人工智慧如何影響新一輪教育變革?這4個方面,值得關注!

2021-02-13 校長會

北京市海澱區教育科學研究院院長

人工智慧技術將推動原有教育思想、教育目標、組織形式、內容體系、培養方式、學習空間和評價體系等系列變革。人工智慧加快教育向核心素養培養邁進,促進深度學習的科學發生,也督促教師不斷提升信息化素養。人工智慧環境下的未來教師必須熟悉人工智慧帶來的教育變革,熟悉大數據分析技術、語音技術、圖像技術、虛擬技術,熟悉各種教育平臺和APP終端的使用。同時,人工智慧也引發教育評價體系的不斷變革。

隨著物聯網技術、5G技術、雲計算網絡技術的不斷進步,人工智慧正推動人類社會迎來人機協同、跨界融合、共創分享的智能時代。華為公司今年上半年發布全球產業展望預測:到2025年,智能技術將滲透到每個人、每個家庭、每個組織,全球58%的人口享有5G網絡,14%的家庭擁有「機器人管家」,97%的大企業採用AI。人工智慧技術正在向社會經濟生活的方方面面延伸,教育行業顯然不可能置之度外。人工智慧必然深刻影響新一輪教育變革。

2018年聯合國教科文組織發布的報告《教育中的人工智慧:可持續發展的挑戰與機遇》提出:「人工智慧技術能夠支持和包容無處不在的學習訪問,有助於確保提供公平和包容性的教育機會,促進個性化學習,並提升學習成果。」可見,人工智慧進入教育並將深刻影響教育已經成為不可迴避的現實問題。

01

人工智慧引發

教育領域系統變革


人工智慧進入教育有兩層含義:一是把提高國民人工智慧素養納入各級各類學校的教育目標,開設編程算法類課程,培養適應信息社會的人才;二是把人工智慧技術手段有效應用於教育教學過程中,注重多渠道研發應用人工智慧技術的教育資源。教育的核心使命是幫助學生學會學習。傳統教育方式主要是人與人之間的工作,主要依靠口耳相傳的教育方式,如今以人工智慧為核心的現代教育技術開始向教育領域蔓延,突破了原有的教育理念與方式,使得教育能夠在人工智慧營造的「虛擬世界」裡順暢地發生,教育已經突破了原有方式、原有邊界,向更廣闊的領域延伸。

目前,人工智慧發展還處於初級階段。自然語言處理(NLP)和自然語言理解,特別是語音轉文字技術、圖像處理技術是當前人工智慧AI企業研發的重點產品,而教育系統對智能教學助理、助學機器人和語言技術產品的需求日益增多,越來越多的教師開始學習使用語音轉文本工具,力求在溝通時保持順暢和準確。在教育實踐領域,人工智慧與網絡技術相結合,打破線上線下界限,打破地域和空間限制的「雙師課堂」開始出現,有效促進了優質資源共享和教育公平。

在學校教育過程中,人工智慧技術能夠便利提供和營造一種新型的學習場景,使得虛擬學習場景與現實學習場景有機融合,使學生多方互動交流成為現實。學習內容也跨越了學科邊界,使跨學科學習成為可能,有利於培養學生系統思維、科學思維、形象思維、藝術思維等能力。

同時,人工智慧技術在教育中的深度廣泛應用,將徹底改變教育的時空場景和供給水平,將實現教育的信息共享、數據融通、人機協同、因材施教,推動教育組織和供給方式的徹底變革,使個性化和多元化教育成為可能,進而構建出一種新的靈活、開放、終身的新型教育生態體系,促進線下學習與線上學習的融會貫通。

當然,人工智慧作為一種強大的技術手段和資源平臺,可以深刻影響教育變革,原有學校教育目標、組織形式、內容體系、培養方式、學習空間和評價體系等都會受到衝擊,但不可能改變教育的本質。教育的本質是促進人的德智體美勞全面發展,立德樹人是教育的根本任務。教育永遠不能背離「立德樹人」「全面發展」的育人目標。

數位化時代的青少年,需要通過教育理解人工智慧環境下的人、技術與社會的關係,具有正確社會價值觀以及解決社會現實問題的技能和能力。學生需要具備數字勝任力、數字素養等必備的社會生存能力,但更需要具備道德品質、審美能力、心理素質、勞動技能和創新精神等核心素養。同時,教育還需要培養學生的社會責任感和社會服務能力。

