在2020年底舉辦的2020年人工智能與教育大數(shù)據(jù)大會(huì)上，中國教育國際交流協(xié)會(huì)會(huì)長劉利民表示，教育領(lǐng)域已成為人工智能重要應(yīng)用場景之一。構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、智能化、終身化教育體系，支撐引領(lǐng)教育現(xiàn)代化，是智能教育的核心，是推動(dòng)人工智能與教育教學(xué)深度融合的目標(biāo)。

　　據(jù)了解，目前人工智能已經(jīng)與教育領(lǐng)域深度融合，利用大數(shù)據(jù)開展的個(gè)性化學(xué)習(xí)已覆蓋學(xué)生超千萬。在2020年高考閱卷工作中，已經(jīng)有9個(gè)省針對語文、英語作文等主觀性命題引入了機(jī)器閱卷。

　　不過，大部分教育領(lǐng)域的專家尤其是從事作文教學(xué)的專家認(rèn)為，主觀題尤其是作文，不能依賴人工智能進(jìn)行簡單評判，以一套數(shù)字化的“標(biāo)準(zhǔn)”去衡量作文水平的方式尚不可取。從事作文教學(xué)30多年的特級教師賈麗娟說，作文里包含的情感、思想以及隱喻手法等，僅憑目前的人工智能很難判斷其水平高低。她說：“如果利用人工智能去判作文，可能會(huì)有學(xué)生在寫作文的時(shí)候，刻意以人工智能判定系統(tǒng)為標(biāo)準(zhǔn)，這就失去了作文考核的意義�！�

　　目前，人工智能作文批改功能主要由3個(gè)核心模塊共同實(shí)現(xiàn)：評分模塊、評語模塊和糾錯(cuò)模塊。其中，評分的模型框架結(jié)合了傳統(tǒng)的方法和深度學(xué)習(xí)的方法，以詞、句、篇章作為核心的評分維度;評語模塊提供全文評語、詞匯推薦、范文推薦;糾錯(cuò)模塊提供14個(gè)類別的語法錯(cuò)誤識(shí)別及修正，包括淺層的拼寫錯(cuò)誤、深層的語法錯(cuò)誤等。應(yīng)該說，這是人工智能技術(shù)的巨大進(jìn)步。

　　但是，就目前的技術(shù)條件而言，人工智能判作文目前還僅限于一定的輔助作用。當(dāng)前的做法是將機(jī)器閱卷與人工閱卷結(jié)合，當(dāng)機(jī)器與人工閱卷結(jié)果分差較大時(shí)，機(jī)器會(huì)將該試卷自動(dòng)挑選出來交給專家組進(jìn)行最后判別，從而減少主觀評價(jià)的差異性，使得主觀題的評價(jià)更加客觀、公平。

　　未來，批改作文的很可能不是人工智能，而是會(huì)使用人工智能的教師。教師將人工智能技術(shù)應(yīng)用到教育實(shí)踐中，探索學(xué)生興趣，整合教育資源，根據(jù)學(xué)生反饋、數(shù)據(jù)分析設(shè)計(jì)符合學(xué)生需求的教育產(chǎn)品，這或許才是人們希望看到的人工智能與教育的深度融合。

　　“智能教育實(shí)踐要注重總結(jié)經(jīng)驗(yàn)、補(bǔ)齊短板，腳踏實(shí)地地推動(dòng)智能技術(shù)與教育深度融合，發(fā)揮智能技術(shù)在教育資源配置中的優(yōu)勢，發(fā)揮教師在利用智能技術(shù)開展教學(xué)實(shí)踐中的主體作用，真正提供高質(zhì)量教育�！眲⒗�民說。