目前人工智能在教育中的应用仍偏向“弱人工智能”，但其在提升教育效率方面的作用不容忽视。疫情期间，全球远程教学也为人工智能教育的进一步发展提供了契机。受新冠肺炎疫情影响，世界各地的学校纷纷利用互联网技术，将教学从线下转移到线上，以维持学校的正常运转。其中，人工智能（AI）技术得到了广泛应用。美国主流教育媒体近期调查发现，在疫情期间学校停课期间，人工智能在学校和学区层面发挥了相当大的作用，许多学校采用灵活丰富的人工智能手段促进教学.同时，经济合作与发展组织（OECD，以下简称“经合组织”）和哈佛大学全球教育创新计划针对59个国家和地区开展的一项近期教育教学调查显示，不少教师反映远程教育在改变教与学空间的同时，也为教育创新带来诸多机遇，如学习环境创新、混合式学习、教师教学新模式等。显然，疫情危机带来的创新机遇，离不开互联网技术的发展和人工智能的应用。在此形势下，人工智能在教育中的应用再次成为全球教育界共同关注的话题。近日，兰德公司高级政策研究员、斯坦福研究院（SRI）研究评估中心主任罗伯特·F·墨菲就人工智能在美国基础教育领域的应用和趋势进行了评估。在他看来，COVID-19疫情引发的远程学习，客观上会促使教育工作者采用更多的人工智能工具和实践。然而，对人工智能的乐观预期也可能受到应对疫情的教育预算吃紧的限制。他认为，相较于人工智能在其他领域的颠覆性潜力，此次疫情对教育的冲击并没有改变他之前的看法，但也必须关注远程学习引发的人工智能教育公众高度关注。远程学习支持自适应教学，人工智能技术的广泛应用，自动反馈和支持学生自主学习，将有助于人工智能在教育领域的应用和发展。此前，在《人工智能为基础教育阶段教师教学提供支撑》报告中，墨菲认为人工智能在教育领域的应用主要是“弱人工智能”，即在教学领域，智能辅助等自动化软件的合理应用系统，自动作文评分系统，学习以提高教学效率。他表示，人工智能在教育领域的应用不太可能像在公共交通、禁毒、医疗等其他行业那样立竿见影。主要起到辅助作用，如提高课堂效率、辅助教师进行语言教学、加强反馈和互动等。、及时诊断学业情况并进行针对性指导等。面对新形势，墨菲进一步分析：在人工智能教育这一重要领域，还缺乏足够的数据和报告信息关于人工智能教育的应用。一方面，对人工智能在教育中应用的准确度、精准度认识不足；另一方面，与未应用人工智能的教育方法相比，人工智能教育方法的应用能发挥多大的比较优势也并不容易确定。.但随着更多基于人工智能的教育软件进入市场，将会讨论建立行业标准，以敦促供应商提供有关相关产品的准确信息。产品信息一般包括对AI计算能力和“可知性”的描述或排名、如何帮助师生使用AI程序、师生使用AI偏差的后果、AI模型预测的准确性、程度和局限性，关于AI的状态开发AI程序所依据的数据，如何评估学习模型中的潜在偏差等。人工智能在教育中的准确性高度依赖于海量数据的获取。在某些情况下，这些数据可能会因为种族、性别、家庭背景等因素而产生偏差，进而对教育产生影响。对算法偏差的担忧将取决于人工智能程序在学校和课堂中扮演的角色，以及系统决策对教师和学生的影响。例如，与人工智能教育预警系统可能对学生造成的影响相比，教育数据渗透到教师备课中可能对学生造成的影响相对要小得多。前者可能会根据性别或种族不成比例甚至错误地识别群体，从而做出错误的决定，而那些真正需要帮助的学生可能得不到帮助，从而造成“差之毫厘，千里之隔”的结果。因此，墨菲主张，那些人工智能应用（尤其是学情预警系统）的输出结果，在教育教学的决策过程中，应该只作为参考，更多的应该是基于教师的专业判断。教师和行政人员。毕竟，他们有丰富的实践经验。影响人工智能教育大规模应用的主要障碍是缺乏合适和充足的研发数据，研发资金和隐私保护等方面存在问题。人工智能学习应用所涉及的不同学科、年级的学习所需要的海量、客观、复杂的数据，相关方通常难以获得。目前能够方便获取并可用于人工智能教育软件开发和推广的只有在线学习平台和正在大规模使用的应用，但这类数据的规模还比较小。没有大规模、高标准的数据，人工智能将难以在教育领域进一步发挥重要作用。即使可以获得所需的数据，基础教育中人工智能研发的资金也不会像医疗、交通和军事等其他领域那样高。尽管人工智能在远程教学中发挥了巨大的作用，但疫情或许无法改变人工智能教育投入不足的局面。尽管开发人员对社会其他领域人工智能应用的投资巨大，但对人工智能在教育领域的投资却没有那么强劲。对于人工智能应用开发者来说，基础教育领域是一个非常昂贵的市场，面临着诸多困难。主要原因是可自由支配的预算少，教育领域的特殊要求如尊重隐私、教育价值取向等，教育行政部门批准的产品销售周期长等。综合上述原因，很难指望风险投资公司和上市公司的新投资用于开发基础教育市场的新产品和服务。人工智能在社会其他领域的广泛应用，最终将影响公众对人工智能教育的态度。公众对人工智能在医疗、汽车驾驶等教育以外领域的应用体验以及相关媒体报道，将影响人们对人工智能教育的看法和态度。目前，涉及人工智能应用的领域，如疫苗研发、信息保护、人工智能农业等，此类案例或将引起社会广泛关注。此类报道会影响人们对人工智能应用安全性和可靠性的认知，进而间接影响人们对人工智能在教育领域应用的认知和态度。作为兰德公司资深资深学者，墨菲的观点很大程度上代表了美国顶级智库对当前人工智能教育的判断。尽管墨菲对人工智能在教育中的应用倾向于保守，但墨菲也主张进一步加强对人工智能教育的研究，鼓励“弱人工智能”在教育中的广泛应用，强调人工智能通过广泛应用的重要性在其他领域，深入应用并最终传递到教育领域。因此，虽然人工智能对教育领域的改变不如对其他领域的改变那么大，但从长远来看，其影响也不容忽视。疫情期间，各国开展的大规模远程教学是应急之策，客观上为人工智能发挥作用带来了空间。但是，人工智能在教育领域的应用不同于其他行业。有效的教学活动需要教师和学生的创造性、灵活性、即兴性和自发性。教师需要运用逻辑思维、运用常识、同情心和同理心来处理日常的非学业问题和课堂上出现的问题。今天，即使是最先进的人工智能教育系统也缺乏这种能力。教育中涉及到的情感、态度、价值观等很多方面都很难通过数据收集来实现。墨菲的上述主张与教育的这些基本特征是一致的。因此，面对后疫情时代的教育发展，既要厘清当前人工智能技术的局限性，也要关注人工智能发挥作用的广阔空间。经合组织和哈佛大学全球教育创新计划的调查发现，人工智能方法的广泛使用在维持后疫情时代教育教学的运行、降低因疫情造成的教育经费成本方面仍具有不可替代的优势。流行性。它还为创新开辟了新的机会。后疫情时代的教育需要将疫情期间的一些创新手段常态化，创造机会广泛推广人工智能在教育领域的应用。
