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摘要：智能教育是人工智能与教育深度融合的产物，智能教育在世界高校的应用有了长足的发展，并呈现加速发展的态势，主要体现在：智能教育的发展推动自适应学习发展、异步课堂趋于完善，推动协作学习发展;智能内容重塑教科书，实现加速学习;智能辅导系统迈向2.0，促进深度学习。智能教育实现对学生行为的预测，推动教师在“教一学”关系中转向辅助者角色，智能助教进一步发展协助教师更加关注学生;AI助力智能教学设计，保证精准教学开展;学生事务管理智能化，实时监督学生走向。人工智能在提升教学品质、塑造虚拟教学环境、变革智能图书馆等过程中，将学习环境打造为更加开放的学习空间。为应对这样的变化，我国智能教育应树立自适应学习理念、坚持师生需求导向、提高教师智能素养、成立智能教育专业、加强应用效果评估，加速实现我国智能教育在国际范围由跟跑到领跑的转变进程。
关键词：国际比较;智能教育;高等教育
中图分类号：G434
文献标识码：A
2019年4月23日，美国NMC发表2019地平线报告中指出，未来四到五年将是人工智能变革高等教育的关键节点[1]。2019年3月4日到8日，联合国教科文组织在巴黎教科文组织总部举行了2019年移动学习周，学习周的主题也围绕着人工智能与可持续发展[2]。来自130个国家1500名教育与技术专家围绕“如何利用人工智能来加强教育和学习”“如何确保在教育中包容和公平地使用人工智能”等问题进行了探讨。我们发现，在大多数国家，主要由非国家行为者，特别是私营部门，推动AI蓬勃发展，对AI的发展做出敏锐的反应，教育技术产业的快速扩张尤其引人注目，人工智能学习技术在课堂上的使用越来越多，各国都为教学和学习提供人工智能解决方案[3]。我国高度重视人工智能战略影响，习近平在2019年5月16日的国际人工智能与教育大会的贺信中指出，新时代的中国将高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育的深度融合，促进教育变革创新。同时，高等教育肩负着科技创新、人才培养的使命，人工智能在高等教育中的应用不仅能够提高人才培养效率，更能提升人才培养质量。因此，提升人工智能在高等教育中的应用水平是实现我国人工智能从跟跑、并跑到领跑的重要举措。基于此，本文梳理最新国际人工智能在高等教育中实践情况和未来走向，并提出我国智能教育应对策略，为提升人工智能在我国高等教育中的应用水平提供参考。
一、从人工智能到智能教育
（一）人工智能的内涵
英国逻辑学家和计算机先驱艾伦·马西森·图灵最早开启了人工智能的实质性工作，图灵关注的核心问题是计算机如何通过过程启发式问题，从经验中实现学习。1950年，著名的图灵测试问世，测试中涉及计算机、人类陪衬与人类询问者三个参与者，结果发现，在看不到被试（计算机、人类陪衬）的情况下，人类询问者只通过询问无法辨别二者身份，据此揭示出计算机具备与人类智慧相同的潜力。由此可见，人工智能发展的初衷便是最大程度上模仿人类的思维，代替人类做出决策。
最早成功的人工智能程序是1951年写成的Christopher Strachev，该程序通过不断地试错、迭代，完善自身程序，最终能够以合理的速度完成一个完整的跳棋游戏。随后，约翰麦卡锡于1956年的达特茅斯会议上首次创造了人工智能这一术语。随着人工智能关键技术的不断发展，人工智能的内涵也趋于完善。在大英百科全书的定义中，人工智能是指数字计算机或计算机控制的机器人执行与智能生物相关的任务的能力[4]。这个术语经常被应用于所资助的开发系统的项目。具有人类特有的智力过程，如推理、发现意义、概括或从过去经验中学习的能力。由于其跨学科的性质，人工智能的定义难以界定，不同领域的专家有其不同的侧重点，但达成统一意见的是，人工智能具备人性化思考、人性化行动、理性决断以及合理形式四方面特点[5]。
人工智能具有“强”“弱”之分， “强人工智能”以复制人类智力能力为目标，开发一个与人类完全相同的系统， “弱人工智能”则只是让系统运行，无需弄清楚人类的推理过程。目前，人工智能的发展介于“强”“弱”之间，虽然实质性进展表明实现强人工智能还存在一定困难，但强人工智能在未来的走向是当前的发展趋势。皮尔森与知识实验室（伦敦大学学院）2016年出版了报告“智能释放：教育中的人工智能论证”，报告将人工智能论述为“一个计算机系统，旨在通过能力（例如视觉感知和语音识别）和智能行为与世界互动（如评估可用消息，然后采取实现目标的既定行动），我们认为这基本上是人类”[6]。人工智能的类人化功能使其能够渗透在人类生活的各个环节中，人们开始探讨人工智能在教育领域中应用的必要性，这也正是智能教育产生的原由。
（二）智能教育的诞生
