周良發(fā),潘 紅

(安徽理工大學(xué) 馬克思主義學(xué)院，安徽 淮南 232001)

近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展和2017年7月國(guó)務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》[1]的出臺(tái)，人工智能教育問(wèn)題再次受到政界、學(xué)界和業(yè)界的關(guān)注，涌現(xiàn)了一大批思想觀點(diǎn)和學(xué)術(shù)成果。及時(shí)梳理和統(tǒng)計(jì)人工智能教育研究的成果，把握其動(dòng)態(tài)、探察其義理、剖判其得失，是今后深化和拓展人工智能教育研究的重要工作。鑒于文獻(xiàn)梳理和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)的重要性，深入分析20世紀(jì)80年代以來(lái)我國(guó)人工智能教育研究的歷史進(jìn)程、研究成果、研究主題、研究層次以及存在的不足之處，可為今后進(jìn)一步將人工智能教育研究推向縱深提供有益資鑒。

一、文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)

本研究依托中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)獲取研究數(shù)據(jù)，檢索時(shí)間為2018年12月16日。具體檢索方法為：文獻(xiàn)篇名中含有“智能教育”“人工智能教育”“教育人工智能”“AI教育”的期刊文獻(xiàn)，學(xué)科領(lǐng)域選擇包括“信息科技”“基礎(chǔ)科學(xué)”“哲學(xué)與人文科學(xué)”“社會(huì)科學(xué)Ⅰ輯”“社會(huì)科學(xué)Ⅱ輯”“經(jīng)濟(jì)與管理科學(xué)”6項(xiàng)。期刊文獻(xiàn)檢索表明，自1984年王正旋發(fā)表《人工智能技術(shù)在教育中的應(yīng)用》[2]一文以來(lái)，我國(guó)學(xué)界關(guān)于人工智能教育的研究已有30余年。30多年來(lái)，人工智能教育研究方面的期刊文獻(xiàn)共計(jì)356篇，年均發(fā)文10.2篇。從時(shí)間脈絡(luò)來(lái)看，2000年之前人工智能教育研究文獻(xiàn)不多，僅發(fā)文3篇；2000年以后，人工智能教育研究文獻(xiàn)日漸增多，其中2017年發(fā)文95篇，2018年發(fā)文228篇。年度發(fā)文數(shù)量統(tǒng)計(jì)表明，近年來(lái)我國(guó)人工智能教育研究呈大規(guī)模繁榮發(fā)展態(tài)勢(shì)。

二、學(xué)科分布與研究主題

(一)學(xué)科分布

人工智能教育內(nèi)涵豐富，涉及哲學(xué)人文社會(huì)科學(xué)、自然科學(xué)、工程技術(shù)科學(xué)等多個(gè)方面，因而受到不同學(xué)科專(zhuān)業(yè)研究者的關(guān)注，其研究學(xué)科分布見(jiàn)表1。

表1 我國(guó)人工智能教育研究期刊論文學(xué)科分布

由表1統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以看出，我國(guó)人工智能教育研究呈現(xiàn)出兩個(gè)顯著特征：一是學(xué)科分布相當(dāng)廣。目前人工智能教育研究領(lǐng)域涉及26個(gè)學(xué)科，不僅包括教育、控制工程、通信經(jīng)濟(jì)、計(jì)算機(jī)、工商管理等主流學(xué)科，還包括影視、美術(shù)、藝術(shù)、語(yǔ)言等非主流學(xué)科。這充分反映了人工智能教育內(nèi)涵的豐富性、應(yīng)用的廣泛性，同時(shí)也反映了人工智能教育受到其他學(xué)科的重視程度，對(duì)相關(guān)學(xué)科的發(fā)展具有重要的引領(lǐng)和推動(dòng)作用。二是學(xué)科分布不均衡。在356篇期刊文獻(xiàn)中，教育學(xué)科文獻(xiàn)最多，有272篇，占比76.4%，是人工智能教育研究的主要學(xué)科；控制工程學(xué)科次之，有37篇，占比10.4%。這兩個(gè)學(xué)科研究文獻(xiàn)占比高達(dá)86.8%，由此可見(jiàn)，30多年來(lái)我國(guó)人工智能教育研究的主要學(xué)科領(lǐng)域?yàn)榻逃涂刂乒こ?，其他領(lǐng)域發(fā)文所占比例總體上偏低。

