随着人工智能技术的快速发展，人工智能与教育的关系日益成为国际领域关注的热点，我国也开始逐步关注并推动教育人工智能发展。2018年，教育部颁发《教育信息化2.0行动计划》，强调关注智能化教学环境的建设^[1]。同年，国内第一本关于人工智能技术的高中教材——《人工智能基础（高中版）》在沪发布，标志着人工智能在中小学教育中的应用进入一个崭新阶段^[2]。综合来看，“智能技术进校园”已成为我国教育技术发展的重点。机器学习、自然语言处理、虚拟与增强现实、情感计算等智能技术的不断完善，为师生等教育用户在情境感知、服务体验、人机互动等方面的个性化与智能化发展提供了新的技术支持，也由此涌现出了校园计算智能、情感智能等多种校园智能形态。在智能时代，基于人工智能的智慧校园成为了技术变革背景下新的智慧校园形态。但是，当前针对“基于人工智能的智慧校园”的研究仍处于起步阶段，有关“基于人工智能的智慧校园”的结构与实现路径等方面的探索相对较少。因此，本研究尝试以智能时代作为智慧校园变革背景，思考何为“基于人工智能的智慧校园”，并对其结构体系与实现路径进行深度解析，以期为智能技术与智慧校园的深度融合提供参考。

人工智能时代是对当前信息技术新时代的一种泛称，是人工智能技术与其它类型技术深度融合的时代。在智慧校园变革不断升温的背景下，厘清相关智能技术的价值内涵，深度认识智能技术的赋能方式，是运用人工智能技术推进智慧校园建设的关键需求。其中，机器学习、自然语言处理、虚拟与增强现实、情感计算是众多学者较为关注的核心智能技术。

1 机器学习：助力个性化学习的精准实现

机器学习（Machine Learning）既是人工智能领域的关键技术之一，也是一门研究怎样使用计算机模拟或实现人类学习活动的科学。机器学习可借助资料数据与经验、软件或机器程序的性能，实现辨识、预测、发现等功能^[3]。机器学习赋能个性化学习的过程，是利用机器的自动学习能力不断摄取经验并进一步优化学习模型的良性循环过程。例如，机器学习可使用回归算法，对学生的平时学习表现数据与以往考试成绩变化轨迹进行分析，预测学生未来的考试结果，从而实现学习资源的个性化推送。机器学习的最大优势，是具有不断学习并完善自身的独特智能，能通过对智慧校园中的大量历史数据与经验进行自动化处理，从中挖掘并解析教育规律，借助基于海量数据与经验的个性化教育服务模型，搜寻并辨识学生过去的学习轨迹、知识学习取向、学习行为偏好，从已知推未知，精准预测学生未来的学习结果，及时采取个性化干预措施，为个性化学习的实现提供决策支持。

2 自然语言处理：实现智能化的人机互动及信息反馈

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）研究实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，是结合计算机科学与语言的人工智能子领域^[4]。自然语言处理在一定程度上突破了以往教学互动与反馈时信息传输的局限，成为了人与计算机之间的沟通桥梁，有助于进行智能化的人机互动与信息反馈。例如，在英文写作教学中，自然语言处理能够对学生作文的单词拼写、语法结构进行基于机器的自动评判、赋分和修改；在英文口语训练中，机器人自然语言界面的智能问答系统能够实现智能化的人机互动、语言交流与知识传授。综上所述，自然语言处理可通过语言智能处理与回应，为学生提供可以自由尝试错误的学习情境和信息反馈渠道，有利于学生学习路径和教师教学决策的及时调整。

3 虚拟与增强现实：推动教育空间的沉浸化转型

虚拟与增强现实（Virtual and Augmented Reality）是指让使用者沉浸在电脑所产生的拟真环境中进行互动的人机界面^[5]。以往的教育空间较为固化，学生的学习场所基本固定在校内，而虚拟与增强现实技术能够为此种固化教育空间的转型带来契机。例如，在小学课堂，由于学生的逻辑运算能力尚未成熟，故大量教学内容难以依靠生硬的教材与讲授帮助学生内化，而利用虚拟与增强现实技术可为学生创造安全风险大大降低的沉浸式感知情境，使学生足不出户就能在校园中利用头戴设备遨游热带雨林、极地、博物馆等。可以说，虚拟与增强现实为师生的沉浸式体验提供了基本的情境支持，并突破了以往物理教育环境的空间局限，可助力师生交互场景的智能延伸与拓展，而这也正是智慧教育空间迈向“沉浸化”的重要体现。

