计算教育学
——一门新兴的交叉融合新学科
许新华
(湖北师范大学 计算机与信息工程学院，湖北 黄石 435002)
〔摘 要〕 计算教育学系教育学与计算机科学技术交叉融合的新兴学科，人工智能、互联网、大数据、区块链及VR/AR技术的快速进步及其在教育领域的应用成就，使得计算教育学呼之欲出；教育学为“体”，计算机为“用”，计算教育学以教育为旨趣，以教育学为皈依；指针对计算教育学专门问题的专门研究范式和方法，包括软件工程、大数据、区块链、AI以及AR/VR/MR等计算机学科鲜明特色的方法；“类人机器人教师”和“类人计算机学生”成为教育活动的基本要素，必将使教育学产生“三千年未有之大变局”，还将催生诸如“教育机器人伦理学”等新的教育学隶属学科；计算教育学运用人工智能等以及未来的计算机新技术，来研究教育现象、教育问题及教育规律，甚至研究教育机器人与人类教育的关系，教育机器人的教育现象、教育问题及教育规律，乃至进化到全新境界的“智能教育学”乃至“智慧教育学”，这将是一场人类历史上从未有过的教育学革命。
〔关键词〕 计算教育学；计算机科学技术；教育学；交叉融合；新学科
教育学是一门研究教育现象、教育问题及其规律的科学。它广泛存在于人类生活中。通过对教育现象、教育问题的研究来揭示教育的一般规律。现代生产和科学技术的发展，教育实践的广泛性、丰富性，更进一步推动了教育学的发展。
哈特利教授的书名为《Sport, Physical Recreation and the Law》，试译为《运动、体育休闲与法律》。全书以工作于运动体育或休闲体育领域的教授、运动员和学生为受众，全面详实地介绍了体育中的注意义务、自甘风险、运动暴力、歧视和骚扰以及过失杀人、兴奋剂和体育暴力犯罪等相关内容，为读者阐释了体育行业工作中可能会遇到的法律问题，文字清新，表达简洁，呈现出以下几个方面的特点。
本文研究的“计算教育学”系教育学与计算机科学技术的交叉学科，目前尚无统一的定义，学界研究也很不充分，笔者认为，“计算教育学”是用计算机科学技术的一切方法、技术手段与相关成果，来研究教育现象、教育问题及其规律的交叉学科，它将对教育学产生颠覆性的影响，导致教育学的革命。
1、现代科学技术快速发展，“计算教育学”呼之欲出
自有人类社会以来，便有教育。教育的形态与内容与人类的生产劳动、社会生活与科学技术水平密切相关，距今约6800─6300年的西安半坡文化时期，生产工具主要是磨制石器，有石斧、石锛、石铲、石刀等，多磨制得比较精致合用，也有骨器和木器，并已大量制造陶器，陶器是手制的，有瓮、罐、瓶、盆、钵、鼎等[1]；距今约4600-4000年的龙山文化时期，除精美的磨光黑陶，还有大量的石器、骨器和蚌器等，可能已经出现了铜器；公元前2200～前1600年的齐家文化时期，出现了红铜器和青铜器，精美的玉器[2]，以上是史前文明时期，教育尚未脱离生产、生活，没有独立。
我国西周(公元前11世纪—前770年)时期，生产力大发展，“学在官府”、“官守学业”，政教一体，官师合一；春秋战国时期(前770—前221年)，铁制农具和牛耕逐步推广、水利灌溉逐渐发展，官学衰落，私学兴起，孔子(前551年9月28日—前479年4月11日)堪称首创私学的大师，影响古代中国教育二千余年，战国时期的《学记》是中国古代也是世界上最早的一篇专门论述教育和教学问题的论著。西方自苏格拉底(前470年—前399年) 以降，教育沿着与古代中国不同的路径发展，直到夸美纽斯、卢梭、赫尔巴特、裴斯泰洛齐、杜威，教育因应科学技术、工业社会的快速发展，发生了翻天覆地的变化，1806年，赫尔巴特出版《普通教育学》，标识着独立形态的教育学产生，其重要贡献就是试图将教育学建立在坚实的哲学与自然科学(心理学)的基础上，使教育学从哲学中分化出来。以上是人类进入“信史”以来教育发展简况，教育日益成为影响社会发展、促进科技进步、挖掘个人潜能的重要力量，教育的地位日益突出，狭义的教育学成为重要的学科门类。
虚拟现实技术的进步及其教育应用同样令人激动，张志祯认为，虚拟现实教育应用是“追求身心一体的教育”，VR有七大教育功能:体验、探究、训练、矫正、交流、创作与游戏[11]。
1956年夏季，约翰·麦卡锡(John Mccarthy)在达特矛斯会议(Dartmouth Conference)上提出的：人工智能(Artificial Intelligence)就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等[3]。1997年，IBM的“深蓝”战胜了国际象棋大师卡斯帕罗夫，2016年3月，AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石，人工智能取得了重大突破。人工智能及相关技术在教育领域的应用主要有以下五个方面：自适应/个性化学习；虚拟导师；教育机器人；基于编程和机器人的科技教育；基于虚拟现实/增强现实的场景式教育[4]。