眾所周知，人類正跨入人工智能時代，人工智能技術的發展正重塑人類思維模式，沖擊著人們生產、生活和學習的各個領域。眾多的在線教育企業也在利用人工智能技術布局市場，打造AI相關課程，據悉，目前在線教育企業已經將AI課程，人工智能技術應用到了語文、數學、英語等眾多K12教育的領域。AI課程、AI教育是對教育行業的一大革命，機遇與風險并存。
過去的2017年，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，明確提出完善人工智能教育體系，建設人工智能學科，在中小學階段設置人工智能相關課程。隨后的2018年，教育部相繼制定和發布了《高等學校人工智能創新行動計劃》和《教育信息化2.0行動計劃》，這標志著中國人工智能已上升至國家戰略高度，人工智能與教育融合已開啟。
近年來，中國教育領域的專家學者和實踐者圍繞人工智能教育已開展了初步研究，主要聚焦在3 個方面：一是從理論層面對人工智能教育的相關概念、內涵和特征進行界定；二是基于人工智能本身技術特征，從構建人工智能教育技術框架體系的視角開展研究，具體包括數據層要素、以機器學習和數據挖掘為主的算法層要素、包含計算機視覺、智能語音技術、自然語言處理、知識圖譜和生物特征識別等在內的技術層要素，有的研究還延伸到了處理器/芯片、傳感器原件、云平臺等硬件和基礎設施范疇；三是從人工智能教育應用場景的角度進行分析，場景在分類上主要服務于教育機構、老師和學生3個主體，具體體現在口語評測、試卷智能批改、習題推薦、分級閱讀、智能陪練、智能書寫、拍照搜題、智能分班排課、學情監測等方面的應用。
北京理工大學在線教育專家黃璐在《人工智能教育發展中的問題及建議 》中表示，目前教育領域的數據單一，內容相對其他行業較為匱乏，從數據維度的構建，行業數據的儲備量等多個維度來看，都處于嚴重不足的階段。人工智能依賴龐大的數據支持，要實現人工智能與教育的深度融合，多維度、大量級的教育數據儲備尤為重要，這不僅需要包括學生成績、出勤記錄、課程教案、作業和評語等在內的結構化數據，更需要圖片、視頻、音頻等體現學生學習行為和教師教學過程的非結構化數據。
黃教授表示，人工智能教育發展的核心驅動之一在于人工智能本身的技術進步和創新。人工智能是將人類智力變成機器智能，讓機器像人一樣認知、思考和學習。人類形成基本概念和判斷依賴于多種形式信息的綜合，包括文字、圖形、聲音、氣味等，因此，使機器能在語言、視覺和聽覺之間達到語義貫通是實現聯想、推理、概括等功能的關鍵。當前，人工智能還處于“弱人工智能”階段，盡管已經運用了深度學習和增強學習等相關技術，但依然沒有達到有獨立自我意識、有情感認知能力和推理思考能力的“強人工智能”。
黃教授表示，人工智能，AI課程的發展，我們不能用靜止的眼光去看待，現階段的人工智能教育，無非是利用傳統的互聯網場景和傳統的在線教育場景，只有保持非靜止的眼光去看待人工智能教育，突破傳統的教育場景，人工智能教育才有希望，才能迎來真正的大發展，才能擺脫如今的空中樓閣。
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