我國人工智能教育研究進展與展望

崔金貴,馬瑩瑩

(1. 江蘇大學 教師教育學院; 2. 江蘇大學 京江學院, 江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

人工智能作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命的重要驅動力量,具有溢出帶動性很強的“頭雁”效應,已在工程、生物醫(yī)療、金融、交通、教育、社會服務等領域發(fā)揮了重要作用。高校作為教學、科研、社會服務和文化傳承的主陣地,在接受人工智能帶來教育變革的同時,也引領人工智能教育的發(fā)展。近年來,黨和國家高度重視人工智能與教育的融合發(fā)展,相繼公布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》《關于“雙一流”建設高校促進學科融合 加快人工智能領域研究生培養(yǎng)的若干意見》等政策文件,鼓勵、支持、引導人工智能與教育融合發(fā)展。在國家政策引導下,人工智能與教育雙向賦能的態(tài)勢良好,人工智能教育已成為高等教育的重要組成部分。

最近火爆的ChatGPT大型語言模型是人工智能技術的又一大突破,它憑借超強的信息檢索能力、文本生成能力和自然語言能力[1],一經(jīng)問世就在教育領域掀起了“巨浪”,學者們競相探討ChatGPT生成性人工智能在教育領域會有何表現(xiàn)。為推動人工智能教育的深入研究,我們有必要厘清21世紀以來我國人工智能教育的發(fā)展脈絡,探索人工智能教育研究內(nèi)容和進展,為后續(xù)人工智能教育研究提供參考。

一、 人工智能教育的概念及內(nèi)涵

自1956年麥卡錫(John McCarthy)等學者提出“人工智能”概念后,在人工智能60余年的發(fā)展過程中產(chǎn)生了各種“人工智能+”拓展概念,具體到教育領域就是“人工智能+教育”。人工智能帶來的教育變革引發(fā)了學者對人工智能教育的思考,他們從不同角度探討了“人工智能+教育”的內(nèi)涵,并衍生出“人工智能教育”“人工智能教育應用”“教育人工智能”“智慧教育”等拓展概念。具體來看,人工智能教育應用是人工智能和教育深度融合形成的宏觀動態(tài)系統(tǒng),旨在強調運用人工智能技術輔助教育應用、重構教育場景。“教育人工智能”概念由閆志明等最先提出,認為教育人工智能是依托多學科交叉融合,利用人工智能技術為教、學、管、評提供支持,進而優(yōu)化教育生態(tài)系統(tǒng),以探索機器與教育相互作用的原理和機制[2]。智慧教育研究者從發(fā)展進程、生態(tài)系統(tǒng)觀等角度開展研究,基本達成了共識,認為智慧教育是依托人工智能技術構建智慧化環(huán)境,營造智能生態(tài)系統(tǒng),最終的落腳點是促進人的智慧的生成。而關于“人工智能教育”概念的界定,學界尚未達成共識。李亦菲指出,人工智能教育是指以人工智能為學習內(nèi)容的教育,它旨在促進學生學習人工智能知識,掌握人工智能技術[3]。徐曄認為,人工智能教育是人工智能與教育融合的初級階段,通過利用人工智能技術提高教學效果,以促進教育智能化發(fā)展[4]。彭紹東認為,人工智能教育主要包含利用人工智能賦能的教育和以人工智能為學習內(nèi)容的教育[5]。這三類定義分別從技術和教育的角度闡釋了人工智能教育是依托人工智能技術搭建智能化生態(tài)系統(tǒng)的教育,具有創(chuàng)新驅動、重塑結構、開放個性和智能生態(tài)等特點,旨在促使學習者掌握人工智能技術,培養(yǎng)學習者智能思維,提高學習者創(chuàng)造力、協(xié)作能力、溝通能力和批判性思維等智能素養(yǎng)。

