人工智能与教育教学深度融合的区域发展趋势与推进建议

作者：王同聚1 伍文臣2* 刘小莲2

（1.广州市电化教育馆，广东 广州 510091；2.广州市越秀区教育信息中心，广东 广州 510030）

云栖网摘要：

人工智能具有助力学习个性化、教学精准化、管理智慧化等特征，成为推动教育教学变革的重要引擎，但其如何与教育教学融合的问题尚待解决。为了解人工智能与教育教学融合的现状，文章从人工智能现状、人工智能发展规划、对人工智能的态度等方面编制调查问卷，以中小学校级管理者、教师和学生为研究对象，对广州市273所各类实验校开展调研。结果表明：当前人工智能与教育教学的融合尚处于第二个阶段（主动融合阶段），学生、教师及管理者对人工智能实现了从认识到接受的过程，处于使用及应用的阶段。为进一步加快人工智能与教育教学深度融合的进程，作者提出六大推进建议：加大经费投入和人工智能基础设施的建设、中小学人工智能教育配套课程资源的建设、提升中小学教师的人工智能教育专业素养、推进人工智能技术支持教育教学、提炼人工智能与教育教学深度融合创新应用典型案例、注重人工智能伦理教育和师生身心健康。

关键词：人工智能；教育教学；深度融合；发展趋势；推进建议 中图分类号：G434文献标志码：B文章编号：1673-8454（2022）07-0073-09

一、研究背景

随着大数据、物联网、虚拟现实/增强现实/混合现实（VR/AR/MR）、区块链等技术的迅猛发展，人工智能以多种形式为教育教学提供个性化和精准化服务，引发了教育领域系统变革。

近年来，我国高度重视人工智能与教育教学的融合发展。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出要完善人工智能教育体系、加强人才储备和梯队建设，形成我国人工智能人才高地；实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育[1]。

2018年4月，教育部印发《教育信息化2.0行动计划》，强调人工智能、大数据、区块链等技术迅猛发展将深刻改变人才需求和教育形态，推动教育模式变革和生态重构。人工智能与教育的融合创新已成为未来教育变革的必然趋势[2]。

2019年5月，国家主席习近平向国际人工智能与教育大会致贺信，指出把握全球人工智能发展态势，找准突破口和主攻方向，培养大批具有创新能力和合作精神的人工智能高端人才，是教育的重要使命；并强调积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新[3]。

针对人工智能与教育教学融合发展，多位学者进行了系列研究。王铮等认为教育2.0时代，人工智能研究与教育的结合，不仅为当代教育改革创新提供了新的思路和方向，而且也为人工智能未来的发展创造了有利条件，人工智能的研究加快了教学理念的革新、促进了教学方法的创新，而教学创新也推动了人工智能研究成果的价值转化[4]。熊媛等通过文献分析发现，“人工智能+教育”的应用主要分布在智能教学、智能评测、教育类智能游戏、教育类智能机器人等方面，并且得出“人工智能+教育”融合发展历经四个阶段，即被动融合、主动融合、建构融合和交互融合阶段[5]。张海生认为人工智能与教育深度融合发展所要解决的问题，实际上就是技术、数据和算法的融合，只有当三者有效融合，才能实现教育资源的有效供给和个性服务[6]。

为推进创建全国“智慧教育示范区”建设，2019年9月，广州市教育局共评出8个支撑区（含2个培育区）、26所支撑校，为“人工智能+教育”的创新发展创造了有利条件。2019年1月，中小学人工智能教育项目成果发布会在京举行，北京、广州、深圳、武汉、西安等五个城市作为第一批试点落地城市，3—8年级的学生将全面试点学习人工智能与编程的课程[7]。2019年9月发布的《广州市教育局关于公布广州市中小学人工智能课程改革实验区、校的通知》，确定了3个实验区和147所实验校，目标是到2022年实现人工智能教育覆盖全市学校，培养适合未来的创新型人才。广州市教育局还委托市教育研究院，组织开发了一套3—8年级的《人工智能》教材，目前已通过广东省教育厅复审。

