教育人工智能(eAI)：人本人工智能的新范式

/教育人工智能(eAI)：人本人工智能的新范式【摘要】人工智能是未來教育創新發展的重要推動力，遵循人本主義理念并形成人本人工智能教育新應用，將有力促成一種新型的研究與應用范式——教育人工智能(educationalArtificialIntelligence，eAI)的形成。eAI注重以人為本的協作教育理念，在智能技術的支持下，以人和機器的交互、協作為研究對象，理解教育活動并揭示其發生的規律，從而促進人和機器智慧的共同成長。因此，在以人為本理念的引領下，eAI必將是人本人工智能的持續動力和新的研究范式，也是未來教育創新發展的新訴求。文章深度融合人本人工智能與教育，開展eAI的理論探究。首先，從人工智能、人在回路和奇點生態三方面闡釋了人本人工智能的內涵，并解析eAI創新所需要的支持智能、增強智能和人機協同智能的一體化聯動。在此基礎上，剖析eAI的核心要素，構建了人本人工智能引領下eAI的研究框架，以人在旁路、人在回路和人在領路模式貫穿三大智能(支持智能、增強智能和人機協同智能)來透析eAI生態。最后，從基于混合智能的eAI環境、面向協同增智的eAI技術、底線思維引領下的eAI實踐理性、面向設計思維的eAI創變力量、基于和諧共生的教育倫理等方面探尋了人本人工智能視域下eAI新范式，以期為構建人本人工智能視角下人機協同的eAI新生態提供設計思路和實踐指導。【關鍵詞】教育人工智能；人本人工智能；混合智能；超學科；研究框架 一、引言 人工智能是促進人類社會發展和科技進步的重要驅動力和戰略技術，堅持“以人為本”是規范人工智能并促進其長足發展的基礎。近年來，歐美發達國家紛紛出臺相關政策，部署人工智能發展戰略、制定行動計劃，搶占人工智能技術發展的制高點[1]。國家宏觀層面的戰略政策是落實教育人工智能的重要保障，2017年，我國政府發布了《新一代人工智能發展規劃》，指明了人工智能發展的戰略態勢以及戰略部署，強調把人工智能作為開展群體智能的協同與共享、人機整合與增強智能等技術研究列入關鍵共性技術體系[2]。隨之而來，在以深度學習、類腦計算等智能技術助力下，發展以人為本的人本人工智能成為新趨勢。2018年，美國斯坦福大學人工智能實驗室與視覺實驗室負責人李飛飛啟動“以人為本的AI計劃(Human-CenteredAIInitiative，HAI)”，認為人工智能的良性發展需要人文主義的指引，反映人類智能的深度，確保每一步都能正確地引導人工智能的發展，實現人機共軛共生[3]。2019年，我國科技部首次提出人工智能治理原則，發布了《新一代人工智能治理原則——發展負責任的人工智能》政策，要求人工智能發展應以增進人類共同福祉為目標，應符合人類的價值觀和倫理道德，促進人機和諧[4]。因此，人本視角下的人本人工智能致力于實現“目中有人”和“始終為人”，合理駕馭人本人工智能，支持跨學科研究的廣度，尤其是與教育的融合創新，使智能教育回歸到育人本質，具有極其重要的現實意義。據此，筆者首創教育人工智能的新概念，簡稱eAI(educationalArtificialIntelligence)，并將eAI的研究與應用視為人本人工智能的新范式。 筆者有理由相信，eAI將成為未來教育創變發展的新動能，也應該成為AI時代的國家教育戰略的組成部分。2019年，聯合國教科文組織發布《北京共識——人工智能與教育》，明確指出要支持對與新興人工智能發展影響相關的前沿問題進行前瞻性研究，推動探索利用人工智能促進教育創新的有效戰略和實踐模式[5]。歐洲政治戰略中心發布《人工智能時代：確立以人為本的歐洲戰略》，堅持以人為本是人工智能與教育融合發展的基本準則，人本人工智能為未來教育的創新發展創造了新機遇，為eAI發展提供了最大可能；反過來，教育為人本人工智能的發展提供持續動力[6]。eAI是堅持以人為本的人機協同發展理念，實現人機智慧的共創共生。因此，以人本人工智能作為推動未來教育的理念基礎，需回歸并堅持教育的育人本質，我們可以期待在人本視角下，eAI能促進教育目標的高效達成，推進eAI的創新發展，并助力教育創新變革。 然而，現階段的教育領域，人工智能技術所依賴的教育數據在數量與質量上均存在“短板”，智能技術對教育數據所蘊含意義的可解釋性差，面向復雜多樣教育業務的通用人工智能技術“嫁接”難度增大，由于教育多類型用戶對人工智能技術存在應用價值困惑，造成人際信任危機難以消除等重大挑戰性問題[7]。