从历史的角度来看，过去两个世纪，世界经历了教育的大规模扩张。教育起源之时，无论东西方教育都可称为“人的智慧”。东方孔子推崇“有教无类”，对不同的学生采取不同的教育手段，传授的内容也不尽相同;同期，西方苏格拉底使用“产婆术”引导学生深入学习，教与学之间是动态的、灵活的关系，学生能够得以个性化、全面的发展。
随着工业革命的到来，工业社会对于人才的需求迅猛扩张，班级授课制应运而生。为了整体提高教育效率，将教学、作业计划、评分等全教学过程都框在固定的模式内，对于学生的评价也被局限在固定的标准化描述中，教育体系是静态的、普遍化的，教师无暇顾及每个学生的兴趣、特长或学习风格，学生个人的自我发展被忽视。
伴随新一轮技术革命的发展，大规模的个性化教育成为时代的呼唤。 “AI融入教育，成為教育发展的新取向，如何利用AI技术支持教育已成为当前需要讨论的课题”[7]。随着近年来人工智能的快速发展，智能教育在国际范围焕发出新的活力。
（三）智能教育的技术支持
智能教育自萌芽至今已有30年之久，但国内外关于智能教育的定义尚未形成统一意见。祝智庭提倡智慧教育，他认为智慧教育是通过人机协同作用以优化教学过程与促进学习者美好发展的未来教育范式（智慧教育“祝氏定义”的要义）。在国际上，以AIED（Artificial Intelligence in Education）指代人工智能在教育中的应用，其基础是本身就为跨学科的AI和学习科学（教育、心理学、神经科学以及社会科学等科目）。Pearson报告认为，AIED由三个关键模型组成，分别是教学模型、领域模型和学习者模型。教学模型代表了教学的知识和专长，即如何更好地通过计算机使用教学手段;领域模型又称知识模型，代表如何更好地学习世界知识;学习者模型侧重于对学习者的了解，包括学生的情绪状态以及参与学习的数据等内容。这三个模型的相互作用，就是自适应导师的模型基础，能够根据学习者的能力和需求，选择最合适的内容提供给学习者。在学习实践过程中感知到的数据不断反馈到三个模型中，通过深度学习等算法使得模型更加丰富、更完整，进而使系统更“智能”。 （三）学习环境朝智能学习空间方向塑造，强调开放
人工智能通过创设“一种人与人工智能等信息技术高度协同的‘人一技’结合、以自适应学习为核心的新型教育环境”[36]变革学习空间，具体表现在以下三方面。
1.全球教室升级，塑造全球社会公民
全球教室是一門基于网络的课程，旨在促进跨学科合作，并允许来自世界各地的学生和教师参与集体作业和学习体验。人工智能为全球教室提供了机会，不仅使全球教室的互联性和可访问性变得更强，同时在一定程度上改善了教育公平问题。
纽约州立大学协作在线国际学习中心[37]（Collaborative Online International Learning， COIL）是专注于全球教室这一新兴领域的领先国际组织之一，所提供的课程通过人工智能融合不同文化，创造混合同步在线学习环境，促进不同国家教师与学生的互动。COIL列举了25个全球教室应用的例子，总结来说AI从以下四个方面影响全球教室的升级：
首先，人工智能为全球教室打造了虚拟空间，虽然学生的物理空间被划分，但是AI通过配备语言翻译器/字幕创作插件等支持，打破国际语言与文化的界限，为世界各地的学生提供全球学习环境。在相同实践活动、学习材料和开放式讨论的交互作用下，学生会产生通过网络空间而紧密连接的感觉。
同时，学习管理系统（LMS）近年来的升级能在很大程度上提高学生的学习效率。在全球教室中，学生学习数据全部在线上留下痕迹，为数据爬取提供了很大空间，通过从LMS中收集到的大量数据，AI算法能够做出数据驱动的决策，分别为学习者、教师、管理者提出改善建议。
不仅如此，随着Ruyi的问世，越来越多的智能助教和虚拟导师也将参与到全球教室的升级中，机器学习能够使虚拟导师的知识储备量达到人类教师无法实现的高度，同时能够判断学生的知识水平、学习风格、学习能力等各方面指标，提供有深度的个性化辅导，让整个学习过程更加智能化。
最后，人工智能在助力教与学关系转变的同时保障了学习公平。在全球教室中，由于只有线上的交流，学生在更大程度上参与到知识建构的过程中，由此产生对学习过程的依赖，观点更加独立，能够更自由地表达自己。并且，国际化的全球教室提供为文化交流提供了最好的土壤，人工智能的自适应性能够将不同国家的知识处理为学生最能够接受的学习单元，打破文化界限，无论学生所处国家的经济水平、教育水平如何，在全球教室中激发出创造力，塑造更多的全球社会公民。
2.智能虚拟现实，学生充分参与
