2024年全国教育大会已经召开，作为计算机专业的中科院院士的怀部长又强化提出了教育走信息化治理之路：关键字含“应用为王、集成化道路、智能化赋能、教育变革”，前两天聊了前两个词，今天就接着聊一下第三个词儿“智能赋能”。
01何为智能？
智能，是智慧和能力的总称，中国古代思想家一般把智与能看做是两个相对独立的概念。
智能一般指人工智能（AI）。人工智能“模空出世”的里程碑事件有：
1、“人工智能”这一术语首次提出于1956年，在四个年轻科学家为首的聚会上提出。
2、1997年，IBM公司“深蓝”电脑“人机大战”，电脑击败了人类的世界国际象棋冠军卡斯巴罗夫是人工智能技术的一个完美表现。
3、2016年，“阿尔法狗”与围棋世界冠军、职业九段李世石进行围棋人机大战，以4比1的总比分获胜；2017年，“阿尔法狗”与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战，以3比0的总比分获胜。围棋界公认阿尔法围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平。
4、2022年11月底，人工智能对话聊天机器人ChatGPT推出，迅速在社交媒体上走红，短短5天，注册用户数就超过100万。
5、2023年你不能错过的人工智能大事件：微软追加数亿投资ChatGPT；百度文心一言打响“国内第一枪”；微软发布Microsoft 365；阿里钉钉宣布接入“通义千问”AI大模型；字节跳动宣布推出飞书AI助手“My AI”；金山办公发布生成式人工智能应用WPS AI；谷歌开放超级AI大模型PaLM2；联合国支持成立国际人工智能监管机构；华为发布盘古大模型；腾讯发布混元大模型；百川大模型一次性可以输入35万字……由此，1956之外，网络有言：2023为真正的AI元年！
人工智能从学科范畴来讲是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学、技术科学三向交叉。涉及学科包含哲学和认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论等，可在机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计、智能控制、机器人学、语言和图像理解、遗传编程等领域实际应用。马斯克指出，在人工智能机器学习面具之下的本质仍然是统计。
02 AI要览！
1、AI的发展速度
AI发展之快、影响之广、世所罕见，在机器视觉、语音识别、医疗诊断等领域，AI都达到或超过人类水平，这必然对相关行业产生颠覆性影响。
以机械视觉为例，AI图像识别技术已经能达到或超过人类的识别能力。这使得许多以图像识别为基础的工作岗位可能会发生变化或消失，机场安检和教师监考足以替代吧！在语音识别方面，AI已经达到了人类水平的听写与翻译能力。记者、翻译员们会怎么看？在医疗领域，AI已经可以识别图像、分析病症，这必将提高诊断效率，也影响临床医生的角色，真人和AI合作，谁是助理、哪个是主治？
很多项研究表明，AI超凡脱俗，远胜常人，只是2023年中科院自动化所团队最新完成的一项研究发现，人类与人工智能的“角逐”中在幻觉认知上“扳回一局”，呵呵！
2、AI的数据统计
既然马斯克称AI为统计员，AI需要大规模的数据进行训练与学习，那么数据和计算资源有哪些挑战？数据中往往含有用户的隐私信息，时代如何保护与管理？AI系统依赖的数据和算法，如何保障足够的准确与公平？不同人群、不同文化的同等性能如何区分？巨大的计算资源的开放与公平如何监管？
3、AI的安全挑战
AI技术的发展也带来了一定的安全隐患，尤其是在自动武器、机器人等领域的威胁。在技术层面，需要加强对AI的稳健性与可控性研究；在政策层面，需要对自动武器、机器人等的限制或禁止并建立相关法规进行严格规范；同时，对AI系统贯穿全生命周期的把控也是关键；另外，在公众层面也需要提高对这些安全隐患的认知，齐心协力享受AI红利，摒弃潜在威胁。
4、AI的社会颠覆
