2019年2月，中共中央、國務院印發了《中國教育現代化2035》，強調“因材施教”“知行合一”，指出“加快信息化教育時代變革”，提出利用現代技術加快推動人才培養模式改革，實現規模化教育與個性化培養的有機結合。隨著信息技術的發展，信息化教育已經從遠程學習、數字學習、移動學習、泛在學習過渡到了基于大數據和人工智能技術的智慧學習階段，不斷強化了學習者的學習。不同學習者的學習需求千差萬別，如何應對學生的個體差異，真正做到“因材施教”的個性化教學和學習，一直是擺在每個教育工作者面前的課題。

　　5月18日，在北京召開的國際人工智能與教育大會強調，要推動人工智能與教育、教學和學習系統性融合，利用人工智能加快建設開放靈活的教育體系，促進全民享有公平、有質量、適合每個人的終身學習機會。

　　人工智能催化因材施教

　　在傳統的課堂教育中，教師是知識的傳播者，也是課堂的主導者。教師在整個教學過程中，要兼顧課程準備與講授、課堂學生觀察與互動、教學效果評估與調整，是非常繁重的腦力和體力的付出，再要求教師因材施教，提供個別化的課外作業與指導，不是十分可行。學生的個性化發展、碎片化信息資源的爆發式增長，不斷給教師的課堂教育帶來了新的難度和挑戰。傳統的教學方式和新的需求呈現出明顯的差距和鴻溝。學生作為單體的教育接受者，已經逐漸不能滿足于統一、同質的課堂教育，其個性化的知識水平、學習方式、興趣愛好、性格氣質，都對個性化教育和教學提出了越來越高的需求。隨著自主學習和終身學習理念的深入人心，學生越來越偏向于借助現代的信息化工具和技術，自己規劃學習內容和學習方式。

　　人工智能技術日趨成熟，成為了催化因材施教的重要元素。大數據與人工智能讓教師容易把握每一個學生的個體區別，如：認知水平、學習習慣、興趣與愛好等，因材施教有了很好的基礎和起跑線。包括聯合國在內的世界組織以及各國都已經意識到，教育已經到了系統性變革的關鍵點，因此加大了對人工智能和教育融合的研究與嘗試。

　　人工智能鋪路因材施教

　　人工智能與人類和傳統的信息系統相比，其核心優勢在于高速增長的大數據資源以及依賴于大量計算能力的深度學習算法。在教育過程中，人工智能系統能夠感知、收集、存儲并處理教師和學生的行為數據;能夠有效組織和管理海量的學習資源和課程內容;能夠提供給學生豐富的個性化學習資源與學習指導，幫助教師實現更高水平的教學目標。

　　學生收獲更豐富的個性化學習體驗。學生是教育的主體，也是人工智能融合教育的直接受益方。每個學生在學習背景、水平能力、興趣偏好、學習方式、性格氣質等方面都存在著較大的個體差異，因此對學習者的建模，是提供個性化教學的核心。學習者建模分為靜態和動態兩種方法，靜態建模方法使用的是學習者進入學習環境之前就已經建立好的模型，包括學習者的自身屬性、學習風格等用于調整教學方案的學習者特征;動態建模方法則是在學習者進入學習環境后，跟蹤獲得學習者學習過程評價。兩種方法的結合可以在學習者進入學習環境前為其制定個性化教學方案，進入學習環境后則能夠根據學習過程評價實現學習內容的個性化調整。

　　人工智能系統能夠根據學生的靜態和動態數據，依據學習者模型，生成獨一無二的學習者特征畫像，并且能夠動態地更新和改進。根據學習者特征畫像，教學系統可以為每個學生推薦相應的學習資源和課程、學習方法和策略、學習伙伴和協作群組、內容展現方式等，帶來豐富的個性化學習體驗。

　　教師有精力投入更多的情感交流。盡管人工智能的發展永遠也代替不了教師的主體地位，但教師的角色和工作方式會受到人工智能的影響而改變。當前，碎片化的課程知識和創新內容呈爆發式的增長，除了人工智能系統，沒有任何人能夠完全接受和管理如此海量的教學資源和內容。人工智能的優勢在于海量的大數據和快速的計算能力，而教師的優勢在于對學生情感的理解和溝通能力。因此，教師將從知識的主要傳授者，轉變為教學的組織者和規劃者，和人工智能一起，互相補充，互相配合，提供更充實的教學活動和更多創新性實踐體驗。

　　首先，人工智能可以基于對學生的個性化分析，為教師推薦準確的內容和資源，實現有針對性的課程準備。其次，人工智能可以提供智能分組、智能交互、伴隨式評價等教學輔助手段，從而根據學生的學習進展和接受情況，動態調整教學方案，達到“以學定教，精準教研”。再其次，人工智能可以實現作業自動批閱、自動組卷、難點分析與預測、習題推薦與輔導、教學數據反饋等，將教師從繁重的課后教學管理工作中解放出來，讓他們能夠把更多的精力用于和學生的情感交流，以及提升學生創造性思維和綜合素質的實踐活動中。

　　實現人工智能與教育融合的美好前景需要腳踏實地

　　從人工智能的切入，我們可以很容易看到因材施教變得切實可行。當然這只是人工智能和教育的融合的起步，是美好的前景中的一個畫面。

　　我們也要注意到這項任務存在的困難。在所有行業中，教育始終是最尊重傳統、受技術進步影響最少的行業。數百上千年來形成的教學習慣和方法，將會受到人工智能的影響和改變，這會是一個長期的過程。大數據和深度學習算法是人工智能的兩個核心基礎。目前即使是最優秀的學校和教育機構，也無法做到實時的教學行為大數據的收集和存儲，只有一些在線教育機構，才能夠提供少量的學習行為數據。

　　為了促進人工智能和教育融合，推動教育變革和創新，首先需要進一步普及和深入教育信息化，使得教育系統能夠具備大數據收集和處理的能力，積累能夠產生人工智能的數據資源。其次，在教育理念和學習理論的指導下，進一步開展教育領域的人工智能技術研究，研發更多的智能應用。在此基礎上，在教育領域開展大規模的人工智能應用試點，推動教學過程的創新和升級，培育服務于社會和市場的智慧教育生態，最終實現由點到線，由線到面，由面到體，形成人工智能和教育的高度融合。

　　考慮到教育數據和學生行為數據與學生的個人隱私有著密切的聯系，因此教育大數據應用的倫理問題也需要被重點關注。曾經有社會學研究者公開了一份美國某高校新生脫敏數據集，其中已去掉了有關個人身份的信息，如姓名、電子郵箱等。始料未及的是，其他研究者發現，可以通過數據集中的新生人數、男女生比例、開設的課程名稱推斷出新生所屬的高校。再根據互聯網上公開的高校錄取新生名單和其中的生源地信息，即可建立學生真實姓名與數據集中信息的對應關系，導致數據脫敏的失敗。

　　人工智能和教育融合的最終形態將是智慧教育。智慧教育將會是一種全新的教育理念和體系，給人們提供一種前所未有的教育機會和體驗，從而實現教育的終極目標——培育個人知識和能力，創造個人和社會價值。

　　(作者分別為北京航空航天大學教授、副教授)