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智能化：教育信息化 2.0 新技术形态

岑健林

（佛山市教育信息网络中心，广东佛山 528000）

【摘要】随着《教育信息化 2.0 行动计划》的发布，我国教育信息化进入到一个崭新的历史阶段，教育信息化正向着智能化迈进。本文论述了教育信息化 2.0 时代的技术特征、教育智能化的主要表现以及“人工智能 +”教育的应用生态，旨在为全面理解教育信息化目标、任务、内容、技术、策略的变化提供参考，加快教育现代化的步伐。

【关键词】人工智能 ; 教育信息化 ; 行动计划 ; 第二次高潮

2018年，教育部发布了《教育信息化2.0行动计划》（下称计划），具体部署了新一轮教育信息化的目标与任务。《教育信息化2.0行动计划》提出到2022年，基本实现“三全、两高、一大”，推动从教育专用资源向教育大资源转变、从提升师生信息技术应用能力向全面提升其信息素养转变、从融合应用向创新发展转变。构建“互联网+”条件下的人才培养新模式、发展基于互联网的教育服务新模式、探索信息时代教育治理新模式[1]。2017年，国务院发布的《新一代人工智能发展规划》提出了智能教育的目标，促进校园智能化的步伐。同时，强调发展智能教育，主动应对新技术浪潮带来的新机遇和新挑战[2]。随着互联网、物联网、云计算、大数据、区块链等技术的快速发展，人工智能技术得到了大面积广泛应用。在新技术的支持与推动下，教育信息化随之也出现了新的技术形态。

一、迎接教育信息化第二次高潮

2018年4月13日，教育部发布了《教育信息化 2.0 行动计划》。计划是因应党中央在新时代对教育发展的新要求，在总结过去教育信息化发展取得的成果基础上，规划教育信息化发展的新目标、新任务、新要求、新部署、新举措、新行动。计划明确提出教育信息化是加快实现教育现代化的有效途径，没有信息化就没有现代化。计划目标明确、科学有序、路径清晰、融合创新，充分体现了教育信息化在促进教育公平、均衡与优质发展中的作用。计划表明“没有教育信息化就没有教育现代化”，凸显了教育信息化在教育现代化中的地位，展示了教育信息化在人才培养模式创新中的支持作用。计划以“三个覆盖（教学应用覆盖全体教师、学习应用覆盖全体适龄学生、数字校园建设覆盖全体学校）、两个提高（师生应用水平与信息素养普遍提高）、一个平台（建成互联网+教育大平台）”（简称“三全两高一大”）为任务驱动，加速技术素养观、教育技术观、发展动力观、教育治理观、思维类型观等“五个转变”。教育信息化从1.0到 2.0 的发展历程，体现了教育信息化已经从“量”变到“质”变的大转折，教育信息化应用则由初级应用向高阶应用迈进。可以说 ：教育信息化进入了第二次高潮时期，教育信息化开始逐步向智能化转变。

二、教育信息化 2.0 时代技术特征

《教育信息化 2.0 行动计划》强调是顺应智能环境下教育发展的必然选择。同时，提出建立健全教育信息化可持续发展机制，构建网络化、数字化、智能化、个性化、终身化的教育体系，建设人人皆学、处处能学、时时可学的学习型社会，实现更加开放、更加适合、更加人本、更加平等、更加可持续的教育[3]。这些指导思想， 处处表达了人工智能技术在教育信息化 2.0 时代的技术支撑作用，无不需要信息技术应用的信息化形态过渡到智能化形态。计算机的运算能力大幅度提升，为大数据处理提供了强大计算能力（运算能力超强，简称“算力”）；云计算的共享技术高速发展，为数据共享提供了强大储存能力（数据存储能力超强，简称“储力”）；云网络的广泛应用，为数据运送提供了支撑（数据运送能力超强， 简称“运力”）；物联网的高效应用，为深度学习提供了超大量的数据（数据供给能力超强，简称“数力”）；高速发展的人工智能技术，为教育信息化提供了超强的分析能力（数据分析算法超强，简称“法力”）。计算机技术“五力”的大幅提升，为教育信息化向智能化发展提供了技术保障，也为学习个性化、教学差异化、治理过程化提供了强有力支持。学生的学习、教师的教学、行政管理是教育体系中三个主要活动，实现学习个性化、教学差异化、治理过程化是教育信息化的终极目标，是人工智能技术在教育领域中应用的具体要求，是教育信息化 2.0 时代主要技术形态智能化的呈现代表。

