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    我國人工智能教育研究熱點與趨勢探析

    2021-05-23 11:20:08夏頏淇杜璇王嘉妮
    中國教育技術(shù)裝備 2021年7期
    關(guān)鍵詞:人工智能教育可視化分析教育信息化

    夏頏淇 杜璇 王嘉妮

    摘? 要 人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用,為我國教育帶來深刻變革。借助可視化知識圖譜軟件CiteSpaceⅤ,以CNKI數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)來源,對我國人工智能教育研究領(lǐng)域2010—2019年的核心期刊文獻進行可視化分析,繪制該領(lǐng)域的發(fā)文作者、研究機構(gòu)、關(guān)鍵詞知識圖譜,探測該領(lǐng)域的演進路徑和研究熱點。研究表明,我國人工智能教育經(jīng)歷了起步、探索時期,現(xiàn)正處于繁榮創(chuàng)新時期,近幾年的研究熱點主要包括智慧教育、機器人教育、計算思維培養(yǎng)、未來教育等?,F(xiàn)階段的研究存在研究力量分散、安全與倫理知識薄弱、師資大量缺乏等問題。未來的研究應(yīng)以促進教育公平和人工智能安全與倫理為主,同時增強學(xué)者之間的合作研究,培養(yǎng)專業(yè)師資,探尋人工智能教育公平化、本土化的落實策略。

    關(guān)鍵詞 人工智能教育;CiteSpaceⅤ;可視化分析;教育信息化

    中圖分類號:G423.04? ? 文獻標(biāo)識碼:B

    文章編號:1671-489X(2021)07-0071-05

    0 概述

    1956年,在美國達特茅斯學(xué)院舉辦的夏季學(xué)術(shù)研討會中首次提出人工智能概念。在本次研討會中,John Mc Carthy

    提出人工智能(Artificial Intelligence,AI)的具體概念,隨后被人們廣泛應(yīng)用,借助大數(shù)據(jù)、云計算與深度學(xué)習(xí),人工智能實現(xiàn)突破式發(fā)展[1]。

    20世紀80年代,錢學(xué)森等學(xué)者主張開展人工智能領(lǐng)域的研究[2],人工智能這一概念首次被我國學(xué)者提及。2014年習(xí)近平總書記在中科院院士大會上的重要講話和2015年李克強總理的政府工作報告,都對人工智能給予高度評價。隨著教育改革的不斷深化,科學(xué)技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷增強,我國逐漸將人工智能引入教育領(lǐng)域。2018年4月發(fā)布的《教育信息化2.0行動計劃》[3]強調(diào)要積極發(fā)展智能教育,圍繞學(xué)習(xí)者展開智能化教學(xué)系統(tǒng)的構(gòu)建,將人工智能實際應(yīng)用到教學(xué)管理活動中,充分利用智能化技術(shù),不斷推動人才培養(yǎng)模式、教育方式改革,積極地進行創(chuàng)新。2019年8月,聯(lián)合國教科文組織面向國際發(fā)布了人工智能與教育大會成果性文件《北京共識——人工智能與教育》[4],其中明確強調(diào):將人工智能與教育系統(tǒng)積極地進行融合,不斷地進行創(chuàng)新,采用全新的教學(xué)與學(xué)習(xí)模式,充分發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢,構(gòu)建高度靈活開放的教育體系,保證社會大眾能夠享受優(yōu)質(zhì)的終身學(xué)習(xí)。

    近年來,國家不斷出臺對人工智能發(fā)展的引導(dǎo)和支持政策,可見我國對人工智能教育的重視程度,這對我國開展人工智能教育研究起到重要推動作用。通過知識圖譜分析,探索我國近十年人工智能教育研究的熱點主題和前沿,有利于把握該領(lǐng)域發(fā)展趨勢,為人工智能教育領(lǐng)域的研究提供參考。

