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作者简介
孙富春 清华大学计算机科学与技术系教授，国家重点研发计划“智能机器人”重点专项总体专家组成员，中国人工智能学会副理事长
人工智能教育带来的机遇
人工智能在教育领域应用的趋势
人工智能有三个非常重要的服务主体，分别为教育管理部门、教师、学生。针对这三个主体，我们应该做什么、怎样做，是需要思考的问题。当前，人工智能在教育领域运用有三个重要的趋势：一是智能教育项目投资热度高涨，深受资本市场青睐，机器人的需求规模逐渐增大。二是将有更多教育培训机构布局智能教育产品研发。由于教育培训机构拥有大量学生学习数据，相比技术研发公司和提供解决方案的公司，困难和挑战更少。亿欧智库预计，未来将会有更多教育培训机构布局智能教育领域的产品研发。三是教师需要具备与人工智能配合教学的能力。未来教师的重复性工作将会被逐渐替代，教师的工作内容也会逐渐改变，管理者要及时改变教师的培训方式。对教师来说，能够与人工智能系统配合，分析智能系统的数据报告，找到适合学生的学习路径的技能显得愈发重要。同时，学生学习心理方面的辅导需求也会越来越多。
人工智能对教育工作的替代性
人工智能在教育机构中的教务工作、人事行政以及学校管理等方面应用比较广泛，例如智能图书馆，学生升学及职业规划，考勤工作，智能分班排课，校园安防，招生、咨询管理，等等。
上文中我们提到，人工智能主要服务于教育的“三位一体”。实际上，教师在传授知识方面有很多东西可以交给人工智能去做，如英语语音测评、智能批改+习题推荐、分级阅读，将教师从传统的工作中解放出来，更多地作用于培养学生的能力、对学生价值塑造以及心灵沟通方面。例如，英语语音测评包括智能口语考试系统和人工智能口语教师两部分，不论是考前、考中、考后，还是学习和测试，都可以在语音识别后进行自然语言处理，从而得到反馈。又如，教师可以从线上布置作业并实现智能批改，即时出结果，精准分析学情，实现学生自适应学习，提高教师的工作效率。再如，人工智能可以根据不同学生的智力和心理发育程度，进行数据挖掘、语音识别、自然语言处理，然后给出学情报告，匹配适合的书目，实现分级阅读。
学生也需要服务，需要考情分析，想看看美国某个大学是怎么出考题的，通过搜索，学生很容易找到，这样便可以有的放矢，通过比较，不断学习，不断提高自己的能力。人工智能在学生完成课后作业与课外习题练习中的应用，主要包括题目搜索与推荐，如拍照搜题和题库类产品，这类产品可以解决学生搜题、找题的麻烦。
智能教育机器人
有人曾说，人工智能什么时候能把教师取代就好了。为什么呢？智能教育中的机器人有着符合大部分人审美标准的外貌，非常标准的语言，精心设计的慕课、动画。个人认为，在知识传授方面未來完全可以交给机器人，教师则主要进行个性化辅导。随着教育机器人的不断发展，传统教学中的学科限制将逐渐被打破，机器人将为教育界带来新的模式。
世界上主要经济强国都重视教育机器人的研发和创新教学。教育机器人研究领域归纳为教育导向与计算机科学导向两大范畴，在此我用一个例子进行解释。我有一名博士生学生在研究宾果育儿机器人，该学生针对幼儿阶段的幼儿园痛点和家长痛点，如幼儿园面临的幼师少、没特色、水平低、招生难等，家长焦虑的没有能力和精力教育孩子、对园所不放心等，研究开发了一款教育机器人。教育机器人可以协助教师教学，辅助家长陪伴和照顾孩子，增加儿童学习兴趣。在家庭中，父母无法时刻陪伴孩子时，教育机器人可以起到陪护作用，保障儿童安全。教育机器人根据儿童表情、具体情境，与儿童聊天，而不是简单问答。教育机器人还可以辅助教师语言教学，实现一对一口语练习。它通过互动教学，提供STEAM教育、编程学习，增加儿童动手能力，提升学习兴趣;内置大量百科知识，实时回答儿童各种问题等。教育机器人通过拍照、视频等功能记录儿童日常成长，协助教师、家长远程监控儿童日常安全和进步。在与儿童日常互动的基础上，记录儿童兴趣爱好、生活习惯等。
