教育人工智能（eAI）：人本人工智能的新范式

祝智庭 韓中美 黃昌勤

[摘? ?要] 人工智能是未來教育創(chuàng)新發(fā)展的重要推動力，遵循人本主義理念并形成人本人工智能教育新應(yīng)用，將有力促成一種新型的研究與應(yīng)用范式——教育人工智能（educational Artificial Intelligence，eAI）的形成。eAI注重以人為本的協(xié)作教育理念，在智能技術(shù)的支持下，以人和機器的交互、協(xié)作為研究對象，理解教育活動并揭示其發(fā)生的規(guī)律，從而促進人和機器智慧的共同成長。因此，在以人為本理念的引領(lǐng)下，eAI必將是人本人工智能的持續(xù)動力和新的研究范式，也是未來教育創(chuàng)新發(fā)展的新訴求。文章深度融合人本人工智能與教育，開展eAI的理論探究。首先，從人工智能、人在回路和奇點生態(tài)三方面闡釋了人本人工智能的內(nèi)涵，并解析eAI創(chuàng)新所需要的支持智能、增強智能和人機協(xié)同智能的一體化聯(lián)動。在此基礎(chǔ)上，剖析eAI的核心要素，構(gòu)建了人本人工智能引領(lǐng)下eAI的研究框架，以人在旁路、人在回路和人在領(lǐng)路模式貫穿三大智能（支持智能、增強智能和人機協(xié)同智能）來透析eAI生態(tài)。最后，從基于混合智能的eAI環(huán)境、面向協(xié)同增智的eAI技術(shù)、底線思維引領(lǐng)下的eAI實踐理性、面向設(shè)計思維的eAI創(chuàng)變力量、基于和諧共生的教育倫理等方面探尋了人本人工智能視域下eAI新范式，以期為構(gòu)建人本人工智能視角下人機協(xié)同的eAI新生態(tài)提供設(shè)計思路和實踐指導。

[關(guān)鍵詞] 教育人工智能; 人本人工智能; 混合智能; 超學科; 研究框架

[中圖分類號] G434? ? ? ? ? ? [文獻標志碼] A

[作者簡介] 祝智庭（1949—），男，浙江衢州人。教授，博士，主要從事教育信息化系統(tǒng)架構(gòu)與技術(shù)標準、信息化促進教學變革與創(chuàng)新、技術(shù)使能的智慧教育、面向信息化的教師能力發(fā)展、技術(shù)文化等方面的研究。E-mail：ztzhu@dec.ecnu.edu.cn。黃昌勤為通信作者，E-mail：cqhuang@zju.edu.cn。

一、引? ?言

人工智能是促進人類社會發(fā)展和科技進步的重要驅(qū)動力和戰(zhàn)略技術(shù)，堅持“以人為本”是規(guī)范人工智能并促進其長足發(fā)展的基礎(chǔ)。近年來，歐美發(fā)達國家紛紛出臺相關(guān)政策，部署人工智能發(fā)展戰(zhàn)略、制定行動計劃，搶占人工智能技術(shù)發(fā)展的制高點[1]。國家宏觀層面的戰(zhàn)略政策是落實教育人工智能的重要保障，2017年，我國政府發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，指明了人工智能發(fā)展的戰(zhàn)略態(tài)勢以及戰(zhàn)略部署，強調(diào)把人工智能作為開展群體智能的協(xié)同與共享、人機整合與增強智能等技術(shù)研究列入關(guān)鍵共性技術(shù)體系[2]。隨之而來，在以深度學習、類腦計算等智能技術(shù)助力下，發(fā)展以人為本的人本人工智能成為新趨勢。2018年，美國斯坦福大學人工智能實驗室與視覺實驗室負責人李飛飛啟動“以人為本的AI計劃（Human-Centered AI Initiative，HAI）”，認為人工智能的良性發(fā)展需要人文主義的指引，反映人類智能的深度，確保每一步都能正確地引導人工智能的發(fā)展，實現(xiàn)人機共軛共生[3]。2019年，我國科技部首次提出人工智能治理原則，發(fā)布了《新一代人工智能治理原則——發(fā)展負責任的人工智能》政策，要求人工智能發(fā)展應(yīng)以增進人類共同福祉為目標，應(yīng)符合人類的價值觀和倫理道德，促進人機和諧[4]。因此，人本視角下的人本人工智能致力于實現(xiàn)“目中有人”和“始終為人”，合理駕馭人本人工智能，支持跨學科研究的廣度，尤其是與教育的融合創(chuàng)新，使智能教育回歸到育人本質(zhì)，具有極其重要的現(xiàn)實意義。據(jù)此，筆者首創(chuàng)教育人工智能的新概念，簡稱eAI（educational Artificial Intelligence）， 并將eAI的研究與應(yīng)用視為人本人工智能的新范式。

筆者有理由相信，eAI將成為未來教育創(chuàng)變發(fā)展的新動能，也應(yīng)該成為AI時代的國家教育戰(zhàn)略的組成部分。2019年，聯(lián)合國教科文組織發(fā)布《北京共識——人工智能與教育》，明確指出要支持對與新興人工智能發(fā)展影響相關(guān)的前沿問題進行前瞻性研究，推動探索利用人工智能促進教育創(chuàng)新的有效戰(zhàn)略和實踐模式[5]。歐洲政治戰(zhàn)略中心發(fā)布《人工智能時代：確立以人為本的歐洲戰(zhàn)略》，堅持以人為本是人工智能與教育融合發(fā)展的基本準則，人本人工智能為未來教育的創(chuàng)新發(fā)展創(chuàng)造了新機遇，為eAI發(fā)展提供了最大可能;反過來，教育為人本人工智能的發(fā)展提供持續(xù)動力[6]。eAI是堅持以人為本的人機協(xié)同發(fā)展理念，實現(xiàn)人機智慧的共創(chuàng)共生。因此，以人本人工智能作為推動未來教育的理念基礎(chǔ)，需回歸并堅持教育的育人本質(zhì)，我們可以期待在人本視角下，eAI能促進教育目標的高效達成，推進eAI的創(chuàng)新發(fā)展，并助力教育創(chuàng)新變革。

然而，現(xiàn)階段的教育領(lǐng)域，人工智能技術(shù)所依賴的教育數(shù)據(jù)在數(shù)量與質(zhì)量上均存在“短板”，智能技術(shù)對教育數(shù)據(jù)所蘊含意義的可解釋性差，面向復雜多樣教育業(yè)務(wù)的通用人工智能技術(shù)“嫁接”難度增大，由于教育多類型用戶對人工智能技術(shù)存在應(yīng)用價值困惑，造成人際信任危機難以消除等重大挑戰(zhàn)性問題[7]。由此可見，人本人工智能賦能的eAI是破解上述教育難題的關(guān)鍵，尤其是eAI能夠?qū)崿F(xiàn)機器在數(shù)據(jù)處理、知識管理等“智商”方面和人在情感、意識等“情商”方面的有機統(tǒng)一。有鑒于此，本文以人本人工智能作為理論依據(jù)，深入闡釋人本人工智能視角下eAI的內(nèi)涵，提出eAI研究框架，促進構(gòu)建基于人機協(xié)同的eAI新生態(tài)和新范式，以期對eAI發(fā)展提供借鑒。

