面对人工智能技能浪潮的再次迸发，怎么将其融入校园教育成为社会各界和学者们注重的热门话题，本文对人工智能打开头绪、信息技能教育运用的根本关心和当时教育改革的难点问题进行讨论，发现人工智能的打开动力首要源自于技能与方针的双轮驱动，而大规划数字化与职业深度运用是新一轮人工智能打开的明显特征，这些打开和前进将为人工智能融入校园带来新机会；经过剖析技能与教育时空的联系，提出特性化学习、适切服务、学业测评、人物改动、穿插学科五大人工智能教育运用潜能和教育价值、教育体会、安全品德、有用协同及技能办理五大人工智能教育运用应战；终究指出，为了促进新一代人工智能融入校园教育，除进行经过“技能研制、环境布置与运用”改动校园环境的研讨外，还应打开关于“认知特征、学习实质与教育价值”和“智能机器的安全、标准与品德”的相关研讨。
人工智能技能与校园教育交融成为一种未来趋势，这为特性化学习和单个化学习的完结供给技能确保，成为教育打开的重要推进力。“智能教育”作为要点使命被写入2017年公布的《新一代人工智能打开规划》，成为人工智能国家战略的重要组成部分，在教育部于2018年印发的《教育信息化2.0举动方案》中也说到要推送人工智能、大数据物联网等新式技能支撑下的教育办法改造和生态重构。
但是，当时教育信息化面对着教育办法改造、教育资源均衡和教师专业打开等问题，人们等待新一代人工智能技能将在更大程度上促进教育公正、前进教育质量。本文旨在回忆人工智能的打开前史，剖析人工智能打开的动力来历，从技能视角和教育视角审视人工智能教育运用的特征和规矩，企图答复人工智能融入校园教育带来的潜能、或许面对的应战和首要研讨趋势，以期新一代人工智能为校园教育的打开供给启示，然后为构建智能化、网络化、特性化、终身化的教育体系奉献才智。
正确知道人工智能的打开规矩，有必要对人工智能打开前史，尤其是人工智能的典型特征进行整理。
人工智能首要是研讨和开发用于仿照、延伸和扩展人类智能的理论、办法、技能及运用体系。自1956年达特茅斯（Dartmouth）会议诞生“人工智能”一词以来，距今已有60年，此期，共阅历三次打开浪潮（见图1）。第一次浪潮为1956年至1966年间，其标志是在美国达特茅斯会议上树立人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）术语，创始人工智能研讨范畴，这一时期的研讨要点是符号推理与机器推理。70年代今后，因为硬件核算才干缺少和数据局限性等问题，使一些人工智能研讨项目遭到质疑，一同美国和英国政府相继中断了对人工智能探究性研讨的赞助，人工智能打开进入了第一个“隆冬期”。人工智能的第2次浪潮为1976年至1986年间，多国树立大型AI项目以促进人工智能的打开，如日本ICOT项目、美国MCC项目和英国Alvey项目，这一时期呈现了语音辨认、语音翻译方案及日本第五代核算机。90年代后期，因为难以将这些技能成功运用于实际日子中，在经过时刻短的打开后人工智能又一次进入滞缓的“隆冬期”。人工智能的第三次浪潮为2006年至今，其标志是欣顿（Hinton）提出的深度学习技能以及ImageNet比赛中图画辨认技能的打破，尤其是美国BRAIN方案、欧盟类BRAIN方案、我国《新一代人工智能打开规划》（国务院，2017）的拟定，使新一代人工智能遭到国家和社会的广泛注重，人工智能技能的研讨取得了实质性打开，运用规划和远景愈加宽广。
从前史来看，人工智能的打开全体呈现“螺旋上升”的态势，每一次前进都离不开技能的打开和国家方针的影响，技能的前进与打开又会反过来影响国家方针的出台。从长远来看，科学技能和国家方针仍将是人工智能继续打开的影响要素。
新一轮人工智能技能的打开呈现出数据规划添加、核算才干增强和职业运用才干进步等明显特征。首要，在数据规划添加上，各种“仿照”数据的数字化，发生了面向体系和人类进程行为的海量数据，使得数据规划快速添加。其次，得益于硬件核算功用的快速增强，人工智能核算才干大幅度进步，使得人工智能运用程序能够处理超大规划的数据。终究，在职业运用场景上，在金融、医疗、自动驾驶、安防、家居以及营销等范畴的运用场景已落地生根，创造出巨大商业价值，除了熟知的Alpha Go和Face++，某企业在某些地区已尝试用无人机和无人车配送货品。职业运用的成功使咱们愈加等待人工智能融入教育范畴的运用远景。
