人工智能怎么顛覆“傳統(tǒng)教育”?

責(zé)任編輯:zsheng

作者:代忘

2018-08-08 11:47:23

摘自:南方周末

教育、人工智能教育和大數(shù)據(jù)的結(jié)合,有成功的經(jīng)驗,也有失敗的教訓(xùn)。新技術(shù)的應(yīng)用,可能在某些方面促進了學(xué)生的發(fā)展,但在某些方面可能又影響了孩子的健康發(fā)展。

教育、人工智能教育和大數(shù)據(jù)的結(jié)合,有成功的經(jīng)驗,也有失敗的教訓(xùn)。新技術(shù)的應(yīng)用,可能在某些方面促進了學(xué)生的發(fā)展,但在某些方面可能又影響了孩子的健康發(fā)展。

現(xiàn)在只需要分析網(wǎng)上足跡,就可以判斷一個人的性格、智商、社會觀點、生活滿意度、語言習(xí)慣等等,一覽無余并精準地畫像。面對這樣的情況,怎么辦?最主要的問題就是,誰控制著這背后的一切。

人工智能對傳統(tǒng)教育的改變至少包括兩個方面。一是育人目標(biāo)的改變,很多重復(fù)的體力和腦力勞動正被迅速取代;二是育人方法的改變,不僅是在線課程的增加這么簡單,更包括對教學(xué)過程的數(shù)據(jù)化,更精準地掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)情況,個性化地推薦學(xué)習(xí)內(nèi)容以提高學(xué)生學(xué)習(xí)效率,智能評卷以減少誤差與教師工作量,以過程化的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)替代“一考定終身”,乃至學(xué)校存在的樣態(tài)等等。但是,大數(shù)據(jù)和人工智能是否將徹底替代教師的作用?教師的角色轉(zhuǎn)型如何進行?在教育乃至整個社會發(fā)展中,是否會帶來隱私權(quán)喪失的挑戰(zhàn),如何保護學(xué)生和教師的數(shù)據(jù)隱私權(quán)?人工智能的發(fā)展還潛藏著哪些別的風(fēng)險?諸多問題,需要及時提出,早做應(yīng)對。

2018年7月21日到22日,“全球人工智能與教育大數(shù)據(jù)峰會”在北京國家會議中心召開,中國教育學(xué)會會長鐘秉林、北京師范大學(xué)校長董奇、科大訊飛執(zhí)行總裁吳曉如、英國劍橋大學(xué)心理測量中心主任John Rust教授等對人工智能給教育和社會發(fā)展帶來的顛覆、想象空間與挑戰(zhàn),進行了精彩闡述。我們選登部分內(nèi)容,供對教育和人工智能融合感興趣的讀者參考。

AI技術(shù)如何帶來“因材施教”

董奇:在討論AI、大數(shù)據(jù)技術(shù)和教育結(jié)合時,有兩個表述方法,一是“AI+教育”,一是“教育+AI”??此撇畈欢?,但含義非常不一樣。如果講“AI+教育”,狹義理解,是怎樣把AI、大數(shù)據(jù)技術(shù)運用于教育中?,F(xiàn)在新的AI、大數(shù)據(jù)技術(shù)層出不窮,數(shù)以千計的應(yīng)用。中小學(xué)、教育管理者在選擇時,出現(xiàn)了很多困難和認知負荷。

“教育+AI”的出發(fā)點是圍繞在教育實踐、管理中,在學(xué)生學(xué)習(xí)中,在教師的教學(xué)中存在的實際問題,用心去解決,有的新技術(shù)可以助推這些問題的解決,但很多時候不是這樣的。我特別希望企業(yè)、研究者能多關(guān)注“教育+AI”“教育+大數(shù)據(jù)”。

