工智能系統(tǒng)仍不具備定性智能。

彼得·伯克（2016， p. 11）從知識(shí)社會(huì)學(xué)角度將人類的知識(shí)實(shí)踐分為采集、分析、傳播、應(yīng)用四類。采集指用于萃取知識(shí)的“生的”原材料（數(shù)據(jù)資料）的收集與存儲(chǔ)。電子信息技術(shù)廣泛采用之前，采集活動(dòng)通常是由探險(xiǎn)家、博物學(xué)家親入現(xiàn)場(chǎng)，帶回實(shí)物標(biāo)本、測(cè)量數(shù)據(jù)以及觀察和訪談?dòng)涗?。分析通常在“書房”中完成，學(xué)者整理資料，通過(guò)對(duì)比、分類和概括發(fā)現(xiàn)模式、提煉規(guī)律。傳播指知識(shí)在人類個(gè)體間、群體間的傳遞擴(kuò)散。應(yīng)用指將知識(shí)用于實(shí)踐，指導(dǎo)行動(dòng)，解決問(wèn)題。應(yīng)用并不僅僅是知識(shí)“消費(fèi)”，在應(yīng)用過(guò)程中行動(dòng)者可能會(huì)產(chǎn)生對(duì)于問(wèn)題、情境與知識(shí)的新理解，并可能將新知識(shí)回饋到社會(huì)的公共知識(shí)。當(dāng)然，正如伯克所言（2016， p.11）這四類實(shí)踐并不是截然分開的，知識(shí)采集、分析、傳播本身就是知識(shí)應(yīng)用。知識(shí)的采集與分析就是知識(shí)生產(chǎn)（創(chuàng)新），是科學(xué)研究的主要目標(biāo)。作為問(wèn)題解決核心的知識(shí)，比信息更“黏”，更難在人際傳播，其應(yīng)用效果更具有情境性和主體性（布朗， 等， 2003， p. 116）。

知識(shí)實(shí)踐有賴于信息技術(shù)的發(fā)展。廣義的信息技術(shù)包括語(yǔ)言文字（包括數(shù)字）等編碼技術(shù)（格雷克， 2013， pp. 29-39）以及印刷技術(shù)、媒體技術(shù)（電影、錄音、廣播、電視等）、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（常規(guī)的數(shù)字信息處理與傳輸技術(shù)）、人工智能技術(shù)（知識(shí)處理技術(shù)）。語(yǔ)言文字使人類知識(shí)經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌颉邦悺被?、概念化，可以脫離個(gè)體，在個(gè)體間、群體間、代際傳播（葉瀾， 2006， p. 7）。印刷技術(shù)是大規(guī)模教學(xué)活動(dòng)開展的技術(shù)基礎(chǔ)。媒體技術(shù)能夠全面、真實(shí)地再現(xiàn)活動(dòng)與場(chǎng)景，豐富了采集、傳播知識(shí)的手段，擴(kuò)大了知識(shí)傳播面。但即使是電話、電影這樣突破性的技術(shù)——人類歷史上首次能夠捕捉、存儲(chǔ)、再現(xiàn)、傳輸聲音和活動(dòng)影像，也并未改變?nèi)嗽谥R(shí)實(shí)踐中的主體地位。計(jì)算機(jī)和通信技術(shù)具有交互性，能夠表現(xiàn)出適應(yīng)情境和任務(wù)的靈活性，能夠?qū)崿F(xiàn)知識(shí)實(shí)踐的淺層次自動(dòng)化;與媒體技術(shù)不同，它不是實(shí)現(xiàn)了人類無(wú)法完成的任務(wù)（如活動(dòng)影像再現(xiàn)、遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)通話），而是做了以往專屬于人類的工作（如計(jì)算、文字搜索、推理）。人工智能技術(shù)可以在一定程度上代替知識(shí)實(shí)踐中人類個(gè)體的主體地位，能夠?qū)崿F(xiàn)某些知識(shí)實(shí)踐的自動(dòng)化（見表2）。

二、人工智能與教育的三層次相互作用模型

教育是有意識(shí)的以影響人的身心發(fā)展為直接目標(biāo)的社會(huì)活動(dòng)，學(xué)校教育是近代以來(lái)教育活動(dòng)中的核心部分（葉瀾， 2006， pp. 10-11）。教育與文化（廣義的文化，包含科技）之間不是決定和被決定的關(guān)系，而是互相部分包含、互相作用、互為目的與手段的交融關(guān)系（葉瀾， 2006， p. 167）?？萍歼M(jìn)步可促進(jìn)教育發(fā)展，充實(shí)教育內(nèi)容，改進(jìn)教育手段，現(xiàn)代教育是繁榮和發(fā)展科技的重要手段和基本途徑（黃濟(jì)， 等， 2012， p. 30）。在這一框架下，審視當(dāng)前幾乎是最具活力與影響力的科技領(lǐng)域——人工智能與教育系統(tǒng)的相互作用，可以發(fā)現(xiàn)它們存在多層次的相互作用，這種相互作用可分為潛在作用、直接作用和間接作用三個(gè)層次。

（一）層次一：潛在作用

人工智能與教育的潛在相互作用源自兩者均植根于人類的知識(shí)與知識(shí)實(shí)踐，即知識(shí)與知識(shí)實(shí)踐是兩者之間的紐帶。同時(shí)，兩者又都是知識(shí)領(lǐng)域的活躍要素，在復(fù)雜的相互作用過(guò)程中協(xié)同發(fā)展、演化，推動(dòng)人類知識(shí)生產(chǎn)、傳播與應(yīng)用的發(fā)展。

知識(shí)是智能系統(tǒng)能夠展現(xiàn)智能行為的原因，是系統(tǒng)行為的核心（危輝， 等， 1999）。人工智能的子領(lǐng)域知識(shí)工程專門研究面向計(jì)算機(jī)的知識(shí)獲取、表示與利用（史忠植， 等， 1986; 化柏林， 2008）。吉仁澤（2006， p. 56）在分析心理學(xué)領(lǐng)域形成“人腦是一部計(jì)算機(jī)”這一隱喻的過(guò)程時(shí)發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)的變化（制造業(yè)和“計(jì)算部門”的大規(guī)模勞動(dòng)分工）與啟蒙運(yùn)動(dòng)時(shí)期所形成的“計(jì)算為智力的本質(zhì)”這一觀念的衰落，使數(shù)學(xué)計(jì)算降級(jí)為單調(diào)重復(fù)的任務(wù)，人們也隨之將其從智力的概念中剝離了出去。觀念的變化使得查爾斯·巴貝奇（Charles Babbage）能夠設(shè)想用機(jī)械計(jì)算機(jī)來(lái)代替人類計(jì)算者——這是電子計(jì)算機(jī)、人工智能研究的源頭。

知識(shí)是教育的前提與基本內(nèi)容?！爸R(shí)與教育之間有著內(nèi)在的關(guān)聯(lián)。一方面，教育是篩選、傳播、分配、積累和發(fā)展知識(shí)的重要途徑;另一方面，知識(shí)又是教育的重要內(nèi)容與載體，離開了知識(shí)，教育就會(huì)成為無(wú)米之炊，各種各樣的教育目標(biāo)也就無(wú)法達(dá)成?！保ㄊ杏?， 2001， p. 1）知識(shí)的性質(zhì)制約和影響教育活動(dòng)的目的、課程知識(shí)的選擇、教學(xué)過(guò)程以及教育學(xué)者對(duì)教育理論的建構(gòu)（石中英， 2001， pp. 126-129）。從知識(shí)實(shí)踐的角度看，教育主要是系統(tǒng)、有組織、有計(jì)劃的知識(shí)傳播實(shí)踐。“教育在嚴(yán)格意義上說(shuō)并不是一種知識(shí)生產(chǎn)的機(jī)構(gòu)，……在主要的方面，教育只是從一定的價(jià)值立場(chǎng)和價(jià)值需求出發(fā)，對(duì)人類已經(jīng)獲得的知識(shí)進(jìn)行篩選、傳播和分配，從而促進(jìn)人類知識(shí)的積累和發(fā)展，促進(jìn)青少年個(gè)體認(rèn)識(shí)能力和實(shí)踐能力的提高。”（石中英， 2001， p. 8）

