文章目录

一、背景

二、研究方法与过程

三、人工智能研究所概览分析

（一）人工智能社会新产业

    1. 天气、气候和沿海海洋学可信人工智能研究所

    2. 分子发现、合成策略和制造研究所

    3. 大规模学习优化研究所

    4. 机器学习基础研究所

    5. 人工智能与基础交互研究所

（二）人工智能农业新治理

    1. 未来食品人工智能研究所

    2. 未来农业管理和可持续性人工智能研究所

    3. 农业人工智能劳动力转型和决策支持研究所

    4. 弹性农业研究所

（三）人工智能数字新生活

    1. 网络组协作协助和响应式交互研究所

    2. 环境计算学习智能网络基础设施研究所

    3. 下一代边缘网络与分布式智能研究所

    4. 利用下一代网络的边缘计算研究所

（四）人工智能教育新生态

    1. 学生人工智能团队人工智能研究所

    2. 人工智能优化研究所

    3. 人工智能动态系统研究所

    4. 人工智能参与式学习研究所

    5. 人工智能成人学习和在线教育研究所

四、人工智能与教育生态融合的前瞻性研究聚焦

（一）人工智能使能大规模个性化学习的落地研究

（二）人工智能增强多模态融合的学习力提升研究

（三）人工智能赋能教育公平的可持续性发展研究

五、教育视角的人工智能应用挑战及未来展望

（一）立足社会生态，定位人工智能教育驱动下的创新人才培养战略

（二）回归学习本质，挖掘人工智能使能的大规模个性化学习变革

（三）瞄准教育创新，探索知识创造以及教育创新变革的智能方式

（四）面向教育现状，寻求人工智能时代教育生态重构的技术路径

六、结语

文章摘要:前瞻性视野是落地人工智能技术应用的关键抓手。美国国家科学基金作为基础人工智能研究的主要非国防联邦资助者,在支持基础研究、推动创新智力资源、培育人工智能专项人才等方面发挥了主导作用。本文试图对美国国家科学基金资助的18个人工智能研究所进行系统分析,旨在明晰人工智能技术应用的国际视野与前瞻规划。研究过程中采用文本分析方法,梳理并规整其2020年以来资助的人工智能研究所,发现其主要聚焦于人工智能社会新产业、人工智能农业新治理、人工智能数字新生活和人工智能教育新生态四个重点领域。本文进一步挖掘人工智能教育生态图景,详尽阐释人工智能助力下的大规模个性化学习、多模态增强的学习力、教育公平的可持续性发展等研究。在此基础上,结合我国人工智能战略现状提出人工智能前瞻性研究的相关建议:立足社会生态,定位人工智能教育驱动下创新人才培养战略;回归学习本质,挖掘人工智能使能的大规模个性化学习变革;瞄准教育创新,探索知识创造和教育创新变革的智能方式;面向教育现状,寻求人工智能时代教育生态重构的技术路径。

文章关键词:

论文DOI:10.13541/j.cnki.chinade.2021.12.004

论文分类号:G434