時間：2023-09-17 14:52:56
序論：在您撰寫人工智能在小學教學的應用時，參考他人的優秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發您的創作熱情，引導您走向新的創作高度。
近兩年，“AlphaGo”連勝全世界的圍棋名將，被媒體廣泛報道。人工智能開始成為社會關注的熱點，引起人們的廣泛興趣，并令人深信不疑。
在剛剛結束的2017年高考，學霸君與準星云學兩家企業的“高考機器人”分別拿出了 134 分和 105 分的高考文科數學成績。在做題方面，機器可能已經超越了不少人類。正是這樣一件事，同樣引發了人們的深度討論與思考。
的確，隨著理論和技術的日益成熟，人工智能開始受到產業資本的熱捧，語音識別、機器視覺、智能控制、智能檢索、智能互聯、專家系統、自動規劃等應用步伐加速。金融、電商零售、醫療健康、交通、個人助理等多個領域都可以看到人工智能的應用，人工智能已然開始取代工廠工人、客戶服務等重復性工作。人工智能在教育領域同樣擁有巨大的應用潛力，隨著知識表示方法、機器學習與深度學習、自然語言處理、智能、情感計算等關鍵技術的發展，人工智能將在學校管理、校園安全、課堂管理、智能助教、自動閱卷、自適應教學等方面發揮作用。
面向未來，我們不禁要問，人工智能是否能夠改變教育？人工智能在教育領域將釋放怎樣的潛力？本期策劃，我們邀請上海海事大學魏忠，探討人工智能視角下的未來教育，從人工智能的教育本體、對學科的影響、對教育技術的改變、對教育價值的重新定位幾個方面進行了系y思考與分析。江蘇師范大學智慧教育學院周寶、楊現民結合人工智能在教育中的典型應用，探討人工智能對學校管理及教學帶來的革命性影響。華東師范大學第二附屬中學劉黨生，從技術與教育的關系延伸到人工智能，并對非生物智能介入教育的未來趨勢進行了預測；重慶市江津區聚奎小學校劉春林、重慶市聚奎中學校張渝江從教育教學實際出發，介紹了人工智能軟件如何溫柔地改變教育。上海市位育中學陳凱從教育哲學的角度，探討了人工智能如何作用于思維、認知、學習，并進行了反思。
“這是最好的時代，這是最壞的時代；這是智慧的時代，這是愚蠢的時代?！比斯ぶ悄軙r代的鐘聲已經敲響，我們還在工業時代的迷夢中尋找教育的未來。誰曾想到，未來來得如此之快，我們是否準備好做出改變？未來，我們需要什么樣的人才？我們需要什么樣的教育？我們不妨想象一下，未來10年、20年的教育將發生怎樣的改變？也許一個嶄新的時代并不會留給我們那么長時間去形成新的教育生態系統。
人工智能的迅速發展將深刻改變人類社會生活、改變教育教學。2020年2月26日，教育部在印發的《2020年教育信息化和網絡安全工作要點》第24條“培養提升教師和學生的信息素養”中明確提出：完善義務教育階段課程設置，加強信息科技教育。建設普通高中人工智能樣板實驗室，保障中小學校具備開設人工智能課程的環境條件。開展人工智能相關教學與師資培訓，搭建區域間人工智能教學成果交流平臺。繼續推進中小學人工智能教育課程建設、應用與推廣工作。中小學人工智能教育課程包(初中版和高中版)和支持服務系統并推廣應用。
我校是青島市人工智能實驗學校。在工作中我們借助教研、教學平臺，積極推動人工智能課程開展和教師教研、集備工作，根據興趣導向、應用驅動，學用結合，強化實踐的原則，組建了實驗班，按照上級對于高中段開課部署每兩周開設1課時，開展人工智能教育教學工作。
在課堂上組織實驗班的學生觀看了人工智能的《開學第一課》，主要是“什么是人工智能”、“如何制造人工智能？、“New Google AI Can Have Real Life Conversations With Strangers”等內容，很有收獲。但是在觀看過程中發現很多的人工智能相關聯的知識，比如JAVA、大數據、Python、人工智能、物聯網、數據分析、H5/WEB前端、嵌入式、Linux、C語言、單片機、C++等解根本看不懂，發現自己的很多方面都需要補課，不然每次培訓老師講解的專業東西還是理解不了，這對于我們教師和學生都是一個難點。也斷斷續續參加了各種形式的培訓，和同仁們交流起來總體感覺是沒有系統化，特別是參加了祁榮斌博士組織的磨課，和同事們討論起來感覺層次太高，有些內容也是理解不了！學生和學生的學習和生活環境比較起來也存在地域差異性導致了學生接受人工智能相關教育程度深淺不一，而且面向高中生的課本難度很大，很希望能有個機會從零基礎開始系統化學習人工智能，這樣才能更好的教好學生，這一點線下交流的時候是很多老師的心聲，期望能在領導和專家的引領下實現。
通過斷斷續續的學習，比如Python基礎知識，由于實戰少，只能閱讀別人的文章里附帶的相關算法的實現代碼，這樣的學習效果不明顯。很多算法的實現，難以從代碼級去理解其設計思路；對于很多算法比如隨機森林，決策樹，SVM等常見算法，雖然看了相關文章很多遍但是還是一知半解的。
關鍵詞：人工智能；圖形編程；創新實踐
近年來，人工智能已成為一個高頻詞，各種與人工智能相關的智能家居、自動駕駛、智能語音、圖像識別等新技術，深刻影響著社會的方方面面，也逐步改變人們的工作及生活方式。許多國家已經開始積極嘗試，大力推進小學人工智能教學。2017年，國務院正式頒布《新一代人工智能發展規劃》，明確提出了“在中小學階段設置人工智能相關課程，逐步推廣編程教育”；如今，計算思維培養又成為熱點。在這樣的一個時代背景下，學校和教師有責任和義務組織、引導學生去接觸、了解、學習、應用人工智能技術，以適應未來學習和工作環境的變化。人工智能涉及的學科內容較為廣泛復雜，小學生相對年齡較小，儲備的相關知識較少，學校應如何在小學階段有效開展人工智能教學，推進人工智能教學真正落地？筆者結合自己的教學實踐，從“巧”借活動、“巧”設場景、“巧”編程序、“巧”創項目等方面，積極探索小學人工智能教學的推進路徑。