针对广州市中小学人工智能与教育教学融合的现状，本研究主要以广州市中小学“智慧校园”实验校、广州市中小学“人工智能”课程实验校和广州市创建全国“智慧教育示范区”支撑校三类实验学校作为研究对象，聚焦人工智能现状、人工智能发展规划、不同角色对人工智能的态度，开展问卷调查。根据问卷调查结果，本研究将从人工智能与教育教学融合条件、师资状况、对待人工智能的态度等方面展开分析。

二、研究设计

（一）调查内容与分析工具

调查内容主要分为两部分：一是人工智能与教育教学融合的现状；二是不同角色对人工智能的态度。设计的调查问卷分为问卷描述、基本信息以及问卷主体，包括单选题、多选题。其中，管理者的问卷主体共设置30道题、学科教师28道题、学生26道题。利用SPSS软件进行数据统计与分析，对调研对象基本信息、人工智能与教育教学融合的现状等调查结果进行统计学描述。

（二）问卷的发放与回收

本次调查以三类实验学校、273所学校为样本。调查对象分为校级管理者、教师和学生，覆盖语文、数学、英语等13个学科的教师。依托专业在线问卷调查平台“问卷星”完成问卷的发放、填答、回收，共回收问卷15522份，其中校级管理者309份、教师1074份、学生14139份，问卷回收率100%、有效率100%。

调查结果显示，273所学校的校级管理者和教师的年龄、学历多以本科和硕士为主，任教教师职称多集中在中、高级，任教学段覆盖小学、中学和高中，调查结果具有一定程度的代表性，能够真实地反映目标现状。

（三）调查问卷信度效度分析

对校级管理者问卷进行内部一致性检验，得到问卷的信度。根据数据分析可知，问卷整体α系数为0.863，各个问卷设计维度的α系数也均>0.85（α系数值介于0.80至0.90之间为非常好），说明该问卷具有良好的信度（见表1）。同理对教师和学生问卷进行内部一致性检验，得到整体α系数为0.87和0.90，说明问卷具有良好的信度。

表 1 问卷信度分析

通过对校级管理者问卷进行KMO值和Bartlett’s球形检验分析问卷的结构是否达标，结果如表2所示。

表 2 问卷效度分析

经过数据分析，校级管理者问卷评价KMO值为0.85，属于0.80～0.90范畴，Bartlett’s球形检验为差异显著性（Sig值为0.000<0.05），证明此问卷具有良好的效度。同理对教师和学生问卷进行效度分析，得到KMO值分别为0.88和0.863，Bartlett’s球形检验均为0.000，证明问卷具有良好的效度。

三、调研结果分析

（一）人工智能与教育教学融合的现状

通过对智慧教育相关实验学校的309位校级管理者、1074位教师、14139位学生的调查问卷进行分析，结果表明：当前人工智能与教育教学的融合处于第二个阶段（主动融合阶段），学生、教师及管理者对人工智能实现了从认识到接受的过程，而且达到了使用及应用的程度。本研究将从人工智能与教育教学融合的基础条件（如硬件基础、课程设置、师资水平、教学理念等）、不同角色对人工智能的态度、对人工智能与教育教学融合的现状进行分析。

1.人工智能与教育教学融合的基础条件

（1）学校硬件基础和开设人工智能课程情况

通过调查，目前有人工智能课程实验室的学校共140所（占比45.31%）。教学管理方面，部分学校实现了教学反馈和评测（48.22%），有些学校配置了学生学习成绩统计管理系统（42.72%）；人工智能支持校园管理系统覆盖了教学（71.52%）、德育（37.86%）、教研（41.75%）、人事（12.94%）、安防（28.16%）等多个方面。

从调查结果可以看出，许多学校已有人工智能实验室、人工智能教学、人工智能教学辅助等相关硬件部分，表明目前大部分学校已具备人工智能与教育融合的基础。较多学校尝试开设人工智能课程，调查对象中有231所学校开设了人工智能类课程（占比74.76%），多以实验年级（44.66%）和实验班（40.78%）的方式开展（见图1），以融入信息技术课（66.67%）和社团/兴趣小组（58.25%）的方式进行。从中可知，广州市中小学三类实验学校开设人工智能课程的学校接近三分之二。

