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作者简介：李海东（1970— ），男，四川传媒学院数字媒体与创意设计学院副教授，高级系统架构师，主要从事计算机系统集成、数字媒体系统技术与应用、传媒大数据的研究等。
王潇筱（1990— ），女，四川传媒学院数字媒体与创意设计学院讲师。
【 摘要 】作为新一轮技术革命的代表，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经改变或正在改变许多行业和领域，教育就是其中之一。本文旨在从人工智能促进教育变革的角度出发，研究国内外“人工智能+教育”应用，归纳总结“人工智能+教育”的细分领域及应用场景，最后提出在人工智能背景下，传媒教育在新闻传播、艺术创意、设计、内容制作等方面的生态重构。
【 关键词 】人工智能+教育 传媒教育 生态重构
人工智能是对人类智能活动和具有一定智能的人工系统的构建，可以扩展人类的身心力量。AlphaDog事件掀起了全球性人工智能发展的新一轮浪潮。2018年国务院政府工作报告中，详细提到了人工智能对教育产业发展的计划和期望，如“加强新一代人工智能研发应用，在教育、文化等多领域推进‘互联网+’”。人工智能技术的成熟加速了人工智能在教育领域的广泛应用，提升了教育的质量和效率。
人工智能经历了计算智能、感知智能和认知智能三个阶段的发展。从计算到听觉、视觉和认知，再到理解和思考，经历了从最原始的“机械智能”向“人类智能”方向发展。近年来，人工智能技术在“大数据+深度学习+GPU并行计算”的推动下达到飞跃式发展。语音、视觉识别正确率已超过95%，人工智能与各行业结合已势在必行。目前，人工智能的应用现状如图1所示。
人工智能的一些基础技术已经很成熟，促进人工智能在教育中的应用。例如，自动短文本评价利用深度学习（Deep Learning）、自然语言处理（Natural Language Processing）等技术实现短文本的计算分析和语义理解。目前，“人工智能+教育”应用逐渐增多。例如，基于语音识别技术口头语音智能评估，精准地对教学内容和学习方法进行分析。
图1 人工智能的应用现状
在传统教育模式下，教师的素质很大程度地决定教育质量。由于高素质教师数量有限及教学规模不断扩大，必然会影响教学质量和学生的学习效果。因此，教育行业对教师过度依赖是教育行业问题的根源之一。随着人工智能技术的成熟，可以从根本上减少对教师的依赖，提高教学效率，并帮助教师根据学生的特点进行个性化教学，使学生的学习更有效。
目前，教育的个性化只是一种理想状态，在教学方法和内容上并没有根本的改变。个性化教育因其自身的特点，应成为一种重要的优势。然而，如果课堂教学简单地转移到互联网上，就不会体现其个性化的特点，反而会剥夺传统课堂教学的优势。人工智能在一定程度上可以根据各个教学对象的层次、学习内容、学习中的困难、学习的动机等特点，为每个学习者提供不同的学习资源和流程。
人工智能在教育领域带来的变化主要体现在以下几个方面：人机交互重建学习，构建更多互动教学；个性化教学，大数据深度学习的整合促进个性化教学成为现实，成为教育中最重要的切入点；场景应用包括虚拟现实多载体应用，多屏幕交互是发展趋势（图2）。
以下就国内外“人工智能+教育”的应用情况进行分析、研究，以总结目前人工智能应用于教育的特点。
Knewton提供的个性化学习方案体现在三个方面：①推荐功能，用数据去分析学生将来最好要学什么；②学习效果数据分析，通过对学生学习水平的预判，可以预测学生未来的表现；③自适应学习平台导引学生，并且为学生匹配适合他的学习内容和活动，如在学生学习遇到困难时，课程的难度会自动降低（图3）。