有三個聚焦點,一是聚焦質(zhì)量。每個孩子都能享受適合他的教育,需要精準了解、匹配每個孩子的學(xué)習(xí)需求、學(xué)習(xí)能力、知識基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)速度。二是公平。我們的教育發(fā)展水平差異比較大,要通過運用、研發(fā)新的技術(shù)方法,推動優(yōu)質(zhì)資源的共享。現(xiàn)在我們也有一些技術(shù)在這方面進行廣泛應(yīng)用,有的效果還不錯,有的效果實際上并不好,并沒有真正解決教育公平問題。三是效率?,F(xiàn)在不僅學(xué)生學(xué)習(xí)負擔(dān)重,教師負擔(dān)也重,怎樣用新技術(shù)和方法,幫助學(xué)生、老師減輕負擔(dān)?

我們一定要認識到,AI、大數(shù)據(jù)和教育目前的應(yīng)用結(jié)合都是初步的,還處于初級階段,很多問題沒有解決,很多應(yīng)用效果并不明顯。我們必須客觀,尊重事實,不能把現(xiàn)在還沒達到的效果說得過高。但在行動上要大膽嘗試、創(chuàng)新,坐而論道是不能解決問題的。教育、人工智能教育和大數(shù)據(jù)的結(jié)合,有成功的經(jīng)驗,也有失敗的教訓(xùn),應(yīng)該更包容地去鼓勵創(chuàng)新,推動探索。要從促進學(xué)生身心全面發(fā)展的角度評價新技術(shù)應(yīng)用出產(chǎn)的效果。新技術(shù)的應(yīng)用,可能在某些方面促進了學(xué)生的發(fā)展,但在某些方面可能又影響了孩子的健康發(fā)展。

吳曉如:人工智能技術(shù)和教育改革到底是什么關(guān)系?BBC和一家研究機構(gòu)共同做出了一個新技術(shù)可能帶來一些職業(yè)重大變化的研究結(jié)果。電話推銷員、打字員、會計、房產(chǎn)經(jīng)紀等職業(yè)很快要被替換掉,但教師、心理醫(yī)生、藝術(shù)家的替代度很低。

人工智能是通過一些算法、數(shù)據(jù),構(gòu)建一個智能化的模型,讓一些冷冰冰的機器變得像人一樣能聽會說,叫機器變得更聰明。人工智能技術(shù)的一些應(yīng)用和當(dāng)前教育方法,完全不是對立的。關(guān)鍵是融合,老師未來在機器的輔助下,讓教學(xué)更有效率,效果更好,同樣的時間讓學(xué)生接觸到更多有效信息。人機融合會成為一個越來越重要的關(guān)鍵詞,其他行業(yè)也要關(guān)注到人工智能和自己結(jié)合以后帶來巨大效益的提升。

人工智能、大數(shù)據(jù)和一些新的互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的技術(shù),可以為教育構(gòu)建一個非常不一樣的智慧的環(huán)境。它以學(xué)生為中心,更好地進行線上線下混合的學(xué)習(xí),更好地去個性化學(xué)習(xí)。

具體來講,人工智能技術(shù)可以更好地幫助老師去看、去聽,幫助老師和學(xué)生分析學(xué)習(xí),推送個性化的學(xué)習(xí)資源。

“看”:老師、學(xué)生通過紙筆會產(chǎn)生非常多的數(shù)據(jù),但原來可能你做完一本作業(yè)后扔掉就算了。現(xiàn)在在智能化技術(shù)的幫助下,可把所有過程化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成計算機未來可以分析的結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。中英文的字符集的識別率已達到97%,機器轉(zhuǎn)寫文字的準確率比人更高,對一些比較復(fù)雜的數(shù)學(xué)物理公式的轉(zhuǎn)寫正確率也已達到92%。還包括人臉的識別、注意力的分析等。

“聽”:在“聽”上,機器已經(jīng)遠遠超過了人。機器的轉(zhuǎn)寫正確率已超過了95%,人達不到90%。

“說”:讓機器有嘴巴,目前人工智能技術(shù)也有了非常大的進步。比如,只要有特朗普半個小時左右的語音,機器學(xué)習(xí),訓(xùn)練出來一個模型,想讓他說什么就可以讓他說什么。

