人工智能撬动全球教育深刻变革

编译/王懿霖 美术编辑/丁国明 赵霞

在过去的短短五年间，人工智能显示出了颠覆性的力量，它已走出学术研究的象牙塔，并在日常生活之中普及，逐渐成为公众讨论的前沿焦点。从智能客服到智能设备，从人脸识别到自动驾驶，人工智能的应用无处不在。

人工智能帮助我们实现了各种各样的可能，但日新月异的技术不可避免地也带来了种种风险和挑战。人们对人工智能的顾虑主要是其会否强大到碾压人类成为主导，但事实上，涉及人工智能的伦理影响则更加迫在眉睫，例如，个人数据的滥用、加剧不平等等。

作为社会的热点问题，教育也不可避免地被人工智能“染指”。“智能”、“自适应”和“个性化”的学习系统日益增多。许多公司瞄准了这一市场，纷纷开发在教育领域使用的软件系统，人工智能教育应用市场就这样应运而生了。预计，该市场在2024年将达到60 亿美元的规模。

人工智能技术在教育领域的应用同样不可避免地带来了深层次问题，比如，教学的内容与方式、教师的角色演变以及人工智能的社会影响等。

好在，我们已经意识到了问题，各方也逐渐达成了一个共识——人工智能技术在教育领域的部署应用或将重塑教学的方式方法。新冠肺炎疫情防控期间，学校封闭使得在线教学广泛应用，而这种迅速而巨大的转变，让我们对上述问题似乎有了更加深刻的认识和理解。

如何理解人工智能与教育

人工智能在教育领域的应用可以追溯至20世纪70年代。

当时，研究人员感兴趣的是见证计算机如何取代“一对一”人工辅导——被视为最富有成效、但大多数人难以达到的教学方法。

从一开始，人工智能在教育领域的应用便朝着多个方向发展，首先是面向学生的人工智能（为支持学习和测评而设计的工具），然后是纳入面向教师的人工智能（为支持授课而设计），还有面向系统的人工智能（为支持教育机构管理而设计）。实际上，人工智能与教育之间的互动不止如此，除了课堂上的人工智能应用（即“使用人工智能学习”），还会教授人工智能技术相关知识（即“学习人工智能”）以及帮助大家准备好应对人工智能时代的生存技能（即“为了人机协同而学习”）。

目前，大家通常将教育人工智能应用分为三大类——面向系统的、面向学生的、面向教师的。但为了方便研究和讨论，我们按四种需要将新兴和潜在人工智能应用分为四大类——教育管理和供给、学习和测评、赋能教师和提高授课质量，以及终身学习。

有一点需要强调，那就是承认这些类别之间存在固有的相互关联。因为，人工智能在教育领域的应用不只是满足单方面的需要，比如，教辅应用程序在设计上需要同时为老师和学生提供支持。

利用人工智能支持教育管理和教育供给

人工智能技术正越来越多地应用于促进教育管理和教育供给。

这些面向系统的应用并不直接支持教学，而是旨在实现学校行政管理各个方面的自动化——建立在教育管理信息系统的基础上，涵盖招生、排课、考勤、作业监测以及校务监管等。

这类基于大数据的管理系统，为教师和学校管理人员提供相关信息，偶尔也向学生提供指导，例如，分析预测哪些学生有不及格的风险。

从教育体系得来的大数据也有助于教育供给方面的政策制定。公立教育机构越来越多地使用大数据来创建数字化、交互式的数据可视化工具，在此基础上为政策制定者提供教育体系的最新信息。事实表明，根据对学习者个性化需要和学习水平的分析，人工智能能够有效管理不同平台的学习内容。

然而，要想使任何基于数据的分析工具有用，使其结论值得到信赖且兼顾公平，原始数据及其代理指标就必须准确无误、不偏不倚，同时采用的计算方法也必须适当且稳健。这些要求看似简单，但经常没有得到严格遵守。

无论如何，总会有一些人工智能技术公司收集大量的学生互动数据，只是为了给使用机器学习方法“寻找规律”。这么做的目的是通过软件识别哪些孩子感到困惑不解或枯燥乏味，在此基础上提高学生的专注度，使他们更加投入到课堂的学习中。

