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摘要：人工智能在高等教育革新主要体现在—三个方面：一、教学方面，实施人机协同的“AI+教师”教育方式，打造智能时代的高水平教师队伍;二、学习方面，构建线上线下结合的学习内容，打造虚实一体的多元学习空间;三、教育管理方面，优化资源配置，推动高等教育内涵式发展。在此基础上，为了更好地利用人工智能助力高等教育革新，应重视以下三个关键点：一、努力开发企业级和个人级的人工智能应用;二、重视人才的培养和输送;三、确保人工智能应用在教育领域的公平性和包容性。另外，研究人员仍需解决人工智能发展中的社会伦理问题和数据安全等问题。
关键词：人工智能;高等教育;教育改革
引言
随着世界进入智能化时代，通过数据产生智能，利用信息化技术促进产业变革成为当今主流趋势。硬件技术的进步使计算机的运算速度和数据存储量达到人脑的上亿倍。依靠巨大的数据作為导向，大量现实问题被转化为数据问题并让机器来解决。在这种情况下，人工智能和普通人的距离越来越近，无论是苹果公司的“siri”，还是微软公司的“娜娜”，都是人工智能“飞入寻常百姓家”的体现。
人工智能对教育的渗透对我们的社会产生了巨大的影响。过去的几十年中，技术的发展让教育和教学的科学发生了重大变化，人类的许多行为变化都可归因于教育的发展。正如美国犹他州州立大学教育系教授米米·雷克（Mimi Recker）所言，人工智能可以良好地应用于教育数据的收集和整理以及对成果的预测中。1那么使用人工智能进行教育和教学能够为我们带来什么改进，这些改进能否为受教育者创造更平等的教育环境，为教学者提供更优质的教学内容是我们所要探讨的问题。
一、人工智能和高等教育的渊源
早在1954年，人类就试图通过计算机对学生的学分进行统计和分析。二十世纪九十年代，针对每个学生拟定出不同培养计划的教学方法开始发展。近年来，传统教育方式短缺和不足逐渐显露出来。于是，许多学者认为人工智能会为人们带来更加精准以及高效的教学方法，在对未来教育方式的设定中，人工智能将会发挥重要作用。
（一）人工智能的分类
人工智能（Artificial Intelligence，AI），是一种可以借助算法，进行类似人类思维并对外界做出反应的程序或者机器，后者被称作智能机器人。
目前学界将人工智能分为两类：第一类是强人工智能，即通常意义上的人工智能，他们能够完全模拟人类的思维方式，同时通过输出与输入设备与人类构成互动，其特点是可以自主进化和进行学习从而改变自身，如同人类一样;第二类是弱人工智能，即无法或者智能部分模拟人类思维的智能，同时无法自主同外界交互和学习的智能。我们目前应用在翻译，识别，自动驾驶等方面的人工智能均属于弱人工智能。2
（二）我国高等教育的不足
随着我国高等教育进入大众化阶段，教育质量问题开始凸显，只追求教育数量已经不能适应国家和社会发展需要。同时，党的十九大提出了“加快一流大学和一流学科建设，实现高等教育内涵式发展”的任务，进一步为我国高等教育的发展指明了道路。目前，我国高等教育面临着不少问题，亟待我们解决。
1.教学模式效率低下
传统高等教育很难达成“一对一”的师生教育关系，多数高校采取的是“一对多”的教育模式。这种以教师为中心，以教材为中心的教育模式重规范，轻创新。教师不仅面临教材陈旧的问题，还要面对与自己年龄相差悬殊的学生，难免出现代沟，不利于满足学生个性化的教学需求，更不利于提高教学效率。
2.教学方式僵化
虽然自从多媒体和教育相融合后，大学教师借助课件和网络极大丰富了每节课的内涵和深度。但是近年来由于课件的固定，导致教学内容相比新技术和理论更新已经显得狭窄和过时，而高等教育虽然相比初等教育内容更加深奥，如果技术和理论的迭代不能及时传递到学生，会让学生和教师对于知识的掌握产生断层。
3.教师和学生匹配度低
本世纪以来一直推行的教育方式是多元化教育，因此学生从思想到行为也呈现多元化状态。由于互联网的发展，学生对于知识的渴求和对于教师的要求也水涨船高，教师不但被要求快速更新知识，同时也需要兼顾多位学生的状态，这不仅使教师疲惫不堪，更是无法达到尽善尽美的要求，高校教师要同时进行授课和科研，也使得教师没有精力对学生的学业和学术进行过多关注。在高校教师和学生间亟待一座桥梁。
（三）高等教育与人工智能相互赋能成为趋势
高等教育正朝着多元化的方向发展，各国对人才的需求多样化，这就要求高等教育培养目标互异，教学方式多样。人工智能可以借助先进的算法和极高的效率，为每个学生带来更为精准和适合自己的教育方式和课程，充分发挥教育“以人为本”的内在价值，将人工智能的特点和优势融入教育领域，使其发挥到极致。随着教育机会、教学方式、教育环境以及人才培养模式的变革，人工智能和教育相互赋能成为时代议题之一。3
