陳凱泉 吳玥玥 劉璐

摘 ? 要：在21世紀學(xué)習(xí)框架下，批判性思維能力、溝通能力、協(xié)作能力、創(chuàng)新創(chuàng)造能力這四項能力成為培養(yǎng)學(xué)生核心能力的重要內(nèi)涵，這四項能力合稱4C能力。同時，伴隨人工智能的飛速發(fā)展，借助人工智能技術(shù)能夠為每個學(xué)習(xí)者提供個性化的學(xué)習(xí)服務(wù)和實時陪伴，智能導(dǎo)師系統(tǒng)漸趨走進學(xué)生日常的學(xué)習(xí)生活。Watson系統(tǒng)是IBM所研發(fā)的功能強大的認知生態(tài)系統(tǒng)，該系統(tǒng)的設(shè)計理念與核心能力培養(yǎng)的目標相契合，該系統(tǒng)為4C能力培養(yǎng)提供了功能豐富的技術(shù)支撐，為培養(yǎng)學(xué)生的問題解決能力提供了實施路徑，以Watson系統(tǒng)為基礎(chǔ)的多項智能導(dǎo)師系統(tǒng)已經(jīng)在多所學(xué)校獲得成功應(yīng)用，在學(xué)生核心能力培養(yǎng)方面取得了顯著成效。

關(guān)鍵詞：人工智能;智能導(dǎo)師系統(tǒng);4C能力

中圖分類號：G623 文獻標志碼：A 文章編號：1673-8454（2019）21-0054-06

進入21世紀以來，技術(shù)革新速度日益加快，人工智能（Artificial Intelligence，AI）的飛速發(fā)展要求人類從事更高層次的勞動，即解決復(fù)雜性的問題，因此，對于人類來說解決問題的技能成為核心能力之一，是適應(yīng)智能化和全球化的重要技能。21世紀的學(xué)習(xí)框架（Framework for 21st Century Learning）提出如圖1所示的未來人才所需具備的18項要素作為新世紀人才培養(yǎng)的指導(dǎo)性框架，其中的批判性思維（Critical Thinking）能力、溝通（Communication）能力、協(xié)作（Collaboration）能力、創(chuàng)新創(chuàng)造（Creativity and Innovation）能力合稱4C能力。[1]當前迫切需要將以上4項能力作為培養(yǎng)創(chuàng)新性人才的重要指標。人工智能在大量應(yīng)用于教育的過程中已經(jīng)體現(xiàn)出其有望幫助學(xué)習(xí)者提升思想品德和認知能力。[2]人工智能支持下的智能導(dǎo)師系統(tǒng)（Intellectual Tutor System，簡稱ITS）是模仿教學(xué)專家的經(jīng)驗、方法以輔助教學(xué)工作的計算機系統(tǒng)，[3] ITS應(yīng)用于學(xué)習(xí)領(lǐng)域能豐富學(xué)習(xí)內(nèi)容呈現(xiàn)、增強學(xué)習(xí)動機并提高學(xué)習(xí)興趣。[4]智能導(dǎo)師系統(tǒng)能為每個學(xué)習(xí)者提供個性化的學(xué)習(xí)服務(wù)和實時陪伴，且伴隨移動互聯(lián)網(wǎng)和人工智能的雙輪驅(qū)動，在手機等移動設(shè)備上就可以非常便捷地應(yīng)用ITS，易于普及和推廣，IBM的Watson系統(tǒng)正是在此背景下應(yīng)運而生。對于智能導(dǎo)師系統(tǒng)的研究，現(xiàn)在多關(guān)注于如何利用AI取代教育中的重復(fù)性勞動或獲取學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)，從而來提升學(xué)生的知識獲取效率。但正如清華大學(xué)錢穎一教授所說，“我們經(jīng)常將教育等同于知識，但卻忽視了教育的價值在于它超越知識的另一個維度——能力”。[5]智能導(dǎo)師系統(tǒng)在加強學(xué)生的各項能力培養(yǎng)方面還有巨大潛力，AI的教育應(yīng)用還有望能有效地培育學(xué)生的價值觀，[6]可以綜合培養(yǎng)學(xué)生的多方面能力，打造出我們21世紀所需要的人才，使學(xué)生能夠融入這個智能社會。因此，有必要將4C能力培養(yǎng)所需的教學(xué)理念和方法、工具支撐與人工智能的技術(shù)優(yōu)勢相結(jié)合，探究智能導(dǎo)師系統(tǒng)支撐下的學(xué)生核心能力培養(yǎng)。