02

人工智慧加快教育

向核心素養培養邁進


人工智慧等信息技術將促進教育由知識信息類接受式學習向必備品格、關鍵能力培養等核心素養方向轉變。知識類、信息類等間接經驗學習將會受到人工智慧更為嚴重的影響,相對而言,交往類、社會類、實踐類等直接經驗學習受人工智慧技術的影響則比較小。人工智慧背景下的項目式、合作式、探究式等學習變得更加簡易可行。

教師可以利用人工智慧、大數據等技術優勢,幫助學生學習設計科學的、合適的個性化學習方案。教師引導學生從學習知識技能到培育運用跨學科知識解決實際問題的能力,開展基於真實生活問題的項目式學習,綜合各學科已有的知識經驗,在合作學習的環境下設計實施一系列探究活動,並將探究成果或產品進行表達、交流和展示,這就引發了教與學方式的根本變革。

從本質上講,教育是幫助學生學會學習。教師不能代替學生學習,只能激發、幫助學生學習。人工智慧技術的應用其根本目的仍然是幫助學生學習,為學生提供一種更加高效、便捷的跨學科深度學習。大量腦科學研究認為:人的大腦中存在相互聯繫的兩個信息加工通道,即加工言語材料的語音通道和加工圖示材料的視覺通道,而加工圖像的通道比加工語言的通道更為重要。這就是說,人的視覺記憶比聽覺記憶更為重要,這一研究成果成為可視化教學的理論基礎,也成為包括人工智慧在內的信息技術在教學上應用的理論基礎。

北京師範大學教授餘勝泉認為:認知工具是建構性課堂的核心,可以提升課堂深度,有效促進認知,助力協作、深度學習,延展人類互動空間;改變人類的認知方式,促進教學範式變革。顯然,人工智慧正是通過一種良好的認知工具,即大數據分析工具及教學輔助工具,可以做到及時反饋、及時指導教學改進。


當前,人工智慧最大的優勢是進行大數據分析。人工智慧在教育上的應用首先是基於學習者大數據分析,提高學習的精準性,為學生提供個性化的學習路徑。比如,在學習效果檢驗方面,過去最常用的辦法是讓學生做習題,力求將所學知識點涉及的所有習題都讓學生做一遍,但這是不可能的,也是極為煩瑣無效的事情,造成學生學習負擔過重,影響學習效果。有了大數據分析平臺,就能根據每個學生的知識與能力圖譜,精準推送知識類題目,降低學習的重複性、盲目性,提高學習的針對性和學習效率。

比如,依據智能圖像識別技術的一些APP終端軟體已經成為學生學習的助手,當學生遇到難題時只需要用手機拍成照片上傳到雲端,系統在1-2秒內就可以反饋解題思路,並且在大數據分析基礎上推送適合學生學習程度的相關試題,幫助學生更好掌握學習知識,有助於提高學習效果。


隨著人工智慧語音識別和語義分析技術的進步,自動批改作業也成為可能。簡單的語法、文法錯誤,機器可以自動識別糾錯,甚至提出修改意見,這將會大大提高教師的教學效率。利用計算機視覺技術、體態識別、情緒識別等人工智慧技術,教師可以做到對學生在課堂上的動作、行為表現進行分析,幫助教師更好地了解學生情緒和學習狀態,及時改進教學方法。


人工智慧技術產品營造學習環境,藉助移動終端的教育類APP提供一種學習分析技術。學習分析技術能夠運用信息跟蹤技術和鏡像技術,對學習者的學習行為、學習習慣進行記錄追蹤,並對測試成績、學習時間、學習路徑等進行分析,利用知識圖譜點做學習反饋,幫助學習者改善和提高學習的技能。

人工智慧技術支持個性化學習、遊戲化學習、可視化學習、反饋式學習。遊戲化學習是一種非常有效的兒童學習方式,目前許多教育專家在研究遊戲化學習,採用遊戲的趣味性、競爭性、闖關性、可視化、操作性等特點,讓學習變成一種自覺主動行為。如果孩子能像玩遊戲一樣熱愛學習,很多教育問題可能會迎刃而解。

03

人工智慧提供

深度學習的資源環境


「深度學習」的概念最早來自人工智慧技術發展,後被引入教育系統,與「淺表學習」相對應。教育系統所倡導的深度學習是學習者能夠主動、批判性地整合新知識,並以深度理解為起點,以新情境中的遷移為導向,以解決複雜問題和培養創新能力為目標的一種高層次學習方式。

深度學習離不開以人工智慧為核心的教育信息化,人工智慧大數據技術提供了隨處可得的文本和視聽覺教育資源,提供更多技術支持和虛擬互動交流機會,能夠更好地引導學生解決複雜問題並交流協作,使學習者實現跨時空、跨學科的高效學習,同時建立新舊知識之間的多視角連接。