（一）学习个性化、教学差异化、治理过程化是《教育信息化 2.0 行动计划》的具体行动指南

《教育信息化 2.0 行动计划》是教育部为深入贯彻落实党的十九大精神，加快教育现代化和教育强国建设， 推进新时代教育信息化发展，培育创新驱动发展新引擎， 结合国家“互联网 +”、大数据、新一代人工智能等重大战略的任务安排而制定的。学习个性化、教学差异化、治理过程化的目标实现，不仅仅是简单的信息技术应用可以满足，这都需要有强大的人工智能技术支持。

（二）人工智能技术在教学、管理、资源等全流程应用是《新一代人工智能发展规划》对教育发展的具体要求

2017 年 7 月 8 日，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出了围绕教育、医疗、养老等迫切民生需求，加快人工智能创新应用，为公众提供个性化、多元化、高品质服务。智能教育，就是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。开发智能教育助理，建立智能、快速、全面的教育分析系统。建立以学习者为中心的教育环境，提供精准推送的教育服务，实现日常教育和终身教育定制化 [4]。人工智能在政策层面、技术层面上得到强有力支持，为教育信息化向智能化带来了机遇，教育信息化高阶应用场景已经来临。

（三）人工智能技术支持学与教变革

早在 2014 年，笔者就在《教育信息技术》杂志上以“智能技术支撑学与教的变革”为题撰文，阐述应用人工智能技术支持学与教变革为导向，全面规划教育信息化的发展。引入人工智能技术，提升教育信息化的服务能力，构建新型的学与教模式，创新教育信息化公共服务模式，为促进教育公平、均衡与优质发展提供技术支持 [5]。同时，也是贯彻落实“信息技术对教育发展具有革命性影响”伟大战略的重要技术路径。把人工智能技术引入到教育信息化领域中，可以全面提升教育信息化应用绩效与教育治理水平，实现由教育信息化向智能化转变，形成新型高阶教育信息化生态。2015 年， 笔者在《教育信息技术》杂志上撰文，提出教育信息化引入人工智能技术后，应该向高阶教育信息化转变，实现教育信息化融合创新的应用模式，提高教育系统治理的感知能力 [6]。

随着大数据、云计算、物联网、互联网的高速发展， 人工智能技术在教育领域中应用越来越广泛，个性化学习、差异化教学、过程化治理的诉求与应用势不可挡， 碎片化、可视化、非线性、结构化的学习方式开始普及[7]。以个性化学习、差异化教学、过程化治理为表征的教育智能化必将成为教育信息化 2.0 的主要技术形态。

三、教育智能化主要表征

学习个性化、教学差异化与治理过程化是教育智能化的主要表征。随着人工智能技术的应用快速发展， 自适应技术得到了支持。教育治理模式由原来的“群体” 分层与分类转变为人工智能技术支持下的“个体”分层分类，这得益于人工智能技术的神经网络与深度学习模型的支持，学习个性化、教学差异化与治理过程化已经不再遥不可及 [8]。

（一）人工智能 (Artificial Intelligence，简称 AI) 是应用人工方法模拟人的思维和行为之学科

人工智能的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等领域。人工智能应用领域包括机器思维、机器学习、机器感知、机器行为、计算智能、智能系统、人工心理等。自适应技术是实现个性化学习与差异化教学的重要技术。自适应学习就是按照学习者的认知能力与基础、环境与干扰、目标与过程等因素，通过连续不间断的评估而改变支持学习者完成学习任务与实现学习目标的策略、方法与内容，为学习者提供符合需求的学习过程。自适应学习是在人工智能技术的支持下，学习与教学的内容、评估、推荐、测试等都可以实现自适应。在互联网、物联网、计算机、大数据、VR/AR 等的支持下，为学习者提供个性化学习内容、环境和例子，通过学习者自身在学习中发现总结，最终形成知识与能力、方法与理论、应用与实践、创新与创造等能力 [9]。在大数据技术支持，人工智能神经网络支持深度学习的知识与智慧发现，使教育与教学的自适应成为现实。

（二）教育智能化标志 ：可诊断、可干预、可决策、可自愈 [10]

随着技术的高速发展，人工智能技术应用越来越广泛。人工智能应用依赖的计算机运算能力、存储能力、数据供给能力、网络传输能力已经得到高速发展，学习个性化、教学差异化、治理过程化已经具备了条件。通过数学建模，发现事实 ；通过数据建模，发现信息 ；通过知识建模，发现逻辑 ；通过智慧建模，发现策略。通过构建有效模型，应用人工智能技术发现特征，改善学习、教学与管理的绩效，形成“用科学方法研究教育教学，用实时数据研究治理方法”的教育信息化创新模式， 逐步构建教育自治系统。