其中，教育机器人用机器人充当教育者，即“机器人教师”，令人激动。2009年，东京理科大学教授小林宏参照一位女大学生的模样塑造出“机器人教师”——“萨亚”，她会讲大约300个短语，700个单词，可以对一些词语和问题做出回应，她还可以学会讲各种语言。“萨亚”可以给10岁左右的五年级学生讲课，先逐个点孩子们的名字，接着让孩子们完成课本上的作业。孩子们听到“萨亚”点名感到又惊奇又开心，他们把“萨亚”看作一个真正的老师[5]。2016年5月，吉尔·沃森(Jill Watson)在乔治亚理工学院的一个300多人的课堂上担任新助教，似乎并没有什么不同之处，但沃森女士其实是一个人工智能机器人[6]。
企业对外籍人才开出优厚的待遇，除了对外籍员工的学历和工作经验提出较高要求外，企业还看重外籍员工的语言背景。如图2所示，要求“英语”比例最高，其次为日语和法语。
在2012年元月的达沃斯世界经济论坛上,大数据是主题之一，《大数据时代》的作者认为，大数据是人们获得新的认知，创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法，大数据的核心就是预测[7]。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。赵姝淳等认为，在教育领域应用大数据技术有利于革新教育理念和教育思维,实现个性化教育,重新构建教学评价方式,加强学校基于数据的管理,促进教育信息化深入发展[8]。
外部场景以一个滨海城市，室内场景则由众多不同类型的样板房组成。将样板房所在区域的周围环境模拟还原，总体上呈现一个虚拟的外在空间。
2008年，中本聪发表了一篇名为《比特币：一种点对点式的电子现金系统》(Bitcoin:A Peer-to-Peer Electronic Cash System)的论文，开启了区块链技术的大门。麦肯锡研究表明,区块链技术是继蒸汽机、电力、信息和互联网科技之后,目前最有潜力触发第五轮颠覆性革命浪潮的核心技术，具备去中心化、共识机制、可追溯性以及高度信任等技术特征。杨现民,李新等认为区块链技术教育应用价值体现在建立个体学信大数据、开发学位证书系统、构建开放教育资源新生态以及开发去中心化教育系统[9]，金义富认为，通过区块链去中心、真数据、自信任、可编程、共维护、准匿名六大特点,以实现“以学生为中心”教育理念为目的,从教育资源建设、教学过程评价和教育投入产出等方面分析对区块链的需求[10]。
1946年2月14日，诞生了世界上第一台通用电子数字计算机ENIAC(The Electronic Numerical Integrator And Calculator)，但它的诞生为人类开辟了一个崭新的信息时代，使得人类社会发生了巨大的变化，是人类最伟大的发明之一。ENIAC是在二次世界大战中开始研制的一种高速的计算工具，其目的是为了给当时的美国军械试验提供准确而及时的弹道火力表，却没想到由此开辟了一个崭新的计算机时代，也为“计算教育学”这种交叉学科的诞生提供了可能性。
国际互联网Internet 在1960年代诞生，1989年12月，蒂姆·伯纳·李爵士(Tim Berners-Lee)成功开发出世界上第一个Web服务器和第一个Web客户机，定名为World Wide Web，一个新的WWW时代开始风靡世界。互联网的发明与广泛应用,为教育提供了新的手段和方式,推动教育发生深刻的变革。MOOC(慕课)和翻转课堂就是互联网与传统教育事业深度融合、创新发展的新型教育模式,并成为教育学术界的新名词,迅速席卷全球。2011年,翻转课堂还被加拿大《环球邮报》评为“影响课堂教学的重大技术变革”，MOOC也被称为一场“数字海啸”，使2012年成为“慕课元年”。
人工智能、互联网、大数据、区块链及VR/AR技术的快速进步及其在教育领域的应用成就，使得“计算教育学”——年青的计算机科学技术与古老的教育学——这一交叉融合新学科呼之欲出。
可以推论，计算教育学将会催生众多的分支学科：计算教育史、计算教学论、教育机器人伦理学、计算心理学、教育大数据学、计算教育管理学、计算学前教育学、计算成人教育学、计算职业技术教育学、计算特殊教育学，等等，从而形成计算教育学学科体系。
2、计算教育学的相关学科及学科性质
计算机教育学作为一门交叉学科，其相关学科是计算机科学技术和教育学(见图1)，或者计算机科学与技术、软件工程和教育学(见图2)，其实二者完全一致，是由于学科分类标准的差异产生的。