教育與人工智能并不被動(dòng)地被人類的知識(shí)與知識(shí)實(shí)踐所決定。教育以塑造知識(shí)生產(chǎn)者、知識(shí)工人的知識(shí)、能力、人格、價(jià)值觀等為基本途徑反作用于人類的知識(shí)實(shí)踐。作為當(dāng)下最活躍的科研（知識(shí)生產(chǎn)）領(lǐng)域之一，人工智能以思想、算法、工程化方法與產(chǎn)品工具等多種成果改變著人類的知識(shí)與知識(shí)實(shí)踐，逐步推動(dòng)人類知識(shí)實(shí)踐自動(dòng)化的深度與廣度，逐步使機(jī)器成為知識(shí)實(shí)踐的新型主體。

（二）層次二：直接作用

人工智能對(duì)教育系統(tǒng)的直接影響主要有兩方面：一是教學(xué)自動(dòng)化，即采用人工智能技術(shù)的教學(xué)系統(tǒng)（智能教學(xué)系統(tǒng)）直接參與教育教學(xué)活動(dòng)，由計(jì)算機(jī)完成部分教學(xué)任務(wù)，智能教學(xué)系統(tǒng)成為教育生態(tài)系統(tǒng)中的新型物種，直接改變教授、學(xué)習(xí)與管理的活動(dòng)方式;二是直接成為課程內(nèi)容，如我國(guó)《普通高中信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)（2017版）》中的“人工智能初步”選擇性必修模塊（教育部， 2018），又如本科和研究生層次的人工智能專業(yè)或方向人才培養(yǎng)的專業(yè)課程（周志華， 2018）。

教育系統(tǒng)對(duì)人工智能的直接影響也有兩方面：一是教育為人工智能發(fā)展與推廣培養(yǎng)人才，除了直接相關(guān)的職業(yè)與高等教育階段，就培養(yǎng)學(xué)生的科學(xué)探究精神和數(shù)學(xué)、科學(xué)與工程技術(shù)素養(yǎng)而言，基礎(chǔ)教育階段舉足輕重;二是教育是人工智能重要的應(yīng)用領(lǐng)域，為其提供了獨(dú)特的研究問(wèn)題與廣闊的發(fā)展空間。

人工智能的教育應(yīng)用或者說(shuō)教學(xué)自動(dòng)化，即人工智能與教育之間的直接作用，也即層次二，是本文的關(guān)注點(diǎn)。正是因?yàn)閮烧哂忻芮械膬?nèi)在聯(lián)系，人工智能的教育應(yīng)用才備受研究者與政策制定者關(guān)注。本文后半部分還將整合三個(gè)層次的相互作用，結(jié)合教育的需求與實(shí)踐現(xiàn)狀，更詳細(xì)地論述教學(xué)自動(dòng)化的邏輯必然性與現(xiàn)實(shí)可能性。

（三）層次三：間接作用

“作為知識(shí)形態(tài)的潛在的生產(chǎn)力的科學(xué)和技術(shù)只有通過(guò)教育才能實(shí)現(xiàn)再生產(chǎn)?！保ㄈ~瀾， 2006， p. 135）人工智能也是如此。但是，在當(dāng)前人工智能與教育的間接相互作用中，人工智能更為活躍，它對(duì)教育的間接作用更受社會(huì)與教育工作者關(guān)注。人工智能推動(dòng)各行業(yè)生產(chǎn)方式自動(dòng)化，改變勞動(dòng)力市場(chǎng)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，進(jìn)而影響到社會(huì)結(jié)構(gòu)，在這一過(guò)程中會(huì)提出新的人才培養(yǎng)需求。因此，本部分主要探討人工智能如何借由對(duì)個(gè)體和社會(huì)產(chǎn)生影響，進(jìn)而以變革人才培養(yǎng)目標(biāo)為中介，間接作用于教育系統(tǒng)。

1. 人工智能對(duì)于個(gè)體的可能影響

人工智能對(duì)于個(gè)體的影響將是多樣而深刻的。這里重點(diǎn)分析三個(gè)方面。

第一，人工智能刺激個(gè)體思考人的本質(zhì)與存在的意義。智能機(jī)器的制造不但能夠提供認(rèn)識(shí)人類智能的新視角，而且“給人類帶來(lái)存在論級(jí)別的巨變”（趙汀陽(yáng)， 2018）。智能并非人類所獨(dú)有，這將刺激總是尋求自身獨(dú)特性的“智人”思考人的本質(zhì)，這有望使人們重新關(guān)注“完整的生命的人”，而非僅關(guān)注“認(rèn)知的人”;有望在新的層次上審視“人是目的”的意義與現(xiàn)實(shí)可能性。葉瀾在20世紀(jì)末呼吁課堂教學(xué)突破“特殊的認(rèn)識(shí)活動(dòng)”的教學(xué)觀，倡導(dǎo)“從生命的高度用動(dòng)態(tài)生成的觀點(diǎn)看課堂教學(xué)”，以煥發(fā)師生生命活力（葉瀾， 1997）。這似乎是人工智能時(shí)代的先聲，是教育理論研究者對(duì)于時(shí)代精神的敏銳體察。

第二，人工智能放大個(gè)體差異。“人工智能賦能×××”是近期常見的話語(yǔ)方式，“×××”多指代某一行業(yè)產(chǎn)業(yè)，但賦能最終必須發(fā)生在個(gè)體身上?！靶碌牟⑶腋鼜?fù)雜的技術(shù)長(zhǎng)期以來(lái)都在以獎(jiǎng)勵(lì)思維敏捷、適應(yīng)性強(qiáng)且往往年輕并受過(guò)教育的人的方式改變著工作環(huán)境和日常生活”（戈?duì)柖。?等， 2015， p. 125），人工智能也不例外?；ヂ?lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與人工智能的結(jié)合，使個(gè)體能夠掌握空前的數(shù)據(jù)與計(jì)算資源。當(dāng)前，各領(lǐng)域都存在利用人工智能創(chuàng)新的交叉空白點(diǎn)，能夠抓住這些點(diǎn)的個(gè)體其影響力將顯著放大，即所謂被人工智能“賦能”。但需要明確的是，智能時(shí)代也同樣是“人能弘道，非道弘人”。例如，斯坦福大學(xué)一位本科生在2015年創(chuàng)建了輔助違章停車上訴的法律咨詢網(wǎng)站，2016年該網(wǎng)站進(jìn)化為“法律機(jī)器人”，截至2016年6月底已幫助推翻了16萬(wàn)張停車罰單（張宸宸， 2016）。但是，人工智能在增強(qiáng)一些個(gè)體的同時(shí)，會(huì)削弱另外一些個(gè)體：使個(gè)體的技能過(guò)時(shí)，為個(gè)體制造“玻璃籠子般的舒適區(qū)”。機(jī)器代替人，不需要具備人的所有能力，只需要具備完成特定工作所需的知識(shí)與技能即可（福特， 2015， p. 256）。人工智能將淘汰一些技能，導(dǎo)致“結(jié)構(gòu)性失業(yè)”，使僅具有這些技能的勞動(dòng)者處境不利。與蒸汽機(jī)等通用技術(shù)不同的是，人工智能威脅到了知識(shí)工作者（卡普蘭， 2016， pp. 140-145），如自動(dòng)法律案例檢索使律師事務(wù)所對(duì)初級(jí)律師的需求大大減少（張宸宸， 2016）。此外，目前全球每天有大量個(gè)體沉溺于數(shù)字世界的游戲、社交、娛樂(lè)難以自拔，“玻璃籠子”知道他們最隱秘的需求，按時(shí)按需提供刺激，使相當(dāng)一部分個(gè)體的娛樂(lè)、消費(fèi)、閱讀等活動(dòng)可能變得日益狹隘，宛如溫水中的青蛙，眼下的安逸換得長(zhǎng)期的受控與受限。

