人工智能是制造智能機器的科學和工程，表現出與人類行為智能相關的特征，包括推理、學習、尋求目標、解決問題和適應性等要素(Monostori，2014)。人工智能作為社會發展的重要科技力量，迅速滲透到各行各業，成為各行業發展的新動力和新趨勢。在此形勢下，教育如何適應智能時代的需求，利用智能技術推進教學模式變革以及創新型人才培養，成為世界各國政府面臨的重要挑戰。美國2016年發布的《為人工智能的未來做好準備》提到要實施人工智能教育，擴大人工智能和數據科學課程，為人工智能推動經濟發展培養需要的人才(White House，2016)。國務院2017年7月頒布的《新一代人工智能發展規劃》提出要發展智能教育，利用智能技術加快推動人才培養模式以及教學方法的改革，構建包含智能學習、交互式學習的新型教育體系，推動人工智能在教學、管理、資源建設等方面的應用(國務院，2017a)。同年，國務院頒布的《國家教育事業發展“十三五”規劃》也提出要“綜合利用互聯網、大數據、人工智能和虛擬現實等技術探索未來教育教學新模式”(國務院，2017b)?？梢姡萌斯ぶ悄芗夹g推進教育系統的變革與創新已經引起世界各國的高度關注。

當前，我國教育改革雖然取得了顯著進步，但仍存在一些突出問題，比如教育發展不均衡，創新型人才培養模式不完善以及優質教育資源配置不合理等。隨著智能化時代的到來，人工智能將成為破解這些教育難題的“利器”，在創新教育教學模式、優化人才培養方案、發展學生專業技能、構建終身學習體系等方面發揮重要作用，推動未來教育的變革與發展。

近年來，國內教育領域的專家學者圍繞教育人工智能的內涵與關鍵技術(閆志明等，2017)、智能教育的內涵與目標定位(張進寶等，2018)、人工智能對混合式教學的促進(戴永輝等，2018)以及深度學習與機器學習的創新教育應用(劉勇等，2017;余明華等，2017)等進行了初步探討。但是，教育研究者和實踐者對于人工智能與教育融合發展過程中的一些基礎性問題的認識仍較為模糊，比如教育人工智能技術框架、應用模式、發展難題等?；诖?，本研究將構建教育人工智能的技術框架，探討教育人工智能的典型應用模式以及發展過程中面臨的難題，并在此基礎上提出教育人工智能的發展路徑，以期對人工智能與教育的融合發展提供一定的借鑒。

二、教育人工智能的技術框架

人工智能的發展經歷過三次浪潮，分別是計算智能時代、感知智能時代和認知智能時代，人工智能教育應用伴隨這三類智能技術的發展而不斷發展。吳永和等認為，“人工智能+教育”的相關技術有機器學習、深度學習、自然語言處理、神經網絡、學習計算、圖像識別等(吳永和等，2017);閆志明等指出，教育人工智能的關鍵技術主要有知識表示方法、機器學習與深度學習、自然語言處理、智能代理、情感計算(閆志明等，2017)。根據前期的調研分析以及相關學者的研究，筆者構建了教育人工智能的技術框架，主要包括教育數據層、算法層、感知層、認知層和教育應用層(見圖1)。

圖1　教育人工智能的技術框架

1.教育數據層

教育數據層是教育人工智能技術框架的基礎層，該層主要包括管理類數據、行為類數據、資源類數據以及評價類數據(李振等，2018)。其中管理類數據包括學生個人信息、學籍檔案、教職工信息、一卡通數據等，資源類數據包括試卷、課件、媒體資料、案例等，行為類數據包括教師行為數據(如講解與演示、指導與答疑、提問與對話、評價與激勵)和學生行為數據(如信息檢索、信息加工、信息交流)，評價類數據包括學業水平測試數據和綜合素質評價數據等。教育數據層主要負責對以上數據進行采集、加工處理、存儲等，但由于該層的數據龐大復雜、良莠不齊，因此在數據采集環節需要對數據進行預處理，具體涉及到的技術包括數據采集、篩選、集成、格式轉換、流計算、信息傳輸等。其中在數據處理環節，當前應用比較廣泛的數據處理平臺有Hadoop、MapReduce和Spark等。