二、人本人工智能理論闡述

（一）人性為王：人本主義理論教育觀

人本主義理論教育觀源于人本主義心理學。20世紀初，行為主義和精神分析在教育領(lǐng)域占據(jù)著主導地位，其將學生視為“固化的”或“有缺陷的”，認為可以通過獎懲制度輕易地控制學生[8]。與之相對，以馬斯洛和羅杰斯為代表的人本主義學派則強調(diào)人的自我實現(xiàn)，提出教育目的在于喚醒學生的潛能，助其發(fā)現(xiàn)并實現(xiàn)自我。在這一過程中，學生是學習活動的主導者，而教師只是輔助角色。基于此，人本主義理論教育觀有了以學習者為中心的核心內(nèi)涵，以主體性教學和自主式學習等方式最終達到培養(yǎng)全面、完整的人的教育目標。

對人本主義視域下師生關(guān)系的正確把握是理解人本主義理論教育觀的重要前提。人本主義理論教育觀倡導非指導性教學法，反對模式化教學，強調(diào)教師要做到“知情結(jié)合”，既是學習的引導者，又是給予愛與關(guān)懷的情感同行者，在人文主義關(guān)懷下師生雙方都得以實現(xiàn)自我。綜上所述，人本主義理論教育觀本質(zhì)上就是人本主義視域下的教與學，強調(diào)以學習者為中心，無論人工智能如何發(fā)展，人性為王都是未來教育的時代主題。德行、情感和自我實現(xiàn)等人類獨有的特質(zhì)應(yīng)當受到極大的重視，必須以尊重彰顯人性、保障人的基本權(quán)利、維護人類根本利益為前提，推動其個性化發(fā)展。

（二）人在回路：人本視角下人工智能產(chǎn)物

1. 人工智能

人工智能是一門研究如何制造出類人的智能機器或系統(tǒng)，以模擬人類活動和思維，延伸和擴展人類智能的科學[9]。近年來，人工智能的高速發(fā)展得益于三個要素：大數(shù)據(jù)的可獲得性更高、計算能力更強大、算法更高端。人工智能技術(shù)和應(yīng)用如圖1所示。其中，教育數(shù)據(jù)層是eAI技術(shù)框架的基礎(chǔ)層，包括數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理等相關(guān)技術(shù)。算法層是實現(xiàn)各類eAI的核心，尤其是作為人工智能新銳力量的深度學習算法。深度學習是機器學習的子領(lǐng)域，是一種致力于學習給定樣本的內(nèi)在特征規(guī)律并加以表示的分析方法。感知層和認知層是在算法層的基礎(chǔ)上，讓機器可以讀懂語音、文本、圖片等多模態(tài)數(shù)據(jù)的含義，進一步實現(xiàn)更加高級的智能，如情感、認知層面的智能。人工智能技術(shù)在重塑社會各行各業(yè)智慧新形態(tài)過程中具有變革性潛力，但在其未來發(fā)展中也需要突破可解釋性計算、小規(guī)模數(shù)據(jù)量的無監(jiān)督學習等技術(shù)瓶頸。

人工智能技術(shù)正面價值實現(xiàn)的同時，必然伴隨著負面價值。目前，人工智能的主流智能技術(shù)如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就像一個黑箱，不能深入細致地理解學習是如何發(fā)生的，無法揭示學習發(fā)生的原因[10]。因此，需要人為參與協(xié)助機器尋覓打開黑箱的鑰匙。另外，人工智能作為智能科技的強大引擎，使得部分教育研究者和踐行者陷入技術(shù)泥潭，導致出現(xiàn)了人工智能會取代人類的異?？只藕椭悄芑磥砩鐣臉O度暢想等現(xiàn)象。因此，堅持以人為本是人工智能發(fā)展的基石，注重人文性和人性化發(fā)展，在與人類社會的融合過程中形成人本人工智能，引導以人在回路模式為主導的智能技術(shù)造福人類的同時，也將增強自身認知能力，從而促進對社會各領(lǐng)域發(fā)展機制的合理認識。

2. 人在回路（human-in-the-loop）

人本人工智能不再僅僅依賴機器自身學習，還需要以人類參與/反饋等人在回路的模式驅(qū)動機器更快達到期望的精確度，同時讓人的工作更加有效率?，F(xiàn)有如傳統(tǒng)機器學習、深度學習等人工智能為代表的技術(shù)大多根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的模式預(yù)測未來并得到了應(yīng)用，但在處理動態(tài)、非完整和非結(jié)構(gòu)化信息上與人類相去甚遠。特別是應(yīng)用機器學習算法時需要選擇合適的參數(shù)，經(jīng)過反復嘗試才能確定最優(yōu)的步驟和參數(shù)，使得機器處理任務(wù)耗時情況嚴重。針對上述挑戰(zhàn)，引入人的決策，結(jié)合機器學習、知識庫，構(gòu)建人在回路的人工智能備受關(guān)注。人在回路是指計算問題的求解需要人的參與或引入人的參與能提升問題求解的效果，需要人和機器的相互作用，是人工智能的可行成長模式[11]。以人在回路的方式，引入人的智慧決策，避免機器無效學習，增強機器自主學習能力。在新環(huán)境下，尤其是泛在移動情境下，給機器分析等帶來諸多不確定性，如數(shù)據(jù)的選擇、需求設(shè)定、學習資源匹配等，為應(yīng)對這種復雜的應(yīng)用場景和需求，需要建立人在回路模型，如圖2所示。

該模型的構(gòu)建依賴于人機交互技術(shù)。面向大數(shù)據(jù)的人在回路體現(xiàn)在人參與計算的方式上。一方面，面向需要進行感知的終端用戶，通過盡可能少的交互預(yù)測用戶的意圖;另一方面，面向社會化的群體，借助他們的認知識別能力提升機器智能的效果。以上人為參與與決策的核心是人機融合，機器的輸入加入了人的高級認知和決策，尤其是對模糊不確定問題的分析，從而可以構(gòu)建并不斷更新領(lǐng)域知識庫。有鑒于此，設(shè)計一個合理的知識庫和決策庫是研究的重點，知識庫構(gòu)建直接決定了機器增強智能的速度和準確性，尤其是知識推理部分。

3. 奇點生態(tài)

人本人工智能的實現(xiàn)以人在回路為技術(shù)核心促進社會的飛躍，尤其是類腦計算、群智計算、量子計算等前沿性技術(shù)融匯多個領(lǐng)域，促進了社會發(fā)展的指數(shù)級飛躍，并改變每個行業(yè)的存在形態(tài)，達到奇點時刻，形成奇點生態(tài)。奇點生態(tài)不是以線性增長方式發(fā)展，而是呈指數(shù)級趨勢上升，即是常數(shù)的重復乘法，導致未來極大的不確定性[12]。因此，奇點生態(tài)需要技術(shù)手段加以輔助，預(yù)測未來什么時候發(fā)生什么事情，這就要求必須摒棄漸進式或線性思維，以指數(shù)思維構(gòu)建未來的奇點生態(tài)。