要明確人工智能教育的豐富內(nèi)涵,我們需要追根溯源,回歸教育政策本身。2017年,國務院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,首次將人工智能納入國家發(fā)展戰(zhàn)略,人工智能教育獲得快速發(fā)展。2018年,教育部印發(fā)的《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》指出,要加快人工智能在教育領域的創(chuàng)新應用,利用智能技術支撐人才培養(yǎng)模式創(chuàng)新、教學方法改革和教育治理能力提升。該文件明確肯定了人工智能技術對教育的創(chuàng)新引領作用以及高校對人工智能的支撐作用。2019年,習近平總書記在給國際人工智能與教育大會的賀信中明確指出:“要充分發(fā)揮人工智能優(yōu)勢,加快發(fā)展伴隨每個人一生的教育、平等面向每個人的教育、適合每個人的教育、更加開放靈活的教育”[6]。這體現(xiàn)了我們要發(fā)展面向教育全體、面向教育全過程的人工智能教育。黨的二十大報告進一步指出,教育、科技、人才是全面建設社會主義現(xiàn)代化國家的基礎性、戰(zhàn)略性支撐,肯定了教育、科技、人才是辯證統(tǒng)一的整體,是對科技與教育關系的總體概括。基于上述政策分析可以發(fā)現(xiàn),人工智能教育內(nèi)涵豐富,大致可歸納為供給層、變革層和應用層三個層次。供給層是從教育為人工智能發(fā)展提供支撐角度來說的,它強調高校面向人工智能發(fā)揮人才支撐、科研支撐和促進科研成果轉化等方面的重要作用;變革層是從技術引領教育變革角度來說的,它強調人工智能技術引起的人才培養(yǎng)模式、教師角色和教育生態(tài)系統(tǒng)的變革;應用層是指人工智能技術在教育全過程、全領域的應用,旨在發(fā)展面向每個人的教育。

二、 人工智能教育研究進展

通過梳理21世紀以來人工智能教育的發(fā)展脈絡可以發(fā)現(xiàn),學界主要從基礎問題研究、雙向賦能研究和技術應用這三個層面探討人工智能教育。因此,本研究將從這三個層面梳理人工智能教育的研究進展。

(一) 人工智能教育基礎問題研究

1. 技術支撐下的教育本質回歸。隨著人工智能技術在教育領域的廣泛應用和相關研究的不斷深入,越來越多學者認識到應理性看待人工智能與教育的辯證關系,這促使學界回歸教育本源,從不同角度探討人工智能應用背景下的教育本質。詹澤惠等從主客體地位出發(fā),認為教育與人工智能技術實際上是主體與客體的關系,教育的主體地位不會因為人工智能技術的介入而發(fā)生根本性變化[7]。劉文指出,人才培養(yǎng)、文化傳承創(chuàng)新和科學研究一直是大學不變的使命和責任,人工智能作為一項科技力量,僅能以技術革命的形式推動高等教育變革,賦能高等教育智能化發(fā)展,而無法改變高等教育的使命[8]。陳鵬立足教師的使命職責,指出人工智能時代高校教師的育人職責不會改變[9]。立德樹人是高等教育的根本任務,高等教育的價值就在于促進學生德智體美勞全面自由發(fā)展,這是承擔育人職責的高校教師不變的使命與擔當[9]。