一、“巧”設場景體驗人工智能
人工智能的知識結構具有較強的邏輯性和抽象性，與之前信息技術課上所教的內容相比，難度及復雜性更高。在日常人工智能教學中，教師應根據學生的心理特點以及不同教學要求，改變教學方式，把體驗搬進課堂，讓學生通過具體的體驗活動逐步理解人工智能的相關知識，把重難點從對概念、原理、技術的學習轉換到了解相關概念、技術實現的過程、體驗人工智能技術的應用上。豐富有趣的教育實踐活動可以讓學生在愉悅的教學情境中，從不同的思維角度、用不同的思維方式來認識和理解與生活密切聯系的一些人工智能概念，如機器學習、大數據、神經網絡等，體驗人工智能在實際生活中的應用。例如在《人臉識別》一課教學中，需要讓學生了解人臉識別技術的應用、影響、實現過程和原理，其中人臉識別的原理和過程較為復雜，如果教學中只進行簡單說教，無法有效達成教學目標。本課設計了一個“人臉大比對”體驗活動，活動分兩個部分，第一部分就是通過百度AI開放平臺里的人臉檢測與屬性分析功能，體驗人臉檢測中具體檢測哪些屬性；第二部分就是通過人臉對比功能，完成教師提供的三組人像照片的對比分析。在第一部分的實例體驗中，學生通過自己上傳照片進行檢測，主要是通過對人臉的面部、膚色、毛發、眼睛、嘴、鼻和輪廓等150個特征的精準定位來準確地識別和計算出一張人臉的特征和屬性信息，包括年齡、性別、顏值、情緒、是否戴眼鏡等。這樣的體驗讓學生非常感興趣，也能很好地理解特征提取的過程。第二部分的體驗是人臉對比，教師提供給學生三組照片，第一組是一對相似度很高的雙胞胎；第二組是同一個人戴口罩和不戴口罩的照片；第三組是同一個人的兩種表情。學生先自己觀察，記錄三組照片的結果，再上傳照片到百度AI體驗人臉對比過程，并查看對比結果。經過體驗，學生認識到在現有的技術下，人臉識別的準確度還是非常高的，對人臉識別的過程也留下了非常深刻的印象。
二、“巧”編程序理解人工智能
從當前人工智能技術應用的實際情況分析來看，主要應用領域為大數據及機器學習，這些功能的實現得益于算法的不斷完善?？梢?，算法學習是實現人工智能的關鍵，而對算法的學習又是計算機編程教學中的一大難點。推進小學編程教學將有利于幫助學生理解人工智能的相關知識。小學生相對抽象思維偏弱，采用圖形化的編程教學，更加有利于他們接受，有助于提高學習的積極性。通過編程教學引導學生學會分析問題、抽象與建模、設計算法、編寫程序腳本，在驗證過程中不斷改進和完善，并最終實現問題的解決，能有效培養學生的計算思維，并過渡到對人工智能所需要的其他知識的學習上。例如在五年級的《創編游戲》教學中，情境任務是設計制作一個貓捉老鼠的小游戲，目標是讓學生認識“碰到顏色”“如果……那么……”等指令，能夠用它們的組合來編寫判斷角色是否碰到邊緣和老鼠的腳本。人工智能的概念主要體現在“碰到顏色”和“如果……那么……”語句的應用上，“碰到顏色”是偵測識別，“如果……那么……”則是邏輯判斷的處理。在教學中，首先通過問題引導學生思考完成游戲需要考慮哪幾個要素，從問題和答案中幫助學生提煉出“舞臺”“角色”“動作”三個要素，進而幫助學生厘清實現游戲功能的基本思路。在程序編寫中，讓學生具體體驗偵測模塊的編寫與判斷語句的應用。簡單的編程實踐，能讓學生逐步了解人工智能的基本概念及其實現流程。
三、“巧”創項目實現人工智能
知識的學習必須與學生的生活實際結合起來，如果學生在掌握人工智能知識和技能后能將所學知識應用于實踐，解決生活中的實際問題，那么這樣的學習就是真實有效的。學生通過設計創作具體作品，可以大大增強分析和處理問題、解決實際問題的意識和能力，培養邏輯思維和動手實踐能力，這也是人工智能教育的方向和目的。根據學生的實際生活經驗，教師將人工智能的具體應用案例巧妙引入課程中，引導他們科學地確定項目內容；通過對項目的梳理分析，建立邏輯關系和模型；用編程語言描述邏輯關系；采用硬件設備實現人工智能的具體功能，這種基于真實任務的學習活動，能有效促進學生的理解。例如四年級實踐小組的“智能垃圾桶”作品，便是以垃圾桶為課題進行探究，先讓學生對現有垃圾桶的優劣勢進行分析，思考怎樣改造垃圾桶才能真正實現智能化。通過教師的引領和自身觀察，學生很快認識到智能垃圾桶應該具有的功能：一是能檢測什么時候有人投放垃圾；二是垃圾桶蓋能自動開啟和關閉。確定了目標之后，就是思考達成上述目標需要哪些條件。學生根據已有知識，確定可以用超聲波檢測是否需要打開垃圾桶蓋子，打開和關閉動作可以通過舵機和連桿來實現。通過探究后，學生根據設計的方案自主完成了智能垃圾桶的作品搭建，接下來就是通過編寫程序和不斷調試驗證來實現預期的功能。作品完成后，學生可以根據實際情況進行功能的增加與修改，如增加桶內垃圾超過一定高度時能自動提醒的裝置等，讓智能垃圾桶更加智能。本次作品的創作過程，不僅鍛煉了學生分析實際問題、解決實際問題的能力，又鍛煉了他們的編程思維和計算思維，更重要的是體驗了自己創作人工智能作品的樂趣和成就感。在人工智能應用日益普及的今天，人工智能課程進入小學課堂是大勢所趨。在小學階段開展人工智能課程教學，主要是為了讓學生掌握人工智能知識，體驗和運用人工智能技術，培養學生的信息技術核心素養、創新意識、實踐應用能力，為學生適應未來社會打下扎實的基礎。但人工智能教學具有其特殊性，如何有效推進人工智能教學，還面臨著許多需要解決的問題。學校和教師應盡最大努力創設更好的人工智能教學環境，探索更有效的教學策略，促進學生對人工智能相關知識的學習。
參考文獻
[1]丁華.人工智能教學中對學生計算思維的培養[J].華夏教師,2020(13):42-43.
[2]徐欣彥.引入體驗活動創新小學人工智能教學模式[J].中小學信息技術教育,2019(9):62-64.