2.算法層

算法層是實現各類教育人工智能技術的核心，該層主要包括機器學習和深度學習兩類算法。機器學習是指利用數據或以往經驗，優化計算機程序的性能標準，其目標是開發能夠自動檢測數據模式的方法，然后使用未覆蓋的模式來預測未來的數據(Alpaydin，2014)，是人工智能最核心、最熱門的算法。目前，機器學習在學生行為建模、預測學習表現、預警失學風險、學習支持與測評以及資源推送等方面發揮著重要作用(余明華等，2017)。深度學習是機器學習的一個子領域，致力于算法構建，解釋和學習傳統機器學習算法通常不能提供的高水平和低水平的抽象數據(Taweh BeysolowⅡ，2017)。深度學習在文本識別、語音識別、圖像識別等方面的應用已取得突破性進展，其識別準確率已遠遠超過傳統技術的識別能力(劉勇等，2017)。

3.感知層

感知層是讓機器和人一樣能看會認，能聽會說，具備感知能力。該層涉及的技術主要有語音識別與合成、計算機視覺、圖像識別、生物特征識別、文字識別等。其中，語音識別和人臉識別分別入選《麻省理工科技評論》評選出的“2016年十大突破技術”和“2017年十大突破技術”。在我國，人工智能識別技術已處于世界領先行列，被廣泛應用到教育教學中。近年來，基于語音識別技術的語言測評與輔助學習軟件層出不窮，它們通過識別學習者的語音然后進行評測并給出修正意見以幫助學習者提升語言表達能力。圖像識別技術在教學上的應用也頗具成效，基于該技術的拍照搜題軟件被中小學生廣泛使用。生物特征識別技術能夠捕捉和感知學生學習過程中的面部表情、手勢等變化，幫助教師了解學生在課上的學習情況。計算機視覺是利用計算機通過模仿人類視覺來感知和理解世界中的物體(Zhang et al.，2014)，借助該技術可以采集學生學習過程中的圖像，對其特征進行提取、分析，從而達到學情監測的目的。

4.認知層

認知層是感知層的進一步發展，不僅能夠讓機器感知和識別語音、圖像和文字，而且能夠讀懂語音、圖像和文字的內在含義。該層涉及的技術主要有自然語言處理、智能代理、知識表示方法、情感計算等。自然語言處理技術能夠讓機器“理解”人的語言，其在教育領域的應用主要體現在機器翻譯、作文評價與批改、智能問答與人機交互等。智能代理技術能夠讓機器變得更具人性化和個性化，被廣泛應用到教學系統中以提升教學質量。知識表示方法是指將人類知識推理編碼成符號語言，使其能夠被信息系統處理，該方法在提升專家系統智能方面發揮了重要作用。情感計算是人工智能的一個熱門話題，是Picard教授于1997年在麻省理工學院提出的，她認為情感計算是對情感或情感產生影響的計算(Picard，1997)。情感計算應用于教育教學，可以有效促進學習者情感上的交互，從而提高學生學習的積極性。

5.教育應用層

教育應用層位于教育人工智能技術框架的最頂層，是各類人工智能技術在教育領域應用的集中體現。目前，人工智能教育應用主要聚焦在智能導學、自動化測評、拍照搜題、教育機器人、智能批改、個性化學習、分層排課、學情監測8個方面，服務的對象主要是學生、教師和管理者。

智能導學系統是利用人工智能技術提供個性化學習指導的自適應教學系統(Graesser et al.，2005)，該系統能夠滿足不同學習者的需求，在知識、技能和情感上提供智能服務。在自動化測評方面，一些基于人工智能技術的語音測評軟件，已投入市場。借助圖像識別技術，拍照搜題類軟件為學生的自主學習提供了便利。教育機器人作為一個強有力的學習工具，在教育領域的應用越來越普遍(Benitti，2012)。智能批改借助人工智能技術能實現作業自動批改，并給出評語和修改意見。在個性化學習方面，人工智能技術結合大數據能為每位學生制定個性化的學習路徑，推送合適的學習資源，提升學生的學習效果。分層排課是利用先進的人工智能算法實現“一人一課表”，以應對分層教學帶來的挑戰。學情監測是借助人工智能技術全面了解學生的學習情況，并對其學習結果進行預測和干預。

三、教育人工智能的典型應用模式

教育人工智能的應用核心應聚焦教育目標和價值體系，利用人工智能技術的優勢與教育過程相融合，以產生1+1>2的效果(張坤穎等，2017)。根據目前人工智能技術的特點和優勢，本研究認為人工智能可以解決三個層面的教育問題，分別是面向特殊人群的補償性教育、針對常規業務的替代式教育以及服務個性發展的適應性教育(見圖2)。