(二)研究主題

關(guān)于我國(guó)人工智能教育研究的主題，可以通過(guò)篇名主題詞和文獻(xiàn)關(guān)鍵詞兩個(gè)層面來(lái)分析。一般而言，使用頻率高的主題詞和關(guān)鍵詞表征著某一研究論域的理論聚焦和發(fā)展趨勢(shì)。同時(shí)，需要指出的是，有些研究文獻(xiàn)的主題詞和關(guān)鍵詞存在專(zhuān)指度低、表述不清、組配歧義等問(wèn)題。本文對(duì)此進(jìn)行必要的篩選以及重新組合，剔除與篇名高度重合的主題詞和關(guān)鍵詞，如“人工智能”“教育”“教育人工智能”“人工智能教育”“人工智能技術(shù)”“人工智能+”“人工智能時(shí)代”等，具體統(tǒng)計(jì)情況見(jiàn)表2。

表2 我國(guó)人工智能教育研究文獻(xiàn)主題詞和關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)

表2統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，我國(guó)人工智能教育研究大多聚焦于“智慧教育”“個(gè)性化學(xué)習(xí)”“專(zhuān)家系統(tǒng)”等，而這恰恰是人工智能技術(shù)給教育教學(xué)帶來(lái)的深度變革。人工智能語(yǔ)境下的教育教學(xué)不同于傳統(tǒng)的“教”“學(xué)”模式，它在一定程度上重塑了教育教學(xué)生態(tài)，以智能技術(shù)為核心的智能教育逐漸成型，如教學(xué)過(guò)程的個(gè)性化、人機(jī)交互的擬人化和教學(xué)評(píng)價(jià)的智能化等。未來(lái)隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，勢(shì)必在更大的領(lǐng)域和更深的層面引起教育教學(xué)的革新“個(gè)性化學(xué)習(xí)”“深度學(xué)習(xí)”“機(jī)器學(xué)習(xí)”“人機(jī)協(xié)同”等核心議題成為人工智能教育研究的理論聚焦。

三、發(fā)文刊物與研究機(jī)構(gòu)

(一)發(fā)文刊物

整理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，我國(guó)發(fā)表關(guān)于人工智能教育方面研究論文的學(xué)術(shù)刊物有90多種，見(jiàn)表3。

由表3可知，國(guó)內(nèi)發(fā)表人工智能教育研究論文最多的期刊是《中小學(xué)信息技術(shù)教育》，共發(fā)文17篇；發(fā)文超過(guò)10篇的期刊有《遠(yuǎn)程教育雜志》《現(xiàn)代教育技術(shù)》和《中國(guó)信息技術(shù)教育》；排名前20位的期刊共發(fā)文114篇，占發(fā)文總量的32%，可見(jiàn)人工智能教育研究論文刊發(fā)較為集中。從刊物的性質(zhì)來(lái)看，教育類(lèi)期刊發(fā)表人工智能教育研究論文最多，發(fā)文數(shù)排名前20位中共有17種；從刊物的級(jí)別來(lái)看，發(fā)表人工智能教育研究論文排名前20位的刊物中，核心期刊(主要包括“中文核心”“CSSCI期刊”)共計(jì)10種；從刊物所在地來(lái)看，北京市刊物最多，共有10家，占據(jù)半壁江山，其余也分布在信息化教育比較發(fā)達(dá)的區(qū)域。

(二)研究機(jī)構(gòu)

研究機(jī)構(gòu)為學(xué)術(shù)研究的有序進(jìn)行提供了重要的平臺(tái)支撐。我國(guó)人工智能教育研究的主要機(jī)構(gòu)見(jiàn)表4。