图1    学校开展人工智能课程教学的情况

（2）人工智能与师生分工协作和支持教学情况

被调查的学生中，73.6%的学生曾以信息技术课程的方式参与过人工智能相关活动，36.33%的学生通过参加科学通识课程来学习人工智能。

在对学生能力进行调查的过程中发现，52.65%的学生能够使用开放的智能资料或者工具设计3D打印作品，50.41%的学生能够设计智能家居，41.76%的学生能够设计编程机器人，如图2所示。

图2    学生利用人工智能工具设计创新作品情况

相关数据显示，学生对人工智能的认识较为丰富，并进行了个性化、创造性等形式多样的学习，利用人工智能开展的学习活动涉及课内、课外，且能够将人工智能相关课程习得的知识用于生活问题的解决。

在有效利用智能学习工具进行学习的活动方面，80.46%的学生可以查找学习资源，67.27%的学生可以进行自主学习，58.4%的学生可以与同伴协作交流等。

在人工智能技术支持教学方面，63.5%的教师应用过智能课堂教学系统，41.71%的教师应用过智能组卷批改阅卷系统。

在应用环节上，61.17%的教师能够将人工智能用于课前备课，57.17%的教师能够用于资源推送，50.28%的教师能够用于创设情境，如图3所示。

图3   教师在哪些教学环节应用人工智能技术

此外，70.49%的教师利用一些学校科技社团活动来开展人工智能课程的项目学习活动。从调查结果可知，人工智能通过精准化匹配学习者的能力和当前状态，以及与教师分工协作，达到精准教学和个性化教育的目的。

（3）学校组织人工智能师资培训和师生人工智能技术应用活动

本次调查的对象中，大部分学校（71.2%）重视人工智能教育，不断增加人工智能的投入，并有配套的管理规章、责任制度和工作方法，设有专门的工作小组，开展人工智能与教育教学融合的实验研究，有序推进人工智能支持教学与教育管理的整体规划，积极引入政府、高校、企业多方人员，并常态化地与区域教研员合作，指导人工智能教育的发展。

学校积极组织人员培训，采用多种形式提升关键能力，如定期组织学校管理者参与培训交流活动，提升人工智能教育发展领导力（占比74.11%），包括高级研修培训、前沿论坛学习等；定期组织学校教师参加多种形式的培训活动，提升教师人工智能教学素养，如校企合作、校际结对、项目研究。培训内容包括教学应用培训、操作技术培训、教学理念培训等，如图4所示；定期组织学生参与多种形式的学习活动，提高学生人工智能素养，如人工智能课程、专家讲座、活动竞赛、社团活动等。

图 4   教师参加过的人工智能教育方面的培训

在人工智能技术支持教学方面，70.49%的教师利用一些学校科技社团活动来开展人工智能课程的项目学习活动，61.48%的教师会在每个学期组织和辅导学生参加不同形式的编程、机器人、人工智能竞赛项目。在被调查的对象中，62.3%的教师参与设计部分人工智能课程，教师们表示将持续开发和完善人工智能课程。

对学生的调查结果显示，83.89%的学生在人工智能相关课程中能获得满足学习需求的资源，85.99%的学生在人工智能相关课程中完成学习任务后可以获得合理的反馈评价。通过人工智能相关课程的学习，86.65%的学生认为学习的知识和技能可以有效解决生活中的问题。调查结果说明，学校管理者、教师、学生对待人工智能的态度积极，能够主动运用人工智能开展教与学活动，并尝试解决生活中的问题。

2.推动人工智能与教育教学融合的保障情况

（1）学校经费保障、配套硬件等物力投入情况

对于在人工智能教育课程开设及推进中遇到的问题和困难，79.29%的学校表示缺乏经费、74.11%的学校存在师资力量不足、60.19%的学校没有配套硬件、45.31%的学校没有实验场地，如图5所示。从结果可以看出，为促进智能教学应用，学校表示需要资源支持（81.1%）、培训支持（78.96%）、硬件支持（74.86%），在经费保障、配套硬件等方面，也有较大需求。

