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自人类发明文字以来，生命的进化方式发生了根本性变化：原来生命进化完全依赖DNA分子的突变，生命进化方式缓慢而充满了偶然性;有了文字以后，人类可以把思想和方法记载在大脑以外的介质之上，生命进化跃迁为文化进化。特别是通过教育，让每个人都能参与学习、思考和创造，从而形成了加速发展的人类科技。人工智能是我们这个时代科技发展的一个代表，也是人类文化进化的一个新阶段。这个阶段的特殊性在于，信息极大丰富，知识极大丰富，机会极大丰富。由于算力、算法和数据技术的突破，机器智能可以替代大量的人工，从而使人类的工作方式、生活方式，甚至思维方式发生重大变化，当然教育也会因此产生重大变革。
从学校层面来看，人工智能在教育方面应用有三个确定的预期：一是学校将会出现越来越多的人工智能产品和智能环境，提高了管理效率。比如门禁系统和食堂用餐结算系统采用人脸识别，比如会有越来越多的智能教室，可以自动调节灯光和通风系统，自动平衡二氧化碳的含量等。二是在学校普遍开设与人工智能相关的信息技术课程，比如机器人课程、编程课程等。三是在教育教学过程中利用人工智能为教和学提供数据支持和服务。比如体育运动中通过智慧手表来记录和分析学生的运动状况，在课堂中提取学生的学习表现来分析和改进教学策略，基于学生综合素质评价记录来研究学生个性特征从而更好地指导生涯规划等等。
人工智能在教育领域的应用到什么程度？是用来促进人的发展，还是限制人的发展？其本质在于教育的价值判断。
一是必须要明白，技术发展必然会带来教育的变革，这个变革是无法阻挡的，教育工作者要主动研究和迎接技术带来的挑战。有人说，无论技术怎样发展，教师这个职业不会被替代，这一判断我认为是准确的。但是就具体的教师个人而言，被替代的风险却又很大——如果一个教师只会简单传递知识，无法和学生建立良好的师生关系，无法激发和点燃学生的学习热情，那么这样的教师无疑一定会被淘汰。
二是必须要理解人工智能作为一项技术，具有工具性特征，就好比一把刀，可以用来切菜，也可以用来杀人。为什么人们对于学生头戴大脑波分析仪或者应用人脸识别实时分析学生表情会如此抵触？本质上是对这样使用技术产生了一种恐惧感，觉得人被机器深度控制了。越个性化服务，需要越精准的信息支撑，学习者在得到大数据指引的同时必定越透明，这不仅仅涉及家庭地址、通讯方式等这方面的显性隐私问题，更涉及智力水平、兴趣偏好、生活与学习习惯等方面的隐性隐私问题，由此会产生许多两难的教育伦理，数据使用者如果对这些数据没有敬畏，那么势必会产生许多匪夷所思的后果。
三是教育是一个复杂过程，人工智能在处理教育这样的复杂问题的时候，需要跳出简单的因果关系，才能避免犯错误。当前，人工智能在教育中应用的基本取向就是为学习者更好地提供学习服务——通过数据相关性分析，预测优化学习内容、学习时间和学习方法。但是人的发展并不全部由过去决定，当数据本身也成为未来发展因素的时候，未来就不再简单依据数据演绎，数据也变成了未来的原因。预测大坝决堤与预测人的行为的差別在于，人有心理暗示。人工智能对于学生学习能力和学习潜力的预判，无论是老师知晓还是学生获悉，都会对后续行为产生影响。如果人工智能告诉大家一个人是笨蛋，那么这个人真的会变成笨蛋，而且越来越笨，这就是教育的复杂性。现在很多人工智能教育工具，号称能够精准推送学习内容和自适应知识，但是精准也是有两面性的，就像你订阅了“头条”，它会智能推送你可能感兴趣的内容，但是这种推送也会限制你视野的开阔，这也是教育的复杂性。教育并不是越快越好，越多越好，有的时候需要求慢、求拙、求少，这还是教育的复杂性。