一、4項核心能力的概念解讀

1.批判性思維能力

批判性思維泛指個人對某一現(xiàn)象和事物之長短利弊的評斷，它要求人們對所判斷的現(xiàn)象和事物有其獨立的、綜合的、有建設(shè)意義的見解。[7]批判性思維和解決問題的能力緊密聯(lián)系在一起，它可以幫助人運用系統(tǒng)的思維根據(jù)不同的情況使用歸納、演繹等方法進行推理，分析在整體中各個部分是如何相互作用的，從而能夠在復(fù)雜的系統(tǒng)中得到最終的結(jié)果。在我們做出判斷和決定時，可以有效地分析和評估證據(jù)、論點、主張和想法，分析和評估各種論點，根據(jù)分析的結(jié)果解釋信息并得出結(jié)論。[8]批判性思維可以引導(dǎo)人們通過現(xiàn)象進行不斷的探索，去了解事物的規(guī)律和本質(zhì)，從而不斷地去探索和研究人類所生活的世界，實現(xiàn)跨學(xué)科的交流與合作，更加適應(yīng)當前社會的需求。在教學(xué)過程中，可以引導(dǎo)學(xué)習(xí)者進行分析、爭論、比較、對比、定義、描述、評估、解釋和問題解決等來培養(yǎng)學(xué)習(xí)的批判性思維。[9]

2.溝通能力

溝通能力是指順利而有效地完成某項活動所必需的特質(zhì)，是獲取信息展開合作的基礎(chǔ)，只有具備溝通能力，能夠通過文字、語言等展開對話，才能夠增強知識、信息的儲備，從而展開合作，再造知識。Sarah Trenholm將溝通能力分為兩種水平：①表面水平，它說明某人經(jīng)常表現(xiàn)的實踐中有效和適當?shù)臏贤ㄐ袨椋Q為表現(xiàn)能力。②深層水平，包括為工作所必須知道的每一件事，稱之為過程能力，它由所有的對產(chǎn)生適當表現(xiàn)所必要的認知行為和知識組成。我們更加需要培養(yǎng)學(xué)生的深層水平溝通能力，從而能夠幫助學(xué)生實現(xiàn)有效的溝通。[10]為了更好地對溝通能力進行培養(yǎng)，Sarah Trenholm還進一步將溝通能力分為理解能力、角色能力、自我能力、目標能力和信息能力，多種能力協(xié)同培養(yǎng)幫助學(xué)生更好地提升溝通能力。[10]

3.創(chuàng)新創(chuàng)造能力

創(chuàng)新創(chuàng)造能力是指在實踐活動中，不斷提供新思想、新理論、新方法和新發(fā)明，并獲得較好效果的能力。在學(xué)習(xí)過程中是指能夠運用新穎、獨特的方法進行學(xué)習(xí)，并能夠靈活地遷移到其他的學(xué)習(xí)情境中。[11] 21世紀學(xué)習(xí)框架對創(chuàng)新創(chuàng)造能力的表述是：①鼓勵學(xué)生創(chuàng)造性地思考，可以使用廣泛的創(chuàng)新方法，比如說開展頭腦風(fēng)暴;提出有價值的方法，包含激進的和漸進式的想法;能夠提煉、闡述、分析和評估自己的想法，從而能夠讓他人了解自己創(chuàng)新的想法。②能夠創(chuàng)造性地與他人合作，包含有效的思考、使用并與他人溝通新的想法;能夠接受新的、多樣的觀點，并將團隊的輸入和反饋整合到工作中;在工作中能夠表現(xiàn)出創(chuàng)新性和原創(chuàng)性，理解并接受想法的現(xiàn)實局限性。③實現(xiàn)創(chuàng)新，即能夠把創(chuàng)新的想法變?yōu)閷嶋H的行動，從而對專業(yè)領(lǐng)域做出切實而有效的貢獻。[12]

