影响万物互联的人工智能机器人

在人类教育史上，从分散的个别教育到有组织的学校教育，是建立在第一次工业革命技术变革基础上的教育组织变革。以电动机、计算机、互联网为标志的第二次、第三次工业革命只是从内涵上不断丰富着学校的概念，并没有从根本上改变学校的外延和组织方式。但是在数据时代，互联网（特别是移动互联网）、物联网、5G技术，尤其是人工智能技术的快速发展为学校重组、重构与新生提供了可能性。

首先，学校是万物互联的社会组织。互联网、物联网、5G技术特别是人工智能技术在教育中越来越广泛的应用，使学校成为万物互联网的一个组成部分。出现虚拟教师、智慧课桌、智慧学校、智慧幼儿园，万物互联的学校与智慧城市、智慧家庭和万物互联的世界融合为一体。更重要的是，随着技术进步，会不断发生着技术变革嵌入学校、教育、学习系统再到学校、教育、学习者嵌入技术变革系统的辨证轮回。而作为教师、学生、教育管理人员的人“不过是万物互联中的一个芯片。其次，人机交互成为教育与学习的常态。在目前互联网与物联网应用的基础上，教育机器人会大量应用于教育领域。如《教育信息化2.0行动计划》指出的，“教育机器人作为机器人应用于教育领域的代表将成为智慧学习环境的重要组成部分”。

可穿戴、可植入的教育学习设备甚至微型教育机器人成为学习的标准配置。如何学会在教育中与机器共存共处成为一个基本前提。再次，学校概念的边界与外延被突破。教育、教学、学习逐渐成为线上线下融合（OMO）的活动，移动终端、新型通讯技术与增强智能会彻底改变人们的教育、学习组织方式。像流水线一样的标准化的传统学校组织方式被颠覆。现实场景学习与虚拟学习共存，课堂学习与移动学习结合，制度化学习与非制度化学习平分秋色。教育与学习等实践活动的要求、结果和效果都需要新的标准。“不仅仅需要教给学生科学、技术、工程和数学（所谓的“STEM”科目），而且也需要教授灵活、创意思维、快速学习和适应。”像信息素养、数据素养、终身学习、快速学习、学会选择、高阶思维与高情商、坚定的价值观与信仰等成为对学习者的基本要求，也有人称之为21世纪的新通识教育。

展水平与教育的发展水平相互制约数据时代，首先，机器发展水平决定着教育的发展水平。互联网、物联网与人工智能技术的发展会在传统的社会与世界之外带给我们一个由智能机器与虚拟世界（或者计算世界、数据世界）构成的新的社会形态。正如在传统社会中谁具有最高质量的人才和最先进的生产工具，谁就会领先于世界一样，在数据时代，谁具有最先进的互联网、物联网和教育机器人，谁就可能拥有最高质量的教育和人才。从教育的历史来看，决定教育质量和水平的因素有很多，但在数据时代，人工智能技术的水平、教育机器人的水平将是影响教育改革、教育质量的革命性、决定性的一个变量。反过来看，人才质量决定着人工智能技术的水平，决定着智能机器的水平。从人工智能技术发展的轨迹来看，人才、政策、市场和大数据，都是影响人工智能技术的核心要素。其中人才是核心，政策是保障。没有创新型人才和专业化、高水平的人工智能工程师，就不可能有领先世界的人工智能技术和智能机器。其次，教育科学的研究水平也将会对人工智能技术产生重要影响。一般认为，人工智能技术是一个跨学科的领域，数学、逻辑学、计算机科学构成人工智能技术的学科基础，[46]在神经网络学习方法已经被应用到人工智能技术中以后，认知神经科学（心理学）就已经成为人工智能技术的学科基础。

随着未来具有自主意识和思维能力的智能机器被广泛应用于包括教育在内的社会生活的方方面面，会产生诸如机器人行为规范与伦理问题、人与机器的价值关系、教育与管理机器的问题、教育机器人的制造、使用与管理问题，等等，这些都需要数据时代教育学的理论指导。如果说教育学是未来人工智能技术发展的重要理论与学科基础，那么从现在开始，中国的教育学必须要建立这样的观念之上并为之做好理论准备。

教育学及其研究需要作出变革教育具有保守性，需要延续和传递文化与文明。教育又是具有超前性的社会事业，教育对未来社会发展和人的发展具有引领和塑造的作用，因此负有重大的社会责任。面向数据时代的要求，教育学的研究需要认真思考教育是否能够发挥这个引领与塑造的作用，是否负起了这个重大责任？还是实际上是滞后于时代的发展与需要？历史已经证明，技术变革不仅仅会改变人们的生活和社会结构，而且会催生新的理论体系、价值体系、政策体系乃至新的教育体系。

这些方面的综合作用又会催生新的技术变革，如此周而复始，人类社会就会不断变革和前进。我们目前基本上可以断定，在数据时代，谁拥有最高水平的人工智能技术，谁占据应用人工智能技术的制高点，谁就具备了拥有世界上最好教育的必要条件。数据时代的教育创新需要教育学及其研究的创新。教育学肩负着倡导、塑造新的教育价值体系、新的教育政策体系乃至新的教育结构体系的任务。目前，在教育技术学已有大量研究的基础上，教育学科乃至教育学门类更要重视“教育与机器的关系”这个主题的研究。特别是教育哲学、教育学原理、教育政策学更加需要从哲学的视角、原理的视角和制度建设的视角开展系统研究，充分发挥教育学的理论导航作用。

数据时代，首先，机器发展水平决定着教育的发展水平。互联网、物联网与人工智能技术的发展会在传统的社会与世界之外带给我们一个由智能机器与虚拟世界（或者计算世界、数据世界）构成的新的社会形态。正如在传统社会中谁具有最高质量的人才和最先进的生产工具，谁就会领先于世界一样，在数据时代，谁具有最先进的互联网、物联网和教育机器人，谁就可能拥有最高质量的教育和人才。从教育的历史来看，决定教育质量和水平的因素有很多，但在数据时代，人工智能技术的水平、教育机器人的水平将是影响教育改革、教育质量的革命性、决定性的一个变量。反过来看，人才质量决定着人工智能技术的水平，决定着智能机器的水平。从人工智能技术发展的轨迹来看，人才、政策、市场和大数据，都是影响人工智能技术的核心要素。[45]其中人才是核心，政策是保障。没有创新型人才和专业化、高水平的人工智能工程师，就不可能有领先世界的人工智能技术和智能机器。其次，教育科学的研究水平也将会对人工智能技术产生重要影响。

综上所述，人工智能技术是一个跨学科的领域，数学、逻辑学、计算机科学构成人工智能技术的学科基础，在神经网络学习方法已经被应用到人工智能技术中以后，认知神经科学（心理学）就已经成为人工智能技术的学科基础。随着未来具有自主意识和思维能力的智能机器被广泛应用于包括教育在内的社会生活的方方面面，会产生诸如机器人行为规范与伦理问题、人与机器的价值关系、教育与管理机器的问题、教育机器人的制造、使用与管理问题，等等，这些都需要数据时代教育学的理论指导。如果说教育学是未来人工智能技术发展的重要理论与学科基础，那么从现在开始，中国的教育学必须要建立这样的观念之上并为之做好理论准备。