1. 可诊断

传统教学诊断，依赖教师、管理者的智慧与经验， 俗称“经验型”诊断或决策。大数据与云计算技术的出现，将改变这种“经验型”诊断的现状。教育与教学连续不间断的行为、活动与质量等数据可以实现实时采集， 教育教学系统中各要素将得到有效的诊断与监控。事实上，在现实中“经验型”也没有办法作出有效而快速的诊断。例如，一个教学班 40 个学生在参加课堂教学活动中，需要及时评测每一个学生的知识与能力、过程与方法、情感与态度是不现实的，也是做不到的。在美国发布的《2010 国家教育技术计划》明确要求使用云计算技术展开过程性与终结性评估，引进绩效技术到教育领域中开展教育的诊断。在大数据、云计算、物联网、人工智能等技术的支持下，实现数据实时采集已经不存在障碍，个性化学习与差异化教学将成为可能 [11]。5G 网络即将商用，连续不间断的“漫游式”学习将会得到有效支持与可持续发展，学生成为学习的主人将会变为现实。早在“十二五”期间，在佛山市已经开展了“智能教育工程”规划，积极引入人工智能技术支持教育信息化发展，应用人工智能技术提升教育评估与分析，逐步推进学习、教学与教育的可诊断。

2．可干预

在数据的支持下，构造各种各样的数学与数据“潮汐”模型，可以及时洞察教育教学活动中师生、学校的变化，教师、教研员、学校管理、教育行政则可根据各种事态发展数据可视化 [12]，作出干预其发展与改善绩效的行为措施，让发展始终沿着正确健康的方向发展。通过人工智能的机器学习获取师生行为特征，及时对其作出干预，让师生工作更愉悦、学习更有效、身心更健康。机器学习是涉及统计学、神经网络、计算机科学等多领域人工智能技术，从观测数据中寻找规律与提取特征，利用获取的规律对师生行为进行预测。通过人机与机人的交互，获取大量的连续数据，并加以分析，为学习、教学、教育治理制定干预措施提供支持。传统的人与计算机交互主要依赖设备进行，这些设备包括键盘、鼠标、触摸、定位等输入设备，以及打印机、显示器、音箱等输出设备。新一代人与计算机的交互则包括语音与图像、心理与情感、行为与体征等交互技术，通过认知心理学、多媒体技术、虚拟现实等技术，可以实现实时性和过程性跟踪干预 [13]。

3．可决策

“用科学方法研究教育教学，用实时数据研究治理方法”是人工智能技术支持下教育信息化的创新应用模式。通过采集非结构化、半结构化与结构化的数据，构建分析与决策智慧发现模型，为学习、教学与教育的决策提供科学、动态与实时的支撑数据，并为决策制定提供参考。发挥数据可视化技术的优势，有利于发现学生学习、教师教学、行政人员管理、行政首长决策、家长配合等各教育参与者之间的逻辑关系，为教育与教学决策提供支持。同时，通过开发各种决策支持模型，为教育自治系统的循环可持续发展提供数据支援。教育系统的决策，涵括环境、政策、人员、投入、法律、设备、设施等诸多因素，仅仅依赖静态的“经验”决策显然已经过时。人工智能技术支持下的“数据型”决策将取代传统决策模式，使教育决策更科学、更有效、更有序、更准确。

4.可自愈

随着人工智能技术的发展，自适应技术得到广泛应用。通过人工智能深度学习，可以发现学生学习、教师教学与行政管理等活动的行为数据特征。通过构建多种模型，为学习、教学与管理的改进提供技术支持，可以有效实现从“群体”分类分层到“个体”分类分层的转变，及时反馈教育系统各参与者的优势与不足。根据学生沟通的基础与认知、能力与兴趣，提供改善策略与方法，推送资源愈合不足，发挥优势提高绩效。学生通过不断的策略优化、能力提升，因此在知识建构与能力建构中获得成功。教师则由于有教学策略的优化，专业知识不断愈合提升，教学能力持续提高，因此而获得专业与教学的成功 [14]。教育管理者在自治系统的帮助下， 连续优化管理策略与措施，纠正不足，改善绩效，因此获得治理成功。

四、“人工智能 +”教育应用生态

学习、教学与管理是教育系统中的主要活动，其涉及学生、教师、管理者、学校、教育行政管理等个人与机构。这些活动的有效开展，在人工智能、大数据等技术的支持下可以有效培养知识与能力同步发展具有鲜明核心价值观的学生，具有高专业水平的教师队伍，具有办学特色的学校，具有治理有方的教育行政管理者。