4.協(xié)作能力

協(xié)作能力指的是共享知識并與同行一起完成所需的學(xué)習(xí)任務(wù)，[13]是一種綜合能力，常常通過協(xié)作學(xué)習(xí)活動來培養(yǎng)。[14]隨著進入數(shù)字時代，學(xué)生的社會性學(xué)習(xí)日漸增多，他們在技術(shù)的支持下進行文本、語言等的發(fā)布、更新、共享。如果學(xué)生無法在網(wǎng)絡(luò)上實現(xiàn)無障礙的合作與交流，他們就會脫離社會、脫離學(xué)習(xí)。因此我們必須提供給學(xué)習(xí)者充分的協(xié)作空間，開展多樣的協(xié)作活動。[15]想要培養(yǎng)學(xué)生的團隊協(xié)作能力，我們首先應(yīng)該提供給學(xué)生團隊活動或者團隊任務(wù)，幫助學(xué)習(xí)者在團隊協(xié)作中完成能力提升，團隊協(xié)作能力直接影響個體溝通能力的發(fā)展，從而進一步影響個體創(chuàng)造性思維能力的發(fā)展。[16]

二、Watson系統(tǒng)的設(shè)計理念、工作原理及功能框架

IBM作為美國的信息技術(shù)和業(yè)務(wù)解決方案公司之一，在全球范圍內(nèi)是計算機產(chǎn)業(yè)長期的領(lǐng)導(dǎo)者。在21世紀初期，IBM研發(fā)了Watson人工智能系統(tǒng)，近幾年來，Watson進入健康、金融、銷售、教育、物聯(lián)網(wǎng)等多個領(lǐng)域，并在各個應(yīng)用領(lǐng)域都取得了顯著的成就。[17]

1.設(shè)計理念

IBM Watson是一個龐大的認知生態(tài)系統(tǒng)，其核心理念是認知計算，即綜合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)及機器學(xué)習(xí)等核心技術(shù)，教會Watson像人腦一樣進行理解式的學(xué)習(xí)。IBM Watson區(qū)別于以往的智能設(shè)備，該系統(tǒng)所提供的API（Application Programming Interface，應(yīng)用程序接口）為開發(fā)其他智能應(yīng)用提供了豐富的接口，所以Watson在設(shè)計理念上是為普通應(yīng)用程序提供智能支撐。將Watson嵌入APP（Application，應(yīng)用程序）內(nèi)，當用戶提出請求后，首先請求到達APP，然后分別達到Watson智能系統(tǒng)和龐大的網(wǎng)絡(luò)，Watson和智能網(wǎng)絡(luò)將檢索的信息返回到APP，經(jīng)過整理后通過智能設(shè)備傳遞給用戶，從而完成用戶的請求。目前Watson提供15種服務(wù)，每種服務(wù)都為開發(fā)者提供了API，用戶只需要簡單的操作即可將Watson提供的服務(wù)鏈接到已有的APP中或者是在要創(chuàng)建的APP中加入Watson的服務(wù)。開發(fā)人員和非技術(shù)領(lǐng)域?qū)＜夷軌蚴褂靡粋€通用工具進行協(xié)作，開發(fā)更加符合需要的APP。