图 5   学校在推进人工智能教育方面遇到的困难

（2）人工智能师资队伍建设和课程资源配套情况

对管理者、教师进行的调查结果显示，管理者（93.53%）和学科教师（91.62%）几乎都没有在读大学期间学过人工智能课程。而目前担任人工智能课程教学的教师主要集中于信息技术教师（95.47%），其他学科的教师参与较少，但人工智能是一个多学科交叉融合的综合学科，单一学科背景的教师授课存在知识的片面性，在人工智能的知识传授方面也存在不全面的问题。

在“人工智能+教育”发展方面，存在着师资队伍不完善、储备的人工智能知识不够全面、缺乏完善的人工智能相关课程体系等问题。在人工智能技术应用方面，学生认为交互式技术如语音交互（77.93%）、文字交互（63%）有较大的需求，而配套的学习资源（63.26%）、平板等智能学习设备（62.6%）、相关的课程和讲座（50.9%）也非常有必要。

从上述结果可以看出，目前学校准备开展的人工智能班级教学方面，还存着教学资源短缺等问题，需要配套的资源以及更深入的交互技术来支持学科教学。

（3）教师教学观念和应用人工智能开展教学情况

调查结果显示，72.44%的教师不能在课堂中使用智能教学平台组织学生进行学习，而更多的教师抵触新技术应用，85.57%的教师表示不会让学生使用可穿戴设备、虚拟/增强现实技术工具开展学习。

在合作教学方面，大部分教师不主动与其他学科教师进行交流合作，55.4%的教师不会与人工智能课程相关学科教师（如信息技术、通用技术）一起合作设计和开展教学活动，60.66%的教师不会在每学期邀请教育科技企业相关人员参与课堂教学活动或学科教研活动，59.02%的教师未尝试人工智能课程实验工作团队的工作，57.38%的教师不会邀请其他学校开展人工智能课程教学的教师相互听评课和交流教学经验，58.66%的教师不会经常查阅和学习人工智能技术支持教学的应用案例。

从对教师的调查结果可看出，大部分教师对人工智能支持教学的态度存在着“守旧”思想，存在着以自我单一学科为封闭圈的情况，对于协作教研、跨学科教学、校企等多方合作抱有抵触心理，但人工智能不是单一的技术，而是综合运用的产物，需要更多的教师转变观念，营造多维合作的教学环境，共同推进人工智能与学科教学进行深度融合。

（二）对人工智能伦理和学生身心健康及隐私关注情况

调查显示，84.14%的管理者高度关注人工智能的法律伦理安全与数据隐私规范；95.72%的教师能够在智能教学应用中保护学生隐私，遵守法律伦理安全和数据安全规范；93.13%的学生在开展智能化学习的过程中，能够自觉遵守法律伦理安全和数据隐私规范。

在对使用智能学习工具开展学习担忧的问题方面，学生主要担心过度依赖智能工具（64.21%）、个人隐私信息泄露（60.81%）、损害身体健康（59.3%）等，如图6所示。由此可见，对保护个人隐私和人工智能提供的学习内容需要高度重视。

图 6    开展人工智能学习过程中学生担心的问题

四、人工智能与教育教学融合的推进建议

（一）加大经费投入和人工智能基础设施的建设

科技发展的根本在于投入，人工智能是引领新一轮科技革命、产业变革、社会变革的战略性技术，人工智能与教育教学的深度融合需进一步加大投入，开展关键技术的突破、基础前沿研究和实际场景应用。

人工智能等技术的发展有赖于基础设施构建，科技部印发的《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引（修订版）》提出，要推进人工智能基础设施建设，强化人工智能创新发展的条件支撑[8]。《教育部等六部门关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》提出，坚持创新引领。深入应用5G、人工智能、大数据、云计算、区块链等新一代信息技术，充分发挥数据作为新型生产要素的作用，推动教育数字转型[9]。因此各教育行政管理部门要积极推进人工智能与教育教学融合，加强网络基础设施、大数据基础设施、计算基础设施建设，提升传统基础设施的智能化水平，形成支撑新一代人工智能广泛应用的基础设施体系，为人工智能与教育教学深度融合发展提供基础设施的支持。