第三，人工智能改變?nèi)祟悓?shí)踐能力的結(jié)構(gòu)。尼古拉斯·卡爾考察了自動(dòng)化對(duì)于工作活動(dòng)性質(zhì)和工作者技能的影響，發(fā)現(xiàn)自動(dòng)化重塑工作和工人（卡爾， 2015， p. 78），省力的設(shè)備不僅代替了部分工作，還改變了任務(wù)的性質(zhì)：對(duì)于飛機(jī)、輪船等駕駛操作工作，自動(dòng)化技術(shù)把人類從直接操作者變?yōu)橛^察者，降低了人類對(duì)于突發(fā)緊急事件的應(yīng)對(duì)能力;對(duì)于醫(yī)生、會(huì)計(jì)師等診斷決策工作，決策支持軟件的采用降低了人評(píng)估復(fù)雜案例的能力?？傮w上，計(jì)算機(jī)自動(dòng)化似乎阻礙了人類將任務(wù)自動(dòng)化的心理能力，造成了人類個(gè)體技能的退化。

2. 人工智能對(duì)于社會(huì)的可能影響

作為與蒸汽機(jī)、電力、計(jì)算機(jī)等量齊觀的“通用技術(shù)”，人工智能將對(duì)社會(huì)產(chǎn)生廣泛而深刻的影響。人工智能可以提高生產(chǎn)自動(dòng)化的廣度與深度，可能會(huì)形成物質(zhì)極大豐富的社會(huì)，為所有社會(huì)成員的“全面發(fā)展”奠定物質(zhì)基礎(chǔ)。但人工智能絕非僅能造成“烏托邦”式的社會(huì)，它對(duì)社會(huì)的長(zhǎng)遠(yuǎn)影響還是未知的。已有人工智能研究人員公開表達(dá)了對(duì)人工智能技術(shù)被惡意應(yīng)用的擔(dān)憂（Brundage， et al.， 2018）。這里僅概括分析人工智能應(yīng)用對(duì)于社會(huì)價(jià)值觀與經(jīng)濟(jì)的可能影響。

在價(jià)值觀或倫理層面，人工智能會(huì)讓“不可見的”可見，使“不明確的”明確，這可能凸顯群體間的不平等，造成社會(huì)沖突。所謂讓“不可見的”可見，指對(duì)于社會(huì)活動(dòng)的伴隨式數(shù)據(jù)收集、分析與呈現(xiàn)將使不平等現(xiàn)象顯性化，刺激公眾反思與批判。如亞馬遜網(wǎng)站上的某些商品對(duì)于黑人社區(qū)不可見，呈現(xiàn)給男性的高收入招聘廣告要顯著多于女性（Yao， et al.， 2018， p. 650），又如公開政務(wù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析使得對(duì)于美國(guó)警察普遍超速、知法犯法、凌駕于法律之上的懷疑變成確鑿無(wú)疑的事實(shí)（涂子沛， 2014， p. 272）。所謂使“不明確的”明確，指隨著人類活動(dòng)自動(dòng)化程度的提高，人工智能需要面對(duì)的“兩難”倫理問(wèn)題會(huì)越來(lái)越多。如自動(dòng)駕駛汽車在危急時(shí)刻，優(yōu)先保護(hù)車輛還是行人？人類個(gè)體面對(duì)這類情境時(shí)往往下意識(shí)地憑直覺(jué)做決策，決策過(guò)程近乎黑箱，但個(gè)體承擔(dān)責(zé)任。人工智能僅在“顯性”水平上做決策，行為規(guī)則該如何制定？且不說(shuō)規(guī)則如何落實(shí)，單是規(guī)則明確化、顯性化就足以引起激烈紛爭(zhēng)，而法律領(lǐng)域已經(jīng)在探討智能機(jī)器成為非人類主體的可能性（余成峰， 2017）。

在經(jīng)濟(jì)層面，人工智能的影響有二：

一是自動(dòng)化讓資本擁有了勞動(dòng)力，如何維持社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展？技術(shù)發(fā)展已經(jīng)改變了勞動(dòng)力需求結(jié)構(gòu)。以制造業(yè)為例，從流水線到自動(dòng)組裝的轉(zhuǎn)變，勞動(dòng)力需求總量下降，而且降低了對(duì)于直接操作機(jī)器從事生產(chǎn)的低技能工人的需求，提高了對(duì)于從事設(shè)備組裝、調(diào)試、維護(hù)的“設(shè)備養(yǎng)護(hù)”高技能工人的相對(duì)需求（戈?duì)柖。?等， 2015， p. 171）。在腦力勞動(dòng)領(lǐng)域，人工智能正逐步將原先附著于個(gè)體的知識(shí)提取出來(lái)，集中存儲(chǔ)、管理。隨著知識(shí)積累與技術(shù)進(jìn)步，能自動(dòng)解決的專業(yè)問(wèn)題可能會(huì)越來(lái)越多。自動(dòng)化程度的提高使資本能夠同時(shí)占有生產(chǎn)資料和勞動(dòng)力。這會(huì)破壞就業(yè)市場(chǎng)，撕裂當(dāng)前的社會(huì)結(jié)構(gòu)。在這種情況下，如何實(shí)現(xiàn)社會(huì)的長(zhǎng)期穩(wěn)定繁榮是個(gè)難題（福特， 2015， p. 280; 卡普蘭， 2016， p. 164）。

二是自動(dòng)化持續(xù)推進(jìn)，社會(huì)、個(gè)體如何適應(yīng)？人工智能一方面變革現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)方式與組織管理方式，改變勞動(dòng)力需求結(jié)構(gòu);另一方面催生新的產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)生新的就業(yè)機(jī)會(huì)。只是“人們總是很容易想像哪些工作被淘汰，但很難想像科技將帶來(lái)哪些新的就業(yè)機(jī)會(huì)”（斯加魯菲， 2017， p. 80）。不管對(duì)未來(lái)的具體預(yù)測(cè)如何，人們似乎一致認(rèn)為未來(lái)社會(huì)分工將更為細(xì)致，同時(shí)社會(huì)愈加需要整體的合作;大規(guī)模分工與合作的社會(huì)機(jī)制、知識(shí)技能、信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)具備;變革的速度會(huì)日益加快，越來(lái)越多的個(gè)體在其一生中會(huì)主動(dòng)或被動(dòng)地在多個(gè)工作中切換（經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織， 2005， p. 24; 柯林斯， 等， 2013， pp. 132-134）。這對(duì)個(gè)體的學(xué)習(xí)能力、通專結(jié)合的素質(zhì)結(jié)構(gòu)提出了更高的要求，即變革了教育系統(tǒng)的人才培養(yǎng)目標(biāo)。

3. 人工智能與教育的間接作用

關(guān)于機(jī)械自動(dòng)化（機(jī)器參與生產(chǎn)）對(duì)教育影響的研究可追溯到馬克思的分析。馬克思認(rèn)為機(jī)器大生產(chǎn)一方面使得勞動(dòng)者必須成為“全面發(fā)展的人”，由于競(jìng)爭(zhēng)和科技進(jìn)步生產(chǎn)方式變革速度加快，工作崗位與技能新陳代謝頻繁，“全面發(fā)展的人”才能快速適應(yīng)勞動(dòng)崗位轉(zhuǎn)換，這對(duì)于產(chǎn)業(yè)與工人的發(fā)展都必不可少;另一方面，生產(chǎn)效率的提高為勞動(dòng)者接受更多教育創(chuàng)造了條件，勞動(dòng)者有了更多“閑暇時(shí)間”用于學(xué)習(xí)新知識(shí)與技能（黃濟(jì)， 等， 2013， pp. 192-195）。

