劉春林+++張渝江

學(xué)校采用技術(shù)的目標(biāo)，是為學(xué)生帶來(lái)更好的教育。如同很多教育工作者希望通過(guò)學(xué)習(xí)科學(xué)原理找到一個(gè)通用的教學(xué)模型一樣，新的教育技術(shù)總是被放到班級(jí)授課制體系下，為大量學(xué)習(xí)者提供相同的服務(wù)。這種應(yīng)用方式在解決教育中群體化的問(wèn)題方面卓有成效，比如師資力量薄弱、教育資源缺乏、教學(xué)模式陳舊等。然而，多年以來(lái)，一系列的硬件、軟件和在線服務(wù)進(jìn)入教室，提供了優(yōu)秀師資（雙師課堂）、優(yōu)質(zhì)資源（在線課程）和先進(jìn)教學(xué)模式（翻轉(zhuǎn)課堂）后，學(xué)校仍然有不愛(ài)學(xué)習(xí)的孩子、成績(jī)不好的學(xué)生。究其原因在于，真實(shí)教學(xué)是一個(gè)極其復(fù)雜的過(guò)程，會(huì)受到各種個(gè)體因素的干擾，比如某個(gè)學(xué)生的社會(huì)背景、家庭條件、性格情緒、多元智能、學(xué)習(xí)偏好等；而通用的教學(xué)模式和大眾化的技術(shù)服務(wù)不能滿足學(xué)習(xí)者個(gè)性特征。除非為每個(gè)學(xué)習(xí)者個(gè)體提供專門(mén)的教師和定制的課程資源，并給予獨(dú)特的教學(xué)方式。但是，在現(xiàn)有的社會(huì)體系和資源環(huán)境下這是一個(gè)不可能實(shí)現(xiàn)的任務(wù)。

而隨著人工智能逐步進(jìn)入教育行業(yè)，這個(gè)看似不可能的任務(wù)正在被變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

新一代的人工智能在機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）出現(xiàn)后得到了快速的發(fā)展。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的新型人工智能背后的原理是進(jìn)行一個(gè)統(tǒng)計(jì)的過(guò)程，始于數(shù)據(jù)體和試圖派生出一個(gè)解釋數(shù)據(jù)或可預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)據(jù)的規(guī)則和程序。其優(yōu)點(diǎn)是它在不可行或難以寫(xiě)下明確規(guī)則來(lái)解決一個(gè)問(wèn)題的情況下依然能夠使用。機(jī)器學(xué)習(xí)與自然語(yǔ)言處理結(jié)合讓人工智能進(jìn)入教育正在成為現(xiàn)實(shí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)背后依靠的是互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)。MOOC和其他在線教育形式的普及帶來(lái)了大量的教學(xué)數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)可以從這些教學(xué)大數(shù)據(jù)中找到與學(xué)生個(gè)體匹配的教學(xué)模型，或者說(shuō)，教育人工智能可以為每位學(xué)生找到一個(gè)合適的學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)的獨(dú)特路徑。因此，這將催生出更具個(gè)性化的學(xué)習(xí)，為每個(gè)學(xué)習(xí)個(gè)體提供匹配的教師、課程和方法也將成為可能。

目前，并沒(méi)有一個(gè)能讓行業(yè)從業(yè)人員普遍接受的單一人工智能的定義。因此，我們不妨設(shè)想一下教育行業(yè)的人工智能應(yīng)該是什么形態(tài)：AI可能是一位優(yōu)秀的教師，也可能是一位有益的學(xué)伴，還可能是有各種問(wèn)題的學(xué)生，亦或是定制的課程？或許，通過(guò)下面的案例，我們能更清晰地了解到人工智能將如何改變教育。

更適合的教師和課程

雖然教師和學(xué)生有各自的教和學(xué)的風(fēng)格，但是時(shí)至今日，教師和學(xué)校仍然采用一刀切的教學(xué)方法和千篇一律的教材來(lái)應(yīng)對(duì)不同的學(xué)生。因?yàn)樵谝延薪虒W(xué)體系下，教師沒(méi)有足夠的時(shí)間和精力去逐一了解每個(gè)學(xué)生，并給他們提供合適的課程材料。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的教育人工智能可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的行為模式，協(xié)助教師更輕松地從學(xué)生表現(xiàn)中收集可操作的見(jiàn)解，做出明智和有效的決策來(lái)幫助學(xué)生，引導(dǎo)他們朝更好的方向發(fā)展。另外，通過(guò)收集數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法還能發(fā)現(xiàn)某個(gè)學(xué)生存在大量問(wèn)題的地方，然后通過(guò)定制的材料、練習(xí)和課程幫助他們彌補(bǔ)這些差距。