圖2　教育人工智能三層次應用模式

1.面向特殊人群的補償性教育

所謂補償，就是抵消損失，彌補缺陷(賈靜元，2016)。缺陷補償是特殊教育的重要目的，其有兩層含義：一是指用機體未被損害的部分去代替、彌補已損害的部分，以產生新的機能組合和新的條件聯系;二是指利用新的科學技術、工具與手段使機體被損害的機能得到部分或全面康復。

特殊教育中的群體一般包括聾啞學生、聽障學生、視障學生、智障學生、自閉癥學生及肢體殘疾學生等，這些學生由于先天或者后天缺陷，在學習和生活上充滿困難。目前，人工智能技術已經成功應用于特殊教育領域(Drigas et al.，2011)，它可以延伸特殊人群器官的功能，以技術手段彌補其智力或身體的不足，最大程度滿足不同特殊人群的需要，促進其個性化學習。生活方面，利用教育人工智能可以促進特殊人群的生活便利化。健康方面，應用教育人工智能可以促進特殊人群的康復專業化，尤其是自閉癥患者的康復治療。自閉癥患者最缺乏社會溝通能力，而人工智能技術支持下的智能虛擬代理或智能社交機器人可以很好地與自閉癥患者進行對話交流，獲取其社交行為關鍵數據，并通過快速、非正式的評估來判斷患者是否理解活動或進行輕微的技能改進，以培養自閉癥患者的語言能力、社會溝通能力甚至是情緒智力。總之，教育人工智能可以有效實現特殊人群的補償性教育，最大程度開發其優勢潛能，發展其多元智能，幫助其加快回歸主流社會，打破殘障人和正常人之間的隔閡。

2.針對常規業務的替代式教育

人工智能支持下的替代式教育強調通過技術達到與教師從事的某些教育活動相同的作用，代替教師執行部分任務。如圖3所示，在目前的教育人工智能應用中，以自然語言處理和機器學習為核心技術的智能批閱系統能夠實現機器智能閱卷、作文自動批改;以語音識別測評技術為核心的語言類教育應用能夠實現口語考試評分、口語練習糾錯。因此，教育人工智能可替代教師執行的常規業務主要體現在考試結果判定、作業及練習效果檢查兩個方面。

e-rater自1999年以來就一直被美國教育考試服務中心(ETS)用于自動評分。該系統通過從大量文章中提取代表書寫質量的一系列特征，并對文章語言、內容、篇章結構進行重點分析，包括詞匯復雜度、語法錯誤的比例、文章風格、單詞總數等，將這些分數利用統計模型進行分析并產出最終的得分估計。每個特征的權重由統計過程確定，保障了系統與教師評分相對一致。e-rater目前主要用于托?？荚嚨淖魑淖詣釉u分，類似能夠對作文進行自動評分的系統還有Project Essay Grade(www.lxws.net)、IntelliMetric等。大型考試中數以萬計的試卷借助智能閱卷系統可以將教師從機械重復的勞動中解放出來，并在一定程度上減少教師由于主觀因素造成的評分標準差異，保證了評分客觀公正，提高了作文評分效率。

智能批改系統不僅能自動生成評分，還能提供針對性的反饋診斷報告，指導學生如何修改，一定程度上解決了教師因作文批改數量大而導致的批改不精細、反饋不具體等問題?；谡Z音識別技術的口語學習軟件同樣可以對學生的口語發音進行評分、糾錯和指導。

人工智能技術使機器能夠根據預設程序進行高效地重復性工作，因而教師可以將更多精力投入到教學設計優化、學生心理健康培養等創造性活動中。針對常規業務的替代式教育既能節省大量人力資源，為教育教學提供便利性服務，同時又能促進學生學習方式的多樣化和智能化，滿足眾多學生的學習需求。

3.服務個性發展的適應性教育

由于個體差異，學習者在學習過程中對知識的接受程度不盡相同。實現學生個性化學習，達到因材施教的目標是解決教育問題的關鍵，也是人工智能技術在教育領域的重要發展方向。智能虛擬助手、智能導學系統、適應性學習平臺等系統能根據學習者的個人特點(如語言、學習風格、偏好等)創建個性化課程，讓學習者獲得更好的學習效果(Pires et al.，2018)。