听起来这非常不错，但这一做法也存有争议。部分人认为，这种数据采集为“边缘型心理健康评估”，这也许会对孩子们有负面的心理暗示作用。同时，这类人工智能工具也被用于监测学生在课堂上的注意力，或是被用于跟踪学生出勤情况和预测教师的授课表现等。无论是上述哪些情况，都产生了令人担忧的后果，因此，我们在使用此类人工智能工具的时候应当慎重地甄别和筛选。

|案例|

OUAnalyse26是一款英国开放大学设计的人工智能应用程序，用来预测学生成绩和识别存在不及格风险的学生，具体手段是分析该校教育管理信息系统提供的大数据，总体目标是帮助有困难的学生完成课程学习。

美国的ALP28系统提供后台人工智能功能来支持标准教育技术。该系统分析用户数据，将其聚合，为每名学生的互动、偏好和成绩创建心理测评档案。

UniTime29是一个以美国为主、另有四大洲的组织参与的项目。该项目是一个综合人工智能赋能教育调度系统，可以为高校课程制定时间表、管理上课时间和教室变更，以及提供学生的个人课程表。

利用人工智能支持学习和测评

以面向学生为主的人工智能技术应用，最受研究人员、开发者、教育工作者和政策制定者的关注。这些称为“智能导学”的应用工具被视为“第四次教育革命”的一部分，旨在为每位学习者提供优质、个性化和无处不在的终身学习 （正规、非正规以及非正式）机会，不论他们身在何处。

在所有人工智能教育应用程序中，智能导学系统既具有最长的研究历史，也是教育领域最常见的人工智能应用程序，而且它的学生受众人数也是最多的。此外，多年来，这些系统吸引了最高水平的投资和关注度，备受世界上领先科技公司的青睐，而且全球各地的教育体系一直采用这些系统，学生用户群体数以百万计。

总的来说，智能导学系统的工作机制是：围绕数学和物理等结构化科目中的议题，为每位学生提供个性化的分步教程。系统会借鉴相关科目和认知科学的专业知识，通过各种学习资料和活动决定学生的最优学习路径，同时针对个别学生的误解和成绩作出回应。在学生参与学习活动的过程中，系统会采用知识追踪和机器学习方法，根据个别学生的优劣势自动调整难易水平并给予提示或指导，这一切只为确保学生能够高效地学习相应主题。有的智能导学系统也捕捉和分析学生情绪状态的相关数据，包括通过监测学生的目光来推断他们的专注水平。

不过，虽然这看起来颇有吸引力，但是需要认识到，智能导学系统中所体现的假设和典型的指令式知识传播教学方法存在局限性，忽视了其他方法带来的可能性，比如协作学习、引导性发现式学习和从错误中学习等。而且，在智能导学系统大量应用的同时，还引发了例如减少了师生之间的沟通交流等问题。

|案例|

可教代理（Teachable agents)。人们早就知道，向他人传授某些内容时，自身可以更深刻地习得并掌握该项内容，而不少人工智能方案也利用了这一特点。例如一款Betty'sBrain 的人工智能软件就鼓励学生向一个叫Betty 的虚拟学生教授关于河流生态系统知识。还有一个来自于瑞典研究项目的案例，幼儿教授一个仿人机器人如何写字，而这种方法可以刺激元认知、同理心和自尊的发展。

学习网络协调器（LNO）是能够使学生和教师互联，参与学习和组织学习活动的软件。通常它会根据参与者的安排、学科领域和专业知识进行匹配，并能够促进协调和合作。例如“第三空间学习（ThirdSpaceLearning）”，它是将潜在数学不及格的英国小学生与其他国家的数学老师相连接。另一个例子是“智能学伴（SmartLearningPartner）”，其使用的人工智能驱动平台使学生能够通过手机像交友软件一样选择真人教师并与之连接，从而获得一对一的学习支持。

目前，行业的广泛认同是，人工智能技术在感知智能方面已经取得了很大突破并进入到了应用阶段，但在认知智能方面还需要技术攻关。“我们不要神化人工智能，人工智能并不是无所不能。人工智能不能代替教师，但可以帮助教师做很多事情。”一位应用人工智能技术的教师如是说。