教育改革源于人类参加社会日子和本身打开的需求。当时我国教育改革处在方针集体多元化、社会需求多样化、全民学习终身化的新形势，怎么运用新一代人工智能技能破解教育改革难题成为社会注重的热门。从前史的视点看，校园教育阅历过三次转型（黄荣怀等，2017）（见表一）。伴跟着第三次教育转型的到来，教育的空间与时机得到极大拓宽，学习者需求能够自主挑选学习的时刻、地址、内容、办法。
李德毅院士曾对人工智能教育运用作出点评：“人工智能对社会的冲击是全方位的，但对职业的冲击首当教育，人工智能带给教育的便是‘改动’”(李德毅 & 马楠，2017)。如经过学习剖析和用户画像技能，收集学习者学习数据，完结学生行为全面剖析及常识点掌握程度精准判别，然后制作契合学生特色的学习打开地图；凭借情感机器人和天然言语处理技能，陪同学习者生长，添加对人的关心和陪同；结合常识图谱，树立范畴常识库，辅佐教师针对学生的不同才干生成不同的试题并进行作业修正；运用智能运动设备，如智能手环、智能肺活量等测评东西，深度收集学生健康数据，然后发现学生在体质、运动技能、健康程度等方面的问题（余胜泉，2018）。
二十世纪五十年代，核算机作为一种特别的东西运用于教育，这是技能运用于教育的雏形。智能教育体系则是核算机辅佐教育在人工智能技能促进下的新打开，是人工智能教育运用的典型之一。
核算机辅佐教育指用核算机协助和代替教师履行部分教育使命，传递教育信息，向学生教授常识和操练技能，直接为学生服务的程序（Root et al.，2018）。比较于幻灯、投影、试验仪器等设备，核算机具有人机交互的特色，而核算机辅佐教育的教育办法首要有操练与操练、单个教导、仿照和教育游戏等，日益成为现代化教育技能的重要组成部分，但这类体系无法为学习者供给特性化的学习教导，无法依据学习状况动态地调整教育战略（刘清堂等，2016），因而有研讨者开端以核算机辅佐教育体系为根底规划智能教育体系的功用。从技能的打开视点来看，人工智能是信息技能的延伸；从教育功用上来看，人工智能运用于教育的实质仍是核算机辅佐教育，也可称其为智能辅佐教育(Intelligent Tutoring System，简称ITS)，又称作智能导师体系、智能教育体系、智能导学体系。其意图依然是为促进学生学习绩效的进步，尤其是近年来人工智能在虚拟实际、情感辨认、天然言语处理、深度学习等范畴的打开，赋予智能教育体系更丰厚的内在，使其遭到研讨者越来越多的注重。
描绘智能教育体系的结构较多，最典型的是1973年由哈特利（Hartley）和斯利曼（Sleeman）提出三模型结构（Clancey，1982）。其间心组件包含范畴常识模型（Domain model）、学习者模型（User Model），和教育模型（Pedagogy model），别离处理教授常识进程中教什么（What to teach）、教育方针（Whom to teach）和怎么教（How to teach）的问题。在随后模型的打开中，伍尔夫加入了人机接口模型，又称为用户界面（User Interface）模型（Woolf，2018）。之后还有专家提出五模型结构，这些模型的根底和中心均是三模型结构。而四模型结构是智能导师体系研讨范畴较为通用的描绘结构（见图2）。近三十年来，因科学技能的不断打开，ITS学习者模型、教育模型及范畴模型的功用被不断丰厚和完善，智能教育体系愈加“智能”，拓宽智能教育体系教育功用的典型途径包含凭借语义网络和束缚模型优化范畴常识模型、运用元认知扩展学习者模型和结合虚拟实际技能拓宽用户接口界面。