智能虛擬助手通過自然語言模擬人類對話，深層次理解人類需求，其核心特征是對話式交互與智能性服務(王萍等，2018)，可以實現與學習者交互問答、提供情境學習、進行學習分析等功能。將人工智能技術支持的機器人導師嵌入Duolingo語言學習系統中，就可以輔助學習者進行語言學習，在與學習者對話過程中，機器人導師可以變換不同角色來討論不同話題，增加語境的真實性。隨著交互程度不斷加深，機器人導師會更懂學習者，互動過程也將更具針對性。該系統還會對學習者的學習數據進行分析，從而有效調整學習進度與內容。智能導學系統則兼顧學習者的認知和情感狀態，借助答案分析和錯誤反饋過程來評估學習者對知識的掌握程度，并提供個性化的指導(Strain et al.，2013)。

智能化程度較高的個性學習支持系統不僅能對語音、圖像等外部信息進行感知，還具備深度學習的能力，能夠理解學習者行為習慣甚至情感態度。個性化學習支持系統產生的學習者行為數據，是系統功能完善與技術升級的基礎支撐，是實現對學習者個性化學習輔導的關鍵因素。機器對學習者學習風格、興趣偏好的了解越深入，對學習內容推送、學習行為反饋、情感變化的處理便越精準。目前，個性化學習支持系統還處于研發階段，成熟度不高，但已能為學生適應性學習提供不同程度的支持。

四、教育人工智能發展面臨的難題

1.教育數據的數量與質量存在“短板”，限制了人工智能技術價值的發揮

數據是產生智能的基礎，足夠的高質量數據才能促進人工智能技術價值的發揮，減輕教師、學習者以及管理者的重復性工作，使教育教學更具個性化與科學性。

首先，較之金融、醫療等行業，教育行業目前能夠采集到的數據量仍相對較少。智能的產生需要依托大量的數據。作為人工智能關鍵技術的機器學習是一個始于大量數據的統計學過程，其試圖通過數據分析導出規則或者流程，用于解釋數據或者預測未來數據(White House，2016)。而在教育領域，教師的教學過程和學生的學習過程數據并未得到完全記錄，無法為人工智能提供足夠的數據支持。人工智能需要跟蹤記錄完整的教學與學習數據，從大量的數據中多學科、多層次、多精度、多情境、多語義(周慶等，2015)地分析教學與學習特點，從而輔助教學、學習、考試與管理。

其次，由于教育行業本身存在數據標準不一致、數據采集不完整等問題導致其數據質量不高。高質量的數據集可以提升機器學習的效率以及精準性，從而更好地為學習者提供個性化服務。目前教育數據并沒有形成統一的標準，教學與學習過程產生了大量的文本、圖像、聲音、影視、超媒體等半結構化與非結構化數據，其格式多樣，標準不一。與金融等行業不同，教學與學習是非線性活動，很難從大量、復雜、凌亂、無模式的教學活動中獲取高質量數據(楊現民等，2016)。此外，大數據時代新媒體的便捷性、海量信息內容的離散性、學習者閱讀方式的隨意性以及學習時間的零碎性使學習者獲取的知識更加碎片化(王承博等，2015)，學習的碎片化進一步加大了人工智能獲取高質量數據的難度。

2.教育業務復雜多樣，加大了通用人工智能技術“嫁接”教育的難度

教育是一個超復雜的系統，涉及教學、管理、科研、服務等諸多業務，不同地區、不同學校的教育業務雖然具有一定的共性，但差異性也很突出(邢蓓蓓等，2016)。教育業務隨學校、學科、知識傳授方式和應用場景的不同而不斷變化。每所學校擁有獨特的組織架構以及辦學特征，每個學科也都有不同的知識體系和應用場景，每位教師的教學方式和學生的學習方式亦不相同。因此，教育系統的復雜性對人工智能技術提出了更高的要求，通用人工智能無法滿足學生、教師以及管理者的個性化需求。人工智能在教育行業的“嫁接”需要結合不同的場景做出適應性的改變，以滿足不同業務以及不同人員的需求。