[關鍵詞]人工智能；中學輔助教育；教育資源
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.36.197
1 中學教育現狀
教育乃立國之本，而中學教育乃是重中之重。一方面，中學生處于青春的成長期，各項綜合素質逐漸完善中，中學教育意義和責任重大；另一方面，中學教育仍然是應試教育為主，仍然需要面對千軍萬馬過獨木橋的“中考”“高考”，中學教育很大程度左右了學生的未來。
目前的中學教育資源，分為公共教育資源――公辦/民辦學校教育，和社會教育資源――私人家教、補習班等，有如下兩個特點。
1.1 學生得到的公共教育資源不足
學校班級結構的構成是：一名班主任教師，多名科任教師。在大多數學校中，無論是班主任教師，還是科任教師，均會承擔其他班級的教學任務。可以看出，教師資源是非常有限的，加上“中考”“高考”的上線壓力，教師往往會將有限的精力分散關注在所有的學生上，每個學生得到的公共教育資源并不多。
1.2 學生獲取的社會教育資源不公
學生若在學校無法獲取更多的教育資源，將不得不轉向社會教育資源去求助。據統計，學生參與社會教育資源的成本在200元/小時，學習費用成本過高，進一步造成普通學生的社會教育資源也無法獲取。
本文要探討的，正是通過人工智能這一現代信息化技術，構建智能輔助學習系統，使中學生能夠獲取到更多、更公平的教育資源。
2 智能輔助學習
2.1 人工智能簡介
人工智能（Artificial Intelligence）是計算機科學的一個分支，是一門研究運用計算機模擬和延伸人腦功能的綜合性學科，能夠對人的意識、思維等信息過程進行模擬。隨著計算機科學技術的發展，特別是近年來大數據技術的成功應用，人工智能在越來越多的行業展現出蓬勃的沖擊力。以谷歌圍棋機器人“阿爾法”、微軟助理機器人“小娜”等為代表的虛擬智能機器人，能像人那樣思考，也具備超過常人的智能。
在國內，人工智能在教育領域的理論研究和教學實踐表現得越來越活躍，盡管人工智能并不是為教育專門研發的，但是人工智能的不斷發展，使得其在教育中的應用也越來越廣泛，教育的智能化一直是教育界和教育技術領域的理想和目標。
2.2 智能輔助學習系統
智能輔助學習系統，其表現形式是能夠為每個學生，配備一個虛擬教師。學生能夠通過電子設備（如手機、計算機），與虛擬教師進行交流對話，咨詢虛擬教師各學科的問題，并得到有效的學習輔助。
該智能輔助學習系統，具備以下幾個特征。
2.2.1 虛擬教師跨學科能力
與傳統的教師專一某一學科不同，虛擬教師并沒有學科邊界劃分。只要學習系統研發出某一學科的學習算法，該虛擬教師就能夠獲取該門學科的能力。
2.2.2 虛擬教師深度自學習
虛擬教師的“智能”來源于三方面。一是學生基本信息檔案，該檔案涵蓋了從小學教育開始的學科成績、綜合能力、愛好特長等，虛擬教師得到學生的人物畫像。二是虛擬教師對學生的自學習，每一次雙方的溝通交流，虛擬教師都能夠不斷更新發展學生的畫像。三是虛擬教師對學校課堂內容的自學習，虛擬教師并不是獨立于學校教育存在的，而是作為學習教育資源的一個補充，虛擬教師能夠掌握課堂進展、作業部署、考試動態等信息。
2.2.3 接近自然語義的溝通
學生與虛擬教師之間，可以通過自然語義的語音和文字進行溝通，如 “今天數學作業第2題不會”“《荷塘月色》全文中心思想是什么”“Lets start a conversation”等。其他計算輔助手段為補充，如上傳某道數學題圖片，虛擬教師通過圖形識別匹配，給出該題的解題思路和講解。
2.3 優勢分析
智能輔助學習系統，有三大核心優勢。
一是“即學即問”，相比目前的學校教育和社會教育，學生在學習遇到困難時，只有有限的時間與教師交流，在智能輔助學習系統中學生將不受空間、時間限制，隨時隨地可以與虛擬教師互動，獲取充足的教育資源。
二是“定制教學”，相比目前的教育形式，課堂上教師與學生是一對多的關系，教師不可能專為某個學生定制教學方案，在智能輔助學習系統虛擬教師與學生是一對一的關系，虛擬教師能夠更了解學生，根據學生的具體情況制訂最佳學習方案。
三是“受眾廣闊”，相比目前的公共教育資源緊缺、社會教育資源費用昂貴，智能輔助學習系統一旦推廣，受眾學生可無限增加，邊際效應非常明顯。并且計算機系統設計特有的水平擴展能力，能夠隨著學生人數的增加而增加，支撐廣大的學生輔助學習。
2.4 前景預測
筆者比較看好人工智能在中學輔助教育中的落地前景，除了前文所述的人工智能技術發展，為中學教育帶來的價值外，當前國家政策和社會環境也非常有利。
第一，未來10年國家政府和教育部門會大幅增加在教育信息化產業上的投入，隨著《國家中長期教育改革和發展綱要（2010―2020年）》和《教育信息化十年發展規劃（2011―2020年）》等相關規劃相繼出臺，各級地方政府和教育部門都非常重視教育信息化產業的投入，人工智能+云計算是重中之重，人工智能技術的興起必將教育信息化推向一個新的高度。
第二，教育信息化逐漸成為風口，根據前瞻產業研究《中國在線教育市場前景與投資戰略規劃分析報告》統計，2015年在線教育市場規模大約為479億美元，而這一數字在2020年預計將增長到504億美元。這個持續迅猛增長的市場正在吸引越來越多的創意和資本，教育領域中的人工智能也很快會成為熱點，涉足其中的高科技公司也會越來越多。
3 結 論
本文通過智能輔助學習系統，探索了人工智能在中學輔助教育中的一個應用。雖然沒有介紹具體的技術實現、系統研發，但對現狀痛點、應用前景做了綜合性分析概述，相信隨著科學技術的持續發展、教育領域的融合開放，本文探索的這個應用將實現于市場，使廣大中學生能夠獲取到更多、更公平的教育資源。
參考文獻：
[1]何維貴.利用現代化教學手段打造高效課堂[J].廣西教育（中等教育），2013（6）.
[2]王斐.人工智能在中學教育教學中的應用現狀分析[J].中國醫學教育技術，2013（4）.
