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人工智能+教育:催化教師身份與角色轉(zhuǎn)型

發(fā)布時(shí)間:2022-12-29 作者:丁錦宏 來(lái)源:中國(guó)教育報(bào)

    ■教育之道·教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型大家談⑦

在英國(guó)學(xué)者瑪格麗特·博登《AI:人工智能的本質(zhì)與未來(lái)》一書(shū)中,人工智能被定義為“讓計(jì)算機(jī)完成人類(lèi)心智能做的各種事情”。迄今為止,“人工智能”研究領(lǐng)域經(jīng)歷了萌芽、誕生、黃金、第一次低谷、繁榮、第二次低谷、繼續(xù)發(fā)展7個(gè)階段。當(dāng)前,人工智能+教育的產(chǎn)品如雨后春筍般,正在向教育生態(tài)的各個(gè)領(lǐng)域迅速鋪開(kāi)。

值得注意的是,目前,人工智能仍處在“弱”人工智能階段,教育數(shù)據(jù)生態(tài)尚未形成,共享機(jī)制和人工智能倫理尚未建立。因此,現(xiàn)階段的“人工智能+教育”產(chǎn)品必然存在諸多風(fēng)險(xiǎn)。就教育領(lǐng)域而言,人工智能的發(fā)展在于推進(jìn)人工智能在教師的“教”和學(xué)生的“學(xué)”中的深度運(yùn)用,解決教育、教學(xué)中的突出難題,賦能教師,減負(fù)學(xué)生,回歸立德樹(shù)人初心,促進(jìn)學(xué)生德智體美勞全面發(fā)展。 

    新一代“人工智能+教育”研發(fā)方向首選——

    開(kāi)發(fā)面向教師的人工智能專(zhuān)家平臺(tái)

當(dāng)前,人工智能技術(shù)疊加到教育場(chǎng)景的探索正在如火如荼地進(jìn)行。2018年11月,北京師范大學(xué)發(fā)布的《人工智能+教育藍(lán)皮書(shū)》表明,“人工智能+教育”主要集中在智能教育環(huán)境、智能學(xué)習(xí)過(guò)程支持、智能教育評(píng)價(jià)、智能教師助理、教育智能管理與服務(wù)等五個(gè)典型場(chǎng)景。德勤研究發(fā)布的《全球人工智能發(fā)展白皮書(shū)(2019)》中,人工智能在教育中的應(yīng)用則被歸納為教、學(xué)、評(píng)、測(cè)、練五個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)。

然而,目前大多數(shù)人工智能教育產(chǎn)品主要面向?qū)W生和家長(zhǎng),如各種各樣的學(xué)習(xí)機(jī)、早教機(jī)器人以及搜題類(lèi)產(chǎn)品等。市場(chǎng)行為本身無(wú)可非議,但到目前為止,現(xiàn)有的人工智能教育產(chǎn)品仍未解決精準(zhǔn)化和零誤差的問(wèn)題,潛在的教育風(fēng)險(xiǎn)尚未被關(guān)注。

實(shí)際上,就當(dāng)前教育而言,最迫切需要開(kāi)發(fā)和提供的產(chǎn)品恰恰應(yīng)該是面向教師、具有數(shù)據(jù)挖掘和智能輔助功能的專(zhuān)家系統(tǒng)或平臺(tái)。

首先,這是教師精準(zhǔn)診斷學(xué)情的需要。既往討論教師專(zhuān)業(yè)化問(wèn)題,學(xué)者一般會(huì)將教師職業(yè)與醫(yī)生職業(yè)進(jìn)行比較。100年前醫(yī)生與教師使用工具的復(fù)雜性幾乎沒(méi)有太大差別,醫(yī)生使用聽(tīng)筒,教師使用粉筆、黑板;當(dāng)下這兩個(gè)職業(yè)輔助工具的智能化程度卻大相徑庭,醫(yī)生擁有心電、腦電、核磁共振、神經(jīng)外科手術(shù)機(jī)器人以及基于大數(shù)據(jù)和人工智能的專(zhuān)家讀片系統(tǒng)、遠(yuǎn)程診療系統(tǒng)等,而教師教學(xué)的輔助工具只有電子白板,在學(xué)情診斷上缺少相應(yīng)的智能化工具。教育教學(xué)是藝術(shù)的,但首先應(yīng)該是科學(xué)的。如果教育教學(xué)缺乏科學(xué)技術(shù)支撐,就會(huì)導(dǎo)致教師茫然與困頓。同時(shí),科學(xué)技術(shù)界尚未優(yōu)先開(kāi)發(fā)支持教師教育教學(xué)、具有診斷功能的產(chǎn)品。因此,聚合新一代通信、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)挖掘、人工智能深度學(xué)習(xí)等技術(shù),開(kāi)發(fā)面向教師的具有教育診斷、解決方案建議的專(zhuān)家系統(tǒng)或平臺(tái)迫在眉睫。