此外，人工智能技術本身發展的不成熟進一步加大了其適應目前復雜多樣的教育業務的難度。雖然語音識別、文字識別、圖像識別等人工智能技術已有較大進展，但是中文自然語言處理、情感計算等技術仍存在較大的發展空間。目前自然語言處理僅能對句法結構、拼寫正誤等進行判斷處理，對篇章結構、語言邏輯、觀點表達等方面的分析尚未完全成熟。教學與學習均需要大量的語言交流，無論是數據分析還是人員對話均對自然語言處理技術提出更高的要求。在情感計算方面，學習是一個復雜的過程，學生隨之產生諸如氣憤、厭惡、恐懼、愉悅、悲傷以及驚訝等復雜多變的情緒。當前簡單的情緒識別技術不僅無法識別學習者復雜多變的情緒，而且也不利于學習者個性化學習的發生。

3.教育用戶對人工智能技術存在應用價值和角色關系上的雙重困惑，對其信任感不強

許多教師以及教育管理者對人工智能技術在教育領域的應用價值存疑，導致對其信任感不強。依據技術接受模型理論，感知有用性和感知易用性均影響著教育用戶對人工智能教育應用價值的判斷。首先在感知有用性方面，人工智能是否可以優化教學目標、教學內容、教學方法、教學過程、課堂環境、作業設置、學習活動，從而提高教師的教學質量，以及人工智能是否可以真正促進管理的自動化、科學化，從而提升學校各類事務管理水平，這兩個方面目前仍存在較大疑問。其次在感知易用性上，從硬件設施來看，目前大多數學校已完成了數字校園建設，但學校引入人工智能技術需對部分設備進行更新，甚至需要引入一套新的系統和技術來接入人工智能;在軟實力方面，目前教師以及教育管理者本身具有的能力能否勝任人工智能在教育中的應用，從而提高教學質量與管理水平，也需要進一步深入思考。

此外，大多數教師以及管理者對人工智能與教師之間的關系認識模糊，這種認識模糊也導致教師無法實現對人工智能的完全信任。首先教師困惑于如何與人工智能相互合作完成教學，其次教師對將人工智能應用于教學之后，誰在掌握教學主導權存疑。此外，社會上諸多關于人工智能的負面輿論亦影響著教師和管理者對于人工智能的認識。隨著人工智能時代的到來，建筑工人、司機、收銀員、檢測員、保險員、翻譯等將不同程度地被人工智能代替。而在教育行業，教師是否將被人工智能代替也存在較大爭論?？梢源_定的是，人工智能可以取代模塊化的任務，替代重復性的工作，減輕教師重復性勞動的負擔，但教育領域中創新創造性的工作以及學生情感態度價值觀的培養卻是人工智能所不能勝任的。

4.專業教師隊伍與課程體系缺乏，阻礙了人工智能融入教育的進程

目前人工智能在教育中的應用尚處于起步階段，國務院2017年印發的《新一代人工智能發展規劃》提出要在中小學階段設置人工智能相關課程，推動人工智能領域一級學科建設，把高端人才隊伍建設作為人工智能發展的重中之重，完善人工智能教育體系等(國務院，2017a)。但目前來看，關于如何建設人工智能教師隊伍以及人工智能相關課程體系等問題尚未形成統一清晰的認識，阻礙了人工智能融入教育的進程。

人工智能教師隊伍與課程體系的缺乏加大了人工智能相關人才培養的難度，人工智能融入教育也缺少全面系統的理論以及實踐案例的支撐。眾所周知，教師是教育的實施者、組織者和引導者，課程是教師開展教學的活動載體，只有具備完整的教師隊伍與課程體系才能系統全面地指導人工智能人才培養，進而指導教師和管理者應用人工智能技術提高教學與管理質量。

五、教育人工智能的未來發展路徑

在未來教育的變革中，人工智能在提升教育教學質量、創新人才培養模式、促進個性化學習與終身學習等方面將發揮不可替代的作用，需要政府、學校、企業和社會的廣泛關注。雖然當前教育人工智能的發展取得了一定成效和影響，但整體發展仍處于起步階段，依然面臨諸多困境。基于此，本研究結合我國教育人工智能發展現狀與面臨的難題，提出以下五大發展路徑。

1.加大教育人工智能產品研發力度，提升技術服務品質

教育人工智能產品的研發和技術服務品質的提升需要從多方面努力。一是要加強教育領域專家、人工智能專家以及企業人員之間的合作，了解當前教育的現實需求，尋找人工智能與教育的契合點，推動教育智能產品的研發與應用。比如，借助人工智能技術探索教育情感類機器人的研發，將人類的情感賦予智能機器，使其能夠與學生進行情感上的互動，實現人機共情，讓機器變得更有“溫度”。二是不斷拓展教育人工智能產品的功能模塊，切實滿足不同階段學生的個性化學習需求和教師的教學要求。當前，國家積極倡導在中小學開設人工智能相關課程，因此可以研發與之相配套的教育人工智能產品，比如編程類教學工具和軟件，以此來輔助教育教學，優化學生的學習效果。三是建立完備的教育人工智能產品安全監管和評估體系，規范行業標準，加大市場督導與監察力度，保障企業為教育人工智能的發展提供安全、優質的產品與服務。