二、人工智能对于高等教育的革新
高等教育变革中最重要的是教与学的关系、方法和理念的变革。目前，美国、欧盟和中国等国家都制定了有关人工智能的教育政策或规划。例如，2016年美国国家科学与技术委员会（National Science and Technology Council）颁布的《国家人工智能研究和发展战略计划》（The National ArtificialIntelligence Research and Development Strategic Plan）和2018年欧盟颁布的《人工智能对学习、教学和教育的影响》（The Impact of Artificial Intelligence on Learning，Teaching and Education）。中国2017年的《新一代人工智能发展规划》提出，人工智能在教育领域的广泛应用，将给社会建设带来新机遇。它强调利用人工智能加快推动教育体系、开发新型教育平台和分析系统，建立学习定制化服务等内容。2018年的《高等学校人工智能创新行动计划》指出，面对人工智能等新技术的快速发展，要重视优化高校人工智能领域科技创新体系、完善人工智能领域人才培养体系以及推动高校人工智能领域科技成果转化与示范应用等任务。这些政策的提出在一定程度上说明了人工智能对于高等教育革新的迫切愿望和要求。 （一）教师角色的转变和教学质量全程监测
教师角色由“个体”向“团队”的转变。互联网的便捷改变了我们获取知识的途径，一位教师所掌握的知识量变得越来越不重要，教师更被期待为是一个重视学习和善于启发学生学习的角色。为更好的适应需求，教师可以通过人工智能建立共享资源库，将多地的同行教师连结到一起。在人工智能网络中，所有的教师可以在节点上共同储存数据，使跨时空的集体备课和打造完美的教学设计成为可能。
资源共享也在不同地区乃至不同国家的教师之间搭建起一道桥梁，不仅方便教师们检索资料，而且让教师们对于不同的文化背景下教育的不同与优劣处了解更加深入，从而达到取长补短、共同进步的目的。在多元文化碰撞如此猛烈的今天，去中心化思想在教育体系中的应用打破了学校间的隔阂，教师间教学思想碰撞交融不仅不会造成教育同质化，反而会促进集体智慧的迸发，使整个教学网络朝着良性循环的健康生態发展。
教师由“旁观者”向“参与者”转变。过去教师依靠考试成绩来分析判断学生的知识掌握情况，人工智能系统拥有多元的反馈机制，可以对学生的面部表情，声纹，动作，血压等学习特征进行深度分析，同时归纳并建立在线学习系统的模型。人工智能可以建立多种模型，例如，第一种是通过人体状态捕捉建立的学生个体模型，它依据学生先前学到的知识，学习经验，以往的学习效率，学习时的偏好建立每个学生的专属模型，改模型可以根据学生状态的不同提供实时分析，并提出建议和改进教学方法，让学生保持学习的动力和学习的效率。第二种是学生知识领域的模型，通过分析归类学生以往的考试和习题，建立个性化知识体系，后针对个体知识的偏门和薄弱处进行重点强化和分析，并依据算法做出预测，从而对教学进程进行实时改变。人工智能可以提高教学的效率，增强学生对于知识点的记忆水平，减轻学生的负担。表面来看，人工智能将属于教师的职能下放，但事实上，教师通过对教学数据分析比对，更能够切身了解学生的学习状态。由于结构的科学性，在掌握相同知识的前提下，人工智能带来的教育体系会更加高效迅速，教师的作用会更加显著。
教学质量实时监测。高等教育是培养素质高、能力强的人才的重要基础，通过教育保证学习的质量，需要对教学质量进行检测和反馈。让学生通过探索性的研究获得最前沿的知识是高等教育的目标之一，但快速检验学生采取这种学习方式的成绩是普通教师无法完成的。互联网时代，大量高校课程从线下搬到线上，让高等教育资源得到进一步普及。与此同时，互联网教育发展的不断深入使得大量用户学习数据产生，这为人工智能检测学生学习质量和效率提供了客观基础。相比于传统教师，人工智能可以24小时全天候观察学生的学习状态，并且帮助教师还原个体学习状态，通过分析学生的学习路径，学习状态和学习科目内容等要素构建个体知识图谱，从而帮助学生更好的完成学业。整个过程不需要教师的介入，只需要人工智能就能够完成。在机器完成从观测、分析到输出整个闭环智能的同时，教师教学效果也会得到有效评估。
（二）学生角色和学习方式的转变与重构
