赵珠珠 韩丽东
摘 要:随着人工智能应用于教育,AI-TPACK理论框架的提出,让教师的教学能力发展有了新的理论基础。AI-TPACK理论和原TPACK理论不同,对教师个体发展有AI技术应用于教学的使用、教学知识的创新、学科知识表征3方面的新要求。就对教师教育教学的新要求,文章从学校管理层面、教师自我提升、学生学习反馈3个方面,论述AI融合TPACK背景下,教师教学能力的提升策略。
关键词:AI-TPACK;教学能力;提升策略
0 引言
随着人工智能时代的到来,“互联网+教育”逐渐向“AI+教育”迁移,人工智能技术与教育的融合逐渐深入,人工智能技术正全面影响教育教学,未来教育将会是技术催变教育,赋能教育的景象。AI技术为教育事业的革新发展不断注入新的活力,构建全新的教学生态环境。但是人工智能技术在教育中融合的应用较少,并且缺乏有深度、系统化的教育理论研究成果。闫志明[1]等提出,整合人工智能技术的学科教学知识,AI-TPACK的理论新框架,为TPACK注入了新的内涵。教师专业发展离不开基于整合技术的学科教学知识(TPACK),TPACK是教师组织有效教学的知识理论基础。TPACK是技术知识、教学知识和学科知识交互融合的组成核心,是教师在实际的教学情境中开展组织教学活动的知识。教师只有融会贯通地运用TPACK,才能实现技术与教育的有效结合。AI与TPACK的新融合,为人工智能时代教师的教学能力发展奠定了新的理论基础,同时也提出了新的要求和指引。
1 AI-TPACK理论框架的价值内涵
1.1 AI-TPACK框架的提出
人工智能教育的发展,不断催化和改变教师原有的认知结构和教学方式。TPACK理论对教师专业发展的影响深刻悠远,但随着技术的革新,TPACK理论必须注入新的内涵才能与时俱进。在原TPACK的理论基础上,闫志明等提出了整合人工智能技术的学科教学知识AI-TPACK。人工智能应用于教育,AI-TPACK理论框架的提出,有利于重新审视技术知识、教学知识、学科内容之间的交合关系。技术知识相对后两者,是变化不定的状态,技术可以实现更新,人工智能技术的介入,使教师的专业知识体系有了新的发展,教育教学新添人工智能思维。而教学知识、学科内容知识受人主观能动性的影响,在真实的教学情景中具有创造性。理论的意义离不开实践的检验,AI-TPACK理论的提出,对相对应的教师教育教学能力的提升提出了新的要求。
1.2 AI-TPACK理论框架的核心概念
AI-TPACK理论框架,是利用AI技术,针对一定的教学内容,在特定的教學环境下展开的教学知识,就是在原有的TPACK理论基础上注入AI技术,技术知识革新为人工智能技术知识。但是,AI与教育的融合,不能片面地把人工智能技术当做智能化的教育信息技术工具,有的人工智能教育产品本身就是AI-TPACK的深度融合体,如市场上出现的有各种功能、各种品牌的教育机器人。简言之,人机协同思维下的人工智能技术、教学方法、学科知识的融合关系以及AI+学科教学的伦理知识才是AI-TPACK理论的重要核心内涵。
2 AI-TPACK理论对教师个体发展的要求
2.1 AI技术要求
人工智能技术应用于教学,在技术知识层面由TK转变为AI-TK,对教师有了新的要求。在AI+教育时代,教师要注重提升自身的人工智能信息素养,注意提升自身的人工智能教育应用水平。人工智能技术改变并营造了一个新的教育教学环境,这就要求教师学会利用技术不断探索新的教学模式,去积极适应智能化的教育教学环境。AI-TK对教育者技术知识层面的要求,不是简单地体现在要求教育者会使用人工智能技术,还要求教育者增强在教学中对人工智能技术的应用和理解。教育者要学会使用人工智能技术,如智能代理,将其灵活应用于教育实践,提升AI知识技能素养。
2.2 教学知识创新要求
人工智能时代将重塑课堂教学形态[2]。AI+教育的发展与教育教学实践相辅相成,为适应智能信息化时代,教育者在教学的手段方法、教学设计、教学过程以及教学评价上都要有创新发展。教育者需要研究基于人工智能技术的教育教学方法的创新,开辟教学各个步骤的新形式和内涵。教育者在增强自身人工智能信息素养的同时,还要不断提升技术知识和教学知识的整合技术,要会利用人工智能技术营造的教学环境提升学习者的学习体验和效果,增强师生教学互动,并且以不同的形式创新改进教学和评价策略,反思教学,更好地满足AI-PK对教师教学知识的要求。
2.3 学科知识表征要求
AI-CK层面,人工智能技术丰富了学科内容知识的表现形式。教育者只有深入了解人工智能技术为学科内容知识的呈现带来的各种变化,才能在人工智能技术支持下通过优化学科内容知识的传递路径,向学习者传递教学知识,拓展学习内容的深度。此外,人工智能技术在学科教学中主要应用于提供个性化学习,分析学生学习数据,能根据学习者的学习需求定制个性化学习资源[3]。教育者要有特定的学科知识思维,维护支持学生的个性化发展,提升学生对各个学科的学习兴趣,在人工智能技术的支持下,使个性化学习资源由推荐逐步向定制方向迈进。
2.4 人工智能教育伦理要求
人工智能技术应用于教育,是教育的一大进步,但也带来了教育伦理的挑战和风险。AI-TPACK理论框架下,不仅要求教师将AI与原TPACK完美融合,具有基于AI的教育教学知识素养,还要求教师具有AI伦理素养。教师具有合理的AI伦理素养,能够在教学中识别和规避AI教学应用的潜在伦理风险,做出合理的伦理推论和伦理决策[4]。