其次,這是達(dá)成實(shí)質(zhì)減負(fù)的需要。德國(guó)心理學(xué)家赫爾曼·艾賓浩斯等人研究發(fā)現(xiàn),學(xué)習(xí)者要掌握所學(xué)的知識(shí)需要反復(fù)練習(xí)鞏固,過(guò)度學(xué)習(xí)是需要的,但超過(guò)一定限度就會(huì)導(dǎo)致學(xué)習(xí)疲勞而產(chǎn)生邊際遞減效應(yīng)。題海戰(zhàn)術(shù)在傳統(tǒng)教學(xué)模式中的盛行,不能簡(jiǎn)單歸因?yàn)榻處煛巴祽小被蚴恰捌孀非笊龑W(xué)率”,而是因?yàn)榻處煷蠖嗖⒉荒苋玑t(yī)生精準(zhǔn)診斷病情那樣掌握學(xué)生學(xué)情。隨著班級(jí)規(guī)模的擴(kuò)大,教師對(duì)學(xué)生學(xué)情的掌握程度越來(lái)越低。因此,要真正減輕學(xué)生負(fù)擔(dān),關(guān)鍵是給予教師必要的支持,幫助其診斷、評(píng)價(jià)學(xué)生學(xué)習(xí)狀況,提供可以選擇、改造的教育方案,而這恰恰是人工智能的強(qiáng)項(xiàng)。同時(shí),人工智能也可以將教師從繁雜的簡(jiǎn)單勞動(dòng)如考勤、登記分?jǐn)?shù)、統(tǒng)計(jì)成績(jī)、數(shù)據(jù)收集等中解放出來(lái)。

最后,這是彌補(bǔ)“人工智能+教育”產(chǎn)品缺陷的需要。當(dāng)前人工智能僅擅長(zhǎng)于處理單個(gè)方面的任務(wù),不能平行甚至“非理性”地完成多個(gè)任務(wù)。教育的情境性、非邏輯性注定了目前“人工智能+教育”產(chǎn)品難免存在誤差或缺陷。如果這些產(chǎn)品直接面向?qū)W生、家長(zhǎng),其后果可想而知。而教師自身具有專(zhuān)業(yè)性,可以識(shí)別、糾正和規(guī)避這些差錯(cuò)或缺陷。人工智能平臺(tái)提供的大數(shù)據(jù)報(bào)表、智能解決方案等,經(jīng)過(guò)教師的“人腦”篩選、加工、改組,加以恰當(dāng)運(yùn)用,就可以在一定程度上避免人工智能產(chǎn)品在教育中的濫用、誤用。

    人工智能專(zhuān)家平臺(tái)建設(shè)的突破點(diǎn)——

    學(xué)科交叉融合、建立數(shù)據(jù)生態(tài)、推進(jìn)區(qū)塊鏈應(yīng)用

從目前已經(jīng)面世的人工智能教育產(chǎn)品來(lái)看,其開(kāi)發(fā)思路和產(chǎn)品功能的相似度很高。以學(xué)習(xí)機(jī)為例,開(kāi)發(fā)商通過(guò)前期與幾千所中小學(xué)合作,獲取海量與教材知識(shí)點(diǎn)、能力點(diǎn)關(guān)聯(lián)的練習(xí)題,設(shè)計(jì)出基于行為主義理論的學(xué)情診斷和矯正系統(tǒng)或平臺(tái)。這類(lèi)平臺(tái)一般都具有大數(shù)據(jù)功能,能夠?qū)W(xué)生的作業(yè)對(duì)錯(cuò)、練習(xí)頻次等“畫(huà)像”。實(shí)際上,將這些功能提供給教師,能在一定程度上減輕教師負(fù)擔(dān),幫助教師實(shí)施個(gè)性化教育教學(xué),這可以稱(chēng)為“人工智能+教育”1.0樣態(tài)。但是,面向教師的人工智能專(zhuān)家平臺(tái)應(yīng)該在智慧化方面向前邁進(jìn),從學(xué)科交叉融合、教育數(shù)據(jù)生態(tài)建設(shè)和區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用等方面加以突破。