根据教育部《2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》，北京大学、清华大学等多所高校获得人工智能专业首批建设资格，纷纷开设了机器人工程、智能科学与技术、智能感知、人机交互等专业。2018年4月，教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》，计划引导高校瞄准世界科技前沿，不断提高人工智能领域科技创新、人才培养和国际合作交流能力。人工智能作为一项发展迅速的新技术，将获得进一步发展。以往经验表明，将技术融于教育要经历至少三个阶段：一是技术本身作为概念和教育内容;二是技术作为工具服务于传统教育模式中;三是技术作为思维方式促进学习方式变革。这三个阶段往往相辅相成，同步进行。从这三个角度出发，人工智能也给学生带来了转变。
1.人才价值定义的重构和角色的转变
高等教育人才培养正在面临挑战。一部分价值观正在发生转变。例如，苹果CEO蒂姆·库克曾说，“我所担心的并不是人工智能能够像人一样思考，我更担心的是人像计算机一样思考，没有价值观，没有同情心，没有对结果的敬畏之心。”换句话说，我们不需要培养像机器一样精准无误的人才。学生更多需要培养的是一些抽象又隐形的品质，例如自制力、逻辑思维能力和批判思维能力，属于自己的独立思考、判断能力和阅读能力，这些品质都是人工智能无法取代的。
2.学习空间的转变
2018年4月，教育部印发《教育信息化2.O行动计划》，强调通过大数据采集与分析，将人工智能切实融入实际教学环境中，实现因材施教、个性化教学。《2019年地平线报告》显示，高等教育机构对于学习空间改造和更新的势头愈加强劲。研究者正在重新设计新的学习空间元素一一比如更大的显示屏、灵活的教学桌椅、多样的书写面等。知识传输过程从传统的课堂上转移到各种可视化媒体，学生可以在线上进行个性化学习;而传统的学生知识内化过程从课下转移到了课堂，由学生来主讲、演示，老师和学生通过课堂探讨、反思，重新理解学习内容。不仅如此，相比于传统教室，AI环境下的学习空间更重视用户体验，强调对各种课堂交互的支持，其包容性和协同性更强，构建生态化、个性化的学习空间，从而满足受教育群体需求。
3.学习方式的重构
人工智能通过对宏观教育数据的挖掘和单一学生学习行为过程中产生的数据进行分析比对，能够更有针对性的给与学生学习建议。例如：AI产品通过情感识别帮助学生改进学习体验，根据学习者的状态来定制个性化的学习材料。实验表明，应用情感识别技术学习的学生相比一般同学成绩高出91%。目前市场上出现了一批“AI+教育”的APP的产品，例如，北极星AI助教、英语流利说和学霸君等等，这些产品都能起到辅助学生学习，利用算法和大数据促进学生的学习方式发生改变。
（三）人工智能对于教育管理的改革
管理大师赫伯特·西蒙曾说过“管理就是决策”。教育管理就是管理者通过组织协调教育队伍，利用教育内部各种有利条件，充分发挥人力、财力、物力等作用，高效率实现教育管理目标的活动过程。如今高校在生源管理、师资管理、学籍管理、教学评价均已实现数字化，但是不同的管理板块之间，所涉及数据较为分散，且一些板块中存在一定的数据流动，可以说人工智能在教育数据管理方面应用略显欠缺。对于人工智能教育管理体系而言，不能盲目跟风，应该结合学校自身实际情况，在学科体系建设、教师队伍建设、学生信息管理等各个方面，利用人工智能实现资源的充分利用，营造良好的教育教学环境。 三、如何正确利用人工智能助力高等教育革新
人工智能可以变革教育服务形式和创新教育教学模式。有效合理的利用人工智能能够助力高等教育革新，有助于实现十九大提出的“高等教育内涵式发展”。具体而言，利用人工智能助力高等教育革新有如下三种途径：
（一）开发适合不同主体的人工智能应用。
高等教育主体主要包括：高等院校、高等院校教职工和在高等院校接受教育的学生等。目前，国内高校和企业中汇聚了大量自然语言处理和人工智能的专家，一直在努力推动认知智能转变为生产力，促进行业落地。很多企业正在利用人工智能和自动化（如机器学习）来促进业务运营，推动创新，并改善客户体验。一些产品和方案已经成功应用于中宣、公检法、银行等百家公司和机构，但是距离AI大范围推广应用仍有许多工作要做。在推动企业级AI项目应用的同时，要努力开发针对教师、学生个人的人工智能应用或者端口，在此基础上重视产学研交融，深化产教结合、促进校企合作，提升资源利用效率，让更多人接受高等教育资源，建设学习型社会，提高国民素质。
（二）重视人工智能人才培养和输送
以人工智能为代表的技术变革正在推动劳动力市场转型，一些重复性工作正在逐步实现自动化。例如，物流行业内很多仓库基地已经部署了机器人进行分拣等工作。工业制造方面，根据公开资料显示，2018年至2021年期间，预计全球工厂将安装近210万台新型工业机器人。服务业方面，机器人客服也在逐步取代人工客服的地位。一些工作被取代的同时也会产生大量新的职业和工作机会，就业市场对人才技能的需求也随之发生变化。
