3.2 人工智能赋能教师教学
人工智能为支持教师进行课堂教学、履行教学职责提供了帮助。随着人工智能技术的发展，越来越多的人工智能工具被应用于教育领域，成为教师教学和学生学习的得力助手。将人工智能应用于教学过程，可以帮助教师完成繁杂的教学设计，将教师从繁重的批改作业和阅卷工作中解放出来，从而使教师摆脱“机械劳动”的困扰，让他们拥有更多的时间和精力关注教与学的活动，大大提高教学质量和效率。
（1）智能教学系统
人工智能系统中，专家系统在教育领域中的应用最为广泛。智能教学系统利用人工智能技术，将优秀的教育教学专家的教学资源和教学研究成果进行整合，构建一个更加有效、全面并且具有针对性的教学平台。智能教学系统借助人工智能技术，将教师的授课过程和教师的知识、教学技能以及教学方法传播到学习系统或学习平台，使更多优秀教师的课程得到合理安排和重复利用。智能教学系统可以发现学生和教师在学习和教学中不易发现的盲点，并智能扫除盲点，从而减轻学生的学习负担，提高教师的教学效率，最终达到提高学生学习成绩的目的。利用智能教学系统，可以实现探究式学习、发现式学习和协作学习等多种教学方式，从而提高教师的教学效率，同时，其也为学生的个性化学习及探究、创新能力的培养提供了极大的帮助。
智能教学系统是教育技术学的重要研究领域之一。自20世纪70年代以来，全球许多国家和地区纷纷投入大量的财力和人力开发智能教学系统并投入到物理、数学、化学、工程等领域（陈仕品、张剑平，2007）。智能教学系统是一种利用人工智能技术，用计算机代替教师向学习者传授知识，实施个性化教学，适应不同学习者的教学系统。智能教学系统是针对传统的计算机辅助教学系统的不足而提出的基于不同领域知识和不同学生模型进行决策和指导的智能软件系统，其目的是赋予计算机智能，让计算机成为学习者的指导者和帮助者，从而在一定程度上代替教师实现教学。
智能教学系统包含三个基本模型：专家模型、学生模型和教师模型。专家模型包含了教学系统想要传授给学生的领域知识，主要解决教什么的问题；学生模型分析学生的知识水平和认知特点，解决教谁的问题；教师模型主要包含教学策略知识，解决怎么教的问题。其中，学生模型是智能教学系统的关键组成部分。学生模型记录学生的信息，了解学生的知识掌握程度，教师通过了解学生模型制定教学策略。近年来，学习者情感状态的研究成为关注的热点，学习者的学习动机和情感对学习行为和认知过程有着重要的影响，因此很多智能教学系统开始关注学习者的动机和情感因素。
智能教学系统的研究已经有几十年的历史，无论是在基础的理论研究方面还是在实际应用方面都取得了很大的进展，除取得了大量的理论研究成果之外，还开发了一些具体的教学系统，将其投入物理、数学、化学、工程等领域的教学中。智能教学系统的研究正在从封闭逐步走向开放，系统功能也从最初的智能化指导向自适应学习支持发展。
（2）教育机器人
教育机器人是机器人在教育领域应用的代表，是人工智能和仿生技术在教育中应用的典型。机器人在教育领域的应用具有重大的教育价值和良好的发展前景，为培养高素质复合型人才提供了一个良好的平台（黄荣怀等，2017）。教育机器人是专门应用于教育领域的机器人，其目标是培养学生的分析、实践和创新能力，具有开放性、可扩展性和教学适用性等特点。随着机器人技术的不断提高，教育机器人在教育领域的应用越来越普遍（谷伟、张娜娜，2012）。
教育机器人的出现为教育教学带来了巨大的变革。教育机器人将教师从烦琐的教学任务中解脱出来，取代教师的一部分工作，使得教师可以更多地关注学生的情感发展以及品德的养成。另外，教育机器人可以作为教师的助手辅助教师进行教学，例如提供教学内容、管理教学过程、进行课后答疑等。教育机器人的出现将教学聚焦到学生的个性化发展，但是受相关技术发展的限制，教育机器人完全替代教师还不现实，还有漫长的道路要走。
（3）学习分析与评价系统