4 情感计算：助力校园人机环境的情感感知

情感计算（Affective Computing）涉及建立情绪模组、辨识用户情感特点、实现机器人情绪表达等关键技术^[6]。以往的信息技术很难触动个体的情感智能，而情感计算的出现为校园人机环境的情感感知提供了更多可能。在智慧教学环境方面，由于个体面部表情可透露个人的心理状态，因此可以利用情感计算技术辨识学生的学习情绪、侦测学生出现的负向学习情绪（如困惑、绝望等），并施以某些干预活动（如教学策略的改变、情绪激励），进而促使学生将负向学习情绪转变为正向学习情绪（如有趣、快乐等）。在校园安全环境方面，校园智能终端的解锁、校外人员的校内行动轨迹均可通过面部识别、姿态分析等情感计算技术予以精细化管控，这也为校园安全环境的创设提供了技术保障。

在我国，众多高校和中小学积极筹划、开展智慧校园建设肇始于2010年以后。传统的智慧校园虽然已经实现了现代信息技术、校园建设的深度整合与集成，但从本质上来讲并未完全超越数字校园阶段，传统智慧校园建设的智慧化水平亟待提升。

随着人工智能技术的发展，超强网络和大规模智能设备的运用将有助于实现万物互联；以增强现实、情感计算为代表的新智能技术，将促进虚拟世界与真实世界的融合；情境感知与自适应学习系统的开发，则有利于师生智能感知周边教学信息及环境。在人工智能时代，人对技术的“绝对”优势逐渐转为“相对”，人工智能的“类人”特性得以凸显，智慧校园面临新的变革机遇，“基于人工智能的智慧校园”可被视为智慧校园的智能升级。

究竟何为“基于人工智能的智慧校园”？简言之，“基于人工智能的智慧校园”不再是物联网、移动互联等各种现代信息技术机械式的堆砌组合，而是一种以人工智能技术为支撑的人本化、个性化的高阶智慧校园形态。可以说，基于人工智能的智慧校园真正诠释了“智慧”一词的关键内涵，并已具备基于教育证据的问题解决能力和教育决策能力，也具有基于用户个性化需求满足的自适应服务能力。基于人工智能的智慧校园打破了数字化智慧校园的结构体系，也为智慧校园的智能升级提供了技术支持，有利于促进学校的教学、管理等工作从“智慧化”迈向“智能化”。

①对于学生而言，智能技术以智能终端和智能传感设备为媒介，不仅能根据学生对教师性格、年龄、教学风格的需求，为学生配备个性化的人工智能“老师”；而且能智能感知并动态捕捉学生的疲劳程度、心理状态、情绪体验等，据此为学生推荐个性化的学习资源和学习计划，并借助自适应评估技术提升学生的学习成效，为学生自定步调式的学习创造了便利条件。

②对于教师而言，智能技术可基于教育大数据的精准采集，分析学习数据异常值，并通过AI算法为教师提供不同层级的解决方案；同时，可以精准诊断教学的薄弱点与难点，为优化教学提供抓手。此外，人工智能系统能够自动监测、评估、记录学生的表现数据，智能机器人也可以担任课堂助教，这有效减轻了教师的行政与教学负担，让教师得以将更多的时间和精力放在学生的个性化发展上。

③对于教育管理者而言，智慧校园管理平台及其计算系统可以对教师、学生的教学活动状态进行情感计算与智能辨识，在任何时间、任何场所为师生提供教学、生活等方面的智能化定制服务，不仅有利于优化智慧校园管理人员的信息沟通机制，而且有利于实现精准化教育决策并提供人本化教育服务。

通过文献梳理与分析，本研究发现目前较多学者利用分类原则对智慧校园进行顶层设计。例如，宗平等^[7]从自上而下的角度，将智慧校园体系划分为信息标准体系、安全维护体系、数据融合、服务融合等模块。事实上，智慧校园不仅可从纵向层面进行层次划分，而且可从横向层面进行结构体系分类。为了系统地审视智慧校园不同组成部分的功能，本研究尝试从横向分类的角度对智慧校园进行划分，同时参照江苏^[8]、浙江^[9]等地的智慧校园建设方案和相关学者设计的智慧校园层次架构，将“基于人工智能的智慧校园”的架构分为感知通讯体系、信息处理体系、应用服务体系、技术安防及规范体系，具体如图1所示。

1 感知通讯体系：促进环境感知即时全面

感知通讯体系可为智慧校园的运行与发展提供基础设施保障。对于“基于人工智能的智慧校园”而言，感知通讯体系应包括校园智能教学设施、云端资料库与服务器、智能通讯设施（如5G网络）、智能传感设备、人脸及图像识别装置等。智能时代智慧校园的感知通讯体系建设应注重智能终端与设备的统一铺设，需致力于加强5G网络建设及智能传感信息传递，打造高速、泛在、智能、即时感知的校园服务网络，及时获取师生表情、动作、话语等方面的传感信息，以帮助师生个性化获取教育资源及相关服务，并基于智能互联型的高速校园网，保障教育信息的高速流动与定向输送；也可基于人脸识别、智能预警等技术，构建灵活的校园安全防护体系。