（二）建设中小学人工智能教育的配套课程资源

人工智能技术作为21世纪的尖端科学技术之一，其对教育领域的影响十分深远。现有的教学资源比较单一，传统的教学资源、教学方法已展现出越来越多的弊端，尤其是对人工智能这样一门前沿的学科来说，其资源的建设不能仅仅依靠传统的教学资源。开发中小学人工智能课程是《新一代人工智能发展规划》对基础教育课程建设的新要求，需要在深入理解人工智能技术及其发展应用趋势的基础上，基于基础教育规律和学生身心发展需要，以培养更好的适应人工智能时代的人为基本取向，整体架构课程目标、内容层级及其教学体系。

人工智能教育的配套课程资源应致力于培养中小学的创造力、人文素养、计算思维等核心素养，可按照基础体验、兴趣培养、自主探究、专业学习等层级由浅入深地规划课程内容，依据《普通高中信息技术课程标准》（2017年版）和《义务教育课程方案和课程标准（2022年版）》对人工智能课程的性质定位，配套建设基于人工智能技术的数字化教学软件平台，建设适用于跨学科、任务式、项目式教学的人工智能课程资源。

（三）提升中小学教师的人工智能教育专业素养

联合国教科文组织发布的《教育中的人工智能：可持续发展的挑战和机遇》（Artificial Intelligence in Education: Challenges and Opportunities for SustAInable Development）报告中，将“提升教师的人工智能素养”作为构建人工智能时代教育生态系统的重要内容[10]；我国颁布的《高等学校人工智能创新行动计划》[11]《教师教育振兴行动计划（2018—2022年）》[12]《教育部办公厅关于开展人工智能助推教师队伍建设行动试点工作的通知》[13]等提出，“培养教师实施智能教育的能力”“开展教师智能教育素养提升行动”，可见智能教育素养是人工智能时代教师的关键素养，更是推进智能教育的核心保障。

未来教育将是学科教师与人工智能教师协同共存的时代，教师将逐渐从简单重复的劳动中抽身，将更多的精力投入更具创造性、情感性、艺术性的互动教育活动中。因此，需要教育主管部门和学校通过开展系列人工智能师资培训活动，让教师掌握人工智能基础理论和应用人工智能技术支持学科教学的技能，以提升教师的人工智能素养，培养一支理念新、能力强、专业化、创新型、智能素养高的教师队伍，用科学思想、科学方法开展人工智能教育，将人工智能与教育教学深度融合，把人工智能技术应用到课堂教学中，推动语音识别、图像识别等人工智能技术在教育教学活动中的深度应用，推动课堂革命，提高教学效率，减轻师生负担，发挥人工智能支持教学应用的决策功能，实现校园管理、教学管理、教学评价的智能化管理。

（四）推进人工智能技术支持教育教学

《新一代人工智能发展规划》强调利用智能技术加快推动人才培养模式改革和教学方法改革，构建包括智能学习、交互式学习在内的新型教育体系[14]。美国斯坦福大学发布的《2030年的人工智能与生活》（Artificial Intelligence and Life in 2030）报告中提出，在教育领域，兼具互动乐趣与学习效果的教学机器人等智能设备可能会得到普及，如何最佳地整合人机交互与面对面学习，将是人工智能在教育领域应用的核心问题。

信息技术环境的强交互性是教学重构的实现方式。在人工智能时代，技术对于教学具有工具与环境的双重属性。人机交互被认为是人工智能领域的重要一环，未来教育不仅是与教师交互、师生二者的“线性互动”，而且在向着“教师—学生—人工智能”三维协同的格局转变，同时也可以与知识交互，每一个知识点都可以立体展现。依托人工智能、物联网、大数据、5G、区块链、元宇宙等新技术，通过搭建人工智能在教育教学中的应用场景，探究人工智能与教育教学深度融合的发展路径和趋势研究。交互式技术将有效助力人工智能与教育教学的深度融合。

（五）提炼人工智能与教育教学深度融合创新应用典型案例

为深入了解人工智能与教育教学融合的途径，以典型应用案例为切入点，通过对部分学校运用人工智能技术的案例进行分析，提炼人工智能与教育教学深度融合创新应用的典型案例，了解人工智能对学校管理、教师心态、教学方法等带来的不同影响。通过对家庭运用人工智能技术的案例进行跟踪与剖析，了解人工智能对不同社会阶层带来的问题。依据典型应用案例，得出人工智能在教育教学中的发展阶段、路径等。

