学习技术，在教与学过程中可以发挥多种作用。技术的灵活性为智能教学系统的设计和应用带来了挑战。合理的功能定位是人工智能技术发挥作用的前提，对其教学角色隐喻的分析对于智能教学系统的研究与利用有指导作用。本研究选择人工智能教育应用领域的高影响力项目开展了案例研究。案例研究表明，人工智能的教学角色隐喻主要有辅导者、教练、评价者、协调者、联通者、同伴和学生七种。从历史发展与现状来看，占优势的为教练、评价者和辅导者等教师隐喻。从教学的完整过程看，人工智能尚无法比肩人类教师，但在“行动中”其表现并不逊色于人类个体，在很多情况下各有千秋。受限于自然语言处理技术在语义处理上的裹足不前，辅导者还难以像人类教师一样与学习者开展连续的自然语言对话，但教练、评价者、协调者、联通者、学生和同伴则更充分地利用了计算机的多媒体与网络数据计算、存储、交互能力，能够提供人类教师难以或无法提供的学习经验。未来，人工智能的教学角色隐喻将继续演化，呈现出分化与整合、从支持“学”到“学教”并重的总体趋势;智能教学系统中文化因素的作用将日益显性化;将更重视与学习者建立与维持长期关系;人工智能将促进学习环境的虚实融合，提高学习环境的适应性。
【关键词】 人工智能教育应用;智能辅导系统;计算机支持的合作学习;教学代理;高影响力项目;教学角色;
案例研究
【中图分类号】 G420 【文献标识码】 A 【文章编号】 1009-458x（2019）11-0024-15
一、引言
能够自主“感知、理解、预测、行动”的人工智能是前所未有的强大学习技术，它增强了教与学过程中作为交互主体的计算机的灵活性与适应性（张志祯， 等， 2019）。在教育领域，可以低成本、大范围地使用智能技术的时间还不长，机构、个体的人工智能教育应用意识与能力差别很大，且总体上比较低。人工智能技术灵活、多样，它在学与教活动中起作用的方式多种多样，描述它作用的术语也并未达成一致。例如，“tutor”一词，有时指谈话教学法（如， Graesser， 2016），有时指认知学徒取向的问题解决教学法（如， Anderson， et al.， 1995）;译为中文，则有“辅导”“导学”“指导”等多种译法。对于核心概念的用词与内涵缺乏共识，就其后果而言，不但会增加沟通成本，易导致思想混乱，而且可能误导设计、开发与应用实践，不利于领域知识积累;究其原因，是受到领域快速发展、从业人员的学科知识背景与诉求差异大、相对忽视教学层面的反思总结等因素的共同作用。在大范围推进人工智能教育研究与实践的背景下，非常有必要对人工智能支持学与教的微观作用方式及其术语使用进行系统梳理。在此过程中，人工智能的教学角色隐喻分析将是很有效的切入点。教学角色隐喻（metaphor of instructional role）是对以人工智能技术为支撑的计算机系统在促进学习者①学习过程中所扮演的角色或发挥作用的方式的概括性比喻。
社会心理学意义上的角色指个人在一定社会关系中占有的地位及其规定的行为模式。在某一社会情境中，角色的社会功能是通过主体的行为展现的，是其行为的集合。对于计算机系统而言，行为等价于其提供的功能（functionality或feature），角色是特定功能的集合。
隐喻是一种修辞手法，也是一种认知方式。在修辞法意义上，隐喻是暗喻，是比喻的一种。隐喻较为含蓄，比喻隐藏在“是”这类谓词中，如“教师是人类灵魂的工程师”。有语言学研究者认为隐喻是一种认知方式，是人类的一项基本认知能力。在日常生活中，人们常常通过熟悉、具体的概念来认识、思考和说明抽象、复杂的概念，这就产生了隐喻;在新兴学科中这一现象尤为显著，如信息技术领域的病毒、信息高速公路等概念（刘丹凤， 魏跃衡， 2007）。在教育研究领域，教师的教学角色隐喻分析，即对于教师将教学看作什么、比作什么的系统分析，用于研究与发现教师的个人教学理论（康纳利， 克兰迪宁， 2004， p. 73），促进教师教育反思与专业成长（陈向明， 2001）。
Roll等（2016）认为对于人工智能教育应用领域，隐喻不但有助于建立共同愿景，而且有助于确立具体目标，对于人工智能教育应用研究有引领作用。在本领域诞生之初就已注意到计算机的教学角色隐喻问题。Collins等（1975）在40多年前就提到了人工智能的“人类教师”隐喻与“交互学习环境”隐喻。20年后，Anderson等（1995）透露出辅导教师（tutor）隐喻的局限性，但已深陷其中，很无奈。20世纪90年代，可创建可视化交互虚拟的计算机多媒体技术成熟、普及，催生出教学代理（pedagogical agent①）及其教学角色研究，教学代理可以作为专家、激励者、指导者等多种教学角色（Johnson， et al.， 2000; Baylor & Kim， 2005）。又一个20年后，Roll等（2016）在元分析的基础上，提出人工智能作为“辅导教师”有局限性，未来应该追求做学习者的“导师”（mentor）。
二、问题与方法
本研究试图回答人工智能教育应用領域的如下问题：
第一，人工智能主要有哪些教学角色隐喻？②
第二，与人类教师相比，这些角色的优势与局限是什么？
第三，教学角色隐喻分析对于未来的人工智能教育应用研究与实践有何启示？
本研究为多个案的案例研究。采用案例研究的原因有三：一是本领域具有强烈的工程化取向，主要通过利用人工智能及计算机多媒体、网络技术建造教学系统或者系统原型来解决教育问题，这些系统蕴含了人工智能的教学角色隐喻，是天然的案例;二是本领域因人工智能技术发展、教育教学变革推进而处于快速发展期，知识体系、研究范式还未成熟，更适合探索性的案例研究;三是更深层次的认识论原因，即案例具有综合性与情境性，案例本身比从中抽象出来的原则更真实可信，更能体现实践智慧（波兰尼， 2017， pp. 63-64）。
