共创教育美好未来——全球人工智能与教育大数据峰会的思考

    2018年7月21日至22日，以“AI·大数据共创教育美好未来”为主题的“全球人工智能与教育大数据峰会·2018”在国家会议中心隆重举行。本次峰会由北京师范大学和科大讯飞股份有限公司主办，中国基础教育质量监测协同创新中心、科大讯飞研究院、剑桥大学心理测量中心、中国教育与社会发展研究院、互联网教育智能技术及应用国家工程实验室承办，中国教育技术协会教育测量与评价专业委员会协办。

 

    为期两天的峰会由“共筑·智慧教育新未来”高峰论坛和“人工智能大数据推动教育变革”“基于大数据的教育质量监测”“教育大数据挖掘新技术”三大主题分论坛组成。会议邀请到了美国、英国、荷兰、澳大利亚、加拿大、日本等国的50余位知名专家，其中有3位院士和国际教育数据挖掘学会主席，吸引了来自全国总计2000余人参会，网络直播实时观看以及回看人次累计超过600万，创教育行业学术类研讨会影响力新高。本次会议通过加强国际间合作交流、研究与产业结合等方式，不断推动人工智能与教育的深度融合，努力引领我国人工智能领域科技创新、人才培养和技术应用示范，带动我国人工智能总体实力的提升。

 

    人工智能给人才培养、学习方式、教育治理带来改变

 

    人工智能、大数据如何构筑未来教育的新蓝图？中国联合国教科文组织全国委员会秘书处秘书长秦昌威指出，以互联网为核心的新一轮科技革命和产业革命蓄势待发，整个社会正在向人工智能的时代迈进。人工智能与大数据技术为教育带来的重大改变主要体现在人才培养、学习方式、教育治理三个方向，也指出要重点关注新技术应用带来的教育伦理问题。本次会议推动了教育专家学者与企业深度协同，加快人工智能和大数据在教育领域的深度应用，为中国教育现代化的实现乃至创造教育美好的未来作出贡献。

 

    “要应用最新的科技手段助推实现教育现代化，让每个孩子都能享受到更优质的教育。”北京师范大学校长董奇为与会者阐述了“AI+教育”与“教育+AI”的不同内涵，并希望社会更关注“教育+AI”。他建议科技企业聚焦教育质量、教育公平与教育效率，围绕着解决教育的实际问题，研发新技术，帮助学生、家长、教师和教育管理者减负增效。本次峰会搭建起高校教科研专家与一线教育工作者交流的平台，进一步促进跨行业、跨领域、跨部门合作，共建教育美好未来。

 

    人才是民族繁荣和复兴的核心要素，教育是培养创新型人才的重要途径。澳大利亚技术科学与工程院院士、悉尼大学冯大淦教授强调，现代技术的发展，必将对教育教学的研究、创新和发展带来颠覆性的变化，要从学生学习个性化、教师教学可视化、家庭教育与政府管理定制化三个层面出发，落实智慧教育建设。

 

    科技助推教育改革 人人都要有人工智能助手

 

    “互联网+教育”带来的海量大数据是助力教学改革的有力推手。科大讯飞执行总裁吴晓如在主题报告上指出，推进传统的教育行业与先进的科学技术及产品融合应用，一方面需要伴随式采集大数据，另一方面需要围绕教育实际问题，有目标地构建模型、服务教育。他表示，要通过人工智能、大数据等相关技术构建一种网络化、数字化、智能化与人性化的终身学习环境，希望能够“人人都有一个人工智能教学助手”，用人工智能帮助教师更好地因材施教，帮助每一个孩子实现人生梦想。

 

    至于科技如何助推教育变革，中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系吴建平教授在其报告中指出，互联网是支撑各类技术与应用生存发展的基础平台，是推动现代技术与教育结合的重要推手。IPv6协议作为新一代的传输数据的标准格式，会使未来的网络空间更具扩展性和安全性，积极推进IPv6下一代互联网技术的发展，会充分助力AI和教育大数据的发展。

 

    中国教育学会会长钟秉林教授指出，互联网技术、知识数字化技术和移动通信技术的发展，改变了人类获取知识的方式和渠道，促进了教育观念的转变和体制创新。未来，虚拟现实、增强现实和人工智能技术的发展及其与教育教学的融合，将颠覆传统教学过程，促使教师的角色发生转型，教师要从过去的知识传授者转变为学生学习活动的设计者和指导者，倡导学生形成新型的学习伙伴关系。

 

    信息技术促进监测技术和手段的优化

 

    中国基础教育质量监测协同创新中心常务副主任辛涛教授从互联网大数据与监测评价关系切入，分享了大数据与信息技术在教育质量监测评价方面的最新成果与未来展望。他强调无论是个性化学习，还是智能化教学，其核心关键是对学生学习与课堂教学进行准确地监测与评估。信息技术可以促进监测技术和手段的不断优化，促进评价与评估理论取得新突破。中国基础教育质量监测协同创新中心网络平台部主任张生副教授分享了他们团队构建的计算教育学的最新进展，指出新时代的教育学一定要强调基于大数据和人工智能技术驱动的、面向个性化学习的模型与计算。具体包含：学习者特征的动态模型、教育质量提升的动因系统和个性化学习内容的度量与模型推荐等三大工程。希望中国学者一起来探索和构建这个新的领域。

 

    剑桥大学心理测量中心负责人John Rust（约翰·罗斯特）教授认为，网络空间的发展虽然会带来“改变”和“混乱”，但同时也有规律可循，而这背后的规律就是我们对于大数据分析的价值所在。国际教育数据挖掘学会会长、荷兰埃因霍温科技大学的Mykola Pechenizkiy（尼古拉·佩钦茨基）教授和荷兰特温特大学的Bernard Veldkamp（伯纳德·维尔德坎普）教授都阐述了数据分析的内涵价值。他们认为，如何有效收集和运用数据是一个难题。尼古拉·佩钦茨基认为在种类繁多的教育大数据挖掘与学习分析应用中，了解可说明、可解释的教育数据挖掘与解决教育数据模型的不足等问题是未来我们要直面的挑战。

 

    美国WestEd高级研究员封明玉博士分享了近期几项研究，这些研究的主要内容是教育数据分析如何被应用来更准确地评估学生知识，提高教学质量以及提高学习系统的测评效率。美国加州大学洛杉矶分校的蔡力教授现场展示了其团队的研究成果：通过开发创新的游戏评估任务，利用电脑技术手段提高推测与判断高中生解决问题能力的水平。北京师范大学教授、博士生导师李艳燕指出，知识图谱是人工智能与教育教学融合的方向，将助力我们真正实现长久以来因材施教的梦想。科大讯飞研究院副院长王士进重点介绍了科大讯飞在口语智能评阅、纸笔作文智能评阅等方面的核心技术应用，展望了智能阅卷技术发展前景。