“随着深度学习算法在语音和视觉识别上的不断突破和大数据的应用，教育领域已经成为人工智能重要的应用场景之一。教育正在从数字化、网络化向智能化转变。目前，人工智能呈现出更加智慧和更加普惠的特征。”在12月11日开幕的2020全球人工智能与教育大数据大会上，中国教育国际交流协会会长、教育部原副部长刘利民说。
2020年，“人工智能+教育”在政策、应用层面正在加快推进，取得了一系列亮眼的成绩，也出现了更多的应用场景。
人工智能在一些测试中已超过了人类水平。比如大学英语六级考试中，对于翻译考题，对57万考生测试数据的抽样显示，考生平均得分为6.5分，但同样的题目，机器翻译的得分是12.8分，位于考生排名的前1%。
国家临床执业医师考试的总分为600分，分数线在360分左右，目前人工智能已经能够考取456分，超过了96.3%的考生。
人工智能应用于教育活动，还发现了鲜为人知的教育学情大数据。刘庆峰介绍，北京师范大学、科大讯飞联合承担的教育课题中，利用人工智能技术统计了30多亿次的学生作业，结果发现学生日常作业中存在大量无效重复练习，错题解决率仅50%左右，部分学生作业高达60%为无效重复练习。
而统计还发现，教师每周工作时间超过54.5小时，全年作业批改量达1.2万本，很多教师为完成批改作业等重复性工作需要长时间加班。
今年12月3日，全球中文学习平台正式发布。“这个平台在去年开始酝酿和试运行时，原本预计在全球能有100万用户，结果在今年12月3日已经超过了200万的用户，覆盖了全世界169个国家。”在2020全球人工智能与教育大数据大会上，科大讯飞董事长刘庆峰说。科大讯飞为该平台的承建方。
“这个平台与传统语言学习最大的不同是，通过人工智能的自动评估，判断出学习者是什么样的能力等级。入门级学习者可以从学笔顺、笔画和拼音字母入手，学到高级程度的就可以了解中华传统诗词歌赋、传统文化等，每一个学习者会被配置相关的教学内容。”刘庆峰说。
人工智能在不断渗透进教育改革进程。今年7月，教育部遴选了一批“基于教学改革、融合信息技术的新型教与学模式”实验区。近日，实验区启动会已经召开。
人工智能是实验区探索的课题之一。根据教育部办公厅的通知，探索运用人工智能、物联网、区块链等技术，推动数字资源内容监管、确权保护、共建共享；加强对学生学习过程数据的收集，开展教学分析与过程性评价，实现差异化教学和个别化指导，推动个性化自适应学习……这些都被列入受到鼓励的探索领域。
今年全国两会期间，有全国人大代表建议运用区块链技术推进中高考改革。目前，随着各地中考改革的不断推进，各地普遍以地市为单位开发研制了初中阶段的综合素质评价平台。
特别是上海和福建厦门等地，已经将区块链技术引入学生综合素质评价，实现了教育部门和综合实践基地的互通互联、共享共用，极大地提高了综合素质评价记录的实时性和真实性。
近日，教育部回应称，下一步，为适应“强基计划”的实施，教育部明确要求所有省份要在2021年秋季开学前，建立省级统一的综合素质评价平台。
强基计划要求探索建立多维度考核评价考生的招生模式。高校要将考生高考成绩、高校综合考核结果及综合素质评价情况等按比例合成考生综合成绩进行录取。
“在开展综合素质评价时，最关键的是要提供多元化工具，从而能够在学生日常的学习活动中，伴随式地采集数据。”科大讯飞执行总裁吴晓如说。
南京师范大学附中已建成了供校内使用的综合素质评价平台，对每名学生从思想品德、学业、体育等5个维度采集了将近9000条数据，通过智能分析以后生成评价报告。
评价报告不是终极性的，它可以让学校对学生的全面发展和成长进行实时的指导和干预，发现学生成长中突出的个性化问题，学校开展了1000多次针对性的沟通和交流。
新高考实行选科制，但改革初期，很多高中生在选科后的换科率较高。人工智能已经支持开展了学科潜能和专业兴趣的双核测评。深圳市宝安区18所高中高二年级的测评数据显示，接受了专业兴趣测评指导后，高二学生换科率下降了61.5%。
在2020全球人工智能与教育大数据大会上，教育部科学技术司司长雷朝滋介绍，中国政府相继发布了《新一代人工智能发展规划》《中国教育现代化2035》等一系列政策文件，推动智能教育发展。
今年10月，中共中央、国务院印发的《深化新时代教育评价改革总体方案》提出，创新评价工具，利用人工智能、大数据等现代信息技术，探索开展学生各年级学习情况全过程纵向评价、德智体美劳全要素横向评价。
北京师范大学校长董奇介绍，现代科技的发展对于教育评价的变革提供了全方位支持。“比如，5G和物联网技术可以实现人、机、物的互联，所以我们能够采集到各种过程性数据，比如说图像识别技术、语音识别技术等一些智能感知技术，能够对学生的动作、行为、语言、表情等信息进行有效的测量，进而我们也可以了解学生学习过程、发展过程中的很多数据。”
“再比如，大数据和各种分析技术可以对学生知识掌握的情况、能力的情况，以及学生的行为特征、性格特点等进行有效的诊断和分析，进而更好的因材施教、因人施教，提供个性化的支持。”他说。
然而，董奇说，“目前科技赋能教育形成系统的解决方案，解决当前教育的突出问题，在这一点上，我们还没有取得真正的突破。”
“这一方面与人工智能、大数据等技术的应用处于初期有关；另一方面也与现在工作范围比较宽，浅层次的探讨应用比较多，聚焦真实问题形成集成性的方案不够有关。”董奇说。
(作者：王峰 编辑：李博）