2019年5月16日，国际人工智能与教育大会在北京召开。习近平总书记的贺信从“培养大批具有创新能力和合作精神的人工智能高端人才”“积极推动人工智能和教育深度融合”两方面提出要求，为推动人工智能教育变革提供了思想遵循和行动指南。教育部部长陈宝生的主旨报告透露，中国对促进人工智能与教育融合发展进行了一些积极探索和尝试，计划到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。在人工智能与教育深度融合的今天，构建智能时代新型人才培养体系，是高等教育革新的关键一环。虽然我国在人工智能领域的论文总量、被引论文数量等方面均位列世界第一，但在人工智能高端专业人才储备方面存在短板，人才总量和质量均不能满足人工智能快速发展的强烈需求，特别是高端和领军人才比较缺乏。
（三）确保人工智能应用在教育领域的公平性和包容性
人工智能具有技术属性和社会属性高度融合的特点。受教育是一项基本人权，人工智能应该促使教育和学习系统更加公平和包容，让性别不同、地域不同、贫富不同的个体都能接受良好教育，特别是女性、有特殊教育需要的人群以及边缘化人群和社区等等。但同时人工智能技术的收益高度集中在少数国家和公司，又助推了不平等现象的加剧。例如，人工智能公司和专业研究人员的性别差距日趋扩大。如不进行政策干预，人工智能在教育领域的部署将加深数字鸿沟并加剧性别不平等。随着人工智能的发展，国家将面临着新一轮技术、经济和社会分化的风险。这首先需要确保在教育中公平和包容地使用人工智能，一方面解决因性别、经济地位、地理位置等在内的不平等问题;同时还需要加强国际间交流合作，以帮助弱势群体获得优质的教育资源。
四、引入人工智能存在的问题
（一）伦理问题
目前制定并应用相关伦理规范的能力遠不及技术创新本身的发展速度。随着机器智能化程度的提高，机械在某些方面的能力已经超越了人类极限。相比于其他工具而言，在一定程度上智能机械能够代替我们进行决策，但如果使用不当，则可能引发数据泄露、决策失误等社会问题，需要我们提早考虑和布局。例如，例如，教育机构利用自动化能够带来的生产效率提高，但机器取代人所带来的失业人口将给整个社会经济带来压力，社会资源该如何分配。随着人工智能参与决策的能力增强，如何将责任落实而非推给机器。如何规范人和企业在智能时代的行为。这些需要我们深入思考，权衡利弊。国务院出台的《新一代人工智能发展规划》提出到2020年，要初步建立部分领域的人工智能伦理规范。为使人工智能更好的服务于经济社会发展和人民生活，我们应加强人工智能相关法律、伦理和社会问题研究。
（二）思维方式问题
教育是要解决受教育者培养成什么样的人的问题。人工智能时代需要我们提出更先进的人才培养观：站在“人”的角度重新审视批判性思维和独立思考能力的价值塑造。对于价值的判断和解读不应该交给程序员或者机器等部分群体。随着技术力量的逐渐强大，工具理性的作用也被慢慢放大，凌驾于价值理性之上。于是在细微之处，我们忽略了价值理性的重要性。我们在信任和青睐人工智能精确、量化的特点的同时，也应注意到其本身功利性、利益最大化的特点。如果忽视了人的本质发展以及人的存在感，科技就会逐渐变成一种霸权，变成了支配、控制人的力量。因此，要以多层次、宽领域、全方位的方式思考人工智能带给我们的影响。
（三）隐私问题
隐私保护是对公民基本人权的保护，也影响着国民经济的发展。如何让人工智能在保障个体隐私安全的基础上有序发展，正成为国内外共同关注的焦点和难点。2019年5月16日，美国旧金山市政府通过《停止秘密监察条例》法案，禁止旧金山的政府机构使用人脸识别技术，并将“靠人脸识别技术获得某些信息”列为违法行为。这无疑是一种隐私保护的措施，但也引起诸多争议。虽然“刷脸”的应用越来越多，但人工智能目前仍处于弱人工智能阶段，需加大对数据和隐私的保护力度，关注和防范由算法滥用所导致的决策失误和社会不公。在个人数据权利的保护方面，应促使数据交易各方对自己的行为负责，让每个人知道自己的数据如何被处理，特别是用于其他用途的情形，减少数据滥用，让人们清楚知道自己的数据是否安全。
结语
作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略规划，人工智能技术是新一轮产业变革的核心驱动力。随着人工智能与高等教育的进一步融合，引发了教育需求、教学理念和教育空间等一系列变革和创新。高等教育体系作为我国高端人才培养基地，创新成果汇聚场所，应做出更多的探索与实践，树立起“人工智能+高等教育”的标杆，从而达到发展和创新的目的。
参考文献
[1]余亮，杨秋燕，赵楠，模型驱动的教育大数据挖掘促进教与学一一访美国犹他州立大学米米·雷克教授[J].开放教育研究，2018，24 （1）：4 9.
