2017年国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中提到：“人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升”。
人工智能对于教育而言到底意味着什么？
从教育本身的发展阶段来看，教育正从以教师为核心的模式走向以学生为核心的模式，这一转变的基础就是大数据和人工智能，AI正让教育走向真正的个性化、规模化和效率化，用AI技术培养人才已成为未来的趋势之一。
当然，人工智能时代对于教育的影响绝不仅仅是技术的赋能，更有对人才培养方向和理念的影响。如何做好新时代的人才培养在主要发达国家已上升至国家战略层面，甚至与未来国际竞争力直接挂钩，中国、以色列等新兴国家在市场反响和政策层面的重视程度也在逐步增加。
从技术的角度讨论人工智能教育
人工智能教育发展历程
历史进程
从发展变化的角度看，人工智能的发展可划分为七个阶段：萌芽阶段、诞生阶段、黄金阶段、第一次低谷、繁荣阶段、第二次低谷、第三次热潮。相一致的，人工智能教育也随人工智能的发展共同经历，下图为人工智能教育（AIED）在各发展阶段发生的重要事件。
人工智能教育现状
人工智能教育从萌芽期至今，处在不断地快速发展和迭代中。但由于其发展既会受制于人工智能技术本身的发展瓶颈，也会受到教育行业可用数据量不足的限制，所以，企业业务的选择上伴随着条件的成熟经历了从功能点的应用，逐步向线和面延伸。
“更高效的学习”是人工智能教育的目。
理想中的人工智能教育是人工智能与教育科学的有机结合，即利用计算的方式建立教育环节各主体模型，从而实现以下两个核心目的：
促进自适应学习环境的发展和人工智能工具在教育中高效、灵活及个性化的使用；
使用精确的计算和清晰的形式表示教育学、心理学和社会学中含糊不清的知识，让人工智能成为打开“学习黑匣子”的重要工具。
换言之，人工智能赋能教育最终的目的是通过技术，更深入、更微观地观察、理解学习是如何发生的，以及学习效果是如何受到外界各种因素（社会经济、物质环境）影响的，进而为学习者高效地学习创造条件。
为了达到“让学习更加高效”的目的，需实现个性化的自适应教学。人工智能技术通过数据量、运算力和算法模型，构建出传统教学中的三大要素模型：领域知识模型、教学模型和学习者模型 。
领域知识模型：又称为专家知识，包含了学习领域的基本概念、规则和问题解决策略，通常由层次结构、语义网络、框架、本体和产生式规则的形式表示，其关键作用是完成知识计算和推理。
教学模型：包括教学的专业知识、技能和有效方法，决定适合学习者的学习活动和教学策略。
学习者模型：动态地描述学生在学习过程中的认识风格、能力水平和情感状态，反馈其学习情况。
教学模型和领域知识模型可通过学习者模型的反馈情况推断学习者的进度，调整模型中的知识体系、教学方法等，以适应学习者的学习，进而形成一个相互循环的动态系统，使整个模型体系更加完整、更加丰富。
人工智能给教育带来新变化
人工智能技术在教育中的应用可以给传统教育带来巨大的改变。亿欧智库认为，教育与技术发展阶段主要以及即将经历以下三个阶段：依靠教师阶段、互联网技术辅助阶段、人工智能技术升级阶段。
人工智能通过知识表示、计算与理解，可以模拟人类教师实现个性化教学；依托于问题空间理论、实现知识和记能的自动化测量与评价；借助于自然语言处理与语音识别技术，解决文本与口语语音的词法分析、语法判别和语义理解。在内容、平台和评估方面都有着充分的利用应用逐渐实现协同化、自动化、个人化和多元化。
从技术成熟度的角度进行分析
人工智能教育处在初级阶段，探索之路仍然任重道远。从教学内容数字化到教育过程自动化并升级到教育方式的智能化阶段，人工智能教育需要以递进的姿态，完成传统教育到智能教育的过渡。
受资本青睐的角度进行分析
任何行业的发展都离不开资本的助推，人工智能教育行业的发展也不例外。
无论是从融资事件次数还是融资金额来看，中国人工智能教育企业都处在相对领先的位置，特别是融资金额，远高于其他地区。人工智能教育企业从美国掀起，中国快速跟上。在欧洲和以色列地区，人工智能教育并不算是热门的投资领域。全球人工智能教育投资都几乎从2013-2014年兴起，在2016年进入冷静回调期，2018年达到巅峰。
从人才培养的角度讨论人工智能教育
技术在以指数变化，而社会、经济和法律体系却只能以增量在变化，在人工智能的时代下，教育如何培养、教育人类去接纳、适应和发展成为了值得关注的新课题。
高等教育直接对人工智能专业技术人才进行培养，贯穿全民的STEM教育在输送STEM人才进入高等教育的同时提升适应于人工智能时代全民素质的提升。在以美国、欧洲为代表的发达国家和以中国、以色列为代表的高速发展国家，STEM人才培养都已提升至国家战略地位。
全球人工智能教育的内涵
根据斯坦福发布的《2030 年的人工智能与生活》报告对于未来15年发展趋势的预测：
在教育领域，兼具互动乐趣与学习效果的教学机器人等智能设备可能会得到普及，但并不能完全取代人类教师。如何最佳地整合人机交互与面对面学习将是人工智能在教育领域应用的核心问题。
联合国教科文组织发布的《教育中的人工智能：可持续发展的挑战与机遇》 中提出：
计算思维”成为必须培养的关键能力。成为使学习者在人工智能驱动的社会中蓬勃发展的关键能力之一。
具体而言，美国计算机科学教师协会将计算思维定义为具有以下特征的问题解决过程：以一种能够使用计算机和其他工具帮助解决问题的方式制定规划；合理组织和分析数据；通过模型和模拟等展示数据；通过算法思维（一系列有序步骤）实现解决方案自动化；确定、分析和实施可能的解决方案，以实现最有效的过程和资源组合；将问题解决过程概括并转化为各种各样的问题。
美国发布的《国家人工智能研发战略规划》提出，为人工智能时代培养劳动力应该具备软硬两种技能，体现国际性、时代性和全面性。
硬技能是指语言、艺术、数学、计算机、化学等与专业、学科相关的认知技能；软技能则包括合作、管理、情境、决策等认知性技能，主要通过个人的情商、人际能力、行为等体现。
人工智能技术对人类社会的影响越来越深远与广泛，它正在为农业、医疗、教育、能源、国防等诸多领域提供了大量新的发展机遇。
正如美国在《为人工智能的未来做好准备》及《国家人工智能研发战略规划》两份权威报告中提到的，智能自出现以来， 已经历了以 “基于规则的专家系统”为焦点的第一次热潮和以“机器学习”为特征的第二次热潮， 而致力于 “解释性和通用人工智能技术”的第三次热潮即将来临。在此背景下，如何提升国际竞争力，配合适应新时代的人才，无论是高等教育下的科研人才，还是基础教育阶段的素质提升都将变得非常重要
文章来源：亿欧智库 作者：苟瑜 编辑：茶茶
