生活中,人工智能无处不在:语音助手 Siri 能够识别用户的问题, Google 可以纠正拼写, Kinect 则能够追踪物体的运动轨迹。 从在线平台的开发到标准化评估的制定,教育领域开始应用越来越多的大小数据。但 AI 人工智能是怎样服务于教育领域并提高教学效果的呢 ? AI人工智能在教育领域的应用由来已久 数十年来, AI 教育领域的研究员一直在研究 AI 人工智能与教育的相互作用。最初 AI 人工智能 + 教育的目标是减轻教师的评分负担 —— 这一愿景已通过自动作业评分实现 —— 现在人工智能早就超越了这一点。 举例来说, AI 教育领域的专家已经实现这些: 开发智能辅导系统,根据学生测试反馈的不同,为学生个性化定制学习材料和评估方案,并改进人工智能系统的短板 ; 进行用户使用效果检测 —— 包含学生是否感到无聊或困惑 —— 在此基础上完善学习材料 ; 设计对话中介或聊天机器人,让其与学生交流,甚至组织生生合作。 人工智能还是智能扩展? AI 人工智能的发展促进了学生与新科技的互动。但 AI 及学习分析等相关领域的研究员正在思考怎样为师生提供更多的有效反馈。 有一种观点认为研究员不应过分关注 AI 人工智能的 “ 智能化 ” ,而应探索相对 “ 愚蠢的 ”( 自动化的 ) 教员怎样最大化地增强人类智能。 因此,我们不能忽略人类,只关注开发更聪明的人工智能,应该像研究智能扩大一样 —— 或者,追溯到智能的根源,则是智能增强。这才是科技的价值所在 —— 包括 AI 人工智能 —— 为人们提供更多的信息,使其做出更明智的决定,让学生更高效地学习。 这种思路综合了计算机科学与人类科学,认为科技应融入人们的日常生后。 当风险较高时,让人类参与其中就显得特别重要,况且 AI 人工智能还远未完善。举例来说,一些研究员的着眼点并不是实现评分的自动化,而是集中研究人工智能怎样为学生提供有价值的反馈,以帮助学生更好地评估自己的写作水平。 虽然有人期待机器人能够取代护士,但研究员仍然在努力设计更有意义的反馈,提高护士团队的业务水平。 AI对教学内容的影响 为使 AI 人工智能持续应用于教育领域,我们还需要改革教育内容。 作为新时代的公民,学生需要正确理解 AI 人工智能的含义,也需要合理地评估 “datafication” 的应用 —— 从 Facebook 数据用于影响投票,到谷歌 DeepMind 进军医疗领域, “datafication” 俯拾皆是。 另外,在千变万化的环境中,学生还需要掌握应对复杂情况的技巧、协作及创新能力。而人工智能可以帮助学生获得这些能力。 在教育领域,人工智能不仅可以增强教学效率,还能促进教师改进教学方式,在这场智能革命中不断开拓创新。 还有一些人比较乐观,他们认为人工智能的应用可以实现某些工作的自动化,培养人类有别于机器的更高级的素质。 算法的责任 如今,算法已渗透进社会生活的方方面面,人们对算法平等的担忧也与日俱增,我们必须弄清教育领域中 “ 算法责任 ” 的含义。 举例来说,通过算法,可以根据学生的在线学习习惯,评估学生的课程完成情况, “ 预测分析 ” 其动态定价。也可能将人类的固有偏见代入到大学录取中,或者传输给聊天机器人。 如果 AI 人工智能只能受益于拥有特定科技产品的学生,那么它就不可避免地将其他群体边缘化。 研究员们正试图弄清道德准则与隐私原则对教育 AI 人工智能和数据分析的促进作用。智能扩大可以让人类参与其中,一定程度上可以抵消这些负面影响。 此外,还有人担心 AI 人工智能将导致教师教学技能的退化与教师数量的冗余。但是,如果教育的双层构架能够提供不同层面的教育支持,这个问题就可以避免。 人工智能的未来在哪里? AI 人工智能及其他一些教育科技不仅应该改进学科内容,还应该注重培养学生的好奇心、创造力和适应能力。 教师和学生需要对数据和 AI 人工智能的应用有一个透彻的理解,才能合理地利用这些科技产品。