摘 要：智能時代，教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要目標(biāo)是轉(zhuǎn)向人工智能教育，推進(jìn)教育智能化，其突破口是教育智能技術(shù)創(chuàng)新。隨著以AIGC為代表的生成式通用人工智能（AGI）技術(shù)的突破，以及ChatGPT教育應(yīng)用的風(fēng)靡，人工智能教育的領(lǐng)域與學(xué)科迎來大發(fā)展機(jī)遇。雙向賦能形成了教育人工智能和智能化教育雙領(lǐng)域。人工智能教育學(xué)科的邏輯起點是人工智能與教育的雙向賦能，邏輯終點是教育的高績效和培養(yǎng)智能素養(yǎng)。本文分析了AIGC教育應(yīng)用的9大技術(shù)場景與4大角色任務(wù)，并基于人工智能與教育的雙向賦能理念，論述了人工智能教育的領(lǐng)域、學(xué)科與專業(yè)創(chuàng)新框架，提出了學(xué)科研究范式體系以及專業(yè)創(chuàng)新的源動力、任務(wù)與策略。

關(guān)鍵詞：AIGC；AGI；雙向賦能；教育人工智能；人工智能教育；領(lǐng)域創(chuàng)新；學(xué)科創(chuàng)新；專業(yè)創(chuàng)新

中圖分類號：G434 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-7615（2023）04-0012-15

DOI：10.15958/j.cnki.jywhlt.2023.04.002

一、ChatGPT、AIGC引爆人工智能教育大發(fā)展

2022年11月30日，美國OpenAI公司發(fā)布的ChatGPT（Chat Generative Pre-Trained Transformer，可直譯為“聊天式生成型預(yù)訓(xùn)練變換模型”）聊天機(jī)器人，引爆了生成式通用人工智能技術(shù)應(yīng)用，其后短短兩個月，使用該機(jī)器人的活躍用戶便超1億。ChatGPT基于GPT 3.5架構(gòu)，通過學(xué)習(xí)大量現(xiàn)成文本和對話集，能夠像人類那樣即時對話，流暢回答各種問題。2023年3月15日，ChatGPT基于GPT-4架構(gòu)進(jìn)行了迭代升級，其后出現(xiàn)了使用GPT-4作為驅(qū)動基礎(chǔ)，允許自主執(zhí)行任務(wù)，無需用戶提示每個操作的AutoGPT[1]。未來，具有多模態(tài)輸入、輸出和處理功能的GPT-5將推出。AutoGPT的最大特點，在于能全自動地根據(jù)任務(wù)指令進(jìn)行分析和執(zhí)行，自行提問并回答，中間環(huán)節(jié)不需要用戶參與。GPT模型此前已有GPT-1、GPT-2、GPT-3版本，由OpenAI分別于2018年6月、2019年2月、2020年5月發(fā)布，其模型參數(shù)量和預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不斷增加，其泛化、理解、轉(zhuǎn)換、學(xué)習(xí)能力不斷增強(qiáng)。GPT系統(tǒng)已可用于文案寫作、藝術(shù)創(chuàng)作、科研輔助、智能編程、智能教學(xué)、智能控制、智能客服、社交娛樂等領(lǐng)域。

GPT屬人工智能生成內(nèi)容（Artificial Intelligence Generated Context，簡稱AIGC）中的一種代表性模型。AIGC技術(shù)可被用于生成文本、圖像、聲音、視頻、代碼及其他跨模態(tài)內(nèi)容。AIGC的發(fā)展經(jīng)歷了萌芽期（20世紀(jì)50年代至90年代）、沉淀積累期（20世紀(jì)90年代至21世紀(jì)10年代）、快速發(fā)展期（21世紀(jì)10年代至今）。其中，代表性事件有：1957年，萊杰倫·希勒與倫納德·艾薩克森推出了由計算機(jī)制作的音樂《依利亞克組曲（Illiac Suite）》；1966年，約瑟夫·魏岑鮑姆與肯尼斯·科爾比推出了人機(jī)可對話機(jī)器人Eliza；2007年，出現(xiàn)了由人工智能創(chuàng)作的小說1 The Road；2012年，微軟推出了全自動同聲傳譯系統(tǒng)；2018年，英偉達(dá)推出的StyleGAN可自動生成高質(zhì)量圖片；2019年，DeepMind研發(fā)的Dual Video Discriminator GAN人工智能模型可自動生成連續(xù)視頻；2023年，百度發(fā)布的“文心一言”大語言模型，初具“文學(xué)創(chuàng)作、商業(yè)文案創(chuàng)作、數(shù)理邏輯推算、中文理解、多模態(tài)生成”等功能。

AIGC體現(xiàn)了知識內(nèi)容由專家（P）生成、用戶（U）生成向人工智能（AI）生成的飛躍，同時標(biāo)志著AI由分析式向生成式的飛躍。分析式AI主要利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)完成分類、預(yù)測、決策等任務(wù)，誕生了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)。生成式AI能利用學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)產(chǎn)生模式創(chuàng)造新樣本，誕生了大型Transformer網(wǎng)絡(luò)模型等技術(shù)。未來，通用型人工智能（AGI，Artificial General Intelligence）賦能，有可能使智能系統(tǒng)像人一樣學(xué)習(xí)、工作與創(chuàng)新。AIGC技術(shù)在教育中的應(yīng)用，可從技術(shù)場景與角色任務(wù)兩個維度來分析，見表1。

生成式通用人工智能引爆智能教育的大討論，并受到廣泛關(guān)注[4-5]，我們必須審時度勢，抓住人工智能大發(fā)展機(jī)遇，共創(chuàng)人工智能教育的領(lǐng)域、學(xué)科與專業(yè)建設(shè)新天地。

二、人工智能與教育的雙向賦能

（一）賦能與雙向賦能

賦能，從字面上看指給予能力，從管理學(xué)視角看指賦權(quán)增能，從技術(shù)學(xué)視角看指提升主體性能，從系統(tǒng)科學(xué)視角看指提升系統(tǒng)功能。賦能的基本方式有外在增能與內(nèi)在使能兩種。在傳播學(xué)中，“媒體是人體的延伸”強(qiáng)調(diào)的是利用媒體賦予人體新的機(jī)能，包括提高人的感覺能力，打破人的感官刺激習(xí)慣，賦予媒體功能的互補(bǔ)。