一是學(xué)科交叉,跨界融合,實(shí)現(xiàn)分工合作的“人工智能+教育”2.0環(huán)境架構(gòu)。“人工智能+教育”2.0技術(shù)環(huán)境架構(gòu)需要軟件工程、信息科學(xué)與技術(shù)、控制與自動(dòng)化、神經(jīng)教育學(xué)、神經(jīng)心理學(xué)、教育技術(shù)學(xué)等多學(xué)科交叉融合。其中,教育學(xué)科側(cè)重依托神經(jīng)科學(xué)、心理科學(xué)最新研究成果,特別是腦科學(xué)和類(lèi)腦研究領(lǐng)域的最新成果,為計(jì)算科學(xué)理解人腦和仿生技術(shù)提供支撐;計(jì)算科學(xué)、信息科學(xué)等側(cè)重教育大數(shù)據(jù)獲取、知識(shí)圖譜構(gòu)建、數(shù)據(jù)處理與挖掘、智能診斷、研究;軟件工程則負(fù)責(zé)智能平臺(tái)工程開(kāi)發(fā)等。

二是構(gòu)建教育數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)、算力、算法、學(xué)習(xí)科學(xué)是“人工智能+教育”的四大要素。海量教育數(shù)據(jù)既是訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)的基礎(chǔ),也是發(fā)展教育人工智能的關(guān)鍵。海量教育數(shù)據(jù)生態(tài)數(shù)據(jù)的形成,取決于獲取與共享、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算等多方面。在教育數(shù)據(jù)獲取方面,應(yīng)將重點(diǎn)放在學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程,可以通過(guò)眼動(dòng)儀和可回放書(shū)寫(xiě)軌跡的電子墨水本等設(shè)備與手段,獲取包括課堂學(xué)習(xí)、解題、回答問(wèn)題、作品創(chuàng)作等過(guò)程的認(rèn)知、記憶、表象、思維、注意和個(gè)性等特征。在教育數(shù)據(jù)共享方面,應(yīng)該加快教育數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范的建立,在遵守?cái)?shù)據(jù)規(guī)則和隱私倫理的前提下,按協(xié)議開(kāi)放、共享公共教育數(shù)據(jù)資源。在教育數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算方面,除算法優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)、材料訓(xùn)練等人工智能技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用外,各高校、科研院所還應(yīng)聯(lián)合攻關(guān),快速形成擁有我國(guó)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的大數(shù)據(jù)模型和比對(duì)常模。

三是推進(jìn)區(qū)塊鏈技術(shù)在面向教師的人工智能專(zhuān)家平臺(tái)中的應(yīng)用。當(dāng)前,國(guó)內(nèi)外“區(qū)塊鏈+教育”的研究熱點(diǎn),主要聚焦在學(xué)分認(rèn)證、證書(shū)管理、數(shù)字教育資源、學(xué)習(xí)者能力與學(xué)習(xí)成果管理等方面。區(qū)塊鏈的中心化、共識(shí)機(jī)制、可追溯性和高度信任等屬性,恰恰可以用來(lái)解決教育診斷、學(xué)生發(fā)展尤其是品德發(fā)展評(píng)價(jià)等棘手問(wèn)題。基于區(qū)塊鏈技術(shù)建立學(xué)生個(gè)人學(xué)習(xí)成長(zhǎng)檔案,將有助于徹底改變教育、教學(xué)評(píng)價(jià)方式,也可以為面向教師的人工智能專(zhuān)家平臺(tái)開(kāi)發(fā)提供重要支撐。

    人工智能專(zhuān)家平臺(tái)之于教師——

    賦能教師并促進(jìn)教師主要任務(wù)發(fā)生變化

以智能感知、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、情感計(jì)算等為要素的人工智能環(huán)境,已經(jīng)深深嵌入人類(lèi)社會(huì)的各行各業(yè)、生活學(xué)習(xí)的方方面面。面對(duì)人工智能在教育領(lǐng)域的迅猛發(fā)展,不少教師開(kāi)始擔(dān)憂,人工智能會(huì)不會(huì)讓自己失業(yè)?