  图1  “基于人工智能的智慧校园”的架构设计

2 信息处理体系：注重海量数据存储及智能分析

“基于人工智能的智慧校园”的信息处理体系可为智能时代智慧校园各类教育应用服务提供数据支撑，可分为资料交换、资料处理、资料服务和统一界面等功能单元。人工智能技术的应用，使智慧校园中的海量数据能够被深度挖掘、存储并进行智能分析。信息处理体系的建设可依据机器学习、数据建模技术、智能信息采集等AI新技术，增强海量数据智能存储与分析的功能，对学校管理、课程教学等方面产生的诸多教育信息进行筛选、处理与存储，为智慧教育管理、智能教育服务提供决策与信息支持，并通过数据挖掘技术对海量信息进行智能文本分类，以实现对教育信息特征与规律的智能分析、智能归纳、智能预测。

3 应用服务体系：关注智能教育服务的功能融合

应用服务体系是智能时代智慧校园应用服务的集合，涉及教学、学习、行政、管理和生活等方面的应用服务。应用终端是接入存取的信息门户，用户可以通过智能终端、移动终端系统接入应用系统，以获取数字资源和相关服务。人工智能为智慧服务的升级与拓展提供了更多可能，语音辨识服务、图像辨识服务、人脸识别服务、智能感知服务等的应用在一定程度上推动了学校智能教育的发展，人工智能教室、虚拟学伴等人工智能技术赋能智慧校园的个性化教育服务产品则为智能教育服务注入了生命力。在人工智能时代，智慧校园应用服务体系建设应着力于采用开放、整合、协同的信息化架构，实现不同业务应用的智能融合；同时，应着力于打破校园服务范围的局限性，借助自然语言处理、VR、AR等新技术，助力智能化的人机互动，推动教育空间的沉浸化转型，实现应用服务内容的智能扩展。

4 技术安防及规范体系：侧重智能技术算法及伦理规范

技术安防及规范体系涉及信息安全、隐私防护、技术伦理等方面的标准和规范。人工智能的开发可能会因为在伦理道德方面考虑不足，而出现人工智能伤害用户的现象；也可能会因为数据隐私缺乏安全保护，而导致用户隐私信息暴露、用户盗取他人信息、公共安全危机等问题。在人工智能时代，智慧校园的技术安防及规范体系建设需侧重算法和伦理规范，开发基于云计算的恶意程序代码入侵防控算法及其检测模型，确保智能技术、大数据等技术手段不会侵犯学校师生的个人隐私，保障技术的教育应用不损害教育公共利益。此外，智慧校园治理主体应明晰基于人工智能的个性化教育服务背后所蕴含的数据治理逻辑，助力其有效驾驭人工智能技术，而不是被人工智能技术所禁锢；尤其应关注在人工智能技术应用过程中伦理问题的发掘、反馈与消解，确保智能技术能被学校组织成员规范地使用。

基于前文所提出的“基于人工智能的智慧校园”架构，本研究认为“基于人工智能的智慧校园”建设需关注感知通讯、信息处理、应用服务、技术安防及规范等体系的建设。据此，本研究提出“基于人工智能的智慧校园”的实现路径，具体包括：

1 创建需求本位的智能教育感知空间

感知通讯体系是“基于人工智能的智慧校园”建设的基础层。人工智能在多大程度上能够改善教育生态，取决于它能否及时适应不断变化的师生个性化教育需求。因此，创建需求本位的智能教育感知空间应成为“基于人工智能的智慧校园”关注的基本点：①在物理空间层面，可利用情感计算、人脸识别、智能传感等方面的技术及其相关设备，对校园内教室及实验室的温度、湿度等物理参数予以实时监测，根据学生学习舒适度的变化情况，智能调节取暖、通风、照明等配套系统，营造舒适度极佳的学习环境。②在虚拟空间方面，应创设智能互联的虚拟学习社区，利用大数据技术为学生推送个性化学习资源，促进学生的跨校在线互动，并基于虚拟与增强现实、情境感知等技术，动态捕捉、及时追踪、可视化呈现学生的学习画像，为学生提供量身定制的有效学习路径。

2 推进人工智能时代师生信息素养培育

信息处理体系是“基于人工智能的智慧校园”建设的数据支撑层。信息处理体系的建设要求校园主体（即师生）具备一定的信息素养：①提升计算思维。计算思维是数理思维的高级形态，体现了较为精细的问题分析、系统设计的思维能力。具体来说，学校可通过STEM项目实践、校内外知觉学习体验等方式，提升师生对信息的抽象和分解能力，助力师生有效利用智能技术进行数据的获取与呈现、解决复杂的教育教学问题。②关注师生数据意识与数据敏感性的培育。数据意识是智能时代师生数据素养的核心体现。在智能时代，学校可开设智能传感信息处理、数据挖掘与知识发现等信息处理方面的技术课程，也可基于问题情境增强人机协同方面的教育数据服务体验，引导师生有效利用数据形成问题解决方案，并对数据来源、数据采集与数据可视化呈现持批判性采纳的态度，以更好地理解、选择与使用数据。

