人工智能促进学习变革与学术创新

薛耀锋 邱奕盛

摘 要：人工智能的发展到达了一个新的高度，教育也不可避免地融入了人工智能相关技术，以促进学习变革和学术创新。在介绍了国际和国内人工智能教育发展现状的基础上，从多方面展开了人工智能促进学习变革的方式，并列举了若干人工智能促进学术创新的领域，同时指出高等教育应当抓住机遇，转变固有观念、促进学习转变和推进应用创新，同时谨防人工智能的滥用。

关键词：人工智能；
教育；
学习变革；
学术创新

人工智能教育发展现状

2023年3月，OpenAI发布的GPT-4，如同一个多面手，可以针对提问，根据用户的需求响应生成回答。这不禁再一次提醒我们，高等教育不再享有对学术知识的垄断地位，信息和知识的围墙已被信息技术打破，人工智能可以让学习者在任何时间、任何地点得到想要的信息和知识。在知识唾手可得的时代，高等教育需要培养何种人才再次成为研究焦点。

人工智能在高等教育的各个领域，已经得到深度耦合。2018年，《教育信息化2.0行动计划》《高等学校人工智能创新行动计划》分别指出要全面提升高校信息化能力，加快推进教育现代化，建设教育强国[1]，大力支持高校开设“人工智能+”专业，完善人工智能领域人才培养体系，包括学科布局、专业建设、教材建设、人才培养[2]。党的二十大报告指出，要把教育、科技、人才进行“三位一体”统筹安排、一体部署，将“推进教育数字化”写入报告，赋予了教育在全面建设社会主义现代化国家中新的使命任务，明确了教育数字化未来发展的行动纲领，具有重大意义。教育部部长怀进鹏在2023年2月的世界数字教育大会上以“数字变革与教育未来”为题作主旨演讲。其中提到，我国已经建成一大批优质慕课，已有7.6万名高校名师名家、2.7万门优质慕课课程、1，800门国家一流课程，有超过1，300万国际用户注册学习，覆盖了166个国家和地区。学习平台的建设将借助人工智能和教育数字化转型，持续推动全面学习、多样态学习、终身学习。

作为探讨人工智能在教育中应用的领先国际组织，联合国教科文组织领导了一系列人工智能在教育领域的重要活动。2019年8月发布的《北京共识——人工智能与教育》研究报告提出，利用人工智能加快建设开放灵活的教育体系，确保全民享有公平、适合每个人且优质的终身学习机会。2021年4月出版的《人工智能与教育：政策制定者指南》，为政策制定者揭示了人工智能的机遇、风险和发展趋势、对于教学的影响以及教育对于在人工智能时代成长的学生能够做哪些准备，并为政策制定提供了一系列具体操作的建议。由此可见，以大数据、深度学习为代表的新一代人工智能驱动着新一轮的学习变革与学术创新。

人工智能促进学习变革

人工智能不仅被用来节省教师人力、提高教学效率，而且可以驱动学习方式的变革。如图1所示，学习者画像、学习环境、学习资源、教育决策等领域都将因为人工智能的到来而发生变革。

1.学习者画像。随着我国优质慕课平台的建设，保有的用户数据量也日益增长，利用智能化学习分析技术绘制学习者画像或学校画像，可以创新学习方式。面向高校的学习者画像可以有效实现学校教育治理的现代化。依托于学习者画像，可以全面、系统地掌握学习者发展质量情况。基于慕课的学习者画像可以使得教育者更好地了解不同学习者之间的水平差异细节和分布，有助于从教学评价上做出更全面客观的评价，从而提升教育服务水平、优化资源配置和促进教育公平。[3]

学生是教育的主体，是教育的直接对象，学习者画像对于学生自身的影响作用也是显著的。学习者依据智能化构建的学习者画像，可以对自身的认知领域有一个精细化、网格化的分布了解，可以为自身未来学习发展提供参考。