完结范畴常识重构，能够选用添加语义网络和束缚模型的办法细化范畴常识模型功用。语义网络指用词与词之间的联系来表达人类常识结构的办法，以供给问题和常识点的语义相关。因为出题语义网络和数据语义网络技能的开发运用，以及依据问题处理和概念提示等常识表达规矩的运用，范畴常识模型不只包含学科内容的常识，还应包含运用这些常识来求解问题的进程性常识及建构正确回答和求解问题的战略性常识。束缚模型指的是经过剖析学生者信息，如学习者行为、情境信息和反响信息，然后为他们供给有针对性的学习方案（Mitrovic，2012）。如智能教育体系EER-Tutor经过运用教育对话、感知情境等办法，判别和回应学生的情感状况，然后供给支撑服务。
学习者模型重构能够经过引进新的研讨理论使模型包含的内容不断丰厚，如运用元认知支架取得学习者的动机、参加程度和自我意识（Dimitrova et al.，2007）；体系还能运用环境束缚剖析学习者的认知水平缓情感状况（Grawemeyer et al.，2015）；社会仿照也将发挥效果，经过了解文明和社会标准，使学习言语的学生能够与其方针言语运用者更成功地触摸然后进步言语学习功率（Johnson & Valente，2009）。
前期的智能教育体系中用户界面的呈现一般选用依据文本或许2D的图画，必定程度上束缚了对空间及物理概念的传输，而虚拟实际、增强实际技能可经过仿照实在国际里学习者无法拜访的某些场景，以供给感同身受的体会。当虚拟实际技能被运用于教育体系时，该体系不只为学生供给探究、互动和操控虚拟国际的时机，还能协助他们将学到的常识转移到实际国际中，然后以更天然的办法呼应学生的恳求（Westerfield et al.，2013）。一同，还能够经过视频捕捉、盯梢体系等技能捕捉学生的多方位行为以及凭借三维图形、视频动画以及音频和文本等多模态办法收集信息，前进体系对学生需求的适配性。
智能服务功用首要指能够运用大数据与学习剖析等技能为学习者供给特性化学习支撑服务，经过感知、盯梢、收集学生学习进程中的行为数据，动态了解学生状况。依据学习者的个人才干和需求，挑选最适宜的内容推送给学习者（Pearson & UCL Knowledge Lab，2016）（见图3）。学习者接收到相关内容（或许经过文本、语音、活动、视频或动画的办法）后，人工智能教育运用（Artificial Intelligence in Education，简称AIED）体系将对学习者互动状况进行继续性剖析（如学习者现在学习行为和答案，曩昔成果以及出错率，当时情感状况）；一同，AIED体系会依据上述信息做出相应反响（如暗示和教导），经过调整教育进度并优化教育安排办法，确保每个学生的学习内容最大极限地契合他们的才干和需求，然后最有用地促进学习。
人工智能与校园的交融首要触及两个层面的问题：其一，人工智能融入校园的价值是什么？以何种办法完结校园教育与智能技能的交融？其二，未来的数字公民需求结合人工智能进行学习，那么人怎么学会与智能机器同处。依据以上考虑，本文深度剖析了人工智能融入校园教育的五项潜能和五项应战（见图4）。
数字环境下生长起来的新一代学习者对学习提出了更高诉求，步骤共同、时刻地址固定的学习办法将被打破。他们巴望自定步骤、恣意时刻、恣意地址的学习办法。智能辅佐体系/教育机器人将使这种学习办法成为或许：其一，凭借大数据和学习剖析技能，获取学习行为数据，依据需求为学习者供给适切的学习资源和学习途径；其二，经过供给沉溺式的虚拟学习环境，学习者可在恣意时刻、恣意地址参加到学习中，如规划游戏化的虚拟学习场景，跟着游戏中故事的打开，从游戏和玩家获取在线参加信息，并依据这些信息运用人工智能算法来确认选用哪些适宜的学习举动 ( Pearson & UCL Knowledge Lab，2016)；其三，促进学习者认知水平缓情感状况的改动，让学习者以活跃的心态参加到学习活动中，如智能教育体系经过仿照学习者的认知和情感状况，将学习活动与学习者的认知需求和情感状况相匹配，确保学习进程中学生深度投入。