2.工作原理

IBM Watson借助機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)來構(gòu)建Watson強大的認知體系。在Watson開始工作前也要像人一樣進行學(xué)習(xí)，其學(xué)習(xí)過程經(jīng)過三步：第一步是學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)的專業(yè)知識，Watson要學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)相應(yīng)的語言、術(shù)語，以及領(lǐng)域內(nèi)的思維模式，Watson掌握知識建立語料庫，把知識中過期的或者是錯誤的觀點進行刪除（降噪），預(yù)處理數(shù)據(jù)，構(gòu)建索引和其他元數(shù)據(jù)，在這一過程中建構(gòu)起知識圖譜。第二步是培訓(xùn)Watson，使Watson學(xué)會理解信息，此過程主要是通過Watson的機器學(xué)習(xí)來構(gòu)建學(xué)習(xí)者模型。第三步則是成為領(lǐng)域內(nèi)的專家，為用戶提供更加專業(yè)可靠的服務(wù)。這一個過程主要是由Watson Explorer完成，Watson Explorer能夠系統(tǒng)地搜索、收集、分析和處理所有類型的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并將信息存儲在搜索索引中，以便快速檢索和做相關(guān)性計算，Watson Explorer在Watson系統(tǒng)中發(fā)揮著巨大作用，其過程如圖2所示。在用戶提出問題后，Watson通過自然語言處理（NLP）等技術(shù)將語音等信息轉(zhuǎn)換為文本信息，對問題進行分析，然后通過檢索形成初步的假設(shè)，生成多個備選答案，做軟過濾，通過深層的檢索分析形成問題的假設(shè)與問題的評分，這個過程是多次迭代的，最后合成所有可能的答案與每個答案的排名，并顯示給用戶，在這個過程中還可以對第二步形成的模型做進一步修正，不斷提高Watson的準確性和可用性。

3.功能框架

Watson提供的人工智能服務(wù)共有15種，可以分為三大類，分別為語言類、個性化服務(wù)、輔助功能，[18]如表1所示。多種功能綜合作用，構(gòu)建強大的認知體系及服務(wù)體系，為用戶提供定制化的、專家級的知識服務(wù)。

三、應(yīng)用Watson系統(tǒng)培養(yǎng)4C能力的可行性分析

1.Watson的設(shè)計理念與4C核心能力培養(yǎng)的目標相契合

IBM Watson是一個認知系統(tǒng)，其進入教育領(lǐng)域正是基于認知學(xué)習(xí)理論來設(shè)計教學(xué)過程的。認知學(xué)習(xí)理論強調(diào)人在學(xué)習(xí)活動中的主體價值，充分肯定了學(xué)習(xí)者的自覺能動性，強調(diào)認知、意義理解、獨立思考等意識活動在學(xué)習(xí)中的重要地位和作用，認知主義認為學(xué)習(xí)的效果還取決于學(xué)習(xí)者已有的知識水平、認知結(jié)構(gòu)和非認知因素。認知學(xué)習(xí)理論由于把人的學(xué)習(xí)看成是一種積極主動的過程，因而很重視內(nèi)在的動機與學(xué)習(xí)活動本身帶來的內(nèi)在強化的作用。[19]認知主義強調(diào)學(xué)習(xí)能力需要通過問題解決來實現(xiàn)，需要通過訓(xùn)練問題解決或者優(yōu)化問題的解決來提高認知能力。[20]

IBM Watson正是通過人工智能協(xié)助學(xué)習(xí)者解決問題和優(yōu)化解決問題的過程，從而提高學(xué)習(xí)者的問題解決能力。在學(xué)習(xí)內(nèi)容上，Watson更加重視概念的學(xué)習(xí)和知識體系的構(gòu)建，因此，Watson在投入使用時首先學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)的相關(guān)概念，構(gòu)建領(lǐng)域內(nèi)的知識模型，在學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過程中提供給學(xué)習(xí)者更加專業(yè)化的概念體系，幫助學(xué)習(xí)者構(gòu)建起不同知識點之間的聯(lián)系，在提供給學(xué)習(xí)者問題解決的方案時，為學(xué)習(xí)者提供的是多樣化的答案，在這個過程中為培養(yǎng)學(xué)習(xí)者的批判性思維和創(chuàng)造性思維提供支撐。應(yīng)用Watson的智能導(dǎo)師是為了更好地適應(yīng)不同學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)需求，在輔助學(xué)習(xí)者進行學(xué)習(xí)前，Watson首先評定學(xué)習(xí)者的初始水平，為學(xué)習(xí)者提供合適的材料，學(xué)習(xí)過程中通過追蹤學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)軌跡與批判性思維等來分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格、學(xué)習(xí)偏好以及興趣愛好等情況，基于學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)體驗，為學(xué)習(xí)者提供更加個性化的資源，也就更加強調(diào)了學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中的主體地位。

