陸奕靜

[摘? ? 要]美國政府極力出臺相關(guān)政策促進(jìn)人工智能在教育領(lǐng)域的落地，為培養(yǎng)相關(guān)領(lǐng)域人才和為美國政府維持人工智能領(lǐng)域的優(yōu)勢進(jìn)行教育改革。在教育評價領(lǐng)域中的頂層設(shè)計中設(shè)置評價體系，在教學(xué)中依托大數(shù)據(jù)平臺進(jìn)行學(xué)生個性化、情景化的教學(xué)評價設(shè)計。堅持人文科技教育并重，落實人工智能在教育評價中的應(yīng)用。

[關(guān)鍵詞]人工智能;教育教學(xué);教育評價;比較研究

[中圖分類號] G640 ? ? ? ? ? [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A [文章編號] 1008-2549（2021） 10-0034-03

科技是第一生產(chǎn)力，人工智能技術(shù)引領(lǐng)的第四次科技革命席卷而來，給全球教育帶來巨大便利的同時也帶來巨大挑戰(zhàn)。美國在2016年—2018年先后發(fā)布《為人工智能的未來做好準(zhǔn)備》（Preparing For The Future of Artificial Intelligence）、《美國人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃》和《美國機器智能國家戰(zhàn)略》三份國家級人工智能報告。連發(fā)三份國家級報告展現(xiàn)出科技革命帶來的巨大價值與前景。教育是人工智能技術(shù)應(yīng)用的重要領(lǐng)域，技術(shù)的發(fā)展也為教育的變革貢獻(xiàn)極大力量。在推動變革的基礎(chǔ)上，教育評價系統(tǒng)最先感受到人工智能改革的浪潮。在展望未來的教育時，教育評價的改革在人工智能的影響下，指向未來的培養(yǎng)趨勢。

一、人工智能在美國教育評價中的應(yīng)用

教學(xué)評價向來是教育系統(tǒng)中的難以解決的問題，評價又常常因為評價主體的價值觀和價值判斷難以得到公平、公正的判斷。依托大數(shù)據(jù)平臺，美國實施了一系列文獻(xiàn)政策，亟須依據(jù)大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)生成一套評價系統(tǒng);亟須運用新興技術(shù)進(jìn)行一套體現(xiàn)公正、公平的教育評價系統(tǒng)。運用這套系統(tǒng)評價學(xué)生學(xué)習(xí)效果以及教師考核績效。

美國對人工智能技術(shù)的引領(lǐng)，在教育領(lǐng)域中應(yīng)用已經(jīng)深入到課堂教學(xué)中，深入到教育系統(tǒng)中。對于教育評價的相關(guān)研究主要從以下幾個方面進(jìn)行發(fā)展延伸。

（一）人工智能的教育教學(xué)運用

人工智能實施的前提是進(jìn)行大數(shù)據(jù)的建立，不僅是在教育領(lǐng)域中，在醫(yī)療、交通、環(huán)境、司法等領(lǐng)域正蓬勃發(fā)展。美國對人工智能技術(shù)的發(fā)展不是排斥，而是積極應(yīng)用。教師和學(xué)生甚至整個教育系統(tǒng)均在認(rèn)真進(jìn)行人工智能的積極應(yīng)用。在人文軟實力等的基礎(chǔ)上，美國進(jìn)行了人工智能的課程開發(fā)，《美國機器智能國家戰(zhàn)略》指出：“人工智能時代對勞動力的培養(yǎng)應(yīng)當(dāng)雙管齊下，既要培養(yǎng)學(xué)生的硬實力也要培養(yǎng)學(xué)生的軟實力”。因此，教育行政部門和學(xué)校將機器智能學(xué)習(xí)納入基本學(xué)科。從人工智能的課程設(shè)計培養(yǎng)開始，為美國人工智能人才儲備創(chuàng)造條件。教育為人工智能培養(yǎng)人才的戰(zhàn)略是屬于長期戰(zhàn)略，這是在課程方面進(jìn)行基礎(chǔ)性的人工智能發(fā)展的設(shè)計。在教學(xué)方面，通過設(shè)計情境化的教學(xué)模式，運用AI教師進(jìn)行情景模擬。