    1 研究設(shè)計

    樣本來源? 為了比較精確地反映我國人工智能教育領(lǐng)域的研究核心,此次研究將CNKI學(xué)術(shù)期刊中有關(guān)我國人工智能教育的核心期刊作為數(shù)據(jù)的來源,選擇特定主題,檢索有關(guān)文獻,同時用“AI”或“教學(xué)”等近義詞代替以避免檢索缺漏,檢索日期為2010-01-01—2019-12-31,共獲得文獻703篇,對檢索結(jié)果去重、整理,剔除會議、通知、新聞等無效數(shù)據(jù),共得到有效文獻643篇。

    數(shù)據(jù)處理? 首先需要將CNKI導(dǎo)出的RefWorks格式數(shù)據(jù)利用CiteSpaceⅤ自帶的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換成可處理文檔數(shù)據(jù),設(shè)置時間跨度為一年,本文研究年段為2010—2019年共計10年,即10個時間切片。結(jié)點類型設(shè)置為Author(作者)、Institution(機構(gòu))與Keyword(關(guān)鍵詞)選項,獲取本研究范圍內(nèi)各作者與機構(gòu)合作知識圖譜,同時得到關(guān)鍵詞知識圖譜,對相關(guān)的內(nèi)容作出解讀并歸納總結(jié),分析我國2010—2019年人工智能教育領(lǐng)域的研究演進、當(dāng)前狀況以及未來趨勢。

    2 研究結(jié)果與分析

    發(fā)文數(shù)量分析? 此次研究總共用到643篇研究文獻,以發(fā)表時間為線索進行整理,繪制得到每年發(fā)表文章數(shù)量趨勢圖,如圖1所示。由圖1可發(fā)現(xiàn),2010—2016年,我國對人工智能教育相關(guān)的研究一直處于初探階段,每年發(fā)文量變化不大,整體發(fā)展平穩(wěn)且緩慢。從2017年起,研究熱度逐年上升,與2016年相比,文獻量幾乎翻番增長。而2018—2019年,發(fā)文量急劇上升,可見這兩年間人工智能教育在我國的發(fā)展呈現(xiàn)火熱趨勢,受到學(xué)者的廣泛關(guān)注。

    發(fā)文機構(gòu)及作者分析? 運行CiteSpace,把節(jié)點類型設(shè)置為機構(gòu),時間跨度調(diào)整為一年,節(jié)點的強度默認Cosine(余弦函數(shù))和Within slices(時間切片內(nèi)),并且閾值top N=50,挑選路徑算法(pathfinder),并修剪合并網(wǎng)絡(luò)(pruning the merged networks)與修剪片層網(wǎng)絡(luò)(pruning sliced networks),其他參數(shù)默認,得到節(jié)點數(shù)為236、連線數(shù)為109、密度為0.003 9的研究機構(gòu)共現(xiàn)知識圖譜,如圖2所示。圖譜中呈現(xiàn)了發(fā)文量至少為四篇的機構(gòu)。通過觀察可以發(fā)現(xiàn),天津大學(xué)教育學(xué)院、北京師范大學(xué)教育學(xué)部、華東師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)系和北京師范大學(xué)智慧學(xué)習(xí)研究院的節(jié)點較大,由此說明這四所機構(gòu)的發(fā)文量較多,對人工智能教育的研究關(guān)注較大,科研能力較強。由節(jié)點年輪顏色變化可以看出,最早對此領(lǐng)域有研究的機構(gòu)是西北師范大學(xué)教育技術(shù)學(xué)院。綜觀全圖,除華東師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)系外,節(jié)點與節(jié)點之間連接普遍較少,多數(shù)節(jié)點獨立存在,說明華東師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)系在我國人工智能教育領(lǐng)域的合作研究較為積極,其他機構(gòu)與機構(gòu)之間的合作少之又少,均以獨立研究為主。