（三）人機協(xié)同：人本人工智能核心

人機協(xié)同是人本人工智能發(fā)展的核心和突破口。機器智能是由人類制造的，所到之處無不構(gòu)造人與自然、人與人的某種新的關(guān)系，如果希望機器在未來的世界中發(fā)揮積極的作用，正如人本主義所強調(diào)的人的核心地位，就必須以“關(guān)懷人類”為宗旨，創(chuàng)造人機協(xié)同的人本人工智能社會。人機協(xié)同始終以輔助人類的思維培養(yǎng)AI系統(tǒng)，而不是大規(guī)模替代人類，關(guān)鍵所在是能夠分配資源和調(diào)整人與人之間的關(guān)系，能夠有效鏈接物理世界與數(shù)字信息世界。智能機器、數(shù)字信息、現(xiàn)實世界作為新要素，拓展了面向人機協(xié)同的人機物理世界組成的三元空間，其中，數(shù)據(jù)和算力將成為創(chuàng)新的驅(qū)動力，體力活動和部分腦力活動可以由強大的機器智能等代勞，人類的行為和能力將被增強，將有更多的精力投入到品德培育和思維創(chuàng)新等工作中。

人本人工智能的核心是人和機器如何在人機對話中實現(xiàn)功能的互補和價值的匹配。機器依靠海量的數(shù)據(jù)和精準的運算能力，在人類參與下，使認知實現(xiàn)了個體產(chǎn)生到群體涌現(xiàn)的聯(lián)結(jié)實現(xiàn)、知識生產(chǎn)、理解情感等高階人機協(xié)同智能。機器通過對群體智慧的深度學習，掌握事物之間的關(guān)聯(lián)，在彌補人類腦力不足的同時，提高知識生產(chǎn)的效率和精確性。因此，人機協(xié)同重在優(yōu)勢互補，必須堅持以人為本，才能重塑人類社會主體客體間的多元和諧關(guān)系，如人機協(xié)同的任務(wù)分配、倫理價值和隱私保護問題等。

三、教育人工智能內(nèi)涵闡釋

eAI被視為人本人工智能在教育領(lǐng)域的“領(lǐng)域智慧”，旨在于各種情況下為人類提供協(xié)助，其任務(wù)范圍從純粹的功能（如計算機輔助學習）到真正意義上的個性化（如自適應(yīng)學習系統(tǒng)），經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)其本質(zhì)為人本主義視域下的智慧融合，是各學科知識整合下的超越性學科新形態(tài)，也是支持智能、增強智能和人機協(xié)同智能聯(lián)動的混合智能智慧。

（一）教育人工智能概念：基于人本人工智能的超學科形態(tài)

人本人工智能促進了eAI高端形態(tài)的形成。eAI的形成和發(fā)展必須依托多學科、多人員的統(tǒng)一協(xié)調(diào)，具有超學科屬性，被視為人本人工智能在教育領(lǐng)域的“領(lǐng)域智慧”?，F(xiàn)有人工智能與教育的融合過分關(guān)注技術(shù)，導致教學理念存在偏差，難以真正理解學習是如何發(fā)生的，缺乏人文關(guān)懷，教育育人本質(zhì)則難以凸顯。因此，eAI不僅需要計算機科學的支持，還需依托教育學、心理學、社會學和腦科學等多學科的交叉，注重多類型人員（技術(shù)人員、領(lǐng)導者、教師、政策制定者、學習者和其他教育相關(guān)社會成員）思想的碰撞，在促進人本人工智能和教育的融合中，提升人的知識技能，培養(yǎng)人的內(nèi)在品質(zhì)，塑造人的靈魂。

超學科視域下的eAI在智能技術(shù)的支持下，注重以人為本的協(xié)作教育理念，聯(lián)合人本主義者、社會科學家與發(fā)展人工智能者等教育相關(guān)人員，探索人機協(xié)作形態(tài)下的教育活動和教育規(guī)律，從而使得各教育利益攸關(guān)方能夠更清楚、更深入地理解：學習是怎樣發(fā)生的;學習又是如何被外界因素（如社會、經(jīng)濟和技術(shù)等因素）所影響的;如何通過靈活地運用人工智能技術(shù)下的各項“智能”工具為學習者的學習活動提供支持。在eAI的形成過程中，可將其視為各學科知識整合下的超越性學科新形態(tài)，涵蓋著學人工智能、用人工智能、創(chuàng)人工智能三個基本內(nèi)核。

其一，學人工智能。新興技術(shù)的出現(xiàn)與發(fā)展將人類歷史推向人機協(xié)同的新時代。由此，出現(xiàn)了一個新的問題：教育如何促成個體完成新時代下的角色轉(zhuǎn)換，即如何使個體有效利用人工智能促進社會的可持續(xù)發(fā)展。從個體適應(yīng)未來社會發(fā)展和滿足社會發(fā)展需要的角度來看，關(guān)鍵在于學習人工智能素養(yǎng)和學習人工智能相關(guān)知識。當下國內(nèi)大熱的STEM教育中就蘊含著學人工智能的典型范例。

其二，用人工智能。包括有型的機器工具（如筆記本電腦、iPad、智能手機）和無形的基于技術(shù)的學習系統(tǒng)和材料（如學習管理系統(tǒng)，教育軟件和基于網(wǎng)絡(luò)的資源）。其中，頗具代表性的應(yīng)用范例有個性化學習平臺Knewton、適性深度學習平臺CLARITY、中國“高考機器人”等。

其三，創(chuàng)人工智能。如何在教學過程中有效利用人工智能技術(shù)一直是教育研究努力的方向，而如何創(chuàng)生出可有效利用的產(chǎn)品和服務(wù)則是教育人工智能的關(guān)注點，如開發(fā)智能學習系統(tǒng)或是研究教育人工智能引發(fā)的倫理、社會和哲學方面問題。

綜上所述，eAI就是秉承著以人為本的宗旨，在“學—用—創(chuàng)”的循環(huán)機制作用下，集合各學科學者與教育利益攸關(guān)者協(xié)同工作，通過各領(lǐng)域、各學科智慧的凝結(jié)來推動教育從數(shù)字化邁向智能化。在eAI時代，無論是拋棄技術(shù)支持的傳統(tǒng)教學，還是拋棄育人本質(zhì)的機器教學都不是人工智能時代教育的應(yīng)然狀態(tài)，要超越技術(shù)限制，回歸教育本質(zhì)，使教育發(fā)展理念走向協(xié)同化。

（二）教育人工智能：混合智能新境界

eAI是在以計算機為代表的人造機器上實現(xiàn)的類人教育，是智能機器實現(xiàn)的與人類智能相關(guān)的功能總和，這些功能包括判斷、推理、學習以及問題求解等。eAI是混合智能在教育應(yīng)用場景中達到的新境界。從與人類智能的關(guān)系角度來看，其發(fā)展是在“以人為本”思想指導下，從“支持智能”階段過渡到“增強智能”階段，最后達到“人機協(xié)同智能”階段，如圖3所示。然而，需要指出的是，在任何人工智能應(yīng)用領(lǐng)域中，三類智能都不是各自割裂、獨立存在的。基于其應(yīng)用場景特點及需求，三類智能各自發(fā)揮著不可或缺的作用，形成一體化聯(lián)動的效益最大化形態(tài)。