在人工智能領(lǐng)域，人工智能是人腦的延伸，強(qiáng)調(diào)利用算法模擬人腦的機(jī)能，賦予人造系統(tǒng)新的認(rèn)知或決策能力。

在人工智能教育領(lǐng)域，人工智能與教育的賦能是雙向的：一方面，通過人工智能賦能教育，使教育因“人工智能”這個內(nèi)生變量而產(chǎn)生革命性變化，轉(zhuǎn)化為智能化教育這個新形態(tài)；另一方面，通過教育賦能人工智能，使人工智能因“教育”這個特定應(yīng)用場景而產(chǎn)生具有“教育”特征的人工智能（簡稱教育人工智能）。其中，“智能化教育”的終極目標(biāo)是追求高質(zhì)量的個性化教育，“教育人工智能”的核心技術(shù)是教學(xué)算法。

（二）人工智能賦能教育：智能化教育的興起

智能化教育是指基于智能感知、教學(xué)算法與數(shù)據(jù)決策等技術(shù)，利用智能工具對學(xué)習(xí)者、教師、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)媒體及教育環(huán)境進(jìn)行自動分析，實施精準(zhǔn)干預(yù)，支持個性化學(xué)習(xí)與規(guī)模化教學(xué)，形成教育的智能生態(tài)，培養(yǎng)學(xué)習(xí)者智能素養(yǎng)和實現(xiàn)教育高績效的理論與實踐。

在智能化教育中，AI從技術(shù)基礎(chǔ)、基本策略、目標(biāo)定位三個層面[6]對教育賦能，即利用智能感知、教學(xué)算法、數(shù)據(jù)決策技術(shù)為教學(xué)系統(tǒng)中信息的采集、處理和應(yīng)用等賦能；通過培養(yǎng)智能素養(yǎng)和促進(jìn)教學(xué)優(yōu)化，為教育的價值賦能。

AI為教育賦能，其實是技術(shù)為教育賦能的體現(xiàn)。從光電技術(shù)誕生至今，已經(jīng)歷了電影技術(shù)、錄音技術(shù)、幻燈技術(shù)、電視技術(shù)、多媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為教育賦能而興起的電影教育、錄音教育、幻燈教育、電視教育、多媒體教育、網(wǎng)絡(luò)教育。這些教育可統(tǒng)稱為“電化”教育。智能時代的“電化”教育主要表現(xiàn)為智能化教育。

（三）教育賦能人工智能：教育人工智能的形成

教育人工智能是指用于教育場域且具有教育特征與功能的人工智能。教育為AI賦能，使AI有了新的應(yīng)用領(lǐng)域、新的門類，使AI在通用的機(jī)器感知、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器推理、機(jī)器行為等腦功能模型基礎(chǔ)上，創(chuàng)新出智能學(xué)生模型、智能教師模型、智能教學(xué)決策模型、智能教材模型、智能教學(xué)系統(tǒng)模型、智能教學(xué)環(huán)境模型等專業(yè)模型。

同時，教育為AI賦能，其實是教育為技術(shù)賦能的延續(xù)。教育電影、教育錄音、教育幻燈、教育電視、教育多媒體、教育網(wǎng)絡(luò)等專業(yè)技術(shù)與媒體類型，無一不具有教育特征和教育功能。例如，都強(qiáng)調(diào)面向特定的教學(xué)對象，具有特定的教學(xué)作用，符合認(rèn)知特點和教學(xué)規(guī)律。教育人工智能，同樣要體現(xiàn)教育特點并具有教育功能。教育AI，按其來源分，有專門設(shè)計的教育AI和可利用的教育AI；按教育系統(tǒng)與環(huán)境的要素分，有智能教師、智能學(xué)生、智能教育內(nèi)容、智能教育工具、智能教育平臺、智能教育環(huán)境等。

（四）人工智能教育的領(lǐng)域、學(xué)科與專業(yè)創(chuàng)新框架模型

1.模型內(nèi)容

基于雙向賦能的人工智能教育的領(lǐng)域、學(xué)科與專業(yè)創(chuàng)新框架模型，如圖1所示。

從圖1可以看出，基于雙向賦能，形成了智能化教育與教育人工智能兩大學(xué)術(shù)領(lǐng)域。通過對這兩大領(lǐng)域的不斷探索與創(chuàng)新，可逐步形成人工智能教育學(xué)科。該學(xué)科的建設(shè)任務(wù)包括三個方面：一是作為知識體系的人工智能教育學(xué)科，要逐步明確學(xué)科的邏輯起點、知識體系、學(xué)科性質(zhì)與定位，了解學(xué)科發(fā)展路徑，形成學(xué)科研究范式與方法；二是作為知識生產(chǎn)組織的學(xué)科，要明確學(xué)科使命和建制，建立學(xué)科隊伍，編制學(xué)術(shù)刊物，設(shè)置學(xué)位點；三是作為教學(xué)科目的學(xué)科，包括教學(xué)科目的劃分與內(nèi)容組織、實施計劃、課程設(shè)置與教學(xué)評價等。

基于學(xué)科建設(shè)和為智能社會培養(yǎng)人才的目標(biāo)，逐步形成人工智能教育專業(yè)。該專業(yè)有智能化教育、教育人工智能、智能科技教育等專業(yè)方向。在專業(yè)建設(shè)中，要明確專業(yè)人才需求與培養(yǎng)方案，落實專業(yè)課程與教學(xué)，開展專業(yè)實踐與評價，建立專業(yè)機(jī)構(gòu)及場所，實施專業(yè)認(rèn)證。

總體看，領(lǐng)域建設(shè)是學(xué)科建設(shè)的基礎(chǔ)，學(xué)科建設(shè)是專業(yè)建設(shè)的基礎(chǔ)，通過學(xué)科建設(shè)評價可調(diào)控領(lǐng)域建設(shè)，通過專業(yè)建設(shè)評價可調(diào)控學(xué)科及領(lǐng)域建設(shè)。在領(lǐng)域建設(shè)中，教育人工智能子領(lǐng)域又是智能化教育子領(lǐng)域的重要支撐，也是當(dāng)前教育技術(shù)學(xué)專業(yè)創(chuàng)新的重點。同時，智能化教育是人工智能與教育融合的目標(biāo)，是各學(xué)科開展人工智能教育的努力方向，能為教育人工智能的研發(fā)提供現(xiàn)實需求與檢驗場域。

