“人工智能与教育”学科交叉融合的探索与思考

王玉华，王天晓

（首都师范大学，北京）

一 引言

时代的变迁反映到教育目标上，体现为学生的学习需要向智能化、自适应性及个性化的方向转变，教育教学需要探索适应智能时代创新型人才培养需求的新模式、新范例，促进学校教育教学效率及教育质量提高，帮助学生为应对充满挑战的智能社会做好准备。因此培养智能社会建设所需要的跨学科人才就变得极为重要。

二 人工智能与教育是学科交叉的新领域

“人工智能”一词最早提出于1956年，随着科技的不断发展，人工智能已成为促进行业革新的重要驱动力，也为教育的创新发展注入了新的活力，形成“人工智能+教育”新模式。

2017年7月8日，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，提出加快人工智能高端人才培养，建设人工智能学科，发展“智能教育”[1]。2019年，由联合国教科文组织发布的《北京共识——人工智能与教育》（Beijing Consensus-on Artificial Intelligence and Education）指出，要通过人工智能全面引领教育创新，促进人工智能与教育的系统融合[2]。

2020年2月，教育部发布的《关于“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》对医学、哲学社会科学等学科与人工智能相结合的人才培养提出要求，对培养新兴学科作出整体规划。这也为学科的融合发展、哲学社会科学培养新的学科生长点指明了方向。

人工智能时代，探索人工智能与教育的交叉融合既是我国“双一流”大学建设交叉学科的需要，也是推动人才培养模式创新的重要举措。相比于传统的教育技术学，人工智能+教育更多的是依托大数据技术与教育的有机融合，通过创新教育教学方式、重构学习环境、变革学校组织、提升智力水平、重塑评价方式促进教育公平和改善学习结果。人工智能+教育正深刻地影响着我们的教育理念、方式和环境，其发展既需要来自技术层面的支撑，也需要坚实的理论支撑；既需要来自学术研究层面的理论指导，同时也要依托国家的政策为人工智能与教育的融合发展提供的制度保障。

三 人工智能与教育学科交叉建设的必然性

（一） 学科交叉是时代发展的必然选择

随着信息技术的发展，人类认识能力的不断提升，科学的发展呈现出越来越精细化的特征。著名物理学家、量子论的创始人马克斯·普朗克曾经指出：“科学是内在的整体，被分解为单独的部门不是取决于事物的本质，而是取决于人类认识能力的局限性”[3]。所有学科都经历着从“整体”到分化再到融合的过程。知识的发展也是在不断地经历着分化，从最开始知识处于朦胧时期的“四科”“七艺”，到文艺复兴之后语言艺术的发展，17至19世纪自然科学的迅速发展，再到今天，研究内容不断精细、深入，时代的发展、认知需求的提高不断促进学科间的交叉与融合。

如今，信息科学随着时代发展其知识体系不断完善，主要体现在研究分支的不断细化，如自然语言处理、大数据等，其带来的语音识别、文字处理、图像识别技术为教育迈向智能化提供了便捷。以“作业帮”为代表的学习软件中的拍照识别搜题、解题技术，正是人工智能图像识别、文字处理技术在教育领域的应用。在疫情防控常态化的今天，“停课不停学”，人工智能赋能教育为线上线下相结合的新的教学方式提供技术支持的同时，又催生着“人工智能+教育”交叉学科的产生。

（二） 学科生态发展的内在要求

美国学者B.科莫涅尔认为，“一切事物与一切事物有关”是生态学最重要的规律，生态学研究一切事物与其他事物的关系[4]。学科之间构成的系统可以称之为学科生态系统，作为高等教育系统子系统的学科生态系统其发展规律受生态学规律的影响，各个学科之间是普遍联系、协调共生的，是一个完整的整体，具有整体关联性。

生态系统间存在交叉重合地带，学科生态同样如此。首先，学科分类是人们在科学研究中逐渐探索的结果。各门学科之间的独立性保证了学科的体系化发展的同时，在一定程度上又不利于综合型人才的培养。其次，学科交叉表现为一种新的学科体系，是具有交叉性、融合性、发展性的学术成果。“人工智能+教育”学科交叉融合了自然科学、社会科学和信息技术的多重优势，是促进学科间协调发展、丰富学科生态系统的结构多样性、促进大学多学科建设的必然选择。

学科不断地发展和进化是学科乃至大学进步的表现，学科交叉是学科间的协同—共生的必然趋势。人工智能在政府和技术革命的双重驱动下呈螺旋式上升发展，其包容性强、覆盖范围大、网络化的特点加剧了人工智能与教育的结合。其次，智能时代教育的发展需要人工智能的技术支撑。