2009年6月26日，《中华人民共和国国家标准批准发布GB/T13745-2009，其中教育学为一级学科，从属于“人文与社会科学”门类，代码为880，其二级学科包括教育史(学科代码880.11，下同)、教育学原理(880.14)等19个二级学科，其中教育学其他学科(880.99)系预留，教育心理学代码原为880.27，但系交叉或具有多重归属的学科，在教育学和心理学(一级学科代码190)都有列类，只在心理学赋予代码，故其学科代码为190.70，同样，交叉学科“教育统计学”学科代码为“910.4010”(社会统计学二级学科之下的三级学科)；计算机科学技术为一级学科，从属于“工程与技术科学”门类，代码为520，其二级学科包括计算机科学技术基础学科(520.10)、人工智能(520.20)等7个二级学科。国务院学位委员会、教育部2011年发布《学位授予和人才培养学科目录》中，教育学(0401)、心理学(0402)、体育学(0402)等一级学科同属教育学学科门类，计算机科学与技术(0812)、软件工程(0835)同属工学学科门类；《普通高等学校本科专业目录(2012年)》中教育学类(0401)包含教育学(040101)、科学教育(040102)等8个专业，计算机类(0809)包含计算机科学与技术(080901)、080902软件工程(080902)等6个专业。以上三种学科分类体系对于“教育学”、“计算机科学技术”的口径有一定的出入，但大体上一致。
图1 交叉关系(依据GB/T13745-2009)
计算机教育学的学科性质，涉及到它姓“计”还是姓“教”的问题，我们认为姓“教”，因为教育学是其本体，计算机科学技术是其手段和功用，简言之，教育学为“体”，计算机为“用”，它是一门用计算机科学与技术作为手段的新兴交叉融合学科，以教育为旨趣，以教育学为皈依。
图2 交叉关系(依据《学位授予和人才培养学科目录》)
3、计算教育学研究对象和体系
在计算教育学看来，教育活动的四大要素将会如下拓展：教育者除了家长、教师外，还将包括“机器人教师”，特别是“类人机器人教师”，类人机器人教师可以双足直立行走，外观像人，有人类教师的职业特征，还能像人类教师一样会思考，有智慧，不会疲劳，真正做到“诲人不倦”，还可以分性别、年龄、专长，在许多方面例如记忆力、判断能力、反映能力、学习能力等，它将优于人类老师，或许未来还会有人类的“情感”；受教育者除了学生，还可能会有“类人机器人学生”，与人类学生“同学”，互相交流，互相促进，与人类教师、机器人教师“教学相长”；教育内容方面，可以通过人工智智能、数据挖掘发现新知识、优化新知识，智能生成教学内容；教育手段方面，除了目前已经应用的“网络课堂”、精品资源共享课、慕课、私播课、云课堂、雨课堂，还将但是基于区块链技术的去中心化教育手段等等。
教育学在今天，以人类社会的一切教育现象、教育问题及其规律为研究对象。那么，计算教育学的研究对象可表述为：“计算教育学”运用计算机科学技术，包括人工智能、互联网、大数据、区块链及VR/AR以及未来的计算机新技术，来研究教育现象、教育问题及教育规律，甚至研究教育机器人与人类教育的关系，教育机器人的教育现象、教育问题及教育规律，乃至更好地发展、进化到全新境界的“智能教育学”乃至“智慧教育学”，这将是一场人类历史上从未有过的教育学革命。
3．加强习近平共享发展理念的实践路径研究。坚持理论与实践相结合，实事求是是我党的执政优势。习近平共享发展理念作为新时期中国特色社会主义建设的重要发展理论，更是要做到理论与中国的实践相结合，提高共享发展理念对于中国特色社会主义实践的指导作用。加强习近平共享发展理念的实践路径，不仅有利于维护社会的公平正义、促进经济社会的奋斗目标，也能为全面建成小康社会提供必要的理论保障。学术界和理论界作为新时期社会主义学者，更要坚守初心，坚持理论为人民服务的本质，在研究习近平共享发展理念的同时，加强实践路径的研究，更好地让习近平共享发展理念为社会主义建设服务。
4、计算教育学中的教育活动要素
指针对计算教育学专门问题的专门研究范式和方法，包括软件工程、大数据、区块链、AI以及AR/VR/MR等具备计算机学科鲜明特色的方法，这些研究方法须结合和交叉融合教育学。
计算教育学隶属教育学，笔者在本文开头试着给出了其定义，不尽完美，欢迎学者探讨、批评，该定义概括了研究对象，下面再做详细分析。教育学的研究对象从不同的历史阶段、不同的视角有不同的回答。所谓研究对象，就是该门学科研究的独特客体。从历史变迁看，教育学的研究对象，呈现由小到大、由粗糙到精细的轨迹。在西方，最早出现的教育学一词是古代希腊语pedagogy，意指“教仆”，可见，教育学开始时期，仅仅被视为一种关照儿童、监护儿童学习的学问，只是作为一种教育教学中的引导术(Techne)来考虑和对待的[12]，引导术、教育术便是那个时期教育学的研究对象，我国舜帝时代，学校称为“庠”，意为“养”，即把老人供养在那里，让他们从事教育孩子的工作，这里的老师大概就是古代最早的老师，后来发展了，“学在官府”，只有贵族子弟才能有资格受教，官师合一，教师的地位很高，春秋后期，官学衰落，私学兴起后，私人设馆施教，平民也可以接受教育，教育学的研究对象逐步扩大，此后，漫长的封建社会里，私塾公学并行，科举制、独具中国特色的“书院”深刻影响中国的教育，直到1905年“废科举，兴学校”，中国接受、输入西方教育文化；近代，教育学成为独立的学科，教育学的研究对象扩大到对儿童、青年人的学校教学活动；18世纪下半叶开始，近代自然科学出现分化的趋势，新的学科不断从就的学科分化出来，19世纪中叶开始，学科又出现了综合的趋势，现代自然科学的发展的鲜明特点是既高度分化，又高度综合，自然科学与社会科学以及门类繁多的各个学科，日益相互渗透、交叉、融合。