人工智能教育发展指数:内涵、框架与测度.pdf
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1、人工智能教育发展指数:内涵、框架与测度李世瑾顾小清李睿王欣苗(华东师范大学教育学部教育信息技术学系,上海200062)摘要科学评估人工智能教育实践水平,是推进其高质量发展的重要议题,然而尚未有研究对此作出明确回应。为考察我国人工智能教育发展的综合水平和差异表现,本研究采用指数评估这一创新范式,明晰人工智能教育发展指数的内涵要点,设计测评框架,测度不同区域人工智能教育发展指数。研究发现:1)我国不同区域的人工智能教育发展指数水平从高到低为华东地区、华南地区、华中地区、华北地区、西南地区、西北地区、东北地区;2)从东部、中部到西部的省(市、自治区),人工智能教育发展指数呈下降趋势;3)不同省(市、
2、自治区)的人工智能教育发展子指数存在差异,且背景、投入、过程和产出等子指数共同制约人工智能教育发展的指数水平。本研究从区域、省(市、自治区)和子指数联动等层面,提出我国人工智能教育发展的实践路向:缩小区域差异,积极推进优质均衡的智能教育扩张模式;加强省市合作,努力打造可持续发展的智能教育生态圈;协调子指数关系,切实优化动态发展的智能教育实践样态。关键词人工智能;人工智能教育发展;指数中图分类号 G434文献标识码 A文章编号 10072179(2023)04002113一、问题提出以 ChatGPT 为代表的新一代生成式人工智能技术,正加速技术系统、教育系统和社会系统的融合。在人工智能通用大模
3、型这一现象级应用的加持下,教育系统的应用模式、应用流程和应用场景都将被颠覆性重塑(吴砥等,2023)。如何科学评估人工智能教育的实践水平,理性优化其发展路向,成为这一领域的核心议题。已有人工智能教育研究主要关注内涵阐释(Hwangetal.,2020;张进宝等,2018;徐晔,2018)、创新设计(Inayatullah,2013;苏竣等,2020;顾小清等,2021;徐莉等,2021;胡艺龄等,2022a)、智能场景建设与模式应用(科技部新一代人工智能发展研究中心等,2019;Renz&Vladova,2021;郑勤华等,2021;李艳等,2021;李世瑾等,2021)以及监测评估(谭维智,
4、2019;顾小清等,2021;Li&Gu,2023),大多将人工智能教育发展视为自变量,开展相应的设计、开发、利用、管理和评价。若要持续推进人工智能教育高质量发展,首要任务是厘清“人工智能收稿日期2023-05-18修回日期2023-06-23DOI 编码10.13966/ki.kfjyyj.2023.04.003基金项目 2023 年华东师范大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“中小学教师智能素养指数研究:结构、测评及发展”(YBNLTS2023-027)。作者简介 李世瑾,博士研究生,华东师范大学教育学部教育信息技术学系,研究方向:智能教育、学习科学与技术设计(shijinliE);
5、顾小清,教授,博士生导师,华东师范大学教育学部教育信息技术学系,研究方向:智能教育、学习科学与技术设计、技术支持的教学创新();李睿,硕士研究生,华东师范大学教育学部教育信息技术学系,研究方向:智能教育(lirui_);王欣苗,硕士研究生,华东师范大学教育学部教育信息技术学系,研究方向:智能教育()。引用信息 李世瑾,顾小清,李睿,王欣苗(2023).人工智能教育发展指数:内涵、框架与测度J.开放教育研究,29(4):21-33.第29卷第4期开放教育研究Vol.29,No.42023年8月OpenEducationResearchAug.202321教育发展的现实水平究竟如何”,这是“没有科
6、学的评价就没有科学的管理,没有科学的评价就没有科学的决策”的现实写照(宋博等,2019)。指数方法具备“简约且典型”的思想内核,打开了人工智能教育发展水平监测的新思路。从理念看,具有综合性、持续性和代表性等特征的指数测评框架,能够清晰呈现人工智能教育发展水平的观测点;从过程看,动态化指数测评,能够客观反映人工智能教育发展各观测点的过程性水平与差异化样态;从结果看,基于统一的指数结果,可用于综合研判我国人工智能教育发展水平,指明人工智能教育实践的优化方向。鉴于目前尚未有研究回应我国人工智能教育发展的整体样态和差异表现,本研究采用指数评估这一创新范式,明晰人工智能教育发展指数的内涵要点,设计指数测
