从2020年国家自然科学基金“教育信息科学与技术”这一学科领域的申报态势来看，国内立足智能教育的竞争已趋白热化：将人工智能技术向教育垂直领域进行渗透的意识非常热切，理论与实践探索正在全面铺开。当然，就目前智能技术与教育结合的有效性、适切性、合理性甚至合法性而言，尚需细化。而从当前特征、现存问题与解决之道三个方面看，国内教育界的确已经迎来智能时代教育的挑战。

 

　　现状：基础先进，探索热切，潜力尚待激活

 

　　从世界范围看，不少发达国家和国际组织在部署信息化/数字化/智能化战略，以维系传统大国地位、保持战略主动性和战略自主权时，纷纷将美国和中国作为对标国家。

 

　　可以说，中国在人工智能技术领域包括教育智能化领域的繁荣发展，已经在全球范围内引发高度关注，受重视程度甚至超过预期。时下的海外畅销书《第四次教育革命——人工智能如何改变教育》中，对于中国人工智能领域繁荣势头的追捧式解读极具代表性，该书称：“美国在人工智能领域的领先地位会慢慢减弱——而中国渴望填补这一空白，努力在2030年之前将自己打造成全球首要的人工智能创新中心。”值得关注的是，该书所涉及的诸多议题虽有一定新意，但对于中国教育领域人士而言并不陌生，甚至已经进行了超过其理论宽度的现行实践。可见，借助技术基础的繁荣发展，中国的“人工智能+教育”有着堪称热切的先行探索。

 

　　同时，2020年新冠肺炎疫情期间，中国智能教育模式经受了大考，给全球同行留下深刻印象。“停课不停学”的大规模在线教育实验展现了中国教育信息化与智能化的底层潜力，启发了中国乃至全球教育界对智能时代教育发展抱持乐观期待。

 

　　中国在新冠肺炎疫情期间进行的大规模在线教育，让教育者、受教育者、科技研发者等人群，都有机会亲临教育一线、摸清需求、萌发创意并涌现人才，形成教育推动大众科技创新、科技反哺教育变革的良性循环。教育创新与科技创新既是抗疫的有力工具，也在成为反弹的新经济增长点。在后疫情时代，社会将进入智能化和数字化快车道，线上力量正在兑换为线下力量，为构建基于智能技术的新型教育教学模式、教育服务供给方式，推动教育治理体系和治理能力的现代化，提供深度变革的内生力量。

 

　　挑战三大问题，打牢智能时代教育根基

 

　　技术受限，效果模糊。中肯地说，在目前的全球人工智能产业当中，金融、营销、安防、客服领域在IT基础设施、数据质量、新技术接受周期等人工智能发展基础条件方面表现较优，其商业化渗透率和对传统产业的提升程度较高。然而由于数据储备、数据感知、数据标准化受限，跨介质互联困难、情感计算与认知计算难以突破等约束条件，教育的智能化发展确实还慢一拍。迄今为止，多数智能化教学解决方案的落地效果仍然表现一般。而在校外教育方面，在线教学的用户体验粗糙且教学效果模糊，用户对新技术的接受周期较长，更加智能化的产品还需要一定长度的探索期。而与此同时，校内师生的信息素养不高，且信息化设备使用频率较低，也导致智能教育核心教学数据缺失，最终加大了教育数据挖掘分析的难度。

 

　　重复建设，粗放演进。现在，各方面对于智能化教育在所谓的“精准化监测与个性化评价”这一功能上的探索过于集中，用力过于聚焦，却很少针对过度监控、过度反馈、过度迎合的谨慎反思。而所谓粗放，是指当前教育领域的这只“人工智能大筐”，实际上装进了与人工智能沾边或不沾的各类技术，装进了各路概念、噱头甚至利益诉求，实质的进步、真实的助力在一定程度上被淹没在粗放的统计口径与表面的繁荣里。在政策的大力支持与市场对智能教育手段的强烈需求背景之下，“人工智能+教育”的模式仍然亟待清晰化与规范化。

 

