每一次重大的技术革新都会引发人们对教育变革的“想象”和“议论”。新近人工智能领域取得的突破,更是激起了公众依赖“新”技术改造“旧”教育的热情。这种热情也延伸到学术领域,形成了不少回应人工智能的教育研究文献。这些研究重点探讨了人工智能时代的教育革新、人工智能的教育应用以及关于人工智能的教育等议题。尽管也有针对这些研究的批判性反省,但是这些反省多是基于单一样本的分析或基于理论的批判,少有回归这些研究的文本本身,进行基于证据的整体描述和分析。有鉴于此,本研究主要立足当前我国的语境,描述和阐释教育领域人工智能研究的话语及其特征,进而反思它们存在的主要问题和深化的可能路径。本研究将作为研究成果表达形式的论文视为一种话语,同时内含着言说的主体、内容、方式等三个基本维度。与此相应,本研究重点选取了研究主体、研究主题和研究论据作为分析的框架。本研究采用的主要是内容分析法,以中国知网(CNKI)收录的期刊论文为基础,选取了623篇直接探讨人工智能与教育的期刊论文作为分析对象。根据研究目的和上述话语框架,又采取了不同的抽样策略,对这些论文进行了详细的编码和统计的处理。研究发现:(1)在研究主体方面,参与人工智能与教育议题的研究者分布广,但集中关注者和持续关注者少;他们集中分布在信息技术和教育技术领域,同专业、同单位的合作者多,但跨专业、跨单位的合作者较少。(2)在研究主题方面,与人工智能有关的教育主题集中在“教学”和“学习”上,而“个性化学习”、“智能教育”主题与“大数据”、“机器学习”等人工智能相关技术有明显的共现特征;从主题的类属上,多是变革性议题和应用性议题,主要与信息技术和教育技术领域的研究者有关,而少有基础性议题,主要是教育理论研究者新近发起的。(3)在研究论据方面,主要涉及政策、报告、事件、实例、数据等类型;其中“技术”论据最为常见,多被信息技术领域的研究者用于应用性议题的探讨,常与“政策”和“实例”论据组合用于变革性议题的讨论;而教育理论研究者采用“事件”和“实例”论据讨论基础性议题。基于上述发现,可以看到,该领域的研究主要存在以下问题:一是对人工智能改变教育的立场,尚需审慎的理论辩护;二是基于人工智能的教育变革趋势预测,缺少可靠的方法支撑;三是对于人工智能与教育的交互研究,缺乏充分的跨学科合作。针对这些问题,本研究提出,要真正推进人工智能与教育的相关研究,就需要理解人工智能时代的社会特征,反思人工智能的技术现实,挖掘人工智能与教育的双重内涵,促进跨学科的研究与合作。