我国非常重视教育的发展工作，在教育部部长陈宝生看来，未来智能教育发展可能有以下几条路：一是普及之路。及时将人工智能的新技术、新知识、新变化提炼概括为新的话语体系，根据大中小学生的不同认知特点，让人工智能新技术、新知识进学科、进专业、进课程、进教材、进课堂、进教案，进学生头脑，让学生对人工智能有基本的意识、概念、素养、兴趣。此外，还需引导教师，并进一步推进全民智能教育，提升全民人工智能素养。二是融合之路。立足人才培养、科学研究和教育管理的实际需求，建立起教育与人工智能产业的对接对话机制，将产业界的创新创造及时转化为教育技术新产品，稳步推进包括智能教室、智能实验室、智能图书馆等设施的智慧校园建设，提供更多更优的人工智能教育的基础设施。三是变革之路。发挥好、利用好人工智能技术在推动学校教育教学变革、推动学校治理方式变革、推动终身在线学习中的作用。四是创新之路。将科技创新作为引领力量，深入开展智能教育应用战略研究，探索智能教育的发展战略、标准规范以及推进路径。
人工智能教育带来的挑战
在人工智能教育方面，目前主要存在数据积累不足、市场认知不够、人才短缺等问题。
与金融、医疗等领域不同，教育过程本身是十分复杂的，每个学生的接受程度、学习速度、擅长学科和领域都不同，人工智能要解决的是“千人千面”的问题。在这样的高要求下，人工智能需要大量的数据积累和高精尖的复合型人才。同时，目前智慧教育领域产品的市场认知度不足，这些都是当下亟待解决的问题。
人工智能教育中教师角色转变方面存在障碍。
很多老教师、中年教师在接触人工智能教育的过程中，发现教材教案中很多内容也发生了很大的变化，他们是否愿意接受这么大的变革？还有些人会觉得过多地运用人工智能技术会削弱教师与学生之间的沟通互动。另外，教师与人工智能系统之间如何协调地工作，即人机协同，也会遇到很多的问题。 人工智能教育中伦理、社会及安全方面的潜在风险。
信息泄露是人工智能教育面临的主要风险及威胁之一，尤其是私密性较高的数据信息的泄露。同时，人工智能教育应用中还存在一定的网络攻击安全隐患和潜在风险影响。
人工智能教育给学生带来了巨大的挑战。
一方面，与传统学习相比，人工智能时代的信息获取更加便捷，对信息的处理能力将会是未来学生必须具备的核心能力，这就要求学生不仅应该具备认知能力，还应该具备全球素养、开放心态、自主管理能力、数字素养等。另一方面，人工智能时代的学习将以学生为中心，学生在学习活动中处于主体地位，可以根据智能教学系统生成个性化学习方案，自主选择学习内容，安排学习进度，开展小组合作学习等。个性化学习方式对学生的自我调节和管理水平有更高的要求，在实际教学过程中也应重视对学生自我管理能力的培养。
人工智能教育经历的四级跳及存在的缺陷
一级跳：由“野路子”兴起。1990年—2010年，真正做人工智能的人都是在自己已有的程序能力基础上研究深度学习等人工智能技术要素，人工智能只有“野路子”，没有系统的高等教育。
二级跳：进入高校研究生教育，成为专门的研究方向。这一阶段，人工智能的理论与学习框架已经成形，算力、算法、数据“铁三角”成为业界的广泛共识，人工智能教育走向一定的专业性。
三级跳：本科专业教育。人工智能在大学中成为相对独立的学科大概从2016年开始，这也意味着人工智能建立了完备的教学、教育体系，各类数学、统计学、计算机、软件编程、硬件架构等内容被关联整合。
四级跳：本科通识教育。这一阶段正在发生，人工智能教育正变成一种多学科的通识教育，而不再仅仅是一门专业，用到人工智能学科、引入人工智能教育的情况可能会越来越多。
经历四级跳后，越来越多的人工智能人才被培养出来。但从本科的学科及课程角度看，人工智能教育要前移，从專业艰深的“大神能力”到普惠下沉的专业课程，必然会有操作层面的挑战。总的来看，与课程设置、教材等相关的有以下三大挑战：人工智能教育下沉意味着课程理论要有底层化的体系;人工智能天生与实践紧密结合，必须避免“空中楼阁”;人工智能尚在快速发展，激发学生的探索和创新还有很大的空间。
当然，人工智能在辅助教育的同时，也必然存在缺陷。现今人工智能的很多算法是基于神经系统做的，例如深度学习，这就必然带有我们人类思维的缺陷。大家知道，人类有种缺陷：哪个地方听得多了，就会倾向哪个方面。所以，神经系统训练的人工智能系统，会存在算法歧视。比如，把一个神经系统训练得专门偏好男性员工，那么在员工招募时，女性求职者在申请过程中就很难成功。所以算法歧视淹没在人工智能的算法里面。因此，在人工智能领域，如何把人工智能的理论跟教学环节的各个方面都匹配，如何帮助我们真正提高学生的能力，是我们在未来一段时间需要努力解决的问题。
最后我想强调，未来的人工智能教育，一定要做到帮助人工智能“能理解、会思考”，真正使我们的教育在“三位一体”方面引领一些重要的革命。