以后,能說還不夠,機器必須知道看的、聽的是什么意思,這里又有機器的分析能力,能減輕老師的負擔(dān)。比如,機器在一些哪怕是比較復(fù)雜的作文評卷上,已經(jīng)達到高水準。它可以有效克服人在評分時因為疲勞度等造成的一些問題。

最后再看“決策”。知道了你的情況,怎么做出反饋?老師希望根據(jù)班級的情況,給最合適的資源。在智能推薦上,現(xiàn)在通過知識點的預(yù)測,可以給學(xué)生、老師提供更加精準的一些教學(xué)過程中的指導(dǎo)。學(xué)習(xí)效果能非常顯著地提升。

人工智能可以構(gòu)建一個教育超腦。相當(dāng)于每個老師、管理者和學(xué)生身邊有一個虛擬的機器人。老師教學(xué)、學(xué)生學(xué)習(xí)時,有個機器人伴侶可以提高效率。這種教育超腦,光有人工智能技術(shù)還不行,物理教學(xué)里一共有多少重要的知識點?哪些是物理教學(xué)中最需要關(guān)注的重點?這需要教育行業(yè)的一些大數(shù)據(jù)。光有冷冰冰的大數(shù)據(jù)也還不行,需要一些重要的教育專家融入進來。

教育超腦具體如何應(yīng)用于教學(xué)與管理呢?雖然以學(xué)生為中心,但不能忘記老師是課堂的組織者,幫忙不添亂,一定讓老師感覺到是有幫助的,減輕了自己的教學(xué)負擔(dān)。首先,可以大幅降低老師批改作業(yè)的強度。

第二,幫助實現(xiàn)“以學(xué)定教”。優(yōu)質(zhì)教育資源還非常稀缺,如何讓普通老師在人工智能的幫助下,也可以讓教學(xué)效果得到大幅度的提升?老師在和學(xué)生互動過程中,過程化的數(shù)據(jù)都會被收集起來,機器在后臺進行自動分析,生成一個學(xué)習(xí)報告,給整個班級、給每個學(xué)生畫一個像。根據(jù)學(xué)生情況,老師做教學(xué)調(diào)整,甚至上課時給學(xué)生的課堂練習(xí)也是分層次的,讓課堂效率得到大幅提升。從后臺的數(shù)據(jù)分析看,以學(xué)定教后,課堂效率可以提高20%到30%。

大數(shù)據(jù)是由一些小數(shù)據(jù)所構(gòu)成的,比如班級的小數(shù)據(jù)。老師上課過程中自然而然產(chǎn)生了很多非常優(yōu)秀的資源。人工智能助手可以記錄課堂點滴。這種場景化的數(shù)據(jù),對老師課后的教研,喚醒學(xué)生記憶,非常有用。這種小數(shù)據(jù)可以形成巨大的教育資源庫。

第三,幫助開展學(xué)生個性化學(xué)習(xí)。有些學(xué)生比較調(diào)皮,有可能智商很高,未來也有潛力,但第一課有10%的東西不懂,第三、四課有百分之三十的東西不懂,期中考試完后,別的學(xué)生90分,他60分。次數(shù)多了,就會被貼個差生的標(biāo)簽。有了大數(shù)據(jù)、人工智能、學(xué)情分析,對學(xué)生個性化畫像,就可以提供個性化的指導(dǎo)。把每個學(xué)生做的錯題列出來,分析錯題背后的知識點、學(xué)科能力,到底問題出在哪,從而每個學(xué)生都進行分層練習(xí)。