表4 我國(guó)人工智能教育研究主要機(jī)構(gòu)(發(fā)文數(shù)排名前20)

表4數(shù)據(jù)表明，發(fā)表人工智能教育研究論文最多的是華東師范大學(xué)，共發(fā)文16篇；北京師范大學(xué)次之，發(fā)文11篇。排名前20位的研究機(jī)構(gòu)共發(fā)文93篇，占人工智能教育研究論文總數(shù)的26.1%，可見(jiàn)人工智能教育研究較為集中，也反映了人工智能教育研究機(jī)構(gòu)分布存在不平衡性。從研究機(jī)構(gòu)的屬性來(lái)看，排名前20位中高校共有18家，其中師范類(lèi)院校有11家，可見(jiàn)師范類(lèi)院校是人工智能教育研究之重鎮(zhèn)。需要指出的是，科大訊飛信息有限公司在人工智能教育研究中頗為搶眼，發(fā)文數(shù)量名列前茅。

四、研究層次與基金項(xiàng)目

(一)研究層次

統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，我國(guó)人工智能教育研究文獻(xiàn)分屬12個(gè)研究層次，具體情況見(jiàn)表5。

根據(jù)表5，從文獻(xiàn)的研究層次來(lái)看，30余年來(lái)人工智能教育研究多為基礎(chǔ)理論研究和基礎(chǔ)教育研究。其中基礎(chǔ)理論研究文獻(xiàn)最多，共計(jì)155篇，占發(fā)文總量的43.5%；基礎(chǔ)教育研究次之，發(fā)文59篇，占發(fā)文總量的16.6%。專(zhuān)業(yè)實(shí)用技術(shù)和應(yīng)用對(duì)策研究方面的文獻(xiàn)較少，這是今后推進(jìn)人工智能教育研究需要注意的問(wèn)題，確?；A(chǔ)理論研究與應(yīng)用對(duì)策研究互為支撐、協(xié)同并進(jìn)。

表5 我國(guó)人工智能教育文獻(xiàn)的研究層次統(tǒng)計(jì)

(二)基金項(xiàng)目

基金項(xiàng)目為學(xué)術(shù)研究提供了重要的經(jīng)費(fèi)支撐，它可以反映某一時(shí)期相關(guān)學(xué)科的理論聚焦和發(fā)展趨勢(shì)。根據(jù)表6統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，我國(guó)人工智能教育研究的基金項(xiàng)目共有14種，其中國(guó)家級(jí)基金項(xiàng)目6種，省廳級(jí)基金項(xiàng)目8種。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，省廳級(jí)基金項(xiàng)目目前僅分布于北京、上海、浙江、山東、吉林、貴州等省市，大部分省市區(qū)還沒(méi)有相關(guān)基金項(xiàng)目支撐?；痦?xiàng)目支撐論文共計(jì)31篇，占發(fā)文總量的8.7%，總體上看，基金項(xiàng)目論文占比不高。今后需要加大經(jīng)費(fèi)投入，確保人工智能教育研究有序推進(jìn)和高質(zhì)量發(fā)展。

五、高被引論文與高產(chǎn)作者

(一)高被引論文

被引次數(shù)是研究文獻(xiàn)學(xué)術(shù)水平的重要標(biāo)識(shí)，高被引意味著較高的學(xué)術(shù)關(guān)注度和學(xué)術(shù)影響力。我國(guó)人工智能教育研究高被引論文見(jiàn)表7。

表6 我國(guó)人工智能教育研究的項(xiàng)目支撐

表7 我國(guó)人工智能教育研究高被引論文(被引次數(shù)排名前10)