2. 技術推動下的教育理念更新。人工智能引發(fā)了產(chǎn)業(yè)結構變革,進而導致人才供需結構調整,這對高校人才培養(yǎng)理念提出了新要求。一是提倡高校和個人樹立終身教育理念。世界經(jīng)濟論壇發(fā)布的《2023年未來就業(yè)報告》指出,未來五年勞動力市場將出現(xiàn)23%的結構性變動,其中50%的企業(yè)認為人工智能的應用將會創(chuàng)造就業(yè)機會,而25%的企業(yè)則認為人工智能在產(chǎn)業(yè)中的應用將導致失業(yè)[10]。這表明人工智能在替代部分人類工作的同時,也創(chuàng)造了更多崗位以及可供選擇的終身學習條件。在此背景下學者們普遍認為個人應秉持“活到老,學到老”的終身學習觀,不斷學習進步以追趕時代發(fā)展。高校作為人才培養(yǎng)的主陣地,更應抓住機遇幫助學習者樹立終身教育理念,培養(yǎng)終身學習者,使教育走出校門、走向社會,延伸大學的社會服務職能。二是推崇人工智能時代的教育應是個性化的教育。教育的本質是培養(yǎng)人、發(fā)展人的活動,基于受教育者個性特點,理想的教育必然是高度個性化的教育[11]。2019年3月聯(lián)合國教科文組織發(fā)布的《教育中的人工智能:可持續(xù)發(fā)展的挑戰(zhàn)與機遇》指出,人機協(xié)同的雙教師模式將支持個性化學習與協(xié)作學習,在此條件下因材施教和按需學習成為可能。現(xiàn)如今,人工智能正賦能精準化教學和個性化學習,智能教學輔助系統(tǒng)、智能助教、虛擬現(xiàn)實等的應用推動了差異化教學、精準化教學的開展,自適應智能感知系統(tǒng)、智能導師系統(tǒng)、智能學伴等的應用使學生可以根據(jù)自己的認知結構、接受能力、身心特點選擇更加與自身匹配的教育內(nèi)容。三是強調人工智能時代應對學生進行素養(yǎng)教育。世界經(jīng)合組織在21世紀之初就指出數(shù)字素養(yǎng)、信息素養(yǎng)和創(chuàng)造性批判性思維等十大核心素養(yǎng)是個體適應多元社會需求所必需的能力。隨著人工智能技術的全域應用、社會人才供需結構的調整,越來越多的中低端技能型人才將被取代,學者們愈發(fā)認識到教育需要作出改變,更加關注學生的素養(yǎng)教育。龍海濤認為,人工智能時代我們應重點培養(yǎng)學生的終身自主學習素養(yǎng)、數(shù)字勝任力素養(yǎng)、思維心理素養(yǎng)和協(xié)同交互素養(yǎng)[12]。毛旭等認為,在人工智能時代,我們應將關注點放在人工智能所不具備的學生感性認知能力、價值評判能力、審美能力、人際交往能力、領導能力、想象力和創(chuàng)造力等“軟素質”上來,推動學生智能素養(yǎng)的養(yǎng)成[11]。

(二) 人工智能與教育雙向賦能研究

目前學界主要聚焦于人工智能賦能教育和教育賦能人工智能兩方面研究。人工智能賦能教育的研究主要關注人工智能引發(fā)的教育變革和技術應用,教育賦能人工智能的研究主要關注教育自身作出調整以促進人工智能發(fā)展。

1. 人工智能賦能教育的研究。當前,人工智能賦能教育的研究主要集中在人工智能賦能人才培養(yǎng)模式調整、人工智能賦能教師角色轉變和人工智能賦能教、學、管、評場景應用三個方面。