过去的两个世纪，技术不断改变现代社会，随着新计算平台的出现，我们与设备交互的方式不断改变，从计算机到智能手机，现在人工智能为我们带来了最新的平台——虚拟现实。虚拟现实试图通过数字或模拟世界模拟物理世界，从而创造沉浸感。为实现这一目标，虚拟现实技术以多模态交互为硬件技术核心，集成人工智能和虚拟现实组件。实现虚拟现实学习需要佩戴沉浸式媒体，即虚拟现实耳机、增强现实眼睛以及介于两者之间的各类媒体。虚拟现实重新定义了我们与信息的关系，具体包括沉浸式、交互式和创设式三种学习环境[38]，学生不仅对场景有身临其境的感觉，更能够与数字世界进行身体互动，而这种互动不仅局限于屏幕范围内。虚拟现实将如何变革高等教育，这是所有人都翘首以盼的，具体来讲，有以下两种形式：
（1）结合VR/AR等技术，AI可以直接作为教学工具集成到课件中。沉浸式技术改造后的课件具备两个特点：一是根据学习者的内在经验，从根本上构建虚拟环境，以使学生相信看到的是真实存在的;二是课件展示的内容不受物理定律约束，意味着无论课件创作者创设怎样困难的情景（火星或是500年前的卢浮宫），制作成本几乎相同。在具体应用中，学生需要佩戴沉浸式媒体以实现该技术。现在，该项技术已经应用到医疗、生物、化学等领域的课堂上。
微软HOLOLENS运用混合现实将物理和数字世界中的人、地点和物体聚集在一起，在课堂上以“画布”的形式呈现给学生，学生可以在课堂上与“画布”进行交互[39]。沉浸式教学在生物、医学课程中应用得比较广泛。The Body VR公司采用身临其境的教学法，使个人能够与虚拟的解剖人体交互，例如随着红细胞在血液中流动，观察病毒的产生机理，在此过程中学生能够更好地了解病理和人体，进而提高患者护理质量[40]。美国凯斯西储大学与护士质量与安全研究所（QSEN）合作，开发了影子健康程序，为该校研究生和本科的所有课程构建虚拟患者模拟[41]。该程序提供了大量虚拟患者，学生可以通过自然语言与数字标准化患者进行开放式交互，进而展示和完善他们的临床推理技能。
（2）沉浸式媒体为虚拟导师、人工智能助理提供了物理存在。沉浸式媒体使虚拟导师从计算机中走到现实世界里，不仅能够与人工智能机器人进行对话，还能在学生周围呈现实体的教师形态。南加州大学创新技术研究所（ICT）是创建智能虚拟环境和应用程序的先驱，通过将人工智能、3D游戏和计算机动画结合在一起，开发真实的虚拟角色和现实的社会互动。该研究创造出的虚拟角色与人类外表、思维、行为无异，学生可以在研究所提供的视频游戏和模拟场景中与计算机进行交互，实现沉浸式学习体验，在这一过程中，学生决策、文化意识、领导和应对得以提升。不仅如此，在学生与虚拟导师交互的过程中，后者还可以远程识别抑郁症、创伤后应激障碍（PTSD）和自杀风险的迹象。
3.人工智能变革图书馆
图书馆在大学中的定位逐渐变成了高校内部的跨学科中心、研究中心之一，同时也是学生学习与创造活动开展得主阵地。人工智能时代下，图书馆也在被动或主动地探寻着新的发展模式，具体包括以下几方面：
（1）智能书籍管理。随着人工智能的智慧程度不断加深，智能搜索已经被应用于图书馆，加速了人们寻找信息的方式。北卡罗来纳州立大学亨特图书馆[42]设计的一大特点就是尽可能缩小图书管理范围、扩大学习空间、缩短检索时间，进而实现高效的知识互动。亨特馆内有150万册图书，但却不设传统书架，而采用自动书籍拣选系统替代。自动书籍拣选系统利用大数据支持的人工智能技术，能够快速做出决策，定位所需书籍。借书时，读者只需在在线目录中点击想要阅读的书籍，5分钟内就能从取书机器人手中拿到书，完成借阅过程。 （2）智能语音助理。智能语音助理是一款可以远程操控获取图书资源的AI工具，这款工具以图书馆广大的图书资源为数据集，通过自然语言系统与学生实时交互过程。麻省理工学院的图书馆馆藏可以通过API访问，因此可供机器学习算法使用，为通过人工智能增强各种图书馆任务和工作流程提供了可能性。目前，麻省理工图书馆正在与该校的人工智能/深度学习研究人员合作，期望开发出一款类似Siri的AI工具，当有人向语音助理询问信息时，能够获得著名的学术文献。
（3）推广人工智能，吸引学生参与社会科技问题。北卡罗来纳州立大学研究合作首席战略家ChirsErdmann表示，图书馆可以开始做的事情之一就是在基础层面跟踪AI并订阅一些AI实时通讯[43]。例如，劳拉诺伦（Laura Noren）负责管理数据科学的数据科学通讯，但她经常报道人工智能的故事。在这些新闻通讯和一些人力资源管理AI之类的资源之后，跟踪这一点，并保持咨询的最新状态。剑桥（马萨诸塞州）公共图书馆（CPL）与麻省理工学院图书馆和哈佛大学的MetaLAB合作举办“笑室”。参与者进入一个人工智能的房间，只要房间的算法认为有趣，就会播放笑声。图书馆作为高校人流量的集中地，将关于AI发展的一手咨询推广给最具创造力的学生，能够吸引更多的学生了解人工智能的前沿发展，进而激发高校创新活力。
三、我國高校智能教育发展的应对策略
（一）树立自适应学习理念，打造全过程“智能 ”人才培养流程
