后疫情时代教育人工智能演进的双重逻辑.docx

后疫情时代教育人工智能演进的双重逻辑摘要：新冠疫情加速推动了教育人工智能的实践转向，并引发了关于人、机器、生命与教育关系的哲学思考。在后疫情时代探寻教育人工智能发展演进的复杂逻辑极为重要。教育人工智能的计算逻辑表现为：计算奠定了人工智能的孕育发生机制，推动了教育人工智能的迭代演进，并成为教育研究的基本范式。教育人工智能的人本逻辑表现为：计算水平与人的教育和发展水平互相制约，坚定教育学立场是教育人工智能研究的基本立足点，回归原点与价值超越是教育人工智能的目标取向。后疫情时代，教育人工智能的发展需要用以人为本的原则去引导、制约和平衡计算的力量，以推动教育人工智能的健康持续发展。关键词：人工智能;教育;计算;人本;逻辑：G434：A：1006-9860（2021）02-0022-06当前，教育人工智能是教育研究的热点之一。新一代人工智能以计算为着力点和突破口，极大地推动了教育实践的智能化发展和教育研究范式的变革。然而，迅速爆发并蔓延至全球的新冠疫情给教育带来了巨大冲击，人类教育体系正面临重大而严峻的教育危机。在此背景下，一场前所未有的、超大规模的在线教育实验迅速展开，教育人工智能实践加速落地，但随之而来的更多的则是关于人、机器、生命与教育关系的隐忧与反思。疫情把我们带回到生命的起点，让我们重新思考教育中技术与人文的关系，重新考量教育人工智能背后的复杂逻辑，重新定位教育人工智能的未来方向。本文以计算和人本为两条主线，剖析后疫情时代教育人工智能发展的双重逻辑，旨在为教育人工智能的健康发展提供理论指导。一、教育人工智能的发展进入一个新阶段（一）疫情期间教育人工智能的实践转向及其新进展突如其来的新冠疫情给全球教育体系带来了巨大冲击和深远影响，随着疫情在全球范围内的不断蔓延，学校关闭造成学习者学业的被迫中断和暂停，教育教学和研究体系面临严峻考验。面对史无前例的教育危机，教育信息化尤其是教育智能化成为应对危机的有效途径。教育人工智能肩负起新挑战和新使命，化危为机，以教育需求为目标加快实现技术落地，在实践发展方面进人一个新的阶段。在高等教育领域，EDUCAUSE机构于2020年3月2日发布的《2020地平线报告：教与学版》将“人工智能/机器学习”列为最有可能影响全球高等教育发展趋势的关键技术”。事实上在疫情期间，人工智能技术被更加广泛地应用于高校教学、课程设计和学习服务中，如实现对学生作业的自动化、即时评价与反馈;智能导师系统通过个性化辅导的方式有效地减轻了人类教师的教学负担人工智能技术在机器翻译、语音与图像识别等方面的应用，为视觉或听力障碍的学生在语言学习等方面带来极大的帮助;基于机器学习的学习者模型能够精准地预测学生的学业成绩，评估其学业风险;基于人工智能技术的机器人在教育管理系统中提高教育治理效率与效果，为师生的教学与学习提供技术服务与情感支持。此外，基于实时视频会议系统的在线直播教学和各种智能化的学习软件成为疫情期间支持学生独立学习的有效工具。有研究指出，疫情倒逼教育教学不断寻求改革的突破口[2]，以海量在线教育大数据为基础，基于算力提升与算法改进的深度学习开始重塑教与学的新形态，推动教育教学领域的深刻变革。事实表明，疫情推动教育人工智能迅速地从理论研究转向实验实践，这种实践转向的价值在于：教育人工智能开始关注教育领域中的实际需求，探寻新背景下的教育教学规律，在实践中不断超越纯粹技术的局限性，在解决新时代新环境下的教育问题的过程中，教育的组织结构、治理体系、服务模式、技术环境和应用实践正在发生深刻变革。（二）教育人工智能的发展催生了计算教育学人工智能汇聚了认知科学、神经科学、计算科学、信息科学和数据科学等众多领域的研究者。教育人工智能研究聚焦于人工智能在教育领域中的应用实践和人工智能技术影响下的教育理论研究。在在线教育实践中，人工智能技术的应用显著地提升了大规模开放在线课程的智能化学习体验，越来越多的学习者转向在线交互式学习。学习者的大量交互式行为生成了海量的学习数据，急剧增加的学习数据逐渐成为研究者的宝贵财富。以这些数据及其计算为基础的学习行为分析、学习数据挖掘、学业预测分析等方法逐渐形成为一种新的教育学研究范式，教育研究开始从经验为主的思辨范式向以数据分析为主的实证研究转变，教育研究课题也开始转向更具普适性的底层规律探索。在这一发展趋势下，计算教育学应运而生。计算教育学以教育大数据为研究對象，以计算为主要研究方法，以解决教育问题和构建精准的教育理论为研究目的，对未来教育变革具有重大意义4。论及计算教育学的学科性质，李政涛认为计算具有方法、路径、动力的性质和功用。郑永和从基础理论、关键技术、研究范式、知识生成、环境构建和教学应用等方面构建了计算教育学的知识框架，为计算教育学的学科体系构建奠定了理论基础。构建计算教育伦理、科学量化教育场景