2.建模目的

（1）落實國家發(fā)展規(guī)劃，促進(jìn)人工智能學(xué)科建設(shè)。2017年，國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》強(qiáng)調(diào)，“到2025年人工智能基礎(chǔ)理論實現(xiàn)新突破”“完善人工智能領(lǐng)域?qū)W科布局，設(shè)立人工智能專業(yè)，推進(jìn)人工智能領(lǐng)域一級學(xué)科建設(shè)”[7]。本模型有助于推進(jìn)教育人工智能和智能化教育兩大子學(xué)科模塊的建設(shè)。

（2）面向智能社會人才培養(yǎng)，推進(jìn)人工智能教育專業(yè)建設(shè)。該模型有助于為研制人工智能教育專業(yè)人才培養(yǎng)方案和專業(yè)體系頂層設(shè)計提供思路。

（3）適應(yīng)智能時代的發(fā)展，推進(jìn)教育技術(shù)學(xué)科、專業(yè)與課程改革?，F(xiàn)有的教育技術(shù)核心是教育信息技術(shù)，強(qiáng)調(diào)多媒體網(wǎng)絡(luò)的教育應(yīng)用。隨著智能科學(xué)與技術(shù)在教育領(lǐng)域的推廣應(yīng)用，教育技術(shù)亟待由教育信息技術(shù)向教育智能技術(shù)轉(zhuǎn)型。

3.建模依據(jù)

（1）理論依據(jù)。包括人工智能教育原理、科技與教育雙向賦能理論、教育科學(xué)學(xué)、教育社會學(xué)等方面的理論依據(jù)。其中，人工智能教育原理分別從教育層面、教學(xué)層面、要素運(yùn)行層面闡明了人工智能教育的基本規(guī)律。教育科學(xué)學(xué)理論有助于明確人工智能教育學(xué)科在教育科學(xué)體系中的定位，教育社會學(xué)理論有助于探討人工智能教育與社會智能化過程的關(guān)系以及智能人才培養(yǎng)的問題。

（2）實踐依據(jù)。表現(xiàn)為國家政策傾向、社會發(fā)展需要、教育技術(shù)專業(yè)創(chuàng)新、教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型等的支持作用。在教育技術(shù)專業(yè)發(fā)展中，已經(jīng)歷過教育視聽技術(shù)、教育信息技術(shù)等學(xué)科與專業(yè)的興起、發(fā)展與更新，本模型是原有演變的延續(xù)。

4.模型應(yīng)用策略

本模型的應(yīng)用應(yīng)把握如下策略：一是內(nèi)在邏輯方面，先基于雙向賦能，促進(jìn)人工智能教育領(lǐng)域建設(shè)，再進(jìn)行學(xué)科建設(shè)，最后進(jìn)行專業(yè)建設(shè)；二是發(fā)展趨勢方面，要整體把握，分項落實；三是要立足現(xiàn)實，基于教育技術(shù)學(xué)科與專業(yè)的現(xiàn)實基礎(chǔ)，面向人才需求，講究實效。

三、智能化教育與教育人工智能領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)、演變與創(chuàng)新

（一）人工智能教育的兩大領(lǐng)域及其關(guān)系

智能化教育和教育人工智能是人工智能教育研究的兩大領(lǐng)域，二者之間的關(guān)系見表2。

（二）智能化教育領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)、演變與創(chuàng)新

1.智能化教育領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)

包括由教師、學(xué)生、教育內(nèi)容、教育媒體所組成的智能教育要素結(jié)構(gòu)，由智能教學(xué)環(huán)境、教學(xué)系統(tǒng)要素所組成的AI與教學(xué)深度融合結(jié)構(gòu)，由教學(xué)設(shè)計、教學(xué)實施、教學(xué)評價所組成的智能化教學(xué)實踐結(jié)構(gòu)。

2.智能化教育領(lǐng)域的演變

人工智能教育包括智能化教育與智能科技教育。智能化教育的演變，按智能技術(shù)應(yīng)用的深度和廣度，可分為人工智能輔助教育與人工智能深度融合教育兩個發(fā)展階段。

在人工智能輔助教育階段，人工智能作為一種感知工具、認(rèn)知工具、管理工具、測評工具、分析工具，幫助教師與學(xué)生進(jìn)行一些教學(xué)活動，以提高教學(xué)績效為主要目標(biāo)，但教育形態(tài)尚未發(fā)生根本性變化。

在人工智能深度融合教育階段，智能化教學(xué)環(huán)境全面建立，智能化教學(xué)方式可以按需選用，智能化教學(xué)結(jié)構(gòu)已經(jīng)形成，教育思想、教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)模式、教學(xué)組織形式、教學(xué)評價等全面智能化，并形成新的教育形態(tài)。

3.智能化教育領(lǐng)域的創(chuàng)新

包括對已有領(lǐng)域的優(yōu)化和對潛在領(lǐng)域的挖掘兩個方面。所謂優(yōu)化，從系統(tǒng)科學(xué)角度看，是指使系統(tǒng)結(jié)構(gòu)更合理、系統(tǒng)過程更協(xié)調(diào)、系統(tǒng)功能更好的調(diào)整過程。智能化教育領(lǐng)域的優(yōu)化強(qiáng)調(diào)，要不斷調(diào)整現(xiàn)有智能教育的知識體系、技術(shù)體系、方法體系、活動體系、評價體系等，使其更適應(yīng)教育環(huán)境條件，滿足教育需要，并確保其運(yùn)行能取得高質(zhì)量的教育效果。

智能化教育領(lǐng)域的創(chuàng)新點主要有：關(guān)注不同種類教育的智能化（如普通教育、特殊教育、成人教育、職業(yè)教育、遠(yuǎn)程教育、黨員教育、家庭教育、社會教育等的智能化）；聚焦不同層面的教育智能化問題（如教育智能化發(fā)展戰(zhàn)略與規(guī)劃的制定、智能化課程的設(shè)置與開發(fā)、智能化教材的編制、智能化教學(xué)資源與環(huán)境的設(shè)計與開發(fā)、智能化教學(xué)策略的選擇與運(yùn)用、智能化教學(xué)管理與評價等）；重點加強(qiáng)四大基本策略（利用智能工具進(jìn)行自動分析、實施精準(zhǔn)干預(yù)、支持個性化學(xué)習(xí)與規(guī)?；虒W(xué)、形成教育的智能生態(tài)）的研究；進(jìn)而建立比較完善的智能備課、智能授課、智能輔導(dǎo)、智能教學(xué)管理等的理論體系、實踐體系與研究方法體系。