将智能信息技术分别与育人体系的全过程结合，形成智能招生、智能教学、智能学工、智能就业一体化的个性化学生服务。
一是构建智能招生咨询模型，分析高校智能咨询体系架构、学校和专业介绍智能推送方案，依据考生性格、特长推荐适宜的专业，促进学生特长、性格、兴趣与专业选择一致。
二是构建智能导师系统，实现学习者个性化学习支持、学习过程的动态学习服务供给。探究智能学情分析、智能教学模式、智能教学过程、智能教学评价等内容，实现从课前、课中、课后的智能化教学辅助模式。重点是从学生的学情分析中获取学生的个人能力，精准推送个性化学习资源。
三是通过大数据技术为每个学生建立个性化的标签，形成学生个人画像及群体画像。根据学生的全向数据抽象出标签化的学生模型。通过数据整合、分析，挖掘出学生的学习、生活状态，行为、消费、运动习惯，性格数据等，实现对学生的学业预警、行为异常预警、失联预警、贫困生预警、群体集结预警、特殊人群预警等，确保校园及学生的平安。
四是通过高校毕业生就业管理业务数据建立就业双向推荐服务模型。通过就业双向推荐系统、模拟面试虚拟系统、互助就业服务系统等，为毕业生推荐合适的就业机会，为企业推荐合适的优秀人才。
在此过程中，以物联网技术丰富课堂教学、校园生活的大数据采集，以云计算技术构建基础支撑平台，以大数据技术实现教学质量的预见性分析，构建智慧教育教学的全方位信息化支撑环境，推动教学方式创新。
（二）坚持师生需求导向，研发高等教育“教育 智能”产品
2017年11月，IEEE全球自主和智能系统伦理倡议宣布了新的标准项目，倡议中指出我们正在处于为学校教育中智能教育制定明确方向的关键时期。瑞典籍美国物理学家和宇宙学家Max Tegmark将人工智能定义为一种非常“聪明”的系统，他们能够实现复杂的目标，但是每个人工智能系统只能实现非常具体的目标。为了最大限度地发挥人工智能对教育的促进作用，助力高校实现立德树人的根本目标。高校在进行智能教育顶层设计时，应当加深教师与学生对智能教育的认知，充分理解人工智能变革高等教育的手段，在可实现范围内提出自身需求。同时，高校要明确智能教育发展的需求导向，化“AI 教育”为“教育 AI”。
人工智能与教育走向深度融合，教育形态发生巨大变化：由人工智能教育走向教育人工智能，教育理念注重以人为本的协作教育理念[44]，为实现高校智能建设的需求导向，有针对性地向AI索取需求，一方面，要展开大面积、高质量的师生需求调研，切实解决教与学过程中面临的实际问题，同时还要调研高校现有的建设情况，包括高校可动用的资源、各层级（基础设施层、平台层、应用层）的建设程度、学科特点等方面，明确智能教育生长点;另一方面要保证调研结果的及时反馈，打通智能教育研究所或相关教育企业与高校的通道，以便顺利产出高等教育“教育 智能”产品，实现人工智能与教育的深度融合。
（三）提高教师智能素养，以最大化发挥智能教育力量
对于学术界而言，人工智能、机器人技术和智能辅导系统的兴起意味着教师不能只满足于拥有所需的经验和教学技能。高校中有声望的教授大多是“数字移民”，智能素养有待提升，年轻学者也有些明显缺乏数字技能的群体。这样一则导致“智能 ”产品的作用无法得以最大化发挥;二则可能会使大学更容易将机器人作为替代方案[45]，因此亟需提升教师队伍群体的智能素养。智能素养包含信息素养，指那些为应对人工智能时代应当具备的素养，除信息素养外，还包括人工智能目前欠缺的情商培养，具体的教师智能素养提升路径体现为以下三个方面：
1.校方为教师提供全面、系统、可应用和可持续性的培训，同时在培训过程中应用智能技术。首先，要在理念层面上使教师全面理解信息素养，防止因片面学习信息化技术而忽略了信息意识和信念素养的培养;其次，培训要保证内容丰富、形式多样、长期进行。建议校方打破传统的“填鸭式”培训，多安排实践环节，鼓励不同学科的教师从彼此身上获取灵感，同时，培训应持续一定的周期，贯穿于职前、职中和职后，保证培训的系统性.最后，培训要充分应用智能技术，让教师在使用智能技术之前，体会智能技术在课堂教学或学生管理中的实际作用。
2.营造智能氛围，自觉培养智能思维。例如，成立专门的技术互助小组，分享大数据、物联网、各种教学平台，以及VR/AR、虚拟仿真等信息技术应用于教学过程的经验与做法。建议组成文理教师兼顾的互助小组，理工教师可多吸收哲学思维，在培养学生的过程中渗透“人类智慧”，文科教师多学习信息技术，在培养过程中应用“类人智慧”。 3.加速校园数字化建设，倒逼信息素养的提升。如改善校园网速;为教师提供包含各种教育教学资源的数据库;完善必备的大数据分析软件和云资源平台等等，以实现教育治理和教学过程的现代化。
（四）成立智能教育专业，加速实现智能教育领跑目标