人工智能为教师赋能

尽管面向教师的人工智能应用具有增强教师能力的潜力，但迄今为止，利用这些应用来增强和提高教学水平受到的关注，远远少于面向学生的人工智能。

许多面向教师的人工智能应用旨在通过自动化任务，如评估、剽窃检测、管理和反馈，从而帮助教师减少工作量。这些应用的产生是源于人们认为，一些琐碎的工作应该减少或避免，而后为教师腾出更多的时间投入到其他任务中，比如为个别学生提供更有效的支持。但我们或许没有想到，随着人工智能的发展，教师可能得到更大程度的解放，以至于有些人认为可以消除人类教师这一社会角色。

当然，这是极端的认知，普遍的认知是随着人工智能工具在课堂上的普及，教师的角色可能会发生变化。所以，教师必须培养新的能力，才能够与人工智能有效合作。目前的人工智能与人类的“双师”模式，不管是有意还是无意，都取代了教师的一些任务，而不是我们期许的协助教师更有效地教学。

人工智能教学助手或许才是未来的发展方向。

人工智能可以帮助人类教师完成许多任务，包括提供专业知识资源，监测学生表现等。但是，教什么以及如何教学生仍然是教师的责任和特权，人工智能仅仅是教师的工具。

人工智能驱动的教学助理如前所述，许多技术的设计目的是为了让教师从耗费时间的活动中解脱出来，如考勤、批改作业和反复回答同样的问题等。

这样一来，人工智能技术实际上“接手”了大部分教学工作，不可避免地减少了师生的交流，冲淡了师生之间的感情，最终可能会发展到教师沦为了功能性角色。

作文自动评阅系统是一个新兴的人工智能程序，它的目的就是减轻教师大量阅读、评论作文的负担。然而，正如上文所指出的一样，虽然评阅工作可能很繁重，但它往往是教师了解学生能力和思想的一个重要机会。如果使用作文自动评阅系统，这个机会就会丧失。此外，这种软件也显然低估了教师的能力和经验。

|案例|

人工智能驱动的论坛监控人工智能技术正被用于支持在线教育，特别是帮助教师或服务商监控异步讨论论坛。在这些讨论论坛中，学生对给定的任务作出回应，向教师询问课程材料，并参与协作学习。这通常会产生大量帖子，而所有这些帖子都必须经过审核和处理。

人工智能可以通过多种方式提供帮助：一种工具可以对论坛帖子进行分流，并自动回应较简单的帖子；将提出重叠问题的帖子汇总；或使用情感分析来识别显示消极或无效情绪状态的帖子。这些技术结合起来，也可以使人类教师随时了解学生的意见和问题。

由美国佐治亚理工学院开发的人工智能助手Jill Watso 就是这样一款人工智能软件，它主要是被用于分流论坛帖子并尽可能回答问题，同时将其他更复杂的帖子交给人类教学助理。该人工智能助手是基于IBM 的Watson平台，可自动回答一些学生问题，并向学生发送关于作业的电子邮件。

目前，行业的广泛认同是，人工智能技术在感知智能方面已经取得了很大突破并进入到了应用阶段，但在认知智能方面还需要技术攻关。“我们不要神化人工智能，人工智能并不是无所不能。人工智能不能代替教师，但可以帮助教师做很多事情。”一位应用人工智能技术的教师如是说。

不可否认的是，人工智能技术在教育领域的应用与传统教学方法相比，具有比较显著的正面影响。教育部门要充分利用人工智能技术，在管理、教学各个领域充分发挥其正面影响，促进教育发展与改革。人工智能时代，“培养什么人”也许才是问题的关键，价值观的传递必须由人类教师来掌控。

教育有很强的特殊性，技术融入教育的过程中本身有难度。人机对话同人与人之间的对话有很大区别，人与人之间对话是一种有温度的对话，既有知识、信息的交流，也有情感因素的交流，这一点在人机对话中很难做到。所以，人和机器的结合怎么样变得更加友好、更有温度，是未来人工智能与教育领域深度结合需要认真思考的问题。

人工智能不仅仅是使基于计算机的教学自动化，还有助于开创难以实现的新的教学方式。我们期待人工智能应用对教师和学校赋能，从而使学习变得容易、有趣。