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人工智能的基本原理是模擬人的大腦結構和思維方式進行工作，在計算智能、感知智能、認知智能和社會智能方面可以與人媲美甚至超過人類。但客觀來講，現在許多領域的單一任務方面的人工智能一旦跨越了行業和領域，它們就呈現出“弱人工智能”的特點。計算機科學家也正在想象預測，強人工智能、超人工智能將會在未來社會出現。

英國劍橋大學和BBC基于牛津大學卡爾·佛雷和米歇爾·奧斯本的數據，系統分析了目前365種職業中未來的“被淘汰率”，結果顯示：電話推銷員為99.0%，打字員為98.5%，保險業務員為97.0%，而藝術家為3.8%，音樂家為4.5%，科學家為6.2%，建筑師為1.8%，教師職業的被取代率更低，只有0.4%。通過研究，他們認為以下工作中所包含的技能被機器人取代的可能性非常小，如教師的社交能力、協商能力以及人情練達的藝術;同情心，對他人真心實意扶助與關切;創意和審美。

相比較之下，如果所從事的工作只需要經過簡單訓練就能掌握的技能，或者只需要大量的重復性勞動，這樣的工作被機器人取代的可能性就會很大。美國佐治亞理工大學計算機科學教授艾休克·戈爾曾讓一個叫吉爾·沃特森的機器人為他做助教，在給學生授了5個月課后，他驚奇地發現，竟然沒有任何學生注意到課程助教是一個機器人。

在我看來，未來教育將進入教師與人工智能協作共存的時代，教師與人工智能將發揮各自優勢，協同實現個性化的教育、包容的教育、終身的教育和公平的教育，促進人的全面發展。如果把未來的教師進行定位，我們可以界定為“人工智能教師 人類教師”協作完成教書育人任務。

人工智能教師未來可以承擔的角色，包括如下內容：

成為可自動出題和自動批閱作業的助教。人工智能教師可以根據知識圖譜，基于人工神經網絡，甚至能對主觀題進行自動判別。我們曾經做過實驗，后來發現人工智能教師打分與普通教師打分的一致率竟然高達92.03%。

成為學生學習障礙自動診斷與反饋的分析師。它們可以知道學生的學習問題在哪，怎么改進，能夠對學生學習問題進行描述性統計和診斷性分析，并基于機器對學生的學習進行障礙診斷。

成為測評問題解決能力，并進行素質提升的教練。人工智能教師可以借助技術，將學生掌握的知識融入仿真情境中，讓學生嘗試解決各種問題，并對學生留下的數據進行分析。接著，人工智能教師可以根據次序特征、時間特征和交互特征，對學生進行系統評價和素質提升。

成為學生身心素質測評與改進的輔導員。人工智能教師可以輔助心理教師關注學生的異常行為，采集學生各種網絡數據，對他們的心理健康進行預測;基于學生社交網絡的人格與情緒分析，基于定位技術進行學生行為分析;根據語言特征預測風險，對學生心理健康進行監測預警與干預。通過學生的“心理地圖”采集情緒數據，為學生提供私信服務;還可以成為學生體質監測與提升的保健醫生，形成學生健康素養的體質監測報告等。

成為反饋綜合素質評價報告的班主任。包括學生的核心素養，在學科領域中掌握核心知識的情況等，基于數據的綜合素質評價，對學生認知能力、學習風格、知識素養形成全面客觀的評價。

成為個性化智能教學的指導顧問，成為學生個性化問題解決的智能導師。通過將學生答疑的問題匯總在一起，形成專家知識庫;搜集學生的問題，分析其背后的教育學、社會學、心理學原因，開發出知識地圖，并基于優秀教師的解決案例，讓這些專家知識庫成為學生的“智能學習伴侶”，成為學生在校學習和家庭學習的助手。

成為學生成長發展的生涯規劃師。基于學生個人數據，如學科水平、能力特征、心理狀態、學習行為、傳感數據，根據招生與錄取政策、專家知識庫等建立模型，并基于學生自主調整和專家建議等維度，形成對學生學業發展的推薦平臺，輔助學生做好成長與發展規劃，讓學生能夠實現全面而有個性的發展。

成為精準教研中的互助同伴。人工智能教師根據傳統教師的備課、聽課、評課、課例分析、班級知識圖譜，基于大數據形成智能協同教研工具，配合教師形成數據驅動下的精準教學。人工智能教師還能成為個性化學習內容生成與匯聚的智能代理，可以成為數據的教育決策助手。

綜上所述，人工智能教師能夠連接正式學習和非正式學習環境，教育將更開放，泛在學習會逐漸成為基本學習形態。知識不在單純依賴于學校教師的傳授，所以人工智能支持下的未來教師角色將發生極大轉變：教師知識性的教學角色，將會被人工智能所取代，教師的育人角色將越來越重要，我們將邁向教師與人工智能協作的未來教育時代。

如果今天的教育和教師不生活在未來，未來的學生必將生活在過去。教師要激發學生求知本性，讓學生在人工智能時代更富有創新性，學習更具高品質，內心更豐盈。

未來，人工智能時代的教育應該是更加幸福、更加人本的教育。面向未來的教育應該更加尊重和關愛學生，以學生為本、為學生一生的幸福和成長奠基。