基于AIGC的智能化教育中，除表1中的9大技術(shù)場景和4大角色任務(wù)所引發(fā)的創(chuàng)新點外，還需關(guān)注如下領(lǐng)域：更新AI教育哲學(xué)體系，改革課程、教材、教法、學(xué)法、教學(xué)評價體系，加強(qiáng)AI教育應(yīng)用的倫理、安全性、可靠性研究，建立AI教育的審核與認(rèn)證體系，避免數(shù)據(jù)算法毒害與技術(shù)綁架。

（三）教育人工智能領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)、演變與創(chuàng)新

1.教育人工智能領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)

教育人工智能領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)包括以下幾個方面。一是不同層次的教育人工智能結(jié)構(gòu)：基礎(chǔ)層——智能感知系統(tǒng)（如智能傳感器、智能攝像頭）、智能通信網(wǎng)（如5/6G網(wǎng)絡(luò)、智能互聯(lián)網(wǎng)、近場通信）、智能計算芯片與云服務(wù)；支撐層——圖像識別、語音識別、場景感知、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識發(fā)現(xiàn)、機(jī)器翻譯等；應(yīng)用層——教學(xué)專家系統(tǒng)、智能教學(xué)平臺、智能教學(xué)工具、智能教學(xué)測評系統(tǒng)、教學(xué)機(jī)器人、智能教室等。二是不同原理的教育人工智能結(jié)構(gòu)，如基于符號主義數(shù)理邏輯的教學(xué)專家系統(tǒng)，基于連接主義深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器視覺與語音識別系統(tǒng)，基于行為主義類腦計算的教學(xué)機(jī)器人。三是不同集成度的教育人工智能結(jié)構(gòu)，如功能較單一的智能教學(xué)APP，功能較全面的智能教學(xué)平臺，集成度較高的智能校園與智能教育云。

將新一代人工智能技術(shù)中的知識計算引擎與知識服務(wù)技術(shù)、跨媒體分析推理技術(shù)、群體智能技術(shù)、混合增強(qiáng)智能技術(shù)、自主無人系統(tǒng)技術(shù)、虛擬現(xiàn)實智能建模與元宇宙技術(shù)、智能通信技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計算技術(shù)以及AIGC、AGI等，如何轉(zhuǎn)化為教育智能技術(shù)，是教育人工智能技術(shù)研究的主攻方向。

2.教育人工智能領(lǐng)域的演變

（1）萌芽期（1956—2016年）。以1956年“人工智能”（Artificial Intelligence）這個詞的誕生為起點，以2016年AlphaGo打敗世界圍棋冠軍而掀起AI教育熱為終點。其中，基于梅瑞爾的教學(xué)處理理論（Instructional Transaction Theory，簡稱ITT）[8-9]開發(fā)的教學(xué)設(shè)計專家系統(tǒng)ID ExpertTM原型[10]和改進(jìn)型的IDXelerator系統(tǒng)，是20世紀(jì)90年代智能教學(xué)系統(tǒng)的典型代表[11]。在該時期，因人工智能技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)等的限制，教育人工智能只是在很小的范圍內(nèi)進(jìn)行一些探索性應(yīng)用。

（2）初步發(fā)展期（2017年至今）。2017年7月8日，國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》吹響了社會智能化的號角，教育人工智能領(lǐng)域與學(xué)科建設(shè)受到前所未有的重視。目前，已有多種學(xué)科教學(xué)智能APP、智能教學(xué)平臺、智能教學(xué)機(jī)器人產(chǎn)品被推廣應(yīng)用，見表3。近年來，面向教育應(yīng)用的GPT大模型和AIGC技術(shù)的開發(fā)受到廣泛關(guān)注，智慧教室、智慧校園、智能教育元宇宙建設(shè)正在鋪開。但總體看，教育人工智能領(lǐng)域尚缺乏標(biāo)準(zhǔn)化、系統(tǒng)化、專業(yè)化的理論體系與技術(shù)體系，專業(yè)課程建設(shè)與人才培養(yǎng)亟待加強(qiáng)。

3.教育人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新

從學(xué)科視角看，教育人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新有原理類、軟件類、硬件類等子域，其建設(shè)重點與策略如下：

（1）原理類領(lǐng)域。建設(shè)重點包括計算教育原理[12-13]、教學(xué)算法、教育大數(shù)據(jù)處理方法、教育人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、教育人工智能倫理等。其中，計算教育是指通過采集教育數(shù)據(jù)，用數(shù)學(xué)模型和計算機(jī)技術(shù)，模擬、分析教育現(xiàn)象，發(fā)現(xiàn)教育規(guī)律，解釋、預(yù)測和控制教育狀態(tài)，以達(dá)到優(yōu)化教育過程和效果的目標(biāo)，是人工智能教育的一個重要子領(lǐng)域。建設(shè)策略為：加強(qiáng)基礎(chǔ)理論研究、學(xué)科交叉研究，面向?qū)嵺`，面向需求，循序漸進(jìn)，逐步建立起新的子學(xué)科。

（2）軟件類領(lǐng)域。建設(shè)重點包括教育智能軟件工程、智能教學(xué)APP開發(fā)、智能教學(xué)平臺開發(fā)、教學(xué)專家系統(tǒng)開發(fā)、智能教學(xué)測評系統(tǒng)開發(fā)、智能教學(xué)機(jī)器人開發(fā)、智能教學(xué)軟件評價標(biāo)準(zhǔn)研究等。建設(shè)策略為：針對用戶需求，組建專業(yè)團(tuán)隊進(jìn)行設(shè)計與開發(fā)；由教育主管部門牽頭，組織大型機(jī)構(gòu)開發(fā)一系列開源模塊，以便師生按需設(shè)置和使用；鼓勵A(yù)I企業(yè)參與研發(fā)，在教育管理部門或機(jī)構(gòu)的監(jiān)督下，形成健康運(yùn)行的智能教育軟件生態(tài)。