3 AI融合TPACK的背景下,教师教学能力提升策略
3.1 学校管理层面
人工智能教育发展进入全面、快速推进的关键时期。人工智能教育的发展需要国家政策和战略的指引,加强对人工智能教育的政策和战略研究成为推动人工智能教育发展的重要举措。我国现今推动设立人工智能教育课程,培养人工智能领域人才,鼓励高校教师积极投身中小学人工智能教育的教学研究等,许多政策支持人工智能教育。由此可见,国家政策的推动,最后的落实点是学校教育。学校管理要积极响应国家的教育政策,除了校园内人工智能教育设施的建设,重点就是具有AI-TPACK知识涵养的师资团队的培养。学校可以组织开展青年教师教学技能比赛,将AI-TPACK知识理论和实际教学结合起来;对教师加强相关人工智能应用于教育的技术使用培训,增强教师AI-TPACK教学理念和教学能力的培养等,使得教学具有AI技术和知识融会贯通的教育水平,更有效地开展教育实践。
3.2 教师自我提升
AI融合TPACK的背景下,教师教学能力提升的关键是教师自身,认清AI技术支持下找准教师的教学专注点;强化AI应用于教育的教学设计;有意识地关注AI应用于教育的伦理问题。
AI-TPACK理论下,教师的专注点应是教学创新。人机协同的智慧教学新形态,在一定程度上充分地发挥了教师和AI技术各自的优势,虽然教师使用AI技术教学可以从繁复简单的教学事务中解脱出来,教师的角色发生了一定的改变,但是教师不能被AI技术捆绑,失去其对教学活动、教学过程的主导地位。人机协同的本质是创新[5]。在人工智能应用教育的大趋势下,教师应该认清人机协同的本质,强化教学创新思维,借助AI技术专注于教学的创新,促进学生学习,而不是对AI技术的滥用。
AI-TPACK理论下,强化AI应用于教育的教学设计是关键。教师在课堂活动中承担的角色是教学活动的组织者和领导者,要强化AI教育应用的教学设计,巧妙地在课堂中设计利用AI技术精准处理教学数据,分析处理和挖掘有利的教学数据来优化教学设计,使其为特定学科展开的教学具有科学、实用、发展、新颖的特点,实现教育教学目标。在教学中,要根据不同的学科背景,找准学科课程设置的教学目标,努力使教学目标达到实现的最大水平;对于教学内容,丰富学习内容的呈现形式,帮助学生建立各个学科之间的知识内容联系,促进和增强学生学习的记忆;对于教学过程,借助AI技术营造活跃轻松的学习环境,让教师教得精准,学生学得快,还能融会贯通,举一反三。
AI-TPACK的伦理视域下,关注AI技术的伦理问题也是教师教学能力的要素。教师运用AI-TPACK进行教学时,要对AI技术有足够的了解。AI技术有其教学的优越性,但也有一定的风险,要注意保护学生的数据隐私、及时作出正确的教学决策,保证教师教学的主导性和学生学习的主体性,学习的情感交流、维护和确保教学的公平等都是教师需要顾及的层面。在智能化的教学情景中,教师要具备关注伦理问题的能力素质和知识结构,才能在智能化环境中符合伦理原则地将AI技术有效融入教育教学实践。
3.3 学生学习反馈
AI-TPACK理论下,教师要合理利用学生的学习反馈。教师在利用AI技术支持教学的过程中,要巩固和坚守学生学习的主体地位,这样可获得学生真实的学习反馈,正确处理和面对学生的学习反馈,做到及时反应和积极调整,这样可以帮助教师不断调整在AI技术加持下的课堂教学策略,在一定程度上提升教师教育教学能力。学生具备一定的AI知识素养,会利用人工智能技术促进学习,可以有效地评价教师在实践教学中AI-TPACK的应用能力,可以作为教学设计和展开AI技术支持的教学活动的基础依据。
4 结语
AI-TPACK理论下,教师教育教学能力的提升离不開国家政策、地方政府制度的保障,也不能够缺少学校的培养、自我的提升和学生的反馈。基于AI融合TPACK背景,教师教育教学能力的提升是促进人工智能与教育融合的关键,教师要充分全面利用AI技术提升教学能力,准确表达学科内容知识,纠正学生学习的难题误区,在人工智能技术支持的教学环境下强化旧知,发展新知,以教师发展和人工智能技术应用的统一视角,以教育目的和实践为导向,发展智慧化教育,实现教育的创新,提升教育教学效率和水平,促进人工智能教育的应用。
[参考文献]
[1]闫志明,付加留,朱友良,等.整合人工智能技术的学科教学知识(AI-TPACK):内涵、教学实践与未来议题[J].远程教育杂志,2020(5):23-34.
[2]陈理宣,刘炎欣,李学丽.人工智能背景下教学形态的嬗变:特点、挑战与应对[J].当代教育科学,2021(1):35-42.
[3]钟悦,王洁.教育领域人工智能的应用现状、影响与挑战—基于OECD《教育中的可信赖人工智能:前景与挑战》报告的解读与分析[J].世界教育信息,2021(1):73-79.
[4]邓国民,李云春,朱永海.“人工智能+教育”驱动下的教师知识结构重构—论融入伦理的AIPCEK框架及其发展模式[J].远程教育杂志,2021(1):63-73.
[5]毛刚,王良辉.人机协同:理解并建构未来教育世界的方式[J].教育发展研究,2021(1):16-24.
(编辑 何 琳)