2016年1月，美國佐治亞理工學院計算機學院的教授AshokGoel，借助IBM的Watson人工智能系統創建了一個在線機器人JillWatson，并將其作為課程教學助理。其目的是幫助教師回答學生通過在線論壇提出的大量課程問題。通過幾個月的反復調試，JillWatson的回答已經能夠達到97%的正確率。現在，機器人助教已經可以直接與學生溝通，不需要真人助教的幫助。這項人工智能在教育中的使用，解決了AshokGoel教授的助教人數不夠，難以及時回答學生提問的困境，增加了學生參與在線學習的興趣，提高了在線學習的留存率。
這只是人工智能在教育領域的小試牛刀。雖然有專家預測在未來十年內不會看到人形機器人替代教師進入課堂，不過地平線報告2016年基礎教育版和2107年高等教育版都預測未來五年內人工智能將會在教育行業普及。
教育行業已有的人工智能研究和應用
Woolf等人在2013年提出了人工智能在教育領域應努力解決“五大挑戰”：①為每一個學習者提供虛擬導師：無處不在地支持用戶建模、社會仿真和知識表達的整合。②解決21世紀技能：協助學習者自我定位、自我評估、團隊合作等。③交互數據分析：對個人學習、社會環境、學習環境、個人興趣等大量數據的匯集。④為全球課堂提供機會：增加全球教室的互聯性與可訪問性。⑤終身學習技術：讓學習走出課堂，進入社會。
過去十年，一些研究者對人工智能在教育領域中的應用做了大量的探索。相關的研究成果包括：①跟蹤學習者的思維步驟和解決問題的潛在目標結構（Anderson等，1995）；②診斷誤解和評估學習者的理解域（VanLehn，1988）；③提供及時的指導、反饋和解釋（Shute，2008）；④促進高效學習的行為，如自我調節、自我監控和自我解釋（Azevedo&Hadwin，2005）；⑤以合適的難度水平和最適當的內容來規劃學習活動（VanLehn，2006）。
這些研究，基本上使用到了人工智能的每一項技術——自然語言處理、不確定性推理、規劃、認知模型、案例推理、機器學習等。“智能導師系統”就是基于這些研究和技術而開發的人工智能教育應用。類似的成熟產品包括Tabtor（hellothinkster.com）、CarnegieLearning（carnegielearning.com）和FrontRow（frontrowed.com）。2014年，加拿大西蒙弗雷澤大學的一項試驗發現用智能導師系統的學習者比使用其他教學方法的學習者獲得的成績更高。
人工智能在教育行業的新發展
教育行業的三種類型（內容、平臺和評估）的服務商都在經歷著一場變革。內容出版商面臨紙質印刷到數字出版和開放教育內容的挑戰。學習平臺正試圖區分自適應、個性化和數據分析的功能。評估供應商則繼續探尋從多項選擇題測試轉向更具創新性的問題類型。人工智能將為這三種類型教育服務商帶來新的發展思路和契機，同時也惠及教育生態系統中的所有利益相關者。學生通過即時反饋和指導提高學習效率，教師將獲得豐富的學習分析和個性化指導經驗，父母能夠低成本地為孩子改進職業前景，學校能夠規?；岣呓逃|量，政府能夠提供負擔得起的教育。2017年，人工智能將在以下領域發揮其效益。
1.人工智能批改作業
批改作業和試卷是一件乏味的工作，這通常會占據教師大量的時間，而這些時間本可以更多地用于與學生互動、教學設計和專業發展。
目前，人工智能批改作業已經相當接近真人教師了，除了選擇題、填空題外，作文的批改能力已經大幅提高。美國斯坦福大學已經成功開發出一種機器學習程序，能夠批改8～10年級的作文。隨著圖像識別能力的大幅提高，手寫答案的識別也接近可能。就連占有美國標準化考試60%市場份額的全球最大教育企業——培生公司也認為，人工智能已經可以出現在教室并提供足夠可信的評估。據培生公司近期的報告IntelligenceUnleashed推測，人工智能軟件所具有的廣泛的、定制的反饋能夠最終淘汰傳統測試。
2.人工智能實現一對一輔導
自適應學習軟件已經能為學生提供個性化學習支撐。據2011年VanLehn的一項研究發現，人工智能在某些特定主題和方法上比未經訓練的導師更具有效性。進一步的研究發現，人工智能導師能在學生出錯的具體步驟上給予實時干預，而不是就整個問題的答案給予反饋（Corbett&Anderson，2001；Shute，2008）。
自適應學習在拉美地區正在興起。AndréUrani市政學校的學生使用人工智能軟件Geekie觀看在線課程（視頻和練習）。Geekie為學生提供每一步的實時反饋，并隨著學習的進展來傳授更為精細的課程內容。
早在1984年，本杰明·布盧姆的研究就提出一對一輔導能帶來更好的學習效果。而人工智能技術可以模擬一對一輔導，以更好地跟蹤、適應和支持個體學習者。這將是人工智能在教育中更高層次的個性化學習應用。例如，比爾·蓋茨看好的人工智能聊天機器人或個人虛擬導師，能在學生面臨挑戰時提供強有力的支持，隨時隨地回答學生的提問；還可以為學生訂制學習方案和規劃職業發展路徑，并引導學生走向成功。更重要的是，人工智能可以匹配聊天機器人或虛擬導師的面孔和聲音來滿足學生個人喜好。對比網頁界面的自適應學習系統，這才是真正做到了一人一導師。
3.人工智能關注學生情感
2016年地平線報告高等教育版把情感計算列為教育技術發展普及的重要方向。也就是說，人工智能不僅限于模擬人類傳遞知識，還能通過生物監測技術（皮膚電導、面部表情、姿勢、聲音等）來了解學生在學習中的情緒，適時調整教育方法和策略。例如，機器人導師捕捉到學生厭煩的面部表情時，就可以立即改變教學方式努力激發他們的興趣。這種關注情感的人機交流為學生營造一個更真實的個性化學習環境，更好地維持了學習者的動機。美國匹茲堡大學開發的AttentiveLearner智能移動學習系統就能通過手勢監測學生的思想是否集中。突尼斯蘇斯國家工程學院的研究人員正在研究開發基于網絡的人工智能教學系統。該系統能夠識別學生在任何地方開展科學實驗的面部表情，以優化遠程虛擬實驗室的教學過程。
進一步的研究發現，人工智能還可以關注學生的心理健康。當前已經有使用人工智能來為自閉癥兒童提供有效支持的案例。例如，倫敦知識實驗室在Topcliffe小學開展試驗，讓自閉癥學生與半自動虛擬男孩安迪開展互動交流，研究人員發現患有自閉癥的學生在社交能力方面有進步。