進(jìn)入20世紀(jì)，人們對(duì)自動(dòng)化的擔(dān)憂總體上有增無(wú)減。20世紀(jì)50年代初，維納預(yù)言自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展將帶來(lái)第二次工業(yè)革命（腦力勞動(dòng)的自動(dòng)化），這會(huì)導(dǎo)致致命的失業(yè)潮（維納， 1978， pp. 141-142）。20世紀(jì)后半葉，國(guó)際社會(huì)對(duì)科技進(jìn)步挑戰(zhàn)的回應(yīng)日益明朗：超越知識(shí)，發(fā)展學(xué)生的一般能力。1996年聯(lián)合國(guó)教科文組織發(fā)布《教育——財(cái)富蘊(yùn)藏其中》，重申終身教育及其“四個(gè)支柱（學(xué)會(huì)認(rèn)知、學(xué)會(huì)做事、學(xué)會(huì)共同生活以及學(xué)會(huì)生存）”（聯(lián)合國(guó)教科文組織， 1996， pp. 75-76），以實(shí)現(xiàn)21世紀(jì)個(gè)體與社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展。裴娣娜于20世紀(jì)90年代提出主體性教育，強(qiáng)調(diào)教育應(yīng)發(fā)展個(gè)體的主體性，即自主性、獨(dú)立性與創(chuàng)造性（裴娣娜， 等， 2004）。進(jìn)入21世紀(jì)，變革教育以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)繁榮成為各國(guó)政策的主流選擇。由信息技術(shù)領(lǐng)域全球大公司主導(dǎo)提出的21世紀(jì)技能，強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)與創(chuàng)新技能、生活與職業(yè)技能、ICT素養(yǎng)（特里林， 等， 2011， pp. 157-158）。因此，雖然對(duì)很多教育工作者而言，人工智能、自動(dòng)化似乎是新鮮事物，但由于教育具有未來(lái)性、滯效性（葉瀾， 2006， p. 311），教育政策更需要具有前瞻性，因此多年以來(lái)教育政策制定者和研究者就已經(jīng)關(guān)注其影響了，在這方面近幾年其實(shí)并無(wú)多少創(chuàng)新的觀點(diǎn)?，F(xiàn)在的教育目標(biāo)已經(jīng)體現(xiàn)出自動(dòng)化、人工智能的影響：均強(qiáng)調(diào)未來(lái)世界的高科技、快速變化與不確定性，因此均重視學(xué)生的靈活性、適應(yīng)性、學(xué)習(xí)力、自控力、創(chuàng)造力與交流合作能力。下面僅通過(guò)幾個(gè)案例概括分析近年來(lái)基礎(chǔ)教育領(lǐng)域和職業(yè)與高等教育領(lǐng)域人才培養(yǎng)目標(biāo)的新特點(diǎn)。

在基礎(chǔ)教育階段，如何超越知識(shí)與技能，培養(yǎng)學(xué)生的一般能力？這是基礎(chǔ)教育發(fā)展的國(guó)際性課題。2016年發(fā)布的《中國(guó)學(xué)生發(fā)展核心素養(yǎng)》致力于回答我國(guó)教育應(yīng)培養(yǎng)什么樣的人這個(gè)問(wèn)題，即學(xué)生應(yīng)具備的能夠適應(yīng)終身學(xué)習(xí)和社會(huì)發(fā)展需要的品格和關(guān)鍵能力有哪些。最終確立了三類六大學(xué)生核心素養(yǎng)：文化基礎(chǔ)類的人文底蘊(yùn)、科學(xué)精神;自主發(fā)展類的學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)、健康生活;社會(huì)參與類的責(zé)任擔(dān)當(dāng)、實(shí)踐創(chuàng)新（柴葳， 等， 2016; 汪瑞林， 等， 2016）。芬蘭在2014年發(fā)布的《基礎(chǔ)教育核心課程》中提出基礎(chǔ)教育應(yīng)以培養(yǎng)學(xué)生的橫貫?zāi)芰Γ╰ransversal competence）為目標(biāo)。所謂橫貫?zāi)芰κ侵赣芍R(shí)、技能、價(jià)值觀、態(tài)度和意志所組成的實(shí)體，意味著在特定情境下應(yīng)用知識(shí)與技能的能力（芬蘭國(guó)家教育委員會(huì)， 2016， p. 594）。芬蘭國(guó)家教育委員會(huì)認(rèn)為應(yīng)培養(yǎng)學(xué)生的七大橫貫?zāi)芰?，即思考與學(xué)習(xí)能力，文化素養(yǎng)、溝通與自我表達(dá)能力，自我照料、日常生活技能與保護(hù)自身安全的能力，多元識(shí)讀能力，信息技術(shù)能力，工作生活能力與創(chuàng)業(yè)精神，以及參與、影響和構(gòu)建可持續(xù)發(fā)展未來(lái)的能力。其中，思考與學(xué)習(xí)能力是其他能力與終身學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。

在職業(yè)與高等教育階段，如何培養(yǎng)通達(dá)的專才？職業(yè)與高等教育可細(xì)分為不同層次，如中等職業(yè)教育、高等職業(yè)教育、本科教育、研究生教育等，但與基礎(chǔ)教育相比均限于特定領(lǐng)域，相對(duì)而言是培養(yǎng)“專才”的，其面臨的挑戰(zhàn)是如何培養(yǎng)“通達(dá)”的專才。對(duì)于通達(dá)的需求源自于社會(huì)與個(gè)體兩個(gè)層面。從社會(huì)層面看，越來(lái)越細(xì)致的分工呼喚更大規(guī)模的社會(huì)協(xié)作，在這一過(guò)程中需要有全局視野的人才來(lái)組織協(xié)調(diào)，這類人才需要有通達(dá)各個(gè)專業(yè)細(xì)分領(lǐng)域的眼光。從個(gè)體的層面看，“通達(dá)”者不但能夠適應(yīng)工作崗位轉(zhuǎn)換，適應(yīng)與學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，而且更有可能發(fā)現(xiàn)“人工智能+原有產(chǎn)業(yè)”的空白點(diǎn)，具有更強(qiáng)的創(chuàng)新能力。對(duì)于大學(xué)而言，預(yù)判領(lǐng)域未來(lái)所需的人才知識(shí)結(jié)構(gòu)變得更加緊迫。近期在我國(guó)大學(xué)本科教學(xué)改革中，強(qiáng)調(diào)基礎(chǔ)性與通識(shí)教育是兩個(gè)趨勢(shì)。前者，如中山大學(xué)新聞學(xué)科的人才培養(yǎng)，看重基礎(chǔ)性，“以不變應(yīng)萬(wàn)變”，即新聞行業(yè)的許多傳播手段會(huì)變，但文、史、哲、經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)知識(shí)不變，新聞?lì)I(lǐng)域采寫編評(píng)的專業(yè)基礎(chǔ)不變（黃達(dá)人， 2015， p. 164）;后者，如清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院強(qiáng)調(diào)“塑造價(jià)值、培養(yǎng)能力、獲取人類核心知識(shí)”的通識(shí)教育（黃達(dá)人， 2015， p. 135）。

