聯合國教科文組織日前發布的《教育中的人工智能：可持續發展的挑戰與機遇》報告提出，有研究預測，2021年之前數字教育市場將每年增長5%；2017—2021年，人工智能市場將增長50%。雖然教育領域人工智能公共政策的發展尚處于起步階段，但這一領域很可能在未來10年呈指數增長。

　　在這種情況下，我們能否適應由私人市場推動的技術變革速度？教育如何利用人工智能技術改善學習成果？如何使用人工智能數據促進教育公平、提高教育質量？

　　該報告表示，解決這些問題的最佳方法是從一個全面的角度來看待這個問題。人工智能在知識、創新、商業和新法規的復雜生態系統中工作，國家政策應能夠同時處理多個問題，以產生解決方案和法規，并創建或支持創新生態系統，將人工智能的機會帶入教育領域。

　　雙教師模式支持個性化學習與協作學習

　　報告指出，人工智能技術能夠支持包容和無處不在的學習訪問，有助于確保提供公平和包容性的教育機會，促進個性化學習并提升學習成果。

　　人工智能可以為教師創造一個更好的專業環境，讓他們為有困難的學生投入更多支持。“雙教師模式”包括教師和虛擬教學助理，“助理”可以接管教師的日常任務，使他們有更多時間專注于對學生的指導和一對一的交流。在一些國家，教師已經開始與人工智能助理合作，為學習者提供最佳的學習幫助。此外，計算機輔助學習創造了用數字和人工智能技術支持學生學習策略的替代方案。人工智能可以幫助繪制每個學生的個人學習計劃和軌跡、長處和弱點以及學習偏好和活動。

　　計算機支持的協作學習，最具革命性的一個方面是實現了學習者的異地協作，為學生提供了不同的選擇，包括他們學習的時間和地點。在計算機支持的協作學習中，在線討論發揮著核心作用，基于機器學習和淺文本處理等人工智能技術，采用人工智能系統對討論組進行監控，為教師提供學習者討論的信息，并為教師指導學習者的參與和學習提供支持。

　　人工智能依靠數據而蓬勃發展，大數據能夠使人工智能發揮其潛力。隨著數據的增加，人工智能的應用結果變得更加準確。在大數據時代，公眾都會留下個人的信息足跡，產生大量數據，從而使人類和社會行為能夠被客觀量化，因此，很容易跟蹤、建模，并在一定程度上進行預測。圍繞信息足跡的這種現象被稱為“數據化”，深刻影響著教育領域。雖然“數據化”引發了一些倫理問題，需要協調一致的政策響應，但帶來了個性化學習和教育治理方面的可能性。數據驅動決策應用于學生成績測試數據，是很多學校和地區改革的焦點。通過從教育管理信息系統收集大量數據，人工智能算法能夠提供數據驅動的決策，進而改善學校教育。

　　此外，教育管理信息系統是一組有組織的信息和文檔服務，用于收集、存儲、處理、分析和傳播教育規劃與管理信息，廣泛用于地區、地方和學校各級的教育領導者、決策者和管理者，并用于生成國家統計數據。設計良好且功能完備的教育管理信息系統使教育領域各級成員能夠獲得有用的信息，以更加有效的管理教育系統、制訂可行且具有成本效益的計劃、制定響應性政策、監測和評估教育成果。在數據完整、可靠、定期收集、可匯總和分解的國家，利用人工智能增強的教育管理信息系統將具有更強的自動分析數據和生成學校與國家級數據統計的能力。未來，教育管理信息系統為開發預測決策算法開辟了潛力。

　　如今，越來越多的國家將其當前的教育管理信息系統從一個基于學校的綜合數據管理系統轉變為一個集成的、動態的學習管理系統，該系統可以有效地支持每個國家教育部門管理的實時決策。

　　人工智能能力驅動未來工作與技能變革

　　人工智能帶來新類型工作，對技能的需求不斷增加，因此，報告指出，教育部門必須在課程改革和政策重新制定方面做出回應。目前，各國在做嘗試性工作，以確保其教育系統促進學生獲得人工智能驅動社會所需的能力。這些努力可以作為制定協調一致的教育領域應對人工智能政策框架的起點。

　　教育在為未來勞動力人工智能做好準備的工作中起著至關重要的作用。消除人工智能技能差距不僅僅是采用越來越強大的技術來促進學習，它還意味著重新思考用于在各級教育中提供教學的內容和方法。報告明確，各國在將21世紀的技能納入各自的教育計劃時，需要定義“人工智能能力”，而不是基本的信息和通信技術能力，從而使學習者能夠使用計算方法和技術識別來解決問題。

　　在人工智能驅動的未來社會，培養創造和解碼數字技術的新技能非常重要。為此，報告提出了學生和教師技能發展的一系列能力框架。

　　為收集和分析聯合國可持續發展目標中的教育目標(SDG4)，即“確保包容和公平的優質教育，讓全民享有終身學習機會”相關指標數據，需