由此可見，人本人工智能賦能的eAI是破解上述教育難題的關鍵，尤其是eAI能夠實現機器在數據處理、知識管理等“智商”方面和人在情感、意識等“情商”方面的有機統一。有鑒于此，本文以人本人工智能作為理論依據，深入闡釋人本人工智能視角下eAI的內涵，提出eAI研究框架，促進構建基于人機協同的eAI新生態和新范式，以期對eAI發展提供借鑒。 二、人本人工智能理論闡述 (一)人性為王：人本主義理論教育觀 人本主義理論教育觀源于人本主義心理學。20世紀初，行為主義和精神分析在教育領域占據著主導地位，其將學生視為“固化的”或“有缺陷的”，認為可以通過獎懲制度輕易地控制學生[8]。與之相對，以馬斯洛和羅杰斯為代表的人本主義學派則強調人的自我實現，提出教育目的在于喚醒學生的潛能，助其發現并實現自我。在這一過程中，學生是學習活動的主導者，而教師只是輔助角色。基于此，人本主義理論教育觀有了以學習者為中心的核心內涵，以主體性教學和自主式學習等方式最終達到培養全面、完整的人的教育目標。 對人本主義視域下師生關系的正確把握是理解人本主義理論教育觀的重要前提。人本主義理論教育觀倡導非指導性教學法，反對模式化教學，強調教師要做到“知情結合”，既是學習的引導者，又是給予愛與關懷的情感同行者，在人文主義關懷下師生雙方都得以實現自我。綜上所述，人本主義理論教育觀本質上就是人本主義視域下的教與學，強調以學習者為中心，無論人工智能如何發展，人性為王都是未來教育的時代主題。德行、情感和自我實現等人類獨有的特質應當受到極大的重視，必須以尊重彰顯人性、保障人的基本權利、維護人類根本利益為前提，推動其個性化發展。 圖1人工智能的技術框架 (二)人在回路：人本視角下人工智能產物 1.人工智能 人工智能是一門研究如何制造出類人的智能機器或系統，以模擬人類活動和思維，延伸和擴展人類智能的科學[9]。近年來，人工智能的高速發展得益于三個要素：大數據的可獲得性更高、計算能力更強大、算法更高端。人工智能技術和應用如圖1所示。其中，教育數據層是eAI技術框架的基礎層，包括數據采集與預處理等相關技術。算法層是實現各類eAI的核心，尤其是作為人工智能新銳力量的深度學習算法。深度學習是機器學習的子領域，是一種致力于學習給定樣本的內在特征規律并加以表示的分析方法。感知層和認知層是在算法層的基礎上，讓機器可以讀懂語音、文本、圖片等多模態數據的含義，進一步實現更加高級的智能，如情感、認知層面的智能。人工智能技術在重塑社會各行各業智慧新形態過程中具有變革性潛力，但在其未來發展中也需要突破可解釋性計算、小規模數據量的無監督學習等技術瓶頸。 人工智能技術正面價值實現的同時，必然伴隨著負面價值。目前，人工智能的主流智能技術如神經網絡就像一個黑箱，不能深入細致地理解學習是如何發生的，無法揭示學習發生的原因[10]。因此，需要人為參與協助機器尋覓打開黑箱的鑰匙。另外，人工智能作為智能科技的強大引擎，使得部分教育研究者和踐行者陷入技術泥潭，導致出現了人工智能會取代人類的異常恐慌和智能化未來社會的極度暢想等現象。因此，堅持以人為本是人工智能發展的基石，注重人文性和人性化發展，在與人類社會的融合過程中形成人本人工智能，引導以人在回路模式為主導的智能技術造福人類的同時，也將增強自身認知能力，從而促進對社會各領域發展機制的合理認識。 2.人在回路(human-in-the-loop) 人本人工智能不再僅僅依賴機器自身學習，還需要以人類參與/反饋等人在回路的模式驅動機器更快達到期望的精確度，同時讓人的工作更加有效率。現有如傳統機器學習、深度學習等人工智能為代表的技術大多根據歷史數據的模式預測未來并得到了應用，但在處理動態、非完整和非結構化信息上與人類相去甚遠。特別是應用機器學習算法時需要選擇合適的參數，經過反復嘗試才能確定最優的步驟和參數，使得機器處理任務耗時情況嚴重。針對上述挑戰，引入人的決策，結合機器學習、知識庫，構建人在回路的人工智能備受關注。人在回路是指計算問題的求解需要人的參與或引入人的參與能提升問題求解的效果，需要人和機器的相互作用，是人工智能的可行成長模式[11]。以人在回路的方式，引入人的智慧決策，避免機器無效學習，增強機器自主學習能力。