Smart Sparrow是澳洲一個(gè)在線適應(yīng)性教育平臺(tái)。其依靠在互動(dòng)中得到的數(shù)據(jù)反饋引導(dǎo)老師把課程設(shè)計(jì)得更好，下一階段學(xué)習(xí)則根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)行為來(lái)進(jìn)行動(dòng)態(tài)匹配。而DreamBox Learning 甚至能自動(dòng)匹配小學(xué)生用戶的學(xué)習(xí)進(jìn)度，并以最適當(dāng)方式去提示和鼓勵(lì)學(xué)生向正確的方向努力。

一些自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺(tái)通過(guò)收集和分析大量學(xué)生的數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法還能找到和制定學(xué)生的學(xué)習(xí)路徑，并確保他們?cè)趯W(xué)習(xí)道路上面對(duì)的困難降到最低。

比如來(lái)自美國(guó)的Desire2Learn最近推出了新工具，根據(jù)學(xué)生之前的學(xué)習(xí)情況預(yù)測(cè)其在某門(mén)課上可能獲得的分?jǐn)?shù)，進(jìn)而給出選修課建議來(lái)幫助學(xué)生做出選課決定。

同樣，算法可以識(shí)別到學(xué)生可能的優(yōu)點(diǎn)和才能，然后幫助他們根據(jù)自己最擅長(zhǎng)的領(lǐng)域選擇專業(yè)。

目前，一些人工智能在內(nèi)容傳遞方面的其他高級(jí)應(yīng)用，能利用深度學(xué)習(xí)（ Deep Learning）和自然語(yǔ)言生成（Natural Language Generation）來(lái)合成和交付定制內(nèi)容，可以媲美于真人教師編寫(xiě)的教材。一家前衛(wèi)的人工智能公司Content Technologies正在探索為每位學(xué)生定制教材。

更先進(jìn)的協(xié)作和輔導(dǎo)

協(xié)作學(xué)習(xí)是一種有效的激勵(lì)學(xué)生學(xué)習(xí)的方式，但是在實(shí)施過(guò)程中，師生之間、生生之間的交流難以被記錄和評(píng)估。2017年，國(guó)際知名咨詢公司Technavio發(fā)布的美國(guó)教育行業(yè)人工智能市場(chǎng)研究報(bào)告中提到：人工智能可增強(qiáng)現(xiàn)在流行的協(xié)作學(xué)習(xí)模式，具體方式包括自適應(yīng)群體組織、虛擬角色、智能助手和智能導(dǎo)師等。

在機(jī)器學(xué)習(xí)的幫助下，人工智能可以把合適的人匹配在一起，增加協(xié)作，讓在線輔導(dǎo)變得更容易和精準(zhǔn)。

Brainly是一個(gè)連接數(shù)百萬(wàn)學(xué)生的社交平臺(tái)，學(xué)生們?cè)谏厦嫦嗷f(xié)作解決作業(yè)和任務(wù)中遇到的難題。為了確保服務(wù)內(nèi)容的質(zhì)量，Brainly雇用了超過(guò)1000個(gè)版主來(lái)幫助審查和驗(yàn)證用戶之間交換的問(wèn)題和答案?，F(xiàn)在Brainly使用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以自動(dòng)過(guò)濾垃圾郵件和低質(zhì)量的內(nèi)容，幫助版主減輕負(fù)擔(dān)，讓他們專注于為學(xué)生提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

更引人注目的是，Brainly還利用算法給學(xué)生們提供結(jié)交朋友的建議，幫助用戶找到技能互補(bǔ)或能回答他們問(wèn)題的協(xié)作伙伴。這種通過(guò)人工智能進(jìn)行協(xié)作匹配的方式為學(xué)生們提供了更棒的個(gè)性化在線學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

利用機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，斯坦福大學(xué)教育學(xué)教授 Daniel Schwartz開(kāi)發(fā)了一個(gè)人工智能應(yīng)用“貝蒂的大腦”（Bettys Brain）。作為一個(gè)虛擬角色，貝蒂在學(xué)習(xí)活動(dòng)中扮演孩子們的學(xué)伴，讓學(xué)生來(lái)教它學(xué)習(xí)生物知識(shí)。在這個(gè)協(xié)作對(duì)話過(guò)程中學(xué)生的講解會(huì)被貝蒂記錄和評(píng)估，并即時(shí)反饋給他們，讓學(xué)生在完善講解過(guò)程中加深對(duì)知識(shí)的理解。