4.人工智能改進數字出版
教科書等課程材料并非總是完美，傳統印刷出版讓課程的修訂變得過于緩慢。這不僅是生產工藝的問題，更主要的是紙質課程材料無法快速獲取使用者的反饋來識別缺陷所在。而數字化出版在人工智能的支撐下能徹底改變這一現狀。
人工智能可幫助使用者快速識別課程缺陷。大規模網絡開放課程Coursera的提供者已經將這一想法付諸實踐。當發現大量學生的作業提交了錯誤的答案時，系統會提示課程材料的缺陷，進而有助于彌補課程的不足。
另一項人工智能在數字化出版的應用是自動化組織和編寫教材。這是基于深度學習系統能模仿人類的行為進行讀和寫。ScottR.Parfitt博士的內容技術公司CTI就依據這項技術幫助教師定制教科書——教師導入教學大綱，CTI的人工智能引擎能自動填充教科書的核心內容。
隨著自然用戶界面和自然語言處理在人工智能領域的成熟應用，課程材料的數字化出版也會有更新的形態——不再局限于書本或網頁的形式，聊天機器人和虛擬導師將成為內容表達的更好的方式。
5.人工智能作為學生
多年的研究表明，教會別人才是更好的學習，即learning-by-teaching。美國斯坦福大學教育學教授DanielSchwartz正基于這一理念來開發新的人工智能產品。他聯合了多個領域的專家一起開發了人工智能應用——貝蒂的大腦（Betty’sBrain），讓學生來教貝蒂學習生物知識。試點研究發現，使用這一方法來學習的學生比其他學生成績更好，且在科學推理上也更勝一籌。
類似的研究和開發還有瑞典隆德大學的TimeElf和美國卡內基梅隆大學的SimStudent，這兩個人工智能產品也是基于learning-by-teaching而開發，讓學生在教會機器人知識的過程中深化對知識的理解。
另外，人工智能還推動其他教育方法和技術更好實現。如讓虛擬現實學習環境更具沉浸感；給學生帶來更多動手實踐的機會；提供基于豐富學習分析的仿真和游戲化學習場景等。
【關鍵字】人工智能；教育；進展
【中圖分類號】G40-057 【文獻標識碼】A 【論文編號】1009―8097（2008）13―0018―03
人工智能是一門綜合的交叉學科，涉及計算機科學、生理學、哲學、心理學、哲學和語言學等多個領域。人工智能主要研究用人工的方法和技術，模仿、延伸和擴展人的智能，實現機器智能，其長期目標是實現人類水平的人工智能。[1]從腦神經生理學的角度來看，人類智能的本質可以說是通過后天的自適應訓練或學習而建立起來的種種錯綜復雜的條件反射神經網絡回路的活動。[2]人工智能專家們面臨的最大挑戰之一是如何構造一個可以模仿人腦行為的系統。這一研究一旦有突破，不僅給學習科學以技術支撐，而且能反過來促使人腦的學習規律研究更加清晰，從而提供更加切實有效的方法論。[3]人工智能技術的不斷發展，使人工智能不僅成為學校教育的內容之一，也為教育提供了豐富的教育資源，其研究成果已在教育領域得到應用，并取得了良好的效果，成為教育技術的重要研究內容。
人工智能的研究更多的是結合具體領域進行的，其主要研究領域有：專家系統、機器學習、模式識別、自然語言理解、自動定理證明、自動程序設計、機器人學、博弈、智能決策支持系統、人工神經網絡和分布式人工智能等。[4]目前，在教育中應用較為廣泛與活躍的研究領域主要有專家系統、機器人學、機器學習、自然語言理解、人工神經網絡和分布式人工智能，下面就這些領域進行闡述。
一 專家系統
專家系統是一個具有大量專門知識與經驗的程序系統，它使用人工智能技術，根據某個領域中一個或多個人類專家提供的知識和經驗進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以解決那些需要專家決定的復雜問題。[5]專家系統主要組成部分為：知識庫，用于存儲某領域專家系統的專門知識；綜合數據庫，用于存儲領域或問題的初始數據和推理過程中得到的中間數據或信息；推理機，用于記憶所采用的規則和控制策略的程序，使整個專家系統能夠以邏輯方式協調地工作；解釋器，向用戶解釋專家系統的行為；接口，使用戶與專家系統進行對話。近幾十年來，專家系統迅速發展，是人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域，廣泛用于醫療診斷、地質勘探、軍事、石油化工、文化教育等領域。
目前，專家系統在教育中的應用最為廣泛與活躍。專家系統的特點通常表現為計劃系統或診斷系統。計劃系統往前走，從一個給定系統狀態指向最終狀態。如計劃系統中可以輸入有關的課堂目標和學科內容，它可以制定出一個課堂大綱，寫出一份教案，甚至有可能開發一堂樣板課，而診斷系統是往后走，從一個給定系統陳述查找原因或對其進行分析，例如，一個診斷系統可能以一堂CBI（基于計算機的教學，computer-based instruction）課為例，輸入學生課堂表現資料，分析為什么課堂的某一部分效果不佳。在開發專家計劃系統支持教學系統開發（ISD）程序的領域中最有名的是梅里爾（Merrill）的教學設計專家系統（ID Expert）。[6]
教學專家系統的任務是根據學生的特點（如知識水平、性格等），以最合適的教案和教學方法對學生進行教學和輔導。其特點為：同時具有診斷和調試等功能；具有良好的人機界面。已經開發和應用的教學專家系統有美國麻省理工學院的MACSYMA符號積分與定理證明系統，我國一些大學開發的計算機程序設計語言、物理智能計算機輔助教學系統以及聾啞人語言訓練專家系統等。[7]
目前，在教育中，專家系統的開發和應用更多的集中于遠程教育，為現代遠程教育的智能化提供了有力的技術支撐?；趯＜蚁到y構造的智能化遠程教育系統具有以下幾個方面的功能：具備某學科或領域的專門知識，能生成自己的提問和應答； 能夠分析學生的特征，評價和記錄學生的學習情況，診斷學生學習過程中的錯誤并進行補救教學；可以選擇不同的教學方法實現以學生為主體的個別化教學。[8]目前應用于遠程教育的專家系統有智能決策專家系統、智能答疑專家系統、網絡教學資源專家系統、智能導學系統和智能網絡組卷系統等。
二 機器人學