　　审慎不足，导向模糊。从国际经验看，不少国家对于教育与技术的结合都有相对审慎一面，尤其强调教育智能化要首先体现其价值性，然后再体现其工具性——要为承载国家的共同价值与文化基础优先作出努力。这成为各国尤其是发达国家发展智能化教育的普遍起点。而这强有力地形塑了智能技术的应用方向和智能教育的发展根基。对照来看，我们在这一层面的理性反思尚显不足。那么就可能出现导向模糊——教育领域难以对人工智能应用技术提出准确需求，而技术人员难以深度理解教育，供应方难以设计提供符合需求的应用形态——这也是当前人工智能技术参与教育过程并大力发展智能教育时最受掣肘的问题。

 

　　以理性态度尊重规律，支撑智能时代教育变革

 

　　宏观策略不可“一刀切”，中国教育的巨大体量与智能技术的迅速更迭需要从容应对。

 

　　对比世界主要发达国家，中国教育体量巨大、东中西部社会经济发展程度很不平衡，同时中国的信息化智能化技术发展又处在世界前沿，存在诸多复杂变量和不确定因素，并不是一味地加大作为、严密规划与管控就有望起到理想效果的。因此，有必要在“有为和无为”之间进行辩证思考，明察进退，有所取舍，以粗线条引导，而非以事无巨细的规制来推动宏观治理，要引导商用、民用、市场等角色发挥作用并自我调节。进一步看，我国教育端和受教育端所具备的信息化素养与技能，绝大部分是在宏观的互联网经济大背景下形成的，“看不见的手”所发挥作用不可小觑，对此，要充分尊重。此外，从世界银行的视角来看，对教育技术的投入首先要将可持续性放在首位——软硬件投入巨大、优质数字资源生成困难、生命周期短促、跟进投资不可预估等问题，都启示我们：在宏观层面，要有适当的策略性留白。

 

　　中观布局不能“急于求成”，必须尊重智能时代教育的独特发展节奏。

 

　　如前所述，国际经验与中国发展实践都显示，相比于智能化技术在金融、营销、医疗、安防等诸多领域的率先落地与渗透，教育智能化领域由于数据储备、数据感知、数据标准化受限，跨介质互联困难，情感计算与认知计算难以突破等约束条件，自然呈现的发展规律确实是慢一拍。因此，在智能教育发展节奏上不能急于求成。

 

　　与此同时，教育领域是“人”的密集程度最大的领域，教育涉及的人群是超大规模的、甚至是全民的，其复杂性与牵涉面超乎寻常，智能时代的教育在理念更新、模式变革、体系重构，尤其是利益重组上不能激进。

 

　　此外，要区分群体教育和个体教育的不同规律。同辈压力和集中的时空氛围，可以让群体情境下的智能化教育更好地结合线上的优势资源与线下的立体化传授;而个人情境下的智能化教育则需要更多地探索如何维系注意力的特殊节律，尊重碎片化、娱乐化、热点化、轻量化等需求，不能过多地强调和依赖个人自律和所谓的素质素养等。

 

　　不“过度迎合”，辩证看待个性化培养潮流

 

　　首先，智能化的教育技术对师生微观状态的精准诊断、即时反馈、全程记录等固然有其便捷性，但也有可能带给师生个体过度关注与过度追踪的压力，在某种程度上会将“人人皆学、处处可能学、时时可学”异化为无所不在的钳制和逼迫。其次，智能化技术辅助进行的个性化诊断与个性化培养固然有其价值，但若不善加使用，也会在某种程度上过度强化初始的、不成熟的、未定型的个体偏好，强化路径依赖，反而很可能抹杀师生在其他维度、广度和深度上的潜力，影响个体自身在竞争合作中的准确定位，进而过早设置情感隔阂与专业鸿沟，障碍对具备广阔视野和全局观念的“通才型”人才的培养。最后，“建立终身电子学习档案和数字画像——对学习者的学习成果进行统一认证和核算”等发展思路的提出，也需要辩证看待——人为设计的评价体系，从识别、赋值、感知、记录，多数时候仍是粗线条、显性化、线性化的，丢失了很多细化的教育维度甚至是关键性信息。将不先进的教育评价思路用先进的技术如区块链等手段来承载，很可能会进一步形成环环相扣的时空限制，进一步收窄可能性与多样性，更遑论数据隐私和技术霸权等问题的潜在负面影响。有冗余、有散漫、有策略性留白，才能给教育留出缓冲和创新的空间，这也是智能时代教育必须体认的教育史所传承给这个时代教育者的精神启示和宝贵财富。