本课程教学内容的选取打破了传统的选取模式，原则上以培养基本护理能力选取内容；以培养护理职业素质选取内容；以培养学生可持续发展能力选取内容。

（三） 高校为“人工智能+教育”学科交叉建设提供了有利的“土壤”

大学作为学科建设和发展的必然场所，一方面为学科交叉建设提供了相对独立的发展空间和自由的学术环境，另一方面高校本身学科发展的多样性也为交叉学科形成提供了有利的制度条件。

首先，具体体现在心理学、教育学、统计学、数学、计算机科学与技术等学科为人工智能与教育学科交叉建设提供的基础性条件。心理学能够提供脑认知发展方面的前沿知识，为学习者提供符合其认知发展的心理学支撑。教育学为其提供教育学发展的前沿知识，使学科发展和人才培养符合教育学发展的规律。统计学为人工智能数据算法提供技术支撑，通过对所收集的数据进行统计、分析、预测，为智能化教育建设提供决策依据。数学为其提供基础的数理逻辑分析框架，为人工智能+教育提供基本的理论支持。计算机科学与技术带来的关键技术支持，为学科交叉提供最前沿的人工智能技术。

此外，不少综合性大学为更好地促进不同学院之间的沟通和交流，协作发展，成立学部以及独立于学院的跨学科研究平台，把交叉学科的融合和发展纳入到整体的学科建设规划中来，从学科的评估、科研成果的申报与评定、交叉学科的论证等方面着力，寻找学科交叉的建设点，力图促进交叉学科的建立。

四 “人工智能与教育”学科交叉建设的现实困境

（一） 学科交叉发展的制度保障机制不足

首先，国务院学位委员会、教育部关于印发《学位授予和人才培养学科目录（2011年）》的通知中明确规定了13个学科门类以及110个一级学科[5]。但在教育部第四轮学科评估中也只是在学科目录限定的95个一级学科范围内进行评估，而对交叉学科的评估并未涉及。

其次，体现在对交叉学科的建设缺乏统筹规划，学部以及各类跨学院研究机构的设置在一定程度上能够为交叉学科建设提供发展与保障，但是目前并没有形成计算机科学与技术与教育学相结合的学部制建设，且学部及跨学院研究平台在真正实行过程中缺乏外在的保障机制，常常会出现理念高高挂起，具体实践缺乏统筹规划的现象。

最后，也是最重要的一点，新型交叉学科如何设置就业方向是一个值得深思的问题。如今的高校毕业生就业更加强调专业对口，那么新型的交叉学科所培养出来的学生是否能够很好地走入市场找到一份对口工作，解决高校毕业生就业率问题？这还不得而知。当前一些高校成功设置“智能教育”交叉学科，为信息化社会培养人工智能和教育交叉领域的优秀人才，殊不知人才招聘市场并没有与之对应的招收岗位。新兴学科的保障机制也尚不健全，由交叉学科的设置而带来的包括招生在内的一系列问题会让人望而却步。

（二） 与学科交叉相匹配的人事制度欠缺

实现“人工智能＋教育”学科交叉的设置需要相关领域的专门人才，而当前对于教师队伍的整合更多的是将所涉及到的教育学、计算机科学与技术、心理学、统计学、数学等领域的专家教师简单相加。教师们仍然归属于各自学院，出现“上课来，下课走，学生找不到老师”的现象。虽然向外界展示该交叉学科形成了学术造诣深厚、年龄结构合理、极具发展潜力的教师队伍，实不知背后根本不存在该交叉领域的指导专家。没有形成与学科交叉相适应的吸引优秀人才的管理体系，学科交叉建设只会是一个“空壳”[6]。

此外，学科交叉系统内，来自不同学院的教师对自身研究领域有一定的熟悉度，但是学科交叉重合地带所带来的边缘问题的解决具有不可预期性，并且教师在学术积累、研究方向、个人兴趣等方面存在较大差异，如果缺乏充分地沟通与交流，教师在群体内难以形成共识，会出现价值取向上的诸多分歧，再加上学科交叉的风险性、不可预知性必然会导致人才吸引的艰巨性，并且，高校师资队伍力量不足使得学科发展充满未知性与挑战性。