3 构建智能化数字资源服务体系

应用服务体系是“基于人工智能的智慧校园”建设的核心层。在人工智能时代，数字资源服务体系的构建是校园应用服务功能发挥的关键支撑：①在数据资源生成方面，学校应建设专门的大数据存储平台，可基于大数据分析、机器学习、云计算等技术，对教育数据的质量予以严格把关，推进教育数据的大规模采集与智能分类存储，构建高质量的教育大数据资源库，推进基于大数据的教育决策与管理。②在教学资源共建共享层面，学校应着重建立跨域智能互联型的网络教学资源管理平台（内容涉及微课资源库、学科备课工具库、图书文献检索库等），及时开展对师生资源需求、资源使用行为等方面的智能监测与评估，并基于师生需求的变化规律，实现资源的定制化流动和数字教学资源使用的智能反馈。

4 优化教育人工智能算法和伦理监管制度

技术安防及规范体系是“基于人工智能的智慧校园”建设的保障层。智能技术的算法存在一定的局限性与伦理困境，因此有必要优化教育人工智能算法和伦理监管制度，以有效构建技术安防及规范体系：①构建智能教育发展的决议与伦理监管制度。学校应与技术供应商、师生共组共建智能教育治理小组，共同商讨“人工智能进校园”的具体方案，消解数据泄露、隐私侵犯等方面的伦理问题，避免智能技术损害教育公共利益。②构建人工智能算法风险预警及其防范机制。教育人工智能面临算法偏差、算法陷阱、算法缺陷等问题，导致出现了教育资源广告频繁出现、同类教育资源不间断推送等现象，给学生带来了一种资源获取的束缚感。为此，学校应与技术开发商、第三方教育评价机构携手共建人工智能算法改进与风险预警机制，并制订教育人工智能算法安全防范协议，以保障用户数据与信息的隐私安全，确保数据的采集与使用符合伦理规范。

本研究提出的“基于人工智能的智慧校园”构想，是对人工智能赋能智慧校园建设的理论性回应。“基于人工智能的智慧校园”是智慧校园的智能升级，在一定程度上体现了人与技术关系的进阶。在人工智能时代，智慧校园建设绝不可忽视人与技术的和谐相处，并且需要明确“人”是“基于人工智能的智慧校园”的建设核心。尽管“基于人工智能的智慧校园”为学校教育发展提供了新的环境，但在人工智能赋能智慧校园的过程中所出现的技术伦理失范、数据泄露、盲目跟风等现实问题也亟待引起重视。在建设“基于人工智能的智慧校园”时，教育工作者应看到人工智能的技术优势与不足，确保人工智能教育应用的目的符合公共利益。在未来教育教学的过程中，如何促使“基于人工智能的智慧校园”建设兼具技术效能与人文关怀并推动“基于人工智能的智慧校园”真正落地，值得众多教育工作者关注与探索。
 

参考文献

[1]教育部.教育部关于印发《教育信息化2.0行动计划》的通知[OL].

<http://www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/201804/t20180425_334188.html>

[2]搜狐网.首部《人工智能基础》高中教材在沪发布 全国40所高中将开设课程[OL].

<https://www.sohu.com/a/230018426_286966>

[3]Tajmir S H, Alkasab T K. Toward augmented radiologists: Changes in radiology education in the era of machine learning and artificial intelligence[J]. Academic Radiology, 2018,(6):747-750.

[4]Kreimeyer K, Foster M, Pandey A, et al. Natural language processing systems for capturing and standardizing unstructured clinical information: A systematic review[J].Journal of Biomedical Informatics, 2017,73:14-29.

[5]Maimone A, Georgiou A, Kollin J S. Holographic near-eye displays for virtual and augmented reality[J]. ACM Transactions on Graphics, 2017,(4):1-16.

[6]Wang C H, Lin H C K. Emotional design tutoring system based on multimodal affective computing techniques[J]. International Journal of Distance Education Technologies, 2018,(1):103-117.

[7]宗平,朱洪波,黄刚,等.智慧校园设计方法的研究[J].南京邮电大学学报(自然科学版),2010,(4):15-19、51.

[8]江苏省教育厅.关于印发智慧校园建设指导意见的通知[OL].

<http://jyt.jiangsu.gov.cn/art/2018/5/23/art_61418_7647103.html>

[9]浙江省教育厅.浙江省教育厅办公室关于转发《中小学数字校园建设规范(试行)》的通知[OL].

<http://jyt.zj.gov.cn/art/2018/5/24/art_1532985_27488094.html>
 

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