图2 “人工智能+教育”的场景应用
图3 Knewton的个性学习方案
聊天机器人是当今人工智能辅助教育的一个实例。由哈佛大学毕业生开发的机器人SochoBotis旨在重建一对一的教学。机器人可以帮助教师测试学生对知识的掌握和理解。然后，教师就可以把精力放在如何用好机器人所提供的信息，帮助学生进一步学习他们感兴趣的内容。
该应用还提供智能辅助教学，帮助教师完成考勤、阅卷、监考等重复性任务。聊天机器人还可以帮助教师查找、整理教学资料，减轻他们的负担，提高工作效率。同时，帮助学生快速检索所需的资源，有针对性地推送学习材料，以帮助他们管理学习任务和时间。
Duolingo人工智能导师的工作是让计算机模拟教师教学的方法，并将知识传递给具有不同需求和特征的学生。
Duolingo人工智能导师是继续向学生提问的语言学习平台，它通过向学生提问并评估学生的答案，让学生获得“自助学习”的体验。
Thinkster是一个集机器学习和智能分析于一体的数学辅导平台。它帮助教师识别问题的领域，甚至可以预测学习者未来的学习趋势，并制订更有针对性的学习计划。
智能评估是一种衡量学生发展的自动化方法，可以取代一些身体和心理工作并大大节省时间、提高准确性。通过人工智能技术的自动评估路径可以跟踪学生的成绩并进行适当的评估。例如,Thirdspace Learning将人工智能集成到平台实践中，以帮助跟踪学生的学习进度并提供优化建议服务。
智能辅导系统（Intelligent Tutoring System）是在早期计算机辅助教学的基础上发展起来的。它仿真教师进行一对一智能教学活动，是典型的人工智能技术在教育领域的应用。近年来，这种实验已经在新东方开始。教室里没有传统教师，机器人教师搜索重要的知识点，经过收集和教学设计进行授课。但是，在当前条件下，缺失人类教师的教学是不完整的，还需要真人教师对学生进行知识整合，并帮助学生培养创造性思维和批判性思维。“机器人智能教学+教师情感创新能力+学生学习”的有机结合是未来课堂的发展趋势，只有这样才能达到帮助学生进行全方位思维训练的目的。
“猿题库”通过适应性题库为学生提供个性化的题库，并根据学生的个性化问题提供在线实时咨询，帮助学生了解自身的学习情况，激发实践兴趣，提高学习效果。其产品充分利用深度学习技术，采用GPU并行处理提高了公式识别的精度。学生能力预测的应用结合学生的不同特点，对学生的表现进行预测。
教育部部长陈宝生谈到，人工智能技术在教育中的深入广泛应用将实现信息共享、数据共通，推动教育整体运作流程改变，是规模化前提下的个性化教育。人工智能在教育行业的渗透打破了传统教育行业的生态，并衍生出一些常见的细分领域。
按照教与学划分，人工智能在教育领域的应用可分为辅助教育和辅助学习。辅助教育是指教师把人工智能作为替代自己一部分劳动的工具，如辅助阅卷、辅助备课、个性化辅导。辅助学习是人工智能作为学习者的学习工具，如辅助答疑、智能测评和个性化训练（图4）。
人工智能在教育中的应用可分为六个领域：个性化学习、智能测评、智能化辅导、模拟和游戏化教学平台、教育决策、早教机器人。其中，国外的公司比较偏向于个性化学习软件、智能辅导与仿真学习等辅助学习领域，国内公司等在试卷批改、教学评测等辅助教育领域进展较多。
图4 人工智能在教育领域的应用
人工智能技术正在逐步深入新闻传播、新闻主播、内容创作、艺术设计、音乐创作等多个方面，革新传统理念，丰富艺术创意、设计内容、新闻传播的手段和方法。对新闻传播及艺术的教育理念、教育模式、教学方案等都会带来变革，传媒院校与之相关的专业教育迫切地需要进行生态重构，从而得以全面地实施对学生的个性化教育，提升教育质量。