在第四工业革命的驱动下，各国为应对人工智能人才缺失的短板，纷纷出台政策，推进相关改革。我国高校在新工科建设浪潮的引领下，或成立人工智能专业，或将传统专业与人工智能结合做出升级，但这种升级更多停留在工程专业中，专门成立智能教育专业的高校很少，专业人才的缺失在一定程度上放缓了人工智能推动高等教育变革的进程。例如，限制智能辅导系统（ITS）发展的两大瓶颈：一是缺少编写ITS创作工具的专家，二是ITS创作的时间、成本过高，这两大瓶颈需在相关研究室成立后做重点突破。
智能专业成立后，还要注意与其他技术结合，如将AIED接人物联网，互联网支持智能教育与其他启用网络的对象或机器互连，能从更多的场景中获得学生数据，通过深度学习等算法，协助学习者强化德智体美劳全面发展的技能，进而为AIED系统开辟了新的可能性。
（五）加强应用效果评估，及时调整高校智能教育走向
实践是检验真理的唯一标准， “智能 ”高等教育产品是否能切实提高教与学的效率，还要在实践中检验。当前，经济增长、消费升级，产业政策和资本助力，加之二孩政策等多方因素致使智能教育机器人行业成为创业温床，智能教育俨然称为企业眼中的“热蛋糕”。但是目前市场尚处于早期时期，市场教育还不完善，鱼目混杂的现象突出，良好、健康的产品是高校智能教育改革顺利开展的保障。因此，要充分发挥评估的力量，以评促建设、以评促改，在评价中提升教育智能产品的质量。
为更好地做好效果评估，以下几方面需做好保障。首先，要保证评价主体的多元化。可成立评估专家小组，专家成员应当包括来自智能教育研究机构、高校以及智能教育企业三方人才，做到评估的全面与公平。其次，要确保评价内容的全面性。评估内容既包括产品市场中的产品质量评估，也包括“智能 ”教育产品在高校中的应用情况，以便找准实践痛点，及时调整高校智能教育走向。最后，需要相关政策与资金支持，保证评估工作能够有质量、顺畅的进行。
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人工智能具有“强”“弱”之分， “强人工智能”以复制人类智力能力为目标，开发一个与人类完全相同的系统， “弱人工智能”则只是让系统运行，无需弄清楚人类的推理过程。目前，人工智能的发展介于“强”“弱”之间，虽然实质性进展表明实现强人工智能还存在一定困难，但强人工智能在未来的走向是当前的发展趋势。皮尔森与知识实验室（伦敦大学学院）2016年出版了报告“智能释放：教育中的人工智能论证”，报告将人工智能论述为“一个计算机系统，旨在通过能力（例如视觉感知和语音识别）和智能行为与世界互动（如评估可用消息，然后采取实现目标的既定行动），我们认为这基本上是人类”[6]。人工智能的类人化功能使其能够渗透在人类生活的各个环节中，人们开始探讨人工智能在教育领域中应用的必要性，这也正是智能教育产生的原由。
（二）智能教育的诞生
从历史的角度来看，过去两个世纪，世界经历了教育的大规模扩张。教育起源之时，无论东西方教育都可称为“人的智慧”。东方孔子推崇“有教无类”，对不同的学生采取不同的教育手段，传授的内容也不尽相同;同期，西方苏格拉底使用“产婆术”引导学生深入学习，教与学之间是动态的、灵活的关系，学生能够得以个性化、全面的发展。
随着工业革命的到来，工业社会对于人才的需求迅猛扩张，班级授课制应运而生。为了整体提高教育效率，将教学、作业计划、评分等全教学过程都框在固定的模式内，对于学生的评价也被局限在固定的标准化描述中，教育体系是静态的、普遍化的，教师无暇顾及每个学生的兴趣、特长或学习风格，学生个人的自我发展被忽视。
伴随新一轮技术革命的发展，大规模的个性化教育成为时代的呼唤。 “AI融入教育，成為教育发展的新取向，如何利用AI技术支持教育已成为当前需要讨论的课题”[7]。随着近年来人工智能的快速发展，智能教育在国际范围焕发出新的活力。
（三）智能教育的技术支持
智能教育自萌芽至今已有30年之久，但国内外关于智能教育的定义尚未形成统一意见。祝智庭提倡智慧教育，他认为智慧教育是通过人机协同作用以优化教学过程与促进学习者美好发展的未来教育范式（智慧教育“祝氏定义”的要义）。在国际上，以AIED（Artificial Intelligence in Education）指代人工智能在教育中的应用，其基础是本身就为跨学科的AI和学习科学（教育、心理学、神经科学以及社会科学等科目）。Pearson报告认为，AIED由三个关键模型组成，分别是教学模型、领域模型和学习者模型。教学模型代表了教学的知识和专长，即如何更好地通过计算机使用教学手段;领域模型又称知识模型，代表如何更好地学习世界知识;学习者模型侧重于对学习者的了解，包括学生的情绪状态以及参与学习的数据等内容。这三个模型的相互作用，就是自适应导师的模型基础，能够根据学习者的能力和需求，选择最合适的内容提供给学习者。在学习实践过程中感知到的数据不断反馈到三个模型中，通过深度学习等算法使得模型更加丰富、更完整，进而使系统更“智能”。 （三）学习环境朝智能学习空间方向塑造，强调开放