学习支撑服务是在长途学习时教师和学生接遭到的关于信息、资源、人员和设备支撑服务的归纳（丁兴富，2001）。西沃特第一次对学习支撑服务做了体系论说（Sewart，1978），尔后，学习支撑服务作为长途教育范畴特有的重要概念和实践活动不断得到丰厚和打开，在长途教育师生时空别离的环境中，学习功率与教育质量的确保，有必要要有相习惯的学习支撑服务体系，而学习支撑服务体系也是学生取得杰出学业体现的重要确保。人工智能技能能够盯梢学习者和教育者的行为，经过剖析来自核算机、穿戴设备、摄像头号终端数据，对特定场景下的行为进行细粒度剖析，然后得出面向特定方针的特定需求，再凭借自习惯学习支撑体系将匹配的学习内容、教育专家和学习资源推送给用户。
传统的学生档案袋记载不能及时、全面地反响学生实在学习状况，尤其是在某些地区班额和师生比不合理的条件下，教师没有满意的时刻和精力做好学生的学习进程记载。学习剖析技能为收集学习者从小学至大学的全进程学习数据供给了新的处理途径，并能运用多类剖析办法和数据模型解说与猜测学习者的学习体现（Lee et al.，2016），然后更准确地掌握学科教育方针，调整教育战略，优化教育进程，有助于教师了解学生的学习状况。除此之外，学业评测还能对学生的情感状况和生理行为数据进行捕捉，如运用穿戴手表、语音辨认和眼球寻找等数据捕获设备，捕捉学生生理和行为数据，获取学生的情感状况和学习留意力数据（Kiefer et al.，2017），发掘学生深层次的行为数据，为愈加精准的学习支撑服务供给有用依据。
前史类、言语类、电子工程类、办理类等智能教育体系已逐渐地运用于课内和课外学习中，这一打开关于减轻教师作业负荷大有裨益。人工智能技能将成为教师人物改动的催化剂，部分代替教师的“机械”作业，传统的备课、讲堂教育、答疑教导和作业修正等教育环节将不再是教师的专属：如教导答疑使命能够由虚拟署理来代替，可由智能辅佐体系/教育机器人承当教师的某些使命，协作承当起教育环节傍边可重复性的、程式性的、靠回忆、靠重复操练的教育模块，辅佐教师从日常繁琐耗时的重复性作业中解放出来，让教师将更多的精力投入到立异性和启发性的教育活动中，如情感交互、特性化引导、创造性思维开发，不断为教师赋能。
人工智能教育运用一直是跨学科的范畴，可运用核算机科学、生物学、心思学、教育神经科学等学科优势，从不同旁边面深化了解学习进程，然后树立更准确的范畴常识模型、学习者模型，更好地为学习者供给理论教导。如有研讨者打开关于“智能鼓励”和“生长心态”的研讨。“智能鼓励”是心思学、核算机科学范畴的穿插研讨，指的是当学习与不确认的奖赏相相关时，学习能够得到改善，也便是说，学习者知道在完结一项使命后或许会得到奖赏，但不确认奖赏会在每次都呈现（Demetriou，2015）。“生长心态”的研讨是社会学、心思学和核算机科学范畴的穿插研讨，首要探究“心态”在学习中的效果（Dweck & Leggett，1988）。有团队现已研制出了一种仿照大脑以支撑每一个学习者以最有用的办法打开生长心态的智能技能（Brainology）（Harris et al.，2009）。越来越多的依据标明，这种“生长心态”能够改动学生的心态，然后对他们的学业成果发生实质性的影响。
人工智能技能为校园教育供给了新的打开要害，但在实践进程中，仍有一些应战影响人工智能教育服务才干，亟需研讨者合理应对，包含人工智能的教育价值、人机同处环境下的教育体会、智能技能的安全品德、政府企业与校园有用协同和人机调和打开的技能办理。
在信息技能广泛运用的“智能年代”布景下，新式技能的教育运用现已在深度和广度上取得了最大极限完结，但是，咱们也清醒地知道到在将技能运用于教育的进程所遭受的问题。当人工智能与校园教育交融时，咱们更应对其教育价值进行深刻反思，教育是一种特别的价值活动，“为了人的打开”一直是教育的根本起点和落脚点，怎么最大程度地发挥人工智能应有的教育价值，怎么正确知道人工智能技能在校园教育中发挥效果的条件、条件和束缚将是教育作业者首要考虑的问题。因而，人工智能融入校园应一直以促进“人的打开和生长”为根本态度，经过找到两者之间的契合点，才干将人工智能技能有用融入校园教育。
