AI 在教育行业的应用是否确有实效？

史蒂芬•哈格德

AI已经成为教育科技企业投资和关注的焦点，无论学校是否接受，教育行业都会重点关注AI的发展。不过，学术界关于AI在教育领域应用的争论一直没有停息。事实上，AI在教育行业可以得到有效的应用，但截止到现在，AI的主要作用还只是为学生的竞争排名提供捷径。

目前，人工智能（AI），已经给人们的工作和生活等诸多层面带来根本性的转变。那么，AI将会给教育行业带来哪些变化呢？

人工智能已经能解决诸如脸部识别、金融交易或复杂系统（如气候系统）等“棘手”问题。因此，归根结底也是一个复杂系统的教育行业，同样可以将有关学习者的数据导入人工智能的算法中。许多教育科技企业的CEO都希望人们相信这一点。近来，Grammarly、培生等教育企业就大张旗鼓地宣称，它们的产品是人工智能驱动的产品，非常高效。中国的松鼠Ai 1对1创始人栗浩洋也宣称，他们所提供的人工智能解决方案三小时为学生带来的知识量，超过一名教师三年所传授的知识量。那么，人工智能在教育行业的应用是确有实效，还是只是一个宣传噱头？

研究表明AI对学习的作用有限

教育的哪些细分领域可以从人工智能中最大程度地受益？美国教育科技专家道格·布吕德（Doug Bunderud）认为，AI的应用可以在三大领域创造价值：一是学习内容的个性化，二是消除人为偏见，三是教师利用自动化辅助设备提高对学生的支持力度。目前来看，人工智能已经成为教育科技企业投资和关注的焦点，无论学校是否接受，教育行业都将重点关注AI的发展。

在基于AI技术的众多商业教育软件中，学校比较常用的一个软件是“微软翻译”（Microsoft Translator）。该软件通过AI建立跨语言模型，并将其用于课堂教学，师生可以将语音和文本实时转化为各种语言。遗憾的是，截至目前，尚无该软件在课堂教学中所产生的实际价值的独立数据。虽然微软声称该产品可以帮助学生克服语言障碍，但这听上去更像是一种市场宣传，不具有科学依据。在帮助学生克服语言障碍方面，训练有素的教师同样富有成效。如果教师的教学水平很糟，基于大量基建投资和数字基础设施的AI替代解决方案也难以奏效。

近期，针对学习者需求的部分研究表明，AI的作用可能相当有限。

作为教育研究项目的主要资助方之一，2018年5月，比尔及梅琳达·盖茨基金会面向全世界的教育研究人员和从业者开展了一项调查，征集他们对如何提高学校教学质量的建议。2019年3月，基金会发布报告简要地介绍了西方国家对K12教学方法的看法。在465个有效回复（主要来自美国，但也包括其他国家）中，提及AI技术的非常少。尽管市场存在AI技术开发和创新的需求，但受调查者的呼吁主要集中在针对学习质量及反馈类型开展创新实践，提高学习主题的相关性和吸引力上。

AI刚出现时发挥的作用很小，人们对AI技术的需求也仅限于数学领域。AI在数学中的应用完全基于响应式算法（可以按照学生的水平调整教学或练习内容），对学生的学习路径进行个性化设定。比尔及梅琳达·盖茨基金会的报告从一个侧面说明，AI在教育中并未得到广泛应用。

论文在线查重系统Turnitin在各大学得到广泛应用。Turnitin公司AI总监表示：“教师们普遍认为，AI技术还未达到功能足够强大、可以真正发挥作用的地步。换句话说，只有AI成为一个强大的助手，才能让教师们冒险去试用这个工具。因此，AI的使用风险必

须很低。”

对人工智能作用的质疑

加拿大安大略省“远程教育培训网络”的托尼·贝茨（Tony Bates），是2019年机器学习方法最权威的质疑者之一。此前，有两位学者发表了一篇有关中国一所高中的学生利用AI进行数学学习的研究论文。贝茨对该研究论文进行了反驳。他指出，两位学者采用深度学习算法来预测哪些学生在期末数学考试中存在不及格的风险，目标是确定个性因素在预测学生成绩方面的作用，并将这些个性因素与常见的输入数据，如考试成绩、学习资源利用情况、出勤及参与在线论坛的情况进行比对。他们的分析显示，可以将个性维度用于机器学习，来提高对考试中存在不及格风险的学生进行预测性识别的准确度。