深度學習需要在教師引領下,讓學生圍繞具有挑戰性的學習主題,全身心積極參與、體驗成功、獲得發展。在這個過程中,學生掌握學科的核心知識,理解學習的過程,把握學科的本質及思想方法,形成積極的內在學習動機、高級的社會性情感、積極的態度、正確的價值觀,成為既具獨立性、批判性、創造性又有合作精神、基礎紮實的優秀學習者,成為未來社會歷史實踐的主人。

基於人工智慧的深度學習,有助於學生聽說讀寫能力培養,也有助於學生對科學本質的關注以及反思性批判能力的培養。深度學習的目的指向具體的、社會的人的全面發展,是形成學生核心素養的基本途徑。


人工智慧環境下的深度學習方式及呈現的「學習形態」應該是不拘一格、多種多樣的。翻轉課堂是深度學習的一種方式,其核心理念就是引發學生深度學習。結合我國中小學大班級教學的實際情況,針對不同年段、不同學科的教學實施深度學習,其方式應該是多樣化的。人工智慧環境下的深度學習,要求學習者對知識進行主動、批判性獲取、加工和理解,其目的是與已有知識基礎建立認知關聯,構建新的知識結構,在真實情境中應用所學知識與技能解決問題,從而實現有意義學習。


在傳統教學中,課堂教學的思路更多提倡螺旋式上升,追求小步子、紮實的思路,打個比方說,就是先讓學生見「樹」,再讓學生見「林」。深度學習提倡的是一種知識貫通式學習,讓學生儘快看到「林」的風貌,然後在比較、分析、判別等批判性思維引導下更加了解「樹」的本質。基於這種思路,教師需要對現有課程重新審視,對現有教材重新改造,不必拘泥於現有章節進行教學,可以大膽地把一類問題聚集到一起,比如把初中英語教材中1-3年級的所有寫作體裁集中到一起教學,用一段時間來集中講解並練習,即實施大單元教學。


深度學習強調將所學知識遷移到真實的情境中,只有活學活用才算是真正學會知識,因此遷移運用是深度學習的一個重要特徵。人工智慧能夠藉助AR、VR等虛擬技術,營造一個又一個鮮活生動的情境空間,提供儘可能多的虛擬教學資源素材,幫助教師創設變化多樣的課堂教學環境,特別是提供活靈活現的可視化教學素材,這為學生的知識有效遷移搭建了便捷可得的「腳手架」。

04

人工智慧促進

教師信息化素養提升


2017年國務院出臺《新一代人工智慧發展規劃》,明確提出「在中小學階段設置人工智慧相關課程,逐步推廣編程教育」。當前,學校開設人工智慧相關課程面臨的最大問題是師資,一方面存在教師自身的人工智慧素養和能力問題,另一方面是教師對人工智慧的思想和態度問題。人工智慧引發的教育變革如果沒有教師積極參與,那就一定是海市蜃樓、空中樓閣,難以落地生根。


在人工智慧影響下的教育形態中,傳統學校教師角色會發生變化,以知識傳授為主導的角色將逐漸被社會倫理型教師角色所代替,未來教師的角色將被重塑。教師將成為學生學習過程的創設者、幫助者、指導者、評價者。教師將不僅關注學生的學習成績,而且需要更加關注學生的認知、情感與行為等核心素養的養成。


教師必須熟悉人工智慧帶來的教育變革,熟悉大數據分析技術、虛擬技術,熟悉各種教育平臺和APP終端的使用。教師必須具備運用各種人工智慧技術開發數位化學習資源、創設數位化學習環境的能力,實現內容、方法、技術與策略的高度融合,從而將各種信息的運用融於數位化課程、學習資源與環境的建設和運用中。人工智慧影響下的教師不僅要專業發展,更要職業發展,需要承擔更多「育人」的職業角色。因此,教師的繼續教育體系必須增加更多人工智慧、大數據技術、虛擬技術等信息化類課程,不斷提升教師的信息化和數位化勝任能力。


總之,人工智慧的確會影響到教育和教學,也許它不能夠影響到今天的教育,但是一定能夠影響到未來的教育。無處不在的、泛在化的、互聯的智能技術設施,因需而變的、集成的、多樣的、智慧的學習場景,開放融合的信息網絡結構與人工智慧相融合的智慧教育系統,這一切都將影響我們未來的教育。

人工智慧進入教育成為當今教育改革的基本方向和邏輯起點。人工智慧搭建了一種新型的學習環境,又承擔了一個技術工具的角色,為教育活動發生提供了強有力的技術支持。

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