解析教育人工智能场景中的关键技术

教育场景的复杂变化，使教育人工智能难以在实践和应用中发挥其重要价值。审视教育教学实践中教育人工智能的应用过程，可以发现关键技术、人机矛盾和教师素养成为了当前教育人工智能应用困境产生的重要原因。

教育人工智能关键技术是产生伦理困境的原因之一，由此引发了研究者对数据、算法和实践伦理的关注。教学和技术使用的多元性，使技术并非总对学生和教师起到正面作用，而由此引发的伦理失范损害了学生和教师的多重利益[21]。虽然教育人工智能被广泛应用于“教学考评管”“智能导学”“学情监测”等场景化建设，能够助力智能化的备课、教研、学习辅助、考评、评价等个性化和智能化的应用[22]，但人工智能技术尚处于弱人工智能的发展阶段，其教育相关的关键技术仍有待深入发展。关键技术发展的受限，使教育人工智能赋能的领域相对单一，这也进一步制约了教育的规模化、常态化应用，导致难以从教育的基本原理出发来揭示教育发生的一般规律，基于同理心、情绪乃至长期互动的教育人工智能大规模应用就更难进行，致使其多样性仍有待挖掘。研究者强调，与所有科学领域一样，投入使用这种不成熟的技术是“非常危险的”。实际上，关键技术的研发依赖于高质量的教育大数据，而如何通过关键技术采集、处理、分析教育大数据，需要基于教育理论与教育实践，破解并深入探究学生学习和教师教学过程中发生的一般规律。尤其是教育教学过程中产生的各类标准不一、结构多样的教育多模态数据，应当成为关键技术研发与应用的重要路向，从而为伦理支持下的个性化教学提供精准支持。

新兴技术变革使人机矛盾凸显。新兴技术变革虽然影响了人类生产生活的诸多方式，但面对人工智能的介入，人们常常持有一种怀疑论和威胁论，这使得人机矛盾日益凸显，也逐渐引发了教育人工智能应用在情感、道德和创造层面的诸多困境。人们总倾向于接受自己了解、熟知的事物，而对新兴的事物表示恐惧——这与“恐怖谷”理论的观点一致，即人工智能越接近人类，人类就越会产生恐惧。教育人工智能的危险也同样如此：教育人工智能仿佛一只“黑箱”，人们置身其中，却不知其边界在哪。这