三、教學(xué)自動(dòng)化的必然性與可能性

對(duì)于人工智能的教育應(yīng)用，本文有意采用“教學(xué)自動(dòng)化”一詞，意在強(qiáng)調(diào)三個(gè)方面：一是人工智能以研究自足地“感知、推理、行動(dòng)”的智能系統(tǒng)為目標(biāo)，應(yīng)用于教育的智能系統(tǒng)通?？勺灾魍瓿上鄬?duì)復(fù)雜的教學(xué)任務(wù)，“自動(dòng)化”可突出其目標(biāo)設(shè)定后無(wú)須人工干預(yù)、自主教學(xué)決策的能力與特色;二是“自動(dòng)化”更能突出微觀層面的人機(jī)關(guān)系，逼迫人們?nèi)ニ伎冀處熍c機(jī)器（計(jì)算機(jī)）的關(guān)系，如何分工協(xié)作，以及這對(duì)于學(xué)生、教師、學(xué)校、社會(huì)、家庭的可能后果，智慧教育、智能教育等術(shù)語(yǔ)屬宏觀層面，有利于建立共同愿景，在微觀層面上它們會(huì)遮蔽人機(jī)分工的本質(zhì);三是本領(lǐng)域已有的研究與實(shí)踐多數(shù)只關(guān)注教與學(xué)，尤其是更多僅關(guān)注學(xué)生對(duì)特定學(xué)科的學(xué)習(xí)，強(qiáng)調(diào)“教學(xué)自動(dòng)化”符合人工智能教育應(yīng)用研究的現(xiàn)實(shí)。

（一）教學(xué)自動(dòng)化的邏輯必然性

教學(xué)自動(dòng)化的邏輯必然性主要表現(xiàn)在三個(gè)方面：

第一，在人工智能與教育相互作用過(guò)程中產(chǎn)生的“推拉”效應(yīng)使得教學(xué)自動(dòng)化成為必然。所謂“推”，是指人工智能對(duì)個(gè)體與社會(huì)產(chǎn)生影響，使得人才培養(yǎng)目標(biāo)在總體上強(qiáng)調(diào)核心素養(yǎng)、一般能力和通達(dá)等，以提高個(gè)體的學(xué)習(xí)力與適應(yīng)性。培養(yǎng)這些品格與能力，需要學(xué)生具有分析與解決真實(shí)問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)，需要向?qū)W生提供個(gè)性化指導(dǎo)與反饋，這是學(xué)?，F(xiàn)有教育模式難以大規(guī)模提供的，而智能教學(xué)系統(tǒng)有望大規(guī)模提供這類學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)?！巴啤斌w現(xiàn)了人工智能對(duì)于教育的間接影響，即通過(guò)改變?nèi)瞬排囵B(yǎng)目標(biāo)，從外部推動(dòng)教育采用人工智能技術(shù)。所謂“拉”，由于人工智能與教育之間以人類的知識(shí)與知識(shí)實(shí)踐為紐帶，教育是知識(shí)傳播實(shí)踐，而人工智能技術(shù)可自動(dòng)應(yīng)用學(xué)科知識(shí)、教學(xué)法知識(shí)和學(xué)習(xí)者知識(shí)實(shí)現(xiàn)知識(shí)傳播的自動(dòng)化①，天然可用于支持教育活動(dòng)。賈積有（2009， p. 8; 2018）認(rèn)為，在某種意義上，人工智能研究與人類的教育活動(dòng)是相同的，都是為了提高活動(dòng)對(duì)象的智能，不同之處是前者旨在“教”以計(jì)算機(jī)為代表的人造機(jī)器，而后者“教”的對(duì)象是人類個(gè)體。這一觀點(diǎn)對(duì)于深入認(rèn)識(shí)人工智能、教育和知識(shí)三者之間的關(guān)系頗具啟發(fā)性。順著這個(gè)思路再向前推：被研究者教“會(huì)”了的計(jì)算機(jī)，是否可以教人類呢？從這個(gè)意義上講，能夠?qū)崿F(xiàn)知識(shí)實(shí)踐自動(dòng)化的人工智能技術(shù)直接介入教育教學(xué)過(guò)程，提高知識(shí)傳播的效率與效果，是必然的。

第二，教學(xué)過(guò)程的個(gè)性化指導(dǎo)需求使得教學(xué)自動(dòng)化成為必然。教學(xué)過(guò)程是教育活動(dòng)的核心，對(duì)于學(xué)生個(gè)體而言，教學(xué)過(guò)程是一個(gè)特殊的認(rèn)識(shí)過(guò)程，其特殊性體現(xiàn)在這一認(rèn)識(shí)過(guò)程是有指導(dǎo)、以學(xué)習(xí)間接知識(shí)為主、有教育性的認(rèn)識(shí)過(guò)程（王策三， 2005， pp. 114-130）。郭華（2016）認(rèn)為“教學(xué)的根本問(wèn)題，是外部知識(shí)如何被學(xué)生獲得、占有并轉(zhuǎn)而成為學(xué)生個(gè)體的內(nèi)在力量和精神財(cái)富的問(wèn)題”，她提出“兩次倒轉(zhuǎn)”的教學(xué)過(guò)程：學(xué)生的認(rèn)識(shí)過(guò)程是將人類認(rèn)識(shí)過(guò)程“倒過(guò)來(lái)”的過(guò)程，在內(nèi)容上學(xué)生的認(rèn)識(shí)起點(diǎn)是人類的認(rèn)識(shí)終點(diǎn)，在過(guò)程上是把“倒過(guò)來(lái)”的過(guò)程再“轉(zhuǎn)回去”，即學(xué)生通過(guò)典型地、簡(jiǎn)約地經(jīng)歷人類認(rèn)知過(guò)程的方式主動(dòng)地全面占有人類知識(shí)?！暗惯^(guò)來(lái)”“轉(zhuǎn)回去”的過(guò)程并不容易，學(xué)生需要個(gè)性化指導(dǎo)甚至“教練”式的指導(dǎo)，但是大規(guī)模個(gè)性化教學(xué)的成本很高。班級(jí)授課制自17世紀(jì)確立之后，飽受批評(píng)，但批而不倒，到現(xiàn)在為止依然是世界范圍內(nèi)學(xué)校教育的主流模式（王策三， 2005， p. 272），之所以如此，實(shí)施成本低是重要原因。常規(guī)計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)（CAI）軟件、在線課程（如慕課）作用有限的原因之一，是這些系統(tǒng)并不“理解知識(shí)”，不會(huì)“施展技能”，它們只是提供了預(yù)先設(shè)置好的“講解”與簡(jiǎn)單的練習(xí)，教學(xué)的個(gè)性化、靈活性與適應(yīng)性很差（Park， et al.， 1987）。早在20世紀(jì)70年代初，Collins等（1975）就論述了智能教學(xué)系統(tǒng)開展個(gè)性化教學(xué)的優(yōu)勢(shì)。智能教學(xué)系統(tǒng)能夠超越“講解”，支持創(chuàng)建交互式智能學(xué)習(xí)環(huán)境，為學(xué)生提供靈活多樣的“做中學(xué)”機(jī)會(huì)，計(jì)算機(jī)成為教練，使大范圍“認(rèn)知學(xué)徒”式教學(xué)活動(dòng)成為可能，為學(xué)生提供“兩次倒轉(zhuǎn)”所需的切身體驗(yàn)與個(gè)性化指導(dǎo)。

