该蓝皮书由北京师范大学未来教育高精尖创新中心编制，中心执行主任余胜泉教授主编，并汇集来自计算机科学、教育学、心理学、认知神经科学等专业背景的研究者组成编委会和专家委员会，从教育的视角梳理人工智能落地教育的场景，并结合人工智能技术的研究热点，展望未来“人工智能+教育”的发展方向，历时近一年，经历初期编写、修订、专家委员会审阅和再修订的过程，最终成书。
全书分为十章，第一章介绍了人工智能对教育带来的影响及相关背景；第二章旨在普及与教育相关的人工智能技术常识，并提供通用的技术解决方案思路；第三章至第七章是本书的重点，从智能教育环境、学习过程、教育评价、教师助理、教育管理与服务五个方面展现人工智能教育应用的典型场景；第八章对当前“人工智能+教育”研究领域的现状进行梳理，并展望了可能的发展趋势；第九章介绍了不同类型人工智能人才培养模式；第十章对当前人工智能应用教育存在的问题进行了反思，并对人工智能时代未来教育发展的趋势进行展望。蓝皮书梳理了人工智能解决教育领域问题的各种方案，搭建了学校、产业、研究机构的沟通桥梁，并为各领域共同探索人工智能对教育变革的可能性提供了参考。
1.人工智能+教育的五个典型场景
基于对教育领域需求的分析，蓝皮书从智能化的基础设施、学习过程的智能化支持、智能化的评价手段、智能化的教师辅助手段和智能化的教育管理五个方面，构建了当前人工智能技术在教育领域的基本应用框架，梳理了“人工智能+教育”的五个典型应用场景：
（1）智能教育环境。利用普适计算技术实现物理空间和虚拟空间的融合、基于人工智能技术作为智能引擎，建立支持多样化学习需求的智能感知能力和服务能力，实现以泛在性、社会性、情境性、适应性、连接性等为核心特征的泛在学习；
（2）智能学习过程支持。在各类人工智能技术的支持下，构建认知模型、知识模型、情境模型，并在此基础上针对学习过程中的各类场景进行智能化支持，形成诸如智能学科工具、智能机器人学伴与玩具、特殊教育智能助手等学习过程中的支持工具，从而实现学习者和学习服务的交流、整合、重构、协作、探究和分享。
（3）智能教育评价。人工智能技术不仅仅会在试题生成、自动批阅、学习问题诊断等方面发挥重要的评价作用，更重要的是可以对学习者学习过程中知识、身体、心理状态的诊断和反馈，在学生综合素质评价中发挥不可替代的作用，包括学生问题解决能力的智能评价、心理健康检测与预警、体质健康检测与发展性评估，学生成长与发展规划等。
（4）智能教师助理。人工智能将替代教师日常工作中重复的、单调的、规则的工作，缓解教师各项工作的压力，成为教师的贴心助理。人工智能技术还可以增强教师的能力，使得教师能够处理以前无法处理的复杂事项，对学生提供以前无法提供的个性化、精准的支持，传授知识效率大幅度提升，有更多的时间与精力来关注每个学生的身心全面发展。
（5）教育智能管理与服务。通过大数据的收集和分析建立起智能化的管理手段，管理者与人工智能协同，形成人机协同的决策模式，可以洞察教育系统运行过程中问题本质与发展趋势，实现更高效的资源配置，有效提升教育质量并促进教育公平。
2.人工智能时代未来教育五个发展趋势
人工智能技术的发展，将使得未来教育发生重大的结构性变革，虽然具体变化形态是多样的、无法预测，但以下五个发展方向则是确定的：
（1）未来教育要关注人机结合的制度体系与思维体系：要善于运用人机结合的思维方式，使教育既实现大规模覆盖，又实现与个人能力相匹配的个性化发展；
（2）未来教育要关注核心素养导向的人才培养：未来教育应致力于培养面向人工智能时代的创新人才，引导学习者在学习和工作中，发展关键能力与核心素养，培养创造力而不仅仅是记忆知识，才能更好地适应未来时代的发展；
（3）未来教育要关注学生的灵魂和幸福：未来教育应是更加人本的教育，为学生一生的幸福和成长奠基。随着智力劳动的解放，教师有更多的时间和精力关心学生心灵、精神和幸福，跟学生平等互动，实施更加人本的教学，使得学生更具有创造性；
（4）未来教育要关注个性化、多样性和适应性的学习：在人工智能技术的支持下，面向大规模的学习者群体，建立促进个性发展的教育体系，是未来教育发展的基本趋势。使每一个儿童在其原有的基础上获得适合他自己的教育服务是未来教育应该追求的价值之一；
（5）未来教育要关注人机协作的高效教学：人工智能在教育中的应用与研究应借鉴吸收学习科学领域的最新研究成果，在借助人工智能技术更科学全面地了解学习过程的基础上，建立更准确的学习模型，实现更人性化的功能。
3.人工智能+教育的五个典型问题
“人工智能+教育”尚处在初始阶段，真正实现教育变革还有很长的路要走，在发展的历程中，需要破解以下五个难题：
（1）智能技术层面上，人工智能教育技术尚未成熟，教育难题破解还存在许多问题，目前市场上的很多产品仍不够智能，学习数据稀疏、学习模型以偏概全等问题亟待解决；
（2）应用领域层面上，人工智能技术与教育的结合还不够紧密，目前大多数产品仅关注自适应学习的单一狭窄领域，对学生成长、综合能力发展、身心健康等方面关注较少；
（3）数据是人工智能的“养料”，教育人工智能的关键瓶颈在数据，不同教育系统、平台间的数据没有开放和共享，信息孤岛现象严重，难以采集学生学习全过程的数据，没有数据就没有智能；
（4）智能决策层面上，单一的智能算法无法适应复杂多变的教育场景，有以偏概全的风险，需要多个智能系统联合决策，加强人工干预，并实现人机联合决策；
（5）人工智能的价值认识存在两极化，既有对人工智能全盘肯定、在教育应用过程中“唯人工智能”的思想，也有对其全盘否定、对人工智能的有益之处视而不见的思想，在人工智能教育应用方面，应强调人机协同，不高估、也不低看。
4.人工智能+教育发展的五个建议
国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中强调了人工智能在经济发展、民生改善、国际竞争等方面的重要性，应当利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系。要想更好地推进“人工智能+教育”的变革，建议：
（1）加强数据汇聚，消除数据壁垒，建立合理使用数据的制度与政策体系，促进数据的流通与流转，在保护学生和家长隐私的前提下，合理、平衡利用数据来发展教育智能；
（2）关注多元应用场景，避免人工智能强化应试教育，改变以“讲、测、考、练”为核心的人工智能教育应用现状，人工智能要在降低教师的负担、降低学生学习知识的负担、促进学生德智体美劳全面发展方面等方面，起到更加积极的作用；
（3）开展跨学科研究，单一技术创新无法推进人工智能+教育的变革，要积极推进教育学、信息科学、心理学、体育学、管理科学等多学科的协同攻关，国家相应设置重大攻关项目进行引导，促进多领域、多学科的交流与创新；
（4）提供开放平台和服务，大型企业和研究机构要多开发开源的人工智能组件库和算法库，提供人工智能开放云服务，对中小型企业开放其计算能力，实现人工智能服务人人可用，打造智能教育服务生态；
（5）推广智能教育试验示范，开展人工智能教育示范区建设，推动规模化应用，探索人工智能破解教育难题的思路，寻求能够有效提升教育质量途径，探索“人工智能+教育”的制度体系设计。
（内容来源：未来教育高精尖创新中心微信公众号）