孙富春 清华大学计算机科学与技术系教授，国家重点研发计划“智能机器人”重点专项总体专家组成员，中国人工智能学会副理事长
人工智能教育带来的机遇
人工智能在教育领域应用的趋势
人工智能有三个非常重要的服务主体，分别为教育管理部门、教师、学生。针对这三个主体，我们应该做什么、怎样做，是需要思考的问题。当前，人工智能在教育领域运用有三个重要的趋势：一是智能教育项目投资热度高涨，深受资本市场青睐，机器人的需求规模逐渐增大。二是将有更多教育培训机构布局智能教育产品研发。由于教育培训机构拥有大量学生学习数据，相比技术研发公司和提供解决方案的公司，困难和挑战更少。亿欧智库预计，未来将会有更多教育培训机构布局智能教育领域的产品研发。三是教师需要具备与人工智能配合教学的能力。未来教师的重复性工作将会被逐渐替代，教师的工作内容也会逐渐改变，管理者要及时改变教师的培训方式。对教师来说，能够与人工智能系统配合，分析智能系统的数据报告，找到适合学生的学习路径的技能显得愈发重要。同时，学生学习心理方面的辅导需求也会越来越多。
人工智能对教育工作的替代性
人工智能在教育机构中的教务工作、人事行政以及学校管理等方面应用比较广泛，例如智能图书馆，学生升学及职业规划，考勤工作，智能分班排课，校园安防，招生、咨询管理，等等。
上文中我们提到，人工智能主要服务于教育的“三位一体”。实际上，教师在传授知识方面有很多东西可以交给人工智能去做，如英语语音测评、智能批改+习题推荐、分级阅读，将教师从传统的工作中解放出来，更多地作用于培养学生的能力、对学生价值塑造以及心灵沟通方面。例如，英语语音测评包括智能口语考试系统和人工智能口语教师两部分，不论是考前、考中、考后，还是学习和测试，都可以在语音识别后进行自然语言处理，从而得到反馈。又如，教师可以从线上布置作业并实现智能批改，即时出结果，精准分析学情，实现学生自适应学习，提高教师的工作效率。再如，人工智能可以根据不同学生的智力和心理发育程度，进行数据挖掘、语音识别、自然语言处理，然后给出学情报告，匹配适合的书目，实现分级阅读。
学生也需要服务，需要考情分析，想看看美国某个大学是怎么出考题的，通过搜索，学生很容易找到，这样便可以有的放矢，通过比较，不断学习，不断提高自己的能力。人工智能在学生完成课后作业与课外习题练习中的应用，主要包括题目搜索与推荐，如拍照搜题和题库类产品，这类产品可以解决学生搜题、找题的麻烦。
智能教育机器人
有人曾说，人工智能什么时候能把教师取代就好了。为什么呢？智能教育中的机器人有着符合大部分人审美标准的外貌，非常标准的语言，精心设计的慕课、动画。个人认为，在知识传授方面未來完全可以交给机器人，教师则主要进行个性化辅导。随着教育机器人的不断发展，传统教学中的学科限制将逐渐被打破，机器人将为教育界带来新的模式。
世界上主要经济强国都重视教育机器人的研发和创新教学。教育机器人研究领域归纳为教育导向与计算机科学导向两大范畴，在此我用一个例子进行解释。我有一名博士生学生在研究宾果育儿机器人，该学生针对幼儿阶段的幼儿园痛点和家长痛点，如幼儿园面临的幼师少、没特色、水平低、招生难等，家长焦虑的没有能力和精力教育孩子、对园所不放心等，研究开发了一款教育机器人。教育机器人可以协助教师教学，辅助家长陪伴和照顾孩子，增加儿童学习兴趣。在家庭中，父母无法时刻陪伴孩子时，教育机器人可以起到陪护作用，保障儿童安全。教育机器人根据儿童表情、具体情境，与儿童聊天，而不是简单问答。教育机器人还可以辅助教师语言教学，实现一对一口语练习。它通过互动教学，提供STEAM教育、编程学习，增加儿童动手能力，提升学习兴趣;内置大量百科知识，实时回答儿童各种问题等。教育机器人通过拍照、视频等功能记录儿童日常成长，协助教师、家长远程监控儿童日常安全和进步。在与儿童日常互动的基础上，记录儿童兴趣爱好、生活习惯等。