（二）人工智能的教育評價系統(tǒng)科學(xué)化進(jìn)程

教育評價系統(tǒng)在整個教育系統(tǒng)中起著極大的作用，評價的公正、公平一直是家長和學(xué)生以及教師的重點關(guān)注領(lǐng)域。在教育評價系統(tǒng)中，利用人工智能搭建的評價系統(tǒng)，通過開發(fā)新的教學(xué)評價模式，在大數(shù)據(jù)的支撐下，建構(gòu)更具公平、公正的教育評價系統(tǒng)。在教學(xué)過程中，進(jìn)行智能的智能輔導(dǎo)計算機教學(xué)，主要有領(lǐng)域模型、導(dǎo)師模型和學(xué)習(xí)者模型。美國孟菲斯大學(xué)研究團(tuán)隊開發(fā)自動導(dǎo)師（Auto-Tutor），通過模擬人類導(dǎo)師的特征與風(fēng)格運用自然語言與學(xué)生進(jìn)行對話交流。除特殊情況外，“自動導(dǎo)師不會直接給出問題的答案，而是通過對學(xué)生的不斷詢問，最終使他們循序漸進(jìn)得得出最終答案，以此鼓勵學(xué)生進(jìn)行思考和推理，而非提供簡短的碎片知識。”這個循序漸進(jìn)誘導(dǎo)的過程，就是人工智能在教育評價的領(lǐng)域中做出評價判斷的過程?；诮虒W(xué)評價的過程一邊對學(xué)生進(jìn)行評價，一邊對評價后的結(jié)果進(jìn)行判斷，判斷之后根據(jù)學(xué)習(xí)者的情況給予不同的反饋。針對不同的人實施不一樣的教學(xué)，進(jìn)行一對一的智能化教學(xué)。這是針對學(xué)生學(xué)習(xí)過程的評價。自動導(dǎo)師的出現(xiàn)，使學(xué)生問題得到精準(zhǔn)化解決，減輕老師的負(fù)擔(dān)。

在教育評價系統(tǒng)的設(shè)計上，2015年10月，奧巴馬在《測試行動計劃》中呼吁采用新的手段和方式進(jìn)行測試和評估，包括構(gòu)建新的和更具創(chuàng)新性的評估工具，以更有效地測試學(xué)生學(xué)業(yè)水平和評估教育工作者的績效。美國由政府牽頭，制定政策，由上至下響應(yīng)國家號召。研究智能化評估工具，創(chuàng)新教育評價測量。麻省理工學(xué)院的媒體實驗室研究人員實施了一項利用人工智能改進(jìn)特殊兒童能力測評技術(shù)的研究。這項針對特殊兒童測評的個性化機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，通過收集孩子的獨特性信息，機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)依據(jù)大數(shù)據(jù)提升兒童測試的準(zhǔn)確性和深入性。在很大程度上提升關(guān)于特殊兒童的能力測評的科學(xué)化進(jìn)程。

在考試服務(wù)領(lǐng)域，人工智能應(yīng)用在標(biāo)準(zhǔn)化的測試中。不僅做到智能測試被試者的語言流利度、發(fā)音準(zhǔn)確性、詞匯用法恰當(dāng)性、語法準(zhǔn)確性和復(fù)雜性程度等，還能對測試作文進(jìn)行智能評分處理。

二、美國教育評價中人工智能應(yīng)用對我國的啟示

（一）教育評價方式的科學(xué)化與精準(zhǔn)化

自古以來，評價往往是一種比較主觀的活動，深受評價主體的價值觀以及價值判斷的影響。特別是在基礎(chǔ)教育過程中，老師在對學(xué)生做出評價活動的時候，很難做到面對學(xué)生的各方面情況進(jìn)行個性化的定制評價方案。評價的發(fā)展性功能常常被忽視，評價的結(jié)果往往被扔在一邊，并沒有針對性地對學(xué)生產(chǎn)生長久發(fā)展方面的影響。人工智能的潮流席卷之下，我們的教育評價系統(tǒng)在應(yīng)用人工智能技術(shù)中，首先面臨的是學(xué)習(xí)方式的轉(zhuǎn)變。也就是未來的學(xué)習(xí)更強調(diào)一種主動學(xué)習(xí)，主動進(jìn)行知識的補充。更有可能，直接將多年的知識在人工智能的挑選下進(jìn)行有選擇地學(xué)習(xí)。我們選擇對自己最有利、最有興趣的知識進(jìn)行學(xué)習(xí)。從評價主體上講，在人工智能技術(shù)的引領(lǐng)下，評價主體角色發(fā)生了轉(zhuǎn)變。當(dāng)智能機器系統(tǒng)進(jìn)行評價時，依托的是大數(shù)據(jù)庫中的信息進(jìn)行精準(zhǔn)化的分析。那么大數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)來源于社會以及整個教育系統(tǒng)，評價主體不是老師，而是依托于大數(shù)據(jù)平臺。從評價內(nèi)容上看，教育評價的重點就由評價學(xué)生的評價結(jié)果轉(zhuǎn)向于評判知識本身。也就是評價在浩瀚的知識海洋中，什么樣的知識最有價值，什么樣的學(xué)習(xí)方式最有效，什么樣的學(xué)習(xí)對未來發(fā)展更好。這是一種評價方式的轉(zhuǎn)變，是由整體的評價轉(zhuǎn)向更細(xì)、更小領(lǐng)域的評價。