与此相一致，近代教育学也分化出一大批近代教育分支学科，如教育哲学、教育经济学、教育管理学等，形成了学科体系，1913年，美国教育家孟禄主编《教育百科全书》时，有用education代替pedagogy的倾向，他认为，education有二点不同，其一，教育学的范围变广了，内容充实了，远不限与教学方法和学校管理，它探讨社会的所有教育功能和教育机构，既探讨教育目的和课程，也研究教育与公共福利之间的关系；其二，教育学使用了更为完善和科学的研究方法，一方面注意吸收更为广泛的基础科学的研究成果，另一方面认真的寻求事实材料，探讨实际问题[13]。在上世纪五、六十年代，西方明确用education一词指称“教育学”，日本在解释“教育学”时，把它的英文对应词定为education，我国学术、翻译界，也广泛采用education一词，极少用到pedagogy。现代教育学的发展以学校教育为土壤，以学校教育在现代资本主义各国的普遍发展实践为基础，教育视野从学校扩展到全社会，认识到教育现象是一个包括各个教育阶段、多层教育关系的整体。教育学体系为教育现象的总体，亦即教育学科群，一个由众多教育分支学科共同组成的学科体系。这里所说的教育分支学科，包括教育史、教育学原理、教学论、德育原理、教育社会学、教育心理学、教育经济学、教育统计学、教育管理学、比较教育学、教育技术学、军事教育学、学前教育学、普通教育学、高等教育学、成人教育学、职业技术教育学、特殊教育学，可谓“人丁兴旺”，它们共同组成了“现代教育学”学科体系。
“类人机器人教师”和“类人计算机学生”介入到教育活动，成为其基本要素，必将使给教育学产生“三千年未有之大变局”，还将催生诸如“教育机器人伦理学”等新的教育学隶属学科。
5、计算教育学的研究方法
作为交叉学科，计算教育学在研究过程中需要使用的方法有三类：一类是哲学、教育哲学方法，如辩证唯物主义，美学，机器人伦理学，系统论、信息论和控制论，是宏观性的、指导性方法；二是一般研究方法，是在具体研究过程中针对计算教育学而使用的方法；三是专门研究方法，是指针对计算教育学专门问题、具体问题所采用的特殊的研究方法，例如大数据预测、深度学习算法，此类方法最为活跃，具备鲜明的学科特色。
写作文是反映学生自身学习和生活的一个有效途径，是抒发学生内心世界的有效方式之一。在作文教学中很多语文教师没有恰当的把握这一点，没有引导学生去感受生活，用自己的语言来描写生活，使学生学习写作的内容与学生生活联系不大，内容空洞。
宏观性的、指导性方法中，“机器人伦理学”对于“计算教育学”的研究有着特别重要的意义，伦理学是通过善与恶、权利与义务、理想与使命，即人们的行为准则等一切范畴和体系来反映的，同样的，我们所理解的机器人伦理学也应该反映在机器人的行为准则等一切范畴和体系中。这个术语正式出现于2004年1月在意大利圣雷莫召开的第一届机器人伦理学国际研讨会上，涉及机器人学、计算机科学、人工智能、哲学、伦理学、社会学、心理学以及工业设计等，但对机器人伦理学的研究，早在1942年，阿西莫夫在短篇小说"Runaround"(《环舞》)中就提出的经典机器人三定律：A robot may not injure a human being or, through inactive, allow a human being to come to harm(机器人不得伤害人类，或者不得置人类于危难中)；A robot must obey orders given by human beings except where such orders would conflict with the First Law(机器人必须服从人类的命令，除非与第一定律冲突)；A robot must protect its own existence as long as such protection does not conflict with the First or Second Law(机器人可以在不与第一、第二定律冲突情况下维护自身存在)，后来，阿西莫夫加入了一条新定律：第零定律：机器人不得伤害人类整体，或因不作为使人类整体受到伤害[15]。2015年12月，英国剑桥大学新成立了一个研究中心，主要研究人工智能伦理[16]。在新AI取得新的重大进展情况下，机器人老师、机器人学生、陪伴机器人在未来如何与人类和谐相处，如何不伤害人来，需要用到机器人伦理学的指导。