（3）硬件類領(lǐng)域。建設(shè)重點包括智能教學(xué)終端設(shè)備（如智能手機(jī)、平板電腦、智能交互電子白板），智能數(shù)據(jù)采集設(shè)備（如基于攝像頭的行為數(shù)據(jù)采集、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的心理數(shù)據(jù)采集、基于可穿戴設(shè)備的生理信息采集），智能教學(xué)服務(wù)器，智能教學(xué)音像設(shè)備，智能教學(xué)環(huán)境控制設(shè)備（如智能燈光、智能空調(diào)等），教學(xué)機(jī)器人設(shè)備等的研制、應(yīng)用與維護(hù)。建設(shè)策略為：加強(qiáng)智能（慧）教學(xué)實驗室/教室、智慧校園建設(shè)，制訂有關(guān)建設(shè)與評估標(biāo)準(zhǔn)，合理安排建設(shè)與維護(hù)經(jīng)費(fèi)；支持企業(yè)研發(fā)、制造和維護(hù)教育智能硬件系統(tǒng)。

按照國家自然科學(xué)基金項目子類“教育信息科學(xué)與技術(shù)（F0701）”的戰(zhàn)略定位，強(qiáng)調(diào)利用智能信息技術(shù)方法開展原創(chuàng)性、基礎(chǔ)性、前瞻性、交叉性研究，進(jìn)而實現(xiàn)“教育主體可理解、教育情境可計算、教育規(guī)律可解釋、教育服務(wù)可定制”的遠(yuǎn)景目標(biāo)。項目研究的熱點領(lǐng)域主要有：智能技術(shù)支持的學(xué)習(xí)者特征挖掘與建模，智能教育資源的聚合與供給機(jī)制，智能學(xué)習(xí)環(huán)境建構(gòu)技術(shù)，個性化學(xué)習(xí)支持服務(wù)技術(shù)，智能技術(shù)支持的教育評價，基于教育神經(jīng)科學(xué)的學(xué)習(xí)發(fā)生機(jī)理，智能教育產(chǎn)品研發(fā)，人機(jī)協(xié)同教育創(chuàng)新，通用人工智能的教育應(yīng)用等[14]。

四、人工智能教育學(xué)科創(chuàng)新

（一）人工智能教育學(xué)科創(chuàng)新的必要性與可行性

學(xué)科是指“制度化、建制化的科學(xué)研究領(lǐng)域”“理論化、系統(tǒng)化的科學(xué)知識”[15]。“通常從三層含義上定義學(xué)科：一是學(xué)問的分支；二是教學(xué)的科目；三是學(xué)術(shù)的組織。”[16]學(xué)科建設(shè)是指學(xué)科的創(chuàng)設(shè)與完善。人工智能教育學(xué)科創(chuàng)新的必要性體現(xiàn)在：一是亟需系統(tǒng)化的人工智能教育知識體系指導(dǎo)實踐，避免知識零散和知其然不知其所以然；二是亟需加強(qiáng)人工智能教育學(xué)術(shù)共同體、學(xué)術(shù)刊物、學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)等學(xué)科組織建設(shè)，使學(xué)科發(fā)展有良好的環(huán)境和后勁；三是亟需加強(qiáng)人工智能教育的教學(xué)科目建設(shè)，包括教學(xué)內(nèi)容的選擇與組織、教學(xué)大綱和學(xué)科評價方案的制訂等。

人工智能教育學(xué)科創(chuàng)新切實可行，主要表現(xiàn)在：政策上，符合國家政策和教育發(fā)展規(guī)劃；理論上，通過借鑒信息技術(shù)教育學(xué)科建設(shè)的成熟經(jīng)驗，整合人工智能教育的系列研究成果，使理論創(chuàng)新具有扎實基礎(chǔ)；實踐上，計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科門類中已有人工智能科技教育之類的子學(xué)科，在教育學(xué)門類下已有智能化教育與智慧教育之類的大量探索。

（二）人工智能教育學(xué)科的研究對象與性質(zhì)

人工智能教育學(xué)科的研究對象是智能化教育和教育人工智能，這是由人工智能教育的兩大領(lǐng)域決定的。要通過學(xué)科研究，解決兩大領(lǐng)域中的問題，發(fā)現(xiàn)科學(xué)現(xiàn)象，揭示內(nèi)在規(guī)律。

人工智能教育學(xué)科具有如下性質(zhì)：一是人工智能與教育的交叉學(xué)科，二是教育技術(shù)學(xué)科下的新型分支學(xué)科，三是以培養(yǎng)智能素養(yǎng)和促進(jìn)教學(xué)優(yōu)化為根本宗旨、面向教育智能化的應(yīng)用性學(xué)科。

（三）人工智能教育學(xué)科的邏輯起點與基本框架

1.邏輯起點

邏輯起點是指學(xué)說（理論、思想、流派等）中最基本、最簡單的起始范疇，是學(xué)說賴以建立的基礎(chǔ)。邏輯起點與學(xué)說的建構(gòu)及體系直接相關(guān)。

關(guān)于人工智能教育學(xué)科的邏輯起點，有多種看法，如人工智能、教育、基于人工智能的教育、教育中的人工智能、賦能、人工智能賦能教育、教育賦能人工智能、人工智能與教育的“雙向賦能”、計算教育等。本文認(rèn)為，邏輯起點中的概念抽象程度不宜太高（如人工智能、教育、賦能）或太低（如人工智能教育、計算教育），同時應(yīng)與研究對象相符，不能太偏（如基于人工智能的教育、教育中的人工智能、人工智能賦能教育、教育賦能人工智能）。人工智能教育學(xué)科的邏輯起點是人工智能與教育“雙向賦能”，這一邏輯起點有助于拓展學(xué)科領(lǐng)域，建構(gòu)學(xué)科內(nèi)容體系，團(tuán)結(jié)學(xué)科隊伍，實現(xiàn)學(xué)科價值，促進(jìn)專業(yè)發(fā)展。此外，“計算教育”更多地表現(xiàn)為一種研究范式，而不是邏輯起點。