第一,人工智能賦能高校人才培養(yǎng)模式調整。2015年國家發(fā)改委等部門聯(lián)合印發(fā)的《互聯(lián)網(wǎng)+人工智能三年行動實施方案》提出要加快培養(yǎng)、引進一批高端、復合型人才,完善高校人工智能相關專業(yè)、課程設置,注重人工智能與其他學科的交叉融合。2018年教育部印發(fā)的《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》更是將人才培養(yǎng)作為高校人工智能建設的重中之重。針對國家人工智能建設的急、斷、缺的短板領域,教育部等三部門在2022年聯(lián)合印發(fā)《關于“雙一流”建設高校促進學科融合 加快人工智能領域研究生培養(yǎng)的若干意見》,提出要構建基礎理論人才與“人工智能+X”復合型人才并重的培養(yǎng)體系,有序推動人工智能高端人才隊伍建設。在國家政策的指引下,相關研究主要圍繞“培養(yǎng)什么樣的人”和“怎樣培養(yǎng)人”兩個主題進行探究。在“培養(yǎng)什么樣的人”,即人才培養(yǎng)目標上,張海生認為,除了要培養(yǎng)時代所需的人工智能專才,人工智能時代還應該培養(yǎng)具備創(chuàng)新素養(yǎng)、批判性思維、協(xié)調溝通能力和問題解決能力的創(chuàng)新型、復合型人才[13]。高等職業(yè)教育則應更注重“人工智能+工匠精神”的創(chuàng)新型復合型人才培養(yǎng)。在“怎樣培養(yǎng)人”這一問題上,學界進行了深入討論,如以學科建設為視角,認為應推動學科交叉融合,構建復合知識體系,進而形成“人工智能+X”的新型人才培養(yǎng)模式[14];面向學科整體,認為人才培養(yǎng)要立足時代發(fā)展訴求,強化基礎理論學科的地位,重視前沿理論學科和應用學科、人文社會學科的積極介入[15];立足人才培養(yǎng)結構調整,認為高校應注重高層次人才培養(yǎng),通過新專業(yè)內(nèi)涵及形態(tài)建構,挖掘人工智能非替代學科發(fā)展?jié)摿褪袌隹臻g,以培養(yǎng)適應人工智能時代的創(chuàng)新型復合人才[16]。

第二,人工智能賦能教師角色轉變。隨著人工智能教育研究的不斷深入,研究視角逐漸由技術賦能教師角色轉變的淺層研究向探索教師與人工智能和諧共生的深層研究轉變。在人工智能進入教育領域初期,人們主要思考人工智能時代教師是否會被取代、什么樣的教師不會被取代、教師如何實現(xiàn)角色轉變等問題,因而初期多數(shù)學者主要圍繞人工智能對教師的挑戰(zhàn)、教師角色轉變和教師角色的堅守等主題進行論述。觀點大致可概括為人工智能對教師智能素養(yǎng)和數(shù)字素養(yǎng)提出了更高要求,促使教師在堅守育人本質的前提下,由知識傳承者轉變?yōu)榈赖滤茉煺?、心靈守護者、技術應用者、自主學習者。隨著人工智能技術的迭代升級,學者們對人工智能賦能教師角色轉變的認識逐漸理性,更注重探討人工智能與教師的協(xié)同關系和“師-機-生”協(xié)同共生教育生態(tài)系統(tǒng)的構建。李政濤指出,ChatGPT的出現(xiàn)再一次重構了人與機器的關系,帶來了新目標和新思維,可以通過人機之間的“雙向奔赴”,實現(xiàn)“雙向超越”目標,促進思維由替代走向共生[17]。為防止教師對人工智能技術的過度依賴,楊宗凱等指出,人機協(xié)同意味著對教師提出更高要求,教師不僅要學人工智能、用人工智能,還應與人工智能一起學,構建“師-機-生”協(xié)同的教學共同體[18]。

第三,人工智能引發(fā)教育場景變革。人工智能驅動高等教育革命性重塑,教育場景在人工智能的驅動下發(fā)生了深刻變革。在此背景下,學者們主要探究人工智能引發(fā)的教、學、管、評等具體教育場景的變革。一是人工智能賦能教育場景變革的價值意蘊研究。人工智能將會重構教育教學流程,優(yōu)化教育教學效果,這主要表現(xiàn)為在教育管理中,通過使用算法、人工智能技術和跟蹤技術實時診斷、分析和干預學校系統(tǒng),幫助學校制訂科學有效的教育管理政策[19];在教育教學中,通過分析教師與學生的教學互動數(shù)據(jù)了解教學成效,及時調整教學策略優(yōu)化教育供給[20];在教育評價中,通過構建人機交互系統(tǒng),根據(jù)學習者的學習數(shù)據(jù)生成實時智能反饋,幫助教師準確評估學生學習情況[21]。二是人工智能變革教育場景的困境策略探究。當前學界對人工智能教育的研究雖呈現(xiàn)一派繁榮景象,但反觀實際卻發(fā)現(xiàn)人工智能技術實際上很難大規(guī)模推廣應用。要打破這一困境,人工智能需要準確把握教育核心問題,重新構建學校周圍組織形態(tài)[22]。