1. 支持智能

在支持智能形態(tài)中，人工智能主要為數(shù)據(jù)驅(qū)動型智能，通過知識表示、符號計算、概率統(tǒng)計、自動推理、搜索方法等技術(shù)得以實現(xiàn)，其本質(zhì)在于基于一定的規(guī)則執(zhí)行標準化流程，以高速度與準確性完成復雜計算。在教育場域中，支持智能主要承擔著簡單輔助教學的角色。從學習者角度來看，支持智能能夠向?qū)W習者提供諸如搜尋及下載豐富課程資源、向教師提交在線作業(yè)、與同伴開展同步、異步討論等簡易輔助功能;從教學者角度來看，支持智能能夠幫助教師收集學習者學習數(shù)據(jù)、了解學習者學習進度、管理班級、分發(fā)課件資源等，充當助教角色;從管理者角度來看，支持智能主要提供學習者數(shù)據(jù)庫建立、數(shù)字化教與學質(zhì)量管理、校園管理系統(tǒng)建設(shè)等，促進校園的數(shù)字化、便捷化管理?？偠灾?，在如今智慧校園建設(shè)如火如荼的背景下，支持智能憑借豐富數(shù)據(jù)收集與統(tǒng)計以及海量信息儲存與傳輸，早已融入教與學過程的方方面面，成為教育人工智能重要的基石部分。

2. 增強智能

增強智能實際上是人類智能的延伸，如對人類感知能力——聽覺、視覺和觸覺的延伸等，是人工智能發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物。有學者稱其為智能放大器（IA，Intelligence Amplification），意在強調(diào)其對人類智能的擴增作用，即人類延伸。機器學習作為實現(xiàn)增強人工智能的主導技術(shù)，主要是計算機通過人工標注等人為參與來解析數(shù)據(jù)并從中學習，然后對真實世界中的事件做出決策和預(yù)測。在教育情境中，增強智能形態(tài)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、監(jiān)督學習、深度學習等技術(shù)，實現(xiàn)對教學事件的釋義與解因，提供學習者建模與異常預(yù)測、情感補償和學習全路徑推薦等個性化學習支持服務(wù)。而隨著機器學習研究的突飛猛進，增強智能將突破大規(guī)?；旌锨榫诚露嗄B(tài)數(shù)據(jù)采集與融合、智能化分析與可解釋性計算等技術(shù)瓶頸，推動個性化學習向隨行學習邁進，成為教育人工智能的中流砥柱。

3. 人機協(xié)同智能

人機協(xié)同是人本人工智能和eAI融合發(fā)展的可靠路徑，兩者的融合發(fā)展要以促進人的全面發(fā)展為導向，建立人機協(xié)同的教學方式、學習環(huán)境、評估監(jiān)測等教育體系，促進人的知識技能、道德情操和價值觀與機器協(xié)同發(fā)展。單靠機器代碼學習真善美、道德等人之為人的品質(zhì)，比較牽強，也會導致教育培養(yǎng)過程中的情感缺失和人文關(guān)懷缺失。同樣的，教育利益相關(guān)者由于計算能力、記憶等局限，難以有效完成更深層次的語義識別及情感互動，導致人機雙向互動無法開展。人類思維/智慧與機器無限制的存儲、計算能力相結(jié)合，使人類從繁雜瑣碎和重復性勞動中解放出來，通過人機智能協(xié)同，對任務(wù)進行重新分配，有更多的時間和精力從事高階智能工作，如引領(lǐng)創(chuàng)新、品德培育等。因此，eAI必須堅持人機協(xié)同，全鏈條推動教育創(chuàng)新，厚植面向eAI的人的創(chuàng)造性和機器的理解性，逐漸接近教育信息化的高端形態(tài)。

綜上所述，支持智能、增強智能與人機協(xié)同智能將人工智能的邏輯性與教育利益相關(guān)者的靈活性相結(jié)合，共同實現(xiàn)為教育增知增智。支持智能重在知識性，在教育任務(wù)的驅(qū)動下，以人在旁路的方式讓機器建模，賦予機器一定的能力。而增強智能重在以自然方式與機器交互，大幅度提升教育體驗，涉及視覺（如人臉識別、圖像識別）、聽覺（如語音識別）、觸覺（如指紋識別）等方面的智能。為了實現(xiàn)更高階的教育任務(wù)，人機協(xié)同智能不再只作為AI代理，替代教育利益相關(guān)者處理機械、單調(diào)、重復的工作，而是作為AI助學/助教/助管，不斷推進著兩個“深度學習”（通過機器的深度學習并促進學生的深度學習）的良性互動。三大智能一體化聯(lián)動，借助于VR/AR、群智計算、情感計算等技術(shù)深度融合多樣化異構(gòu)學習平臺、智慧課堂、在線直播等混合教育應(yīng)用情境，取得更多有效的學習體驗與成果，獲得問題解決的實用知識與技能，從而構(gòu)建起一個新型的智能化eAI生態(tài)。

四、人本人工智能引領(lǐng)下eAI框架構(gòu)建

（一）人本人工智能賦能eAI的適切性

1. 人工智能時代教師的不可替代性

隨著互聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)在教育領(lǐng)域的深度發(fā)展，大規(guī)模個性化教育已成為教育發(fā)展的主流趨勢，人本人工智能賦能eAI并由此衍生出一系列人工智能的教育新應(yīng)用，例如：匹茲堡大學的智能輔導系統(tǒng)被當作程序設(shè)計課程助教，幫助學生在線答疑;科大訊飛的智能閱卷系統(tǒng)可通過應(yīng)用計算機完成對中文作文和主觀問答題的自動評分;韓國的Inkey軟件已在英語口語教學中推廣使用。誠然，人工智能已經(jīng)可以代替教師完成許多教學任務(wù)，但是“教育人工智能”并不能與“教師”劃等號。從人本人工智能的視域來看，個性乃人類特有的并且在個體發(fā)展和社會群體互動的過程中起著相當重要的作用，而教師作為人類靈魂的工程師，相較于冰冷的機器，其對學生的影響不僅局限于行為層面，還有精神層面。因此，教育人工智能的出現(xiàn)并非為了替代教師，而是旨在賦能教師，促進教師有效教學。正如2017年底，時任教育部副部長的杜占元在題為《人工智能與未來教育的變革》的主旨演講中所強調(diào)的那樣：教育具有特殊性，而教師也擁有機器難以取代的獨特性，即使智能化進一步深度發(fā)展，也不會出現(xiàn)絕對性取代現(xiàn)象，人機結(jié)合或?qū)⒊蔀橹悄軙r代的普遍形式，而人機結(jié)合的教育也可能成為未來教育的普遍形態(tài)。

2. 差異化教學到隨性學習不可阻擋

人本人工智能賦能教育人工智能，推動教學從差異化教學、適性學習、個性化學習走向隨性學習。早期教育大多以集體教學為主，而隨著人本教育思想深入人心，人們逐漸意識到不同個體具有不同的認知水平和認知風格，并且傳統(tǒng)的大班式教學不足以使學生的潛能最大化發(fā)展。由此，針對個體差異這一特性，研究者以差異化教學為多類型學習者提供與其能力相適應(yīng)的學習條件。但是，差異化教學多依賴教師的觀察和分析來對學生進行分組教學與路徑規(guī)劃，由此無法實現(xiàn)大規(guī)模的定制學習。而隨著時代的推進，物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展無疑使大規(guī)模定制學習的實現(xiàn)成為可能。基于此，“適性學習”和“個性學習”應(yīng)運而生。適性學習是監(jiān)測學生進步的技術(shù)，可以在任何時候利用數(shù)據(jù)來修改教學，它是個性化學習的運行部分，與學習分析密切相關(guān)。但其只關(guān)注到個體差異的個體特征、個體表現(xiàn)等方面，卻忽略了個人發(fā)展層面的問題，而個性學習恰恰彌補了這一點。個性化學習是對學習者的學習速度和教學方法進行優(yōu)化的教學，強調(diào)交互數(shù)據(jù)收集和解析后的個性化服務(wù)，其學習目標、教學方法和教學內(nèi)容都可能因?qū)W習者的需求而有所不同。