7、评框架,并测量不同区域、不同省(市、自治区)的人工智能教育发展水平。通过客观考察我国人工智能教育发展的综合水平、差异表现和薄弱环节,本研究提出针对性、可操作性实践路向和优化建议,重塑我国人工智能教育生态。本研究重点回应三个问题:1)人工智能教育发展指数的内涵是什么?有哪些特征?2)如何设计人工智能教育发展指数框架?各指数的数据观测点是什么?3)我国不同区域人工智能教育发展指数水平如何?不同省(市、自治区)的发展指数水平如何?不同省(市、自治区)子指数有何差异?二、内涵意蕴指数(indexnumber)是反映事物数量变化程度的相对数(李金林等,2006),广泛应用于政治、经济、科技、教育等领域,
8、一些指数甚至已成为预测现状的“晴雨表”(任栋等,2021)。本研究基于指数方法的思想内核,即动态持续的测评框架、需求牵引的测评过程和切实落地的测评结果(见图 1),综合研判我国人工智能教育发展水平。(一)动态持续的测评框架理念契合是人工智能教育发展指数测评的前提条件。动态持续的指数测评框架契合人工智能教育的发展逻辑。其一,人工智能教育发展是一项系统工程,不仅包括教育基础设施的智能化,还涉及教育理念与教育方式的更新升级,以在普及化的学校教育中提供适切的学习机会(曹培杰,2020)。同时,伴随智能应用的迭代优化和多元因素的复杂影响,不同区域的人工智能教育发展水平存在差异。在此背景下,动态化测评框架
9、可动态测量人工智能教育发展的质量。其二,较之静态的指标评估体系,基于指数的评估框架更加契合人工智能教育发展的可持续内涵,可通过呈现不同省(市、自治区)人工智能教育发展的变化,前瞻性地布局智能教育发展规划和行动方案。综上,指数这一动态持续的测评框架,为科学监测人工智能教育发展水平提供了新思路。(二)需求牵引的测评过程方法契合是人工智能教育发展指数测评的内生动力。基于需求牵引的测评过程,有助于把控人工智能教育发展的现实水平。一方面,指数测评过程聚焦于现实发展,人工智能教育发展指数的确定,同样需要聚焦现实需求。相应地,基于指数的测评结果,可客观反映我国人工智能教育发展的整体水平和差异表现,尤其通过对
10、比不同区域指数差异,有助于制定针对性、合理性的推进举措。另一方面,指数测评过程重在对关键要素的归一化处理。它把影响人工智能教育发展的关键要素归一到同一评估标准,有助于明晰不同区域人工智能教育各指数发展的质量水平。总之,指数这一需求牵引的测评过程,不同于人工智能教育发展“撒胡椒面式”的效果列举(李世瑾等,2022),有助于实现“应用为王、服务至上”的发展目标。人工智能教育发展水平动态持续的测评框架需求牵引的测评过程切实落地的测评结果指数测评指数测评图 1人工智能教育发展指数测评思路李世瑾,顾小清,李睿,王欣苗.人工智能教育发展指数:内涵、框架与测度OER.2023,29(4)22(三)切实落地的
11、测评结果应用契合是人工智能教育发展指数测评的坚实支撑。切实落地的测评结果,可转化为可操作的实践抓手。首先,指数结果具备整体性特征,这种跳出静态指标体系的评估方式,能从现实的可操作视角,监测不同区域的指数水平。其次,指数结果具备落地性目的,可借助典型的、可量化的指数观测点,映射人工智能教育实践进程中关键要素的发展水平。再次,指数结果具备实用性特征。它通过关键指数撬动人工智能教育发展,有利于打造“以评促改”的实践样态。最后,指数结果具备发展性意蕴。“点线面体”的指数测评结果,有助于勾勒系统化、层次化的人工智能教育实践。可以说,指数这一测评结果,可为预测我国人工智能教育的前瞻发展提供可信依据。三、测
12、评框架本研究基于“全面统整、数据易得”的指数测评思路,遵循“选取测评样本构建指数框架明确数据来源确定计算过程”的操作流程,设计人工智能教育发展指数的测评框架。(一)选取测评样本为考察我国人工智能教育发展的指数水平,本研究基于区域性、结构性和代表性的遴选原则,分别将我国华中、华北、华东、华南、西北、东北和西南地区的省(市、自治区)作为测评样本(见表 1)。(二)构建指数框架为研制人工智能教育发展指数的测评框架,本研究梳理了指数测评的相关模型,包括“公平效率”视角下的教育发展指数(李慧勤等,2015)、“规模、结构、质量和效益”系统化视角下的质量评估指数(刘惠琴等,2020)、基于“起点过程结果”