人工智能通过创设“一种人与人工智能等信息技术高度协同的‘人一技’结合、以自适应学习为核心的新型教育环境”[36]变革学习空间，具体表现在以下三方面。
1.全球教室升级，塑造全球社会公民
全球教室是一門基于网络的课程，旨在促进跨学科合作，并允许来自世界各地的学生和教师参与集体作业和学习体验。人工智能为全球教室提供了机会，不仅使全球教室的互联性和可访问性变得更强，同时在一定程度上改善了教育公平问题。
纽约州立大学协作在线国际学习中心[37]（Collaborative Online International Learning， COIL）是专注于全球教室这一新兴领域的领先国际组织之一，所提供的课程通过人工智能融合不同文化，创造混合同步在线学习环境，促进不同国家教师与学生的互动。COIL列举了25个全球教室应用的例子，总结来说AI从以下四个方面影响全球教室的升级：
首先，人工智能为全球教室打造了虚拟空间，虽然学生的物理空间被划分，但是AI通过配备语言翻译器/字幕创作插件等支持，打破国际语言与文化的界限，为世界各地的学生提供全球学习环境。在相同实践活动、学习材料和开放式讨论的交互作用下，学生会产生通过网络空间而紧密连接的感觉。
同时，学习管理系统（LMS）近年来的升级能在很大程度上提高学生的学习效率。在全球教室中，学生学习数据全部在线上留下痕迹，为数据爬取提供了很大空间，通过从LMS中收集到的大量数据，AI算法能够做出数据驱动的决策，分别为学习者、教师、管理者提出改善建议。
不仅如此，随着Ruyi的问世，越来越多的智能助教和虚拟导师也将参与到全球教室的升级中，机器学习能够使虚拟导师的知识储备量达到人类教师无法实现的高度，同时能够判断学生的知识水平、学习风格、学习能力等各方面指标，提供有深度的个性化辅导，让整个学习过程更加智能化。
最后，人工智能在助力教与学关系转变的同时保障了学习公平。在全球教室中，由于只有线上的交流，学生在更大程度上参与到知识建构的过程中，由此产生对学习过程的依赖，观点更加独立，能够更自由地表达自己。并且，国际化的全球教室提供为文化交流提供了最好的土壤，人工智能的自适应性能够将不同国家的知识处理为学生最能够接受的学习单元，打破文化界限，无论学生所处国家的经济水平、教育水平如何，在全球教室中激发出创造力，塑造更多的全球社会公民。
2.智能虚拟现实，学生充分参与
过去的两个世纪，技术不断改变现代社会，随着新计算平台的出现，我们与设备交互的方式不断改变，从计算机到智能手机，现在人工智能为我们带来了最新的平台——虚拟现实。虚拟现实试图通过数字或模拟世界模拟物理世界，从而创造沉浸感。为实现这一目标，虚拟现实技术以多模态交互为硬件技术核心，集成人工智能和虚拟现实组件。实现虚拟现实学习需要佩戴沉浸式媒体，即虚拟现实耳机、增强现实眼睛以及介于两者之间的各类媒体。虚拟现实重新定义了我们与信息的关系，具体包括沉浸式、交互式和创设式三种学习环境[38]，学生不仅对场景有身临其境的感觉，更能够与数字世界进行身体互动，而这种互动不仅局限于屏幕范围内。虚拟现实将如何变革高等教育，这是所有人都翘首以盼的，具体来讲，有以下两种形式：
（1）结合VR/AR等技术，AI可以直接作为教学工具集成到课件中。沉浸式技术改造后的课件具备两个特点：一是根据学习者的内在经验，从根本上构建虚拟环境，以使学生相信看到的是真实存在的;二是课件展示的内容不受物理定律约束，意味着无论课件创作者创设怎样困难的情景（火星或是500年前的卢浮宫），制作成本几乎相同。在具体应用中，学生需要佩戴沉浸式媒体以实现该技术。现在，该项技术已经应用到医疗、生物、化学等领域的课堂上。
微软HOLOLENS运用混合现实将物理和数字世界中的人、地点和物体聚集在一起，在课堂上以“画布”的形式呈现给学生，学生可以在课堂上与“画布”进行交互[39]。沉浸式教学在生物、医学课程中应用得比较广泛。The Body VR公司采用身临其境的教学法，使个人能够与虚拟的解剖人体交互，例如随着红细胞在血液中流动，观察病毒的产生机理，在此过程中学生能够更好地了解病理和人体，进而提高患者护理质量[40]。美国凯斯西储大学与护士质量与安全研究所（QSEN）合作，开发了影子健康程序，为该校研究生和本科的所有课程构建虚拟患者模拟[41]。该程序提供了大量虚拟患者，学生可以通过自然语言与数字标准化患者进行开放式交互，进而展示和完善他们的临床推理技能。