2.基本框架

基于上述認(rèn)識，可構(gòu)建出人工智能教育學(xué)科的邏輯結(jié)構(gòu)模型（見圖2）、知識體系框架（見圖3）、勞動組織框架（見圖4）、教學(xué)科目體系框架（見表4）。

從圖2可知，人工智能教育的邏輯起點是人工智能與教育“雙向賦能”，邏輯中介是“智能化教育”和“教育人工智能”，邏輯終點是實現(xiàn)人工智能教育的兩大目標(biāo)（教育的高績效和培養(yǎng)智能素養(yǎng)）。人工智能教育學(xué)科的發(fā)展有社會的、技術(shù)的、教育的和研究范式的背景。

從圖3可知，人工智能教育學(xué)科的本體知識，有本質(zhì)論、發(fā)展論、主體論、倫理論、目標(biāo)論、過程論、方法論、課程論、資源論、環(huán)境論、管理論等一系列內(nèi)容。其理論基礎(chǔ)知識包括學(xué)習(xí)理論、課程與教學(xué)論、系統(tǒng)科學(xué)理論、智能科學(xué)理論等，技術(shù)基礎(chǔ)知識包括建模與算法、智能系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)、智能數(shù)據(jù)庫、智能編程、智能感知、數(shù)據(jù)決策、AIGC與AGI等方面的技術(shù)。

從圖4可知，人工智能學(xué)科的勞動組織包括學(xué)科制度（定位）、學(xué)科機(jī)構(gòu)、學(xué)術(shù)刊物、學(xué)會活動、學(xué)位點與專業(yè)設(shè)置等方面的內(nèi)容。

表4從教育技術(shù)學(xué)專業(yè)人工智能教育方向這個視角，列出了不同辦學(xué)層次的人工智能教育的教學(xué)科目名稱，分為專業(yè)主干課和專業(yè)拓展課兩類。各學(xué)?？筛鶕?jù)辦學(xué)背景、就業(yè)取向、師資條件等實際情況進(jìn)行調(diào)整與補(bǔ)充。其中，人工智能教育學(xué)是一門研究人工智能教育現(xiàn)象、本質(zhì)和規(guī)律，優(yōu)化教育過程，實現(xiàn)教育高績效的科學(xué)。人工智能教育學(xué)是教育學(xué)科的新分支，在人工智能教育學(xué)科的教學(xué)科目體系中具有核心支撐作用。

（四）人工智能教育學(xué)科研究的范式與方法

學(xué)科建立的三要素是：相對獨立的研究對象、研究方法與知識體系。人工智能教育學(xué)科研究中可采用的研究范式有6種，見圖5。

從哲學(xué)高度探討人工智能教育的本質(zhì)、價值、內(nèi)容、目的、變化機(jī)制、發(fā)展規(guī)律等，可采用哲學(xué)思辨研究范式。借用自然科學(xué)的研究范式，運(yùn)用數(shù)學(xué)工具精確描述教育事實和解釋教育現(xiàn)象，以期發(fā)現(xiàn)普適性的人工智能教育規(guī)律，屬于實證主義研究范式。而以研究者本人為研究工具，在自然情境下，使用實地體驗、開放性訪談、觀察、文獻(xiàn)分析、個案調(diào)查等方法，對人工智能教育現(xiàn)象進(jìn)行深入和長期的整體性研究，使用歸納法分析資料并形成理論，通過與研究對象互動對其行為意義建構(gòu)解釋性理解，為人文主義研究范式。這三種范式處于圖中的外層，是各學(xué)科通用的研究范式。

通過對復(fù)雜教學(xué)系統(tǒng)的運(yùn)行進(jìn)行干預(yù)，采用定性、定量結(jié)合與設(shè)計者、實施者、研究者合作的方式，在解決實際教學(xué)問題和提高教學(xué)績效的過程中，建構(gòu)設(shè)計原則與教學(xué)理論，即基于干預(yù)主義的設(shè)計研究范式。在人工智能教育活動中，存在人—機(jī)間、人—機(jī)—人間、人—人間的多種交互作用，可從交互內(nèi)容、交互活動、交互教學(xué)行為、交互群體關(guān)系、交互活動層次等多視角進(jìn)行分析，從而探討交互主體間相互作用的機(jī)制與運(yùn)行規(guī)律，進(jìn)而建立相應(yīng)的人工智能教育理論，屬于基于互動主義的交互研究范式。設(shè)計研究范式和交互研究范式是具有教育技術(shù)學(xué)科特色的研究范式，處于圖5的中間層。

以通過智能感知實時采集密集型教育數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以建模仿真為手段，通過數(shù)據(jù)挖掘和算法運(yùn)用，解決人工智能教育中的自動分析、精準(zhǔn)干預(yù)、大規(guī)模個性化教學(xué)等方面的問題，揭示智能化教育規(guī)律，這種基于大數(shù)據(jù)和建模計算的教育研究范式，簡稱計算教育研究范式。計算教育研究范式是人工智能教育學(xué)科特有的研究范式，該范式與傳統(tǒng)定量研究范式的比較見表5。

人工智能教育學(xué)科研究方法隨研究的問題、目標(biāo)、范式的不同而有不同的選擇。其中計算教育研究范式中的研究方法可借用人工智能的研究方法。近年來，一些學(xué)者在該領(lǐng)域進(jìn)行了卓有成效的探討[17-18]。

五、人工智能教育專業(yè)創(chuàng)新

（一）專業(yè)創(chuàng)新的源動力：賦能與需求的推動

自20世紀(jì)初以來，技術(shù)與教育的雙向賦能已推動教育技術(shù)學(xué)專業(yè)產(chǎn)生了一系列變革。其中，20世紀(jì)初至80年代，視聽技術(shù)與教育的雙向賦能推動了教育視聽技術(shù)專業(yè)的發(fā)展；20世紀(jì)90年代至21世紀(jì)10年代，多媒體網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與教育的雙向賦能推動了教育信息技術(shù)專業(yè)的發(fā)展；20世紀(jì)20年代以來，人工智能技術(shù)與教育的雙向賦能正促進(jìn)教育智能技術(shù)專業(yè)的發(fā)展。為適應(yīng)社會發(fā)展對教育技術(shù)專業(yè)人才的新要求，在專業(yè)變革的每一個階段，都需要探索一系列新的理論與技術(shù)，進(jìn)行一系列新的課程建設(shè)，改革專業(yè)培養(yǎng)方案。這種變革意味著專業(yè)的大調(diào)整、大發(fā)展，意味著挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存。目前，我國各高校已經(jīng)瞄準(zhǔn)教育智能化這個大方向，紛紛建立智能（慧）教育研究機(jī)構(gòu)，開設(shè)相關(guān)課程，進(jìn)行專業(yè)調(diào)整，并初見成效。然而，系統(tǒng)化的人工智能教育專業(yè)建設(shè)仍任重道遠(yuǎn)。