在新環境下，尤其是泛在移動情境下，給機器分析等帶來諸多不確定性，如數據的選擇、需求設定、學習資源匹配等，為應對這種復雜的應用場景和需求，需要建立人在回路模型，如圖2所示。 圖2人在回路的人工智能基本模型 該模型的構建依賴于人機交互技術。面向大數據的人在回路體現在人參與計算的方式上。一方面，面向需要進行感知的終端用戶，通過盡可能少的交互預測用戶的意圖；另一方面，面向社會化的群體，借助他們的認知識別能力提升機器智能的效果。以上人為參與與決策的核心是人機融合，機器的輸入加入了人的高級認知和決策，尤其是對模糊不確定問題的分析，從而可以構建并不斷更新領域知識庫。有鑒于此，設計一個合理的知識庫和決策庫是研究的重點，知識庫構建直接決定了機器增強智能的速度和準確性，尤其是知識推理部分。 3.奇點生態 人本人工智能的實現以人在回路為技術核心促進社會的飛躍，尤其是類腦計算、群智計算、量子計算等前沿性技術融匯多個領域，促進了社會發展的指數級飛躍，并改變每個行業的存在形態，達到奇點時刻，形成奇點生態。奇點生態不是以線性增長方式發展，而是呈指數級趨勢上升，即是常數的重復乘法，導致未來極大的不確定性[12]。因此，奇點生態需要技術手段加以輔助，預測未來什么時候發生什么事情，這就要求必須摒棄漸進式或線性思維，以指數思維構建未來的奇點生態。 (三)人機協同：人本人工智能核心 人機協同是人本人工智能發展的核心和突破口。機器智能是由人類制造的，所到之處無不構造人與自然、人與人的某種新的關系，如果希望機器在未來的世界中發揮積極的作用，正如人本主義所強調的人的核心地位，就必須以“關懷人類”為宗旨，創造人機協同的人本人工智能社會。人機協同始終以輔助人類的思維培養AI系統，而不是大規模替代人類，關鍵所在是能夠分配資源和調整人與人之間的關系，能夠有效鏈接物理世界與數字信息世界。智能機器、數字信息、現實世界作為新要素，拓展了面向人機協同的人機物理世界組成的三元空間，其中，數據和算力將成為創新的驅動力，體力活動和部分腦力活動可以由強大的機器智能等代勞，人類的行為和能力將被增強，將有更多的精力投入到品德培育和思維創新等工作中。 人本人工智能的核心是人和機器如何在人機對話中實現功能的互補和價值的匹配。機器依靠海量的數據和精準的運算能力，在人類參與下，使認知實現了個體產生到群體涌現的聯結實現、知識生產、理解情感等高階人機協同智能。機器通過對群體智慧的深度學習，掌握事物之間的關聯，在彌補人類腦力不足的同時，提高知識生產的效率和精確性。因此，人機協同重在優勢互補，必須堅持以人為本，才能重塑人類社會主體客體間的多元和諧關系，如人機協同的任務分配、倫理價值和隱私保護問題等。 三、教育人工智能內涵闡釋 eAI被視為人本人工智能在教育領域的“領域智慧”，旨在于各種情況下為人類提供協助，其任務范圍從純粹的功能(如計算機輔助學習)到真正意義上的個性化(如自適應學習系統)，經分析發現其本質為人本主義視域下的智慧融合，是各學科知識整合下的超越性學科新形態，也是支持智能、增強智能和人機協同智能聯動的混合智能智慧。 (一)教育人工智能概念：基于人本人工智能的超學科形態 人本人工智能促進了eAI高端形態的形成。eAI的形成和發展必須依托多學科、多人員的統一協調，具有超學科屬性，被視為人本人工智能在教育領域的“領域智慧”。現有人工智能與教育的融合過分關注技術，導致教學理念存在偏差，難以真正理解學習是如何發生的，缺乏人文關懷，教育育人本質則難以凸顯。因此，eAI不僅需要計算機科學的支持，還需依托教育學、心理學、社會學和腦科學等多學科的交叉，注重多類型人員(技術人員、領導者、教師、政策制定者、學習者和其他教育相關社會成員)思想的碰撞，在促進人本人工智能和教育的融合中，提升人的知識技能，培養人的內在品質，塑造人的靈魂。 超學科視域下的eAI在智能技術的支持下，注重以人為本的協作教育理念，聯合人本主義者、社會科學家與發展人工智能者等教育相關人員，探索人機協作形態下的教育活動和教育規律，從而使得各教育利益攸關方能夠更清楚、更深入地理解：學習是怎樣發生的；學習又是如何被外界因素(如社會、經濟和技術等因素)所影響的；如何通過靈活地運用人工智能技術下的各項“智能”工具為學習者的學習活動提供支持。在eAI的形成過程中，可將其視為各學科知識整合下的超越性學科新形態，涵蓋著學人工智能、用人工智能、創人工智能三個基本內核。 