（一）学习智能化

个性化学习是智能化学习的重要表现，可以加速“被动”学习向“主动”学习转变，实现“学习的革命”[15]。个性化学习是通过对不同学生全方位评价，而实现学生学习的知识与能力展现，为学生制定有别于其他学生的 学习策略和学习方法，使学生获得有效的学习，实现知识与能力同步建构[16]。人工智能技术的支持，使每一个学生独有的条件、特性、喜好等优势与不足都可以实现数据表示。智能化学习系统根据基础数据与过程性数据，应用大量分析模型与算法获取学生各种特征，解决学生学习问题、行为问题、心理问题。在自适应理论的支持下，帮助学生迅速提高学习成绩与应用能力，培养学生的观察、发现、研究、解决问题等能力。

（二）教学智能化

差异化教学是教学智能化的具体表现，促进课堂教学由“封闭”向“开放”转变，实现“课堂的革命”。“因材施教”出自孔子《论语 · 雍也》：“圣人之道，粗精虽无二致，但其施教，则必因其材而笃焉。”孔子在实践中创立的“因材施教”，距今已有2500多年。但是，在没有人工智能和大数据技术的支持下，要实现真正意义的“因材施教”谈何容易。差异化教学是根据学生兴趣、基础、能力等环境因素而实施的个体教学方法，这是我们2500多年来孜孜以求的教育梦想。在当下，这种教师有目的、有计划、有组织地引导学生积极自觉地“主动”学习的模式，在技术的支持下可以实施与实现。工业化的办学模式开始逐步被淘汰，智能化的办学模式逐步形成，“因材施教”已经开始成为现实。

（三）治理智能化

过程化是治理智能化的具体表现，促进教育治理由“经验型”向“数据型”转变，实现教育“管理的革命”。构建智能决策支持模型与建立群体智能机制，通过多层神经网络技术发现教育管理智慧。以数据决策模型计算为核心展开定量分析，做到定性分析和定量分析有机结合，使解决问题的能力和范围得到了大幅度提升。从数据中获取决策知识与智慧，可以使决策从表层向纵向、横向等多维度深层次发展。教育决策由此而实现由“人”治到“数”治的变革[17]，教育系统的自治能力得到革命性的提升。教育决策的科学性、准确性、时效性、全局性、持续性等得到提高，教育自治系统逐步形成， 教育的“管理”将过渡为“治理”活动。

进入人工智能时代，云计算与大数据技术的迅猛发展，5G 网络即将来临，为教育信息化第二次高潮推波助澜，为教育的革命性变革带来无限的机遇。只有准确把握教育信息化新时代的脉搏，才可以快速实现教育信息化的升级转型。只有准确理解教育信息化新时代的理念，才可以快速推进教育信息化新业态的构造。只有准确掌握教育信息化新时代的技术形态，才可以快速部署规划教育信息化高阶应用。只有准确领会教育信息化新时代的任务目标，才可以高瞻远瞩勇立潮头抢占教育信息化桥头堡。

参考文献：

[1][3] 教育部 . 教育部关于印发《教育信息化 2.0 行动计划》的通知 [EB/OL].http://www., 2018-04-18.

[2][4] 国务院 . 国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知 [EB/OL].//www.gov.cn.2017-07-20.

[5][10] 岑健林. 智能技术支撑学与教的变革[J]. 教育信息技术 ,2014,(12).

[6] 岑健林 . 教育信息化 4.0[J]. 教育信息技术 ,2015,(5).

[7] 岑健林 .“互联网 +”时代微课的定义、特征与应用适应性研究 [J]. 中国电化教育 ,2016,(12).

[8] 黄荣怀等 . 从数字学习环境到智慧学习环境—学习环境的变革与趋势 [J]. 开放教育研究 ,2012,(02).

[9] 余胜泉 . 推进技术与教育的双向融合—教育信息化十年发展规划 (2011-2020 年) 解读 [J]. 中国电化教育 ,2012,(5).

[11] 岑健林 . 诠释美国教育技术计划 2010[M]; 哈尔滨 : 哈尔滨工程大学出版社 ,2011:12.

[12] 史金虎 . 基于大数据的课堂教学质量诊断与改进运行机制研究 [J]. 江苏教育研究 ,2018,(Z3).

[13] 高艳艳 . 基于大数据分析的中小学生个性化学习诊断模型研究 [D]. 石家庄 : 河北师范大学学位论文 ,2016.

[14] 岑健林 .“主动”学习模式的研究与憧憬 [J]. 中国教育信息化 ,2013,(18).

[15][16] 岑健林 , 段金菊 , 余胜泉 . 教育信息化核心价值观视域下之“主动”建构学习研究 [J]. 中国教育信息化 ,2013,(1).

[17] 王永颜 . 大数据时代教育治理能力现代化构建与路径选择[J]. 电化教育研究 ,2017,(08).

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