一般研究方法分为定性研究方法、定量研究方法、综合研究方法，还有质性研究方法。定量研究是指事先建立研究假设，进行严格的研究设计，按照预定程序收集资料并进行数量化分析，用数字或量度表述研究结果，并对假设进行检验的一种研究范式。定性研究通常是指在自然环境下，运用现场实验、开放式访谈、参与观察和个案调查等方法，对所研究的现象进行长期深入、细致的分析，在此基础上建立假设和理论，并通过证伪、相关检验等方法对研究结果加以检验的一种研究范式。这些在范式之下，有通用的文献分析法、实证研究法、个案调查法、理论研究法等具体方法。质性研究在港澳台应用广泛，是指研究者参与到自然情景之中，采用观察、访谈、实物分析等方法收集资料，对社会现象进行整体性研究，采用归纳而非演绎的思路来分析资料、形成理论，通过与研究对象实际互动来理解和解释他们的行为[17]，常用Nvivo软件辅助完成数据采集，而后进行数据分析，但定量研究是重在对事物可量化的特性进行测量和分析，以检验理论假设。
传统观点认为，教育活动的基本要素是：教育者、受教育者和教学措施，教育措施是实现教育目的所采取的办法，它包括教育的内容和手段，教育手段是指教育活动中所采取的方式和方法，也包括进行教育活动时所运用的一切物质条件，如教具、实验器材等[14]，这是“三要素说”，也有人认为，教育活动有4个要素，即教育者、受教育者、教育内容和教育手段，此为“四要素说”，其实与“三要素说”基本一致。
软件工程研究范式，是软件工程学科的核心内容，从60年代末以来，出现了许多具体的软件工程方法，其中最具影响的是结构化方法、面向对象方法和形式化方法，种类繁多，诸如净室软件工程(Cleanroom Software Engineering)、CMMI(Capability Maturity Model Integration，软件能力成熟度集成模型))，极限编程(Extreme Programming，简称 XP)和其他敏捷软件开发(Agile Methodology)方法学，以及著名的RUP(Rational Unified Process，统一软件开发过程，是一个面向对象且基于网络的程序开发方法论)。
大数据之父—吉姆·格雷(Jim Gray)在2007年1月1日加州山景城召开的NRC-CSTB(National Research Council-Computer Science and Telecommunications Board)大会上，提出将科学研究分为实验归纳，模型推演，仿真模拟和数据密集型科学发现(Data-Intensive Scientific Discovery)四类范式(Paradigm，某种必须遵循的规范或大家都在用的套路)，最后的“数据密集型”，也就是现在我们所称的“科学大数据”。维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》中指出，大数据的核心就是预测。这个核心代表在大数据时代，最大的转变是我们不再热衷于寻找因果关系，就是放弃对因果关系的渴求，取而代之关注相关关系[18]。这个第四范式将会在计算教育学中广泛使用。
通江香菇：由四川省通江山霸王野生食品有限公司提供；菜籽油、花生、干木耳、新鲜小米辣、黄豆酱、大蒜、花椒、食用盐、白砂糖、五香粉、生姜粉、干辣椒粉：均为市售且为食品级。
此外，随着区块链、AI以及AR/VR/MR技术深度介入教育行业，其独特的方法论也必将渗透到计算教育学中，诸如去中心化算法、去信任化算法、共识机制(如拜占庭容错协定，Byzantine Fault Tolerance)、机器学习、神经网络算法、沉浸式技术等。
这些计算机科学研究方法的引入，必将引发教育学研究方法的新局面。
小结
计算机教育学是计算机科学技术发明后，其分支领域互联网、人工智能、大数据、区块链及虚拟现实技术快速发展并在教育领域取得重大应用的背景下，在学科交叉融合的趋势下的必然产物，本文只是作者的一点肤浅思考，抛砖引玉，其他诸如计算教育学的理论基础、价值取向、目标追求等不同层面的理论旨趣，计算教育学的任务和意义，计算教育学的发展战略，计算教育学与教育技术学的差异，计算教育学的未来等诸问题，有待感兴趣者去做进一步的研究。
人呀，我从你们身上学会了太多的东西……我知道，人们都想伫立在颠峰上，殊不知，真正的幸福恰恰就在于攀登险阻的过程。我懂得，当婴儿用小拳头第一次抓住爸爸的手指时，他也就永远地抓住了它。
因此，在校园的科研创新信息化处理中，对OA系统的引入，有利于对校园的基础审批流程、高层管理人员的工作运行、学校公关管理办法、信息化交流、人员运营、档案处理、校园论坛、校园新闻、基础系统集成、校园计划、创新项目规划、通讯录和问卷调查等校园一系列的工作和教学中拥有高信息化的终端技术处理办法。