基于OBE（Outcomes-Based Education的簡稱[19]，可理解為結(jié)果/產(chǎn)出/目標(biāo)導(dǎo)向教育）理念[20]，人工智能教育專業(yè)建設(shè)的基本宗旨，應(yīng)根據(jù)智能社會對專業(yè)人才的需求來制訂專業(yè)培養(yǎng)方案。智能社會對專業(yè)人才的需求是多方面的，其核心需求是具備智能素養(yǎng)。智能素養(yǎng)是指人恰當(dāng)使用智能技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)造創(chuàng)新活動以及提高活動績效所形成的品格、能力和修養(yǎng)。智能素養(yǎng)的關(guān)鍵要素有智能學(xué)習(xí)素養(yǎng)、智能做事素養(yǎng)、智能處世素養(yǎng)。智能學(xué)習(xí)素養(yǎng)是學(xué)習(xí)者在智能學(xué)習(xí)的組織、實施和結(jié)果運(yùn)用中所形成的，智能做事素養(yǎng)包括計算思維、創(chuàng)造創(chuàng)新能力、項目管理能力等，智能處事素養(yǎng)包括智能社會溝通與適應(yīng)能力、倫理道德修養(yǎng)、沖突調(diào)解能力等。

（二）人工智能教育專業(yè)創(chuàng)新的意義、任務(wù)與策略

1.人工智能教育專業(yè)創(chuàng)新的意義

（1）有助于為智能社會培養(yǎng)大批高規(guī)格人才，提升公民智能素養(yǎng)，促進(jìn)智能社會的發(fā)展。

（2）有助于促進(jìn)教育智能化。教育智能化是智能時代教育現(xiàn)代化的目標(biāo)與追求，加強(qiáng)人工智能教育專業(yè)建設(shè)，有助于為教育智能化提供人員、技術(shù)、知識等多方面的支持。

（3）有助于促進(jìn)人工智能教育學(xué)科與課程建設(shè)。學(xué)科是專業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)，學(xué)科與專業(yè)作為一種基本組織實體共存，并在資源上相互支撐。專業(yè)發(fā)展有助于學(xué)科知識的傳承。課程是專業(yè)的載體，專業(yè)人才的培養(yǎng)要通過課程的實施來實現(xiàn)。

（4）有助于促進(jìn)教育技術(shù)事業(yè)的發(fā)展。教育技術(shù)事業(yè)的生命力在于不斷創(chuàng)新。人工智能教育專業(yè)是教育技術(shù)事業(yè)的重要組成部分，其建設(shè)是智能時代教育技術(shù)事業(yè)興旺的標(biāo)志。

（5）有助于促進(jìn)人工智能教育專業(yè)的成長與優(yōu)化。該專業(yè)從無到有、從小到大，需要各類要素的不斷充實、磨合，并形成良好的運(yùn)行生態(tài)。只有加強(qiáng)建設(shè)，才能發(fā)展壯大。

2.人工智能教育專業(yè)創(chuàng)新的任務(wù)

（1）專業(yè)方向的選擇與設(shè)置。建議根據(jù)社會需要與辦學(xué)條件，重點考慮設(shè)置教育人工智能、智能化教育、智能科技教育專業(yè)方向。教育人工智能側(cè)重于教育應(yīng)用場景中的智能技術(shù)開發(fā)，智能化教育側(cè)重于人工智能與教育的融合和利用人工智能促進(jìn)教育改革，智能科技教育側(cè)重于在各類學(xué)校中普及人工智能科學(xué)與技術(shù)知識。

（2）專業(yè)人才體系建設(shè)。包括教學(xué)、科研、管理、應(yīng)用等方面的人工智能教育人才的培養(yǎng)、引進(jìn)及更新等工作。

（3）專業(yè)課程體系建設(shè)。包括專業(yè)基礎(chǔ)課、專業(yè)核心課、專業(yè)拓展課的設(shè)置，教材開發(fā)，教學(xué)平臺建設(shè)等。

（4）專業(yè)研習(xí)、見習(xí)、實習(xí)體系建設(shè)。包括基地建設(shè)、實驗室建設(shè)、設(shè)備配置、實踐能力培養(yǎng)方案的制訂與實施等。

（5）專業(yè)機(jī)構(gòu)的設(shè)置與生態(tài)建設(shè)。包括理順專業(yè)管理機(jī)構(gòu)，建立學(xué)術(shù)組織，形成由AI企業(yè)、學(xué)校、家庭等組成的人工智能教育生態(tài)。其中，要注重制訂專業(yè)規(guī)范，開展專業(yè)活動，發(fā)揮專業(yè)機(jī)構(gòu)的作用，贏得社會認(rèn)可。

3.人工智能教育專業(yè)創(chuàng)新的策略

（1）注重專業(yè)的“反向設(shè)計、正向施工”?！胺聪蛟O(shè)計”強(qiáng)調(diào)以國家和社會對人才的需求、教師教育政策、學(xué)校的辦學(xué)定位、學(xué)生的就業(yè)期望等方面的“產(chǎn)出”需要為導(dǎo)向，倒推設(shè)計出專業(yè)人才的培養(yǎng)目標(biāo)、畢業(yè)要求、課程體系等；“正向施工”強(qiáng)調(diào)以課程教學(xué)和辦學(xué)條件為基礎(chǔ)，以能力培養(yǎng)為主線，以畢業(yè)要求達(dá)成為努力方向，以培養(yǎng)目標(biāo)實現(xiàn)為終點，通過對課程目標(biāo)、畢業(yè)要求、培養(yǎng)目標(biāo)達(dá)成情況的動態(tài)評價，使專業(yè)發(fā)展持續(xù)優(yōu)化。