贝茨在学术期刊《在线学习和远程教育资源》（Online Learning and Distance Education Resources）中，对两位学者的研究進行了反驳。他声称，该论文中所得出的见解及其采用的技术可能毫无价值。因为论文提供有价值的、准确预测的所有数据均来自于一学期19周课程中的第15周，这时已不可能实施任何干预措施，来帮助学习困难的学生在学业上取得成功。“事实上，任何一个训练有素的教师都可能早于第15周知道哪些学生有可能在期末考试中不及格。”贝茨把在这种情况下使用AI，比作医生让患不治之症的病人接受一个不中用的诊断结论。

同时，他对有关教学的根本文化假定因素进行了反驳，他认为：“失败是学习的一个重要组成部分。我们总是从犯错中进行学习。而教师的作用是确定和帮助那些在考试中可能失败（不及格）的学生。面临考试不及格的风险并不是一件需要得到处理的坏事，相反，这可能是希望之源。”

AI强有力支持者的争论

针对人工智能是否可以应用于教育行业及其是否有效、可取这一问题，上述公开辩论为之注入了新的活力。不过，学习分析学界的支持者对此进行了回击。学习分析学是人工智能应用于教育行业的方法论基础。学习分析学认为，学校只应该开展数据中指明最为有效的活动，而不是机械地实施某项教育政策或理论。伦敦大学教育学院的罗斯玛丽·卢金（Rosemary Luckin）教授是AI强有力的支持者之一。她坚信，同已经为医药和金融行业提供支持一样，AI也能促进教育行业的发展。卢金发表于英国《教育科技》（Journal of Education Technology）的最新数据证实，根据学生在团队协作方面的测评得分，可以准确预测学生学习“协作解决问题”（CPS）的能力。因此，机器学习可以利用数据模式来提高团队的协作能力。

卢金方法的弱点在于，没有确定未来社会需要培训人具备什么样的协作解决问题的技能。即便确实要教授“协作解决问题”的技能，AI也不一定能提供多少帮助。因为AI应用并不能解释个人是通过何种方式习得团队协作能力的关键特性的。相反，导致这些特性的原因可能来自于遗传、个性或社会文化等，而这些都不是教育所能传承的。

AI只是让我们可以针对某个特定的结果选择最合适的个人，而不能指出对那些不合适的个人采取何种行动使其合适。是应该避免那些在责任感方面得分较低的个人参与协作任务，还是必须让他们接受再培训，或者在接受监督的情况下参与协作任务？对于这些问题，AI不可能作出回答，而只会将问题重新抛给决策者。

一项AI有效应用于教育行业的研究

目前，部分AI研究者为如何将人工智能有效应用于教育行业指明了路径。最值得一提的成果是来自香港大学教育学院的黄碧云和邱琪鸿近期开展的研究工作。该项研究通过实验方法，对采用游戏化学习设计方式参加一门基础课程学习的学生与未采取游戏化学习方式的学生进行了对比。该项研究证实，游戏化的学习方法可以提高学生交流互动的频率，使团队的所有成员更加平等地参与交流互动。

正是基于这些见解，我们可以预期，AI能在教育行业得到有效的应用。测评指标显示学生在团队活动中未参与交流互动或者未能平等地参与交流互动时，IT平台可以通过算法引入游戏化的学习模式。

不过，需要指出的是，教学成果仍然取决于理论而非数据。声称教育的成功取决于学生之间的交流和平等参与分享，这本身就只是一个政治说辞。现在，人们对教育政策的普遍看法仍然是：学生的成功只是基于对其记忆知识程度的测评，获得更高的分数和通过更多的考试而已。目前，AI主要对这类学生有利。

截止到现在，AI的主要作用还只是为学生的竞争排名提供捷径，对于那些有足够经济实力获得可实现这一目标的软硬件和学习材料的学生来说，尤为如此。

史蒂芬·哈格德在2001–2006年期间曾就任英国开放大学课程计划执行主任，主导课程计划的改革，现为独立的在线学习（E-Learning）咨询专家。服务对象包括英国教育部、伦敦大学、剑桥大学，以及英美两国的多个在线学习商业品牌。系本刊全球学习技术通讯员。