2. 教育賦能人工智能的研究。人工智能在賦能高等教育智能化發(fā)展、推動高等教育變革的同時,高等教育作為動力源和人才庫也在支撐人工智能的發(fā)展。2018年教育部印發(fā)的《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》將高校人工智能科技創(chuàng)新體系、人才培養(yǎng)體系及科技成果轉化與示范應用作為重點推進內(nèi)容。2023年4月教育部發(fā)布的《關于公布2022年度普通高等學校本科專業(yè)備案和審批結果的通知》顯示,在2022年新增或備案的1 817個專業(yè)中,備案或新增人工智能相關專業(yè)達240個,占據(jù)較高比例,表明人工智能專業(yè)已成為眾多高校學科建設的重點。目前,學界更關注人工智能賦能教育變革,而對教育支撐人工智能發(fā)展和人工智能教育問題關注不夠,相關研究多集中在人才培養(yǎng)、學科建設、創(chuàng)新成果轉化的價值探討和路徑策略等方面。在教育賦能人工智能的價值探討中,學者們主要立足國家人工智能發(fā)展戰(zhàn)略,分析當前我國人工智能教育的布局現(xiàn)狀,探討高校人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)、學科建設和人工智能創(chuàng)新平臺建設對人工智能發(fā)展和國家戰(zhàn)略布局的重要意義。有關教育賦能人工智能的路徑策略上,相關研究主要集中在以下三個方面。一是在學科建設層面,有學者指出人工智能和相關學科是互促共建關系,需要從學科建制角度推進人工智能發(fā)展,推動人工智能學院建設由規(guī)模擴大向內(nèi)涵質量提升轉變,以學位點建設為抓手提升人工智能教育層次,完善人工智能專業(yè)課程設置,實現(xiàn)人工智能與其他學科的交叉融合,建設高層次人工智能教育平臺[15]。二是在技術應用層面,研究者強調人工智能從實踐應用中發(fā)現(xiàn)問題,倒逼人工智能技術作出改進,從而形成理論研究、技術研發(fā)、教育應用到實踐反饋的閉環(huán),以突破人工智能教育應用的局限[23]。三是在人工智能科研成果轉化層面,基于人工智能的交叉學科特性,有學者提出集合高校、政府、科研機構、企業(yè)的力量協(xié)同攻克人工智能技術難題,推動人工智能學科與技術的不斷進步[24]。

(三) 人工智能技術應用研究

相較于人工智能與教育的雙向賦能研究,人工智能教育的技術應用研究范圍較窄,現(xiàn)已形成了三個主要研究方向。一是人工智能教育應用的典型案例研究。有關研究集中討論了人工智能技術在實際教育場景的應用或是探討國內(nèi)外人工智能教育應用的典型案例。例如陳凱泉等對智能陪伴、虛擬現(xiàn)實、自然語言理解與語義分析等國外典型應用案例進行了詳細梳理與介紹[25]。翟雪松等在梳理人工智能在教育中的應用時指出,人工智能的三種教學應用類型是反饋、推理和適應性學習[26]。二是人工智能教育應用的典型模式研究?，F(xiàn)有研究關注人工智能教育典型應用模式的趨勢明顯,有關研究集中探討了智能教學系統(tǒng)、智能學習系統(tǒng)、智能管理系統(tǒng)和智能測評系統(tǒng)等人工智能教育應用形態(tài)的應用模式[27],并重點闡釋了技術本身的功能原理以及支持教學評價的內(nèi)在機理。三是對人工智能技術應用的現(xiàn)狀進行分析。結合人工智能技術應用的實際發(fā)展情況,學界愈發(fā)意識到我國人工智能教育應用面臨著數(shù)據(jù)隱私泄露、倫理道德失范、師生關系異化、技術難以實際落地等問題。