人工智能技能将引发教育教育体系各个要素及其联系发生改造，在智能机器引进学习后，教育交互将完结的人人、人机等多维互动，当人和机器一同作业时，会引发学习者不同的学习体会，咱们等待技能能促进学习，但技能并不是一切时分都会依照人们预期的那样在教育中发挥活跃效果，有时甚至会起到相反的效果。例如，研讨标明在班级运用笔记本电脑的同学会花费许多时刻进行多使命处理，这不只使他们自己分神，还影响了其他同学。更为重要的是笔记本电脑的运用对学生的学习发生了负面影响，包含在自述课文内容方面及全体的讲堂体现上。还有研讨标明，在平板上记笔记的学生在概念性问题体现上比一般书写办法记笔记的学生差，在平板上记笔记的学生尽管花了更长时刻记笔记且覆盖了更多内容，但因为凭借科技而被迫不走心的回忆简直把这些优点抵消掉了（Ikanth & Asmatulu，2016）。作为反思性实践者的教师和学生们，除了教育实践场景中的直观、表层体会之外，更需求教师能够批评性地剖析和判别人工智能技能运用的教育体会，然后成为教导教育教育实践的准则和原理，真实完结人工智能技能促进优化讲堂教育实践的意图。
人工智能融入校园教育的驱动力，除来自技能的老练，还有企业的唆使。《2016全球教育机器人打开白皮书》曾指出未来教育机器人的市场规划或达百亿美元，教育机器人将成为工业机器人和服务机器人今后的第三类机器人打开范畴。在会议迎宾、餐厅服务、长途客服等场景服务机器人已为群众所承受，这将带动机器人与教育场景的结合，除了教育机器人以外，情感辨认、人脸辨认、智能语音处理等人工智能技能怎么在校园教育中更好服务于师生也遭到校园和企业的广泛注重。政府、企业与校园的有用协同将是未来人工智能融入校园教育的要害，企业与高校的互补，将在算法改善、教育办法研讨、教育资源汇总等多个方面为人工智能融入校园教育供给强有力的支撑，详细来说包含人工智能设备生命周期办理制度、人工智能资源建造标准、技能同享及点评标准、人工智能技能的教育运用场景、技能研制资金、校园对接办法、校企协作办法等。
跟着物联网、大数据技能以及云核算等信息通讯技能的鼓起，社会技能化程度的明显进步，一种新的社会办理办法——技能办理悄然鼓起。技能办理注重怎么高效地办理社会公共事务并着重运用科学理论、技能办法和东西进行社会办理(刘永谋 & 李佩，2017)。技能办理发生的初衷是经过技能办理由信息技能引发的社会问题，如依据温度传感器的警报发现灾情，依据城市路途的车流量猜测哪条路途会呈现拥堵状况，依据摄像头留下的图画清查罪犯的逃跑道路等。
技能打开的主旨应是更好为人类服务，技能的打开轨道应与人文发起的打开轨道渐相契合。2017年1月，在霍金、马斯克等人的推进下，超越892名人工智能研讨人员以及别的1445名专家一起签署并发布了《人工智能23条准则》，以确保人工智能的打开行进在正确轨道上。怎么经过合理监管以有用引导人工智能技能的打开，天然成社会舆论绕不开的难题，当时中心并非“是否应该对人工智能的打开进行办理”，真实的应战在于“办理什么”，以及“怎么办理”。人工智能并非单个范畴、单个工业的技能打破，而是关于社会运转状况的根本性改造，包含数据标准化、社会服务渠道、多范畴智能体系协调打开等，因而在技能办理时均可归入考虑规划。
人工智能技能融入校园教育进程中，其技能布置问题面对着安全品德的应战。人工智能技能的运用需求很多教育数据的发掘、整合和同享，智能产品的工业链上有开发商、渠道供给商、操作体系和终端制作商、其他第三方等多个参加主体，这些主体均具有拜访、上传、同享、修正、买卖以及运用用户供给的数据的才干。在这进程中天然会触及学生或教师的性情取向、特性偏好、智力水平以及情感、社会往等个人信息，那么这些数据的安全维护以及隐私权维护终究将由谁来担任以及怎么担任？怎么应对科技辅佐下学术不端现象的呈现？
人工智能体系的安全布置有必要考虑更深层的品德问题，规划者和生产者在开发人工智能教育产品时并不能准确预知或许存在的危险，有必要能够确保人工智能规划的方针与大多数人类的利益共同，即便在决议方案进程中面对不同的场景、不同的利益集体，人工智能也能做出契合社会标准、品德以及相对科学合理的决议，这样才干真实完结确保公共安全的意图。
