史蒂芬?哈格德

AI已經成為教育科技企業(yè)投資和關注的焦點，無論學校是否接受，教育行業(yè)都會重點關注AI的發(fā)展。不過，學術界關于AI在教育領域應用的爭論一直沒有停息。事實上，AI在教育行業(yè)可以得到有效的應用，但截止到現(xiàn)在，AI的主要作用還只是為學生的競爭排名提供捷徑。

目前，人工智能（AI），已經給人們的工作和生活等諸多層面帶來根本性的轉變。那么，AI將會給教育行業(yè)帶來哪些變化呢？

人工智能已經能解決諸如臉部識別、金融交易或復雜系統(tǒng)（如氣候系統(tǒng)）等“棘手”問題。因此，歸根結底也是一個復雜系統(tǒng)的教育行業(yè)，同樣可以將有關學習者的數據導入人工智能的算法中。許多教育科技企業(yè)的CEO都希望人們相信這一點。近來，Grammarly、培生等教育企業(yè)就大張旗鼓地宣稱，它們的產品是人工智能驅動的產品，非常高效。中國的松鼠Ai 1對1創(chuàng)始人栗浩洋也宣稱，他們所提供的人工智能解決方案三小時為學生帶來的知識量，超過一名教師三年所傳授的知識量。那么，人工智能在教育行業(yè)的應用是確有實效，還是只是一個宣傳噱頭？

研究表明AI對學習的作用有限

教育的哪些細分領域可以從人工智能中最大程度地受益？美國教育科技專家道格·布呂德（Doug Bunderud）認為，AI的應用可以在三大領域創(chuàng)造價值：一是學習內容的個性化，二是消除人為偏見，三是教師利用自動化輔助設備提高對學生的支持力度。目前來看，人工智能已經成為教育科技企業(yè)投資和關注的焦點，無論學校是否接受，教育行業(yè)都將重點關注AI的發(fā)展。

在基于AI技術的眾多商業(yè)教育軟件中，學校比較常用的一個軟件是“微軟翻譯”（Microsoft Translator）。該軟件通過AI建立跨語言模型，并將其用于課堂教學，師生可以將語音和文本實時轉化為各種語言。遺憾的是，截至目前，尚無該軟件在課堂教學中所產生的實際價值的獨立數據。雖然微軟聲稱該產品可以幫助學生克服語言障礙，但這聽上去更像是一種市場宣傳，不具有科學依據。在幫助學生克服語言障礙方面，訓練有素的教師同樣富有成效。如果教師的教學水平很糟，基于大量基建投資和數字基礎設施的AI替代解決方案也難以奏效。

近期，針對學習者需求的部分研究表明，AI的作用可能相當有限。

作為教育研究項目的主要資助方之一，2018年5月，比爾及梅琳達·蓋茨基金會面向全世界的教育研究人員和從業(yè)者開展了一項調查，征集他們對如何提高學校教學質量的建議。2019年3月，基金會發(fā)布報告簡要地介紹了西方國家對K12教學方法的看法。在465個有效回復（主要來自美國，但也包括其他國家）中，提及AI技術的非常少。盡管市場存在AI技術開發(fā)和創(chuàng)新的需求，但受調查者的呼吁主要集中在針對學習質量及反饋類型開展創(chuàng)新實踐，提高學習主題的相關性和吸引力上。

AI剛出現(xiàn)時發(fā)揮的作用很小，人們對AI技術的需求也僅限于數學領域。AI在數學中的應用完全基于響應式算法（可以按照學生的水平調整教學或練習內容），對學生的學習路徑進行個性化設定。比爾及梅琳達·蓋茨基金會的報告從一個側面說明，AI在教育中并未得到廣泛應用。

論文在線查重系統(tǒng)Turnitin在各大學得到廣泛應用。Turnitin公司AI總監(jiān)表示：“教師們普遍認為，AI技術還未達到功能足夠強大、可以真正發(fā)揮作用的地步。換句話說，只有AI成為一個強大的助手，才能讓教師們冒險去試用這個工具。因此，AI的使用風險必

須很低?！?/p>

對人工智能作用的質疑

加拿大安大略省“遠程教育培訓網絡”的托尼·貝茨（Tony Bates），是2019年機器學習方法最權威的質疑者之一。此前，有兩位學者發(fā)表了一篇有關中國一所高中的學生利用AI進行數學學習的研究論文。貝茨對該研究論文進行了反駁。他指出，兩位學者采用深度學習算法來預測哪些學生在期末數學考試中存在不及格的風險，目標是確定個性因素在預測學生成績方面的作用，并將這些個性因素與常見的輸入數據，如考試成績、學習資源利用情況、出勤及參與在線論壇的情況進行比對。他們的分析顯示，可以將個性維度用于機器學習，來提高對考試中存在不及格風險的學生進行預測性識別的準確度。