2.学习环境。基于人工智能的新型学习环境正在逐渐进入教学，特别是高等教育的专业化学习环境。以XR（扩展现实）为代表的拓展现实学习环境可以演练或练习较为危险的学习活动所创设的情境、模拟构建学生无法到达的场景或地点、展现现实中难以直接观测的物体或现象等。

这类智慧教室从以教为中心转移到以创新能力培养为中心。对大学生来说，学习者比教学者更迫切地希望能采取自主探索或小组合作的方式学习新知识，这就为智慧教室教学模式的多样化实验提供了保障。

3.学习资源。人工智能的出现催生了学习资源的新一轮变革，主要体现在交互式电子学案和课件的优化上。交互式电子学案利用人工智能学习分析技术，增加了主动推荐能力。随着技术的发展，学习者信息的不断完善，学习者更容易获得丰富的学习资源。研究表明：相比于纸质书本上的图文表现形式，超链接、动图、视频等资源能够为学生提供更丰富的信息。

利用人工智能对数据的分析，可以实现对课件的优化设计。有研究利用学习者编程学习过程的行为数据分析，对课程进行优化。研究根据学习者在学习编程类在线课程资源时对不同课程元素的投入程度与效果分析，结合相关课程优化设计理论，优化了编程类在线课程资源，如调整程序代码、文本等元素比重，减少图表、教师形象的无关信息，增加课堂临场感，增加代码编写界面等[4]。

4.教师教学。得益于人工智能的加持，自然语言处理取得了突飞猛进的发展，由此诞生了虚拟助教、智能问答机器人等伴学助理。2016年4月，佐治亚理工学院计算机学院的教授阿肖克·戈尔（Ashok Goel）为他的课程增加了一名新的助教吉爾·沃特森（Jill Watson）。她其实是个虚拟助教，为每年选课的300名学生提供答疑服务，许多学生一开始甚至都没有意识到是由机器人回复的消息。近期，浙江大学的人工智能实训平台Mo（momodel.cn）也将基于智能问答系统的对话机器人加入到学生练习模块，学生可以在解题困难时向这个对话机器人求助。相比于传统搜索引擎的“大海捞针式”求解，对话机器人能够更好地理解上下文和具体的问题情境，直接提供有针对性的解决方案。

5.教育决策。数据在教育决策中有其潜在力量，人工智能正是让这股力量发挥其用武之地的“秘籍”。人工智能对淹没在众多信息系统中的海量数据加以挖掘，为相应的决策提供方向、依据的实证证据，从而帮助相关者做出正确的决策。

根据大数据的数据积累和智能分析，诞生了一系列的自适应学习系统。例如：纽顿（Knewton）系统，其目标是为全球学生提供个性化的学习内容。纽顿（Knewton）系统通过分析数据来了解学生掌握了哪些知识，然后为他们推荐下一步的学习内容，从而帮助更多学生掌握学习材料并取得进步。阿尔塔（Alta）作为纽顿（Knewton）系统最新的高等教育产品，是一个完整的课件解决方案，它将自适应学习技术与高质量的开放可用内容相结合，以提供廉价、可访问的个性化学习体验并有效提高学生成绩。

人工智能促进学术创新

现在的高校人工智能培养非常注重技能的培训，但往往忽视与其发展相适应的科学思想教育。其实，作为现代化技术，人工智能作用的发挥不仅取决于使用者的操作技能，而且还取决于其思维模式和价值观。如果学习者的思想还停留在工业时代甚至手工作坊时代，对人工智能的使用还停留在工具性操作的层面，计算机的庞大功能便无从发挥。因此，人工智能何以促进学术创新，必须关注人工智能特有的思维模式和价值观。本文列举了若干促进学术创新的应用领域（见图2）。

1.创设仿真环境。在学术研究中，实验是科学求索的重要组成部分。以往一些实验要反复经历失败，其过程消耗大量的人力、物力、财力，甚至可能对生态环境造成无法修复的伤害。如今，借助仿真模拟环境，可以实现高精度的计算和实验仿真，为学术创新提供了可靠的技术支持。