（三） 学科交叉设置的内生动力不足

首先，人工智能＋教育学结合所建立起来的二级学科设置问题难以达成合理共识。交叉学科的理念的初建与形成并没有相关领域内教师的共同参与，更多的是学科带头人、校内领导阶层的共识，难以在整体相关领域内的群体中形成共识。如果在交叉学科领域内缺乏沟通，很难在具体实践中落实。其次，每个学院有自己的发展目标与方向，同时每个教师所承担的科研项目不同，若将交叉学科设置在教育学院，必然会导致其他相关学院的教师科研精力分散的问题，并且与之相关学院也会因科研成果归属问题得不到合理解决而产生工作上的懈怠。

五 促进“人工智能与教育”学科交叉的策略

（一） 推动学科交叉与人才培养相结合的政策和体制保障建设

首先，完善学位授予管理办法，对已有交叉学科建设和评估给予充分的发展空间。确立交叉学科在学科生态系统中的生态位，只有正确认识交叉学科在整体学科生态系统中的角色和价值，才能制定符合“人工智能+教育”发展的管理办法。推进人工智能与其他学科领域进一步地交叉融合，为“人工智能+”建设规划发展蓝图，完善交叉学科课程建设和人才培养体系。

其次，构建与学科交叉相匹配的人才培养协同发展机制。创新人才培养是推进高等教育发展和改革的重要政策要求，学科交叉为创新型、复合型人才培养提供了发展空间。因此，要明确交叉学科地位，完善社会就业管理体系，实现教育功能的有效释放，为“人工智能+教育”学科交叉人才培养提供就业支持和发展保障。

（二） 为学科交叉建设提供发展平台

首先，打破传统虚体性职能部门、单一学院学部制的现状，推动学部制向虚实结合、实体型、多学院发展的方向转化。英国的牛津大学在学部制建设中，设立人文学部、社会科学学部、人类学和地理学学部等，通过统筹学术联合体，优化资源配置，推动学科交叉建设，在促进学术资源共享中起着重要作用。因此，要加快构建综合信息工程学院、教育学院、心理学院、数学科学学院等多学院融合的学部制建设，更好地促进“人工智能+教育”的学科交叉建设，促进资源统合，推进协同发展，创新发展。

其次，加快推进学科交叉的科研平台建设，充分利用人工智能的大数据资源优势，促进教育学与各学科发展的资源贯通，为学科交叉提供平台保障。此外，赋予跨学科研究平台管理职权包括人事、财务、教学、科研等方面的职权，使其在运行过程中避免过多权力的干涉[7]。真正地将学科交叉融合落实到具体的行动中来。落实学部与跨学科平台的真正职权，促进学部以及学科交叉科研平台建设，促进资源共享。

（三） 搭建人才汇聚的教师聘任和管理制度

首先，打破学院之间的边界，制定行之有效的教师联聘制度。努力破除计算机科学与技术、统计学、教育学等领域教师联合聘任的现实障碍，打破不同学院间教师的“封锁”状态，搭建完善的教师管理体系，促进不同学院间优质资源共享与教师流动，提升教师的归属感、责任感，避免在联合聘任中出现教师间因缺乏沟通而导致的疏离感。

其次，要构建完善的学科交叉体系下的教师管理机制，制定完善的人事制度管理体系，从机构设置、职责范围、隶属关系、权力划分和运行机制等方面促进学科交叉平台建设。吸引具有“人工智能+教育”交叉学科管理经验的知名专家指导学科交叉建设，促进心理学、数学、计算机科学与技术相关领域的知名教师团队的融合，完善教师队伍体系，努力建设一支高质量、可流动可进可出的人才流动体系。

（四） 树立正确的学科交叉价值取向

首先，在促进教育学与人工智能相结合的学科交叉建设中，各领域内的青年教师、学科带头人以及领导阶层应该达成促进学科建设和发展的共识，“单打独斗”的管理方式难以为交叉学科的建设和发展形成凝聚力。其次，打破固有教育观念的局限性，为学科的交叉融合与学生的多元化发展提供环境支持[8]。只有学科交叉领域的教师团结协作，相互了解、相互依存、资源共享才能更好地促进学科之间深度交叉融合。

六 结语

学科的发展经历着从“无”到“有”，从单一到交叉的过程。人工智能的产生和发展促进了当前科学和学科的交叉与融合。人工智能与教育学科间的交叉融合有利于拓宽教育学科已有的领域限度，推动自身学科的综合发展，促进我们对教育场域中教与学方式的多元化认识。但人工智能和教育的交叉融合能否更好地推动教育朝着智能化、网络化、个性化的方向发展，则需要政府、社会、学校以及教师的共同努力。