第四,幫助管理者科學(xué)決策、高效管理。比如現(xiàn)在新高考后走班排課,非常復(fù)雜,學(xué)生6選3,可能需要一個小組排一兩個星期!有智能化的助手輔助,三分鐘就可以把課表排出來,然后再進行一些細微的調(diào)整,一兩天就可以形成學(xué)校課表。另外,如果僅僅基于學(xué)生當(dāng)前的知識點去選,可能把學(xué)生未來的學(xué)科潛力“謀殺”。通過學(xué)生日常數(shù)據(jù)自動分析來進行選課指導(dǎo),會更精準。在后臺智能算法的幫助下,教務(wù)管理、學(xué)生個性化的特質(zhì)分析,和原來只能依照經(jīng)驗相比,發(fā)生了翻天覆地的變化。

最后,依托這些不同場景核心應(yīng)用,要打造一些融合性的空間。創(chuàng)建老師和學(xué)生之間隨時互動,可以對教學(xué)重要過程進行過程化記錄的數(shù)字化環(huán)境。另外,創(chuàng)新的內(nèi)容也非常重要,給學(xué)生提供更有意思的教學(xué)內(nèi)容,尤其是一些比較枯燥的課程,把虛擬現(xiàn)實等一些手段用上,使教學(xué)內(nèi)容更豐富。

因材施教的夢想,在這種新技術(shù)的驅(qū)動下能夠更快地實現(xiàn)。

學(xué)校與教師還不能被徹底取代

鐘秉林:在新的時代,中國的教育出現(xiàn)了新的特征。首先是主要矛盾轉(zhuǎn)化,從過去的上學(xué)難轉(zhuǎn)變?yōu)樯虾脤W(xué)校難!老百姓迫切需要高質(zhì)量的教育。解決矛盾的根本途徑是拓展優(yōu)質(zhì)教育資源。通過努力辦好每一所學(xué)校,來緩解這個矛盾,但困難也在這兒。

辦好一所學(xué)校,要厚積薄發(fā)。經(jīng)費充足,規(guī)劃得當(dāng),硬件條件可以很快改善,大家重視努力,軟件水平也可以在不太長的時間內(nèi)顯著提高。但辦好一所學(xué)校的關(guān)鍵,精良的教師隊伍,需要幾代乃至十幾代教師長期積淀才能逐步形成。孩子在學(xué)校里除了學(xué)習(xí)知識外,學(xué)校優(yōu)良的辦學(xué)傳統(tǒng),校風(fēng)學(xué)風(fēng),對孩子成長成才具有潛移默化的作用,這不可能一蹴而就,不可能用錢簡單地堆砌出來。信息科技的飛速發(fā)展,信息科技與教育教學(xué)的深度融合,為化解教育的主要矛盾,帶來了重要機遇。

人類獲取知識的方式和渠道正發(fā)生改變。學(xué)生們獲取的渠道是多樣化的,必然導(dǎo)致學(xué)校的教師角色的轉(zhuǎn)型,從過去的學(xué)生知識傳授者,轉(zhuǎn)變?yōu)閷W(xué)生學(xué)習(xí)活動的設(shè)計者和制造者,師生之間形成一種新型的學(xué)習(xí)伙伴的關(guān)系。

互聯(lián)網(wǎng)教育的發(fā)展還正在顛覆著傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程。過去,知識傳輸一般是在課堂上進行,通過教師講授,學(xué)生聽講來實踐。知識內(nèi)化的過程往往是要在課后,學(xué)生通過復(fù)習(xí)做習(xí)題,教師輔導(dǎo),答疑,學(xué)生參加必要的教學(xué)實驗,來鞏固消化,所學(xué)的知識能夠真正掌握,融會貫通。在網(wǎng)絡(luò)教育背景之下,這個過程可能顛倒。學(xué)生知識獲取轉(zhuǎn)移到上課前,通過網(wǎng)上個性化的學(xué)習(xí)來實現(xiàn)。課堂上,教師就不能講授為主,必須引導(dǎo)學(xué)生探究,反思討論,學(xué)生主講、演示,教師糾錯,課堂上要實現(xiàn)學(xué)生知識內(nèi)化的一部分功能。學(xué)習(xí)過程的革命,翻轉(zhuǎn)課堂的翻轉(zhuǎn),內(nèi)涵就在于此。