    將節(jié)點類型設(shè)置為作者,其他參數(shù)設(shè)置同上,得到節(jié)點數(shù)為286、連線數(shù)為194、密度為0.004 8的研究作者共現(xiàn)知識圖譜,如圖3所示。圖譜中呈現(xiàn)了發(fā)文量至少為三篇的作者,節(jié)點越大的作者發(fā)文量越多,分別是任友群(七篇)、杜靜(五篇)、黃榮懷(四篇)、劉邦奇(四篇)等。除黃榮懷、杜靜兩位作者的節(jié)點有少量連線外,其他作者多數(shù)以獨立節(jié)點存在,同時通過知識圖譜密度0.004 8可以看出,研究作者共現(xiàn)知識圖譜結(jié)構(gòu)松散。以上表明我國學(xué)者在人工智能教育領(lǐng)域的研究相對落后,缺乏足夠的合作意識,因此在后續(xù)的研究與分析過程當(dāng)中要注重這些問題,積極地作出改變與調(diào)整。

    關(guān)鍵詞分析? 研究熱點能夠呈現(xiàn)出某個研究領(lǐng)域的核心與未來趨勢,對于全面而系統(tǒng)地了解本領(lǐng)域內(nèi)相關(guān)內(nèi)容至關(guān)重要。在文章當(dāng)中,關(guān)鍵詞是整篇文章的提煉,如果關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率比較高,也就是說明其為研究的焦點[5]。

    把節(jié)點類型調(diào)整為關(guān)鍵詞,剩下的參數(shù)調(diào)整為機構(gòu)參數(shù),通過運行獲取362個節(jié)點和562條連線。首先去除基本關(guān)鍵詞“人工智能”“學(xué)習(xí)”,選擇節(jié)點形狀為圓形(circle),使節(jié)點以年輪樣式顯示,得到高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識圖譜,如圖4所示。圖4中顯示共有19個熱點關(guān)鍵詞,其中節(jié)點越大的關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率越高,因此,“智慧教育”“智能教育”“教育信息化”等詞被提及討論的頻率最高。從年輪顏色變化可以發(fā)現(xiàn),較早出現(xiàn)的研究熱點是“機器人”“計算思維”。

    在具體研究與分析時,采用對數(shù)似然率算法(Log-Like-

    lihood Rate,LLR)展開,進而得到相應(yīng)的研究名稱,最終獲取如圖5所示的關(guān)鍵詞聚類知識圖譜。設(shè)置參數(shù)按照大小顯示前10個聚類。

    以上述研究為前提,在ClusterExplorer中進行相應(yīng)操作,獲取表1所示內(nèi)容。針對所有的關(guān)鍵詞作出分類與整理,結(jié)果表明,不同的聚類研究內(nèi)容出現(xiàn)交叉。在這種情況下,把國內(nèi)人工智能教育的研究與分析總結(jié)為“人工智能教育理論”“人工智能教育應(yīng)用”“人工智能教育技術(shù)支持”等相關(guān)領(lǐng)域,具體情況如下。

    1)人工智能教育理論。該項理論的研究多以“人工智能+教育”為核心延伸出“智慧教育”“教育人工智能”“信息技術(shù)”等相關(guān)教育理論分支,都是在人工智能與教育融合的基礎(chǔ)之上進行研究探索,是傳統(tǒng)教育面對人工智能時代的調(diào)整與回應(yīng)。而學(xué)生模型指的是通過記錄學(xué)生的基本信息、認知水平、學(xué)習(xí)風(fēng)格和學(xué)習(xí)內(nèi)容,為學(xué)生提供個性化學(xué)習(xí)指導(dǎo)。

    2)人工智能教育應(yīng)用。核心的關(guān)鍵詞有機器人或者智能導(dǎo)師系統(tǒng)。眾所周知,機器人為人工智能與教育融合的主要代表之一,在中小學(xué)信息技術(shù)課程和高校競賽中被廣泛使用。2016年10月21日,劉延?xùn)|副總理出席了全球機器人大會開幕式,并且發(fā)表重要講話,指出:“伴隨著機器人技術(shù)的飛速發(fā)展,對于智能化生產(chǎn)、改善生產(chǎn)效率、創(chuàng)造經(jīng)濟收入等具有極其重要的意義,因此要積極地進行創(chuàng)新與改革,推動該項產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展,打造智能互惠共贏的現(xiàn)代社會?!盵6]另一個應(yīng)用的核心代表是“智能導(dǎo)師系統(tǒng)”,人工智能能夠模擬人類能力和智慧行為,其應(yīng)用于教育領(lǐng)域,便可以作為智能導(dǎo)師模仿真人教師與學(xué)生互動,實現(xiàn)一對一的個性化教學(xué),是人工智能教育應(yīng)用的產(chǎn)物之一。