2.智能導(dǎo)師系統(tǒng)為4C能力培養(yǎng)提供技術(shù)支撐

Watson能夠較好地理解非結(jié)構(gòu)化的文本、語法規(guī)則，像人一樣去理解每個句子的含義，從而能夠為用戶提供更加精確的搜索結(jié)果，也能夠像人一樣不斷學(xué)習(xí)環(huán)境中的知識和規(guī)則，從而能夠更好地適應(yīng)環(huán)境的變化，適應(yīng)不同領(lǐng)域的能力更強。通過對Watson功能的分析與整合，Watson可從自然語言理解及翻譯、認知學(xué)習(xí)與開放式設(shè)計三個方面為4C能力培養(yǎng)提供技術(shù)支撐，如圖3所示。

圖3中的自然語言理解及翻譯等可以有效減少不同語言的障礙，加強學(xué)習(xí)者與不同語言學(xué)習(xí)者的交流與合作，同時，Watson提供的虛擬服務(wù)助理功能可以完成實時陪伴，與學(xué)習(xí)者進行實時交流，也可以增強學(xué)習(xí)者的溝通能力。在培養(yǎng)學(xué)習(xí)者批判思維能力和創(chuàng)新能力方面，Watson具有獨特的技術(shù)優(yōu)勢。郭炯等提出技術(shù)支持的批評性思維培養(yǎng)模型，包含發(fā)現(xiàn)問題、信息處理階段、問題解決階段三個過程，而Watson可以很好地支撐這三個過程。[21]在發(fā)現(xiàn)問題階段，Watson通過與學(xué)習(xí)者的對話，激發(fā)學(xué)習(xí)者的思考，使學(xué)習(xí)者在具體的問題情境中發(fā)現(xiàn)開放性的學(xué)習(xí)問題。在學(xué)習(xí)者提出問題后，開始進入信息處理階段，在這個階段，信息來源有兩個，第一個是互聯(lián)網(wǎng)，另一個則是Watson經(jīng)過前期領(lǐng)域內(nèi)的學(xué)習(xí)所構(gòu)建的領(lǐng)域內(nèi)的知識庫，在經(jīng)過檢索和分析后，Watson為學(xué)習(xí)者提供多個具有評分的答案，供學(xué)習(xí)者參考，學(xué)習(xí)者獲取多樣化的信息。在完成信息獲取后，學(xué)習(xí)者根據(jù)Watson提供的多個答案，進行理解、比較、分析、再次評價與判斷，最終確定最優(yōu)的問題解決方案。此外，Watson所使用的開放式設(shè)計方法，可以讓用戶將其他應(yīng)用程序接入Watson，能夠讓更多的學(xué)習(xí)者參與進來，以培養(yǎng)學(xué)習(xí)者的協(xié)作能力。

四、應(yīng)用 Watson系統(tǒng)培養(yǎng)學(xué)生核心能力的實踐案例

IBM Watson在教育領(lǐng)域進行了一系列的探索與研究，致力于提高學(xué)生的知識水平，更加注重培養(yǎng)學(xué)生各方面的能力。目前與IBM Watson合作的公司有Pearson、Edmodo、Scholastic、Sesame Workshop等，合作的學(xué)校有Gwinnett、Deakin等，隨著Watson的進一步優(yōu)化，Watson在教育領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛且深入。