其一，學人工智能。新興技術的出現與發展將人類歷史推向人機協同的新時代。由此，出現了一個新的問題：教育如何促成個體完成新時代下的角色轉換，即如何使個體有效利用人工智能促進社會的可持續發展。從個體適應未來社會發展和滿足社會發展需要的角度來看，關鍵在于學習人工智能素養和學習人工智能相關知識。當下國內大熱的STEM教育中就蘊含著學人工智能的典型范例。 其二，用人工智能。包括有型的機器工具(如筆記本電腦、iPad、智能手機)和無形的基于技術的學習系統和材料(如學習管理系統，教育軟件和基于網絡的資源)。其中，頗具代表性的應用范例有個性化學習平臺Knewton、適性深度學習平臺CLARITY、中國“高考機器人”等。 其三，創人工智能。如何在教學過程中有效利用人工智能技術一直是教育研究努力的方向，而如何創生出可有效利用的產品和服務則是教育人工智能的關注點，如開發智能學習系統或是研究教育人工智能引發的倫理、社會和哲學方面問題。 綜上所述，eAI就是秉承著以人為本的宗旨，在“學—用—創”的循環機制作用下，集合各學科學者與教育利益攸關者協同工作，通過各領域、各學科智慧的凝結來推動教育從數字化邁向智能化。在eAI時代，無論是拋棄技術支持的傳統教學，還是拋棄育人本質的機器教學都不是人工智能時代教育的應然狀態，要超越技術限制，回歸教育本質，使教育發展理念走向協同化。 (二)教育人工智能：混合智能新境界 eAI是在以計算機為代表的人造機器上實現的類人教育，是智能機器實現的與人類智能相關的功能總和，這些功能包括判斷、推理、學習以及問題求解等。eAI是混合智能在教育應用場景中達到的新境界。從與人類智能的關系角度來看，其發展是在“以人為本”思想指導下，從“支持智能”階段過渡到“增強智能”階段，最后達到“人機協同智能”階段，如圖3所示。然而，需要指出的是，在任何人工智能應用領域中，三類智能都不是各自割裂、獨立存在的。基于其應用場景特點及需求，三類智能各自發揮著不可或缺的作用，形成一體化聯動的效益最大化形態。 圖3面向eAI的三大智能聯動 1.支持智能 在支持智能形態中，人工智能主要為數據驅動型智能，通過知識表示、符號計算、概率統計、自動推理、搜索方法等技術得以實現，其本質在于基于一定的規則執行標準化流程，以高速度與準確性完成復雜計算。在教育場域中，支持智能主要承擔著簡單輔助教學的角色。從學習者角度來看，支持智能能夠向學習者提供諸如搜尋及下載豐富課程資源、向教師提交在線作業、與同伴開展同步、異步討論等簡易輔助功能；從教學者角度來看，支持智能能夠幫助教師收集學習者學習數據、了解學習者學習進度、管理班級、分發課件資源等，充當助教角色；從管理者角度來看，支持智能主要提供學習者數據庫建立、數字化教與學質量管理、校園管理系統建設等，促進校園的數字化、便捷化管理。總而言之，在如今智慧校園建設如火如荼的背景下，支持智能憑借豐富數據收集與統計以及海量信息儲存與傳輸，早已融入教與學過程的方方面面，成為教育人工智能重要的基石部分。 2.增強智能 增強智能實際上是人類智能的延伸，如對人類感知能力——聽覺、視覺和觸覺的延伸等，是人工智能發展到一定階段的產物。有學者稱其為智能放大器(IA，IntelligenceAmplification)，意在強調其對人類智能的擴增作用，即人類延伸。機器學習作為實現增強人工智能的主導技術，主要是計算機通過人工標注等人為參與來解析數據并從中學習，然后對真實世界中的事件做出決策和預測。在教育情境中，增強智能形態基于神經網絡、監督學習、深度學習等技術，實現對教學事件的釋義與解因，提供學習者建模與異常預測、情感補償和學習全路徑推薦等個性化學習支持服務。而隨著機器學習研究的突飛猛進，增強智能將突破大規模混合情境下多模態數據采集與融合、智能化分析與可解釋性計算等技術瓶頸，推動個性化學習向隨行學習邁進，成為教育人工智能的中流砥柱。 3.人機協同智能 人機協同是人本人工智能和eAI融合發展的可靠路徑，兩者的融合發展要以促進人的全面發展為導向，建立人機協同的教學方式、學習環境、評估監測等教育體系，促進人的知識技能、道德情操和價值觀與機器協同發展。單靠機器代碼學習真善美、道德等人之為人的品質，比較牽強，也會導致教育培養過程中的情感缺失和人文關懷缺失。