AI可能会在一定程度上颠覆现有的产业结构和商业模式。这必然会对就业产生影响，某些工作岗位会消失，而其他岗位也会应运而生。比如在制造业，AI可以实现“工厂智能化”，在零售业，AI催生“无人商店”等新模式。社会上需要就业转型和教育培训来应对这一影响。AI可能是替代部分工作岗位，主要是一些重复性工作和基于规则的工作，这会使相应的岗位消失或减少。但与此同时，AI也会创造新的工作机会，如数据科学家、机器学习工程师、人机交互设计师等新兴岗位。这需要社会提供相应的教育与培训，这需要教育体制的革新、社会各界知识结构的重塑、增加对人工智能相关的课程安排与投入，确保毕业生具备迎接AI时代的基本素质，帮助劳动力实现转型和教育培训来应对这一影响。
03赋能教育。
上面AI的社会颠覆分析所言，AI的发展需要教育体制的革新，增加对人工智能相关的课程安排与投入，这类问题当属“国家”或“教育部”考虑的“教育赋能”命题，作为一介草根教师，姑且不谈，笔者谈的只是化“赋能教育”的切口。
智能赋能教育主要是指通过大数据、云计算及人工智能等现代信息技术手段，对教育管理、教学过程、教育资源分配以及学生评价等方面进行优化和创新，以提升教育治理的科学性、精准性和高效性。具体实施路径在教育教学和教育管理两大方面。
首先说致力于课堂因素的教学管理。
1、个性学习：运用AI算法对学生的学习习惯、能力水平和兴趣特长进行深度分析，为每个学生提供个性化的学习资源和教学方案，实现因材施教。
2、智能辅导：AI可以作为智能辅导工具，为学生提供学习指导和反馈。通过自然语言处理和机器学习技术，AI可以与学生进行对话，并解答他们的问题，提供学习资料和练习题目，帮助他们理解和掌握知识。
3、行为分析：AI可以分析学生的学习数据，提供对学生学习情况的全面评估，以及个性化的学习建议和辅导。通过对学习数据的挖掘和分析，AI可以发现学生的学习难点和潜在问题，为教师和学生提供学习策略上的有效反馈和建议。
4、教研科研：在教学和研究支持方面，AI可以应用于教学和研究领域，提供智能化的教学和研究支持工具。例如，AI可以自动评阅作业和论文，解答和编程作业，提供快速、准确的评估结果等AI还可以分析学术文献并研究数据，辅助教师和研究人员进行文献检索和数据分析。
5、实验实践：在实验与实践教学方面，AI与VR（虚拟现实）、AR（增强现实）相结合，可以提供沉浸式的学习体验。学生可以通过虚拟现实和增强现实技术，亲身参与到各种模拟环境中，进行实践和探索，加强对知识的理解和应用。
其次是致力于整体架构的教育管理。
1、模型服务：在学生服务和支持方面，提供学生智能化解决方案。例如，智能助手可以回答学生的问题，提供校园导航和校园活动信息，帮助学生解决学习和生活中的各种问题。AI可以对学生的出勤、学习状态、成绩等进行智能化管理，及时发现学生存在的问题，提供更加个性化的辅导和教育。
2、智慧校园：在校园管理智能化方面，对校园设施及设备进行智能化监控和管理，及时发现设备的故障或者异常情况，提供更加智能化的保障和服务。例如，应用于人脸识别技术，提供高效的门禁管理和校园安全控制；实现教育资源的智能化调度与共享，像智能排课系统、在线学习平台等。
3、智能助教：在教师助理智能化方面，AI可以作为教师的助理，帮助教师处理一些日常的事务，如阅卷、生成试卷等，让教师更加专注于教学工作。
4、决策支持：在数据分析和决策支持方面，AI可以处理和分析大规模的校园数据，提供数据驱动的决策支持。例如，通过大数据分析，实时监测教育教学质量，对学生学业成绩、教师教学质量等进行动态评估，推动教育公平和教育质量提升。
5、家校协同：搭建家校沟通的智能化平台，让家长可以及时了解孩子在学校的学习生活情况，形成家校共同参与、共同监督的教育治理模式。
上面从三方面进行了响应教育部所提出“以智能化赋能教育治理”的必要性分析，但不要忘了这是“开辟教育数字化新赛道”的第三步，在此，还是提醒广大中小学校的校长教师同行，这一步距现在稍微远一些，还是先把“应用为王”和“集成化”的赛道走好为上，这个赛道从某种程度上来说，其实是一个“接力赛”，前两期所提的跑不好，AI在您那里，也不会飞起来的！