1.IBM Watson Element for Educators

作為走在國際科技最前沿的兩家科技公司，IBM和蘋果聯(lián)合推出了基于iPad的教育應(yīng)用程序IBM Watson Element for Educators，旨在為K12教師和學(xué)生提供個性化學(xué)習(xí)，目前經(jīng)過實驗后已經(jīng)投入使用。Element for Educators其主要功能有：①聚光燈，指焦點放在學(xué)生的優(yōu)勢和進步上，使教師能夠及時發(fā)現(xiàn)學(xué)生的優(yōu)點，及時對其優(yōu)點進行表揚和拓展。②學(xué)習(xí)活動，是指教師之間合作開發(fā)適合學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)活動，通過教師間的相互合作，可以找出更加適合學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)活動。③數(shù)據(jù)分析，指對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行分析，數(shù)據(jù)的來源具有多樣性，包含學(xué)習(xí)者的出勤、學(xué)習(xí)情況、評價和社交等多個方面，在捕獲數(shù)據(jù)后對數(shù)據(jù)做可視化分析，從而能夠使教師更好地了解學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)狀態(tài)，在學(xué)習(xí)過程中做出干預(yù)和支持。Element for Educators記錄跟蹤學(xué)生的批判性見解，能夠更好地觀察到學(xué)習(xí)者進行批判性思考的過程，可以清晰地了解每個學(xué)生的批判性思考程度，從而根據(jù)每個學(xué)生的不同情況進行批判性思維的培養(yǎng)。IBM Watson Element for Educators還可以協(xié)調(diào)4C能力的培養(yǎng)進程，為教師提供每個學(xué)生的整體視圖，包括興趣、成就、學(xué)業(yè)成績、出勤率、行為和學(xué)習(xí)活動等數(shù)據(jù)，通過這些數(shù)據(jù)教師可以更加全面地了解學(xué)習(xí)者的特點，與學(xué)習(xí)者進行更深層次的交流，實現(xiàn)與學(xué)習(xí)者的有效溝通。

IBM Watson Element for Educators首先在德克薩斯州排名最高的K12學(xué)?？婆鍫柂毩W(xué)校（Coppell Independent School District）試用，該學(xué)區(qū)共有約12300名學(xué)生和750名教師。在學(xué)校里從四年級到十二年級，每個學(xué)生都配有iPad平板，約有十六分之一的學(xué)生使用了這個應(yīng)用程序。通過使用，教師可以實時檢測學(xué)生的學(xué)習(xí)變化，對培養(yǎng)學(xué)習(xí)者多方面的能力具有重要作用?？婆鍫柂毩W(xué)校的課程和教學(xué)助理總監(jiān)瑪麗蓮博士表示，通過與蘋果和IBM的合作，在校教師能夠開發(fā)創(chuàng)造性的解決方案和獲得個性化的設(shè)計經(jīng)驗，從而保證教學(xué)可以吸引學(xué)習(xí)者，挖掘?qū)W生的興趣，并且與學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格保持一致，從而能夠滿足學(xué)生的不同需求。[22] ?科佩爾獨立學(xué)校的小學(xué)教師Samira Khan也表示，學(xué)習(xí)者不僅僅是一個數(shù)字或一個年級，一名教師可以為孩子添加關(guān)于學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)風(fēng)格或其他筆記的信息，這不僅對教師有幫助，而且對學(xué)生后面要接觸到的教師有幫助。[23]

2.IBM Watson & Sesame Workshop

基于對學(xué)前教育的高度關(guān)注，IBM和美國致力于0-5歲教育的非營利性組織芝麻街（Sesame workshop）開始針對幼兒的詞匯學(xué)習(xí)展開合作，致力于學(xué)習(xí)者能力的全面培養(yǎng)。溝通能力的培養(yǎng)中詞匯學(xué)習(xí)是基礎(chǔ)，因此IBM和芝麻街合作的主要內(nèi)容是幫助0-5歲的學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)詞匯，通過詞匯的學(xué)習(xí)讓幼兒學(xué)會在不同的語境中運用不同的詞匯和學(xué)習(xí)復(fù)雜的詞匯。IBM和芝麻街在2016年共同研發(fā)了基于Ipad的兒童游戲程序，在游戲過程中，對相似的單詞進行比較分析，同時結(jié)合具體的形象幫助學(xué)習(xí)者做聯(lián)想記憶，該游戲還通過創(chuàng)設(shè)具體的情境，幫助學(xué)習(xí)者應(yīng)用和識記單詞，對于相近的單詞，采用比較的方式幫助學(xué)習(xí)者做區(qū)分，在幫助學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)單詞的同時也能夠很好地幫助學(xué)習(xí)者開展分析、比較等批判性思維活動。經(jīng)過一段時間的學(xué)習(xí)后，教師發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者所學(xué)習(xí)的較為復(fù)雜的單詞能應(yīng)用到實際的情境中，有效促進了兒童間的互相交流和兒童與教師間的交流。[24]