總體而言,在人工智能技術迭代升級和國家政策支持的雙輪驅動下,學界關于人工智能教育的研究逐年遞增,現(xiàn)有研究主要集中在人工智能教育基礎問題、人工智能與教育雙向賦能及人工智能技術應用三個方面,產(chǎn)生了大量有價值的成果。但是目前我國人工智能教育研究還存在諸多問題。一是將研究重心放在了人工智能賦能教育的變革研究上,對人工智能領域人才培養(yǎng)、學科建設和人工智能教育應用等問題關注不夠,相對忽視了高等教育支撐人工智能發(fā)展的重要作用。二是關于人工智能技術應用的研究存在偏頗?，F(xiàn)有研究多集中在人工智能教育應用的理論探究上,對人工智能技術應用于教育的技術開發(fā)研究和現(xiàn)實應用研究還比較薄弱,僅關注了人工智能教育應用于教學、學習、管理、評價等直觀現(xiàn)象的分析,忽視了技術作用于教育的深層機理與實際應用進展。三是人工智能教育的基礎問題研究尚未成系統(tǒng),研究“碎片化”現(xiàn)象普遍存在且缺乏理論支撐,與教育實際情況結合不夠緊密。四是人工智能教育研究跟隨熱點的傾向嚴重,研究內(nèi)容流于表面,大多遵循“現(xiàn)狀-挑戰(zhàn)-問題-路徑探究”的研究路線,缺乏系統(tǒng)科學方法的支撐。

三、人工智能教育研究展望

(一) 增強教育支撐力,重視雙向賦能

作為科學研究的前沿陣地,高校是人工智能技術發(fā)展的動力支撐?，F(xiàn)階段研究主要關注技術賦能教育變革,對人工智能教育問題的關注不夠,我國應重視教育與科技雙向賦能。一是要充分認識到高等教育在人工智能創(chuàng)新成果轉換、創(chuàng)新平臺建設、人才培養(yǎng)中的獨特作用。二是要重視發(fā)揮多元主體協(xié)同作用。教育作為一種綜合性的社會實踐活動,高校、政府、企業(yè)、科研院所等主體應共同保證教育生態(tài)系統(tǒng)協(xié)調運轉[28]。后續(xù)研究可在現(xiàn)有研究基礎上進一步明晰人工智能教育背景下政產(chǎn)學研各主體的角色定位和協(xié)作關系,探索人工智能教育新型主體協(xié)作模式,構建人工智能教育良性生態(tài)系統(tǒng)。三是要重視人工智能和教育雙向賦能的研究。人工智能與教育在發(fā)展中形成了相輔相成、互動共促的關系,人工智能教育實際上是二者關系的高度凝練。我們應重視技術與教育的雙向賦能關系,挖掘其相互作用的現(xiàn)實機理。

(二) 深化基礎理論研究,夯實理論根基

一是進一步明晰人工智能與教育的核心概念。人工智能是在多學科交叉融合的基礎上發(fā)展而來的,在與教育融合發(fā)展的過程中衍生出了“教育人工智能”“智慧教育”“智能教育”“人工智能教育”等概念。針對實踐研究中概念混淆普遍存在的情況,未來在進行人工智能與教育的研究時需明確闡釋相關概念,探究各概念的聯(lián)系和區(qū)別。二是深化人工智能與教育主體的互動關系研究。人工智能在教育領域掀起了巨大變革,引發(fā)了學者們對人工智能背景下教育主體的思考。目前研究大多聚焦人工智能引起的教育主體角色變化或人機協(xié)同的教育生態(tài)等方面,缺乏對人工智能與教育主體互動關系的探討。未來我們應著重探討人工智能與教育主體的互動關系與互動模式,界定人工智能與教育主體的倫理邊界,以實現(xiàn)人工智能與教育主體的和諧共生。三是系統(tǒng)化人工智能教育基礎理論研究成果?；A理論作為實踐變革研究和技術應用研究的基底必須加以重視。目前關于人工智能教育的基礎研究尚處在對教育本質和教育理念的零星探究階段,基礎理論研究尚未形成體系。今后研究中我們可借鑒馬克思主義上層建筑說和生產(chǎn)力說進一步充實人工智能教育的本質研究,也可借助人本主義理論、人力資本理論和可持續(xù)發(fā)展理論等進一步深化人工智能教育理念研究,使人工智能教育本質和理念研究形成體系。

