人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从1956年正式诞生以来，已经有60多年的发展历史，其发展历程如图1所示。随着人工智能理论和技术的日益成熟，其应用范围不断扩大，目前在教育教学领域也得到了广泛应用，为学校的教育教学提供了丰富的教育资源和科学的教育测评方法。国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中指出，要加快人工智能创新运用，发展智慧教育，构建包含智慧学习、交互式学习的新型教育体系，开展智慧校园建设，推动人工智能在教学、管理、资源建设等方面的全流程应用。

图1 人工智能的发展历程

人工智能研究成果对于人们的各项教育教学内容起到至关重要的推进作用，作用于教育的各个环节，对于教学质量的提升有着至关重要的直接影响。例如，在教育教学过程中有效应用人工智能系统，可使教育教学的工作效率得到显著提升，使教师的工作数量和时间有效缩短，对于受教育者的智能有着十分明显的提升作用。与此同时，有效利用人工智能系统能充分创设全新教学模式，例如，可进行网上学习，共同体合作学习等等。

人工智能在教育教学中的关键技术主要有以下三项：

（1）智能识别技术

智能识别技术是人工智能领域中最基本的技术，它由两部分构成，分别是图像识别技术和语音识别技术。图像识别技术在高校的教育体系中运用的最早，也是最为广泛的技术。例如，在学习过程中遇到难以解答的问题时，学生可以使用智能手机把问题内容拍摄成图片，然后上传到学习平台中，学习平台中的智能识别模块通过图像识别技术对上传的图片进行识别处理，处理完成后再通过检索得出结果，最终反馈给学生。目前的图像识别技术不仅能识别出印刷文本，对手写文本也具有较高的识别度，而且还能对学生的作业及考卷进行自动化批阅。人脸识别技术可以通过人脸进行身份验证，比如对签到、替考等行为的管理，有效提高了教学管理效率。人脸识别技术还可以对学生在课堂中的微动作、微表情进行识别，结合学习分析技术得出学生在不同学习环节的心理状态和学习状况。除了图像识别技术外，语音识别、语义识别等技术也飞快运用到了教育教学中，教师和学生在使用智能教学平台进行人机交互的过程中，语音识别技术能够实时将识别到的语音转化为文字，有效提高了人机交互的效率。智能语音识别技术还能对一些语言类的课程进行自动化评估，不仅减轻了教师重复批阅的工作量，也降低了一些主观因素带来的偏差，有利于形成科学的教学评价。

（2）学习分析技术

学习分析技术主要是以大数据为基础的数据分析。高校教务教学平台会将学生的学习行为数据上传至数据中心，数据中心通过大数据的跟踪和比对形成学生画像，教师再结合学生画像中的学习规律和特征调整教学计划，制定因材施教策略，实施开展个性化教学。学习分析技术能够动态预先评估学生的学习成绩，将抽象的学习过程通过可视化的数据驾驶舱呈现出来，教师通过接收到的反馈信息，及时、有针对性地调整教学方法和教学内容，学生也能以此为参考，实时改变学习方法，合理安排学习时间。结合大数据的学习分析技术能够得出学生学习特征，然后通过学习特征筛选出匹配度较高的知识内容，再将匹配度较高的知识内容推送至学生，以此提高教学内容推送的适应性及精准度。学习分析技术也是人工智能技术应用于网络教学平台中最核心的功能。

（3）虚拟现实技术

人工智能技术的应用带来了虚拟现实技术的高速发展。虚拟现实技术可以说是学生学习方法上的革命，它使学生能够充分调动自身感官参与学习，不仅带给学生沉浸式的学习体验，还使他们的专注力、理解力、学习兴趣和学习效率都有极大提升。按照不同应用场景下的功能可以分为虚拟校园、虚拟漫游及虚拟实验等。教师在授课前从三维数据库中配置好课程对应的模型和场景，这样就会在虚拟现实系统中看到各种3D视觉效果，让学生感同身受地参与在虚拟环境中必然能产生传统教学模式所达不到的效果。除了使用计算机设备以外，还会配置一些特殊设备，如三维显示器、数据手套、智能头盔等。沉浸式虚拟现实技术可以营造一种较理想的虚拟现实环境，使体验者有亲临其境的感觉。还有一种非沉浸式体验，只需要通过计算机设备就能感受视觉与听觉，非沉浸式体验尽量使用软件去模拟接近较理想的虚拟现实环境。虽然在沉浸式学习环境中对硬件设施的投入相对较高，但对应产生的仿真教学情境效果和感受也更加真实。

人工智能在教育教学中的应用场景主要有以下三个：

（1）认知智能技术促进教学测评的自动化

通过图像识别技术能够实现教学测评自动化，图像识别技术不仅可以准确识别出机打的书面文字，还可以对一些模糊的手写文字识别达到较高的识别率。采用人工智能技术的测评系统在早期的学习过程中分别从写作的各个环节对学生进行指导，再综合分析学生的具体学习状态，然后结合反馈意见进行仔细修正，最后测评系统会根据设定的各项分值标准综合性对学生的写作内容进行自动评价。

（2）用人脸识别和行为识别技术进行学习行为分析

学习行为分析系统可以利用人脸识别技术的比对分析、动作行为分析和视频结构化分析等技术来实现室内无感知点名、课堂教学数据搜集，并对数据进行跟踪比对、综合建模，实时动态跟踪教学效果，提升教学质量和学生管理的工作效率。

（3）学习分析技术推动智能化教学

大数据的分析及处理技术越发成熟，高校数据中心对于捕获来的数据分析也越来越精细化，教师在教学过程中更多是采用融媒体显示系统来实时动态掌握每个学生及每个学习小组的具体表现。

总之，没有教育信息化就没有教育现代化，“人工智能+教育”引发了教育的颠覆性变革，人工智能和教育的深度融合或将成为教育改革的重大推力，通过融合创新及优化教育服务的供给方式来深化教学模式变革将成为人工智能在教育教学应用中的未来。相信在未来的发展过程中我国教育教学领域将实现创新式的发展。