（二）教育評價由結(jié)果指向轉(zhuǎn)向過程指向

教育評價注重結(jié)果在我國教育評價系統(tǒng)中積弊已久，教育工作者在這方面進(jìn)行大量的努力和嘗試，試圖突破注重學(xué)習(xí)評價結(jié)果的長久以來的習(xí)慣。人工智能技術(shù)與教育的融合給我們帶來轉(zhuǎn)變教育評價注重結(jié)果的技術(shù)支持。在傳統(tǒng)的教育評價中，我們過于關(guān)注教學(xué)是否有效、教學(xué)效率進(jìn)展問題。對于知識強行進(jìn)行填鴨式教育，對于學(xué)生的學(xué)習(xí)過程關(guān)注不夠。美國聯(lián)邦教育部支持成立的美國課程中心發(fā)布的《個性化學(xué)習(xí)：現(xiàn)狀和未來發(fā)展方向》，闡釋了未來智能導(dǎo)師在滿足學(xué)習(xí)者個性化需求方面的作用。報告指出：“當(dāng)前美國許多中學(xué)和大學(xué)都已廣泛運用智能導(dǎo)師，通過自然語言處理、智能游戲、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，實現(xiàn)美國學(xué)校中大規(guī)模個性化學(xué)習(xí)。”在指向個性化教學(xué)的過程中，教育評價隨之改變。傳統(tǒng)的關(guān)注學(xué)習(xí)結(jié)果、關(guān)注成績忽視了學(xué)生在其他方面的成果與進(jìn)展。人工智能環(huán)境下，在教育評價領(lǐng)域中由關(guān)注結(jié)果向關(guān)注過程轉(zhuǎn)化。

（三）教育評價視野的全球化

教育評價的標(biāo)準(zhǔn)一直以來就有國家的價值取向，在傳統(tǒng)的教育評價中，我們關(guān)注自己國家的相對應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)。隨著科學(xué)技術(shù)帶來的改變，教育評價逐漸走向全球化、一體化的學(xué)習(xí)標(biāo)準(zhǔn)?；凇吧疃葘W(xué)習(xí)”的評價標(biāo)準(zhǔn)，也逐漸成為全球化的評價。未來的評價趨向于全球視野的評價。未來考試更趨向于描述、診斷、咨詢，大數(shù)據(jù)平臺將對這個產(chǎn)生強有力支撐。

（四）教育評價的反思

人工智能時代帶來的沖擊是毋庸置疑的，每次面對重大挑戰(zhàn)時，都會生出兩種不一樣的態(tài)度。面對挑戰(zhàn)、變革和沖擊，我們最好的處理方式是面對它，了解它，不然會被狠狠甩在時代的后面。當(dāng)人工智能來臨時，教育系統(tǒng)更是應(yīng)當(dāng)努力接受挑戰(zhàn)。在人工智能的挑戰(zhàn)下，不得不重新思考今天學(xué)校存在的意義。李政濤先生提出：“今天的學(xué)校，通過創(chuàng)建智慧學(xué)校，開發(fā)各種特色課程，探究前沿性的教學(xué)方法，更新諸多教育技術(shù)設(shè)備，試圖給予學(xué)生各種核心素養(yǎng)、關(guān)鍵能力，以及各種知識、方法等。但在強大的人工智能的影響下，都是沒有用的?！崩钫壬膿?dān)心正一步步朝我們席卷而來，在這樣的時代挑戰(zhàn)下，教育評價就起到根本性決定性的作用。人工智能時代，我們應(yīng)當(dāng)如何學(xué)習(xí)、學(xué)什么？在這個時代最有價值的知識是什么？今天的學(xué)校教育面臨的挑戰(zhàn)就是應(yīng)該教會學(xué)生人工智能無法代替的東西。應(yīng)該讓我們學(xué)會去駕馭人工智能，去利用這個工具達(dá)到我們想要達(dá)成的目標(biāo)。