（2）加強(qiáng)對專業(yè)建設(shè)的組織領(lǐng)導(dǎo)，增強(qiáng)政策、人力、財力、物力的支持力度。建議主管部門制訂人工智能教育學(xué)科與專業(yè)發(fā)展規(guī)劃，加強(qiáng)師資隊伍建設(shè)，增加經(jīng)費(fèi)投入，完善實驗條件，為專業(yè)發(fā)展提供必要條件。

（3）加強(qiáng)教育技術(shù)專業(yè)改革，把人工智能教育作為教育技術(shù)學(xué)專業(yè)更新的重要方向之一，高度重視由教育信息技術(shù)向教育智能技術(shù)、由信息化教育向智能化教育的轉(zhuǎn)變。

（4）加強(qiáng)專業(yè)生態(tài)建設(shè)。建立同類學(xué)校相同專業(yè)的聯(lián)盟，建立專業(yè)教學(xué)、服務(wù)與研發(fā)聯(lián)動機(jī)制和產(chǎn)學(xué)研互促機(jī)制，建立大學(xué)、中小學(xué)、AI企業(yè)合作機(jī)制，加強(qiáng)算力、算法、算據(jù)等方面的辦學(xué)條件建設(shè)，使人工智能教育專業(yè)具有良好的支持環(huán)境。

（5）加強(qiáng)師資隊伍建設(shè)。技術(shù)變革對教師知識能力結(jié)構(gòu)提出了新的要求和挑戰(zhàn)[21]。因此，需要通過培訓(xùn)、研修等途徑，幫助現(xiàn)有教師掌握人工智能教育專業(yè)知識，提升數(shù)字素養(yǎng)[22]；通過引進(jìn)、聘用等途徑，把一批才俊充實到教學(xué)科研隊伍；利用專業(yè)生態(tài)資源，在重大項目建設(shè)與高技術(shù)應(yīng)用等方面，尋求相關(guān)企業(yè)的支持，建立技術(shù)支持團(tuán)隊。

（6）建立高質(zhì)量的課程與教學(xué)體系。課程是專業(yè)人才培養(yǎng)的載體，專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)、畢業(yè)要求等的達(dá)成，離不開課程目標(biāo)這個支撐。要建立高質(zhì)量的課程目標(biāo)、課程內(nèi)容、教學(xué)方法、教學(xué)活動、教學(xué)考核體系，把專業(yè)目標(biāo)分解和落實到每節(jié)課和每項教學(xué)活動中。

（7）以學(xué)生為中心，注重智能素養(yǎng)培養(yǎng)，建立面向?qū)I(yè)能力提升的專業(yè)人才培養(yǎng)體系。其中，本科層次的培養(yǎng)目標(biāo)可表述為：以黨的教育方針、國家和智能社會的需求為導(dǎo)向，以學(xué)校定位為基礎(chǔ)，培養(yǎng)具有高尚的道德品質(zhì)、良好的科學(xué)和人文素養(yǎng)、較強(qiáng)的創(chuàng)新精神和實踐能力，系統(tǒng)掌握人工智能教育專業(yè)必需的基礎(chǔ)知識、基本理論、基本技能和方法，能對智能化教學(xué)資源與環(huán)境進(jìn)行設(shè)計開發(fā)，對智能化教學(xué)過程進(jìn)行設(shè)計與實施，能推動教育智能化持續(xù)發(fā)展的創(chuàng)新型高素質(zhì)人才。

（8）建立人工智能教育專業(yè)的認(rèn)證體系和持續(xù)優(yōu)化機(jī)制。建立專業(yè)認(rèn)證體系，包括研發(fā)國家級專業(yè)認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)，作好認(rèn)證整體規(guī)劃，規(guī)范認(rèn)證資質(zhì)，進(jìn)行認(rèn)證審議、反饋與改進(jìn)。此外，要開展分級分類認(rèn)證，以評促建，落實立德樹人根本宗旨，發(fā)揮評價的導(dǎo)向、鑒定、診斷、調(diào)整和改進(jìn)作用。

（9）以生成式通用人工智能教育為重點[23]，瞄準(zhǔn)人工智能技術(shù)與應(yīng)用的升級，不斷優(yōu)化教、學(xué)、管、研等領(lǐng)域人工智能教育專業(yè)素養(yǎng)的培養(yǎng)。未來高素質(zhì)人才的評價標(biāo)準(zhǔn)，不只是看記住了多少知識，而是強(qiáng)調(diào)熟練運(yùn)用先進(jìn)知識生產(chǎn)工具及時生成高質(zhì)量知識制品的能力，以及對知識制品的鑒別、推廣與應(yīng)用能力。為此，需要樹立新的知識觀、能力觀、教學(xué)觀與學(xué)習(xí)觀，以應(yīng)對新科技革命為教育帶來的一系列新的變革、機(jī)遇和挑戰(zhàn)[24]。

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A Framework for AI Education Innovation Based on Bidirectional Empowerment in the AIGC Era

PENG Shaodong

（School of Educational Science， Hunan Normal University， Changsha， Hunan， China， 410081）

Abstract：The important goal of the digital transformation of education in the intelligent era is to turn to artificial intelligence education and promote the intellectualization of education， with the innovation of educational intelligence technology its breakthrough. With the breakthrough of generative Artificial General Intelligence （AGI） technology represented by AIGC and the popularity of ChatGPT in education applications， the field and discipline of AI education usher in great development opportunities. The bidirectional empowerment has formed two fields of education AI and intelligent education. The logical starting point of AI education is the bidirectional empowerment of AI and education， and the logical endpoint is the high performance of education and the cultivation of intelligent literacy. The paper analyzes 9 major technical scenarios and 4 major role tasks of AIGC educational applications， and based on the idea of bidirectional empowerment of AI and education， this paper discusses the framework of the field， discipline and specialty innovation of AI education， and puts forward the discipline research paradigm system as well as the source power， task and strategy of specialty innovation.

Key words：AIGC; AGI; bidirectional empowerment; educational AI; AI education; field innovation; discipline innovation; specialty innovation

（責(zé)任編輯：梁昱坤 郭 蕓）

收稿日期：2023-05-02

作者簡介：彭紹東，男，湖南新邵人，博士，湖南師范大學(xué)教育科學(xué)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師。