四是人工智能没有终极的教育解决方案，只有通过行动才能探索出前行的道路。很多学校认为现在技术变化太快，期望有一个方案能够解决所有教育教学中的问题，或者希望能够等技术稳定以后再把相关技术应用到学校之中。这种期望必然是落空的。技术只会越变越快，也永远不存在一个可以解决所有问题的现存方案。人工智能最重要的依靠是真实的教育教学过程，因为数据创造不出教育活动，而教育活动能够创造数据，每天大量的教育教学活动都蕴含着无限丰富的可能数据，但是这些数据不去主动采集，是不可能自己富集起来的，只有现在就开始行动，才能有适切自己学校的人工智能基础数据，有适切教育者或者学习者自身的分析数据。没有数据，就没有教育的人工智能。
五是人工智能在教育当中的应用不仅仅是技术问题，还有教育组织和教育理念的问题。目前教育界人工智能应用声音很响，实际应用却举步维艰，本质上是因为教育组织和教育理念落后于技术发展和教育发展。比如数据不能持续采集，数据不可跨系统关联，不是技术问题，还是组织机制上的问题。从现状来看，目前大量的应用，基本上都围绕着加强应试教育的目的展开，在学习时间监控上、在知识结构的分析上下足了功夫，但是在学习情绪的优化、在综合素质的养成上明显不足。有许多重要的教育内容，目前还很难转化为数据，如责任感、幽默感、沟通能力、领导力等，其主要原因是日常教育当中并没有人去深入地研究它们，因为他们和升学系统毫无关联。
人工智能是科学技术，但应用人工智能却更像是一项艺术，需要把握好精准和模糊的关系，在教育过程中，有的时候遗忘比记住更重要，有的时候模糊反比精准更有效。比如，大学录取招生过程当中學生的综合素质数据将会很有用，但在招生时就不能把综合素质的行为变成加权的绝对分值，并以此为录取的标尺，因为学生各种丰富的学习经历，需要大学按照自己的价值判断去选择，不能用人工智能加权合成一个分数来简单地表达。
实际上，人工智能时代最需要的是让学生从死记硬背的灌输式教育中解放出来，学生最需要的是责任感、思辨能力、实践能力、健康能力、合作交流能力、终身学习能力等一系列机器无法具备的核心素养和能力，而不是获取简单的记忆类知识和重复性的技能。未来社会有可能十分陌生而严酷。经济合作与发展组织OECD最近发布的《教育2030学习指南》指出，要让学生在未来陌生的环境中自定航向，形成强大的适应能力和变革能力，聚焦创造新价值、协调矛盾困境、承担责任三项能力，实际上这一直是教育的核心价值。我们的教育只有站在人工智能的平台上，创造新的教育内容、教育过程、教育方法，才能开拓出新的学习空间，促进有意义的学习，使人工智能可以成为发现每个人的潜力、指引每个人的发展方向和激励每个人成长的强大引擎。
从学校层面来看，人工智能在教育方面应用有三个确定的预期：一是学校将会出现越来越多的人工智能产品和智能环境，提高了管理效率。比如门禁系统和食堂用餐结算系统采用人脸识别，比如会有越来越多的智能教室，可以自动调节灯光和通风系统，自动平衡二氧化碳的含量等。二是在学校普遍开设与人工智能相关的信息技术课程，比如机器人课程、编程课程等。三是在教育教学过程中利用人工智能为教和学提供数据支持和服务。比如体育运动中通过智慧手表来记录和分析学生的运动状况，在课堂中提取学生的学习表现来分析和改进教学策略，基于学生综合素质评价记录来研究学生个性特征从而更好地指导生涯规划等等。
人工智能在教育领域的应用到什么程度？是用来促进人的发展，还是限制人的发展？其本质在于教育的价值判断。
一是必须要明白，技术发展必然会带来教育的变革，这个变革是无法阻挡的，教育工作者要主动研究和迎接技术带来的挑战。有人说，无论技术怎样发展，教师这个职业不会被替代，这一判断我认为是准确的。但是就具体的教师个人而言，被替代的风险却又很大——如果一个教师只会简单传递知识，无法和学生建立良好的师生关系，无法激发和点燃学生的学习热情，那么这样的教师无疑一定会被淘汰。
二是必须要理解人工智能作为一项技术，具有工具性特征，就好比一把刀，可以用来切菜，也可以用来杀人。为什么人们对于学生头戴大脑波分析仪或者应用人脸识别实时分析学生表情会如此抵触？本质上是对这样使用技术产生了一种恐惧感，觉得人被机器深度控制了。越个性化服务，需要越精准的信息支撑，学习者在得到大数据指引的同时必定越透明，这不仅仅涉及家庭地址、通讯方式等这方面的显性隐私问题，更涉及智力水平、兴趣偏好、生活与学习习惯等方面的隐性隐私问题，由此会产生许多两难的教育伦理，数据使用者如果对这些数据没有敬畏，那么势必会产生许多匪夷所思的后果。