人工智能融入校园教育首要体现为“技能研制、环境布置与运用”、“认知特征、学习实质与教育价值”、“智能机器的安全、标准与品德”三大研讨范畴，其间关于“技能研制、环境布置与运用”的研讨课题打开的较多，首要会集在认知东西、差异化教育、习惯性学习体系、学习环境感知和教育机器人（见图5），后两者是两大新的打开范畴，特别值得注重和注重。
全纳教育发起不让一个孩子掉队，让一切学生在适宜的教育环境中承受教育。据查询，在一般校园的一般班级存在着很多的非盲、聋、弱智的特别学生，在承受查询的30所一般小学中，有“特别”儿童的校园占到85%以上，高达65.6%的校园有心情、行为、心思问题的学生（刘全礼，2016）。依据智能辅佐技能的知道东西的开发，能为承受特别教育学习者认知才干的进步供给支撑性服务，详细能够从以下方面着手：针对不同学习者的认知才干剖析技能；不同学科所需技能剖析技能；面向不同学科的特别认知东西规划；面向不同学生集体的认知东西规划等。
差异化教育办理既是讲堂教育方针的完结途径，也是未来校园教育教育的方针之一，当时多凭借学习剖析技能完结该功用。学习剖析技能便是对学习者的学习进程进行记载、盯梢、剖析，对学习者行为进行猜测、点评（李艳燕等，2012）。当时的学习剖析技能，多凭借技能手段和运用软件盯梢和获取学生行为、学习轨道等数据，首要会集于数据剖析和行为剖析层次，因为现在的设备不能明晰获取学习方针和教育方针，还难以做到准确的学习剖析，因而离差异化教育办理还有必定间隔。以下方面的研讨都值得注重：人工智能将怎么在教育办理东西、学习支撑东西以及资源供给东西上给予差异化的确保；怎么最大极限地发挥技能的办理支撑效果；怎么经过特性化学习方针和多元活动教育规划来使每一个学生自动投入到深度学习。
才智校园建造着重智能技能与教育教育的深度交融。单纯的网络根底设备配备、学与教数字化资源建造、运用软件体系的开发难以有用支撑学与教办法的改造和拓宽相对关闭的时空维度。为有用支撑教与学，丰厚校园文明，真实拓宽校园的时空维度，才智校园建造需求运用传感器和物联网技能随时随地感知、捕获和传递有关人、设备、资源的信息；一同还需求对学习者个别特征（学习偏好、认知特征、留意状况、学习风格等）和学习情境（学习时刻、学习空间、学习同伴、学习活动等）的感知、捕获和传递。
自习惯性教育体系将成为联接课表里教育的有用途径，能够打破时空的束缚，打破讲堂学习的边界，让学习者在恣意时刻和恣意地址进行学习。该体系能够从学习环境、学习者特征、学习资源与东西、学习行为以及点评反响等多个方面为学习者供给全方位、立体多维的学习者学习剖析模型及常识地图，完结对区域、校园、班级、学生等多维度的数据处理及剖析。跟着研讨的深化与各种技能的运用，未来研讨能够针对以下主题打开：对习惯性学习战略进行办法化描绘的办法与模型研讨仍需打破，没有清晰的学习方针指引，简单呈现学习迷航现象；学习者特征模型的准确性与有用性的点评研讨有待加强；学习内容获取的智能性是否能够习惯学习者特征和学习需求等问题；将来人工智能教育运用研讨者还会继续开发越来越多、能够表达学习者的社会性、情理性和元认知方面的模型，依据人工智能技能的自习惯学习体系将能够包含影响学习的一切相关要素，并将其转化运用到教育实践中，这些人工智能教育运用将会对教育体系的改造作出巨大奉献。
教育机器人是人工智能、语音辨认和仿生技能在教育中运用的典型，具有教育适用性、开放性、可扩展性和友爱的人机交互等特色。当时，教育机器人作为一个新式范畴，相关研讨首要会集在听觉才干、视觉才干、认人才干、白话才干、心情侦测才干及长时刻互动才干等范畴；跟着机器人技能的不断前进，教育服务机器人在教育范畴中的运用越来越遍及，机器人在教育范畴的运用体现出了无与伦比的教育价值和打开远景，其多学科穿插交融的特性为培育宽口径、高素质、复合型的工程人才供给了一个杰出的渠道。但是，在实践运用中依然存在课程办理渠道、对应的学习内容和师资等缺少的诸多困难，也面对各学段课程无法联接、机器人教育运用研讨匮乏等实际问题。未来，教育机器人的研讨者还需求继续研讨感应技能、辨识技能、操控言语、机器人结构、无线网络、云端科技和仿生技能等，并从教育机器人的体系架构、教育渠道办理移动设备与办理端的联系进行规划，使教育机器人的打开更齐备。