以往的工程实训课程，需要学生前往工厂实地考察学习，在一些高危行业中，一旦操作不慎，就会引发悲剧。通过创设仿真环境，可以建设智慧油田的数字孪生环境，只要在远端操作数字化的界面，就可以达到控制实际物理装置的功能。

张立强等人（2020年）研发的油田地质虚拟仿真实验教学系统，基于“科教融合、虚实互补”的理念，建设了我国主要油气盆地数据资源库。学生也可以通过仿真模拟环境，学习复杂的油气开采实施流程。在实际的石油开采程序中，现场需要调度大量的人力、物力，无法让每一位学生都亲身体验，而在仿真环境中，学生可以不限次数地练习探索油气钻录和现场漫游，为类似专业和课程的虚拟仿真实验项目建设提供了借鉴。[5]

2.考古研究创新。考古被认为是一门高深而伟大的行业，其中也蕴藏着不少计算难题。对古代字符语言的理解，一直是考古难以突破的一关。人工智能的发展可以为破解古代语言提供一种新型研究思路。

2022年11月，微软亚洲研究院与首都师范大学甲骨文研究中心合作——基于自监督学习技术构建的甲骨文校重助手Diviner，大幅提升了甲骨文校重工作的效率，开创了人工智能与人类专家协作的全新研究范式。[6]

3.科研工具创新。人工智能不仅可以作为科研算法，而且也可以作为科研工具。2023年3月，自然科学基金委发布“人工智能驱动的科学研究”专项工作部署，学术界进一步关注到人工智能在各领域科研（AI for Science）的重要意义。在2022科学智能峰会上，汤超院士指出，人工智能可以催生出各类科研工具，不仅能够用于学科科研、技术创新和成果转化，还可以用于发现新兴研究领域甚至以AI启发对人脑、人类智能的理解[7]。各学科研究范式可以以大模型为依托，建立自己的算法模型，实现领域实验的分析和产业化应用。

2023年4月，上海人工智能实验室协同中国科学技术大学、上海交通大学、南京信息工程大学、中国科学院大气物理研究所及上海中心气象台发布“风乌”大模型，使得全球气象有效预报时间首次突破10天。这是在地球科学的人工智能（AI for Earth）的一次探索，证明了人工智能在可信计算上的实力。

4.科研环境创新。2022世界人工智能大会以“智联世界 元生无界”为主题，描绘了未来的科研环境可以是以元宇宙为代表的无边界世界。元宇宙是指在一个与物理世界平行的巨大虚拟环境，学习者通过数字化身进行交互。元宇宙为学术创新提供了一个虚拟的、充满无限可能的探索空间，作为一个新兴技术，其在各学术领域的应用值得深入挖掘与分析。[8]

元宇宙依托人工智能计算，构建出的现实与虚拟相互联结的世界可以创设沉浸式探究情境、虚拟协作空间等，为科研创新提供了有利的环境支撑。研究者可以跨越时间和空间，在同一个虚拟环境中研讨、办公，不再受到物理条件的限制和制约。甚至，可以制作一个属于自己的个性化数字人，代替自己在虚拟空间与他人交流，经过一段时间的智能化演算，数字人可以在已有经验基础上自我成长，为研究者提供即时可靠的研究建议和帮助。

总结与展望

高等教育应该拓宽其教育面，成为终身学习的引擎；
培养适应社会的学习者，基于对美好生活向往的视角。考虑到科技进步的速度，我们可以预测到计算机、机器人、人工智能会错综复杂地融入我们个人生活和职业生活中。这个世界会变得不同，既有机遇，也有挑战。面对机遇，需要重点关注以下三个方面。