同樣的，教育利益相關者由于計算能力、記憶等局限，難以有效完成更深層次的語義識別及情感互動，導致人機雙向互動無法開展。人類思維/智慧與機器無限制的存儲、計算能力相結合，使人類從繁雜瑣碎和重復性勞動中解放出來，通過人機智能協同，對任務進行重新分配，有更多的時間和精力從事高階智能工作，如引領創新、品德培育等。因此，eAI必須堅持人機協同，全鏈條推動教育創新，厚植面向eAI的人的創造性和機器的理解性，逐漸接近教育信息化的高端形態。 綜上所述，支持智能、增強智能與人機協同智能將人工智能的邏輯性與教育利益相關者的靈活性相結合，共同實現為教育增知增智。支持智能重在知識性，在教育任務的驅動下，以人在旁路的方式讓機器建模，賦予機器一定的能力。而增強智能重在以自然方式與機器交互，大幅度提升教育體驗，涉及視覺(如人臉識別、圖像識別)、聽覺(如語音識別)、觸覺(如指紋識別)等方面的智能。為了實現更高階的教育任務，人機協同智能不再只作為AI代理，替代教育利益相關者處理機械、單調、重復的工作，而是作為AI助學/助教/助管，不斷推進著兩個“深度學習”(通過機器的深度學習并促進學生的深度學習)的良性互動。三大智能一體化聯動，借助于VR/AR、群智計算、情感計算等技術深度融合多樣化異構學習平臺、智慧課堂、在線直播等混合教育應用情境，取得更多有效的學習體驗與成果，獲得問題解決的實用知識與技能，從而構建起一個新型的智能化eAI生態。 四、人本人工智能引領下eAI框架構建 (一)人本人工智能賦能eAI的適切性 1.人工智能時代教師的不可替代性 隨著互聯網、人工智能和大數據技術在教育領域的深度發展，大規模個性化教育已成為教育發展的主流趨勢，人本人工智能賦能eAI并由此衍生出一系列人工智能的教育新應用，例如：匹茲堡大學的智能輔導系統被當作程序設計課程助教，幫助學生在線答疑；科大訊飛的智能閱卷系統可通過應用計算機完成對中文作文和主觀問答題的自動評分；韓國的Inkey軟件已在英語口語教學中推廣使用。誠然，人工智能已經可以代替教師完成許多教學任務，但是“教育人工智能”并不能與“教師”劃等號。從人本人工智能的視域來看，個性乃人類特有的并且在個體發展和社會群體互動的過程中起著相當重要的作用，而教師作為人類靈魂的工程師，相較于冰冷的機器，其對學生的影響不僅局限于行為層面，還有精神層面。因此，教育人工智能的出現并非為了替代教師，而是旨在賦能教師，促進教師有效教學。正如2017年底，時任教育部副部長的杜占元在題為《人工智能與未來教育的變革》的主旨演講中所強調的那樣：教育具有特殊性，而教師也擁有機器難以取代的獨特性，即使智能化進一步深度發展，也不會出現絕對性取代現象，人機結合或將成為智能時代的普遍形式，而人機結合的教育也可能成為未來教育的普遍形態。 2.差異化教學到隨性學習不可阻擋 人本人工智能賦能教育人工智能，推動教學從差異化教學、適性學習、個性化學習走向隨性學習。早期教育大多以集體教學為主，而隨著人本教育思想深入人心，人們逐漸意識到不同個體具有不同的認知水平和認知風格，并且傳統的大班式教學不足以使學生的潛能最大化發展。由此，針對個體差異這一特性，研究者以差異化教學為多類型學習者提供與其能力相適應的學習條件。但是，差異化教學多依賴教師的觀察和分析來對學生進行分組教學與路徑規劃，由此無法實現大規模的定制學習。而隨著時代的推進，物聯網、移動互聯網、云計算、大數據與人工智能技術的蓬勃發展無疑使大規模定制學習的實現成為可能。基于此，“適性學習”和“個性學習”應運而生。適性學習是監測學生進步的技術，可以在任何時候利用數據來修改教學，它是個性化學習的運行部分，與學習分析密切相關。但其只關注到個體差異的個體特征、個體表現等方面，卻忽略了個人發展層面的問題，而個性學習恰恰彌補了這一點。個性化學習是對學習者的學習速度和教學方法進行優化的教學，強調交互數據收集和解析后的個性化服務，其學習目標、教學方法和教學內容都可能因學習者的需求而有所不同。 但是，無論是適性學習還是個性化學習，雖已具備監視性與預測性等特點，但并不具備場景性和主動性。由此，多模態、場景化的“隨性學習”理念開始成為教育人工智能的新使命。隨性學習乃是興趣驅動的學習，指學習者可以根據自己的興趣，隨時隨處探究未知問題、尋求事物間的內在關系并進行意義建構，從而發展高階思維和綜合性問題解決能力。