但是，無論是適性學習還是個性化學習，雖已具備監(jiān)視性與預(yù)測性等特點，但并不具備場景性和主動性。由此，多模態(tài)、場景化的“隨性學習”理念開始成為教育人工智能的新使命。隨性學習乃是興趣驅(qū)動的學習，指學習者可以根據(jù)自己的興趣，隨時隨處探究未知問題、尋求事物間的內(nèi)在關(guān)系并進行意義建構(gòu)，從而發(fā)展高階思維和綜合性問題解決能力。一方面，隨性學習倡導對學生個體差異的關(guān)注應(yīng)該是精細的、多維的、零時差的，既包括對個體特性的實現(xiàn)、場景情況的智能分析，也包括對學習路徑的智能調(diào)整、對學習結(jié)果的精準評價。另一方面，隨性學習強調(diào)利用人工智能技術(shù)分析環(huán)境對個人發(fā)展的影響與制約，如根據(jù)具體的情境，制定不同的學習路徑，形成隨時隨地、無處不在的學習態(tài)勢，旨在尋求全方位、多場景、個性化的方案以最大程度發(fā)展學生高階思維能力，并在與現(xiàn)實世界的交互中培養(yǎng)適合未來社會發(fā)展的新世紀人才。至此，教育人工智能的價值取向趨于全方位評估學生差異，即以數(shù)據(jù)和場景的結(jié)合促進學習者與真實環(huán)境的交互，通過對不同個體和群體的多模態(tài)數(shù)據(jù)、情境化數(shù)據(jù)的采集、分析和診斷，促使教學模式從差異化教學、適性學習、個性化學習走向隨性學習。

3. 數(shù)字智商培養(yǎng)的不可逾越性

隨著智能時代的推進，基于數(shù)字智商的人才培養(yǎng)是社會進步的決定性因素。數(shù)字智商是有關(guān)數(shù)字能力的商數(shù)，是對信息素養(yǎng)、數(shù)字素養(yǎng)的深化與延續(xù)，也是引導提升數(shù)字能力、規(guī)避網(wǎng)絡(luò)風險的行動指南[13]。所以，數(shù)字智商應(yīng)該成為eAI時代必備數(shù)字能力的有效評價標準。顯然，目前eAI及其在教育領(lǐng)域的發(fā)展并未處于齊頭并進的狀態(tài)，換言之，隨著人工智能在教育領(lǐng)域的深入發(fā)展，eAI教育水平卻不足以滿足數(shù)字智商發(fā)展需求，由此才導致網(wǎng)絡(luò)風險指數(shù)頻頻走高。因此，為補足數(shù)字智商培養(yǎng)的發(fā)展鴻溝，需要通過人本人工智能來引領(lǐng)eAI教育，從個體發(fā)展的知情意行出發(fā)，聚焦于數(shù)字身份、數(shù)字使用、數(shù)字安全、數(shù)字保護、數(shù)字情商、數(shù)字交流、數(shù)字素養(yǎng)、數(shù)字權(quán)利八大領(lǐng)域，全方位構(gòu)建起以人為核心的數(shù)字智商培養(yǎng)體系，以eAI的發(fā)展帶動人的發(fā)展，再用人的發(fā)展彌補eAI的發(fā)展漏洞，雙向互導，真正做到人與機器和諧共處、共存共生。

（二）面向人本人工智能的eAI核心要素

eAI教育是由教育者、受教育者、教育環(huán)境、技術(shù)及其應(yīng)用等多要素構(gòu)成的一個復雜系統(tǒng)。面向人本人工智能的eAI包含多類型主體、人機物互聯(lián)的教育環(huán)境、智能支撐技術(shù)與復雜應(yīng)用場景幾大核心要素，要素間的關(guān)聯(lián)關(guān)系如圖4所示。

1. 多類型主體

eAI囊括了包含教師、學生、學校、政府、企業(yè)等在內(nèi)的多類型主體。人本主義思想強調(diào)以學生為中心，eAI中的各類型主體將以不同范圍的學習者全景畫像為基礎(chǔ)，全面考慮學習者差異化特性與需求，以學定教、以學定管、以學調(diào)政、以學設(shè)產(chǎn)，依據(jù)學習者個性化發(fā)展需求提供適應(yīng)性智能支持。與此同時，eAI尤為強調(diào)人類智能的參與以完成復雜決策，各主體之間互聯(lián)互通，在云端數(shù)據(jù)快捷訪問技術(shù)的支持下，秉承教育一致性，發(fā)揮人類智能的創(chuàng)造性，推動貫穿學習者學業(yè)生涯全階段的智能化管理與個性化個體發(fā)展。

2. 人機物互聯(lián)的教育環(huán)境

人機物互聯(lián)的教育空間建設(shè)是eAI的重要環(huán)境基礎(chǔ)。面向人本人工智能的eAI教育空間應(yīng)當具備無縫聯(lián)通學習空間、敏捷感知學習情境、自然交互學習體驗、精準適配學習服務(wù)、全程記錄學習過程、開放整合數(shù)據(jù)資源六大特征[14]。借助高清攝像頭、可穿戴式設(shè)備、智能終端等硬件設(shè)施，依托學習分析、云計算等智能技術(shù)，把簡單繁瑣的教學工作交給高速計算的機器，把復雜創(chuàng)造性的教學藝術(shù)委托給AI賦能的教師，充分實現(xiàn)教師教學機智與機器計算智慧的融合，驅(qū)使整體教育空間的高效聯(lián)動，激發(fā)人機物群體協(xié)同智慧，為個性化智能服務(wù)提供堅實基礎(chǔ)。

3. 智能支撐技術(shù)

智能支撐技術(shù)是eAI的核心支柱。緣于受教育對象——人的高度復雜性與多樣性，而教育又是一項需要極大人類智能來從事或處理的高復雜領(lǐng)域，eAI的實現(xiàn)需要更為“智能”的人工智能技術(shù)。為了實現(xiàn)對教與學全過程、多模態(tài)信息的細粒度分析以精準建立學習者全景畫像，需要依托以人在回路為指導的感知計算、情感計算等技術(shù)，構(gòu)建高效的全方位數(shù)據(jù)感知及全過程智能分析模型;依據(jù)智能分析結(jié)果，結(jié)合學習者差異化需求特性，借助以人在領(lǐng)路為指導的群智計算、彈性計算等技術(shù)，設(shè)計適性支持的教與學智能服務(wù)機制，提供合意式伙伴推薦、適時式學情預(yù)警、伴隨式情感干預(yù)、必應(yīng)式作業(yè)答疑等切實的智能助學服務(wù)。