第三，教育機(jī)構(gòu)順應(yīng)社會(huì)分工發(fā)展潮流的需求使得教學(xué)自動(dòng)化成為必然。勞動(dòng)分工與專業(yè)化是提高生產(chǎn)效率的有效途徑，自亞當(dāng)·斯密（Adam Smith）揭示出這一規(guī)律后，社會(huì)分工愈加細(xì)密。學(xué)校經(jīng)歷了社會(huì)不斷賦予其功能，而學(xué)校反過(guò)來(lái)持續(xù)借助社會(huì)力量為學(xué)生提供服務(wù)（如校服、能源、餐飲、信息化運(yùn)維、部分特色課程等）的發(fā)展過(guò)程。在這個(gè)過(guò)程中，學(xué)校越來(lái)越像各類社會(huì)服務(wù)的把關(guān)人與過(guò)濾器，而不是什么都由自己提供的臃腫組織。但以往“外包”的服務(wù)與學(xué)校的核心業(yè)務(wù)（教學(xué)）距離比較遠(yuǎn)，隨著信息化的深入發(fā)展和混合教學(xué)活動(dòng)的普遍開展，在挖掘教育教學(xué)大數(shù)據(jù)、開發(fā)個(gè)性化教學(xué)系統(tǒng)等方面，學(xué)校通常都需要借助外部專業(yè)力量才能完成。這些新的活動(dòng)越來(lái)越貼近教與學(xué)活動(dòng)的核心。一開始，學(xué)校的開放很可能是被迫的，因?yàn)閷W(xué)校不具備這樣的專業(yè)能力（麥爾荀伯格， 等， 2014， p. 80）。在可預(yù)見的未來(lái)，為滿足更高的人才培養(yǎng)需求，多數(shù)學(xué)校應(yīng)該仍然需要面對(duì)專業(yè)能力不足以及降低成本的壓力，需要尋求專業(yè)的第三方服務(wù)或者開放教育資源。隨著智能開放教育資源不斷豐富、教學(xué)平臺(tái)日益成熟、眾包觀念被廣為接受，有可能建立起新的價(jià)值協(xié)調(diào)網(wǎng)絡(luò)，建立起以師生為中心的智能教學(xué)生態(tài)（克里斯坦森， 等， 2015， pp. 94-104; Heffernan， et al.， 2016），這實(shí)際上是建立在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能基礎(chǔ)上的更為動(dòng)態(tài)開放、靈活自主的教育分工體系。

（二）教學(xué)自動(dòng)化的現(xiàn)實(shí)可能性

盡管當(dāng)前人工智能技術(shù)還存在缺乏常識(shí)（斯加魯菲， 2017， pp. 134-140）、符號(hào)難以接地（松尾豐， 2015， pp. 77-78）、跨領(lǐng)域遷移難（Pinkwart， 2016）、高能耗（凱利， 等， 2016， pp. 107）等局限，盡管當(dāng)前人工智能教育應(yīng)用領(lǐng)域中以工程性研究居多，缺少高生態(tài)效度、大規(guī)模、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕逃龖?yīng)用研究，同時(shí)智能教學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)開發(fā)難度大，尚未形成成熟的智能教育產(chǎn)品生態(tài)，但是由于存在廣泛的現(xiàn)實(shí)需求，而且人工智能應(yīng)用于教育的條件已經(jīng)基本具備，因此，在未來(lái)人工智能可能會(huì)對(duì)各級(jí)各類教育，尤其是學(xué)校教育與開放教育，產(chǎn)生廣泛而深刻的影響。

從教育與教育信息化來(lái)看，以下需求呼喚人工智能深度應(yīng)用于教育領(lǐng)域：

第一，培養(yǎng)學(xué)生核心素養(yǎng)的需求。在以培養(yǎng)學(xué)生核心素養(yǎng)為目標(biāo)的教學(xué)中，知識(shí)與技能掌握依然重要且不可跨越，但教學(xué)不能停留在此，還需要為學(xué)生提供豐富、系統(tǒng)的“動(dòng)手動(dòng)腦”解決真實(shí)問(wèn)題的機(jī)會(huì)。強(qiáng)調(diào)培養(yǎng)學(xué)生的一般能力并不新鮮，至少在19世紀(jì)下半葉法國(guó)的中等教育就已經(jīng)開始重視培養(yǎng)學(xué)生的判斷力、推理力和思考力（涂爾干， 2006， pp. 332- 334）。當(dāng)前的主要挑戰(zhàn)有兩方面：一是規(guī)模，即不是面向極少數(shù)“精英”學(xué)生，而是要面向全體學(xué)生;二是一般能力包含的成分更復(fù)雜多樣，外延更寬泛。當(dāng)前學(xué)校教育中主流的班級(jí)授課制在為學(xué)生提供解決真實(shí)問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)這方面捉襟見肘，而智能教學(xué)系統(tǒng)可靈活創(chuàng)建多樣的問(wèn)題解決情境，這為大范圍培養(yǎng)核心素養(yǎng)創(chuàng)造了條件。

第二，學(xué)校開展個(gè)性化教學(xué)的高成本難題。人們常將今天的學(xué)校比喻為“工廠”，強(qiáng)調(diào)其不顧學(xué)生個(gè)性的批量教學(xué)。這個(gè)比喻并不準(zhǔn)確。目前學(xué)校更像工業(yè)化早期的手工“工場(chǎng)”，而非實(shí)現(xiàn)了機(jī)器大生產(chǎn)的“工廠”，教學(xué)活動(dòng)基本上都是教師“手工”完成的，機(jī)器承擔(dān)的任務(wù)并不多。這也許是個(gè)性化教學(xué)成本高昂的主要原因。人工智能在將教師從重復(fù)性低級(jí)勞動(dòng)中解放出來(lái)、提高個(gè)性化教學(xué)效率、降低成本方面潛力很大。

第三，教育治理現(xiàn)代化的挑戰(zhàn)。教育治理現(xiàn)代化是教育現(xiàn)代化的重要內(nèi)容（秦建平， 等， 2016）。教育治理是面向教育領(lǐng)域的行動(dòng)過(guò)程，是政府、企業(yè)和學(xué)校等多社會(huì)主體依托正式或非正式制度在主體間進(jìn)行協(xié)調(diào)及持續(xù)互動(dòng)的行動(dòng)過(guò)程（劉來(lái)兵， 等， 2017）。數(shù)據(jù)是實(shí)現(xiàn)教育治理現(xiàn)代化的前提，在治理方式上由依據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行預(yù)判轉(zhuǎn)為依據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，在治理模式上從靜態(tài)治理轉(zhuǎn)向動(dòng)態(tài)治理，在治理維度上由自上而下變成上下聯(lián)動(dòng)，在這種轉(zhuǎn)變過(guò)程中人工智能不可或缺。

第四，教育信息化2.0實(shí)踐創(chuàng)新的壓力。教育部于2018年4月印發(fā)《教育信息化2.0行動(dòng)計(jì)劃》，明確提出我國(guó)教育信息化事業(yè)將進(jìn)入“創(chuàng)新發(fā)展”階段，要求因應(yīng)智能技術(shù)發(fā)展，推進(jìn)智能教育。作為教育部對(duì)于全國(guó)教育信息化工作的總體部署，這份行動(dòng)計(jì)劃無(wú)疑提高了人工智能教育應(yīng)用研究與實(shí)踐的緊迫性。

第五，在教育實(shí)踐、政策與研究層面，存在諸多有利于人工智能教育應(yīng)用大范圍推進(jìn)的條件：一是社會(huì)對(duì)人工智能的“意識(shí)水平”有所提升，公眾預(yù)感到社會(huì)會(huì)因人工智能的發(fā)展而有大改變，變革教育以應(yīng)對(duì)未來(lái)的觀念被廣為接受;二是人工智能技術(shù)快速發(fā)展，智能技術(shù)、產(chǎn)品與服務(wù)的性能、可靠性與可用性提高;三是歐美對(duì)人工智能教育應(yīng)用已有40多年的深入研究與實(shí)踐，他山之石可以攻玉，我們不完全是“摸著石頭過(guò)河”;四是我國(guó)教育信息化建設(shè)已取得較大進(jìn)展，在基礎(chǔ)設(shè)施、資源建設(shè)、應(yīng)用能力和機(jī)制建設(shè)等方面都為人工智能教育應(yīng)用奠定了基礎(chǔ);五是我國(guó)教育信息化產(chǎn)業(yè)取得了巨大發(fā)展，在產(chǎn)品研發(fā)、集成與應(yīng)用、服務(wù)支持等方面具備了能力;六是教育與產(chǎn)業(yè)政策支持和鼓勵(lì)，而政策是人工智能教育應(yīng)用的重要推動(dòng)力量（劉德建， 等， 2018）。