“人工智能+教育”是對(duì)教師的賦能,但同時(shí)也呼喚教師工作轉(zhuǎn)型。當(dāng)前,教師傳道、授業(yè)、解惑的三個(gè)主要任務(wù)正在發(fā)生變化。慕課平臺(tái)的海量在線學(xué)習(xí)資源和人工智能家教類(lèi)產(chǎn)品基本上可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)教師的知識(shí)講授;面向教師的人工智能專(zhuān)家平臺(tái)也可以在一定程度上協(xié)助教師給學(xué)生答疑、解惑。

由中國(guó)科學(xué)技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略研究院、科技部新一代人工智能發(fā)展研究中心聯(lián)合國(guó)內(nèi)外十余家機(jī)構(gòu)編寫(xiě)的《中國(guó)新一代人工智能發(fā)展報(bào)告2020》認(rèn)為,人工智能時(shí)代教師角色和定義發(fā)生了變化,但技術(shù)不會(huì)取代人類(lèi)教師。新一代人工智能專(zhuān)家平臺(tái)的出現(xiàn),除了可以幫助教師完成機(jī)械重復(fù)的勞動(dòng),還能為教師提供學(xué)情“畫(huà)像”和個(gè)性化幫助學(xué)生的方案。

朱小蔓早在1994年《創(chuàng)建情感師范教育》中就指出,“人的思想品德、情感素質(zhì)和行為習(xí)慣方面,更不是依靠認(rèn)知教學(xué)過(guò)程來(lái)完成的,而往往是學(xué)生自發(fā)地向教師模仿、認(rèn)同,在不自覺(jué)的情況下接受教師的影響,建立行為的制約,即所謂潛移默化”。所以,“傳道”這一極具情感性的教育任務(wù),目前人工智能還很難替代。教師與學(xué)生進(jìn)行面對(duì)面教育,教師一個(gè)關(guān)切的眼神、一個(gè)加油鼓勁的手勢(shì),師生之間形成的信任與支持,以及學(xué)生對(duì)教師的崇拜、模仿等,是任何冷冰冰的人工智能產(chǎn)品都無(wú)法替代的。疫情期間的在線學(xué)習(xí)效果也從另一角度佐證了教師與學(xué)生面對(duì)面教育的重要性和不可替代性。

教育的本質(zhì)是一棵樹(shù)搖動(dòng)另一棵樹(shù),一朵云推動(dòng)另一朵云,一個(gè)靈魂喚醒另一個(gè)靈魂。人工智能自身的風(fēng)險(xiǎn)和人工智能在教育中應(yīng)用的特殊性,決定了應(yīng)該優(yōu)先開(kāi)發(fā)面向教師,輔助、支持教師工作的專(zhuān)家系統(tǒng)或平臺(tái)。教師應(yīng)該更加關(guān)注自身教育經(jīng)驗(yàn)、智慧的積累,利用人工智能專(zhuān)家平臺(tái),開(kāi)展循證教學(xué),讓教學(xué)、教育過(guò)程變得更科學(xué)、更有效,讓學(xué)生作業(yè)、練習(xí)更輕松、更精準(zhǔn)。借助人工智能提供的大數(shù)據(jù)和教育建議,教師可以從繁雜、瑣碎的重復(fù)勞動(dòng)和分?jǐn)?shù)追逐中解放出來(lái),更充分地?fù)?dān)當(dāng)情感性“育人”的角色,更好地堅(jiān)守立德樹(shù)人的初心。

(作者系南通大學(xué)教師教育學(xué)院院長(zhǎng)、兼任教師教育管理處處長(zhǎng),教授)

《中國(guó)教育報(bào)》2022年12月29日第7版 

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