以试点实验的方式，研究人工智能与教育教学深度融合的效果，通过对不同群体运用人工智能技术的情况开展试点实验调研，对实验结果进行分析概括，得出人工智能对于教育教学能够解决哪些问题、带来哪些效果，并结合人工智能与教育教学深度融合发展路径，判断人工智能与教育教学融合发展的方向和趋势，提出科学合理的建议与意见，为教育行政部门提供智能决策服务，并把总结的典型案例推广到其他地区和学校，共享研究成果，实现研究实践创新。

（六）注重人工智能伦理教育和师生身心健康

国家新一代人工智能治理专业委员会发布的《新一代人工智能伦理规范》提出，增进人类福祉、促进公平公正、保护隐私安全、确保可控可信、强化责任担当、提升伦理素养等6项基本伦理要求，以及人工智能管理、研发、供应、使用等特定活动的18项具体伦理要求[15]。

人工智能的技术基础和前提是海量的数据积累和训练挖掘，师生的社会属性数据和教学行为数据体量越大、维度越丰富、时间跨度越长，人工智能所提供的教学服务就越精确、学习建议就越科学、知识内容就越合理、产生的教育质量和效益就越显著，与之相伴的是师生隐私泄露的风险在急剧增加。保护隐私安全、确保可控可信、强化责任担当、提升伦理素养是在推进人工智能与教育教学融合过程中迫切需要关注的问题。

首先，人工智能与教育教学的融合需要更多地考虑内容的遴选，以及对学生身心健康的保护，这就需要教育避免过度依赖人工智能，重复性、机械性工作交给人工智能，教师则学习新技术，有针对性地改进教育教学方式。

其次，教育部门需完善人工智能教育应用相关制度和标准，切实加强开发和应用等过程中的监督和管理，避免出现违背伦理道德或违反法律规范的行为。

最后，提升伦理素养，加强师生人工智能素养培训。教师需明确使用过程中的行为规范，为学生作出良好的榜样示范，帮助学生树立正确的价值观念、道德规范和操作准则，减少人工智能在教育实际应用中不良事件的发生，保护学校师生权利。引导学生积极学习并普及人工智能伦理知识，客观认识伦理问题，不低估、不夸大伦理风险，主动开展或参与人工智能伦理问题讨论，深入推动人工智能伦理治理实践，提升应对能力。

五、结语

本研究通过问卷调查，对人工智能与教育教学融合阶段、不同角色对人工智能的态度进行详细分析，结果显示当前人工智能与教育教学的融合处于第二个阶段（主动融合阶段），学生、教师及管理者对人工智能实现了从认识到接受的过程，处于使用及应用的阶段。未来人工智能与教育教学的融合需要更多力量的参与，以解决观念转变、师资匹配等问题，需要完善配套课程资源及基础设施的建设、注重人工智能伦理教育，提升教师智能教育素养、发展教学交互技术、关注师生身心健康，培养具有跨界融合、开拓进取的复合型创新人才。

参考文献：

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[14]国务院.国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知[EB/OL].（2017-07-08）[2022-02-20].http://www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm?gs_ws=tsina_636394431999454091.

[15]科技部.《新一代人工智能伦理规范》发布[EB/OL].(2021-09-25)[2022-03-02].http://www.most.gov.cn/kjbgz/202109/t20210926_177063.html.

基金项目：全国教育科学“十三五”规划2020年度教育部重点课题“面向中小学人工智能教育的教师培养与教学策略研究”（编号：DHA200334）。

作者简介：

王同聚，正高级教师，硕士生导师，本科，主要研究方向为智能机器人教育、人工智能教育、创客教育、STEM教育和物联网技术应用研究等，邮箱：22915296@qq.com；

伍文臣，二级教师，硕士，通讯作者，主要研究方向为信息化教学、人工智能教学应用，邮箱：1506460186@qq.com；

刘小莲，主任，高级教师，硕士生导师，硕士，主要研究方向为教育信息化应用、教师专业发展，邮箱：981141093@qq.com。

引用：

王同聚，伍文臣，刘小莲.人工智能与教育教学深度融合的区域发展趋势与推进建议[J].中国教育信息化,2022,28(07):73-81.