4. 復雜應(yīng)用場景

結(jié)合教與學情境需求與特點，eAI能夠應(yīng)用于教、學、管、考、評、測等多種復雜場景，促進個性化教與學、自動化考與測、科學化評與管的實現(xiàn)。例如：針對“教”，將智能技術(shù)與教師教學機智有機結(jié)合，通過復雜教育決策實現(xiàn)群體協(xié)同增效;針對“學”，依據(jù)教學內(nèi)容特點與學習者差異分析，規(guī)劃個性化學習路徑，學習者借助智能化實時反饋與指導，以彼（機器）之深度學習推動己（學習者）之深度學習，達到自適應(yīng)隨性學習;針對“評”，機器通過獲取教師評價、同伴評價、學習數(shù)據(jù)等多方評價信息，學習多角度全方位的過程性評價模式，對標反饋結(jié)果實現(xiàn)良性循環(huán)，形成自動化多元學習評價;針對“管”，建立云端富數(shù)據(jù)類型學生檔案，實現(xiàn)追蹤式全過程學業(yè)管理。綜上，eAI應(yīng)用將以人工智能為技術(shù)手段，以“人的發(fā)展”為智能技術(shù)應(yīng)用的核心關(guān)注點，明晰eAI應(yīng)用場景功能的廣度與局限，從而真正推進教育人工智能的科學化發(fā)展。

（三）人本人工智能支持下eAI框架

人本人工智能視域下eAI主要以人在旁路、人在回路和人在領(lǐng)路模式融入支持智能、增強智能和人機協(xié)同智能中，并實現(xiàn)三大智能一體化聯(lián)動，從而促進面向機器可為、人類可為和人機可為的eAI的應(yīng)用，其研究框架如圖5所示。該框架面向?qū)W科交叉教育、計算機輔助教育、智能化教育及數(shù)字智商教育等多類型教育，在教育目標和教育數(shù)據(jù)的驅(qū)動下，主要包括基于人在旁路/回路/領(lǐng)路的eAI和eAI應(yīng)用。

1. 包容人為因素的eAI生態(tài)

eAI的智慧性從低到高分為能記會算的支持智能，能聽會說、能看會認的增強智能以及能理解會思考的人機協(xié)同智能。其中，支持智能的智慧性比較低，多是通過數(shù)據(jù)驅(qū)動，通過概率統(tǒng)計、富媒體技術(shù)及語義計算，以人在旁路的方式學習教育的先進理念和經(jīng)驗后，循規(guī)蹈矩地做出決策或嘗試做出新決策。智慧性稍高一點的則是增強智能，屬于人類的延伸，以人在回路的模式參與機器處理任務(wù)的過程，提供教育全景式的精準畫像。人在回路的eAI是教育利益相關(guān)者基于計算結(jié)果的輸出做出主動接入，如在算法中人為參與調(diào)節(jié)參數(shù)實現(xiàn)優(yōu)化，提供機器處理效率。另外，對于機器的不可解釋性，通過人為注意達到解因和釋義的效果。然而，增強智能不能理解教育中的情感等高級認知，需要人機協(xié)同智能賦予教育智慧。人機協(xié)同智能在設(shè)計思維的導向下以人在領(lǐng)路方式負責需要理解和思考的工作，如多輪交互問答、情感補償?shù)?。人機協(xié)同智能需要人本人工智能的助力，以人在領(lǐng)路的方式理解教育任務(wù)，確保每一步都能正確的引導，引領(lǐng)其發(fā)展，密切關(guān)注其對人類的影響。因此，人在旁路、人在回路和人在領(lǐng)路三種方式的優(yōu)劣，首先源自機器智能為人類提供的決策依據(jù)是否合理，其次取決于人類介入的時機和介入方式是否得當。由此可知，eAI涉及的支持智能、增強智能和人機協(xié)同智能三者相輔相成，通過三者一體化聯(lián)動，共同形成eAI的新型生態(tài)。

2. 面向人機的eAI應(yīng)用

追求“為未來而教”的eAI不僅關(guān)注基本智能，更關(guān)注高階智能，這往往需要通過解決復雜情境中的劣構(gòu)問題來培育。由此，面向人機的eAI賦能應(yīng)用重在協(xié)同，包括人際協(xié)同、人機協(xié)同。其中，人際協(xié)同在技術(shù)賦能下，從不會太過復雜的小組協(xié)作，到注重群體認知涌現(xiàn)、匯聚群體智慧的實踐共同體的協(xié)同，最后到共同創(chuàng)造的社會網(wǎng)絡(luò)的合作，三者對技術(shù)的依賴逐層遞增。上述人際協(xié)同不再局限于師生、生生之間，而是全網(wǎng)的共同體。eAI的人際協(xié)同必然會擴展到人機協(xié)同。人機協(xié)同的eAI涉及AI代理（機器可為：重復性工作）、AI助手（人機可為：增強AI自動化處理）、AI導師/伙伴（人類可為：增強創(chuàng)新和社會性）。AI代理主要是面向機器可為，讓教育主體從機械化、規(guī)?；娜蝿?wù)中解放出來（如作業(yè)批閱、學習推薦等），可以在培育學習者思維創(chuàng)新上投入更多的精力。面向人類可為重在思維培育、情操陶冶和創(chuàng)新引領(lǐng)等應(yīng)用。而eAI時代需要人機協(xié)同完成復雜決策、情感激勵等應(yīng)用。人類可為和機器可為皆要求在技術(shù)上有顛覆性突破，如AI導師要突破認知智能，AI伙伴要突破群體智能，特別是情感計算技術(shù)。

從上述人機協(xié)同可以看出，eAI應(yīng)用的核心離不開人的參與和決策，是eAI高效應(yīng)用的關(guān)鍵。因此，根據(jù)筆者團隊之前的研究成果[15]，構(gòu)建人機協(xié)同的eAI應(yīng)用決策機制，如圖6所示。從教育的問題驅(qū)動開始，首先核驗機器（系統(tǒng)/平臺/機器人等）是否可以自動作出決策。如果不能，則以人在領(lǐng)路的方式開展數(shù)據(jù)啟發(fā)的決策，具體流程為確定問題情境的目標（從多情境、多類型主體中選擇可能相關(guān)的多模態(tài)數(shù)據(jù)以確定分析目標）、可行方案討論（探尋面向目標的可行方案）、方案驗證優(yōu)化（探究每種方案內(nèi)各要素的關(guān)聯(lián)關(guān)系和因果關(guān)系并對各方案加以驗證和不斷優(yōu)化完善）;如果機器可以作出決策，以人在回路的方式判別該決策是否合適;如果不合適，則依然進行數(shù)據(jù)啟發(fā)的決策;如果合適，則采用機器的方案;如果介于二者之間，則修正不合適的部分，補充缺失的部分。最終形成的方案，如果有多個，可以給予自主選擇的機會;如果只有一個，則直接執(zhí)行。此過程皆保存在決策庫中，形成決策知識。

總體而言，eAI的核心還是遵循以人為本的理念，構(gòu)建eAI生態(tài)體系，化解規(guī)?；逃蛡€性化培養(yǎng)的矛盾，實現(xiàn)eAI的教育效用，建設(shè)具有韌性的eAI生態(tài)，從而解決教育系統(tǒng)的脆弱性問題。