由表7可知，被引次數(shù)最多的文獻(xiàn)是閆志明等合作的《教育人工智能(EAI)的內(nèi)涵、關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用趨勢(shì)——美國(guó)〈為人工智能的未來(lái)做好準(zhǔn)備〉和〈國(guó)家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃〉報(bào)告解析》[3]。該文從教育人工智能的角度對(duì)美國(guó)兩份人工智能戰(zhàn)略規(guī)劃重要文獻(xiàn)作了深度解讀，因而受到我國(guó)研究者的高度關(guān)注，被引次數(shù)累計(jì)達(dá)99次。從高被引文獻(xiàn)的作者構(gòu)成來(lái)看，排名前10位中只有3篇是獨(dú)作，其余7篇均為合作成果，可見(jiàn)人工智能教育研究已經(jīng)出現(xiàn)多作者合作、多單位聯(lián)合的發(fā)展趨勢(shì)。從高被引文獻(xiàn)的發(fā)表時(shí)間來(lái)看，排名前10位中有5篇文獻(xiàn)發(fā)表于2017年，這表明新一代人工智能技術(shù)受到學(xué)界的廣泛關(guān)注。從高被引文獻(xiàn)的發(fā)表刊物來(lái)看，排名前10位中有4篇文獻(xiàn)刊于《遠(yuǎn)程教育雜志》，占該刊發(fā)文量的28.6%，可見(jiàn)《遠(yuǎn)程教育雜志》相當(dāng)重視人工智能教育研究。從高被引文獻(xiàn)的刊物級(jí)別來(lái)看，排名前10位中核心期刊占9家，可見(jiàn)高被引文獻(xiàn)主要發(fā)表在“中文核心”和“CSSCI期刊”等核心期刊上。

(二)高產(chǎn)作者

人工智能教育研究的高產(chǎn)作者統(tǒng)計(jì)情況見(jiàn)表8。

表8 我國(guó)人工智能教育研究高產(chǎn)作者(發(fā)文數(shù)排名10)

表8數(shù)據(jù)表明，人工智能教育研究文獻(xiàn)最多的是北京大學(xué)的賈積有，共發(fā)文4篇；發(fā)文3篇的有3人；發(fā)文2篇的有6人。此外，既是高被引論文作者又是高產(chǎn)作者的只有賈積有和余明華兩位，說(shuō)明高產(chǎn)不代表所有研究成果都是高質(zhì)量的，研究水平還需進(jìn)一步提升。

六、結(jié)論與未來(lái)研究展望

隨著新一代人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，學(xué)界對(duì)人工智能教育予以較多的關(guān)注，研究成果呈現(xiàn)不斷增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)?；谘芯楷F(xiàn)狀的梳理，研究成果的評(píng)判，今后要進(jìn)一步深化理論研究、拓展視野范圍、加強(qiáng)隊(duì)伍建設(shè)、強(qiáng)化經(jīng)費(fèi)保障，確保人工智能教育研究向縱深推進(jìn)。

一是進(jìn)一步深化理論研究。當(dāng)前人工智能教育的基礎(chǔ)理論研究專(zhuān)注于人工智能教育應(yīng)用層面，如應(yīng)用困境、突破路徑、融合方式、發(fā)展理念等，但對(duì)人工智能教育本身的關(guān)注不多，缺乏有理論深度的研究成果。從高被引文獻(xiàn)來(lái)看，排名前10位期刊文獻(xiàn)中僅有1篇涉及人工智能教育的概念內(nèi)涵，而關(guān)于人工智能教育應(yīng)用方面的文獻(xiàn)有7篇。今后要盡快扭轉(zhuǎn)理論研究不足的局面，進(jìn)一步深化基礎(chǔ)理論研究，為人工智能教育研究向縱深推進(jìn)提供學(xué)理支撐。一方面要對(duì)人工智能教育的科學(xué)內(nèi)涵、核心要素、基本特征等作出更為精深的學(xué)理探察，為人工智能教育研究有序推進(jìn)提供更為扎實(shí)的理論根基；另一方面要從人工智能發(fā)展史的宏大視閾審視人工智能教育問(wèn)題，以理論的價(jià)值、定位、基礎(chǔ)為切入點(diǎn)，不斷推進(jìn)人工智能教育理論體系的創(chuàng)新發(fā)展，繼而發(fā)揮理論指導(dǎo)實(shí)踐的作用。