一方面，隨性學習倡導對學生個體差異的關注應該是精細的、多維的、零時差的，既包括對個體特性的實現、場景情況的智能分析，也包括對學習路徑的智能調整、對學習結果的精準評價。另一方面，隨性學習強調利用人工智能技術分析環境對個人發展的影響與制約，如根據具體的情境，制定不同的學習路徑，形成隨時隨地、無處不在的學習態勢，旨在尋求全方位、多場景、個性化的方案以最大程度發展學生高階思維能力，并在與現實世界的交互中培養適合未來社會發展的新世紀人才。至此，教育人工智能的價值取向趨于全方位評估學生差異，即以數據和場景的結合促進學習者與真實環境的交互，通過對不同個體和群體的多模態數據、情境化數據的采集、分析和診斷，促使教學模式從差異化教學、適性學習、個性化學習走向隨性學習。 3.數字智商培養的不可逾越性 隨著智能時代的推進，基于數字智商的人才培養是社會進步的決定性因素。數字智商是有關數字能力的商數，是對信息素養、數字素養的深化與延續，也是引導提升數字能力、規避網絡風險的行動指南[13]。所以，數字智商應該成為eAI時代必備數字能力的有效評價標準。顯然，目前eAI及其在教育領域的發展并未處于齊頭并進的狀態，換言之，隨著人工智能在教育領域的深入發展，eAI教育水平卻不足以滿足數字智商發展需求，由此才導致網絡風險指數頻頻走高。因此，為補足數字智商培養的發展鴻溝，需要通過人本人工智能來引領eAI教育，從個體發展的知情意行出發，聚焦于數字身份、數字使用、數字安全、數字保護、數字情商、數字交流、數字素養、數字權利八大領域，全方位構建起以人為核心的數字智商培養體系，以eAI的發展帶動人的發展，再用人的發展彌補eAI的發展漏洞，雙向互導，真正做到人與機器和諧共處、共存共生。 (二)面向人本人工智能的eAI核心要素 eAI教育是由教育者、受教育者、教育環境、技術及其應用等多要素構成的一個復雜系統。面向人本人工智能的eAI包含多類型主體、人機物互聯的教育環境、智能支撐技術與復雜應用場景幾大核心要素，要素間的關聯關系如圖4所示。 圖4eAI核心要素結構圖 1.多類型主體 eAI囊括了包含教師、學生、學校、政府、企業等在內的多類型主體。人本主義思想強調以學生為中心，eAI中的各類型主體將以不同范圍的學習者全景畫像為基礎，全面考慮學習者差異化特性與需求，以學定教、以學定管、以學調政、以學設產，依據學習者個性化發展需求提供適應性智能支持。與此同時，eAI尤為強調人類智能的參與以完成復雜決策，各主體之間互聯互通，在云端數據快捷訪問技術的支持下，秉承教育一致性，發揮人類智能的創造性，推動貫穿學習者學業生涯全階段的智能化管理與個性化個體發展。 2.人機物互聯的教育環境 人機物互聯的教育空間建設是eAI的重要環境基礎。面向人本人工智能的eAI教育空間應當具備無縫聯通學習空間、敏捷感知學習情境、自然交互學習體驗、精準適配學習服務、全程記錄學習過程、開放整合數據資源六大特征[14]。借助高清攝像頭、可穿戴式設備、智能終端等硬件設施，依托學習分析、云計算等智能技術，把簡單繁瑣的教學工作交給高速計算的機器，把復雜創造性的教學藝術委托給AI賦能的教師，充分實現教師教學機智與機器計算智慧的融合，驅使整體教育空間的高效聯動，激發人機物群體協同智慧，為個性化智能服務提供堅實基礎。 3.智能支撐技術 智能支撐技術是eAI的核心支柱。緣于受教育對象——人的高度復雜性與多樣性，而教育又是一項需要極大人類智能來從事或處理的高復雜領域，eAI的實現需要更為“智能”的人工智能技術。為了實現對教與學全過程、多模態信息的細粒度分析以精準建立學習者全景畫像，需要依托以人在回路為指導的感知計算、情感計算等技術，構建高效的全方位數據感知及全過程智能分析模型；依據智能分析結果，結合學習者差異化需求特性，借助以人在領路為指導的群智計算、彈性計算等技術，設計適性支持的教與學智能服務機制，提供合意式伙伴推薦、適時式學情預警、伴隨式情感干預、必應式作業答疑等切實的智能助學服務。 圖5人本人工智能支持下eAI框架 4.復雜應用場景 結合教與學情境需求與特點，eAI能夠應用于教、學、管、考、評、測等多種復雜場景，促進個性化教與學、自動化考與測、科學化評與管的實現。