美國對人工智能的運用已經(jīng)深入到教學(xué)、課程以及教學(xué)系統(tǒng)的整體教育變革中。來自美國的經(jīng)驗給予我們在教育評價中的啟示，首先是來自教育的整體變化，在人工智能時代我們?nèi)绾吻笾?、求什么？如何做人？如何做事？何種知識是在當(dāng)下時代最有價值的？這些來自本源的沖擊勢必會改變整個教育評價變革走向。在人工智能時代，教育評價變得愈發(fā)重要。整體的價值觀的引領(lǐng)是教育評價核心和重點。當(dāng)機器變得像人一樣能思考的時候，人模仿機器思考根本不可能超越人工智能。但是人工智能不能達(dá)到的是人類哲學(xué)思辨、價值取向，人類間的微妙情感等獨特領(lǐng)域。在哲學(xué)上的思辨、價值觀、想象力、創(chuàng)造思維等這些都是人工智能無能為力之處。因此，未來教育在人文主義方面的發(fā)展日趨重要。教育評價方向?qū)θ宋闹髁x的評價研究至今仍顯不足，在量化基礎(chǔ)上發(fā)展起來的教育測評等應(yīng)當(dāng)衍生出一種新的人文主義的評價方式。不僅是需求，更是未來發(fā)展的必經(jīng)道路。

參考文獻(xiàn)：

[1]袁利平，陳川南.美國人工智能戰(zhàn)略中的教育藍(lán)圖——基于三份國家級人工智能戰(zhàn)略的文本分析[J].比較教育研究，2020，42（02）：9-15.

[2]王正青，但金鳳.人工智能技術(shù)在美國學(xué)校教學(xué)中的應(yīng)用領(lǐng)域與推進(jìn)策略[J].比較教育研究，2020，42（06）：43-49.

[3]White House Blog.Building the next Generation of Assessment in education [EB/OL].（2016-08-05）[2020-04-19].

[4]李政濤.人工智能時代的人文主義教育宣言——解讀《反思教育：向“全球共同利益”的理念轉(zhuǎn)變》[J].現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究，2017（05）：3-11.

[5]陳松云，何高大.機器智能視域下的教育發(fā)展與實踐范式新探——2018《美國機器智能國家戰(zhàn)略》的啟示[J].遠(yuǎn)程教育雜志，2018，36（03）：34-44.

[6]趙園園，張凌洋.人工智能技術(shù)背景下學(xué)校德育的挑戰(zhàn)[J].中國德育，2019（22）：15-19.

[7]郭超睿，胡志剛.大數(shù)據(jù)背景下人工智能技術(shù)在“智慧校園”建設(shè)中的應(yīng)用分析與展望[J].數(shù)字通信世界，2020（01）：187-188+213.

[8]張爽.美國“AI+教育”應(yīng)用探索[J].上海信息化，2020（01）：54-57.

[9]張譽曜，陳媛媛.美國著名智庫文本成果研究——以人工智能領(lǐng)域為例[J/OL].圖書館論壇：1-11[2020-08-27].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/44.1306.G2.20200820.1107.002.html.

[10]鄭麗娜.美國人工智能專業(yè)發(fā)展分析及對新興工科專業(yè)建設(shè)的啟示[J].高等工程教育研究，2020（04）：20-33.

[11]網(wǎng)旭燕，孫德芳.美國高校大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)指導(dǎo)弱勢學(xué)生發(fā)展研究[J].比較教育研究，2020，42（06）：50-57.

[12]兆志云，杜洪濤，張楠.大數(shù)據(jù)時代網(wǎng)絡(luò)社交平臺風(fēng)險治理的國際政策比較與啟示[J].中國行政管理，2020（02）：129-134.

[13]丁國勇.美國一流大學(xué)數(shù)據(jù)治理的研究與啟示——以范德堡大學(xué)為例[J].江蘇高教，2020（03）：120-124.

[14]李德順.當(dāng)代哲學(xué)思維的變革和挑戰(zhàn)[J].嶺南學(xué)刊，2017（01）：5-12+2.

[15]文娟，李政濤.當(dāng)代教育研究中的全球視野、跨文化能力與中國特色[J].全球教育展望，2013，42（07）：43-51.

[16]張志禎，張玲玲，羅瓊菱子，鄭葳.人工智能教育應(yīng)用的實然分析：教學(xué)自動化的方法與限度[J].中國遠(yuǎn)程教育，2019（03）：1-13+92.

[17]王奕宸.基于人工智能的教育應(yīng)用及其對中國教育公平的意義[J].教育教學(xué)論壇，2019（31）：54-58.

[18]鄭珂，趙偉剛.人工智能教育應(yīng)用的典型特征與發(fā)展趨向分析[J].中國信息技術(shù)教育，2019（Z4）：152-154.

[19]曹可稀.人工智能教育應(yīng)用的機遇與挑戰(zhàn)[J].新課程研究：上旬刊，2018（03）：25-27+39.

（責(zé)任編輯： 杜家和）