我国非常重视教育的发展工作，在教育部部长陈宝生看来，未来智能教育发展可能有以下几条路：一是普及之路。及时将人工智能的新技术、新知识、新变化提炼概括为新的话语体系，根据大中小学生的不同认知特点，让人工智能新技术、新知识进学科、进专业、进课程、进教材、进课堂、进教案，进学生头脑，让学生对人工智能有基本的意识、概念、素养、兴趣。此外，还需引导教师，并进一步推进全民智能教育，提升全民人工智能素养。二是融合之路。立足人才培养、科学研究和教育管理的实际需求，建立起教育与人工智能产业的对接对话机制，将产业界的创新创造及时转化为教育技术新产品，稳步推进包括智能教室、智能实验室、智能图书馆等设施的智慧校园建设，提供更多更优的人工智能教育的基础设施。三是变革之路。发挥好、利用好人工智能技术在推动学校教育教学变革、推动学校治理方式变革、推动终身在线学习中的作用。四是创新之路。将科技创新作为引领力量，深入开展智能教育应用战略研究，探索智能教育的发展战略、标准规范以及推进路径。
人工智能教育带来的挑战
在人工智能教育方面，目前主要存在数据积累不足、市场认知不够、人才短缺等问题。
与金融、医疗等领域不同，教育过程本身是十分复杂的，每个学生的接受程度、学习速度、擅长学科和领域都不同，人工智能要解决的是“千人千面”的问题。在这样的高要求下，人工智能需要大量的数据积累和高精尖的复合型人才。同时，目前智慧教育领域产品的市场认知度不足，这些都是当下亟待解决的问题。
人工智能教育中教师角色转变方面存在障碍。
很多老教师、中年教师在接触人工智能教育的过程中，发现教材教案中很多内容也发生了很大的变化，他们是否愿意接受这么大的变革？还有些人会觉得过多地运用人工智能技术会削弱教师与学生之间的沟通互动。另外，教师与人工智能系统之间如何协调地工作，即人机协同，也会遇到很多的问题。 人工智能教育中伦理、社会及安全方面的潜在风险。
信息泄露是人工智能教育面临的主要风险及威胁之一，尤其是私密性较高的数据信息的泄露。同时，人工智能教育应用中还存在一定的网络攻击安全隐患和潜在风险影响。
人工智能教育给学生带来了巨大的挑战。
一方面，与传统学习相比，人工智能时代的信息获取更加便捷，对信息的处理能力将会是未来学生必须具备的核心能力，这就要求学生不仅应该具备认知能力，还应该具备全球素养、开放心态、自主管理能力、数字素养等。另一方面，人工智能时代的学习将以学生为中心，学生在学习活动中处于主体地位，可以根据智能教学系统生成个性化学习方案，自主选择学习内容，安排学习进度，开展小组合作学习等。个性化学习方式对学生的自我调节和管理水平有更高的要求，在实际教学过程中也应重视对学生自我管理能力的培养。
人工智能教育经历的四级跳及存在的缺陷
一级跳：由“野路子”兴起。1990年—2010年，真正做人工智能的人都是在自己已有的程序能力基础上研究深度学习等人工智能技术要素，人工智能只有“野路子”，没有系统的高等教育。
二级跳：进入高校研究生教育，成为专门的研究方向。这一阶段，人工智能的理论与学习框架已经成形，算力、算法、数据“铁三角”成为业界的广泛共识，人工智能教育走向一定的专业性。
三级跳：本科专业教育。人工智能在大学中成为相对独立的学科大概从2016年开始，这也意味着人工智能建立了完备的教学、教育体系，各类数学、统计学、计算机、软件编程、硬件架构等内容被关联整合。
四级跳：本科通识教育。这一阶段正在发生，人工智能教育正变成一种多学科的通识教育，而不再仅仅是一门专业，用到人工智能学科、引入人工智能教育的情况可能会越来越多。
经历四级跳后，越来越多的人工智能人才被培养出来。但从本科的学科及课程角度看，人工智能教育要前移，从專业艰深的“大神能力”到普惠下沉的专业课程，必然会有操作层面的挑战。总的来看，与课程设置、教材等相关的有以下三大挑战：人工智能教育下沉意味着课程理论要有底层化的体系;人工智能天生与实践紧密结合，必须避免“空中楼阁”;人工智能尚在快速发展，激发学生的探索和创新还有很大的空间。
当然，人工智能在辅助教育的同时，也必然存在缺陷。现今人工智能的很多算法是基于神经系统做的，例如深度学习，这就必然带有我们人类思维的缺陷。大家知道，人类有种缺陷：哪个地方听得多了，就会倾向哪个方面。所以，神经系统训练的人工智能系统，会存在算法歧视。比如，把一个神经系统训练得专门偏好男性员工，那么在员工招募时，女性求职者在申请过程中就很难成功。所以算法歧视淹没在人工智能的算法里面。因此，在人工智能领域，如何把人工智能的理论跟教学环节的各个方面都匹配，如何帮助我们真正提高学生的能力，是我们在未来一段时间需要努力解决的问题。
最后我想强调，未来的人工智能教育，一定要做到帮助人工智能“能理解、会思考”，真正使我们的教育在“三位一体”方面引领一些重要的革命。