例如：針對“教”，將智能技術與教師教學機智有機結合，通過復雜教育決策實現群體協同增效；針對“學”，依據教學內容特點與學習者差異分析，規劃個性化學習路徑，學習者借助智能化實時反饋與指導，以彼(機器)之深度學習推動己(學習者)之深度學習，達到自適應隨性學習；針對“評”，機器通過獲取教師評價、同伴評價、學習數據等多方評價信息，學習多角度全方位的過程性評價模式，對標反饋結果實現良性循環，形成自動化多元學習評價；針對“管”，建立云端富數據類型學生檔案，實現追蹤式全過程學業管理。綜上，eAI應用將以人工智能為技術手段，以“人的發展”為智能技術應用的核心關注點，明晰eAI應用場景功能的廣度與局限，從而真正推進教育人工智能的科學化發展。 (三)人本人工智能支持下eAI框架 人本人工智能視域下eAI主要以人在旁路、人在回路和人在領路模式融入支持智能、增強智能和人機協同智能中，并實現三大智能一體化聯動，從而促進面向機器可為、人類可為和人機可為的eAI的應用，其研究框架如圖5所示。該框架面向學科交叉教育、計算機輔助教育、智能化教育及數字智商教育等多類型教育，在教育目標和教育數據的驅動下，主要包括基于人在旁路/回路/領路的eAI和eAI應用。 1.包容人為因素的eAI生態 eAI的智慧性從低到高分為能記會算的支持智能，能聽會說、能看會認的增強智能以及能理解會思考的人機協同智能。其中，支持智能的智慧性比較低，多是通過數據驅動，通過概率統計、富媒體技術及語義計算，以人在旁路的方式學習教育的先進理念和經驗后，循規蹈矩地做出決策或嘗試做出新決策。智慧性稍高一點的則是增強智能，屬于人類的延伸，以人在回路的模式參與機器處理任務的過程，提供教育全景式的精準畫像。人在回路的eAI是教育利益相關者基于計算結果的輸出做出主動接入，如在算法中人為參與調節參數實現優化，提供機器處理效率。另外，對于機器的不可解釋性，通過人為注意達到解因和釋義的效果。然而，增強智能不能理解教育中的情感等高級認知，需要人機協同智能賦予教育智慧。人機協同智能在設計思維的導向下以人在領路方式負責需要理解和思考的工作，如多輪交互問答、情感補償等。人機協同智能需要人本人工智能的助力，以人在領路的方式理解教育任務，確保每一步都能正確的引導，引領其發展，密切關注其對人類的影響。因此，人在旁路、人在回路和人在領路三種方式的優劣，首先源自機器智能為人類提供的決策依據是否合理，其次取決于人類介入的時機和介入方式是否得當。由此可知，eAI涉及的支持智能、增強智能和人機協同智能三者相輔相成，通過三者一體化聯動，共同形成eAI的新型生態。 2.面向人機的eAI應用 追求“為未來而教”的eAI不僅關注基本智能，更關注高階智能，這往往需要通過解決復雜情境中的劣構問題來培育。由此，面向人機的eAI賦能應用重在協同，包括人際協同、人機協同。其中，人際協同在技術賦能下，從不會太過復雜的小組協作，到注重群體認知涌現、匯聚群體智慧的實踐共同體的協同，最后到共同創造的社會網絡的合作，三者對技術的依賴逐層遞增。上述人際協同不再局限于師生、生生之間，而是全網的共同體。eAI的人際協同必然會擴展到人機協同。人機協同的eAI涉及AI代理(機器可為：重復性工作)、AI助手(人機可為：增強AI自動化處理)、AI導師/伙伴(人類可為：增強創新和社會性)。AI代理主要是面向機器可為，讓教育主體從機械化、規模化的任務中解放出來(如作業批閱、學習推薦等)，可以在培育學習者思維創新上投入更多的精力。面向人類可為重在思維培育、情操陶冶和創新引領等應用。而eAI時代需要人機協同完成復雜決策、情感激勵等應用。人類可為和機器可為皆要求在技術上有顛覆性突破，如AI導師要突破認知智能，AI伙伴要突破群體智能，特別是情感計算技術。 從上述人機協同可以看出，eAI應用的核心離不開人的參與和決策，是eAI高效應用的關鍵。因此，根據筆者團隊之前的研究成果[15]，構建人機協同的eAI應用決策機制，如圖6所示。從教育的問題驅動開始，首先核驗機器(系統/平臺/機器人等)是否可以自動作出決策。如果不能，則以人在領路的方式開展數據啟發的決策，具體流程為確定問題情境的目標(從多情境、多類型主體中選擇可能相關的多模態數據以確定分析目標)、可行方案討論(探尋面向目標的可行方案)、方案驗證優化(探究每種方案內各要素的關聯關系和因果關系并對各方案加以驗證和不斷優化完善)；如果機器可以作出決策，以人在回路的方式判別該決策是否合適；如果不合適，則依然進行數據啟發的決策；如果合適，則采用機器的方案；如果介于二者之間，則修正不合適的部分，補充缺失的部分。