[2]张坤颖，张家年，人工智能教育应用与研究中的新区、误区、盲区与禁区[J].远程教育杂志，2017，35 （5）：54-63.
[3]张慧，黄荣怀，李冀红，尹霞雨.规划人工智能时代的教育：引领与跨越一一解读国际人工智能与教育大会成果文件《北京共识》[J].现代远程教育研究，2019（3）：3-11.
关键词：人工智能;高等教育;教育改革
引言
随着世界进入智能化时代，通过数据产生智能，利用信息化技术促进产业变革成为当今主流趋势。硬件技术的进步使计算机的运算速度和数据存储量达到人脑的上亿倍。依靠巨大的数据作為导向，大量现实问题被转化为数据问题并让机器来解决。在这种情况下，人工智能和普通人的距离越来越近，无论是苹果公司的“siri”，还是微软公司的“娜娜”，都是人工智能“飞入寻常百姓家”的体现。
人工智能对教育的渗透对我们的社会产生了巨大的影响。过去的几十年中，技术的发展让教育和教学的科学发生了重大变化，人类的许多行为变化都可归因于教育的发展。正如美国犹他州州立大学教育系教授米米·雷克（Mimi Recker）所言，人工智能可以良好地应用于教育数据的收集和整理以及对成果的预测中。1那么使用人工智能进行教育和教学能够为我们带来什么改进，这些改进能否为受教育者创造更平等的教育环境，为教学者提供更优质的教学内容是我们所要探讨的问题。
一、人工智能和高等教育的渊源
早在1954年，人类就试图通过计算机对学生的学分进行统计和分析。二十世纪九十年代，针对每个学生拟定出不同培养计划的教学方法开始发展。近年来，传统教育方式短缺和不足逐渐显露出来。于是，许多学者认为人工智能会为人们带来更加精准以及高效的教学方法，在对未来教育方式的设定中，人工智能将会发挥重要作用。
（一）人工智能的分类
人工智能（Artificial Intelligence，AI），是一种可以借助算法，进行类似人类思维并对外界做出反应的程序或者机器，后者被称作智能机器人。
目前学界将人工智能分为两类：第一类是强人工智能，即通常意义上的人工智能，他们能够完全模拟人类的思维方式，同时通过输出与输入设备与人类构成互动，其特点是可以自主进化和进行学习从而改变自身，如同人类一样;第二类是弱人工智能，即无法或者智能部分模拟人类思维的智能，同时无法自主同外界交互和学习的智能。我们目前应用在翻译，识别，自动驾驶等方面的人工智能均属于弱人工智能。2
（二）我国高等教育的不足
随着我国高等教育进入大众化阶段，教育质量问题开始凸显，只追求教育数量已经不能适应国家和社会发展需要。同时，党的十九大提出了“加快一流大学和一流学科建设，实现高等教育内涵式发展”的任务，进一步为我国高等教育的发展指明了道路。目前，我国高等教育面临着不少问题，亟待我们解决。
1.教学模式效率低下
传统高等教育很难达成“一对一”的师生教育关系，多数高校采取的是“一对多”的教育模式。这种以教师为中心，以教材为中心的教育模式重规范，轻创新。教师不仅面临教材陈旧的问题，还要面对与自己年龄相差悬殊的学生，难免出现代沟，不利于满足学生个性化的教学需求，更不利于提高教学效率。
2.教学方式僵化
虽然自从多媒体和教育相融合后，大学教师借助课件和网络极大丰富了每节课的内涵和深度。但是近年来由于课件的固定，导致教学内容相比新技术和理论更新已经显得狭窄和过时，而高等教育虽然相比初等教育内容更加深奥，如果技术和理论的迭代不能及时传递到学生，会让学生和教师对于知识的掌握产生断层。
3.教师和学生匹配度低
本世纪以来一直推行的教育方式是多元化教育，因此学生从思想到行为也呈现多元化状态。由于互联网的发展，学生对于知识的渴求和对于教师的要求也水涨船高，教师不但被要求快速更新知识，同时也需要兼顾多位学生的状态，这不仅使教师疲惫不堪，更是无法达到尽善尽美的要求，高校教师要同时进行授课和科研，也使得教师没有精力对学生的学业和学术进行过多关注。在高校教师和学生间亟待一座桥梁。
（三）高等教育与人工智能相互赋能成为趋势
高等教育正朝着多元化的方向发展，各国对人才的需求多样化，这就要求高等教育培养目标互异，教学方式多样。人工智能可以借助先进的算法和极高的效率，为每个学生带来更为精准和适合自己的教育方式和课程，充分发挥教育“以人为本”的内在价值，将人工智能的特点和优势融入教育领域，使其发挥到极致。随着教育机会、教学方式、教育环境以及人才培养模式的变革，人工智能和教育相互赋能成为时代议题之一。3
二、人工智能对于高等教育的革新