五、人本人工智能支持的教育人工智能新范式

（一）數(shù)據(jù)智慧：建設(shè)基于混合人工智能的eAI環(huán)境

建設(shè)基于混合人工智能的eAI環(huán)境是培植數(shù)據(jù)智慧的重要土壤，eAI環(huán)境數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量是發(fā)揮數(shù)據(jù)智慧的基礎(chǔ)保障?；旌先斯ぶ悄軓娬{(diào)人本人工智能與人員團隊的交融，通過二者的協(xié)調(diào)配合最大化的發(fā)揮群體協(xié)同效益。eAI時代隨性學習具有教育內(nèi)容離散性、學習方式隨意性、學習時間零碎性以及知識獲取碎片化等特征，加大了基于混合人工智能的eAI環(huán)境構(gòu)建的難度。此外，由于教育領(lǐng)域具有弱規(guī)則特性，也為數(shù)據(jù)智慧賦能教育利益相關(guān)者帶來了挑戰(zhàn)。因此，健全的eAI環(huán)境需借助高清攝像頭、VR/AR等可穿戴式設(shè)備、電子白板等智能泛在終端，多情境搭建集全生命周期的適應(yīng)性教育平臺，建設(shè)人機物互聯(lián)互通的生態(tài)化智能環(huán)境，實時獲取教育全過程數(shù)據(jù)，如腦電/眼動等生理信號、行為數(shù)據(jù)等，為eAI精準分析和復雜應(yīng)用提供強有力的環(huán)境和數(shù)據(jù)支持。進而，聯(lián)合教師、學生等多類型主體的人類智能，剖析或者洞悉數(shù)據(jù)中隱含的教育因素，使得數(shù)據(jù)成為信息，最后躍升為知識，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“知如何”和“知最佳”智慧。

（二）協(xié)同增智：實現(xiàn)面向教育精準分析與理解的eAI技術(shù)生態(tài)

良性的eAI技術(shù)生態(tài)能夠結(jié)合超復雜的教育應(yīng)用場景嫁接最佳技術(shù)，實現(xiàn)教育利益相關(guān)者與機器的協(xié)同增智，是促進eAI技術(shù)生態(tài)發(fā)展的前提和基礎(chǔ)。在技術(shù)的支持下，聚焦eAI的重大科學問題，如學習機制、技術(shù)的可解釋性策略等，兼顧當前教育需求與未來教育的長遠發(fā)展，需突破eAI應(yīng)用基礎(chǔ)理論等瓶頸，促進腦科學、心理學、計算機科學、教育學等基礎(chǔ)理論或?qū)W科的交叉融合，為eAI可持續(xù)發(fā)展與深度應(yīng)用提供強大科學儲備。進而在理論的指導下，構(gòu)建面向協(xié)同增智的eAI技術(shù)生態(tài)，包括面向行為的感知計算、面向態(tài)度的情感計算、面向關(guān)系的社交計算、面向知識的認知計算，以及面向集體思維、行為模式和共享價值的文化計算，實現(xiàn)eAI在教育領(lǐng)域的優(yōu)化與創(chuàng)新價值。具體而言，eAI技術(shù)生態(tài)包括eAI環(huán)境構(gòu)建的5G等技術(shù)、面向教育全過程數(shù)據(jù)記錄的區(qū)塊鏈技術(shù)、教育理解和分析、群智計算、情感計算等技術(shù)，在技術(shù)的支持下實現(xiàn)人機的協(xié)同增智。協(xié)同增智是在教育全過程中，強調(diào)教育利益相關(guān)者與機器連同相應(yīng)資源及個體共同完成某個任務(wù)或達成某種目標，從而實現(xiàn)人機的共同發(fā)展。根據(jù)協(xié)同增智的三個基本過程（人機交互、人機融合和人機共創(chuàng)），針對教育分析與理解的瓶頸問題，需要突破面向人機交互的自然交互和行為感知等技術(shù)、面向人機融合的認知演化和情緒識別等技術(shù)、面向人機共創(chuàng)的群智計算和意念分析等技術(shù)，從而使得eAI的各種智能增強工具與教育利益相關(guān)者協(xié)同工作逐步成為主流。首先，人機交互。通過視覺、聽覺、文字感知等感知技術(shù)，以人的語音/指紋/表情/姿勢等多樣化的指令，實現(xiàn)人與機器之間的基本交互。第二，人機融合。通過智能技術(shù)幫助行業(yè)專家總結(jié)知識，讓人工智能能夠為行業(yè)用戶提供全天候的、穩(wěn)定的、全面的智能服務(wù)。第三，人機共創(chuàng)。人工智能與行業(yè)專家共同探索，創(chuàng)造出新的產(chǎn)品、場景與服務(wù)，實現(xiàn)人與機器共軛共生。統(tǒng)而言之，面向教育精準分析和理解的eAI技術(shù)生態(tài)的最終目標是實現(xiàn)人的全面發(fā)展，規(guī)避“技術(shù)崇拜論”和“技術(shù)威脅論”，調(diào)和技術(shù)應(yīng)用和人本主義的矛盾，通過人機協(xié)同高效地解決復雜問題，構(gòu)建起開放兼容、穩(wěn)定成熟的技術(shù)體系，同時加速技術(shù)轉(zhuǎn)化，實現(xiàn)應(yīng)用上的安全可控，實現(xiàn)人機的和諧共處。

（三）底線思維：基于數(shù)字智商的eAI實踐理性

AI時代，培養(yǎng)完整品格和創(chuàng)新能力是教育的首要任務(wù)，數(shù)字智商是未來教育培養(yǎng)的評價標準，因此，如何基于數(shù)字智商賦能實踐理性是eAI的關(guān)鍵所在。人與機器都是實踐的基本要素，互為主體和客體。人因為時間、空間、認知方面的三大局限，且生命時長、可觸達的空間、工作記憶（內(nèi)存）也極其有限，而機器恰好可以彌補這方面的不足。人工智能和人可以交互，互相之間可以理解，甚至于可以互相影響和改變，就像真正的人和人之間協(xié)作一樣，從而實現(xiàn)eAI的實踐理性。人機協(xié)同是實踐手段，在于人與機器的相互作用過程，重在人類駕馭處理與人或者機器之間的理性形式。技術(shù)與智能機器將重塑現(xiàn)有工作方式，將機械化、重復性、自動化的教育工作交由機器完成，讓教育利益相關(guān)者能夠更好地著手機器所不能的情感交互、學生人格塑造、道德品質(zhì)培養(yǎng)以及高階思維能力提高等工作，從而使得教育利益相關(guān)者不斷優(yōu)化資源配置，實現(xiàn)實踐理性設(shè)定價值的功能。更高的智能化程度，意味著eAI能力越強，人機協(xié)同能力也就越強，從而實踐理性就必須考慮如何平衡人機任務(wù)，達到人與機器的共同發(fā)展，從而實現(xiàn)實踐理性的道德層面的功能。因此，從價值和道德層面賦能eAI的實踐理性，謹遵底線思維，始終堅持機器能做的事情機器做，需要人做的事情人來做，人機共做的事情一起做。人機協(xié)同使機器幫助人更高效地做出更好的決策。