機器人學是人工智能研究是一個分支，其主要內容包括機器人基礎理論與方法、機器人設計理論與技術、機器人仿生學、機器人系統理論與技術、機器人操作和移動理論與技術、微機器人學。[9]機器人的發展經歷了三個階段：第一代機器人是以 “示教―再現”方式進行工作；第二代機器人具有一定的感覺裝置，表現出低級智能；第三代機器人是具有高度適應性的自治機器人，即智能機器人。目前開發和應用的機器人大多是智能機器人。機器人技術的發展對人類的生活和社會都產生了重要影響，其研究和應用逐漸由工業生產向教育、環境、社會服務、醫療等領域擴展。
機器人技術涉及多門科學，是一個國家科技發展水平和國民經濟現代化、信息化的重要標志，因此，機器人技術是世界強國重點發展的高技術，也是世界公認的核心競爭力之一，很多國家已經將機器人學教育列為學校的科技教育課程，在孩子中普及機器人學知識，從可持續和長遠發展的角度，為本國培養機器人研發人才。[10]在機器人競賽的推動下，機器人教育逐漸從大學延伸到中小學，世界發達國家例如美國、英國、法國、德國、日本等已把機器人教育納入中小學教育之中，我國許多有條件的中小學也開展了機器人教育。
機器人在作為教學內容的同時，也為教育提供了有力的技術支撐，成為培養學習者創新精神和實踐能力的新的載體與平臺，大大豐富了教學資源。多年來，我國中小學信息技術教育的主要載體是計算機和網絡，教學資源單一，缺乏前瞻性。教學機器人的引入，不僅激發了學生的學習興趣，還為教學提供了豐富的、先進的教學資源。隨著機器人技術的發展，教學機器人種類越來越多，目前在中小學較為常用的教學機器人有：能力風暴機器人、通用機器人、未來之星機器人、樂高機器人、納英特機器人、中鳴機器人等。
三 機器學習
機器學習是要使計算機能夠模仿人的學習行為，自動通過學習來獲取知識和技巧，[11]其研究綜合應用了心理學、生物學、神經生理學、邏輯學、模糊數學和計算機科學等多個學科。機器學習的方法與技術有機械學習、示教學習、類比學習、示例學習、解釋學習、歸納學習和基于神經網絡的學習等，近年來，知識發現和數據挖掘是發展最快的機器學習技術。機器學習（自動獲取新的事實及新的推理算法）是使計算機具有智能的根本途徑，對機器學習的研究有助于發現人類學習的機理和揭示人腦的奧秘。[12]
隨著計算機技術的進步和機器學習研究的深入，機器學習系統的性能大大提高，各種學習算法的應用范圍不斷擴大，例如將連接學習用于圖文識別，歸納學習、分析學習用于專家系統等，大大推動了在教育中的應用，例如在建構適應性教學系統中，用機器學習與樸素的貝葉斯分類器動態了解學生的學習偏好，有較高的準確率[13]?；诎咐耐评恚╟ase-based reasoning，CBR）是一種新興的機器學習和推理方法，其核心思想是重用過去人們解決問題的經驗解決新問題，在計算機輔助教育方面，已經出現了基于CBR的圖形仿真教育系統，并且，針對個體特征的教育教學方法研究也有所突破。[14]另外，數據挖掘和知識發現在生物醫學、金融管理、商業銷售等領域的成功應用，不僅給機器學習注入新的生機，也為機器學習在教育中的應用提供了新的前景。
四 自然語言理解
自然語言理解就是研究如何讓計算機理解人類的自然語言，以實現用自然語言與計算機之間的交流。一個能夠理解自然語言信息的計算機系統看起來就像一個人一樣需要有上下文知識以及根據這些上下文知識和信息用信息發生器進行推理的過程。[15]自然語言理解包括口語理解和書面理解兩大任務，其功能為：回答問題，計算機能正確地回答用自然語言提出的問題；文摘生成，計算機能根據輸入的文本產生摘要；釋義，計算機能用不同的詞語和句型來復述輸入的自然語言信息；翻譯，計算機能把一種語言翻譯成另外一種語言。由于創造和使用自然語言是人類高度智能的表現，因此對自然語言處理的研究也有助于揭開人類高度智能的奧秘，深化對語言能力和思維本質的認識。[16]
自然語言理解最早的研究領域是機器翻譯，隨著應用研究的廣泛開展，也為機器人和專家系統的知識獲取提供了新的途徑，例如由MIT研制的指揮機器人的自然語言理解系統SHRDLU就可以接收自然語言，進行人機對話，回答關于桌面上積木世界中的各種問題。同時，對自然語言理解的研究也促進了計算機輔助語言教學和計算機語言設計等方面的發展，例如“希賽可”網絡智能英語學習系統，這個基于網絡的“人-機”語境的建立，突破了普通英語教師和傳統的單機的多媒體教學軟件所能具備能力限制，也比建立于網絡的“人-人”語境更具靈活性，可以為遠程學習者提供良好的英語學習支持，在國內第一次系統地將用自然語言進行的人機對話系統應用在計算機輔助外語教學上，在國際上也是一種創新。[17]
五 人工神經網絡
人工神經網絡就是在對大腦的生理研究的基礎上，用模擬生物神經元的某些基本功能的元件（即人工神經元），按各種不同的聯結方式組織起來的一個網絡，其目的在于模擬大腦的某些機理與機制，實現某個方面的功能，例如可以用于模仿視覺、模式識別、聲音信號處理、控制、故障診斷等領域，人工神經元是人工神經網絡的基本單元。[18]人工神經網絡有兩種基本結構：遞歸（反饋）網絡和多層（前饋）網絡，兩種主要學習算法：有指導式學習和非指導式學習。
人工神經網絡從模擬人類大腦神經網絡的結構和行為出發，具有大規模并行、分布式存儲和處理、自組織、自適應和自學習能力，特別適合于處理需要同時考慮許多因素和條件的、不精確和模糊的信息處理問題，[19]這使人工神經網絡具有更大的發展潛能，目前已經開發和應用的人工神經網絡模型有30多種。人工神經網絡在教育中的應用大多是與教學專家系統相結合，以此來改進教學專家系統的性能，提高智能性，使其在教學過程中對突發問題具有更好的應對能力。人工神經網絡在學校管理中也得到應用，例如采用誤差反傳算法（BP）的多層感知器已應用于高校管理之中。
六 分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence，DAI)
分布式人工智能是分布式計算與人工智能結合的結果，研究目標是要創建一種能夠描述自然系統和社會系統的精確概念模型，主要研究問題是各Agent之間的合作與對話，包括分布式問題求解和多Agent系統兩個領域。[20]分布式人工智能系統一般由多個Agent組成，每個Agent又是一個半自治系統，Agent之間及Agent與環境之間進行并發活動并進行交互來完成問題求解。[21]由于分布式人工智能系統具有并行、分布、開放、協作和容錯等優點，在資源、時空和功能上克服了單智能系統的局限性，因此獲得了廣泛的應用。