以慕課翻轉(zhuǎn)課堂微課程、混合式教學(xué)等等為代表的基于網(wǎng)絡(luò)的教學(xué)模式,可以突破學(xué)習(xí)時間和空間局限性,有利于學(xué)生個性化的現(xiàn)場學(xué)習(xí)。大數(shù)據(jù)、人工智能的發(fā)展,和教育的融合,將給教育帶來顛覆性的變革。通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)和生活的數(shù)據(jù)碎片,可以研究學(xué)習(xí)者的行為模式,建立個性化的教育體系,真正因材施教。另一方面,我們也將被海量的信息充斥,應(yīng)對這樣的挑戰(zhàn),要從知識轉(zhuǎn)為能力本位,尤其是學(xué)生的創(chuàng)造性和批判性思維的養(yǎng)成。

學(xué)校、教師首先要轉(zhuǎn)變觀念,突破千校一面、萬人一面的培養(yǎng)模式,多樣化個性化地培養(yǎng)人才;要創(chuàng)建以學(xué)生學(xué)習(xí)為中心的教學(xué)和學(xué)習(xí)方式,探索構(gòu)建師生學(xué)習(xí)共同體,通過教師的引導(dǎo),師生的互動和學(xué)生之間的合作來實現(xiàn)教學(xué)目標(biāo)。

網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的實踐絕不僅僅是技術(shù)層面和教學(xué)層面問題,還涉及管理體制,像教學(xué)、學(xué)生管理機制等。

最后,信息科技與教育教學(xué)的深度融合,不能改變我們的教育初心,要警惕陷入純技術(shù)化的誤區(qū)。學(xué)生的一些社會發(fā)展性素養(yǎng)的養(yǎng)成,比如人際交往能力,公共關(guān)系能力,團隊精神的養(yǎng)成及健全人格的培養(yǎng)等等,從目前看,還只能在現(xiàn)實環(huán)境當(dāng)中,通過校園教育,通過學(xué)生的群體學(xué)習(xí),通過學(xué)生走上社會之后的社會實踐來逐步加以解決。我們要保持清醒的頭腦。

從這個角度而言,課程教學(xué)不等于學(xué)校教育?;ヂ?lián)網(wǎng)的技術(shù)應(yīng)用可以把一門課程做到極致,質(zhì)量非常高,但互聯(lián)網(wǎng)教學(xué)還不可能完全取代學(xué)校教育。因此我覺得我們也要避免炒作概念,避免片面的夸大作用。

人工智能和教育融合,會挑戰(zhàn)教師的傳統(tǒng)角色和權(quán)威地位。有一部分知識性的教學(xué)角色可能被人工智能所取代,但教師不可能被完全取代,我們必須要凸顯教師育人功能的重要性。教師如何跟上信息技術(shù)和教育融合發(fā)展的潮流,如何保持敏銳的目光,啟迪學(xué)生的智慧,涵養(yǎng)學(xué)生人格,這是要認真考慮的。

軟家長制、監(jiān)督與 人工智能的“道德發(fā)展”

John Rust:這個世界有哪些創(chuàng)新?一是行為科學(xué),二是監(jiān)視技術(shù),三是機器學(xué)習(xí),四是人工智能。