    3)人工智能教育技術(shù)支持。人工智能教育技術(shù)支持主要體現(xiàn)在“網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間”“數(shù)據(jù)可視化”上。教育應(yīng)用和教育技術(shù)支持是息息相關(guān)的,因為在大數(shù)據(jù)、云計算和深度學(xué)習(xí)這三大核心驅(qū)動力的支持下,人工智能不僅可以作為學(xué)習(xí)環(huán)境來提供新型學(xué)習(xí)方式,也可以作為技術(shù)工具來支持學(xué)習(xí)過程,教育應(yīng)用正常使用的前提必然是良好技術(shù)的支持?!熬W(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間”是在人工智能技術(shù)的支持下,跨越時空界限,平衡教育資源分配,逐步實現(xiàn)“一人一空間”網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)狀態(tài),是促進教育公平的途徑之一。而“數(shù)據(jù)可視化”則需要人工智能大數(shù)據(jù)的核心特征,將學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)、知識水平以圖表的形式直觀地呈現(xiàn),是學(xué)生自評、教師評價的參考。

    研究趨勢演進分析? 突現(xiàn)詞作為某一時間段內(nèi)突然被頻繁提及、討論的關(guān)鍵詞,可以用來反映某一時間段內(nèi)的研究趨勢。在控制面板中選擇Burstness,調(diào)整最小周期為一年,得到如圖6所示的關(guān)鍵詞突現(xiàn)知識圖譜。通過觀察可以發(fā)現(xiàn),“教學(xué)方法”“實驗教學(xué)”“計算思維”“機器人”等詞的突現(xiàn)年份最早,是人工智能教育探索的最初領(lǐng)域,其中“機器人”一詞突現(xiàn)持續(xù)的時間最長,是2011—2016年持續(xù)受到關(guān)注的話題。2014—2017年,接連突現(xiàn)的關(guān)鍵詞有“慕課”“教學(xué)改革”“網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間”,而2018—2019年突現(xiàn)的關(guān)鍵詞主要有“學(xué)習(xí)分析”“個性化教育”“教育信息化2.0”。因此,可以把我國人工智能教育研究劃分為不同的時期,具體包含起步時期、探索時期、繁榮創(chuàng)新時期。

    1)起步時期(20世紀80年代—2015年)。20世紀80年代初,錢學(xué)森等主張開展人工智能領(lǐng)域的研究,但是受批判主義的影響,人工智能早期在我國的發(fā)展非常艱難;1981年,中國人工智能學(xué)會[7]正式成立;1984年,鄧小平指示“計算機普及要從娃娃抓起”:這一系列事件標(biāo)志著我國人工智能教育開始緩慢發(fā)展。然而與人工智能的相關(guān)技術(shù)發(fā)展對比,表現(xiàn)出很強的滯后性,也就是說應(yīng)用相對落后。根源在于人工智能的技術(shù)比較復(fù)雜,相關(guān)的從業(yè)人員必須具備相關(guān)的專業(yè)知識與技能,才能夠發(fā)揮其功能,但是掌握專業(yè)知識與技能的人才,往往理論基礎(chǔ)匱乏[8],所以從我國學(xué)者提出人工智能到其在教育領(lǐng)域出現(xiàn),經(jīng)歷了近30年的時間。起步時期的人工智能教育主要探究“教育方法”“實驗教學(xué)”等概念,為教學(xué)而設(shè)計的智能教學(xué)系統(tǒng)還不多[9],人工智能教育理論也不夠成熟,因此,這一時期的文獻以嘗試、摸索為主。

