人工智能对学科设置有何引导作用？

在科学技术日新月异的今天，世界正在发生快速变化。

新时代对学校教育的影响之一是学科设置的变化，包括新学科的设立、传统学科的改良以及某些“过时”学科的撤销。

近日，教育部公布了2016 年度普通高等学校本科专业备案和审批结果。

其中笔者观察到：

各高校在布点新专业时，纷纷聚焦大数据、新能源、新媒体等战略性新兴产业

比如“数据科学与大数据技术”、“新能源科学与精神”、“网络与新媒体”等专业，时代感十足。

回归到人工智能领域，自2003 年北京大学提请建立智能科学系，并于2004 年招收首批本科生后，至今十多年的时间里，随着人工智能的崛起，越来越多的高校开设此专业，从事有关智能科学发展的研究并培养相关人才。

而人工智能是一个多学科交叉的领域，其发展也带动了其他相关专业地位和报考人数的提升。与此同时，人工智能带动了本专业与相关专业发展的同时，也对某些专业发展造成冲击。以外语专业为例，随着人工智能语音技术的发展，外语翻译行业受到挑战。

跳出教育看教育，未来人工智能将不断取代或变革现有的工作，也会创造很多新的工作，学校教育必须紧跟时代步伐，不断调整学科专业方向与人才培养目标，才能为社会培养、输送有用的人才。

在教育行业，人工智能不仅被用来节省教师人力、提高教学效率，而且可以驱动教学方式的变革。

以人工智能驱动个性化教育为例，收集学生作业、课堂行为、考试等数据，对不同学生的学情进行个性化诊断，并进一步为每个学生制定有针对性的辅导和练习，从而实现因材施教，这已成为教育人工智能探索个性化教育的一个方向。但是实现人工智能引领个性化教学的一个关键点是数据的采集与分析。

关于数据与人工智能的关系，有一种说法认为数据是人工智能的某种“养料”。同样的，我们也可以说，教育数据是教育人工智能的“养料”。教育数据产生于各种教育活动和整个教学的全过程，人工智能要想更好地应用到教育中，首先面临的就是数据采集的问题。

目前，教育数据的来源渠道有两个：

一是来源于数字化的教学环境，教学和学习数据在这种数字化环境中自然而然的产生；

二是从传统教学行为中收集教育信息，并将之转化为数据。

前者的优势是实时收集数据，效率高、节省人力，而现如今在互联网+教育的广度和深度有待进一步推进的情况下，教育数据的来源很大一部分要依靠后者，未来教育数据或将成为发展教育人工智能的一大制衡因素。

来源：网络编辑：汪明珠

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