13、的教育时序发展指数(徐光木,2014)、基于 CIPP 模 型(ContextEvaluation,InputEvaluation,ProcessEvaluation,ProductEvaluation)的教育决策指数(张炜,2022)。通过借鉴这些指数测评方法,同时考虑人工智能教育发展指数不仅要反映发展水平,更要系统呈现变化样态的思路,本研究结合“公平效率”和 CIPP 模型的维度,从背景、投入、过程和产出等方面构建指数测评框架(见图 2),揭示我国人工智能教育发展水平的动态性、多元性和复杂性。背景指数聚焦于智能教育环境。智能教育环境是实现智能教育应用的支撑条件,通过赋能各类教育场景的智能功
14、效,推动技术系统与教育系统的深度融合(刘邦奇等,2019)。具体到智能教育环境的指标构建,本研究采取简洁且关键的原则,突出人工智能教育背景的水平。表 1人工智能教育发展指数测评样本区域对应省(市、自治区)样本数量华中地区湖北省、湖南省、江西省、河南省4华北地区北京市、天津市、河北省、山西省、内蒙古自治区5华东地区上海市、江苏省、浙江省、安徽省、山东省5华南地区广东省、福建省、广西壮族自治区、海南省4西北地区陕西省、甘肃省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区、青海省5东北地区辽宁省、黑龙江省、吉林省3西南地区四川省、重庆市、贵州省、云南省、西藏自治区5背景指数:智能教育环境背景指数:智能教育环境过
15、程指数:智能教育环境资源创建资源共享资源应用投入指数智能教育保障投入指数智能教育保障智能教育创新发展教师智能教育创新水平学生智能教育创新水平产出指数产出指数图 2人工智能教育发展指数测评框架李世瑾,顾小清,李睿,王欣苗.人工智能教育发展指数:内涵、框架与测度OER.2023,29(4)23投入指数聚焦于智能教育保障。智能教育保障是有序推进智能教育实践的重要保证,主要从政策规划、资金保障、人力保障和服务支持等方面,满足智能教育应用的发展需求,并为其提供可持续的支持,从而全方位支撑人工智能教育的实践应用(刘邦奇等,2019)。因此,智能教育保障的指标设计突出可操作性和持续发展性等特点。过程指数聚焦
16、于智能教育资源。这是因为智能教育资源是推进人工智能教育实践的重要载体(郑永和等,2023),其创建、共享和应用水平,直接关乎人工智能教育实践的落地方向和应用过程,可带动人工智能教育的重塑发展,为建设高质量的人工智能教育生态系统提供坚实保障。本研究基于过程指数的典型性、采集可行性原则,遴选智能教育资源的指标。产出指数聚焦于教师和学生的智能教育创新水平。智能教育创新水平是对智能教育应用成效的现实考量和智慧沉淀,智能教育的目标是培育创新型智能人才,探索人工智能技术与人的全面发展之间的耦合关联,形成智能时代人的全面发展的有效路径(谢丽娜等,2022)。本研究将人工智能教育发展的产出指数,落到教师和学生
17、等关键主体的智能教育创新发展水平上,具体包括教师智能教育创新指数和学生智能教育创新指数。(三)明确数据来源为呈现不同区域人工智能教育发展指数的水平,数据来源的公开性和可信度是前提。公开性指保证数据的可获取性,可信度指数据点能够表征人工智能教育发展关键特征的程度。需指出的是,因我国不同区域人工智能教育发展各维度数据公布时间不一,本研究结合发展现状和指标特征,以各区域最新公布的数据源作为统一标准。数据来源包括:一是中国教育统计年鉴、中国教育经费统计年鉴和国家统计局统计数据;二是教育部、工业和信息化部、中央电化教育馆、国家中小学智慧教育平台地方频道、中国知网,以及重要创新竞赛(全国青年科普创新实验暨
18、作品大赛、全国青少年信息学奥林匹克竞赛、全国青少年科技创新大赛)等官网数据;三是第三方机构的统计数据(见表 2)。其中,背景指数数据包括不同区域的智慧教育示范区数量、首批数字校园示范校数量和“5G+智慧教育”创新应用试点项目数量。投入指数数据包括不同区域的智能教育发展规划和政策数量、智慧校园行业政策数量、智能教育发展经费、智慧教育平台名师工作室数量、智慧教育平台名校长工作室数量、智慧教育平台名师工作室和名校长工作室成员数量、人工智能助推教师队伍建设试点数量和设有首席信息官学校数。过程指数以国家中小学智慧教育平台为抓手,数据包括人工智能教材数量、国家中小学智慧教育平台资源数量及教师上传资源数量、
19、国家中小学智慧教育平台资源浏览量和资源粉丝数。产出指数数据包括不同区域智能教育项目数量、论文数量和智能类竞赛活动获奖数量。(四)确定指数计算过程指数计算过程遵循“指标数据的指数化综合指数计算”的流程,最终合成人工智能教育发展的综合指数。1.指标数据指数化指标数据指数化的关键是确定各指标权重和指标数据的标准化。本研究采用德尔菲法和层次分析法(analyticalhierarchyprocess,AHP),通过两两比较确定同一层次要素相对于上一层要素的重要程度与数量关系,并结合专家对指标重要程度的反馈,获得各级指标的排序权重。86 位人工智能教育领域专家(来自北京、上海、浙江、江苏、河南、陕西、宁