（2）沉浸式媒体为虚拟导师、人工智能助理提供了物理存在。沉浸式媒体使虚拟导师从计算机中走到现实世界里，不仅能够与人工智能机器人进行对话，还能在学生周围呈现实体的教师形态。南加州大学创新技术研究所（ICT）是创建智能虚拟环境和应用程序的先驱，通过将人工智能、3D游戏和计算机动画结合在一起，开发真实的虚拟角色和现实的社会互动。该研究创造出的虚拟角色与人类外表、思维、行为无异，学生可以在研究所提供的视频游戏和模拟场景中与计算机进行交互，实现沉浸式学习体验，在这一过程中，学生决策、文化意识、领导和应对得以提升。不仅如此，在学生与虚拟导师交互的过程中，后者还可以远程识别抑郁症、创伤后应激障碍（PTSD）和自杀风险的迹象。
3.人工智能变革图书馆
图书馆在大学中的定位逐渐变成了高校内部的跨学科中心、研究中心之一，同时也是学生学习与创造活动开展得主阵地。人工智能时代下，图书馆也在被动或主动地探寻着新的发展模式，具体包括以下几方面：
（1）智能书籍管理。随着人工智能的智慧程度不断加深，智能搜索已经被应用于图书馆，加速了人们寻找信息的方式。北卡罗来纳州立大学亨特图书馆[42]设计的一大特点就是尽可能缩小图书管理范围、扩大学习空间、缩短检索时间，进而实现高效的知识互动。亨特馆内有150万册图书，但却不设传统书架，而采用自动书籍拣选系统替代。自动书籍拣选系统利用大数据支持的人工智能技术，能够快速做出决策，定位所需书籍。借书时，读者只需在在线目录中点击想要阅读的书籍，5分钟内就能从取书机器人手中拿到书，完成借阅过程。 （2）智能语音助理。智能语音助理是一款可以远程操控获取图书资源的AI工具，这款工具以图书馆广大的图书资源为数据集，通过自然语言系统与学生实时交互过程。麻省理工学院的图书馆馆藏可以通过API访问，因此可供机器学习算法使用，为通过人工智能增强各种图书馆任务和工作流程提供了可能性。目前，麻省理工图书馆正在与该校的人工智能/深度学习研究人员合作，期望开发出一款类似Siri的AI工具，当有人向语音助理询问信息时，能够获得著名的学术文献。
（3）推广人工智能，吸引学生参与社会科技问题。北卡罗来纳州立大学研究合作首席战略家ChirsErdmann表示，图书馆可以开始做的事情之一就是在基础层面跟踪AI并订阅一些AI实时通讯[43]。例如，劳拉诺伦（Laura Noren）负责管理数据科学的数据科学通讯，但她经常报道人工智能的故事。在这些新闻通讯和一些人力资源管理AI之类的资源之后，跟踪这一点，并保持咨询的最新状态。剑桥（马萨诸塞州）公共图书馆（CPL）与麻省理工学院图书馆和哈佛大学的MetaLAB合作举办“笑室”。参与者进入一个人工智能的房间，只要房间的算法认为有趣，就会播放笑声。图书馆作为高校人流量的集中地，将关于AI发展的一手咨询推广给最具创造力的学生，能够吸引更多的学生了解人工智能的前沿发展，进而激发高校创新活力。
三、我國高校智能教育发展的应对策略
（一）树立自适应学习理念，打造全过程“智能 ”人才培养流程
将智能信息技术分别与育人体系的全过程结合，形成智能招生、智能教学、智能学工、智能就业一体化的个性化学生服务。
一是构建智能招生咨询模型，分析高校智能咨询体系架构、学校和专业介绍智能推送方案，依据考生性格、特长推荐适宜的专业，促进学生特长、性格、兴趣与专业选择一致。
二是构建智能导师系统，实现学习者个性化学习支持、学习过程的动态学习服务供给。探究智能学情分析、智能教学模式、智能教学过程、智能教学评价等内容，实现从课前、课中、课后的智能化教学辅助模式。重点是从学生的学情分析中获取学生的个人能力，精准推送个性化学习资源。
三是通过大数据技术为每个学生建立个性化的标签，形成学生个人画像及群体画像。根据学生的全向数据抽象出标签化的学生模型。通过数据整合、分析，挖掘出学生的学习、生活状态，行为、消费、运动习惯，性格数据等，实现对学生的学业预警、行为异常预警、失联预警、贫困生预警、群体集结预警、特殊人群预警等，确保校园及学生的平安。
四是通过高校毕业生就业管理业务数据建立就业双向推荐服务模型。通过就业双向推荐系统、模拟面试虚拟系统、互助就业服务系统等，为毕业生推荐合适的就业机会，为企业推荐合适的优秀人才。
在此过程中，以物联网技术丰富课堂教学、校园生活的大数据采集，以云计算技术构建基础支撑平台，以大数据技术实现教学质量的预见性分析，构建智慧教育教学的全方位信息化支撑环境，推动教学方式创新。
（二）坚持师生需求导向，研发高等教育“教育 智能”产品
2017年11月，IEEE全球自主和智能系统伦理倡议宣布了新的标准项目，倡议中指出我们正在处于为学校教育中智能教育制定明确方向的关键时期。瑞典籍美国物理学家和宇宙学家Max Tegmark将人工智能定义为一种非常“聪明”的系统，他们能够实现复杂的目标，但是每个人工智能系统只能实现非常具体的目标。为了最大限度地发挥人工智能对教育的促进作用，助力高校实现立德树人的根本目标。高校在进行智能教育顶层设计时，应当加深教师与学生对智能教育的认知，充分理解人工智能变革高等教育的手段，在可实现范围内提出自身需求。同时，高校要明确智能教育发展的需求导向，化“AI 教育”为“教育 AI”。