高等教育变革中最重要的是教与学的关系、方法和理念的变革。目前，美国、欧盟和中国等国家都制定了有关人工智能的教育政策或规划。例如，2016年美国国家科学与技术委员会（National Science and Technology Council）颁布的《国家人工智能研究和发展战略计划》（The National ArtificialIntelligence Research and Development Strategic Plan）和2018年欧盟颁布的《人工智能对学习、教学和教育的影响》（The Impact of Artificial Intelligence on Learning，Teaching and Education）。中国2017年的《新一代人工智能发展规划》提出，人工智能在教育领域的广泛应用，将给社会建设带来新机遇。它强调利用人工智能加快推动教育体系、开发新型教育平台和分析系统，建立学习定制化服务等内容。2018年的《高等学校人工智能创新行动计划》指出，面对人工智能等新技术的快速发展，要重视优化高校人工智能领域科技创新体系、完善人工智能领域人才培养体系以及推动高校人工智能领域科技成果转化与示范应用等任务。这些政策的提出在一定程度上说明了人工智能对于高等教育革新的迫切愿望和要求。 （一）教师角色的转变和教学质量全程监测
教师角色由“个体”向“团队”的转变。互联网的便捷改变了我们获取知识的途径，一位教师所掌握的知识量变得越来越不重要，教师更被期待为是一个重视学习和善于启发学生学习的角色。为更好的适应需求，教师可以通过人工智能建立共享资源库，将多地的同行教师连结到一起。在人工智能网络中，所有的教师可以在节点上共同储存数据，使跨时空的集体备课和打造完美的教学设计成为可能。
资源共享也在不同地区乃至不同国家的教师之间搭建起一道桥梁，不仅方便教师们检索资料，而且让教师们对于不同的文化背景下教育的不同与优劣处了解更加深入，从而达到取长补短、共同进步的目的。在多元文化碰撞如此猛烈的今天，去中心化思想在教育体系中的应用打破了学校间的隔阂，教师间教学思想碰撞交融不仅不会造成教育同质化，反而会促进集体智慧的迸发，使整个教学网络朝着良性循环的健康生態发展。
教师由“旁观者”向“参与者”转变。过去教师依靠考试成绩来分析判断学生的知识掌握情况，人工智能系统拥有多元的反馈机制，可以对学生的面部表情，声纹，动作，血压等学习特征进行深度分析，同时归纳并建立在线学习系统的模型。人工智能可以建立多种模型，例如，第一种是通过人体状态捕捉建立的学生个体模型，它依据学生先前学到的知识，学习经验，以往的学习效率，学习时的偏好建立每个学生的专属模型，改模型可以根据学生状态的不同提供实时分析，并提出建议和改进教学方法，让学生保持学习的动力和学习的效率。第二种是学生知识领域的模型，通过分析归类学生以往的考试和习题，建立个性化知识体系，后针对个体知识的偏门和薄弱处进行重点强化和分析，并依据算法做出预测，从而对教学进程进行实时改变。人工智能可以提高教学的效率，增强学生对于知识点的记忆水平，减轻学生的负担。表面来看，人工智能将属于教师的职能下放，但事实上，教师通过对教学数据分析比对，更能够切身了解学生的学习状态。由于结构的科学性，在掌握相同知识的前提下，人工智能带来的教育体系会更加高效迅速，教师的作用会更加显著。
教学质量实时监测。高等教育是培养素质高、能力强的人才的重要基础，通过教育保证学习的质量，需要对教学质量进行检测和反馈。让学生通过探索性的研究获得最前沿的知识是高等教育的目标之一，但快速检验学生采取这种学习方式的成绩是普通教师无法完成的。互联网时代，大量高校课程从线下搬到线上，让高等教育资源得到进一步普及。与此同时，互联网教育发展的不断深入使得大量用户学习数据产生，这为人工智能检测学生学习质量和效率提供了客观基础。相比于传统教师，人工智能可以24小时全天候观察学生的学习状态，并且帮助教师还原个体学习状态，通过分析学生的学习路径，学习状态和学习科目内容等要素构建个体知识图谱，从而帮助学生更好的完成学业。整个过程不需要教师的介入，只需要人工智能就能够完成。在机器完成从观测、分析到输出整个闭环智能的同时，教师教学效果也会得到有效评估。
（二）学生角色和学习方式的转变与重构
根据教育部《2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》，北京大学、清华大学等多所高校获得人工智能专业首批建设资格，纷纷开设了机器人工程、智能科学与技术、智能感知、人机交互等专业。2018年4月，教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》，计划引导高校瞄准世界科技前沿，不断提高人工智能领域科技创新、人才培养和国际合作交流能力。人工智能作为一项发展迅速的新技术，将获得进一步发展。以往经验表明，将技术融于教育要经历至少三个阶段：一是技术本身作为概念和教育内容;二是技术作为工具服务于传统教育模式中;三是技术作为思维方式促进学习方式变革。这三个阶段往往相辅相成，同步进行。从这三个角度出发，人工智能也给学生带来了转变。