二是進(jìn)一步拓展視野范圍。人工智能技術(shù)給教育領(lǐng)域帶來(lái)的變革是廣泛而深刻的，既包括哲學(xué)人文社會(huì)科學(xué)，也包括自然科學(xué)，還包括工程技術(shù)學(xué)科。但我國(guó)人工智能教育研究具有不平衡性，其研究成果主要集中于哲學(xué)人文社會(huì)科學(xué)基礎(chǔ)領(lǐng)域，而工程技術(shù)研究、自然科學(xué)研究和應(yīng)用技術(shù)研究文獻(xiàn)甚少?？梢?jiàn)，人工智能教育在自然科學(xué)、工程技術(shù)學(xué)科等領(lǐng)域的研究仍然有很大的拓展空間。今后，要積極引導(dǎo)自然科學(xué)和工程技術(shù)學(xué)科研究者投身到這一研究論域中來(lái)，就人工智能技術(shù)與自然科學(xué)、工程技術(shù)學(xué)科的對(duì)接與融合進(jìn)行學(xué)理探討。從學(xué)理層面厘清人工智能技術(shù)在自然科學(xué)和工程技術(shù)學(xué)科的應(yīng)用前景和發(fā)展趨勢(shì)，切實(shí)推進(jìn)人工智能教育研究全面均衡發(fā)展，為實(shí)現(xiàn)教育教學(xué)智能化轉(zhuǎn)型打下堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。

三是進(jìn)一步加強(qiáng)隊(duì)伍建設(shè)。從研究機(jī)構(gòu)來(lái)看，高校是我國(guó)人工智能教育研究的主要機(jī)構(gòu)，排名前20位中高校系統(tǒng)18家，行政機(jī)關(guān)1家，企業(yè)1家；從高產(chǎn)作者所在單位來(lái)看，排名前10位中高校系統(tǒng)8家，行政機(jī)關(guān)1家，學(xué)會(huì)組織1家；從發(fā)文刊物來(lái)看，排名前20位中教育類(lèi)期刊占17家，綜合類(lèi)期刊1家，專(zhuān)業(yè)性期刊2家?？梢?jiàn)，我國(guó)人工智能教育研究機(jī)構(gòu)集中在以高校為主體的教育系統(tǒng)，政界和業(yè)界研究成果占比較小。今后在鞏固教育系統(tǒng)研究人員的同時(shí)，還要大力吸引行政機(jī)關(guān)人員和業(yè)界技術(shù)人員關(guān)注和參與人工智能教育研究，通過(guò)加強(qiáng)隊(duì)伍建設(shè)、擴(kuò)大研究力量進(jìn)一步促進(jìn)人工智能教育研究繁榮興盛。

四是進(jìn)一步強(qiáng)化經(jīng)費(fèi)保障?？茖W(xué)研究的有序推進(jìn)和高質(zhì)量產(chǎn)出需要經(jīng)費(fèi)保障，基金項(xiàng)目是政府支持、引導(dǎo)和激勵(lì)科學(xué)研究的主要途徑。然而，目前我國(guó)人工智能教育研究的基金項(xiàng)目比重較低。表7統(tǒng)計(jì)可知，目前人工智能教育研究高被引次數(shù)排名前10位中有5篇研究得到基金項(xiàng)目支撐(其中國(guó)家級(jí)基金1項(xiàng)，省廳級(jí)基金4項(xiàng))。這充分說(shuō)明，我國(guó)人工智能教育研究的基金項(xiàng)目文獻(xiàn)占比不高。今后進(jìn)一步深化人工智能教育研究，需要不斷加大經(jīng)費(fèi)投入，強(qiáng)化經(jīng)費(fèi)保障，通過(guò)各層次、各類(lèi)別基金項(xiàng)目自助的方式引導(dǎo)學(xué)界、政界、業(yè)界研究人員關(guān)注和參與人工智能教育論域，前瞻布局一批新一代人工智能教育重大科技項(xiàng)目。