    2)探索時期(2016—2017年)。探索時期的人工智能教育概念是面向全體的、大眾的。慕課、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間等概念都開始嘗試融合人工智能來更新平臺功能建設(shè),這一類學(xué)習(xí)平臺也從數(shù)字化轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)化[10],朝著“智慧學(xué)習(xí)空間”的方向發(fā)展。探索時期的人工智能教育跨越了正式學(xué)習(xí)與非正式學(xué)習(xí)的鴻溝,讓不同需求的學(xué)習(xí)者都能通過大數(shù)據(jù)獲得個性化學(xué)習(xí)內(nèi)容,體現(xiàn)出普遍化、大眾化的特點。

    3)繁榮創(chuàng)新時期(2018年至今)。據(jù)不完全統(tǒng)計,截至2018年,我國各地區(qū)就已推出十幾種與中小學(xué)人工智能相關(guān)的課程、教程或教材[11]。從2018年起,大量研究不斷涌現(xiàn),人工智能教育的研究已經(jīng)進入白熱化,在教育信息化2.0的背景下,“個性化教育”“學(xué)習(xí)分析”等研究熱點被研究學(xué)者廣泛討論。這一階段的研究更趨向于針對個體的學(xué)習(xí),強調(diào)一對一的學(xué)習(xí)模式,解鎖教育新形態(tài)。

    3 研究結(jié)論與反思

    本研究借助CiteSpaceⅤ軟件,對近十年中國知網(wǎng)中有關(guān)我國人工智能教育的核心期刊進行可視化分析和研究,通過對知識圖譜的解讀以及對關(guān)鍵文獻詳細梳理后得出以下結(jié)論與反思。

    1)從發(fā)文量可以看出,從2017年起,我國該研究領(lǐng)域發(fā)文量激增,說明人工智能教育已經(jīng)引起我國學(xué)者的廣泛關(guān)注,“人工智能+教育”“教育人工智能”等核心熱詞的出現(xiàn),正將該領(lǐng)域的研究推向高潮。

    2)從發(fā)文作者和發(fā)文機構(gòu)來看,無論是作者之間,還是機構(gòu)之間,并無密切的合作研究經(jīng)歷,大多數(shù)作者與機構(gòu)仍是以單獨研究為主,個人的研究主題也相對單一,說明我國學(xué)者目前的合作意識不強。另外,學(xué)者與機構(gòu)多數(shù)來自高校,極少數(shù)來自中小學(xué),因此,研究以理論和政策解讀為主。筆者認為,目前我國人工智能教育的發(fā)展真正需要的是推進辦法與落實策略。如何讓人工智能教育成體系、本土化,應(yīng)是未來幾年的研究熱點之一。

    3)從研究熱點及趨勢來看,我國人工智能教育主要是圍繞機器人教育、計算思維培養(yǎng)、智慧教育等話題進行研究。經(jīng)過研讀文獻發(fā)現(xiàn),除中小學(xué)和高校相關(guān)專業(yè)進行人工智能教育以外,高等職業(yè)教育、新聞、口譯、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域也踴躍嘗試“人工智能+教育”的模式來進行人才培養(yǎng),但目前人工智能教育領(lǐng)域的倫理機制還沒有得到很好的回答[12],忽視了對學(xué)生安全與倫理方面的教育。另外,在師資方面,雖然自2017年起已經(jīng)有了“AI教師”“雙師課堂”[13]等概念,但如何培養(yǎng)人工智能教育領(lǐng)域的優(yōu)秀師資,如何讓AI教師在輔助教師、豐富教學(xué)過程的同時,不替代教師的角色,也是當(dāng)下應(yīng)該考慮的問題。

    總之,今后研究應(yīng)以重塑教育結(jié)構(gòu)[14]和促進教育公平為目標(biāo),探尋人工智能教育成體系、本土化的推進策略,培養(yǎng)學(xué)生人工智能安全與倫理意識,關(guān)注學(xué)生情感態(tài)度價值觀的發(fā)展,培養(yǎng)人工智能教育復(fù)合型人才,保證教育信息化的穩(wěn)步推行,促進我國人工智能教育蓬勃發(fā)展?!?/p>

    參考文獻

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