人工智能教育的发展面临的难题有哪些?

2019世界人工智能大会以一场 “人工智能助力教育现代化”为主题的WAIC 教育行业主题论坛在世博中心举办。6位国内外享有盛誉的人工智能和教育顶级专家学者轮番登场，带来最前沿、最权威的思想观点理念，直面人工智能为教育带来的新机遇、新挑战。那么人工智能教育发展面临的难题有哪些呢?

一、人工智能教育在采集数据上的难题

教育数据的数量与质量存在“短板”，限制了人工智能技术价值的发挥数据是产生智能的基础，足够的高质量数据才能促进人工智能技术价值的发挥，减轻教师、学习者以及管理者的重复性工作，使教育教学更具个性化与科学性。

较之金融、医疗等行业，教育行业目前能够采集到的数据量仍相对较少。智能的产生需要依托大量的数据。与金融等行业不同，教学与学习是非线性活动，很难从大量、复杂、凌乱、无模式的教学活动中获取高质量数据。此外，大数据时代新媒体的便捷性、海量信息内容的离散性、学习者阅读方式的随意性以及学习时间的零碎性使学习者获取的知识更加碎片化，学习的碎片化进一步加大了人工智能获取高质量数据的难度。

二、人工智能教育“嫁接”传统教育的难题

教育业务复杂多样，加大了通用人工智能技术“嫁接”教育的难度。教育是一个超复杂的系统，涉及教学、管理、科研、服务等诸多业务，不同地区、不同学校的教育业务虽然具有一定的共性，但差异性也很突出。教育业务随学校、学科、知识传授方式和应用场景的不同而不断变化。每所学校拥有独特的组织架构以及办学特征，每个学科也都有不同的知识体系和应用场景，每位教师的教学方式和学生的学习方式亦不相同。

因此，教育系统的复杂性对人工智能技术提出了更高的要求，通用人工智能无法满足学生、教师以及管理者的个性化需求。人工智能在教育行业的“嫁接”需要结合不同的场景做出适应性的改变，以满足不同业务以及不同人员的需求。

三、人工智能教育信任危机难题

教育用户对人工智能技术存在应用价值和角色关系上的双重困惑，对其信任感不强。许多教师以及教育管理者对人工智能技术在教育领域的应用价值存疑，导致对其信任感不强。

首先在感知有用性方面，人工智能是否可以优化教学目标、教学内容、教学方法、教学过程、课堂环境、作业设置、学习活动，从而提高教师的教学质量，以及人工智能是否可以真正促进管理的自动化、科学化，从而提升学校各类事务管理水平，这两个方面目前仍存在较大疑问。

其次在感知易用性上，从硬件设施来看，目前大多数学校已完成了数字校园建设，但学校引入人工智能技术需对部分设备进行更新，甚至需要引入一套新的系统和技术来接入人工智能;在软实力方面，目前教师以及教育管理者本身具有的能力能否胜任人工智能在教育中的应用，从而提高教学质量与管理水平，也需要进一步深入思考。

四、人工智能教育体系缺乏的难题

专业教师队伍与课程体系缺乏，阻碍了人工智能融入教育的进程。目前人工智能在教育中的应用尚处于起步阶段，国务院2017年印发的《新一代人工智能发展规划》提出要在中小学阶段设置人工智能相关课程，推动人工智能领域一级学科建设，把高端人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重，完善人工智能教育体系等。

但目前来看，关于如何建设人工智能教师队伍以及人工智能相关课程体系等问题尚未形成统一清晰的认识，阻碍了人人工智能教师队伍与课程体系的缺乏加大了人工智能相关人才培养的难度，人工智能融入教育也缺少全面系统的理论以及实践案例的支撑。众所周知，教师是教育的实施者、组织者和引导者，课程是教师开展教学的活动载体，只有具备完整的教师队伍与课程体系才能系统全面地指导人工智能人才培养，进而指导教师和管理者应用人工智能技术提高教学与管理质量。

虽然人工智能教育所面临的难题还不少，但是我们人种智能教育发展的脚步是非常快的，相信下不久后这些难题都会解决，未来教育中人工智能不会缺席。