最終形成的方案，如果有多個，可以給予自主選擇的機會；如果只有一個，則直接執行。此過程皆保存在決策庫中，形成決策知識。 圖6基于人機協同的eAI應用決策機制 總體而言，eAI的核心還是遵循以人為本的理念，構建eAI生態體系，化解規模化教育和個性化培養的矛盾，實現eAI的教育效用，建設具有韌性的eAI生態，從而解決教育系統的脆弱性問題。 五、人本人工智能支持的教育人工智能新范式 (一)數據智慧：建設基于混合人工智能的eAI環境 建設基于混合人工智能的eAI環境是培植數據智慧的重要土壤，eAI環境數據的數量和質量是發揮數據智慧的基礎保障。混合人工智能強調人本人工智能與人員團隊的交融，通過二者的協調配合最大化的發揮群體協同效益。eAI時代隨性學習具有教育內容離散性、學習方式隨意性、學習時間零碎性以及知識獲取碎片化等特征，加大了基于混合人工智能的eAI環境構建的難度。此外，由于教育領域具有弱規則特性，也為數據智慧賦能教育利益相關者帶來了挑戰。因此，健全的eAI環境需借助高清攝像頭、VR/AR等可穿戴式設備、電子白板等智能泛在終端，多情境搭建集全生命周期的適應性教育平臺，建設人機物互聯互通的生態化智能環境，實時獲取教育全過程數據，如腦電/眼動等生理信號、行為數據等，為eAI精準分析和復雜應用提供強有力的環境和數據支持。進而，聯合教師、學生等多類型主體的人類智能，剖析或者洞悉數據中隱含的教育因素，使得數據成為信息，最后躍升為知識，實現數據的“知如何”和“知最佳”智慧。 (二)協同增智：實現面向教育精準分析與理解的eAI技術生態 良性的eAI技術生態能夠結合超復雜的教育應用場景嫁接最佳技術，實現教育利益相關者與機器的協同增智，是促進eAI技術生態發展的前提和基礎。在技術的支持下，聚焦eAI的重大科學問題，如學習機制、技術的可解釋性策略等，兼顧當前教育需求與未來教育的長遠發展，需突破eAI應用基礎理論等瓶頸，促進腦科學、心理學、計算機科學、教育學等基礎理論或學科的交叉融合，為eAI可持續發展與深度應用提供強大科學儲備。進而在理論的指導下，構建面向協同增智的eAI技術生態，包括面向行為的感知計算、面向態度的情感計算、面向關系的社交計算、面向知識的認知計算，以及面向集體思維、行為模式和共享價值的文化計算，實現eAI在教育領域的優化與創新價值。具體而言，eAI技術生態包括eAI環境構建的5G等技術、面向教育全過程數據記錄的區塊鏈技術、教育理解和分析、群智計算、情感計算等技術，在技術的支持下實現人機的協同增智。協同增智是在教育全過程中，強調教育利益相關者與機器連同相應資源及個體共同完成某個任務或達成某種目標，從而實現人機的共同發展。根據協同增智的三個基本過程(人機交互、人機融合和人機共創)，針對教育分析與理解的瓶頸問題，需要突破面向人機交互的自然交互和行為感知等技術、面向人機融合的認知演化和情緒識別等技術、面向人機共創的群智計算和意念分析等技術，從而使得eAI的各種智能增強工具與教育利益相關者協同工作逐步成為主流。第一，人機交互。通過視覺、聽覺、文字感知等感知技術，以人的語音/指紋/表情/姿勢等多樣化的指令，實現人與機器之間的基本交互。第二，人機融合。通過智能技術幫助行業專家總結知識，讓人工智能能夠為行業用戶提供全天候的、穩定的、全面的智能服務。第三，人機共創。人工智能與行業專家共同探索，創造出新的產品、場景與服務，實現人與機器共軛共生。統而言之，面向教育精準分析和理解的eAI技術生態的最終目標是實現人的全面發展，規避“技術崇拜論”和“技術威脅論”，調和技術應用和人本主義的矛盾，通過人機協同高效地解決復雜問題，構建起開放兼容、穩定成熟的技術體系，同時加速技術轉化，實現應用上的安全可控，實現人機的和諧共處。 (三)底線思維：基于數字智商的eAI實踐理性 AI時代，培養完整品格和創新能力是教育的首要任務，數字智商是未來教育培養的評價標準，因此，如何基于數字智商賦能實踐理性是eAI的關鍵所在。人與機器都是實踐的基本要素，互為主體和客體。人因為時間、空間、認知方面的三大局限，且生命時長、可觸達的空間、工作記憶(內存)也極其有限，而機器恰好可以彌補這方面的不足。人工智能和人可以交互，互相之間可以理解，甚至于可以互相影響和改變，就像真正的人和人之間協作一樣，從而實現eAI的實