（四）設(shè)計思維：賦能eAI的創(chuàng)變力量

設(shè)計思維，作為人類智能與人工智能的顯著區(qū)別之一，是教學智慧至關(guān)重要的一部分。設(shè)計思維具有幾乎能夠創(chuàng)變?nèi)f物的力量，是一種以人為中心的方略，能為棘手問題找到創(chuàng)新的實際解決方案[16]。設(shè)計思維具有專屬的問題解決思路，移情（同理心，找準需求）——學會發(fā)現(xiàn)真實問題（重新定義，找準問題）——頭腦風暴（創(chuàng)意問題解決方案）——把腦子里的想法“拿”出來試錯優(yōu)化（學會試錯）——公開展示（收集建議）。我國工業(yè)設(shè)計之父、清華大學柳冠中教授甚至認為，“設(shè)計是第三種智慧”（第一智慧是科學，第二智慧是藝術(shù)），這是一個客氣的說法，其實設(shè)計才是第一智慧[17]。教師在教學情境中運用設(shè)計思維精準定位學習者需求，發(fā)掘潛在問題，通過發(fā)揮主觀能動性提出創(chuàng)造性問題解決方案，并展開實踐與總結(jié)。其過程蘊含了提問/啟問、可視化表征、運用隱喻、設(shè)計學習體驗、巧用技術(shù)工具、角色扮演等多種藝術(shù)力量。從設(shè)計思維的問題解決思路來看，每一個教育事件呈現(xiàn)出點的多元性特點，而每一點也會繼續(xù)分裂為若干個點，產(chǎn)生一生二、二生三、三生萬物的效應(yīng)，且各個點之間不斷展開交流融通，具有自主性，也終將累積產(chǎn)生eAI時代的藝術(shù)力量。因此，飽含藝術(shù)力量的人類智能與充滿理性力量的人工智能相輔相成，克服了單純?nèi)斯ぶ悄堋坝兄R，沒常識;有精度，沒溫度;有個性，沒人性”的局限性，優(yōu)勢互補，相得益彰，賦能eAI完成復雜決策，發(fā)揮優(yōu)化+創(chuàng)新的教育價值。

（五）和諧共生：重視eAI的倫理價值

堅持倫理規(guī)范是eAI發(fā)展的安全保障，為eAI提供安全引導和約束，確保eAI向善，有利于多類型教育利益相關(guān)者和機器實現(xiàn)和諧共生。eAI憑借著強大的數(shù)據(jù)整合能力、數(shù)據(jù)分析能力與主動學習能力，推動智慧教育的躍升。但是，在eAI重塑了教育利益相關(guān)者與機器（物理環(huán)境和虛擬環(huán)境）關(guān)系的同時，也引發(fā)了各利益攸關(guān)方對于eAI的信任危機。在eAI的反噬效應(yīng)下，eAI的倫理問題頻頻發(fā)生，如eAI時代教育數(shù)據(jù)的隱私和安全監(jiān)管、智能導師與真實教師間的角色沖突、人—機主導性波動、eAI下學生學業(yè)的誠信度、eAI適用程度的道德倫理問題等，致使eAI的倫理價值必須趨向和諧共生。因此，在eAI時代，堅持教育“立德樹人”的本質(zhì)目標不變，要加快完善eAI治理體系，制定和嵌入道德標準，打造更加強大、安全和值得信賴的eAI體系，實現(xiàn)真正健康向善的人機協(xié)同型eAI。

六、結(jié)? ?語

隨著智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，堅持以人為本的人工智能與教育的深度融合、創(chuàng)新是目前各界高度關(guān)注的領(lǐng)域。eAI時代悄然而至，也必將迎來人本人工智能締造的教育新生態(tài)。本文對人本人工智能的核心內(nèi)涵進行概述，并闡釋了eAI的內(nèi)涵。隨后，貫徹支持智能、增強智能和人機協(xié)同智能一體化聯(lián)動，構(gòu)建了eAI框架，包括基于人在旁路/回路/領(lǐng)路模式的eAI及其面向人機的應(yīng)用范疇。最后探析了人本人工智能引領(lǐng)下eAI的新型研究范式，為eAI的良性發(fā)展提供借鑒。然而，在人本人工智能視域下，eAI必將衍生出一系列的理論和技術(shù)，如何將其融入教育生態(tài)，將是我們后續(xù)需要解決的首要問題。

[參考文獻]

[1] 陳穎博，張文蘭.國外教育人工智能的研究熱點、趨勢和啟示[J].開放教育研究，2019，25（4）：43-58.

[2] 國務(wù)院.新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃[EB/OL].（2017-07-20）.http：//www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_ 5211996.htm.

[3] XU W. Toward human-centered AI： a perspective from human-computer interaction[J]. Interactions， 2019， 26（4）： 42-46.

[4] 新華社. 發(fā)展負責任的人工智能：我國新一代人工智能治理原則發(fā)布[EB/OL].（2019-06-17）.http：//www.gov.cn/xinwen/2019-06/17/content_5401006.htm.

[5] 中華人民共和國教育部. 聯(lián)合國教科文組織正式發(fā)布國際人工智能與教育大會成果文件《北京共識——人工智能與教育》[EB/OL].（2019-08-28）.http：//www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/gzdt_gzdt/s5987/201908/t20190828_396185.html.

[6] European Political Strategy Centre.The age of aritificial intelligence： towards a European strategy for human-centric machines[EB/OL].（2018-04-13）.https：//ec.europa.eu/jrc/communities/en/community/digitranscope/document/age-artificial-intelligence-towards-european -strategy-human-centric.

[7] HOW M L. Future-ready strategic oversight of multiple artificial superintelligence-enabled adaptive learning systems via human-centric explainable ai-empowered predictive optimizations of educational outcomes[J]. Big data and cognitive computing， 2019， 3（3）： 46.

[8] Chris Drew（2020）. What is the humanistic theory in education？[EB/OL].（2020-11-01）. https：//helpfulprofessor.com/humanist-theory-in-education/.

[9] BAHRAMMIRZAEE A. A comparative survey of artificial intelligence applications in finance： Artificial neural networks， expert system and hybrid intelligent systems[J]. Neural computing and applications， 2010， 19（8）： 1165-1195.

[10] ROS？魪 C P， MCLAUGHLIN E A， LIU R， et al. Explanatory learner models： why machine learning （alone） is not the answer[J]. British journal of educational technology， 2019， 50（6）： 2943-2958.

[11] HONEYCUTT D， NOURANI M， RAGAN E. Soliciting human-in-the-loop user feedback for interactive machine learning reduces user trust and impressions of model accuracy[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Human Computation and Crowdsourcing. 2020， 8（1）： 63-72.

[12] 祝智庭，俞建慧，韓中美，黃昌勤.以指數(shù)思維引領(lǐng)智慧教育創(chuàng)新發(fā)展[J].電化教育研究，2019，40（1）：5-16，32.

[13] 祝智庭，徐歡迎，胡小勇. 數(shù)字智能：面向未來的核心能力新要素——基于《2020 兒童在線安全指數(shù)》的數(shù)據(jù)分析與建議[J]. 電化教育研究，2020（7）：11-20.

[14] 祝智庭，彭紅超.技術(shù)賦能智慧教育之實踐路徑[J].中國教育學刊，2020（10）：1-8.

[15] 彭紅超，祝智庭.人機協(xié)同決策支持的個性化適性學習策略探析[J].電化教育研究，2019，40（2）：12-20.

[16] PANDE M， BHARATHI S V. Theoretical foundations of design thinking—a constructivism learning approach to design thinking[J]. Thinking skills and creativity， 2020， 36： 100637.

[17] 柳冠中：設(shè)計是第三種智慧[EB/OL].（2017-11-28）. https：//www.sohu.com/a/209717857_184783.