四、小結(jié)

作為仍處于快速發(fā)展中的研究領(lǐng)域，人工智能自身及其對(duì)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)的最終影響還難以預(yù)知，但現(xiàn)階段的人工智能技術(shù)已對(duì)社會(huì)生產(chǎn)生活產(chǎn)生了巨大影響，已成為教育工作者不可忽視的變革力量。要準(zhǔn)確、全面地認(rèn)識(shí)人工智能技術(shù)、把握它與教育的關(guān)系，需要突破智能教學(xué)系統(tǒng)開發(fā)的局限，以更廣闊的視角全面分析人工智能與教育的相互作用。人工智能直指人類心智，它與教育活動(dòng)都深深植根并緊密作用于人類的知識(shí)與知識(shí)實(shí)踐，更容易直接介入教育教學(xué)過(guò)程。

歷史地看，人工智能是一種可能對(duì)社會(huì)產(chǎn)生全方位影響的通用技術(shù)。就對(duì)教育的直接作用而言，已有的通用技術(shù)（蒸汽機(jī)、電力、計(jì)算機(jī)通信等）已為教育提供物質(zhì)與能量、媒體與學(xué)習(xí)環(huán)境（如書籍、幻燈片、計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)），而新的通用技術(shù)（人工智能）有望成為新型“教育主體”，實(shí)現(xiàn)教學(xué)自動(dòng)化。人工智能的教育應(yīng)用更接近教育活動(dòng)的核心，只是越靠近教育的核心活動(dòng)，變革所牽涉的人、文化、制度的因素就越多，實(shí)現(xiàn)大范圍的變革就越艱難。

盡管以本文提出的人工智能與教育三層次相互作用模型為框架的分析表明教學(xué)自動(dòng)化存在邏輯必然性，盡管存在強(qiáng)烈的現(xiàn)實(shí)需求與利好的宏觀政策，但是人工智能技術(shù)的外源性與學(xué)校教育體系的成熟、系統(tǒng)性決定了教育自動(dòng)化之路絕非坦途。如同實(shí)驗(yàn)室出來(lái)的機(jī)器人，在面對(duì)無(wú)結(jié)構(gòu)的現(xiàn)實(shí)世界時(shí)茫然無(wú)措，舉止失當(dāng)。條理分明的應(yīng)然分析在充滿價(jià)值沖突的實(shí)踐“沼澤地”面前，常常顯得蒼白無(wú)力。但人工智能、教學(xué)自動(dòng)化如同潘多拉之盒，一旦打開無(wú)法回頭。研究先行成為當(dāng)前解決教育教學(xué)重大問(wèn)題的基本思路。人工智能教育應(yīng)用研究亟待超越技術(shù)、產(chǎn)品開發(fā)與應(yīng)用設(shè)想研究，亟待開展對(duì)于人機(jī)分工教學(xué)法的機(jī)制與效果及其對(duì)教育機(jī)構(gòu)的全面影響的系統(tǒng)化理論研究與高生態(tài)效度的實(shí)證研究。本文僅分析了“應(yīng)然”，但“實(shí)然”如何？當(dāng)前的教學(xué)自動(dòng)化在微觀層面是如何實(shí)現(xiàn)的？教師能否起作用？應(yīng)該如何起作用？如何評(píng)價(jià)與選擇智能教學(xué)系統(tǒng)？人工智能對(duì)學(xué)校教育、開放教育會(huì)有何影響？等等。這些問(wèn)題都需要進(jìn)一步探討。

[參考文獻(xiàn)]

阿蘭·柯林斯，理查德·哈爾弗森. 2013. 技術(shù)時(shí)代重新思考教育：數(shù)字革命與美國(guó)的學(xué)校教育[M]. 陳家剛，程佳銘，譯. 上海：華東師范大學(xué)出版社.

彼得·伯克. 2016. 知識(shí)社會(huì)史（下卷）：從《百科全書》到維基百科[M]. 汪一帆，趙博囡，譯. 杭州：浙江大學(xué)出版社.

伯尼·特里林，查爾斯·菲德爾. 2011. 21世紀(jì)技能——為我們所生存的時(shí)代而學(xué)習(xí)[M]. 天津：天津社會(huì)科學(xué)出版社.

柴葳，劉博智. 2016. 六大素養(yǎng)樹立學(xué)生成長(zhǎng)“標(biāo)桿”[N]. 中國(guó)教育報(bào)，9-14（1）.

陳嘉映. 2018. 哲學(xué)科學(xué)常識(shí)[M]. 北京：中信出版集團(tuán).

郭華. 2016. 帶領(lǐng)學(xué)生進(jìn)入歷史：“兩次倒轉(zhuǎn)”教學(xué)機(jī)制的理論意義[J]. 北京大學(xué)教育評(píng)論，14（2）：8-26.

國(guó)務(wù)院. 2017. 國(guó)務(wù)院關(guān)于印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》（國(guó)發(fā)〔2017〕35號(hào)）[EB/OL]. [2018-9-20]. www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content-5211996.htm

化柏林. 2008. 論知識(shí)管理與知識(shí)工程的差異性及其發(fā)展[J]. 圖書館雜志，27（11）：2-5.

黃達(dá)人. 2015. 大學(xué)的根本[M]. 北京：商務(wù)印書館.

黃濟(jì)，王策三，石中英，王本陸. 2012. 現(xiàn)代教育論[M]. 北京：人民教育出版社.

吉仁澤. 適應(yīng)性思維：現(xiàn)實(shí)世界中的理性[M]. 劉永芳，譯. 上海：上海教育出版社，2006.

賈積有. 2018. 人工智能賦能教育與學(xué)習(xí)[J]. 遠(yuǎn)程教育雜志（1）：39-47.

賈積有. 2009. 教育技術(shù)與人工智能[M]. 長(zhǎng)春：吉林大學(xué)出版社.

教育部. 2018. 普通高中信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)（2017版）. 北京：人民教育出版社.

杰瑞·卡普蘭. 2016. 人工智能時(shí)代：人機(jī)共生下財(cái)富、工作與思維的大未來(lái)[M]. 李盼，譯. 杭州：浙江人民出版社.

經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織. 2009. 面向未來(lái)的學(xué)校[M]. 李昕，曹娟，譯. 北京：教育科學(xué)出版社.

克萊頓·克里斯坦森，邁克爾·霍恩，柯蒂斯·約翰遜. 2015. 創(chuàng)新者的課堂——顛覆式創(chuàng)新如何改變教育. 北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社.

克勞迪婭·戈?duì)柖?，勞倫斯·凱茲. 2015. 教育和技術(shù)的競(jìng)賽. 陳津竹，徐黎蕾，譯. 北京：商務(wù)印書館.

聯(lián)合國(guó)教科文組織. 1996. 教育——財(cái)富蘊(yùn)藏其中[M]. 聯(lián)合國(guó)教科文組織總部中文科，譯. 北京：教育科學(xué)出版社.

劉德建，杜靜，姜男，黃榮懷. 2018. 人工智能融入學(xué)校教育的發(fā)展趨勢(shì)[J]. 開放教育研究，24（4）：33-41.