為了提供給學(xué)習(xí)者更好的服務(wù)，基于Watson開發(fā)的教學(xué)游戲支持自適應(yīng)評估，評估學(xué)習(xí)者當前的詞匯情況，然后再根據(jù)學(xué)生的年齡和需要提供學(xué)生所需要學(xué)習(xí)的詞匯，為不同水平的學(xué)習(xí)者提供不同的學(xué)習(xí)起點。Watson可根據(jù)學(xué)生的表現(xiàn)來調(diào)整內(nèi)容，包含所學(xué)的單詞以及單詞的學(xué)習(xí)形式、游戲的類型等等，從而為每個孩子提供更加個性化的學(xué)習(xí)體驗，保證學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的有效性和高效性?；赪atson的教學(xué)游戲為教師提供學(xué)習(xí)儀表盤（Dashboard），可以與每個孩子開展個性化交互，幫助教師監(jiān)控每個學(xué)生的進度。2016年以來，這個智能化的教學(xué)游戲在美國佐治亞州的格威內(nèi)特郡公立學(xué)校進行了應(yīng)用測驗，經(jīng)過測試后發(fā)現(xiàn)，這個應(yīng)用程序能夠提高學(xué)生的詞匯學(xué)習(xí)效率，能夠幫助學(xué)生進行更加高階的詞匯學(xué)習(xí)，該款智能化的教學(xué)游戲在2018和2019年獲得持續(xù)應(yīng)用。[25]

五、結(jié)束語

Watson所具備的學(xué)習(xí)功能使其可為學(xué)習(xí)者提供專家級別的知識內(nèi)容，相比以往的智能導(dǎo)師系統(tǒng)，基于Watson開發(fā)的教學(xué)應(yīng)用更具智能性，在幫助學(xué)習(xí)者完成知識學(xué)習(xí)的同時還可以通過Watson的特色功能幫助提升學(xué)習(xí)者的4C能力，促進知識遷移和問題解決能力的提升。Watson為了更好地滿足不同學(xué)習(xí)者的需要，能夠測量學(xué)習(xí)者的知識起點和4C能力起點，根據(jù)學(xué)習(xí)者的起點水平和學(xué)習(xí)風(fēng)格為學(xué)習(xí)者提供個性化的資源，設(shè)置個性化的內(nèi)容，這對保持和提升學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)積極性具有較為突出的意義。當然，Watson除了可以培養(yǎng)學(xué)習(xí)者的4C能力，通過提供給教師個性化、可視化的學(xué)情數(shù)據(jù)，還可以幫助教師更便捷地開展4C能力教學(xué)，支持教師開展協(xié)作教學(xué)，從而設(shè)計更具創(chuàng)新性的學(xué)習(xí)活動，已有案例顯示，Watson支持教師設(shè)計基于項目的學(xué)習(xí)、研究性學(xué)習(xí)、發(fā)現(xiàn)性學(xué)習(xí)等等。但在整合Watson系統(tǒng)與日常學(xué)習(xí)方面，盡管Watson系統(tǒng)具備了支撐協(xié)作學(xué)習(xí)的技術(shù)框架，在實踐應(yīng)用中還是以教師引導(dǎo)開展協(xié)作為主，Watson系統(tǒng)在作為協(xié)作學(xué)習(xí)的組織者與引導(dǎo)者方面還有很大的提升空間。

參考文獻：

[1]Wrahatnolo，T.21st centuries skill implication on educational system.In IOP Conference Series：Materials Science and Engineering.IOP Publishing，2018，January. （Vol.296，No.1，p.012036）.