人工智能技术虽然不会取代教师，但智能技术可以为教师增能这一点已经逐渐被大家所接受。近年来，人们意识到最有价值的智能技术是数据智能，也就是学习分析技术（顾小清、舒杭、白雪梅，2018）。借助学习分析技术，教师可以利用学生学习过程中产生的大数据，更加精细、精准地了解学生的学习特点、个性和学习需求。基于学习分析技术，教师可以根据学生以往的成绩和课堂反馈适时调整教学内容，针对学生不同的学习水平和课堂表现，给学生布置适合自身学习水平的作业。计算机借助人工智能技术了解学生完成作业的情况，发现学生存在的问题，并为教师提供学习报告。教师根据学习报告发现困扰学生的关键问题，从而把注意力集中在提高学习效率上，并且为不同层次需求的学生提供一对一的个性化的支持。
学习分析已经成为教育信息技术领域的热点研究之一。2011年首届学习分析研究和应用推广会议——“学习分析技术与知识国际会议”，将学习分析定义为“测量、收集、分析和报告有关学习者及其学习情境的数据集，以理解和优化学习及其发生情境”（曹帅、王以宁、徐鹏，2016）。目前教育领域中大数据的主要应用包括教育数据挖掘和学习分析两大方向（Bienkowski，Feng and Means, 2014）。教育数据挖掘运用数据建模、数据挖掘和机器学习的技术和方法，对教育大数据进行处理和挖掘，发现学习者学习内容、学习资源和学习行为等变量与学习效果之间的关系，从而对学习者未来的学习趋势进行预测。学习分析则更侧重对数据和结果的解释和描述，强调基于研究结果来完善课程、教学和评估。随着大规模网络在线学习平台不断得到应用和推广，学习分析技术对大数据时代中的教育研究日益重要（彭晛，2018）。
学习分析技术可以辅助教师进行教学设计，调整教学策略，改进教学方式，进行教学优化。例如，彭海蕾等（2018）选取Moodle平台上的一门课程对学生的学习情况进行分析，发现该课程存在着资源访问量不高、学生重视文本资源高于视频资源等现象。笔者通过进一步分析发现，引起这些现象的原因在于课程的教学设计中存在着资源简单、重复、教学模式不合适等问题。因此，需要结合学习分析结果，树立正确的教学设计观进行有效的在线课程设计。陈明选等（2018）通过在教学过程中收集学生的阶段性学习结果数据并分析，利用分析结果设计量化的学习目标，选择适合学习者的教学内容，及时优化教学设计方案，使教学设计与实施过程更精准、更有效。
Xing（2015）等结合学生在计算机支持的协作学习中的学习行为数据，利用教育数据挖掘方法，使用活动理论来对学生的参与情况进行量化，得到相应的特征变量，然后使用遗传规划技术来构建预测模型，预测学生在CSCL学习环境中的表现，从而对学生的协作学习过程进行及时的教学干预。San Pedro（2013）等对3747名学生的数据进行分析，基于学生的知识水平、情感状态和学习行为建立预测模型，预测学生能否考上大学。研究发现，以学生的学习投入和学生成功特征作为预测指标，可以预测出将考入大学的学生。吴青（2017）等对在线学习者的人口统计信息、自主学习的行为以及参与协作学习的行为数据进行收集，利用机器学习算法构造学习成绩预测模型，通过分析该模型的预测结果，发现影响在线学习的学习成绩的主要因素是自主学习行为和协作学习行为，因而可以通过提高学习者的学习积极性和学习参与程度来提高最终的学习成绩。
随着人才培养理念的转变以及在线学习形式的出现，智能化、个性化的学习分析技术得到了广泛关注。教师需要提升运用学习分析技术监控学习过程、优化教学设计、进行教学反思等方面的能力，并为学习者提供更加个性化的学习服务支持（葛文双、韩锡斌、何聚厚，2019）。教师还可以利用学习者与学习系统交互过程产生的行为数据，结合机器学习算法，对学生的表现进行精准的评价，对其进行预警，提高其学习表现，或者纠正学生的学习误区。这些都是未来学习分析技术重要的发展方向和应用领域。