人工智能与教育走向深度融合，教育形态发生巨大变化：由人工智能教育走向教育人工智能，教育理念注重以人为本的协作教育理念[44]，为实现高校智能建设的需求导向，有针对性地向AI索取需求，一方面，要展开大面积、高质量的师生需求调研，切实解决教与学过程中面临的实际问题，同时还要调研高校现有的建设情况，包括高校可动用的资源、各层级（基础设施层、平台层、应用层）的建设程度、学科特点等方面，明确智能教育生长点;另一方面要保证调研结果的及时反馈，打通智能教育研究所或相关教育企业与高校的通道，以便顺利产出高等教育“教育 智能”产品，实现人工智能与教育的深度融合。
（三）提高教师智能素养，以最大化发挥智能教育力量
对于学术界而言，人工智能、机器人技术和智能辅导系统的兴起意味着教师不能只满足于拥有所需的经验和教学技能。高校中有声望的教授大多是“数字移民”，智能素养有待提升，年轻学者也有些明显缺乏数字技能的群体。这样一则导致“智能 ”产品的作用无法得以最大化发挥;二则可能会使大学更容易将机器人作为替代方案[45]，因此亟需提升教师队伍群体的智能素养。智能素养包含信息素养，指那些为应对人工智能时代应当具备的素养，除信息素养外，还包括人工智能目前欠缺的情商培养，具体的教师智能素养提升路径体现为以下三个方面：
1.校方为教师提供全面、系统、可应用和可持续性的培训，同时在培训过程中应用智能技术。首先，要在理念层面上使教师全面理解信息素养，防止因片面学习信息化技术而忽略了信息意识和信念素养的培养;其次，培训要保证内容丰富、形式多样、长期进行。建议校方打破传统的“填鸭式”培训，多安排实践环节，鼓励不同学科的教师从彼此身上获取灵感，同时，培训应持续一定的周期，贯穿于职前、职中和职后，保证培训的系统性.最后，培训要充分应用智能技术，让教师在使用智能技术之前，体会智能技术在课堂教学或学生管理中的实际作用。
2.营造智能氛围，自觉培养智能思维。例如，成立专门的技术互助小组，分享大数据、物联网、各种教学平台，以及VR/AR、虚拟仿真等信息技术应用于教学过程的经验与做法。建议组成文理教师兼顾的互助小组，理工教师可多吸收哲学思维，在培养学生的过程中渗透“人类智慧”，文科教师多学习信息技术，在培养过程中应用“类人智慧”。 3.加速校园数字化建设，倒逼信息素养的提升。如改善校园网速;为教师提供包含各种教育教学资源的数据库;完善必备的大数据分析软件和云资源平台等等，以实现教育治理和教学过程的现代化。
（四）成立智能教育专业，加速实现智能教育领跑目标
在第四工业革命的驱动下，各国为应对人工智能人才缺失的短板，纷纷出台政策，推进相关改革。我国高校在新工科建设浪潮的引领下，或成立人工智能专业，或将传统专业与人工智能结合做出升级，但这种升级更多停留在工程专业中，专门成立智能教育专业的高校很少，专业人才的缺失在一定程度上放缓了人工智能推动高等教育变革的进程。例如，限制智能辅导系统（ITS）发展的两大瓶颈：一是缺少编写ITS创作工具的专家，二是ITS创作的时间、成本过高，这两大瓶颈需在相关研究室成立后做重点突破。
智能专业成立后，还要注意与其他技术结合，如将AIED接人物联网，互联网支持智能教育与其他启用网络的对象或机器互连，能从更多的场景中获得学生数据，通过深度学习等算法，协助学习者强化德智体美劳全面发展的技能，进而为AIED系统开辟了新的可能性。
（五）加强应用效果评估，及时调整高校智能教育走向
实践是检验真理的唯一标准， “智能 ”高等教育产品是否能切实提高教与学的效率，还要在实践中检验。当前，经济增长、消费升级，产业政策和资本助力，加之二孩政策等多方因素致使智能教育机器人行业成为创业温床，智能教育俨然称为企业眼中的“热蛋糕”。但是目前市场尚处于早期时期，市场教育还不完善，鱼目混杂的现象突出，良好、健康的产品是高校智能教育改革顺利开展的保障。因此，要充分发挥评估的力量，以评促建设、以评促改，在评价中提升教育智能产品的质量。
为更好地做好效果评估，以下几方面需做好保障。首先，要保证评价主体的多元化。可成立评估专家小组，专家成员应当包括来自智能教育研究机构、高校以及智能教育企业三方人才，做到评估的全面与公平。其次，要确保评价内容的全面性。评估内容既包括产品市场中的产品质量评估，也包括“智能 ”教育产品在高校中的应用情况，以便找准实践痛点，及时调整高校智能教育走向。最后，需要相关政策与资金支持，保证评估工作能够有质量、顺畅的进行。
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