从处理单一特定使命（如下棋和机械制作）、处理特定范畴问题（如人机对话和机器人高考）到职业改造（如服务机器人和智能制作）以及全面服务于人们的学习、作业和日子，人工智能技能将能够逐渐满意人类日益杂乱的功用需求，智能技能的支撑和学习资源的极大丰厚将使得在恣意时刻和恣意地址学习成为或许。需求指出的是，人工智能教育运用的生命周期将遭到认知特征、学习实质、教育规矩相关的学习科学和教育相关范畴归纳研讨的束缚。在智能年代，杂乱的教育体系功用逐渐完结，人们对学习实质的讨论和教育规矩的寻找将比任何年代都将愈加激烈，如什么是学习、怎么让学习者取得更好的学习效果、怎么多维度获取学习者的认知特征等。
人工智能体系的技能品德便是要确保人工智能做出的决议方案与现有的法令、社会品德共同，以确保人工智能运用契合人类社会的一起利益。《国家人工智能研讨和打开战略方案》中指出在构建人工智能技能品德时，咱们有职责确保整个社会赶快进步人工智能技能的运用素质，要能够确保咱们能够适当地、高功率地、契合品德标准地运用这些新技能。人工智能并非单个范畴、单个工业的技能打破，而是关于社会运转状况的根本性改造，现在关于机器品德（Machine Morality）、机器品德学（Machine Ethics）、品德机器（Moral Machine）、人工品德（Artificial Morality）等范畴已有必定的研讨，但仍有多个议题亟待深化讨论：怎么缓解人工智能所或许加重的教育不平等现象；怎么平衡人工智能带来的教师打开与失业问题；怎么树立环绕算法和数据的办理体系；怎么立异依据人工智能技能的社会办理体系。
新一代人工智能是以大规划数字化和职业深度运用为明显特征，将为校园教育改革带来新的机会，促进“智能教育”的落地，有助于打破时刻、空间和环境的束缚，促进智能化、特性化、终身化教育体系的构建。智能教育体系源于传统的“核算机辅佐教育”，在新一代人工智能技能促进下将迎来新机会，以大数据、VR/AR和新一代人工智能等为代表的现代信息技能可进一步延展智能教育体系的“教育”功用，比方经过添加语义网络和束缚模型增强范畴常识模型功用，运用虚拟实际技能和增强实际技能优化用户界面模型功用，并结合大数据和学习剖析技能完善特性化教育服务功用。
人工智能年代的教育应以人机共存的“教”与“学”为典型特征。因而，在智能年代，除了培育学习者的创造力、沟通力和终身学习力外，仍需注重根本技能（如阅览、写作和管用）的培育，然后进步人工智能年代原住民的数字生存才干。新一代人工智能融入校园教育将具有支撑特性化学习、供给适切服务等五大潜能。但在教育教育实践中，人工智能运用仍面对人机同处环境下的教育体会、人机调和打开的技能办理等五个应战。后续研讨还需剖析应对人工智能融入校园教育应战的对策、深挖与两大新式打开研讨范畴（“智能年代的认知特征、学习实质与教育价值”和“智能机器的安全、标准与品德”）相关的研讨课题，以促进人工智能与工作的深度交融，前进教育教育质量。
[13] 李德毅,马楠 (2017).智能年代新工科——人工智能推进教育改革的实践 [J]. 高档工程教育研讨, (9) :8-12.
刘德建,北京师范大学教育学部博士研讨生,北京师范大学才智学习研讨院联席院长,研讨方向：人工智能与教育;杜静,博士研讨生,北京师范大学教育学部,研讨方向：自习惯学习、才智学习环境（ .edu.cn）;姜男,高档研讨员,北京师范大学才智学习研讨院,研讨方向：教育办理、教师专业打开（ .cn）;黄荣怀(通讯作者),教授,博士生导师,北京师范大学才智学习研讨院,北京师范大学教育学部,研讨方向：才智学习环境、教育信息化（ .cn）。回来搜狐，检查更多
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