1.人才价值定义的重构和角色的转变
高等教育人才培养正在面临挑战。一部分价值观正在发生转变。例如，苹果CEO蒂姆·库克曾说，“我所担心的并不是人工智能能够像人一样思考，我更担心的是人像计算机一样思考，没有价值观，没有同情心，没有对结果的敬畏之心。”换句话说，我们不需要培养像机器一样精准无误的人才。学生更多需要培养的是一些抽象又隐形的品质，例如自制力、逻辑思维能力和批判思维能力，属于自己的独立思考、判断能力和阅读能力，这些品质都是人工智能无法取代的。
2.学习空间的转变
2018年4月，教育部印发《教育信息化2.O行动计划》，强调通过大数据采集与分析，将人工智能切实融入实际教学环境中，实现因材施教、个性化教学。《2019年地平线报告》显示，高等教育机构对于学习空间改造和更新的势头愈加强劲。研究者正在重新设计新的学习空间元素一一比如更大的显示屏、灵活的教学桌椅、多样的书写面等。知识传输过程从传统的课堂上转移到各种可视化媒体，学生可以在线上进行个性化学习;而传统的学生知识内化过程从课下转移到了课堂，由学生来主讲、演示，老师和学生通过课堂探讨、反思，重新理解学习内容。不仅如此，相比于传统教室，AI环境下的学习空间更重视用户体验，强调对各种课堂交互的支持，其包容性和协同性更强，构建生态化、个性化的学习空间，从而满足受教育群体需求。
3.学习方式的重构
人工智能通过对宏观教育数据的挖掘和单一学生学习行为过程中产生的数据进行分析比对，能够更有针对性的给与学生学习建议。例如：AI产品通过情感识别帮助学生改进学习体验，根据学习者的状态来定制个性化的学习材料。实验表明，应用情感识别技术学习的学生相比一般同学成绩高出91%。目前市场上出现了一批“AI+教育”的APP的产品，例如，北极星AI助教、英语流利说和学霸君等等，这些产品都能起到辅助学生学习，利用算法和大数据促进学生的学习方式发生改变。
（三）人工智能对于教育管理的改革
管理大师赫伯特·西蒙曾说过“管理就是决策”。教育管理就是管理者通过组织协调教育队伍，利用教育内部各种有利条件，充分发挥人力、财力、物力等作用，高效率实现教育管理目标的活动过程。如今高校在生源管理、师资管理、学籍管理、教学评价均已实现数字化，但是不同的管理板块之间，所涉及数据较为分散，且一些板块中存在一定的数据流动，可以说人工智能在教育数据管理方面应用略显欠缺。对于人工智能教育管理体系而言，不能盲目跟风，应该结合学校自身实际情况，在学科体系建设、教师队伍建设、学生信息管理等各个方面，利用人工智能实现资源的充分利用，营造良好的教育教学环境。 三、如何正确利用人工智能助力高等教育革新
人工智能可以变革教育服务形式和创新教育教学模式。有效合理的利用人工智能能够助力高等教育革新，有助于实现十九大提出的“高等教育内涵式发展”。具体而言，利用人工智能助力高等教育革新有如下三种途径：
（一）开发适合不同主体的人工智能应用。
高等教育主体主要包括：高等院校、高等院校教职工和在高等院校接受教育的学生等。目前，国内高校和企业中汇聚了大量自然语言处理和人工智能的专家，一直在努力推动认知智能转变为生产力，促进行业落地。很多企业正在利用人工智能和自动化（如机器学习）来促进业务运营，推动创新，并改善客户体验。一些产品和方案已经成功应用于中宣、公检法、银行等百家公司和机构，但是距离AI大范围推广应用仍有许多工作要做。在推动企业级AI项目应用的同时，要努力开发针对教师、学生个人的人工智能应用或者端口，在此基础上重视产学研交融，深化产教结合、促进校企合作，提升资源利用效率，让更多人接受高等教育资源，建设学习型社会，提高国民素质。
（二）重视人工智能人才培养和输送
以人工智能为代表的技术变革正在推动劳动力市场转型，一些重复性工作正在逐步实现自动化。例如，物流行业内很多仓库基地已经部署了机器人进行分拣等工作。工业制造方面，根据公开资料显示，2018年至2021年期间，预计全球工厂将安装近210万台新型工业机器人。服务业方面，机器人客服也在逐步取代人工客服的地位。一些工作被取代的同时也会产生大量新的职业和工作机会，就业市场对人才技能的需求也随之发生变化。
