人工智能在在线少儿教育中的应用现状研究

　　摘要：人工智能技术日趋成熟，被不断应用于教育领域，但当前研究大多面向中学和高等教育，对少儿阶段的研究较少。文章以知网的核心期刊数据库为文献来源，先对近五年人工智能技术在在线少儿教育领域应用研究的关键词进行分析，了解其研究热点，之后从应用场景、应用形态和关键技术入手，阐述当前在线少儿教育领域人工智能技术的应用现状，最后分析了这一阶段在线教育的发展需求，探讨其优势和不足。

　　关键词：少儿；在线教育；人工智能应用

　　一、引言

　　近年来，随着信息技术的不断发展，在线教育成为很多家庭选择的教育方式之一。人工智能技术日趋成熟，不断应用于教育领域，为教育带来了巨大的变化。然而，当前人工智能在教育领域的应用更多集中在中学和高等教育学段，对少儿阶段的研究较少，且不够深入[1]。本文通过梳理文献，进一步了解人工智能在在线少儿教育中的应用现状。首先对近五年的文献关键词进行分析，了解研究热点。之后从人工智能技术在在线少儿教育领域的应用场景、应用形态和应用的关键技术入手，阐述当前人工智能在在线少儿教育中的应用现状，最后分析这一阶段在线教育的发展需求，分析其优势和不足。

　　二、文献检索

　　以知网的核心期刊数据库为文献来源，通过高级检索的方式进行检索，检索主题词的组合分别为“人工智能”和“教育”、“AI”和“教育”、“人工智能”和“在线教育”、“AI”和“在线教育”。此外，再单独以“人工智能教育”“智能教育”“人工智能+教育”“AI+教育”“人工智能应用”等词条为主题词进行检索。检索时间跨度为2016年1月1日至2020年6月29日，得到文献362篇，剔除相关会议、通知、访谈、专栏等文献后，得到文献共计290篇。对290篇文献进行深入阅读和编码，记录文章的标题、第一作者、应用学段、应用学科、关键词、发表时间、应用场景、应用形态和关键技术，筛选学段为学前、小学面向3~12岁儿童的研究，最终得到有效文献51篇。

　　三、研究热点

　　对51篇有效文献按发文时间进行统计发现，近五年来，相关研究逐年增多，2017年至2018年的增长速度最快，如图1所示，这与2017年《新一代人工智能发展规划》的发布有关。在政策的支持下，学者们迅速开展了较多研究，在2019年达到巅峰，2020年的文献只有半年发文量数据，因此发文量较少。

　　1.关键词共现分析

　　利用CiteSpace软件进行关键词共现分析。将时间区间设置为2016—2020年，时间切片设置为1年，节点类型选为关键词。由于有效文献数量较少，分析时保留所有关键词，得到可视化图如图2所示。结果发现，关键词共现图谱较为分散，如“应用”“自闭症”“人工智能+”等关键词距离中心较远，中心性较低。“人工智能”集中出现在图谱的中心位置，辐射在其周围的关键词分别为人工智能教育、基础教育、学前教育、“互联网+”。大数据、“人工智能+教育”分别形成了较小的中心，大数据周围辐射了个性化学习、教育机器人，“人工智能+教育”周围辐射了关键技术、深度学习和教育应用。针对人工智能的具体内容，从技术角度来看，“深度学习”算法、“人工智能等关键技术”的研究占有一部分；从教育应用的角度来看，“个性化学习”“教育机器人”等人工智能的教育应用研究也占有一部分，聚集在中心词人工智能的图谱周边。整体而言，关于人工智能在在线少儿教育领域的应用研究比较分散，且研究的关键词较为粗略，相关文章中缺乏更加详细深入的关键词呈现。

　　2.关键词共现时区图谱

　　在关键词共现图谱的基础上，生成时区可视化图，得到人工智能在在线少儿教育中应用的关键词共现时区图谱，如图3所示。

　　四、人工智能在在线少儿教育中的应用现状

　　1.应用场景

　　当前人工智能教育应用场景分为面向教师和管理者的教学场景及管理场景、面向学生的学习场景与考试场景[3]四类。实际上，考试的场景离不开对学生的测和评。因此本文在原来考的场景中加入评和测，将其归为一个场景，即考评测。本文基于教、学、管、考评测这四种种应用场景，对51篇有效文献中的应用场景进行统计，得到图4所示的结果。当前人工智能在在线少儿教育中的应用，以教为主要的应用场景，其次是教育管理的场景，之后是学生学习的场景，最后是考评测的场景。

　　2.应用形态

　　对文献中的应用形态进行编码统计发现，人工智能技术的应用形态较为分散。此外，不同文献对相同的应用形态有不同名称，如智能导学系统[10]、智能导师系统[11]、智能教学系统[12]、智能教育平台[13]等，其英文名字均为“IntelligentTutoringSystem，简称ITS”。因此，在编码时将以上不同名称的系统统一为自适应学习系统。统计发现，当前主要应用形态有7种，如图5所示，自适应学习系统是最主要的应用形态，其次为智能教育机器人，之后依次是智能批改评阅系统、教学平台、智慧课堂、智能测评系统、VR/AR。整体而言，应用较为简单，且各类智能化产品的普适性较低，大多借鉴了其他教育阶段的成果[14]。

　　3.应用的关键技术

　　当前，应用于教育的人工智能关键技术[24]包括很多，如深度学习、机器学习、教育大数据、学习分析、教育数据挖掘、语音识别等，但不同学者对人工智能在教育中应用的关键技术主要有哪些，持有不同观点。为了进一步了解当前人工智能在教育中应用的关键技术，对研究中提及的关键技术进行编码。编码分为两个维度，首先是对关键技术手段进行记录并对技术手段出现的次数进行统计，之后采用学者杨现民提出的人工智能技术框架[25]按照技术层级进行编码。

　　五、应用展望

　　人工智能在在线少儿教育领域的运用，取得了一些成效和影响，但整体仍处于发展的起步阶段，依然面临着许多困境。一方面，要大力发展人工智能产品的研发力度，合理运用人工智能技术[31]，提高技术服务品质[32]。不仅关注学生的知识习得，更要关注自主学习和全面发展的培养，帮助教师更好地理解学生学习的过程，并帮助学生更加高效地学习，促进建模能力、实际问题解决能力、协作能力等高阶能力的培养[33]。另一方面，要加强数据监管，尝试进行科学的数据共享，最大化发挥人工智能技术的价值。尽管人工智能产品运用于在线少儿教育可以有效解决当前存在的一些问题，但也不能盲目乱用，应该以尊重少儿的个性和尊严为前提，遵循少儿身心发展的普遍规律，恰当运用人工智能技术，实现少儿个性化、适宜性发展[34]。

　　参考文献：

　　[1][14]宋丹,李茂林,胡珍,等.人工智能在学前教育中的应用浅探[J].今日科苑,2019(10):31-42.

　　[2]黄荣怀,汪燕,王欢欢,等.未来教育之教学新形态：弹性教学与主动学习[J].现代远程教育研究,2020,32(3):3-14.

　　[3]上海艾瑞市场咨询有限公司.AI+教育行业发展研究报告2019年[R].艾瑞咨询系列研究报告,2020:43-87.

　　[4][5][26]王有学,高洁.论人工智能技术发展及其在教育中的应用[J].中小学电教,2019(4):6-9

　　赵淑霞

《人工智能在在线少儿教育中的应用现状研究》

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