分布式人工智能中的Agent和多Agent技術在教學中的應用逐漸受到關注。在教學中引入Agent可以有效地提高教學系統的智能性，創造良好的學習情境，并能激發學習者的學習興趣，進行個性化教育。目前，Agent和多Agent技術多用于遠程智能教學系統，通過利用其分布性、自主性和社會性等特點，提高網絡教學系統的智能性，使教學資源得到充分利用，并可實現對學習者的學習行為進行動態跟蹤，為學習者的網絡學習創造合作性的學習環境。在網絡教學軟件中應用Agent技術的一個典型是美國南加利福尼亞大學（USC）開發的教學Adele（Agent for Distance Education - Light Edition） [22]。Agent技術在網絡教學軟件中取得的良好效果，促進了研究者對分布式人工智能在教育中的應用研究。
綜上所述，科學技術的發展將會推動人工智能技術在教育中應用的廣度和深度。從人工智能的應用趨勢來看，人工智能在教育中應用的擴展可以通過以下三個方面進行：一是人工智能與其他先進信息技術結合。人工智能已經與多媒體技術、網絡技術、數據庫技術等有效的融合，為提高學習效率和效度提供了有力的技術支持，而引起教育技術界廣泛關注。[23]例如人工智能技術通過與多媒體技術相結合，可以提高智能教學系統的教學效果；與網絡通訊技術相結合，可以提高和改進遠程教育的智能性。二是人工智能應用研究領域間的集成。人工智能應用研究領域之間并不是彼此獨立，而是相互促進，相互完善，它們可以通過集成擴展彼此的功能和應用能力。例如自然語言理解與專家系統、機器人的集成，為專家系統和機器人提供了新的知識獲取途徑。三是人工智能的研究和應用出現了許多新的領域，它們是傳統人工智能的延伸與擴展，這些新領域有分布式人工智能與Agent、計算智能與進化計算、數據挖掘與知識發現以及人工生命等[24]，這些發展與應用蘊藏著巨大潛能，必將對教育產生重要的影響。
技術發展不斷發揮著引導教育技術研究的作用，一種新興技術的出現總是會掀起相應的研究熱潮, 引發對技術在教育中應用的探討、評價以及與傳統技術的對比。[25] 人工智能作為一門交叉的前沿學科，雖然在基本理論和方法等方面存在著爭論，但從其研究成果與應用效果來看，有著廣闊的應用前景，值得進一步的開發和利用。
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【關鍵詞】人工智能；未來教育；未來學校；創新變革；挑戰
【中圖分類號】G434 【文獻標識碼】A
【論文編號】1671-7384（2017）07-0012-03
近年來，世界各國高度重視人工智能技術的發展，相繼了相關研究報告。2016年10月，美國白宮了《為人工智能的未來做好準備》和《國家人工智能研究與發展戰略計劃》兩份重要報告。2016年11月，英國政府《人工智能：未來決策制定的機遇與影響》報告。2017年3月，國務院總理發表2017政府工作報告，指出要加快培育壯大包括人工智能在內的新興產業，“人工智能”首次被寫入政府工作報告。當前，人工智能正逐漸融入電商零售、醫療健康、交通以及個人助理等多個領域，并展現出巨大的應用空間。人工智能在教育領域同樣擁有巨大的應用潛力，隨著知識表示方法、機器學習與深度學習、自然語言處理、智能、情感計算等關鍵技術的發展，人工智能將在教育領域發揮越來越大的作用[1]。
人工智能在教育中的典型應用主要集中在智能導師輔助個性化教與學、教育機器人等智能助手、居家學習的兒童伙伴、實時跟蹤與反饋的智能測評、教育數據的挖掘與智能化分析、學習分析與學習者數字肖像六大方向[1]，已經表現出巨大的應用潛力。學校作為教育活動的重要組織場所之一，人工智能將為學校的管理與教學帶來變革性的影響，主要表現在四大方面：維護校園安全、輔助教師教學、變革學習范式以及優化學校管理。
維護校園安全
校園安全是順利開展學校教育活動的基礎，也是教育改革和發展的基本保障。《國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010-2020年）》指出，要“切實維護教育系統和諧穩定，深入開展平安校園、文明校園、綠色校園、和諧校園創建活櫻為師生創造安定有序、和諧融洽、充滿活力的工作學習生活環境”[2]。計算機視覺與機器人技術的發展使得人工智能維護校園安全成為可能，其將在非法人員識別、消防安全預警、活動事故防護三個方面發揮重要作用。
1. 非法人員識別
部署保安機器人將是未來學校保證維護校園安全的重要措施之一。保安機器人能通過眼部的圖像采集設備采集進入校園人員的面部信息，識別當前人員身份，若未檢測到相關人員信息，系統則會通知學校的安保人員進行身份驗證、登記等工作。同時，位于校園各處的保安機器人還將實時監控是否有陌生人通過非正規途徑進入校園，檢測到相關行為之后，則會通知學校安保人員進行處理。此外，位于學校門口的保安機器人還將采集學生的面部信息，與信息庫中的學生信息相比對，確定學生身份，并記錄學生到校與離校時間，確保學生在校期間的安全。
2. 消防安全預警
未來學校的消防安全預警系統包含了感煙探測器、感溫探測器、火焰探測器、可燃氣體探測器等多種感應器，同時通過攝像設備實時采集圖像信息，分析畫面中是否出現明火、煙霧等現象。其綜合圖像分析與探測器感知，判斷是否有火災現象發生。此外，系統通過實時采集校園內人員的行為數據，與數據庫中消防安全危險行為做比對，分析是否有相關危險行為發生。若危險行為發生，則會通知學校安防人員。在火災發生時，擁有智能搜救技術的消防機器人將會代替人進入火災發生區，通過生命探測儀，自動感應、搜索、識別被困人員，將其救出火災發生區。消防機器人的部署很大程度上避免了人員進入火災發生區受到二次傷害現象的發生，其機動性超越了現有的消防安全系統，在很大程度上保證了校園內師生生命和財產安全。
3. 活動事故防護
目前，校園課間活動的傷害事故主要表現在擁擠踩踏傷害、追逐打鬧傷害、危險游戲傷害等三個方面?；谌斯ぶ悄艿幕顒邮鹿史雷o系統通過校園內的攝像設備實時采集師生行為數據，通過與數據庫中活動事故危險行為模型相比對，分析判斷是否有危險行為發生。若相關行為發生，系統則會將相關危險行為發生的地點、類型等發送給學校的安防人員，提醒安防人員采取相應措施。
輔助教師教學