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Computational Education ——A Newly Developing Acrossed and fusional Discipline
XU Xin-hua
(College of Computer and Information Engineering , Hubei Normal University, Huangshi 435002, China)
Abstract : Computational education is an emerging discipline in the intersection of education and computer science.Rapid advances in artificial intelligence, the Internet, big data, blockchain, and VR/AR technologies and their application in education have led to the emergence of computational education.Education is "body", computer is "use", computing education is based on education, and education is the basis.Specialized research paradigms and methods for computational education specific issues, including software engineering, big data, blockchain, AI, and AR/VR/MR, and other distinctive features of computer science."Human-like robot teachers" and " Human-like robot students" have become the basic elements of educational activities, which will surely lead to the scholasticism of "three thousand years without major changes", and will also promote new educational subject such as "educational robot ethics".Computational education uses artificial intelligence and other new computer technologies to study educational phenomena, educational problems and educational laws, and even study the relationship between educational robots and human education, educational robot education phenomena, educational problems and educational laws, even the "intelligent education" and even the " Wisdom education" that evolved into a new realm.It will be an educational revolution that has never been seen in human history.
Key words ：computational education;computer science and technology;education;acrossed and fusional; new discipline
〔中图分类号〕 G40-01
〔文献标识码〕 A
〔文章编号〕 2096- 3130( 2019) 05- 0101- 06
doi: 10.3969/j.issn.2096-3130.2019.05.023
[基金项目] 本文为国家社会科学基金(18BGL202)的阶段性成果
[收稿日期] 2019—06—16
[作者简介] 许新华，男，湖北孝感人，湖北师范大学教授，硕士生导师，“湖北名师”工作室主持人，主要从事计算机、软件工程和教育技术学研究。
(责任编辑：王国红)
标签：计算教育学论文; 计算机科学技术论文; 教育学论文; 交叉融合论文; 新学科论文; 湖北师范大学计算机与信息工程学院论文;