[2]何克抗.21世紀以來的新興信息技術(shù)對教育深化改革的重大影響[J].電化教育研究，2019（3）：5-12.

[3]劉清堂，吳林靜，劉嫚，范桂林，毛剛.智能導(dǎo)師系統(tǒng)研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J].中國電化教育，2016（10）：39-44.

[4]楊兵，尹加琪，楊旸，吳長泰，趙勝啟.現(xiàn)狀與發(fā)展：智能問答機器人促進學(xué)習(xí)的反思[J].中國電化教育，2018（12）：31-38.

[5]錢穎一.批判性思維與創(chuàng)造性思維教育：理念與實踐[J].清華大學(xué)教育研究，2018（4）：1-16.

[6]陳思宇，黃甫全，曾文婕，董娜，伍曉琪，唐玉溪.機器人可以教知識無法培育價值觀嗎[J].中國電化教育，2019（2）：29-35.

[7]岳曉東.批判思維的形成與培養(yǎng)：西方現(xiàn)代教育的實踐及其啟示[J].教育研究，2000（8）：65-69.

[8]Mishra，P.，& Karluk，K.What 21st century learning？ A review and a synthesis. In Society for Information Technology & Teacher Education International Conference. Association for the Advancement of Computing in Education（AACE），2011，March. （pp.3301-3312） .

[9]Thoughtful Learning.What are Learning Skills？[EB/OL].https：//k12.thoughtfullearning.com/FAQ/what-are-learning-skills.

[10]張淑華.人際溝通能力研究進展[J].心理科學(xué)，2002（4）：503-505.

[11]姜玉蓮，解月光.基于ESEM的高階思維結(jié)構(gòu)測量模型研究[J].現(xiàn)代遠程教育研究，2017（3）：94-104.

[12]Bellanca，James A.，ed.21st century skills： Rethinking how students learn. Solution Tree Press，2010.

[13]趙慧勤，王兆雪，張?zhí)煸?面向智能時代“4C能力”培養(yǎng)的創(chuàng)客課程設(shè)計與開發(fā)——基于STEAM理念的實施路徑[J].遠程教育雜志，2019（1）：104-112.

[14]Hamalainen R.Designing and Evaluating Collaboration in a Virtual Game Environment for Vocational Learning[J].Computers Education，2008（50）：98-109.

[15]What Are the 4 C's of 21st Century Skills？[EB/OL]. https：//www.aeseducation.com/career-readiness/what-are-the-4-cs-of-21st-century-skills.

[16]王靖，崔鑫.深度學(xué)習(xí)動機、策略與高階思維能力關(guān)系模型構(gòu)建研究[J].遠程教育雜志，2018（6）：41-52.

[17]Watson （computer）[EB/OL].https：//en.wikipedia.org/wiki/Watson_ （computer）.

[18]AI[DB/OL].https：//console.bluemix.net/catalog/？search=label：lite&category=ai.

[19]張建偉，陳琦.從認知主義到建構(gòu)主義[J].北京師范大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），1996（4）：75-108.

[20]Schoenfeld， Alan H.Mathematical problem solving.Elsevier，2014.

[21]郭炯，郭雨涵.技術(shù)支持的批判性思維培養(yǎng)模型研究[J].電化教育研究，2014（7）：41-47.

[22]First IBM Watson Education App for iPad Delivers Personalized Learning for K-12 Teachers and Students[EB/OL]. https：//www-03.ibm.com/press/us/en/pressrelease/50815.wss.

[23]With Watson Element，Apple and IBM aim to transform education[EB/OL]. https：//www.cio.com/article/3133851/education/apple-ibm-release-watson-element-ios-app-for-k-12.html.

[24]Sesame Workshop Trying a New Teaching Tactic with IBM Watson[EB/OL] http：//fortune.com/2017/06/06/sesame-street-workshop-ibm-watson/.

[25]Becoming a Cognitive AI School with IBM Data and Watson Technologies[EB/OL].https：//www.imsglobal.org/k12-webinar091918.

（編輯：王天鵬）