20、夏等地)参与评分。本研究运用 Yaahp 软件,遵循“确定九级评价标度构建判断矩阵一致性检验分析计算结果集结”的操作流程,确定 19 个指标观测点的权重系数(见表 2)。yijxmaxixmini指标数据的标准化环节采用如下公式,将各指标观测点数据归一至 0100 区间,便于计算人工智能教育发展指数。其中,i 表示第 i 个指标,j 表示第 j 个研究对象,表示该指标标准化后的数据值,表示第 i 个指标的最大数据值,表示第 i 个指标的最小数据值。正指标:yij=xijxminixmaxixmini100逆指标:yij=xmaxixijxmaxixmini1002.综合指数人工智能教育发展指数
21、是一个综合值,由背景李世瑾,顾小清,李睿,王欣苗.人工智能教育发展指数:内涵、框架与测度OER.2023,29(4)24指数、投入指数、过程指数和产出指数构成。考虑到各指数指标的重要程度差异不大、相关性较弱等特征,本研究采取综合指数方法,测度我国人工智能教育发展水平并合成指数。综合指数的计算方法如下:AIEDI=ni=1WiAIDIAIDI=mj=1WijZijWiWijZij其中,AIEDI 表示人工智能教育发展的综合指数,AIDI 表示人工智能教育发展各维度指数,n、m分别表示人工智能教育发展指数及各指标的分类个数,、分别表示各维度和各指标观测点的权重,表示各指标无量纲化后的标准值。四、指
22、数水平(一)整体水平我国不同区域人工智能教育发展指数的整体水平可分三个梯度(见图 3):第一梯度为领跑者。这些省(市、自治区)的总指数排名前五,且总发展指数值在 0.45 以上,依次为北京、广东、江苏、上海和浙江;第二梯度为追赶者。这些省(市、自治区)的总指数排名处于 620 位,且总指数在 0.29 以上;第三梯度为起步者,包括总发展指数值大于0.0742 的 11 个省(市、自治区)。从区域综合指数看,华东地区排名第一,三省(市)是人工智能教育发展的领跑者,其余两省的总发展指数值亦在0.33 以上。华中、华北、华东、华南、西北、东北、西南等地区的领头羊分别是江西省(总发展指数排名第10)、
23、北京市(排名第1)、江苏省(排名第3)、广东省(排名第 2)、甘肃省(排名第 19)、辽宁省(排名第22)和四川省(排名第 7)。(二)差异水平从各省(市、自治区)的人工智能教育发展指数排名看(见图 4),北京、广东、江苏名列前三,海南、青海和西藏的发展指数水平偏低。从全国平均水平看,31 个省(市、自治区)的平均发展指数值为 0.3283,约一半处于均值以上,依次为:北京、广东、江苏、上海、浙江、山东、四川、福建、重庆、江西、湖南、河北、云南和安徽。比较不同省(市、自治区)人工智能教育发展指数值的差异可以发现,表 2人工智能教育发展指数指标体系及权重分配模型维度一级指标二级指标指标观测点权重
24、值数据来源背景指数智能教育环境智能教育场景智慧教育示范区数量0.0937教育部文件首批数字校园示范校数量0.0894中央电化教育馆文件“5G+智慧教育”创新应用试点项目数量0.0568工业和信息化部文件投入指数智能教育保障政策规划智能教育发展规划和政策数量0.0268教育部文件智慧校园行业政策数量0.0229第三方统计数据资金保障智能教育发展经费0.0875中国教育统计年鉴、中国教育经费统计年鉴人力保障智慧教育平台名师工作室数量0.0336国家中小学智慧教育平台地方频道数据智慧教育平台名校长工作室数量0.0421智慧教育平台名师工作室和名校长工作室成员数量0.0218服务支持人工智能助推教师队
25、伍建设试点数量0.0215教育部官方文件、国家统计局公布数据设有首席信息官的学校数量0.0346过程指数智能教育资源资源建设人工智能教材数量0.0292国家中小学智慧教育平台地方频道数据、中国知网文献检索数据国家中小学智慧教育平台资源数量0.0431资源共享教师上传至智慧教育平台的资源数量0.0753资源应用国家中小学智慧教育平台资源浏览量0.0426国家中小学智慧教育平台资源粉丝数0.0542产出指数智能教育创新发展教师智能教育创新水平智能教育主题的项目数量0.0808中国知网文献检索数据、中央电化教育馆文件智能教育主题的论文数量0.0754学生智能教育创新水平智能类竞赛活动获奖数量0.06
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