强大的计算能力是人工智能的一部分，它可以通过自身的计算能力帮助艺术家更好地应用大数据来辅助设计思维。但是艺术作品感性内容的创意、设计是人工智能替代不了的，这是人工智能无法感知和理解的部分。因此，艺术教育更应注重艺术内容的创造性，而艺术创作内容和意识形态问题需要艺术教育者更多地思考艺术和设计中的无形事物。因此，传统的艺术教育模式需要重新构建教育生态，将艺术创造力和创意作为艺术教育的核心。
音乐教育本身是艺术教育的一部分，但是音乐教育又区别于艺术教育的内容设计。“人工智能+音乐教育”，一方面能进行旋律生成，利用神经网络来学习声音特征，然后合成一种全新的声音自动配和声、和声序列生成、二或四声部复调等。另一方面改变了传统教学模式。在传统音乐教学中，教师通过与物理乐器的交流和演示，就节奏模式等方面提供指导，学生需要反复练习乐器。但基于人工智能技术，通过计算机模拟人的学习，可以记录演奏数据，对其进行分析并计算出学生演奏成绩，从而有效提高练习水平。因此，音乐教学的教学方法、教学课程等需要重新设计，进行音乐教育生态重构。
人工智能可以在大数据的基础上完成对视频作品内容进行聚类分析，现阶段的人工智能可以通过在大数据中检索视频故事情节转折的所有画面，完成对视频内容的聚类分析，并且利用人工智能的剪辑软件自动剪辑出来，配上简短的文字，让作品的创作变得简单。同时，当前人工智能已经实现视频用户画像，通过算法或协同过滤为用户推荐，这是网络时代“大数据+人工智能”的结果。
虽然人工智能可以对视频的内容进行聚类分析，但是人工智能技术短期还无法理解（或鉴赏）作品所表现的内涵，从而形成语义鸿沟，因此，视频作品的内容教育更多地应放在作品创意方面，需要在内容创作的教育方面进行生态重构。
人工智能技术不断完善使智能机器人发展取得了较大进步。在第五届互联网大会上，“人工智能合成主播”首次亮相，无疑形成了全新的内容生产方式和传播方式，对当代播音与主持专业形成冲击，对传统新闻播报产生了新的挑战。同时，人工智能具有深度学习、网络数据分析，以及实时的大规模线上线下并发互动等功能，能够保证节目的准确性，可以取代节目中部分重复性较强的主播工作，无疑导致主播教育的变革。
目前，主持人出色的文学基础、优秀的道德素养，以及在不同情境和场合善于灵活把控交流感、对象感和现场感的能力是机器人所无法具备的，人工智能主播短期之内还不能完全替代人类主持人，需要人工智能主播与人类主持人相辅相成。因此，需要重构教育生态方能培养不被机器人取代的主播。
随着人工智能各种技术的发展，新闻内容可以在大数据中完成从数据采集、数据分析到数据展现。数据新闻也是新闻报道的一种趋势，弥补了传统新闻报道的不足。数据新闻是人工智能技术实现的一种创新的新闻制作模式，如机器人写作、传感器新闻和视觉新闻。“新闻的未来，是数据分析”，在新闻领域，可以通过智能机器人采集、问答、机器书写等自然语音技术，进行新闻报道、信息传播，并推送内容和对后续新闻影响跟踪等。
当前新闻传播教育更多地聚集在新闻内容创作和新闻传播，但是未来传媒已经在向融媒体、智能媒体发展。新闻人才需要学会对新闻数据进行分析和挖掘以及可视化技术实践等。因此，新闻传播培养的目标是计算机科学与新闻学的交叉，培养既懂新闻又懂设计和编程的复合型数据新闻人才。
人工智能技术在各个行业的快速发展将逐渐应用到教育领域，传统以教师为核心的教育模式需要过渡到以学生为核心的教育模式，这将逐步影响新闻传媒、艺术创意设计、影视制作等传媒教育。因此，迫切需要传媒类艺术教育的生态重构重塑传媒院校的人才培养规格、教育理念、教育模式及教学方案等。当前人工智能在教育细分的六个领域的应用和在国内外教育领域的应用模式，为传媒院校改革教育模式提供了有益的思路。
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