貝茨在學術期刊《在線學習和遠程教育資源》（Online Learning and Distance Education Resources）中，對兩位學者的研究進行了反駁。他聲稱，該論文中所得出的見解及其采用的技術可能毫無價值。因為論文提供有價值的、準確預測的所有數據均來自于一學期19周課程中的第15周，這時已不可能實施任何干預措施，來幫助學習困難的學生在學業(yè)上取得成功?！笆聦嵣?，任何一個訓練有素的教師都可能早于第15周知道哪些學生有可能在期末考試中不及格?！必惔陌言谶@種情況下使用AI，比作醫(yī)生讓患不治之癥的病人接受一個不中用的診斷結論。

同時，他對有關教學的根本文化假定因素進行了反駁，他認為：“失敗是學習的一個重要組成部分。我們總是從犯錯中進行學習。而教師的作用是確定和幫助那些在考試中可能失?。ú患案瘢┑膶W生。面臨考試不及格的風險并不是一件需要得到處理的壞事，相反，這可能是希望之源。”

AI強有力支持者的爭論

針對人工智能是否可以應用于教育行業(yè)及其是否有效、可取這一問題，上述公開辯論為之注入了新的活力。不過，學習分析學界的支持者對此進行了回擊。學習分析學是人工智能應用于教育行業(yè)的方法論基礎。學習分析學認為，學校只應該開展數據中指明最為有效的活動，而不是機械地實施某項教育政策或理論。倫敦大學教育學院的羅斯瑪麗·盧金（Rosemary Luckin）教授是AI強有力的支持者之一。她堅信，同已經為醫(yī)藥和金融行業(yè)提供支持一樣，AI也能促進教育行業(yè)的發(fā)展。盧金發(fā)表于英國《教育科技》（Journal of Education Technology）的最新數據證實，根據學生在團隊協(xié)作方面的測評得分，可以準確預測學生學習“協(xié)作解決問題”（CPS）的能力。因此，機器學習可以利用數據模式來提高團隊的協(xié)作能力。

盧金方法的弱點在于，沒有確定未來社會需要培訓人具備什么樣的協(xié)作解決問題的技能。即便確實要教授“協(xié)作解決問題”的技能，AI也不一定能提供多少幫助。因為AI應用并不能解釋個人是通過何種方式習得團隊協(xié)作能力的關鍵特性的。相反，導致這些特性的原因可能來自于遺傳、個性或社會文化等，而這些都不是教育所能傳承的。

AI只是讓我們可以針對某個特定的結果選擇最合適的個人，而不能指出對那些不合適的個人采取何種行動使其合適。是應該避免那些在責任感方面得分較低的個人參與協(xié)作任務，還是必須讓他們接受再培訓，或者在接受監(jiān)督的情況下參與協(xié)作任務？對于這些問題，AI不可能作出回答，而只會將問題重新拋給決策者。

一項AI有效應用于教育行業(yè)的研究

目前，部分AI研究者為如何將人工智能有效應用于教育行業(yè)指明了路徑。最值得一提的成果是來自香港大學教育學院的黃碧云和邱琪鴻近期開展的研究工作。該項研究通過實驗方法，對采用游戲化學習設計方式參加一門基礎課程學習的學生與未采取游戲化學習方式的學生進行了對比。該項研究證實，游戲化的學習方法可以提高學生交流互動的頻率，使團隊的所有成員更加平等地參與交流互動。

正是基于這些見解，我們可以預期，AI能在教育行業(yè)得到有效的應用。測評指標顯示學生在團隊活動中未參與交流互動或者未能平等地參與交流互動時，IT平臺可以通過算法引入游戲化的學習模式。

不過，需要指出的是，教學成果仍然取決于理論而非數據。聲稱教育的成功取決于學生之間的交流和平等參與分享，這本身就只是一個政治說辭?，F(xiàn)在，人們對教育政策的普遍看法仍然是：學生的成功只是基于對其記憶知識程度的測評，獲得更高的分數和通過更多的考試而已。目前，AI主要對這類學生有利。

截止到現(xiàn)在，AI的主要作用還只是為學生的競爭排名提供捷徑，對于那些有足夠經濟實力獲得可實現(xiàn)這一目標的軟硬件和學習材料的學生來說，尤為如此。

史蒂芬·哈格德在2001–2006年期間曾就任英國開放大學課程計劃執(zhí)行主任，主導課程計劃的改革，現(xiàn)為獨立的在線學習（E-Learning）咨詢專家。服務對象包括英國教育部、倫敦大學、劍橋大學，以及英美兩國的多個在線學習商業(yè)品牌。系本刊全球學習技術通訊員。