1.转变固有观念，深刻认识人工智能对促进教育教学发展的意义。人工智能与教育有机融合的学习方式正在发生巨大的改变，让教育研究者、实践者和学习者都更深刻认识到，以智能化和数字化为代表的现代技术不断重塑与再造了教育的方方面面。人工智能已经从以前那个不确定、不稳当的模糊狀态，走向越来越明晰的可用解决方案。因此，我们不能惧怕技术带来的学习变革，而要积极拥抱技术，不拘一格将人工智能与传统学习模式相结合，努力发展中国特色世界先进水平的优质教育，有效运用技术培养创新人才，实现教育现代化。

2.促进技术发展，不断探索更多能促进学术创新的人工智能。在技术的创新发展方面，呈现出技术的多元化发展与教育深入融合的趋势。从开放教育的学习技术和学习策略创新，到强调个性化学习的大数据分析等，人工智能在教育领域的应用前景和潜在意义也越来越大。当前，在各个学术领域中都可以看到人工智能的身影，研究者和实践者不断将人工智能作为一种工具，在实际学科问题中针对性地开发和改进相关技术，以加快学术成果的诞生和产业化转型。

3.推进创新应用，创新人工智能在教育教学中的应用模式。人工智能、大数据、虚拟现实等为代表的先进技术与教育各领域的紧密融合需要不断尝试新的应用模式。纵观现有的学术创新应用领域，可以发现绝大多数应用领域是近些年才涌现出来的，这启示我们要加大力度探索开发人工智能在学术创新中的应用模式，确保技术能够充分合理地推动学习创新与学术变革，实现全方位突破。

同时，滥用人工智能也成为人类需要面对的一种挑战。在使用人工智能的同时，个人信息也会更多地暴露出来，要在考虑使用便捷性的同时，考虑如何对个人身份信息的加密和脱敏。声纹识别已经受到关注，可以通过语音合成来模拟一个人的个人特征，因此个人特有的一些生物信息，也逐漸成为隐私的一部分。针对生成式人工智能（AIGC），2023年4月国家互联网信息办公室起草了《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》，向社会公开征求意见，对可能出现的各种技术滥用提出了规范。在学习与科研时，获取和使用数据要注意符合伦理规范，切勿私自盗用、滥用数据，造成未脱敏数据的泄露。

人工智能在学习变革与学术创新上，既有机遇，也有挑战。善用人工智能，使之不同！

本文受全国教育科学规划教育部重点课题“智能教育视角下基于眼动追踪的在线学习认知模型及自适应机制研究”（课题编号：DCA220453）资助

参考文献：

[1]中华人民共和国教育部. 教育部关于印发《教育信息化2.0行动计划》的通知[Z]. 教技﹝2018﹞6号，2018-04-18.

[2]中华人民共和国教育部. 教育部关于印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通知[Z]. 教技﹝2018﹞3号，2018-04-03.

[3]薛耀锋，曾志通，王亚飞，等.面向区域教育治理的学生画像研究[J].中国电化教育，2020（3）：62-68.

[4]薛耀锋，李佳璇.基于眼动追踪的在线同步学习系统可用性评测[J].现代教育技术，2021，31（12）：85-93.

[5]张立强，蒋有录，刘太勋，等.油田地质实习虚拟仿真实验教学体系的构建[J].中国地质教育，2020，29（1）：106-110.

[6]人工智能开启甲骨文整理研究新范式[EB/OL]（2022-11-22）[2023-04-14]. https：//www.msra.cn/zh-cn/news/features/oracle-bone-script.

[7]2022科学智能峰会回顾｜汤超院士：关于AI for Science的几层意思 [EB/OL].（2022-08-15）[2023-04-14]. http：//cqb.pku.edu.cn/info/1065/1851.htm.

[8]薛耀锋，朱芳清，王坤.元宇宙：下一代学习空间[J].基础教育，2022，19（2）：23-32.

（作者单位：华东师范大学教育信息技术学系暨上海数字化教育装备工程技术研究中心）

[责任编辑：于 洋]