劉來(lái)兵，張慕文. 2017. 大數(shù)據(jù)時(shí)代教育治理現(xiàn)代化的內(nèi)涵、愿景及體系構(gòu)建[J]. 教育研究與實(shí)驗(yàn)（2）：30-35.

羅伯特·L. 索爾斯，M·金伯利·麥克林，奧托·H. 麥克林. 2008. 認(rèn)知心理學(xué)[M]. 第7版. 邵志芳，李林，徐媛，高旭辰，何敏萱，等，譯. 上海：上海人民出版社.

馬丁·福特. 2015. 機(jī)器人時(shí)代：技術(shù)、工作與經(jīng)濟(jì)的未來(lái)[M]. 王吉美，牛筱萌，譯. 北京：中信出版社.

尼古拉斯·卡爾. 2015. 玻璃籠子——自動(dòng)化時(shí)代和我們的未來(lái)[M]. 北京：中信出版集團(tuán).

麥爾荀伯格，庫(kù)基耶. 2014. 大數(shù)據(jù)教育篇：教學(xué)與學(xué)習(xí)的未來(lái)趨勢(shì)[M]. 臺(tái)北：遠(yuǎn)見天下文化.

馬文·明斯基. 2016. 情感機(jī)器——人類思維與人工智能的未來(lái)[M]. 王文革，程玉婷，李小剛，譯. 杭州：浙江人民出版社.

潘云鶴. 2018. 人工智能2.0與教育的發(fā)展[J]. 中國(guó)遠(yuǎn)程教育（5）：5-8，44.

裴娣娜，王本陸. 2004. 主體教育的理論探析（筆談）[J]. 教育研究（6）：13-15.

皮埃羅·斯加魯菲（Piero Scaruffi）. 2017. 智能的本質(zhì)[M]. 任莉，張建宇，譯. 北京：人民郵電出版社.

秦建平，張勇，張惠. 2016. 教育治理現(xiàn)代化及其監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)研究[J]. 中國(guó)教育學(xué)刊（12）：23-28.

石中英. 2001. 知識(shí)轉(zhuǎn)型與教育改革[M]. 北京：教育科學(xué)出版社.

史忠植，楊至成，方健梅. 1986. 知識(shí)工程[J]. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)（9）：241-248.

松尾豐. 2015. 人工智能狂潮：機(jī)器人會(huì)超越人類嗎？[M]. 趙函宏，高華彬，譯. 北京：機(jī)械工業(yè)出版社.

涂爾干. 2006. 教育思想的演進(jìn)[M]. 李康，譯. 上海：上海人民出版社.

涂子沛. 2014. 數(shù)據(jù)之巔——大數(shù)據(jù)革命，歷史、現(xiàn)實(shí)與未來(lái)[M]. 北京：中信出版集團(tuán).

汪瑞林，杜悅. 2016. 凝練學(xué)生發(fā)展核心素養(yǎng)，培養(yǎng)全面發(fā)展的人——中國(guó)學(xué)生發(fā)展核心素養(yǎng)研究課題組負(fù)責(zé)人答記者問(wèn)[N]. 中國(guó)教育報(bào)，9-14（9）.

王策三. 2005. 教學(xué)論稿[M]. 第二版. 北京：人民教育出版社.

王珠珠. 2018. 教育信息化2.0：核心要義與實(shí)施建議[J]. 中國(guó)遠(yuǎn)程教育（7）：5-8.

危輝，黃旗明，潘云鶴. 1999. 常識(shí)：知識(shí)獲取的瓶頸[J]. 計(jì)算機(jī)科學(xué)，（26）9：17-19.

維納. 1978. 人有人的用途[M]. 北京：商務(wù)印書館.

吳飛，陽(yáng)春華，蘭旭光，丁進(jìn)良，鄭南寧，桂衛(wèi)華，等. 人工智能的回顧與展望[J]. 中國(guó)科學(xué)基金（3）：243-250.

葉瀾. 2006. 教育概論[M]. 北京：人民教育出版社.

葉瀾. 1997. 讓課堂煥發(fā)出生命活力——論中小學(xué)教學(xué)改革的深化[J]. 教育研究（9）：3-8.

余成峰. 2017. 從老鼠審判到人工智能之法[J]. 讀書（7）：74-83.

約翰·E. 凱利，史蒂夫·哈姆. 2016. 機(jī)器智能[M]. 馬雋，譯. 北京：中信出版集團(tuán).

約翰·馬爾科夫. 2015. 與機(jī)器人共舞[M]. 郭雪，譯. 杭州：浙江人民出版社.

約翰·希利·布朗，保羅·杜奎德. 2003. 信息的社會(huì)層面[M]. 北京：商務(wù)印書館.

詹姆斯·格雷克. 2013. 信息簡(jiǎn)史[M]. 高博，譯. 北京：人民郵電出版社.

張宸宸. 2016. 機(jī)器人：法律行業(yè)的終結(jié)者還是開路者？[J]. 讀書（10）：38-40.

趙汀陽(yáng). 2018. 人工智能“革命”的“近憂”和“遠(yuǎn)慮”——一種倫理學(xué)和存在論的分析[J]. 哲學(xué)動(dòng)態(tài)（4）：5-12.

周志華. 2018. 創(chuàng)辦一流大學(xué)人工智能教育的思考[J]. 中國(guó)高等教育（9）：52-53.

Russell，S. J. & Norvig，P. 2013. 人工智能：一種現(xiàn)代的方法[M]. 殷建平，祝恩，劉越，陳躍新，王挺，譯. 第3版. 北京：清華大學(xué)出版社.

Anderson， J. R.， Corbett， A. T.， Koedinger， K. R. & Pelletier， R. （1995）. Cognitive tutors： Lessons learned. The Journal of The Learning Sciences， 4（2）， 167-207.

Brundage， M.， Avin， S.， Clark， J.， Toner， H.， Eckersley， P.， Garfinkel， B. et al. 2018. The Malicious Use of Artificial Intelligence： Forecasting， Prevention，and Mitigation. https：//maliciousaireport.com/blobby/go/3d82daa4-97fe-4096-9c6b-376b92c619de/downloads/1c6q2kc4v- 50335.pdf

Collins， A. & Grignetti， M. 1975. Intelligent CAI. Final Report （1 March 1971-31 August 1975）. Retriered October 10， 2018， from. https：//eric.ed.gov/？id=ED114089.

Finnish National Board of Education. 2016. National core curriculum for basic education 2014. Helsinki： Next Print Oy.（kindle edition）.

Heffernan， N. T.， Ostrow， K.， Kelly， K.， Selent， D.， Van Inwegen， E. G.， Xiong， X.， et al. 2016. The future of adaptive learning： Does the crowd hold the key？ International Journal of Artificial Intelligence in Education， （26）：615-644.

Kaplan， J. 2016. Artiticial intelligence： What everyone needs to know. New York： Oxford University Press. （kindle edition）.

Park， O. & Seidel， R. J. 1987. Conventional CBI versus intelligent CAI： Suggestions for the development of future systems. Educational Technology， 27（5）：15-21.

Pinkwart， N. 2016. Another 25 years of AIED？ Challenges and opportunities for intelligent educational technologies of the future. International Journal of? Artificial Intelligence in Education， （26）：771-783.

Polanyi， M. 1957. The study of man. London： Routledge & Kegan Paul.

Yao， M.， Jia， M.， Zhou， A. 2017. Applied artificial intelligence： A handbook for business leaders. ISBN 978-0-9982890-5-2 （Kindle）（kindle edition）.

收稿日期：2018-10-14

定稿日期：2018-11-14

作者簡(jiǎn)介：張志禎，博士，講師，碩士生導(dǎo)師;張玲玲，碩士研究生;李芒，博士，教授，博士生導(dǎo)師。北京師范大學(xué)教育技術(shù)學(xué)院（100875）。

責(zé)任編輯 單 玲