AI怎样改变教育 权威解读报告来了

监考和评卷、伴随的钢琴练习、课堂评估、回答问题和诊断，甚至在课堂上代替老师……由于人工智能，这些关于智能教育的想法已经变成了现实。

“人工智能+教育”会产生什么样的化学反应？它将如何改变我们的教育图景？29日，科技部新一代人工智能发展研究中心会同罗兰·贝格管理咨询公司发布了《智能教育创新应用发展报告》(以下简称《报告》)。报告显示，智能教育正处于从教学辅助到价值创造的过渡时期。它已经在我国教育领域的离线人工智能课程、智能评价等场景中得到应用，但在成熟和个性化阶段还没有大规模的商业应用。

中国的智能教育正处于工业化的前沿

“近年来，中国在计算机视觉、语音识别等典型人工智能应用技术方面不断取得突破，并取得了一定的国际竞争力，为人工智能在教育领域的应用奠定了坚实的基础。同时，良好的政策环境、巨大的教育市场需求以及教育科技企业的深度参与，促使我国智能教育的产业化水平走在前列。”中国科技信息研究院政策与战略研究中心副主任兼助理研究员高放说。

那么，智能教育什么时候可以产业化？该报告分析说，人工智能技术在教育领域和普通领域的工业应用所需的年数没有根本区别。语音识别将在两年内实现产业化。预测分析、虚拟现实、机器学习、深度神经网络、计算机视觉和聊天机都需要2-5年才能实现工业化应用，而自然语言处理(NLP)需要5年以上才能实现工业化应用。在知识地图和认知计算两个方面，由于教育场景的一致性和收敛性较好，这两个场景将在2-5年内实现教育领域的产业化应用，比一般领域的等待时间提前5年以上。

《报告》显示，中国的智能教育市场正在快速增长。2018年，中国智能教育市场规模为5320亿元，同比增长17.13%。目前，智能教育领域主要有六种产品形式，即智能批改、拍照和搜索问题、智能评价、智能题库、分级阅读和自适应学习，形成了四大市场主体，即以美好未来为代表的教育公司、以百度和腾讯为代表的互联网公司、以科大迅飞为代表的人工智能技术提供商、以阿里巴巴为代表的计算平台。

人工智能在教育中的潜在用途是什么

报告指出，人工智能在教育领域的应用已经逐渐渗透到整个教学过程，从外围工具扩展到核心教学。

由于人工智能技术的适应性和成熟性，人工智能的应用在场景分布上表现出一些明显的特点:目前，人工智能主要应用于复杂程度较低的场景，如拍照和搜索问题、分级阅读、智能题库、考试和诊断等。这些应用程序工具具有明显的属性。然而，在“评价”和“管理”环节，人工智能技术的适应性和成熟度相对较低。然而，一旦知识地图和大数据等技术被突破，诸如“教学”和“准备”等服务属性场景将爆发出巨大的潜在价值。

人工智能能因材施教吗？

报告显示，智能教育将重塑教育过程，促进更加多样化、准确化和个性化的人才培养。

报告指出，智能教育的发展可分为三个阶段:教学辅助阶段、价值创造阶段和个性化教学阶段。"目前，智能教育仍处于从教学辅助到价值创造的过渡时期."科技部新一代人工智能发展研究中心副主任徐峰研究员表示，未来随着知识映射、认知计算、自然语言处理等技术的不断发展，人工智能将覆盖更多的教学场景，并有望在适应性学习和适应性互动课堂的应用中逐步成熟，实现“因材施教”。

加大智能教育关键技术的研发力度

报告建议加强智能教育关键技术的研发:一是依托国家智能教育人工智能开放创新平台，建立跨学科、跨区域的“人工智能+教育”研究共同体，开展广泛的跨学科探索和研究，促进脑科学、神经科学、认知科学等学科的交叉融合；二是加强“*-企业-学习-研究”的多方合作，加强行业研发探索，为学术界提供坚实的理论基础，并最终试点应用到相关教学场景中；三是进一步推进平台建设，推进开放平台向公众开放智能教育的关键共性技术，营造智能教育的生态环境。

除了加强复杂教育环境下人工智能关键技术的研发外，高放还建议有关部门尽快出台规划文件，推动智能教育的发展，加强应用部署并及时实施。应努力提高一线教师和教育管理者的人工智能素养，以确保智能教育的所有场景落到实处。抓紧制定人工智能在教育行业的应用标准和规范，确保其健康有序发展。

(北京，8月29日，《科技日报》)