三是教育是一个复杂过程，人工智能在处理教育这样的复杂问题的时候，需要跳出简单的因果关系，才能避免犯错误。当前，人工智能在教育中应用的基本取向就是为学习者更好地提供学习服务——通过数据相关性分析，预测优化学习内容、学习时间和学习方法。但是人的发展并不全部由过去决定，当数据本身也成为未来发展因素的时候，未来就不再简单依据数据演绎，数据也变成了未来的原因。预测大坝决堤与预测人的行为的差別在于，人有心理暗示。人工智能对于学生学习能力和学习潜力的预判，无论是老师知晓还是学生获悉，都会对后续行为产生影响。如果人工智能告诉大家一个人是笨蛋，那么这个人真的会变成笨蛋，而且越来越笨，这就是教育的复杂性。现在很多人工智能教育工具，号称能够精准推送学习内容和自适应知识，但是精准也是有两面性的，就像你订阅了“头条”，它会智能推送你可能感兴趣的内容，但是这种推送也会限制你视野的开阔，这也是教育的复杂性。教育并不是越快越好，越多越好，有的时候需要求慢、求拙、求少，这还是教育的复杂性。
四是人工智能没有终极的教育解决方案，只有通过行动才能探索出前行的道路。很多学校认为现在技术变化太快，期望有一个方案能够解决所有教育教学中的问题，或者希望能够等技术稳定以后再把相关技术应用到学校之中。这种期望必然是落空的。技术只会越变越快，也永远不存在一个可以解决所有问题的现存方案。人工智能最重要的依靠是真实的教育教学过程，因为数据创造不出教育活动，而教育活动能够创造数据，每天大量的教育教学活动都蕴含着无限丰富的可能数据，但是这些数据不去主动采集，是不可能自己富集起来的，只有现在就开始行动，才能有适切自己学校的人工智能基础数据，有适切教育者或者学习者自身的分析数据。没有数据，就没有教育的人工智能。
五是人工智能在教育当中的应用不仅仅是技术问题，还有教育组织和教育理念的问题。目前教育界人工智能应用声音很响，实际应用却举步维艰，本质上是因为教育组织和教育理念落后于技术发展和教育发展。比如数据不能持续采集，数据不可跨系统关联，不是技术问题，还是组织机制上的问题。从现状来看，目前大量的应用，基本上都围绕着加强应试教育的目的展开，在学习时间监控上、在知识结构的分析上下足了功夫，但是在学习情绪的优化、在综合素质的养成上明显不足。有许多重要的教育内容，目前还很难转化为数据，如责任感、幽默感、沟通能力、领导力等，其主要原因是日常教育当中并没有人去深入地研究它们，因为他们和升学系统毫无关联。
人工智能是科学技术，但应用人工智能却更像是一项艺术，需要把握好精准和模糊的关系，在教育过程中，有的时候遗忘比记住更重要，有的时候模糊反比精准更有效。比如，大学录取招生过程当中學生的综合素质数据将会很有用，但在招生时就不能把综合素质的行为变成加权的绝对分值，并以此为录取的标尺，因为学生各种丰富的学习经历，需要大学按照自己的价值判断去选择，不能用人工智能加权合成一个分数来简单地表达。
实际上，人工智能时代最需要的是让学生从死记硬背的灌输式教育中解放出来，学生最需要的是责任感、思辨能力、实践能力、健康能力、合作交流能力、终身学习能力等一系列机器无法具备的核心素养和能力，而不是获取简单的记忆类知识和重复性的技能。未来社会有可能十分陌生而严酷。经济合作与发展组织OECD最近发布的《教育2030学习指南》指出，要让学生在未来陌生的环境中自定航向，形成强大的适应能力和变革能力，聚焦创造新价值、协调矛盾困境、承担责任三项能力，实际上这一直是教育的核心价值。我们的教育只有站在人工智能的平台上，创造新的教育内容、教育过程、教育方法，才能开拓出新的学习空间，促进有意义的学习，使人工智能可以成为发现每个人的潜力、指引每个人的发展方向和激励每个人成长的强大引擎。