2.拓寬人工智能教育應用空間，多學科交叉協同助力教育創新發展

深入挖掘人工智能在教育領域的應用價值，拓展應用空間，讓其更好地為教育教學提供服務。人工智能技術能夠打破教育壁壘，有效整合正式與非正式學習。因此，建議國家建立人工智能教育服務平臺，匯聚全球優質教育資源，根據學習者需求精準推送適合其發展的學習資源。建立國家人工智能教育管理平臺，追蹤記錄學習過程數據并進行深度挖掘和學習分析，全面了解學習者興趣愛好和現實需求，有助于促進個性化教育和終身學習的實現。除了普通的學校教育外，人工智能技術還可以拓展到特殊教育、職業教育等其他教育體系中，其中特殊教育恰恰是最需要人工智能技術的領域之一(張坤穎等，2017)。利用人工智能，能滿足特殊人群的學習需求，讓其享受教育改革帶來的豐碩成果。此外，要廣泛開展跨學科探索研究，推動腦科學、神經科學、認知科學等學科的交叉融合，共同致力于未來教育的發展。

3.構建和諧共生“人機結合”新生態，增強教育人工智能信任感

人工智能與教育的融合發展是智能時代的重要趨勢。教育人工智能將取代教師的重復性勞動，一定程度上減輕教師的壓力和負擔，使得教師有更多時間進行教學設計的優化以促進學生的個性化學習。但是教育中涉及的學生道德品質、價值觀念以及情感態度的培養是人工智能所不能替代的，仍然需要由教師來完成。因此，“人機結合”將成為未來教育發展的主流趨勢。具體而言，機械式、重復性的工作由機器來完成，如替代教師批改作業、整理收集學習資料、安排考試等;教師將更多精力放在與學生的情感交互、學生人格的塑造、道德品質的培養以及高階思維能力的提高等方面。此外，人機信任是教育人工智能發展的關鍵因素，建立長效的人機信任機制是構建和諧共生“人機結合”新生態的前提。因此，要加快完善人工智能治理體系，制定和嵌入道德標準，打造更加強大、安全和值得信賴的教育人工智能應用系統，推動人工智能與教育融合的良性發展。

4.加強“政企學研”多方合作，協同推動教育人工智能快速發展

人工智能與教育的融合發展是一項長期而又艱巨的任務，唯有“政企學研”多方合作協同推進，才會取得顯著的效果。首先，政府要高度重視教育人工智能的發展，建立健全制度保障體系，繼續加大教育人工智能的資金扶持力度，為智能技術的革新提供保障。其次，企業要加大教育人工智能產品的設計與研發，擴大產品供給，提升服務質量，與學校、科研院所廣泛開展合作，拓寬企業發展渠道。再次，學校要積極探索人工智能技術支持下的教育教學模式，開設人工智能相關課程，著力培養學生的數據科學素養和計算思維能力，以滿足未來智能時代的發展需求，為企業、科研機構不斷輸送人才。最后，科研院所要聚焦人工智能發展前沿，廣泛開展人工智能教育應用理論研究，構建新一代教育人工智能理論體系。通過不斷地技術突破和產品創新，解決好教育人工智能發展過程中面臨的技術難題，并為企業產品的研發提供技術支持。

5.建立教育人工智能示范點，探索教育人工智能應用模式

依據“試點先行，以點帶面，逐步推廣”的原則，選擇信息化條件比較好的地區和學校，建立教育人工智能示范點，探索教育人工智能的應用模式，并逐漸向全國推廣。具體而言，示范點聘請行業或高校人工智能專家作為顧問，定期對示范點的建設提供指導，并努力建設一支包括人工智能教師在內的信息化人才隊伍。此外，對試點區校的管理者和教師進行人工智能業務培訓，強化教育管理者對人工智能教育應用的認識，提升教師應用人工智能技術的能力。最后，制定有效的激勵措施和保障體系，鼓勵教師和管理人員創新應用人工智能技術，革新教育教學模式，提升教學水平。