2008年英國政府推出了“輕推策略”(nudge initiative),提出了一個理論,叫軟家長制。就是通過一些隱性的方法,鼓勵人們?nèi)ゼm正一些不正確的行為,比方說不要吃太多垃圾食品、抽煙、過度使用能源等。這種選擇往往是在潛意識中做出的,因而并不涉及媒體宣傳等完全公開的規(guī)勸手段。英國的行為洞察部門把心理學(xué)和行為經(jīng)濟學(xué)的研究發(fā)現(xiàn)應(yīng)用到公共政策和服務(wù)中。對于那些危險的人,比如說恐怖分子、性犯罪、校園暴力者、危險駕駛行為的人,都可以通過收集大數(shù)據(jù)來展開調(diào)查。通過醫(yī)療、教育、稅收、消費、旅行、工作、手機等各個方面的記錄,甚至是網(wǎng)絡(luò)攝像頭都成為大數(shù)據(jù)收集的來源,都能服務(wù)于“輕推策略”。面對信息高速公路,你可能被輕輕地推了一下,不僅可以把你朝正方向推,也能把你朝反方向推。2013年,英國的外長就說,如果你沒什么可隱藏,也就沒什么可擔(dān)心。你自己判斷,它到底是一個烏托邦的社會,還是一個反烏托邦的社會?

現(xiàn)在只需要分析網(wǎng)上足跡,就可以判斷一個人的性格、智商、社會觀點、生活滿意度、語言習(xí)慣等等,一覽無余并精準地畫像。面對這樣的情況,怎么辦?最主要的問題就是,誰控制著這背后的一切。有時并非你自己能夠決定收到什么信息,而是機器學(xué)習(xí)的算法。這就是我們當(dāng)前的處境?;ヂ?lián)網(wǎng)是一個更豐富的互動空間,由數(shù)字網(wǎng)絡(luò)組成,用來儲存、修改并交流信息,互聯(lián)網(wǎng)會讓人和人之間可以共同完成更多的事情?,F(xiàn)在在我了解世界的同時,世界也在了解我。這就是互聯(lián)網(wǎng)空間當(dāng)中的事實?;ヂ?lián)網(wǎng)空間也需要管理,需要秩序來確保安全性。

現(xiàn)在我們知道機器在學(xué)習(xí)算法,在進行深度學(xué)習(xí)。人類需要咨詢師、老師、律師。要成為這樣的人,需要進行培訓(xùn)。機器可以非常好地去預(yù)測人類的情緒和情感。短時間之內(nèi),能給一個人拍很多照片,解讀情緒。微軟最近的一個項目可以識別你的憤怒、鄙夷、厭惡、害怕等表情。所以說在互聯(lián)網(wǎng)空間,不僅有機器,也有人的情感在發(fā)生。其實我們在互聯(lián)網(wǎng)空間浸入的是更多的人性,不僅僅是思想和情感。集體無意識、和平之神、戰(zhàn)爭之神,所有人類情緒中出現(xiàn)的東西都會在互聯(lián)網(wǎng)空間有所體現(xiàn)。這些情緒都能遷移到互聯(lián)網(wǎng)空間中。“不喜歡”的負面情緒傳播的速度往往比“喜歡”的正面情緒更快。我們需要一個模型,讓我們知道算法和互聯(lián)網(wǎng)空間到底發(fā)生了什么。隨著時間的推移,人工智能會變得更加復(fù)雜、精確。我們都是互聯(lián)網(wǎng)時代的居民,居住在互聯(lián)網(wǎng)空間中。

最后一個是道德發(fā)展的問題。我們有人類道德發(fā)展的理論,人類有自己的思想和情感體驗,有倫理道德的約束。機器可以通過計算了解個體差異,識別情緒。通過明確的交互方式,機器人也具有相應(yīng)的規(guī)則。比如說我們告訴機器人,要提高點擊率與收益,要善待兒童。我們有很多的方式來培訓(xùn)機器人遵循我們的規(guī)則。但有些時候并非如我們所愿,還是會有一些風(fēng)險。假如在培養(yǎng)機器人道德時,出現(xiàn)失誤怎么辦?有可能機器人會像人一樣出現(xiàn)精神病人的人格障礙,也可能會停留在道德發(fā)展的早期階段,甚至機器人也會出現(xiàn)無意識,對自己的“犯錯”沒有任何“悔恨之心”。目前的人工智能,還需要解決這樣的問題。

我覺得,孩子是我們的未來,但是,或許機器人同樣也是我們的未來。

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