2019年5月16日，国际人工智能与教育大会在北京召开。习近平总书记的贺信从“培养大批具有创新能力和合作精神的人工智能高端人才”“积极推动人工智能和教育深度融合”两方面提出要求，为推动人工智能教育变革提供了思想遵循和行动指南。教育部部长陈宝生的主旨报告透露，中国对促进人工智能与教育融合发展进行了一些积极探索和尝试，计划到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。在人工智能与教育深度融合的今天，构建智能时代新型人才培养体系，是高等教育革新的关键一环。虽然我国在人工智能领域的论文总量、被引论文数量等方面均位列世界第一，但在人工智能高端专业人才储备方面存在短板，人才总量和质量均不能满足人工智能快速发展的强烈需求，特别是高端和领军人才比较缺乏。
（三）确保人工智能应用在教育领域的公平性和包容性
人工智能具有技术属性和社会属性高度融合的特点。受教育是一项基本人权，人工智能应该促使教育和学习系统更加公平和包容，让性别不同、地域不同、贫富不同的个体都能接受良好教育，特别是女性、有特殊教育需要的人群以及边缘化人群和社区等等。但同时人工智能技术的收益高度集中在少数国家和公司，又助推了不平等现象的加剧。例如，人工智能公司和专业研究人员的性别差距日趋扩大。如不进行政策干预，人工智能在教育领域的部署将加深数字鸿沟并加剧性别不平等。随着人工智能的发展，国家将面临着新一轮技术、经济和社会分化的风险。这首先需要确保在教育中公平和包容地使用人工智能，一方面解决因性别、经济地位、地理位置等在内的不平等问题;同时还需要加强国际间交流合作，以帮助弱势群体获得优质的教育资源。
四、引入人工智能存在的问题
（一）伦理问题
目前制定并应用相关伦理规范的能力遠不及技术创新本身的发展速度。随着机器智能化程度的提高，机械在某些方面的能力已经超越了人类极限。相比于其他工具而言，在一定程度上智能机械能够代替我们进行决策，但如果使用不当，则可能引发数据泄露、决策失误等社会问题，需要我们提早考虑和布局。例如，例如，教育机构利用自动化能够带来的生产效率提高，但机器取代人所带来的失业人口将给整个社会经济带来压力，社会资源该如何分配。随着人工智能参与决策的能力增强，如何将责任落实而非推给机器。如何规范人和企业在智能时代的行为。这些需要我们深入思考，权衡利弊。国务院出台的《新一代人工智能发展规划》提出到2020年，要初步建立部分领域的人工智能伦理规范。为使人工智能更好的服务于经济社会发展和人民生活，我们应加强人工智能相关法律、伦理和社会问题研究。
（二）思维方式问题
教育是要解决受教育者培养成什么样的人的问题。人工智能时代需要我们提出更先进的人才培养观：站在“人”的角度重新审视批判性思维和独立思考能力的价值塑造。对于价值的判断和解读不应该交给程序员或者机器等部分群体。随着技术力量的逐渐强大，工具理性的作用也被慢慢放大，凌驾于价值理性之上。于是在细微之处，我们忽略了价值理性的重要性。我们在信任和青睐人工智能精确、量化的特点的同时，也应注意到其本身功利性、利益最大化的特点。如果忽视了人的本质发展以及人的存在感，科技就会逐渐变成一种霸权，变成了支配、控制人的力量。因此，要以多层次、宽领域、全方位的方式思考人工智能带给我们的影响。
（三）隐私问题
隐私保护是对公民基本人权的保护，也影响着国民经济的发展。如何让人工智能在保障个体隐私安全的基础上有序发展，正成为国内外共同关注的焦点和难点。2019年5月16日，美国旧金山市政府通过《停止秘密监察条例》法案，禁止旧金山的政府机构使用人脸识别技术，并将“靠人脸识别技术获得某些信息”列为违法行为。这无疑是一种隐私保护的措施，但也引起诸多争议。虽然“刷脸”的应用越来越多，但人工智能目前仍处于弱人工智能阶段，需加大对数据和隐私的保护力度，关注和防范由算法滥用所导致的决策失误和社会不公。在个人数据权利的保护方面，应促使数据交易各方对自己的行为负责，让每个人知道自己的数据如何被处理，特别是用于其他用途的情形，减少数据滥用，让人们清楚知道自己的数据是否安全。
结语
作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略规划，人工智能技术是新一轮产业变革的核心驱动力。随着人工智能与高等教育的进一步融合，引发了教育需求、教学理念和教育空间等一系列变革和创新。高等教育体系作为我国高端人才培养基地，创新成果汇聚场所，应做出更多的探索与实践，树立起“人工智能+高等教育”的标杆，从而达到发展和创新的目的。
参考文献
[1]余亮，杨秋燕，赵楠，模型驱动的教育大数据挖掘促进教与学一一访美国犹他州立大学米米·雷克教授[J].开放教育研究，2018，24 （1）：4 9.
[2]张坤颖，张家年，人工智能教育应用与研究中的新区、误区、盲区与禁区[J].远程教育杂志，2017，35 （5）：54-63.
[3]张慧，黄荣怀，李冀红，尹霞雨.规划人工智能时代的教育：引领与跨越一一解读国际人工智能与教育大会成果文件《北京共识》[J].现代远程教育研究，2019（3）：3-11.