(三) 加強跨學科研究,拓寬研究視域

一是要加強跨學科交流協(xié)作,深化人工智能教育跨學科研究。人工智能與生俱來的跨學科特性決定了它的復雜性、多學科性和多主體參與性。當下,在人工智能驅動下,傳統(tǒng)的學科壁壘正不斷被打破,多學科協(xié)同創(chuàng)新逐漸成為可能,應用學科與人文學科相協(xié)調的軟硬學科合作模式已現(xiàn)雛形。當前的人工智能教育研究局限于用教育學科自身視角來審視人工智能對教育的挑戰(zhàn),研究尚未深入。因此,在未來人工智能教育研究中,我們應加強教育學與計算機科學和人工智能、認知科學、神經(jīng)科學等學科的融合,構建學術研究共同體,將人工智能教育應用研究深入推進。二是要重視人工智能教育宏觀層面的研究。現(xiàn)有研究主要關注人工智能技術在人才培養(yǎng)結構、教師專業(yè)發(fā)展和教學評價具體應用場景等方面產(chǎn)生的顯著影響,但是對人工智能教育宏觀層面變化的關注不夠。在未來研究中,我們要科學把控人工智能教育的發(fā)展方向,在重視中觀和微觀研究的同時關注人工智能背景下教育宏觀層面的實然狀態(tài),注重人工智能背景下的教育治理、教育公平和教育大眾化等宏觀問題研究,以全面把握人工智能對教育的影響。

(四) 重視方法研究,強化科學支撐

目前關于人工智能教育的研究大多以理論推演為主,聚焦人工智能教育現(xiàn)狀或問題研究,并在此基礎上推演人工智能教育的未來圖景以及問題解決策略,缺乏實證研究方法或質性研究方法的支撐。因此,未來研究應加強人工智能教育方法研究,擺脫理論推演的束縛,提升研究的科學性[29]。一是要加強實證研究。人工智能在為教育帶來便利的同時也產(chǎn)生了一系列現(xiàn)實問題,但目前學界尚未深入剖析問題產(chǎn)生的深層原因,因而加強實證研究具有現(xiàn)實必要性。這將為研究我國人工智能教育的現(xiàn)實狀況和存在問題提供數(shù)據(jù)支撐,從而尋求科學合理的問題解決方案。實證研究還可以為人工智能教育政策制定和教育決策提供支持。通過實證分析我們可以對人才培養(yǎng)、學科專業(yè)布局、教師專業(yè)發(fā)展現(xiàn)實境況是否與教育政策的步調一致、是否需要作出調整等問題作出科學回答。二是要加強質性研究。人工智能教育面向的對象是教育中的人,如果僅對人工智能教育作客觀調查分析就會忽視教育主體存在的意義。因此,我們要重視人工智能教育研究中人的主體性作用發(fā)揮。具體來看,我們可以立足教育活動主體視角,通過使用深度訪談、扎根理論、焦點小組討論等質性分析方法,更深入地研究教育主體對人工智能背景下教學評價、人才培養(yǎng)或教師專業(yè)發(fā)展等問題的看法,為后續(xù)深化人工智能教育研究提供助益。