隨著圖像識別、語音識別、自然語言處理等技術的發展，越來越多的人工智能工具被應用于教育領域，成為教師教學的得力助手。教育機器人和智能作業測評工具的出現大大減輕了教師的負擔，提高了教師教學的效率。
1. 輔助備課
備課是真實教學實踐的預演，是應用教師知識并發展教師知識的過程。其既是確保教學質量的條件，也是教師專業發展的途徑[3]，是教師教學的重要組成部分。備課機器人能夠通過語音識別記錄教師話語信息，利用自然語言處理技術分析整合教師話語信息，識別教師要求。備課機器人根據教師提供的教學目標、教學重難點、學生的基礎知識等，在相關學科的知識庫中進行資源的搜索與整合，形成電子教案。同時，根據教案內容為教師提供課堂測試習題以及上課所需課件。教師只需要根據所教班級的學生特點與自己的教學習慣，對教案、測試習題以及課件稍作調整即可應用于教學。
2. 智能作業測評
自然語言處理技術的進步使得作業自動批改成為可能?？拼笥嶏w將“訊飛超腦”計劃的階段性研究成果“全學科閱卷”技術應用于考試，實現閱卷過程的數據化與自動化，在將教師從簡單重復的閱卷工作中解放出來的同時，完成對考試數據的采集[4]?；谌斯ぶ悄艿淖鳂I評測系統可對作文、閱讀等主觀題進行語義識別并提出修改意見，根據學生的作業結果為教師自動生成詳細的學情報告。智能作業評測技術的應用將有效分擔教師的教學壓力，顯著提高教學效率，教師能夠更多地專注于與學生互動、教學設計和專業發展。
3. 輔助課堂管理
在未來，教輔機器人將走進教室，輔助學生解決學習中遇到的難題。教輔機器人能夠識別學生身份，讀取學生當天所學課程信息以及學生在課堂的行為數據，為學生提供個性化解題方案奠定基礎。教輔機器人通過語音識別獲取學生問題信息，利用自然語言處理技術分析整合學生話語信息。然后，教輔機器人通過人臉識別采集學生的面部信息，綜合面部表情、姿態和語調通過情感計算技術分析目前學生的情緒狀態，綜合學生的情緒狀態和行為數據確定學生當前學習狀態。教輔機器人依托優秀教師授課資源庫，智能搜索相關答案，針對不同學習狀態的學生采取不用的解題風格。此外，教輔機器人將收集到的學生行為數據上傳到學生管理系統，輔助教師等進行學生的日常管理工作。
變革學習范式
學習范式是指特定時代的學習共同體所共有的學習理念、學習方式，并對學習者的學習態度、學習行為產生積極的引導作用，以促進學習的有效進行[5]。人工智能技術的發展使自適應學習系統真正地為教育所用，為學習所用，人工智能將使現有的學習范式走向自適應學習。
自適應學習系統在本質上是一類支持個別化學習的在線學習環境。它針對個體在學習過程中的差異性（因人、因時）而提供適合個體特征的學習支持，包括個性化的學習資源、學習過程和學習策略等[6]?；谌斯ぶ悄艿淖赃m應學習系統將整合自適應內容、自適應評估和自適應序列三種工具。自適應內容通過分析學生對問題具體的回答，為學生提供個性化的內容反饋和學習資源推送。自適應序列利用一定的算法和預測性分析，基于學生的學習表現，持續收集數據。其中在數據收集階段，自適應序列會將學習目標、學習內容與學生互動集成起來，再由模型計算引擎對數據進行處理以備使用。自適應評估可根據學生回答問題的正確與否，及時改變和調整測評的標準。
優化學校管理
學校是教育的核心單元，高效的學校管理是學校開展各項工作并得以高效運行的重要保障[7]。人工智能的融入將使未來學校的管理工作更加高效，使學校更好地服務于教師的教學與學習者的學習。其將在考務管理、教師管理、學生管理三方面發揮重要作用。
1. 考務管理
在未來的學校中，監考機器人將代替監考人員進行考務工作，很大程度上節省學?？紕展芾矸矫娴娜肆Y源。監考機器人通過內置于眼部的攝像頭采集學生的面部信息，與數據庫中學生信息比對，確定學生身份，自動完成簽到。其通過內置于手臂端的金屬探測器，掃描學生全身，z測學生是否帶有作弊物品。監考機器人通過攝像頭、紅外感知等確定學生位置以及教室內的桌椅等位置，規劃行動路徑，分發和收集試卷。此外，監考機器人還將通過位于眼部的攝像頭實時采集學生行為數據，與數據庫中作弊行為實時對比分析，如果學生有作弊行為發生，則會立即制止，維護考場紀律。
2. 教師管理
教師管理是學校管理工作中的重要組成部分，教師評價則是教學管理中的核心部分。人工智能為教師的智能評價提供了可能?；谌斯ぶ悄艿慕處熢u價系統通過教室的攝像設備實時采集教師及學生的行為數據、表情數據，通過學生的穿戴設備采集其體征數據。系統經過對教師和學生的行為數據、情緒數據和體征數據的分析（如系統與學校的學科管理系統相連通，確定教師的教學內容是否與教學大綱要求相適應，重難點是否突出，所講述內容是否具有實用性；教師講授知識時，根據學生的行為、情緒和體征的反應確定教師所講授知識是否被學生理解；教師在講授內容和組織學習活動時，語言是否規范、清晰，態度是否親切和藹等），最終評定教師的教學效果，并生成可視化報告，輔助學校完成對教師教學效果的評估工作。此外，系統還將通過教室的攝像設備采集教師面部信息，識別教師身份，自動記錄教師的出勤情況，輔助學校的教師管理工作。
3. 學生管理
學生管理在學校管理中同樣發揮著重要作用。基于人工智能的學生管理系統可通過位于學校門口以及教室的攝像設備采集學生面部信息，識別學生身份，自動記錄學生的到校時間和離校時間，為學生的出勤考核提供數據支持。通過位于教室的攝像設備實時采集學生的行為數據，分析學生的課堂表現以及課余時間的同學之間的交流情況，為學生管理的班風、學風管理提供決策支持。同時，通過分析學生的學習成績、課堂表現、課下交流情況，判斷學生是否有異常行為（趨向），并及時反饋給學校管理者。此外，系統還將學生的在校情況，包括到校時間、離校時間、測試成績、作業完成情況等反饋給學生家長，家校協同完成學生管理工作。
讓機器在沒有人類教師的幫助下學習，讓機器像人類一樣感知和理解世界，使機器具有自我意識、情感，以及反思自身處境與行為的能力，是人工智能面臨的主要挑戰[8]。除此之外，人工智能在教育領域中的應用目前還處于初級階段，在學校的管理與教學應用方面仍面臨著數據基礎薄弱、決策和推理機制適應難、缺乏專業應用人才等挑戰。
（作者單位：江蘇師范大學智慧教育學院）
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