12月7日下午，教育学院邀请台湾科技大学理学博士、福建师范大学教育学院副教授、硕士生导师、博士生导师、博士后合作导师杨启凡为学院师生开展“导师有约”第八期。本次讲座主题为“人工智能环境中的教育机遇与挑战”，活动于民主楼109室举行，学院师生积极踊跃参与，40余人到场聆听。
会议伊始，杨启凡老师以两个问题为导向，即“人工智能是什么？”以及“人工智能在教育中有何应用？”，厘清了“人工智能教育”以及“人工智能教育应用”的概念。杨老师通过案例阐释了“人工智能教育”的定义，“AI教育”是指向不同年龄段的学生传授人工智能的相关知识，以人工智能为学习内容、对学生进行人工智能技术方面培养的教育，强调通过活动、体验、实践来了解和感受AI，以提升创新思维、人文意识和逻辑思维。而“人工智能教育应用”也称为“AI+教育”，它是人工智能与教育深度融合的宏观系统，旨在利用AI技术辅助教学，提高教师的教学效率，同时为学生降低学习难度。
其次，杨启凡老师详细解析了人工智能的发展历史、类型和应用。人工智能主要分为两种类型：基于规则式的知识及推理和基于类神经网络/深度学习。规则式推理的应用主要包括智能教学系统、智能游戏、专家系统和决策支持，而类神经网络/深度学习的应用则涵盖生成式AI、语音/图像识别、机器人控制以及专家系统/决策支持，这两种类型的应用也存在一些交叉点。在20世纪50年代至60年代，计算机执行特定问题主要依赖于固定指令，缺乏智能。到了20世纪80年代至90年代，机器学习和大规模神经网络的训练逐渐兴起。从2006年至今，深度学习和大数据成为主要特征，相关算法在语音合成、语言识别和图像识别等领域取得巨大成功。例如，谷歌发布的AlphaGo通过学习海量对弈过程，放弃了列举算法，转而采用最优概率计算，最终以4:1的战绩战胜了世界围棋冠军李世石，这展示了人工智能的强大进步。当前，人工智能已经渗透到生活中，包括基于人工智能的汽车辅助驾驶、智能体育中的影像识别分析、人工智能在线监考、服务型智能机器人和救难机器人等等，这些应用使得人工智能在各个领域都发挥着重要作用。
关于人工智能在教育领域的应用上，杨启凡老师提到了多个案例，包括课堂点名与学习状况分析、作文批改、个性化学习任务推荐与反馈、智能机器人充当个人家教和学习伙伴以及预警系统用于学习历程分析等等。人工智能在教育中可以扮演导师、学习工具、学习伙伴以及学习者的角色，为教学提供最佳化的决策，给予学生个性化的学习指导。例如，智能教学系统通过与学生互动，诊断学生的学习特点，并根据教学理论提供个性化辅导，提高教学效果；通过体态和影像识别等人工智能技术在教学过程中实时分析学生的表情、手势、互动行为，进而评估学生的参与度与教学效果；Milo、QT-robot等教育机器人以其拟人化设计和智能交互的特性，支持自闭症等儿童更好地与他人互动，并提供个性化的学习支持，成功助力特殊教育领域；生成式人工智能可以实现多模态教学资源的自动生成，为教师提供智能辅助，并支持人机协同过程。然而，杨老师也指出人工智能技术给教育带来的挑战。例如，人工智能系统可能会替代许多体力和脑力劳动工作岗位；生成式人工智能技术的应用可能威胁到各种职业，甚至影响学生的发展，这源于学生可能会过于依赖技术获取到的答案，而缺乏建构和反思能力，这对于学生的发展不利。
最后，杨启凡老师分享了自己的研究见解。一方面，站在研究者的立场上，杨老师认为开发新的人工智能技术并非人工智能在教育中应用的核心问题。相反，我们应关注技术如何为学生提供个性化学习支持，协助教师和管理层决策，改善课堂活动设计，以及如何促进学生高层次思维。杨老师呼吁我们应该根据学科教育的特点，巧妙运用技术来填补教学上的不足。另一方面，从教师的视角出发，杨老师建议将学科教学与人工智能技术深度融合，实施混合式教学，引导学生合理、合规地借助人工智能技术来解决问题，进而发展逻辑思维，以促进学生认知与能力、情感与态度、过程与方法等核心素养的全面提升。
END图文：2022级教育技术学硕士生 林依婷
排版：融媒体中心 林博雅
责编：融媒体中心 林博雅
编审：教育学院政工干部
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