[摘要]近年来，人工智能（AI）的迅速发展和广泛应用已引起了我国政府的高度重视，也受到了教育界的极大关注。从教育的本质特征和人工智能的研究领域来分析人工智能与教育的关系，可以发现：教育是提高人的自然智能的过程和系统；人工智能是在机器上实现的教育。并且大量国内外权威期刊的文献分析也表明，人工智能技术在教育领域的应用与传统教学方法相比，具有比较显著的正面影响。人工智能必将对人类的教育与学习方式产生重大影响。
[关键词]人工智能,AI,大数据,STEM/STEAM,教学效果,教育,自然智能,智能教学系统,学习方式
一、引言
近年来，人工智能（AI）技术在围棋等领域取得了里程碑式的进展。2016年初，谷歌人工智能团队在权威期刊Nature介绍了他们设计的人工智能围棋程序AlphoGo的原理，即以人类棋谱为样本，运用复杂的人工神经网络进行有监督的学习，人工智能机器人学会了与人类棋手对弈的走法。随后，AlphoGo先后战胜李世石、柯洁，让世人刮目相看。2017年10月，谷歌人工智能团队再次在Nature上介绍了他们设计的人工智能围棋程序AlphoGoZero原理：它采用无监督的学习，除了围棋规则之外没有学习任何人类棋手的走法，而是从零开始，自学成才。其使用人工神经网络改进搜索质量，通过反复迭代产生高质量的走法，最终以100比0的绝对优势战胜了其前身AlphaGo。
这些突破性的事件，引发了社会各界、特别是教育界对人工智能的广泛关注。2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，特别强调人工智能对于教育的重要性。那么，人工智能的学习与人类学习存在什么关系？人工智能真能成为教师，来帮助学生学习围棋等领域的知识？人工智能对教育的影响究竟表现在哪些方面？人工智能会对人的学习方式产生何种影响？本文将围绕这些问题展开深入地探讨。
二、教育是提高人类自然智能的系统和过程
教育作为一个名词，是指一个由人和物所组成的动态系统或者指这个动态系统的变化过程。在这个系统中，必须以人作为受教育者。人类的自然智能就是人类具有的智力和行为能力，包括感知能力、记忆能力、思维能力、行为能力和语言能力。教育系统中的不同学科，就是培养受教育者某个或者某些方面的自然智能。
一般来说，教学系统是个典型的动态复杂系统，它存在于一个有限的时间范围内。在这个有限的时间范围中，教学系统的动态性体现在它组成元素的动态变化上，其中变化最明显的元素应当是受教育者。
我们在衡量一个教学系统的工作效率的时候，可以采用以下公式：
教学系统的工作效率=该系统中所有受教育者的自然智能的提高程度总和/[（该系统所耗费的教育者的人力资源总和+该系统所耗费的自然资源总和)×该系统所耗费的时间]
为了达到较好的教学效果、提高效率和效益，一般教学系统中的教育者应具备以下能力：掌握学科知识，表达学科知识，了解学生进度，释疑解惑，激发兴趣，因材施教。
三、人工智能是在机器上实现的教育
人工智能是用人工的方法在机器上实现的智能，或者说就是人们使用机器模拟人类和其它生物的自然智能，包括感知能力、记忆和思维能力、行为能力、语言能力。
第一，知识表示。也称作知识工程，主要研究如何在计算机上表示、存储和搜索常识性知识和专业性知识。
第二，机器学习。主要研究如何用计算机获取知识，即从数据中挖掘信息，从信息中归纳知识，实现统计描述、相关分析、聚类、分类、规则关联、预测、可视化等功能，也称作数据挖掘、知识推理或者知识发现。
第三，模式识别。主要研究如何识别一般自然物体、图像、人类特征（语音、指纹、情感、体感等）等，相当于提高计算机的感知智能。
第四，自然语言处理。主要研究如何理解和产生人类自然语言，包括语音和文字两种形式，而文字又包括词语形态、语法、语义、语用和篇章五个层次，相当于提高计算机的语言智能。
第五，智能机器人。主要研究如何让机器硬件能够像人类或者动物那样行动，例如，按照一定规则前进、后退、躲避障碍物等，相当于提高机器的行为能力和感知能力。
第六，专家系统。主要研究如何在在特定领域中模仿专家行为、辅助用户管理决策，相当于提高机器的多种智能，包括感知、行为、记忆、思维和语言等。
综上，人工智能就是在以计算机为代表的人造机器上实现的人类教育，或者说是对机器实施教育。
四、人工智能对教育具有较显著的正面影响
（一）知识表示
对人类常识性知识和专业性知识大规模数据库的研究，从上个世纪80年代开始，主要是像编纂大百科全书一样，聘请各个领域的专家编写词条，然后通过一定的格式存储在计算机中，并通过复杂的语义网来表示这些词条之间的关系。
进入21世纪以来，随着国际互联网和Web2.0的普及，人们自发参与编纂的知识库系统规模越来越庞大。有效搜索和使用知识库资源，已经成为当下教师教育技术能力和信息能力水平考试的一个重要考点，也构成了互联网时代教育者和受教育者的一个基本信息素养。这是信息技术对教育具有革命性影响的一个重要体现。
（二）机器学习
借助微软的EXCEL和ACCESS等通用的数据处理软件，可以对数据进行统计描述、相关分析等较为简单的数据分析和挖掘。教育数据挖掘是指从教育领域积累的数据中提取信息，发现知识，以便帮助教育管理者和决策者更好地进行教育管理和决策。学习分析则侧重对学生的学习行为中产生的数据进行分析，以便提取信息，发现知识，帮助教育者更好地实施个性化和适应性教学活动。关于机器学习在教育领域的应用，国内外已有不少文献综述和元分析研究。
（三）模式识别
基于Ekman普适情感状态和面部动作编码系统等理论的人脸识别、眼睛识别、情感识别、体感识别技术逐渐成熟。
（四）自然语言处理
在语音、词语形态、句法、语义、语用和篇章等各个层次上，自然语言处理技术都取得了长足进步。
（五）智能机器人
智能机器人作为人工智能技术中集大成的一个跨学科领域，将其应用于教育中，对于科学、技术、工程和数学学科(STEM)的整合式教学至关重要。
（六）专家系统—智能教学系统
教育领域的专家系统就是智能教学系统（ITS），是指一个能够模仿人类教师或者助教来帮助学习者进行某个学科、领域或者知识点学习的智能系统。
五、人工智能促进人类学习方式变革
丰富多样的网络资源、日益成熟的人工智能技术正在提供越来越快速、便捷的技术支撑，这使得我们可以进行适应性、个性化的学习，而不仅仅被局限于正规学校里发生、进行的传统学习。
第一，借助“网脑”搜索所需要的任何领域的知识。
第二，借助机器翻译系统阅读和学习外文资料。
第三，借助语言技术学习外语。
第四，借助智能机器人学习编程，培养计算思维和创造性思维。
第五，借助智能教学系统进行某个学科的深入学习。
第六，用适合自己学习风格的方式进行学习。
总之，现在人人都可以借助人工智能技术，创建人机和谐的学习环境。我们可以期待，在不久的未来，人工智能技术可以创造出更加个性化、适应性、服务于终身学习的智能普适学习环境。在这个环境中，任何人，不管想学什么、在什么地方都可以学习；学习可以是个性化的，智能教学系统就像教师一样在旁边辅导；学习也可以是社会化的，就像在传统教室里一样，有竞争也有协作。