類似的研究和開(kāi)發(fā)還有瑞典隆德大學(xué)的與學(xué)生一起玩歷史游戲的人工智能Time Elf和卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的與學(xué)生一起學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的人工智能SimStudent。

利用人工智能輔導(dǎo)學(xué)生的案例來(lái)自美國(guó)佐治亞理工學(xué)院，計(jì)算機(jī)教授Ashok Goel已經(jīng)成功使用人工智能助理回答學(xué)生提問(wèn)。其他類似的平臺(tái)，諸如Front Row、Carnegie Learning 和Tabtor也在探索人工智能導(dǎo)師以能夠模仿一對(duì)一輔導(dǎo)的好處。

更快速的補(bǔ)充和優(yōu)化

在應(yīng)對(duì)大量學(xué)生時(shí)，即便是經(jīng)驗(yàn)豐富的老教師也無(wú)法快速找到應(yīng)對(duì)的措施來(lái)及時(shí)識(shí)別和處理知識(shí)講解、課程材料以及學(xué)生參與之間的錯(cuò)位，使得學(xué)生感到困惑進(jìn)而影響學(xué)習(xí)體驗(yàn)。人工智能則可以糾正這些缺點(diǎn)并及時(shí)提醒學(xué)生和教師，做到及時(shí)補(bǔ)充教學(xué)的漏洞，優(yōu)化學(xué)生的學(xué)習(xí)過(guò)程，同時(shí)增強(qiáng)教師的授課經(jīng)驗(yàn)。

慕課平臺(tái)Coursera，能在當(dāng)某個(gè)問(wèn)題有大量學(xué)生提交了錯(cuò)誤回答時(shí)提醒教師，同時(shí)通過(guò)提供一個(gè)定制消息來(lái)幫助學(xué)生，給予他們正確的引導(dǎo)。

通過(guò)創(chuàng)建智能和個(gè)性化的互動(dòng)，人工智能助理能在教師之前給予學(xué)生即時(shí)反饋，幫助他們理解學(xué)習(xí)內(nèi)容。因此，人工智能可以促進(jìn)學(xué)生采用高效的學(xué)習(xí)行為，比如自我管理和自我解釋等。

類似的人工智能應(yīng)用還有來(lái)自美國(guó)的Volley。學(xué)生們用手機(jī)拍攝教材內(nèi)容或作業(yè)題目，Volley 會(huì)分析照片和文本，并顯示要點(diǎn)、難點(diǎn)、先修知識(shí)。隨后，應(yīng)用會(huì)提供在線課堂、百科鏈接、甚至是教師上傳的參考 PDF 文件。這個(gè)過(guò)程中運(yùn)用了機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)來(lái)自動(dòng)收集。扎克伯格教育風(fēng)投公司認(rèn)為，Volley能引導(dǎo)學(xué)生們自行安排學(xué)習(xí)計(jì)劃和提高自學(xué)能力。

另一個(gè)案例來(lái)自英格蘭的Third Space Learning。這是一個(gè)在線一對(duì)一數(shù)學(xué)輔導(dǎo)平臺(tái)，其連接了世界各地的兒童和教師。

自2012年推出以來(lái)，平臺(tái)每周記錄了數(shù)千小時(shí)的教學(xué)和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。Third Space Learning正在利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法從這些巨大的數(shù)據(jù)中收集行為模式，為教師提供見(jiàn)解和建議，促進(jìn)教師開(kāi)展更好的教學(xué)。同樣，這些數(shù)據(jù)也能為學(xué)生掌握某個(gè)主題提供最佳的學(xué)習(xí)路徑。

接下來(lái)的這個(gè)案例更展現(xiàn)了教育人工智能的魅力。斯坦福大學(xué)與華盛頓大學(xué)合作，也正在研究一個(gè)基于人工智能的輔導(dǎo)系統(tǒng)。這個(gè)新引擎利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforced Learning）來(lái)判斷當(dāng)前課程是否能讓所有的學(xué)生都學(xué)得好，然后通過(guò)人機(jī)對(duì)話進(jìn)行系統(tǒng)自優(yōu)化。

教育中的師生關(guān)系非常復(fù)雜，教師承擔(dān)了太多的責(zé)任和壓力，很難處理好所有的教育問(wèn)題。因此，即便有完美的教學(xué)模式也無(wú)法幫助每個(gè)學(xué)生都能學(xué)業(yè)有成。在技術(shù)發(fā)展逐步變得更加智能的未來(lái)，人工智能在教育中將逐步替代教師工作的一部分，從而減輕教師負(fù)擔(dān)，讓教師有足夠的時(shí)間和精力應(yīng)對(duì)復(fù)雜教育關(guān)系中只有人類才能做好的事情。